犯罪记录消除制度立法进展？-科压科技

一、犯罪记录消除制度立法进展？

目前还不确定，但是呼声很高，按照官方的说法是：成年人犯轻罪前科消灭制度已列入本届全国人大常委会立法规划、年度立法工作计划，抓紧研究或督促牵头起草单位做好起草、研究论证工作。只能说，希望是有的，保持耐心保持呼吁，积极采取一切合理合法的方式表达自己的真实诉求。

二、人工智能立法

在当今数字化时代，人工智能立法成为了许多国家和地区关注的焦点。随着人工智能技术的不断发展和应用，立法者们意识到制定相关法律法规的重要性，以管理和规范人工智能的使用。本文将探讨人工智能立法的重要性、挑战以及发展趋势。

人工智能立法的重要性

随着人工智能技术的广泛应用，立法机构需要及时制定相关法律法规，以确保人工智能技术的合理、公平和安全应用。人工智能立法可以为企业和个人提供明确的指导，同时保护公民的权益和数据安全。通过立法，政府可以规范人工智能在医疗、金融、交通等领域的应用，促进社会经济的健康发展。

人工智能立法面临的挑战

然而，人工智能立法面临着诸多挑战。首先，人工智能技术的快速发展使得立法跟不上技术的步伐，导致法律滞后于实际应用。其次，人工智能的复杂性和不确定性给立法带来了困难，如何确保法律的准确性和适用性是一个亟待解决的问题。此外，跨境数据流动和隐私保护等问题也给人工智能立法带来了挑战。

人工智能立法的发展趋势

为了应对人工智能立法面临的挑战，各国纷纷加强立法研究和合作，推动人工智能立法的发展。未来，人工智能立法可能会朝着以下几个方向发展：

跨领域立法：人工智能的应用涉及多个领域，未来的立法可能会跨学科、跨部门，形成统一的立法体系。
灵活性立法：面对技术的快速发展，立法需要保持灵活性，及时修订法律法规，以满足人工智能应用的需求。
国际合作立法：人工智能跨越国界，各国需要加强合作，推动国际人工智能立法的发展，共同应对全球性挑战。

结语

综上所述，人工智能立法是当前亟待解决的问题之一。立法机构应加强立法研究，及时制定相关法律法规，推动人工智能在合法、合规、安全的前提下发展。只有通过立法的规范和引导，人工智能技术才能更好地为社会和人类服务。

三、人工智能立法的定义？

当前，法律界和学术界对人工智能及其产业定义还没有统一的认识。如何定义人工智能？《条例草案》提出，人工智能是一种“利用计算机或者其控制的设备，通过对收集的外部数据进行学习、分析，感知环境、获取知识、推导演绎，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用的能力”，同时明确了人工智能产业的边界，将人工智能软硬件产品、系统应用、集成服务等核心产业，以及人工智能技术在各领域融合应用带动形成的相关产业纳入人工智能产业范畴。

同时，《条例（草案）》还要求建立健全人工智能产业统计分类标准，制定和完善统计分类目录，有序开展人工智能产业统计调查和监测分析工作。通过完善人工智能统计监测制度，准确掌握我市人工智能产业发展情况，为促进产业发展提供精准的数据支撑。

目前，深圳人工智能基础研究方面相对薄弱，在基础理论研究和应用基础创新上鲜有突破，大多数企业经营研发侧重于人工智能应用层面。针对这一问题，条例《草案》主要从致力关键核心技术攻关、推进科技体制改革、加强新型研发机构建设、推动科技成果高效转化四大方面进行了制度安排。其中，着眼关键核心环节，《草案》提出建立以市场需求为主导的核心技术攻关机制，创新科研项目立项和组织实施机制，建立覆盖人工智能关键核心技术攻关全周期的扶持政策体系。

针对人工智能产品“落地难”的问题，《条例草案》规定探索建立与人工智能产业发展相适应的产品准入制度，缩短人工智能产品与服务进入市场的审批链条和周期，建立新技术按风险管理制度，支持先试先用。其中，针对目前需求突出的医疗器械产品的应用做出专门性规定，“鼓励建立临床试验伦理审查的快速审核机制与互认机制，探索建立适用于人工智能类医疗器械的快速注册审批机制。”

