人工智能时代的法律范文

导语：如何才能写好一篇人工智能时代的法律，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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关键词：人工智能；犯罪；刑法；立法构建

一、人工智能时代刑法构建的必要性

（一）刑事立法可以防控人工智能技术带来的风险

人工智能与现实社会的联系日益紧密，已经成为法律无法回避的领域，互联网时代的发展推动了人工智能时代的到来，互联网技术中的信息与数据是孕育人工智能的土壤。当今社会，人工智能技术已经渗透到生活的各个方面，我们的医疗、军事、交通、城市建设等方面，处处都有人工智能的身影。当我们享受着先进技术带来的好处时，也不能忽略其潜在的法律风险。因为这样紧密的联系就决定了人工智能会高频率地参与人类社会的活动，那么当其参与的行为涉及刑法时，就需要立法来规制。

（二）刑事立法可以及时应对这一新生事物对于现行刑法的挑战

不可否认，法律具有滞后性，新技术带来的犯罪无法被现行的刑法及时规制，甚至会产生冲击。只有通过立法及时修补法律的空白之处，解决刑法对于人工智能类犯罪的适用等问题，才可以保证这一技术的健康发展和合理使用。［1 ］

二、现行刑法规制人工智能犯罪的困境

（一）从刑事责任主体角度

在我国现行刑法中可以规制的人工智能类犯罪极其有限，仅限于行为人直接将人工智能当作工具进行生产、利用的情形，换言之，人工智能此时执行的一切操作仅为犯罪者的意志和行为的延伸，这种情形下的刑事责任主体为利用人。例如，绍兴市破获的全国首例利用人工智能侵犯公民个人信息案，犯罪团伙利用人工智能技术盗取数据，识别图片，进行诈骗，窃取公民个人信息进行犯罪。在这个案件中，人工智能被当作工具直接被犯罪分子支配利用，可以根据刑法第二百五十三条之一侵犯公民个人信息罪对犯罪分子进行定罪。当然，即便如此，这样的定罪依然存在瑕疵，后文第（二）节将从另一角度阐述。然而，真正棘手的问题是，当人工智能在无自然人利用、操纵时，或者违背利用者的初衷，自行发生了犯罪行为（如无人驾驶汽车涉及交通事故罪，手术机器人涉及医疗事故罪等），其刑事责任主体又该如何确定，是人工智能本身，还是其用户，又或者是发明者，由于现行刑法刑事责任主体认定的局限性，这种情形下刑事责任主体的确定存在争议。

（二）从罪名角度

不可否认，人工智能时代的到来产生了许多前所未有的行为方式，所以，针对以下三种情形，即便行为主体符合我国现行刑法对于刑事责任主体的认定（自然人、单位），因为缺乏与之相对应的罪名，也无法直接且有效的规制：首先，是犯罪主体滥用人工智能学习技术训练其进行犯罪的情形。正如前文所述的，绍兴市破获的全国首例利用人工智能侵犯公民个人信息案，我们可以按照侵犯公民个人信息罪对犯罪分子进行定罪，但是其非法滥用人工智能技术的行为是无法规制的。其次，是由于人工智能的生产者、发明者在程序编写等技术方面的问题，导致人工智能运行时发生危害社会安全的犯罪行为的情形。比如，2018 年3 月发生在亚利桑那州坦佩市的Uber无人驾驶汽车意外撞死一名行人的案例，［2 ］经后续调查给出的技术解释是，由于技术限制，其识别系统会在恶劣环境下发生识别有误，甚至无法识别的情况，Uber公司对其人工智能的某一算法设置上存在纰漏，但最终的审判结果却是Uber公司不负刑事责任。这虽然是国外的案例，但也对我国刑事立法提供了思考的方向，或许有观点认为，在我国发生类似案例，可以直接按照刑法第一百四十六条的相关规定按照生产、销售不符合安全标准的产品罪来定罪。但笔者认为，人工智能本就属于新兴技术，其发展必然存在不成熟的因素，但也不能忽视其进步性，所以，在一定限度内，我们应该对人工智能产品所带来的风险有一定程度上的容许，如此才有利于行业的发展，而这就需要设立新的罪名来解决。

三、人工智能刑事立法构建策略

（一）关于刑事责任主体认定

针对上文提出的，人工智能在无自然人利用、操纵时，或者违背利用者的初衷，自行发生的犯罪行为的责任主体认定问题，我们可以分为两类讨论：首先，是弱人工智能发生的犯罪行为。所谓“弱人工智能”是指没有自主意识，缺乏创造性、遵循机械规律的人工智能。此类人工智能在无自然人利用、操纵时，或者违背利用者的初衷，自行发生的犯罪行为，多半是程序等技术的瑕疵造成的。此时，此类人工智能无法满足犯罪主客观一致的要求，不具有承担刑事责任的能力，所以应该认定其发明者为刑事责任主体，因为发明者在发明此类弱人工智能时，可以且应当预见到人工智能的行为和潜在的风险，发明者此时具有确保其发明物不会危及公共安全和人身安全的义务。当然，也有例外情况，如果是由于他人（黑客等）恶意入侵的行为造成的犯罪，应当认定该介入因素切断了原先的因果关系，应该认定入侵者为刑事责任主体。其次，是强人工智能发生的犯罪行为。所谓“强人工智能”是指具有独立意识，有思考能力，通过学习可建立对于周围环境的认识、判断的自主运行的人工智能。这类人工智能的犯罪能够符合客观方面（危害行为、危害结果、因果关系、犯罪的时间、地点、方法）的要求，也能够符合主观方面（如意识因素、意志因素）的要求，应当认定其为刑事责任主体，独立承担刑事责任。首先，这类人工智能具有更强的学习能力，思考能力，它们可以通过学习和思考产生自主意志和是非判断能力，已经不再是使用者意志和行为的延伸；其次，强人工智能在自主意识和判断力的基础上，完全有能力获取其研发人未编入其程序的知识，而这些知识极有可能具有人身危害性，但这些内容是很难被及时预见并立刻删除的；最后，基于前两点的内容，我们完全有理由认为，强人工智能是具有可罚性的，此时的人工智能已经具有了自然人的伦理属性，可以被当作“机械犯罪人”。我们可以对其执行删除数据并且将该人工智能销毁的刑罚。故针对强人工智能的犯罪，我们不必设立新的罪名，但需要出台相关的司法解释来调整、明确刑事责任主体的认定。比如，针对现行刑法的某些犯罪（如公共安全类犯罪、除外侵犯人身权利的犯罪、侵犯财产类型的犯罪等等）出台司法解释，增加强人工智能本体为刑事责任主体，并补充强人工智能的刑罚执行制度，只有完善了司法解释，才不会使上述策略成为空中楼阁。

（二）关于新罪名的设立

1 ．设立滥用人工智能技术罪随着技术的发展，人类对于人工智能技术的依赖性会越来越大，这已是大势所趋，但这势必会引起该技术滥用的行为。就如全国首例利用人工智能侵犯公民个人信息案，犯罪分子利用人工智能，可以使传统的犯罪行为更加快速，更加低成本，低风险。所以我们有必要设立滥用人工智能技术罪，在规制犯罪分子基本犯罪行为的基础上，［3 ］该罪名应该纳入刑法分则第六章妨害社会管理秩序罪中进行明确规定。2 ．设立人工智能重大责任事故罪针对人工智能的生产者、发明者在程序编写等技术方面的问题（主要针对弱人工智能），导致人工智能自行运行时发生危害社会安全的犯罪行为的情形，应该成立人工智能重大责任事故罪，规制发明者、生产者在发明、设计、生产环节中未完全按照行业标准和国家标准履行义务的行为。但是，结合前文所述对于新兴技术发展的支持态度，应该对其中的生产方采取严格责任制，即如果生产商有足够证据证明自己的生产过程是严格遵守现有的相关标准的，则可以免于承担刑事责任。该罪名应该纳入刑法第二章危害公共安全罪中进行明确规定。

四、结语

人工智能时代的到来既给我们以便利，同时也会给我们带来法律的困扰，甚至对传统的刑法带来冲击，相关的刑事立法可能会改变长久以来的传统的刑事责任定义，这正是新兴技术的发展对于刑事立法的挑战，所以我们既要制裁人工智能类的犯罪，又不能阻碍该行业的发展，只有这样，才是成功应对我国当下人工智能犯罪的刑法困境。

参考文献

［1 ］李振林．人工智能刑事立法图景［J］．华南师范大学学报（社会科学版），2018 （6 ）：125-133+191 ．

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关键词：人工智能 科学技术 伦理问题

一.人工智能的背景

人工智能是计算机科学的分支，它企图了解智能的实质，并研制出一种新型的以人类思维相似的方式做出相应反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能的思想萌芽最早可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨。十九世纪，英国数学家布尔和摩尔根提出了“思维定律”，这些可谓是人工智能的开端。（1）50年代至70年代，人工智能相继出现了一批显著的成果，这一阶段的特点是重视问题求解的方法，忽视知识重要性。（2）随着第五代计算机的研制进入了80年代，人工智能得到迅猛发展。它的研制形成了一股研究人工智能的热潮。（3）90年代，由于国际互连网的技术发展，将人工智能更面向实用。研究人工智能出现新的。

二.人工智能的发展给人类带来伦理问题

（1）人工智能的情感问题。情感问题是千百年来人们一直在谈论的话题。明斯基认为，通过把我们的身体部分看做是大脑可以使用的资源，就可以改变它们的精神状态。因此，现在人工智能界的一种观点认为情感是一种特别的思维方式，我们可以利用它来增加我们的机智。智能机器人毕竟是一个赋予一种人类情感程序的机器，实质上还是没有人类的意识，只有固定的程序。

（2）人工智能机器的责任问题。人类不断向前发展，社会不断进步，人类把人工智能机器研制出来，赋予一定的程序，帮助老人，照顾小孩等；爱，不仅是男女之间的爱，也有父母对子女，这种爱是相互的。人们要面对智能机器的情感控制，我们不能把它视为一台机器，应该视为人类其中的一员，他们是一个种族，我们要对研制出来的人工智能机器负责。智能机器赋予人类的情感，我们也要给予同等的情感。我们不仅要研制智能机器，我们也要爱护和保护他们。

三.人工智能的问题对策

（1）人工智能情感问题研究。我们可以看出人工智能的机器情感是一个极其复杂的问题，这不仅涉及到人工智能的技术层面，同时情感是一种特殊的思维方式，机器是同样可以具有情感的。人类可能赋予人工智能一定的情感程序，我们要把人工智能的看成一类种族，让人工智能与我们共同创建美好的大家庭。

（2）人工智能的责任问题研究。随着人类社会的不断发展和进步，人工智能技术研究将成为人类不可避免，人类研究人工智能不仅会给人类带来帮助，也会给人们的带来一些困惑。我们在研究人工智能机器要考虑到，智能机器发展到一定程度的时，智能机器可以自己转变程序，人类要研究一种机器人的法律规范，也要赋予研究机器人的科学家一定的法律法规。

四.人工智能的影响

（1）人工智能带来负面影响。随着现代科学技术的发展，人工智能给人类带来帮助，也给人们带来了一些问题，像气候变暖，生物物种的灭绝，新型细菌的出现等。

（2）研究人工智能涉及的学科领域。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程的智能行为学科，主要包括如下领域：专家系统、机器学习能力、模式识别、人工神经网络。在智能领域里最关键的问题之一，就是机器学习的问题。一旦机器有了学习能力，人类的未来发展难以预料！

