人工智能对社会就业的影响范文

导语：如何才能写好一篇人工智能对社会就业的影响，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。

篇1

人工智能和机器学习的进步速度如此迅猛，我们的社会将迎来一些重要的伦理和经济问题，应对这些问题恐怕会费心费力。

总体而言，人工智能(AI)和物联网将同时改变互联网和全球经济。在未来5年内，我们可以预期人工智能和机器学习将会被整合到各种各样的技术中，这些技术包括数据交换和分析。这将带来巨大的机遇，如全新的服务和科学突破，人类智力的提升，以及它与数字世界的融合。

在人工智能领域存在相当大的不确定性，如决策转由机器执行，缺乏透明度，技术变革将超过治理和政策规范的发展。自动化可能会深刻地改变行业，影响就业和公共服务的交付。政府和社会需要为其影响做好准备：

经济和社会必须为人工智能以及物联网带来的颠覆做好准备。

在人工智能的设计和部署中，必须优先考虑伦理问题。

人工智能和自动化将带来全新的社会经济机会，但对个人和社会的影响和取舍还不清楚。

人工智能正改变着我们的决策方式，我们必须确保人类仍然处于“驾驶座”的主导位置。

在社会内部和社会之间，人工智能的益处分配将不均衡，进而加剧当前和未来的数字鸿沟。这种现象发生的风险极高。

人工智能世界的治理与伦理问题

人工智能引发了对伦理问题的广泛担忧。技术人员表示，这项技术需遵从人类的价值观，在人工智能系统的设计、开发和部署的每一个阶段，都必须优先考虑伦理层面的问题。

目前，人工智能和相关技术正在开发和部署，短期内将需要大量的投资和努力，以避免对社会和人类造成意想不到的影响。在未来，我们需要把焦点放在研究上以及有效的管理架构上，以确保人工智能技术带来的是契机，而不是损害。目前，开发算法的工作仍然由人类完成。对我们所做的事，我们仍拥有些许控制。

然而，如果我们把这类工作拱手相让给中介机构，而中介机构又让算法来设计算法。那么在五年内，开发算法的工作可能就不是人类在做了，而是人工智能在掌控。是否将出现这样的前景：我们打交道的中介机构将被人工智能替代。

此外，人工智能引发的重要考虑事项涵盖了隐私、透明度、安全性、工作性质，以及整体经济。例如，基于面部识别技术可以提升用户在社交媒体上的体验。但同样的技术也可以用来提升监视效果，牺牲个人隐私。亦或是，如果人工智能成为社交媒体网络和在线平台的永久功能，在这些平台上，算法被用来管理在线体验、有关自由选择和偏见的问题将会加剧。人们将对数据收集和决策的透明度和责任性感到担忧。这种担忧将会加速伦理原则的制定。而这些原则的作用是什么？用以指导人工智能的设计和部署。

一个社会如果完全以数据收集为基础，那么从商业角度来看，在没有适当的民主监督和平衡的情况下，将助长社会过度依赖监督。机器提供了太多自动选择，人类无需过多思考，从而失去了某些自我决策的机会。

数据分析技术产生的自动化将对人类行为和决策产生更大的影响。

政府将如何应对人工智能带来的更大的经济和社会影响？政府是否具备这样做的能力和资源？在政府内部，由于政策的制定和调整越来越多地受到数据的驱动，人工智能可能会带来一种根本性的决策调整。此外，人工智能可能成为未来政策选择的一种决策工具，而且使用起来可能会草率而不透明。

物联网和人工智能的发展将为政府决策提供科学依据，并帮助它们快速应对民众的需求。

许多人预见，未来几年将展开一场激烈的竞争，以争夺商业人工智能领域的霸主地位。尽管这可能会推动创新，并有可能颠覆当前的市场结构，但也存在竞争方面的担忧。预测者认为，在可预见的未来，如今的领先科技公司将会控制人工智能市场。

人工智能对互联网经济的影响

一些人认为，预测人工智能是一种营销炒作，但很多业内人士和政府都在为人工智能的普及做准备。CB Insights估计，2016年超过50亿美元的风投资金流向了人工智能创业公司，比前一年增长了62%。人工智能为创造新工作、新产业和新沟通方式提供了巨大机遇。

随着人工智能和自动化在各个行业推动重大结构变革，工作的本质将发生改变。随着人工智能获取用户数据，改变产品和服务的交付方式，许多现有的工作岗位可能会被取代。如何适应变化的步伐将是未来一项重大的全球性挑战。

与人工智能和物联网相关的项目引领了我们很长一段时间，提升了我们现有的技术，让普通人生活更加方便。

人工智能系统和技术可以改变工作的性质，让员工能力得到提升，从而减少人类之间和国家之间的不平等。人工智能让我们承担和解决更大的挑战。正如一份调查报告所显示，“人们的大脑和互联网之间的距离会变得越来越近，而两者之间的交叉会变得越来越复杂。”

机器与机器之间的通信增加了成本压力，人们正在被取代。这只会随着时间的推移而不断增加，这对经济有好处，但会对就业提出挑战。

人工智能为科学研究、交通运输和服务提供带来了巨大潜在收益。如果可访问性和开源开发胜出，人工智能有可能给发达国家和发展中国家带来红利。例如，依赖农业生产的国家可以利用人工智能技术分析作物产量，优化粮食产量。在医疗保健领域使用人工智能可能会改变低收入地区的疾病检测方法。

人工智能是一种创造性的毁灭，它将淘汰许多工作岗位，但也将创造新的角色和工作岗位。

但是，社会本身是否已经准备好接受这种变化，我们是否为新型经济做好了充分的准备？对于发展中经济体而言，新技术总是能创造出更多的可能性，尽管部署人工智能(以及物联网)的基础设施非常重要。人工智能的好处也可能不均衡：对于依赖低技能劳动力的经济体，自动化可能会挑战它们在全球劳动力市场中的竞争优势，并加剧当地的失业形势，影响经济发展。

用于管理制造业或服务业的智能和服务，可能仍集中在发达国家。人工智能可能会在很大程度上加剧数字鸿沟，这将会带来政治上的影响。

确保互联网技术创造市场就业机会，且不会对就业市场造成损害，这是未来5年必须解决的一个挑战，也是国际上一个紧迫而严重的问题。

人工智能对互联网安全和网络智能的影响

算法开始做出决策，它们比人类决策更快，并且可以代表我们的意志。此外，系统越来越不透明。我们不知道他们在哪里，他们在做什么决定。

虽然安全与信任对人工智能的未来至关重要，但这项技术也可以帮助解决安全挑战。随着网络和信息流变得越来越复杂，人工智能可以帮助网络管理人员理解交通模式，创建识别安全威胁的方法。在基本的企业层面上，人工智能可以执行由IT帮助台执行的任务，比如解决员工的电脑问题。

这将为企业IT专业人员提供更多的时间来实现安全最佳实践，并更好地保护公司系统和网络。除了人工智能决策，人工智能还可以在网络上对日益增长的安全威胁进行分类。

篇2

人工智能现在主要的缺陷或者不足还是在机器学习方面。神经网络是学习的一个方法，这个方法确实可以解决很多问题，但是它的问题是你不知道它是怎么解决问题的，在神经网络机器人的表达里面有很多东西是没有办法定性、解释的，这是比较难的一个问题。如果把这个问题解决掉，人工智能可能又会来一波大的浪潮。不管怎么样，怎么样做好知识处理，能够做到知其所以然，这是现在面临的一个比较大的问题。

这方面有人在做研究，围绕这个领域，做机器学习的人都在探索怎么把这个理论实用化，因为他们的理论太理论，没办法直接用，所以很多人都在探索这个问题。

人工智能的划分

现在的人工智能和未来的人工智能到底从阶段上怎么来划分？或者说我们现在做了多少事，未来还有多少事需要做？

不要认为我们解决了人工智能的所有问题，我们解决的问题还是很小一部分。是哪一部分呢？我们把这个分成四部分，包括可推理，可统计；可推理，不可统计； 不可推理，可统计；不可推理，不可统计。

第一部分是可统计，可推理的。这一部分工业界已经可以用了，拿去做机器人、去做各种各样的知识决策系统都是可以的。

第二部分是不可统计，可推理的。什么东西是这样的？要么数据不完备，要么数据里面特征的描述还没有找到更好的办法，可能里面是很稀疏的东西，表达根本没有办法统计出来，在里面是游离状态，但是是可推理的，可以写出正确的规则。这些靠大数据解决不了问题，但是只能靠传统的逻辑来做。这方面又相当脆弱，许多东西需要进一步去验证。

第三部分是可统计，不可推理的。这个意思就是我有大数据，通过大数据都能把规律统计出来，但是用语言表述出它的因果关系不行，有点复杂。当然随着时间的推移，可能也变成可推理。至今这里有相当一部分用神经元网络可以解决，但是用推理的办法还很难解决。这方面曙光有一些，但是也需要更多的沉淀。

第四部分是不可推理，不可统计的。未来机器人在这方面很难有作为。为什么？连我们自己都说不清楚。比如说人类有很多顿悟，这些顿悟通过统计能证明它产生？不可能统计出来。通过理论证明这个东西产生吗？不可能。也不知道什么人在什么环境下突然想明白一件事，这个机器做不了，没有模型和数据，所以这些东西是未来机器人不可能涉足，不可能胜过人的。我讲到这里，大家都很容易理解，将来机器人会在哪些领域可以，在哪些领域不可以替代人类。

人工智能时代真的要到了吗？答案可以是肯定的。比如你仅仅是期望计算机能够做的事比人做得更好，很多事情是可重复、可统计、可推理的，把这些事交给计算机去做，它一定做得比人强。

例如下围棋，尽管比较难，但是它是经验和知识积累的过程。也就是说，慢慢的，机器一定会胜过人。之前我在香港和一个教授还在讨论，以后还有没有人下围棋呢？为什么这样想呢？他说人和人下很有乐趣，和计算机下盘盘输，为什么还要下？我说为什么要和计算机下？还是要和人下，这样你还是冠军。

人工智能对经济的五个影响

这是我们对AI的看法。现在大家可能知道，2016年10月13日，美国白宫两个和人工智能有关的报告。2016年12月20日，美国白宫又了一个报告，叫做《人工智能自动化与经济》。这篇报告中说，人工智能总体来说，不管你是否接受，不管你是否看好，这件事就要发生了。我们现在要做的是，如果这件事发生了，我们怎么去应对它。

我认为这个报告出得非常及时，列出了人工智能对经济五个方面的影响。例如对总的生产率增长的影响是积极的，对就业市场的影响会发生变化，对不同层次的人变化不一样，影响分布是不均衡的，所以不同层次、部门、领域、区域的都会不一样。人工智能会导致一些工作职位的消失，也会产生一些新的类型的工作。劳动力市场将会被搅乱，一些工人短期会失业，失业的时间肯定更长，这就看政策到底怎么调整。

按照美国的判断，对每个小时40美元以上的工作影响不大，只有4%，对每小时20～40美元之间的影响是31%，但是对于低于20美元的劳动力影响非常大，达到83%。所以政府要有所应对。应对的策略包括鼓励投资开发，也包括对新的工作类型进行培训、对转型期间的工人提供帮助，让他们能够通过再学习得到就业。

下一波浪潮一定是AI

回到今天我们的主题，人工智能带来的机遇对全社会，当然也包括对于自动化领域，特别是机器人领域，机遇是非常多的。如果我们说过去这几十年比较大的浪潮，第一波是PC浪潮，给信息领域带来颠覆性的影响。紧接着是互联网浪潮，成就了一大批互联网公司，例如谷歌、百度。之后马上出了一波新的浪潮，叫移动互联网，比如说今天的苹果就是这波浪潮起来的公司。下一波是什么？一定是在AI，这一技术的研发和应用，将使得苹果、百度、华为这样的公司得到更大的发展。

