人工智能对医疗的帮助汇总十篇

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇人工智能对医疗的帮助范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

篇（1）

1引言

新一轮科学技术和产业革命的深刻变革，推动社会各个领域实现深刻变化。人工智能是这一轮产业革命的重要成果，国家也将人工智能作为中国产业发展的重要组成。中医作为我国的国粹之一，由于主要强调临床经验，治疗方式上也是因人施治，一人一方，异病同治、同病异治，存在着发展的短板。人工智能的应用为中医的信息化发展以及中医研究的深入推进提供了机遇。如何用人工智能为中医研究应用赋能，是一个非常重要的研究课题。

2大数据为中医智能化提供基础

大数据时代已经来临，已经成为全世界的共识。大数据时代纷繁复杂的信息在为人们带来挑战的同时，更多的是一种机遇。中医与互联网大数据的深度结合是国家战略，也是中医药研究领域关注的重点，于进一步研究和发展中医药大数据产业，提升中医药国际地位，具有重要意义。“互联网+中医”早在几年前就已经成为国家战略，我国《中医药发展战略规划纲要2016-2030》明确提出推动“互联网+”中医医疗，对“互联网+”中医医疗做了具体和全面的部署。具体而言，大数据对中医发展的智能化推动有几个方面。首先是中医药数据的挖掘使用，我国中医博大精深，是一套深奥成体系的学术、临床体系，中华几千年的中医药发展积累了极其丰富的大数据，是一座亟待开发挖掘的金矿。将这些丰富的数据进行智能化，对中医发展的促进作用将是无与伦比的。其次，大数据结合中医的核心理念，实现中医的有序发展。中医的临床疗效评价实质上是中医辨证论治与临床结局之间的因果关联分析，大数据理念恰恰可以反映关联及因果关系。中医生更多是临床过程的记录，在日积月累的经验积累和案例分析中形成独特的临床经验，将这些经验通过大数据建模的形式刻画出来，将大大实现中医的智能化。最后，大数据为中医发展的现代化和标准化提供条件。中医的发展需要标准体系的支撑，落点应该在于制定标准体系，促进共享应用，进而实现中医药大数据在互联网医疗等领域的创新和应用，在更大意义上推动世界范围内中医药大数据的发展，进而促进中医药国际化。

3运用人工智能促进中医研究应用的意义

人工智能和中医的结合，不仅可以对中医的研究和应用起到促进、推广作用，也是对人工智能应用领域的丰富和拓展。具体来看，人工智能对中医研究应用的意义有以下几个方面。（1）有助于推动中医的信息化发展。上文已经提到，我国几千年的中医研究建立了极为庞大且秩序井然的中医知识图谱，但是如何通过对数据价值的挖掘，进一步促进中医药发展是一个重要的课题。而互联网的出现，特别是大数据时代的到来，更为中西药的信息化提供了难得的机遇。人工智能对发掘中医隐性知识有着得天独厚的优势。当前，以大数据为支撑的人工智能在医疗领域的应用很多，比如医学影像、语音识别、病人看护等。延伸到中医研究和应用领域的还不多，可以利用人工智能将大量的中医诊疗数据进行深度挖掘，从而拓展中医人工智能的市场前景。（2）有助于推动中医传承发展。可以说，传统中医存在传承、推广应用和发展方面存在较大的痛点和难点。一般情况下，知名中医的传承主要是流派传承或者人传人的方式进行，这种传承方式成长周期长，无法复制，规模化推广应用受到限制。而通过人工智能则可以有效解决以上痛点，可以将知名老中医的诊疗思想、辨证逻辑和处方经验进行整合，形成在线的辅助学习和辅助诊疗系统，带动更多普通医师提升诊疗能力，也可以帮助中医的传承及推广应用。（3）人工智能有助于推动中医诊疗智能化。诊疗是医学的核心环节。中医药的诊断流程一般分为三步，第一是望闻问切、采集信息；第二是四诊参合、辨证分型；第三是君臣佐使，构思方剂。不过，传统中医在很大程度上需要依赖医生的个人经验，这意味着必然存在一定局限性。但是，利用人工智能，普通医师可以通过第一步采集到患者信息，进而借助网络实现规范化处理，后台通过人工智能模拟名老中医的辨证治疗的方式，给出一定的方剂建议，从而使一般医师也可以开出相对更有效的大处方。因此，也可以说，人工智能是放大中医产能的重要工具，是中医智能化发展的重要抓手。

4人工智能推动中医研究中智能化的建议

篇（2）

1引言

人工智能技术已经成为目前最受社会关注的新兴科技之一，随着该技术在各行业和领域中的应用不断深入，人们的工作和生活方式不断向智能化方向发展，工作和学习效率都得到了质的飞跃，未来，人工智能技术也必然会获得更加广阔的发展前景。

2人工智能技术概述

人工智能是计算机科学的一个分支，这门学科的主要目标是了解人类智能的本质，并通过将人类智能转移到智能机器中，使智能机器能在不同应用场景下做出类人思维的反应。人工智能是一项综合了多项高新科技的综合性学科，包含5项核心技术，分别是计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和生物识别技术。其中，机器学习是实现计算机人工智能技术的核心技术，该技术使智能机器在算法复杂度理论、凸分析、统计学等学科的支持下，能自主模拟人类行为。目前已经发表的机器学习策略主要包括模拟人脑的机器学习和采用数学学习方法2种策略。其中模拟人脑的机器学习策略又可细分为符号学习和神经网络学习，符号学习是以认知心理原理为基础，在机器中输入符号数据，用推理过程在图或状态空间中搜索并进行符号的运算，对概念性和规则性知识的学习能力较为突出，如示例学习、记忆学习、演绎学习等；神经网络学习是从微观生理角度对人脑活动进行模拟，利用函数结构模型代替人脑神经网络，以函数结构进行数据运算，并在数据迭代过程中在系数向量空间中搜索，对函数型问题具有较好的学习能力，如拓扑结构学习、修正学习等。采用数学方法的机器学习主要是利用统计机器，建立相应的数学模型，拟定超参数，输入样本数据后根据不同的运算策略对模型进行训练，最后根据训练结果进行结果预测。

3人工智能技术的发展历程

3.1人工智能技术的兴起

虽然新兴技术的兴起获得了广泛的关注，但由于人工智能技术涵盖的学科和技术范围过大，兴起阶段的该技术的理论知识、产品应用、发展应用等均存在明显缺陷。除此之外，计算机技术在当时也并不成熟，当时的计算机编程和计算水平较为落后，很多超前的想法以当时的技术水平来说实现较为困难。在多种因素的影响下，人工智能技术在兴起阶段并未得到快速发展。

3.2人工智能技术的高速发展

人工智能技术这一概念在提出后近20年的时期中其发展始终处于停滞状态，直至20世纪70年代，该领域的专家研发出全新的人工智能专家系统DENDRAL，该系统的诞生带动人工智能技术迈向新的发展阶段，并且在这之后进入高速发展时期。日本始终重视本国科学技术的发展，并且在20世纪80年代提出“科技立国”的政策，此后很长一段时间，日本依托此国策使经济得到迅速恢复和发展。在1982年，日本国内对第五代计算机的研究以失败告终，但此次研究中提出了新的计算机算法和逻辑程序语言Prolog，Prolog在处理自然语言过程中具有比LISP语言更好的应用效果，这一创新进一步促进了人工智能技术的发展。人工智能技术的发展建立在多项先进学科共同发展的基础上，与其他技术相比，人工智能技术在处理数据、整合资源方面具有更大优势。

3.3人工智能技术的发展现状

3.3.1专家系统

专家系统指的是一种智能计算机程序系统，是人工智能技术应用最为广泛也最为重要的领域之一，系统中涵盖大量某领域专家水平的知识与经验，通过应用人类在该领域中的专家级别知识来为用户解决在该领域中遇到的问题。专家系统有效地将人类智能延伸到专业领域中，实现了理论研究向实际应用方向过渡的目标，大幅提高了人类对专业问题的处理效率，并且专家系统依托复杂的算法能对专业问题未来发展的可能性进行更全面的计算，工作效率甚至会比人类专家更高效、更准确。随着对专家系统研究的不断深入，目前很多专家系统都能依据对人类行为的模拟在不同的应用场景中作出智能化的反应和判断，并且能够利用知识库，深入挖掘复杂问题的内在联系。专家系统已经在多个领域中都得到了广泛的应用，帮助企业更客观地摸索市场规律，从而作出正确的生产决策、调度规划、资源配置计划等，大幅提高了企业经营的科学性，使企业能在节省生产成本的同时，获得更好的经济效益。

3.3.2模式识别

模式识别是利用计算机技术将识别对象按一定特征归类为不同类别，目前人工智能技术在模式识别中的主要研究方向包括语音语言信息处理、计算机视觉、脑网络组等，希望通过人工智能技术实现对复杂信息的识别和处理，这一应用能促进多个行业向智能化方向发展，如军事领域、医疗领域等。

3.3.3机器人学

机器人学的主要研究方向是机器人的设计、制造和应用，随着人工智能技术的成熟与应用，机器人的智能水平不断提高，并且在不同行业中的应用已经较为普遍，日常生活中常见的机器人包括扫地机器人、迎宾机器人、快递机器人、早教机器人、无人机等，人们可以利用可移动设备对其进行操作，极大程度地提高了人们生活的智能性和便捷性。

3.3.4机器学习

机器设备并不具备自主思考能力，在不同应用场景下的反应主要是依托计算网络技术和算法对人类思维模式进行模拟，并将人类行为进行充分消化以使自身性能得到优化，能对不同问题进行处理。机器学习是一项涵盖多个学科且复杂程度很高的科学，包含统计学、概率学、算法复杂度理论等，是人工智能的核心技术，也是推动计算机向智能化方向发展的关键技术。

3.3.5人工神经网络

人工神经网络是人工智能技术自进入高速发展时期后广泛研究的重点内容。利用计算机算法将人脑神经元进行简单化、抽象化、模式化，并构建成与人脑神经元网络相似的网络结构。人工神经网络技术的成熟与发展为专家系统、模式识别、机器人学、生物、经济等多个学科的发展提供了技术支持，解决了很多人工智能技术发展中的实际难题。

