“人工智能+法律”如何助力企业高质量发展?2024“读懂中国”这场专题论坛讲透了
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“人工智能+法律”如何助力企业高质量发展?2024“读懂中国”这场专题论坛讲透了

南方财经全媒体记者李振 广州报道 12月2日,2024年“读懂中国”国际会议(广州)“以高质量法治建设服务新质生产力发展—人工智能+法律助力企业高质量发展”专题论坛在广州举办。 本次专题论坛由广东省司法厅指导,中国国家创新与发展战略研究会智慧法治与社会治理研究院、南都湾财社主办,深圳得理科技有限公司协办,广东省司法厅副厅长陈永康受陈旭东厅长委托出席、第十四届全国人大代表高子程为论坛致辞。专题论坛邀请到湾区司法机关、律师协会、仲裁调解机构的专家领导,中国科学院深圳先进研究院得理法律实验室等智慧法治研究机构、法律科技企业的专家及企业负责人,以及湾区媒体行业的相关专家领导莅临参会并进行主旨演讲。 本次专题论坛围绕建设智慧法治体系、优化法治环境服务于新质生产力发展的目标,深入探讨了法治护航民营经济发展、构建人工智能+法律服务平台、提升大湾区涉外法治服务保障水平等多方面的可行路径,并向大家展示法律科技新生行业前沿方向及最新研发成果,充分体现我国法律行业与人工智能行业主动求变,深度融合以促进新质生产力发展的能动创新精神。 广东省司法厅党委委员、副厅长陈永康先生受陈旭东厅长委托为专题论坛致辞。他表示,面对技术迭代、新兴产业崛起及经济模式变更带来的一系列法治问题,要主动适应、积极回应,助力构建与新质生产力发展相适应的“新型生产关系”。 一是用高水平立法为科技创新提供良好制度支撑,在科创企业产权激励、科研成果利益分配、科研活动宽容试错、科研基础设施投入等方面加强法治制度供给,坚持制度创新和科技创新双轮驱动。二是用有“温度”的执法呵护科技创新主体健康发展,转变政府监管理念和监管方式,优化包容审慎监管机制为科创企业发展营造宽松友好的营商环境。三是用法治方式促进各类创新要素自由便捷流动,打通制约经济循环的堵点卡点,促进人才、资金、技术、数据等关键生产要素自由组合、便捷流动,最大限度激发创新创造活力。四是用优质法律服务提升科创企业应对风险挑战的能力,以广东省数量庞大、质量一流的法律服务队伍为基础,坚持法律服务与科技创新法律服务更精准对接;深入推进生产性法律服务业供给侧结构性改革;持续深化与港澳政府法律部门交流合作,助力企业在高水平开放大局中培育和发展新质生产力。 第十四届全国人大代表、第十四届全国人大宪法和法律委员会委员高子程为专题论坛致辞。高子程表示,大湾区开放型城市群建设发展对高水平对外开放体系构建具有重要引领借鉴作用。新质生产力发展需要优质高效、解渴管用的法律服务予以支持。 在法律与科技方面,高子程提出,法律科技深度融合促进法律服务行业的数字化转型,律师队伍需要积极拥抱科技,善用新工具提高工作质效,不断修炼专业素养和服务能力,推动律师行业与新质生产力深度融合,共同推动经济社会高质量发展。 西南政法大学副校长王怀勇先生围绕“以高质量涉外法治人才培养服务粤港澳大湾区发展”作主旨演讲。王怀勇提及,西南政法大学近年来坚持服务战略,统筹国际国内资源精准对接国家急需、特需、刚需;坚持实践导向,统筹校内校外资源创新涉外法律人才培养体系;坚持培引并举,积极拓宽发展知华友华的海外“人脉圈”等举措,在涉外法律人才培养方面取得亮眼成绩。 “未来,西南政法大学将进一步通过持续做好涉外法治相关学科专业建设、强化实践导向的涉外法治人才培养模式、持续强化西南政法大学粤港澳大湾区研究院建设等途径,培养高质量涉外法治人才,服务于粤港澳大湾区法治建设和经济社会发展。”王怀勇说。 广州仲裁委员会主任陈思民以“拥抱AI,拥抱未来——广仲运用人工智能驶入国际化快车道”为题作主旨演讲。陈思民表示,中国现代仲裁制度发展至今,仲裁机构建设及案件受理等方面并不逊色于国际水平。新发展格局下,广州仲裁肩负不受国别限制,跨越国境发挥影响力,维护企业海外合法权益的重要使命。 我国AI在法律领域的适用具有前瞻性,同时也不可避免地带来挑战。要积极看待AI运用于仲裁,坚持三段论形式逻辑,坚持可溯源、可验证的原则,推动完善全球数字治理。 中国科学院深圳先进研究院得理法律实验室首席科学家雷宇在专题论坛中详细介绍了“法律大模型”的应用情况。 中国科学院先进研究院自研出首批通过网信办备案的法律行业专用大模型——得理法律大模型。得理法律大模型作为行业专用模型,可广泛用于智能法律检索、智能法律文本处理、智慧法律问答、律师数据智能分析推荐等多样法律场景;并以实现在线争议处理智能系统、智能司法系统、法律教育智慧服务系统、域外智能法律服务系统构建及应用为远期规划目标。本次专题论坛上,中国科学院深圳先进研究院—得理法律人工智能实验室与深圳得理科技有限公司共同发布“法律大语言模型用户指南”。 亚洲仲裁及调解中心副会长萧咏仪在专题论坛带来“加强普通法教育,助推涉外法治人才培养”主旨演讲。萧咏仪介绍,粤港澳大湾区应继续强化普通法教育,借鉴普通法学术中心模式,增设普通法教育中心,促进普通法教育与涉外法律行业发展的紧密结合,有效培养出符合国际法律市场需求的高素质涉外法治人才,服务于国家对外开放战略。 南都报系党委副书记、主编刘江涛在专题论坛上带来“2024粤港澳大湾区跨境电商发展报告”主旨演讲。刘江涛认为,在全球经济发展放缓、地缘政治关系紧张,中国外贸领域主要矛盾转变为当前的外需走弱的背景下,跨境电商行业已成为我国外贸领域新热点,持续发挥外贸新业态的优势和拉动效应。南方都市报对粤港澳大湾区跨境电商行业发展调研情况显示,粤港澳大湾区凭借强大的制造业基础、完善的金融服务体系和先进的数字贸易能力,在政策支持下,已促使湾区成为我国跨境电商的产业聚集地,并成为中国企业走出去的引擎核心,有力推动我国对外贸易高质量发展。 针对我国跨境电商行业现存问题及未来发展,刘江涛建议:一是品牌化需精耕细作,突破同质化;二是提前布局新兴市场,多维度比拼;三是加强法律风险防范,确保合规经营。 更多内容请下载21财经APP
情绪阳光行动 —— AI助力心理健康行业探讨,积极推广心灵“三早”
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情绪阳光行动 —— AI助力心理健康行业探讨,积极推广心灵“三早”

随着社会的全面发展,全民素质的提高,人们越来越意识到身心同健才是人类发展的重要内涵。近些年,心理健康作为健康不可忽视的重要组成部分,更是得到各领域的关注。 2024年6月26日,由中国健康促进与教育协会作为指导单位,中国心理学会作为学术支持单位,时尚集团联合英特尔公司与幸福科学馆共同倡议的“情绪阳光行动——心会跟AI一起走”Al助力心理健康行业研讨会在京召开。 在本次研讨会中,通过各领域专家、领导的专业分享,以及圆桌交流的深度探讨,共同聚焦人工智能的发展对于心理健康方面的助力,并展示了人工智能在心理健康领域的应用,期待可以提起社会各界人士对于心理健康的重视。 “情绪阳光行动” 关注心理健康,推广心灵“三早” 在本次“情绪阳光行动——心会跟AI一起走”心理健康行业研讨会的最开始,来自中国健康促进与教育协会、中国心理学会,以及时尚集团的代表分别围绕“心理健康的重要意义、推广心灵‘三早’,以及科技发展与心理健康的关系”等议题发表观点,希望通过各方力量,共同提高国民对心理健康的重视。 中国健康促进与教育协会常务副会长兼秘书长孔灵芝指出,中国健康促进与教育协会长期以来致力于国人身心健康的促进与教育,动员全社会提升健康素养,关注身心健康。 