（3）人工智能的积极影响及美好前景。人工智能的发展还没有到达一定水平，人工智能机器就可以和人做朋友，可以作为家里的一份子出现，进入人们的生活。我们在未来要研究人工智能的发展，也要研究人工智能出现以后所带来的问题，把人工智能的优势发挥的更好，给人类带来更美好的未来。

结束语：

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2016年是世界围棋界极不寻常的一年，3月份在“阿尔法围棋”（AlphaGo，一款围棋人工智能程序）与围棋世界冠军、职业九段选手李世石之间展开的一场人机大战中，“阿尔法”的胜出震惊全球。7月份世界职业围棋排名网站公布了最新世界排名：“阿法围棋”以3612分，超越3608分的柯洁成为新的世界第一。

2016年12月29日到2017年1月4日，一个名叫 “Master”的神秘网络围棋手横扫中、韩、日围棋界。它凭借惊人的稳定性一路高唱凯歌，获胜60场，没有败绩。最终神秘的“Master”揭开了庐山真面目，宣布自己就是“阿尔法围棋”。

2017年1月，谷歌Deep Mind公司宣布推出真正2.0版本的“阿尔法围棋”，成为第一个不借助让子，在全尺寸19×19的棋盘上击败职业围棋棋手的电脑围棋程序，其特点是摈弃了人类棋谱，只靠“深度学习”的方式成长起来挑战围棋的极限。

围棋是人类最具智慧的竞技之一，而人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）研发是人类最具挑战性的科技探索。人机大战的经典对决将被同时载入围棋史册和科技史册。它的意义已经远远超出围棋本身，人们热衷谈论“阿尔法围棋”更多是出于对AI技术的关切。从诞生到日益成熟，AI理论和技术的应用领域在不断扩大，不知不觉间渗透到人类当代生活的各个方面。AI时代，互联网、金融、医疗、教育、物流、娱乐、传媒等行业都在加速自己智能化的进程。可以想见，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 而与此同时，人类命运和机器智慧的冲突与共存，已经由人机大战开始不断升温。

“人工智能百年研究”项目

2014年秋季，美国斯坦福大学开启了“人工智能百年研究”（AI100）项目。这是一个超大型长期项目，该项目发起人――美国人工智能发展协会会长、前微软研究员埃里克・霍维茨博士表示，“我们的职责是研究人工智能在2030年前对人类社会生活方方面面所产生的影响，尤其是在北美地区”，而“研究的核心是，人类不能丧失对人工智能的控制能力”。 “人机大战”

2016年9月1日，“人工智能百年研究”项目的第一项成果《人工智能与2030年的生活》。这是一份试图定义北美城市在未来10多年间将要面临的可以模拟人类行为的计算机和机器人系统 （即人工智能）问题的报告，涉及交通、家庭/服务、健康医疗、教育、低资源社区、公共安全与防护、就业、娱乐等关注领域，目的是推动相关政策的制定。业内人士认为，工业界和学术界目前正在联手倒逼政府出台人工智能的相关政策，希望可以获得更大力度的资金和法律扶持。

《人工智能与2030年的生活》所列举的关注领域，均面临着人工智能的影响和挑战。例如开发安全可信赖的硬件的困难（交通工具和服务机器人），获得工作信赖的困难（低资源社区和公共安防），对劳动力可能被边缘化的担忧（就业和职业），以及人际交往减少带来的社会副作用（娱乐）等等。

1.交通：自动驾驶的汽车、卡车、无人机投递将改变城市里的工作、购物和休闲娱乐模式，但需要增加可靠性、安全性和用户接受度，并根据新的交通模式改进当前的相关法规和基础设施。

2.家庭/服务机器人：现在进入家庭的扫地机器人或特种机器人能够为家庭和工作场所提供清洁和安保服务，当务之急是技术方面的挑战和机器人成本过高的问题。

3.健康医疗：个人健康监测装备与手术机器具有极大的发展潜力，人工智能软件将最终对某些疾病自动进行诊断和治疗。目前的关键是获取医疗从业者的信任。

4.教育：互动辅导系统在帮助学生进行语言、数学以及其他技能的学习方面已经发挥出作用，自然语言处理的发展将为这一领域的应用带来全新的方式。当务之急是教育资源分配不均的问题，以及教、学双方直接互动的减少会带来哪些消极影响。

5.低资源社区：投资最新技术领域有助于更充分地发挥人工智能的优势，比如避免铅污染和改进食品分配等，重要的是让公众参与进来以增强相互信任。

6.公共安全与防护：利用相机、无人机和软件进行犯罪模式分析，应用人工智能技术来降低人类判断的主观偏见，与此同时在不侵犯个人自由和尊严的情况下增强安全性。目前需注意的是如何保护隐私和避免固有偏见。

7.就业和职业：随着全球经济的快速发展，传统岗位开始被新岗位取而代之，有关人类如何适应这种新变化的相关工作需要立即展开，比如如何妥善处理劳动力下岗以及人工智能对新工作岗位不适应的问题。

8.娱乐：内容创建工具、社交网络和人工智能的结合，将开创全新的媒体内容收集、组织和分发模式。但问题是新的娱乐方式如何在个人价值和社会价值之间取得平衡。

《人工智能与2030年的生活》在回顾发展历程和展望发展趋势时指出，人类正加速在人工智能领域的研究，试图建立一个能与人高效协作的智能系统。其中最重要的是机器学习的成熟，它受到了数字经济崛起的部分影响――数字经济为机器学习提供了大量数据。此外其他影响因素包括云计算资源的崛起，以及消费者对语音识别和导航支持等技术服务的需求。研究人员认为，不管是从基本方法上还是应用领域，包括大规模的机器学习、深度学习、增强学习、机器人、计算机视觉、自然语言处理、协作系统、众包和人类计算、算法游戏理论和计算的社会选择、物联网、神经形态芯片在内的研究趋势，共同促进了人工智能研究的热潮。

这份报告试图严肃地讨论这样一个问题：如何更好地引导人工智能来丰富和服务于人类生活，同时推动和激励这一领域的创新。因为人类目前并不能清晰而完美地预测未来的人工智能技术及其影响，所以一定要对相关政策进行评估。未来几年公众在交通和医疗等领域内应用人工智能的机会日渐增多，因此必须以一种能构建信任和理解的方式将其引入，确保在尊重人权和公民权利，保护隐私和安全，维护广泛而公正的利益分配等方面措施周备。 世界经济论坛说，机器人和人工智能到2020年可以取代510万个工作岗位。

研究人员指出，传统的人工智能范式已被数据驱动型范式成功取代，对于定理证明、基于逻辑的知识表征与推理这些程序的关注度在降低。作为20世纪七八十年代人工智能研究的一根支柱，规划（ Planning ）强烈依赖于建模假设，难以在实际应用中得到满足；视觉方面基于物理的方法和机器人技术中的传统控制与制图，正让位于通过检测手边任务的动作结果来实现闭环的数据驱动型方法；还有曾颇受欢迎的贝叶斯推理和图形模式，在数据和深度学习的显著成果前也显得相形见绌。在未来15年中，针对人类意识系统开发，按照能够互动的人类特点进行建模和设计人工智能系统成为人们的兴趣点。在考虑社会和经济维度的人工智能时，物联网型的系统变得越来越受欢迎。数据驱动型产品的数量及其市场规模将会扩大。

“为机器人安装‘死亡开关’”

2017年1月，欧洲议会法律事务委员会召开会议，呼吁制定“人类与人工智能/机器人互动的全面规则”。议公布的报告对机器人可能引发的安全风险、道德问题、对人类造成的伤害等情况进行了讨论，探讨是否需要为机器人安装“死亡开关”、研究机器人抢走人类工作的应对措施等等，要求欧盟为民用机器人制订法律框架。专家认为，这或将是首个涉及管制机器人的立法草案，将有利于人类应对机器人革命带来的社会震荡。

会议认为，人工智能和机器人发动的新工业革命可能影响到所有的社会阶层。机器人可能创造无限的繁荣，与此同时将影响人类未来的就业情况。机器人取代人类在许多行业是大势所趋。在德国，每1万个雇员中就有301个是工业机器人。报告要求欧盟委员会对各国民众的就业情况进行调查，重点关注极易被机器人取而代之的职位。如果机器人成为职位“杀手”，欧盟各成员国应考虑为国民提供基本的生活保障。埃里克・希尔根多夫是一名德国法律教授，他非常认同欧洲议会讨论的这项议题。“这不仅在政治上是可取的，从法律角度也是必要的，这样我们才能及时应对机器人革命带来的社会震荡。”他指出，“即使是银行顾问、教师和记者等要求严格的职业，未来也无法在这场科技洪流中幸免。”

会议强调，因为人工智能在几十年内可能超越人类的智力，将对人类控制机器人构成挑战。随着机器人自我意识的崛起，甚至可能威胁人类的生存。近年来，机器人“杀人”的事件时有发生：2015年6月，在德国大众汽车公司，一名工人安装机器人时反被它抓起推向金属板压死；2016年6月，美国一家汽车零件生产商的一名女员工正在修理出现故障的机器人时，它突然启动，将修理女工活活压死。

报告参照美国科幻小说作家艾萨克・阿西莫夫提出的“机器人学三大法则”，将其作为立法框架，对机器人自我意识觉醒后的行为规范做出规定。“机器人学三大法则”包括： 1.机器人不得伤害人，也不得见人受到伤害而袖手旁观。2.机器人应服从人的一切命令，但不得违反第一法则。3.机器人应保护自身的安全，但不得违反第一、第二法则。由于规则无法转化为代码，欧洲议会正在着手建立一个针对机器人和人工智能研发的机构，为设计、生产和操作机器人的人员提供技术、伦理和监管方面的专门知识等。

报告还提出：1.在设计新型机器人时，设计师应该尊重人类的基本人权，事先获得道德研究委员会的批准。2.必须为机器人注册，以便在调查事故时查找涉事的机器人。3.确保机器人安装有“死亡开关”，可以随时被关闭。4.机器人不能对使用者造成“身体或心理伤害”。如果酿成事故，机器人不能逃脱责任。机器人所负担的责任应该与其接收的实际指令及其自主程度相对应：它的学习能力和自主性越高，那么人的责任就较低；倘若它“受教育”的时间越长，教它的“老师”负的责任就越大。报告还指出，机器人的生产商或拥有者将来需要购买保险，来承担机器人可能造成的损失。

人类与机器人的关系将会引起一场涉及私隐、尊严和安全的大讨论，在欧洲议会投票赞成立法之前，各成员国政府将对此做进一步的辩论和修正。

“机器人应当纳税”

英国牛津大学近期一项调查结果显示，今后数十年间，自动化改变生产线的速度将超过20世纪。在经济合作与发展组织（OECD）成员国，57%的工作岗位有被自动化取代的风险。英国中央银行英格兰银行预测，在自动化浪潮中，危在旦夕的英国工作岗位多达1500万个。美国白宫2016年预测，机器人取代时薪低于20美元以下岗位、介于20～40美元岗位和时薪40美元以上岗位的概率分别为83%、31%和4%。

