检索结果-南通市图书馆

2016年

作者：韦康博

来源：南通市图书馆图书评论

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人工智能决策的道德缺失效应及其机制

科学通报 2024年第11期69卷 1406-1416页

作者：胡小勇李穆峰王笛新喻丰西南大学心理学部西南大学人格与认知教育部重点实验室重庆400715 武汉大学哲学学院心理学系武汉430072

随着技术的不断创新与发展,人工智能在人类生活中的重大决策方面发挥着日益重要的作用.然而,人工智能的广泛应用也带来了一系列道德挑战,其中最突出的一个是人们对人工智能的不道德决策往往反应(道德评估、道德愤怒和道德惩罚)较弱,表... 详细信息

随着技术的不断创新与发展,人工智能在人类生活中的重大决策方面发挥着日益重要的作用.然而,人工智能的广泛应用也带来了一系列道德挑战,其中最突出的一个是人们对人工智能的不道德决策往往反应(道德评估、道德愤怒和道德惩罚)较弱,表现出与对人类决策不同的行为模式.这一现象将导致严重的社会问题.心智感知理论和相关研究表明,造成这种现象的主要原因是人们认为人工智能比人类缺乏能动性和体验性;而拟人化与提高期望则是有效的干预策略,可以增强人们对人工智能决策的道德敏感度.与其他学科中“算法伦理”研究主要从设计层面探讨公平算法的原则和方法不同,心理学视角研究更关注人们对人工智能与人类决策心理反应的差异,这对于如何有效地应对算法偏见带来的社会问题,如何构建公平算法提供了新的思路,也为“算法伦理”研究提供了一个新的视角.由于人工智能具有发展性和快速迭代性,该领域的机制及干预策略有待未来研究进一步澄清.

关键词：人工智能道德缺失效应心智感知理论拟人化

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人工智能对劳动力市场极化的影响与对策

系统工程理论与实践 2024年第1期44卷 272-295页

作者：黄旭董志强宁波财经学院金融与信息学院宁波315175 华南师范大学经济与管理学院广州510004

当智能资本成本低于中等技能工人的成本,人工智能将替代中等技能工作岗位进而导致劳动力市场极化现象.本文构建多部门动态一般均衡模型,对比研究三种应对策略:1)提高中等技能工人劳动生产率, 2)中等技能工人下沉为低技能工人, 3)中等技... 详细信息

当智能资本成本低于中等技能工人的成本,人工智能将替代中等技能工作岗位进而导致劳动力市场极化现象.本文构建多部门动态一般均衡模型,对比研究三种应对策略:1)提高中等技能工人劳动生产率, 2)中等技能工人下沉为低技能工人, 3)中等技能工人转化为高技能工人.发现:三种对策均可以减轻工资极化现象,但中等技能工人转化为高技能工人可以提高总体劳动力技能水平,减少收入不平等现象.高(低)技能自动化将减少高(低)技能工人的工资和劳动收入份额,而创造高(低)指数任务将增加高(低)技能工人工资和劳动收入份额.政府增加新基建投资比例、减少教育投资比例可以提高社会总产出,但将加剧工资极化现象,政府增加教育投资比例、减少新基建投资比例将有利于缩小收入不平等,但经济增长效果不如投资新基建.

关键词：就业极化工资极化人工智能

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人工智能重构全球风速栅格数据集

Science Bulletin 2022年第20期67卷 2060-2063,M0003页

作者：周俐宏刘浩锋江鑫 Alan D.Ziegler Cesar Azorin-Molina 刘江曾振中 School of Environmental Science and Engineering Southern University of Science and TechnologyShenzhen 518055China Department of Computer Science and Engineering Southern University of Science and TechnologyShenzhen 518055China Faculty of Fisheries and Aquatic Resources Maejo UniversityChiang Mai 50290Thailand Centro de Investigaciones sobre Desertificación Consejo Superior de Investigaciones Científicas(CIDECSIC-UV-Generalitat Valenciana)ClimateAtmosphere and Ocean Laboratory(Climatoc-Lab)MoncadaValencia 46113Spain

风速数据被广泛用于科学、管理和政策领域,例如评估可再生能源潜力、探索气候变化/变异性等.而如何获得准确而连续的风速数据仍是一个棘手的问题.本文探究了部分卷积神经网络在重构风速数据上的表现,证实了该算法在修复具有大量缺失值(8... 详细信息

风速数据被广泛用于科学、管理和政策领域,例如评估可再生能源潜力、探索气候变化/变异性等.而如何获得准确而连续的风速数据仍是一个棘手的问题.本文探究了部分卷积神经网络在重构风速数据上的表现,证实了该算法在修复具有大量缺失值(88%)的数据集上的可行性;随后基于该算法,开发了一套全球10米月平均风速产品—GGWSPCNN(1.25°×2.5°;1973~2020).该产品实现了风速数据在时空上的连续性的同时也包含了观测到的风速趋势信息.本研究还基于该产品分析了1973~2020年全球陆地风速的变化情况.结果显示,2010年以前北半球和非洲风速的下降主导了全球风速的下降,而2010年后全球大多数地区(尤其是亚洲、欧洲和非洲)的风速回升共同促成了全球风速的上升.

关键词：卷积神经网络人工智能缺失值可再生能源平均风速 CNN 气候变化连续性

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人工智能赋能激光:现状、机遇与挑战

中国激光 2023年第11期50卷 3-15页

作者：吴函烁蒋敏周朴国防科技大学前沿交叉学科学院湖南长沙410073 国防科技大学南湖之光实验室湖南长沙410073 脉冲功率技术国家重点实验室湖南长沙410073 国防科技大学试验训练基地陕西西安710106

近年来,人工智能科技的普及为激光领域的科技教育注入了新动力,进一步推动了激光行业的快速发展并拓宽了应用范围。从激光器件优化设计、激光器系统结构优化设计、光束智能控制及优化、激光特性的精确表征与预测、激光器应用效能优化等... 详细信息

近年来,人工智能科技的普及为激光领域的科技教育注入了新动力,进一步推动了激光行业的快速发展并拓宽了应用范围。从激光器件优化设计、激光器系统结构优化设计、光束智能控制及优化、激光特性的精确表征与预测、激光器应用效能优化等5个方面介绍了人工智能对激光领域的赋能效果,并对未来两个学科的双向赋能进行了初步分析和展望。

关键词：激光技术人工智能机器学习智能控制优化设计