4人工智能技术的应用

4.1人工智能技术在计算机网络技术中的应用

4.1.1计算机网络安全管理

人工智能技术与计算机网络技术互相依存、互相促进、共同发展，在计算机网络技术的多个方面都有深入的应用。其中，在网络安全管理方面主要有如下应用：①智能防火墙技术。防火墙技术随着计算机的普迅速发展，应用人工智能技术的防火墙技术比传统防火墙技术的性能更加优异。智能防火墙技术具有智能记忆功能，能自动记录并储存历史处理病毒的记录，在后续应用过程中依据记录直接优化计算机匹配环节，减少计算机数据量，提高防火墙的隔离病毒能力。另外，智能防火墙还能结合用户的需求，对用户不需要的弹窗功能、访问权限、有害信息等进行智能化拦截。②计算机入侵检测。防火墙的主要功能就是为计算机设备创造安全的运行环境，保证系统和内部数据不被侵害。计算机入侵检测功能是保障防火墙正常工作的基础功能模块，对提高计算机数据的安全性和可靠性具有直接的影响。应用人工智能技术的入侵检测功能，能对计算机系统进行智能化分析和处理，根据预定算法将处理数据整理成为入侵检测报告，让用户能全面地掌握计算机设备的安全状态。③垃圾邮件智能化处理。该技术依托人工智能技术中的模式识别功能，对接收邮件进行扫描和归类，发现垃圾邮件后直接将其标注为垃圾邮件，为用户发出风险警告，避免用户因误操对计算机系统造成损害。

4.1.2计算机网络管理

人工智能技术的发展和应用促进计算机网络技术向智能化方向发展。在实际应用中，除计算机网络安全管理模块外，还能解决多种网络管理问题。随着计算机技术的普及，网络数据呈爆炸式增长，网络管理工作量和工作难度都达到了空前高度，通过应用人工智能技术，能大幅提高计算机网络管理效率，优化网络管理效能。

4.2人工智能技术在企业管理中的应用

企业是市场经济活动的主要参与主体，是维持市场经济稳定运行和发展的关键要素，在企业生产活动中科学地应用人工智能技术，能有效提高企业的生产能力，促进企业获得更高的经济效益和社会效益。具体应用渠道如机械自动化、智能监控、推荐系统、用户购物行为分析、零售分析、数据提取、文本归类、文章摘要等，从员工工作的细微之处实现工作效率上的提升，进而提升企业整体的运行效率。对工业行业来说，应用机械自动化技术还能有效降低传统工业生产中对人工的依赖性，大幅提高工业企业的生产能力，在行业发展的过程中起到了非常积极的促进作用。

4.3人工智能技术在航空航天技术中的应用

航空航天技术是目前人类最高科技的集合体，涵盖众多学科，如信息技术、卫星技术、生物技术、天文学、生命科学等，对提高国家的国防力量、提高国家的国际地位、促进国家经济增长都具有非常重要的意义。航天器设计是航空航天领域中的关键工作之一，而远程控制又是航空航天技术长久发展以来研究的重点，因我国对该技术的研发起步较晚，我国对航空航天技术的研发存在重重困难，但经过国家和科技工作者的不懈努力，目前我国航空航天技术已处于世界先进水平。将人工智能技术应用于航天远程控制中，利用智能系统对数据进行自动采集、处理和储存，如通过采集航天器的轨道信息，并以此分析航天器的运行状态，根据分析结果制定运行决策，对提高航天器的运行安全性和运行质量都是非常重要的举措，推动国家航空航天事业获得进一步发展。

4.4人工智能技术在医疗领域中的应用

目前，人工智能技术在医疗领域中的应用已经非常广泛，使医护人员的工作内容不断得到优化，提高工作效率，还有效提高了国家医疗水平。具体应用包括以下几项内容：①在电子病历中的应用。传统就医诊断环节，医生都需要以手写方式记录病患病例，并根据病例详细列出治疗方案，工作量大，且效率较低，病例保存便捷性较差。通过应用电子病例，不仅能大幅减少病例记录的工作量，还能在医疗系统中直接勾选治疗所需药品，完成病例及用药的勾选后打印即可，既能大幅提高工作效率，还能将病例在计算机中进行储存，且现阶段病例文件的储存格式不再局限于文字，语音和图像也可被添加到病例中，提高医疗诊断的准确性。②在健康管理中的应用。在现代医疗中应用人工智能技术，对病患的病情进行智能化分析，能使医生对疑难病症的分析更加全面准确，制定针对性更强的医疗方案，提高医疗水平，为改善患者的健康状况提供辅助。

5结语

综上所述，计算机人工智能技术的应用，对社会各行业都产生了不同程度的影响，人们的工作和生活方式得到优化和改变，国家科技水平也不断提升。加强对计算机人工智能技术的研究，推动人工智能技术在各个行业中的应用，让人们能切身感受到科技为生活带来的改变，对促进人类社会的发展具有非常重要的意义。

【参考文献】

【1】辛颖楚.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].信息与电脑(理论版),2019(9):121-122+125.

【2】陈长印.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].计算机产品与流通,2019(12):5.

【3】杨坤,顾兢兢.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].电脑知识与技术,2019,15(33):197-198.

【4】郑骜.浅谈计算机人工智能技术研究进展和应用[J].科学与财富,2019(19):276.

【5】赵智慧.计算机人工智能技术研究的进展及应用[J].信息与电脑(理论版),2019,31(24):94-96.

【6】李子青.计算机人工智能技术的应用与未来发展分析[J].科技经济市场,2019(10):9-11.

【7】罗柱林,韩文超,吕文杰,等.计算机人工智能技术的应用及未来发展探究[J].中国航班,2019(16):90.

【8】李乔凤.计算机人工智能技术的应用与未来发展分析[J].数字技术与应用,2020,38(3):91+93.

篇（3）

如果你再追问，这位智能助理还会半自豪半傲娇地告诉你：“我不喜欢被贴上这样的标签，组成我的是硅、内存和坚持信仰的勇气。”

类似Siri一样的人工智能语音助手正越来越多地走入消费者的生活。人们对于人工智能的态度，也从最初AlphaGo屡屡战胜顶尖棋手时的震惊，到AI赢了德州扑克大赛冠军时的“习以为常”。

瑞银在其报告《亚洲前瞻：人工智能如何塑造亚洲新面貌》中预测，人工智能的应用在下一个10年末会创造数百亿美元的营收规模，我们所在的亚洲是其主要的营收来源地。虽然现在影响并不太，但是到2030年，人工智能技术每年将为亚洲创造1.8万亿到3万亿美元的经济价值。其中包括引进新产品服务和项目、产品改良所省下的成本，整体价格下降，以及生活方式改善。

不过人工智能提升效率、降低成本的同时，越来越多的工作也正被人工智能所取代。2000年，高盛位于纽约的股票F金交易部门尚有600位交易员，到今年年初只剩下了两位，其余工作全部由机器自动处理。瑞银给出的数字是，从中长期来看，仅亚洲地区而言，人工智能就将对3000万至5000万个工作岗位产生冲击。

首先受到冲击的就是中端技术类工作。其中，对于以制造业驱动的中国所受威胁很大―强预判、高重复，对于机器而言，可比需要个性化、创造力或手工艺的低技能和高技能岗位容易多了。相对，中国香港、新加坡和印度等服务驱动型城市和国家受到的影响则较小。

从行业分布来看，影响最大的5个行业是金融服务、医疗保健、制造、零售和交通。这些行业的营收加在一起，相当于当前亚洲国内生产总值（GDP）的2/3。瑞银认为，除了医疗保健，其他4个领域可能会遭遇重大冲击。其实从中国和印度的发展不难看出，互联网企业借助金融技术，已经对传统金融造成冲击并引发革新，比如更为便捷的支付手段和虚拟助手等应用的陆续出现。人工智能的应用会深化这种革新。

不过也别过于担心。瑞银认为，尽管你的工作在未来可能由机器人来完成，但放到更长远的时间线来看，净失业率反倒相对可控，甚至会逐渐降低。因为雇员的整体生产力也会随着人工智能的崛起而显著提高，这让雇员有更多机会完成创造力强的工作，亚洲的这些行业若能有效运用人工智能，相比带来的威胁，人工智能反而会在亚洲创造数百万个新的就业机会。

人工智能是第四次工业革命的核心，这是依托高度自动化和互联互通的一场革命。瑞银把人工智能的发展分为3个阶段。支持工业自动化和机器人产业的狭义智能（ANI）是最初级的阶段，比如工厂的自动化生产线，淘宝和亚马逊的个性化推荐等。ANI相当于婴儿，只能管理一项功能。上升了一个等级的通用人工智能（AGI），能够处理多个领域的工作，比如推理、解决问题和抽象思维能力，差不多与成年人相当。比如本文开头提到的Siri等智能助手的应用，我们正在向这个阶段过渡。这种人工智能是多种技术的交织，比如神经网络、自然语义处理、机器学习（涵盖深度学习）和认知计算的融合，随后，逐渐扩大到无人机和自动驾驶应用。人工超级智能（ASI）则是智能爆发的最后阶段，是人工智能的最高等级。在此阶段，人工智能将在所有领域全面超越人类智能，它能在众多复杂的线索中作出比人类更好的决策，并先一步看到未来。瑞银称，未来10至15年将是人工智能领域最激动人心的时期，其应用将呈指数级增长，今后的人工智能应用，会像如今基于互联网的设备一样普及。

相对于欧美而言，亚洲进入人工智能世界的时间较晚。目前，有少数几家亚洲公司在语音识别或图像搜索等关键技术领域已经能够匹敌美国技术巨头，但依然没有形成像美国一样的生态系统。根据产业研究机构Zinnov的数据，全球人工智能产业有将近2200家创业公司，其中半数以上位于美国，中国的55家公司和印度的169家公司，对比而言显著落后。 2030年人工智能对亚洲5大行业发展造成的经济影响

前路漫长，但这些亚洲的人工智能公司依然有机会成为全球IT领域的领导者―较晚研发反而很可能“因祸得福”。因为有了欧美的经验，亚洲的人工智能公司可以避开现有的某些低效系统和流程，直接落实最先进的技术。比如大多数亚洲人工智能新进入者可以利用当下先进的云基础设施和图形处理设备，而西方同业公司在创业初期则缺乏这些条件。

同时应该看到，在美国境外，中国和印度吸引的人工智能资本是最多的，这些聪明的资本看到了亚洲在人工智能领域的巨大潜力。瑞银把亚洲因人口结构带来的红利形容为“有着令人羡慕的优势地位”。Zinnov预测，到2025年，以中国和印度为代表的亚洲人工智能人才将突破1.5万人，比美国的1.1万人多1/3。