在美国微软公司创始人比尔・盖茨看来，为暂时性减缓自动化蔓延速度，很有必要向企业为雇用机器人员工而征税，税单将是阻止机器人取代人类工作岗位的杀伤性武器。如果机器人将大范围取代人类工作岗位，那它们至少应为此买单。“目前一个人类员工在工厂中创造了5万美元的价值，这个价值会被征税。人类员工需要缴纳各种税，如所得税、社会保障税以及其他税款。如果一个机器人在工厂做与某个工人同样的事情，我们也应按同等水平向它征税。”

盖茨同时认为，尽管一些工作岗位可能被机器人取代，但人们可以在那些所需技能是机器人无法复制的领域里继续工作。世界需要抓住机遇解放劳动力，让人们从事更好的工作，例如关爱老人和帮扶特需群体。在这些领域，人类具有独特的同情心和理解力。

法国社会党总统候选人伯努瓦・阿蒙也呼吁法国对机器人征税，部分税收用于补贴全民基本收入保障。越来越多的政界人士和硅谷富翁支持推出全民基本收入保障，以化解自动化引发的大范围失业。而反对机器人税的人士则持这样的观点：自动化即使在短期也可以借助提高生产率创造新的就业岗位。

“人类需要成为‘半机器人’”

美国特斯拉汽车公司首席执行官伊隆・马斯克在2017年2月13日迪拜举行的 “世界政府峰会”上表示，未来20年，驾驶人员的工作将被人工智能所颠覆，之后全球12%～15%的劳动力将因为人工智能而失业。“从技术角度讲，最迫切的影响会来自自动驾驶汽车。它到来的速度将远快于人们的预期，当然它会为人类提供极大的方便。”

篇4

1高校法学专业教育的现状

当代高校法学专业教育成绩斐然，其不仅为中国的法治建设奠定了丰富的理论基础，而且也为未来的法学专业教育指明了发展方向。但是随着新时代的到来，法学教育的背景以及定位也在发生变化，此时，高校的法学专业教育在教育目标、方法、体制以及模式方面也显现出诸多问题。

1．1法学教育目标片面

法学教育目标不仅直接决定了高校法学教育的方向，甚至也影响着法律人才类型的培养。但就目前来看，教育界对法学教育目标的认识较为混乱。有学者主张法律人作为治国之才，承担着服务社会与管理社会的责任，其属于社会的精英人才。为了更好发挥法律人管理及服务社会的能力，法学教育目标应以培养法律精英人才为首位。也有学者主张法学作为应用性学科，法学教育应以培养法学应用人才为根本目标，核心在于注重法学理论知识的运用。还有的学者认为法学专业应以培养通识人才为主，在当前创新型国家背景下，培养法学通识人才有利于形成创新思维，使法学人更容易应对社会变化不断出现的新情况以及新问题。学界对法学教育目标认识不一致最终导致高校在实际法学教育过程中目标的不统一。有的高校仅重视法学精英人才的培养，而忽略了法学应用人才培养，导致学生处理实际法律纠纷的能力多有欠缺。而有的高校仅重视培养法学应用人才，而忽略了传统的法学理论知识，也导致学生的专业素养不高，甚至缺乏法律职业道德素养，给相关法律职业带来负面影响。

1．2法学教育方法落后

在高校进行法学教育过程中，教学方法的运用也至关重要。科学、合理的教学方法不仅能使学生牢固掌握法学理论知识，还有利于提升法学专业的教学质量。但从当前高校法学教育方法来看，仍然较为落后。一方面，由于高校法学教育目标较为片面，导致在教学方法上，也未能很好兼顾理论教学与实践教学，最终使学生产生理论和实践脱节现象。有的高校教师仅进行课堂式的法学教学，通过在课堂上分析法律条文的内涵与外延来要求学生掌握相应的法学理论知识，并未给学生提供运用法律知识处理实际问题的机会;而有的高校教师则一味重视案例教学，并未教授相应的法学理论知识，导致学生仅掌握了个别案件，对案件背后所折射的法学理论则一知半解。另一方面，随着人工智能以及大数据技术在各学科领域的运用，其也为法学教育方法的革新带来了契机。但实践中，高校教师大多数仍是以传统的课堂教学为主，未能很好运用现代化的教学工具。最终，法学教育方法的落后不仅不利于提升学生学习法律知识的积极性，使法学教学难以达到应有的效果。而且也不利于培养学生的法律逻辑能力、思维能力以及实际解决问题的能力。

1．3法学教育体制不一

就我国当前的法学教育体制而言，从法学教育层次来看，既有专科，也有本科，同时还有硕士及博士，不同层次教育所掌握的法学知识明显存在差异。从法学教育机构来看，既有普通公办高校，也有私立学校还有职业院校以及其他相关培训机构。从法学教育内容来看，既有普通高校的法学基础理论知识教学，也有培训机构的法律职业资格教学，还有公权机关对相关人员的法律执业能力的培训。虽然从历史层面上来看，现有的法学教育体制在一定程度上为改革开放之初国家法治建设输送了大量的法律人才，但是随着国家治理体系以及治理能力现代化水平的持续深入，实践中法学教育层次繁多、渠道庞杂、内容多样等的特点无不彰显着当前法学教育体制的混乱，不仅同国家要求构建法律职业共同体的愿景相违背，也严重影响了法学教育工作的开展，给法学教育的整体形象带来了负面影响。

1．4法学教育模式单一

法学作为理论与应用相结合的学科，法学教育也可以分为专业型、职业型以及专业与职业兼顾型模式。但我国高校在教学模式的选择方面长期坚持专业型的教学模式。主要原因在于一方面，我国传统的课堂教学是教师主导型，教师在课堂上通常是对法学各学科的基本理论以及法律条文进行讲解，使学生能够具备基本的法学素养，并系统掌握法学的基础理论。在此过程中极少涉及实践案例，使得法学教育呈现专业性特征。另一方面，我国的法律职业资格考试也进一步加强了专业型的法学教育模式。法律职业资格考试在很大程度上作为法律职业的准入门槛，对于法学生以及法学院校而言，其重要性不言而喻，所以，学生个人为了通过资格考试，往往会花费大量时间在法律专业知识的学习上，从而也使得学校在法学教学模式上更倾向于选择法律职业资格考试所要求的专业型教育模式，最终也导致了法学教育模式的单一。

2高校法学专业教育面临的机遇

审视当代高校法学专业教育的现状，虽然可以看出仍然存在诸多问题，但随着依法治国理念的深入推进、社会经济稳中向好的发展、人工智能技术的广泛应用以及高端法学人才培养模式的逐渐健全也为高校法学专业教育的优化带来了诸多机遇。

2．1依法治国理念为高校法学专业教育带来思想优势

依法治国，建设社会主义法治国家作为我国社会主义现代化建设重要的战略目标，其核心要义是依据宪法及法律来治理国家。随着时代进步，依法治国理念也被不断深入推进，并成为国家长治久安的重要保障。在全面依法治国战略的引领下，社会各界都形成“尊法、学法、守法、用法、护法”的法治理念，社会公民的法律素养整体上有很大提升。而高校作为社会的重要组成部分，依法治国理念的深入推进也为高校的法学专业教育带来了诸多机遇。

2．2社会经济增长为高校法学专业教育带来经济优势

经济同教育的关系具有辩证统一性，一方面，教育可以为经济带来智力型劳动人才以及相应的技术创新。另一方面，经济又影响着教育发展、教育规模、教育结构甚至教育内容。如果国家的经济实力强大，基于教育对经济的能动作用，势必会投入诸多经济资源来为教育发展奠定物质基础。随着我国的社会经济的稳步发展，综合国力也得到了显著提升。而在科教兴国作为实现中华民族伟大复兴的重大方略的重要影响下，我国对教育的投入逐年提高，教育经费占国内生产总值的比例也在不断上升。从而为高校的法学教育工作的优化奠定了物质基础。

2．3人工智能发展为高校法学专业教育带来技术优势

随着人工智能技术在社会各领域的广泛应用，其也为高校的法学专业教育带来了诸多技术优势。例如，一方面，法学专业更加注重理论和实践相结合的教育模式，面对实践中高校教师仅重视理论型教学的弊端，便可以利用法律人工智能技术来加以完善，其能够提供一种交互式的VR模拟场所，使学生可以置身于虚拟法律系统中全程模拟法官、检察官或者律师办公流程或者对案件进行重现，该种技术不仅有利于学生深入了解案件的基本情况，还有利于学生学习到相应的法律实务技能，从而使其能够在课堂上所学到的法学理论与法学实践相结合。另一方面，人工智能技术还为高校法学专业的课堂教育提供了新的方式。慕课借助人工智能技术后，具备极强的互动性、智能性以及自主性的优势，更新了传统的法学教育模式。在慕课教学中，学生可以根据自身情况来选择所要学习的课程，摆脱了传统法学教学课堂的概括性教学，从而能够很大程度上调动学生学习的自主性。并且慕课也能够实现差异性学习，每个学生对于知识的掌握并不是同步的，在慕课平台，学生可以自主选择学习时间、学习地点以及学习内容，使学生的学习潜能最大程度被激发。

2．4高端法学人才为高校法学专业教育带来智力优势

法学教育作为培养法律人才的关键环节，不仅影响着法学生的思维养成以及职业选择，甚至也对国家的法治建设具有重要影响。高校在进行法学教育过程中，一方面需要有思想、经济、以及技术的支持，另一方面也需要高端法学人才的参与。教育本质上来说是师生共同完成的一项活动，如果法学教师的理论水平不高、实践经验有限，其在教学过程中将很难对学生以启迪，严重影响了学生的对于知识的掌握。因此，法学理论知识储备以及司法实践经验丰富的法学教师对于法学专业教育而言必不可少。就目前来看，随着我国高端法学人才培养模式的逐渐健全，具备深厚的法学理论知识、司法实践经验丰富、综合素质较强的法学人才被培养出来，当该类人才作为教师队伍投入到法学教育中时，高校法学专业的教育能够在很大程度上得到优化。

3高校法学专业教育的优化路径

对高校法学专业教育加以优化，从微观层面来看，有利于法学生对于法学知识的理解与掌握，从而改善并提高法学教学的现状及质量;从宏观层面来看，能更好为国家法治建设输送高技能的法律人才。在优化路径的选择上，应首先准确把握高校法学教育目标;其次，转变法学教育方法;再次，应打破高校同司法实务部门的体制壁垒，最后，需要积极探索“人工智能+法学”的教育模式。

3．1准确把握高校法学教育目标

法学作为一门实践性极强的学科，决定了高校的法学教育绝不是纯粹的象牙塔式的文字理论教学，法学教育目标的制定应以满足社会实际需求为准则。而在社会层面，不仅需要具有丰富理论知识的法学家来对社会现象问题进行研究、论证;也需要具有丰富实践经验的律师以及其他法律实践工作者来为社会提供法律服务;还需要具有较高的法律职业素养以及辨法析理能力的法官、检察官来对案件进行定分止争，进而达到维护法律的权威以及社会正义的目标。所以，高校法学教育目标的制定决不能过于单一化，而应该具有综合性。法学教育除了需要培养学生的基础法学理论之外，也需要注重对学生法律实践的引导，还需要注重提升学生法律职业素养，以不断适应社会发展对法学教育所提出的新要求。

