人工智能對社會就業的影響范文
時間：2023-12-21 17:18:21
導語：如何才能寫好一篇人工智能對社會就業的影響，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。
篇1
人工智能和機器學習的進步速度如此迅猛，我們的社會將迎來一些重要的倫理和經濟問題，應對這些問題恐怕會費心費力。
總體而言，人工智能(AI)和物聯網將同時改變互聯網和全球經濟。在未來5年內，我們可以預期人工智能和機器學習將會被整合到各種各樣的技術中，這些技術包括數據交換和分析。這將帶來巨大的機遇，如全新的服務和科學突破，人類智力的提升，以及它與數字世界的融合。
在人工智能領域存在相當大的不確定性，如決策轉由機器執行，缺乏透明度，技術變革將超過治理和政策規范的發展。自動化可能會深刻地改變行業，影響就業和公共服務的交付。政府和社會需要為其影響做好準備：
經濟和社會必須為人工智能以及物聯網帶來的顛覆做好準備。
在人工智能的設計和部署中，必須優先考慮倫理問題。
人工智能和自動化將帶來全新的社會經濟機會，但對個人和社會的影響和取舍還不清楚。
人工智能正改變著我們的決策方式，我們必須確保人類仍然處于“駕駛座”的主導位置。
在社會內部和社會之間，人工智能的益處分配將不均衡，進而加劇當前和未來的數字鴻溝。這種現象發生的風險極高。
人工智能世界的治理與倫理問題
人工智能引發了對倫理問題的廣泛擔憂。技術人員表示，這項技術需遵從人類的價值觀，在人工智能系統的設計、開發和部署的每一個階段，都必須優先考慮倫理層面的問題。
目前，人工智能和相關技術正在開發和部署，短期內將需要大量的投資和努力，以避免對社會和人類造成意想不到的影響。在未來，我們需要把焦點放在研究上以及有效的管理架構上，以確保人工智能技術帶來的是契機，而不是損害。目前，開發算法的工作仍然由人類完成。對我們所做的事，我們仍擁有些許控制。
然而，如果我們把這類工作拱手相讓給中介機構，而中介機構又讓算法來設計算法。那么在五年內，開發算法的工作可能就不是人類在做了，而是人工智能在掌控。是否將出現這樣的前景：我們打交道的中介機構將被人工智能替代。
此外，人工智能引發的重要考慮事項涵蓋了隱私、透明度、安全性、工作性質，以及整體經濟。例如，基于面部識別技術可以提升用戶在社交媒體上的體驗。但同樣的技術也可以用來提升監視效果，犧牲個人隱私。亦或是，如果人工智能成為社交媒體網絡和在線平臺的永久功能，在這些平臺上，算法被用來管理在線體驗、有關自由選擇和偏見的問題將會加劇。人們將對數據收集和決策的透明度和責任性感到擔憂。這種擔憂將會加速倫理原則的制定。而這些原則的作用是什么？用以指導人工智能的設計和部署。
一個社會如果完全以數據收集為基礎，那么從商業角度來看，在沒有適當的民主監督和平衡的情況下，將助長社會過度依賴監督。機器提供了太多自動選擇，人類無需過多思考，從而失去了某些自我決策的機會。
數據分析技術產生的自動化將對人類行為和決策產生更大的影響。
政府將如何應對人工智能帶來的更大的經濟和社會影響？政府是否具備這樣做的能力和資源？在政府內部，由于政策的制定和調整越來越多地受到數據的驅動，人工智能可能會帶來一種根本性的決策調整。此外，人工智能可能成為未來政策選擇的一種決策工具，而且使用起來可能會草率而不透明。
物聯網和人工智能的發展將為政府決策提供科學依據，并幫助它們快速應對民眾的需求。
許多人預見，未來幾年將展開一場激烈的競爭，以爭奪商業人工智能領域的霸主地位。盡管這可能會推動創新，并有可能顛覆當前的市場結構，但也存在競爭方面的擔憂。預測者認為，在可預見的未來，如今的領先科技公司將會控制人工智能市場。
人工智能對互聯網經濟的影響
一些人認為，預測人工智能是一種營銷炒作，但很多業內人士和政府都在為人工智能的普及做準備。CB Insights估計，2016年超過50億美元的風投資金流向了人工智能創業公司，比前一年增長了62%。人工智能為創造新工作、新產業和新溝通方式提供了巨大機遇。
隨著人工智能和自動化在各個行業推動重大結構變革，工作的本質將發生改變。隨著人工智能獲取用戶數據，改變產品和服務的交付方式，許多現有的工作崗位可能會被取代。如何適應變化的步伐將是未來一項重大的全球性挑戰。
與人工智能和物聯網相關的項目引領了我們很長一段時間，提升了我們現有的技術，讓普通人生活更加方便。
人工智能系統和技術可以改變工作的性質，讓員工能力得到提升，從而減少人類之間和國家之間的不平等。人工智能讓我們承擔和解決更大的挑戰。正如一份調查報告所顯示，“人們的大腦和互聯網之間的距離會變得越來越近，而兩者之間的交叉會變得越來越復雜。”
機器與機器之間的通信增加了成本壓力，人們正在被取代。這只會隨著時間的推移而不斷增加，這對經濟有好處，但會對就業提出挑戰。
人工智能為科學研究、交通運輸和服務提供帶來了巨大潛在收益。如果可訪問性和開源開發勝出，人工智能有可能給發達國家和發展中國家帶來紅利。例如，依賴農業生產的國家可以利用人工智能技術分析作物產量，優化糧食產量。在醫療保健領域使用人工智能可能會改變低收入地區的疾病檢測方法。
人工智能是一種創造性的毀滅，它將淘汰許多工作崗位，但也將創造新的角色和工作崗位。
但是，社會本身是否已經準備好接受這種變化，我們是否為新型經濟做好了充分的準備？對于發展中經濟體而言，新技術總是能創造出更多的可能性，盡管部署人工智能(以及物聯網)的基礎設施非常重要。人工智能的好處也可能不均衡：對于依賴低技能勞動力的經濟體，自動化可能會挑戰它們在全球勞動力市場中的競爭優勢，并加劇當地的失業形勢，影響經濟發展。
用于管理制造業或服務業的智能和服務，可能仍集中在發達國家。人工智能可能會在很大程度上加劇數字鴻溝，這將會帶來政治上的影響。
確保互聯網技術創造市場就業機會，且不會對就業市場造成損害，這是未來5年必須解決的一個挑戰，也是國際上一個緊迫而嚴重的問題。
人工智能對互聯網安全和網絡智能的影響
算法開始做出決策，它們比人類決策更快，并且可以代表我們的意志。此外，系統越來越不透明。我們不知道他們在哪里，他們在做什么決定。
雖然安全與信任對人工智能的未來至關重要，但這項技術也可以幫助解決安全挑戰。隨著網絡和信息流變得越來越復雜，人工智能可以幫助網絡管理人員理解交通模式，創建識別安全威脅的方法。在基本的企業層面上，人工智能可以執行由IT幫助臺執行的任務，比如解決員工的電腦問題。
這將為企業IT專業人員提供更多的時間來實現安全最佳實踐，并更好地保護公司系統和網絡。除了人工智能決策，人工智能還可以在網絡上對日益增長的安全威脅進行分類。
篇2
人工智能現在主要的缺陷或者不足還是在機器學習方面。神經網絡是學習的一個方法，這個方法確實可以解決很多問題，但是它的問題是你不知道它是怎么解決問題的，在神經網絡機器人的表達里面有很多東西是沒有辦法定性、解釋的，這是比較難的一個問題。如果把這個問題解決掉，人工智能可能又會來一波大的浪潮。不管怎么樣，怎么樣做好知識處理，能夠做到知其所以然，這是現在面臨的一個比較大的問題。
這方面有人在做研究，圍繞這個領域，做機器學習的人都在探索怎么把這個理論實用化，因為他們的理論太理論，沒辦法直接用，所以很多人都在探索這個問題。
人工智能的劃分
現在的人工智能和未來的人工智能到底從階段上怎么來劃分？或者說我們現在做了多少事，未來還有多少事需要做？
不要認為我們解決了人工智能的所有問題，我們解決的問題還是很小一部分。是哪一部分呢？我們把這個分成四部分，包括可推理，可統計；可推理，不可統計； 不可推理，可統計；不可推理，不可統計。
第一部分是可統計，可推理的。這一部分工業界已經可以用了，拿去做機器人、去做各種各樣的知識決策系統都是可以的。
第二部分是不可統計，可推理的。什么東西是這樣的？要么數據不完備，要么數據里面特征的描述還沒有找到更好的辦法，可能里面是很稀疏的東西，表達根本沒有辦法統計出來，在里面是游離狀態，但是是可推理的，可以寫出正確的規則。這些靠大數據解決不了問題，但是只能靠傳統的邏輯來做。這方面又相當脆弱，許多東西需要進一步去驗證。
第三部分是可統計，不可推理的。這個意思就是我有大數據，通過大數據都能把規律統計出來，但是用語言表述出它的因果關系不行，有點復雜。當然隨著時間的推移，可能也變成可推理。至今這里有相當一部分用神經元網絡可以解決，但是用推理的辦法還很難解決。這方面曙光有一些，但是也需要更多的沉淀。
第四部分是不可推理，不可統計的。未來機器人在這方面很難有作為。為什么？連我們自己都說不清楚。比如說人類有很多頓悟，這些頓悟通過統計能證明它產生？不可能統計出來。通過理論證明這個東西產生嗎？不可能。也不知道什么人在什么環境下突然想明白一件事，這個機器做不了，沒有模型和數據，所以這些東西是未來機器人不可能涉足，不可能勝過人的。我講到這里，大家都很容易理解，將來機器人會在哪些領域可以，在哪些領域不可以替代人類。
人工智能時代真的要到了嗎？答案可以是肯定的。比如你僅僅是期望計算機能夠做的事比人做得更好，很多事情是可重復、可統計、可推理的，把這些事交給計算機去做，它一定做得比人強。
例如下圍棋，盡管比較難，但是它是經驗和知識積累的過程。也就是說，慢慢的，機器一定會勝過人。之前我在香港和一個教授還在討論，以后還有沒有人下圍棋呢？為什么這樣想呢？他說人和人下很有樂趣，和計算機下盤盤輸，為什么還要下？我說為什么要和計算機下？還是要和人下，這樣你還是冠軍。
人工智能對經濟的五個影響
這是我們對AI的看法。現在大家可能知道，2016年10月13日，美國白宮兩個和人工智能有關的報告。2016年12月20日，美國白宮又了一個報告，叫做《人工智能自動化與經濟》。這篇報告中說，人工智能總體來說，不管你是否接受，不管你是否看好，這件事就要發生了。我們現在要做的是，如果這件事發生了，我們怎么去應對它。
我認為這個報告出得非常及時，列出了人工智能對經濟五個方面的影響。例如對總的生產率增長的影響是積極的，對就業市場的影響會發生變化，對不同層次的人變化不一樣，影響分布是不均衡的，所以不同層次、部門、領域、區域的都會不一樣。人工智能會導致一些工作職位的消失，也會產生一些新的類型的工作。勞動力市場將會被攪亂，一些工人短期會失業，失業的時間肯定更長，這就看政策到底怎么調整。
按照美國的判斷，對每個小時40美元以上的工作影響不大，只有4%，對每小時20～40美元之間的影響是31%，但是對于低于20美元的勞動力影響非常大，達到83%。所以政府要有所應對。應對的策略包括鼓勵投資開發，也包括對新的工作類型進行培訓、對轉型期間的工人提供幫助，讓他們能夠通過再學習得到就業。
下一波浪潮一定是AI
回到今天我們的主題，人工智能帶來的機遇對全社會，當然也包括對于自動化領域，特別是機器人領域，機遇是非常多的。如果我們說過去這幾十年比較大的浪潮，第一波是PC浪潮，給信息領域帶來顛覆性的影響。緊接著是互聯網浪潮，成就了一大批互聯網公司，例如谷歌、百度。之后馬上出了一波新的浪潮，叫移動互聯網，比如說今天的蘋果就是這波浪潮起來的公司。下一波是什么？一定是在AI，這一技術的研發和應用，將使得蘋果、百度、華為這樣的公司得到更大的發展。
