- 洪学海;史峰;
[目的/意义]探索将AI大模型应用于智库理论与实践研究,推动智库高质量发展,具有重要意义。[方法/过程]本文立足智库理论与实践的基本逻辑,通过分析开源AI大模型带来的影响,讨论AI大模型与智库研究的关系及实证、基于AI大模型的智库研究范式转换技术路径、AI大模型的复杂性与应用于智库研究需要注意的问题等,并通过DeepSeek R1进行部分实证分析。[结果/结论]通过云端和侧端部署AI大模型,目前,AI大模型能够部分支持智库研究工作,促进智库研究的范式转变,但由于大模型机理认识的复杂性,还不能现实完全依赖AI大模型开展智库研究工作,需要人机协同。
2025年04期 v.10;No.58 1-8页 [查看摘要][在线阅读][下载 1661K] [CNKI下载次数:772 ] |[网刊下载次数:1 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:19 ] - 曹静;王书华;任浙豪;
[目的/意义]AI大模型作为人工智能技术体系的重要内容,以其技术突破性创新和全球井喷式应用发展而引发关注。[方法/过程]本文研究指出AI大模型进入普惠发展时代,其在模型技术、产业化落地和创新生态角度具有智能涌现等显著的时代特点,但智能跃迁时代AI治理也面临着数据安全、决策黑箱化、多重社会性挑战、地缘政治安全等诸多挑战。[结果/结论]研究提出坚持分级分类制度化监管、推进市场与社会协同治理、加强人才体系化建设、技术标准建设和赋能智库研发范式等发展建议。
2025年04期 v.10;No.58 9-12页 [查看摘要][在线阅读][下载 1501K] [CNKI下载次数:942 ] |[网刊下载次数:2 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:17 ] - 李广建;
[目的/意义]分析AIGC技术对中国特色新型智库发展带来的双重挑战,即数据可靠性与技术依赖问题,探讨其潜在风险及应对策略,以提升新型智库在人工智能时代的科学性和独立性。[方法/过程]通过文献分析与案例引证,梳理AIGC技术在智库研究中的应用现状与风险表现,从数据真伪、模型缺陷、认知依赖等角度系统剖析AIGC对智库工作的影响,并提出“制度—素质—技术”三位一体的协同治理框架。[结果/结论]AIGC技术在提升智库研究效率的同时,也带来了数据真实性难以保障、模型生成内容存在偏差、研究人员过度依赖技术等风险。新型智库应通过建立健全数据治理制度、提升研究人员AI素养、构建适配性技术体系等措施,实现认知主导与技术赋能的有效平衡,确保智库研究的科学性、原创性与社会责任。
2025年04期 v.10;No.58 13-16页 [查看摘要][在线阅读][下载 1524K] [CNKI下载次数:580 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:8 ] - 霍国庆;
[目的/意义]本文旨在探讨新一代AI技术所带动的全面的社会经济变革及其治理方略。[方法/过程]本文从DeepSeek的内在机理及其合理推论入手,分析了新一代AI技术应用在个人层面、组织层面和社会层面所带动的范式变革,以及短期和长期可能使人类陷入发展困境乃至生存危机的挑战。[结果/结论]针对这些挑战,本文提出了四项AI治理机制的设计和优化的对策。
2025年04期 v.10;No.58 17-19页 [查看摘要][在线阅读][下载 1417K] [CNKI下载次数:396 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:10 ] - 黄吉海;周雷;王延飞;
[目的/意义]大语言模型在决策咨询领域具有较大应用潜力,分析其面临的精准性与可靠性问题,提出针对性解决方案具有重要意义。[方法/过程]本文立足当前大语言模型的特点,分析探讨了其在决策咨询应用中暴露出的模型幻觉、持续学习能力不足、多模态输入输出融合困难、可解释性和价值观对齐等问题。[结果/结论]研究提出了构建“知识增强+专家验证”、优化增量训练、强化符号逻辑与大模型融合、打造全息信息管道以及建设语料约束体系的五维应对框架,推动大语言模型赋能决策咨询。
2025年04期 v.10;No.58 20-24页 [查看摘要][在线阅读][下载 1493K] [CNKI下载次数:401 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:1 ] |[阅读次数:6 ] - 贺德方;陈涛;杨芳娟;张昊;
[目的/意义]本文立足中国式现代化发展需求,提出以体制机制创新激发人工智能领域科技创新活力,以科技赋能新质生产力发展,为我国抢占全球科技竞争制高点、拓展经济高质量发展空间提供有力支撑。[方法/过程]本文从战略统筹、技术攻关、生态构建、风险治理等维度,梳理全球人工智能发展趋势和我国创新路径,分析我国人工智能顶层设计、根技术研发、根生态构建、场景创新和示范应用等方面的制度创新逻辑。[结果/结论]本文从完善国家统筹协调机制、健全根技术研发体系、创新市场化要素资源配置机制、优化科技与产业发展深度融合的制度环境、构建人工智能人才雁阵格局以及深度参与国际治理体系建设等六个方面,提出健全我国人工智能发展体制机制的对策建议。
2025年04期 v.10;No.58 25-31页 [查看摘要][在线阅读][下载 1509K] [CNKI下载次数:283 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:6 ] - 李刚;魏弋;
