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人工智能驱动下网络空间的新冲突与治理方向--基于生成式治理理论的视角
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作者 米加宁 《人民论坛·学术前沿》 北大核心 2025年第13期11-23,共13页
人工智能技术的深度嵌入,正在重塑网络空间的冲突形态与治理逻辑。传统网络空间治理范式,无论是基于命令—控制的强规制,还是侧重市场自律的弱干预,在应对技术的高度自主性、主体的多样弥散性、损害的跨域传导性以及场景的复杂耦合性时... 人工智能技术的深度嵌入,正在重塑网络空间的冲突形态与治理逻辑。传统网络空间治理范式,无论是基于命令—控制的强规制,还是侧重市场自律的弱干预,在应对技术的高度自主性、主体的多样弥散性、损害的跨域传导性以及场景的复杂耦合性时,均已显现出系统性不适。对2020年以来全球范围内由人工智能驱动的典型网络空间冲突进行类型学分析,可以识别出四种核心模式:深度伪造与认知操纵、智能化基础设施攻击、算法歧视与社会公正冲突、数据主权与数字霸权博弈。新型冲突的本质已从工具理性驱动转向生成理性驱动,呈现出主体泛在化、手段智能化、影响社会化和责任模糊化等区别于传统冲突的显著特征。有鉴于此,“生成式治理”的创新理论框架应以“风险预防、动态适应、多方协同、智能驱动”为支柱,构建一个能够与人工智能系统共生演进、具备学习和预测能力的动态治理体系,其落地需要制度创新、技术创新和组织创新的协同推进。 展开更多
关键词 人工智能 网络空间冲突 生成式治理 数字主权 算法治理
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生成式人工智能教育应用治理的全球困局:何以走向有效共治?
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作者 蒋贵友 夏威夷 曲柄光 《远程教育杂志》 北大核心 2025年第4期28-36,共9页
生成式人工智能(generative artificial intelligence,GenAI)教育应用具有跨境特征、公私二元属性、交互联通特性与风险扩散趋势,亟需构建全球治理框架加以监管。目前,全球范围内对GenAI教育应用的治理大致可划分为行业标准、合同许可... 生成式人工智能(generative artificial intelligence,GenAI)教育应用具有跨境特征、公私二元属性、交互联通特性与风险扩散趋势,亟需构建全球治理框架加以监管。目前,全球范围内对GenAI教育应用的治理大致可划分为行业标准、合同许可、国际协议与政策监管四种类型,且多元主体与多重机制之间的交叉互动,形成了更为复杂的治理复合体。这一治理体系虽呈现出横向碎片化、纵向嵌套、功能互补与动态适应等特征,但归根结底仍是一种传统型教育治理模式,难以系统回应教育生成式创新、公私二元分立矛盾、集体行动困境与数智共治壁垒等风险。基于此,研究倡导应以“包容治理—敏捷响应—制度协同—数智赋能”为路径,推动全球教育治理范式的创新与升维,实现从“治理GenAI教育应用”走向“以GenAI治理教育”的生成式转型。未来,教育生成式治理需要将GenAI作为主体纳入全球教育体系,通过多模态数据与交互式协作,实现对教育公平等全球性问题的动态响应与实时监测,从而推动全球教育系统走向灵活、韧性与持续创新的发展轨道。 展开更多
关键词 生成式人工智能 教育大模型 全球教育治理 生成式治理
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从DeepSeek应用场景看政务服务“生成式”转型:任务、挑战与路径 被引量:3
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作者 米加宁 张斌 《北京行政学院学报》 北大核心 2025年第3期65-75,共11页
针对传统政务服务转型发展滞后于公众期待的困境,基于DeepSeek技术在政务服务中的应用场景,探讨“生成式”转型路径,旨在分析该技术如何推动政务服务的智能化、精准化、个性化。研究发现,生成式政务服务依托大数据、人工智能和知识图谱... 针对传统政务服务转型发展滞后于公众期待的困境,基于DeepSeek技术在政务服务中的应用场景,探讨“生成式”转型路径,旨在分析该技术如何推动政务服务的智能化、精准化、个性化。研究发现,生成式政务服务依托大数据、人工智能和知识图谱等技术,能够实现从被动响应到主动生成的转型,有效提升政务服务效率与个性化水平。政务服务转型仍面临技术数据整合、政策与监管保障、组织与文化变革、伦理与安全把控等方面的任务与挑战。推动生成式政务服务转型发展,需从技术上实现“数据”与“算法”协同、组织上加强协同治理体系建设、政策上有制度保障与支持,以及通过分层推进策略与评估机制的调控来确保转型效能。 展开更多
关键词 生成式治理 生成式政务服务 AI公务员 数字政务 生成式人工智能
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韧性对齐:复杂范式下AI大模型发展的价值逻辑 被引量:1
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作者 喻国明 金丽萍 《西安交通大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第3期139-148,共10页
有效加速与超级对齐作为大模型发展与治理的一体两面,并非线性对立而是动态博弈、相辅相成的。基于人工智能大模型价值对齐现状与困境,提出应以复杂范式重新审视对齐理念,用韧性对齐的宽频、范围、动态控制取代单一标准的静态对齐。对... 有效加速与超级对齐作为大模型发展与治理的一体两面,并非线性对立而是动态博弈、相辅相成的。基于人工智能大模型价值对齐现状与困境,提出应以复杂范式重新审视对齐理念,用韧性对齐的宽频、范围、动态控制取代单一标准的静态对齐。对齐在实践中作为复杂性系统工程,存在底线与高线之分。其中,基础性价值对齐关乎底层准则,所有具体规则都不能违背;结构性价值对齐关乎具体规则,不同国家、民族、文化可因地制宜进行构建与调整;功能性价值对齐则强调根据服务对象、具体场景进行灵活调整,抓大放小、有的放矢地适应多样化场景。对齐目标随时间、空间的复杂流动而变化,存在目标控制、过程控制、细节控制等不同层级。复杂范式下的价值对齐,核心在于厘清人类智能与人工智能的边界,在人类—技术—社会动态博弈中寻找发展的最大公约数,达到可对话、可调整、可控制的状态。 展开更多
关键词 人工智能大模型 价值对齐 超级对齐 有效加速主义 韧性对齐 生成式AI治理 复杂性范式
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