是否用AI做機器人？當然可能，也有可能是做別的，所以說浪潮就在這里。
我們現在做機器人，絕大部分的行為是設計出來的，我們把它叫做Designed Robot，要前進、拐彎都是按規律設計出來的。這沒有錯誤，但是不是AI。什么是AI機器人？或者叫學習機器人呢？就是機器人做好以后，他不知道要干什么。你訓練他干什么他就干什么。就像小孩一樣，小孩出生了，你說他將來是數學家、物理學家、技術工人、農民？他什么都不是，但什么都可能是，就看你教他什么。
我們以后的機器人也應該是做出來的時候什么都不是，你教他做什么他就是什么，你教他開車，他就會開車，你教他上流水線操作，他就會流水線操作。這一天一定會到來，就看誰在上面花的工夫更大，或者準備更充分。
AI帶來的機遇與挑戰
我們怎么樣能讓系統和人具有同樣的知識能力和水平呢？現在大部分是軟件知識，有一個系統，你會給它大數據的集合，它進行不斷的訓練，不斷的和人聊天、對話。這些機器人開始的規則比較簡單，當大數據進去之后，不斷的會話調整反饋，就能慢慢抓住聊天對象的注意力，讓你跟著它轉。這可能是現在的一些情況。
真正到了AI階段，就不是軟件知識，而應該是開放知識。現在人類之所以一直在進步，是因為知識本身是_放的，我們得到了一些知識，然后把它教給學生，寫成書給社會，社會得到這些知識之后就會不停的進步。在這個基礎上，別人再去加新的知識。所以一定是開放的，如果不開放，這個社會就不能進步。這個道理一樣落到機器人和AI方面。
人工智能對于教育和就業的機遇比較多，因為現在整個社會需要非常多的學習人工智能的博士，現在在美國，博士能夠拿到上百萬的年薪，當然在國內也一樣。有時候我們開玩笑，老老實實教了一輩子書，剛畢業的學生就比我們的薪水高。需求太大就水漲船高，所以需要教育提供更多的人才。
篇3
[關鍵詞]人工智能技術；會計信息系統；財務會計信息管理系統
隨著人類社會科學技術的發展，公司在買方市場中面臨著復雜多樣的個人需求。到目前為止，傳統的會計信息系統在手工或計算機計算的基礎上輸出的一般會計信息已不能滿足個人會計信息的需求。為了滿足買方市場的個人需求，滿足企業決策者的信息需求，有必要在物質經濟階段設計規范的會計信息系統，以定制和完善人類經濟中的會計信息系統，將使用會計信息作為向量的傳統會計報告表格轉換為自定義會計報告表格。因此，在“互聯網+”背景下，筆者考慮了人工智能如何參與構建買方市場中用戶需求各個階段的人類經濟發展會計信息系統，從而帶來了新的思路。
1.人工智能對會計的影響
人工智能對會計業務的影響不僅取決于會計業務的階段和人工智能的發展，還取決于不同國家和地區的社會和經濟發展。迄今為止，國內外會計學者已就人工智能對會計工作的影響達成共識。大范圍、高頻率、標準化和清晰規則的會計任務將被AI取代，具有價值和專業判斷力的會計任務將與AI共存。“互聯網+”和第四次工業革命中的去中心化與區塊鏈的瓦解以及信用損失導致共享經濟的誕生。在去中心化信任結構下追求共享價值成為共享經濟的新頂峰，并采用系統的整體方法為會計去中心化信任結構下的利益相關者或組織提供有價值的會計信息。因此，作為未來研究的核心，利用人工智能將是會計師能力的延伸，并將在分散的信任結構下使用系統理論的整體方法來完成和實現智能會計功能。
2.人工智能的發展
人工智能擴展了計算機功能，它通過認知表達、機器學習、知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動編程等為機器人提供智能模擬，從而實現人類智能。這個定義清楚表明，人工智能與思維科學之間的關系就是實踐與理論之間的關系。自1956年在達特茅斯會議上首次提出，人工智能的定義經歷了三個階段的發展，并塑造了自然科學、社會科學和技術科學的交匯處。它也是技術創新和社會發展的產物。它從人類思維的角度處理邏輯思維、形式思維和鼓舞性思維。基于這三個思想，人類構建了AI符號，聯想和行為智能，AI標準邏輯、模糊邏輯和符號邏輯。我們在標準邏輯和基于模糊邏輯和符號邏輯的強大人工智能的前提下開發了弱人工智能導致生產力要素和結構發生破壞性變化，使人們從就業中解放出來。以創新的人工智能作為其開創性技術的第三次工業革命意味著人類社會已進入基于信息不匹配的以人為中心的經濟階段。鑒于馬斯洛對自由競爭的理論編碼順序要求，默認要求值具有信用幣總數的特征，而高要求值具有非信用幣總數的特征。人類社會已經進入了信息對稱、以人為本的經濟發展階段。買方的銷售市場工作經驗要求利用價值來對第三方數據進行定量分析。為了更好地突出公司財務信息的作用，有必要根據所需使用值的總數對具有不同理論和邏輯的人工智能技術進行預處理，并將其應用于公司財務信息管理系統，基于人們使用價值的定制企業財務信息取代了基于類型使用價值的標準化財務會計信息管理系統。本文明確指出，當今收費的關鍵缺陷在于當前的收費信息內容簡單，與客戶關系不密切。對于客戶而言，決策供應是必需的。顧客將不再購買公司制造的物品，而只會購買公司制造的自己必需的物品。這進一步提高了資源分配率，降低了企業成本，有利于創造最大化利潤使用價值。財務會計改革與創新的基本方向是，根據信息時代的客戶經驗，以及對財務會計和監督目標的新認識和定義，在特定的兩個層次上使企業的使用價值最大化。
3.會計信息系統開發
在當代科學技術進步的背景下，財務會計信息管理系統與計算機信息管理系統相同。后者使用電子計算機作為關鍵的專用工具來收集、存儲和解析用于財務會計的各種財務會計數據信息，并提供會計審計、分析和服務項目。與管理決策相關的財務信息的實質是將財務會計數據轉換為財務信息，這是公司信息管理系統的關鍵子系統。財務會計信息管理系統在我國的應用可以追溯到1980年代。它最初是由公司建立的，隨后出現了用友、金蝶等會計軟件，極大地推動了財務會計的發展趨勢和進步。在1990年代中期至后期，傳統財務會計計算的缺點逐漸顯現出來。業務不再滿足單一會計功能，不僅限于諸如簿記和報告輸出之類的基本要求，而且對相關的業務收益、成本等具有更大的影響。隨著對信息需求的增加，原始財務軟件正逐漸過渡到高度集成軟件，例如ERP，因此，全國各地的財務軟件供應商也已轉變為ERP供應商。隨著信息技術的發展，ERP財務會計信息管理系統也進入“互聯網+”時代，我國的財務會計信息管理系統逐漸發展成為財務管理信息系統。在大數據背景下，許多文獻從各個角度對財務會計信息管理系統進行了新的探索，并明確提出了新的規定。商業管理財務信息是當代信息技術在公司財務中的應用，提出企業會計信息系統應由業務架構、數據架構等五部分組成。會計信息系統必須合法化，其主要途徑是建立專業的會計法令和制度，加強會計法制建設。
4.基于人工智能技術構建人本經濟階段企業
4.1會計信息系統
為了在第四次工業革命時代促進人類經濟的發展和現代基礎信息技術的傳播，從信息不對稱和信息的角度討論在人類經濟階段建立企業會計信息系統的問題。信息內容非對稱理論是經濟發展中的“企業財務信息管理系統人工智能技術”。高新技術的自主創新和發展趨勢不僅促進了人類社會的發展，而且信息的不對稱也促進了以人為本的經濟發展。信息的不對稱已經取代了基于化學物質的經濟發展。社會經濟的發展促進了以人為本，這意味著基于人力資源使用價值的財務會計基礎理論和定制的財務會計信息管理系統已經長期取代了基于使用價值類型的財務會計基礎理論和標準化的財務會計信息管理系統。在以人為本的信息經濟發展不對稱的環節中，以客戶為中心的企業關聯方合同的特點決定了以人為本的企業財務會計信息管理系統的基本理論。
4.2集中的以人為中心的經濟實體
構成了集中的以人為中心的企業會計實體的假設。以人為本的經濟實體存在的連續性形成了以人為中心的企業會計可持續經營的假說。馬斯洛的買方市場訂單的需求價值度量屬性確定了以人為中心的企業會計的全貨幣假設。人類經濟發展的規律性決定了人類經濟發展的周期，而循環又決定了基于人的企業的固定會計期間的假設。由于會計的性質決定會計目標，因此，以人為本的公司會計信息系統的理論確定了有關以人為本的公司會計目標決策的有用觀點。會計職能由會計目標確定，以人為本的決策和公司會計目標從有用的角度確定了積極反映和控制的以人為本的公司會計職能。根據會計功能設計的會計程序和方法，將質量序列需求值與買方市場的信息不對稱性結合起來，具有跨貨幣量化的特征，由此可以推斷出適當的會計準則。順序作為買方的市場質量，形成需求值，會計組織程序和方法標準化。因此，本文將以人為中心的會計要素劃分為專門的分工，形成的會計等式為“基于人的價值資產=基于人權的權利”。低水平(基本)的需求價格適應編程的會計功能，生成結構化的會計數據，而人工智能完全取代了會計工作。高需求值的特點是非本國貨幣價值量化，適應非過程會計功能，生成非結構化會計數據，并且人工智能不能完全取代會計師的工作。在基礎層中，計算模塊添加計費計算子模塊，數據庫模塊添加計費數據庫子模塊，存儲模塊添加計費存儲子模塊。平臺層添加了三個子模塊：經濟業務識別、會計語言處理和會計業務處理。在服務層中，會計工具和技術服務增加了三個人工智能驗證工具，用于會計計量和標準邏輯，模糊邏輯和符號邏輯，并增加了會計結構數據庫和會計非會計信息，可以反映會計信息的作用。
4.3信息對稱的人本經濟階段的“人工智能+企業會計信息系統”
科技革命促進了當代技術實力的發展，從而完成了以共享經濟模型代替不對稱理論的經濟發展。我們可以通過區塊鏈技術構建去中心化結構下的以人為本的財務會計基礎理論和財務會計理論創新的財務會計信息管理系統。數據共享平臺的建立改變了原有的傳統方式，在共享經濟模型中，智能參與者將以客戶為主導，從而創建一個超越合同的實質性財務會計信息管理系統。區塊鏈技術共享經濟模型的主題將規定新的區塊鏈技術公司的會計主題的假設，新的區塊鏈技術共享經濟模型的參與者可能具有長期運營標準，或者可能會發生變化。
5.結語
本文分析了根據以人為本的經濟階段信息不對稱和信息對稱環境下的管理會計理論，創造性地構建了第三、第四代人工智能相結合的會計信息系統。工業革命在信息不對稱的以人為中心的經濟中，以“企業+區塊鏈”為基礎構建“企業會計信息系統+人工智能”；在以人為中心的經濟階段，以“本地區塊鏈+企業”為基礎圍繞“對稱信息”建設“人工智能+企業智能會計信息系統”。本研究為探索人工智能與會計工作方法的創新整合以及會計領域的改革提供了理論依據和經驗參考。
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篇4
文章編號：1004-4914（2017）05-148-02
一、引言