篇（4）

一、人工智能与企业人力资源管理

人工智能简称AI，主要是用于模拟、延伸人脑的思维方式的计算机科学技术，包括人类行为模式的识别、数据储存、运用、机器学习、算法等。人工智能的研究最早诞生于1956年美国达特茅斯小镇的一次研讨会，在这次会议上，摩尔、麦卡锡、塞弗里奇、所罗门诺夫等学者共同研讨，为人工智能的发展奠定了基础。此后人工智能得到不断发展，尤其是进入21世纪以来人工智能取得了令人叹为观止的发展，开始在人类的生产活动中发挥着越来越重要的作用，比如，无人超市、智能翻译、人脸识别、智能医疗、智能驾驶、云计算、物联网等。我国人工智能的发展也非常迅速，我国的人工智能发展水平目前处于世界的第一梯队。目前，人工智能在许多企业得到了很大的发展，如科大讯飞的语音识别、百度的自动驾驶等，在世界上都是处于领先地位。我国还制定了人工智能发展的中长期规划，按照规划，我国人工智能到2030年，总体水平达到世界领先水平，成为世界人工智能的创新中心。

企业人力资源管理是企业管理的重要组成部分，最终目标是实现企业的总体目标，一般认为包括人力资源规划、人员招聘、绩效管理、培训与开发、薪酬管理、员工关系管理等六大模块。目前，企业的人力资源管理尚存在许多不足之处，如企业不太重视，认为人力资源管理可有可无；企业人力资源管理人员的素质普遍不高，不够专业，人力资源管理过程中效率不高，绩效考核过程不够公平、薪酬制度不能反映市场工资水平、人工成本的控制还存在不足等，而人工智能的发展，为企业人力资源管理带来了新的挑战，也带来了新的机遇。

二、人工智能对企业人力资源管理的挑战

人工智能对部分人力资源管理的工作存在一定的替代作用，这会减少企业对人力资源管理人员的需求。人工智能在数据信息处理、分析预测等方面具有巨大的优势，因此，未来人工智能的发展与使用中，会替代许多人力资源管理的活动，导致人工智能取代部分人力资源管理人员，使得企业对人力资源管理人员的需求减少，对人力资源管理人员的求职、就业提出了严峻的挑战。

人工智能虽然能代替部分人力资源管理活动，但也必然会对企业的人力资源管理带来一系列不利的影响，概括起来，主要有这些方面的不利影响:

( 一)不利于企业人际关系的维持与发展

人工智能虽然具有许多优点，在人力资源管理中的很多方面能代替人的劳动，但是人工智能的广泛使用将会使员工更多的依赖人工智能，而越来越缺乏必要的人际沟通，这将不利于企业人际关系的构建，这对企业员工队伍建设、和谐劳动关系的形成提出新的挑战。

( 二)不利于良好的企业文化的形成与维持

企业文化需要企业的全体员工共同参与建设、维持。而人工智能的使用，使得员工之间的交流日益简单，员工更多的通过机器来交流，缺乏必要的面对面交流与沟通，也使得企业原有的规章制度不再完全有效，这些都对企业文化的建设不利。

三、人工智能为企业人力资源管理带来的机遇

人工智能虽然对企业人力资源管理带来了一些挑战，但人工智能并不能完全取代人的工作，人工智能在决策、人际关系、团队建设等方面并不能代替人的作用，人工智能在人力资源管理中的运用并不能完全取代人力资源管理人员的工作，会促进人力资源管理人员素质的提高，同时会大大提高企业人力资源管理的效率和有效性。

( 一)人力资源规划方面

人工智能在相关的数据分析、处理、预测方面大大优于人类，因此，人工智能将提高人力资源规划的准确性。在人力资源规划中，合理发挥人工智能的优势，将使企业的人力资源规划更科学、更准确。

( 二)员工的招聘与配置

人工智能对人力资源招聘的影响表现在两个方面，一是人工智能的使用，使得企业的一些简单劳动大量的被人工智能所代替，因此，企业的招聘对象将更多是具有专业技术能力的专业人才。另一方面，人工智能在人员甄选中具有无与伦比的优势，比如在简历筛选中，人工智能能在海量的简历中迅速、快捷地筛选出合适的简历，大大减轻了招聘人员的负担，极大地提高了招聘工作的效率。另外，在人员配置过程中，人工智能通过对员工的工作状况、工作能力、工作经历进行跟踪调查、分析，能够分析出该员工最合适处于的岗位。同时，人工智能不会带着主观意见完成人员的筛选工作，能够最大限度地发现员工的潜在能力，找到与其相适应的岗位。

( 三)在企业培训与开发中，人工智能同样有重要的作用

人工智能能够在建立大数据的基础上来分析员工的培训需求，然后根据员工的知识、技能、岗位等进行课程的个性化推荐。在未来的培训中，人工智能也极有可能部分或完全替代培训讲师的工作，人工智能还可以在培训完成之后，直接将员工培训的相关数据传送到企业终端，企业能够最快地得到员工的数据，帮助企业更好地完成培训评估工作。

( 四)绩效管理

由于人工智能没有私人情感，因此其在绩效考核过程中更加公正、客观。并且，由于人工智能效率极高，人工智能代替了大量人的简单工作，让绩效管理工作更容易、准确地完成，大大减少了管理人员的工作量，增加了企业绩效考核的公正性，也有利于发挥企业绩效考核的作用。

( 五)薪酬福利管理

运用人工智能可以对市场的工资水平、员工的薪酬水平等进行分析，人工智能在人工成本核算、控制等方面具有较大的优势，这些能为企业管理人员进行薪酬管理决策提供支持。另外，人工智能能更加合理、准确地完成工资计算、员工薪酬的发放。

( 六)劳动关系管理

运用人工智能能更好地分析员工离职的原因，分析影响员工离职的主要因素，能有效地对员工离职率进行统计，继而管理人员可以采取针对性的解决办法，降低企业员工的离职率，这样可以降低因员工离职而进行再次招聘的成本及相应的机会成本。

四、结语

随着科学技术的发展，人工智能技术同人力资源管理的融合将是未来人力资源管理的一个重要发展趋势。企业的发展关键是人才，传统的人力资源管理模式效率较低，已经不能完全满足信息化时代的需要。人工智能技术的不断成熟发展必然会对传统的人力资源管理模式带来冲击，也带来了巨大的机遇。人工智能在信息处理、分析等方面具有巨大的优势，在人力资源管理中合理地使用人工智能将极大地提高人力资源管理的效率和准确性，人工智能的使用，将出现机器部分代替管理人员的现象，但这也将促使人力资源管理人员不断学习以提高自身的素质，这反而有利于企业人力资源管理的发展。总之，不久的将来人工智能必然会成为人力资源管理的重要组成部分，这是大的趋势。

参考文献

篇（5）

二、人工智能应用在计算机网络技术中的优势

（一）更具实用性

随着计算机网络技术的使用覆盖率不断扩大，当前各个领域乃至生活的各个细节都难以离开计算机网络技术。而人工智能技术的出现，从此使计算机网络技术变得更具实用性。智能与科技相结合，人工智能利用对新知识的学习能力，进而实现了对一些较难数据的推理核算工作。这样不仅极大程度的节省了网络查找的时间，还有效改善了人们的工作与生活，促进了工作效率与生活质量的双重提升。正因如此，人工智能技术的开发与应用更具实用性。

（二）便于网络管理

计算机网络技术的发展，让人们进行信息交流和讨论也变得更加方便快捷，同时也对世界各国之间建立良好的国际关系产生了极大帮助。随着人们对计算机网络技术的应用越来越广泛，因此对其要求也开始不断提升。而在人工智能的作用下，计算机网络技术也从此变得更具优势，对于人们无法处理或难度系数较大的问题，人工智能都能一一进行妥善处理。同时，人工智能还能加强对大数据的监控，实现智能化的网络安全管理，也使人们的交流与联系变得更具有安全性。由此可以看出，人工智能在计算机网络技术中的应用极为重要。

三、人工智能在计算机网络技术中的应用

（一）智能防火墙防护体系

防火墙的主要功能是抵御黑客攻击，防止计算机系统中的潜在风险对其造成破坏。人工智能技术与计算机系统中的防火墙技术相互融合，这样计算机的防护系统就相当于拥有了一位智能管家。如此一来，计算机系统不仅多了一重安全保障，同时给人们的使用也带来更为便捷、高效的体验。由于人工智能技术具备极强的数据分析能力，对于各行各业时常出现的计算机网络安全问题，人工智能防护都能及时对其进行全面优化与处理。比如目前现有的一些人工智能杀毒软件，即使没有网络连接，同样也能为计算机系统保驾护航，帮助其免受攻击。同时智能防火墙的研发，还有效避免了以往的防火墙技术频繁进行网络运行控制的弊端，只会在不确定的情况下进行报警询问和访问控制，而在计算机程序正常运行或者智能防火墙已判定病毒的情况下是不会对用户进行访问控制的。由此可以看出，智能防火墙增加了智能化识别技术，其在计算机系统中的识别力更加敏锐，更为高效的实现了预防病毒侵害的目的。

（二）智能信息检索

网络时代的到来，人们需要了解和掌握信息时都可以通过计算机网络技术来实现，而正因为人们对各类信息的需求越来越广泛，也因此导致了网络上的信息呈现出繁多、复杂的局面。此种情况下，当人们需要获取信息时也变的无从下手，海量的信息中开始很难筛选出能满足其需求的内容。而当计算机网络技术中科学应用人工智能技术后，智能信息检索的出现不仅有效弥补了传统搜索方式的非个性化搜索功能，还实现了传统搜索所没有的分布式智能搜索。如果用户采用其搜索所需信息，智能搜索将会自动对用户所需的信息的相关领域进行搜集、筛选、过滤，最终对用户提供其感兴趣且有价值的信息内容，以此大大节省用户获取信息的时间，并提高其工作效率。

（三）智能过滤系统

日常生活中，当我们利用计算机网络技术进行学习或工作时，常常会因为电脑中大量占用内存的垃圾信息而影响到工作效率。比如一些垃圾邮件等，它们占用了电脑内存，长期下来就会导致电脑无法正常运行，最终导致我们的工作效率大大降低。而当计算机网络技术中应用到人工智能后，其具有的智能化识别技术就如同为计算机系统配备了一个人工大脑，不仅能自动拦截用户使用过程中出现的垃圾信息，还能对各类信息进行分类处理。如用户收到邮件后，其智能过滤系统便会自动开启扫描，将垃圾信息筛选出来提醒用户尽快进行清理操作，有效保护用户使用过程中的安全。这样一来，人工智能与计算机网络技术完美融合后产生的智能过滤系统就为人们节省了大量的时间，同时也保障了工作和学习的效率。