中国健康促进与教育协会常务副会长兼秘书长孔灵芝 而针对一些年轻人的情绪问题,中国心理学会侯任理事长罗跃嘉教授发表了“人工智能对解决心理健康问题势在必得”的演讲,并分享了促进心灵“三早”推广的重要意义。 中国心理学会侯任理事长罗跃嘉 时尚集团副总裁韩德成则表达了媒体人的意愿,他说:“此次我们与中国健康促进与教育协会、英特尔公司及幸福科学馆携手,发起的‘情绪阳光公益行动’,旨在号召更多人关注心理健康领域,尤其是将人工智能的新科技与心理学紧密结合,更好地服务大众。” 时尚集团副总裁韩德成 众位专家助力 揭开AI助力心理健康的深远意义 AI快速发展的今天,如何借助科技的力量为心理健康领域拓展新的思路和方法,是本次行动的核心议题。 首先发言的是来自清华大学心理与认知科学系教授、中国国际心理学大会执行主席彭凯平教授。他指出“人工智能和数字技术将帮助我们提升心灵的力量,更重要的是能够把我们人类的积极天性挖掘出来。所以在某种意义上讲,数字技术的不断发展和完善,让人们活得更加健康、快乐、幸福。” 清华大学心理与认知科学系教授、中国国际心理学大会执行主席 彭凯平 接下来,英特尔公司市场营销集团副总裁、中国区行业解决方案和数据中心销售部总经理梁雅莉介绍了英特尔以先进技术和智能AI携手推动心理健康产业的举措。她表示:“英特尔作为一家科技公司,肩负着‘创造改变世界的科技,造福地球上每一个人’的使命。我们除了科技能力,还有广泛的生态合作伙伴,更有能力和义务,联合心理健康领域的合作伙伴,用科技推动创新的解决方案,促进整体社会心理健康水平的发展。”通过梁雅莉副总裁的介绍,让所有人了解到英特尔真正践行“科技向善”的理念,以及用科技赋能心灵,为人类的心理健康保驾护航的企业责任和初心。 英特尔市场营销集团副总裁兼中国区行业解决方案和数据中心销售部总经理 梁雅莉 在此次研讨会的重头戏——“AI与心理健康的未来”圆桌交流会上,来自清华大学心理与认知科学系、中国国际心理学大会执行主席彭凯平教授,北京安定医院副院长王京,英特尔中国市场部总经理吕冬,未名脑脑脑科博士CEO高妍,厚德明心(北京)科技有限公司创始人兼CEO倪子君,齐聚一堂,围绕“AI+心理:人工智能如何助力全社会心理健康水平提升” 的命题,从科研、临床等不同角度阐述了各自的看法并进行了深度的交流。 活动的最后,“情绪阳光行动”公益行动联合发布仪式正式开启。在场领导、专家共同携手开启了特制魔方的转动,这也标志着人工智能与心理健康的发展将进入新的阶段。 在这个有里程碑意义的时刻,作为工作在心理健康第一线的专家——北京大学第六医院精神科主任医师、中国心理学会注册督导师刘琦,与国家卫健委专家库成员、国家心理健康和精神卫生防治中心专家组成员医生史宇老师也借此机会表达了对“AI与心理健康的未来”的期待。他们都表示,将进一步为国人心理健康的发展做出自己的努力。 北京大学第六医院精神科主任医师、中国心理学会注册督导师刘琦 国家卫健委专家库成员、国家心理健康和精神卫生防治中心专家组成员医生 史宇 心灵SPA快闪空间 体验AI助力心灵交流的魅力 研讨会后,各位专家与学者还前往了充满科技与趣味性的 “英特尔心灵SPA快闪空间”,亲自体验了依据心理学的专业知识体系为核心,整合云、边、端人工智能技术所提供的趣味情绪判断和艺术心理疗愈的五大空间——情绪趣诊、数字知己、心境画廊、触感乐园、呼吸光影。 在乐诊空间里,体验者可以与运行在英特尔酷睿Ultra 的AI PC上的数字人互动,并借助生成式AI,获得“乐诊报告”,为每个人量身定制健康生活建议,并获得适合个人的美妙的音乐及艺术图片,以此愉悦心情。 在谈心数字人的体验中,数字人会耐心地倾听体验者的心声,仔细地为体验者分析各种困扰和烦恼,给予体验者真挚的引导。 除此之外,参与者在心境画廊中,可以借助英特尔边缘AI 获取参与者表情,根据表情浓度,借助AI生成一个由缤纷多彩、各式各样的图形,以及舒缓动听的音乐所共同组成的空间。在这里,体验者将收获到AI技术带给心灵全新的疗愈体验。 触感乐园的体验是置身于触觉的通道之中,随着通道宽窄的变换而穿梭,每一次触感的流转都伴随着心理微妙的波动,在这个过程中促使人们释放真挚的情感。 最后,大家在呼吸天地中享受呼吸疗愈的宁静,并将自己完全沉浸在灯光营造的温馨氛围之中,仿佛置身于梦幻般的光影世界里,收获完全不同于以往的心境。 此次时尚集团联合英特尔公司、幸福科学馆共同发起的“情绪阳光行动——心会跟AI一起走”Al助力心理健康行业研讨会的成功举办,对于心理健康领域的发展有着深远的影响——不仅让更多人意识到主动关注心理健康的重要性,还了解到AI在促进心理健康领域的更多无限可能。此次活动也是“情绪阳光行动”启动的开始,在未来,我们希望更多权威专家和社会各界人士加入到行动中来,多维度、全方位推广心灵“三早”,提升全社会心理健康水平,帮助人们更好地应对生活中的挑战,拥有更高的幸福感和生活满意度。
AI健康应用体验分析-讯飞晓医/夸克
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AI健康应用体验分析-讯飞晓医/夸克

医疗健康领域因为专业性较强,且积累的数据和大数据足够多,是最适合AI应用的领域之一。那这些AI产品的表现如何?我们来看本文对几款健康应用的分析表现。 本文主要介绍了科大讯飞的讯飞星火认知大模型V3.0和智能医疗助手,以及对讯飞晓医APP和夸克APP的健康助手进行了体验分析。 讯飞星火大模型在医疗领域具有深厚的技术积累和广泛的应用,尤其在基层医疗方面表现突出,已成功应用于智医助理等多个产品。讯飞晓医APP作为智能医疗助手,具备诊前、诊中、诊后多个环节的数字化和智能化应用,为居民提供精细化的健康咨询服务。夸克APP的健康助手则提供了疾病咨询和就医建议推荐,整合医疗资源整合,实现线上线下全流程的服务推荐。 一、科大讯飞 讯飞星火认知大模型V3.0,面向每个家庭,发布讯飞星火医疗大模型,打造每个人的AI健康助手。 1. 讯飞模型与医疗储备 讯飞医疗深耕医疗人工智能领域多年,一方面,基于通过国家执业医师资格测试的人工智能技术,赋能基层医生。智医助理成为全国唯一大规模落地的基层智能辅诊应用,在全国30余个省426个区县取得规模化的成功应用,累计给出6.9亿次辅助诊断,修正100多万次基层医生的首次不合适诊断,给出5000多万次不合理处方建议,把病历规范率、诊断合理率、用药合理率都大幅提升了。同时,智慧医院产品已在7家TOP10医院、500+等级医院应用。 另一方面,讯飞星火医疗大模型在医疗海量知识问答、医疗复杂语言理解、医疗专业文书生成等六大核心能力方面超越GPT-4。 2. 模型应用-智能医疗助手 讯飞星火大模型和华为FusionCube A3000的软硬件一体化的智能医疗助手,具备多模态交互、医疗训练推理、医疗知识问答、医疗内容生成等能力,让智能医疗助手在“安全可控”之外更加“聪明”,助力成为“每个医生的AI诊疗助理,每个人的AI健康助手”。 二、应用-讯飞晓医APP体验分析 AI健康助手: 讯飞星火医疗大模型技术赋能AI健康助手,发布了讯飞晓医APP及小程序,化身“健康AI百事通”,集成症状自查、报告解读、医疗信息快速查询、健康档案管理等功能,为居民提供精细化的健康咨询。 1. 