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生成式人工智能在偵查訊問中的應(yīng)用——基礎(chǔ)、嘗試、風(fēng)險(xiǎn)及對策建議[人工智能][其他]

目前犯罪態(tài)勢深刻變化，必須技術(shù)賦能偵查訊問來提質(zhì)增效，生成式人工智能的強(qiáng)大功能和巨大潛力為賦能偵查訊問、實(shí)現(xiàn)智慧審訊提供了可能路徑。從生成式人工智能運(yùn)用于偵查訊問的優(yōu)勢基礎(chǔ)、模擬嘗試、風(fēng)險(xiǎn)及其紓解對策與發(fā)展建議展開研究，以期為未來生成式人工智能在偵查訊問中的應(yīng)用提供一定的參考。

發(fā)表于：4/28/2025 2:29:06 PM

司法自動(dòng)化決策的紓困原理與算法解釋權(quán)路徑展開[其他][其他]

當(dāng)前,司法自動(dòng)化決策可以滿足司法預(yù)防目的、提高案件信息整合進(jìn)程，故具有一定的正當(dāng)性和可行性。然而，司法自動(dòng)化決策的適用仍面臨諸多阻礙：在程序?qū)用妫惴ê谙鋵?dǎo)致決策邏輯無法被公眾所理解；在實(shí)體層面，算法過度參與則易誘發(fā)責(zé)任不當(dāng)偏移風(fēng)險(xiǎn)。鑒于此，應(yīng)基于歐盟GDPR以及我國《個(gè)人信息保護(hù)法》中的算法解釋權(quán)，以滿足司法問責(zé)的理論要求，實(shí)現(xiàn)事前、事中、事后的全過程救濟(jì)，破除黑箱型司法決策的固有不足。具體而言，需完善司法算法解釋權(quán)的主、客體以及行為要件，規(guī)范司法自動(dòng)化決策的程序機(jī)制，并形塑司法自動(dòng)化決策的責(zé)任機(jī)制。通過明確司法自動(dòng)化決策中算法解釋權(quán)的權(quán)屬與運(yùn)作方式，為司法權(quán)力向算法的部分轉(zhuǎn)移提供制度保障。

發(fā)表于：4/28/2025 2:15:06 PM

藏文網(wǎng)絡(luò)敏感信息檢測研究[人工智能][信息安全]

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，藏文網(wǎng)絡(luò)空間也面臨著日益增多的敏感信息傳播風(fēng)險(xiǎn)，給社會(huì)穩(wěn)定和國家安全帶來挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的敏感信息檢測方法難以有效應(yīng)對藏文語言的特殊性和網(wǎng)絡(luò)信息的復(fù)雜性。為了解決這一問題，提出了一種基于CINO-DPCNN的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型結(jié)合了CINO模型對藏文語義的深層次理解和DPCNN模型對文本特征的高效提取能力，能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別藏文網(wǎng)絡(luò)敏感信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，CINO-DPCNN模型在準(zhǔn)確率、F1值等指標(biāo)方面取得了良好的結(jié)果，相較于現(xiàn)有模型有顯著提高。這為構(gòu)建安全、健康的藏文網(wǎng)絡(luò)環(huán)境提供了新的技術(shù)支撐，也為其他少數(shù)民族語言的敏感信息檢測提供了借鑒。

發(fā)表于：4/28/2025 1:58:03 PM

醫(yī)療人工智能領(lǐng)域同意規(guī)則的困境與出路[人工智能][信息安全]

隨著人工智能的發(fā)展，個(gè)人信息保護(hù)與個(gè)人數(shù)據(jù)運(yùn)用之間的矛盾凸顯。個(gè)人醫(yī)療信息保護(hù)是管窺人工智能時(shí)代同意規(guī)則困境與解困之路的最佳范例，人工智能醫(yī)療領(lǐng)域具有廣闊的研究價(jià)值，但其前提都依賴海量個(gè)人醫(yī)療數(shù)據(jù)之處理。然而，當(dāng)前以同意規(guī)則為核心構(gòu)建起來的個(gè)人信息保護(hù)制度卻難以應(yīng)對醫(yī)療人工智能時(shí)代對個(gè)人醫(yī)療信息保護(hù)的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的同意規(guī)則作為個(gè)人信息處理的正當(dāng)性依據(jù)陷入重重困境之中。革新而非放棄同意規(guī)則是人工智能時(shí)代個(gè)人信息保護(hù)的解困之道。在堅(jiān)守同意規(guī)則的核心價(jià)值基礎(chǔ)上，引入場景理論，并在特定目的下結(jié)合比例原則，差異化重構(gòu)同意規(guī)則，實(shí)現(xiàn)同意規(guī)則的分場景分層次的動(dòng)態(tài)化適用，以期平衡個(gè)人信息保護(hù)與個(gè)人數(shù)據(jù)的利用。