（四）智能机器人

在计算机网络技术的迅速发展下，人工智能技术也在不断发展，而智能机器人也正是其共同发展的产物。如今的智能机器人相比传统机器人在思维、感知等方面都得到了极大完善，其通过全面模拟人类的智慧与能力，已经逐渐应用于社会各个领域。比如许多人类自身难以完成的高难度危险作业等，智能机器人都可以代替其高效完成任务。此外，智能机器人在商业管理、救火救灾、军事、医疗等方方面面都有涉及，比如自动驾驶、识别生物体征等等。正因为有了计算机网络的发展，人工智能的作业才得以高效发挥，因此，不仅是人工智能方便了人们的生活，计算机网络技术也对人们的生活作出了巨大贡献。

（五）智能人机交互

人工智能在计算机网络技术中的另一重大应用便是智能人机交互，其主要体现在智能家电家居、自动驾驶、人机对弈、管理培训、机器教学、医疗服务等方面。据相关研究表明，相比人类，机器核算往往更能准确无误的完成人类指定的各项操作，因此智能人机交互的发展也将会得到越来越广泛的应用，从而对人类未来的日常生活带来极其重要的影响。

（六）智能数据挖掘

篇（6）

在国内传统的看病流程中，患者往往在千方百计挂号、焦虑地来到主治医生面前之后，通过简单描述，或者附加医学检查，然后等待医生的“宣判”。医患之间，并没有足够的沟通时间，导致信息不对称，况且医生水平、经验参差不齐，再加上部分疾病的复杂性等，种种因素叠加，误诊自然发生。

关于临床误诊率的统计，尚没有相关部门权威数据，但国内医疗行业的共识是30%左右，其中，鼻咽癌、白血病、胰腺癌、结肠癌等恶性肿瘤的平均误诊率在40%以上;肝结核、胃结核、肠系膜淋巴结核等肺外结核的平均误诊率也在40%以上。

四川华西医科大学的一个研究团队，从上世纪60年代开始，几乎每个年代都选取几千个样本做调查研究，结果发现，即便诊断技术在快速发展，临床误诊率依然在30%上下。

事实上，100%的诊断正确率基本不存在，即便是发达国家的医生，也有一定的误诊率。如何提高临床诊断的正确率？

在人的学习与认知能力有限的前提下，人工智能技术被寄予厚望。2016年12月21日，海虹控股（000503，SZ）在海南省海口市预了其第一款智能医疗产品――“海虹智能医疗项目”，这是基于人工智能与大数据技术，形成的一套综合性智能辅助医疗系统。

“智能医疗可以让基层医生减少一些低级错误。”海虹控股大健康事业部副总经理张运江对《财经》记者分析。

按他对海虹智能医疗系统的分析，这套系统可以毫秒间为医生推荐针对性的治疗方案，如果其所在医院是签约医院，还可以给出所在医院的最优治疗方案。

一个名医，需要倾其所学，用积累了几十年、成千上万的病例经验，才能对疑难杂症短时间内作出判断、给出诊断，智能医疗系统如何在毫秒间达到名医的决策水平？

当医生在系统中输入患者个人信息后，人工智能能在瞬间给出最佳的诊疗方案，得益于系统背后庞大的数据库，该数据库包括病案、教科书、文献、专家共识等六大数据、知识与经验。

可见，足够数据量的病案是关键。“全科医生与刚毕业的医生，在临床诊断时最需要的并不是那些顶级三甲医院的治疗方案，反而是一些疾病的诊疗标准。”深圳市第二人民医院急诊外科主治医师姚彬接受《财经》记者采访时说，他曾经试图构建一个辅助诊疗系统，但受限于数据量与技术，未能成功。

海虹通过为国内众多城市进行的医保智能审核服务，积累了对病案审核、判断和分析的宝贵经验，通过人工智能系统的发酵，衍生出大量基于循证医学的诊断、治疗信息。

现实中，三级甲等医院往往可以接触到美国最新的治疗方案与技术，甚至可以同步获得新药;然而，二级以下的医院却往往滞后一大截，不仅如此，对这些医院的医生有指导意义的教科书与疾病诊疗指南，也常常滞后于最新的技术与诊疗方案。

将大数据、深度学习、云计算、人工智能等相关的技术，应用于疾病诊断与治疗，国外的科技公司早已布局。

微软开发了一个能够“消化”每年发表的所有论文的机器学习项目Hanover。Hanover正在俄勒冈卫生科学大学Knight癌症研究所被投入使用，在自动分析研究论文中的数据以及临床试验、影像学诊断报告、电子医疗记录的基础上，寻求能够有效治疗急性骨髓性白血病的药物、预测药物的有效性，并为病患制定个性化治疗方案。

篇（7）

1、AI学术研究论文激增9倍以上

自1996年以来，每年发表的计算机科学的学术论文和研究的数量猛增了9倍以上。学术论文和研究通常能产生新的知识产权和专利。整个Scopus数据库中，含有“Artificial Intelligence”这个关键词的计算机科学领域的论文有超过200，000（200237）篇。Scopus数据库中“计算机科学”领域的论文总共有近500万（4868421）篇。

2、AI风险投资激增6倍

自2000年以来，在美国，风险投资者（VC）每年投入AI创业公司的投资额增加了6倍。Crunchbase，VentureSource和Sand Hill Econometrics被用于确定VC每年投给初创公司的资金额，这些初创公司在某些关键领域起着重要作用。上图显示了VC在美国所有融资阶段对AI创业公司年度投资总额。

3、AI创业公司激增14倍

自2000年以来，在美国，有资本支持的AI创业公司数量增加了14倍。Crunchbase，VentureSource和Sand Hill Econometrics也用于这一分析。这个数字包括VentureSource数据库中Crunchbase列表中的任何有VC支持的公司。

4、要求AI技能岗位激增4.5倍

自2013年以来，要求有AI技能的工作岗位增长了4.5倍。在Indeed.com平台上，需要AI技能的工作岗位所占份额的计算方法是通过职业描述中的标题和关键字来确定是否与人工智能相关。AI Index研究还计算了在Indeed.com平台上，要求人工智能技术的工作岗位份额在不同国家的增长情况。尽管加拿大和英国增长迅速，但对于人才招聘市场，Indeed.com的报告显示加拿大和英国分别只占美国AI招聘市场绝对规模的5%和27%。

5、机器学习、深度学习以及NLP成为核心技能

在线求职平台Monster.com上数据显示，机器学习，深度学习和自然语言处理（NLP）是最重要的三项技能。两年前NLP已经被预测会成为应用程序开发人员创建新的AI应用程序最需要的技能。除了创建AI应用程序，最受欢迎的技能还包括机器学习技术，Python，Java，C++，开源开发环境的经验，Spark，MATLAB和Hadoop。根据对Monster.com的分析，在美国，数据科学家，高级数据科学家，人工智能顾问和机器学习主管的薪水中位数为$127000。

6、图像标注错误率巨幅下滑至2.5%以下

自2010年以来，图像标注的错误率从28.5%下降到2.5%以下。大规模视觉识别挑战赛（LSVRC）的对象检测任务的AI拐点发生在2014年。在这项特定任务中，AI已经表现得比人类更准确。这些发现来自于ImageNet网站上LSVRC竞赛排行榜的竞赛数据。

7、机器人进口量激增至25万

篇（8）

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一门研究和模拟人类智能的跨领域学科，是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。由于信息环境巨变与社会新需求的爆发，人工智能技术的日趋成熟。随着AI3.0时代的到来，大数据、云计算等新技术的应用也愈发广泛，对于管理类人才来说，加强对人工智能知识的深入学习，不断将人工智能技术与管理知识结合起来，对其未来职业生涯的发展有着重要作用。人工智能是一门前沿学科，管理学院开设人工智能课程的目的是为了更好地培养学生的技术创新思维与能力，基于其覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大的学科特点，通过概率统计、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等基础课程的学习，加强学生解决实际问题的能力，为就业打下基础。本文基于社会对于人工智能领域的人才需求，结合诸多长期从事经管类专业课程教学的老师意见，针对管理类人才的人工智能课程教学内容与方法进行探讨，以期对中国高校人工智能课程教学改革研究提供帮助与借鉴。

1、教学现状与问题

作为一门综合性、实践性和应用性很强的理论技术学科，人工智能课程内容及内涵及其丰富，外延极其广泛。学习这门课程，需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力。针对管理类人才，该课程在课程教学过程中存在几个较为突出的问题。(1)课堂教学氛围枯燥目前，中国大多数大学仍采用传统的课堂教学模式，在教学过程中照本宣科，忽略与学生的互动，并且缺乏能够有效引起学生学习兴趣与加深知识理解的教学环节设置，如此一来大大降低了学生自主思考的能力。在进行人工智能相关课程知识讲解时，随着章节的知识难度不断增加，单向介绍式的枯燥教学方式无法反映人工智能学科的全貌，课堂讲解难以同时给以学生感性和理性的认知，部分学生因乏味的课堂氛围渐渐无法跟上教学进度，导致学习动力不足。(2)基础课程掌握不牢管理类专业的学生大部分都会走向更加具体化的管理岗位，具有多学科的素养，但这也导致很多学生所学知识杂而不精。学生在基础不夯实的情况下去学习更高层面的知识，给学生学习与老师教学都造成了很大困扰。人工智能课程知识点较多，涵盖模式识别、机器学习、数据挖掘等众多内容，概念抽象，不易学习。一些管理类专业的学生未能熟练掌握高等数学、运筹学、数据结构、数据库技术等先修课程，缺乏一定的关联思考和研究意识，导致课程学习难度增加，产生学时不足和教学内容难点过多的问题。(3)教学与实际应用脱节当下，人工智能广泛应用于机器视觉、智能制造等各个领域，给学生提供了大量的现实案例，使得人工智能不再是高深莫测的理论，而是现实中可以触及的内容。例如，在机械学科领域，人工智能技术是电气工程、机械设计制造、车辆工程等方向的重要技术来源；在医疗领域，是医疗器械的创新生产源动力；在能动领域，是高端能源装备与新能源发展的重要驱动；在光电信息与计算机工程领域，技术的发展时刻推动着智能科学与技术核心价值的提升。然而，对于管理类专业的学生来说，现阶段的人工智能教材涵盖许多智能算法及相关理论，在教学过程中常常涉及到很多从未接触过的抽象理论和复杂算法，书本中的应用实例大多纸上谈兵，缺乏专门适用于管理类专业知识与人工智能技术相结合的教学实践，加上一些教师授课方法单一，不利于引导学生将人工智能算法应用于现实生活。另外，大学生对知识的理解能力差异很大，教师采用统一的方式教给他们，这使一些学生无法跟上和理解，教师也无法控制学生的学习状况，导致学生缺乏动力。因此，如何结合学生的现实情况，提高他们的动手能力和实践经验也是人工智能课程教学要考虑的问题。

