社会安全风险视域下预测性侦查的风险与多元治理

随着人工智能技术的兴起，如今全球范围内都在积极推进大数据侦查发展，其中以算法为支撑的预测性侦查模式发展最为迅速。人工智能技术正在对刑事司法领域产生重新塑造的效应，但与此同时，人工智能技术本身具有的内在客观特征——前瞻性、相关性、技术性等，也带来了数据风险、隐私风险以及算法风险等。社会安全风险视域下，应实现预测性侦查的多元治理：重视数据治理，发挥预测性侦查的预测价值；坚持法律治理，建立监督委员会以保护公民个人隐私；强化技术治理，公开算法决策以增强公众信任度。     

ChatGPT运用于教育的伦理风险及其防控

ChatGPT热潮下的教育伦理是ChatGPT等人工智能技术在教育领域开发、应用与治理过程中，教育智能体——教育参与者与智能机器——应该遵循的道德关系、伦理准则及行为规范。教育“善”是人工智能时代教育伦理的内在属性和集中彰显。然而，随着ChatGPT等人工智能技术与教育的融合，引发了一系列显在和潜在的教育伦理风险，表现为技术向“善”趋于异化、个体崇“善”走向衰微、社会趋“善”面临溃散等。为促进教育向“善”发展，有效防控ChatGPT运用于教育的伦理风险，应改良智能技术，加快人机双师协同育人；回归人性本真，敦促德性良知重返人心；匡扶社会正义，促进教育优质均衡发展。     

人工智能时代大学生思想政治教育的变革与因应研究

人工智能在教育领域掀起了风潮，对大学生思想政治教育产生了深刻影响。在人工智能时代，大学生思想政治教育应变革并树立智慧教育观、智慧教学观和智慧学习观。人工智能使大学生思想政治教育学习空间一体化、大规模个性化成为可能，在增强实效性、提升获得感、实现“三全”育人机遇的同时，也面临着人工智能冲击思想政治教育者地位、大学生主体性缺失、人工智能技术融入困难和引发法律与伦理危机等挑战。为实现人工智能时代大学生思想政治教育的智慧发展，应加强制度建设、加快构建智慧校园、树立数据思维、加强教师队伍建设和精准构建学生数字画像。     

透视与反思：数字资本主义的生成及三重悖论

通过数字技术赋能，资本主义的组织形态和内部机制发生了迭代。数字、算法、物联网、无限宽带等已然成为数字空间的必备工具。然而，尽管发展到数字资本主义的新阶段，资本主义的本性并没有发生变化，资本不仅实施着公共空间的宰制，还时刻渗透着数字资本的权力话语。实际上，数字资本主义存在着三重悖论，在一般性表象之下，遮蔽并强化了以数字技术为载体的“剥削—掌控—规训”的组织形式。这主要表现在：数字中立掩盖了数字资本逐利的进一步提升，导致社会财富占有愈益不平等的事实；程序民主遮蔽了数字资本和权力融为一体，加深社会政治领域更多权力落差的事实；自由至上庇护了数字资本与意识形态同谋，更深地塑造资本社会价值系统的事实。对数字资本主义这三重悖论的揭露，能够更明确、更清晰地把握数字资本主义的实质，从而洞悉数字资本主义发展的双重性。     

数字时代国际非政府组织的变革、挑战与应对

数字时代的国际非政府组织正在经历着一场深刻的变革。数字技术推动了国际非政府组织的活动领域向网络空间和心理空间双向拓展，改变了国际非政府组织与国家和用户之间，以及南北方非政府组织之间的权力关系，增强了国际非政府组织在筹款服务和倡导动员等方面的行动能力。但与此同时，“国际非政府组织+数字”也给国家主权的完整性和国内政治秩序的稳定性、公私领域数据的安全性以及国际非政府组织间的平等性带来了新挑战。为有效应对这些挑战，中国须加快涉外法治体系建设，将国际非政府组织境外涉华活动纳入法治轨道；加强国际非政府组织涉华数据行动规制，确保国家数据安全；强化技术赋能，提升中国社会组织的国际影响力。     