互聯網金融經歷了過去幾年的高速發展后，帶給了人們新的感受。隨著2016年4月12日，國務院印發《互聯網金融風險專項整治工作實施方案》以來，整個行業正在進行一次“價值回歸”，P2P等平臺類模式正在減少，靠著拼渠道、流量和高收益的紅利時代已經過去，精細化、差異化、技術化的運營和創新將是互聯網金融這個階段的主題，人工智能將在互聯網金融領域發揮越來越重要的作用。
一直以來，金融領域個性化的服務都是依賴于“人”的服務。但從2016年開始，機器正在嘗試取代人在財富管理服務中的位置，隨之而來的是智能投顧服務。舉個例子，在美國，券商、資管紛紛開始設立互聯網金融平臺，以互聯網財富管理類的服務為主，目的是捕獲更多中小投資者，在現有的證券業務體系之外培育新的增長點。貝萊德收購Future Advisor、Fiidelity與Betterment展開戰略合作、Vanguard推出自己的智能投顧服務、嘉維證券與宜信合作進入中國市場開展智能投顧服務。這樣的例子還有很多，這背后是傳統金融機構對技術所能產生的勢能的認可。國內的智能投顧玩家也很多。其中，宜信和品鈦這樣的在新興市場上已經相對成熟的公司已經推出了自己的智能投顧服務。此外，還有大量早期創業公司直接以此為方向，比如彌財、錢景財富、藍海財富等。
二、人工智能在互聯網金融領域的應用情況
（一）人工智能在互聯網金融領域應用的必然性
2016年以來央行、其他部委以及最高法院都了關于互聯網金融的指導意見，分別是《關于促進互聯網金融健康發展的指導意見》、《非銀行支付機構網絡支付業務管理辦法》以及《最高人民法院關于審理民間借貸案件適用法律若干問題的規定》。這些政策性文件的出臺，預示著這個行業在政策紅利和邊界較為模糊的情況下實現的業務的快速發展模式已經走到了盡頭。隨著后期監管文件的逐步下發，門檻的設立，要求的標準化，很多后來者已經喪失了最好的入局機會，而現有的穩健平臺，則迎來了最好的發展機遇。對于互聯網金融企業而言，要適應政府的監管，獲得客戶的支持，要取得自身的發展，只能依托于人工智能。長時間以來，人工智能在互聯網金融領域的應用及重要性被頻繁提及。近日，《中國互聯網金融發展報告（2016）》新書在京，該《報告》執行主編、中科金財董事長朱燁東表示，未來互聯網金融行業發展將逐漸走向正規、規范，移動支付的不可逆轉，大數據、云計算在互聯網金融的核心地位進一步加強，金融科技將成為未來互聯網金融發展的主要趨勢。
（二）人工智能極大提高了互聯網金融的效率
作為百業之母的金融行業，與整個社會存在巨大的交織網絡，沉淀了大量有用或者無用數據，包括各類金融交易、客戶信息、市場分析、風險控制、投資顧問等，數據級別都是海量單位。同時大量數據又是非結構化的形式存在，如客戶的身份證掃描件信息，既占據寶貴的儲存資源、存在重復存儲浪費，又無法轉成可分析數據以供分析。金融大數據的處理工作面臨極大挑戰。通過運用人工智能的深度學習系統，能夠有足夠多的數據供其進行學習，并不斷完善甚至能夠超過人類的知識回答能力，尤其在風險管理與交易這種對復雜數據的處理方面，人工智能的應用將大幅降低人力成本并提升金融風控及業務處理能力。
說到人工智能，不得不提的一定是AlphaGO，但是在互聯網金融領域，有一個比AlphaGO更加強勢的公司，這家公司的名字叫Kensho。這是以前高盛出來的分析師團隊，把整個高盛的經驗模擬，通過機器取代現在大量的人工，進行相應的投資、分析、決策。而且在信息，在互聯網傳播非常快的時候，他們去除掉了大量的噪聲，回歸到這個事情的本質。很快高盛發現了這家公司的發展速度和未來價值，直接把它私有化，直接變成第一大股東，因為發現這中間帶來的差別是這個企業的核心競爭力。
Kensho公司的核心技術就是能在兩分鐘之內做出一份一份簡明的概覽，隨后是13份基于以往類似就業報告對投資情況的預測。而你根本就不需要去檢查這些數據分析，因為這些分析是基于來自十個數據庫的成千上萬條數據。如果沒有這些人工智能，分析師們可能要花上幾天的功夫收集梳理這些數據，而等他們分析完成后，市場的行情早瞬息萬變。
可見，人工智能的引入對于互聯網金融領域的效率提高是呈幾何式的，你很難想象也不敢相信這么一個事實：未來的投資大師們可能是一堆機器。
（三）人工智能將互聯網金融帶入智能金融時代
互聯網金融發展至今一共經歷了兩個階段：第一個階段是網絡金融，把現有的金融產品搬到互聯網上，互聯網上面現在賣基金、賣理財、賣信托、賣保險。第二個階段是大數據金融階段，通過數據重新去定義相應的金融產品和相應的金融服務。第三個階段正在萌芽，就是人工智能+互聯網金融的階段，網絡上有人稱之為智能金融時代。
從目前寧波當地的互聯網金融企業發展來看，目前還停留在“互聯網+金融”的模式：在傳統金融服務上進行疊加，將互聯網式思維、互聯網式管理、互聯網式數據融合進傳統金融服務，而這正是現在大部分互聯網金融服務提供商正在做的事情。“互聯網+金融”的模式也正在讓金融進入“普惠金融”的階段，通過互聯網金融對傳統金融機構進行補充，讓更多的人平等的享受到金融服務。但是，“互聯網+金融”的模式下，信息安全、投資風控、資產調節等方面問題仍然存在，一定程度上說，互聯網增加了信息風險，也正是如此，摸索期的互聯網金融行業才會出現P2P跑路的現象，僅2015年，寧波當地的P2P公司跑路就多達9家之多。
人工智能是大趨勢，從阿爾法狗的表現以及人工智能在互聯網金融領域的運用來看，互聯網金融在人工智能的改造下將不再局限于“互聯網+金融”，而是逐漸向“互聯網+金融+大數據+人工智能”轉變。人工智能起到串聯起互聯網、金融、大數據，實現更加智能的精確計算的作用，實現大腦一般的思考，解決“互+金”模式下的諸多痛點。
從理財顧問、征信助手、智能風控系統、防范性金融系統這四個層面來看，整個互聯網金融領域正在朝著越來越“技術范兒”的方向上前進，金融智能化成為大勢所趨。智能金融的機器學習功能，讓產品背后的邏輯系統可以快速適應場景數據，建立合適的評分規則、決策體系，真正給現在的互聯網金融帶來顛覆性的變化。無論是消費金融領域還是風控層面上，互聯網金融在人工智能的配合下正在呈現出無與倫比的嶄新打法。這也正是阿爾法狗打敗李世石之后，給金融智能化帶來的全新想象。
（四）人工智能將顛覆互聯網金融時代的風控體系
匯總整個互聯網金融本質，其實存在兩個層次風險，一是道德風險，二是經營性風險。面對2016年不斷有“跑路”等負面消息縈繞的互聯網金融，去偽存真或成為首要任務。一些企業資金并沒有進入到實體業務，而是進入龐氏騙局，而去年出臺的監管意見征求稿，監管層管理方向還是較為清晰的，希望通過資金的有效監控，將企業資金與個人用戶之間的資金進行分離，規避風險。然而人力畢竟有限，不可能時刻緊盯住所有互聯網金融機構，這時引入人工智能監管就十分必要。
人工智能已經在無人駕駛、圖像處理、語音識別方面取得了突破性的應用，那互聯網金融領域呢？李開復老師曾談及人工智能應用的三個要素：數據、處理數據的能力和商業變現的場景。人工智能解決金融界問題的過程，很好的對應了這三個要素。也許，金融領域是人工智能最合適不過的顛覆場景。
在金融業務的前端，已經有不少傳統銀行將人工智能用于為客戶定制服務，開發理財產品的應用。例如巴克萊銀行和花旗銀行等。國內銀行中走在科技前列的招商銀行，也開始試用全新的人工智能業務模式。未來人工智能和機器學習技術在金融業前端會有更多的便捷精準服務提供給客戶。
那么金融應用領域的后端呢？信息安全、投資風控、資產管理等方面的問題成了新問題，對于躲在觸屏手機背后的客戶，缺失了央行數據的客戶，銀行沒有辦法通過一雙雙眼睛去看到用戶是謙謙君子還是騙子流氓。這個時候，金融后端，傳統金融風控手段覆蓋不到和難以觸及的，那么“互聯網+金融”業務就要結合更廣泛的互聯網數據和人工智能手段，來處理更廣泛的金融客戶問題。
（五）人工智能技術在金融領域應用案例
Google、IBM等國際巨頭公司已經將人工智能技術滲透在各種產品的方方面面，總體上看，國內金融行業也逐步開始應用人工智能技術，隨著國內雙創政策的推動和對人工智能產業的投資拉動，預計廣泛應用節點即將到來。
1.阿里巴巴旗下的螞蟻金服下設一個特殊的科學家團隊，專門從事機器學習與深度學習等人工智能領域的前沿研究，并在螞蟻金服的業務場景下進行一系列的創新和應用，包括互聯網小貸、保險、征信、智能投顧、客戶服務等多個領域。根據螞蟻金服公布數據，網商銀行的花唄與微貸業務上，使用機器學習把虛假交易率降低了近10倍，為支付寶的證件審核系統開發的基于深度學習的OCR系統，使證件校核時間從1天縮小到1秒，同時提升了30%的通過率。以智能客服為例，2016年“雙11”期間，螞蟻金服95%的遠程客戶服務已經由大數據智能機器人完成，同時實現了100%的自動語音識別。當用戶通過支付寶客戶端進入“我的客服”后，人工智能開始發揮作用，“我的客服”會自動“猜”出用戶可能會有疑問的幾個點供選擇，這里一部分是所有用戶常見的問題，更精準的是基于用戶使用的服務、時長、行為等變量抽取出的個性化疑問點；在交流中，則通過深度學習和語義分析等方式給出自動回答。問題識別模型的點擊準確率在過去的時間里大幅提升，在花唄等業務上，機器人問答準確率從67%提升到超過80%。
2.2015年，交通銀行推出智能網點機器人，并引發了金融銀行界的廣泛關注。它為實體機器人，采用語音識別和人臉識別技術，可以人機進行語音交流，還可以識別熟悉客戶，在網點進行客戶指引、介紹銀行的各類業務等。在語言交流過程中，它能回答客戶的各種問題，緩解等待辦理業務的銀行客戶潛在情緒，分擔大堂經理的工作，分流客戶，節省客戶辦理時間。
3.百度教育信貸實現“秒批”。“人工智能對于金融也會產生變革性影響，可以真正做到讓征信升級”。6月8日，在2016百度聯盟峰會上，百度董事長兼首席執行官李彥宏特別提到人工智能正在重構包括金融在內的傳統產業。他特別強調，“現在百度的教育貸款，基本上是以‘秒’的時間可以決定是不是給一個人貸款。”李彥宏講到的百度教育信貸的“秒批”，其具體的操作程序非常簡單，用戶想要獲取百度消費信貸服務，只需在百度錢包APP“教育貸款”板塊上傳身份證，系統就能自動比對、確認用戶身份信息，并根據信用記錄判定用戶所需的服務類型或額度，不僅能實現遠程審批，審批時間更可縮短至“秒批”級別。秒批依靠的是百度以大數據和人工智能為基礎的嚴謹風控體系。借助“大數據+人工智能”技術，百度風控部門為有信貸需求的群體繪制用戶畫像，建立信用體系，加上圖像識別等人工智能技術的實際應用，構成了秒批的技術基礎。
4.寧波聚元集團旗下超人貸平臺自2014年上線以來，發展迅速，以高效風控、低成本控制、低壞賬率享譽業內，平臺注冊會員超過1萬人，線上累計交易金額已突破2億元，穩定健康的發展道路使得平臺處于整個大市行業中領先地位，并受到CCTV2、CCTV7央視正面報道，成為浙江地區首批在央視上榜的互聯網金融品牌。超人貸平臺除了將資金交由第三方商業銀行或有資質的資金托管機構進行托管，建立信息披露制度，充分披露融資項目、經營管理等信息外，最重要一個突出優勢就是采用先進的人工智能對每一筆交易?M行實時監控，監控信息還可面向公眾開放。自創立以來發展穩健，越來越受到客戶青睞。
