序論：好文章的創作是一個不斷探索和完善的過程，我們為您推薦十篇人工智能對醫療的幫助范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質，帶來更深刻的閱讀感受。

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1引言

新一輪科學技術和產業革命的深刻變革，推動社會各個領域實現深刻變化。人工智能是這一輪產業革命的重要成果，國家也將人工智能作為中國產業發展的重要組成。中醫作為我國的國粹之一，由于主要強調臨床經驗，治療方式上也是因人施治，一人一方，異病同治、同病異治，存在著發展的短板。人工智能的應用為中醫的信息化發展以及中醫研究的深入推進提供了機遇。如何用人工智能為中醫研究應用賦能，是一個非常重要的研究課題。

2大數據為中醫智能化提供基礎

大數據時代已經來臨，已經成為全世界的共識。大數據時代紛繁復雜的信息在為人們帶來挑戰的同時，更多的是一種機遇。中醫與互聯網大數據的深度結合是國家戰略，也是中醫藥研究領域關注的重點，于進一步研究和發展中醫藥大數據產業，提升中醫藥國際地位，具有重要意義。“互聯網+中醫”早在幾年前就已經成為國家戰略，我國《中醫藥發展戰略規劃綱要2016-2030》明確提出推動“互聯網+”中醫醫療，對“互聯網+”中醫醫療做了具體和全面的部署。具體而言，大數據對中醫發展的智能化推動有幾個方面。首先是中醫藥數據的挖掘使用，我國中醫博大精深，是一套深奧成體系的學術、臨床體系，中華幾千年的中醫藥發展積累了極其豐富的大數據，是一座亟待開發挖掘的金礦。將這些豐富的數據進行智能化，對中醫發展的促進作用將是無與倫比的。其次，大數據結合中醫的核心理念，實現中醫的有序發展。中醫的臨床療效評價實質上是中醫辨證論治與臨床結局之間的因果關聯分析，大數據理念恰恰可以反映關聯及因果關系。中醫生更多是臨床過程的記錄，在日積月累的經驗積累和案例分析中形成獨特的臨床經驗，將這些經驗通過大數據建模的形式刻畫出來，將大大實現中醫的智能化。最后，大數據為中醫發展的現代化和標準化提供條件。中醫的發展需要標準體系的支撐，落點應該在于制定標準體系，促進共享應用，進而實現中醫藥大數據在互聯網醫療等領域的創新和應用，在更大意義上推動世界范圍內中醫藥大數據的發展，進而促進中醫藥國際化。

3運用人工智能促進中醫研究應用的意義

人工智能和中醫的結合，不僅可以對中醫的研究和應用起到促進、推廣作用，也是對人工智能應用領域的豐富和拓展。具體來看，人工智能對中醫研究應用的意義有以下幾個方面。（1）有助于推動中醫的信息化發展。上文已經提到，我國幾千年的中醫研究建立了極為龐大且秩序井然的中醫知識圖譜，但是如何通過對數據價值的挖掘，進一步促進中醫藥發展是一個重要的課題。而互聯網的出現，特別是大數據時代的到來，更為中西藥的信息化提供了難得的機遇。人工智能對發掘中醫隱性知識有著得天獨厚的優勢。當前，以大數據為支撐的人工智能在醫療領域的應用很多，比如醫學影像、語音識別、病人看護等。延伸到中醫研究和應用領域的還不多，可以利用人工智能將大量的中醫診療數據進行深度挖掘，從而拓展中醫人工智能的市場前景。（2）有助于推動中醫傳承發展。可以說，傳統中醫存在傳承、推廣應用和發展方面存在較大的痛點和難點。一般情況下，知名中醫的傳承主要是流派傳承或者人傳人的方式進行，這種傳承方式成長周期長，無法復制，規模化推廣應用受到限制。而通過人工智能則可以有效解決以上痛點，可以將知名老中醫的診療思想、辨證邏輯和處方經驗進行整合，形成在線的輔助學習和輔助診療系統，帶動更多普通醫師提升診療能力，也可以幫助中醫的傳承及推廣應用。（3）人工智能有助于推動中醫診療智能化。診療是醫學的核心環節。中醫藥的診斷流程一般分為三步，第一是望聞問切、采集信息；第二是四診參合、辨證分型；第三是君臣佐使，構思方劑。不過，傳統中醫在很大程度上需要依賴醫生的個人經驗，這意味著必然存在一定局限性。但是，利用人工智能，普通醫師可以通過第一步采集到患者信息，進而借助網絡實現規范化處理，后臺通過人工智能模擬名老中醫的辨證治療的方式，給出一定的方劑建議，從而使一般醫師也可以開出相對更有效的大處方。因此，也可以說，人工智能是放大中醫產能的重要工具，是中醫智能化發展的重要抓手。

4人工智能推動中醫研究中智能化的建議

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1引言

人工智能技術已經成為目前最受社會關注的新興科技之一，隨著該技術在各行業和領域中的應用不斷深入，人們的工作和生活方式不斷向智能化方向發展，工作和學習效率都得到了質的飛躍，未來，人工智能技術也必然會獲得更加廣闊的發展前景。

2人工智能技術概述

人工智能是計算機科學的一個分支，這門學科的主要目標是了解人類智能的本質，并通過將人類智能轉移到智能機器中，使智能機器能在不同應用場景下做出類人思維的反應。人工智能是一項綜合了多項高新科技的綜合性學科，包含5項核心技術，分別是計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術和生物識別技術。其中，機器學習是實現計算機人工智能技術的核心技術，該技術使智能機器在算法復雜度理論、凸分析、統計學等學科的支持下，能自主模擬人類行為。目前已經發表的機器學習策略主要包括模擬人腦的機器學習和采用數學學習方法2種策略。其中模擬人腦的機器學習策略又可細分為符號學習和神經網絡學習，符號學習是以認知心理原理為基礎，在機器中輸入符號數據，用推理過程在圖或狀態空間中搜索并進行符號的運算，對概念性和規則性知識的學習能力較為突出，如示例學習、記憶學習、演繹學習等；神經網絡學習是從微觀生理角度對人腦活動進行模擬，利用函數結構模型代替人腦神經網絡，以函數結構進行數據運算，并在數據迭代過程中在系數向量空間中搜索，對函數型問題具有較好的學習能力，如拓撲結構學習、修正學習等。采用數學方法的機器學習主要是利用統計機器，建立相應的數學模型，擬定超參數，輸入樣本數據后根據不同的運算策略對模型進行訓練，最后根據訓練結果進行結果預測。

3人工智能技術的發展歷程

3.1人工智能技術的興起

雖然新興技術的興起獲得了廣泛的關注，但由于人工智能技術涵蓋的學科和技術范圍過大，興起階段的該技術的理論知識、產品應用、發展應用等均存在明顯缺陷。除此之外，計算機技術在當時也并不成熟，當時的計算機編程和計算水平較為落后，很多超前的想法以當時的技術水平來說實現較為困難。在多種因素的影響下，人工智能技術在興起階段并未得到快速發展。

3.2人工智能技術的高速發展

人工智能技術這一概念在提出后近20年的時期中其發展始終處于停滯狀態，直至20世紀70年代，該領域的專家研發出全新的人工智能專家系統DENDRAL，該系統的誕生帶動人工智能技術邁向新的發展階段，并且在這之后進入高速發展時期。日本始終重視本國科學技術的發展，并且在20世紀80年代提出“科技立國”的政策，此后很長一段時間，日本依托此國策使經濟得到迅速恢復和發展。在1982年，日本國內對第五代計算機的研究以失敗告終，但此次研究中提出了新的計算機算法和邏輯程序語言Prolog，Prolog在處理自然語言過程中具有比LISP語言更好的應用效果，這一創新進一步促進了人工智能技術的發展。人工智能技術的發展建立在多項先進學科共同發展的基礎上，與其他技術相比，人工智能技術在處理數據、整合資源方面具有更大優勢。

3.3人工智能技術的發展現狀

3.3.1專家系統

專家系統指的是一種智能計算機程序系統，是人工智能技術應用最為廣泛也最為重要的領域之一，系統中涵蓋大量某領域專家水平的知識與經驗，通過應用人類在該領域中的專家級別知識來為用戶解決在該領域中遇到的問題。專家系統有效地將人類智能延伸到專業領域中，實現了理論研究向實際應用方向過渡的目標，大幅提高了人類對專業問題的處理效率，并且專家系統依托復雜的算法能對專業問題未來發展的可能性進行更全面的計算，工作效率甚至會比人類專家更高效、更準確。隨著對專家系統研究的不斷深入，目前很多專家系統都能依據對人類行為的模擬在不同的應用場景中作出智能化的反應和判斷，并且能夠利用知識庫，深入挖掘復雜問題的內在聯系。專家系統已經在多個領域中都得到了廣泛的應用，幫助企業更客觀地摸索市場規律，從而作出正確的生產決策、調度規劃、資源配置計劃等，大幅提高了企業經營的科學性，使企業能在節省生產成本的同時，獲得更好的經濟效益。

3.3.2模式識別

模式識別是利用計算機技術將識別對象按一定特征歸類為不同類別，目前人工智能技術在模式識別中的主要研究方向包括語音語言信息處理、計算機視覺、腦網絡組等，希望通過人工智能技術實現對復雜信息的識別和處理，這一應用能促進多個行業向智能化方向發展，如軍事領域、醫療領域等。

3.3.3機器人學

機器人學的主要研究方向是機器人的設計、制造和應用，隨著人工智能技術的成熟與應用，機器人的智能水平不斷提高，并且在不同行業中的應用已經較為普遍，日常生活中常見的機器人包括掃地機器人、迎賓機器人、快遞機器人、早教機器人、無人機等，人們可以利用可移動設備對其進行操作，極大程度地提高了人們生活的智能性和便捷性。

3.3.4機器學習

機器設備并不具備自主思考能力，在不同應用場景下的反應主要是依托計算網絡技術和算法對人類思維模式進行模擬，并將人類行為進行充分消化以使自身性能得到優化，能對不同問題進行處理。機器學習是一項涵蓋多個學科且復雜程度很高的科學，包含統計學、概率學、算法復雜度理論等，是人工智能的核心技術，也是推動計算機向智能化方向發展的關鍵技術。