体验层面分析 ✅易用性/舒适性 操作简单性、界面清晰、对话模式模拟医生问诊,用户学习成本低,上手使用快;支持多种操作方式,语音输入、键盘输入、拍照扫描等,方便用户快速输入信息;分类功能设计,每项服务对应在对话框中有暗文提示,引导用户知道这个功能怎么操作 ✅服务完整性 服务全面:自诊、药物查询、中医辨证、找科室、找医院、报告解读、体检解读;服务的连贯性:咨询时,如只询问一个病症,出结果后,还会进一步询问你需要症状分析嘛,可以继续咨询;客户经营:体检报告解读,会形成复查计划,用药咨询会形成用药计划,收集客户健康数据,便于客户后续经营;我的页面管理本人及家人的健康内容,营造家庭健康管理,健康贴士服务,帮助客户快速触达健康计划; ✅友好性 一是每次进入,常用功能的提示/引导,功能的推荐宣传;二是,使用时的提示,便于用户知道有什么,怎么用;健康问题的引导,会引导用户对询问疾病的深入; ✅安全信赖/容错性 无论是从哪个功能咨询,对于疾病问题、药品问题,不是直接出结果而是先询问具体的病症缘由,再根据初始问题和对话内容给出对应的结果;查看健康数据解锁查看数据,确保个人数据的隐私; 2. 健康技术应用分析 优势: 智能问答灵活、背后的基础大模型涵盖的健康知识面广,可满足用户多轮疾病对话需求;每个功能在询问后,回答速度快,无须客户等待(维持在实时/1-2s出结果);小闭环健康服务,咨询+简单对话问诊+健康建议+复查提醒/用药提醒,对用户形成长期健康管理; 不足: (2月)医院门诊推荐缺失,点击找医院无反应,对话仅支持医院介绍,无法根据用户疾病做出对应医院匹配推荐; (3月)已优化:原门诊找医院不能使用,现在新增【在线咨询】【找医院】在服务对话中紧跟推荐,点击展开医院推荐,点击某医院跳转微信各大医院的小程序页面(不稳定,有些医院打不开白屏); 新增:完善健康档案,咨询疾病症状,提示加入健康史,客户健康数据更完善,数据收集渗透更强; 三、夸克APP-健康助手 夸克推出健康大模型应用“夸克健康助手”,并在部分搜索结果和功能板块中上线全新的内容交互方式。升级后,用户在夸克中搜索健康信息的正确率超过行业平均水平,多样化的信息呈现方式和优质搜索内容将更加便捷和实用。 在产品层面,融合医学知识图谱和生成式对话能力,用户可以在部分搜索结果中,看到由夸克健康助手回答的AIGC内容。与传统搜索结果相比,提供了更加全面和准确的健康信息。 为了给用户提供更加精准的专业知识,经过精调和知识增强的夸克大模型,以486分的高分通过临床执业医师资格考试。同时在健康内容上的幻觉率已经降低至5%以内,成为国产大模型中的“学霸”。 针对AIGC等全新搜索内容形态,夸克还成立了夸克健康专家团,与全国顶级公立三甲医院的专家共建大模型内容生态,确保内容层面的专业性、正确性和科学性。目前已经与200多位权威医学专家、60多家全国知名公立三甲医院和40多家医学机构合作。在健康搜索的结果页中,以专题页、百科、图文、音视频、问答等方式,提供病症原因、用药建议、就医指南等实用易懂的健康内容,不同的信息呈现方式进一步满足用户的个性化需求。 1.体验层面分析 ✅易用性/舒适性 操作简单性、界面清晰、直接输入问答的形式,用户学习成本低,上手使用快;咨询建议进行总结性和分类项,便于客户针对需要的查看;每次咨询形成咨询记录,同类问题可以对比之前的建议查看; ✅服务完整性 根据问题和回复生成建议问题。且建议的问题与疾病回答具有关联性,具有疾病解答的引导性、问诊的连贯性;(类似智能医生问诊);客户全链路健康服务:线上推荐与线下服务串联,咨询疾病建议分类详细,推荐找附近医院、找优质医院、去挂号,链接支付宝挂号服务; ✅友好性 疾病问诊怎么问,对客户提示/引导健康问题的引导,会引导用户对询问疾病的深入;...
理性回归:金融行业落地大模型拐点将至
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理性回归:金融行业落地大模型拐点将至

“一年时间涨10倍,我认为这事就成了。” 11月12日,在2024年百度世界大会上,百度集团创始人、董事长兼CEO李彦宏在演讲中,回忆起半年前与高管们讨论大模型未来走向时的想法。 彼时,百度文心大模型的日均调用量约为2亿次。李彦宏认为,如果在一年时间内,这个数字能跳升10倍,达到20亿,就意味着用户与市场存在刚需,大模型的需求得到验证。 而根据大会上最新披露的数据,如今文心大模型的日均调用量超过15亿次,半年内增长7.5倍,已接近于半年前的预期数字。相较于一年前首次披露的5000万次的数据而言,更是增长约30倍,来势汹汹。 调用量增速迅猛的背后,一方面是文心大模型本身技术能力持续迭代,另一方面,也暗合着当前大模型应用大爆发的趋势。其中,大模型在产业端的落地,是百度持续探索的方向。“过去这一年半左右,我们看到在金融、能源、教育、招聘、公共服务等领域,大模型与场景结合后,在降本和增效两个方面都取得了实实在在的成果。”李彦宏指出。 “大模型正在从技术变革走向产业变革。无数的AI原生应用,正在重新定义我们与数字世界乃至物理世界的交互方式。”在大会上,百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖同样表示。在他看来,AI应用正率先在B端爆发。 作为产业端落地的重要行业之一,大模型在金融领域,也正在创造越来越多的增量价值。 大模型深入金融行业 当前,金融行业已成为大模型应用的热门行业之一。 由于金融业具备大规模、高质量的数据资源和多维度、多元化的应用场景,被视为大模型技术应用的最优行业之一。在日前举办的在2024金融街论坛年会上,有专家指出,金融领域是大模型渗透率最高的行业,渗透率超过50%,而智慧销售、智能问答和智能风控是现阶段金融行业最热门,也是应用成熟度最高的AI大模型应用场景。 不过,在拥抱大模型的过程中,由于金融业对准确性、精准性的要求特别高,并对风险外溢的防范要求严格,因此,大模型在金融领域的应用必须经过严格的测试验证,从而确保其能够满足金融业务发展的需要。 与此同时,考虑到实施大模型应用落地需要一定的成本投入,金融机构需要在投入与产出之间找到平衡点,从而确保技术应用的经济合理性。此外,由于金融行业数据的敏感性和保密性,大模型在应用过程中必须严格遵守相关法律法规和监管要求,确保数据安全和隐私保护。 这也为包括百度在内的大模型厂商提出了更高的要求。而作为百度构建智能产业生态的主要依托,百度智能云就此有自己的感受与思考。 “最初大模型兴起时,金融机构可能会追逐新潮,但随着最初的热潮退却之后,本质的问题就会出现,就是它到底价值在哪。”百度智能云金融业务部总经理徐旭直言道,“在这个过程中,大家都在探索,我们的产品矩阵也在不断完善。” 徐旭介绍,自去年开始,百度智能云与金融机构的合作从底层基础设施到上层应用均在升级。今年以来,百度智能云陆续发布金融行业智能体应用“智金”、开元智慧金融解决方案2.0等。前者为金融机构提供智能、高效的辅助工具,助力金融机构增收提效,后者在通用大模型上增强了行业专业性,从而成为最懂行业、最具性价比的解决方案之一。 值得注意的是,在推动大模型落地金融行业的过程中,百度智能云的思路也有变化。徐旭介绍,起初,百度考虑过把重心放在输出基础大模型本身,也考虑过是否去做金融行业大模型,但落地过程中发现对客户来说,性价比不是最高的。“目前看的话,大模型快速落地的过程中,就是一个基础模型叠加专业细分领域重要数据进行精调,然后把需要的产品功能加进去实现,这个速度会更快。” 产业应用提速 当前,百度智能云在与金融机构的大模型产品合作上,已有不错的进展。 在本次大会上,百度智能云千帆大模型平台正式发布“工作流Agent”功能,旨在帮助企业快速开发出面向复杂对话场景的AI应用,快速拥有专业水平的“数字员工”。目前百度智能云正在联合某头部保险集团,基于工作流Agent探索、落地车险续保售前数字员工。 