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关键词： 人工智能   机器学习   药物警戒   个例安全性报告   上市后监管   应用  

摘要： 药物警戒作为药品上市后监管的重要组成部分，对于保障公众用药安全至关重要。近年来，人工智能（AI）技术凭借其强大的数据处理和分析能力，在药物警戒领域展现出巨大的应用潜力。本文从药品上市后监管视角，系统介绍和分析了AI在药物警戒中的应用背景、在国外和我国上市后药物警戒中的探索应用现状，重点阐述了AI在国内的应用案例，以及伴随的问题和挑战等，以期为我国的药品上市后监管工作提供借鉴。目前，我国的探索和应用刚刚起步，应该加大力度、加快速度。监管机构应积极制定并执行AI新技术在产品全生命周期的监管标准或相关指南，加强相关人员培训和人才培养与引进，积极推动监管机构、制药企业、科研院所及高校等开展紧密合作，共同推动AI技术在药物警戒领域的创新应用。

关键词： 文本与数据挖掘   机器学习   合理使用   非表达性使用  

摘要： 《中华人民共和国著作权法》中合理使用条款文本与数据挖掘例外规定的缺失,使我国科研领域的国际竞争面临不利的制度环境。国内外学者为证成文本与数据挖掘过程中作品使用行为的合法性,提出了非表达性使用理论。该理论较好地说明了机器学习过程中的作品使用行为不以欣赏美感为目的,且与作者的许可市场不构成竞争,但未能回答复制不包含美感的功能性作品是否合理的问题。因此,应当将拓展后的“非表达性使用+不依赖文本符号差异实现功能”作为判定机器学习过程中复制作品是否侵权的理论依据,在《著作权法实施条例》修订过程中将文本与数据挖掘作为合理使用的一种情形予以规定,从使用目的、使用行为与使用结果的规制入手,作出体系化的规则设计。在立法缺失的背景下,可通过分析临时复制产生的缓存数据来规避潜在的侵权风险。

关键词： 意识   机器意识   人工智能  

摘要： ChatGPT等现有人工智能机器不可能产生意识。这主要因为人的意识是一种整体性的私人主观经验,这种经验性意识产生的原因在于大脑神经运动所具有的复杂因果联系及其因果作用力。ChatGPT等现有人工智能机器只是对现实物质世界复杂运动的不完全数理逻辑抽象与运算,并不可能产生如人脑神经运动一样的复杂因果联系及其因果作用力。从这个角度看,要想让基于计算的人工智能机器产生意识,就必须对人工智能的实现逻辑进行必要补充,孕育机器意识产生的“全环境”,从而为实现机器意识提供新的可能。

关键词： 医疗人工智能   侵权损害   侵权责任   主体认定  

摘要： 随着人工智能在医疗领域的应用和不断拓展，引发了诸多法律问题，如医疗人工智能所致医疗损害责任的主体认定问题。文章从医疗人工智能不存在独立意识和不可行财产处罚的视角，分析认为人工智能不具有承担侵权责任的能力，不具有成为损害责任主体的构成要件，因此，应用人工智能所致的医疗损害责任应由医疗人工智能的持有人或医疗机构承担相应的损害责任。

关键词： 建筑环境营造   建筑能源系统   大语言模型(LLM)   信息-物理-社会系统(CPSS)   人工智能  

摘要： 大语言模型（LLM）是当前人工智能技术的研究前沿，深刻影响了各行各业的智能化发展方向。建筑环境与能源应用领域是重要的环境营造和能源利用场景，在“双碳”目标驱动下正面临着转型发展的重要任务，伴随着光伏等可再生能源应用、分布式储能或等效储能资源利用、新的系统调节需求等使得建筑环境与能源应用领域面临新的多重不确定性，也为大模型技术的应用提供了有利契机。重点讨论建筑环境与能源应用领域面临的新的任务和需求，从信息-物理-社会系统（CPSS）视角重新认识这一过程，分析了建环领域面临的不确定性问题，结合人工智能技术在本领域的应用进展探讨大模型技术应用的可能性，为进一步加快本领域的数字化赋能提供参考。

