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人工智能技術(shù)分析3篇

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人工智能技術(shù)分析3篇

人工智能技術(shù)分析1

摘要:目的:探討人工智能(AI)在年齡相關(guān)性黃斑變性診斷中的影響因素。方法:選擇2018年1月1日—2019年12月31日在我院篩查且已診斷明確的年齡相關(guān)性黃斑變性的100張眼底照相,由AI進行解讀。按照位置、對焦、準確、曝光程度、睫毛偽影、中心暗影、周邊暗影等對眼底圖像進行質(zhì)量評價,分析眼底圖像質(zhì)量與AI診斷準確性的影響。結(jié)果:在現(xiàn)實應(yīng)用場景中,100例黃斑變性圖像,其中拍攝位置不標準為最常見問題占30%,其次為邊緣漏光,占27%,現(xiàn)實場景中AI診斷陽性率86%,AI診斷正確率與眼底照相周邊是否有暗影具有統(tǒng)計學(xué)相關(guān)性(P<0.05)。結(jié)論:在現(xiàn)實應(yīng)用場景中AI診斷正確率受眼底圖像質(zhì)量影響,改善眼底照相拍攝質(zhì)量是提高診斷準確率的重要途徑。

關(guān)鍵詞:人工智能;黃斑變性;眼底照相;圖像質(zhì)量

年齡相關(guān)性黃斑變性(AMD)是發(fā)達國家年齡超過50歲人群不可逆轉(zhuǎn)視力喪失的主要原因[1]。AMD疾病逐漸進展,從早期和中期,幾乎沒有或僅有微妙的視覺變化,最終患者會發(fā)生中心視力損傷,早診斷、早干預(yù)是防治AMD的重要手段。多種因素參與AMD的疾病進程。多項國內(nèi)外研究發(fā)現(xiàn),年齡、性別、種族、遺傳等是AMD發(fā)生的重要影響因素[2]。目前,人工智能(ArtificialIntelligence,AI)基于醫(yī)療數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在眼病領(lǐng)域進行了一系列探索。2016年初,GoogleDeepMind與英國國家健康體系(NHS)開發(fā)了一款用于輔助醫(yī)生快速查看血液測試結(jié)果的軟件,以輔助決策并提高效率。同年JAMA刊登了gulshan團隊研究成果,通過深度學(xué)習(xí),AI輔助的軟件系統(tǒng)對眼底病檢測準確率96%[3]。2018年我國張康團隊在Cell刊文,開發(fā)出診斷眼病和肺炎的AI系統(tǒng)[4],主要對糖尿病性視網(wǎng)膜病變進行AI輔助診斷。AI已經(jīng)被應(yīng)用于老年黃斑變性的檢測中,其原理是能夠通過觀察眼底圖像所呈現(xiàn)的玻璃膜疣及視網(wǎng)膜微血管病變體征等,實現(xiàn)對AMD玻璃膜疣的自動檢測和量化系統(tǒng),能夠?qū)膊〉目陀^記錄描述,幫助識別和分類AMD患者。目前,相關(guān)研究集中在玻璃膜疣的診斷準確率和敏感度的提升方面[5]。但AMD是一個長期、慢性進展的過程,病情復(fù)雜,現(xiàn)實場景中的眼底照相質(zhì)量并不均一,往往受限于場地環(huán)境、設(shè)備以及受培訓(xùn)人員的技術(shù)水平,在真實世界實際應(yīng)用場景中,獲得完美的照相質(zhì)量相對困難[6],從而影響人工智能輔助診斷。筆者擬通過此次研究,探索圖像質(zhì)量的差異與AI診斷準確率的關(guān)系,尋找影響診斷的主要因素,改善醫(yī)療技術(shù),進一步提高AI的診療準確性,從而提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。

1資料與方法

1.1一般資料選擇2018年1月1日—2019年12月31日在我院篩查的100例年齡相關(guān)性黃斑變性患者。本研究經(jīng)本院醫(yī)學(xué)倫理委員會批準。

1.2儀器與方法對100例患者進行眼底照相,由AI進行解讀,對診斷的正確度進行評估。按照位置、對焦、準確、曝光程度、睫毛偽影、中心暗影、周邊暗影等對眼底圖像進行質(zhì)量評價,分析眼底圖像質(zhì)量與AI診斷準確性的影響。前期研究已經(jīng)對社區(qū)醫(yī)療診療環(huán)境進行整合,保證眼底圖像采集人員采集統(tǒng)一規(guī)范標準。對眼底圖像儀器進行統(tǒng)一。對眼底圖像進行分類,由AI進行解讀,收集報告內(nèi)容,對診斷的正確度進行評估。

1.3觀察指標及評價標準所有納入樣本患者的影像資料均由高年資主治醫(yī)師審核,并進行OCT圖像的驗證,確認黃斑病變,與眼底圖像進行印證。對患者圖像資料質(zhì)量進行標準分類,包括位置的準確性、對焦是否準確、曝光過強、曝光過弱、鏡頭污漬、睫毛虛影、邊緣漏光、黃斑區(qū)暗影、周邊暗影、整體影像模糊。根據(jù)AI的判定結(jié)果分析圖像質(zhì)量與AI評價準確度的關(guān)系。

2結(jié)果

2.1圖像效果分析100例黃斑變性圖像,其中拍攝位置不標準為最常見問題占30%,其次為邊緣漏光,占27%,未發(fā)現(xiàn)鏡頭污漬表現(xiàn),未發(fā)現(xiàn)過度曝光。

2.2AI診斷正確度與圖像質(zhì)量的關(guān)系現(xiàn)實場景中AI診斷陽性率86%,AI診斷正確度與眼底照相周邊是否有暗影具有統(tǒng)計學(xué)相關(guān)性。AI診斷陽性率85%。見表1。

