"在过去的 20 年里,计算技术已渗透到人类社会的方方面面,从行政管理到虚拟货币,其作用日益凸显。探究计算机和计算技术如何影响人类社会,以及社会如何反作用于技术发展,已成为人文社科领域的重要研究课题。自 20 世纪 70 年代起,一些技术史学者开始从社会、经济等多元视角来审视计算机与人类历史的交织。与此同时,计算科学家们也逐渐认识到保存计算机相关历史资料的价值。明尼苏达大学的查尔斯·巴贝奇研究中心(Charles Babbage Institute, CBI)在这一领域的贡献尤为突出。该中心主任由杰夫(J. Yost) 是一位杰出的学者,他曾在多个重要岗位上任职,包括《IEEE计算机史年鉴》 ( IEEE Annals of the History of Computing) 的编辑(2008—2011)、 “ 计算机历史” ( History of Computing) 丛书的合作编辑(2019—2021)。 目前,他正担任约翰霍普金斯大学“计算与文化” ( Studiesin Computing and Culture) 丛书的合作编辑。在由杰夫和前所长米萨(T.Misa)教授的共同努力下,CBI 已经成为美国领先的计算机史研究中心。其档案库中珍藏着对美国计算技术发展产生深远影响的两大公司的资料,这两大公司分别是巴勒斯加法机公司(Burroughs Adding Machine Company)和控制资料公司(Control Data Corporation)。 此外,CBI还出版了《界面:计算机和文化论著及评论》(Interfaces Essays and Reviews in Computing and Culture)。 在本次访谈中,由杰夫分享了他的研究领域转向、历史对理解和规范计算技术的作用,以及历史学者如何与其他领域学者和计算机专家进行交流等见解。同时,他也揭示了CBI崛起为美国最重要的计算技术历史研究中心的秘诀。 "

约瑟夫·魏岑鲍姆于20世纪60年代开发的ELIZA,堪称有史以来最具影响力的计算机程序之一。ELIZA,尤其是其最著名的人格DOCTOR,至今仍是程序员的灵感源泉。它引发了关于人工智能(AI)更广泛的讨论,催生了诸多对其的模仿。作为所有对话界面和聊天机器人的鼻祖,ELIZA尤其令研究AI和计算领域的工程师、历史学家和哲学家着迷。ELIZA能凭借相对少量的计算机代码生成类人回应,这一能力为大量类似程序铺平了道路。这些程序以对话智能体和其他人机界面的形式出现,在计算机科学领域催生出数个全新的研究领域。本文将探讨魏岑鲍姆对AI的贡献,并结合生成式AI(如ChatGPT)的当代发展状况,思考其更具批判性的著作。此外,本文还将通过研究有关ELIZA的讨论,为当前围绕机器学习和AI的争论提供一些思路。

本文以刑法的立法规范和基本原则为切入点，研究如何将现行刑法体系中的刑事责任认定运用到以人工智能作为犯罪工具的场景中。本文立足于俄罗斯刑法中故意犯罪和过失犯罪的立法与司法现状，对两种犯罪行为进行比较和分析。其一是使用人工智能系统实施故意犯罪的罪责判定问题。有研究认为，在此情形下立法者和司法者应重新考虑罪责认定方式，因为人工智能系统在某种意义上可能具备自我认知与意志，而传统故意犯罪的责任认定需要犯罪人的主观犯罪故意，故法院不能再依赖传统故意犯罪的犯罪要件进行判断。其二是开发者是否需要承担过失犯罪的刑事责任的问题。人工智能开发者可能影响其创建的人工智能系统并使之具备伤害能力，假设人工智能研发者对人工智能产品所造成的危害不承担任何形式的刑事责任，则很容易导致负面的社会影响。但是，如果要求开发者必须考虑研发产品所有的潜在危险，也同样会产生不利后果。应当在上述两种极端情况之间寻求一个平衡点。总而言之，本文认为目前刑法体系框架并不适用于人工智能犯罪领域。