發(fā)表于：4/27/2025 5:07:31 PM

元宇宙環(huán)境中版權(quán)保護(hù)的邏輯轉(zhuǎn)型與規(guī)則發(fā)展[其他][其他]

在元宇宙數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)中，作品版權(quán)與數(shù)據(jù)權(quán)利確認(rèn)呈現(xiàn)出“數(shù)據(jù)—數(shù)據(jù)段落—作品”的基本權(quán)利框架。元宇宙環(huán)境中數(shù)字內(nèi)容極易復(fù)制和傳播，用戶對其版權(quán)作品的控制能力顯著削弱，導(dǎo)致傳統(tǒng)版權(quán)法中以權(quán)利限制為核心的利益平衡保護(hù)模式已然部分失靈。有鑒于此，元宇宙環(huán)境中的版權(quán)保護(hù)進(jìn)路應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)向基于算法控制和算法反壟斷而生的“新利益平衡”格局。這將意味著從權(quán)利產(chǎn)生邏輯、權(quán)利歸屬邏輯、權(quán)利流轉(zhuǎn)邏輯三個(gè)維度顛覆版權(quán)的權(quán)利邏輯，并能夠以算法救濟(jì)、分布式自治組織救濟(jì)等新型方式突破原有救濟(jì)邏輯的局限，為權(quán)利人提供高效而有力的保護(hù)和激勵(lì)機(jī)制。元宇宙的版權(quán)保護(hù)模式應(yīng)當(dāng)適應(yīng)不同技術(shù)發(fā)展階段的特征，首先在現(xiàn)有法律規(guī)范內(nèi)部進(jìn)行調(diào)和，其次制定元宇宙環(huán)境的創(chuàng)新性規(guī)則，服務(wù)于技術(shù)不斷彌合虛實(shí)相生的兩重世界的目標(biāo)。

發(fā)表于：4/27/2025 4:56:31 PM

數(shù)據(jù)分級(jí)分類授權(quán)確權(quán)的空間治理之道——基于國內(nèi)外數(shù)據(jù)管理實(shí)踐展開[其他][其他]

國家數(shù)據(jù)整體授權(quán)下數(shù)據(jù)確權(quán)的困境包括規(guī)范主義、價(jià)值主義和實(shí)證主義的困境。公共治理是解決這一問題的理論源泉。可以在數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)連接沖突中找到平衡，也可以在數(shù)據(jù)法律行為連接沖突中找到平衡。通過空間治理，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的合理利用，保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)權(quán)益，創(chuàng)新治理形態(tài)在數(shù)據(jù)領(lǐng)域的新發(fā)展。在國家數(shù)據(jù)可信空間治理實(shí)踐中，提出一種數(shù)據(jù)公共治理之道：包括從私益到公益層面的定價(jià)機(jī)制，數(shù)據(jù)分類清單、數(shù)據(jù)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)和安全控制措施的創(chuàng)建，以及規(guī)范行為準(zhǔn)則的建立和公主體利他行為規(guī)范的擴(kuò)展。

發(fā)表于：4/27/2025 4:44:29 PM

基于數(shù)據(jù)中臺(tái)的地理信息要素融合治理的構(gòu)想與實(shí)踐[其他][數(shù)據(jù)中心]

隨著技術(shù)的發(fā)展，測繪地理信息已經(jīng)從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)要素，其在各類數(shù)據(jù)之間發(fā)揮著“紐帶”作用，對于數(shù)據(jù)治理尤為重要。面向地理信息要素，分析其特點(diǎn)與問題，針對其難以匯聚管理且應(yīng)用質(zhì)效低的情況，基于數(shù)據(jù)中臺(tái)的理念與思想，設(shè)計(jì)地理信息要素面向數(shù)據(jù)中臺(tái)融合治理的體系架構(gòu)，提出全流程的實(shí)踐方法，并針對其中的數(shù)據(jù)融合、要素實(shí)體化兩個(gè)關(guān)鍵步驟的流程與方法進(jìn)行闡述。地理信息要素的有效融合與治理，對于構(gòu)建數(shù)字中國、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要作用。