是否用AI做机器人？当然可能，也有可能是做别的，所以说浪潮就在这里。

我们现在做机器人，绝大部分的行为是设计出来的，我们把它叫做Designed Robot，要前进、拐弯都是按规律设计出来的。这没有错误，但是不是AI。什么是AI机器人？或者叫学习机器人呢？就是机器人做好以后，他不知道要干什么。你训练他干什么他就干什么。就像小孩一样，小孩出生了，你说他将来是数学家、物理学家、技术工人、农民？他什么都不是，但什么都可能是，就看你教他什么。

我们以后的机器人也应该是做出来的时候什么都不是，你教他做什么他就是什么，你教他开车，他就会开车，你教他上流水线操作，他就会流水线操作。这一天一定会到来，就看谁在上面花的工夫更大，或者准备更充分。

AI带来的机遇与挑战

我们怎么样能让系统和人具有同样的知识能力和水平呢？现在大部分是软件知识，有一个系统，你会给它大数据的集合，它进行不断的训练，不断的和人聊天、对话。这些机器人开始的规则比较简单，当大数据进去之后，不断的会话调整反馈，就能慢慢抓住聊天对象的注意力，让你跟着它转。这可能是现在的一些情况。

真正到了AI阶段，就不是软件知识，而应该是开放知识。现在人类之所以一直在进步，是因为知识本身是_放的，我们得到了一些知识，然后把它教给学生，写成书给社会，社会得到这些知识之后就会不停的进步。在这个基础上，别人再去加新的知识。所以一定是开放的，如果不开放，这个社会就不能进步。这个道理一样落到机器人和AI方面。

人工智能对于教育和就业的机遇比较多，因为现在整个社会需要非常多的学习人工智能的博士，现在在美国，博士能够拿到上百万的年薪，当然在国内也一样。有时候我们开玩笑，老老实实教了一辈子书，刚毕业的学生就比我们的薪水高。需求太大就水涨船高，所以需要教育提供更多的人才。

篇3

[关键词]人工智能技术；会计信息系统；财务会计信息管理系统

随着人类社会科学技术的发展，公司在买方市场中面临着复杂多样的个人需求。到目前为止，传统的会计信息系统在手工或计算机计算的基础上输出的一般会计信息已不能满足个人会计信息的需求。为了满足买方市场的个人需求，满足企业决策者的信息需求，有必要在物质经济阶段设计规范的会计信息系统，以定制和完善人类经济中的会计信息系统，将使用会计信息作为向量的传统会计报告表格转换为自定义会计报告表格。因此，在“互联网+”背景下，笔者考虑了人工智能如何参与构建买方市场中用户需求各个阶段的人类经济发展会计信息系统，从而带来了新的思路。

1.人工智能对会计的影响

人工智能对会计业务的影响不仅取决于会计业务的阶段和人工智能的发展，还取决于不同国家和地区的社会和经济发展。迄今为止，国内外会计学者已就人工智能对会计工作的影响达成共识。大范围、高频率、标准化和清晰规则的会计任务将被AI取代，具有价值和专业判断力的会计任务将与AI共存。“互联网+”和第四次工业革命中的去中心化与区块链的瓦解以及信用损失导致共享经济的诞生。在去中心化信任结构下追求共享价值成为共享经济的新顶峰，并采用系统的整体方法为会计去中心化信任结构下的利益相关者或组织提供有价值的会计信息。因此，作为未来研究的核心，利用人工智能将是会计师能力的延伸，并将在分散的信任结构下使用系统理论的整体方法来完成和实现智能会计功能。

2.人工智能的发展

人工智能扩展了计算机功能，它通过认知表达、机器学习、知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动编程等为机器人提供智能模拟，从而实现人类智能。这个定义清楚表明，人工智能与思维科学之间的关系就是实践与理论之间的关系。自1956年在达特茅斯会议上首次提出，人工智能的定义经历了三个阶段的发展，并塑造了自然科学、社会科学和技术科学的交汇处。它也是技术创新和社会发展的产物。它从人类思维的角度处理逻辑思维、形式思维和鼓舞性思维。基于这三个思想，人类构建了AI符号，联想和行为智能，AI标准逻辑、模糊逻辑和符号逻辑。我们在标准逻辑和基于模糊逻辑和符号逻辑的强大人工智能的前提下开发了弱人工智能导致生产力要素和结构发生破坏性变化，使人们从就业中解放出来。以创新的人工智能作为其开创性技术的第三次工业革命意味着人类社会已进入基于信息不匹配的以人为中心的经济阶段。鉴于马斯洛对自由竞争的理论编码顺序要求，默认要求值具有信用币总数的特征，而高要求值具有非信用币总数的特征。人类社会已经进入了信息对称、以人为本的经济发展阶段。买方的销售市场工作经验要求利用价值来对第三方数据进行定量分析。为了更好地突出公司财务信息的作用，有必要根据所需使用值的总数对具有不同理论和逻辑的人工智能技术进行预处理，并将其应用于公司财务信息管理系统，基于人们使用价值的定制企业财务信息取代了基于类型使用价值的标准化财务会计信息管理系统。本文明确指出，当今收费的关键缺陷在于当前的收费信息内容简单，与客户关系不密切。对于客户而言，决策供应是必需的。顾客将不再购买公司制造的物品，而只会购买公司制造的自己必需的物品。这进一步提高了资源分配率，降低了企业成本，有利于创造最大化利润使用价值。财务会计改革与创新的基本方向是，根据信息时代的客户经验，以及对财务会计和监督目标的新认识和定义，在特定的两个层次上使企业的使用价值最大化。

3.会计信息系统开发

在当代科学技术进步的背景下，财务会计信息管理系统与计算机信息管理系统相同。后者使用电子计算机作为关键的专用工具来收集、存储和解析用于财务会计的各种财务会计数据信息，并提供会计审计、分析和服务项目。与管理决策相关的财务信息的实质是将财务会计数据转换为财务信息，这是公司信息管理系统的关键子系统。财务会计信息管理系统在我国的应用可以追溯到1980年代。它最初是由公司建立的，随后出现了用友、金蝶等会计软件，极大地推动了财务会计的发展趋势和进步。在1990年代中期至后期，传统财务会计计算的缺点逐渐显现出来。业务不再满足单一会计功能，不仅限于诸如簿记和报告输出之类的基本要求，而且对相关的业务收益、成本等具有更大的影响。随着对信息需求的增加，原始财务软件正逐渐过渡到高度集成软件，例如ERP，因此，全国各地的财务软件供应商也已转变为ERP供应商。随着信息技术的发展，ERP财务会计信息管理系统也进入“互联网+”时代，我国的财务会计信息管理系统逐渐发展成为财务管理信息系统。在大数据背景下，许多文献从各个角度对财务会计信息管理系统进行了新的探索，并明确提出了新的规定。商业管理财务信息是当代信息技术在公司财务中的应用，提出企业会计信息系统应由业务架构、数据架构等五部分组成。会计信息系统必须合法化，其主要途径是建立专业的会计法令和制度，加强会计法制建设。

4.基于人工智能技术构建人本经济阶段企业

4.1会计信息系统

为了在第四次工业革命时代促进人类经济的发展和现代基础信息技术的传播，从信息不对称和信息的角度讨论在人类经济阶段建立企业会计信息系统的问题。信息内容非对称理论是经济发展中的“企业财务信息管理系统人工智能技术”。高新技术的自主创新和发展趋势不仅促进了人类社会的发展，而且信息的不对称也促进了以人为本的经济发展。信息的不对称已经取代了基于化学物质的经济发展。社会经济的发展促进了以人为本，这意味着基于人力资源使用价值的财务会计基础理论和定制的财务会计信息管理系统已经长期取代了基于使用价值类型的财务会计基础理论和标准化的财务会计信息管理系统。在以人为本的信息经济发展不对称的环节中，以客户为中心的企业关联方合同的特点决定了以人为本的企业财务会计信息管理系统的基本理论。

4.2集中的以人为中心的经济实体

构成了集中的以人为中心的企业会计实体的假设。以人为本的经济实体存在的连续性形成了以人为中心的企业会计可持续经营的假说。马斯洛的买方市场订单的需求价值度量属性确定了以人为中心的企业会计的全货币假设。人类经济发展的规律性决定了人类经济发展的周期，而循环又决定了基于人的企业的固定会计期间的假设。由于会计的性质决定会计目标，因此，以人为本的公司会计信息系统的理论确定了有关以人为本的公司会计目标决策的有用观点。会计职能由会计目标确定，以人为本的决策和公司会计目标从有用的角度确定了积极反映和控制的以人为本的公司会计职能。根据会计功能设计的会计程序和方法，将质量序列需求值与买方市场的信息不对称性结合起来，具有跨货币量化的特征，由此可以推断出适当的会计准则。顺序作为买方的市场质量，形成需求值，会计组织程序和方法标准化。因此，本文将以人为中心的会计要素划分为专门的分工，形成的会计等式为“基于人的价值资产=基于人权的权利”。低水平(基本)的需求价格适应编程的会计功能，生成结构化的会计数据，而人工智能完全取代了会计工作。高需求值的特点是非本国货币价值量化，适应非过程会计功能，生成非结构化会计数据，并且人工智能不能完全取代会计师的工作。在基础层中，计算模块添加计费计算子模块，数据库模块添加计费数据库子模块，存储模块添加计费存储子模块。平台层添加了三个子模块：经济业务识别、会计语言处理和会计业务处理。在服务层中，会计工具和技术服务增加了三个人工智能验证工具，用于会计计量和标准逻辑，模糊逻辑和符号逻辑，并增加了会计结构数据库和会计非会计信息，可以反映会计信息的作用。

4.3信息对称的人本经济阶段的“人工智能+企业会计信息系统”

科技革命促进了当代技术实力的发展，从而完成了以共享经济模型代替不对称理论的经济发展。我们可以通过区块链技术构建去中心化结构下的以人为本的财务会计基础理论和财务会计理论创新的财务会计信息管理系统。数据共享平台的建立改变了原有的传统方式，在共享经济模型中，智能参与者将以客户为主导，从而创建一个超越合同的实质性财务会计信息管理系统。区块链技术共享经济模型的主题将规定新的区块链技术公司的会计主题的假设，新的区块链技术共享经济模型的参与者可能具有长期运营标准，或者可能会发生变化。

5.结语

本文分析了根据以人为本的经济阶段信息不对称和信息对称环境下的管理会计理论，创造性地构建了第三、第四代人工智能相结合的会计信息系统。工业革命在信息不对称的以人为中心的经济中，以“企业+区块链”为基础构建“企业会计信息系统+人工智能”；在以人为中心的经济阶段，以“本地区块链+企业”为基础围绕“对称信息”建设“人工智能+企业智能会计信息系统”。本研究为探索人工智能与会计工作方法的创新整合以及会计领域的改革提供了理论依据和经验参考。

【参考文献】

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[2]戈闯.会计信息化对财会教育的影响[J].中国科教创新导刊，2013(31)：67.

[3]成瑗.采购业务核算的智能化信息处理研究[D].天津商业大学，2010.

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[5]唐杰，李华丽.基于政府会计制度的高校会计信息系统调整方案设计[J].财会通讯，2020(01)：163-166.