在与泰康保险的合作中,百度智能云和泰康科技基于百度智能云知识管理平台“甄知”打造了私有化、新一代的泰康知识中台,把泰康过去沉淀的行业知识、多源异构数据接入进来,基于大模型能力,将企业知识在内部更高效地流动,为业务创造价值。 据介绍,作为金融保险行业的头部企业,泰康保险内部系统繁多,知识分布在不同的系统中,知识生产、获取效率较低,员工难以高效应用企业信息资源。通过打造泰康知识中台,泰康的内勤工作人员可以快速获取公司最新的福利制度、通知公告,泰康保险代理人则可以实时获取专业保险理赔建议,获取最新保险政策,实现搜得更全,搜得更快,大幅提高知识获取和办公效率。 在与泛华控股集团的合作中,百度智能云与客户共同打造了保险业AI智能体“度晓保”,基于智金提供的智能对话、智能获客、智能营销等能力,在规划决策、长短记忆、外联协同、金融输出等方面做了“最后一公里”优化。 据介绍,“度晓保”能提供专业的产品解读、产品对比、产品脑图等,大幅提升了保险销售人员的专业性,条款收录、问答准确度达到90%以上;可以在几分钟内快速完成不同保险产品间的对比与建议书,方便保险从业者为客户推荐更匹配其需求的产品;还能快速生成专业的面客营销话术和营销文章,让保险销售人员可以更高效地经营私域,沟通与回复客户,销售人员产能增加20%以上。 需要注意的是,这些还仅仅是个开始。随着百度智能云面向金融行业的产品矩阵不断丰富,徐旭认为明年有望成为一个转折时点。 “明年对于大模型而言,应该是真正开始去构建行业价值和产品价值的阶段,会是一个行业价值兑现的时期,”徐旭判断道,“无论是百度自己的方案或是合作伙伴生态,都能够将产品价值更明显地实现出来。” 十万卡部署能力保障 大模型在落地的过程中,算力是个绕不开的话题。 沈抖指出,由企业级大模型工程平台、异构算力平台组成的新型AI基础设施,将替代传统云计算,为大模型应用在企业生产力场景中的规模落地提供关键支撑。 为了满足企业落地大模型从集群创建、开发实验,到模型训练、模型推理的全旅程算力需求,百度智能云推出百舸AI异构计算平台 4.0,目前已具备了成熟的10万卡集群部署和管理能力。 其中,在算力供给方面,百舸平台兼容昆仑芯、昇腾、海光DCU、英伟达、英特尔等国内外主流AI芯片,帮助中国企业摆脱单一芯片带来的高溢价和供应链风险。同时,百舸能够将两种芯片混合训练大模型的效率折损控制在5%以内,达到业界领先的水平。 对于金融机构的需求而言,这样的算力能力已绰绰有余,甚至是“降维打击”。“国内头部的金融机构最大的需求量大约也就是大几千卡规模,”徐旭指出,“从这一点而言,理论上我们具备十万卡集群纳管和调度的能力,去做千卡的话,无论是故障率或异构复杂度,甚至跨集群跨地域的能力等都毫无问题。” 这一点,从百度智能云与中国邮政储蓄银行的合作可见一斑。 据介绍,邮储银行拥有近4万个网点、6.5亿用户和18亿账户,“毛细血管”非常发达,希望用战略入脑进行全局化数字化转型,建设支持全行业务系统智能应用的AI PaaS“人工智能大脑”,对各类模型应用整体统筹、规划,提升各金融场景的模型开发及训练能力。 2023年,为加速大模型应用落地,邮储银行新增大量来自不同厂商的GPU资源,基于大模型为18个核心业务系统、30多家分行的金融业务提供AI赋能。在百舸平台的支持下,邮储银行顺利完成了不同型号GPU资源的部署、上线。 在这个过程中,邮储银行还实现了GPU、CPU算力的规划重组,有力保障了300多个大小模型、6000多次训练任务。模型迭代时间也从过去的一个半月大幅缩短至半天,并实现了更好的模型效果。 也正是在高效的算力基础设施保障下,通过引入百度智能云 AI 中台解决方案,邮储银行构建了国内大型商业银行中首个落地的全行范围统一机器学习平台“邮储大脑”,并持续进行平台升级、拓展场景建设,借助生成式大模型能力,孵化出测试用例分类、货币交易机器人、金融领域对话生成、金融领域辅助文档分析、金融领域投诉分析等AI原生应用。 目前,邮储银行零售信贷自动化审批判断处理从5分钟压缩至10秒以内,实现了以天为周期的模型迭代;支持信用卡、个贷等零售业务约14亿账户的风险分池建模,模型迭代时间从43天缩短到10小时;对信用卡亿级别样本的数据清洗和分析时间从月级别、周级别压缩至小时级别,提升数据处理工作效率;AI平台集群支撑18个核心业务系统、3大主管部门、14个支撑业务部门、30余家分行,成为行内智能化战略规划推进的中枢。 徐旭指出,尽管目前大模型的落地尝试更多聚焦在金融机构的对内赋能上,未来等待时机成熟时,大模型也可能切入直接面客的核心场景,从而有潜力发挥更大的价值,为金融机构带来降本增效的核心收益。
最高法正式发布国家级法律AI基座大模型
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最高法正式发布国家级法律AI基座大模型

不支持的音频/视频格式 请试试刷新 重播 播放 00:00 / 00:00 直播 00:00 进入全屏 0 点击按住可拖动视频 为推动大数据、人工智能等科技创新成果与司法工作深度融合,11月15日,最高人民法院向社会发布“法信法律基座大模型”,这是国家级法律人工智能基础设施,也是法律行业的基座大模型。未来法院将实现更高水平的数字化、智能化,审判活动将进一步优化,案件处理的质量和效率将得到极大提升。 “法信法律基座大模型”定位于法律行业基座模型,既是一个为法律领域提供生成式人工智能底层能力的基座模型,也是一套为保障法律人工智能安全发展,配套安全治理机制,提供数据资源、算力资源、评测资源的服务体系。未来,“法信法律基座大模型”将在公共法律服务、司法工作各环节、行政执法等方面发挥作用。 中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒介绍,将来这个法律基座大模型,可以应用于法律服务的很多领域,包括涉外法治领域、律师业务等。“我们可以把这个AI助手理解为,法律基座大模型成为了法官的一个贴身秘书。” 此外,“法信法律基座大模型”还可以根据具体案情为公众提供和解、调解、应诉等不同策略和建议,大大降低公共法律服务的门槛,为公众提供更为便捷、普惠的法律咨询服务。 “法信法律基座大模型”作为国内法治领域的“行业基座”,已于10月21日完成生成式人工智能服务备案。 人民法院出版社总编辑余茂玉表示,下一步,经过对“法信法律基座大模型”底层能力进行更有针对性、场景性的开发应用后,一批数字化、智能化的“办案助理”“普法助手”“领域找法查案专家”“个人法律知识管家”等将上线应用,成为法律从业者的AI智能助手。 看看新闻记者: 王一鸣 编辑: 王一鸣 责编: 丁桃
智能AI读心器工具之二——心灵对话牌:第7——12大功能简介
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智能AI读心器工具之二——心灵对话牌:第7——12大功能简介