3討論

年齡相關(guān)性黃斑變性(AMD)是一種潛在進展性黃斑病變根據(jù)。臨床特征可以分為早中期AMD和晚期AMD,早中期主要表現(xiàn)為玻璃膜疣(視網(wǎng)膜下由脂質(zhì)和蛋白質(zhì)組成的黃表1AI診斷正確度與圖像質(zhì)量的關(guān)系判讀正常判讀錯誤比例(%)P位置正確63770237300.114對焦不準1018514991.000曝光過強0曝光不足183216811791.000鏡頭污跡0睫毛偽影4158213950.537邊緣漏光234276310731.000黃斑暗影1018514991.000周邊暗影14620728800.032整體模糊6068014940.591總體861486色沉積物)和黃斑區(qū)色素改變,通常視力正?;蚪咏?。晚期則出現(xiàn)中心視力下降或喪失。晚期AMD又分為兩型:地圖樣萎縮(或者稱為“萎縮性”或“干性”AMD)和新生血管性AMD(或者稱為“濕性”或“滲出性”AMD)。地圖樣萎縮是黃斑的慢性進行性變性;變性開始于視網(wǎng)膜色素上皮水平,在后期隨著相關(guān)的視網(wǎng)膜神經(jīng)感覺層變薄和變性,出現(xiàn)視網(wǎng)膜色素上皮丟失。脈絡(luò)膜新生血管是指從眼睛血管層(脈絡(luò)膜)到視網(wǎng)膜神經(jīng)感覺層的血管異常生長。較小的玻璃膜疣(<63μm,也稱為drupelet)是正常的老化改變。中等大小的玻璃膜疣(≥63μm至<125μm),不伴色素改變,則稱為早期AMD。較大的玻璃膜疣(≥125μm)或至少中等大小玻璃膜疣伴色素改變,則為中期AMD。正常老化改變5年進展為晚期AMD的風險為0.5%,而中期AMD則為50%。此外,現(xiàn)在認為網(wǎng)狀假性玻璃膜疣(在光感受器和視網(wǎng)膜色素上皮之間形成的小玻璃膜疣樣沉著物)是兩種晚期AMD形式的前驅(qū)病變。年齡性黃斑變性的顯著診斷特征為AI輔助提供了充分條件,AI在經(jīng)過足夠的深度學(xué)習(xí)后,能夠?qū)@些顯著特征進行區(qū)分,即能夠?qū)ζ溥M行高效識別診斷。但在實際使用中,還有更多細節(jié)優(yōu)化需要注意。研究發(fā)現(xiàn)[7],在現(xiàn)實場景應(yīng)用中,AI診斷正確性與圖片的采集質(zhì)量密切相關(guān)。

其中周邊暗影是影響診斷質(zhì)量的重要指標,眼底照相采集的眼底各結(jié)構(gòu)位置也可能具有一定意義。眼底圖像周邊暗影影響了AI的判斷[8]。周邊區(qū)暗影因為在拍攝過程中患者瞳孔過小或者不配合導(dǎo)致的,往往合并位置異常及中心區(qū)暗影,影響了細節(jié)的定位及判斷,導(dǎo)致了機器判讀困難。改善這類問題導(dǎo)致的眼底照片判斷誤差,解決方法之一是發(fā)現(xiàn)此類問題,這需要對該類人群進行散瞳處理,執(zhí)行標準化操作,另外還需要對軟件進行進一步的優(yōu)化分析。圖片是否按照標準位置拍攝是影響AI現(xiàn)實應(yīng)用的重要的指標,主要以視盤和黃斑區(qū)的納入為主要指標[9]。院內(nèi)檢查多以散瞳對病情進行確認。但社區(qū)大規(guī)模篩查中,考慮到散瞳的風險及檢查人員的培訓(xùn)限制,免散瞳眼底照相成為趨勢。這也導(dǎo)致在常規(guī)操作中,很難獲得一張完美的圖像,尤其免散瞳眼底照相更難達到相應(yīng)要求?,F(xiàn)實場景的圖片缺失或者缺損部分圖像細節(jié),AI以此進行解讀,可能會干擾判斷準確性。雖然本研究在統(tǒng)計學(xué)上并沒有發(fā)現(xiàn)二者的相關(guān)性,但檢驗水平還是提示位置偏倚可能存在潛在的影響。通過培訓(xùn)來改善獲取的圖片質(zhì)量,可能會有益于AI準確度的提升[10]。黃斑區(qū)暗影并未顯示對AI判讀準確率的影響,這體現(xiàn)了AI比人眼的優(yōu)勢,顯然臨床醫(yī)生更關(guān)注黃斑中心區(qū)的結(jié)構(gòu)變化,在肉眼不能分辨的情況下,而AI能夠較好地判讀,進一步給醫(yī)生提供了診療信息,充分體現(xiàn)了AI的優(yōu)勢。

在眼科學(xué)中,基于視網(wǎng)膜圖像的自動篩查(automatedscreening)早已成為AI靶標,為眼科視網(wǎng)膜病變的篩查注入了新的活力[11]。但以上診斷的基礎(chǔ)往往以完美的眼底圖像進行診斷訓(xùn)練,并沒有完美實現(xiàn)對現(xiàn)實場景的呈現(xiàn)?,F(xiàn)實場景中診斷正確率受多種因素影響,本文主要針對圖像質(zhì)量采集進行了研究分析。本次研究主要樣本量較小,這一定程度上造成了結(jié)果的偏倚。另外患者的全身情況會對圖像判讀產(chǎn)生重要影響[12],但本文中并沒有涉及。研究側(cè)重圖像質(zhì)量與AI判讀之間的關(guān)系。對圖像進行質(zhì)量的分類是一個極其重要的問題,這能促進AI在實際臨床應(yīng)用中的準確性。這也需要專業(yè)人員投入一定的精力對實際圖片進行多維度的分類,這樣能更好地訓(xùn)練AI的臨床實際應(yīng)用。單一圖片的判斷可能并不準確,目前更多研究開始注重多重圖像聯(lián)合的AI研究[13]。除了AI在眼底照相圖片中的應(yīng)用以外,應(yīng)用于OCT的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)能夠成功地區(qū)分晚期AMD或糖尿病性黃斑水腫(DiabeticMacularEdema,DME),為多模式診療策略提供了可能[14]。AI目前在正常的眼底圖像診斷中發(fā)揮了重要的助力,但在現(xiàn)實場景中,存在較多非標準圖像,AI診斷的準確率不可避免地下降,這需要針對不同的情況,做好眼底照相的質(zhì)量控制及AI診斷技術(shù)上的改善和調(diào)整。