篇4

文章编号：1004-4914（2017）05-148-02

一、引言

互联网金融经历了过去几年的高速发展后，带给了人们新的感受。随着2016年4月12日，国务院印发《互联网金融风险专项整治工作实施方案》以来，整个行业正在进行一次“价值回归”，P2P等平台类模式正在减少，靠着拼渠道、流量和高收益的红利时代已经过去，精细化、差异化、技术化的运营和创新将是互联网金融这个阶段的主题，人工智能将在互联网金融领域发挥越来越重要的作用。

一直以来，金融领域个性化的服务都是依赖于“人”的服务。但从2016年开始，机器正在尝试取代人在财富管理服务中的位置，随之而来的是智能投顾服务。举个例子，在美国，券商、资管纷纷开始设立互联网金融平台，以互联网财富管理类的服务为主，目的是捕获更多中小投资者，在现有的证券业务体系之外培育新的增长点。贝莱德收购Future Advisor、Fiidelity与Betterment展开战略合作、Vanguard推出自己的智能投顾服务、嘉维证券与宜信合作进入中国市场开展智能投顾服务。这样的例子还有很多，这背后是传统金融机构对技术所能产生的势能的认可。国内的智能投顾玩家也很多。其中，宜信和品钛这样的在新兴市场上已经相对成熟的公司已经推出了自己的智能投顾服务。此外，还有大量早期创业公司直接以此为方向，比如弥财、钱景财富、蓝海财富等。

二、人工智能在互联网金融领域的应用情况

（一）人工智能在互联网金融领域应用的必然性

2016年以来央行、其他部委以及最高法院都了关于互联网金融的指导意见，分别是《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》、《非银行支付机构网络支付业务管理办法》以及《最高人民法院关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》。这些政策性文件的出台，预示着这个行业在政策红利和边界较为模糊的情况下实现的业务的快速发展模式已经走到了尽头。随着后期监管文件的逐步下发，门槛的设立，要求的标准化，很多后来者已经丧失了最好的入局机会，而现有的稳健平台，则迎来了最好的发展机遇。对于互联网金融企业而言，要适应政府的监管，获得客户的支持，要取得自身的发展，只能依托于人工智能。长时间以来，人工智能在互联网金融领域的应用及重要性被频繁提及。近日，《中国互联网金融发展报告（2016）》新书在京，该《报告》执行主编、中科金财董事长朱烨东表示，未来互联网金融行业发展将逐渐走向正规、规范，移动支付的不可逆转，大数据、云计算在互联网金融的核心地位进一步加强，金融科技将成为未来互联网金融发展的主要趋势。

（二）人工智能极大提高了互联网金融的效率

作为百业之母的金融行业，与整个社会存在巨大的交织网络，沉淀了大量有用或者无用数据，包括各类金融交易、客户信息、市场分析、风险控制、投资顾问等，数据级别都是海量单位。同时大量数据又是非结构化的形式存在，如客户的身份证扫描件信息，既占据宝贵的储存资源、存在重复存储浪费，又无法转成可分析数据以供分析。金融大数据的处理工作面临极大挑战。通过运用人工智能的深度学习系统，能够有足够多的数据供其进行学习，并不断完善甚至能够超过人类的知识回答能力，尤其在风险管理与交易这种对复杂数据的处理方面，人工智能的应用将大幅降低人力成本并提升金融风控及业务处理能力。

说到人工智能，不得不提的一定是AlphaGO，但是在互联网金融领域，有一个比AlphaGO更加强势的公司，这家公司的名字叫Kensho。这是以前高盛出来的分析师团队，把整个高盛的经验模拟，通过机器取代现在大量的人工，进行相应的投资、分析、决策。而且在信息，在互联网传播非常快的时候，他们去除掉了大量的噪声，回归到这个事情的本质。很快高盛发现了这家公司的发展速度和未来价值，直接把它私有化，直接变成第一大股东，因为发现这中间带来的差别是这个企业的核心竞争力。

Kensho公司的核心技术就是能在两分钟之内做出一份一份简明的概览，随后是13份基于以往类似就业报告对投资情况的预测。而你根本就不需要去检查这些数据分析，因为这些分析是基于来自十个数据库的成千上万条数据。如果没有这些人工智能，分析师们可能要花上几天的功夫收集梳理这些数据，而等他们分析完成后，市场的行情早瞬息万变。

可见，人工智能的引入对于互联网金融领域的效率提高是呈几何式的，你很难想象也不敢相信这么一个事实：未来的投资大师们可能是一堆机器。

（三）人工智能将互联网金融带入智能金融时代

互联网金融发展至今一共经历了两个阶段：第一个阶段是网络金融，把现有的金融产品搬到互联网上，互联网上面现在卖基金、卖理财、卖信托、卖保险。第二个阶段是大数据金融阶段，通过数据重新去定义相应的金融产品和相应的金融服务。第三个阶段正在萌芽，就是人工智能+互联网金融的阶段，网络上有人称之为智能金融时代。

从目前宁波当地的互联网金融企业发展来看，目前还停留在“互联网+金融”的模式：在传统金融服务上进行叠加，将互联网式思维、互联网式管理、互联网式数据融合进传统金融服务，而这正是现在大部分互联网金融服务提供商正在做的事情。“互联网+金融”的模式也正在让金融进入“普惠金融”的阶段，通过互联网金融对传统金融机构进行补充，让更多的人平等的享受到金融服务。但是，“互联网+金融”的模式下，信息安全、投资风控、资产调节等方面问题仍然存在，一定程度上说，互联网增加了信息风险，也正是如此，摸索期的互联网金融行业才会出现P2P跑路的现象，仅2015年，宁波当地的P2P公司跑路就多达9家之多。

人工智能是大趋势，从阿尔法狗的表现以及人工智能在互联网金融领域的运用来看，互联网金融在人工智能的改造下将不再局限于“互联网+金融”，而是逐渐向“互联网+金融+大数据+人工智能”转变。人工智能起到串联起互联网、金融、大数据，实现更加智能的精确计算的作用，实现大脑一般的思考，解决“互+金”模式下的诸多痛点。

从理财顾问、征信助手、智能风控系统、防范性金融系统这四个层面来看，整个互联网金融领域正在朝着越来越“技术范儿”的方向上前进，金融智能化成为大势所趋。智能金融的机器学习功能，让产品背后的逻辑系统可以快速适应场景数据，建立合适的评分规则、决策体系，真正给现在的互联网金融带来颠覆性的变化。无论是消费金融领域还是风控层面上，互联网金融在人工智能的配合下正在呈现出无与伦比的崭新打法。这也正是阿尔法狗打败李世石之后，给金融智能化带来的全新想象。

（四）人工智能将颠覆互联网金融时代的风控体系

汇总整个互联网金融本质，其实存在两个层次风险，一是道德风险，二是经营性风险。面对2016年不断有“跑路”等负面消息萦绕的互联网金融，去伪存真或成为首要任务。一些企业资金并没有进入到实体业务，而是进入庞氏骗局，而去年出台的监管意见征求稿，监管层管理方向还是较为清晰的，希望通过资金的有效监控，将企业资金与个人用户之间的资金进行分离，规避风险。然而人力毕竟有限，不可能时刻紧盯住所有互联网金融机构，这时引入人工智能监管就十分必要。

人工智能已经在无人驾驶、图像处理、语音识别方面取得了突破性的应用，那互联网金融领域呢？李开复老师曾谈及人工智能应用的三个要素：数据、处理数据的能力和商业变现的场景。人工智能解决金融界问题的过程，很好的对应了这三个要素。也许，金融领域是人工智能最合适不过的颠覆场景。

在金融业务的前端，已经有不少传统银行将人工智能用于为客户定制服务，开发理财产品的应用。例如巴克莱银行和花旗银行等。国内银行中走在科技前列的招商银行，也开始试用全新的人工智能业务模式。未来人工智能和机器学习技术在金融业前端会有更多的便捷精准服务提供给客户。

那么金融应用领域的后端呢？信息安全、投资风控、资产管理等方面的问题成了新问题，对于躲在触屏手机背后的客户，缺失了央行数据的客户，银行没有办法通过一双双眼睛去看到用户是谦谦君子还是骗子流氓。这个时候，金融后端，传统金融风控手段覆盖不到和难以触及的，那么“互联网+金融”业务就要结合更广泛的互联网数据和人工智能手段，来处理更广泛的金融客户问题。

（五）人工智能技术在金融领域应用案例

Google、IBM等国际巨头公司已经将人工智能技术渗透在各种产品的方方面面，总体上看，国内金融行业也逐步开始应用人工智能技术，随着国内双创政策的推动和对人工智能产业的投资拉动，预计广泛应用节点即将到来。

1.阿里巴巴旗下的蚂蚁金服下设一个特殊的科学家团队，专门从事机器学习与深度学习等人工智能领域的前沿研究，并在蚂蚁金服的业务场景下进行一系列的创新和应用，包括互联网小贷、保险、征信、智能投顾、客户服务等多个领域。根据蚂蚁金服公布数据，网商银行的花呗与微贷业务上，使用机器学习把虚假交易率降低了近10倍，为支付宝的证件审核系统开发的基于深度学习的OCR系统，使证件校核时间从1天缩小到1秒，同时提升了30%的通过率。以智能客服为例，2016年“双11”期间，蚂蚁金服95%的远程客户服务已经由大数据智能机器人完成，同时实现了100%的自动语音识别。当用户通过支付宝客户端进入“我的客服”后，人工智能开始发挥作用，“我的客服”会自动“猜”出用户可能会有疑问的几个点供选择，这里一部分是所有用户常见的问题，更精准的是基于用户使用的服务、时长、行为等变量抽取出的个性化疑问点；在交流中，则通过深度学习和语义分析等方式给出自动回答。问题识别模型的点击准确率在过去的时间里大幅提升，在花呗等业务上，机器人问答准确率从67%提升到超过80%。

2.2015年，交通银行推出智能网点机器人，并引发了金融银行界的广泛关注。它为实体机器人，采用语音识别和人脸识别技术，可以人机进行语音交流，还可以识别熟悉客户，在网点进行客户指引、介绍银行的各类业务等。在语言交流过程中，它能回答客户的各种问题，缓解等待办理业务的银行客户潜在情绪，分担大堂经理的工作，分流客户，节省客户办理时间。

3.百度教育信贷实现“秒批”。“人工智能对于金融也会产生变革性影响，可以真正做到让征信升级”。6月8日，在2016百度联盟峰会上，百度董事长兼首席执行官李彦宏特别提到人工智能正在重构包括金融在内的传统产业。他特别强调，“现在百度的教育贷款，基本上是以‘秒’的时间可以决定是不是给一个人贷款。”李彦宏讲到的百度教育信贷的“秒批”，其具体的操作程序非常简单，用户想要获取百度消费信贷服务，只需在百度钱包APP“教育贷款”板块上传身份证，系统就能自动比对、确认用户身份信息，并根据信用记录判定用户所需的服务类型或额度，不仅能实现远程审批，审批时间更可缩短至“秒批”级别。秒批依靠的是百度以大数据和人工智能为基础的严谨风控体系。借助“大数据+人工智能”技术，百度风控部门为有信贷需求的群体绘制用户画像，建立信用体系，加上图像识别等人工智能技术的实际应用，构成了秒批的技术基础。

4.宁波聚元集团旗下超人贷平台自2014年上线以来，发展迅速，以高效风控、低成本控制、低坏账率享誉业内，平台注册会员超过1万人，线上累计交易金额已突破2亿元，稳定健康的发展道路使得平台处于整个大市行业中领先地位，并受到CCTV2、CCTV7央视正面报道，成为浙江地区首批在央视上榜的互联网金融品牌。超人贷平台除了将资金交由第三方商业银行或有资质的资金托管机构进行托管，建立信息披露制度，充分披露融资项目、经营管理等信息外，最重要一个突出优势就是采用先进的人工智能对每一笔交易?M行实时监控，监控信息还可面向公众开放。自创立以来发展稳健，越来越受到客户青睐。

篇5

那么，人类真会面临机器人带来的下岗威胁吗？我们应当具备哪些技能，才能捧稳“饭碗”？

哪些饭碗容易被抢

在美国，约有2/3的被访者预计，未来半个世纪里，机器人或电脑将会取代很多目前由人类从事的工作。而日本的一项研究称，日本近半数职位可能在10～20年内被机器人或人工智能取代。

“在中国，机器人目前主要用于电子电器、汽车、橡胶及塑料工业等行业。其中，在汽车和电子产业的占比分别为33%和31%。在新加坡的社区医院，机器人承担搬运、送标本等任务，还从事大量后勤和信息化工作。”复旦大学管理学院教授姚凯介绍，机器人具有低成本、高可靠性，其应用范围将扩展至经济社会的方方面面。尤其在大数据应用及精准图像、声音识别、追踪定位方面，人脑基本上没有竞争优势。

