人工智能生成物的著作权保护路径探析——兼评人工智能生成物著作权第一案

人工智能技术的发展对传统著作权制度带来了显著的冲击。以人工智能生成物著作权第一案为例，通过审视作品构成要件判断标准发现，独创性始终贯彻以人类作者为中心的评价标准，同时，智力成果要件则是认定人工智能生成物构成著作权法意义上作品与否的重要标准。从人类是否实际参与作品的创作过程来看，多数人工智能生成物不构成作品，而保护人工智能生成物的价值追求与邻接权制度的基本理念相适应，且邻接权制度的扩张趋势也为把人工智能生成物纳入其保护范畴创造了机会。建议立法通过扩张邻接权制度的权利内容与客体类型以对人工智能生成物提供必要保护。而在当前阶段，反不正当竞争法可以为人工智能生成物相关利益主体提供一定限度的过渡保护。     

万物互联时代的“算法”崇拜与资源配置变革

随着万物互联时代的来临，人类资源配置将被各种人工智能“算法”①所取代。万物互联产生的数据将成为社会资源的重要形态，也是支撑人工智能“算法”的重要基础。数据资源的安全、所有权归属、开发利用效率以及保密等重要议题，将成为民族学、经济学、社会学和心理学等相关学科关注和研究的新热点。我国是一个统一的多民族国家，如何将丰富的民族多样化资源转化为支持万物互联资源网络协同优化配置人工智能“算法”的数据，需要从民族历史、文化、生物、信息处理技术等相关学科做深入的理论和实证研究。在万物互联时代，因资源配置方式与配置机制发生变革，经济学一般不再直接求解资源最优配置的策略集，更多是从理论和实证方面研究资源配置中人工智能“算法”的构造原理、构造条件与影响因素。万物互联时代，社会和谐秩序的构建，需要政府建立和维护万物互联网络的安全防护体系，并对资源配置中人工智能技术演变路径作规范和指引。     

中国智能经济的涌现机制

我国智能经济的发展内生于经济转型升级过程中创造的智能化需求。与AI 1.0不同，新一代人工智能(AI 2.0)不再是简单用计算机模拟人的智能，而是基于网络空间发展的数据智能，即智能机器、人和网络相互融合的智能系统。智能经济是以数据和计算为“关键生产要素”的新经济形态，包括人工智能的产业化和产业的智能化过程中创造的新产品、新技术、新模式和新业态。互联网，尤其是移动互联网发展中创造出的数据生态优势是中国人工智能科技产业发展的前提和基础。在拥有数据生态优势的条件下，强烈的需求牵引、产学研协同创新、创新生态系统的高度开放性和核心产业部门与融合产业部门的融合发展，共同构成了中国智能经济发展的关键机制。     

口感预测型食品物性仿生检测系统

针对目前在使用质构仪进行食品物性检测时，存在的检测数据准确性较差，操作系统功能单一，测试结果与口感 评价间无关联性分析等缺点，提出了基于六自由度并联机器人的口感预测型仿生检测系统。设计了仿生咀嚼检测平台； 利用数理统计原理和最小二乘法建立了物性检测数据与口感评价之间的数学模型，实现了仿生检测系统的口感预测功 能。实验结果表明，利用数学模型获得的口感预测值与人口感评价结果之间的误差小于9%，满足实际应用的需要，验 证了口感预测数学模型构建的正确性及口感预测功能的可行性。     

Dynamic Risk Management Systems: Hybrid Architecture and Offshore Platform Illustration

This paper describes and illustrates the architecture of computer-based Dynamic Risk Management Systems (DRMS) designed to assist real-time risk management decisions for complex physical systems, for example, engineered systems such as offshore platforms or medical systems such as patient treatment in Intensive Care Units. A key characteristic of the DRMSs that we describe is that they are hybrid, combining the powers of Probabilistic Risk Analysis methods and heuristic Artificial Intelligence techniques. A control module determines whether the situation corresponds to a specific rule or regulation, and is clear enough or urgent enough for an expert system to make an immediate recommendation without further analysis of the risks involved. Alternatively, if time permits and if the uncertainties justify it, a risk and decision analysis module formulates and evaluates options, including that of gathering further information. This feature is particularly critical since, most of the time, the physical system is only partially observable, i.e., the signals observed may not permit unambiguous characterization of its state. The DRMS structure is also dynamic in that, for a given time window (e.g., 1 day or 1 hour), it anticipates the physical system's state (and, when appropriate, performs a risk analysis) accounting for its evolution, its mode of operations, the predicted external loads and problems, and the possible changes in the set of available options. Therefore, we specifically address the issue of dynamic information gathering for decision-making purposes. The concepts are illustrated focusing on the risk and decision analysis modules for a particular case of real-time risk management on board offshore oil platforms, namely of two types of gas compressor leaks, one progressive and one catastrophic. We describe briefly the DRMS proof-of-concept produced at Stanford, and the prototype (ARMS) that is being constructed by Bureau Veritas (Paris) based on these concepts.     

