分类： 教育学 >> 教育学原理 提交时间： 2024-05-20 合作期刊: 《南京邮电大学学报（社会科学版）》
摘要：在教育领域，探索AI大模型带来的教育变革并积极推动教育大模型落地具有重要研究价值。以大模型的强大功能与核心技术为切入点，追溯了大模型技术演进的基本脉络，分析了大模型“生成性”的本质特征及其对教育提出的变革要求，提出大模型时代教育理论研究的关键在于于时代自觉中守正创新，即教育理论研究应注重时代自觉、确立社会价值取向、做到守正创新；进一步指出大模型时代教育发展的实践出路在于于危机之中求落地，即积极面对AI大模型的不断迭代与持续演进为教育实践带来的新机遇和新挑战，从政策、技术等实践层面多方协同推进AI大模型在教育领域落地见效。
分类： 新闻传播学 >> 新闻学 提交时间： 2024-10-11 合作期刊: 《阅江学刊》
摘要：OpenAI发布的通用视觉大模型Sora以其强大的文生视频能力拥有了对当下世界进行描绘的话语权力，但其背后存在的大语言模型对世界表征的合法性问题以及带来的认知风险和社会性后果，需要将哲学和技术批判结合 起来进行反思与预防性研究。本文对多模态大语言模型技术进行分析，探究文生视频的技术本质和应用困境。同时，基于大语言模型的通用性，分析了其背后蕴藏的技术理性及对用户价值认知的重塑。研究表明，在从技术通用性到知识 公理性的过程中，人工智能技术出现了认识论上的悖论。基于深度学习的生成 式人工智能无法真正理解世界运作方式，只是处理信息单元和语义的逻辑关系，且现有的生成式大模型在反事实推理和合规性方面仍存在缺陷，还远未达到全 方位理解世界、表征世界的程度。因此，在虚实共生、人机融合成为新的时代命 题时，如何把握“虚”“实”之间的关系成为一个需要审视的维度。这不仅关系到 社会资源的投入，而且更关系到人类自身的重塑和对于世界的理解。
分类： 应用经济学 >> 金融学 提交时间： 2024-11-02 合作期刊: 《新金融》
摘要：以大模型为代表的新一代人工智能（AI） 技术正在成为数字经济发展的新动能，金融业作为数字化和智能化的先行者，具备丰富的大模型应用场景和技术实施基础。基于自身技术积累和工作实践，中国工商银行较早建成了集算力、算法、数据、应用范式、安全防控、业务场景、自主生态于一体的千亿级企业金融大模型技术体系。同时，面对大模型技术应用可能产生的风险，金融行业应做强大模型技术支撑能力、做大数据资产建设、做强人才队伍建设、加快大模型技术在金融行业的研究和创新应用，加速发展行业新质生产力。
分类： 新闻传播学 提交时间： 2024-10-18 合作期刊: 《现代传播-中国传媒大学学报》
摘要：在传播研究的视野中，基于大语言模型的生成式人工智能正在从内容、 关系、伦理等三个层面重组行业、重塑理念、重构秩序。曾经的媒介范式更多指向一种 以传递、再现、组织为核心的中介逻辑，如今的仿真范式则聚焦于传播的新主体及其构 建的新关系。在这个背景下，社会仿真实验室兴起为一种新的集理论与应用的传播研 究路径，大型基座模型、类人智能体、网络互联结构是其中最为关键的构成要素。这一 研究路径可以打破现实世界的物理局限和认知桎梏，释放研究者的想象力和构造力， 把现实社会较难甚至无法开展的传播试验，通过仿真平台进行观察测试，在社会各个 领域具有广泛的应用前景。同时，生成式人工智能时代的传播研究也面临一系列问题 和挑战，包括技术资本集中与日益紧张的国际博弈、西方理念的主导性与语境化创新 不足，以及理想的开放发展战略与现实的小院高墙治理模式之间的矛盾等。
分类： 信息资源管理 >> 情报学 提交时间： 2024-10-29