日本智库野村综合研究所与英国牛津大学合作，调查了计算机应用对日本国内601种职业的潜在影响。根据设定的标准，如果一项职业66%以上的工作内容可由机器人或人工智能完成，即被视作“可被取代的工作”。研究人员计算后发现，日本49%的工作岗位可由机器人完成。

此前，牛津大学研究人员也在美国和英国进行了类似研究。结果显示，美国可能被机器人取代的职位比例为47%，英国为35%。

哪些“饭碗”容易被抢？研究表明，容易被机器人取代的职业包括普通文员、出租车司机、收银员、保安、大楼清洁工、酒店客房服务员等。这些职业“不需要特殊知识和技能”。相对而言，被取代可能性较低的职业包括医生、教师、学术研究人员以及导游、美容师等需要人际沟通的职业。

“并不是第一次发生”

“旧工种被新科技替代的情况，并不是第一次发生。还记得打字员和传呼台小姐吗？那是当年的热门行业，如今早已被键盘和短信取代。”《拆掉思维里的墙》作者、职业规划师古典说，机器以百倍的效率占领那些能够被分拆、计算、重复和有规则的事情，在极大提高生产效率的同时，很自然地会“消灭”那些仅仅掌握这些技能的职场人士。

美国《华盛顿邮报》曾盘点机器人抢走人类“饭碗”的八个途径。文章指出，快递业、快餐业、服装销售、超市、运输业、农场、电子产品生产和低技术含量的实验室工作，由于自动化程度的提高将成为过时工种。

除上述职业外，一些危险的工作也完全可以交给机器人。在一些地震救灾活动中，就有不少军用机器人冲到救援前线，如蛇形机器人、轮滑式机器人、呼吸探测机器人、无敌机器蟑螂等。这些机器人可以深入到各种危险地带和救援人员难以到达的地方探测生命迹象，进行救援活动。

此外，机器人在设备洁净方面也有用武之地。捷克一家公司早在2011年就推出过一款视觉引导机器人，它能对空调系统进行清理和检查。即使是极难清理的死角，处理起来也游刃有余。

姚凯梳理，机器人可替代性较高的行业主要为两大类：一是传统的制造业，如汽车、电子、机械等流水作业比较规范的行业。二是工作环境比较恶劣、危险性高或对人的心理要求较高的行业，如采掘业、建筑、高压带电清洗、防爆、油气管道清淤等。同时，在不少劳动密集型行业，规模化使用机器人也能带来明显的成本优势。

此外，随着综合智力发展，“更聪明”的机器人还能从事更复杂的专业技术工作，如自主飞行、撰写新闻稿件乃至分析医学光片、实施麻醉、进行手术、分药取药等。

不过，专家指出，机器人代替人类完成诸如数据录入、驾驶汽车、前台服务等工作，并不意味着人类将无所事事。由机器人承担服务性工作的目的是，把人类从体力劳动中解放出来，从事更多需要创造力、同情心的有趣工作。

哪些金饭碗抢不走

与人相比，机器人不消极怠工、也不会抱怨。但是，它们毕竟属于“物”，并不具备人类所特有的情感、个性、道德等，也不具备创新、创意、创造能力。“从这个意义上说，那些对原创能力、互动能力、谈判能力和创意能力要求较高的金饭碗，机器人难以觊觎。”姚凯说。

例如，情感类工作，以目前的科技水平，机器人还无法涉足。它们可以照料老人，却不能进行心理关照；它们可以给孩子们上课，却很难进行差异化辅导，更不能言传身教。

又如，音乐、美术和设计类工作暂时也无法染指。机器人或许可以绘制出美妙的画面、弹奏出经典旋律，但难以在其中体现个性、情感等特征。毕竟，艺术是创造力和想象力的表达，目前的人工智能只能表达共性。

还有，发明创造类工作、改革创新类工作，机器人同样无能为力。机器人更直接影响中等技能工作，对于高技能和类似按摩等低技能工作，影响力暂时还没那么大。

与机器人“并肩作战”

“假如说，一条装配线上原来需要10名工人。如果这条装配线使用机器人，就意味着这10人都将失业。”姚凯说，短期来看，机器人上岗势必导致一批生产工人的下岗。“但也要看到，大规模机器人的出现会催生许多新的人力需求岗位，包括机器人的研发、操控和维修等。”

上世纪80年代，日本的制造业因应用机器人，焊工减少了4.9%，机床操作工减少了2.3%。但同时期，电子计算机操作员需求增加了4.5%，软件技术员需求增加了10.2%，机器技术员需求增加了7%，社会整体就业率呈现上升趋势。

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关键词:宏观经济;预测模型;BP神经网络;非线性

中图分类号:TP183;F015 文献标识码:A

文章编号:1006-4311(2009)11-0088-03

0引言

利用经济指标的准确预测是国家对宏观经济正确调控的必要前提。但经济系统,特别宏观经济系统是非常复杂的系统,广泛存在着非线性、时变性和不确定作用关系;而在计量经济学理论基础上建立的各种宏观经济模型,大都是线性模型,很难把握宏观经济系统中的非线性现象,必然导致经济预测的误差加大。学者们因此对各种线性模型做了不少改进,如建立分段线性模型、参数时变线性模型等,但结果并不理想。于是人们寻求一些非线性工具进行宏观经济建模。而神经网络具有并行计算、分布式信息存储容错能力强、自适应学习功能等优点,在处理复杂的人工智能和非线性问题上显示了优越性。

1基于BP神经网络的预测模型

BP(Back-Propagation)神经网络结构是前向的多层网络,含有输入层节点、输出层节点和一层或多层的隐层节点,同层的各神经元之间互不连接,相邻层的神经元则通过权值连接。当有信息输入BP神经网络时,信息首先由输入层节点传递到第一层的隐层节点,经过特征函数(人工神经元)作用之后,再传至下一隐层,这样一层一层传递下去,直到最终传至输出层进行输出。其间各层的激发函数要求是可微的,一般是选用S型函数。最基本的BP神经网络包括输入层,隐层,输出层这三层节点的前馈网络,其结构如图1所示。

BP神经网络使用一组样例对网络连接权值进行学习训练,每个样例都包括输入及期望的输出。在正向传播过程中,首先将训练样例的信息输入到网络中,输入信息从输入层经隐层节点逐层计算处理后,传至输出层。在计算处理过程中,每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态,如果在输出层得到的结果不是所期望的输出,那么就转为反向传播。反向传播把误差信号沿原连接路径返回,并按照一定原则对各层神经元连接权值进行适当修改,直至第一个隐层;这时再开始进行正向传播,利用刚才的输入信息进行正向网络计算。如果网络输出达到了误差要求,则学习过程结束;如果达不到误差要求,则再进行反向传播的连接权值调整。这一过程不断往复,直到网络正向计算输出结果达到误差要求为止,学习就告结束。网络训练结束后,在用于求解实际问题时就只须使用正向传播。

2具体应用

2.1 样本获取

神经网络建模关键之一是网络训练样本的选取。在模式识别征抽取是一个重要环节,抽取稳定且有效的特征是识别系统成功的关键。神经网络建模也就是对系统进行模式识别,神经网络中的特征抽取也就是样本的选取,包含原始数据收集、数据分析、变量选择及数据预处理;只有经过这些步骤后,才能对神经网络进行有效的学习训练。训练样本质量直接影响网络应用效果,应根据实际情况选取合适的能表达对象全面特征的样本,好的训练样本能提高网络学习速度和效果,并提高网络泛化能力。建立本预测模型时选取样本,首先是建模必须建立在一个基本固定的环境下; 其次是样本选取应涵盖系统特征的信息,要能够包含在控制中的输入输出特征,能给神经网络提供较为全面的边界信息。本模型旨在对西安市14个指标2008年的数值进行预测:GDP、全社会固定资产投资、居民消费价格指数、零售总额、工业增加值、财政收入、财政预算、可支配收入、农民人均纯收入、城镇新增就业人数、进出口总额、出口、外商直接投资、工业出厂价格指数。在排除各年可能发生异常情况下,用各指标前几年数据预测紧接着下一年的各指标数据。

2.2 神经网络模型结构

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关键词：网络 道德缺失 应对策略

中图分类号：B82文献标识码：A文章编号：1009-5349（2017）09-0168-02

一、网络道德缺失的主要表现

（一）网络道德绑架现象

大数据时代使得信息互通共享、公开透明、及时反馈。随着微媒介、自媒体规模的不断壮大、日益完善，网络热点事件持续发酵，成为全民关注的头条焦点。[1]然而，部分网民有盲目从众、随大流的心理特点，他们通常会从自身角度出发，站在道德制高点上对热点事件妄加言论，并且大量转发跟帖，制造网络混乱现象，对热点事件的当事人及参与者进行人身攻击，触犯道德底线，甚至违犯法律。例如，在2015年8月2日，天津港爆炸事故发生后，各界明星纷纷捐钱筹资救灾。同时，舆论也掀起了一场“逼捐风”，中国首富――阿里巴巴总裁马云首当其冲，不少网民在微博留言“首富至少捐一亿”“不捐不是中国人”。诸如此类的言论实质上是道德绑架，强迫公益慈善，是网络霸凌现象。

（二）网络诚信缺失现象

电商、网络支付、海外代购等这些网络附加产品为我们生活带来便捷的同时，也引发了一系列的诚信问题。比如，网购假冒伪劣产品，实物与产品描述不一致；黑客袭击公司企业内部网站，盗取商业机密，进行网络信息诈骗；网聊征婚交友虚假信息；网络剽窃他人成果为己所用等。诚实守信是中华民族的传统美德，也是十以来党和国家所倡导的社会主义核心价值观的重要内容。一些网民不计道德和法律后果的行为，使得诚实守信面临严重的挑战，这些因网络引发的诚信缺失给人民的人身财产安全带来巨大隐患 。

（三）“网络水军”现象

网络水军即受雇于网络公关公司，为他人发帖回帖造势的网络人员，以注水发帖来获取报酬。若要为一个企业炒作，他们会事先分析网民的心理，按照愤青、仇富、同情弱者等因素制作网帖。[2]他们用言论去引导舆论，恶意竞争，破坏市场秩序。例如，国内闻名的“蒙牛陷害门”“霸王洗发水致癌门”“封杀王老吉”等事件，利用网络水军，通过网络媒体传播负面消息，进行攻击诽谤。尽管有的企业利用网络水军策划宣传，但也有过度炒作现象，使用不正当手段参与竞争。例如，淘宝网的部分商家雇佣网络水军进行产品质量好评刷单，以次充好，欺骗消费者；明星雇佣网络水军进行炒作涨人气等将个性事件演变成共性热点事件。过度炒作将会引发公众对网络信息的信任危机，不利于互联网行业的绿色健康发展。

（四）拜金主义现象

网络是一个开放的空间，也存在一些非理性的价值观念，如拜金主义、享乐主义、等 。最近，网红作为一个与时尚、品位、奢侈的代名词横空出世。一些网络流行语如“宁愿在宝马车里哭，也不愿在自行车后面笑”“土豪我们做朋友吧”“国民老公”等传播错误价值观，诱导网民一切向“钱”看，过度注重物质享受，而忽略了精神层面的追求。唯钱、唯利是图的拜金主义违背了社会主义核心价值观，不利于建立社会主义新风尚。

二、网络道德缺失的原因分析

（一）网民个人层面

调查数据显示，2016年高校毕业生数量达到历史新高765万，加上2015年未就业的数量，有1000万大学生同时竞争岗位，就业压力巨大，就业形势越来越严峻。2016年国外某知名网站调查显示，中国人的幸福指数全球排83名，这与国内激烈的竞争、人均收入及环境舒适度有很大关系。网民在工作、学习、生活等方面面临着巨大的压力挑战。现实生活中的挫败感，导致部分网民沉溺网络进行情感宣泄，对国家、政府、社会进行语言报复。把自己糟糕的境遇归结于社会黑暗，以曝光出来的极少数官员贪污受贿、公职人员的个例以偏概全地否定社会主义意识形态，给网民造成精神污染。