作者:胡欽瑞 王麗婷 王斌 李揚 單位:福建省眼表與角膜病重點實驗室 廈門大學(xué)附屬廈門眼科中心

人工智能技術(shù)分析2

思想政治理論課是落實立德樹人根本任務(wù)的關(guān)鍵課程。長期以來,高校思政教師和教育工作者為了提高思政課教學(xué)效果進行了不懈的努力,各個高校的思政課上都運用了多媒體、智慧教室等各類信息技術(shù),但總體而言主要是教學(xué)工具的提升,而教學(xué)模式?jīng)]有發(fā)生根本性的變化,多數(shù)高校仍然以插秧式排列、灌輸式教學(xué)為核心途徑,社會生活中各種豐富多彩的手段和模式難以運用到思政課中。近年來人工智能的飛速發(fā)展已經(jīng)極大地改變著人的交流模式,高校思政課教師也應(yīng)及早準備好迎接人工智能所帶來的機遇和挑戰(zhàn),更加有效地承擔起立德樹人的歷史重任。

1高校思想政治理論課改革的技術(shù)化路向

高校思想政治理論課效果不夠好是一個長期困擾高校教師和相關(guān)部門的重要問題。多年來國家有關(guān)部門和高校教師都采取了各種方案、嘗試了多種手段試圖走出困境,但總體而言并未取得根本性改善,課堂效率不高的困境依然存在。在傳統(tǒng)教育時代和信息化教育時代,高校思政課教師與思政工作者嘗試了各種方法來提高思政課的實效性,取得了重大的進步。其中進步最明顯、最容易被人們注意到的就是“以科技手段提高課堂效率”的方式,將各種信息化技術(shù)引進課堂,確實在一定程度上改善了教學(xué)效果。

1.1高校思政課堂改革技術(shù)化路徑的形成高校課堂從科技要效率的歷史來源已久:十一屆三中全會后,鄧小平同志就強調(diào)教育要現(xiàn)代化;上世紀八十年代國家就大力推進教育電教化;從上世紀九十年代末,由于計算機技術(shù)的飛速發(fā)展與大規(guī)模應(yīng)用,教育部門和各類學(xué)校開始大力推進信息化;新時代以來,由于各類人工智能技術(shù)的發(fā)展與運用,高校開始推進人工智能進校園,建設(shè)智慧校園。各個高校大量應(yīng)用電腦和多媒體技術(shù),將粉筆黑板換成了投影和PPT,將語言描述較為復(fù)雜的東西轉(zhuǎn)換為圖片和動畫,使得學(xué)生易于理解,客觀上信息傳遞效率取得了較大的進步。但是這樣的效率提升仍然是單向、基于灌輸式的教學(xué)方式而言的。在這種場景下,教學(xué)效果的提升最重要的并不在于這種單向信息傳輸?shù)男嗜绾?而是取決于學(xué)生對信息接收、理解和認同的程度。對于高校和教師而言,學(xué)生對信息的接受與處理是一個調(diào)動學(xué)生主體性因素的問題,這恰恰是他們最為費力而又難以衡量的,最為便捷易見的方式就是提高信息化手段和單向信息的傳遞效率?!昂鲆暳四切┠軓母旧献兏锝逃男吕砟睢⑿滤枷胍约靶录夹g(shù)環(huán)境下學(xué)習(xí)方式和教學(xué)方式等其他教育要素的創(chuàng)新”,高校思政課效果沒有展現(xiàn)出預(yù)期的提升幾乎是必然的。

1.2高校思政課堂改革技術(shù)化路徑的深化近年來,不少學(xué)者提出向信息化要思想政治教育實效的口號。有人認為以信息化管理平臺為載體,能夠提升大學(xué)生思想政治教育的實效性。有人認為思想政治教育信息化不僅是教育手段上的變革,而且改變了信息傳遞的方式,從而提高了思想政治教育的實效性。也有人認為信息化技術(shù)通過提升受教育者的認識水平、個體發(fā)展和心理需求等方式實現(xiàn)了思想政治教育的功能。還有人認為計算機輔助教學(xué)和輔助學(xué)習(xí)很大程度上提高了上課效率,互聯(lián)網(wǎng)時代以來的各種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進一步提高了學(xué)生的參與度和融合度,從而提升了課堂效果。但是,還有不少學(xué)者認為這種以技術(shù)手段突破思政課教育困境的路徑是不成功的,重教學(xué)形式創(chuàng)新、輕教學(xué)內(nèi)容改革的方式難以改變高校思政課的困境,信息化、技術(shù)化并未從根本上改變高校思想政治理論課的傳統(tǒng)教育模式,“以知識教育作為思想政治教育的主要內(nèi)容,以規(guī)訓(xùn)式教育作為保證教育實施的手段”,教學(xué)仍然以教師為中心,單一的教學(xué)環(huán)境和單向的信息傳播方式并未改變。甚至有學(xué)者認為信息技術(shù)并沒有真正改變傳統(tǒng)教學(xué),反而是傳統(tǒng)教學(xué)模式利用信息技術(shù)固化了自身??傮w來看,思政課“以科技求實效”的改革路徑并未取得滿意的效果,那么這種路徑是在人工智能時代是否還可行、人工智能能否為高校思政課帶來重大的變化,這取決于人工智能的特性能否契合教育變革的要求。
2人工智能適宜于思政課教學(xué)的技術(shù)特征