3．2积极转变高校法学教育方法

传统的高校法学教育主要以课堂式讲授教学为主，虽然有利于学生掌握系统的法学理论知识，但却不利于学生实务经验的提高，导致学生进入社会后由于缺乏相应的实务经验而难以找到自身的职业定位，最终对法学生的就业率产生影响。所以，高校的法学教育应加以改进，从传统上以法学理论为主的教学方法转变为将理论与实务两者并重的教学方法。尤其面对当下重理论而轻实务的教学背景，法学教育除了课堂式的讲授教学方法之外，还可以通过加入相关案例教学，通过对典型案例的分析来引导学生进入案例情景，然后对案例背后所蕴含的深层法学理论知识以及解决实际法律问题的技巧进行讲解，不仅能以小见大，使学生能够更加深刻地理解抽象的法学理论，而且也能使学生亲自体验获取知识的过程，激发其求知欲，有利于培养学生创造性思维能力以及批判精神。除此之外，实践中高校还可以进一步推进模拟法庭活动，正所谓“实践出真知”，在模拟法庭中，由学生自己扮演和案件相关的诉讼参与人，并按照案件事实以及法庭程序来真实还原法院审判的全过程，不仅能够增加学习法律知识的趣味性，还有利于使学生对相关案件的发生、预防、处理以及涉及到的法律法规有更为深刻的认识和理解。最后，为了使学生能够学以致用，还可以开展诊所式的法律教育，法律诊所不同于传统的法学教育，其更加注重对学生自主学习能力、法律思维能力以及灵活运用法律解决问题能力的培养。在法律诊所教育中，学生能够亲自参与到案件争议的解决过程中，不仅能使其更深层次理解法律的内涵与要义，还有利于培养其法学实践能力。

3．3打破高校同实务部门的体制壁垒

当前的法学院校和实务部门之间具有明显的体制壁垒，法学院校作为高等学府，掌握着大量的法学基础理论知识，但是实务经验相对来说较为欠缺。而对于诸如法院、律所、政府机构等实务部门而言，其掌握了大量卷宗材料以及实务经验，但可能在法学理论基础方面较为薄弱。因此，应破除高校同实务部门之间的体制壁垒，充分发挥法律实务工作者在高校法学教育中的积极作用。具体可以在高校的法学教育过程中积极引入律师、法官、检察官以及其他法律实务人员担任高校教师，实现理论型教师与实务型教师的双线并行式教学模式。在该种并行式模式下，不仅可以使学生学习系统法学基础理论，还可以在实务型教师的引导下，使学生能够将法学基础理论同具体案件的知识点相融合。例如中国政法大学除了传统的法学基础理论以及实务课程体系之外，还开设了庭审同步直播、庭审录像观摩以及案卷阅览等诸多模式的实践教学活动，学生通过观看庭审直播、录像或者翻阅相关案卷材料来掌握司法实务中的相关问题，最终实现法学理论与实践经验的同步发展。

3．4探索“人工智能+法学”的教育模式

随着人工智能技术的迅速发展，其不仅推动了法律服务与行业活动的智能化，也给高校的法学专业教育模式也带来了诸多影响，为了培养出更多适应智能化要求的法治人才，法学教育应做出积极的回应与变革。大学慕课便是很好的尝试，不仅能很好解决传统法学课堂概括性教学的弊端，使学生能够实现个性化以及差异化学习，而且还能实现优势教育资源的共享，使学生能突破时间、地域以及师资力量的限制，学习潜能也可以在最大程度上被激发。此外，高校还应该引导教师转变传统的教学观念，高校教师作为推动教育创新发展的中坚力量，面对智能化变革的背景，不仅应积极探索智能化的教学方案，将智能化技术运用到法学基础教学中，还应该引导学生在法学学习过程中掌握各种智能技术，着重培养其法律思维能力、推理能力以及解决问题的能力，使其能适应人工智能时代对法治人才新的需求。

篇5

刘佳辉

（河北大学 管理学院 唐山 063000）

摘要：人工智能作为计算机的学科的分支之一，是被公认的二十一世纪三个最尖端的技术之一。伴随着改革开放以来三十年的经济和科技力量的不断发展，我国的人工智能在各个的领域的技术也得到了长足的发展。而在杭州出现的无人超市更是让人工智能的发展进入到了一个前所未有的阶段，毫无疑问，社会的快速发展离不开人工智能的技术的不断进步。因此，企业应该加强人工智能技术的发展，将人工智能的发展与企业的运营和管理相结合，以推动企业的可持续发展。由此，本篇文章将对人工智能技术对企业管理中的应用进行探究，以期望将对人工智能与企业发展的结合，和我国企业的飞速发展有所借鉴。

关键字：人工智能  企业管理  企业发展

Application of Artificial Intelligence in Enterprise Management

Liu Jiahui

(Tangshan 063000， School of Management， Hebei University)

ABSTRACT： As one of the branches of computer science， artificial intelligence is recognized as one of the three most sophisticated technologies in the 21st century. Along with the reform and opening up since 30 years of economic and technological power of the continuous development， the technology of artificial intelligence in various fields has also been greatly developed. The appearance of unmanned supermarkets in Hangzhou has brought the development of AI to an unprecedented stage. There is no doubt that the rapid development of society can not be separated from the continuous progress of AI technology. Therefore，enterprises should strengthen the development of artificial intelligence technology and integrate the development of artificial intelligence with the operation and management of enterprises to promote the sustainable development of enterprises. Therefore, this article will explore the application of artificial intelligence technology in enterprise management，hoping to combine AI with enterprise development and provide some reference for the rapid development of enterprises in China.

Key words： Artificial intelligence   Business management   Enterprise Development

引言：人类一向以自己为“智能生物”自居，这是因为我们能够不断的学习、观察新事物，让自己能够不断的取得进步，这让人类在地球上显得与众不同。所以当我们也开始充当上帝的角色，开始创造属于我们自己意识的人工智能时，心情也像上帝创世一样，内心充满了激荡与振奋，这便是人工智能的发展的动力。如今，人工智能在大数据时代充当着越来越重要的角色。在欧美等发达国家取得了飞速的发展，随着人工智能技术的不断深入，企业的人力资源、财务会计和知识管理的技术均被运用到人工智能应用中去。

一、        人工智能将对企业会计行业产生影响

（一）   我国的会计行业人工智能的运用

会计作为会计制度的主体，分为三类，主要涉及企事业单位，行政机构和会计师事务所。在中国，涉及会计工作的许多主题工作仅限于人工智能应用中的会计系统。在会计中，一些需要主观行为的工作，例如审查，验证和判断，仍然需要会计人员手动完成工作。然而，在会计师事务所，虽然审计业务也是主要业务的一部分，但在人工智能应用方面略显稀疏，原因是对于大多数上市公司的审计业务，大量的审计工作文件是需要。填写后，它既有草稿的电子版本，当然还有纸质版本，但这些入门数据仍需要手动填写。

（二）对人工智能在会计行业中应用的展望

任何会计师都清楚地知道会计行业是一个严格的行业，也需要及时性。有许多会计程序和复杂的过程需要解决。因此，对于会计，加班是一种普遍现象。在某种程度上，会计师还希望有一天会有人工智能来取代这种枯燥乏味的工作。当前的人工智能应用程序解决了一些基本操作，例如凭证和报告的生成，但它远远不能满足当前会计机构的需求。例如，人力资源会计需要一个符合业务特征的测量工具，并报告业务的人力资源。通过该模型，可以分析企业的人力资源，从而进行合理的人力资源管理，成为降低成本的方法之一。这种需求是会计管理会计和环境会计中许多分支机构的必然要求，因为会计职能现在越来越倾向于决策，会计需要在相应的决策过程中提供信息。但通常很难获得人工计算和分析。如果人工智能可以进一步应用科学知识来解决这个问题，那么最好。

（三）人工智能对会计行业的影响

1）提高了会计内容的时效性和正确性

企业是政府机关或任何会计师事务所，可以在使用会计软件后及时处理发生在当日的经济业务。因为会计人员只能在系统中注册并选择或审计相关事务，所以最终系统根据现有的自动生成相关报表的数据，比传统的会计凭证人工生成报表要及时得多，另一方面，在传统的会计业务流程中，会计人员往往会产生假账，而现行的会计凭证则会产生假账。财务系统也必须是一些手工输入的数据，因为系统在输入错误时会提示，在这种情况下，减少了数据的错误概率，从而提高了会计信息的准确性。

2）一定程度上抑制了财务信息造假                                               

在具体的会计核算制度下，所有登记制度人员都有唯一的账户和密码，并有自己的权限和非常严重明确的分工。工作场所包容性现象在传统会计核算中非常严重。特别是在中小企业中，人工智能的应用有助于通过明确的功能来抑制人工伪造信息。然而，人工智能不能说是为了防止金融伪造。系统毕竟是由人控制的，管理层无法应对会计人员以上的内部运营现象。

3）会计行业中传统岗位需求减少

由于日益广泛使用的人工智能在会计行业，传统的会计职位不需要员工，所以这是一个明显的变化。自1980年代以来我国会计电算化发展此后晋升。它已经商业化，是用于各种会计实体，使原始简单的会计记录和会计工作被人工智能所取代。因此，会计的地位不再是必要的。

4）会计信息安全性受到威胁

各种计算机化的会计系统，广泛应用于电子形式会计实体中存储的各种金融数据，具有电子数据的优点，如省电，方便，数据容量大，易于查找等优点。而另一方面，系统如果保护未达到易受黑客攻击的指定位置，当前网络安全性大大降低的同时，信息可能在网络传输过程中被截获，因此导致企业财务信息泄露会非常严重，会造成重大商业机密，并导致损失。

二、        人工智能对企业金融风控的影响

（一）智能风控落地的前提

在互联网信息技术和网络技术普及的时代，让人类生活进入大数据驱动的智能化发展阶段，而人工智能在金融风险控制的探索和实践中经历了以计算机为标志的信息时代，人类因此CIETY已进入人工智能引领第四次工业革命，如果追求信息时代是数据采集和存储，那么解决人工智能时代是伴随着信息技术的发展和信息爆炸而引起的。由于信息处理能力不足，计算机帮助人们处理海量信息、分析数据和使用，是人工智能的时代，智能认知阶段，人工算法进入商业世界后，开始显示出趋势的普遍性，特别是LY在金融业务中显示出较强的适用性，目前人工智能在国内重点应用于风险控制、信用和欺诈等领域。人工智能产业化可以结合现场诞生，不能留下以下三个重要方面前提：

技术基础的改进。用云计算来说，计算能力在出现之前是一种昂贵的资源，公司不能独自承担这种成本。在人人上网的时代，计算数据量不断增加，大规模数据的培训和计算带来了对CPU水平提高的需求。云计算服务实现了计算资源的循环和重用，大大降低了企业的成本。在云计算的情况下，为了将成本降低两到三个订单，许多初创企业可以拥有强大的计算能力。当然，对于从事人工智能服务的公司来说，拥有计算能力是不够的，因为限制技术的因素还来自于数据采集能力和数据处理和处理能力，列如数学、统计学、机器算法等。而确定大规模计算，强大的人才是必不可少的。

场景的出现需要更先进的技术。特别是在需要扩大规模和复杂化的消费信贷服务中，如何提供高质量的用户体验成为一个难点。例如，在少量的贷款业务中，金融机构或平台需要在短时间内对某个用户进行准确的风险评估，或者在一天内完成数十万甚至更多的用户信用。由于可以预见，这样的要求只会越来越高，场景也会越来越多。传统的刀耕火种评估方法与现有的大量多样化的金融需求完全脱节。因此采取智能投资，但它面临的投资机会是短暂的，交易信息的判断甚至需要快到几毫秒。对现场的需求促使业界使用更合理的算法，更快的计算速度，并要求新技术将人工智能带入舞台。