（二）网络媒体缺乏约束规范

网络技术的发展从时间和空间上改变了传统道德的信息交流方式、道德评价标准和人的道德运动方式。2016年以来，国家新闻出版广电总局发出了禁播令，责令一些不符合社会主义核心价值观的网剧下架。文化部关于《网络文化经营单位内容自审管理办法》等法律法规及条例，针对网络同一谣言被点击、浏览次数达到五千次以上，或者被转发次数达到五百次以上的，应当认定为诽谤行为情节严重，可以入罪。网络虚拟的第三世界，缺乏现实生活的监管，呈现出自由且杂乱的状态，这些会在某种程度上冲击网民的思维方式，影响其价值观、法制观、道德观。

（三）网络舆论过分追求功利

互联网拉近了普通人与偶像大人物之间的距离，同时也造就了一大批网络红人，这刺激着更多的人利用网络舆论，造势包装自己，蹿红网络。2016年2月的“上海女孩逃离江西农村事件”引起了网络就城乡差异、地域歧视、婚嫁观念等热门话题的全民讨论，在网络上持续发酵。一些网络舆论为博眼球，追求利益，批判当事人爱情观，利用支持草根农村，进行网络表决站队，受到追捧，从而牵制舆论导向，进行圈粉获得大批关注量。后来该事件经网络部门证实，纯属虚构，发帖人仅为了宣泄个人情绪。网络舆论追求功利的心理严重干扰了正常的网络秩序。“一夜成名”“圈粉无数”“路转粉”等，这些短时间内蹿t看似不可能的举动，在网络空间会变得皆有可能。一些网民为了捧红自己，歪曲事实，利用网络舆论，抢占先机，这与我们所倡导的网络道德是相悖的。

（四）社会方面因素

一方面，“互联网+”催生了各领域的互联网信息大战。面对民众对信息的疲劳期，需要捕捉热点吸引眼球，这难免会使一些人为了热点而去制造热点，违背网络道德底线。另一方面，从社会教育体制来说，我国当前教育偏重应试，而忽略了实践技能及心理健康教育，有一些学校开展思想品德或思想政治教育课，依靠知识的灌输，教学方法老套，对道德法律方面知识的普及差，应用型不强。遇到问题时，民众缺乏相关的应对策略和技巧。

三、针对网民网络道德缺失的应对策略

（一）加强网络道德观教育，发挥名人榜样引导作用

道德观教育是公民德育的重要内容，网络道德观仍是道德观的范畴。道德观教育内容包括提高道德觉悟和认识、陶冶道德情感、锻炼道德意志、树立道德信念、培养道德品质、养成道德习惯。其目的在于教育公民正确处理个人与国家、社会及他人之间的关系，培养公民克己奉公、助人为乐、大公无私的品格。更新传统道德教育的内容，创新其方式，增添网络道德教育的模块，将中国优秀传统文化与网络道德教育相结合。中华优秀文化博大精深，所提倡的“诚信慎独”“知行合一”等时代精髓同样适用于当代道德教育。微博、微信、Facebook（脸书）等社交网站，各个领域的明星精英等公众人物有较大的关注量，粉丝较多，所以他们的言行举止具有较强的号召力、影响力，发挥名人的榜样引导作用，将会产生事半功倍的效果。例如，湖南共青团聘用人气组合成员张艺兴担任宣传工作推广大使，艺人张艺兴拥有上千万粉丝关注量，且大多数是“90后”“00后”的新起之秀，张艺兴积极向上、正能量、热衷公益的行为会给青少年以正确的引В有利于他们树立正确的价值观。榜样的力量是无穷的，向榜样看齐则会产生积极的正能量。

（二）引入大数据技术，把握网络舆情导向

将大数据引进网络舆情的分析，无论是政府还是企业都需要变革舆情监控思维、改变舆情研判方式及变革舆情数据分析技术。对于网络热点利用大数据分析各方面的网络舆情，及时依据收集监控的信息进行研判、疏导与处理转化。此外，依靠智能监控系统，专业的处理模式是专业团队+人工智能。随着EB到ZB时代的到来，我们更需要应用网络大数据进行专业的舆情分析，及时做好引导，防止事态的进一步恶化。大数据具有前瞻性和预测性，通过大数据分析，分析事件的关注程度、传播情况、发展趋势、网民情绪变化等，也可以深入某个观点的影响程度、影响人群，从而预测舆情走向，辅助决策和判断。建设网络良好的生态，发挥网络引导舆论、反映民意的作用。推动我国网信事业发展，让互联网更好造福人民。[3]

（三）弘扬社会主义核心价值观，营造和谐网络氛围

加强社会主义核心价值观的宣传教育，高度重视网络传播阵地建设，营造和谐的网络氛围。主流媒体建立微信公众平台，微博、微信等宣传阵地，针对网络热点大事件，及时权威性观点，予以网民以正确的引导。此外，对社会主义核心价值观进行宣传教育时，改变传统的语言说教，创新方式，易于网民接受。例如，开通官方微博，其推送内容积极向上，接近网民生活，对国内外新闻及社会热点，以其新颖独特的宣传方式、独特的见解，深受网民追捧。在其新闻的同时，也达到了价值观教育的效果。

（四）建立完善网络立法体系，加强网络监管力度

十八届四中全会通过的《决定》中提出关于加强互联网领域立法，完善网络信息服务、网络安全保护、网络社会管理等方面的法律法规，依法规范网络行为。当前，我国出台的和网络相关的法律法规有《互联网安全条例》《计算机系统安全规范》《互联网信息服务管理办法》等，这些和网络相关的法律、法规通过灵活多样的教育方法，在网络和现实生活中都能对公民自身的行为进行规范。[4]规范网络空间行为，坚守网络道德，离不开互联网法律法规的成熟完善。除了法律手段，维护网络道德还需要社会各界各部门以及个人的配合监督，做好维护网络道德人人有责，及时举报制止各种网络不道德的行为。

四、结语

在网络信息大爆炸的时代，我们提倡坚守网络空间的净土，做到文明上网。由于网络的虚拟性、开放性、隐蔽性，网络空间出现了一些不和谐的现象。比如，道德绑架现象、网络诚信缺失现象、“网络水军”现象、拜金主义现象等网络道德缺失。究其背后原因我们发现个人、社会及网络媒体本身方面都存在各种各样的问题。针对这些问题我们希望发挥名人榜样力量、法律约束、大数据分析等作用予以规范引导，促进网络空间的健康有序发展，这是我们所关注的也是当前必须解决的问题。

参考文献：

[1]祝永梅.浅谈网络道德所面临问题及解决方法[J].北京：中国科技博览，2016（5）：313.

[2]王宁.论“网络水军”对网络舆情的影响[D].河北经贸大学，2011.

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【关键词】 人机交互技术；教学改革；实践

【Abstract】The discussion of the teaching reform of human-computer interaction is proposed in this paper. The paper started from the problems existing in the current teaching， focus on the teaching objectives， curriculum content and teaching methods， on how to improve the teaching quality and stimulate students’ enthusiasm to cultivate students’ practice ability were discussed， and new ideas are provided for the teaching reform of the information course.

【Key Words】human-computer interaction； teaching reform； practice

【中图分类号】G642.0 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2015）15-00-02

人类社会已经进入信息时代，以计算机为代表的各种电子产品与人类的工作、学习和生活息息相关。随着计算机技术的发展，新的产品层出不穷，用户对计算机的要求已不仅仅局限于“更快、更强、更安全”，使用者希望寻求更为“好用、易用、适用”的计算机，优化用户使用计算机时的整个交互过程。[1]而人机交互技术作为一门研究系统与用户之间的交互关系的独立学科，也迎来一个全新的发展阶段。[2]从工业电子设计、移动终端产品到网络多媒体等各种应用，都可以看到它的身影。了解和掌握人机交互技术，对电子信息类学生而言，显得越来越重要和迫切。“人机交互技术”正是顺应这一发展方向而为信息技术方向学生开设的专业选修课，主要教授学生人机交互的基本原理，交互模型的表达和实现。

然而，计算机技术相关的各个领域，无论是数字信号处理，人工智能，或是用户界面的设计理念，其发展速度都超出了原先的预料。[3]因此，人机交互技术的研究也需要跟上业界的先进技术发展方向，研究与应用相结合，提高该技术的实际应用价值。但是就目前的课程内容和教学体系来看，本课程虽然介绍了一些人机交互技术的背景知识、表示模型、以及界面设计的原则，使学生基本掌握人机交互技术研究内容、指导思想和一些简单的界面设计方面的知识，但当前的教材和教学体系还处于2010年的认知水平，已经跟不上日新月异的计算机技术发展水平，而且与其他引入最新技术的课程如Flash游戏开发，游戏人工智能，动态网站设计与开发等方面联系不是很紧密，并且也不符合目前IT企业对界面设计工程师等岗位的技术需求。因此，如何利用“人机交互技术”课程平台，使学生能对基于用户需求的设计思想、交互界面设计、先进的多媒体技术综合运用等方面有一个更为深入的认识，培养界面开发的实践能力，提高信息技术类毕业生的就业竞争力，是目前亟需解决的重要问题。

1 人机交互技术教学现状与存在的问题

1.1教学目标模糊

人机交互技术是关于设计、评价和实现供人们使用的交互式计算机系统，并围绕相关的主要现象进行研究的科学。它主要研究人与计算机之间的信息交互理论与方法，涉及计算机科学、心理学、认知科学和社会学以及人类学等诸多学科，是信息技术的一个重要组成部分，是一门交叉学科。[4]它与其他的计算机类课程都有一定联系，但是它本身并不研究某一门具体的技术或程序设计语言，因此在课程定位和教学目标制定时，往往会陷入多而不精，杂而不专的境地。教师在教学时，由于课程内容涉及面广，既要教人机交互的理论知识，用户心理模型，又要教实际应用设计，遇到学生基础不扎实，还要复习程序设计基础。在这种教学模式下，学生往往感觉学得很累，花了很多时间，但不知学到了什么。课程内容宽泛，目标不明确，学习效果较差，这是该课程目前面临的首要问题。

1.2课程内容落后

人机交互技术随着计算机技术的进步而发展，由于新技术的不断涌现，人机交互技术的内容也在不断更新。但是，目前大多数讲授人机交互技术的教材，其内容还停留在2010年前后的发展水平。以移动界面设计为例，许多教材都以诺基亚的Symbian操作系统为平台，讲解移动端界面设计的实例，包括键盘布局设计，按钮和屏幕分布等。但就目前消费类电子市场的实际情况来看，诺基亚手机已经退出了主流市场，Symbian操作系统也早已无人问津。目前手机市场以Android和iOS操作系统为主流，都已用触摸屏代替传统的实体按键。[5]同样的情况还存在Windows程序和Web界面设计工具，大部分教材还在使用MFC和Html，而目前业界主流的工具已经换成Winform和Html5。IT技术发展日新月异，新技术和新产品的更新换代速度非常快，固定的教材很难跟上新技术发展的脚步。陈旧的内容，导致知识刚学到就落伍，学而无用，会削弱学生的学习积极性，严重影响学习效果。

1.3重理论，轻实践

目前许多高等院校在开设人机交互技术课程时，大都以理论教学为主，实践环节所占比例非常小。教材中讲授人机交互原理，交互模型，设计原则等理论知识的部分，一般占到总内容的70%以上。而实际与应用相关的部分，如Web和移动界面设计，所占的比例相对较小。而且，这部分内容缺少合适的实践项目支撑，书本上的例程大都停留在入门阶段，很难引起学生兴趣，无法进行后续的深入研究。同时，学生最后的成绩评定一般以书面考试的形式进行。信息学科属于工科行列，最注重培养学生的实际动手能力。而且从目前IT公司招聘要求来看，比较重视应聘者的工作经验。对于高校毕业生来说，在学习期间自主动手创作的作品，参加比赛的经历，比学习成绩更具竞争力。目前的教学方式显然无法满足学生这方面的需求，如何将学到的知识转化为实际解决问题的能力，达到学以致用的效果，是该课程目前面临的重要挑战。

