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发稿时间:2019-02-07 11:38 来源:玩北京赛车

智能时代由人工智能(简称AI)发展而来。人工智能主要运用在开发某些项目,研究某个理论和探索智能技术等领域,其是信息时代的一门新科学,它的发展将会不断改善人类的生活,引领人类进入新时代。随着时代的发展,人们的生活越来越离不开人工智能技术。目前,人工智能技术已经渗透到人类生活的方方面面。从人类驾驶汽车到无人驾驶汽车,从人类战斗机到无人战斗机,甚至医疗等方面纷纷离不开人工智能,人工智能不断改善人们的生活。人工智能技术是为人类服务的,不能超越人类的底线,更不能对人类造成伤害。当然,人工智能的发展必然会带来一些问题,这就需要制定一定的法律法规对人工智能进行管理、约束,这样才能更好地为人类所用,才能让人类过上更好的生活。

人工智能领域不容忽视的法律问题

人工智能与劳动者劳动权保障。人工智能在机械制造方面也有重大突破,机器人是人工智能技术的主要研究成果。由于机器人的出现,将人类从繁重的劳动中解脱出来,节省了大量的人力资源和物力资源,同时也让人类从一些危险的工作中解脱出来。人工智能技术运用到工业生产当中,这样既节省了雇佣劳动人员的资金又提高了生产的效率,推动了工业经济的发展。但是,人工智能技术让人—机关系成为社会生活的一部分,使得社会构造可能产生本质性的变革。

人工智能提高司法审判和行政工作效率。将现有的法律法规和法律文献以及判决文本储存在电脑当中,是目前为止非常安全的手段。人们通过计算机的记忆和文字搜索功能翻阅资料,节省了人们的大量时间。计算机系统还弥补了人类的记忆力不足和文字检查不正确等问题,这同时省去了律师查询文件的劳动和解决问题的推理活动。这些都依靠人工智能计算机系统完善的推理代码以及处理大量数据的功能。律师可以通过计算机系统对数据进行统计分析,推算出最好的法律解决方案。在律师接到一个新案例之后,就可以利用人工智能计算机系统对案件进行统一分析并给出合理的意见。计算机系统可以对逻辑程序,交易记录,日常消费,人口籍贯等方面进行行政化管理。所以说人工智能的崛起必然能提高司法的审判和行政工作的效率。

人类隐私保护的人格权问题。网络空间是一个真实的虚拟存在,是一个没有物理空间的独立世界。无论是现今还是未来时代,将互联网、大数据、人工智能这些元素整合之后,人们可以查阅信息的手段越来越多,自身的信息再也没有秘密性可言。因为数据可以广泛查询,那么对于个人来说自身的隐私就可能会被曝光,所以面对这个时代应该采取一定措施来保护自身隐私不被侵犯。主要有下列几点建议:第一个方面是对自身的隐私保护意识增强。在这个科技进步的时代,人工智能逐渐进入生活当中,人们可以通过机器来对别人的隐私进行攻击,因此如果想要保护自身隐私,那么就应该减少对机器的信息泄露。第二个方面是树立企业保护用户隐私安全的意识。企业自身一定要有保护自身用户的一切信息安全的义务和责任,这也是用户信息安全是否能得到良好的保障前提。第三个方面颁布有关用户信息安全的法律。让用户从根本上认识到有法律可依靠。该法律不但要落实到各个企业,而且要走入人们的生活当中,而且在执行法律的过程中,应该按照严格的法律规定来执行,这样才能使个人信息安全得到保障。

法律如何“智能”地应对人工智能化

制定和完善相关的道德法律准则。现在科技的发展不单单可以使人们生活更加便捷,而且还可以加快社会的进步。与此同时,也会有一些弊端浮出水面,如果推动人工智能来服务人类,使人类文明上升到更高的层面,忘记了以人为主的本真,人们就很难接受人工智能。那么如何来控制以人为主,我国推出了一系列法律准则来约束这项要求。人工智能技术是现阶段科学家努力想要达到的效果,该项技术还是比较新颖,没有严格的法律规定来使用这项技术,同时对于这项技术的开发还没有法律的约束。由于这项技术刚刚进入人们的生活,其需要法律来约束,要根据后续的一系列问题来进行新的调整,从而可以使这项技术更好地被人们所利用。