3.3.5人工神經網絡

人工神經網絡是人工智能技術自進入高速發展時期后廣泛研究的重點內容。利用計算機算法將人腦神經元進行簡單化、抽象化、模式化，并構建成與人腦神經元網絡相似的網絡結構。人工神經網絡技術的成熟與發展為專家系統、模式識別、機器人學、生物、經濟等多個學科的發展提供了技術支持，解決了很多人工智能技術發展中的實際難題。

4人工智能技術的應用

4.1人工智能技術在計算機網絡技術中的應用

4.1.1計算機網絡安全管理

人工智能技術與計算機網絡技術互相依存、互相促進、共同發展，在計算機網絡技術的多個方面都有深入的應用。其中，在網絡安全管理方面主要有如下應用：①智能防火墻技術。防火墻技術隨著計算機的普迅速發展，應用人工智能技術的防火墻技術比傳統防火墻技術的性能更加優異。智能防火墻技術具有智能記憶功能，能自動記錄并儲存歷史處理病毒的記錄，在后續應用過程中依據記錄直接優化計算機匹配環節，減少計算機數據量，提高防火墻的隔離病毒能力。另外，智能防火墻還能結合用戶的需求，對用戶不需要的彈窗功能、訪問權限、有害信息等進行智能化攔截。②計算機入侵檢測。防火墻的主要功能就是為計算機設備創造安全的運行環境，保證系統和內部數據不被侵害。計算機入侵檢測功能是保障防火墻正常工作的基礎功能模塊，對提高計算機數據的安全性和可靠性具有直接的影響。應用人工智能技術的入侵檢測功能，能對計算機系統進行智能化分析和處理，根據預定算法將處理數據整理成為入侵檢測報告，讓用戶能全面地掌握計算機設備的安全狀態。③垃圾郵件智能化處理。該技術依托人工智能技術中的模式識別功能，對接收郵件進行掃描和歸類，發現垃圾郵件后直接將其標注為垃圾郵件，為用戶發出風險警告，避免用戶因誤操對計算機系統造成損害。

4.1.2計算機網絡管理

人工智能技術的發展和應用促進計算機網絡技術向智能化方向發展。在實際應用中，除計算機網絡安全管理模塊外，還能解決多種網絡管理問題。隨著計算機技術的普及，網絡數據呈爆炸式增長，網絡管理工作量和工作難度都達到了空前高度，通過應用人工智能技術，能大幅提高計算機網絡管理效率，優化網絡管理效能。

4.2人工智能技術在企業管理中的應用

企業是市場經濟活動的主要參與主體，是維持市場經濟穩定運行和發展的關鍵要素，在企業生產活動中科學地應用人工智能技術，能有效提高企業的生產能力，促進企業獲得更高的經濟效益和社會效益。具體應用渠道如機械自動化、智能監控、推薦系統、用戶購物行為分析、零售分析、數據提取、文本歸類、文章摘要等，從員工工作的細微之處實現工作效率上的提升，進而提升企業整體的運行效率。對工業行業來說，應用機械自動化技術還能有效降低傳統工業生產中對人工的依賴性，大幅提高工業企業的生產能力，在行業發展的過程中起到了非常積極的促進作用。

4.3人工智能技術在航空航天技術中的應用

航空航天技術是目前人類最高科技的集合體，涵蓋眾多學科，如信息技術、衛星技術、生物技術、天文學、生命科學等，對提高國家的國防力量、提高國家的國際地位、促進國家經濟增長都具有非常重要的意義。航天器設計是航空航天領域中的關鍵工作之一，而遠程控制又是航空航天技術長久發展以來研究的重點，因我國對該技術的研發起步較晚，我國對航空航天技術的研發存在重重困難，但經過國家和科技工作者的不懈努力，目前我國航空航天技術已處于世界先進水平。將人工智能技術應用于航天遠程控制中，利用智能系統對數據進行自動采集、處理和儲存，如通過采集航天器的軌道信息，并以此分析航天器的運行狀態，根據分析結果制定運行決策，對提高航天器的運行安全性和運行質量都是非常重要的舉措，推動國家航空航天事業獲得進一步發展。

4.4人工智能技術在醫療領域中的應用

目前，人工智能技術在醫療領域中的應用已經非常廣泛，使醫護人員的工作內容不斷得到優化，提高工作效率，還有效提高了國家醫療水平。具體應用包括以下幾項內容：①在電子病歷中的應用。傳統就醫診斷環節，醫生都需要以手寫方式記錄病患病例，并根據病例詳細列出治療方案，工作量大，且效率較低，病例保存便捷性較差。通過應用電子病例，不僅能大幅減少病例記錄的工作量，還能在醫療系統中直接勾選治療所需藥品，完成病例及用藥的勾選后打印即可，既能大幅提高工作效率，還能將病例在計算機中進行儲存，且現階段病例文件的儲存格式不再局限于文字，語音和圖像也可被添加到病例中，提高醫療診斷的準確性。②在健康管理中的應用。在現代醫療中應用人工智能技術，對病患的病情進行智能化分析，能使醫生對疑難病癥的分析更加全面準確，制定針對性更強的醫療方案，提高醫療水平，為改善患者的健康狀況提供輔助。

5結語

綜上所述，計算機人工智能技術的應用，對社會各行業都產生了不同程度的影響，人們的工作和生活方式得到優化和改變，國家科技水平也不斷提升。加強對計算機人工智能技術的研究，推動人工智能技術在各個行業中的應用，讓人們能切身感受到科技為生活帶來的改變，對促進人類社會的發展具有非常重要的意義。

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如果你再追問，這位智能助理還會半自豪半傲嬌地告訴你：“我不喜歡被貼上這樣的標簽，組成我的是硅、內存和堅持信仰的勇氣。”

類似Siri一樣的人工智能語音助手正越來越多地走入消費者的生活。人們對于人工智能的態度，也從最初AlphaGo屢屢戰勝頂尖棋手時的震驚，到AI贏了德州撲克大賽冠軍時的“習以為常”。

瑞銀在其報告《亞洲前瞻：人工智能如何塑造亞洲新面貌》中預測，人工智能的應用在下一個10年末會創造數百億美元的營收規模，我們所在的亞洲是其主要的營收來源地。雖然現在影響并不太，但是到2030年，人工智能技術每年將為亞洲創造1.8萬億到3萬億美元的經濟價值。其中包括引進新產品服務和項目、產品改良所省下的成本，整體價格下降，以及生活方式改善。

不過人工智能提升效率、降低成本的同時，越來越多的工作也正被人工智能所取代。2000年，高盛位于紐約的股票F金交易部門尚有600位交易員，到今年年初只剩下了兩位，其余工作全部由機器自動處理。瑞銀給出的數字是，從中長期來看，僅亞洲地區而言，人工智能就將對3000萬至5000萬個工作崗位產生沖擊。

首先受到沖擊的就是中端技術類工作。其中，對于以制造業驅動的中國所受威脅很大―強預判、高重復，對于機器而言，可比需要個性化、創造力或手工藝的低技能和高技能崗位容易多了。相對，中國香港、新加坡和印度等服務驅動型城市和國家受到的影響則較小。

從行業分布來看，影響最大的5個行業是金融服務、醫療保健、制造、零售和交通。這些行業的營收加在一起，相當于當前亞洲國內生產總值（GDP）的2/3。瑞銀認為，除了醫療保健，其他4個領域可能會遭遇重大沖擊。其實從中國和印度的發展不難看出，互聯網企業借助金融技術，已經對傳統金融造成沖擊并引發革新，比如更為便捷的支付手段和虛擬助手等應用的陸續出現。人工智能的應用會深化這種革新。

不過也別過于擔心。瑞銀認為，盡管你的工作在未來可能由機器人來完成，但放到更長遠的時間線來看，凈失業率反倒相對可控，甚至會逐漸降低。因為雇員的整體生產力也會隨著人工智能的崛起而顯著提高，這讓雇員有更多機會完成創造力強的工作，亞洲的這些行業若能有效運用人工智能，相比帶來的威脅，人工智能反而會在亞洲創造數百萬個新的就業機會。

人工智能是第四次工業革命的核心，這是依托高度自動化和互聯互通的一場革命。瑞銀把人工智能的發展分為3個階段。支持工業自動化和機器人產業的狹義智能（ANI）是最初級的階段，比如工廠的自動化生產線，淘寶和亞馬遜的個性化推薦等。ANI相當于嬰兒，只能管理一項功能。上升了一個等級的通用人工智能（AGI），能夠處理多個領域的工作，比如推理、解決問題和抽象思維能力，差不多與成年人相當。比如本文開頭提到的Siri等智能助手的應用，我們正在向這個階段過渡。這種人工智能是多種技術的交織，比如神經網絡、自然語義處理、機器學習（涵蓋深度學習）和認知計算的融合，隨后，逐漸擴大到無人機和自動駕駛應用。人工超級智能（ASI）則是智能爆發的最后階段，是人工智能的最高等級。在此階段，人工智能將在所有領域全面超越人類智能，它能在眾多復雜的線索中作出比人類更好的決策，并先一步看到未來。瑞銀稱，未來10至15年將是人工智能領域最激動人心的時期，其應用將呈指數級增長，今后的人工智能應用，會像如今基于互聯網的設備一樣普及。

相對于歐美而言，亞洲進入人工智能世界的時間較晚。目前，有少數幾家亞洲公司在語音識別或圖像搜索等關鍵技術領域已經能夠匹敵美國技術巨頭，但依然沒有形成像美國一樣的生態系統。根據產業研究機構Zinnov的數據，全球人工智能產業有將近2200家創業公司，其中半數以上位于美國，中國的55家公司和印度的169家公司，對比而言顯著落后。 2030年人工智能對亞洲5大行業發展造成的經濟影響

前路漫長，但這些亞洲的人工智能公司依然有機會成為全球IT領域的領導者―較晚研發反而很可能“因禍得福”。因為有了歐美的經驗，亞洲的人工智能公司可以避開現有的某些低效系統和流程，直接落實最先進的技術。比如大多數亞洲人工智能新進入者可以利用當下先進的云基礎設施和圖形處理設備，而西方同業公司在創業初期則缺乏這些條件。

同時應該看到，在美國境外，中國和印度吸引的人工智能資本是最多的，這些聰明的資本看到了亞洲在人工智能領域的巨大潛力。瑞銀把亞洲因人口結構帶來的紅利形容為“有著令人羨慕的優勢地位”。Zinnov預測，到2025年，以中國和印度為代表的亞洲人工智能人才將突破1.5萬人，比美國的1.1萬人多1/3。