社会5.0、超智能社会及未来图景

社会50是“第四次工业革命”的全球运动和信息通信技术进一步发展的产物，相对于“工业4.0”更具前瞻性及全球标志性意义。它具有复杂技术、人机复杂协同、跨学科方法应用与复杂群体差异性冲突等特点，体现了人类“第五社会”“工业4.0”、共享社会、人工智能和经济社会问题同步解决等转型升级新趋势。“社会5.0”的未来图景是“智慧公民”、科技创新、认知与决策自动化、社会技术生态融合、在线社区与物理互动、生活智能化与数据驱动的“超智能社会”，但它也存在家长式管理与自治、不同治理制度冲突、人类积极作用降低、人工智能意外风险、社会主权和设计者缺乏等陷阱。研究认为“社会5.0”时代旨在解决社会问题以及服务社会，致力于实现提高人类生活质量的最终目的，变挑战为机遇，实现社会和经济同步发展。     

算法时代数字适老化的风险与规控

以泛在化、自动化和去中心化为核心特征的算法技术在深刻影响国家、社会与个人日常生产与生活方式的同时，也在老年群体面前横亘起一道新型的算法“数字鸿沟”。加快推进数字适老化进程是协同跨越算法“数字鸿沟”，顺利推进积极老龄化国家战略的时代面对与必然选择。在厘清数字适老化基本概念与重要意义的基础上，正视数字适老化过程中老年人群体面临的算法排斥、算法歧视与数字沉浸等算法风险，用以算治算的规控理念，健全与完善数字适老化双轨制立法体系，科学内置算法风险分类与识别法律代码，努力提升老年人群体的数字化素养，为构建不分年龄、普惠共享、代际和谐的积极老龄化数字社会提供法治保障。     

算法规制的善治之道:缘起、挑战与路径

以大数据为基础、以复杂算法为核心的智能技术，已成为促进数字经济发展和社会福利增长的重要力量。但算法自主能力提升和算法应用场景拓展，使算法治理可能成为异己的力量，引发平台垄断、隐私侵犯、参与弱化、算法歧视等风险，算法规制的善治要求应运而生。然而，寻求面对技术、经济、社会、政治问题交织叠加的算法规制的善治之道，面临着多重目标、信息壁垒以及规制制度缺位与能力不足等一系列挑战。实现算法规制的善治需要完善算法规制体系，构建算法影响评估制度和规制影响评估制度；推动有意义的算法透明，促进企业合规管理，引导社会力量参与，消除算法规制中的信息壁垒；推进规制制度变革和规制理念创新，把国家算法权力纳入规制范围，提升规制队伍能力水平和发展敏捷性规制工具。只有实现技术向善的算法规制，才能在技术应用驱动的经济发展与福利增长中创造高品质生活。     

智能社会治理中的民众权益保障：困境、挑战与优化

人工智能（AI）等大数据技术已深度应用于社会治理与公共服务供给，构建了智能社会治理与服务，推动了民众权益范围的扩展、程度的深化与享用的便捷。但其在就业、社会救助和司法等领域的应用，对民众权益也构成了重大威胁。人工智能等技术的运作嵌入而非超越既有的权力关系；同时，掌握数字技术能力的差别模糊和弱化了侵权方的责任，削弱了传统上行之有效的追责机制；此外，数字技术对高技术企业的赋权，令公私权力面临嬗变，使得一些未经授权的行动者可以监视和侵扰民众、传播虚假信息、破坏公众对知识的信任；而自动决策系统基于预设而非参与的算法决策，可能对无法发声的群体造成更大伤害，进而可能导致权力与财富不平等的再生产。应对数字技术给民众权益保障带来的挑战，需要努力确保新技术的开发和使用以尊重和促进人的基本权利为基础和原则。同时，必须重新审视传统公共和私人之间权责的区分，以有效应对与技术创新相关的国家和企业行动所产生的后果。     

中国基层民主发展40年

中国基层民主发展是中国式民主政治的重要体现。改革开放以来，中国基层民主经历了从农村到城市，从草根社会到基层政权，从执政党外到执政党内，以及从民主选举到民主治理的多维发展。这一趋势曾得益于中央宏观改革的决策以及中国政治制度内含的民众政治参与空间，也与基层群众政治权利意识的觉醒紧密相关，被视为“是人民当家作主最有效、最广泛的途径”。但是，中国推进民主政治，实现选举民主的社会基础条件有待逐步成熟，全社会对民主法治的共识有待形成，基层民主发展面临诸多困境。随着改革开放以来社会转型、利益分化、社会矛盾加剧等因素对执政党国家治理体制形成的挑战，决策层出于对国家政治安全和政权安全的严重关切，不断增强意识形态领域主导权和话语权，日益重视对中国特色社会主义“民主”“法治”的再定义和新诠释。党的十八大以来，反复强调执政党必须坚持和加强对“民主”“法治”的领导，党的十九大报告明确“党的领导是人民当家作主和依法治国的根本保证”，一度以“公推直选”为主要模式的基层民主探索日益式微，以“党内民主带动人民民主”的导向，也在“全面从严治党”和加强“党内问责”等一系列新的制度安排中发生重大转向。在各种政治力量和不同利益集团的长期博弈中，中国执政党已明确拒绝了西方式“选举民主”，而致力于在传统政治文化中建构中国特色的由执政党领导的“协商民主”话语体系。     