改进的数据材料丰富。人工智能，所以数据是使用数据来支持操作和判断是人工智能的基础。在金融行业中，数据也是如此。互联网时代的背景下，金融消费者的高度收集碎片更大规模的需求，数据采集成本较低。金融机构和企业可以使用这些数据来计算、处理、和判断，为用户提供个性化服务的经验，基于智能的数据做出决策，实现精细管理，从而进一步推动人工智能技术的应用的发展。

（二）智能风控是传统风控的有效补充

传统金融机构与传统计分卡模型和规则引擎等“特色”风险评分，根据性能和智能风险控制记录，社会行为，行为偏好，身份信息和设备安全方面的行为特征的“软弱”用户的风险评估。两种类型的风险控制从操作到场景显示效果之间的显著差异，后进入移动互联网时代，智能风险控制的优点更加突出，有效补充传统的风险控制。

传统风力控制形成了标准化的操作模式，首先判断用户的身份，然后复习物理用户提供的证明材料。简而言之，它分为以下步骤：首先，回顾通过面对面的检查来确认用户身份的真实性提交材料。材料包括识别和收入证明，如身份证、户籍、银行流动和就业信息。其次，用户的资产评估和确定信用额度，主要的资产估值标准抵押房地产和汽车生产等。最后，信用贷款，其他步骤可以添加，如调查贷款的使用和确认交易的意愿。

关注人的评论，首先，传统的风险控制单元的时间跨度，至少在周需要层层审批，业务流程涉及多个人员和链接，导致效率低;其次，长时间的业务流程，无法满足用户的资本要求，导致坏的用户体验;最后，对小型业务，传统的风险控制复杂的审计程序导致的高成本使银行和无利可图，所以这个巨大的市场的一部分。

智能风险控制对大数据，算法和计算能力，重视数据，生活等识别确认用户的身份;欺诈识别风险，智能控制使用多维特征，许多数据表明意图和倾向，反映用户欺诈;普通用户的还款意愿和能力评估判断。

在互联网经济下具有“规模”增长的消费者金融市场中，智能风险控制可以捕获非传统的金融数据并增加弱势的金融相关特征。机器建模和分析的方法用于及时有效地补充传统的风险控制。首先，智能风控带来闪电般的审查速度。时间跨度以分钟和秒计算，为用户提供更好的服务体验。其次，对用户行为数据的分析得出更准确的评估。最后，在风险预测中，数据模型的使用可以准确地量化未来风险最有可能发生的时间和情景。从快牛金科的实际应用来看，定量风险预测的结果与实际风险的表现一致，误差很小。风险控制标准的放松和收紧所引起的坏账绩效水平的变化可以通过数据直观地衡量。实际的业务运营非常有益。

目前，个性化的场景下贷款和大规模贷款，信用贷款和消费贷款等，智能风险控制有足够的优势，但是大的贷款和交易涉及资产评估、房地产贷款和供应链融资等大型企业。验证的真实性，传统风力控制仍然是不可替代的，两个风控制模式仍将。

（三）智能风控成长空间巨大

在金融行业，风险控制中，无限智能风险控制是一个不断迭代的过程，并不断按照优化的结果进行。到目前为止，智能风险控制已经取得了良好的应用效果。实践中，智能风险控制模型已经更好的用户差异化程度，能够清晰地反映出评价结果中的高质量和不良客户，通过不断的优化迭代，识别的准确性和判断的速度，技术人员一直在螺旋式上升，但目前行业面临的问题是数据岛和信息不透明，行业总负债不共享，仍然是大空间智能风险控制技术的提升。在用户体验上，智能风险控制的最佳路径有二点：一是减少对用户的干扰，对于当前信用风险控制过程中需要获得用户授权等数据的审批，随着数据共享和计算能力市场机制的完善，未来只有需要向客户提供极少的信息进行评估，消除用户对信息安全的顾虑，使用合规性。其次，在上述基础上，提升用户评估的准确性。。

人工智能是一种不可逆转的趋势，但人工智能在推广特定情景时仍面临一些外部阻力。

首先，由于一些工人，意识滞后，商业实践中的人工智能面临着银行和其他机构的模型变革，在管理决策时考虑到潜在风险。其次，需要探讨适当的业务情景。传统的金融业务场景，在应用、审批，基于不同操作系统的贷款和大量人力资源等一系列环节之后，如何切入人工智能将在调整过程中面临长期运行。此外，在监管方面，人工智能还暴露了“黑匣子”理论与“可追溯性”金融活动的矛盾。人工智能对于许多风险控制的实施过程并不是人类大脑能够理解的，而是在一些监管更严格的情景中给予必要的解释。

中国着名科幻作家刘慈新曾经说人工智能就像一个黑盒子。从理论上讲，他们的计算步骤可以追溯，但由于计算量巨大，跟踪实际上很困难甚至不可能。实现两者之间的平衡并建立信任是未来人工智能面临的巨大挑战。在这种情况下，一方面，可以采用更加解释性的算法。对于相同的数据，不同算法的结果不应该远远落后。另一方面，可以预期社会态度的变化和监管法规的调整。毕竟，它不仅仅是以人工智能为代表的计算机科学。随着研究的深入和领域的细分，其他人类主体可能具有传统逻辑意义的结果。

三、        人工智能对企业信息安全防护的影响

（一）人工智能时代下信息安全论述 

信息安全是指用户使用网络系统时，软件和硬件不会被破坏，用户数据不会被改变，为计算机的使用提供安全保障。目前，信息安全在网络保护中尤为重要。在计算机网络的发展过程中，出现了许多数据泄露事件，不仅给企业带来了伤害，而且也暴露了许多人的隐私信息。从小的角度看，数据泄露事件给企业和人民造成了损失，在很大程度上阻碍了国家的发展和社会的进步。

因此，在人工智能快速发展的时代，我们不仅要追求技术进步，还要重视信息安全的保护。信息安全保护不仅是企业和国家的责任，也是每个公民的责任。

（二）威胁企业信息安全的因素 

目前大多数互联网公司都在进行人工智能的研究，5G的华为技术是世界领先的，它不仅是企业的荣誉，也是国家的骄傲，影响企业信息安全的因素很多，涉及到很多方面，对信息安全的保护带来了许多挑战。

1）数据的集中存储 

大量的数据可以存储在计算机系统中，数据之间的紧密联系，非常容易引起攻击者的注意，成为一个黑客的目标。网络数据繁多，从不同的方式，如电子邮件、微博、传感器等，相对集中存储的数据在一起增加数据泄漏的风险，并导致人身安全的丧失。 

2）数据加密技术 

计算机领域的数据加密一直是防止数据泄漏的首要任务，但仍有数据泄漏事件。人工智能技术的应用基于互联网用户的互联网数据的收集。如果没有大量的数据分析，将无法生成智能应用程序和技术服务。集中式数据库集中在资源丰富的大型企业手中。一方面，他们收集数据，另一方面，他们分析数据并智能地应用它。企业主要是营利性的，信息安全投入太小，会增加数据泄露的风险。 

3）杀毒软件的应用 

由于计算机病毒的不断侵入，导致很多杀毒软件的产生。如果计算机中毒，可能会导致多台计算机，甚至整个企业计算机崩溃，数据丢失。病毒以不断变化的形式出现，入侵计算机的方式多样化，每次出现新的病毒，都会导致杀毒软件的各个方面升级。企业不应该只根据病毒更新杀毒软件，而应该让企业的数据更加安全 

（三）企业信息安全的防护措施 

1）对数据安全技术研发 

从传统信息安全技术的角度出发，企业必须加大对数据安全技术开发的投入，以保证人工智能的顺利发展。同时，国家要给予大力支持和一定的帮助。多方面引进新人才。其他企业数据安全技术也在不断发展，以保证网络操作过程中的数据安全，从而使黑客蒙受损失。

2）重视敏感数据的保护 

敏感信息不应披露没有用户的权限。企业应优先保护用户的私人数据，并规定使用的设备，以确保网络可以正确操作。国家应该制定相应的制度措施的敏感信息，这使得一些人气馁。

3）国家对数据的保护制度 

保护数据不仅是企业的责任。国家也应提出安全策略，制定安全要求，加强然后进行安全体系建设，加快人工智能立法的应用。国家应制定相应的数据保护法律法规，同时将数据保护渗透到学习课程中，教育幼儿，真正向每个人传达数据安全意识。个人应及时清理隐私资料，安全文明上网。

4）合法共享用户信息 

使用用户信息时，应明确信息来源的合法性，确认数据的有效性，共享用户信息时应征求用户意见，用户不得擅自披露。否则，将获得虚假数据，这可能导致企业损失。

总结：随着科技的蓬勃发展，人工智能的蓬勃发展也在继续。尽管这个的人工智能还发展不完善，及时在早期进入的金融领域，还主要集中于风险控制、定量交易和智能客户服务。然而，人工智能对世界的好处将不受限制。

人工智能的进一步推广和应用，将形成广泛的基于机器的智能决策，可以大大提高社会整体运行的效率。例如，在围棋、自动驾驶、公安等领域，人工智能显示出良好的学习能力和决策能力。

人工智能也带来了社会结构的变化，如就业制度。一些简单、重复和自动化的数据收集和记录将被机器所取代。从目前的发展速度来看，客户服务、简单的风险控制、基础营销等人员更有可能被替换。技术的发展超出了人们的想象。就像2000年一样，没有人认为打字员在计算机和互联网普及之后成为了纸堆中的象征。人工智能技术对人类生活的渗透将是巨大的。就像互联网一样，20年前需要访问特定场景和手段的服务，如网吧、学校房间和拨号上网，都涉及到饮食和穿着。业务的各个方面的活动、业务和业务方面。当人们无法感受到人工智能的存在时，这意味着人工智能技术已经达到并得到了广泛的应用。

参考文献：

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[2]陆汝钤 .人工智能 [M ].科学出版社，1989.

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[10] 幸聪.人工智能时代网络信息安全与防范分析2018，2（07）：172-173. 