构建以技术和法律为主导的风险控制机制。由于现在科技的发展,对于人工时代的到来所造成的一系列风险应该如何来先行处理和防范成了现在科学家急需攻破的难题。法律控制是处理风险的主要手段之一,人们可以通过技术上的控制或是法律上的控制来对这项技术进行有效管理。制订法律的人必须站在人们的角度,注重风险防范的重要性。还要利用其他的法律来对人工智能这项技术的其他领域扩展进行限制和约束。通过技术上的管理和控制有效地降低了风险。对于人工智能技术造成的风险我们应该做出有效地防范措施,不单单在法律的基础之上来制定措施,而且也要在不伤害他人的利益基础之上来进行该技术的约束和管理。与此同时,构建一个完善的体系来进行人工智能技术的管理。

运用智能与传统相结合的方式对人工智能的社会应用情况进行法治监督。对于人工智能技术的发展趋势许多科学家做出了假设,该项技术一定会在互联网的基础之上,采集大量的信息来进行技术上的提升。虽然这样有利于人工智能技术的发展,但是由于信息量的不断提升,对于管理这项技术也有一定的难度。如果监管部门没有做好本职工作,那么不法分子就有机可乘,进入其内部窃取信息,从而导致损失较大利益。这对人工智能技术的发展部门来说尤为重要,所以要求监管部门做到与时俱进,将整个人工智能技术的运行做到心中有数。第一个方面就是需要监管部门根据不同的区域来制定不同的监管制度,但是要遵循以人为本的角度来进行管理,还需要完善的整体体系来进行监管,以便于监管部门发现在发展人工智能技术过程当中出现违反规定的行为,可以及时出手制止;第二个方面就是需要企业做到应对一些紧急情况的智能化机制,研发人工智能技术过程当中,如若发现紧急情况及时向企业内部进行汇报,然后再经过这个机制进行数据上的分析,最后制定一系列的方案来解决问题。假设出现不能用机制来解决的问题,可以采用强制断电或者是切断网络的措施来解决问题。在人工智能技术研发的过程中,要遵循颁布的法律进行研发。

人工智能革命引发的法律问题才刚刚开始,法律研究者需要秉持理性主义精神,不断拓展知识储备,跟进理论创新和制度创新,探索和发现一个更适合人工智能时代的法律制度体系。综上所述,在这个人工智能时代,我们相信法律制度的理性之光与科学技术的智慧之光将交相辉映、大放异彩。

(作者为中央司法警官学院副教授)