人工智能作为新一轮科技革命和产业变革核心驱动力，在推动经济社会发展的同时，也带来了人们对伦理问题的担忧。对此，《条例草案》还提出设立人工智能伦理委员会，明确人工智能伦理委员会职责，加强伦理委员会对人工智能伦理的统筹规范和指导协调，推动构建覆盖全面、导向明确、规范有序、协调一致的人工智能伦理治理规则。

四、人工智能立法的优缺点？

2020年1月，美国白宫发布了《AI应用监管指南备忘录（草案）》，从监管和非监管层面提出了AI应用相关原则和建议。

该指南旨在确保公众参与、限制监管越界、促进可信技术发展，与G20人工智能原则高度一致，有助于创造利于AI的政策环境。

指导政府机构如何处理“维持美国在人工智能领域领导地位”，以支持联邦机构对人工智能（AI）应用的监管。

美国政府发布《人工智能应用规范指南》文件，提出10条人工智能监管原则，这些原则要求避免联邦机构对人工智能应用的过渡干预，强调监管的灵活性，“鼓励人工智能的创新和发展”和“减少部署和使用人工智能的障碍”。

五、人工智能进展

人工智能进展

什么是人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在使计算机系统能够模拟人类智能的一种技术。它涉及到可以自主学习、规划、推理、理解和进行决策的机器。

人工智能的历史

人工智能的概念最早出现于1956年，由于其独特的潜力和前景，人工智能一直是计算机科学领域的热门研究方向。然而，由于计算能力和数据量的限制，人工智能的发展一度陷入了低谷。

随着计算机处理能力的提升和大数据的出现，人工智能进入了一个崭新的时代。逐渐出现了许多令人瞩目的人工智能应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理、智能推荐和自动驾驶等。

人工智能的应用

人工智能的应用十分广泛，涵盖了几乎所有领域。以下是一些重要的人工智能应用领域。

医疗保健：人工智能可以辅助医生进行诊断，提供更有效的医疗服务。
金融行业：人工智能可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈检测。
交通运输：人工智能可以改善交通系统的效率，提供智能交通管理和自动驾驶技术。
教育领域：人工智能可以个性化教学，提供智能辅助学习和虚拟教师等。
电子商务：人工智能可以为用户提供个性化的购物推荐和客户服务。

人工智能的挑战

虽然人工智能的发展前景广阔，但也面临许多挑战。

首先，数据隐私和安全性是人工智能领域的重要问题。大量的个人数据被用于培训和训练人工智能系统，因此保护数据隐私至关重要。

其次，人工智能的道德问题也备受关注。人工智能系统的决策是否符合伦理和人权原则是一个重要的考量因素。

此外，人工智能的普及和应用也可能导致一些社会问题，例如失业率上升和人类技能落后等。

人工智能的未来

展望未来，人工智能将继续取得突破性进展。

随着技术的发展，人工智能系统将变得更加智能、更加灵活。人工智能将在医疗、教育、商业领域等更加广泛地应用。

同时，人工智能的发展也需要我们注重道德和伦理问题，确保人工智能的应用符合社会价值观和法律法规。

总之，人工智能的快速发展将给我们的生活带来深远的影响，我们期待人工智能能为人类社会的发展带来更多的机遇和进步。

六、对人工智能进行立法限制

人工智能立法限制的必要性

人工智能（AI）技术的迅猛发展为社会带来了巨大的变革和机遇，但同时也引发了人们对于其潜在风险和影响的担忧。在这种背景下，对人工智能进行立法限制逐渐成为了各国政府和国际组织关注的焦点之一。

人工智能的弊端与挑战

尽管人工智能技术在诸多领域取得了显著成就，但其使用也涉及诸多挑战和弊端。其中包括：隐私泄露风险、数据滥用可能、不当歧视行为等。这些问题的存在引发了人们对于人工智能受到管制和约束的呼声。

