人工智能的利弊論文（獨家整理6篇）,計算機應用技術論文

人工智能的利弊論文〔獨家整理6篇〕,計算機應用技術論文本篇論文目錄導航：【】人工智能的利弊論文〔獨家整理6篇〕【】【】【】【】人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方式方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學，它有利也有弊，下面我們就一起來閱讀一些人工智能的利弊論文，來討論一下這一個課題。人工智能的利弊論文范文：人工智能對保險業(yè)發(fā)展的利弊之析及應對之策李偉群馬裕豐作者華東政法大學圣約翰科技大學內容摘要：各種證據(jù)顯示，人工智能與保險結合的創(chuàng)新已為保險業(yè)發(fā)展注入新的活力，實現(xiàn)新的突破。人工智能賦能于保險業(yè)，具有特別廣闊的前景和宏大的潛力。但人工智能除其本身固有的風險之外，還包括隨創(chuàng)新相伴而來的各類風險以及因被誤用而帶來的風險。為此，在全面迎來這股顛覆性改變的浪潮之際，需要平衡好人工智能對保險業(yè)發(fā)展的利弊得失，客觀評價人工智能對保險業(yè)具有的賦能和顛覆的雙重特性，分析其利弊得失，提出完善建議。本文關鍵詞語：人工智能；保險科技；智能保顧；大數(shù)據(jù)；物聯(lián)網；區(qū)塊鏈；保險創(chuàng)新；信息不對稱；風險控制；消費者權益保衛(wèi)；保險業(yè)轉型；保險監(jiān)管；智能監(jiān)管；作者簡介：李偉群，男，法學博士，華東政法大學保險法研究所所長、教授、博士生導師，研究方向：保險法、票據(jù)法；；馬裕豐，男，博士，圣約翰科技大學商管學院企業(yè)管理系助理教授，研究方向：財務會計、審計、金融機構管理。；基金：上海市哲學社會科學規(guī)劃一般課題法律與經濟視閾下上海養(yǎng)老險制度創(chuàng)新變革研究〔項目編號：2022BFX008〕的階段性成果；Abstract:Variousevidencesshowthattheinnovationcombiningartificialintelligenceandinsurancehasinjectednewvitalityintothedevelopmentoftheinsuranceindustryandachievednewbreakthroughs.Artificialintelligenceempowerstheinsuranceindustry,whichhasaverybroadprospectandhugepotential.However,inadditiontotheinherentrisksofartificialintelligence,italsoincludesvariousrisksassociatedwithinnovationandriskscausedbymisuse.Forthisreason,asthiswaveofdisruptivechangeisusheringinfullswing,weneedtobalancetheadvantagesanddisadvantagesofartificialintelligencetothedevelopmentoftheinsuranceindustry,objectivelyevaluatethedualcharacteristicsofartificialintelligencesempowermentanddisruptiontotheinsuranceindustry,analyzeitsadvantagesanddisadvantagesandputforwardperfectsuggestions.Keyword:ArtificialIntelligence;InsuranceTechnology;IntelligentInsurance;BigData;InternetofThings;Blockchain;InsuranceInnovation;InformationAsymmetry;RiskControl;ConsumerRightsProtection;InsuranceIndustryTransformation;InsuranceSupervision;IntelligentSupervision;前言麥肯錫〔McKinsey〕在2021年5月發(fā)布的(保險2030年--人工智能對保險業(yè)將來的影響〕報告中闡釋：人工智能及其相關技術對保險行業(yè)的分銷到承保，從定價到索賠等各個方面均產生宏大影響1.2021年5月27日，復旦大學保險科技實驗室聯(lián)合中國保險學會在(上海論壇2021〕分論壇--當保險遇上人工智能--人類社會新將來論壇上共同發(fā)布了全面繪制保險業(yè)智能發(fā)展途徑的(人工智能保險行業(yè)運用道路圖〔2021〕〕，該報告指出，人工智能已成為近年來保險科技〔InsurTech〕風口的主要推動力，人工智能與保險結合，必有無限寬廣的發(fā)展前景；人工智能在保險行業(yè)運用已進入加速階段，估計分別在2025年、2030年和2036年，將實現(xiàn)25%、50%和75%的行業(yè)運用。