作为计算智能和数字思维发展的新阶段,近期兴起的基于大模型的生成式人工智能已初具通用人工智能的特征,且实现了从现实空间、数据空间到生成空间的突破性进展。然而,生成式人工智能一方面在安全和伦理上存在可能危及人类生存的风险,另一方面存在一定的社会伦理风险。生成式人工智能在金融领域的应用,是金融行业在数字化转型大潮推动下的必然趋势。在金融领域,生成式人工智能的创新应用包括优化客户体验和定制个性化推荐、金融欺诈检测和预防、风险评估和信用评分、交易和投资策略优化、借助自然语言处理提升合规效率等。与此同时,金融大模型的应用也进一步加剧了人们的担忧,数据隐私、偏见、可解释性等伦理风险在该领域备受关注,而上述风险的共性问题主要在于生成内容的“幻觉”、数据投毒以及合成数据的使用。面对金融大模型的伦理和法律风险,对其进行伦理治理将更有利于对大模型潜在伦理和法律风险的整体治理。对于政府和行业主管部门而言:首先,应深入理解不同层级的伦理和治理原则,明确其背后的价值观和优先考量,从而根据具体需求确立金融大模型伦理治理的基本理念;其次,通过明确我国科技伦理和人工智能伦理治理的指导思想,探索金融大模型伦理治理的工作思路;最后,积极开展科技伦理审查工作,走向负责任和可问责的金融大模型伦理治理。

崔国所著的《未来社区:城市更新的全球理念与六个样本》一书,对于推进社区更新与空间治理议题的深入研究具有重要意义。 该书结构清晰,共分为三个部分:首先,书中指出了在中国城市更新的背景下社区的实践探索与发展方向;其次,从科技、关系、治理、物业、公益五大方面出发,强调未来社区建设的系统性与综合性,并深入探讨技术与人本的互动关系及其重要性;最后,该书详细介绍了六个未来社区的全球实践案例,以比较的视角理解中国特色。 基于《未来社区》一书,未来将进一步综合探讨社区的各个治理要素,以实现整体效应。在技术化路径与技术的价值理性之间寻求平衡,更加注重提升技术的治理效能,强化中国特色治理方案的探索。

本文是利用新闻大数据对区域一体化水平进行测度的首次尝试。本文采集并处理了长三角地区 41 座城市的新闻媒体在 2016-2022 年发布的所有新闻报道,利用大数据文本分析和社会网络分析技术测度长三角一体化水平，并以长三角一体化指数呈现历时态(时间)与共时态(空间)下一体化的趋势与差异,探索了一条借助新闻大数据测度区域一体化水平的新路径。

本文从使用的角度对AI系统进行思考。聚焦于对话聊天机器人,从魏岑鲍姆的ELIZA谈起,概述到ChatGPT的重大科学进步。文中的主要讨论基于作者为探索ChatGPT这一知识资源而进行的数次实验—反思循环。分析部分从准确性、结构、语境、视角和偏见等角度思考ChatGPT的回应。批判性评估始于这样一个观察:ChatGPT会在未明确自身能力范围的情况下,给出清晰准确结果与任意错误信息的混合。这引出了系统的关键问题,即它如何与“真”相抗衡,这又涉及用基于文本相关性的概率替代品取代“真”的理念。在负责任的使用中,ChatGPT之类的系统必须融入人类学习文化。这一过程的框架应包括坚持真实性、提升人类能力的动力以及强化共同体内的责任结构。

“十四五”规划期间，数字经济将成为我国经济高质量发展的重要动力，其中产业数字化是重中之重。基于产业数字化发展的实践流程，2016年以来国家相关部门出台了约60项产业数字化政策，形成了推动产业数字化发展的“二维五端七重点”政策框架:政策沿着产业数字化发展的流程和交易两个维度展开，聚焦生产端、销售端、主体端、产品端和场所端五大环节，形成了数字化管理、平台化设计、智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸和新型数字产品七大重点支持方向。在“二维五端七重点”政策框架支持下，产业数字化发展将在业务上注重从销售端向生产端拓展，在技术上注重打造特色、专业的工业互联网平台，在模式上注重生态、技术和资金服务综合输出，在创新上注重“人—货—场”要素的组合创新。

生成式人工智能正深刻变革着计算社会科学领域,为数据收集与分析的多模态处理开辟了新的可能。 这一技术突破对缺乏深厚编程背景的研究者而言影响重大。 其一,生成式人工智能可通过自动化代码生成、注释和调试,大幅提高社会科学研究者的工作效率;其二,借助创新的提示工程,研究人员能够深入开展复杂的数据分析;其三,计算社会科学的教学领域也能受益于生成式人工智能工具,尤其是在代码注释和复杂代码解释方面,从而简化了学习过程,使计算社会科学技术更易理解和接触。