發(fā)表于：4/27/2025 4:28:36 PM

應(yīng)用于相機(jī)標(biāo)定的亞像素棋盤角點(diǎn)檢測[人工智能][消費(fèi)電子]

在相機(jī)標(biāo)定過程中，棋盤角點(diǎn)檢測精度對于確保標(biāo)定結(jié)果的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。針對當(dāng)前棋盤角點(diǎn)檢測方法在精度方面的不足，提出一種新型的亞像素級(jí)棋盤角點(diǎn)檢測技術(shù)。首先，采用U-Net卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為主干網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)相機(jī)捕獲的棋盤圖像構(gòu)建角點(diǎn)熱圖。此外，為了縮小編碼器特征和解碼器特征之間的語義差距，創(chuàng)新性地引入了通道和空間雙交叉注意模塊。接著，通過高斯曲面擬合方法，計(jì)算出精確的亞像素棋盤角點(diǎn)坐標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效提高角點(diǎn)檢測的精度，并在相機(jī)標(biāo)定任務(wù)中實(shí)現(xiàn)了更低的重投影誤差。

發(fā)表于：4/27/2025 4:15:27 PM

生成式人工智能時(shí)代信息生態(tài)秩序的失衡風(fēng)險(xiǎn)與治理方案[人工智能][信息安全]

生成式人工智能驅(qū)動(dòng)了人工智能生成內(nèi)容時(shí)代的到來，變革了信息生成和傳播的機(jī)制。在變革過程中，信息生態(tài)秩序的失衡風(fēng)險(xiǎn)也隨之產(chǎn)生。受到語料庫、模型目標(biāo)設(shè)定、模型微調(diào)中相關(guān)主體價(jià)值觀念等內(nèi)外因素影響，生成式人工智能存在輸出和傳播虛構(gòu)信息、錯(cuò)誤信息、誤導(dǎo)性信息的問題，會(huì)對現(xiàn)有信息生態(tài)的有序性、真實(shí)性、可信性產(chǎn)生影響。為應(yīng)對失衡風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)在包容審慎、動(dòng)態(tài)敏捷的柔性治理理念指引下，調(diào)動(dòng)政府部門、運(yùn)營管理主體、產(chǎn)品使用者等多元主體共同參與風(fēng)險(xiǎn)治理；針對模型訓(xùn)練、服務(wù)嵌入、內(nèi)容生成、內(nèi)容發(fā)布、信息傳播等具體階段和場景展開分層分類精細(xì)治理；綜合采取法律規(guī)制、倫理規(guī)制、行業(yè)自律、技術(shù)規(guī)制等多種治理方案展開立體化治理。

發(fā)表于：4/27/2025 3:59:26 PM

海量數(shù)據(jù)下的網(wǎng)絡(luò)安全智能檢測技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

系統(tǒng)遷移上云、海量數(shù)據(jù)積累、智能技術(shù)應(yīng)用等發(fā)展趨勢給網(wǎng)絡(luò)安全，特別是智能檢測領(lǐng)域帶來了諸多機(jī)遇和挑戰(zhàn)。基于網(wǎng)絡(luò)安全智能檢測和隱蔽通信技術(shù)研究現(xiàn)狀，從海量數(shù)據(jù)下的網(wǎng)絡(luò)安全智能檢測視角，提出了從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)應(yīng)用的五層框架和特征統(tǒng)計(jì)度量、分類模型算法等關(guān)鍵技術(shù)。在對網(wǎng)絡(luò)隱蔽通信檢測技術(shù)進(jìn)行研究論述和討論分析后，提出通過特征統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來評(píng)估數(shù)據(jù)流間的規(guī)律性、擬合度及相關(guān)性，設(shè)計(jì)了基于支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）的分類模型，并以分類特征向量為輸入訓(xùn)練SVM分類器，實(shí)現(xiàn)對隱蔽通信的智能檢測。

發(fā)表于：4/27/2025 3:50:25 PM