智能AI读心器工具之二——心灵对话牌:第7大功能:金钱财富导航智能AI读心器工具之二——心灵对话牌:第8大功能:情感家庭导航智能AI读心器工具之二——心灵对话牌:第9大功能:子女成长导航智能AI读心器工具之二——心灵对话牌:第10大功能:人际关系导航智能AI读心器工具之二——心灵对话牌:第11大功能:事业职业导航智能AI读心器工具之二——心灵对话牌:第12大功能:身体健康导航 “智能AI读心器工具之二——心灵对话牌”的第7–12大功能   大家好,这里是“智能AI读心器”第二大工具“心灵对话牌”。  今天让我们来应用“智能AI读心器”的“心灵对话牌”的第7–12大功能,深入破解影响您人生命运、带给您烦恼、痛苦、失败的真正原因,专业帮助您解除烦恼痛苦与困惑。   “智能AI读心器”的“心灵对话牌”,应用心理学的投射原理,通过对5轮抽取的心灵对话牌的解读,将原生家庭成长经历的过程以某种催眠的形式呈现出来,从而得以让解码师能够从蛛丝马迹中解读出导致问题的深层原因。   “智能AI读心器:心灵对话牌“由108张方牌组成。它具有神奇的催眠作用,能够唤醒人的潜意识。它的神奇之处还在于,同样的一张牌,一亿个人可以看出几亿种不同含义。因而内行的“读心解读师”能够帮助您从蛛丝马迹中探索到真正的奥秘与答案。从而让您明确方向,知晓能力,避免雷区,绕开坑洞,亮化盲点,远离危险,把握机会。它是帮助您拥抱快乐、幸福、成功的法宝。 烦恼痛苦失败,是人人必须面对的问题,无法逃避!!   世人熙熙攘攘,但总会遭遇烦恼纠结、困惑迷茫、痛苦失败。当然您也不例外。比您惨的人也有很多很多——家庭不和、情感不好、事业不利、职业不满、钱不够花、子女不顺、关系紧张、情绪不稳、健康受损、信仰迷茫、梦想成空……等等等等。人的烦恼、困惑、痛苦、失败真是太多太多了。   您的烦恼,其实很多人都有,只是人们面对问题的态度不同罢了。有的人听之任之,一拖再拖,小问题拖成了大问题。有的人则想尽千方百计去解决。只不过目前的绝大多数方法难以解决实际问题。不是吗?   “智能AI读心器”的“心灵对话牌”,与其它玄妙方法不同,更与其它类型的塔罗牌完全不一样。它以“心力决定人生命运”为理论基础,层层解码您的内心能量到底被什么神秘的力量所束缚,而让您烦恼不断,在痛苦失败中度过一又一天。 “智能AI读心器工具之二——心灵对话牌”的独特能力   “智能AI读心器”的“心灵对话牌”,能够从您的困惑、烦恼、痛苦、失败等问题入手,挖掘问题的真正原因,破译问题背后的密码,真正找到解决方法,并能准确预演未来的发展结局(不是预测胜似预测,这个预测是其它预测方法完全不能比拟的)。   “智能AI读心器”的“心灵对话牌”的整个读心解码过程清晰明了,与其它玄幻虚无的方法不同的是,不用察言观色,不用神神秘秘,过程科学合理,结果清清楚楚,答案明明白,行动方法切实可行。绝不似是而非,绝不模棱两可。有具体明确的解决方案,对您解决问题具有实质的指导作用。   “智能AI读心器:心灵对话牌”将向您展示困扰您的问题的过去、现在、未来、正向结果预测、负向结果预测、综合结果预测等五个时空的状态。   配合每个人对牌的解读不同,可以组合出万亿种不同的奥义以及结局解读预演。它决不是固定的,机械的,而是灵活多变的,所以它很准确,也能实质上帮助您解决问题,前提是您真的愿意解决问题。   当您准备好了后,系统会帮您洗好牌,然后由您在牌局盘上任意抽牌。每一轮抽一张牌,一共5轮抽5张牌。切记,请将这抽好的5张牌保存下来,这是值得您一生珍藏的人生命运密码图,也是以后人生道路上随时随地指导您的人生指南针。 “智能AI读心器工具之二——心灵对话牌”能为您提供专业分析   “智能AI读心器”的“心灵对话牌”还会根据大数据模型,为您绘制出您的“人生命运顺逆图”、“人生三角色彩图”、“人生轨迹推演图”。   1、“人生命运顺逆图”主要为您指出在您咨询的问题上,在“机会与激情”、”沟通与理智”、”原则与架构”、”资源与转化”、”成长与创造”、”家族与传承”、”权威与控制”、”地位与财富”、”环境与文化”18大方面的顺逆状态。   2、“人生三角色彩图”主要为您指出在您咨询的问题上,必须面对的问题,包括您的原生家庭的影响、人际关系的影响、能力与资源的影响、机会与文化的影响、目标与梦想的影响等等。   3、“人生轨迹推演图”主要为您指出在您咨询的问题上,您必须了解的盲区以及必须避开的雷区,还有何时会有困难,何时会遭遇坎坷,与什么人在一起对您有利,应该远离什么样的小人……   4、并且帮您指出,您内心的渴望是什么,您到底想要什么,您的追求到底是什么,您是一个什么样的人,您的天赋是什么,您的行为模式是什么,您做什么才是最合适的,您的未来到底什么最重要?您如何做才是对身体健康最有利的…… 智能AI读心器工具之二——心灵对话牌:第7–12大功能使用说明   1、按照提示,先选择是简易模式,还是专业模式(简易模式只是简单的探索,花费时间大约几分钟。专业模式是为了真正解决问题,花费时间大约需要45分钟。)。   2、简易模式,花费时间短,过程简单,可以作为初步了解。而专业模式,虽然花费时间长,但是对你问题的分析更加深入,源头的解码会更加透彻,对于您解决问题会更有帮助。   3、首先需要找一个安静的地方,喝一点水,然后静下心来,默默思考一下您需要解决的问题,再按照提示,一步一步操作。切记,每一步都要求认真专心。   4、操作完成后,即可获得一个您需要解决的问题的九位数的“导航密码”。   5、按下“确认解锁”键,即可进入答案页。答案主要分“人生密码顺逆图”、“人生三角色彩图”、“人生轨迹推演图”和“文字答案”四个部份,其中“文字答案”内容很丰富,涉及到很多方面,请按照自己的需要进行解锁。   6、本答案会存档在“我的测试”里,随时都可以查询,如有看不懂,需要解读,可以联系客服。   以上均为免费服务。   7、部份文字答案需要付费。(如果购买测评卡,会有巨大优惠)。   8、如果需要专业解读,请提交申请“解读服务”。   9、如果需要专业的指导服务,请提交申请“专业服务”。 “智能AI读心器工具之二——心灵对话牌”的注意事项   1、本测评分简易模式与专业模式。花费时间不一样,专业程度不一样。  2、“文字答案”里如果有你认为不准确的地方,请一定要按“此条不准确”,这正是你需要认真整改的地方。  3、本测评答案会存档在“我的测试”里,随时可查询,如有看不懂,需要解读,可以联系客服。  4、“人生密码顺逆图”、“人生三角色彩图”、“人生轨迹推演图”和绝大部份 “文字答案”均为免费服务。部分文字答案需要付费。(如果购买测评卡,会有巨大优惠)。  5、未满18岁需要成年的陪护下进行测评。 “智能AI读心器工具之二——心灵对话牌”的适用人群   年满18周岁的成年人均可参与测评。  注意:未满18岁需要成年的陪护下进行测评。 “智能AI读心器工具之二——心灵对话牌”的科学原理   应用心理学的投射原理,通过对5轮抽取的心灵对话牌的解读,将原生家庭成长经历的过程以某种催眠的形式呈现出来,从而得以让解码师能够从蛛丝马迹中解读出导致问题的深层原因。   “智能AI读心器:心灵对话牌“由108张方牌组成。它具有神奇的催眠作用,能够唤醒人的潜意识。它的神奇之处还在于,同样的一张牌,一亿个人可以看出几亿种不同含义。因而内行的“读心解读师”能够帮助您从蛛丝马迹中探索到真正的奥秘与答案。从而让你明确方向,知晓能力,避免雷区,绕开坑洞,亮化盲点,远离危险,把握机会。它是帮助你拥抱快乐、幸福、成功的法宝。   “智能AI读心器:心灵对话牌”将向您展示困扰您的问题的过去、现在、未来、正向结果预测、负向结果预测、综合结果预测等五个时空的状态。 “智能AI读心器”三大工具发明人刘阳春简介   十五年心理咨询,设计过百种心理测评,央视专题片《强者背后的奥秘》嘉宾,著有《不要用一生为父母的无知买单》。愿与有缘的您分享心灵对话的秘密。
医疗AI落地超1300家,腾讯健康打造开箱即用智能方案
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医疗AI落地超1300家,腾讯健康打造开箱即用智能方案