2016年人工智能系統(tǒng)AlphaGO擊敗了人類圍棋世界冠軍李世石,極大地震動了世界,人們懷著復(fù)雜的心情迎接人工智能時代的到來。人類每次科技的迅猛發(fā)展都會不同程度上對教育產(chǎn)生深遠影響,被視為顛覆未來社會的人工智能必將對高校思政課產(chǎn)生沖擊??v觀人工智能60多年的曲折發(fā)展歷程,實現(xiàn)了從“不能用”到“可以用”的跨越,但是距離“很好用”還有巨大的差距。有學(xué)者將今天的人工智能分為專用人工智能和通用人工智能,有的也分為弱人工智能、通用人工智能、超級智能和強人工智能四種類型。無論怎么分類,當前及近十年內(nèi)能夠?qū)崿F(xiàn)的還是弱人工智能或者說專用人工智能。迄今為止所有的人工智能都是模擬實現(xiàn)人類智能中的確定性范疇,尚未真正涉及人類具有不確定性的主觀活動。人工智能發(fā)展到今天,其優(yōu)勢和缺陷都非常明顯,對高校思政課教學(xué)來說也各有利弊,總體呈現(xiàn)出以下特點。

2.1自主性、單一性這里的自主性是指人工智能不需要人工干預(yù)而自我決策和行動的能力。有專家認為,下一代的人工智能甚至?xí)哂凶灾骶幊棠芰?意味著機器獲得了自己的智力,獲得了完全的自主性,這個時刻被稱為“技術(shù)奇點”。但有的人工智能專家認為甚至認為“技術(shù)奇點”永遠也不會到來。盡管今天的人工智能表現(xiàn)出一定的自主性,但仍然無法承擔兩個以上類型的復(fù)雜任務(wù),這就表現(xiàn)出單一性,即人工智能所能完成任務(wù)類型的唯一性。當今人工智能已經(jīng)應(yīng)用到社會生活的諸多方面,但非常明顯的是,完成這些任務(wù)的人工智能都是專用型人工智能,尚未出現(xiàn)能夠完成多種任務(wù)的人工智能。盡管如此,高校人工智能的發(fā)展也正推動高校從數(shù)字化校園向智慧校園的轉(zhuǎn)變,將對高校思政課和思政工作產(chǎn)生重要影響。

2.2高效性人工智能本身就是為了解放人類的體力和智力而產(chǎn)生的,針對特定的任務(wù)都具有操作簡單的特性?!爱斚碌娜斯ぶ悄?主要適用于標準化、規(guī)范統(tǒng)一的領(lǐng)域?!比斯ぶ悄艿膬?yōu)勢是善于處理重復(fù)性高、單調(diào)而繁瑣的任務(wù),善于從大量類似材料中篩選符合人類需求的信息,使人類從繁重、單一的體力勞動和腦力勞動中解放出來;在某個專門的細分領(lǐng)域,人工智能可以整合該領(lǐng)域所有專家的明確知識和經(jīng)驗,通過海量信息的對比和篩選,呈現(xiàn)出比人類智能更高的效率,具有重要的輔助決策功能。另外,目前智能手機中的導(dǎo)航、購物和衣食住行有關(guān)的APP等大多都運用了人工智能技術(shù),使用簡便快捷,只不過人們往往對人工智能“存在一種’淡出視野’的習(xí)慣”,一旦理解了它們的自動原理,就不再將其視為人工智能,“而將之視為主流計算的一部分”,實際上它們的確是高效的弱人工智能。

2.3泛在性所謂泛在性就是“無處不在、無時不在”。人工智能發(fā)展到今天,可以說“只要有人涉足甚至只要人想涉足的地方,都會有人工智能的用武之地”。一切電子信息設(shè)備和電氣化設(shè)備都是人工智能存在和利用的載體。信息時代的大學(xué)生在校園里生活時,從宿舍、食堂、圖書館到教室、超市、辦公樓,都有各類電子設(shè)備記錄學(xué)生的行為而產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),但是這些數(shù)據(jù)在人工智能時代以前是沉睡的冗余數(shù)據(jù),并大多數(shù)是互相獨立的“信息孤島”,而人工智能及其所依據(jù)的大數(shù)據(jù)技術(shù)就可以喚醒這些數(shù)據(jù),將其變成“金礦”。它可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)來分析學(xué)生個人的生理和心理狀態(tài)、生活習(xí)慣、家庭背景、個人嗜好、個性特征、思想傾向、社交傾向、群體價值傾向、甚至學(xué)生自己無法意識到的隱秘訴求。人工智能就如同一個睿智的幽靈在全天候的觀察學(xué)生并進行判斷,時刻為他們思考和服務(wù)。

2.4精準性信息時代的技術(shù)是普適性的,它不針對用戶進行自我調(diào)整,也不因為用戶的不同而產(chǎn)生數(shù)據(jù)處理方式和結(jié)果的差別。但人工智能可以自動針對用戶的特性進行數(shù)據(jù)處理過程和結(jié)果的調(diào)整。它通過算法對用戶數(shù)據(jù)進行處理和過濾,并將整理過的數(shù)據(jù)適配成符合使用者的個性特征的新聞、視頻或其他數(shù)據(jù)資源,甚至可以主動對使用者或潛在使用者進行內(nèi)容推送。人工智能這樣生產(chǎn)出來的信息是高度個性化的甚至是唯一化的,具有高度的信息精準性。這樣,人工智能時代人與人的溝通可以由于技術(shù)的先進性、數(shù)據(jù)的共享性而更加容易實現(xiàn)。