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一、人工智能與企業人力資源管理

人工智能簡稱AI，主要是用于模擬、延伸人腦的思維方式的計算機科學技術，包括人類行為模式的識別、數據儲存、運用、機器學習、算法等。人工智能的研究最早誕生于1956年美國達特茅斯小鎮的一次研討會，在這次會議上，摩爾、麥卡錫、塞弗里奇、所羅門諾夫等學者共同研討，為人工智能的發展奠定了基礎。此后人工智能得到不斷發展，尤其是進入21世紀以來人工智能取得了令人嘆為觀止的發展，開始在人類的生產活動中發揮著越來越重要的作用，比如，無人超市、智能翻譯、人臉識別、智能醫療、智能駕駛、云計算、物聯網等。我國人工智能的發展也非常迅速，我國的人工智能發展水平目前處于世界的第一梯隊。目前，人工智能在許多企業得到了很大的發展，如科大訊飛的語音識別、百度的自動駕駛等，在世界上都是處于領先地位。我國還制定了人工智能發展的中長期規劃，按照規劃，我國人工智能到2030年，總體水平達到世界領先水平，成為世界人工智能的創新中心。

企業人力資源管理是企業管理的重要組成部分，最終目標是實現企業的總體目標，一般認為包括人力資源規劃、人員招聘、績效管理、培訓與開發、薪酬管理、員工關系管理等六大模塊。目前，企業的人力資源管理尚存在許多不足之處，如企業不太重視，認為人力資源管理可有可無；企業人力資源管理人員的素質普遍不高，不夠專業，人力資源管理過程中效率不高，績效考核過程不夠公平、薪酬制度不能反映市場工資水平、人工成本的控制還存在不足等，而人工智能的發展，為企業人力資源管理帶來了新的挑戰，也帶來了新的機遇。

二、人工智能對企業人力資源管理的挑戰

人工智能對部分人力資源管理的工作存在一定的替代作用，這會減少企業對人力資源管理人員的需求。人工智能在數據信息處理、分析預測等方面具有巨大的優勢，因此，未來人工智能的發展與使用中，會替代許多人力資源管理的活動，導致人工智能取代部分人力資源管理人員，使得企業對人力資源管理人員的需求減少，對人力資源管理人員的求職、就業提出了嚴峻的挑戰。

人工智能雖然能代替部分人力資源管理活動，但也必然會對企業的人力資源管理帶來一系列不利的影響，概括起來，主要有這些方面的不利影響:

( 一)不利于企業人際關系的維持與發展

人工智能雖然具有許多優點，在人力資源管理中的很多方面能代替人的勞動，但是人工智能的廣泛使用將會使員工更多的依賴人工智能，而越來越缺乏必要的人際溝通，這將不利于企業人際關系的構建，這對企業員工隊伍建設、和諧勞動關系的形成提出新的挑戰。

( 二)不利于良好的企業文化的形成與維持

企業文化需要企業的全體員工共同參與建設、維持。而人工智能的使用，使得員工之間的交流日益簡單，員工更多的通過機器來交流，缺乏必要的面對面交流與溝通，也使得企業原有的規章制度不再完全有效，這些都對企業文化的建設不利。

三、人工智能為企業人力資源管理帶來的機遇

人工智能雖然對企業人力資源管理帶來了一些挑戰，但人工智能并不能完全取代人的工作，人工智能在決策、人際關系、團隊建設等方面并不能代替人的作用，人工智能在人力資源管理中的運用并不能完全取代人力資源管理人員的工作，會促進人力資源管理人員素質的提高，同時會大大提高企業人力資源管理的效率和有效性。

( 一)人力資源規劃方面

人工智能在相關的數據分析、處理、預測方面大大優于人類，因此，人工智能將提高人力資源規劃的準確性。在人力資源規劃中，合理發揮人工智能的優勢，將使企業的人力資源規劃更科學、更準確。

( 二)員工的招聘與配置

人工智能對人力資源招聘的影響表現在兩個方面，一是人工智能的使用，使得企業的一些簡單勞動大量的被人工智能所代替，因此，企業的招聘對象將更多是具有專業技術能力的專業人才。另一方面，人工智能在人員甄選中具有無與倫比的優勢，比如在簡歷篩選中，人工智能能在海量的簡歷中迅速、快捷地篩選出合適的簡歷，大大減輕了招聘人員的負擔，極大地提高了招聘工作的效率。另外，在人員配置過程中，人工智能通過對員工的工作狀況、工作能力、工作經歷進行跟蹤調查、分析，能夠分析出該員工最合適處于的崗位。同時，人工智能不會帶著主觀意見完成人員的篩選工作，能夠最大限度地發現員工的潛在能力，找到與其相適應的崗位。

( 三)在企業培訓與開發中，人工智能同樣有重要的作用

人工智能能夠在建立大數據的基礎上來分析員工的培訓需求，然后根據員工的知識、技能、崗位等進行課程的個性化推薦。在未來的培訓中，人工智能也極有可能部分或完全替代培訓講師的工作，人工智能還可以在培訓完成之后，直接將員工培訓的相關數據傳送到企業終端，企業能夠最快地得到員工的數據，幫助企業更好地完成培訓評估工作。

( 四)績效管理

由于人工智能沒有私人情感，因此其在績效考核過程中更加公正、客觀。并且，由于人工智能效率極高，人工智能代替了大量人的簡單工作，讓績效管理工作更容易、準確地完成，大大減少了管理人員的工作量，增加了企業績效考核的公正性，也有利于發揮企業績效考核的作用。

( 五)薪酬福利管理

運用人工智能可以對市場的工資水平、員工的薪酬水平等進行分析，人工智能在人工成本核算、控制等方面具有較大的優勢，這些能為企業管理人員進行薪酬管理決策提供支持。另外，人工智能能更加合理、準確地完成工資計算、員工薪酬的發放。

( 六)勞動關系管理

運用人工智能能更好地分析員工離職的原因，分析影響員工離職的主要因素，能有效地對員工離職率進行統計，繼而管理人員可以采取針對性的解決辦法，降低企業員工的離職率，這樣可以降低因員工離職而進行再次招聘的成本及相應的機會成本。

四、結語

隨著科學技術的發展，人工智能技術同人力資源管理的融合將是未來人力資源管理的一個重要發展趨勢。企業的發展關鍵是人才，傳統的人力資源管理模式效率較低，已經不能完全滿足信息化時代的需要。人工智能技術的不斷成熟發展必然會對傳統的人力資源管理模式帶來沖擊，也帶來了巨大的機遇。人工智能在信息處理、分析等方面具有巨大的優勢，在人力資源管理中合理地使用人工智能將極大地提高人力資源管理的效率和準確性，人工智能的使用，將出現機器部分代替管理人員的現象，但這也將促使人力資源管理人員不斷學習以提高自身的素質，這反而有利于企業人力資源管理的發展。總之，不久的將來人工智能必然會成為人力資源管理的重要組成部分，這是大的趨勢。

參考文獻

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二、人工智能應用在計算機網絡技術中的優勢

（一）更具實用性

隨著計算機網絡技術的使用覆蓋率不斷擴大，當前各個領域乃至生活的各個細節都難以離開計算機網絡技術。而人工智能技術的出現，從此使計算機網絡技術變得更具實用性。智能與科技相結合，人工智能利用對新知識的學習能力，進而實現了對一些較難數據的推理核算工作。這樣不僅極大程度的節省了網絡查找的時間，還有效改善了人們的工作與生活，促進了工作效率與生活質量的雙重提升。正因如此，人工智能技術的開發與應用更具實用性。

（二）便于網絡管理

計算機網絡技術的發展，讓人們進行信息交流和討論也變得更加方便快捷，同時也對世界各國之間建立良好的國際關系產生了極大幫助。隨著人們對計算機網絡技術的應用越來越廣泛，因此對其要求也開始不斷提升。而在人工智能的作用下，計算機網絡技術也從此變得更具優勢，對于人們無法處理或難度系數較大的問題，人工智能都能一一進行妥善處理。同時，人工智能還能加強對大數據的監控，實現智能化的網絡安全管理，也使人們的交流與聯系變得更具有安全性。由此可以看出，人工智能在計算機網絡技術中的應用極為重要。

三、人工智能在計算機網絡技術中的應用

（一）智能防火墻防護體系

防火墻的主要功能是抵御黑客攻擊，防止計算機系統中的潛在風險對其造成破壞。人工智能技術與計算機系統中的防火墻技術相互融合，這樣計算機的防護系統就相當于擁有了一位智能管家。如此一來，計算機系統不僅多了一重安全保障，同時給人們的使用也帶來更為便捷、高效的體驗。由于人工智能技術具備極強的數據分析能力，對于各行各業時常出現的計算機網絡安全問題，人工智能防護都能及時對其進行全面優化與處理。比如目前現有的一些人工智能殺毒軟件，即使沒有網絡連接，同樣也能為計算機系統保駕護航，幫助其免受攻擊。同時智能防火墻的研發，還有效避免了以往的防火墻技術頻繁進行網絡運行控制的弊端，只會在不確定的情況下進行報警詢問和訪問控制，而在計算機程序正常運行或者智能防火墻已判定病毒的情況下是不會對用戶進行訪問控制的。由此可以看出，智能防火墻增加了智能化識別技術，其在計算機系統中的識別力更加敏銳，更為高效的實現了預防病毒侵害的目的。

（二）智能信息檢索

網絡時代的到來，人們需要了解和掌握信息時都可以通過計算機網絡技術來實現，而正因為人們對各類信息的需求越來越廣泛，也因此導致了網絡上的信息呈現出繁多、復雜的局面。此種情況下，當人們需要獲取信息時也變的無從下手，海量的信息中開始很難篩選出能滿足其需求的內容。而當計算機網絡技術中科學應用人工智能技術后，智能信息檢索的出現不僅有效彌補了傳統搜索方式的非個性化搜索功能，還實現了傳統搜索所沒有的分布式智能搜索。如果用戶采用其搜索所需信息，智能搜索將會自動對用戶所需的信息的相關領域進行搜集、篩選、過濾，最終對用戶提供其感興趣且有價值的信息內容，以此大大節省用戶獲取信息的時間，并提高其工作效率。