2 人机交互技术教学改革措施

2.1明确教学目标

教学目标为该门课程教学结束后学生掌握的知识和技能。制定合理的教学目标，需要了解业界目前的需求和学生前期掌握的技能。学习的最终目标是为了将来在工作中创造价值，所以首先要了解业界目前对该技术的需求。根据目前业界常规的产品开发流程，人机交互技术主要应用于用户界面（UserInterface，UI）设计这一环节。IT业界大多数公司都有独立的UI设计部门，对这方面的人才需求量相当大，对于信息学科的毕业生来说，有很好的就业前景。因此，可以将人机交互技术课程的教学目标定为：培养学生的UI设计能力。UI设计是指对软件的人机交互、操作逻辑、界面美观的整体设计，在实际操作中，主要分为交互设计和图形设计。交互设计关注交互界面的使用便捷性，侧重于“好用”。而图形设计关注界面的美观，侧重于“好看”。这两者都是UI设计中不可或缺的元素。[6]据此可以将教学目标细化为相应的两个方面：界面设计和交互逻辑设计。界面设计不是单纯的美术绘画，它需要定位使用者、使用环境、使用方式并且为最终用户而设计，是纯粹的科学性的艺术设计。在教学过程中，要注意引导学生认识艺术元素在界面设计中的重要性，培养学生的审美观。交互逻辑设计通过分析用户的心理模型，设计任务流程，把业务逻辑以用户能理解的方式表达给用户的过程。在设计交互逻辑时，要改变学生在其他课程设计时以我为主的观点，从用户的角度出发，去体会用户在使用场景中的需求和痛点。然后，以解决用户痛点为目标，理性地分析如何利用手中的资源、借鉴类似场景的经验，去解决用户的需求。

2.2丰富课程内容

传统的教学方式一般以课本为主，实践性的例程也局限于书本之内，因此内容比较匮乏，吸引力不够。为了改善教学效果，应该引入能够引起学生兴趣的内容，以实践内容为主，提高学生的动手能力。比如，设计一个加法器。以学生已有的编程能力，可以用C语言实现，但是其操作界面是Windows的命令行，如图1所示。虽然实现了计算功能，但是作品的操作界面简陋，对用户毫无吸引力可言，同时也无法激发学生的学习兴趣。但是换一种开发模式，用面向对象编程语言，如VB，也可以实现相同的功能，同时开发一个简单的用户操作界面，如图2所示。学生对图形化界面的兴趣明显高于抽象的算法设计，将界面设计与算法设计结合，将程序运行结果显式的展示出来，有助于提高学生的积极性。

在具体的例程选择时，要遵循从简单到复杂的原则。首先，可以选取一些学生在低年级学习编程时实践过的程序，在原有基础上为它们添加操作界面，如前面的加法器。以此来激发学生对UI设计的兴趣，引领学生入门。然后，向学生介绍一些较为经典的例程，讲授UI设计的基本原则和方法。同时，向学生提供一些半成品作品，让学生在原有基础上进行改进，逐步提高学生的设计能力。最后，让学生各自选择一个感兴趣的课题，独自完成一个完整的作品。整个课程讲授过程中，例程选择要涵盖不同的难度，结合最新热点技术，抓住学生的兴趣点。

2.3改进教学方法

培养信息类学生的最终目标是提高他们实际动手解决问题的能力，而实践是提高动手能力的唯一途径。因此，在施教过程中，应该加大学生动手实践的时间比例。在对往届学习的人机交互技术课程的学生调查中发现，学生对理论知识的掌握，并不与投入时间成正比。学生反映理论知识比较枯燥，难以理解，容易忘记。针对这一问题，本次教改的实践中，将上课地点安排在机房，增加了学生自主实践的课内时间。实践与例程讲解结合，在入门阶段，一般时间分配上偏重于教师授课，留小部分时间给学生进行一些较为简单的实践。随着课程的深入，讲课时间逐步减少，增加学生自由发挥的时间，在期末前，可以安排连续几节课的实践，让学生完成一个完整的作品，作为期末考核。而对学生作品的评价，从人机交互技术课程的特殊性出发，转变以往教师单独评分的做法，组织学生互相评分，以强化“用户的体验是评价UI设计的唯一标准”这一理念。

3 人机交互技术教学改革预期成果

人机交互技术教改预期达到以下目标：

（1）教授学生人机交互技术的基本知识，培养学生初步掌握UI设计能力，为进入相关行业做技术储备。

（2）培养学生的兴趣，激发学生动手的意愿，提高学生实际动手能力。在有限的时间内，最大化的提高教学效果。

（3）以本课程为切入点，建立以实践为主的教学体系。加大投入，配置必须的软硬件设备，为信息学科的师生搭建一个教学、科研平台，以利于后续其他课程的教学实践。

（4）转变传统的教学观念，结合信息学科的实际情况，加强教师的实践能力，提高师资队伍的综合素质和业务水平。

4 结语

目前IT业的竞争日趋激烈，同时对人才的需求也不断扩大。如何培养合格的毕业生，并且让毕业生找到理想的工作岗位，是高等院校的信息学科的首要任务。因此在相关的课程实施上，必须与业界的需求结合，同时根据课程的特点，制定相应的教学目标、内容和方法，优化教学效果。人机交互技术教学改革正是在这样的背景下，一次非常有意义的实践。总结在此过程中得到的经验和遇到的问题，为提高信息学科的教学质量贡献力量。

参考文献

[1]宋鸣侨.浅析人机交互技术的发展趋势[J].现代装饰・理论，2012（2）.

[2]袁保宗.新一代（第四代）人机交互的概念框架

特征及关键技术[J].电子学报，2003（31）.

[3]董士海.人机交互的进展及面临的挑战[J].计算机辅助设计与图形学学报，2004（16）.

[4]杨明朗.人机交互界面设计中的感性分析[J].包装工程，2007（21）.

篇9

关键词：供给侧改革；旅游；行政管理；对策建议

一、供给侧结构性改革的动因

众所周知，2003年后，中国国有企业生产力变革趋于迟滞，钢铁、煤炭、水泥、玻璃、石油、石化、铁矿石、有色金属等行业“僵尸”亏损面已经高达80%，产业利润大幅下降，产能过剩极其严重[1]。中国供需关系正面临着不容忽视的结构性失衡，“供需错位”已成为牵制中国经济持续增长的桎梏和障碍：一方面，过剩的产能阻挡和制约着中国经济转型；另一方面，供给侧效率低下，不能使需求得以合意和满足。此外，加之供需两侧严重失衡，导致中国必须从生产、供给一侧着手，调整供给结构，为真正激发内需，创造经济发展活力开拓新的途径。供给和需求，是一个经济体的两个侧面。以前，国家消费动力不足，一提经济增长便一味地强调扩大需求、刺激消费。如今，随着中国国民经济的快速发展，人均可支配收入大幅攀升，旅游消费需求多元化趋势日渐显著，昔日的供给产品早已无法满足消费者不断升级的需求[2]。因此，国家适时提出供给侧结构性改革，旨在从供给的角度解决产能过剩和经济结构失调等问题，注重的是从生产供给一侧来改善中国经济的质量。归根究柢，供给侧结构性改革就是要通过为社会大众提供更为优良的产品和服务，从而实现产业的可持续发展和经济的稳步增长。比如，近年来在世界各地中国人“购物血拼”的现象早已屡见不鲜，无论是日用百货还是高档奢侈品，在国内市场需求下降的同时国外同类产品却备受追捧，频频遭遇出境游客哄抢。究其本质，即是由于国人的部分需求缺乏相应的国内供给，自然国外的供给顺势填补这种需求。所以说，推动供给侧结构性改革势在必行。

二、供给侧改革与旅游行政管理的关系

毋庸置疑，旅游业就是一个与中国居民需求升级高度契合的产业。当前，我国正逐步进入大众旅游时代，2016年中国接待国内外旅游人数达到44.4亿人次，旅游总收入4.69万亿元，同比增长13.6%；旅游业直接、间接就业人数占到总就业人数的10%[3]。旅游成为人们日常生活不可或缺的重要组成部分，旅游需求日益旺盛，旅游业也实现了持续发展，成为当之无愧的“朝阳产业”。近年来，越来越多的人力、物力、财力等生产要素涌入旅游业，旅游业有限的灵活性和适应性往往并不能够充分消耗过多资源，第三产业生产要素出现了结构性紧缺和不足，盲目的资源转移造成生产要素的使用效率持续走低，制约着旅游行业的发展前景。供给侧结构性改革已然成为培育新动能、发展新经济、主动适应新常态的有利抓手和创新驱动，旅游业更是成为供给侧结构性改革的重要阵地，在供给侧结构性改革中占有举足轻重的地位，是中国经济供给侧需要加强的重要内容。在旅游供给侧结构性改革中，诚然市场在资源配置中起决定性作用，但是由于旅游业与其他产业的发展有所不同，政府在相当长一段时期扮演着更为重要的角色，政府主导已经成为推动中国旅游业快速发展的重要经验。无疑在日后旅游供给侧结构性改革中，政府主导仍将持续存在。政府与市场的关系还需进一步梳理，“管办不分”的情况仍旧挥之不去，市场功能没有能够很好的发挥，政府的效用也没有得到充分的施展。因此，在旅游供给侧结构性改革中，一个至关重要的内容就是，旅游行政管理体制的改革，抓紧建立一个现实和长远的旅游行政管理体制，更好地实现“有效市场”和“有为政府”的协调统一，对于旅游业的持续健康发展具有重要作用。

三、旅游行政管理面临的矛盾与问题

(一)手段薄弱，管理不足

在过去我国旅游业的发展历程中，纷繁复杂的行业问题时有发生，但是由于相关法律法规的缺失和规章制度的不足，导致旅游行政管理部门在面对种种不法现象和不良行为时显得茫然无助、束手无策[4]。比如，在许多旅游景区被媒体频繁曝光的宰客、黑导、强制购物等市场乱象，旅游行政管理部门也想打击整顿、有所作为，却往往倍感困顿、力不从心。此外，面对大众旅游、全域旅游时代的到来以及以云计算、物联网、大数据、人工智能等为代表的智慧旅游的兴起，传统旅游行政管理模式显然与更趋多元化的时代要求不相适应。比如，快速发展的在线旅游，由于不在传统旅行社的管理范围之内，政府既不能对其中存在问题进行管理和引导，也没有相应的行业协会来进行规范，想要形成依法治旅、依法促旅的法律政策体系，为深入推进旅游行政管理提供法治依据和制度保障还有很长的路要走。

(二)职责交叉，管理混乱

职责不清和职责交叉是目前困扰我国旅游行政管理体制改革的另一障碍，多头管理所造成的管理混乱无疑制约着手段的创新和改革的进程。各旅游管理部门和行政机构对于管理权限的划分都明抢暗夺、趋之若鹜，却往往在发生问题和出现舛错的时候避而远之、互相推诿。比如，从2015年开始进行为期三年的“旅游厕所革命”，旅游部门指导旅游厕所的建设和管理，规划部门的职责是负责基础设施的建设规划，环保部门的机构职能又是管理公共卫生服务。多方之间管理职能的交叉与冲突在一定程度上影响了厕所革命的进展，降低了旅游行政管理机构的影响力和公信度。此外，许多景区同时涉及部门与地方之间管理的冲突。按照现行的旅游行政管理体制，在同一个旅游目的地内，旅游资源的规划、开发与经营除旅游部门之外还可能涉及建设部、文化部、环保部、水利部、国土资源部、地质矿产部等多个行政主管部门[5]。管理主体的割裂与涣散也在某种程度上阻扰着多元主体的协同治理，破坏了旅游业发展的整体性，使得旅游景区的整体保护与利用面临很大困难，制约着旅游景区的健康发展。