篇5
那么，人類真會面臨機器人帶來的下崗威脅嗎？我們應當具備哪些技能，才能捧穩“飯碗”？
哪些飯碗容易被搶
在美國，約有2/3的被訪者預計，未來半個世紀里，機器人或電腦將會取代很多目前由人類從事的工作。而日本的一項研究稱，日本近半數職位可能在10～20年內被機器人或人工智能取代。
“在中國，機器人目前主要用于電子電器、汽車、橡膠及塑料工業等行業。其中，在汽車和電子產業的占比分別為33%和31%。在新加坡的社區醫院，機器人承擔搬運、送標本等任務，還從事大量后勤和信息化工作。”復旦大學管理學院教授姚凱介紹，機器人具有低成本、高可靠性，其應用范圍將擴展至經濟社會的方方面面。尤其在大數據應用及精準圖像、聲音識別、追蹤定位方面，人腦基本上沒有競爭優勢。
日本智庫野村綜合研究所與英國牛津大學合作，調查了計算機應用對日本國內601種職業的潛在影響。根據設定的標準，如果一項職業66%以上的工作內容可由機器人或人工智能完成，即被視作“可被取代的工作”。研究人員計算后發現，日本49%的工作崗位可由機器人完成。
此前，牛津大學研究人員也在美國和英國進行了類似研究。結果顯示，美國可能被機器人取代的職位比例為47%，英國為35%。
哪些“飯碗”容易被搶？研究表明，容易被機器人取代的職業包括普通文員、出租車司機、收銀員、保安、大樓清潔工、酒店客房服務員等。這些職業“不需要特殊知識和技能”。相對而言，被取代可能性較低的職業包括醫生、教師、學術研究人員以及導游、美容師等需要人際溝通的職業。
“并不是第一次發生”
“舊工種被新科技替代的情況，并不是第一次發生。還記得打字員和傳呼臺小姐嗎？那是當年的熱門行業，如今早已被鍵盤和短信取代。”《拆掉思維里的墻》作者、職業規劃師古典說，機器以百倍的效率占領那些能夠被分拆、計算、重復和有規則的事情，在極大提高生產效率的同時，很自然地會“消滅”那些僅僅掌握這些技能的職場人士。
美國《華盛頓郵報》曾盤點機器人搶走人類“飯碗”的八個途徑。文章指出，快遞業、快餐業、服裝銷售、超市、運輸業、農場、電子產品生產和低技術含量的實驗室工作，由于自動化程度的提高將成為過時工種。
除上述職業外，一些危險的工作也完全可以交給機器人。在一些地震救災活動中，就有不少軍用機器人沖到救援前線，如蛇形機器人、輪滑式機器人、呼吸探測機器人、無敵機器蟑螂等。這些機器人可以深入到各種危險地帶和救援人員難以到達的地方探測生命跡象，進行救援活動。
此外，機器人在設備潔凈方面也有用武之地。捷克一家公司早在2011年就推出過一款視覺引導機器人，它能對空調系統進行清理和檢查。即使是極難清理的死角，處理起來也游刃有余。
姚凱梳理，機器人可替代性較高的行業主要為兩大類：一是傳統的制造業，如汽車、電子、機械等流水作業比較規范的行業。二是工作環境比較惡劣、危險性高或對人的心理要求較高的行業，如采掘業、建筑、高壓帶電清洗、防爆、油氣管道清淤等。同時，在不少勞動密集型行業，規模化使用機器人也能帶來明顯的成本優勢。
此外，隨著綜合智力發展，“更聰明”的機器人還能從事更復雜的專業技術工作，如自主飛行、撰寫新聞稿件乃至分析醫學光片、實施麻醉、進行手術、分藥取藥等。
不過，專家指出，機器人代替人類完成諸如數據錄入、駕駛汽車、前臺服務等工作，并不意味著人類將無所事事。由機器人承擔服務性工作的目的是，把人類從體力勞動中解放出來，從事更多需要創造力、同情心的有趣工作。
哪些金飯碗搶不走
與人相比，機器人不消極怠工、也不會抱怨。但是，它們畢竟屬于“物”，并不具備人類所特有的情感、個性、道德等，也不具備創新、創意、創造能力。“從這個意義上說，那些對原創能力、互動能力、談判能力和創意能力要求較高的金飯碗，機器人難以覬覦。”姚凱說。
例如，情感類工作，以目前的科技水平，機器人還無法涉足。它們可以照料老人，卻不能進行心理關照；它們可以給孩子們上課，卻很難進行差異化輔導，更不能言傳身教。
又如，音樂、美術和設計類工作暫時也無法染指。機器人或許可以繪制出美妙的畫面、彈奏出經典旋律，但難以在其中體現個性、情感等特征。畢竟，藝術是創造力和想象力的表達，目前的人工智能只能表達共性。
還有，發明創造類工作、改革創新類工作，機器人同樣無能為力。機器人更直接影響中等技能工作，對于高技能和類似按摩等低技能工作，影響力暫時還沒那么大。
與機器人“并肩作戰”
“假如說，一條裝配線上原來需要10名工人。如果這條裝配線使用機器人，就意味著這10人都將失業。”姚凱說，短期來看，機器人上崗勢必導致一批生產工人的下崗。“但也要看到，大規模機器人的出現會催生許多新的人力需求崗位，包括機器人的研發、操控和維修等。”
上世紀80年代，日本的制造業因應用機器人，焊工減少了4.9%，機床操作工減少了2.3%。但同時期，電子計算機操作員需求增加了4.5%，軟件技術員需求增加了10.2%，機器技術員需求增加了7%，社會整體就業率呈現上升趨勢。
篇6
關鍵詞:宏觀經濟;預測模型;BP神經網絡;非線性
中圖分類號:TP183;F015 文獻標識碼:A
文章編號:1006-4311(2009)11-0088-03
0引言
利用經濟指標的準確預測是國家對宏觀經濟正確調控的必要前提。但經濟系統,特別宏觀經濟系統是非常復雜的系統,廣泛存在著非線性、時變性和不確定作用關系;而在計量經濟學理論基礎上建立的各種宏觀經濟模型,大都是線性模型,很難把握宏觀經濟系統中的非線性現象,必然導致經濟預測的誤差加大。學者們因此對各種線性模型做了不少改進,如建立分段線性模型、參數時變線性模型等,但結果并不理想。于是人們尋求一些非線性工具進行宏觀經濟建模。而神經網絡具有并行計算、分布式信息存儲容錯能力強、自適應學習功能等優點,在處理復雜的人工智能和非線性問題上顯示了優越性。
1基于BP神經網絡的預測模型
BP(Back-Propagation)神經網絡結構是前向的多層網絡,含有輸入層節點、輸出層節點和一層或多層的隱層節點,同層的各神經元之間互不連接,相鄰層的神經元則通過權值連接。當有信息輸入BP神經網絡時,信息首先由輸入層節點傳遞到第一層的隱層節點,經過特征函數(人工神經元)作用之后,再傳至下一隱層,這樣一層一層傳遞下去,直到最終傳至輸出層進行輸出。其間各層的激發函數要求是可微的,一般是選用S型函數。最基本的BP神經網絡包括輸入層,隱層,輸出層這三層節點的前饋網絡,其結構如圖1所示。
BP神經網絡使用一組樣例對網絡連接權值進行學習訓練,每個樣例都包括輸入及期望的輸出。在正向傳播過程中,首先將訓練樣例的信息輸入到網絡中,輸入信息從輸入層經隱層節點逐層計算處理后,傳至輸出層。在計算處理過程中,每一層神經元的狀態只影響下一層神經元的狀態,如果在輸出層得到的結果不是所期望的輸出,那么就轉為反向傳播。反向傳播把誤差信號沿原連接路徑返回,并按照一定原則對各層神經元連接權值進行適當修改,直至第一個隱層;這時再開始進行正向傳播,利用剛才的輸入信息進行正向網絡計算。如果網絡輸出達到了誤差要求,則學習過程結束;如果達不到誤差要求,則再進行反向傳播的連接權值調整。這一過程不斷往復,直到網絡正向計算輸出結果達到誤差要求為止,學習就告結束。網絡訓練結束后,在用于求解實際問題時就只須使用正向傳播。
2具體應用
2.1 樣本獲取
神經網絡建模關鍵之一是網絡訓練樣本的選取。在模式識別征抽取是一個重要環節,抽取穩定且有效的特征是識別系統成功的關鍵。神經網絡建模也就是對系統進行模式識別,神經網絡中的特征抽取也就是樣本的選取,包含原始數據收集、數據分析、變量選擇及數據預處理;只有經過這些步驟后,才能對神經網絡進行有效的學習訓練。訓練樣本質量直接影響網絡應用效果,應根據實際情況選取合適的能表達對象全面特征的樣本,好的訓練樣本能提高網絡學習速度和效果,并提高網絡泛化能力。建立本預測模型時選取樣本,首先是建模必須建立在一個基本固定的環境下; 其次是樣本選取應涵蓋系統特征的信息,要能夠包含在控制中的輸入輸出特征,能給神經網絡提供較為全面的邊界信息。本模型旨在對西安市14個指標2008年的數值進行預測:GDP、全社會固定資產投資、居民消費價格指數、零售總額、工業增加值、財政收入、財政預算、可支配收入、農民人均純收入、城鎮新增就業人數、進出口總額、出口、外商直接投資、工業出廠價格指數。在排除各年可能發生異常情況下,用各指標前幾年數據預測緊接著下一年的各指標數據。
2.2 神經網絡模型結構
篇7
關鍵詞：網絡 道德缺失 應對策略
中圖分類號：B82文獻標識碼：A文章編號：1009-5349（2017）09-0168-02
一、網絡道德缺失的主要表現
（一）網絡道德綁架現象
大數據時代使得信息互通共享、公開透明、及時反饋。隨著微媒介、自媒體規模的不斷壯大、日益完善，網絡熱點事件持續發酵，成為全民關注的頭條焦點。[1]然而，部分網民有盲目從眾、隨大流的心理特點，他們通常會從自身角度出發，站在道德制高點上對熱點事件妄加言論，并且大量轉發跟帖，制造網絡混亂現象，對熱點事件的當事人及參與者進行人身攻擊，觸犯道德底線，甚至違犯法律。例如，在2015年8月2日，天津港爆炸事故發生后，各界明星紛紛捐錢籌資救災。同時，輿論也掀起了一場“逼捐風”，中國首富――阿里巴巴總裁馬云首當其沖，不少網民在微博留言“首富至少捐一億”“不捐不是中國人”。諸如此類的言論實質上是道德綁架，強迫公益慈善，是網絡霸凌現象。
（二）網絡誠信缺失現象
電商、網絡支付、海外代購等這些網絡附加產品為我們生活帶來便捷的同時，也引發了一系列的誠信問題。比如，網購假冒偽劣產品，實物與產品描述不一致；黑客襲擊公司企業內部網站，盜取商業機密，進行網絡信息詐騙；網聊征婚交友虛假信息；網絡剽竊他人成果為己所用等。誠實守信是中華民族的傳統美德，也是十以來黨和國家所倡導的社會主義核心價值觀的重要內容。一些網民不計道德和法律后果的行為，使得誠實守信面臨嚴重的挑戰，這些因網絡引發的誠信缺失給人民的人身財產安全帶來巨大隱患 。
（三）“網絡水軍”現象
網絡水軍即受雇于網絡公關公司，為他人發帖回帖造勢的網絡人員，以注水發帖來獲取報酬。若要為一個企業炒作，他們會事先分析網民的心理，按照憤青、仇富、同情弱者等因素制作網帖。[2]他們用言論去引導輿論，惡意競爭，破壞市場秩序。例如，國內聞名的“蒙牛陷害門”“霸王洗發水致癌門”“封殺王老吉”等事件，利用網絡水軍，通過網絡媒體傳播負面消息，進行攻擊誹謗。盡管有的企業利用網絡水軍策劃宣傳，但也有過度炒作現象，使用不正當手段參與競爭。例如，淘寶網的部分商家雇傭網絡水軍進行產品質量好評刷單，以次充好，欺騙消費者；明星雇傭網絡水軍進行炒作漲人氣等將個性事件演變成共性熱點事件。過度炒作將會引發公眾對網絡信息的信任危機，不利于互聯網行業的綠色健康發展。
（四）拜金主義現象