当前的立法现状

目前，许多国家和地区都在加紧制定关于人工智能的法规和政策。这些立法旨在确保人工智能技术的合理、透明和负责任的使用，以防止其被滥用或造成不良影响。

立法限制的意义与价值

对人工智能进行立法限制具有重要的意义和价值。首先，立法可以规范人工智能技术的发展和应用，确保其符合伦理道德和社会价值观。其次，立法可以保护个人隐私和数据安全，防止数据被滥用或泄露。同时，立法还可以促进人工智能技术的可持续发展，推动其在经济、科技和社会领域的良性应用。

立法规范的内容与方向

在对人工智能进行立法限制时，应着眼于以下几个方面：数据隐私保护、透明度要求、责任追究机制、不当歧视禁止等。通过这些规范内容的制定，可以有效地保障人工智能技术的健康发展，维护社会秩序和公共利益。

未来的展望与挑战

随着人工智能技术的不断进步与应用，对其立法限制的需求也将不断增长。未来，我们需要在法律法规的制定过程中充分考虑技术发展的动态变化和社会需求的变化，确保人工智能的合法合理使用，使其更好地造福人类社会。

七、人工智能新进展

人工智能新进展

引言

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门前沿科学技术，近年来取得了许多令人瞩目的进展。它旨在模拟人类智能，实现自主学习、推理和问题解决能力。人工智能领域不断涌现的新进展使得我们探索着一个崭新的未来，本文将介绍近期人工智能领域的新发现和技术进步。

深度学习技术

深度学习（Deep Learning）是人工智能领域的一个重要技术。它通过构建具有多个神经网络层级的模型，可以实现对复杂数据的自动特征提取和高精度的模式识别。最新的研究表明，深度学习技术在各个领域都取得了突破性的进展。

在医疗诊断领域，深度学习已经展现出巨大的潜力。研究人员利用深度学习算法分析医学影像，可以快速准确地检测出患者体内的肿瘤和其他疾病。这项技术的应用为医务人员提供了重要的辅助诊断工具，可以帮助他们提高疾病识别的准确性和效率。

在自然语言处理领域，深度学习技术也取得了巨大突破。通过使用深度学习算法，研究人员可以构建出强大的语言模型，实现自动文本摘要、机器翻译和情感分析等任务。这些技术的发展为自然语言处理的应用提供了更多可能性，为人们提供了更智能化的语言交互方式。

强化学习的新发展

强化学习（Reinforcement Learning）是一种让计算机通过与环境交互学习的方法。近年来，强化学习在人工智能领域受到越来越多的关注，并取得了一系列新的发展。

研究人员提出了一种新的强化学习算法，称为深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）。该算法将深度学习和强化学习相结合，可以让计算机在复杂情境下做出更加智能的决策。深度强化学习广泛应用于自主驾驶、机器人控制和游戏策略等领域。

此外，强化学习在推荐系统中也得到了广泛应用。通过使用强化学习算法，推荐系统可以根据用户的反馈动态调整推荐策略，从而提供更加个性化和准确的推荐结果。这种基于强化学习的推荐系统极大地提高了用户的体验，促进了电商行业的发展。

人机交互界面的革新

近年来，人机交互界面也迎来了一系列革新，为人们提供了更加智能、便利的操作方式。

语音助手是当前最热门的人机交互方式之一。随着语音识别和自然语言理解技术的不断提升，语音助手的使用越来越广泛。语音助手可以根据用户的指令，执行各种操作，例如播放音乐、发送短信和查询天气等。它们不仅提高了人们的生活效率，还为各行业带来了更多创新的可能性。

虚拟现实（Virtual Reality，简称VR）和增强现实（Augmented Reality，简称AR）技术也在人机交互领域引起了巨大的关注。通过利用虚拟现实设备，用户可以体验到沉浸式的虚拟世界，与计算机生成的场景进行互动。增强现实技术则将计算机生成的图像与现实世界进行融合，为用户提供更加丰富的信息展示方式。虚拟现实和增强现实技术的兴起，将进一步推动人机交互界面的创新和发展。