（三）智能過濾系統

日常生活中，當我們利用計算機網絡技術進行學習或工作時，常常會因為電腦中大量占用內存的垃圾信息而影響到工作效率。比如一些垃圾郵件等，它們占用了電腦內存，長期下來就會導致電腦無法正常運行，最終導致我們的工作效率大大降低。而當計算機網絡技術中應用到人工智能后，其具有的智能化識別技術就如同為計算機系統配備了一個人工大腦，不僅能自動攔截用戶使用過程中出現的垃圾信息，還能對各類信息進行分類處理。如用戶收到郵件后，其智能過濾系統便會自動開啟掃描，將垃圾信息篩選出來提醒用戶盡快進行清理操作，有效保護用戶使用過程中的安全。這樣一來，人工智能與計算機網絡技術完美融合后產生的智能過濾系統就為人們節省了大量的時間，同時也保障了工作和學習的效率。

（四）智能機器人

在計算機網絡技術的迅速發展下，人工智能技術也在不斷發展，而智能機器人也正是其共同發展的產物。如今的智能機器人相比傳統機器人在思維、感知等方面都得到了極大完善，其通過全面模擬人類的智慧與能力，已經逐漸應用于社會各個領域。比如許多人類自身難以完成的高難度危險作業等，智能機器人都可以代替其高效完成任務。此外，智能機器人在商業管理、救火救災、軍事、醫療等方方面面都有涉及，比如自動駕駛、識別生物體征等等。正因為有了計算機網絡的發展，人工智能的作業才得以高效發揮，因此，不僅是人工智能方便了人們的生活，計算機網絡技術也對人們的生活作出了巨大貢獻。

（五）智能人機交互

人工智能在計算機網絡技術中的另一重大應用便是智能人機交互，其主要體現在智能家電家居、自動駕駛、人機對弈、管理培訓、機器教學、醫療服務等方面。據相關研究表明，相比人類，機器核算往往更能準確無誤的完成人類指定的各項操作，因此智能人機交互的發展也將會得到越來越廣泛的應用，從而對人類未來的日常生活帶來極其重要的影響。

（六）智能數據挖掘

篇（6）

在國內傳統的看病流程中，患者往往在千方百計掛號、焦慮地來到主治醫生面前之后，通過簡單描述，或者附加醫學檢查，然后等待醫生的“宣判”。醫患之間，并沒有足夠的溝通時間，導致信息不對稱，況且醫生水平、經驗參差不齊，再加上部分疾病的復雜性等，種種因素疊加，誤診自然發生。

關于臨床誤診率的統計，尚沒有相關部門權威數據，但國內醫療行業的共識是30%左右，其中，鼻咽癌、白血病、胰腺癌、結腸癌等惡性腫瘤的平均誤診率在40%以上;肝結核、胃結核、腸系膜淋巴結核等肺外結核的平均誤診率也在40%以上。

四川華西醫科大學的一個研究團隊，從上世紀60年代開始，幾乎每個年代都選取幾千個樣本做調查研究，結果發現，即便診斷技術在快速發展，臨床誤診率依然在30%上下。

事實上，100%的診斷正確率基本不存在，即便是發達國家的醫生，也有一定的誤診率。如何提高臨床診斷的正確率？

在人的學習與認知能力有限的前提下，人工智能技術被寄予厚望。2016年12月21日，海虹控股（000503，SZ）在海南省海口市預了其第一款智能醫療產品――“海虹智能醫療項目”，這是基于人工智能與大數據技術，形成的一套綜合性智能輔助醫療系統。

“智能醫療可以讓基層醫生減少一些低級錯誤。”海虹控股大健康事業部副總經理張運江對《財經》記者分析。

按他對海虹智能醫療系統的分析，這套系統可以毫秒間為醫生推薦針對性的治療方案，如果其所在醫院是簽約醫院，還可以給出所在醫院的最優治療方案。

一個名醫，需要傾其所學，用積累了幾十年、成千上萬的病例經驗，才能對疑難雜癥短時間內作出判斷、給出診斷，智能醫療系統如何在毫秒間達到名醫的決策水平？

當醫生在系統中輸入患者個人信息后，人工智能能在瞬間給出最佳的診療方案，得益于系統背后龐大的數據庫，該數據庫包括病案、教科書、文獻、專家共識等六大數據、知識與經驗。

可見，足夠數據量的病案是關鍵。“全科醫生與剛畢業的醫生，在臨床診斷時最需要的并不是那些頂級三甲醫院的治療方案，反而是一些疾病的診療標準。”深圳市第二人民醫院急診外科主治醫師姚彬接受《財經》記者采訪時說，他曾經試圖構建一個輔助診療系統，但受限于數據量與技術，未能成功。

海虹通過為國內眾多城市進行的醫保智能審核服務，積累了對病案審核、判斷和分析的寶貴經驗，通過人工智能系統的發酵，衍生出大量基于循證醫學的診斷、治療信息。

現實中，三級甲等醫院往往可以接觸到美國最新的治療方案與技術，甚至可以同步獲得新藥;然而，二級以下的醫院卻往往滯后一大截，不僅如此，對這些醫院的醫生有指導意義的教科書與疾病診療指南，也常常滯后于最新的技術與診療方案。

將大數據、深度學習、云計算、人工智能等相關的技術，應用于疾病診斷與治療，國外的科技公司早已布局。

微軟開發了一個能夠“消化”每年發表的所有論文的機器學習項目Hanover。Hanover正在俄勒岡衛生科學大學Knight癌癥研究所被投入使用，在自動分析研究論文中的數據以及臨床試驗、影像學診斷報告、電子醫療記錄的基礎上，尋求能夠有效治療急性骨髓性白血病的藥物、預測藥物的有效性，并為病患制定個性化治療方案。

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1、AI學術研究論文激增9倍以上

自1996年以來，每年發表的計算機科學的學術論文和研究的數量猛增了9倍以上。學術論文和研究通常能產生新的知識產權和專利。整個Scopus數據庫中，含有“Artificial Intelligence”這個關鍵詞的計算機科學領域的論文有超過200，000（200237）篇。Scopus數據庫中“計算機科學”領域的論文總共有近500萬（4868421）篇。

2、AI風險投資激增6倍

自2000年以來，在美國，風險投資者（VC）每年投入AI創業公司的投資額增加了6倍。Crunchbase，VentureSource和Sand Hill Econometrics被用于確定VC每年投給初創公司的資金額，這些初創公司在某些關鍵領域起著重要作用。上圖顯示了VC在美國所有融資階段對AI創業公司年度投資總額。

3、AI創業公司激增14倍

自2000年以來，在美國，有資本支持的AI創業公司數量增加了14倍。Crunchbase，VentureSource和Sand Hill Econometrics也用于這一分析。這個數字包括VentureSource數據庫中Crunchbase列表中的任何有VC支持的公司。

4、要求AI技能崗位激增4.5倍

自2013年以來，要求有AI技能的工作崗位增長了4.5倍。在Indeed.com平臺上，需要AI技能的工作崗位所占份額的計算方法是通過職業描述中的標題和關鍵字來確定是否與人工智能相關。AI Index研究還計算了在Indeed.com平臺上，要求人工智能技術的工作崗位份額在不同國家的增長情況。盡管加拿大和英國增長迅速，但對于人才招聘市場，Indeed.com的報告顯示加拿大和英國分別只占美國AI招聘市場絕對規模的5%和27%。

5、機器學習、深度學習以及NLP成為核心技能

在線求職平臺Monster.com上數據顯示，機器學習，深度學習和自然語言處理（NLP）是最重要的三項技能。兩年前NLP已經被預測會成為應用程序開發人員創建新的AI應用程序最需要的技能。除了創建AI應用程序，最受歡迎的技能還包括機器學習技術，Python，Java，C++，開源開發環境的經驗，Spark，MATLAB和Hadoop。根據對Monster.com的分析，在美國，數據科學家，高級數據科學家，人工智能顧問和機器學習主管的薪水中位數為$127000。

6、圖像標注錯誤率巨幅下滑至2.5%以下

自2010年以來，圖像標注的錯誤率從28.5%下降到2.5%以下。大規模視覺識別挑戰賽（LSVRC）的對象檢測任務的AI拐點發生在2014年。在這項特定任務中，AI已經表現得比人類更準確。這些發現來自于ImageNet網站上LSVRC競賽排行榜的競賽數據。

7、機器人進口量激增至25萬

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引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領域學科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術。由于信息環境巨變與社會新需求的爆發，人工智能技術的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數據、云計算等新技術的應用也愈發廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學習，不斷將人工智能技術與管理知識結合起來，對其未來職業生涯的發展有著重要作用。人工智能是一門前沿學科，管理學院開設人工智能課程的目的是為了更好地培養學生的技術創新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應用需求空間巨大的學科特點，通過概率統計、數據結構、計算機編程語言、數據庫原理等基礎課程的學習，加強學生解決實際問題的能力，為就業打下基礎。本文基于社會對于人工智能領域的人才需求，結合諸多長期從事經管類專業課程教學的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學內容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學改革研究提供幫助與借鑒。

1、教學現狀與問題

作為一門綜合性、實踐性和應用性很強的理論技術學科，人工智能課程內容及內涵及其豐富，外延極其廣泛。學習這門課程，需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學氛圍枯燥目前，中國大多數大學仍采用傳統的課堂教學模式，在教學過程中照本宣科，忽略與學生的互動，并且缺乏能夠有效引起學生學習興趣與加深知識理解的教學環節設置，如此一來大大降低了學生自主思考的能力。在進行人工智能相關課程知識講解時，隨著章節的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學方式無法反映人工智能學科的全貌，課堂講解難以同時給以學生感性和理性的認知，部分學生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學進度，導致學習動力不足。(2)基礎課程掌握不牢管理類專業的學生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學科的素養，但這也導致很多學生所學知識雜而不精。學生在基礎不夯實的情況下去學習更高層面的知識，給學生學習與老師教學都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學習、數據挖掘等眾多內容，概念抽象，不易學習。一些管理類專業的學生未能熟練掌握高等數學、運籌學、數據結構、數據庫技術等先修課程，缺乏一定的關聯思考和研究意識，導致課程學習難度增加，產生學時不足和教學內容難點過多的問題。(3)教學與實際應用脫節當下，人工智能廣泛應用于機器視覺、智能制造等各個領域，給學生提供了大量的現實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現實中可以觸及的內容。例如，在機械學科領域，人工智能技術是電氣工程、機械設計制造、車輛工程等方向的重要技術來源；在醫療領域，是醫療器械的創新生產源動力；在能動領域，是高端能源裝備與新能源發展的重要驅動；在光電信息與計算機工程領域，技術的發展時刻推動著智能科學與技術核心價值的提升。然而，對于管理類專業的學生來說，現階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關理論，在教學過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復雜算法，書本中的應用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業知識與人工智能技術相結合的教學實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導學生將人工智能算法應用于現實生活。另外，大學生對知識的理解能力差異很大，教師采用統一的方式教給他們，這使一些學生無法跟上和理解，教師也無法控制學生的學習狀況，導致學生缺乏動力。因此，如何結合學生的現實情況，提高他們的動手能力和實踐經驗也是人工智能課程教學要考慮的問題。