9月5日,2024腾讯全球数字生态大会在深圳国际会展中心举行。在数智医疗专场上,腾讯健康披露医疗AI及相关产品已落地超过1300家机构,涵盖医院、药械企业、科研院校、医疗科技企业等;除了大模型底座及研发、AI原生工具链、医疗影像等AI核心能力,AI服务也遍布患者服务、临床辅助、基因组学、智慧营销等场景。 腾讯健康总裁吴文达 腾讯健康总裁吴文达指出,以人工智能为代表的数智技术,就像水和电,与医疗健康、生命科学越来越紧密结合在一起。“从底层的解决方案,到上层应用场景,我们努力为医疗健康、生命科学行业提供‘开箱即用’的智能化方案,从可及性、成本、质量三个角度解决实际问题。” AI落地提速,助推普惠智能 自医疗大模型发布以来,腾讯健康一直在全面提速医疗大模型研发与产业落地,以“产业实用”为核心理念,聚焦实际场景需求,发挥AI的个性化、自动化、智能化优势,为1300+合作伙伴带来更便捷、高效的AI助手。 为让医生回归“医生”,提升医务效率,瑞金医院和腾讯健康共同研发瑞金医学大模型矩阵。通过瑞金医学大模型,瑞金医院率先应用电子病历生成系统,助力医生撰写出院小结的效率提升了150%,报告采纳率达到96%以上。 为改善患者“排队1小时,问诊2分钟”的就诊体验,腾讯健康支持深圳市人民医院落地了智能预问诊。患者只需要用口语描述症状,AI即可智能识别,自动为接诊医生总结诊前报告。目前病历小结准确性已达87%,月均使用人次已超2万。 在重症场景,迈瑞医疗依托腾讯医疗大模型技术打造重症大模型,实现目标导向的重症治疗。大模型为重症临床医生提供AI助手,通过患者信息检索及重症知识查询,实现患者形象的数字孪生,还原病人病情演变过程,预测病情演进可能,帮助医生做辅助决策支持。 阿斯利康中国与腾讯健康启动“新一代客户互动平台”建设,从沟通效率、跨部门协同、数据洞察、智能决策等方面,全方位助力数字化医药发展模式。依托在人工智能、大数据、云计算等技术方面的领先优势,腾讯助力提升医疗企业与医疗专业人士高效交流与互动合作,建立学术交流新范式。 圆心科技基于腾讯医疗大模型技术,为旗下健康保险业务打造惠保大模型。作为双集成大模型,圆心惠保不仅可在高峰期处理50%以上的客户咨询,还能赋能保险经纪,使其快速成为营销、理赔、健康管理知识集一身的健康保险专业管家。此外,应用于圆心药房的源泉患者管理大模型,助力圆心科技实现患者的全病程管理。 “云+AI”,开箱即用 峰会上,腾讯健康还公布了“开箱即用”的智能方案。一方面是不断升级混元大模型的能力,并在此基础之上不断完善医疗大模型的专业、可靠性;另一方面,以腾讯云为数字底座,腾讯也向行业提供多元化的大模型原生工具,降低AI能力使用门槛,按需选用。 对于希望一体化开发专属大模型及应用的企业而言,可通过腾讯云TI——全栈式AI开发服务平台,完成从数据预处理、模型训练、模型调试到部署使用的一体化开发与应用,从而建设企业专属大模型。 对于希望利用大模型,开发原生AI应用的企业,可使用腾讯云的专属AI引擎工具,包括大模型知识引擎、大模型图像创作引擎和大模型视频创作引擎三大工具,实现数据工程、模型精调、应用开发的流程简化,助力企业更高效、方便地用上大模型。 对于希望直接嵌入大模型能力,快速实现医疗服务全流程升级的医疗机构、药械企业,可以直接调用腾讯医疗大模型,再结合企业知识进行模型微调,便可使AI应用简单、快速、低成本地嵌入医疗服务场景。 做好“连接”,共建生态 吴文达认为,人工智能与医疗健康、生命科学的融合是一个系统工程。作为数字化助手,腾讯健康将持续与行业携手,共建“TRUST生态”,即依托技术的领先(Tech-driven)、可靠的基建(Reliable infrastructure)、以一致性的规范(Standardized),推动跨界合作(Togetherness),最终服务广泛人群(Universal),为百姓健康谋福祉。 基于相同的理念、愿景,在此次腾讯数字生态大会现场,腾讯再次持续迎来新合作。 峰会上,华润三九与腾讯健康、腾讯元宝联合发布AI健康管理智能体——“三舅”,为消费者打造的健康管理AI助手。同时,围绕AI融合“研、产、供、销、服与协同办公”,华润三九将进行全面数字化转型,打造大健康产业高质量发展背景下的行业领先的数字化转型标杆案例。 此外,南方医科大学第三附属医院、深圳市人民医院、北大深圳医院等医疗机构也与腾讯健康达成全面的大模型合作;医渡云、海云健康、卓越未来、羽医健康、华宇云也将与腾讯健康携手拓展智能服务;腾讯医疗大模型还将落地银河互联网电视、OPPO手机等多元化的终端,持续释放AI的应用价值,为用户提供更多元化、智能化的服务。 采写:南都记者 曾文琼 实习生:宁玉燕
度小满CTO许冬亮:大模型落地金融行业需解决好三大挑战
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度小满CTO许冬亮:大模型落地金融行业需解决好三大挑战

收藏「雷科技Lite」小程序,让你不再错过精彩内容 编 辑:钟立磊  8月23日,北大光华-度小满金融科技实验室举办“北大光华-度小满金融大模型技术与应用论坛”,北大光华金融系主任、教授刘晓蕾,度小满CTO许冬亮,清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松,北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系王汉生教授,哈工大计算学部长聘教授车万翔,中国农业银行研发中心大模型研发负责人耿博,光大信托数据中心总经理祝世虎等行业专家出席研讨会。会上,大模型本身的技术难点、大模型对金融行业影响和应用等问题成为产学研界共同关注的课题。 (度小满CTO许冬亮) 许冬亮表示,大模型让机器具有了常识,懂得了逻辑,学会了创作,让人和机器能以更自然的方式互动,通过与周边工具的结合,大模型已经具有了通用人工智能的雏形。金融行业是高价值行业,数字化基础好,高度依赖数据和技术,是大模型落地应用的高潜场景。对于中小金融机构,在大模型的浪潮里,他们也有机会通过应用创新,来加快自身的数字化和智能化进程,跨越数字化鸿沟。 现阶段,如何在金融领域发挥大模型的能力,他认为还有三个挑战需要解决: 第一个挑战是通用模型能力不能满足金融场景需要。首先是通用大模型本身精度不够,当前大模型原生的幻觉问题、可控性问题和可解释性问题都限制了生成内容的准确性和可控性,而金融又是一个对精准性、可控性要求很高的行业;其次是通用大模型金融知识的缺失;再次是大模型更新迭代困难,金融是高时效的,模型必须能够实时跟踪金融市场的变化和趋势。 第二个挑战是大模型如何高效植入现有业务场景。一个团队既要懂业务场景的know-how,又要理解大模型的使用方法,而且还需要具备比较强的工程能力,这样才有可能选择出适合应用大模型的场景,高效的将大模型嵌入到实际业务流程。 第三个挑战是大模型应用于金融业中产生的安全合规和隐私保护问题。金融本身是一个高合规要求的行业,大模型又是具有颠覆性的新技术,我们对它的风险还没有完全了解,随着大模型落地的不断推进,如何平衡大模型落地收益和潜在合规风险,会是一个越来越突出的问题。 如何解决大模型在金融行业落地应用的这些难题,许冬亮认为每家机构独立去解决这些问题既是不现实的,也是不经济的,科技公司和金融机构在金融大模型上的合作非常有必要,“科技巨头提供通用大模型,或者技术能力强的金融科技公司提供金融行业大模型,具体的金融机构基于这个行业底层模型,用自己的业务数据去做私域的训练,然后做私有化的部署和应用”。 今年5月份,度小满开源了国内首个千亿级中文金融大模型“轩辕”,“轩辕”在金融域任务评测中全面超越了市场上的主流开源大模型,开源以来已经有上百家金融机构申请试用。 ·
生成式AI可能带来哪些伦理和法律问题?