2、管理类人才的人工智能课程教学改进策略

课程教学改革是一项提高大学教学效果和人才培养质量的重要手段。如何在时代背景下应用新技术和新思想进行实施课程教学改革是高校亟待解决的问题。对于高校的教学工作而言，教学目标、教学内容和教学方式的变化不再是课程资源的简单数字化和信息化，而是充分利用时代信息资源优势的新型教学模式。针对管理类专业人工智能课程教学过程中存在的问题，可以从教学方法改进和教学内容设置两个方面进行课程教学改进。

2.1教学方法改进

教师对学生具有引领作用，其教学方法的改进能够带动学生改进自身学习方法。(1)启发式案例教学案例教学法就是教师根据教学目标、教学内容以及教学要求，通过安排一些具体的教学案例，引导学生积极参与案例思考、分析、讨论和表达等多项活动，是一种培养学生认知问题、分析和解决问题等综合能力的行之有效的教学方法。启发式案例教学以自主、合作、探究为主要特征，调动学生的学习积极性，并紧密结合人工智能领域的相关理论与方法，有效理解知识要点及其关联性，适用于管理类专业学生的教学。具体而言，高校基于其问题启发性、教学互动性以及实践有用性等特点，可以建立基于人工智能知识体系的教学案例库，虽然这项建设将极具挑战性与耗时性，但具有很强的积极效果：培养学生较强的批判性思维能力，更多地保留课程材料，更积极地参与课堂活动，对提高教学质量、培养具有人工智能背景的管理类人才具有重要意义。例如，通过单一案例教学，让学生掌握相关基础知识原理及应用；通过一题多解的案例使学生思考如何获取最有效的解题方法；通过综合案例的设计，启发学生全方位地探索问题的解决方案。(2)研讨互动式教学研讨互动式的各个教学环节是逐渐递进、有机结合的。研讨是基于学生个体的差异性，在课堂讨论的过程中对学生做出评判，从而对不同类型的学生开展针对性的教学。互动则是在研讨的基础上，通过老师与学生、学生与学生的互动，让学生主动参与到课堂教学的过程中来。在人工智能课程教学过程中，教师通过课堂讨论了解学生对于知识点的掌握情况，可以有针对性地设计教学内容，例如，对于学校积极性不强的学生，将人工智能理论内容与学生个人兴趣范畴、社会产业发展及研究现状联系起来，能够极大程度地提高学生学习的自主能力；对于基础知识较为薄弱的学生，可以在教师的指导下查阅相关文献资料，根据自己的理解撰写心得报告，并在课堂或课外进行师生互动。像这样研讨与互动相结合的模式。有助于增强学生的探索和求知欲望，建立起浓厚的学习氛围。(3)有效激励式教学人工智能是引领未来的战略性技术，人才需求量极大，对教师的教学水平也提出了更高要求，因此，进行有效激励极为重要。在学生激励方面，可以举办各类人工智能竞赛项目，设置相应项目奖学金，吸引学生参与实践，调动学生做研究、发论文的积极性。例如，教育部主办的中国研究生人工智能创新大赛，围绕新一代人工智能创新主题，激发学生的创新意识，提高学生的创新实践能力，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。高校也可以借鉴这种模式，在各学院乃至全校开展此类竞赛项目，激发学生的创新能力与团队合作能力，鼓舞更多学生加入到人工智能课程的学习中来，激发其学习兴趣。在教师激励方面，在教师聘任和提升过程中把参加学生课程制定、课堂与课外作业、课程项目和论文指导等看作教学任务的一部分，鼓励教师积极参与这些活动。(4)学科渗透式教学人工智能学科知识融合程度较高，学科交叉性强。基于人工智能的学科交叉性特点，增强管理类人才对学科应用的领悟，可以采取开展学科渗透式教学的方法。从2015年起，国务院和教育部先后印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见教育》、《高等学校人工智能创新行动计划》等文件，“互联网+”、“智能+”已经渗透到各个领域，人类进入数字经济时代，社会需求“技术+管理”的高端复合人才。例如，基于工业4.0和强国战略，人工智能技术在智能制造的应用极为广泛。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。为增强少数民族管理类人才对该领域应用的认识，我们请机械工程、能源动力领域的相关专家以授课或讲座的形式，进行相关领域知识和发展趋势的讲解，使学生理解更为透彻。此外，在教学实践过程中，还可以用举办人工智能知识交流会、线上人工智能论坛等形式，促进不同专业间老师、学生对于人工智能知识模块的见解，相互交流、渗透和学习，从而推动人工智能课程教学的改进。

2.2教学内容设置

篇（9）

我们不禁追问：

人工智能的前沿问题到底是什么？

众多科技公司对“人工智能”的厚爱是赶时髦还是真较量？

在概念被炒得火热的同时，

人工智能的实际应用和有效价值又表现如何？

5月23日-27日，围棋界的人机大战在乌镇上演。柯洁与AlphaGo三番棋大战之后，人类又组团群雄再战AlphaGo。人工智能再次成为这些天的新闻焦点。

人工智能如今已是科技行业中“闪耀的新星”。IDC的一份报告显示，认知计算和人工智能解决方案市场在2016年到2020年的年复合增长率将达到55.1%，认知计算和人工智能在各行各业中的广泛应用将推动其全球收入从2016年的近80亿美元增加到2020年的470多亿美元。

Gartner副总裁兼资深研究员大卫・卡利（David Cearley）在2017年重大技术趋势预测会上表示：“应用人工智能和高级机器学习实现了一系列的智能应用，包括物理设备（机器人、自动驾驶汽车、消费电子产品）、应用程序和服务（虚拟个人助理、智能顾问）。”

卡利说，这些应用将以不同于以往的智能应用程序和智能产品的形式呈现出来，并为各种各样的网络设备、现有软件和服务解决方案提供嵌入式的智能。

Gartner执行副总裁、研究主管兼资深研究员达尔・普拉默（Daryl Plummer）预测，到2020年，更智能的算法将会让人工智能改变全球10多亿工作者的状态。

在Gartner的2017年十大重大技术趋势预测中，人工智能相关技术占据了前三名的位置，分别是：人工智能和高级机器学习、智能应用、智能产品。

第一，人工智能和高级机器学习。人工智能和高级机器学习由很多技术（比如深度学习、神经网络、自然语言处理）组成。Gartner认为，更先进的技术将超越基于规则的传统算法，创造能够理解、学习、预测、适应甚至有望自主运作的系统，从而让智能机器显得更加“智能”。

第二，智能应用。像虚拟个人助理这样的智能应用程序可以发挥人类助理的某些职能，让人们的日常工作变得更加容易，提高用户工作效率。Gartner认为，这些智能应用程序有潜力改变现在人们的工作性质和职场结构。“未来十年，几乎所有的应用程序、服务都将包含某种程度的人工智能。人工智能和机器学习在应用程序和服务方面的应用将不断发展壮大，这将成为一个长期的趋势。”卡利举了一个麦当劳的案例：麦当劳生产汉堡，智能应用每分钟通过照片分析超过1000个面包来检查其颜色、形态和芝麻分布状况，从而不断自动调整烤箱的温度和烘烤时间，可以大幅减少人工成本，并保证高质量。

第三，智能产品。智能产品是指超出了刚性编程模型范畴的物理实体，通过应用人工智能和机器学习来实现高级行为，并与周围环境和人类更加自然地交互。

目前，日本长崎的Henn-ne宾馆已经开始使用10台类人机器人进行迎宾服务，代替了原来预订柜台的所有服务员。随着无人机、无人驾驶汽车和智能家电等智能产品的不断普及，Gartner预计各自为政的智能产品将转变为相互协作的智能产品。

数据经济时代下，人工智能和物联网等新技术正在成为全球经济发展的新动力。人工智能的广泛应用将会作为一种新的常态，推动行业企业转型，改变人们的生活工作方式。随着“加快人工智能等技术研发和转化”今年首次被写入政府工作报告，商业人工智能将在拥有庞大数据资源的中国市场迎来前所未有的发展机遇。

当今世界上各大科技公司均将投资目光投向人工智能的未来发展上，并且在可预知的未来一段时间内，他们纷纷计划在该领域发力。

那么，我们不禁追问：人工智能的前沿问题到底是什么？这么多科技公司对“人工智能”的厚爱是赶时髦还是真较量？在概念被炒得火热的同r，人工智能的实际应用和有效价值又表现如何？

前沿领域篇 人工智能研究的前沿是什么

史蒂芬・霍金教授在2017GMIC 全球移动互联网大会上的视频演讲中对于人工智能的前言研究领域如此表述。在过去的20 年里，人工智能一直专注于围绕建设智能所产生的问题，也就是在特定环境下可以感知并行动的各种系统。在这种情况下，智能是一个与统计学和经济学相关的理性概念。通俗地讲， 这是一种做出好的决定、计划和推论的能力。基于这些工作，大量的整合和交叉孕育被应用在人工智能、机器学习、统计学、控制论、神经科学以及其它领域。共享理论框架的建立，结合数据的供应和处理能力，在各种细分的领域取得了显著的成功。例如语音识别、图像分类、自动驾驶、机器翻译、步态运动和问答系统。

他说，现在，关于人工智能的研究正在迅速发展。这一研究可以从短期和长期来讨论。一些短期的担忧在无人驾驶方面，从民用无人机到自主驾驶汽车。比如说，在紧急情况下， 一辆无人驾驶汽车不得不在小风险的大事故和大概率的小事故之间进行选择。另一个担忧在致命性智能自主武器。它们是否该被禁止？如果是， 那么“自主” 该如何精确定义。如果不是， 任何使用不当和故障的过失应该如何问责。还有另外一些担忧，由人工智能逐渐可以解读大量监控数据引起的隐私和担忧，以及如何管理因人工智能取代工作岗位带来的经济影响。