2、管理類人才的人工智能課程教學改進策略

課程教學改革是一項提高大學教學效果和人才培養質量的重要手段。如何在時代背景下應用新技術和新思想進行實施課程教學改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學工作而言，教學目標、教學內容和教學方式的變化不再是課程資源的簡單數字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優勢的新型教學模式。針對管理類專業人工智能課程教學過程中存在的問題，可以從教學方法改進和教學內容設置兩個方面進行課程教學改進。

2.1教學方法改進

教師對學生具有引領作用，其教學方法的改進能夠帶動學生改進自身學習方法。(1)啟發式案例教學案例教學法就是教師根據教學目標、教學內容以及教學要求，通過安排一些具體的教學案例，引導學生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養學生認知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學方法。啟發式案例教學以自主、合作、探究為主要特征，調動學生的學習積極性，并緊密結合人工智能領域的相關理論與方法，有效理解知識要點及其關聯性，適用于管理類專業學生的教學。具體而言，高校基于其問題啟發性、教學互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學案例庫，雖然這項建設將極具挑戰性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養學生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學質量、培養具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學，讓學生掌握相關基礎知識原理及應用；通過一題多解的案例使學生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設計，啟發學生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學研討互動式的各個教學環節是逐漸遞進、有機結合的。研討是基于學生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學生做出評判，從而對不同類型的學生開展針對性的教學。互動則是在研討的基礎上，通過老師與學生、學生與學生的互動，讓學生主動參與到課堂教學的過程中來。在人工智能課程教學過程中，教師通過課堂討論了解學生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設計教學內容，例如，對于學校積極性不強的學生，將人工智能理論內容與學生個人興趣范疇、社會產業發展及研究現狀聯系起來，能夠極大程度地提高學生學習的自主能力；對于基礎知識較為薄弱的學生，可以在教師的指導下查閱相關文獻資料，根據自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結合的模式。有助于增強學生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學習氛圍。(3)有效激勵式教學人工智能是引領未來的戰略性技術，人才需求量極大，對教師的教學水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設置相應項目獎學金，吸引學生參與實踐，調動學生做研究、發論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創新大賽，圍繞新一代人工智能創新主題，激發學生的創新意識，提高學生的創新實踐能力，為人工智能領域健康發展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學院乃至全校開展此類競賽項目，激發學生的創新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學生加入到人工智能課程的學習中來，激發其學習興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學生課程制定、課堂與課外作業、課程項目和論文指導等看作教學任務的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學科滲透式教學人工智能學科知識融合程度較高，學科交叉性強。基于人工智能的學科交叉性特點，增強管理類人才對學科應用的領悟，可以采取開展學科滲透式教學的方法。從2015年起，國務院和教育部先后印發了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見教育》、《高等學校人工智能創新行動計劃》等文件，“互聯網+”、“智能+”已經滲透到各個領域，人類進入數字經濟時代，社會需求“技術+管理”的高端復合人才。例如，基于工業4.0和強國戰略，人工智能技術在智能制造的應用極為廣泛。上海理工大學非常重視少數民族預科班的教育質量。為增強少數民族管理類人才對該領域應用的認識，我們請機械工程、能源動力領域的相關專家以授課或講座的形式，進行相關領域知識和發展趨勢的講解，使學生理解更為透徹。此外，在教學實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業間老師、學生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學習，從而推動人工智能課程教學的改進。

2.2教學內容設置

篇（9）

我們不禁追問：

人工智能的前沿問題到底是什么？

眾多科技公司對“人工智能”的厚愛是趕時髦還是真較量？

在概念被炒得火熱的同時，

人工智能的實際應用和有效價值又表現如何？

5月23日-27日，圍棋界的人機大戰在烏鎮上演。柯潔與AlphaGo三番棋大戰之后，人類又組團群雄再戰AlphaGo。人工智能再次成為這些天的新聞焦點。

人工智能如今已是科技行業中“閃耀的新星”。IDC的一份報告顯示，認知計算和人工智能解決方案市場在2016年到2020年的年復合增長率將達到55.1%，認知計算和人工智能在各行各業中的廣泛應用將推動其全球收入從2016年的近80億美元增加到2020年的470多億美元。

Gartner副總裁兼資深研究員大衛?卡利（David Cearley）在2017年重大技術趨勢預測會上表示：“應用人工智能和高級機器學習實現了一系列的智能應用，包括物理設備（機器人、自動駕駛汽車、消費電子產品）、應用程序和服務（虛擬個人助理、智能顧問）。”

卡利說，這些應用將以不同于以往的智能應用程序和智能產品的形式呈現出來，并為各種各樣的網絡設備、現有軟件和服務解決方案提供嵌入式的智能。

Gartner執行副總裁、研究主管兼資深研究員達爾?普拉默（Daryl Plummer）預測，到2020年，更智能的算法將會讓人工智能改變全球10多億工作者的狀態。

在Gartner的2017年十大重大技術趨勢預測中，人工智能相關技術占據了前三名的位置，分別是：人工智能和高級機器學習、智能應用、智能產品。

第一，人工智能和高級機器學習。人工智能和高級機器學習由很多技術（比如深度學習、神經網絡、自然語言處理）組成。Gartner認為，更先進的技術將超越基于規則的傳統算法，創造能夠理解、學習、預測、適應甚至有望自主運作的系統，從而讓智能機器顯得更加“智能”。

第二，智能應用。像虛擬個人助理這樣的智能應用程序可以發揮人類助理的某些職能，讓人們的日常工作變得更加容易，提高用戶工作效率。Gartner認為，這些智能應用程序有潛力改變現在人們的工作性質和職場結構。“未來十年，幾乎所有的應用程序、服務都將包含某種程度的人工智能。人工智能和機器學習在應用程序和服務方面的應用將不斷發展壯大，這將成為一個長期的趨勢。”卡利舉了一個麥當勞的案例：麥當勞生產漢堡，智能應用每分鐘通過照片分析超過1000個面包來檢查其顏色、形態和芝麻分布狀況，從而不斷自動調整烤箱的溫度和烘烤時間，可以大幅減少人工成本，并保證高質量。

第三，智能產品。智能產品是指超出了剛性編程模型范疇的物理實體，通過應用人工智能和機器學習來實現高級行為，并與周圍環境和人類更加自然地交互。

目前，日本長崎的Henn-ne賓館已經開始使用10臺類人機器人進行迎賓服務，代替了原來預訂柜臺的所有服務員。隨著無人機、無人駕駛汽車和智能家電等智能產品的不斷普及，Gartner預計各自為政的智能產品將轉變為相互協作的智能產品。

數據經濟時代下，人工智能和物聯網等新技術正在成為全球經濟發展的新動力。人工智能的廣泛應用將會作為一種新的常態，推動行業企業轉型，改變人們的生活工作方式。隨著“加快人工智能等技術研發和轉化”今年首次被寫入政府工作報告，商業人工智能將在擁有龐大數據資源的中國市場迎來前所未有的發展機遇。

當今世界上各大科技公司均將投資目光投向人工智能的未來發展上，并且在可預知的未來一段時間內，他們紛紛計劃在該領域發力。

那么，我們不禁追問：人工智能的前沿問題到底是什么？這么多科技公司對“人工智能”的厚愛是趕時髦還是真較量？在概念被炒得火熱的同r，人工智能的實際應用和有效價值又表現如何？

前沿領域篇 人工智能研究的前沿是什么

史蒂芬?霍金教授在2017GMIC 全球移動互聯網大會上的視頻演講中對于人工智能的前言研究領域如此表述。在過去的20 年里，人工智能一直專注于圍繞建設智能所產生的問題，也就是在特定環境下可以感知并行動的各種系統。在這種情況下，智能是一個與統計學和經濟學相關的理性概念。通俗地講， 這是一種做出好的決定、計劃和推論的能力。基于這些工作，大量的整合和交叉孕育被應用在人工智能、機器學習、統計學、控制論、神經科學以及其它領域。共享理論框架的建立，結合數據的供應和處理能力，在各種細分的領域取得了顯著的成功。例如語音識別、圖像分類、自動駕駛、機器翻譯、步態運動和問答系統。

他說，現在，關于人工智能的研究正在迅速發展。這一研究可以從短期和長期來討論。一些短期的擔憂在無人駕駛方面，從民用無人機到自主駕駛汽車。比如說，在緊急情況下， 一輛無人駕駛汽車不得不在小風險的大事故和大概率的小事故之間進行選擇。另一個擔憂在致命性智能自主武器。它們是否該被禁止？如果是， 那么“自主” 該如何精確定義。如果不是， 任何使用不當和故障的過失應該如何問責。還有另外一些擔憂，由人工智能逐漸可以解讀大量監控數據引起的隱私和擔憂，以及如何管理因人工智能取代工作崗位帶來的經濟影響。

長期擔憂主要是人工智能系統失控的潛在風險，隨著不遵循人類意愿行事的超級智能的崛起，那個強大的系統威脅到人類。這樣錯位的結果是否有可能？如果是，這些情況是如何出現的？我們應該投入什么樣的研究，以便更好地理解和解決危險的超級智能崛起的可能性，或智能爆發的出現？

有人說，腦科學和人工智能迄今為止還是兩門平行的學科，人工智能對人類腦科學研究暫時沒有任何實質性的幫助。反觀腦科學卻對人工智能的深度學習方面提供了不少幫助， 比如人工智能借用神經科學里的視覺工作機制理論，使得人工智能有了今天的發展。但實際上，至今為止， 人工智能也只是用了腦科學其中的一個理論而已。