摘要：摘 要：[目的/意义]在中国式现代化进程中，大模型赋能下的政民互动，体现了以人民为中心的发展思想，是数智社会中人民群众路线的延续。大模型凭借其上下文学习和思维链推理能力推动政民互动领域变革，特别是大模型“拟主体性”冲击传统的政民互动系统，正在重塑一种新型的政民互动网络结构和关系。[方法/过程]本文基于行动者网络理论，解构大模型与政府、公众联结的行动者网络，分析从网络到生态的机制建构，研究大模型嵌入政务领域的叠加风险及其规制策略。[结果/结论]研究表明，行动者网络构建过程涉及到数据的解析与流动、信息转译，以及大模型与人类偏好对齐。综合生态和信息观点进一步发现：大模型在支持政民互动生态型组织建构方面，形成了动员机制、扩展机制和融合机制。通过大模型赋能政民互动的分析，本研究为大模型应用场景持续拓展、政务服务提质增效、生态型组织建构提供理论阐释和实践参考。
分类： 信息资源管理 >> 情报学 提交时间： 2024-09-12 合作期刊: 《农业图书情报学报》
摘要：[目的/ 意义]AI 就绪建设是连接当前先进AI 技术与应用场景之间发展间隔的重要举措，本研究旨在探讨和设计科技情报领域的AI 就绪的科技情报数据资源建设方法，为情报领域的AI 就绪建设提供参考。[方法/ 过程]本研究基于国内外各界AI 就绪发展现状的调研结果，对AI 就绪建设进行了初步定义，并从含义范畴、建设角度、建设对象、建设原则、控制维度和模式类型六大方面对科技情报领域的AI 就绪建设模式进行系统地探讨和设计。[结果/ 结论]当前全球AI 发展迅速，科技情报领域作为科学研究与先进技术应用的前沿观察与战略指导性学科，应当建立AI 就绪的科技情报数据资源体系。研究提出了AI 就绪的科技情报数据资源建设的总模式，并结合现有建设实践探讨并呈现科技情报数据资源AI 就绪化建设的具体实践路径。
分类： 艺术学 >> 设计艺术学 提交时间： 2024-10-11 合作期刊: 《阅江学刊》
摘要：在人工智能设计治理理论体系中凸显“中国自主”是中国当代设计学理论体系构建过程中的主要内容，其实质和关键在于深入挖掘大模型与中国自主人工智能设计治理理论体系之间的内在联系。本文探讨了大模型助推中国自主人工智能设计治理迭代升级的内涵和方式体系，并结合设计个案对大模 型与手艺人工智能设计治理的内在关系进行深入考察，并对大模型在乡村设计中的人工智能设计治理理论体系建构过程进行思考与探索。
分类： 信息资源管理 >> 情报学 提交时间： 2024-09-12 合作期刊: 《农业图书情报学报》
摘要：[目的/意义]通过科技人才数据底座建设，助力人才发展决策科学化，促进新质科技人才引育精准化，推动科技人才评价改革落地，推进新质生产力人才体系建设。[方法/过程]通过剖析科技人才数据底座建设的现实要求和意义，研究和分析科技人才数据底座助力新质生产力发展的内在逻辑，针对当前科技人才数据底座建设面临的挑战，提出科技人才数据底座的建设思路，开展研究探索与应用实践。[结果/结论]科技人才数据底座建设是数智时代发展的客观要求，也是新质生产力形成的必然要求。构建科技人才大数据，数智赋能人才工作流程，构筑科技人才数据底座，有助于激活数据在人才资源配置中的作用，加速科技创新，推动新质生产力发展。
分类： 信息资源管理 >> 情报学 提交时间： 2024-08-14
摘要：【目的/意义】旨在构建一个标准化视角下，覆盖多维度和多方面要素的大模型数据治理的理论框架，以填补当前缺少大模型数据治理专门性研究和标准化研究的空白，丰富大模型数据治理的理论研究内容，并为实际应用提供参考。【方法/过程】综合采用内容分析法和专家咨询法，对国内外相关标准、中英文代表性期刊文献进行系统梳理和分析，迭代优化并构建了大模型数据治理理论框架。【结果/结论】大模型数据治理理论框架涵盖多个维度，包括大模型数据质量管理、大模型数据管理、大模型数据资源管理、大模型数据资产管理、大模型数据风险管理等。五个维度沿着“基础要素-核心要素（执行方式、实现路径、核心目标）-保障要素”构成理论框架。
