生成式人工智能对个人信息权益的侵害风险及其法律规制

生成式人工智能的开发与应用可分为“海量数据的收集”“海量数据的训练”“模型的重复迭代”以及“模型的应用”四个阶段。生成式人工智能的开发模式可分为“独立开发模式”“用户参与模式”以及“开源提供模式”三种。生成式人工智能对个人信息权益的侵害风险主要包括：个人信息的非法收集与处理、已公开个人信息的不合理使用、用户生成信息的非法再处理以及个人信息泄露或非法保留。相应的规制路径可基于以下两个方面展开：在宏观上,应坚持包容审慎监管理念以及敏捷治理理念;在微观上,具体的规制方案应着眼于生成式人工智能的不同开发模式,明确不同主体的个人信息合规处理要求以及应承担的个人信息保护义务。     

高校图书馆智能素养教育实施路径分析

智能时代,智能素养是高校学生必备的基本素养之一。高校图书馆应积极开展智能素养教育,帮助高校学生提升智能素养水平。生成式人工智能给人们带来便利的同时也隐藏着较大的风险。文章以生成式人工智能为例构建智能素养框架,提出高校图书馆开展智能素养教育的实施路径,包括制定高校智能素养教育标准、提升智能素养教育师资力量、开发智能素养教育优质课程、构建人工智能实践平台、创新智能素养教育评价方式,帮助高校学生适应迅速发展变化的智能时代。     

生成式人工智能作品著作权：权利归属与制度构建

随着人工智能在创作领域的广泛应用,对以自然人创作为主导的传统作品的产生方式提出了新考验,引起人们对《著作权法》关于作品认定的重新讨论以及生成式人工智能作品权利归属的争议。为激励艺术创作和鼓励文化事业发展,应承认满足一定条件的生成式人工智能作品的可著作权性地位。借鉴关于人工智能和机器创作域外知识产权立法的相关经验,通过分析英国、美国和欧盟关于人工智能生成物可版权性的法律实践,对我国生成式人工智能作品著作权保护的制度构建提出合理建议。即为平衡各方利益主体需求,立法应当明晰著作权保护的权利客体,尊重当事人的意思自治,同时对生成式人工智能作品著作权行使进行必要限制,鼓励对机器创作的合理使用。     

生成式人工智能（AIGC）在科技情报研究工作中的应用

2022年，生成式人工智能（AIGC）开创了人工智能主导内容生成的时代，催生了全新的科技革命系统、格局和生态，迅速引发广泛关注。本文在论述AIGC技术的定义、应用场景、优势的基础上，从多源数据转化与挖掘、智能化研究与分析、多模态结果展示与决策支持三个方面客观分析AIGC技术在科技情报研究工作中的应用，分析AIGC技术对科技情报研究工作带来的潜在风险与挑战，并提出对策建议。     

生成式人工智能赋能税收治理现代化研究

以生成式人工智能为代表的现代信息技术促进了数字社会的发展,也带来了税收治理范式的整体变迁。生成式人工智能的“类人化”特征及其在税收领域的应用,有助于税务机关提升税收治理能力,践行以人民为中心的发展思想,更好地服务中国式现代化。一方面,生成式人工智能通过精准“刻画”税收治理对象、精细提供税收服务、精确应对税收管理风险等增强税收治理能力,提升税收治理效能,从而有效赋能税收治理现代化;另一方面,生成式人工智能也为税收治理带来了技术壁垒、税收服务可获得性、数据安全以及算法假设本身的非人性选择与社会规范等人性选择的冲突等一系列风险挑战。税务部门要在应用生成式人工智能赋能税收治理现代化的同时,有效应对全新技术带来的隐私、服务和技术等方面的风险挑战,并对其进行必要的约束和规制,以确保生成式人工智能赋能税收治理现代化的安全可控。     

我国发展生成式AI技术的内在逻辑、风险及路径研究

生成式AI是一种利用大数据学习、创造全新数据或内容的人工智能技术。我国大力发展该技术,是基于科技创新、制造业升级、商业场景优化等多重因素的综合考虑。然而,该技术也面临着法律、伦理、安全等方面的潜在风险和挑战。我国应在明确生成式AI技术的法律责任、培育生成式AI技术的创新生态、应对AI技术对传统行业就业市场的影响等方面持续加强工作,助推生成式AI技术的高质量发展。     

生成式财务大模型在财务报告体系中的应用探索

在数字技术的飞速进步中,人工智能（AI）领域的一个重要分支——生成式AI,正以前所未有的速度蓬勃发展。这种技术通过深度学习、机器学习等方法,对海量的数据集进行高效的学习和模式识别,进而具备了创造性产出的能力。它能够模仿人类智慧,以创新的方式自动生成文本、图像、音频等多种类型的内容。生成式AI在财务领域的应用不仅提高了决策质量和决策效率,还进一步推动了财务管理及金融服务行业向智能化、自动化的方向发展,帮助分析师和投资者更好地理解和解释财务数据,提供更全面的信息。     

全智能时代的生成式AI内容创意与营销价值演进

随着人工智能技术的发展,诸如ChatGPT、Mid-journey、Stable Diffusion等技术被广泛运用于内容创意生成领域,在文字、图像、视频、虚拟数字人等内容形式上发挥了巨大的作用。对于品牌来说,内容创意影响了品牌能否持续驱动产品创新、形象塑造、实现与用户的情感连接,是当下品牌营销传播实践的重要组成部分。在全智能时代的背景下,生成式AI凭借强大的内容生产能力在品牌的内容创意方面实现了迭代升级。本文尝试梳理当前生成式AI大模型对品牌内容创意的应用能力,进一步审视生成式AI作为一种工具对于品牌内容创意的营销价值,并总结营销价值演进的过程,期望未来营销价值能走向更智能、更人性化的方向。     

通用语言大模型技术在审计领域应用场景探索

2022年底,OpenAI推出的人工智能聊天机器人ChatGPT一经问世就引爆全球,成为史上最短时间突破1亿用户的应用。本文就审计领域应用通用语言大模型技术的场景开展研究,先对该技术背后的自然语言处理（NLP）和深度学习（DL）两大支撑技术进行介绍,再从发展历史、应用特征、应用场景等三方面对通用语言大模型技术进行分析,继而分析国内审计信息化理论研究和实践应用的现状,提出在自然语言分析上的短板和存在的广阔应用前景,最后结合通用语言大模型技术特征,对审计领域应用该技术的可能场景进行了畅想,并分析了在审计领域应用通用语言大模型技术过程中可能遇到的风险挑战和应对策略。