篇6

关键词：人工智能；会计学基础；定位；改革；研究

人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。随着我国“互联网+”战略计划的不断推动与发展，人工智能成为新的发展方向，并已进入会计信息化领域。人工智能的互联网记账平台将完全实现从基础资料的输入、审核、记账、分析的全自动过程，算账、记账和报账等工作将不再由人工完成，传统会计工作将受到巨大的冲击。《基础会计学》课程作为会计学、财务管理、审计学方向最重要的专业基础课程。对会计学科的整体认知和学习具有极其重要的作用。该课程内容设计一直是以核算为主，也可以认为《基础会计学》其实就是会计核算的基础，这种设计并不科学，因为它没有体现整个会计学科的基础，特别在人工智能涉入会计行业、会计核算功能弱化的情况下，这种内容定位和设计显得片面和不足。《基础会计学》课程如何与时俱进，如何让会计专业初学者更全面认知和了解会计学科，重新定位和改革《基础会计学》课程内容变得势在必行。

一、目前《基础会计学》课程内容设计存在的问题

（一）会计职能介绍不全，初学者对会计功能认识不足学完《基础会计学》课程学生的普遍认为会计就是一个账房先生的角色，围绕着记账、报账、算账内容开展工作而已。其实会计职能远非如此，除了核算还有重要的管理和监督职能，而教材内容多数对管理职能一句代过，学生从思想认识上形不成对整个会计学科的认知和理解。职能介绍不足，学生对整个会计功能认知缺失，到底会计能干什么并不明确，围绕核算花太多时间，功能学习过少。

（二）与后续知识体系不连贯，知识点前后脱节

会计专业课程第一学期开设《基础会计学》，第二学期开设《中级财务会计》。而《中级财务会计》中涉及实际利率等知识点时，实际利率如何计算，大部分教材内容都是直接给出实际利率，简化带过，无法让学生对这个利率取得原由知其然也知其所以然。究其原因就是，《基础会计学》根本就缺少时间价值概念内容，这个知识点一般都安排在第三学期的《财务管理》课程才开设，这就造成学习思路脱节，知识点前后不连贯的问题。

（三）理论与实际应用联系不足

《基础会计学》理论知识详实，但实践应用严重不足，在讲授主要经济业务的会计核算处理内容时，虽有案例，但多数是以各个知识点为主的独立案例，缺乏企业完整业务之间的系统联系，理论与实践应用严重脱节的设计非常不利于学生学习。

（四）缺乏人工智能应用

目前该课程人工智能内容完全不涉及，仍然停留在手工模拟做账阶段。

（五）对会计职业的发展认知缺失

该课程内容设计没有涉及会计职业发展、会计岗位职能、我国会计准则体系形成发展等知识点，学生对从事会计行业，未来的职业发展方向和各种岗位职能严重认识不足。

二、《基础会计学》课程新定位思考

充分应用人工智能，注重会计思维的培养，以实际企业完整业务为主线，加入部分管理会计职能、电算化功能和税收知识，将会计核算、会计管理、纳税操作、会计电算化多知识点有机融合，具体有以下几点：一是与人工智能相结合，将《基础会计学》课程与《会计电算化》课程相融合。二是增加行业发展、职业规划、岗位职能、职业道德内容，将《基础会计学》课程与《财经法规与职业道德》课程相融合。三是增加会计管理职能知识点，将《基础会计学》课程与《初级财务管理》课程部分内容相融合。四是增加纳税知识点，将《基础会计学》课程与《初级经济法》、《纳税申报》课程部分内容相融合。

三、《会计学基础》课程改革思路

（一）教学内容改革，采用模块化

1.会计基础知识模块：（1）会计概念、对象、目标、发展史；（2）会计的职能：核算、监督、管理职能；（3）会计法律制度、会计管理体制；（4）会计机构与会计人员；（5）会计的职业发展。2.会计核算职能模块：（1）会计核算的基础假设与会计基础、信息使用者及质量要求、会计准则体系；（2）会计要素、会计等式；（3）会计科目与账户；（4）会计记账方法；（5）会计凭证的审核、传递、保管；（6）对账与结账、错账查找与更正、会计账簿管理；（7）电算化条件下的会计凭证、会计账簿、财务报表集成模块（含资金筹资业务、资金运用———采购、生产、销售、利润分配、纳税处理等）；（8）财产清查。3.管理职能模块：货币的时间价值（含复利现值和终值、单利现值和终值计算）。

（二）教学计划改革

会计学专业教学计划中，因为《会计学基础》融合了《会计电算化》、《财经法规与职业道德》、《初级财务管理》课程的部分内容，原来安排在第二、三学期的相关课程应与该课程做整合处理。

（三）教学方式、学时分配改革

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2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，人工智能专业成为热门。 人工智能专业探索实践适合中国高等人工智能人才培养的教学内容和教学方法，培养中国人工智能产业的应用型人才。

2、机器人工程专业

机器人工程专业需要掌握工业机器人技术工作必备的知识、技术，有较强实践能力、创新精神。 机器人工程专业毕业后主要从事机器人工作站设计、装调与改造，机器人自动化生产线的设计、应用及运行管理等相关岗位工作，是具有较强综合职业能力的高素质应用型专门人才。

3、电子商务专业

电子商务专业可以分为两个基本方向：电子商务经济管理类方向和电子商务工程技术类方向。经管类方向要求侧重掌握互联网经济和商务管理相关的知识与技能，工程类方向要求侧重掌握互联网技术和商务信息相关知识与技能。 电子商务专业毕业生可从事企事业单位的网站设计、建设与推广和网络维护工作；可从事网络商务贸易活动、网络营销与策划、物流管理等工作，以及在各级学校从事电子商务教学等工作。

4、物联网工程专业

物联网工程专业培养能够系统地掌握物联网的相关理论、方法和技能，具备通信技术、网络技术、传感技术等信息领域宽广的专业知识的高级工程技术人才。 毕业生适应传统媒体机构、政府机关、事业单位、公司等团体组织急需的宽口径、复合型信息传播人才。本专业既能从事信息传播时代内容方面的深度、综合、跨学科的信息传播工作,同时也能在新闻传播技术方面从事设计、制作等方面的传播技术类工作。

5、大数据技术专业

大数据技术被渗透到社会的方方面面，医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。全社会已形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。 大数据技术毕业生的主要工作岗位有大数据项目实施工程师、大数据平台运维工程师、大数据平台开发工程师等。

6、网络与新媒体专业

网络与新媒体专业旨在培养适应传统媒体机构、政府机关、事业单位、公司等团体组织急需的宽口径、复合型信息传播人才。 学生毕业后可以在各级党政机关、部队、院校、企业等从事网络新闻宣传与媒介传播优化等工作，在国家重点新闻网站、各级报社、广播电台、电视台、传媒集团等单位的信息化管理宣传部门、文化传播公司等从事媒介内容生产与媒介经营管理等工作。

7、网络空间安全专业

网络空间安全专业以网络空间安全专业理论和技术为主，还借助新闻学、法学、情报学等学科的优势，培养既具有扎实的网络空间安全基础理论、专业知识和技术技能，又具有一定网络信息传播知识，且懂法律及管理的复合型人才。 网络空间安全毕业生能够从事网络空间安全领域的科学研究、技术开发与运维、安全管理等方面的工作。其就业方向有政府部分的安全规范和安全管理，包括法律的制定；安全企业的安全产品的研发；一般企业的安全管理和安全防护；国与国之间的空间安全的协调。

8.软件工程专业

软件工程专业需要掌握计算科学基础理论、软件工程专业的基础知识及应用知识，具有软件开发能力以及软件开发实践 的初步经验和项目组织的基本能力。 软件工程专业学生毕业后可以从事各级各类企事业单位的办公自动化处理、计算机安装与维护、网页制作、计算机网络和专业服务器的维护管理和开发工作、动态商务网站开发与管理、软件测试与开发及计算机相关设备的商品贸易等方面的有关工作。

9、学前教育专业

学前教育专业培养具备学前教育专业知识，能在托幼机构从事保教和研究工作的教师学前教育行政人员以及其他有关机构的教学、研究人才。 学前教育专业一直是经久不衰的报考热门，就业率≥85%。各地按照国务院的总体要求和部署，把大力发展学前教育，作为贯彻落实《教育规划纲要》，推进新时期教育事业科学发展的突破口和重要任务。

10、临床医学专业

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凯文・凯利（KevinKelly），世界著名科技杂志《连线》（Wired）杂志创始主编。在创办《连线》之前，他是《全球概览》杂志（TheWholeEarth Catalog，乔布斯最喜欢的杂志）的编辑和出版人。他的文章还出现在《纽约时报》《经济学人》《时代》《科W》等重量级媒体和杂志上。1984年他发起了第一届黑客大会。1994年出版的《失控》中，他提出“人与科技的融合”的洞见。2011年出版的《科技想要什么》中，他进一步延伸出科技是“第七种生命形态”的观点，并创造“技术元素”这个新词，预言了包括创造大脑在内的未来数十年科技的12种趋势。《必然》是凯文・凯利三部曲的第三本，继续以生物学的独特视角，全面介绍了科技作为一个新物种所具有的基因特征、所思所想、行为规则和未来走向，指出这个物种不断变迁的12条道路：形成、知化、流动、屏读、使用、共享、过滤、重混、互动、追踪、提问和开始。

人类自从地球上诞生以来，就与技术结下了不解之缘。人类的祖先曾砸碎石块做成刮削器，发明了用火来煮食物的简单技术……随着人类智力的不断提高，人类发明了难以计数的技术，以至于技术使人类得到了“人体的延伸”和“思维的延伸”。

过去，人们总是以为人是世界的主体，技术是人类的奴隶。读凯文・凯利的《必然》后，也许读者的理解要反过来：技术才是主体，人只是它达成目标的手段呢。

几百年来，人们的既有理念受到了诸多质疑。哥白尼说，人类居住的地球不是宇宙中心；康德说，真实世界人类永远也理解不了；达尔文说，人不过是猴子变的；爱因斯坦说，别想更快了，光速就是极限；弗洛伊德说，别做梦了，你的潜意识才是主人，人就是个傀儡；道金斯说，别颠倒了，基因才是真正的乘客，人的肉体只是个车厢……

2016年3月，谷歌人工智能AlphaGo和世界围棋冠军李世石的人机大战中，李世石以总比分1∶4落败。机器人是否真的会取代人类？人和技术，谁是最后的赢家？一盘围棋的输赢引起了人们的思考。

二、科技本身是一个物种

什么是技术？在凯文・凯利看来，技术不仅是指斧头、计算机、手机、可穿戴设备、智能设备等以实体的形式存在，以软件等非实体的形式存在，而且也指绘画、文学、音乐、诗歌等通常意义上的人文学科。之所以这样说，因为它们都由大脑产生出来，都是人类想象力的产物，都具有技术属性。因此，凯文・凯利把这样一个庞大的技术系统，命名为“技术元素”（Technium），用以指代技术硬件、文化、艺术、社会制度以及各种思想。

技术元素的重要特征在于具有自我繁殖能力，即技术元素在发展过程中具有自主性。凯文・凯利认为，这种自主性表现为：自我修复、自我保护、自我维护、对目标的自我控制、自我改进。如果某个实体表现出了其中任何一种或几种特性，它就具备了自主性。如在网络数据传输过程中，错误时常发生，造成此类突变发生的原因一部分是可以识别的，但也有一部分是不可识别的。研究人员将这些不能识别的因素归诸数据的自我改变。也就是说，技术本身有一定的自由意志，能够做出自主决定。

正因为技术元素具有了自主性，所以各种基于技术的机器开始有点“不听话”了，作为人类创造物的技术和人类的关系，也由此开始发生了微妙的变化。人类越来越依赖技术，有些时候人们不得不利用某项技术。技术在这两者关系中地位逐渐上升，它在给人类生活带来便利的同时，也开始对人类进行奴役，产生了技术“异化”现象。

《失控》提示我们―――要用生物学而不是机械学的角度看待这个世界。他是第一个把生物学思维方式系统引入对当前科技解释的人。生物学和机械学的思维方式是完全不同的，机械学把世界看作一个被造出来的东西，它是部分构成的整体；生物学把世界看作是由一颗种子生发出来的、在时间当中绵延的一个整体。他第一次在《科技想要什么》中提示我们―――科技本身就是一个生命体。他把生命定义成六类：病毒、单细胞、多细胞组织、真菌、植物和动物。所有这些生命都拥有共同的生化蓝图。所有的生命都有扩展自己身体的行为，人对自身的扩展就是技术，拥有技术的人就是“技术生命”，就是一种第七类生命。