【参考文献】

①吴汉东:《人工智能时代的制度安排与法律规制》,《法律科学(西北政法大学学报)》,2017年第9期。

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  人工智能专业 今年高考会成“香饽饽”吗

  重任被交给了高校。   4月10日,记者从教育部了解到,教育部于近日下发《高等学校人工智能创新行动计划》(以下简称《行动计划》),提出了三大类18项重点任务,引导高校瞄准世界科技前沿,提高人工智能领域科技创新、人才培养和国际合作交流等能力。   时间表也已经给出。   到2020年,也就是两年后,要基本完成新一代人工智能发展的高校科技创新体系和学科体系的优化布局;到2030年,高校要成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地。   这一行动计划,也被视作填平人工智能人才缺口的举措之一。   人才培养迈入批量化时代   4月8日,西安交通大学人工智能拔尖人才培养试验班宣告成立,将于今年面向全国招生。   这是一个“小而精”的试验班,每年计划招生40人左右,高考招生选拔15人左右,校内新生选拔15人左右,少年班再选拔10人左右。   “人工智能是一个快速发展的领域,学科交叉性很强。我们希望通过试验班探索人工智能人才培养的规律。”该人工智能试验班项目主任孙宏滨教授告诉科技日报记者。   对今年的高考生来说,高校的“人工智能班”和“人工智能学院”,或将成为他们填报志愿时的“新热门”。   毕竟,智能类学科正在快速崛起,这从教育部批准的新增备案本科专业名单中也可见一斑。2017年,有19所高校新增了智能科学与技术专业。   在中国人工智能学会常务理事、教育工作委员会主任王万森看来,我国智能科学与技术专业的建设,走过一条了艰难孕育、缓慢成长的发展道路。   我国智能科学技术本科教育的开端,可以追溯到2003年北京大学智能科学与技术专业的建立。当时,其专业代号为080627S,S的意思是“试办”。2012年9月,在教育部公布的新修订《普通高等学校本科专业目录》中,智能科学与技术专业成为“特设”专业,放在计算机类专业之下。   其实,十年间每年新开放智能科学与技术专业的院校数都为个位数,基本上就在两三所院校左右。但在2016和2017年两年,一下子迎来了大幅增长。   我国智能科学技术教育的起步具有一定的前瞻性。但王万森接受媒体采访时表示,由于种种原因,如今我国智能科技人才的培养落后于社会和产业需求。   不过,号角已经吹响。   一些大学已经设立了人工智能学院,比如西安电子科技大学、中国科学院大学、重庆邮电大学、国防科技大学和南京大学等。   中国高校人工智能人才国际培养计划也在今年4月启动。按教育部规划,5年内在国内高校培训至少500名AI专业教师、5000名AI专业学生,以打造全球最大规模AI人才批量培训计划。   培养有科学素养的工程师   教育部的《行动计划》中,对高校人才培养做出了明确要求。比如,完善学科布局,促进相关交叉学科发展;加强专业建设,探索“人工智能+X”的人才培养模式;加强人才培养力度,深化产学合作协同育人,推动高校教师与行业人才的双向交流机制。   还有具体的量化指标:到2020年建设100个“人工智能+X”复合特色专业;到2020年编写50本具有国际一流水平的本科生和研究生教材、建设50门人工智能领域国家级精品在线开放课程;到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。   “我们期待培养出未来能在我国人工智能技术与产业发展中发挥领军作用,并有潜力成长为国际一流工程师、科学家和企业家的优秀拔尖人才。”中国工程院院士、西安交通大学原校长郑南宁特别提出了“具有科学素养的工程师”这一目标。人工智能的发展,需要大量面向实践、面向工程的科技人员。“我们需要科学家,但不是要把所有学生都培养成科学家。”   人工智能不仅是学术研究的热点,也是新一轮产业变革的核心驱动力。面对这一时代召唤,西安交大的人工智能试验班也在试图走出一条人才培养的新路。   “我们想通过这次办班,在教学组织、学科交叉融合、课程体系建设方面探索一流人才的培养模式。未来,其他专业和方向的人才培养,也可由此得到借鉴。”郑南宁说。   孙宏滨介绍,在课程设置上,他们将充分借鉴国外大学的相关课程,包括斯坦福大学、加州理工伯克利分校等。在课程设置的理念上,也是强调“少而精”,注重课程学习的深度,通过讲授基本知识锻炼学习能力与思维方法,让学生拥有自主学习和知识创造的空间。“在教学方式上,试验班将采取小班教学,我们计划强化课堂互动,增加小组学习、开放式实验与问题研讨,培养学生表达能力、发现问题能力和学术判断力。”   什么样的人适合念“人工智能”?孙宏滨说:“在人才选拔和评价方面,教授团队意见非常统一和明确——要把兴趣、能力与潜力作为选拔与评价的重点。兴趣是最好的老师。”   专业建设是个系统工程   北京邮电大学计算机学院教授钟义信曾在一篇论文中指出,根据北京邮电大学智能科学与技术研究中心实施的“全国高校智能科学与技术专业教学计划调查”表明,很少学校的教学计划能够表现“文理相交、理工融通”的交叉科学精神。他建议,为了学习、理解和掌握“智能科学与技术”学科,学生的知识结构必须包含社会科学、人文科学、基础科学、应用技术的基础知识与综合能力。   在去年的人工智能产业大会上,王万森专门就新一代背景下的智能专业教育给出了设想。他认为,人工智能不是一个孤立专业。围绕着“智能科学与技术”这一核心层,其整个体系还包括衍生层、复合层和交叉层。衍生层指的是知识工程与知识处理、智能自主系统、数据科学与大数据工程、机器感知与理解、机器学习等领域;复合层是“人工智能+X”,即向行业延伸拓展,如智能教育、智能金融;再外一层,是交叉层,也就是人工智能与IT领域传统学科专业的交叉。   总之,人工智能专业要建好确实不容易。   “学校要根据自身的学科特点,培养具有本校特色的优秀人才。”郑南宁指出,每所学校的专业建设情况和人才培养方式各不相同,但有几个基本问题是值得注意的——教师队伍的建设、课程体系的建设,产教融合、着眼未来以及本科生和研究生培养的有机结合。   郑南宁补充解释说,在人工智能人才培养中,学校要特别强调实践环节的设计,重视和企业全方位的深度合作。企业的高水平研究人员和技术人员为学生开设课程,企业和学校可以共建高水平的实习、实训基地。   “高等教育如何适应科技发展的趋势,如何适应国家的重大战略需求?教育部的《行动计划》是对这些问题积极主动的回应。我们高校也要认真思考,在人才培养上怎么迈出新的一步。”郑南宁提醒,发展人工智能也应态度严谨,不能一拥而上,不能搞“大跃进”,谨防出现“浮躁风”。