结语

人工智能领域的新进展为我们展示了未来的可能性。深度学习技术、强化学习的发展，以及人机交互界面的革新，为社会生活带来了诸多改变和便利。然而，人工智能技术仍然面临着挑战和未知。我们期待未来的发展，人工智能将在更多领域发挥作用，为人类创造更美好的未来。

八、人工智能法：影响深远的智能科技立法

人工智能法：影响深远的智能科技立法

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，各国纷纷开始思考如何通过立法来规范和引导人工智能的发展。人工智能法作为一种涉及伦理、隐私、安全等多方面的综合性法律，正逐渐成为全球关注的焦点。

人工智能技术日益渗透到我们生活的方方面面：自动驾驶、医疗诊断、智能客服等应用层出不穷。然而，随之而来的是关于隐私保护、数据安全、责任追究等一系列问题。在这种背景下，各国纷纷出台或者修订相关法律法规，以应对人工智能技术带来的挑战和机遇。

人工智能立法的国际趋势

全球范围内，许多国家已经在人工智能领域进行了立法探索。例如，欧盟于2018年发布了《人工智能道德准则》，明确了人工智能在道德、安全、隐私保护等方面的基本原则和指导方针。同时，美国在自动驾驶、医疗健康、国家安全等领域也陆续提出相关立法草案，以应对人工智能技术的快速发展。

与此同时，亚洲国家也在积极推进人工智能立法。中国在2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，并于2019年颁布了《数据安全法》。日本也于2020年通过了《AI伦理人权原则》，为人工智能立法划定了基本框架。

人工智能立法的内容和挑战

人工智能立法往往涉及到众多领域，包括但不限于数据隐私、算法透明度、责任追究、创新激励等方面。制定人工智能法律的过程和内容面临着许多挑战，例如如何平衡技术创新与隐私保护的矛盾，如何规范自动驾驶等新兴行业的发展，以及如何保障人工智能技术在医疗领域的安全和可靠性。

另外，由于人工智能技术的跨国性特点，跨境数据流动、国际合作等议题也是人工智能立法面临的重要挑战。如何在全球范围内建立起协调一致的人工智能法律体系，成为了摆在各国立法者面前的现实问题。

结语

人工智能法的出台将深刻影响未来人工智能产业的发展方向和格局。各国在探索人工智能立法的过程中，既需要借鉴国际经验，又要考虑本国实际情况，不断完善人工智能法律体系，推动人工智能技术健康、有序、可持续发展。