ChatGPT视域下人工智能安全风险治理探析

人工智能技术在更新换代的过程中诞生了ChatGPT,在增进人类福祉的同时也产生了追责困难与伦理失范风险、价值失衡不断增大、技术高度异化等诸多安全风险。因此,本论文试图以ChatGPT为视角,对ChatGPT所带来的优势和弊端进行全面分析,并结合人工智能安全风险进行描述,探索协同治理人工智能安全风险的途径。要推动人工智能安全风险的协同治理,必须建立一个以国家为主体,由技术专家、社会组织、科研机构和社会大众组成的“自我治理体系”。然后,进一步强化协同治理条件,增强协同治理参数,提高其治理效率,从而推动人工智能安全风险治理的整体化,以更好的姿态迎接人工智能技术所带来的机遇与挑战。     

人工智能赋能教育的伦理省思

人工智能赋能教育是技术发展的时代必然，但在智能技术与教育的融合过程中，教育技术、师生关系以及教育环境等方面也会产生新的伦理风险。从理论上说，教育技术运用方面的伦理风险，主要根源于由认知受限而导致的算法黑箱、由文化偏见而引致的算法歧视、由智能技术法制缺位而引发的伦理治理受阻；师生关系方面的伦理风险，主要根源于教师、学生以及师生等伦理关系的错位；教育环境方面的伦理风险，主要根源于由价值歧视导致的社会公平正义缺失，从而引发更深层次的教育不公平。因而，在人工智能赋能教育过程中，一方面要理性看待已经出现或可能会出现的伦理困境，另一方面要在倡导智能技术和教育融合共生的基础上，从加强技术支撑和伦理规范建设、构建新型师生伦理空间、明晰智能教育伦理责任和提升师生智能素养等四个方面，构建人工智能教育伦理治理新范式，以防患于未然。     

人工智能的伦理风险及其规制

随着人工智能的广泛应用,其在为人类生产和生活带来便利的同时,也引发了数据隐私泄露与算法偏见、责任主体冲击与边界模糊、主客体异化与信任危机、软法缺陷与硬法缺失等伦理风险。规制人工智能的伦理风险,须优化人工智能技术设计,注重隐私保护与社会公正;赋予人工智能以社会角色,划定人与智能的责任边界;构筑人工智能伦理规约,强化人的主体地位与诚信品质;加快人工智能的法制化进程,健全智能伦理制度体系,从而促使“人—机”和谐共处。     

生成式人工智能应用的意识形态风险：命题由来、生成机制与治理进路

相较于西方的“非意识形态论”与“技术统治论”,马克思对于机器应用“异化”的观点更适于用来诠释由生成式人工智能应用所产生的意识形态风险命题。基于应用场景与因果关系的不同，可将生成式人工智能应用的意识形态风险划分为原发性风险、继发性风险和并发性风险。原发性风险是基础应用场景下的风险，发端于“算法钢印”风险因素，会在社会意识生产领域引发“逆向驯化”的风险事故，最终将导致“认知茧房”的风险损失，对此应以“技术规驯”为核心开展治理。继发性风险是恶意应用场景下的风险，以“智能仿真”风险因素为技术条件，会导致“把关失效”的风险事故，最终将发生“价值失衡”的风险损失，对此应以“全链监管”为核心加以治理。并发性风险是技术应用的附随风险，生成于危及人类地位的“主客异位”风险因素，其以“解构传统”的风险事故瓦解人类价值观，最终将导致“信仰迁移”的风险损失，对此应以“价值巩固”为核心进行治理。     