有一種見解以為，人工智能在保險行業(yè)的運用正在大踏步前進，人工智能與保險結合顯然已不再是一個能否有存在必要的問題，而是一個要積極考慮怎樣發(fā)揮其優(yōu)勢，融合于整體產業(yè)的戰(zhàn)略問題2.另有一種觀點以為，人工智能與保險結合的創(chuàng)新，雖給保險業(yè)注入新的活力，但科技也是有風險的，人工智能本身就具有的風險，如無人駕駛的風險以及將來各類因創(chuàng)新而衍生出的風險，對保險業(yè)來講既是機遇也是挑戰(zhàn)3.當保險業(yè)遇上人工智能，我們等待其利益得以顯現(xiàn)，而風險管控置于可承受的范圍之內。根據(jù)2022年(安聯(lián)風險晴雨表〕報告4,人工智能和其他新技術之影響已經成為：人工智能在醫(yī)學影像專業(yè)教學中的應用與利弊分析韋麗虹王文睿張國建作者內蒙古自治區(qū)國際蒙醫(yī)醫(yī)院藥學部內蒙古醫(yī)科大學附屬醫(yī)院核醫(yī)學科本文關鍵詞語：人工智能；醫(yī)學影像；教學；作者簡介：韋麗虹〔1979-〕，女，內蒙古自治區(qū)國際蒙醫(yī)醫(yī)院藥學部主管藥師。；*張國建，副主任醫(yī)師，E-mail:zhangguojian0820@163.com內蒙古醫(yī)科大學附屬醫(yī)院核醫(yī)學科，010050;基金：內蒙古醫(yī)科大學教學改革項目〔NYJGC202117〕；內蒙古醫(yī)科大學多模態(tài)分子影像人才團隊項目〔NYTD-2021015〕；內蒙古自治區(qū)衛(wèi)生計生科研計劃項目〔202103043〕；1醫(yī)學影像專業(yè)教學現(xiàn)在狀況醫(yī)學影像專業(yè)包括放射、超聲、核磁及核醫(yī)學等，當前影像本科及研究生教學方式主要還是采取傳統(tǒng)的教學方式方法，教學主體與教學形式大多還是以老師為主，理論課授課地點一般限于教室，對于初學影像專業(yè)的學生而言教學內容枯燥、抽象，與其他學科相對孤立，學生接受程度相對較慢。在教學經過中，老師往往只重結果不重經過，學生只注重書本不關心實踐、只注重記憶不注重能力。老師與學生之間也不能構成良好的互動與溝通，老師不了解學生的詳細把握情況，而學生碰到問題也不及時和教師溝通溝通?，F(xiàn)前階段下，影像醫(yī)學教學由于缺乏網絡的支持與合理應用，授課的影像資源不夠新穎，進而使學生對影像的理解、分析及應用能力不夠，限制了學生思維與潛能的發(fā)揮，往往出現(xiàn)臨床技能和理論脫節(jié)[3].這種教學形式已落后于當代影像技術的飛速發(fā)展，不能知足影像人才的培養(yǎng)需求。當前我們國家醫(yī)學影像學專業(yè)人才缺乏的現(xiàn)在狀況也從另一個側面講明了影像專業(yè)教學形式存在眾多問題。因而引入新的醫(yī)學影像專業(yè)教育形式以順應時代發(fā)展趨勢迫在眉睫[4].2AI的發(fā)展現(xiàn)在狀況當前世界很多發(fā)達國家把發(fā)展AI作為提升競爭力、提高綜合實力的戰(zhàn)略部署，加緊出臺一系列政策。AI這一術語最早是在1956年提出的，它與空間技術、原子能技術并稱為20世紀三大科學技術成就[5],AI具有良好的發(fā)展?jié)摿εc發(fā)展前景。該學科的前沿性強，AI的發(fā)展是以硬件與軟件的發(fā)展為基礎的。然而其發(fā)展經歷了漫長的歷程，主要包括AI發(fā)展的孕育時期、構成時期、發(fā)展時期、繁榮時期。在20世紀80年代，AI的發(fā)展速度進一步加快。伴隨健康中國戰(zhàn)略的提出，國內諸多業(yè)內人士也看好醫(yī)療領域將來的發(fā)展前景。2021~2025,我們國家的基層醫(yī)療事業(yè)將進入快速發(fā)展期，醫(yī)療健康產業(yè)注定會迅猛發(fā)展，在這期間，必須通過大數(shù)據(jù)與人工智能的應用來完善該領域的服務體系，促使醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展走向成熟。3AI應用于醫(yī)學影像專業(yè)教學及其優(yōu)勢醫(yī)學影像專業(yè)教學與人工智能相結合必將會更新教育方式和創(chuàng)新教學理念。AI應用于醫(yī)學影像專業(yè)教學中，將使教學質量、教學效率大大提高，更有利于學生的綜合能力培養(yǎng)，有利于學生思維方式的轉變、思維能力的提高。