感谢您阅读本文，希望通过本文能更好地了解人工智能法对智能科技产业发展的重要影响。

九、人工智能 AI 不断提升，有哪些新进展？

英国人工智能公司DeepMind在最新一期《科学机器人》杂志上发表了一项最新研究成果，一个人工智能足球运动员。要知道，著名的AlphaGo围棋程序就是DeepMind开发的。这个AI足球运动员是一个比AlphaGo更高级更复杂的AI程序。为什么这么说？战略上，围棋是1V1，只需要考虑两个人的博弈；而足球是多对多，不能只考虑个人技术，还要考虑所有成员之间的配合。即时性方面，围棋是回合制，一方移动，另一方只能旁观；足球是实时比赛，双方都在运动，反应慢一秒就可能错过机会。操作上，围棋只需要考虑下棋的步骤，而足球涉及很多动作，比如带球突破、身体对抗、精准射门等。这就需要一个强有力的体育战略体系，这些差异决定了AI足球运动员的算法要比AlphaGo复杂得多。其实2016年AlphaGo诞生的时候，仅仅过了半年，腾讯的AI Lab就推出了自己的AI程序，命名为“绝艺”。他们让柯洁和绝艺对弈，绝艺在让柯洁有两个子的情况下也完全赢了，而且表现和AlphaGo一样好。不过当时AlphaGo在李世石的时候已经是名满天下了，已经稳坐头把交椅了。“绝艺”落后半拍，再厉害也只能算个“跟屁虫”，没有引起大众太多关注。但是这次，早在DeepMind开发AI足球运动员之前，腾讯AI Lab就已经开发出了强大的多智能体，你可能和它对抗过。没错，王者荣耀游戏在2020年推出了一个新模块，叫做“挑战绝武”。这个绝武就是多智能体AI。像AI足球运动员，它在踢球的时候要考虑团队配合，因为王者荣耀的游戏规则是5V5，也就是10个角色分成两队分组作战；在操作上，也有复杂的行走和移动技巧。为了快速提升绝武的战斗力，腾讯AI团队决定将其发布，并邀请亿万游戏玩家与它对战，帮助它进步。如果你也挑战过《绝武》，那就牛逼了。你为开发世界上最先进的多智能体人工智能做出了贡献。“绝武”用了三年时间成为世界上最先进的多智能体AI之一，从一开始一个连地图怪物都打不过的“弱鸡”，到成为王者荣耀职业联赛的冠军。听到这里，不知道大家会不会有一个疑问:BAT三巨头中，百度对人工智能的投入是最多的，为什么这个多智能体AI是腾讯做的？原来腾讯开发“绝武”并不是心血来潮，而是为了解决一个实际问题。王者荣耀游戏会不断推出新的英雄角色，这个新角色的战力需要和旧角色的战力保持平衡，不能太强也不能太弱，最好的胜率在50%左右。如何保证这个胜率？一般的做法是在新角色发布前找很多专业的游戏测试人员，和老角色组队玩上千款游戏，尝试测试各种技能和场景。但这种方式人力成本高，效率低，还有新角色提前泄露给大众的风险。能不能简单的设置一个AI系统，可以控制各种角色自动测试？没错，这就是“绝无”的由来。 从数学上来说，如果想求出胜率，就需要用穷举法，即推导出每一步所有可能的变量，自然就能得到结果。然而，这种方法只在理论上可行。现实中，它需要的计算能力是天文数字，超过了计算机的极限。即使是简单的围棋程序也不能采用穷举法，更不用说更复杂的多智能体了。其实绝武1.0版和AlphaGo一样，采用的是“模仿学习”的方法。AlphaGo研究的是人类的棋谱，而“绝武”研究的是王者荣耀职业联赛的视频。然而，简单地将这些视频信息填入系统是不够准确的。因为高手也有晕招的情况，“绝武”前期分不清哪些是高招，哪些是晕招。腾讯团队找了一批游戏高手，人工标注哪些华而不实，哪些真的匠心独运，把“提纯”后的武功秘籍输入绝武。通过“模仿学习”，绝武的水平相当于更厉害的业余选手，可以挑战游戏主播，但比不上真正的职业选手。从“模仿学习”的原理来看，“绝悟”就是跟职业玩家的屁股学，最多能学到78%上下，就像孙悟空再厉害也赶不上菩提老祖一样。后来《绝武》是如何实现成为职业选手的目标的？这是关于绝武2.0版本的。和AlphaGo的下一代AlphaZero一样，它不再是“模仿学习”，而是完全抛弃人类的经验，从一张白纸开始，通过和自己对打，左右手对打，总结出自己的战斗经验，这在人工智能领域被称为“强化学习”。但是，正如我们前面提到的，多智能体AI面临的情况比围棋这样的单智能体面临的情况要复杂得多，这意味着它的模型有大量的参数，“强化学习”的结果可能越来越强，也可能是“学习无用”，模型无法收敛，性能越来越差。就像教游泳，把宝宝扔进水里，结果无人能够预知。其实绝武2.0就遇到过这种情况:刚开始学习曲线很漂亮，后来忽上忽下，然后突然转了下来。“强化学习”不同于“模仿学习”。机器“强化学习”的过程是一个黑箱，人类无法理解，更谈不上干预和引导。课题组苦思冥想，终于悟出:虽然没办法，但可以降低难度！他们给“绝武”做了一个由易到难的训练计划:不是一开始就让它有5V5的近战，而是从1V1开始，然后做固定的组队训练，最后打乱组队训练。在这样一步步的训练计划下，“绝武”终于起死回生，学习曲线上去了。最终，在2019王者荣耀世界冠军杯中，绝武战胜了顶级职业棋手，成为了游戏界的AlphaGo。更重要的是，AlphaGo是专门用于下围棋的单个智能体，实际应用场景有限；“绝无”作为多智能体的代表，有很多实际的应用场景。比如“把王者荣耀的英雄换成汽车，把地图换成街道，就成了智能驾驶问题”；再衍生开来，如果把王者荣耀的英雄变成小行星，那就可以让小行星自动组队进行天文观测。从这个意义上来说，《王者荣耀》早已超出了一款游戏的范畴，它是一个有数亿游戏玩家参与的多智能体AI研究平台，也是一个通向未来的基础设施。