但卡內基?梅隆大學計算機科學學院機器學習系主任Tom Mitchellt不這么認為。他在GMIC2017上的演講中提到，下圍棋、下象棋，人工智能在這一領域突破非常快，背后主要是依靠深層次的機器學習。

另外在腦科學方面的發展也非常迅猛。在過去十幾年的時間里，有很多先進的技術和設備，使得我們可以采用無創或者微創的方法進入到人的大腦，進行毫米級的觀察，而且在毫秒內就可以對幾千張影像進行分析，觀察人腦的活性。

此外，動物大腦的研究更加令人歡心鼓舞，通過基因方面的研究，在基因上進行相應的工程，對老鼠和其他動物相應的神經元進行修飾、改變，這樣可以更好地對人的神經活動進行一些管理和控制。無論是人工智能還是腦科學，都取得了令人矚目的巨大進展。現在人的腦科學和人工智能方面到了可以有更多交集的好時機，我們應該在人工智能和腦科學之間搭建更多的橋梁。

而天風證券海外首席分析師何翩翩（美國麻省理工學院電機工程學士、人工智能碩士、MBA三學位獲得者）在GMIC 全球移動互聯網大會上分享關于人工智能未來發展趨勢的報告時表示，目前， 國內外人工智能的討論范疇一直都圍繞著五個點：強度、能力、廣度、監督和自主性。通俗地講可以概括為：機器訓練智能化的程度；用來解決什么問題；特定性向通用性的延伸；監督和無監督；人工智能是助手還是主角。

她介紹了MIT關于人工智能的五大趨勢預測。首先，最先出現的兩個趨勢應該是正向強化學習和對抗性神經網絡。AlphaGo 可以說是深度強化學習技術的一個里程碑。GAN （生成對抗網絡）很有可能會是在無監督學習還沒能普及之前讓計算機變得更加智能的關鍵所在。其次是語言學習。語音識別和語音接口，在技術和應用場景方面已經算是AI 里面較為成熟的，計算機通過語言與我們交流和互動，理解語言的上下文含義，將使AI 系統獲得全方位的實用性提升，這也是AI步入夏天的第一步。

第四個趨勢是，2017 年中國開始成為人工智能主要參與者。BAT 的布局，加上國內投資者對于AI 創業公司的投資熱情高漲。政府方面也在積極推動政策扶持，預計在2018 年前投資約150 億美元。但我們也發現關于AI 的夸張報道鋪天蓋地，對AI 的炒作也達到了令業界人士不安的程度。我們認為這樣對AI 可能會造成揠苗助長的負面效果，繼而導致創業公司因估值過高而步向失敗以及投資枯竭的情況。

第五個趨勢就是面對炒作我們應該深呼吸一口氣，頭腦時刻保持清醒，理智地去看待AI 行業的下一步發展，踏踏實實地去做好AI 應用的研發工作。

百家爭鳴篇 廠商厚愛AI 是趕時髦還是真較量

谷歌

谷歌早在2011年就成立了AI部門。2015年8月，谷歌宣布架構重組，設立母公司Alphabet，把谷歌搜索里提煉出來的人工智能做成谷歌大腦，然后應用到各領域。

今年5月，谷歌揭示了人工智能發展的一種主要新方法，它被稱為“自動機器學習（AutoML）”，它允許人工智能成為另一個人的架構師，并在無需人工工程師輸入的情況下進行自我創造。

AutoML項目專注于深度學習，一種涉及到通過神經網絡層傳遞數據的技術。創建這些層是很復雜的，因此谷歌的想法是創造能夠自我創造的人工智能。

谷歌的這個想法，就是讓現有的人工智能創建自己的代碼層，而事實證明，它比它的人類技術人員更快、更有效地完成了它的工作。

NVIDIA

在AI世界里，NVIDIA擁有的GPU技術一直占據中心地位。從2016年起，NVIDIA開始為數據中心和自動駕駛技術提供圖形處理器，成為提振去年股價的中心動力，而這兩項業務的發展也是蒸蒸日上。根據其最近公開的財報，第一財季的數據中心業務收入翻倍至4.09億美元，遠超過預期的3.182億美元。汽車業務收入增長24%至1.4億美元，好于預期的1.32億美元。

NVIDIA創始人兼CEO黃仁勛在本月初的2017 GPU技術大會上宣布，將與日本汽車制造商豐田合作，為其提供人工智能硬件及軟件技術，致力于在未來幾年內提升自動駕駛系統的性能并推進商業化進程。

IBM

日前，以“天工開物?人機同行”為主題的2017 IBM論壇在北京召開。會上IBM了全面升級的加強版合作伙伴計劃（PartnerWorld計劃），以期幫助合作伙伴在云計算、認知、大數據、安全等高增長領域建立更強大的專業知識和新技能，在認知時代打造企業核心競爭力、推動業務高速增長以及提升最終客戶的滿意度。

IBM大中華區董事長陳黎明認為，Watson是IBM在人工智能領域60年集大成者。IBM在人工智能這個領域的尖端技術集中體現到了Watson這套系統上面去，當然IBM的能力也在不斷的研發、不斷拓展當中，它的能力一定會變得越來越強。目前Watson 所有具備的URLI四大能力是： Watson能夠理解、推理、學習并通過自然語言與人類進行交互。它已經超越了語言和語音的范疇，深入到視覺、情緒和發現領域，其中情緒和發現是Watson所特有的。

OpenAI

OpenAI 是一家非營利性機構，由特斯拉CEO 馬斯克聯合多個硅谷名人成立，馬斯克也時常發出人工智能，如開發人工智能即召喚邪惡，甚至表示未來人類將會成為人工智能的寵物，以及人機結合，人類與人工智能并存，或者可以理解為“半機械人”。

在2015 年12 月，馬斯克及多位硅谷大亨成立了OpenAI 機構，開始了他的瘋狂人工智能計劃，并籌得了10 億美元的資金來推動人工智能健康有序發展。他所研究的人工智能技術成果開源，分享給想要使用的每一個人。要知道推動人工智能發展的關鍵因素是人才和數據，OpenAI 擁有龐大資金后，首先爭奪人工智能人才，從谷歌等公司直接挖來頂尖人工智能研究人員，Google2Brain 團隊的前研究員Ilya2 Sutskever 擔任研究總監。與谷歌、微軟等相比，OpenAI人工智能隊伍仍然十分弱小。OpenAI 近日一項實驗具有里程碑的意義，基于全新算法，人類在虛擬現實環境中演示一遍后，機器人就能模仿執行相同的任務。盡管任務相對比較簡單，但對未來發展奠定基礎，前景廣闊。

百度

百度是我國最早在人工智能領域布局的公司。2013 年年初，李彥宏就提出設立深度學習研究院；當年4月，百度設立了硅谷人工智能實驗室。之后，人工智能就漸漸成為百度的戰略發展方向，到如今，百度在人工智能的投入與布局已經初現成果。2016 年6 月，《麻省理工科技評論》評選的“全球最聰明的50 家公司”，百度成功入選； 2016 年11月， 百度大腦入選15 項世界互聯網領先科技成果。除百度大腦外，百度在人工智能領域的布局還包括：無人車駕駛、度秘、百度AR 和百度醫療大腦。

阿里巴巴

依托阿里云和電商大數據， 阿里巴巴也在人工智能領域逐漸發力。2016 年8 月初， 在云棲大會北京峰會上，阿里云正式推出人工智能ET。ET 目前已具備智能語音交互、圖像視頻識別、交通預測、情感分析等技能。此外，阿里還有“電商大腦” 和“阿里小蜜”。

騰訊

騰訊相對較晚，2016 年9 月末，騰訊AI 實驗室成立，專注于人工智能的基礎研究及應用探索。目前， 該實驗室已經有超過30 位頂尖科學家入職，其中超過90%擁有博士學歷。下一步，將圍繞內容、社交、游戲三個領域的應用場景，專注機器學習、自然語言處理、語音識別和和計算機視覺四個方面的基礎研究。

聯想

2017 年4 月中旬，聯想集團董事長楊元慶對外宣布，未來4 年，聯想集團將在人工智能、物聯網和大數據方面的投資超過12 億美元（約82 億元人民幣）。至2021 年3 月份，聯想集團每年研發開支將到達15 億美元左右，且上述款項將占總研發預算的20%以上。

同BAT 相比，聯想在人工智能領域的探索起步較晚。但未來，每年將有15 億美元的研發資金用于三個技術方向的研究：第一， 將AR作為未來的顯示和應用平臺；第二，對話式的人機交互；第三，針對后臺設備的數據中心技術平臺。據悉，其在智能家居、智能辦公室、智能醫療及其他領域已經開始有所動作，最終聯想能否殺入人工智能排位賽的前列， 讓我們拭目以待。

美團云

近日，美團云推出高性能GPU 云主機，標志著美團云正式進軍AI 領域，開啟云端AI 戰略。

美團云高級研發總監王昕溥向《中國信息化周報》記者介紹，美團云打造的人工智能版圖主要包含三大類產品：主機類、平臺類和服務類。主機類產品中，除已可申使用的高性能GPU 云主機外，還將上線FPGA 云主機服務。FPGA 的單位功耗性能是GPU 的10 倍以上，由多個FPGA 組成的集群能達到GPU 的圖像處理能力并保持低功耗的特點。英特爾預計，到2020 年，將有1/3 的云數據中心節點采用FPGA 技術。平臺類產品方面，美團云還將于7 月正式開放深度學習平臺，輸出美團云AI 能力，為用戶提供TensorFlow 的靈活、高擴展性深度學習框架。美團云深度學習平臺可以讓工程師擺脫底層的繁瑣細節及資源約束，實現一站式開發、測試、部署。在上層服務類產品中，美團云即將上線人臉識別、OCR 文字識別、圖片識別、語音識別、智能客服、自然語言處理、機器翻譯等與人們生活場景密切相關的AI 服務，讓人類生活更加智能化。

實際應用篇 最接地氣的AI應用有哪些

說到人工智能（AI），目前被炒得最熱的似乎都是天上飛的技術，比如無人駕駛、AlphaGO 對戰下圍棋， 而實實在在落地到應用生活層面的人工智能卻并不被關注。這不禁讓市場感嘆，2017 年的人工智能虛火上升， 不接地氣。