分类： 信息资源管理 >> 图书馆学 提交时间： 2024-08-05
摘要：随着人工智能技术的迅猛发展，AI大模型在高校图书馆的阅读推广工作中扮演着越来越关键的角色。AI大模型能够深度学习和挖掘用户阅读行为，为个性化阅读推荐提供强有力支持。本文针对AI大模型在高校图书馆中的应用现状进行深入探讨，分析其在提升图书馆服务质量和效率方面的现实意义。研究采用数据挖掘、用户行为分析等方法，深入研究了AI大模型的基本要素和数据处理流程，发现其能有效整合图书馆资源，实现精确推荐。同时，探讨了AI大模型在图书馆阅读推广的实施路径，包括模型训练、推荐算法优化和用户反馈机制构建。在对辽宁师范大学图书馆的实际案例进行应用测试后，结果表明，融合了AI大模型的阅读推广策略能显著提升学生的阅读兴趣和图书馆的利用率，该模型对于学生的留存率和满意度均有显著提升。为了确保研究的深度和科学性，本文深入剖析了AI大模型应用过程中面临的隐私保护和数据安全问题，并提出相应的解决方案。研究结果对于高校图书馆在数字时代背景下如何高效利用人工智能技术，推动阅读推广具有重要的借鉴和实践价值。
分类： 哲学 >> 美学 提交时间： 2024-05-28 合作期刊: 《社会科学战线》
摘要：人工智能自然语言大模型展现了计算机在语元组合运动中所生发出的强大符号系统造型智能。人的智能活动是大脑神经元、心元、语元组合运动的交互，并与自然的物元、社会的个人组合运动交互。创造并使用语言文字等符号、进行语元组合运动，体现了人的符号系统造型智能;人按照有用的规律进行概念化符号造型、语元组合，个人智力汇聚为社会智力，以认识自然的物元组合运动规律，并通过物质系统造型改造自然;人按照美的规律进行实例性符号造型、语元组合，个人智力自由组合为社会智力而得到个性自由发展，自然物元的个性、丰富性也得到充分展示。大模型自动生成的文本非概念化、实例性等弱共识特性，也正是审美共感的基本特性，体现了符号造型、语元组合的美的规律，引发一场美学革命。
分类： 新闻传播学 >> 编辑出版学 分类： 信息资源管理 >> 图书馆学 提交时间： 2024-08-18
摘要：随着人工智能技术的飞速发展，尤其是大型语言模型（Large Language Models, LLMs）与预训练模型（Pre-trained Models）的崛起，AI大模型时代已经悄然来临，为学术界带来了前所未有的变革与挑战。本文旨在探讨AI大模型时代背景下，学术出版领域所面临的新机遇、挑战以及由此催生的新范式。通过分析AI技术在文献检索、内容生成、同行评审、版权保护及出版流程优化等方面的应用潜力，本文揭示了AI如何重塑学术出版的生态链，提升科研效率与质量，促进知识传播与创新的加速。本文首先概述了AI大模型技术的核心特征与发展现状，随后深入剖析了传统学术出版模式在效率、透明度、可及性等方面存在的局限性。在此基础上，提出了AI驱动下的学术出版新范式，包括智能内容创作与校验、自动化同行评审系统、个性化推荐与知识图谱构建、以及基于区块链的版权管理与信任机制等关键要素。此外，本文还讨论了实施这些新范式所面临的伦理、法律及技术障碍，并提出了相应的应对策略与建议。AI大模型时代下的学术出版新范式不仅是技术进步的产物，更是推动全球知识共享与科研合作的重要力量。通过合理利用AI技术，学术出版界有望实现更高效、更公平、更开放的学术交流环境，为人类的科学探索与文明进步贡献更大力量。
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