網絡是一個開放的空間，也存在一些非理性的價值觀念，如拜金主義、享樂主義、等 。最近，網紅作為一個與時尚、品位、奢侈的代名詞橫空出世。一些網絡流行語如“寧愿在寶馬車里哭，也不愿在自行車后面笑”“土豪我們做朋友吧”“國民老公”等傳播錯誤價值觀，誘導網民一切向“錢”看，過度注重物質享受，而忽略了精神層面的追求。唯錢、唯利是圖的拜金主義違背了社會主義核心價值觀，不利于建立社會主義新風尚。
二、網絡道德缺失的原因分析
（一）網民個人層面
調查數據顯示，2016年高校畢業生數量達到歷史新高765萬，加上2015年未就業的數量，有1000萬大學生同時競爭崗位，就業壓力巨大，就業形勢越來越嚴峻。2016年國外某知名網站調查顯示，中國人的幸福指數全球排83名，這與國內激烈的競爭、人均收入及環境舒適度有很大關系。網民在工作、學習、生活等方面面臨著巨大的壓力挑戰。現實生活中的挫敗感，導致部分網民沉溺網絡進行情感宣泄，對國家、政府、社會進行語言報復。把自己糟糕的境遇歸結于社會黑暗，以曝光出來的極少數官員貪污受賄、公職人員的個例以偏概全地否定社會主義意識形態，給網民造成精神污染。
（二）網絡媒體缺乏約束規范
網絡技術的發展從時間和空間上改變了傳統道德的信息交流方式、道德評價標準和人的道德運動方式。2016年以來，國家新聞出版廣電總局發出了禁播令，責令一些不符合社會主義核心價值觀的網劇下架。文化部關于《網絡文化經營單位內容自審管理辦法》等法律法規及條例，針對網絡同一謠言被點擊、瀏覽次數達到五千次以上，或者被轉發次數達到五百次以上的，應當認定為誹謗行為情節嚴重，可以入罪。網絡虛擬的第三世界，缺乏現實生活的監管，呈現出自由且雜亂的狀態，這些會在某種程度上沖擊網民的思維方式，影響其價值觀、法制觀、道德觀。
（三）網絡輿論過分追求功利
互聯網拉近了普通人與偶像大人物之間的距離，同時也造就了一大批網絡紅人，這刺激著更多的人利用網絡輿論，造勢包裝自己，躥紅網絡。2016年2月的“上海女孩逃離江西農村事件”引起了網絡就城鄉差異、地域歧視、婚嫁觀念等熱門話題的全民討論，在網絡上持續發酵。一些網絡輿論為博眼球，追求利益，批判當事人愛情觀，利用支持草根農村，進行網絡表決站隊，受到追捧，從而牽制輿論導向，進行圈粉獲得大批關注量。后來該事件經網絡部門證實，純屬虛構，發帖人僅為了宣泄個人情緒。網絡輿論追求功利的心理嚴重干擾了正常的網絡秩序。“一夜成名”“圈粉無數”“路轉粉”等，這些短時間內躥t看似不可能的舉動，在網絡空間會變得皆有可能。一些網民為了捧紅自己，歪曲事實，利用網絡輿論，搶占先機，這與我們所倡導的網絡道德是相悖的。
（四）社會方面因素
一方面，“互聯網+”催生了各領域的互聯網信息大戰。面對民眾對信息的疲勞期，需要捕捉熱點吸引眼球，這難免會使一些人為了熱點而去制造熱點，違背網絡道德底線。另一方面，從社會教育體制來說，我國當前教育偏重應試，而忽略了實踐技能及心理健康教育，有一些學校開展思想品德或思想政治教育課，依靠知識的灌輸，教學方法老套，對道德法律方面知識的普及差，應用型不強。遇到問題時，民眾缺乏相關的應對策略和技巧。
三、針對網民網絡道德缺失的應對策略
（一）加強網絡道德觀教育，發揮名人榜樣引導作用
道德觀教育是公民德育的重要內容，網絡道德觀仍是道德觀的范疇。道德觀教育內容包括提高道德覺悟和認識、陶冶道德情感、鍛煉道德意志、樹立道德信念、培養道德品質、養成道德習慣。其目的在于教育公民正確處理個人與國家、社會及他人之間的關系，培養公民克己奉公、助人為樂、大公無私的品格。更新傳統道德教育的內容，創新其方式，增添網絡道德教育的模塊，將中國優秀傳統文化與網絡道德教育相結合。中華優秀文化博大精深，所提倡的“誠信慎獨”“知行合一”等時代精髓同樣適用于當代道德教育。微博、微信、Facebook（臉書）等社交網站，各個領域的明星精英等公眾人物有較大的關注量，粉絲較多，所以他們的言行舉止具有較強的號召力、影響力，發揮名人的榜樣引導作用，將會產生事半功倍的效果。例如，湖南共青團聘用人氣組合成員張藝興擔任宣傳工作推廣大使，藝人張藝興擁有上千萬粉絲關注量，且大多數是“90后”“00后”的新起之秀，張藝興積極向上、正能量、熱衷公益的行為會給青少年以正確的引В有利于他們樹立正確的價值觀。榜樣的力量是無窮的，向榜樣看齊則會產生積極的正能量。
（二）引入大數據技術，把握網絡輿情導向
將大數據引進網絡輿情的分析，無論是政府還是企業都需要變革輿情監控思維、改變輿情研判方式及變革輿情數據分析技術。對于網絡熱點利用大數據分析各方面的網絡輿情，及時依據收集監控的信息進行研判、疏導與處理轉化。此外，依靠智能監控系統，專業的處理模式是專業團隊+人工智能。隨著EB到ZB時代的到來，我們更需要應用網絡大數據進行專業的輿情分析，及時做好引導，防止事態的進一步惡化。大數據具有前瞻性和預測性，通過大數據分析，分析事件的關注程度、傳播情況、發展趨勢、網民情緒變化等，也可以深入某個觀點的影響程度、影響人群，從而預測輿情走向，輔助決策和判斷。建設網絡良好的生態，發揮網絡引導輿論、反映民意的作用。推動我國網信事業發展，讓互聯網更好造福人民。[3]
（三）弘揚社會主義核心價值觀，營造和諧網絡氛圍
加強社會主義核心價值觀的宣傳教育，高度重視網絡傳播陣地建設，營造和諧的網絡氛圍。主流媒體建立微信公眾平臺，微博、微信等宣傳陣地，針對網絡熱點大事件，及時權威性觀點，予以網民以正確的引導。此外，對社會主義核心價值觀進行宣傳教育時，改變傳統的語言說教，創新方式，易于網民接受。例如，開通官方微博，其推送內容積極向上，接近網民生活，對國內外新聞及社會熱點，以其新穎獨特的宣傳方式、獨特的見解，深受網民追捧。在其新聞的同時，也達到了價值觀教育的效果。
（四）建立完善網絡立法體系，加強網絡監管力度
十八屆四中全會通過的《決定》中提出關于加強互聯網領域立法，完善網絡信息服務、網絡安全保護、網絡社會管理等方面的法律法規，依法規范網絡行為。當前，我國出臺的和網絡相關的法律法規有《互聯網安全條例》《計算機系統安全規范》《互聯網信息服務管理辦法》等，這些和網絡相關的法律、法規通過靈活多樣的教育方法，在網絡和現實生活中都能對公民自身的行為進行規范。[4]規范網絡空間行為，堅守網絡道德，離不開互聯網法律法規的成熟完善。除了法律手段，維護網絡道德還需要社會各界各部門以及個人的配合監督，做好維護網絡道德人人有責，及時舉報制止各種網絡不道德的行為。
四、結語
在網絡信息大爆炸的時代，我們提倡堅守網絡空間的凈土，做到文明上網。由于網絡的虛擬性、開放性、隱蔽性，網絡空間出現了一些不和諧的現象。比如，道德綁架現象、網絡誠信缺失現象、“網絡水軍”現象、拜金主義現象等網絡道德缺失。究其背后原因我們發現個人、社會及網絡媒體本身方面都存在各種各樣的問題。針對這些問題我們希望發揮名人榜樣力量、法律約束、大數據分析等作用予以規范引導，促進網絡空間的健康有序發展，這是我們所關注的也是當前必須解決的問題。
參考文獻：
[1]祝永梅.淺談網絡道德所面臨問題及解決方法[J].北京：中國科技博覽，2016（5）：313.
[2]王寧.論“網絡水軍”對網絡輿情的影響[D].河北經貿大學，2011.
篇8
【關鍵詞】 人機交互技術；教學改革；實踐
【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
【中圖分類號】G642.0 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2015）15-00-02
人類社會已經進入信息時代，以計算機為代表的各種電子產品與人類的工作、學習和生活息息相關。隨著計算機技術的發展，新的產品層出不窮，用戶對計算機的要求已不僅僅局限于“更快、更強、更安全”，使用者希望尋求更為“好用、易用、適用”的計算機，優化用戶使用計算機時的整個交互過程。[1]而人機交互技術作為一門研究系統與用戶之間的交互關系的獨立學科，也迎來一個全新的發展階段。[2]從工業電子設計、移動終端產品到網絡多媒體等各種應用，都可以看到它的身影。了解和掌握人機交互技術，對電子信息類學生而言，顯得越來越重要和迫切。“人機交互技術”正是順應這一發展方向而為信息技術方向學生開設的專業選修課，主要教授學生人機交互的基本原理，交互模型的表達和實現。
然而，計算機技術相關的各個領域，無論是數字信號處理，人工智能，或是用戶界面的設計理念，其發展速度都超出了原先的預料。[3]因此，人機交互技術的研究也需要跟上業界的先進技術發展方向，研究與應用相結合，提高該技術的實際應用價值。但是就目前的課程內容和教學體系來看，本課程雖然介紹了一些人機交互技術的背景知識、表示模型、以及界面設計的原則，使學生基本掌握人機交互技術研究內容、指導思想和一些簡單的界面設計方面的知識，但當前的教材和教學體系還處于2010年的認知水平，已經跟不上日新月異的計算機技術發展水平，而且與其他引入最新技術的課程如Flash游戲開發，游戲人工智能，動態網站設計與開發等方面聯系不是很緊密，并且也不符合目前IT企業對界面設計工程師等崗位的技術需求。因此，如何利用“人機交互技術”課程平臺，使學生能對基于用戶需求的設計思想、交互界面設計、先進的多媒體技術綜合運用等方面有一個更為深入的認識，培養界面開發的實踐能力，提高信息技術類畢業生的就業競爭力，是目前亟需解決的重要問題。
1 人機交互技術教學現狀與存在的問題
1.1教學目標模糊
人機交互技術是關于設計、評價和實現供人們使用的交互式計算機系統，并圍繞相關的主要現象進行研究的科學。它主要研究人與計算機之間的信息交互理論與方法，涉及計算機科學、心理學、認知科學和社會學以及人類學等諸多學科，是信息技術的一個重要組成部分，是一門交叉學科。[4]它與其他的計算機類課程都有一定聯系，但是它本身并不研究某一門具體的技術或程序設計語言，因此在課程定位和教學目標制定時，往往會陷入多而不精，雜而不專的境地。教師在教學時，由于課程內容涉及面廣，既要教人機交互的理論知識，用戶心理模型，又要教實際應用設計，遇到學生基礎不扎實，還要復習程序設計基礎。在這種教學模式下，學生往往感覺學得很累，花了很多時間，但不知學到了什么。課程內容寬泛，目標不明確，學習效果較差，這是該課程目前面臨的首要問題。
1.2課程內容落后
人機交互技術隨著計算機技術的進步而發展，由于新技術的不斷涌現，人機交互技術的內容也在不斷更新。但是，目前大多數講授人機交互技術的教材，其內容還停留在2010年前后的發展水平。以移動界面設計為例，許多教材都以諾基亞的Symbian操作系統為平臺，講解移動端界面設計的實例，包括鍵盤布局設計，按鈕和屏幕分布等。但就目前消費類電子市場的實際情況來看，諾基亞手機已經退出了主流市場，Symbian操作系統也早已無人問津。目前手機市場以Android和iOS操作系統為主流，都已用觸摸屏代替傳統的實體按鍵。[5]同樣的情況還存在Windows程序和Web界面設計工具，大部分教材還在使用MFC和Html，而目前業界主流的工具已經換成Winform和Html5。IT技術發展日新月異，新技術和新產品的更新換代速度非常快，固定的教材很難跟上新技術發展的腳步。陳舊的內容，導致知識剛學到就落伍，學而無用，會削弱學生的學習積極性，嚴重影響學習效果。