长期担忧主要是人工智能系统失控的潜在风险，随着不遵循人类意愿行事的超级智能的崛起，那个强大的系统威胁到人类。这样错位的结果是否有可能？如果是，这些情况是如何出现的？我们应该投入什么样的研究，以便更好地理解和解决危险的超级智能崛起的可能性，或智能爆发的出现？

有人说，脑科学和人工智能迄今为止还是两门平行的学科，人工智能对人类脑科学研究暂时没有任何实质性的帮助。反观脑科学却对人工智能的深度学习方面提供了不少帮助， 比如人工智能借用神经科学里的视觉工作机制理论，使得人工智能有了今天的发展。但实际上，至今为止， 人工智能也只是用了脑科学其中的一个理论而已。

但卡内基・梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任Tom Mitchellt不这么认为。他在GMIC2017上的演讲中提到，下围棋、下象棋，人工智能在这一领域突破非常快，背后主要是依靠深层次的机器学习。

另外在脑科学方面的发展也非常迅猛。在过去十几年的时间里，有很多先进的技术和设备，使得我们可以采用无创或者微创的方法进入到人的大脑，进行毫米级的观察，而且在毫秒内就可以对几千张影像进行分析，观察人脑的活性。

此外，动物大脑的研究更加令人欢心鼓舞，通过基因方面的研究，在基因上进行相应的工程，对老鼠和其他动物相应的神经元进行修饰、改变，这样可以更好地对人的神经活动进行一些管理和控制。无论是人工智能还是脑科学，都取得了令人瞩目的巨大进展。现在人的脑科学和人工智能方面到了可以有更多交集的好时机，我们应该在人工智能和脑科学之间搭建更多的桥梁。

而天风证券海外首席分析师何翩翩（美国麻省理工学院电机工程学士、人工智能硕士、MBA三学位获得者）在GMIC 全球移动互联网大会上分享关于人工智能未来发展趋势的报告时表示，目前， 国内外人工智能的讨论范畴一直都围绕着五个点：强度、能力、广度、监督和自主性。通俗地讲可以概括为：机器训练智能化的程度；用来解决什么问题；特定性向通用性的延伸；监督和无监督；人工智能是助手还是主角。

她介绍了MIT关于人工智能的五大趋势预测。首先，最先出现的两个趋势应该是正向强化学习和对抗性神经网络。AlphaGo 可以说是深度强化学习技术的一个里程碑。GAN （生成对抗网络）很有可能会是在无监督学习还没能普及之前让计算机变得更加智能的关键所在。其次是语言学习。语音识别和语音接口，在技术和应用场景方面已经算是AI 里面较为成熟的，计算机通过语言与我们交流和互动，理解语言的上下文含义，将使AI 系统获得全方位的实用性提升，这也是AI步入夏天的第一步。

第四个趋势是，2017 年中国开始成为人工智能主要参与者。BAT 的布局，加上国内投资者对于AI 创业公司的投资热情高涨。政府方面也在积极推动政策扶持，预计在2018 年前投资约150 亿美元。但我们也发现关于AI 的夸张报道铺天盖地，对AI 的炒作也达到了令业界人士不安的程度。我们认为这样对AI 可能会造成揠苗助长的负面效果，继而导致创业公司因估值过高而步向失败以及投资枯竭的情况。

第五个趋势就是面对炒作我们应该深呼吸一口气，头脑时刻保持清醒，理智地去看待AI 行业的下一步发展，踏踏实实地去做好AI 应用的研发工作。

百家争鸣篇 厂商厚爱AI 是赶时髦还是真较量

谷歌

谷歌早在2011年就成立了AI部门。2015年8月，谷歌宣布架构重组，设立母公司Alphabet，把谷歌搜索里提炼出来的人工智能做成谷歌大脑，然后应用到各领域。

今年5月，谷歌揭示了人工智能发展的一种主要新方法，它被称为“自动机器学习（AutoML）”，它允许人工智能成为另一个人的架构师，并在无需人工工程师输入的情况下进行自我创造。

AutoML项目专注于深度学习，一种涉及到通过神经网络层传递数据的技术。创建这些层是很复杂的，因此谷歌的想法是创造能够自我创造的人工智能。

谷歌的这个想法，就是让现有的人工智能创建自己的代码层，而事实证明，它比它的人类技术人员更快、更有效地完成了它的工作。

NVIDIA

在AI世界里，NVIDIA拥有的GPU技术一直占据中心地位。从2016年起，NVIDIA开始为数据中心和自动驾驶技术提供图形处理器，成为提振去年股价的中心动力，而这两项业务的发展也是蒸蒸日上。根据其最近公开的财报，第一财季的数据中心业务收入翻倍至4.09亿美元，远超过预期的3.182亿美元。汽车业务收入增长24%至1.4亿美元，好于预期的1.32亿美元。

NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋在本月初的2017 GPU技术大会上宣布，将与日本汽车制造商丰田合作，为其提供人工智能硬件及软件技术，致力于在未来几年内提升自动驾驶系统的性能并推进商业化进程。

IBM

日前，以“天工开物・人机同行”为主题的2017 IBM论坛在北京召开。会上IBM了全面升级的加强版合作伙伴计划（PartnerWorld计划），以期帮助合作伙伴在云计算、认知、大数据、安全等高增长领域建立更强大的专业知识和新技能，在认知时代打造企业核心竞争力、推动业务高速增长以及提升最终客户的满意度。

IBM大中华区董事长陈黎明认为，Watson是IBM在人工智能领域60年集大成者。IBM在人工智能这个领域的尖端技术集中体现到了Watson这套系统上面去，当然IBM的能力也在不断的研发、不断拓展当中，它的能力一定会变得越来越强。目前Watson 所有具备的URLI四大能力是： Watson能够理解、推理、学习并通过自然语言与人类进行交互。它已经超越了语言和语音的范畴，深入到视觉、情绪和发现领域，其中情绪和发现是Watson所特有的。

OpenAI

OpenAI 是一家非营利性机构，由特斯拉CEO 马斯克联合多个硅谷名人成立，马斯克也时常发出人工智能，如开发人工智能即召唤邪恶，甚至表示未来人类将会成为人工智能的宠物，以及人机结合，人类与人工智能并存，或者可以理解为“半机械人”。

在2015 年12 月，马斯克及多位硅谷大亨成立了OpenAI 机构，开始了他的疯狂人工智能计划，并筹得了10 亿美元的资金来推动人工智能健康有序发展。他所研究的人工智能技术成果开源，分享给想要使用的每一个人。要知道推动人工智能发展的关键因素是人才和数据，OpenAI 拥有庞大资金后，首先争夺人工智能人才，从谷歌等公司直接挖来顶尖人工智能研究人员，Google2Brain 团队的前研究员Ilya2 Sutskever 担任研究总监。与谷歌、微软等相比，OpenAI人工智能队伍仍然十分弱小。OpenAI 近日一项实验具有里程碑的意义，基于全新算法，人类在虚拟现实环境中演示一遍后，机器人就能模仿执行相同的任务。尽管任务相对比较简单，但对未来发展奠定基础，前景广阔。

百度

百度是我国最早在人工智能领域布局的公司。2013 年年初，李彦宏就提出设立深度学习研究院；当年4月，百度设立了硅谷人工智能实验室。之后，人工智能就渐渐成为百度的战略发展方向，到如今，百度在人工智能的投入与布局已经初现成果。2016 年6 月，《麻省理工科技评论》评选的“全球最聪明的50 家公司”，百度成功入选； 2016 年11月， 百度大脑入选15 项世界互联网领先科技成果。除百度大脑外，百度在人工智能领域的布局还包括：无人车驾驶、度秘、百度AR 和百度医疗大脑。

阿里巴巴

依托阿里云和电商大数据， 阿里巴巴也在人工智能领域逐渐发力。2016 年8 月初， 在云栖大会北京峰会上，阿里云正式推出人工智能ET。ET 目前已具备智能语音交互、图像视频识别、交通预测、情感分析等技能。此外，阿里还有“电商大脑” 和“阿里小蜜”。

腾讯

腾讯相对较晚，2016 年9 月末，腾讯AI 实验室成立，专注于人工智能的基础研究及应用探索。目前， 该实验室已经有超过30 位顶尖科学家入职，其中超过90%拥有博士学历。下一步，将围绕内容、社交、游戏三个领域的应用场景，专注机器学习、自然语言处理、语音识别和和计算机视觉四个方面的基础研究。

联想

2017 年4 月中旬，联想集团董事长杨元庆对外宣布，未来4 年，联想集团将在人工智能、物联网和大数据方面的投资超过12 亿美元（约82 亿元人民币）。至2021 年3 月份，联想集团每年研发开支将到达15 亿美元左右，且上述款项将占总研发预算的20%以上。

同BAT 相比，联想在人工智能领域的探索起步较晚。但未来，每年将有15 亿美元的研发资金用于三个技术方向的研究：第一， 将AR作为未来的显示和应用平台；第二，对话式的人机交互；第三，针对后台设备的数据中心技术平台。据悉，其在智能家居、智能办公室、智能医疗及其他领域已经开始有所动作，最终联想能否杀入人工智能排位赛的前列， 让我们拭目以待。

美团云

近日，美团云推出高性能GPU 云主机，标志着美团云正式进军AI 领域，开启云端AI 战略。

美团云高级研发总监王昕溥向《中国信息化周报》记者介绍，美团云打造的人工智能版图主要包含三大类产品：主机类、平台类和服务类。主机类产品中，除已可申使用的高性能GPU 云主机外，还将上线FPGA 云主机服务。FPGA 的单位功耗性能是GPU 的10 倍以上，由多个FPGA 组成的集群能达到GPU 的图像处理能力并保持低功耗的特点。英特尔预计，到2020 年，将有1/3 的云数据中心节点采用FPGA 技术。平台类产品方面，美团云还将于7 月正式开放深度学习平台，输出美团云AI 能力，为用户提供TensorFlow 的灵活、高扩展性深度学习框架。美团云深度学习平台可以让工程师摆脱底层的繁琐细节及资源约束，实现一站式开发、测试、部署。在上层服务类产品中，美团云即将上线人脸识别、OCR 文字识别、图片识别、语音识别、智能客服、自然语言处理、机器翻译等与人们生活场景密切相关的AI 服务，让人类生活更加智能化。