20世纪末,卡斯特在《网络社会的崛起》中论述了技术对社会形态的再结构。本文基于卡斯特网络社会理论的研究视域,以从网络社会到人工智能社会的发展为经,聚焦生产力与生产关系和就业结构的转型,试图比对、勾勒出当前智能社会的图景。在智能社会中,以人工智能为核心的生产力具有高度集中的天然特性,掌握算力、算法和数据的主体将获得前所未有之垄断的可能性。此外,本文深化了对人工智能是否将取代人类劳动这一现代性问题的认识。目前,人工智能技术的扩散与就业水平的演变还没有显示出系统性的结构关系,就业被取代和被创造并存。

《平台资本主义》一书梳理了平台资本主义在西方发展的历史脉络,并通过对西方主要平台的观察列举了其特点,分析其以数据为核心的运作逻辑和盈利模式,最后讨论了平台资本主义在现阶段呈现出的竞争、垄断、合作和排斥等多样关系。 该书将纷繁复杂的平台经济现象放到宏观的资本主义发展进程中进行讨论,提供了一个批判性分析的视角。 这种分析视角对理解我国平台经济的发展有借鉴意义,但也存在明显的局限性。

当今世界正处于百年未有之大变局,内外环境的不确定性极为复杂,国家安全和社会稳定面临前所未有的挑战。加强社会治理,构建全域联动、立体高效的国家安全防护体系,推进国家安全体系和能力现代化,确保国家安全和社会稳定,已成为新时代新发展阶段的重要议题之一。随着大数据、云计算、人工智能、5G通信、区块链和物联网等新一代信息技术的发展,人类社会进人一个万物互联、计算无处不在的智能时代,一个计算型社会正在全面形成,为创新社会治理提供了强有力的数字技术支撑。基于无处不在的社会计算形成的社会大数据,通过运用数据挖掘技术,尤其是以机器学习算法为代表的人工智能算法,形成针对社会治理各领域细小颗粒问题场景应用的一系列机器智能,将是创新社会治理实践过程中的一个关键思路。其中,基于社会计算形成的社会大数据,构建针对社会治理各领域各类细小颗粒问题场景的应用算法,以及建设汇聚各类应用算法的算法中心至为关键。应用算法相当于社会治理的脑细胞,应用算法中心汇聚的算法总量相当于在充分的算量、算力支撑下的社会智商的集合。应用算法与应用算法中心的升级迭代与持续成长,将智能助力社会治理的精准化、精细化和高效化。以社会计算为基,以应用算法为魂,以算法中心为智,将助力创新社会治理新模式的构建。

人类正处于探索数字化道路的险途,数字化和智能化成为数字时代的典型特征,并以前所未有的深度和广度捕获了个体、家庭和城市,数据成为一种商业模式。美国青年学者贾森·萨多夫斯基新著《过度智能》从政治学和哲学角度对当前数字资本主义和智能技术的发展进行了犀利批判,指出了技术由谁主导为谁服务的权力和利益问题,凝结了作者对理解、对抗和挑战西方技术政治体系的深刻观察。

生成式人工智能(AIGC)的开发和普及,对推进教育现代化进程具有重要意义。AIGC具备生成式、智能化和个性化等特征,极大地改变了现代社会的教育实践,但也面临不确定性的现实挑战。本文梳理了当前具有代表性的发达国家在教育领域应用AIGC的实践经验,结合政策文本和应用实践分析,对比国际和国内的不同教育发展现实与人才需求,从人才培养和教育变革的匹配角度,探讨推进教育现代化进程中的AIGC实践应用方向,为探索推进教育现代化、助力实现中国式现代化提供启示。

农村独居、高龄和失能老年人面临多重挑战,其长期照护需求受经济条件和文化环境等因素限制,一直未得到有效满足。 此外,家庭养老照护逐渐式微,政府购买服务的财政压力较大,互助养老的专业性不足,以及各方社会组织服务水平较低等现实困境和挑战逐渐显现。 为此,国家不断出台相关政策,引入社会资本以补充养老服务体系,并推进“互联网+养老”模式,以保障养老服务供给的数量、质量与效率。 本文以北京市平谷区 J 社会企业为例,分析其在为农村老年人提供长期照护服务时的运行机制和面临的现实困境,总结社会企业参与农村老年人长期照护服务的经验与启示,以助力社会企业更好地提供农村老年人长期照护服务,满足农村老年人的物质和精神需求,保障他们的晚年幸福。