1.3重理論，輕實踐
目前許多高等院校在開設人機交互技術課程時，大都以理論教學為主，實踐環節所占比例非常小。教材中講授人機交互原理，交互模型，設計原則等理論知識的部分，一般占到總內容的70%以上。而實際與應用相關的部分，如Web和移動界面設計，所占的比例相對較小。而且，這部分內容缺少合適的實踐項目支撐，書本上的例程大都停留在入門階段，很難引起學生興趣，無法進行后續的深入研究。同時，學生最后的成績評定一般以書面考試的形式進行。信息學科屬于工科行列，最注重培養學生的實際動手能力。而且從目前IT公司招聘要求來看，比較重視應聘者的工作經驗。對于高校畢業生來說，在學習期間自主動手創作的作品，參加比賽的經歷，比學習成績更具競爭力。目前的教學方式顯然無法滿足學生這方面的需求，如何將學到的知識轉化為實際解決問題的能力，達到學以致用的效果，是該課程目前面臨的重要挑戰。
2 人機交互技術教學改革措施
2.1明確教學目標
教學目標為該門課程教學結束后學生掌握的知識和技能。制定合理的教學目標，需要了解業界目前的需求和學生前期掌握的技能。學習的最終目標是為了將來在工作中創造價值，所以首先要了解業界目前對該技術的需求。根據目前業界常規的產品開發流程，人機交互技術主要應用于用戶界面（UserInterface，UI）設計這一環節。IT業界大多數公司都有獨立的UI設計部門，對這方面的人才需求量相當大，對于信息學科的畢業生來說，有很好的就業前景。因此，可以將人機交互技術課程的教學目標定為：培養學生的UI設計能力。UI設計是指對軟件的人機交互、操作邏輯、界面美觀的整體設計，在實際操作中，主要分為交互設計和圖形設計。交互設計關注交互界面的使用便捷性，側重于“好用”。而圖形設計關注界面的美觀，側重于“好看”。這兩者都是UI設計中不可或缺的元素。[6]據此可以將教學目標細化為相應的兩個方面：界面設計和交互邏輯設計。界面設計不是單純的美術繪畫，它需要定位使用者、使用環境、使用方式并且為最終用戶而設計，是純粹的科學性的藝術設計。在教學過程中，要注意引導學生認識藝術元素在界面設計中的重要性，培養學生的審美觀。交互邏輯設計通過分析用戶的心理模型，設計任務流程，把業務邏輯以用戶能理解的方式表達給用戶的過程。在設計交互邏輯時，要改變學生在其他課程設計時以我為主的觀點，從用戶的角度出發，去體會用戶在使用場景中的需求和痛點。然后，以解決用戶痛點為目標，理性地分析如何利用手中的資源、借鑒類似場景的經驗，去解決用戶的需求。
2.2豐富課程內容
傳統的教學方式一般以課本為主，實踐性的例程也局限于書本之內，因此內容比較匱乏，吸引力不夠。為了改善教學效果，應該引入能夠引起學生興趣的內容，以實踐內容為主，提高學生的動手能力。比如，設計一個加法器。以學生已有的編程能力，可以用C語言實現，但是其操作界面是Windows的命令行，如圖1所示。雖然實現了計算功能，但是作品的操作界面簡陋，對用戶毫無吸引力可言，同時也無法激發學生的學習興趣。但是換一種開發模式，用面向對象編程語言，如VB，也可以實現相同的功能，同時開發一個簡單的用戶操作界面，如圖2所示。學生對圖形化界面的興趣明顯高于抽象的算法設計，將界面設計與算法設計結合，將程序運行結果顯式的展示出來，有助于提高學生的積極性。
在具體的例程選擇時，要遵循從簡單到復雜的原則。首先，可以選取一些學生在低年級學習編程時實踐過的程序，在原有基礎上為它們添加操作界面，如前面的加法器。以此來激發學生對UI設計的興趣，引領學生入門。然后，向學生介紹一些較為經典的例程，講授UI設計的基本原則和方法。同時，向學生提供一些半成品作品，讓學生在原有基礎上進行改進，逐步提高學生的設計能力。最后，讓學生各自選擇一個感興趣的課題，獨自完成一個完整的作品。整個課程講授過程中，例程選擇要涵蓋不同的難度，結合最新熱點技術，抓住學生的興趣點。
2.3改進教學方法
培養信息類學生的最終目標是提高他們實際動手解決問題的能力，而實踐是提高動手能力的唯一途徑。因此，在施教過程中，應該加大學生動手實踐的時間比例。在對往屆學習的人機交互技術課程的學生調查中發現，學生對理論知識的掌握，并不與投入時間成正比。學生反映理論知識比較枯燥，難以理解，容易忘記。針對這一問題，本次教改的實踐中，將上課地點安排在機房，增加了學生自主實踐的課內時間。實踐與例程講解結合，在入門階段，一般時間分配上偏重于教師授課，留小部分時間給學生進行一些較為簡單的實踐。隨著課程的深入，講課時間逐步減少，增加學生自由發揮的時間，在期末前，可以安排連續幾節課的實踐，讓學生完成一個完整的作品，作為期末考核。而對學生作品的評價，從人機交互技術課程的特殊性出發，轉變以往教師單獨評分的做法，組織學生互相評分，以強化“用戶的體驗是評價UI設計的唯一標準”這一理念。
3 人機交互技術教學改革預期成果
人機交互技術教改預期達到以下目標：
（1）教授學生人機交互技術的基本知識，培養學生初步掌握UI設計能力，為進入相關行業做技術儲備。
（2）培養學生的興趣，激發學生動手的意愿，提高學生實際動手能力。在有限的時間內，最大化的提高教學效果。
（3）以本課程為切入點，建立以實踐為主的教學體系。加大投入，配置必須的軟硬件設備，為信息學科的師生搭建一個教學、科研平臺，以利于后續其他課程的教學實踐。
（4）轉變傳統的教學觀念，結合信息學科的實際情況，加強教師的實踐能力，提高師資隊伍的綜合素質和業務水平。
4 結語
目前IT業的競爭日趨激烈，同時對人才的需求也不斷擴大。如何培養合格的畢業生，并且讓畢業生找到理想的工作崗位，是高等院校的信息學科的首要任務。因此在相關的課程實施上，必須與業界的需求結合，同時根據課程的特點，制定相應的教學目標、內容和方法，優化教學效果。人機交互技術教學改革正是在這樣的背景下，一次非常有意義的實踐。總結在此過程中得到的經驗和遇到的問題，為提高信息學科的教學質量貢獻力量。
參考文獻
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篇9
關鍵詞：供給側改革；旅游；行政管理；對策建議
一、供給側結構性改革的動因
眾所周知，2003年后，中國國有企業生產力變革趨于遲滯，鋼鐵、煤炭、水泥、玻璃、石油、石化、鐵礦石、有色金屬等行業“僵尸”虧損面已經高達80%，產業利潤大幅下降，產能過剩極其嚴重[1]。中國供需關系正面臨著不容忽視的結構性失衡，“供需錯位”已成為牽制中國經濟持續增長的桎梏和障礙：一方面，過剩的產能阻擋和制約著中國經濟轉型；另一方面，供給側效率低下，不能使需求得以合意和滿足。此外，加之供需兩側嚴重失衡，導致中國必須從生產、供給一側著手，調整供給結構，為真正激發內需，創造經濟發展活力開拓新的途徑。供給和需求，是一個經濟體的兩個側面。以前，國家消費動力不足，一提經濟增長便一味地強調擴大需求、刺激消費。如今，隨著中國國民經濟的快速發展，人均可支配收入大幅攀升，旅游消費需求多元化趨勢日漸顯著，昔日的供給產品早已無法滿足消費者不斷升級的需求[2]。因此，國家適時提出供給側結構性改革，旨在從供給的角度解決產能過剩和經濟結構失調等問題，注重的是從生產供給一側來改善中國經濟的質量。歸根究柢，供給側結構性改革就是要通過為社會大眾提供更為優良的產品和服務，從而實現產業的可持續發展和經濟的穩步增長。比如，近年來在世界各地中國人“購物血拼”的現象早已屢見不鮮，無論是日用百貨還是高檔奢侈品，在國內市場需求下降的同時國外同類產品卻備受追捧，頻頻遭遇出境游客哄搶。究其本質，即是由于國人的部分需求缺乏相應的國內供給，自然國外的供給順勢填補這種需求。所以說，推動供給側結構性改革勢在必行。
二、供給側改革與旅游行政管理的關系
毋庸置疑，旅游業就是一個與中國居民需求升級高度契合的產業。當前，我國正逐步進入大眾旅游時代，2016年中國接待國內外旅游人數達到44.4億人次，旅游總收入4.69萬億元，同比增長13.6%；旅游業直接、間接就業人數占到總就業人數的10%[3]。旅游成為人們日常生活不可或缺的重要組成部分，旅游需求日益旺盛，旅游業也實現了持續發展，成為當之無愧的“朝陽產業”。近年來，越來越多的人力、物力、財力等生產要素涌入旅游業，旅游業有限的靈活性和適應性往往并不能夠充分消耗過多資源，第三產業生產要素出現了結構性緊缺和不足，盲目的資源轉移造成生產要素的使用效率持續走低，制約著旅游行業的發展前景。供給側結構性改革已然成為培育新動能、發展新經濟、主動適應新常態的有利抓手和創新驅動，旅游業更是成為供給側結構性改革的重要陣地，在供給側結構性改革中占有舉足輕重的地位，是中國經濟供給側需要加強的重要內容。在旅游供給側結構性改革中，誠然市場在資源配置中起決定性作用，但是由于旅游業與其他產業的發展有所不同，政府在相當長一段時期扮演著更為重要的角色，政府主導已經成為推動中國旅游業快速發展的重要經驗。無疑在日后旅游供給側結構性改革中，政府主導仍將持續存在。政府與市場的關系還需進一步梳理，“管辦不分”的情況仍舊揮之不去，市場功能沒有能夠很好的發揮，政府的效用也沒有得到充分的施展。因此，在旅游供給側結構性改革中，一個至關重要的內容就是，旅游行政管理體制的改革，抓緊建立一個現實和長遠的旅游行政管理體制，更好地實現“有效市場”和“有為政府”的協調統一，對于旅游業的持續健康發展具有重要作用。
三、旅游行政管理面臨的矛盾與問題
(一)手段薄弱，管理不足
在過去我國旅游業的發展歷程中，紛繁復雜的行業問題時有發生，但是由于相關法律法規的缺失和規章制度的不足，導致旅游行政管理部門在面對種種不法現象和不良行為時顯得茫然無助、束手無策[4]。比如，在許多旅游景區被媒體頻繁曝光的宰客、黑導、強制購物等市場亂象，旅游行政管理部門也想打擊整頓、有所作為，卻往往倍感困頓、力不從心。此外，面對大眾旅游、全域旅游時代的到來以及以云計算、物聯網、大數據、人工智能等為代表的智慧旅游的興起，傳統旅游行政管理模式顯然與更趨多元化的時代要求不相適應。比如，快速發展的在線旅游，由于不在傳統旅行社的管理范圍之內，政府既不能對其中存在問題進行管理和引導，也沒有相應的行業協會來進行規范，想要形成依法治旅、依法促旅的法律政策體系，為深入推進旅游行政管理提供法治依據和制度保障還有很長的路要走。
(二)職責交叉，管理混亂
職責不清和職責交叉是目前困擾我國旅游行政管理體制改革的另一障礙，多頭管理所造成的管理混亂無疑制約著手段的創新和改革的進程。各旅游管理部門和行政機構對于管理權限的劃分都明搶暗奪、趨之若鶩，卻往往在發生問題和出現舛錯的時候避而遠之、互相推諉。比如，從2015年開始進行為期三年的“旅游廁所革命”，旅游部門指導旅游廁所的建設和管理，規劃部門的職責是負責基礎設施的建設規劃，環保部門的機構職能又是管理公共衛生服務。多方之間管理職能的交叉與沖突在一定程度上影響了廁所革命的進展，降低了旅游行政管理機構的影響力和公信度。此外，許多景區同時涉及部門與地方之間管理的沖突。按照現行的旅游行政管理體制，在同一個旅游目的地內，旅游資源的規劃、開發與經營除旅游部門之外還可能涉及建設部、文化部、環保部、水利部、國土資源部、地質礦產部等多個行政主管部門[5]。管理主體的割裂與渙散也在某種程度上阻擾著多元主體的協同治理，破壞了旅游業發展的整體性，使得旅游景區的整體保護與利用面臨很大困難，制約著旅游景區的健康發展。
