医疗场景中生成式AI算法的风险识别与多元治理路径
医疗场景中生成式人工智能算法应用的风险识别与多元治理路径研究陈慧婷 岳远雷摘要随着生成式人工智能算法在医疗领域的广泛部署，其面临的风险也呈现出更加复杂多变的态势。当前医疗场景中生成式人工智能算法应用存在技术固有局限、伦理规范失衡、法律法规不健全以及监管体系不完善等风险。在剖析我国医疗领域生成式人工智能算法应用风险治理现状的基础上，针对现有以及潜在的风险，并结合医疗领域生成式人工智能算法的风险特征，提出"以技制技"规制策略，再分别从伦理、法律、监管３个维度规制医疗领域生成式人工智能算法的应用风险。具体而言，
人工智能未来走向
人工智能正以惊人的速度渗透到各个领域：从提升效率到推动创新，从带动产业升级到服务日常生活。随着相关技术持续突破边界，AI为数字化转型注入了更强的动能，引领社会走向更智能、更高效、更便捷的新阶段。一.智能化程度提升日常生活中已经能看到AI的影子，而未来的人工智能将进一步走向高度智能。它不仅能理解并处理复杂任务，不再局限于单纯的模式识别，还能完成更深入的推理与决策。比如在医疗方向，AI有望借助对海量医学数据的分析，给出更贴合个体的治疗建议，并在疾病早期筛查与判断中发挥关键作用。二.与人类的协作未来的AI将不只
AI重塑社会：红利与隐忧全景解析
人工智能（大模型、生成式AI、通用智能）并非一次普通的技术换代，而是一场从底层改变人类生产方式、认知方式与生存方式的系统性变革。它的外溢效应覆盖个人日常、社会组织、经济结构乃至文明演进，大体可以归纳为两条主线：历史级收益（利）与结构性风险（弊）。 一、AI带来的关键利好（文明尺度的正向价值） 1. 极大释放生产力，告别大规模重复劳动 以往社会里，大量岗位属于机械循环、能耗高、创造性弱的标准化工作，例如数据归档、基础文案撰写、入门级编程、流水线操作、常规答疑、制图排版等。 AI更像一种高效率的通用劳动力：可