实际应用篇 最接地气的AI应用有哪些

说到人工智能（AI），目前被炒得最热的似乎都是天上飞的技术，比如无人驾驶、AlphaGO 对战下围棋， 而实实在在落地到应用生活层面的人工智能却并不被关注。这不禁让市场感叹，2017 年的人工智能虚火上升， 不接地气。

云知声董事长/CTO 梁家恩就曾在4月举办的硬蛋AI+ 产业峰会演讲中表示，现在绝大多数的AI 产品都更像是在炫耀技术，哪天看不到技术的痕迹了，才可能是达到了一个使用的阶段，并最终渗透到智慧生活、智慧城市、智慧制造等领域。其中智慧生活是面向普通的用户，智能城市是让资源如何变得更加的优化，智能制造是软件实现个性化。

可能，生活中的智能家居是最接地气的AI应用。

随着物联网时代的来临，智能生活将成为大多数人的生活常态。而老百姓日常生活所离不开的家居用品则可能是人工智能这项飘在云端的技术中最接地气和最容易落地的产业，而智能家居落地后会大大改变人们的生活方式。

数据显示，2017 年全球智能语音产业规模将达112.4 亿美元，复合年均增长率达35.1%，将成为未来智能硬件爆发的据点之一。2012 年至2020年，中国智能家居市场年增长率将达到25%左右，2020 年市场规模将达到3576 亿元。而国外，包括苹果在内的科技巨头也在布局HomeKit 的智能家居新模式。

IBM Watson Health已经开始证明自己在帮助处理期刊文章、开展最新医学研究以及随后充当诊断助理方面的宝贵价值。现在，IBM正在训练Watson读取医学影像，以帮助放射科医师加速开展工作并减少错误。

无人机是现在最火的智能设备，除了民用航拍，近几年专家们还开始利用它们回传的视频和图片来进行大型工程的结构检查。人们将现有的机器视觉AI技术加入无人机，它就可自行对设备进行检视，大大缩短设备维护的时间。

Facebook 表示未来将使1000多架太阳能激光无人机为全球 50 亿人提供上网服务，用激光从 6 万至 9 万英尺（约合 1.8 万至 2.7 万米）的高空发送高速数据供全球最偏远的地区上网。据悉，该公司将使用一种名为 Aquila 的无人机来完成该项目，这种 V 形无人机的翼展与波音767相仿，重量却不及一辆小轿车。

F8 大会期间，Facebook 还展示了这种无人机的最新设计，它可以一次性在高空停留 3 个月，这些无人机有望在今年夏天升空测试――听起来真的很酷。

如今，人工智能虽在整个行业内掀起火热的浪潮，但是如何将研究进程转换为实际的有效价值才是研究的最终方向。

篇（10）

如果我们摆脱简单的拟人思维，把人工智能看作互联网智能演进的新阶段，为理解其法律规则，就有必要理解互联网法律在过去20年中形成的路径和推动力，从而探讨人工智能是否有任何特殊性以至于需要新的规则。本文将从网络法的两个视角――实证性和生产性――切入，将它们延伸至人工智能语境下分别讨论。“实证性”视角是我们观察和应用任何规则的惯常思维方式，例如人工智能行为的具体规则如何确立、如何规制等，本文将讨论支撑人工智能的两个构成性要素――算法与数据――可能带来的法律问题，以及法律人处理人工智能的两种路径;“生产性”视角则深入规则背后，探索规则形成的政治经济因素，特别是经济生产方式的内在要求。人工智能本质上是一套复杂的代码设计，既是影响社会行为的强力规范，也是产生新价值的生产机制;它驱动整个社会朝向更智能的方向变化，从而要求法律做出相应调整，尤其是确认新型经济利益的合法性。

限于篇幅，本文姑且将人工智能看成法律上的客体，暂不讨论赛博格（cyborg）之类的人体转向机械体或通过基因技术改变身体的问题（仍是法律上的人），也不讨论人工智能作为一种人造物的自我意识问题（一个难以达成共识的哲学问题）。

理解网络法的变迁

网络法在中国的变迁大致遵循两类逻辑：外生性的政治/监管逻辑和内生性的商业逻辑。政治/监管逻辑体现为对“实证性规则”的追求，这些规则集中在国家（包括法院和监管机构）如何对互联网的内容和行为进行规制，包括对网络和信息安全的追寻。这集中反映了国家权力如何试图介入新技术带来的问题与挑战。这一视角最早由美国法学界引出，特别是Lawrence Lessig的代码理论将代码（架构）和法律并列。由此，所谓的网络法不仅要约束社会主体在网络空间中的行为，也要对架构的变化本身做出回应。

首先，就规制主体行为而言，出现了是否按照传统线下行为规则的思路约束线上行为的讨论。这一讨论的核心是，互联网问题是否具有任何特殊性，需要某些新规来解决。我们已经看到，中国的互联网行为监管在很大程度上延续了传统规则和管理方式，采取渐进的方式，这不仅成本较小，也给予监管者一定的学习和探索空间。其次，就架构变化本身而言，国家在宏观上主张网络空间中仍然需要，不能成为法外之地，在微观上相应出现了国家与平台权力/责任二分的讨论。例如，政府权力何时需要介入平台治理，加强平台的行政管理责任或安全保障责任，还是由后者根据自身情况自我规制，实现治理目标。政治/监管逻辑要么遵循管理者的路径依赖效应，要么坚持既有社会稳定、意识形态安全价值。问题在于，监管者在多大程度上能够认识到代码及其商业模式的特殊性，从而使监管行为和行业特性相互协调融合。

另一种看待规则产生的方式遵循商业逻辑。这种生产性视角关注微观权力运作，综合将代码、法律与社会规范放在一起，不单纯从社会学意义上观察社会主体行为如何受到影响，而是在政治经济学意义上将网络空间的生成和扩散看成是一个由商业力量推动主导的生产性过程，关注价值由谁产生、如何分配，由此推动对新规则的内生需求。按照这一视角，无论是法律还是架构，在具有实证性规制功能的同时，也是一种“生产性规则”。互联网的生产模式决定了其对社会范围内生产资料的创造性生产和再利用，需要法律确认其生产方式的合法性，重塑关键法律制度，并解决和传统生产模式的利益冲突。这一视角无疑帮助厘清新经济主张的例外特性，不仅展示出架构和相应的法律改变，更指明了背后的政治经济原因，是更好地理解实证性规则的基础。

两类不同的逻辑在过去20年中交替出现，相互制约，共同塑造了中国网络法体系，也推动了中国互联网的整体发展。总体而言，鉴于国家有意促进新经济，需要推动传统的属地化、分口治理，事后运动治理模式发生转变，认清互联网商业模式和价值产生的根源，有利探索适应新经济性质的管理体制。从这个意义上说，信息资本主义不断要求对法律内核进行改造，取代其中的传统经济要素，打破限制生产要素自由流通的各类规则。

人工智能法律的实证性视角

如前所述，人工智能的本质在于算法和数据处理，物理形体不必然是人工智能的构成要素，因为即使是人形机器人，也不过是一个算法主导的硬件系统，它实时收集信息，并按照算法的要求做出决定，继而行动。更重要的是，具有物理形体的人工智能可以推动群体智能发展，通过分布式终端收集更多数据加以处理，并不断传输至云端“大脑”，提升整体网络的智能水平。 人工智能巳深度介入医疗领域

根据算法的复杂性和学习/运算能力对强人工智能和弱人工智能进行区分，这在技术认知上没有问题，但在法律上很难按照智能程度给出精确的标准。法律应对复杂世界的方式是确立一般性的简单规则，在概念上对社会个体进行抽象假定（如行为能力），而非针对特殊主体，否则规则体系本身将变得异常复杂，难于理解和操作。而人工智能从单一的自动化服务向多元通用服务转变的过程可能是一个相当长的光谱，法律需要针对其本质特征进行约束，并探索一套应对未来的方案。当我们说社会变得越来越智能的时候，事实上指由于数据搜集、储存和处理的能力不断增强，所有软件/算法都可能朝向自动收集数据，做出决定或判断的趋势，由于算法的复杂性，算法带来的结果可能无法预测，并在更大范围内带来系统性的不利后果。这种后果未必是毁灭性的风险，甚至只是在某领域的制度设计问题，但人工智能恰好将这类社会问题具象化，掩藏在外表华丽、高效、更多是私人控制的“黑箱”中，就会引发一系列问题。

如果放在一个更大范围内观察，在历史上，人类社会随着复杂性的增加，不可避免地产生以组织和技术形态出现的各类“黑箱”，它们的决定影响着社会发展和大众福利，但仍然保持着某种秘密性。这一隐喻未必是阴谋论，其核心问题在于信息不对称。为平衡相关当事人和社会大众的知情权、避免恐慌、保持某种预测能力，人们不断设计出某种程度的信息公开和透明化机制，例如政治辩论的公开化，法院诉讼程序透明化甚至公开庭审，上市公司强制信息披露等等。而人工智能不过是信息技术时代的新型黑箱，带来更加严重的系统化影响。互联网在兴起过程中，通过降低信息成本，推动了开放政府、庭审直播，使信息公开透明更加便利，将生产性资源不断解放出来，在更大社会范围内重新配置，产生新价值。然而，这一过程在消除一个又一个传统黑箱的同时，产生了更为复杂的新黑箱，进而主导整个社会的生产过程。生产资料之间的信息变得越来越对称，甚至可以实时互通信息，但作为信息匹配中介的人工智能却变得更不透明，其规则设计和运作从属于用户甚至开发者无法理解的秘密状态，这回到了法律如何处理与代码的关系问题。

一个类似的比较是人类自身：人脑经过上百万年的进化，演变成十分复杂精致的系统。尽管当代神经科学不断改变我们对人脑的认知，甚至每个人的大脑都不完全一样，但就法律而言意义不大，这只能在边际上改变个案判决。即使无从了解人脑的运转机制，或者依据某种更加先进的科学知识解释社会主体行动的具体理由，人类还是有能力形成社会规范，并演进成更加理性化的规则。这套规则只需要假定一般社会主体是（受限）理性的，由少数概念界定不同情形的心理状态（故意、过失），并集中对人的外在行为进行约束，确定权利与义务，就足以以简单规则应对（而非认识）这一纷繁复杂的世界。类似地，在处理算法的负外部性时，也可以有两种不同的路径：（1）关注算法的外部行为与后果，（2）关注算法内部的设计规则。