《必然》这本书的核心意思是―――科技本身是一个物种，有自己的诞生、发展和进化节奏，他全面介绍了这个新物种的基因特征、思想构成、行为规则以及未来之必然走向。而人类，只是这种生命的哺育者。这种说法太有颠覆性了，凯文・凯利在自己的著作中做到了自圆其说。如果说新陈代谢是生命的基本特征的话，科技的发展也完全符合这一特征。

在《必然》中，凯文・凯利全面介绍了科技这个“新物种”的基因特征、所思所想、行为规则与未来走向，也提出了未来科技发展的几大必然趋势：分享―――与他人分享自己的多余资源会非常普遍；互动―――人们与数字环境进行密切的互动；流动―――数据必须流动起来而不是储存起来才有价值；认知―――人工智能的认知能力尚有无限潜能。

凯文・凯利把整个世界看成生物体的时候，他讲的必然并不是一定会发生的事情，而是那个庞然大物的基因、必然会走到的方向以及其中的轨迹。因此，科技作为一个物种，我们不知道它哪天学会站立坐卧，不知道它何时情窦初开，但是我们知道，这一天一定会来。

三、人和技术的协同共生与发展

实际上，《必然》是为科技这个物种画出了一幅基因图谱。凯文・凯利说：下一个时代是氧气的时代。在不久的将来，我们通过无线网络来传输的信息总量就会超过通过有线网络来传输的信息总量。未来，数据会更多地在每个人的智能设备之间传偷，不会回到发射塔、交换机或者“云”里面。到2020年，超过2/3的信息传送距离不会超过1公里。无人驾驶汽车今后将变成人类的新办公室，用汽车接收的数据将比坐在写字楼里接收的数据更多。

在凯文・凯利看来，未来20年最具颠覆性的技术是人工智能，最近两三年，人工智能研究取得了相当大的突破：谷歌实时翻译软件的正确率达到90%；谷歌的人工智能电子游戏玩家，训练八小时即可达到人类水平；人工智能会比医生更快地读懂X光片，也能看懂一些法律文件；未来的个人用机器人会更加聪明，不需要编程，通过观察即可学习，还可以跟人类协同合作。未来，人工智能会作为一种服务提供给大家。使用人工智能的用户越多，它就越智能。其越智能，它的用户就越多。

可以想象，人工智能在放大人类现有能力、延长人类智慧的同时，也冲击现有一切。虽然目前人工智能还停留在通过捉捕外界信息、与数据库海量的信息源比对、寻找匹配答案、产出反馈结果的阶段，就如同“情感机器人”，它拥有的仍然是颗“机器之心”。但假如人类仿照自身的大脑制造出会应对外界刺激、产生自主情感的机器人，机器拥有了人脑，或在人的身体中植入某些智慧、记忆、情感的电子芯片，那么两者是否可被视为无差别的人？

人工智能将开辟全新疆域，将挑战人类社会。智能机器人无生无死，人造的“怪物”会冲击一切基于时间有限的人类生命哲学。这势必动摇人类社会基本的秩序与伦理，直指人之为人的根本。这是否意味着人工智能越发展，社会的失业率就越高，机器将抢夺人的饭碗呢？

人工智能的机器理性将成为无往不胜的利器，可毫不费力计算出基于经济利益的最大投入产出比，据此做出最理性的选择。会犯错误的人面对永远不会出错、铁面无私的机器人，是否会不堪一击？智能机器人是否会令这个本就冰冷的世界变得更无情？如果冷血的智能机器人横行，世界将变得高效快捷却又无趣无情？在人工智能与人分庭抗礼，对社会公共事务、生产生活拥有发言权时，这个世界的文化将会如何发展？

随着人工智能的不断发展，研究智能机器的专家需要懂神经科学，懂人类神经系统的活动规律，智能专家才可以逐步制造出仿生机器人。如果说人是一个碳基的智能体，那么未来的仿生机器人则是一个硅基的智能体，它具有和人脑同样规模的硅基神经细胞和突触。研究表明，人脑是世界上已知的最复杂、最神奇的“自动化机器”。人脑拥有1000亿个神经细胞，每一个神经细胞都有数千个突触和其他神经细胞相连，神经细胞通^这些突触互相交流。随着年龄增长，一些不被使用的突触逐渐减少，到了成年稳定在100万亿个左右。显然，要建造这样一台仿生机器人的难度是难以想象的。仿生机器人需要拥有1000亿个可以独立运算的处理器，并具有100万亿个信息中转器。无论是制造元件还是整合这些元件，都是一个似乎难以完成的任务。更困难的是，这1000亿个处理器的功能是有所差异的，需要制成数以万计的不同类型，信息中转器则需要更多种类型。要完成仿生机器人的制造，需要最先进的纳米技术，才能把每个处理器做得像神经细胞那么小。需要最先进的超级计算机，才能完成对仿生电脑各个器件排列顺序的编程。

正是由于建造智能机器难度大，智能机器也将只能在某些方面超越人类。一方面，世界上并不缺人，缺的是比人类某些性能更先进的机器；另一方面，未来的仿生机器人并非是要完全模仿人类的所有功能，而是模仿某项功能就可以了，这样也可把处理器的数量大大减少，也大大降低了制造难度，并可以强化某些功能，制造一些具有“特异功能”的电脑。这些智能机器人有望成为“超人”，已成为客观现实。

实际上，技术本身就包含着积极和消极的两方面，社会进步不代表乌托邦。凯文・凯利说：“乌托邦中没有问题可烦恼，但乌托邦也因此没有机遇存在。每一种乌托邦的构想，其中都存在使其自我崩溃的严重瑕疵。”“大部分反乌托邦故事里的瑕疵也是不可持续的。灾难越剧烈，反乌托邦就消失得越迅速。虽然灾难引发混乱，但应对系统会很快地自组织起来进行应对。”

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关键词：智能化；人机交互；数字图书馆；服务

0引言

随着智能化时代的发展，数字图书馆在发展中面临着一定的冲击和挑战，要着重把握发展机遇，实现人机交互、资源、技术、服务等之间的协同发展，以此更好地发挥数字图书馆的作用，使得数字图书馆能够更好地满足人们对资源的发展需求。

1智能化人机交互技术在数字图书馆中的应用研究

数字图书馆的人机交互研究具体是指机器与用户之间的交互，研究的历程主要是指人机之间的理论以及技术。人机交互理论具体可以追溯到20世纪50年代，是由美国学者提出的计算机人类方面的工程学理论，在60年代提出人机共生的相关理论。在60年代末期，建立了有关人机交互的相关系统，从而也就拉开了人机进行交互的序幕。在进入70年代以后，英国大学开始设立人机交互研究中心，随着学术界领域不断发展并进行拓展，在七八十年代开始了不同版本计算机人机工程学的研究［1］。由此可以看到，智能化人机交互技术相关理论内容是不断完善的，从原来早期的计算机人工工程学领域中脱颖而出，并与心理学、社会学之间紧密结合。尤其是在20世纪90年代后期以后，信息技术的飞速发展使得人机交互也成为其研究的重点，进入21世纪更是将信息技术作为其发展方向，过去几年在人机交互领域发生了很大的变化，也有很多的领域和机构都开始对人工智能进行研究，例如清华大学、北京大学以及美国的一些学校［2］。人机交互的发展也可以说是图书馆的发展过程，数字图书馆与人机交互的发展从早期的相互交互，到中期语言方面的交互，到后期的文本交互，然后再发展到当前的文本、图像以及音视频等的交互，在未来也可能会产生思维与心智之间的交互。在这个过程中很多数字图书馆也开始进行人机交互理论的相关研究，整体而言，一是用户信息之间的交互以及行为方面的研究，对用户的信息交互意愿进行了解，可以对其中的情感元素进行分析，还要注重对移动搜索行为以及其他方面的影响元素进行研究［3］。此外，还有人机交互质量之间的评价和相关研究，对图书馆的人机交互理论、方法、模型进行相应的评估研究，对图书馆的微交互、智能交互等方面进行研究。当前数字图书馆的发展中软硬件资源已经不是其障碍，但是数字图书馆的人机交互却不能很好地满足当前人工智能时代用户的需求，分析其原因主要在于当前数字图书馆的发展相对缺乏创新型的人才，与当前的人机交互理念不够匹配，缺少当前人工智能时代的人机交互［4］。为此，人机交互技术在数字图书馆中的应用要明确其目标，以此对相关的理论和技术进行相应的研究。

2当前智能化人机交互技术在数字图书馆中的应用现状

2.1系统存在缺点，关键信息捕捉不足

智能人机交互系统可以应用到各个行业，要能够根据其主题进行分析，让学生可以看到在计算机、智慧城市、图书馆等方面的研究，可以借鉴当前数字图书馆人机交互中的特点，提出人机交互系统中的方法，克服数字图书馆人机交互所存在的缺点，为用户提供较为友好的交互界面，并不用掌握特殊的检索操作方式，以便能够快速地抓住其中的关键信息［5］。

2.2缺乏展示平台，服务不足

相关文献显示，很多图书馆对交互或展示系统进行了介绍，从中可以看出，当前图书馆对于人工交互系统都处于相对尝试的阶段［6］。一些相关的领域都开始对人工交互进行研究，并没有相对完善的整合系统进行展示、交互。

2.3宣传不够，不能满足用户需求

作为服务性的机构，为读者提供一定的服务类型，能够为读者提供更加有效的信息，对图书馆资源进行宣传和相应的服务。传统的横幅内容已经不能很好地满足图书馆的发展需求，越来越多的图书馆开始选择LED滚动条、大屏幕、触摸屏等对信息进行展示［7］。在这个过程中也产生了一些新的问题，对信息的展示需要信息管理系统，但是很难做到有效的整合，这就导致对信息的管理难度比较大，对信息的管理和分类存在很大的困难。为此，数字图书馆在发展中要注重引进新的多媒体形式进行信息的与交互，构建一套对各种设备、业务进行管理的系统，以便能够将图书馆的各种服务实时地发送给读者，提供与读者进行互动管理的平台，即图书馆向读者提供一定的服务，读者与图书馆之间进行充分互动。

3智能化人机交互技术在数字图书馆中的应用路径

3.1完善体系框架，提供人机交互体验

数字图书馆发展中人机交互是其关键技术，通过人机交互的应用，可以更好地提升用户的体验。随着信息技术以及相关软硬件技术的发展，数字图书馆在人机交互方面的技术取得了很大的进步，这也就给人工时代的发展提出了更多的挑战和机遇，从原来传统的无交互到现在的关键词、文本交互，还有可能为用户创建更加独立的虚拟空间。引导用户从视觉、听觉、触觉等不同的感觉氛围与图书馆之间构建相应的联系，从而为用户提供更加自然和具有感知程度的人机交互体验［8］。当前不同领域、模式都存在人机交互模式，为此，在数字图书馆发展中要注重对人工智能技术进行梳理。无论信息技术与外界的环境如何进行变化，人机交互技术依然是输入、反应、输出等模式。也就是用户对数字图书馆提出信息检索要求，数字图书馆做出反应，以此为用户提供信息等。在功能实现层面来说主要是前台、后台等内容，其中，前台主要是为了接收用户的信息，并根据结果向用户反馈相应的信息，后台主要是对用户输入信息进行处理，以此得到用户想要的结果。数字图书馆人机交互技术主要指前台、后台的工作。前台的人工智能技术主要是指灵活、多样化以及具有个性化的信息输入方式，例如语音、视觉、心理层面。后台的人工智能技术是对用户输入的信息进行分析、处理，对资源进行整合，建构相关联的知识网络。