ChatGPT类生成式人工智能的意识形态风险及其防控策略

面对人工智能技术的重大突破,尤其是ChatGPT等新一代人工智能在社会生活各个领域的广泛应用,审视、预判和防范ChatGPT类生成式人工智能的意识形态风险成为一个重要的理论课题。ChatGPT类生成式人工智能环境下的意识形态传播具有可塑性、可量化性、个性化和精准预测性等特点。ChatGPT类生成式人工智能介入意识形态传播的技术路径体现在技术与思想的耦合、预测性的算法推荐、个性化的话语创设和赋权性的网络传播等方面。ChatGPT类生成式人工智能介入意识形态传播会带来算法歧视、数据失真、算法监控和算法反噬等潜在的风险。应通过统筹科技伦理规制算法推荐、设计主流意识形态驾驭算法、协调传播主体与客体的价值需求、强化大数据技术检测与治理等,加强对ChatGPT类生成式人工智能意识形态风险的防控。     

生成式人工智能前景下的公共性反思

以大语言模型为底层技术、以社交界面为互动方式的生成式人工智能将“文本到文本”的转换工具以一种在社会框架支撑下进行的人机交互方式展现了出来。这是“一般智力”/“公共智力”在数字时代的最新发展形态：公共智能(Public Intelligence)。然而,在这个被构造出来的全新公共领域中,存在着一些风险：一方面,以ChatGPT为代表的生成式人工智能超越了空间区域的限制,在新的公共场域内塑造了“数字化的普遍理性”;另一方面,由于AIGC缺乏自我标注,会重新作为数据来源进入新的生成,从而使知识的对象在不断自我引证的技术条件下被凝固。AIGC中的知识型结构是将符号之序通过AI技术的加持达到极化的表现,它通过算法塑造了一种纯粹的认识形式的领域。并且,过度依赖AIGC的知识生产还会塑造出知识拟象。这就需要调试人工智能技术和人的主体创造性之间的关系,从公共性入手促进人机和谐发展和强互惠。     

生成式人工智能与数字劳动的相互关联——以ChatGPT为例

生成式人工智能和数字劳动之间具有相互建构的双向关联性。以ChatGPT为代表的生成式人工智能作为数字劳动的新产物，是包括专业人员和非专业人员多方面的数字劳动协同创构的成果，它一经出现，就成为数字劳动的新工具或新平台，形成“生成式人工智能介导的数字劳动”,使数字劳动具有了自动高效、人机互动、更加个性和人性化、更富拓展性和创造性等新特征，以至于革命性地建构了数字劳动新形态。生成式人工智能同时也给数字劳动带来了内容过载、数字鸿沟、机器换人等新挑战，需要在积极应对这些挑战中合理而有效地使用这一新型的数字劳动工具，以维持人类数字劳动的健康和可持续的发展。     

西方政党政治现代化中的“迷思”——基于一种“政党计算”范式的比较分析

随着大数据、云计算、人工智能以及算法等技术在西方政党政治中的广泛应用，政党竞选和运行过程中“计算化”趋势愈加显著，进而建构出一种“政党计算”的认知图式。“政党计算”之图式包括两重面向：一种是政党在政治竞争中的理性选择、利益博弈的政治计算；另一种是政党在技术变革中的技术赋能、能力迭代的动态计算。一般来说，技术的累积创新突破会深刻地改变经济社会格局和人们的思想观念，也驱动政党政治和“政党计算”发展演变。     

人工智能背景下法律推理模型建立探究

随着人工智能在法学领域中的深入应用,“法律人工智能”“人工智能+法律”等新兴概念相继出现。法律人工智能系统经历了从法律专家系统到论证检索和认知计算的转变,为提高法律服务效率、降低法律风险、促进社会公平正义发挥了重要作用。其基础核心论题与底层技术是法律推理。法律人工智能背景下的法律推理较之传统法律推理有其自身的独特性质与特征,要想充分利用人工智能来服务法律,必须首先关注法律推理的人工智能模型。     

人工智能时代的算法治理：权力膨胀与风险

人工智能时代，算法在社会领域诱发了一种全新的发展态势，不但深刻地影响着既有的生产关系，而且已经渗透到日常生活的各个角落。但是，在算法全方位赋能社会治理的背后，也蕴藏着一系列内生风险，并由此引发了技术和社会系统之间的剧烈冲突与碰撞。文章基于国内外算法治理领域对算法规则和算法权力的单向度研究，通过文献分析和比较调研的方法，结合公共管理学理论、法学理论等多学科思维，探讨算法规则向算法权力的动态转变。正是这种动态转变加速了算法权力的膨胀，这也催生了大量的算法风险，引发了社会治理的困境。因此，算法治理需要通过约束算法权力进行建构、引导和反思。算法治理的路径包括确立以人为本的治理理念，提高算法的可解释性以及构建多元主体协同的治理体系。