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生成式AI可能带来哪些伦理和法律问题?

哎呀呀,这生成式AI呀,虽然挺厉害的,但也带来了不少伦理和法律方面的问题呢,我给你好好唠唠哈。 先说说伦理问题 – 隐私侵犯:你知道吗,生成式AI得用大量的数据来训练呀,可要是收集这些数据的时候没经过人家同意,或者没把数据保护好,里面要是有个人的敏感信息啥的,那就很容易泄露出去啦,就像有些语言模型,一不小心就可能把训练数据里的那些敏感内容给暴露出来了,多不好呀。 – 偏见与歧视:AI是跟着数据去学习的嘛,要是数据本身就有偏差,或者不太完整,那它生成出来的内容呀,就可能带着偏见呢。比如说在招聘的时候,或者贷款审批的时候,可能就对某些特定的群体不太公平,这可不行呀。 – 知识产权问题:AI生成的那些内容呀,版权归谁可就复杂喽。要是和现有的作品很像,那就容易引发侵权的纠纷啦。而且呀,用那些受版权保护的数据来训练AI,这本身也有侵权的风险呢。 – 责任界定模糊:要是AI生成的内容闹出了啥事儿,造成了伤害或者错误,那可就难说到底是谁的责任了呀。就好比它弄出了个虚假新闻,在社会上造成了不好的影响,你说这是开发者的责任呢,还是使用者的责任呀,或者是AI自己的问题呢,很难分得清呀。 – 道德困境:有时候AI创作出来的艺术作品呀,可能会引发一些道德方面的争议,或者被拿去干一些不道德的事儿,这就挑战咱们传统的道德观念了,也让大家得好好想想这技术应用的边界到底在哪儿呢。 再讲讲法律问题 – 数据合规问题:收集、处理、使用还有存储数据这些环节呀,可都得按照法律规定来呢。要是违反了相关的法规,比如说没经过授权就收集数据,或者把数据处理得乱七八糟,导致信息失真,误导别人做决策了,那可是要受到法律处罚的哦。 – 知识产权侵权:除了刚才说的生成内容可能侵犯别人版权之外呀,还可能涉及专利侵权这些事儿呢。就好比AI生成的某个技术方案,和已经有的专利技术差不多,那麻烦可就大了。 – 消费者权益保护:要是消费者靠着AI提供的信息去做决定,结果这信息不准确,还误导人了,那消费者的权益可就受到损害了呀。就像AI推荐的投资产品,最后让消费者亏了钱,这就是个问题呢。 – 网络安全风险:AI系统呀,也有可能成为网络攻击的目标呢,要是数据被泄露了,或者被篡改了,那不光是损害了用户的权益,企业啥的也得遭受重大损失,还得承担法律责任呢。 – 监管与规范难题:这生成式AI发展得太快了呀,可法律监管呢,相对就有点跟不上趟儿了。对于那些新冒出来的商业模式和应用场景,比如说AI生成的虚拟人物去搞商业活动,都还没有特别明确的监管规范和法律适用的标准呢,这也挺让人头疼的呀。
人工智能及其创造力——基于心灵-认知哲学的视角
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人工智能及其创造力——基于心灵-认知哲学的视角

作者:高新民(国家社科基金重大项目“东西方心灵哲学及其比较研究”首席专家、2024年度《国家哲学社会科学成果文库》入选者、华中师范大学哲学系教授) 人工智能(以下简称AI)的创造力建模和机器实现研究一跃成为热门话题,各种有创造力的软件层出不穷,其突出成就体现为会写学术论文和能打败世界围棋冠军的软件,能创作小说、绘画之类作品的多层次人工系统等。基础理论研究也成就卓著,诞生了足以填补AI空白的新生事物——“计算创造力”。它有两个指称,一是指由人工系统所实现的创造力或AI创造力;二是指专门研究如何让人工系统表现创造力的、融理论探讨与工程实践于一体的AI分支领域。 开创有中国气派的计算创造力AI分支,除了要全面深入研究国外计算创造力建设的成功经验、完成“补课任务”之外,还应弯道超车,直接切入其前沿阵地,着力研究前提性、前瞻性基础理论问题,聚焦其中的心灵-认知哲学问题,如创造力建模的原型实例问题、计算机实现创造力的可能性问题、软件工程的“接地”与“真实性缺失难题”等。 创造力的祛魅与计算化:计算创造力的样板考量 AI让计算机实现创造力,就是把人类或非人类的创造力当作样板或“原型实例”来建模。而要如此,当然得优先回答前提性心灵-认知哲学问题,如创造力本身究竟是什么,有无不同于思维等认知能力的独立的创造力,它本身的结构、本质和秘密是否能向人类认知开放?麻烦在于,传统的创新观即使不是全部,至少也有一部分是计算创造力研究的拦路虎,如根据传统的浪漫主义和神秘主义的创新观,创造力本身是一种谜或神秘性,甚或是一种悖论。即使世上有创造力发生,那也是缪斯诸神独有的品质。 要清除创造力计算建模的上述屏障,无疑要设法让创造力进入AI科学基础研究的中心,为之祛魅,消除其神秘性,把创造力从认知高不可攀的神坛上拉下来,使其回归为自然界的一种客观的过程或力量。世界上的所谓神秘性、谜团都是相对于人已有的认知而言的。过去没有认识清楚的东西就是谜,就充满神秘性,如天上的打雷在科学不发达的时代就被认为是神秘莫测的力量,随着物理学的发展,它被祛魅了,进而回归它本来的自然现象的地位。创造力也是如此。 创造力之所以不神秘,之所以能为机器建模,从内在方面说,就是因为它依赖的是我们平常的认知能力,如思维、想象、联想、类比等。它们以一定的方式集合在一起,就有创新现象的突现。用科学的语言说,创造力的发挥是由分布式皮层网络决定的,其现实显现不取决于单个的大脑区域;创造力的神经基础随任务需求及其形式的变化而变化;多数创新任务的完成都与默认模式网络和执行控制网络的动态耦合有关。默认模式网络的激活反映的是来自长期记忆的想法或信息的自发生成,而执行控制网络的激活反映的是约束思维完成特定目标任务的过程。因此创造力是自然现象,可以得到计算建模和机器实现。就创造力最倚重的发散性思维而言,它们由节点的激活所构成。如果这些节点非常固定地连接起来了,那么它们就表现为常规的心理现象。人有发散性思维,不外是出现了微弱的、间接的连接,进而唤醒系统用非特异性激活来撞击大脑皮层。结果人的精神生活中就表现出常见的灵光乍现之类的现象。 就最具认知封闭性、被视为心智奇迹的灵感、顿悟之类而言,只要人类认知有办法走进去,它的神秘性就会慢慢消散。它的所谓神秘不过是作为解决问题的方式不同于标准的分析问题的方式。后一类方式的特点在于,承认所要解决的问题易于用语言表达出来,这类问题可用直接的、逻辑的方式来加以解决。实验证明,当被试面对能用逻辑方式解决的问题时,他们就会用语言来报告他们解决问题的循序渐进的步骤。而适合于用灵感等方法解决的问题则不同,被试不大可能用逻辑的论证来解决问题,在这种情况下,解决问题的过程就会表现出不可言说的特点。尽管如此,这样的借助灵感解决问题的过程同样是由生物的大脑完成的,里面不会有超自然的力量,仍是可为科学说明的自然过程,如有关信息以特定方法被编码和加工的过程。 让机器实现创造力,对创造力作出计算化也是必要条件。所谓计算化,就是为概念提供操作定义,或把创造力翻译成能在人工系统上实现的属性,用计算术语重新表述创造力及其构成,揭示它所具有的形式或符号转化的本质特点。计算化也可理解为用计算术语对有关概念作形式化处理。形式化的方式多种多样,如代数形式化、逻辑形式化等。为满足形式化的要求,已诞生了像代数符号学这样的研究。它试图从逻辑上将符号、符号系统及其映射的结构形式化。随着计算创造力探讨的深入,已诞生了许多有理论根据和实用价值的创造力计算化方案,如认知方案、程序方案、情境主义方案、计算主义方案等。