2.5算法歧視人工智能的本質(zhì)是算法,但算法本身并非是一種完全價值中立的科學(xué)活動,而是總與特定的價值立場相關(guān),蘊含著價值判斷。當前的諸多人工智能在初始階段往往需要自己搜索或者人類“喂”給它大量數(shù)據(jù),尤其是對于人類辨認方便但機器辨認困難的任務(wù)需要人機協(xié)同的方式對數(shù)據(jù)進行標簽,進而“教會”它如何處理此類問題。在這個過程中,算法本身的設(shè)計可能帶有的潛在歧視傾向,或者是人工智能的訓(xùn)練數(shù)據(jù)所自帶的歧視傾向都會導(dǎo)致算法歧視。如果人工智能性用品開發(fā)商為了更好地取悅男性而大量采集機器伴侶反饋的數(shù)據(jù),進而加強算法的歧視性以改進機器伴侶的行為,會對兩性關(guān)系和社會發(fā)展產(chǎn)生巨大的負面影響。

3人工智能應(yīng)用于高校思政課的挑戰(zhàn)

和歷史上的任何技術(shù)變革一樣,人工智能技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用必然促進社會的巨大進步和相應(yīng)的弊端,高度需要以科技化方式提升課堂效率的高校思政課勢必面臨著大規(guī)模運用人工智能技術(shù)的誘惑及其帶來的挑戰(zhàn)。高校思政教師和思政工作者首先要深刻認識人工智能的負面效應(yīng)才能對其警惕和防范。

3.1局限性挑戰(zhàn)人工智能的自主性和單一性也就帶來它的局限性。盡管人工智能在它所擅長的領(lǐng)域遠遠超過人類的能力,但“迄今為止,所有人工智能算法和應(yīng)用,都還屬于弱人工智能范疇”。當前與未來一段時間內(nèi),人工智能難以勝任需要靠人的默契完成的任務(wù),它往往涉及人的常識、靈活性和判斷力。人們將具有類似人類心靈活動能力的人工智能的希望寄托在遙遠的未來的通用人工智能身上。這對于高校思政課師生而言,人工智能在很長時間內(nèi)只能作為師生學(xué)習(xí)的輔助手段,起到查閱資料、推送內(nèi)容、匹配需求、提出可能性方案的智能助手作用。

3.2職業(yè)淘汰效應(yīng)人工智能的這種高效性帶來了巨大的便利、提高了社會生產(chǎn)力,但同時也淘汰大量的職業(yè)引發(fā)失業(yè),最近這幾年銀行柜員被金融人工智能大量淘汰轉(zhuǎn)崗就是這樣的典型案例。有學(xué)者認為未來十年內(nèi),諸如翻譯、助理、銷售、客服、會計、司機、家政等工作將大部分被人工智能所取代,約50%的工作會受到人工智能的影響。2013年牛津大學(xué)的研究人員提出未來20多年內(nèi),美國將有47%的崗位受到人工智能的影響,人工智能時代的生產(chǎn)方式把人從具體的生產(chǎn)過程中解放出來,實現(xiàn)生產(chǎn)的無人化,必將對人與機器、人與人之間的關(guān)系產(chǎn)生深遠影響?!半S著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用,人類社會的失業(yè)現(xiàn)象將不再局限于體力勞動行業(yè)……幾乎所有體力勞動與大部分基礎(chǔ)智能勞動被取代,人類能發(fā)揮價值的勞動就只剩下創(chuàng)造性勞動了。”這種趨勢會引起大學(xué)生思想和行為發(fā)生巨大變化,他們的學(xué)習(xí)興趣也會趨于人工智能難以取代的創(chuàng)造性專業(yè)。今天很多大學(xué)還在大量招生的基礎(chǔ)智能類專業(yè)和體力勞動專業(yè)會逐步失去市場而淘汰,這種情形必將反過來影響高校招生和學(xué)校建設(shè),高校思政教學(xué)過程中也必須體現(xiàn)出這種創(chuàng)造性、前瞻性的思維建構(gòu)。

3.3信息繭房效應(yīng)人工智能精準的內(nèi)容篩選與信息推動方便了人們對意見相似者的交流和溝通,但同時也可能因為同類個性偏見的強化而讓不同群類的人們更加難以互相理解,甚至可能形成“繭房效應(yīng)”———人們由于“同質(zhì)性(人們偏愛與自己相類似的人)趨勢導(dǎo)致許多人會結(jié)交或追隨他們愿意相信的人,并且不愿意結(jié)交與他們觀點相左的人”。在人工智能的幫助下人們篩選出符合自己偏好的、強化自身信念的信息,進而導(dǎo)致自身觀點的僵化,結(jié)果人們類似于生活在一個“過濾器繭房”中。在人工智能條件下,思政課教師對學(xué)生運用人工智能而導(dǎo)致的這種助長偏見的情形進行引導(dǎo)和糾正就更加重要。如何協(xié)同思政工作者、學(xué)生群體和人工智能一起組成的“思想政治教育共同體”對價值觀有偏頗的學(xué)生進行正確的引導(dǎo)和糾偏成為思政課教師在人工智能時代的重要課題。

3.4隱私危機尊重個人隱私是現(xiàn)代社會良好運轉(zhuǎn)的重要規(guī)則之一,而人工智能的泛在性使其具有侵犯個人隱私的巨大可能,隱私保護甚至被有的學(xué)者稱之為“隱私危機”。“隱私不只是人類尊嚴的基礎(chǔ),也是所有其他人權(quán)的基礎(chǔ),沒有隱私權(quán),其他權(quán)利就無從保證,就根本談不上自由、民主和平等。”信息時代的隱私問題往往是如何收集、使用信息的問題,它不涉及信息主體本身的倫理,它對隱私的侵犯是主要是人對信息的使用方式。人工智能可能從隱私的直接監(jiān)控、隱私獲取、個人畫像和隱私承載與使用等方面產(chǎn)生隱私危機,尤其是它本身需要采集人類行為數(shù)據(jù)的存在性需求與個人隱私保護之間就產(chǎn)生了尖銳沖突,采集個人數(shù)據(jù)如何獲得授權(quán)和不被濫用已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域非常尖銳的倫理問題。更為嚴重的是,新一代人工智能可以通過人的行為的大數(shù)據(jù)分析和心理生理特征(包括腦電波的讀取)的讀取,未來“人們?nèi)魏嗡妓攵紝⑼耆胤从吃跈C器中,人類的思維隱私將不復(fù)存”。高校智慧校園人工智能系統(tǒng)將需要對大學(xué)生上課、休息、就餐、運動、購物、社交等日常生活數(shù)據(jù)進行采集,甚至可能需要對學(xué)生的指紋、虹膜、面部數(shù)據(jù)甚至DNA數(shù)據(jù)進行采集分析,那么大學(xué)生在多大程度上允許這些數(shù)據(jù)的采集和應(yīng)用將是一個非?,F(xiàn)實的高校倫理問題。