(三)職能分散，缺乏體系
從現有的旅游行政管理看，“頭痛醫頭、腳痛醫腳”的現象比較普遍，缺乏對旅游行政管理的整體考慮。比如，對游客反映強烈的旅游市場秩序問題，由于沒有從制度上理順管理關系，只是用運動式的辦法進行治理整頓，其結果只能是治標不治本。此外，由于法律手段的相對缺乏，從中央到地方推動旅游業發展，完善旅游管理，很大程度上是通過出臺相關政府的文件來進行。這種推進方式雖然比較靈活，也能體現特定時期旅游業發展的特點，但是也存在著規范力度不強等問題。特別是由于政府換屆等問題，使得推進旅游行政管理的持續性不強。只有通過形成體系化、制度化的旅游行政管理格局，才能解決旅游管理層級不高，權威性不強等問題，從而更好地促進旅游業這一綜合產業的健康發展。
四、旅游行政管理改革的方向與對策
(一)從分散管理到協同管理
當前，政府面臨職能的全面轉變和轉型，旅游業的快速發展與公共服務供給不足等加速了社會管理方式的轉變，分散于多個部門和社會層面的管理加速向協同管理轉變。尤其是政府改革的不斷深化，管理體系與管理能力現代化進程的不斷加快，中介組織、企業、游客和社會公眾參與管理的積極性不斷高漲，旅游行業部門的管理嚴重滯后于旅游業覆蓋和融合多產業發展的趨勢，旅游亟需多部門齊抓共管。進而，國家與社會展開普遍、廣泛、深度地交流與合作，形成“你中有我，我中有你”相互融合，共生、共存、共榮的合作格局，傳統的旅游專項整治與旅游業的融合發展現實及未來嚴重脫節，天然的需要政府市場充分發揮“兩只手”的協同作用。自20世紀90年代以來，“合作治理”的新治理理論在世界范圍內迅速推廣和發展，該理論致力于把包含政府在內的多個利益相關者集聚在一個公共輿論空間，公共和私人部門的界限變得模糊，通過協商達成共識形成決策，合作治理由政府等公共機構發起，治理主體包括利益相關的公共和私人部門、利益無關者，治理目標實現的根本基礎在于達成共識，采取共同決策[6]。
(二)從單一主體到多元合作
隨著旅游業管理的相關事宜日益龐大化和復雜化，旅游行政管理的主體也由傳統行政管理的單一主體向多元主體轉變，政府、中介組織、企業、游客和社會公眾等共同參與管理建構了復雜開放的共同治理系統，多元主體之間以共同利益作為最終產出和價值追求，形成了“小政府、強政府、大社會”的共同管理模式。旅游行政管理順應供給側結構性改革的變革要求，積極主動適應從政府為中心的管控向多元主體參與的合作管理轉變，政府的壟斷地位被徹底打破的同時建構起了多元管理主體基于合作互動方式的合作管理模式。在旅游行政管理結構中，政府包括國家和地方跨部門和層級的所有主體，中介組織主要包括民非性質的行業協會、社會團體組織等，企業包括所有旅游及其相關行業領域的經濟性組織，游客包括域內外參與旅游活動的所有人，社會公眾包括具有社會屬性的所有個體或群體的人。這些多元主體之間相互獨立，他們共同構成了委托——關系、合作關系，亦或兼具競爭與合作的博弈關系。
(三)從應急管控到常態有序
歌德在《致卡羅琳•馮•赫爾德》中指出“人之所以愛旅行，不是為了抵達目的地，而是為了享受旅途中的種種樂趣”。但在現實中，人在旅途常會變成人在囧途，除了旅途勞頓、更因其遭遇強制購物、動輒被“宰”卻投訴無門甚至推諉塞責等令人沮喪，傳統的滅火式管控已無法確立起長效機制來保障旅游業有序科學發展。比如，海南省三亞市與其他旅游目的地一樣，在旅游業快速發展的同時也頗受諸多“成長的煩惱”所困擾，形形的旅游市場問題紛至沓來，三亞市行政管理部門不斷創新旅游行業監管機制，試圖在已有旅游巡回法庭背景下，探索組建旅游警察支隊，并且竭力嘗試打破旅游監管“九龍治水”僵局，積極推進旅游警察支隊與工商、旅游、交通等旅游市場秩序行政執法監管部門聯勤聯動，形成敏捷靈活的“多部門聯勤聯動，聯合執法”行政體制，實現行政執法和刑事執法的無縫銜接，依法對旅游市場實施監管[7]。
(四)從本位管理到綜合協調
本位管理長期影響和制約了我國經濟社會的全面可持續發展，尤其是對旅游業這一新興產業領域的管理更是不應拘泥于本位管理。隨著旅游業在市場經濟中的地位不斷攀升，特別是旅游對整個經濟貢獻率的快速提高，資源配合方式從“累積—集中”的傳統模式轉變為“彌散—輻射”的現代模式。傳統的“封閉”、“孤立”、“自上而下”的管理模式正在被“開放”、“參與”、“合作”、“自下而上與自上而下互動”的合作管理模式取代。其中，政府、企業和第三方組織應基于旅游行政管理結構的建構而運行，在政府的權威領導及服務協調下，充分尊重和發揮市場在資源配置中的支配性地位，突出第三方組織在整個管理體系及其運行中的中介銜接作用。
(五)從個案管理到智慧管理
自2008年以來，智慧管理已經深入人心，并對世界各國旅游行政管理的方式和手段產生了深刻影響，特別是對發展中國家產生了革命性的作用和價值。旅游業的互聯網信息化發展趨勢日益凸顯，其覆蓋面已延伸至三大產業，并基于互聯網智慧平臺的搭建而與相關產業產生了極為密切的聯系。旅游的基本要素和拓展要素均主動或被動的融入到互聯網新經濟網絡平臺中，傳統的疲于應付一個一個具體的個體或個案的管理手段，已很難與市場主體形成平等對話和信息交互[8]。因此，旅游行政管理只有積極運用智慧手段、參與并運用好智慧管理手段，才能從紛繁冗余的個案管理中解脫出來，以促進人的全面發展為前提推動旅游行政管理的智慧化發展。
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篇10
關鍵詞：數據權 數據 網絡空間 大數據
中圖分類號：D81 文獻標識碼：A 文章編號：1005-4812（2013）01-0053-58
近幾年，隨著互聯網、物聯網和云計算等信息技術的迅猛發展，人類的信息化進程開始從“信息時代”步入“大數據時代”。信息化產物——數據——成為了一種新的資源。各國在促進社會穩定發展、經濟貿易增長、產業創新升級等各方面對數據資源的依賴越來越大，對數據資源的占有和利用已經成為決定國家核心競爭力的關鍵。各國的數據資源競爭引發了對國家數據的保護，而以美英為首的西方政府積極推動“數據民主”運動，不僅喚醒了公民的數據權意識，也將西方民主模式植入到了網絡空間。
本文將以大數據現象為時代背景，來研究數據權的起源和發展，辨析數據權的概念，探討數據權對網絡空間治理的影響。
一、大數據時代的來臨
1 大數據現象引起全球關注
大數據（big data）一詞來源于國外，2001年就出現在《電腦人工智能》期刊的文章標題中。從字面上看，大數據即為很大的數據之意，即該詞揭示了數據具有海量的特征。在2011年上半年，以國際數據公司（IDC）和麥肯錫全球研究院（MGI）為主導的多個美國咨詢公司了兩個關于大數據的前瞻性研究報告。其中，由美國易安信公司（EMC）贊助的題為《從混亂中挖掘價值》的IDC“數字宇宙”研究結果表明，2011年的信息創造和復制總量超過了1.8ZB，在短短5年內增長了9倍，并且預測到2020年全球將達到令人恐怖的35ZB的數據量。而MGI的報告《大數據：創新、競爭和生產力的下一個新領域》認為，如今的數據時時刻刻都在源源不斷地滲入全球經濟發展的各個方面，數據正日益成為與實物資本和人力資源同等重要的生產要素。
隨后，IBM、微軟、甲骨文等全球知名IT企業紛紛跟進，擴展了大數據一詞的內涵，使之不僅包括了海量（Volume）的特征，還賦予了快速（Velocity）、多樣（Variety）和價值（Value）等特點。美國企業的這一系列行動，使得大數據逐漸從傳統的海量數據中脫穎而出，成為了信息產業新的關注熱點。在產業界以外，還有如《紐約時報》、《科學》、《經濟學人》和《哈佛商業評論》等世界頂級報刊也了多篇關于大數據的評論。在國內，有關大數據的媒體報道出現于2011年，各大門戶網站接連探討了大數據的概念和技術方案，并且相關大數據著作也陸續出版。總之，這些企業和媒體已顯示出了對大數據的密切關注。
2 數據的價值正日益顯現
數據中存在的價值早已被人們發現。在1958年，IBM公司就提出了基于數據分析挖掘的商業智能概念，將企業中的數據轉化為知識，幫助企業做出有效的決策。但這種企業級、小規模數據挖掘產生的效益并不足以讓人們認識到數據的巨大潛能。而如今，各類社會、經濟活動產生的，以及由鍵盤、傳感器、攝像頭等采集的數據呈現出指數式增長態勢，不僅導致了對大數據存儲和分析的巨大市場需求，也帶動了數據密集產業的發展。據MGI測算，美國醫療行業的大數據每年可以創造3000億美元的價值——比西班牙每年醫療投入的兩倍還多；歐洲公共管理部門的大數據每年則有相當于2500億歐元的價值——比希臘的GDP還高……。另外，甲骨文公司更進一步明確了大數據的價值并非大數據本身所具有。恰恰相反，原始的大數據往往具有價值密度低的特點。大數據需要經過處理，將數據轉換到可用的形式或派生出可用部分，再對其進行分析，才能創造出價值。
大數據創造的價值已滲透到各個領域。在商業界，谷歌、亞馬遜等跨國企業掌握了大量的全球個人用戶數據，以此推出多種服務，擴大收益。在科學界，微軟的科學家們系統介紹了科學研究“第四范式”（paradigm，前三范式分別為理論、實驗和計算）——利用大數據分析去發現未知規則，例如采用“機器學習”的方法對包括約30萬名患者的數萬個數據點進行分析挖掘研究，以準確預測一名充血性心力衰竭病人在出院后的30天內是否會再次入院。在公共管理方面，美國紐約市政府收集了市民求助熱線311電話的信息，通過對這些信息的數據分析來發現問題，并據此采取措施管理城市。
3 美國政府出臺相關政策
當大數據成為新興熱點之時，奧巴馬政府于2012年3月29日正式宣布了“大數據研究和發展倡議”。該份文件提出政府將攜手六個重要部門，承諾投入2億美元資金，共同推進整個美國從大量的、復雜的數據集合中獲取知識和洞見的能力，并借助這些能力，實現在科學發現、環境保護、生物醫藥研究、教育，以及國家安全等多個領域的突破。這是全球第一個與大數據相關的國家政策，標志著大數據戰略已經從企業上升到了國家層面。
由此可見，大數據是支撐國家社會、經濟發展的重要戰略資源。誰能夠占有大數據，誰就能最大限度地挖掘大數據中的價值，牢牢掌握大數據開發利用的主動權。我們國家有著十多億的人口數量和應用市場，復雜性高、充滿變化，如此龐大的用戶群體使我國將成為世界上數據儲量最豐富的國家。解決這種由大規模數據引起的問題，探索以大數據為基礎的解決方案，是我國未來創新驅動、產業升級和效率提高的重要手段。因此，我們必須認清大數據時代的形勢，從而在競爭中爭得話語權和主動權。