基于人工神经网络的在线设备状态监测系统的研究(英文)

研究了基于人工神经网络在线设备状态监测系统,简要介绍了人工神经网络的基础理论,描述了基于人工神经网络在线设备状态监测系的结构和工作过程,给出该系统对卷烟机MK9-5的状态监测和故障诊断的结果。实验结果表明,将多层前馈人工种经网络用于设备在线状态监测具有较好的效果,并可对设备故障进行可靠诊断。     

人工智能企业的权力生产及其政治影响

人类社会漫长的政治发展进程中充满了权力生产与权力转移现象。随着人工智能时代的到来,作为人工智能技术关键成分的数据与算法,逐渐成为权力生产的新要素,谁掌握更充分的数据和更先进的算法,谁就可能拥有更多或更大的权力,技术的赋权效应得以彰显。技术赋权可能催生新权力主体,权力转移现象可能再度发生。人工智能企业既因为在数据与算法方面拥有独特的技术优势而内生出部分权力,也因为为国家治理提供技术辅助而另外获得部分权力,可能成为与国家相媲美的新权力中心。人工智能企业的权力增长,可能促使国家治理权力结构从传统的单中心结构变为多中心结构;与此同时,由于人工智能时代的国家治理越来越倚重人工智能企业提供算法支持,而算法可能出现失误,加之“算法黑箱”和卸责链条的存在,因此人工智能企业的权力增长还可能消解权责同体的基本政治规则,引发权责分离现象或者说国家治理问责难题。新权力中心在多大概率上会出现,既取决于国家与人工智能企业的技术实力对比,也取决于国家治理对人工智能企业的技术依赖程度。应对人工智能时代的权责分离现象或者说问责难题,除了促使人工智能企业高度自律,还需要国家匹配备案与试点制、随机抽查检验制、服务积分制等制...     

AI驱动的产品环境效益感知对消费者购买意愿的影响——基于控制错觉理论视角

随着绿色消费崛起和环保技术进步,AI驱动的产品环境效益改善日益成为企业应对市场竞争并满足消费需求的重要举措。基于控制错觉理论视角,构建了一个有调节的中介效应模型,并运用实验研究方法检验了AI驱动的产品环境效益感知对消费者购买意愿的影响机制。结果发现：相较于非AI驱动的静态环境效益感知,AI驱动的自主环境效益感知更容易提高消费者购买意愿;环境心理所有权在产品环境效益感知与消费者购买意愿的关系中发挥了中介作用;环境控制点调节了产品环境效益感知与环境心理所有权的关系,并且这种效果随着结果与预期一致性的高低呈现显著差异。因此,企业应强化消费者的产品环境效益感知,激发消费者环境心理所有权,不断提高产品的环境控制水平,以提升消费者购买意愿。     

新型的无监督纹理分割方法

提出了一种利用Gabor滤波器组对图像进行纹理特征提取,然后将这些特征向量作为外部刺激输入给PCNN对图像进行分割的新方法。该方法既保持了精确的分割结果,同时又解决了Gabor滤波器运算数据量大处理速度慢的问题。从实验结果可以看出,该方法与传统采用Gabor的纹理分割方法相比速度有很大的提高,而其分割精度与传统分割方法相似。     

蚁群算法研究评述

对蚁群算法的相关研究领域进行了评述,阐述并分析了蚁群算法的研究进展,重点介绍了蚁群算法及其一系列改进算法的基本原理和应用研究成果,最后从发展重点和未来应用等方面探讨了蚁群算法研究的进一步发展方向.