云知聲董事長/CTO 梁家恩就曾在4月舉辦的硬蛋AI+ 產業峰會演講中表示，現在絕大多數的AI 產品都更像是在炫耀技術，哪天看不到技術的痕跡了，才可能是達到了一個使用的階段，并最終滲透到智慧生活、智慧城市、智慧制造等領域。其中智慧生活是面向普通的用戶，智能城市是讓資源如何變得更加的優化，智能制造是軟件實現個性化。

可能，生活中的智能家居是最接地氣的AI應用。

隨著物聯網時代的來臨，智能生活將成為大多數人的生活常態。而老百姓日常生活所離不開的家居用品則可能是人工智能這項飄在云端的技術中最接地氣和最容易落地的產業，而智能家居落地后會大大改變人們的生活方式。

數據顯示，2017 年全球智能語音產業規模將達112.4 億美元，復合年均增長率達35.1%，將成為未來智能硬件爆發的據點之一。2012 年至2020年，中國智能家居市場年增長率將達到25%左右，2020 年市場規模將達到3576 億元。而國外，包括蘋果在內的科技巨頭也在布局HomeKit 的智能家居新模式。

IBM Watson Health已經開始證明自己在幫助處理期刊文章、開展最新醫學研究以及隨后充當診斷助理方面的寶貴價值。現在，IBM正在訓練Watson讀取醫學影像，以幫助放射科醫師加速開展工作并減少錯誤。

無人機是現在最火的智能設備，除了民用航拍，近幾年專家們還開始利用它們回傳的視頻和圖片來進行大型工程的結構檢查。人們將現有的機器視覺AI技術加入無人機，它就可自行對設備進行檢視，大大縮短設備維護的時間。

Facebook 表示未來將使1000多架太陽能激光無人機為全球 50 億人提供上網服務，用激光從 6 萬至 9 萬英尺（約合 1.8 萬至 2.7 萬米）的高空發送高速數據供全球最偏遠的地區上網。據悉，該公司將使用一種名為 Aquila 的無人機來完成該項目，這種 V 形無人機的翼展與波音767相仿，重量卻不及一輛小轎車。

F8 大會期間，Facebook 還展示了這種無人機的最新設計，它可以一次性在高空停留 3 個月，這些無人機有望在今年夏天升空測試――聽起來真的很酷。

如今，人工智能雖在整個行業內掀起火熱的浪潮，但是如何將研究進程轉換為實際的有效價值才是研究的最終方向。

篇（10）

如果我們擺脫簡單的擬人思維，把人工智能看作互聯網智能演進的新階段，為理解其法律規則，就有必要理解互聯網法律在過去20年中形成的路徑和推動力，從而探討人工智能是否有任何特殊性以至于需要新的規則。本文將從網絡法的兩個視角――實證性和生產性――切入，將它們延伸至人工智能語境下分別討論。“實證性”視角是我們觀察和應用任何規則的慣常思維方式，例如人工智能行為的具體規則如何確立、如何規制等，本文將討論支撐人工智能的兩個構成性要素――算法與數據――可能帶來的法律問題，以及法律人處理人工智能的兩種路徑;“生產性”視角則深入規則背后，探索規則形成的政治經濟因素，特別是經濟生產方式的內在要求。人工智能本質上是一套復雜的代碼設計，既是影響社會行為的強力規范，也是產生新價值的生產機制;它驅動整個社會朝向更智能的方向變化，從而要求法律做出相應調整，尤其是確認新型經濟利益的合法性。

限于篇幅，本文姑且將人工智能看成法律上的客體，暫不討論賽博格（cyborg）之類的人體轉向機械體或通過基因技術改變身體的問題（仍是法律上的人），也不討論人工智能作為一種人造物的自我意識問題（一個難以達成共識的哲學問題）。

理解網絡法的變遷

網絡法在中國的變遷大致遵循兩類邏輯：外生性的政治/監管邏輯和內生性的商業邏輯。政治/監管邏輯體現為對“實證性規則”的追求，這些規則集中在國家（包括法院和監管機構）如何對互聯網的內容和行為進行規制，包括對網絡和信息安全的追尋。這集中反映了國家權力如何試圖介入新技術帶來的問題與挑戰。這一視角最早由美國法學界引出，特別是Lawrence Lessig的代碼理論將代碼（架構）和法律并列。由此，所謂的網絡法不僅要約束社會主體在網絡空間中的行為，也要對架構的變化本身做出回應。

首先，就規制主體行為而言，出現了是否按照傳統線下行為規則的思路約束線上行為的討論。這一討論的核心是，互聯網問題是否具有任何特殊性，需要某些新規來解決。我們已經看到，中國的互聯網行為監管在很大程度上延續了傳統規則和管理方式，采取漸進的方式，這不僅成本較小，也給予監管者一定的學習和探索空間。其次，就架構變化本身而言，國家在宏觀上主張網絡空間中仍然需要，不能成為法外之地，在微觀上相應出現了國家與平臺權力/責任二分的討論。例如，政府權力何時需要介入平臺治理，加強平臺的行政管理責任或安全保障責任，還是由后者根據自身情況自我規制，實現治理目標。政治/監管邏輯要么遵循管理者的路徑依賴效應，要么堅持既有社會穩定、意識形態安全價值。問題在于，監管者在多大程度上能夠認識到代碼及其商業模式的特殊性，從而使監管行為和行業特性相互協調融合。

另一種看待規則產生的方式遵循商業邏輯。這種生產性視角關注微觀權力運作，綜合將代碼、法律與社會規范放在一起，不單純從社會學意義上觀察社會主體行為如何受到影響，而是在政治經濟學意義上將網絡空間的生成和擴散看成是一個由商業力量推動主導的生產性過程，關注價值由誰產生、如何分配，由此推動對新規則的內生需求。按照這一視角，無論是法律還是架構，在具有實證性規制功能的同時，也是一種“生產性規則”。互聯網的生產模式決定了其對社會范圍內生產資料的創造性生產和再利用，需要法律確認其生產方式的合法性，重塑關鍵法律制度，并解決和傳統生產模式的利益沖突。這一視角無疑幫助厘清新經濟主張的例外特性，不僅展示出架構和相應的法律改變，更指明了背后的政治經濟原因，是更好地理解實證性規則的基礎。

兩類不同的邏輯在過去20年中交替出現，相互制約，共同塑造了中國網絡法體系，也推動了中國互聯網的整體發展。總體而言，鑒于國家有意促進新經濟，需要推動傳統的屬地化、分口治理，事后運動治理模式發生轉變，認清互聯網商業模式和價值產生的根源，有利探索適應新經濟性質的管理體制。從這個意義上說，信息資本主義不斷要求對法律內核進行改造，取代其中的傳統經濟要素，打破限制生產要素自由流通的各類規則。

人工智能法律的實證性視角

如前所述，人工智能的本質在于算法和數據處理，物理形體不必然是人工智能的構成要素，因為即使是人形機器人，也不過是一個算法主導的硬件系統，它實時收集信息，并按照算法的要求做出決定，繼而行動。更重要的是，具有物理形體的人工智能可以推動群體智能發展，通過分布式終端收集更多數據加以處理，并不斷傳輸至云端“大腦”，提升整體網絡的智能水平。 人工智能巳深度介入醫療領域

根據算法的復雜性和學習/運算能力對強人工智能和弱人工智能進行區分，這在技術認知上沒有問題，但在法律上很難按照智能程度給出精確的標準。法律應對復雜世界的方式是確立一般性的簡單規則，在概念上對社會個體進行抽象假定（如行為能力），而非針對特殊主體，否則規則體系本身將變得異常復雜，難于理解和操作。而人工智能從單一的自動化服務向多元通用服務轉變的過程可能是一個相當長的光譜，法律需要針對其本質特征進行約束，并探索一套應對未來的方案。當我們說社會變得越來越智能的時候，事實上指由于數據搜集、儲存和處理的能力不斷增強，所有軟件/算法都可能朝向自動收集數據，做出決定或判斷的趨勢，由于算法的復雜性，算法帶來的結果可能無法預測，并在更大范圍內帶來系統性的不利后果。這種后果未必是毀滅性的風險，甚至只是在某領域的制度設計問題，但人工智能恰好將這類社會問題具象化，掩藏在外表華麗、高效、更多是私人控制的“黑箱”中，就會引發一系列問題。

如果放在一個更大范圍內觀察，在歷史上，人類社會隨著復雜性的增加，不可避免地產生以組織和技術形態出現的各類“黑箱”，它們的決定影響著社會發展和大眾福利，但仍然保持著某種秘密性。這一隱喻未必是陰謀論，其核心問題在于信息不對稱。為平衡相關當事人和社會大眾的知情權、避免恐慌、保持某種預測能力，人們不斷設計出某種程度的信息公開和透明化機制，例如政治辯論的公開化，法院訴訟程序透明化甚至公開庭審，上市公司強制信息披露等等。而人工智能不過是信息技術時代的新型黑箱，帶來更加嚴重的系統化影響。互聯網在興起過程中，通過降低信息成本，推動了開放政府、庭審直播，使信息公開透明更加便利，將生產性資源不斷解放出來，在更大社會范圍內重新配置，產生新價值。然而，這一過程在消除一個又一個傳統黑箱的同時，產生了更為復雜的新黑箱，進而主導整個社會的生產過程。生產資料之間的信息變得越來越對稱，甚至可以實時互通信息，但作為信息匹配中介的人工智能卻變得更不透明，其規則設計和運作從屬于用戶甚至開發者無法理解的秘密狀態，這回到了法律如何處理與代碼的關系問題。

一個類似的比較是人類自身：人腦經過上百萬年的進化，演變成十分復雜精致的系統。盡管當代神經科學不斷改變我們對人腦的認知，甚至每個人的大腦都不完全一樣，但就法律而言意義不大，這只能在邊際上改變個案判決。即使無從了解人腦的運轉機制，或者依據某種更加先進的科學知識解釋社會主體行動的具體理由，人類還是有能力形成社會規范，并演進成更加理性化的規則。這套規則只需要假定一般社會主體是（受限）理性的，由少數概念界定不同情形的心理狀態（故意、過失），并集中對人的外在行為進行約束，確定權利與義務，就足以以簡單規則應對（而非認識）這一紛繁復雜的世界。類似地，在處理算法的負外部性時，也可以有兩種不同的路徑：（1）關注算法的外部行為與后果，（2）關注算法內部的設計規則。