二、數據權的起源和發展
1 大數據的挑戰
信息技術是管理和利用信息所采用的各種技術的總稱。信息技術在經歷了計算機時代和互聯網時代之后，已逐步向大數據時代過渡。過去，信息技術的發展造成了信息鴻溝和信息過載。而現在，技術發展所形成的大數據在給人們創造價值的同時也帶來了諸多挑戰。尤其是在物聯網和云計算技術成熟的條件下，大數據可以隨時隨地采集，可以跨地區、跨國界存儲，可以毫無阻礙地在網路空間中傳播。而且，伴隨各種類型數據的整合，各行業數據的融合，以及政府、企業、個人數據的共享，無處不在的數據使得數據管理異常艱難。再者，數據一旦被競爭對手掌握，很有可能使自身的安全和利益受到損害。因而，各種利益集團就產生了數據權紛爭，將數據權問題推進到人們的視野。
2 數據資源國際競爭中的數據權
當前，數據權紛爭的核心是對數據資源占有和利用權利的保護。在傳統貿易領域，國際問實體貨物的流動和資金的流動都要受到國家監管，由國際公約進行協調。而在網絡空間中，國家邊界依舊存在，對數據的保護和利用亦是涉及國家和利益的一項重要內容。
近年來，隨著云計算產業的蓬勃發展，跨國數據中心紛紛建立，國家間的數據權問題日益成為關注的焦點。美國在“9·11”事件之后出臺了《愛國者法案》，該法案擴張了美國執法機關的權限，使得其有權搜索電話、電子郵件、醫療、財務和其他各種記錄。美國政府利用該法案先后要求微軟和谷歌將歐洲數據中心的數據交給美國情報機構。歐洲議會對此提出了強烈的抗議，要求美國當局做出解釋。此后，歐洲對微軟、谷歌等美國公司采取了更為嚴格的審查。另外，加拿大衛生部也出臺了禁止本國電子病歷數據在美國境內處理的法令，該法令就是針對數據資源國際競爭中的一項保護本國利益的措施。
國內有報道指出，美國政府今年3月公布的“大數據研究和發展倡議”，推動大數據高效開發利用展開相關研究和建設，增強其先期開發別國數據資源的能力，必須引起我們的警惕。國家在云計算和大數據的挑戰下，迫切需要采取措施對數據進行保護，這就要求國家積極為數據安全研究相應的對策。除了上述歐洲和加拿大的保護行動外，有的國家還采取了更為嚴格的數據保護政策，例如法國就決定將相關云計算基礎設施的建設和管理交給真正的法國企業去做。但在另一方面，數據需要在國家間自由流動，就像商品和勞務在不同國家和地區之間貿易一樣，這樣的自由流動能夠使大數據所產生的效益最大化。因此，單純的限制數據流動以保護數據權也在一定程度上有違全球貿易自由化的精神。
3 “數據民主”下的數據權
自2010年4月起，曾在廣東省公共部門和信息領域工作、現居美國匹茲堡的學者涂子沛在《南方都市報》上刊發了多篇文章，介紹了國外政府信息公開的最新動向。內容包括：美國、英國、澳大利亞、新西蘭等多個國家陸續建立了政府數據門戶網站，把從前政府專有的公共數據推上了互聯網，掀起了“數據民主化”浪潮。隨后，英國首相卡梅倫認可了這場“數據民主”運動，并正式提出“數據權”（Right to Data）的概念，指出這是信息社會一項基本的公民權利，承諾要繼續在全社會推向深入。更進一步，除了政府公開數據外，英國也鼓勵商業數據的公開，提出了名為“我的數據”的計劃。在英國商業部的主導下，巴克萊信用卡、匯豐銀行、家悅采購零售公司、谷歌等十多家不同行業的巨頭已經加入了“我的數據”行動，對客戶開放與其相關的數據。第三方可以就這些數據設計出專業的算法，為客戶提供更多更好的服務。
“數據民主”下的數據權是民主社會公民權利在網絡空間中的延伸。大數據時代的公共數據采集自公民，而提倡“數據民主”則是將公民的義務與權利對等起來，把這些取之于民的數據重新用之于民。例如，最近有一則新聞報道了一位13歲以色列少年利用政府公開的導彈防御預警信息，開發了一款免費手機應用，當加沙地帶向以色列南部發射導彈的時候將會給手機發送警報。由此可見，在保障數據安全和個人隱私的前提下對數據進行公開，就必然會有人會利用這些數據去創造價值，實現更大的經濟和社會效益。
但是，在效益背后我們也要認識到英美等國大力倡導的“數據民主”可能存在的兩層含義：在第一層面，推進民眾的數據權意識，是符合信息化特別是大數據本身發展規律要求的，有其合理性；而在第二層面，“數據民主”運動亦是西方發達國家將民主模式植入網絡空間的行為，究其意圖很有可能要在網絡空間推廣西方的價值觀，達到其加強主導和控制網絡空間的目的，這不得不引起我們的注意。
三、數據權概念的辨析
1 從網絡到數據
在互聯網時代，傳統的國家觀念受到了新的沖擊，國家的范圍從領土、領海、領空、太空拓展到了人造的網絡空間。這一由各種主機、路由器、網路線路、終端、軟件系統所構成的“第五空間”，對一個國家的安全和利益有著重大的戰略意義。由此誕生的網絡是在網絡環境下的國家的自然延伸，其主要內容就是國家在網絡空間行使管轄權。在2012年10月4日的網絡問題布達佩斯國際會議上，中國外交部條法司司長黃惠康提出了我國在網絡空間中的“網絡”原則，即要根據本國的網絡發展水平、歷史傳統、文化語言和風俗習慣等，在充分考慮本國廣大民眾意愿和適當借鑒國際通行做法的基礎上，制定本國的網絡公共政策和法律，并依法管理互聯網。這一網絡空間首要原則標志著我國網絡意識的提升。現階段，網絡主要體現在國家對網絡信息技術的監管上，包括網絡物理設施運行安全的保障，以及采用技術手段對網絡信息安全進行維護。
在大數據時代，網絡意識不僅是要保障對信息技術的掌控，還要對網絡中的數據取得占有和管轄的權利。早在本世紀初，就有學者提出信息的概念，認為信息是國家在信息活動中的體現，國家對于政權管轄地域內任何信息的制造、傳播和交易活動，以及相關的組織和制度擁有最高權力。該含義與數據大致相同。但是在大數據背景下，數據的概念已不同于信息，數據是信息的原生態，數據中數據所涵蓋的范圍要遠遠超出信息的范疇。因而，當下迫切需要將數據意識提高到與網絡意識同等的高度，要重視在數據資源國際競爭中對數據的適當保護，同時也要重視“數據民主”的數據權問題。
2 數據與數據權之間的關系
從實施主體來看，數據權包括數據和數據權利兩方面。數據的主體是國家，是一個國家獨立自主對本國數據進行管理和利用的權力。數據權利的主體是公民，是相對應公民數據采集義務而形成的對數據利用的權力，這種對數據的利用又是建立在數據之下的。只有在數據法定框架下，公民才可自由行使數據權利。
從實施方式來看，數據權又包括數據所有權和數據管轄權兩方面。數據所有權是國家對于本國數據排他性占有的權利。數據管轄權是國家對其本國數據享有的管理和利用的權利。可見，數據權又與國家領土等有著諸多相似之處。
3 數據權的特征
雖然數據和數據權的提法已經多次出現在國內外報道中，但是卻并沒有形成一個統一而確切的定義。一般情況下，數據是指網絡空間中的國家，此類說法已被部分歐美發達國家所認同。數據權則多指一項公民權利，這一概念出自英國首相卡梅倫。而在兩者之間，數據權又具有包含數據和數據權利的關系。因此，從數據和數據權利的特點出發，可以總結出數據權的兩個基本特征。
一是數據權具有獨立性，即一個獨立國家可以完全自主地對本國數據行駛占有和管轄的權利，并且能夠排除任何外來的干涉。這一特征也是國家的獨立性在網絡空間中的體現。數據權的獨立性與國家安全密切相關。
二是數據權具有開放性，即公民可以在法律框架下要求涉及自身利益數據公開并能夠被利用的權利。這也是公民權利在網絡空間中的體現。公民對公開數據的利用，不僅可以創造出大數據應用新的商業模式和就業機會，也能夠為經濟發展帶來新的增長點。
四、數據權對網絡空間治理的影響
1 新數據安全觀
數據安全是網絡空間治理的首要問題。一方面，為了維護數據需要采取“嚴防死守”式的安全策略；另一方面又要應對大數據趨勢下的數據公開，將互聯網上的信息與政府掌握的、企業運行中產生的、各種個人應用設備采集的數據結合起來發揮作用。在這種情況下，數據權就對傳統信息安全保護的觀點形成了挑戰。因此，我們在網絡空間治理中需要一種新的安全觀，這種新安全觀能夠在對數據利用的同時找到保護和開放的平衡點，限制任何對數據過度的排他占有和無限制開放，以保護國家、個人的安全和利益。
新數據安全觀的具體表現就是建立相應的數據權保護法律制度。在全球化網絡空間中，數據的復制和傳輸變得十分方便。有時在不需要人工操作的情況下，系統自動就能將大量的數據從一個數據庫迅速地移動到另一數據庫中，甚至這種移動是跨地域、跨國界的。在數據的流動當中，便存在了這樣一種情況：在A國采集的數據存儲在B國的數據中心并被C國的用戶使用。如果其中出現了糾紛，數據權該如何維護？該依據哪個國家的法律呢？而事實是，國際上并沒有對跨國數據流動規則制定相應的協定，而各國的數據權保護法律又不盡相同，這就導致類似的糾紛往往無從妥善解決。
要實現網絡空間的數據權維護以及對大數據的有效利用，就必須調整和建立一些與數據存儲、流動和利用相關的法律。同制定傳統法律相比，這些法律需要與國際上進行統一協調。其核心是要用全球化的視野來對待網絡空間中的數據權，這樣才能充分發揮大數據給社會經濟帶來的價值。
2 數據隱私權和知情權
數據權意識的萌芽為網絡空間的治理又提出一個新命題，就是對數據隱私權的保護。傳統意義上的隱私包括三種類型：一是物理隱私，指保護個人空間不受干擾，包括財產、身體和行為不被窺探和侵犯。許多國家都有隱私法防止對生活財產的非法搜查和充公。二是信息隱私，指個人信息以數字或其他形式被收集、存儲和共享的合理使用。許多國家也有金融、醫療和網絡信息隱私的相關法律。三是組織隱私，指政府機構、組織和企業希望能夠使各項活動和秘密不被泄露。例如，企業可能需要保護商業秘密，政府可能選擇不公開安全政策以防止恐怖襲擊。然而，大數據使得這些隱私都有可能被暴露在網絡空間中。例如，個人的行蹤不僅可以被大街上的各種監控設備記錄下來，也可能在使用手機時被定位系統收集起來。這些數據若為不法分子所利用，極有可能對個人人身安全和財產安全造成損害。而政府和企業的信息化也會使得部分敏感數據在網絡空間中流動，使國家數據受到威脅，甚至給國家安全帶來極高風險。
同樣，數據權意識也催生了公民對政府數據知悉、獲取和利用的強烈要求。這種權利亦被稱作知情權。大數據推動了數據開放的進程，而國外的“數據民主”實踐也證明了政府公開數據帶來的好處。但是，數據的開放是公民的知情權與國家安全、社會穩定等條件相博弈的過程。在我國，網絡空間的治理往往會過多地強調保護與限制，忽視公民對數據知情權的要求，給有效治理帶來了某種程度上的困難。
3 網絡空間的全民治理
數據權的合理運用，也會改變網絡空間治理的方式。過去的網絡空間治理一般由政府主導，由政府制定政策進行自上而下的管理，企業和個人參與度較少。而在大數據時代，單純依靠政府管理和保護數據的做法會使政府在面對大規模而復雜的數據時應接不暇、不堪重負。另外，數據權的提出也使政府、企業和個人的角色發生轉變。政府的職能將逐漸收縮到維護國家數據的范圍，而將數據知悉和利用的權利返還給企業和個人，讓全民都來管理和利用這些數據，使普通民眾也能站到網絡空間治理的最前線。