[目的/意义]人工智能技术正经历颠覆式革新,深刻重塑生产生活方式,但人工智能治理在标准化建设与统一性规则制定方面仍存在短板。本文旨在系统剖析人工智能技术的治理路径与优化策略,以此推动人工智能负责任发展。[方法/过程]本文以人工智能技术的主要特性为逻辑起点,从技术自身的发展特性、技术与人类社会的交互特性以及技术被赋予文化意义后的政治战略特性,详细讨论负责任的人工智能的治理所需要的国际环境、治理框架和发展生态。[结果/结论]人工智能治理的核心是协调技术发展与人类行为规范之间的互动关系。我国需要在充分认识西方国家的技术霸权风险的基础上明确技术与数字主权边界,深化人工智能治理的国际合作并积极参与国际治理标准制定,提升全球治理议程话语权;同时要推动技术治理决策的包容性与多元性、强化伦理教育并重点加强用户端技术素养培育,夯实治理社会基础;最后是构建动态适配、灵活高效且交互性强的治理框架,为负责任的人工智能发展提供制度保障。
2025年04期 v.10;No.58 32-35页 [查看摘要][在线阅读][下载 1537K] [CNKI下载次数:479 ] |[网刊下载次数:1 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:5 ] - 周湘智;
[目的/意义]针对当前人工智能对智库带来的深刻影响,从组织结构、研究方法和运营方式等方面分析多维影响,提出适应性变革的具体路径。[方法/过程]本文以问题为导向、以应用为目的,按照“影响机理—面临挑战—优化策略”技术路线展开研究,阐述智库智能化转型的必要性和机理,探讨人工智能时代智库建设的挑战和优化策略,为人工智能嵌入智库研究以及建设与运营提供理论支持。[结果/结论]人工智能正在深刻改变智库的传统研究范式、内部工作程式、组织结构模式、人员配置阵式、知识管理形式、价值呈现方式和组织文化样式,需要在相应领域加快推进七大适应性变革。
2025年04期 v.10;No.58 36-41页 [查看摘要][在线阅读][下载 1363K] [CNKI下载次数:116 ] |[网刊下载次数:1 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:6 ] - 徐宁;何亮;
[目的/意义]当前,人工智能技术正深刻重塑着信息处理、知识生产和决策咨询模式,对中国特色新型智库的建设和发展提出了新要求。本文旨在探讨AI时代下,智库如何从传统模式向平台化、智能化转型,以提升其咨政建言水平和更高维度能力。[方法/过程]本文立足智库研究与运营的实践场景,聚焦知识整合力、人才聚合力、品牌传播力这三大核心能力,系统性探讨了人工智能如何通过人机协同、技术应用、场景赋能等方式,助力智库“三力”建设。[结果/结论]研究发现,AI能显著扩展智库在知识获取与加工方面的范围、效率与维度;助力人才从“被动匹配”转向“智能协同”,实现精准画像与供需对接;并在政府、社会和国际层面,构建智能、交互、精准的全域传播体系。这为中国特色新型智库探索下一个十年的创新发展提供了新路径。
2025年04期 v.10;No.58 42-45页 [查看摘要][在线阅读][下载 1488K] [CNKI下载次数:146 ] |[网刊下载次数:1 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:8 ] - 张琳;陈国梁;
[目的/意义]科研评价是科技创新体系的重要环节,但现行体系长期受制于价值量化异化与过程评价缺失,难以真实反映科研活动的多维价值。为揭示AI技术驱动下科研评价的新机制,并探索科学合理的实践路径。[方法/过程]构建“技术赋能—范式转型—实践路径”三维分析框架,系统阐释AI技术在科研评价中的应用潜力。基于大语言模型等技术发展背景,探讨科研过程的可追溯性、价值的可解释性和知识的可关联性,并从目标、维度与主体三个层面解析评价范式的转型逻辑。[结果/结论]研究表明,AI技术驱动的科研评价能够推动评价目标由成果计量向过程追溯延伸,评价维度由指标裁定向多维诊断拓展,评价主体由人机交互向协同决策重构。通过挖掘过程数据要素、设计动态指标体系与培育开放协同生态,可在技术理性与人文价值的协同演进中,促进科研评价从结果量化向过程赋能的持续发展。
2025年04期 v.10;No.58 46-50页 [查看摘要][在线阅读][下载 1554K] [CNKI下载次数:489 ] |[网刊下载次数:2 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:7 ] - 杨平宇;江翠平;
[目的/意义]本文聚焦人工智能嵌入咨政研究所引发的诸多伦理难题,如在具体场景中的偏见产生、隐私泄露、可解释性的缺失等及其对政策决策的影响,旨在构建面向公共决策流程的AI伦理规范,提出相应的可操作的治理要点,从而提升咨政研究对科学决策与良治的支撑能力。[方法/过程]本文首先回顾了人工智能伦理领域的学术成果;然后考察了人工智能在咨政报告领域的实际应用情况,并对潜在的伦理风险进行了分析。[结果/结论]本文提出了针对性治理措施,包括优化算法透明机制、建设跨部门数据共享平台、强化公众参与与信任建设以及推进人机协作模式,以提升人工智能技术在咨政研究中的应用质量,为智库与政策制定者提供切实可行的实践路径。
2025年04期 v.10;No.58 51-61页 [查看摘要][在线阅读][下载 1497K] [CNKI下载次数:209 ] |[网刊下载次数:1 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:6 ]