3.5電子人格與法律主體缺陷所謂人工智能的道德主體問題就是否賦予人工智能一定或者完全“電子人格”的問題。與大學(xué)生貼近的一個倫理問題就是機器人伴侶問題。世界性用品商正努力將最先進的人工智能投入到性用品領(lǐng)域,青春期的男大學(xué)生邂逅外形美麗的機器人伴侶、女生購買一個帥氣的男性伴侶機器人絕不是一個浪漫的未來故事,而是即將會對大學(xué)生產(chǎn)生重大的生理、心理和倫理的影響的現(xiàn)實趨勢。這在男權(quán)社會背景下,將使男性對女性產(chǎn)生何種潛藏的精神暴力甚至人身威脅、至少是物化女性的思維已經(jīng)不僅僅是一個思辨中的倫理問題,而是一個悄然成形中的現(xiàn)實癰瘡。更為棘手的是,諸多潛藏人工智能犯罪的隱患點正大量出現(xiàn),具有自我學(xué)習(xí)能力越來越強的人工智能正飛速發(fā)展,其帶來的法律主體及預(yù)防犯罪問題開始對人與人工智能之間的法律關(guān)系提出了挑戰(zhàn),而智慧校園場景下的人工智能如何合理合法地為師生服務(wù)開始逐步成為高校思想政治工作者苦惱的來源之一。總之,人工智能是一個已經(jīng)走進現(xiàn)實且日益飛速發(fā)展的技術(shù),對人類社會的影響越來越顯著,高校思政課教師必須對此未雨綢繆,及早應(yīng)對人工智能時代的新挑戰(zhàn)、新問題。

作者:洪巍城 周治邦 單位:桂林理工大學(xué)馬克思主義學(xué)院

人工智能技術(shù)分析3

一、問題的提出

隨著時代的發(fā)展和科技的進步,人工智能在近年來得到了迅猛的發(fā)展,其所涉及的范圍越來越廣、進入的行業(yè)也越來越多。從目前而言,人工智能在我國已經(jīng)涉及到多個行業(yè)和領(lǐng)域,其功能在不斷地進行豐富與完善。從“阿爾法圍棋(AlphaGo)”戰(zhàn)勝多名圍棋高手開始,人工智能被大眾所關(guān)注,到微軟人工智能“小冰”生成的《或然世界:誰是人工智能畫家小冰?》,已于2019年在中央美術(shù)學(xué)院美術(shù)館舉行首個個展,[1]人工智能的智能化有所提升,涉及的領(lǐng)域也發(fā)生了改變。人工智能從服務(wù)領(lǐng)域逐漸開始轉(zhuǎn)向輸出其創(chuàng)造物時,除了微軟人工智能“小冰”以外,人工智能還能夠譜寫歌曲、繪畫、生成詩篇散文等。這就帶來了一個法律問題:人工智能創(chuàng)造物是否屬于作品,能否受到著作權(quán)的保護?

二、人工智能創(chuàng)造物著作權(quán)之否定

(一)主體適格性分析

1.人工智能仍未超越“工具”角色從思維能力角度看,人工智能的地位超越了物的概念,但從工具論角度,人工智能依然未能擺脫為人類服務(wù)的“工具”角色。[2]盡管人工智能所涉及到的行業(yè)和領(lǐng)域在不斷擴大,其對人們?nèi)粘I畹挠绊懺絹碓缴钊?,但是從本質(zhì)上來說,為人類服務(wù)仍然是創(chuàng)造人工智能的目的與角色定位,并未脫離這一角色,而處于一個與人類平等的地位。隨著科技的發(fā)展進步,人工智能的智能程度不斷提升,具有了相較以往而言更強的學(xué)習(xí)能力,但這并不能直接推斷出其創(chuàng)造物屬于作品。人工智能歸根結(jié)底還是一個為人類所利用的工具,人工智能能夠通過對大量數(shù)據(jù)進行分析,從而尋找到事物的規(guī)律。這種性能在數(shù)據(jù)處理方面非常占優(yōu)勢,但其背后所依賴的仍然是人類所設(shè)定的程序。盡管人工智能能夠進行創(chuàng)造,但是其創(chuàng)造也是根據(jù)人所設(shè)定的程序,究其根本仍然是人類的“工具”,人工智能本身是不具有自主意識的。除此之外,人工智能是由人類所創(chuàng)造的,其從產(chǎn)生之日起就具備人造性,這一屬性就意味著人工智能要受到人類的制約,其所創(chuàng)造之物只能看作是人類意識的衍生,而非其創(chuàng)作。