大部分现有规则关注算法导致的（未意料）结果，例如内容分发算法未经审查造成非法或侵权内容传播，这一般由信息传播者（即内容服务商）承担责任，算法本身并无法律地位，在造成不利后果的过程中只是一个工具。这类责任假定内容服务商应当知道非法内容的存在，并有能力通过算法设计或人力（比如人工审查）加以阻止。在诸多侵权场合，内容服务商可以通过“避风港”规则免责，只要无法证明它实际知晓状态。更复杂的是，如果软件开发者声称自己无法控制信息的生产和传播，却造成一定社会危害的情形。无论是在快播案还是BT案中，软件开发者都无法因这一原因而逃脱责任，法院的理由仍然是，开发者有能力知晓非法内容的输出（如果不是故意的话，例如快播向推广该播放器）。类似地，如果一个具有物理形体的人工智能由于处理信息不当造成了外在损害，按照这一逻辑仍应由算法开发者负责。

而且，还有必要将算法产生的错误和算法缺陷本身区分开。长期以来，软件行业一直通过拆封合同（shrink-wrap）解决缺陷软件造成的短时崩溃或重启问题，这种格式条款旨在确认这样一种事实：没有任何软件是百分之百完美的，只要在用户拆封使用该软件时运行正常即可，服务商并不为软件崩溃或死机造成的消费者损失负责，因为前者无法预料到缺陷带来的风险。这就是为什么消费者需要接受软件生产商不停的更新和补丁，软件/应用不受产品责任的约束，被视为一种可以不断升级改进的服务，这在免费软件时代更是如此。按照这一思路，似乎有理由认为，无人驾驶汽车因算法计算错误导致车祸（何况造成事故的概率远远小于人类司机的错误）是这类软件的正常的缺陷，消费者应当容忍这类错误。但无论是监管者还是潜在的受害人都无法接受这种比拟。声称有潜在缺陷的交通工具（也包括医疗设备和其他与生命财产直接相关的算法）一旦投入使用就需要为此造成的后果负责。无论如何，这类思路仍然是通过后果施加事后责任，监管者或法院并不想深入算法内部了解造成事故的技术原因是什么。只要法律认定这一黑箱应当在合理范围内得到控制，事故可以避免，黑箱提供者就应当承担责任。在这种情况下，保险（甚至是强制险）就成为确保这类发生概率小但潜在损失巨大的不二选择，航空、医疗保险市场十分发达，可以预见将会延伸至更多由人工智能驱动的服务行业。 现实与虚拟的界限不断模糊化

如果说事后救济还无法确保安全，事前干预算法设计则是另一种选择，同时带来的问题也更复杂。早在20世纪，阿西莫夫就试图为机器人立法，尽管他从未讨论技术上的可行性。安全可能是人工智能服务的首要问题之一：一个中心化的入侵可能会导致所有终端都变得极度不安全。行业监管者在不同行业为特定服务中的人工智能设定安全标准（如医疗器械、交通工具、自动化武器），实行安全保护等级制度，甚至要求被认定为重要设施的源代码（如windows系统）供监管者备案，或在设计自动化交易程序时控制报单频率的阈值等。又例如，在魏则西事件后，联合调查组在整改意见中要求落实以信誉度为主要权重的排名算法，对商业推广信息逐条加注醒目标识，予以风险提示。如果说这些监管手段针对的是作为商业秘密的私人算法，诸如Open人工智能这样的倡议则意在延续开源软件运动路径，确保软件漏洞能够得到更大范围内的监督和修补。至少在中国，信息披露机制尚未成为算法监管的重要手段，无论是强制性披露还是第三方披露。

（作者单位：上海财经大学法学院）

注释：

[1]当下的大众媒体、文化产品和社会公共认知正努力将未来的人工智能塑造成具有独立意识的逐渐演化的主体，这集中体现在诸如《终结者》《我，机器人》《西部世界》《2001银河漫游》这类科幻影视作品中。尽管人们也有理由进一步想象，一旦人工智能具有了自我意识，就不再可能忠实地为人类服务，而更可能对人类生存构成威胁。其路径和思维方式仍是20世纪的，和21世纪依托大数据机器学习迥然不同。事实上，按照日本学者森政弘提出的“恐怖谷理论”，人工智能不太可能在短时间内人形普及化，因为这会在消费者心理上引发不安甚至恐惧。像Siri和Cornata这样的语音助手、像Tay和小冰这样的聊天机器人则不会有这种负面效果，因为用户知道自己在和一个尚未通过图灵测试的算法对话，他们甚至乐于教Tay在推特上辱骂用户、发表种族主义和煽动性的政治言论。另一个可能影响中文世界读者想象的因素是，把robot翻译成“机器人”先验地赋予了这类客体某种拟人化主体地位，而人形机器人（android）却没有引起更多的关注。

[2]John Weaver， Robots are People Too： How Siri， Google Car， and Artificial Intelligence Will Force Us to Change Our Laws ，Praeger Publishers Inc， 2013; Ugo Pagallo， The Laws of Robots： Crimes， Contracts， and Torts ，Springer， 2015.一个更加有用的综合文集是Ryan Calo， A. Michael Froomkin and Ian Kerr （ed.）， Robot Law ，Edward Elgar Publishing， 2016。Ryan Calo的研究将具有物理形体的机器人作为法律的对象，特别区分了信息性和物理性效果，见Ryan Calo， “Robotics and the Lessons of Cyberlaw”， Calif. L. Rev.， Vol.103（2015）.一个不同观点，见Jack Balkin， “The Path of Robotics Law”， Calif. L. Rev.， No.6（2015），Circuit 45.把机器人视为人在法律上也有相当的历史，见Samir Chopra and Laurence F. White， A Legal Theory for Autonomous Artificial Agents ，The University of Michigan Press， 2011; Ryan Calo， “Robots in American Law”， University of Washington School of Law Research Paper， No. 2016-04.

[3]吴军：《智能时代》，中信出版社2016年版。

[4]例如阿西莫夫的机器人系列小说中，无一例外地设定机器人拥有一个“正子脑”（positronic br人工智能 n），但却没有给出任何解释。见阿西莫夫：《机器人短篇全集》，江苏文艺出版社2014年版。

[5]这被称为终极算法（master algorithm），见佩德罗・多明戈斯：《终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界》，中信出版社2016年版。

[6]尼古拉斯・卡尔：《玻璃笼子：自动化时代和我们的未来》，中信出版社2015年版。在互联网发展的每一个阶段都有某种意识形态化的术语或热词吸引投资，例如宽带、大数据、分享经济、VR（虚拟现实）等，它们不过是互联网形态的各类变种。例如，一个关于分享经济和之前互联网经济的关联，参见胡凌：《分享经济的法律规制》，载《文化纵横》2015年第4期。

[7]这种思维方式可追溯到霍布斯以来的法律实证主义。

[8]胡凌：《代码、著作权保护与公共资源池》，载《腾云》2016年12月刊。

[9]关于两类逻辑的具体表现，集中参见胡凌：《探寻网络法的政治经济起源》，上海财经大学出版社2016年版。

[10]这在众多（特别是国外的）中国互联网观察者身上十分常见，人们的注意力全都转向中国政府如何严格管理和控制互联网。在政治学研究中自然而然地并入“国家与市民社会”传统框架，并吸纳了关于在线抗争、集体行动的传播学与社会学研究。

[11]劳伦斯・莱斯格：《代码2.0》，清华大学出版社2008年版。

[12]一个概述，见胡凌：《马的法律与网络法》，载张平主编：《网络法律评论》2010年第11卷。

[13]胡凌：《非法兴起：理解中国互联网演进的一个框架》，d《文化纵横》2016年第5期。这体现在版权、隐私、财产、不正当竞争、垄断、劳动法等一系列制度中。这种对法律制度的改变不单纯是在既有工业生产背景下微型创新带来的变化，而是社会生产的重塑。

[14]比如说，平台责任议题的出现，和互联网平台更多转向由第三方提供服务的信息中介模式直接相关。

[15]这一区分和观察中国式资本主义兴起的框架十分类似，政治经济学家们争论的焦点就在于如何解释中国改革开放三十年的成功经验，究竟是政府主导还是市场主导，但实质上是一个混合制经济。

[16]由于科斯所说的企业信息成本和管理成本降低，调动生产要素的边际成本趋近于零，企业组织形态本身将成为竞争的高成本。

[17]尼克・波斯特洛姆：《超级智能：路线图、危险性与应对策略》，中信出版社2015年版。

[18]古代的政治过程、现代的企业决策都是黑箱，对外人而言如果不是神秘，也是除魅之后的国家/商业秘密。卡夫卡的小说《审判》就精确描述了作为黑箱的诉讼过程，同一时代的韦伯也描述了理性化的国家机器应当像自动售货机一样。

[19]Frank Pasquale：《黑箱社：掌控信息和金钱的数据法则》，中信出版社2015年版。

[20]帕伯斯：《差错：软件错误的致命影响》，人民邮电出版社2012年版。

[21]长久以来民用航空器已经由软件深度介入驾驶过程，以至于人类驾驶员无法在短时间内预热，形成另一种风险。

[22]阿西莫夫提出的“机器人三定律”（后来扩展至四点）虽然十分基础，但仍然很难在具体情况下起作用，特别是当代伦理学上著名的“线车难题”之类的伦理困境。考虑到这些定律是为模拟人脑状态下设计的，就更可疑;因为人脑并不总是按某些理性伦理原则行事的，在某些关键场合强烈依靠某些默认设置――直觉。

[23]由监管机构强制披露并审查事实做不到，只能依靠像苹果这样的平台公司和软件分发平台帮助对成千上万个软件进行至少是安全审查。在台式机时代，这一平台责任几乎不可能，自然状态下的windows只能导致争夺私人控制权的3Q大战。但像乌云网这样的第三方白帽黑客也被禁止探测和公开互联网公司的漏洞。

[24]同注11。

[25]在笔者看来，法院应当将注意力放在知情同意的合同条款本身的适当性上，而不是一味接受黑箱的逻辑，因为后者确实无懈可击。如果格式合同能准确反映代码的设计，对其条款的审查是更好的选择。百度引发的被遗忘权第一案反映的也是这个问题。

[26]一个补救方法还是尽可能地披露算法信息，允许用户理性地生产/隐瞒个人信息，见戴昕：《自愿披露隐私的规制》，载苏力主编：《法律和社会科学》第15卷第1辑，法律出版社2016年版。