3.2强化人机交互技术体系的业务，完善管理服务平台

数字图书馆人机交互技术发展已经有30年，但是从输入设备以及方式方法的局限性来看，人机交互范式并没有发生多大的变化，这也就使得数字图书馆人机交互的发展一直处于被动地位［9］。当前随着人机交互理念、思想等的不断变化，最终不断优化数学图书馆的用户交互模型。数字图书馆人机交互模式的发展从传统模式逐渐走向现代、单一模式，其中的重要性并不低于对信息的融合利用，这个模式当前也已经广泛地应用到军事、航天以及教育各个领域的发展。人机交互可以说就是数字图书馆与用户之间的信息交流，用户界面是对人机交互进行应用的桥梁。传统信息环境氛围下，人机交互主要依赖于键盘、鼠标等文本的输入以及输出方式。但是在当前人工智能时代，数字图书馆在外在形态上不再是仅仅局限在传统资源整合方面，而是与当前互联网、虚拟技术等技术相结合起来形成当前图书馆发展新的模式。在当前较为理想的情况下，数字图书馆人机交互技术的发展不能仅仅依赖机器以及利用文本语言输入的方式，而是要能够在没有鼠标以及键盘外在输入设备的情况下，也能够随时随地进行人机交互。但是当前由于受到外在物理以及信息技术等环境的影响，这种理想的情况很难实现。在当前人工智能时代，数字图书馆在软硬件方面的设施不断完善，加之为用户提供更加人性、个性化服务，会实现以上各项功能，为用户提供更加优质的服务。智能化人机交互目标具体来说是通过更加自然、灵活以及智能的方式，将用户的需求通过用户界面进行接收，然后转化为数字图书馆可以接受以及理解的方式，以此输出用户能够理解和获取的信息资源方式，在人机交互环境中给用户以信息反馈。一方面智能化的输入体系能够对用户的心理感知，以行为、语言以及动作作为信息输入方式；另一方面，智能化的输出体系可以通过用户的多种方式进行接收。对信息进行智能化处理，为最近几年的多种识别系统，例如语音、视觉、情景等的分析提供相应的理论或者技术方面的支持，也可以基于手势、混合、识图的方式为用户提供所需要的信息。

3.3丰富人机交互技术体系内容，满足多元化服务

人工智能时代数字图书馆人机交互技术解决了如何应用更加自然、直观的方式进行交互，在人工智能环境下获取用户的意图或行为，以此获得相关的图书馆知识服务，通过多元化反馈的方式使得用户能够感知更多的内容。人机交互技术就是利用人机交互界面实现智能化服务的方法，以此更好地满足用户的多元化需求。随着信息技术开始渗透到学习、生活的各个方面，人机交互也变得无所不在，人工智能技术在数字图书馆中的应用能够更好地理解和感知用户的需求［10］。人工智能下的人机交互技术除了要具备传统技术体系，还要能够对外在的服务环境进行表达，强化用户与环境之间的交互性，以此提供更加优质的服务。

3.4优化人机交互智能环境，提供多元化支持

数字图书馆的环境主要包括3种，第一是技术环境，也就是人机交互所需要的网络技术、模型库等软硬件资源环境。第二是进行应用的环境，也就是人机交互推广、应用、服务的环境。第三是管理环境，也就是人机交互发展所需要的社会、产业、政策、法律法规等方面的环境。以上环境都为数字图书馆人机交互的发展提供更加多元化、全方位的支持。通过对以上环境的设置，可以认识到人机交互发展的未来形态应该是向人工化、智能化发展，以用户为中心，将服务机制、自主接入等相互融合，对公共服务体系进行拓展丰富，为用户提供更加广泛和优质化的信息服务需求。

4结语

智能化时展下的数字图书馆要能够认识到人机交互所发挥的重要作用，根据用户的需求选择适宜的信息资料，以此为用户提供更加优质的服务，并能够紧跟时展不断优化人机交互技术，为数字图书馆的发展提供多元化的支持。

参考文献

［1］李月琳，张昕.数字图书馆交互评估：从理论构建到工具开发［J］.大学图书馆学报，2018（2）：59-70.

［2］毕强，马卓，李洁.数字图书馆微服务交互情境功能与用户行为的内在关系研究［J］.情报理论与实践，2017（4）：55-60.

［3］闫希敏，李月琳.关键成功因素视角下的数字图书馆交互评估模型［J］.图书情报工作，2016（10）：24-32.

［4］李月琳，梁娜，齐雪.从交互维度到交互功能:构建数字图书馆交互评估理论模型［J］.中国图书馆学报，2016（1）：66-82.

［5］徐芳，金小璞.基于用户体验的数字图书馆用户交互模型构建［J］.情报理论与实践，2015（8）：115-119，134.

［6］乔金.视线追踪技术在公共图书馆数字阅读服务中的应用价值和可行性研究［J］.图书馆学刊，2018（12）：123-127，136.

［7］龙朝阳，胡灿，徐军华.德国康斯坦丁大学融合图书馆的创新实践及启示［J］.图书馆学研究，2018（23）：90-95.

［8］黄奇奇.数字图书馆人机交互界面评价与比较分析［J］.内蒙古科技与经济，2016（12）：145-146，148.

［9］李萍，郑建明.智慧图书馆中智能交互系统的研究和应用［J］.图书馆学研究，2016（11）：34-38.

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1.语义网络

正如Alex Iskold在《语义网之路》一书中所写的那样，语义网的核心理念是建立一些能够描述数据的元数据，它将极大地推动计算机的发展进程。一旦电脑配备语义，它们将能够解决复杂的语义优化问题。

那么，语义网的时代距离我们还有多远呢？其实，现在就有组成语意网的“零件”，如RDF，OWL，microformats等。但正如Alex在书的后部分所提到的，诠释世界的资料还是需要一些时间，找到合适的方式去捕获个人信息也需要时间。有些公司，如Hakia and Powerset及Alex自己创建的AdaptiveBlue，正设法将语义网变为现实。因此，我们正在接近语义网的时代，但是可能需要几年时间去实现它。

2.人工智能

自1950年以来，人工智能(AI)一直是计算机科学家的梦想。在网络时代，人工智能就是使机器智能化。从这个意义上讲，它与语义网有共同点。

现在，我们已经触摸到人工智能的表面了。亚马逊通过Mechanical Turk服务，组织互联网上的用户集体完成一些目前计算技术无法做好的功能，如图像识别和播客改编等。自2005年11月2号，亚马逊推出Mechanical Turk服务以来就有所谓的“Turker族人”自发建立起"Turkers"论坛。尽管这样，Mturk还是有很多不完善的地方，并不适用于所有的领域，也还没达到智能化标准。

人工智能技术也在Hakia and Powerset这样的“搜索2.0”公司中使用。Numenta是一个令人兴奋的新公司，它试图建立像人脑一样的计算机。人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。

3.虚拟世界

作为一个未来网络系统，《第二生命》得到了很多主流媒体的关注。但在最近Sean Ammirati出席的Supernova会上，专家谈到有很多途径进入虚拟世界。下面的图形概括得很好：

以韩国为例，随着年轻一代的成长及基础设施的建设，未来10年，虚拟世界会发展得相当快。它不再局限于虚拟生活。它会使我们的现实生活也变得数字化。正如Alex Iskold所说的那样，一方面，我们在第二生命及其他虚拟世界中迅速成长。另一方面，我们已开始用数字信息及其他技术诠释我们的星球，如Google Earth。

4.移动技术

手机上网是未来的又一趋势。今年随着苹果公司推出的iPhone，美国已经启动了手机上网服务。目前，大部分亚洲和欧洲国家也启动了手机上网服务。这仅仅是个开始。未来10年，手机将有更多的位置感知功能，例如：当你在大商场购物时，它能告诉你所需商品的具置；当你开车时，能轻松知道目标方向、距离等。预计Yahoo和Google这样的大型互联网公司有望成为主要的移动门户及移动电话运营商。

像诺基亚、索尼-爱立信、黑莓及微软等公司多年来，致力于移动网络技术。它们面临的主要问题就是手机上网是否具有可行性。而iPhone在这方面做得比较好。其革命性的界面，使用户能更方便地浏览网页。此外，正如Alex Iskold所说的那样，iphone是苹果扩大其势力范围的一种策略，以后苹果的触角将从网页浏览伸向社交网络甚至搜索领域。

5.注意力经济

未来，注意力经济也是网络发展的一大趋势。注意力经济是指消费者有权选择他们感兴趣的对象，从而在上面花时间、金钱等。由它催生出的商机有：个性化新闻、个性化搜索等。在注意力游戏里的另一个关键因素是关联性。只要消费者看到相关的内容，他或她就会继续关注下去，从而给商家创造了更多的商机。

目前，亚马逊和Netflix已经这样做了。我们期待，在未来十年的互联网经济中，人们更加重视这个概念。

6.作为网络服务的网站

Alex Iskold在三月的文章中表示，随着越来越多的网站变得多样化，整个系统开始将平台和数据库合为一体。大型网站都将转化为网络服务，这将有效地向全世界开放他们的信息。当然，这种变革肯定会遇到不少阻力，例如：伸缩性就是一个大问题，法律方面也会有很多问题。但Alex认为，如果网站成为网路服务，这些都不是问题，关键是这种变革何时出现及我们怎样促使它到来。

Alex认为转变的方式有两种。有些网站会效仿亚马逊、Flickr，通过REST API提供自己的资料。另一些公司则会尽量保持自己的专有信息，同时它们会通过mashups开放自己的信息，从而创造使用服务，如Yahoo! Pipes、Dapper。

2007年，随着Facebook及widgets的火爆，这种趋势越来越明显。也许未来10年，网络服务的景观会更加开放。

7.在线视频/网络电视

这种趋势在网上已经迅速蔓延，但我们感觉它未来会更加火爆。2006年10月Google收购了全球最热的在线视频网站YouTube。同年，晚些时候有消息称Kazaa和Skype的创始人正在建立互联网电视服务，后来此服务被命名为“joost”。2007年，YouTube继续称霸，互联网电视服务也开始起飞。

未来10年，互联网电视将完全不同于现在的网络电视。它会拥有高品质的画面、更强大的流媒体、更个性化等特点。实现这一切面临的最大问题就是：如何使目前主流的网络电视NBC、CNN等去适应这种趋势？

8.互联网应用

现在，应用开发领域正在被一条巨大的鸿沟所分裂，众多厂商都想填平这一鸿沟。在鸿沟的一边是Web应用，而另一边则是桌面应用。处于两者之间的则是RIA(富互联网应用)，它已经吸引了众多开发人员的注意。

RIA试图把大量用户界面放置在客户机上，以便使其反应敏捷，同时让界面能够根据需要做得复杂美观一些。Adobe的AIR platform就是这方面的领头羊之一。微软的视窗基金会(Windows Presentation Foundation)在这方面也做得不错。在填平桌面和Web应用的鸿沟方面，RIA将会发挥越来越重要的作用。

9.国际网站

截至2007年，美国仍是网络的主要市场。但在10年之后，情况可能会不同。未来，不仅中国的互联网市场增长很快，其他拥有大量人口的大国，如印度及非洲国家的互联网市场也会越来越有活力。

对于大多数web 2.0应用及网站来说，美国市场占到它们所有用户的50%以上。事实上，comscore在2006年11月的报告表明，排名靠前的网站获得的流量有3/4是来自本国以外的其他国家。预计，未来十年，网站会越来越国际化。

10.个性化