2.人工智能不具備創(chuàng)作意圖著作權(quán)法確定對象保護體系須以一定的價值基礎(chǔ)來構(gòu)建。構(gòu)成作品并不以表現(xiàn)形式為唯一依據(jù),還要結(jié)合內(nèi)在價值判斷,否則作品的范圍將過于寬泛。創(chuàng)作意圖是創(chuàng)作過程中能夠體現(xiàn)人類智力的核心要素,其是將特定思想轉(zhuǎn)化為與之對應(yīng)的具體表達的一種主觀意愿。在這一過程中,具有創(chuàng)作意圖之人,需要對具體表達性內(nèi)容有具體的預(yù)期。如果某一主體對形成的表達沒有預(yù)先的認識,則不能稱其為具有創(chuàng)作意圖。創(chuàng)作意圖是著作權(quán)中的一個重要因素,盡管這一內(nèi)容沒有被明確規(guī)定于《著作權(quán)法》當中,但是可以從條文中得到印證。但從司法實踐來看,證明創(chuàng)作意圖是存在一定的困難的,作者的內(nèi)心真意難以通過作品得到直觀的表現(xiàn),但這并不影響創(chuàng)作意圖在著作權(quán)認定中的地位。根據(jù)智能化的程度不同,人工智能可以分為弱人工智能和強人工智能,但無論是哪一類人工智能,其都未曾擁有自主意識和自主能力。人工智能依靠其強大的數(shù)據(jù)處理能力,能夠在更短的時間內(nèi)處理更多的信息,并根據(jù)數(shù)據(jù)作出最優(yōu)的處理結(jié)果。從人工智能的運作模式就可以看出,其主要追求的是以最優(yōu)路徑生成有關(guān)內(nèi)容,而人類創(chuàng)作更傾向于展現(xiàn)豐富多彩的內(nèi)心思想,二者存在根本性的差異。

3.人工智能不符合現(xiàn)有法律框架我國《著作權(quán)法》在立法基本理念上趨近于作者權(quán)法系,因此判斷獨創(chuàng)性時還要考慮相關(guān)內(nèi)容是否屬于人類完成的智力成果。將法人、非法人組織納入著作權(quán)客體有以下兩方面的原因:一是社會發(fā)展對著作權(quán)主體提出了新的需要,且法人、非法人組織財產(chǎn)獨立,可以獨自承擔相應(yīng)的責任;二是法人、非法人組織從根本上看還是自然人的延伸。人工智能要想被納入著作權(quán)主體,首先需要解決的就是財產(chǎn)獨立的問題。正如上文所論述的,人工智能不具備自主意識和自由意志,也就是說,人工智能是沒有獨立的財產(chǎn)用以承擔責任的。從這個層面看,人工智能是無法被納入著作權(quán)主體的。再從另一個角度進行分析,法人、非法人組織從根本上可以看作是自然人的延伸,而人工智能則與自然人的關(guān)聯(lián)沒有那么密切,其在被創(chuàng)造出來以后就與自然人失去了聯(lián)系。除此之外,從責任追究角度分析,在對法人、非法人組織進行追責時,最終責任會落實到自然人。人工智能從本質(zhì)上看屬于數(shù)據(jù)代碼,在對其進行追責時可能會產(chǎn)生一些問題。就現(xiàn)有的知識產(chǎn)權(quán)法律框架而言,人工智能運行的基礎(chǔ)是人類輸入的代碼或者算法,因此難以將人工智能的客體身份進行轉(zhuǎn)化,無法將其認定為著作權(quán)主體。[3]

(二)法律及市場角度分析

1.法具有穩(wěn)定性人工智能創(chuàng)造物是新興事物,其出現(xiàn)引發(fā)了法律方面的討論,但并不意味著所有新興事物都需要新的法律來對其進行規(guī)制。從法的穩(wěn)定性的角度來看,當現(xiàn)有的法律體系能夠解決新興事物所帶來的法律問題時,就沒有必要為其專門設(shè)定新的法律。人工智能創(chuàng)造物所帶來的著作權(quán)方面的問題能夠被現(xiàn)有的法律體系所容納,其原因主要在于對人工智能創(chuàng)造物進行著作權(quán)保護,歸根結(jié)底是保護人工智能背后的人的利益,這一利益能夠得到現(xiàn)有法律良好的保護,對其進行額外規(guī)定缺少必要性。有學(xué)者主張人工智能雖然現(xiàn)在還不具備創(chuàng)作的能力,但是其發(fā)展非常迅速,未來可能會具備著作權(quán)主體資格,法律應(yīng)當將其考慮在內(nèi)。法學(xué)研究的目的是解決現(xiàn)實問題,可以進行前瞻性的研究,但是這種研究必須要在現(xiàn)實可能性的基礎(chǔ)上,否則這一研究就是一種空談。[4]人工智能究其根本還只是人類工作、生活中的工具,不能夠獨立創(chuàng)作,也不能將其歸為著作權(quán)主體。目前沒有依據(jù)能夠確定人工智能未來的發(fā)展情況及發(fā)展方向,法律提前進行規(guī)定是沒有必要的,同時這樣制定出的規(guī)則也缺少應(yīng)用的現(xiàn)實基礎(chǔ),失去了法律本身的意義。

2.市場穩(wěn)定運行的需要還有學(xué)者主張,人工智能納入著作權(quán)主體能夠激勵創(chuàng)作,促進創(chuàng)作領(lǐng)域的發(fā)展壯大。從市場經(jīng)濟運行規(guī)律來看,社會必要勞動時間決定了商品的價值鏈,當所有生產(chǎn)者的社會必要勞動時間處于同一水平線時,能夠以更短時間產(chǎn)出更多商品的人將會獲得更多的利潤,從而在市場中生存下去。人工智能與人類相比,其最大的優(yōu)勢在于創(chuàng)作速度快、創(chuàng)作成本低。人工智能可以憑借良好的算法快速地進行“創(chuàng)作”,且在成本消耗方面遠低于人類創(chuàng)作。如果人工智能能夠作為著作權(quán)主體進入創(chuàng)作市場,那就意味著有大量作品的涌入,且在價格方面還具備優(yōu)勢,這對創(chuàng)作市場是一種巨大的沖擊。當作者消耗大量精力創(chuàng)作的作品市場被人工智能創(chuàng)造物所搶占時,必然會影響作者創(chuàng)作的積極性,從而影響到創(chuàng)作市場的正常運作,并不能起到鼓勵創(chuàng)作、促進創(chuàng)作市場發(fā)展的預(yù)期目的。