根据计算主义方案,将创造力计算化,就是要用概念空间、启发式、搜索等计算术语去说明创造力,去重构创造力观念,例如将创新能力的诸组成、诸机制形式化于机器之中。只有做了这样的工作,机器才能实现这些形式化或其中的一部分,进而完成创新任务。 创造力AI建模如何可能:计算创造力的机制探究 计算创造力基础理论建设的又一工程是化解怀疑论的质疑,即计算机和创造力风马牛不相及,因为创造力是人类心灵的奇迹,是最能体现人的本质特点的东西,而计算机是按程序运行的,所做的事情都是程序员安排好了的事情,其特点是被编程。被编程是自主性的对立面,而自主性是创造力的必然特征。计算机即使能表现所谓的创造力,也只应归功于程序员。程序中的指令、规则决定了计算机的所有可能表现,这些是没法超越的。 但只要作与时俱进的研究,就会发现,上述认知是基于对程序狭隘而陈旧的理解而形成的。根据对程序的新研究,上述看法的问题在于没有看到程序包含规则本身的变化,即程序中包含规定怎么变化的规则,能被嵌入随情境变化而变化的“活算法”甚或有创造力的算法。再者,程序被内嵌了能学习的算法,会对来自环境的没有预料到的输入作出反应。重要的是,它还包含遗传算法,这种算法能对程序面向任务的规则作出随机更改。这些变化类似于促成生物进化的点突变和交叉。许多进化程序还包含适应度函数,它能从每个新一代任务程序的成员中挑选出最好的成员,作为下一轮随机按规则变化的“父母”。没有适应度函数时,这样的选择由人来做,而有了这样的函数,机器就可以“自己”做了。这意味着,机器由于程序概念的变革而有了特定意义的自主性和创造力,也能生成符合人类创造力两个标准(即新颖性和有用性)的输出。以进化编程为例,它可以导致初步的转型性人工智能,即让机器有转型性创造力,如有的程序生成的图像完全不同于原来的图像,即是新的和有用的图像。之所以如此,是因为遗传算法不仅允许单一的被编程的指令内的点突变,如改变一个数字,而且允许整个图像生成程序的连续和分层的嵌套。 由于AI建模和实现创造力如何可能既是一个理论问题,又是一个实践问题,且后一方面更根本、更关键,因此,我们既可双管齐下,同时从理论和实践上探讨人工系统表现创造力如何可能问题,又可将重点放在工程实践的攻关之上。事实上,AI采取了边讨论边实践的策略,并把重点放在如何设计有更大创新能力的人工系统之上,已取得了大量举世瞩目的成果,如前述的会撰写创新性论文和创作文艺作品的软件,能对最难预测的蛋白质结构作出远超人类科学家的最准确预测的AlphaFold等。既然如此,现在似乎没有必要再在创造力是否可能这一问题上浪费人类的宝贵精力。事实上,计算创造力研究已然有这样的前进方式,即抛开“是否可能”等宏大理论问题,而在解剖具体的创造力形式的基础上,做一些具体、细小的让人工系统实现创造力的工作。 软件工程创新:计算创造力的技术关键 软件工程就是将系统化的、严格约束的、可量化的方法应用于软件的开发、运行和维护等工程技术研究和实践的过程。在计算创造力研究中,软件工程既是其主要驱力,也可说是其主要工作,例如在所从事的应用领域(绘画、游戏、科学发现等)研究、设计、编写有创造力的软件。用哲学术语说,它是名副其实的“牛鼻子”,因为不管为创造力做多少祛魅、计算化和模型建构工作,最终都要通过软件来落实和实现。 应承认,刚开始由于人们对软件的本质和作用持这样的理解,即设计软件不过就是编写代码和算法,因此计算创造力中出现的软件多数成了实现目的的手段。如果认识和实践停留在这个水平,那么计算创造力的创造创造力的理想就无法变成现实。基于从创新软件的角度对软件工程的认真反思和研究,人们对目标作了这样的调整,即让软件生成的代码和算法同时成为一种创新成果,让软件成为有创造力的软件生成器,它的一个作用是向世界提出问题,而不仅仅是解决问题。要如此,就要改变方法论。基于这样的认知,计算创造力编程中的代码就不像在别的地方那样只是一种工具,而是能像科学或艺术中的成果或过程一样,即这样的代码也有自己的生命,可以被研究、修改,可应用于不可预见的领域中,可受到文化的推崇,等等。按照这样的理念去设计和研制软件,就不仅是在从事工程技术工作,而同时是在进行具有哲学意义的创造力探讨,其表现是,这里一定会重思创造力的本质等哲学问题。根据新的研究,创造力的作用不只在于解决问题,更重要的是向世界提出问题,或将世界问题化。所谓问题化是指,所生成的代码暴露了这样的机会,即要么有助于通过问题解决更好地理解世界,如暴露一种意外的异常或关于数据集的假设,要么将代码应用于变化之中以改变世界。 软件工程的关键工作是编程,因为计算机表现创造力是通过程序实现的。具言之,要让机器表现创造力,除了要研究创造力、让其计算化以便实现于程序之外,还要探讨程序的承受能力问题,如程序与创造力是何关系,能否实现创造力,能实现到何种程度,等等。正是看到这一点,许多计算创造力研究专家便践行这样的工程学进路,即先研究程序的承受能力和本质,再据此对创造力作计算化说明,解决具体的工程实现问题。 “真实性缺失难题”及其化解:计算创造力的“接地”建模 冷静反思已有的计算创造力软件和编程研究工作,哲学家和一些关注基础理论工作的AI专家都承认,已有的模拟了各种智能现象的软件都有“真实性缺失(lack)难题”。这一问题其实是塞尔等人所说的“意向性缺失难题”在计算创造力建模中的表现。只要考察就会发现,人类所表现的创造力有两种情况:一是系统真实地实现了创造力,如该系统要么是创新的真正合作者,要么是能独立创新的自主体;二是被评价为、被解释为有创造力,即有表面上的创造力。按照关于创造力的内在主义的观点,已有的有创造力的软件只是被评价为有创造力,而非真的有创造力,此即真实创造力的缺失问题。 要让计算系统真的有创造力,首先应弄清人类创造力中的真实性,如说他们真的有创造力是什么意思?创造力的真实性的标准、表现是什么?人的创造力之所以是真实的,除了真的是由人的目的、动机、力量决定并可随时予以调节之外,它还镶嵌、渗透在人类文化之中,与之融为一体,既受文化的制约、影响,又服务于文化。“真实性”的范围还可扩大到生活的诸多方面,如对自己经验、经历的描述是不是真的。再者,要让人工创新系统有真实的创造力,出路之一无疑是研究人的创造力具有真实性的根源和条件。只要解析,就能发现人及其创造力之所以真实,是因为人及其创造力有“接地”(grounding)的特点,即生活于、具体化于他们的世界中,如海德格尔所说,人是在世存在。反观计算系统,它的创造力之所以不真实,是因为它不接地,没有生活基础。因此要解决真实性问题,关键是解决计算创造力软件的“接地”问题,即应在设计真的有创造力的软件时,让它有自己的生活世界,让它嵌入、具体化于它的世界之中。其实,计算创造力研究专家已在着手解决这一问题,“情境主义计算创造力”构想就是其积极成果。当然,要解决真实性缺失问题,具体的工程技术研究也是其必要条件。这里关键是解决如何自动生成代码的问题。要实现这一愿景,必须坚持两个原则:第一,应将世界问题化;第二,创建程序应被看作是有自己权利的工作,而不只是达到目的的手段。通过这种方式,代码自动生成就可为最前沿的计算创造力技术提供一个合适的试验场地。在这里,对话性生成技术的作用也很重要,因为只有通过它,才能让用户相信所生成的代码产品是有用的,进而解决有关的哲学问题,如计算系统如何可能具有自主性、意向性等。 《光明日报》(2024年10月30日 11版) 来源: 光明网-《光明日报》