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根据人工智能(AI)的一位顶级专家的说法,世界上40%的工作岗位可以在15年内通过人工智能机器完成。同时在中国风险投资公司工作的人工智能先驱李开复告诉“60分钟”,未来二十年,各种蓝领和白领工作将被机器取代。人工智能将越来越多地取代重复工作,不仅仅只是蓝领的工作,还在白领的工作,”曾为苹果和谷歌工作过的李开复告诉CBS。 “司机,任何以驾驶为职业的人 , 他们的工作将在15至25年的时间内被取代。”

这位风险投资家去年写了一本关于人工智能的书,他在节目中表示,“许多看起来有点复杂的工作 ,如: 厨师,服务员,等很多都会变得自动化。”虽然技术专家和未来学家已经对人工智能何时开始取代人类工作做出了类似的预测,但事实却更难确定。目前,大多数人工智能都是苹果公司的Siri和谷歌之家,它专注于相对狭窄的任务。从理论上讲,人工智能(AGI)将是一个机器或软件程序,可以巧妙地处理高难度的任务,如写小说或进行手术。
佩利问李开复这样一个令人惊叹的技术发展能对社会做些什么?李开复解释道:“从某种意义上说,人类的智慧总能克服这些技术革命。就像蒸汽机,缝纫机,电力的发明,已经完全取代了原本的很多工作。而人工智能将取代40%的工作岗位,无论是15年还是25年,比以前的革命更快。这也意味着原本在这40%岗位工作的人员,不得不面临着失业风险。“
在中国,虽然70%的人口使用智能手机进行一系列常规做法和交易。但李开复告诉佩利,在发展人工智能的全部潜力方面,美国仍然是中国的主要竞争对手。

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路虎是顶级成功者的标志,任何行业的顶级成功者都拥有路虎,您和顶级的距离可能就是一台路虎,路虎的越野情怀,买路虎是一种情怀,一个故事一个梦想,世界是只有两种汽车,一种是路虎,另外一种是其他车。路虎更是全地形车辆的标准。路虎始终是全地形车辆引领和变革者,所有和全地形车辆有关的技术,都有路虎的足迹。

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  2017年12月14日,工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》,提出了到2020年人工智能各个领域的发展目标,加快了人工智能产业发展,推动了人工智能和实体经济的深度融合。

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齐向东:网络安全是人与人的对抗、人与机器的对抗,以及人工智能的对抗。人工智能时代,再聪明的机器也替代不了人,因为人工智能是对已有经验的学习,而安全是逆向思维、不走寻常路。但是,网络安全领域也离不开人工智能,我们已经将人工智能应用到了反病毒、防火墙、行为数据分析等方方面面,及时告警、快速响应都需要采用“人+机器”的方法,未来的网络安全是“人+机器”的共同努

元旦前夜,罗振宇用一场跨年演讲,针对人工智能孰强孰弱的话题来了一场强强PK。过去200年,我们从哪获取力量,完成蜕变。答案无疑是靠工具,靠机器,今天靠人工智能。似乎人工智能越厉害,就反衬得我们人类越无能。但别忘了,人工智能背后也是人,它所有超人的地方都是人的能力延伸,而有些东西,它未必能学会。他举了一个简单的例子, 李大妈网购一个东西,她就想,赵大妈跟我情况差不多,肯定也需要,咱俩一起还便宜5块钱,所以就说服赵大妈跟自己一起拼单。再比如顺丰速运,为什么它做的好,去年顺丰花了1个亿为员工定制耐克工作服。很多人感慨“顺丰对员工真好啊”,两年前,一位顺丰小哥挨打,顺丰老板王卫为他出头。就这两个简单的例子,张大妈对李大妈的信任,员工对顺丰的信任是人工智能无法代替的。人工智能虽然是无比聪明和强大的工具。但是另一方面,人与人之间的感知和判断能力确是AI无法计算的,胜过千万条冰冷冷的数据。说到这里,罗振宇还拿拼多多为例。他认为,拼多多之所以能够成长这么快,它一定是被一个忽略的东西驱动着。而这个东西就是拼多多创始人黄峥所说的“拼多多是人的逻辑,而不是AI。”不管AI多么聪明和强大,但也只是一种工具而已。人类要相信自己,别忘了身上蕴藏着的那份感知能力,这可是经过几十亿年进化出来的“本能”。未来,这个世界绝不会只变成机器的世界、算法的世界、代码的世界。这个世界仍然是一个人推动人的世界。
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张瑞说,这个项目从论证开始,我们就委托了专业机构进行调查,也组织了专家小组对四川各地进行了调研,我们之所以现在把项目落地初选为淮州新城,我们也查看了政府的规划,政府目光高远,专门把智能制造、增材制造列入重点引进产业目录。这对我们来说非常重要,我们是真做产业,因此对政府是否重视这个产业看的很重,产业要发展好,没有地方政府的有力支持,再好的产业都难以迅速发展。