三、人工智能創(chuàng)造物作品的獨創(chuàng)性否定

(一)作品獨創(chuàng)性的認定標準

有一部分學(xué)者指出,現(xiàn)有著作權(quán)制度始終將人類視為獨創(chuàng)性的唯一主體,以人為關(guān)注點的判斷標準沒有真正從客觀角度出發(fā)認定獨創(chuàng)性,固有的標準難以應(yīng)對人工智能創(chuàng)作物帶來的法律爭議,從主觀主義出發(fā)制定的標準已經(jīng)難以適應(yīng)新傳播途徑帶來的各類沖突,長此以往將不利于激發(fā)社會的創(chuàng)新潛力和創(chuàng)造能力。筆者對這一觀點持反對態(tài)度,獨創(chuàng)性的評判并不僅僅是從主觀角度進行,主觀分析只是對其進行評判的一個方面。隨著新興事物的不斷涌現(xiàn),司法實踐中確實存在獨創(chuàng)性認定標準不一和認定困難的問題,但人工智能創(chuàng)造物與游戲直播、電影解說等存在差異,其主體屬于人工智能,而人工智能現(xiàn)在還處于弱人工智能時代,不具備獨立的意識和獨立的財產(chǎn),與人或者法人存在根本性的差異。如果僅從客觀主義的角度對作品進行評判,作品獨創(chuàng)性的認定標準將過于簡單,從而導(dǎo)致作品泛濫,甚至于動物所拍照片、動物的畫作等都可被認定為作品,這將對著作權(quán)的保護和作者的合法權(quán)益產(chǎn)生極大的影響。[5]

(二)對人工智能創(chuàng)造物的獨創(chuàng)性之否定

1.內(nèi)容的獨創(chuàng)性人工智能可以根據(jù)需要對素材進行自由的選擇與提煉,通過多種途徑對搜集到的素材進行加工整理,最終形成其創(chuàng)造物。僅從內(nèi)容的角度來看,人工智能創(chuàng)造物確實具有與其他作品相區(qū)別之處,可以從內(nèi)容上認定為具有獨創(chuàng)性。但是對于作者獨立創(chuàng)作完成作品這一要求,筆者持否定態(tài)度。迄今為止的人工智能只能按照人類預(yù)先設(shè)定的算法、規(guī)則和模板進行計算并生成內(nèi)容。[6]人工智能能夠產(chǎn)生創(chuàng)造物,究其根本,仍然是有賴于已經(jīng)設(shè)置好的編碼,其行為最終要歸屬于人的行為,人工智能的創(chuàng)造行為能否被認定為獨立完成還有待商榷。因此,難以認定人工智能創(chuàng)造物具有獨創(chuàng)性。2.作者的個性表達有學(xué)者以人工智能生成的小說未被評委發(fā)現(xiàn)的事實推論出人工智能創(chuàng)造物的智力創(chuàng)造水平達到《著作權(quán)法》中“最低限度的創(chuàng)造性”標準。[7]這一觀點是存在問題的,且不論以這一事實進行推論是否具有邏輯上的可行性,對作品獨創(chuàng)性的認定是一個綜合性的過程,并不是僅僅考慮是否達到了《著作權(quán)法》中的“最低限度的創(chuàng)造性”。同時,創(chuàng)造性更多考慮的是作者的個性表達,從事實層面看,人工智能創(chuàng)造的作品確實具有獨創(chuàng)性,但是人工智能作為機器,從目前而言,其無法進行情感與個性的表達。除此之外,通過讀者閱讀人工智能創(chuàng)造物而產(chǎn)生的情感體會來反證人工智能具備個性表達能力的推論是站不住腳的,讀者的情感體會是人類閱讀時產(chǎn)生的情感,與人工智能是否具備個性表達能力無關(guān)。[8]

四、結(jié)語

人是宇宙的精華,萬物的靈長,人的創(chuàng)造性思維是創(chuàng)作過程中必不可少的要素。人工智能的智能程度與學(xué)習(xí)能力雖然有了較大的進步,但其終究還是沒有獲取自主意識和自由意志,更重要的是,人工智能無法依靠創(chuàng)造性思維進行創(chuàng)作,其所依賴的不過是由人類設(shè)定好的程序。這也就說明了:保護人工智能創(chuàng)造物的目的不是保護冷冰冰的機器,而是保護機器背后付出了智力勞動的鮮活的人。[9]人工智能創(chuàng)造物的商業(yè)價值并不符合著作權(quán)法本身的價值預(yù)設(shè)。而根據(jù)表現(xiàn)形式將人工智能創(chuàng)造物看作作品,一方面無視了人工智能作為著作權(quán)主體的不適格,另一方面則是沒有認識到著作權(quán)保護對象體系。在看待人工智能創(chuàng)造物時,應(yīng)當在把握規(guī)則的前提下,從整體的角度出發(fā)。只有這樣才能看到問題的本質(zhì),從而得出正確的結(jié)論。

參考文獻

[1]蔣肖斌.人工智能辦畫展,你們?nèi)祟愵澏读藛幔跱].中國青年報,2019-07-16(8).

[2]易繼明.人工智能創(chuàng)作物是作品嗎?[J].法律科學(xué)(西北政法大學(xué)學(xué)報),2017,35(5):137-147.

[3]梁志文.論人工智能創(chuàng)造物的法律保護[J].法律科學(xué)(西北政法大學(xué)學(xué)報),2017,35(5):156-165.

[4]王遷.如何研究新技術(shù)對法律制度提出的問題?——以研究人工智能對知識產(chǎn)權(quán)制度的影響為例[J].東方法學(xué),2019(5):20-27.

[5]匡俊.論人工智能創(chuàng)作物著作權(quán)法保護[J].中國出版,2020(18):63-67.

作者:錢藝 單位:桂林電子科技大學(xué)

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