大部分現有規則關注算法導致的（未意料）結果，例如內容分發算法未經審查造成非法或侵權內容傳播，這一般由信息傳播者（即內容服務商）承擔責任，算法本身并無法律地位，在造成不利后果的過程中只是一個工具。這類責任假定內容服務商應當知道非法內容的存在，并有能力通過算法設計或人力（比如人工審查）加以阻止。在諸多侵權場合，內容服務商可以通過“避風港”規則免責，只要無法證明它實際知曉狀態。更復雜的是，如果軟件開發者聲稱自己無法控制信息的生產和傳播，卻造成一定社會危害的情形。無論是在快播案還是BT案中，軟件開發者都無法因這一原因而逃脫責任，法院的理由仍然是，開發者有能力知曉非法內容的輸出（如果不是故意的話，例如快播向推廣該播放器）。類似地，如果一個具有物理形體的人工智能由于處理信息不當造成了外在損害，按照這一邏輯仍應由算法開發者負責。

而且，還有必要將算法產生的錯誤和算法缺陷本身區分開。長期以來，軟件行業一直通過拆封合同（shrink-wrap）解決缺陷軟件造成的短時崩潰或重啟問題，這種格式條款旨在確認這樣一種事實：沒有任何軟件是百分之百完美的，只要在用戶拆封使用該軟件時運行正常即可，服務商并不為軟件崩潰或死機造成的消費者損失負責，因為前者無法預料到缺陷帶來的風險。這就是為什么消費者需要接受軟件生產商不停的更新和補丁，軟件/應用不受產品責任的約束，被視為一種可以不斷升級改進的服務，這在免費軟件時代更是如此。按照這一思路，似乎有理由認為，無人駕駛汽車因算法計算錯誤導致車禍（何況造成事故的概率遠遠小于人類司機的錯誤）是這類軟件的正常的缺陷，消費者應當容忍這類錯誤。但無論是監管者還是潛在的受害人都無法接受這種比擬。聲稱有潛在缺陷的交通工具（也包括醫療設備和其他與生命財產直接相關的算法）一旦投入使用就需要為此造成的后果負責。無論如何，這類思路仍然是通過后果施加事后責任，監管者或法院并不想深入算法內部了解造成事故的技術原因是什么。只要法律認定這一黑箱應當在合理范圍內得到控制，事故可以避免，黑箱提供者就應當承擔責任。在這種情況下，保險（甚至是強制險）就成為確保這類發生概率小但潛在損失巨大的不二選擇，航空、醫療保險市場十分發達，可以預見將會延伸至更多由人工智能驅動的服務行業。 現實與虛擬的界限不斷模糊化

如果說事后救濟還無法確保安全，事前干預算法設計則是另一種選擇，同時帶來的問題也更復雜。早在20世紀，阿西莫夫就試圖為機器人立法，盡管他從未討論技術上的可行性。安全可能是人工智能服務的首要問題之一：一個中心化的入侵可能會導致所有終端都變得極度不安全。行業監管者在不同行業為特定服務中的人工智能設定安全標準（如醫療器械、交通工具、自動化武器），實行安全保護等級制度，甚至要求被認定為重要設施的源代碼（如windows系統）供監管者備案，或在設計自動化交易程序時控制報單頻率的閾值等。又例如，在魏則西事件后，聯合調查組在整改意見中要求落實以信譽度為主要權重的排名算法，對商業推廣信息逐條加注醒目標識，予以風險提示。如果說這些監管手段針對的是作為商業秘密的私人算法，諸如Open人工智能這樣的倡議則意在延續開源軟件運動路徑，確保軟件漏洞能夠得到更大范圍內的監督和修補。至少在中國，信息披露機制尚未成為算法監管的重要手段，無論是強制性披露還是第三方披露。

（作者單位：上海財經大學法學院）

注釋：

[1]當下的大眾媒體、文化產品和社會公共認知正努力將未來的人工智能塑造成具有獨立意識的逐漸演化的主體，這集中體現在諸如《終結者》《我，機器人》《西部世界》《2001銀河漫游》這類科幻影視作品中。盡管人們也有理由進一步想象，一旦人工智能具有了自我意識，就不再可能忠實地為人類服務，而更可能對人類生存構成威脅。其路徑和思維方式仍是20世紀的，和21世紀依托大數據機器學習迥然不同。事實上，按照日本學者森政弘提出的“恐怖谷理論”，人工智能不太可能在短時間內人形普及化，因為這會在消費者心理上引發不安甚至恐懼。像Siri和Cornata這樣的語音助手、像Tay和小冰這樣的聊天機器人則不會有這種負面效果，因為用戶知道自己在和一個尚未通過圖靈測試的算法對話，他們甚至樂于教Tay在推特上辱罵用戶、發表種族主義和煽動性的政治言論。另一個可能影響中文世界讀者想象的因素是，把robot翻譯成“機器人”先驗地賦予了這類客體某種擬人化主體地位，而人形機器人（android）卻沒有引起更多的關注。

[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， 2015.一個更加有用的綜合文集是Ryan Calo， A. Michael Froomkin and Ian Kerr （ed.）， Robot Law ，Edward Elgar Publishing， 2016。Ryan Calo的研究將具有物理形體的機器人作為法律的對象，特別區分了信息性和物理性效果，見Ryan Calo， “Robotics and the Lessons of Cyberlaw”， Calif. L. Rev.， Vol.103（2015）.一個不同觀點，見Jack Balkin， “The Path of Robotics Law”， Calif. L. Rev.， No.6（2015），Circuit 45.把機器人視為人在法律上也有相當的歷史，見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]吳軍：《智能時代》，中信出版社2016年版。

[4]例如阿西莫夫的機器人系列小說中，無一例外地設定機器人擁有一個“正子腦”（positronic br人工智能 n），但卻沒有給出任何解釋。見阿西莫夫：《機器人短篇全集》，江蘇文藝出版社2014年版。

[5]這被稱為終極算法（master algorithm），見佩德羅?多明戈斯：《終極算法：機器學習和人工智能如何重塑世界》，中信出版社2016年版。

[6]尼古拉斯?卡爾：《玻璃籠子：自動化時代和我們的未來》，中信出版社2015年版。在互聯網發展的每一個階段都有某種意識形態化的術語或熱詞吸引投資，例如寬帶、大數據、分享經濟、VR（虛擬現實）等，它們不過是互聯網形態的各類變種。例如，一個關于分享經濟和之前互聯網經濟的關聯，參見胡凌：《分享經濟的法律規制》，載《文化縱橫》2015年第4期。

[7]這種思維方式可追溯到霍布斯以來的法律實證主義。

[8]胡凌：《代碼、著作權保護與公共資源池》，載《騰云》2016年12月刊。

[9]關于兩類邏輯的具體表現，集中參見胡凌：《探尋網絡法的政治經濟起源》，上海財經大學出版社2016年版。

[10]這在眾多（特別是國外的）中國互聯網觀察者身上十分常見，人們的注意力全都轉向中國政府如何嚴格管理和控制互聯網。在政治學研究中自然而然地并入“國家與市民社會”傳統框架，并吸納了關于在線抗爭、集體行動的傳播學與社會學研究。

[11]勞倫斯?萊斯格：《代碼2.0》，清華大學出版社2008年版。

[12]一個概述，見胡凌：《馬的法律與網絡法》，載張平主編：《網絡法律評論》2010年第11卷。

[13]胡凌：《非法興起：理解中國互聯網演進的一個框架》，d《文化縱橫》2016年第5期。這體現在版權、隱私、財產、不正當競爭、壟斷、勞動法等一系列制度中。這種對法律制度的改變不單純是在既有工業生產背景下微型創新帶來的變化，而是社會生產的重塑。

[14]比如說，平臺責任議題的出現，和互聯網平臺更多轉向由第三方提供服務的信息中介模式直接相關。

[15]這一區分和觀察中國式資本主義興起的框架十分類似，政治經濟學家們爭論的焦點就在于如何解釋中國改革開放三十年的成功經驗，究竟是政府主導還是市場主導，但實質上是一個混合制經濟。

[16]由于科斯所說的企業信息成本和管理成本降低，調動生產要素的邊際成本趨近于零，企業組織形態本身將成為競爭的高成本。

[17]尼克?波斯特洛姆：《超級智能：路線圖、危險性與應對策略》，中信出版社2015年版。

[18]古代的政治過程、現代的企業決策都是黑箱，對外人而言如果不是神秘，也是除魅之后的國家/商業秘密。卡夫卡的小說《審判》就精確描述了作為黑箱的訴訟過程，同一時代的韋伯也描述了理性化的國家機器應當像自動售貨機一樣。

[19]Frank Pasquale：《黑箱社：掌控信息和金錢的數據法則》，中信出版社2015年版。

[20]帕伯斯：《差錯：軟件錯誤的致命影響》，人民郵電出版社2012年版。

[21]長久以來民用航空器已經由軟件深度介入駕駛過程，以至于人類駕駛員無法在短時間內預熱，形成另一種風險。

[22]阿西莫夫提出的“機器人三定律”（后來擴展至四點）雖然十分基礎，但仍然很難在具體情況下起作用，特別是當代倫理學上著名的“線車難題”之類的倫理困境。考慮到這些定律是為模擬人腦狀態下設計的，就更可疑;因為人腦并不總是按某些理性倫理原則行事的，在某些關鍵場合強烈依靠某些默認設置――直覺。

[23]由監管機構強制披露并審查事實做不到，只能依靠像蘋果這樣的平臺公司和軟件分發平臺幫助對成千上萬個軟件進行至少是安全審查。在臺式機時代，這一平臺責任幾乎不可能，自然狀態下的windows只能導致爭奪私人控制權的3Q大戰。但像烏云網這樣的第三方白帽黑客也被禁止探測和公開互聯網公司的漏洞。

[24]同注11。

[25]在筆者看來，法院應當將注意力放在知情同意的合同條款本身的適當性上，而不是一味接受黑箱的邏輯，因為后者確實無懈可擊。如果格式合同能準確反映代碼的設計，對其條款的審查是更好的選擇。百度引發的被遺忘權第一案反映的也是這個問題。

[26]一個補救方法還是盡可能地披露算法信息，允許用戶理性地生產/隱瞞個人信息，見戴昕：《自愿披露隱私的規制》，載蘇力主編：《法律和社會科學》第15卷第1輯，法律出版社2016年版。