(三)职能分散，缺乏体系

从现有的旅游行政管理看，“头痛医头、脚痛医脚”的现象比较普遍，缺乏对旅游行政管理的整体考虑。比如，对游客反映强烈的旅游市场秩序问题，由于没有从制度上理顺管理关系，只是用运动式的办法进行治理整顿，其结果只能是治标不治本。此外，由于法律手段的相对缺乏，从中央到地方推动旅游业发展，完善旅游管理，很大程度上是通过出台相关政府的文件来进行。这种推进方式虽然比较灵活，也能体现特定时期旅游业发展的特点，但是也存在着规范力度不强等问题。特别是由于政府换届等问题，使得推进旅游行政管理的持续性不强。只有通过形成体系化、制度化的旅游行政管理格局，才能解决旅游管理层级不高，权威性不强等问题，从而更好地促进旅游业这一综合产业的健康发展。

四、旅游行政管理改革的方向与对策

(一)从分散管理到协同管理

当前，政府面临职能的全面转变和转型，旅游业的快速发展与公共服务供给不足等加速了社会管理方式的转变，分散于多个部门和社会层面的管理加速向协同管理转变。尤其是政府改革的不断深化，管理体系与管理能力现代化进程的不断加快，中介组织、企业、游客和社会公众参与管理的积极性不断高涨，旅游行业部门的管理严重滞后于旅游业覆盖和融合多产业发展的趋势，旅游亟需多部门齐抓共管。进而，国家与社会展开普遍、广泛、深度地交流与合作，形成“你中有我，我中有你”相互融合，共生、共存、共荣的合作格局，传统的旅游专项整治与旅游业的融合发展现实及未来严重脱节，天然的需要政府市场充分发挥“两只手”的协同作用。自20世纪90年代以来，“合作治理”的新治理理论在世界范围内迅速推广和发展，该理论致力于把包含政府在内的多个利益相关者集聚在一个公共舆论空间，公共和私人部门的界限变得模糊，通过协商达成共识形成决策，合作治理由政府等公共机构发起，治理主体包括利益相关的公共和私人部门、利益无关者，治理目标实现的根本基础在于达成共识，采取共同决策[6]。

(二)从单一主体到多元合作

随着旅游业管理的相关事宜日益庞大化和复杂化，旅游行政管理的主体也由传统行政管理的单一主体向多元主体转变，政府、中介组织、企业、游客和社会公众等共同参与管理建构了复杂开放的共同治理系统，多元主体之间以共同利益作为最终产出和价值追求，形成了“小政府、强政府、大社会”的共同管理模式。旅游行政管理顺应供给侧结构性改革的变革要求，积极主动适应从政府为中心的管控向多元主体参与的合作管理转变，政府的垄断地位被彻底打破的同时建构起了多元管理主体基于合作互动方式的合作管理模式。在旅游行政管理结构中，政府包括国家和地方跨部门和层级的所有主体，中介组织主要包括民非性质的行业协会、社会团体组织等，企业包括所有旅游及其相关行业领域的经济性组织，游客包括域内外参与旅游活动的所有人，社会公众包括具有社会属性的所有个体或群体的人。这些多元主体之间相互独立，他们共同构成了委托——关系、合作关系，亦或兼具竞争与合作的博弈关系。

(三)从应急管控到常态有序

歌德在《致卡罗琳•冯•赫尔德》中指出“人之所以爱旅行，不是为了抵达目的地，而是为了享受旅途中的种种乐趣”。但在现实中，人在旅途常会变成人在囧途，除了旅途劳顿、更因其遭遇强制购物、动辄被“宰”却投诉无门甚至推诿塞责等令人沮丧，传统的灭火式管控已无法确立起长效机制来保障旅游业有序科学发展。比如，海南省三亚市与其他旅游目的地一样，在旅游业快速发展的同时也颇受诸多“成长的烦恼”所困扰，形形的旅游市场问题纷至沓来，三亚市行政管理部门不断创新旅游行业监管机制，试图在已有旅游巡回法庭背景下，探索组建旅游警察支队，并且竭力尝试打破旅游监管“九龙治水”僵局，积极推进旅游警察支队与工商、旅游、交通等旅游市场秩序行政执法监管部门联勤联动，形成敏捷灵活的“多部门联勤联动，联合执法”行政体制，实现行政执法和刑事执法的无缝衔接，依法对旅游市场实施监管[7]。

(四)从本位管理到综合协调

本位管理长期影响和制约了我国经济社会的全面可持续发展，尤其是对旅游业这一新兴产业领域的管理更是不应拘泥于本位管理。随着旅游业在市场经济中的地位不断攀升，特别是旅游对整个经济贡献率的快速提高，资源配合方式从“累积—集中”的传统模式转变为“弥散—辐射”的现代模式。传统的“封闭”、“孤立”、“自上而下”的管理模式正在被“开放”、“参与”、“合作”、“自下而上与自上而下互动”的合作管理模式取代。其中，政府、企业和第三方组织应基于旅游行政管理结构的建构而运行，在政府的权威领导及服务协调下，充分尊重和发挥市场在资源配置中的支配性地位，突出第三方组织在整个管理体系及其运行中的中介衔接作用。

(五)从个案管理到智慧管理

自2008年以来，智慧管理已经深入人心，并对世界各国旅游行政管理的方式和手段产生了深刻影响，特别是对发展中国家产生了革命性的作用和价值。旅游业的互联网信息化发展趋势日益凸显，其覆盖面已延伸至三大产业，并基于互联网智慧平台的搭建而与相关产业产生了极为密切的联系。旅游的基本要素和拓展要素均主动或被动的融入到互联网新经济网络平台中，传统的疲于应付一个一个具体的个体或个案的管理手段，已很难与市场主体形成平等对话和信息交互[8]。因此，旅游行政管理只有积极运用智慧手段、参与并运用好智慧管理手段，才能从纷繁冗余的个案管理中解脱出来，以促进人的全面发展为前提推动旅游行政管理的智慧化发展。

参考文献：

[1]蓝志勇.民生领域供给侧结构性改革的探讨[J].行政管理改革,2017(1).

[2]魏礼群.全面建设世界旅游强国[J].全球化,2016(2).

[3]中国旅游研究院编.2016年中国旅游经济运行分析与2017年发展预测[M].北京:中国旅游出版社,2017,1.

[4]宋瑞主编.2015-2016年中国旅游发展分析与预测[M].北京:社会科学文献出版社,2016,4.

[5]曾博伟,魏小安.旅游供给侧结构性改革[M].北京:中国旅游出版社,2016,7.

[6]王名,蔡志鸿,王春婷.社会共治:多元主体共同治理的实践探索与制度创新[J].中国行政管理,2014(12).

[7]曾凡容.在全国首创旅游警察推动旅游市场治理管理常态化[N].人民日报,2016-01-31(07).

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关键词：数据权 数据 网络空间 大数据

中图分类号：D81 文献标识码：A 文章编号：1005-4812（2013）01-0053-58

近几年，随着互联网、物联网和云计算等信息技术的迅猛发展，人类的信息化进程开始从“信息时代”步入“大数据时代”。信息化产物——数据——成为了一种新的资源。各国在促进社会稳定发展、经济贸易增长、产业创新升级等各方面对数据资源的依赖越来越大，对数据资源的占有和利用已经成为决定国家核心竞争力的关键。各国的数据资源竞争引发了对国家数据的保护，而以美英为首的西方政府积极推动“数据民主”运动，不仅唤醒了公民的数据权意识，也将西方民主模式植入到了网络空间。

本文将以大数据现象为时代背景，来研究数据权的起源和发展，辨析数据权的概念，探讨数据权对网络空间治理的影响。

一、大数据时代的来临

1 大数据现象引起全球关注

大数据（big data）一词来源于国外，2001年就出现在《电脑人工智能》期刊的文章标题中。从字面上看，大数据即为很大的数据之意，即该词揭示了数据具有海量的特征。在2011年上半年，以国际数据公司（IDC）和麦肯锡全球研究院（MGI）为主导的多个美国咨询公司了两个关于大数据的前瞻性研究报告。其中，由美国易安信公司（EMC）赞助的题为《从混乱中挖掘价值》的IDC“数字宇宙”研究结果表明，2011年的信息创造和复制总量超过了1.8ZB，在短短5年内增长了9倍，并且预测到2020年全球将达到令人恐怖的35ZB的数据量。而MGI的报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》认为，如今的数据时时刻刻都在源源不断地渗入全球经济发展的各个方面，数据正日益成为与实物资本和人力资源同等重要的生产要素。

随后，IBM、微软、甲骨文等全球知名IT企业纷纷跟进，扩展了大数据一词的内涵，使之不仅包括了海量（Volume）的特征，还赋予了快速（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）等特点。美国企业的这一系列行动，使得大数据逐渐从传统的海量数据中脱颖而出，成为了信息产业新的关注热点。在产业界以外，还有如《纽约时报》、《科学》、《经济学人》和《哈佛商业评论》等世界顶级报刊也了多篇关于大数据的评论。在国内，有关大数据的媒体报道出现于2011年，各大门户网站接连探讨了大数据的概念和技术方案，并且相关大数据著作也陆续出版。总之，这些企业和媒体已显示出了对大数据的密切关注。

2 数据的价值正日益显现

数据中存在的价值早已被人们发现。在1958年，IBM公司就提出了基于数据分析挖掘的商业智能概念，将企业中的数据转化为知识，帮助企业做出有效的决策。但这种企业级、小规模数据挖掘产生的效益并不足以让人们认识到数据的巨大潜能。而如今，各类社会、经济活动产生的，以及由键盘、传感器、摄像头等采集的数据呈现出指数式增长态势，不仅导致了对大数据存储和分析的巨大市场需求，也带动了数据密集产业的发展。据MGI测算，美国医疗行业的大数据每年可以创造3000亿美元的价值——比西班牙每年医疗投入的两倍还多；欧洲公共管理部门的大数据每年则有相当于2500亿欧元的价值——比希腊的GDP还高……。另外，甲骨文公司更进一步明确了大数据的价值并非大数据本身所具有。恰恰相反，原始的大数据往往具有价值密度低的特点。大数据需要经过处理，将数据转换到可用的形式或派生出可用部分，再对其进行分析，才能创造出价值。

大数据创造的价值已渗透到各个领域。在商业界，谷歌、亚马逊等跨国企业掌握了大量的全球个人用户数据，以此推出多种服务，扩大收益。在科学界，微软的科学家们系统介绍了科学研究“第四范式”（paradigm，前三范式分别为理论、实验和计算）——利用大数据分析去发现未知规则，例如采用“机器学习”的方法对包括约30万名患者的数万个数据点进行分析挖掘研究，以准确预测一名充血性心力衰竭病人在出院后的30天内是否会再次入院。在公共管理方面，美国纽约市政府收集了市民求助热线311电话的信息，通过对这些信息的数据分析来发现问题，并据此采取措施管理城市。

3 美国政府出台相关政策

当大数据成为新兴热点之时，奥巴马政府于2012年3月29日正式宣布了“大数据研究和发展倡议”。该份文件提出政府将携手六个重要部门，承诺投入2亿美元资金，共同推进整个美国从大量的、复杂的数据集合中获取知识和洞见的能力，并借助这些能力，实现在科学发现、环境保护、生物医药研究、教育，以及国家安全等多个领域的突破。这是全球第一个与大数据相关的国家政策，标志着大数据战略已经从企业上升到了国家层面。

由此可见，大数据是支撑国家社会、经济发展的重要战略资源。谁能够占有大数据，谁就能最大限度地挖掘大数据中的价值，牢牢掌握大数据开发利用的主动权。我们国家有着十多亿的人口数量和应用市场，复杂性高、充满变化，如此庞大的用户群体使我国将成为世界上数据储量最丰富的国家。解决这种由大规模数据引起的问题，探索以大数据为基础的解决方案，是我国未来创新驱动、产业升级和效率提高的重要手段。因此，我们必须认清大数据时代的形势，从而在竞争中争得话语权和主动权。