3.1AI能明顯提高教學效率與教學質量AI在不斷發(fā)展的同時，其技術手段也日新月異，不斷獲得新突破，AI正在逐步超越影像科醫(yī)師的眼力極限，能夠更快、更準地提供診斷報告，對于影像專業(yè)教學質量及工作效率的提高具有極大推動作用。AI完全能夠為學生提供信息量豐富、圖文并茂的影像學教學方式方法，一方面加強了對所學知識的理解和把握，同時也加強了學生對所學知識的感性認識，因而大大提高了教學質量。另一方面AI能夠幫助老師完成繁重的教學課程，老師能夠將更多的精神專注于教學經過，進而使教學效率得到提高。3.2AI可提高學生的影像空間思維能力AI與老師授課的區(qū)別是能夠留給學生更多想象空間，進而起到培養(yǎng)學生多維角度思維的作用，AI能夠模擬人類解決一些復雜問題的思路，通過AI教學能夠提高對學生邏輯思維能力的培養(yǎng)[6].在整個經過中，學生們能夠充分體驗智能化人類專家解決問題、處理問題的思路，更有助于培養(yǎng)和提高學生的分析、判定和思維能力[7].3.3AI顛覆傳統(tǒng)教學形式，為醫(yī)學影像教學新形式開拓新途徑將AI應用于影像專業(yè)教學，將顛覆傳統(tǒng)意義上的教學形式。以應試教育為主的傳統(tǒng)教學形式很難做到個性化教學。隨著AI的發(fā)展和應用，能夠做到根據(jù)學生不同的學習能力、本身素質以及認知水來制定個體化的、針對性強的學習方案，根據(jù)學生的以往學習數(shù)據(jù)及教學數(shù)據(jù)來進行學情分析，預測將來的學習狀況，進而更好地把握學生的學情信息，并個體化、智能化推薦最合適的學習內容，有的放矢，因材施教，進而顯著地提升學習效果[8].當前已經有這樣的個性化教育公司，通過智能教育平臺綜合測評，為學生量身定制合適本身的教育方案。4AI在醫(yī)學影像專業(yè)教學中面臨的挑戰(zhàn)與弊端AI診斷的病種越來越廣泛，發(fā)表的關于AI及其深度學習的醫(yī)學影像方面的研究近四百篇，牽涉包括X線、CT、MRI、超聲、病理等多種醫(yī)學影像相關疾病[9,10].能夠肯定，當前AI展現(xiàn)出了很強的優(yōu)勢與宏大潛能，孜孜不倦的AI模型能夠幫助醫(yī)生極大程度減少漏診，大大提高工作效率，節(jié)約時間，但AI在臨床實際工作中的應用還很有限，存在缺陷，診斷水平還沒有想象的那么高，在實際應用中推廣普及還存在一定困難。AI的工程師需要開發(fā)更多的實用軟件，軟件愈加人性化、智能化，解決假陽性和假陰性的問題，需要更多的投入，與影像科醫(yī)師一道，共同提高影像檢查的圖像和診斷的質量。因而在影像專業(yè)教學方面，AI模型數(shù)據(jù)的質量、數(shù)據(jù)的可靠性，以及海量信息的提取等問題都是面臨的宏大挑戰(zhàn)。影像數(shù)據(jù)質量是AI模型可靠與否的核心因素，決定了AI模型學習的結果，相當于學生的教學資料，因而講，獲取高質量的影像數(shù)據(jù)是AI應用于影像診斷的關鍵。但是當前國內尚未就影像質量和規(guī)范實現(xiàn)完全的同質化，且不同種類和不同質量的數(shù)據(jù)都會影響AI模型的準確性和今后的廣泛普及。當前AI一些數(shù)據(jù)集是來源于國外數(shù)據(jù)而完成的，這些數(shù)據(jù)集并不能真實反映國人的疾病影像特征以及該病種的全面性。5瞻望AI不斷發(fā)展，技術上不斷獲得突破，近年來，隨著國家對醫(yī)學影像行業(yè)發(fā)展的支持，AI+醫(yī)學影像成為一種全新的領域，有著非常廣闊的前景。有機遇也有挑戰(zhàn)，面對機遇和挑戰(zhàn)我們應該積極面對，積極介入華而不實。AI必將改變我們的工作和生活，我們應該順應時代發(fā)展，讓它成為醫(yī)師能夠信賴的工作伙伴，為我們服務，為教學服務。同時應該開展多中心研究，在圖像采集、圖像處理、圖像標注中制定行業(yè)標準，構成規(guī)模的國人的高質量數(shù)據(jù)庫和驗證集，使機器學習愈加精準，構成可靠的產品解決臨床的問題[2],這樣才能更好的將AI應用于影像教學之中。AI在影像教學方面的應用已經展現(xiàn)出其強勁的勢頭，能夠預見，在不久的將來影像科醫(yī)師會有一個非常得力的助手，孜孜不倦的工作，大大節(jié)省人力，工作效率明顯提高，教學形式也將徹底顛覆；但與此同時，AI還面臨很多瓶頸問題函待解決，醫(yī)工嚴密結合將會實現(xiàn)AI的更大突破和持續(xù)發(fā)展，使AI在影像醫(yī)學教學經過中發(fā)揮出最大潛能。以下為參考文獻[1]李亦菲智能教育與人工智能教育之間的關系[J]教育家，2021;〔44〕：16-18[2]劉士遠，蕭毅基于深度學習的人工智能對醫(yī)學影像學的挑戰(zhàn)和機遇[J]中華放射學雜志，2021;51〔12〕：899-901[3]高靜，李玉宏醫(yī)學影像專業(yè)超聲診斷學實習教學改革初探[J]中國繼續(xù)醫(yī)學教育，2021;9〔12〕：13-15[4]何煉圖，湯慶，湯佳馨，等人工智