十、2023年，人工智能哪些方向进展将值得期待？

在2023年，人工智能领域的进展将继续引领科技行业的发展。未来几年，人工智能技术将在以下方向取得进展：

自动驾驶技术自动驾驶技术将会进一步成熟和普及，带来更高的安全性和效率，让驾驶变得更加便捷和舒适。自动驾驶技术的普及将改变整个交通行业的生态，同时也将带来更多的创新和商业机会。
语音识别和自然语言处理人们越来越倾向于使用语音指令进行搜索和操作，而不是键盘输入。随着语音识别和自然语言处理技术的不断改进，这种趋势将变得更加明显。未来，人们可以期待更好的语音交互体验和更好的语音识别准确性。这将改变人们与计算机交互的方式，让交互更加自然和人性化。
深度学习和神经网络深度学习和神经网络技术正在不断发展，并在许多领域实现了突破，如计算机视觉、语音识别和自然语言处理。这些技术有望在未来继续成为人工智能领域的重要驱动力，为更多的应用场景提供更加精准和高效的解决方案。深度学习和神经网络技术的发展将改变各行各业的生产方式和商业模式，为人类创造更多的财富和价值。
机器人技术机器人技术是人工智能技术的一个重要应用方向，未来几年机器人技术将进一步成熟。机器人技术将为人类提供更多的服务和解决方案，从而提高生产效率和生活质量。未来，我们可以期待更多的机器人应用于医疗、教育、农业和制造业等领域。
人工智能的伦理和法律问题人工智能技术的快速发展也带来了伦理和法律问题。未来几年，我们需要更多地关注人工智能技术对社会和个人的影响，并制定相关的法律和政策。这将有助于平衡技术进步和人类福祉之间的关系，确保人工智能技术的发展符合道德和法律标准。
人工智能与医疗健康人工智能技术在医疗健康领域的应用前景十分广阔。未来几年，人工智能将在医疗诊断、药物研发、疾病预测等方面发挥更大的作用，从而改善医疗保健的质量和效率。例如，人工智能可以辅助医生进行病理分析、诊断，提高诊疗效果；同时，人工智能还可以利用大数据分析技术预测疾病的发生和传播，从而提高公共卫生水平。
人工智能与教育人工智能技术在教育领域也有很大的应用前景。未来几年，人工智能将在学习内容的个性化推荐、学习成果的评估和提高教育质量等方面发挥更大的作用。例如，人工智能可以根据学生的兴趣和能力为其推荐适合的学习内容，提高学习效果；同时，人工智能还可以通过自动化的方式对学生的学习过程和成果进行评估，提高教学效率。
人工智能与智能城市随着城市化的不断发展，智能城市将成为未来城市发展的重要方向。人工智能技术将在智能城市建设中发挥重要作用，帮助城市实现智慧交通、智慧安防、智慧环保等方面的目标。例如，人工智能可以通过大数据分析和智能化管理手段来提高交通效率和安全性；同时，人工智能还可以利用物联网技术实现智能环保监管和资源利用。

综上所述，人工智能技术在未来几年将在多个领域取得重大进展，为人类带来更多的创新和商业机会。然而，我们也需要关注人工智能技术对社会和个人的影响，积极引导技术的发展，确保人工智能技术的应用符合伦理和法律标准，为人类带来更多的福祉。

我个人也会做些开源，主要是为了技术交流，开发了个类似于chatgpt和chatglm的小模型。

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