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此外,在探维产品矩阵中,2019 年还将有一款面向更高层级自动驾驶应用的高线数固态激光雷达,据称该款产品有可能将目前全球多线数激光雷达市场的定价基准降低一个量级。

很多人问人工智能究竟是让人丢掉工作还是帮助人更好的工作?其实无论说是替代人还是帮助人,我觉得无法改变的现实就是人工智能确实在改变我们的生活方式,可能真的会出现有被替代的人,但同样也会有被帮助的职业和群体,就看我们怎么去衡量了,甚至看到有人抛出了这个:

我想莫不是因为这两年各种影视节目、科技产物轮番轰炸,加上国内外科技公司各种“ALL in AI”的口号,很多朋友都快被AI砸晕了。但仔细想想,现在的人工智能技术真的有希望达到能替代人类的地步了吗?或者换个问法,现在的AI技术发展到什么样了?小编在这里随便举几个现在国内大家比较熟悉的AI产物。
现在应用到的AI相关技术主要有两方面,自动驾驶和交通管理。自动驾驶主要借助于多通过视觉识别、语音识别、AR成像和路况感知等等技术,形成一个车、路全方位的监控和协同,以期日后能真正达到“无人驾驶”的地步。这方面比较有代表性的是阿里的斑马AliOS系统和百度的无人车,前者装机量已近百万,后者刚上线了L4级别自动行驶巴士。至于交通管理,如果有闯过红灯就自动收到罚单的朋友应该深有体会,没错,这也只是AI技术能够用在交通中一个很小的部分。
我们经常接触的搜索、相机、交互式APP,再加上虹膜、指纹、人脸各种智能识别,其实都是AI技术很好的集中体现,里面用到了大量的机器视觉、智能搜索、智能控制相关的技术,只是很多朋友都容易忽略掉这一点。
很多东西都因为冠上了智能二字变得更为强大了起来,但仔细看看我们也很容易发现,绝大部分产品依然有一个共同点,需要人类监管、控制以及决策,甚至我们可以换句话说,目前所有已出现的人工智能其核心价值都是“为人而生”的——减少长时驾驶的疲惫,提高挖掘、采购、收集数据、分析数据的效率,减少周期性的活动、等待,都是为了减少重复性的劳动,让人有更多的精力和时间投入到更有意义的事情上去。我相信,这也是AI能够给人带来的最直观的作用。未来已来,我们不妨“把理性都交于AI,只留感性给自己”,想想也是件有趣的事情。

  根据英国《自然·医学》杂志8日在线发表的一篇论文,一款人工智能在接受上万张真实患者面部图像训练后,能够以高准确率识别罕见的遗传综合征。科学家同时强调,由于个人面部图像是敏感但易得的数据,因此必须小心处理,以防该技术的歧视性滥用。   各种遗传综合征会表现出独特的面部特征,它们可以帮助临床医生进行诊断。但是,可能的综合征数量巨大,要正确识别并非易事。利用人工智能或能帮助诊断遗传综合征,但是早期关于这种可能性的研究所采用的训练数据集规模不大,仅能识别少量综合征。   此次,美国FDNA分析技术公司研究人员雅龙·古罗维奇及其同事使用17000多张患者的面部图像,训练了一款深度学习算法,所有这些患者被确诊的遗传综合征总计达几百种。研究中所使用的图像来自一个社区平台,临床医生会把患者的面部图像传上去。研究团队利用两个独立的测试数据集测试人工智能的表现,每一个数据集都包含数百张之前经过临床专家分析的患者面部图像。对于每一张测试图像,人工智能按照一定顺序列出各种潜在的综合征。   在两组测试中,在90%左右的情况下,人工智能提出的前10条建议中都包括了正确的综合征,这超过了临床专家在另外三个实验中的表现。虽然这项研究采用的测试数据集规模相对较小,而且没有和其他已有的识别方法或人类专家进行直接比较,但是研究结果表明,人工智能有望在临床实践中,辅助罕见遗传综合征的优先级划分与诊断。   研究人员表示,目前还需要开展进一步的研究来优化人工智能的识别能力,并且与其他诊断方法做对比。

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