二、数据权的起源和发展

1 大数据的挑战

信息技术是管理和利用信息所采用的各种技术的总称。信息技术在经历了计算机时代和互联网时代之后，已逐步向大数据时代过渡。过去，信息技术的发展造成了信息鸿沟和信息过载。而现在，技术发展所形成的大数据在给人们创造价值的同时也带来了诸多挑战。尤其是在物联网和云计算技术成熟的条件下，大数据可以随时随地采集，可以跨地区、跨国界存储，可以毫无阻碍地在网路空间中传播。而且，伴随各种类型数据的整合，各行业数据的融合，以及政府、企业、个人数据的共享，无处不在的数据使得数据管理异常艰难。再者，数据一旦被竞争对手掌握，很有可能使自身的安全和利益受到损害。因而，各种利益集团就产生了数据权纷争，将数据权问题推进到人们的视野。

2 数据资源国际竞争中的数据权

当前，数据权纷争的核心是对数据资源占有和利用权利的保护。在传统贸易领域，国际问实体货物的流动和资金的流动都要受到国家监管，由国际公约进行协调。而在网络空间中，国家边界依旧存在，对数据的保护和利用亦是涉及国家和利益的一项重要内容。

近年来，随着云计算产业的蓬勃发展，跨国数据中心纷纷建立，国家间的数据权问题日益成为关注的焦点。美国在“9·11”事件之后出台了《爱国者法案》，该法案扩张了美国执法机关的权限，使得其有权搜索电话、电子邮件、医疗、财务和其他各种记录。美国政府利用该法案先后要求微软和谷歌将欧洲数据中心的数据交给美国情报机构。欧洲议会对此提出了强烈的抗议，要求美国当局做出解释。此后，欧洲对微软、谷歌等美国公司采取了更为严格的审查。另外，加拿大卫生部也出台了禁止本国电子病历数据在美国境内处理的法令，该法令就是针对数据资源国际竞争中的一项保护本国利益的措施。

国内有报道指出，美国政府今年3月公布的“大数据研究和发展倡议”，推动大数据高效开发利用展开相关研究和建设，增强其先期开发别国数据资源的能力，必须引起我们的警惕。国家在云计算和大数据的挑战下，迫切需要采取措施对数据进行保护，这就要求国家积极为数据安全研究相应的对策。除了上述欧洲和加拿大的保护行动外，有的国家还采取了更为严格的数据保护政策，例如法国就决定将相关云计算基础设施的建设和管理交给真正的法国企业去做。但在另一方面，数据需要在国家间自由流动，就像商品和劳务在不同国家和地区之间贸易一样，这样的自由流动能够使大数据所产生的效益最大化。因此，单纯的限制数据流动以保护数据权也在一定程度上有违全球贸易自由化的精神。

3 “数据民主”下的数据权

自2010年4月起，曾在广东省公共部门和信息领域工作、现居美国匹兹堡的学者涂子沛在《南方都市报》上刊发了多篇文章，介绍了国外政府信息公开的最新动向。内容包括：美国、英国、澳大利亚、新西兰等多个国家陆续建立了政府数据门户网站，把从前政府专有的公共数据推上了互联网，掀起了“数据民主化”浪潮。随后，英国首相卡梅伦认可了这场“数据民主”运动，并正式提出“数据权”（Right to Data）的概念，指出这是信息社会一项基本的公民权利，承诺要继续在全社会推向深入。更进一步，除了政府公开数据外，英国也鼓励商业数据的公开，提出了名为“我的数据”的计划。在英国商业部的主导下，巴克莱信用卡、汇丰银行、家悦采购零售公司、谷歌等十多家不同行业的巨头已经加入了“我的数据”行动，对客户开放与其相关的数据。第三方可以就这些数据设计出专业的算法，为客户提供更多更好的服务。

“数据民主”下的数据权是民主社会公民权利在网络空间中的延伸。大数据时代的公共数据采集自公民，而提倡“数据民主”则是将公民的义务与权利对等起来，把这些取之于民的数据重新用之于民。例如，最近有一则新闻报道了一位13岁以色列少年利用政府公开的导弹防御预警信息，开发了一款免费手机应用，当加沙地带向以色列南部发射导弹的时候将会给手机发送警报。由此可见，在保障数据安全和个人隐私的前提下对数据进行公开，就必然会有人会利用这些数据去创造价值，实现更大的经济和社会效益。

但是，在效益背后我们也要认识到英美等国大力倡导的“数据民主”可能存在的两层含义：在第一层面，推进民众的数据权意识，是符合信息化特别是大数据本身发展规律要求的，有其合理性；而在第二层面，“数据民主”运动亦是西方发达国家将民主模式植入网络空间的行为，究其意图很有可能要在网络空间推广西方的价值观，达到其加强主导和控制网络空间的目的，这不得不引起我们的注意。

三、数据权概念的辨析

1 从网络到数据

在互联网时代，传统的国家观念受到了新的冲击，国家的范围从领土、领海、领空、太空拓展到了人造的网络空间。这一由各种主机、路由器、网路线路、终端、软件系统所构成的“第五空间”，对一个国家的安全和利益有着重大的战略意义。由此诞生的网络是在网络环境下的国家的自然延伸，其主要内容就是国家在网络空间行使管辖权。在2012年10月4日的网络问题布达佩斯国际会议上，中国外交部条法司司长黄惠康提出了我国在网络空间中的“网络”原则，即要根据本国的网络发展水平、历史传统、文化语言和风俗习惯等，在充分考虑本国广大民众意愿和适当借鉴国际通行做法的基础上，制定本国的网络公共政策和法律，并依法管理互联网。这一网络空间首要原则标志着我国网络意识的提升。现阶段，网络主要体现在国家对网络信息技术的监管上，包括网络物理设施运行安全的保障，以及采用技术手段对网络信息安全进行维护。

在大数据时代，网络意识不仅是要保障对信息技术的掌控，还要对网络中的数据取得占有和管辖的权利。早在本世纪初，就有学者提出信息的概念，认为信息是国家在信息活动中的体现，国家对于政权管辖地域内任何信息的制造、传播和交易活动，以及相关的组织和制度拥有最高权力。该含义与数据大致相同。但是在大数据背景下，数据的概念已不同于信息，数据是信息的原生态，数据中数据所涵盖的范围要远远超出信息的范畴。因而，当下迫切需要将数据意识提高到与网络意识同等的高度，要重视在数据资源国际竞争中对数据的适当保护，同时也要重视“数据民主”的数据权问题。

2 数据与数据权之间的关系

从实施主体来看，数据权包括数据和数据权利两方面。数据的主体是国家，是一个国家独立自主对本国数据进行管理和利用的权力。数据权利的主体是公民，是相对应公民数据采集义务而形成的对数据利用的权力，这种对数据的利用又是建立在数据之下的。只有在数据法定框架下，公民才可自由行使数据权利。

从实施方式来看，数据权又包括数据所有权和数据管辖权两方面。数据所有权是国家对于本国数据排他性占有的权利。数据管辖权是国家对其本国数据享有的管理和利用的权利。可见，数据权又与国家领土等有着诸多相似之处。

3 数据权的特征

虽然数据和数据权的提法已经多次出现在国内外报道中，但是却并没有形成一个统一而确切的定义。一般情况下，数据是指网络空间中的国家，此类说法已被部分欧美发达国家所认同。数据权则多指一项公民权利，这一概念出自英国首相卡梅伦。而在两者之间，数据权又具有包含数据和数据权利的关系。因此，从数据和数据权利的特点出发，可以总结出数据权的两个基本特征。

一是数据权具有独立性，即一个独立国家可以完全自主地对本国数据行驶占有和管辖的权利，并且能够排除任何外来的干涉。这一特征也是国家的独立性在网络空间中的体现。数据权的独立性与国家安全密切相关。

二是数据权具有开放性，即公民可以在法律框架下要求涉及自身利益数据公开并能够被利用的权利。这也是公民权利在网络空间中的体现。公民对公开数据的利用，不仅可以创造出大数据应用新的商业模式和就业机会，也能够为经济发展带来新的增长点。

四、数据权对网络空间治理的影响

1 新数据安全观

数据安全是网络空间治理的首要问题。一方面，为了维护数据需要采取“严防死守”式的安全策略；另一方面又要应对大数据趋势下的数据公开，将互联网上的信息与政府掌握的、企业运行中产生的、各种个人应用设备采集的数据结合起来发挥作用。在这种情况下，数据权就对传统信息安全保护的观点形成了挑战。因此，我们在网络空间治理中需要一种新的安全观，这种新安全观能够在对数据利用的同时找到保护和开放的平衡点，限制任何对数据过度的排他占有和无限制开放，以保护国家、个人的安全和利益。

新数据安全观的具体表现就是建立相应的数据权保护法律制度。在全球化网络空间中，数据的复制和传输变得十分方便。有时在不需要人工操作的情况下，系统自动就能将大量的数据从一个数据库迅速地移动到另一数据库中，甚至这种移动是跨地域、跨国界的。在数据的流动当中，便存在了这样一种情况：在A国采集的数据存储在B国的数据中心并被C国的用户使用。如果其中出现了纠纷，数据权该如何维护？该依据哪个国家的法律呢？而事实是，国际上并没有对跨国数据流动规则制定相应的协定，而各国的数据权保护法律又不尽相同，这就导致类似的纠纷往往无从妥善解决。

要实现网络空间的数据权维护以及对大数据的有效利用，就必须调整和建立一些与数据存储、流动和利用相关的法律。同制定传统法律相比，这些法律需要与国际上进行统一协调。其核心是要用全球化的视野来对待网络空间中的数据权，这样才能充分发挥大数据给社会经济带来的价值。

2 数据隐私权和知情权

数据权意识的萌芽为网络空间的治理又提出一个新命题，就是对数据隐私权的保护。传统意义上的隐私包括三种类型：一是物理隐私，指保护个人空间不受干扰，包括财产、身体和行为不被窥探和侵犯。许多国家都有隐私法防止对生活财产的非法搜查和充公。二是信息隐私，指个人信息以数字或其他形式被收集、存储和共享的合理使用。许多国家也有金融、医疗和网络信息隐私的相关法律。三是组织隐私，指政府机构、组织和企业希望能够使各项活动和秘密不被泄露。例如，企业可能需要保护商业秘密，政府可能选择不公开安全政策以防止恐怖袭击。然而，大数据使得这些隐私都有可能被暴露在网络空间中。例如，个人的行踪不仅可以被大街上的各种监控设备记录下来，也可能在使用手机时被定位系统收集起来。这些数据若为不法分子所利用，极有可能对个人人身安全和财产安全造成损害。而政府和企业的信息化也会使得部分敏感数据在网络空间中流动，使国家数据受到威胁，甚至给国家安全带来极高风险。

同样，数据权意识也催生了公民对政府数据知悉、获取和利用的强烈要求。这种权利亦被称作知情权。大数据推动了数据开放的进程，而国外的“数据民主”实践也证明了政府公开数据带来的好处。但是，数据的开放是公民的知情权与国家安全、社会稳定等条件相博弈的过程。在我国，网络空间的治理往往会过多地强调保护与限制，忽视公民对数据知情权的要求，给有效治理带来了某种程度上的困难。

3 网络空间的全民治理

数据权的合理运用，也会改变网络空间治理的方式。过去的网络空间治理一般由政府主导，由政府制定政策进行自上而下的管理，企业和个人参与度较少。而在大数据时代，单纯依靠政府管理和保护数据的做法会使政府在面对大规模而复杂的数据时应接不暇、不堪重负。另外，数据权的提出也使政府、企业和个人的角色发生转变。政府的职能将逐渐收缩到维护国家数据的范围，而将数据知悉和利用的权利返还给企业和个人，让全民都来管理和利用这些数据，使普通民众也能站到网络空间治理的最前线。