关键词： 失真健康信息   信息治理   信息检测   生成式人工智能   大语言模型  

摘要： [研究目的]基于大语言模型,提出一种分层分步的细粒度失真健康信息识别方法,缓解生成式人工智能背景下失真健康信息带来的危害。[研究方法]首先抽取健康文本中的关键信息元素并进行整合,形成简洁清晰的主张文本;其次将主张文本分解为多个可验证的子主张,同时利用大模型自带的内部知识和搜索引擎,对每个子主张进行验证,根据子主张验证结果,对原始健康文本进行失真程度分类;最后通过实验评估来验证方法的有效性。[研究结果/结论]实验结果表明,本研究提出的方法在准确率、精确率和召回率上均显著优于CNN、RNN、ChatG PT-Zero-Shot等方法,同时可有效减轻利用大模型直接识别失真信息产生的要点遗漏、事实幻觉问题。本研究为AIGC时代下失真健康信息的识别提供了一种新的路径,对后续失真信息治理具有重要意义。

关键词： 生成式人工智能   国家文化安全   文化认同   文化强国  

摘要： 国家文化安全是当今总体国家安全的重要组成部分，是民族精神、价值观念、信仰追求延续和发展的保障。对于文化安全的重视，是中国共产党治国理政的宝贵经验和优良传统。尤其是新时代以来，随着生成式人工智能技术的快速发展，国家文化安全建设再次被提到了至关重要的位置。每一次技术进步都会带来社会变革、思维革新和产业迭代，生成式人工智能已然对国家文化安全的建设产生了重要影响，因此需要客观分析、辩证对待。具体而言，在生成式人工智能的赋能之下，文化知识触及更广、文化传播便捷高效、文化安全治理更为精准，为整体国家文化安全建设提供了新的契机。与此同时，潜在风险也随之出现，伴随算法而生的数据霸权侵蚀着国家的文化主权、内嵌在算法中的符号节点湮没着社会的文化价值、同质化的文化供给消弭着大众的文化创新能力。因此，必须从国际社会的共建共治、技术开发的人本回归以及公民对爱国情怀的践行出发，审慎对待智能变革，推进科技自立自强，为国家文化安全建设提供保障。

关键词： 思想政治教育方法   和生论   人工智能   思想政治教育者  

摘要： 思想政治教育方法既是思想政治教育的重要组成部分，也是思想政治教育理论现实化的唯一途径。随着人工智能时代的到来，思想政治教育方法的发展进入重要的机遇期，但同时也面临着诸多挑战。思想政治教育方法需“谋和求生”以抓牢契机，借助人工智能的技术红利实现内在革新。这一进程顺利推进的关键在于思想政治教育者。思想政治教育者须将“和生”思维内化于心、外化于行，才能让思想政治教育方法于人工智能时代获得技术赋能，进而推进思想政治教育在新时代进入发展的“黄金期”。

关键词： 人工智能   沉睡专利   AdaBoost算法   SHAP解释方法   专利识别   专利运营  

摘要： 探索构建人工智能沉睡专利识别模型，挖掘潜在具有市场价值的专利，对提升专利运营效率和促进产业数智化转型具有重要意义。基于中国人工智能发明专利数据，对专利运营形势和睡眠特征进行全貌分析，利用AdaBoost算法和SHAP解释方法构建多特征融合的沉睡专利识别模型并进行实证分析。研究发现：中国人工智能运营专利数量呈稳步增长趋势，总体呈现出“睡眠时长短、唤醒机制灵活、唤醒强度低”的睡眠特征；基于AdaBoost算法的沉睡专利识别模型性能最优，将算法特征纳入指标体系能够明显提高模型的识别准确度；不同专利特征对沉睡专利唤醒产生交互效应，交通运输和电子设备制造领域的人工智能专利市场运营潜力较大；应用场景中预测结果的召回率为0.982，具备市场价值的专利比重为21.23%，验证了模型的有效性。本研究不仅丰富了沉睡专利识别与评估的研究体系，还为创新主体优化专利运营决策提供了实践方案。

关键词： 系统解剖学   实验教学   教学改革   人工智能   BOPPPS  

摘要： 随着教育技术的迅速发展，将人工智能(artificial intelligence, AI)引入教学已成为提升教学效率和学生活跃度的重要途径。文章提出了将清华大学教学技术成果产品智谱清言AI智能体应用于系统解剖学实验课的设想，使AI智能体贯穿BOPPPS教学中的多个环节，探讨了智谱清言AI智能体的功能及其在解剖学教学中的潜在应用，旨在通过这种新技术的应用，优化教学策略，提高学生的学习效率和质量。