2018年《刑事诉讼法》因循旧制,仍仅将刑事强制措施限于干预人身自由权的五种强制方法.该立法模式不符合刑事强制措施的本质,未给予除人身自由权外的其他基本权利足够之关切.为全面保障公民基本权利,我国刑事强制措施体系应予重构:以刑事强制措施本质为出发点,以《宪法》上公民基本权利体系为立足点,以引入《民法典》中具备基本权利属性的部分民事权利为创新点,通过后者弥补前者之基本权利规范不足的缺陷,形成以人身自由权、财产权、隐私权为干预对象的我国刑事强制措施新体系.
生成式人工智能作为人工智能技术的新主流形态,具有决策式人工智能所不具备的人格化表象突出、数据挖掘能力提升、算法黑箱凸显、数据垄断深化等鲜明特征.随着生成式人工智能的不断迭代,虚假误导与无意义信息致人损害、模型训练与知识重组忽视知识产权、恶意滥用与算法黑箱削弱监管体系等安全风险不断凸显.在治理路径上,需要由直接规制风险逐步转向"科技—社会—法律"三元综合治理,从建设内容模型训练管理体系、厘清程序运行的知识产权边界、强化算法黑箱与恶意滥用综合治理能力、深化"科技—社会—法律"三元综合治理模式等方面着力,在规制风险的同时促进生成式人工智能安全发展.
综述类情报产品是对大量情报资料进行关联整合与综合加工,以高度浓缩的形式准确、全面反映情报资料的内容而形成的一种高层次的情报产品.它具有情报综合、情报浓缩和情报增值等功能.编写综述类情报产品,首先要对情报资料加以整合,使之建立逻辑联系;其次采用梳理、比较、分类和归类、分析和综合等方法,对情报资料进行综合加工,生成情报内容;最后,在情报内容表达上,应遵循用情报资料说话并忠实于情报资料的原则,情报事实表达以"述"为主,秉持公正、中立的立场,情报观点表达应保持客观性,即观点来自情报资料而非编写者的个人判断.
ChatGPT模型以卓越的文字生成能力以及出色的人机交互性备受大众青睐,是人工智能领域一次里程碑式的飞跃.由于科技的双重性质,ChatGPT模型的出现在给人工智能领域带来广泛的探索与应用的同时,其技术的本身也对网络生态环境所造成一定的风险.本文基于ChatGPT模型带来的数据安全、虚假内容生成以及网络犯罪等挑战的背景,提出数据规范、内容管制以及犯罪甄别的技术措施,并在总体国家安全观的视野下,进一步展望完善法律法规、提高行业自律和加强技术突破的宏观手段,从而助力于推动技术的良性发展,营造健康的网络生态环境.
美国预测警务系统的采用与发展已经有二十多年的历史,形成了几种具有特定目标导向的预测警务,积极效能显著,但预测警务也存在着区别对待、认知偏见、以及无法避免肮脏数据问题等不足.以预测警务为研究对象,通过比较法研究,详述预测警务实践产生的风险,分析美国为规制预测警务风险所进行的实践探索.发现美国对于预测警务风险的规制还存在司法审查的作用有限、有关规制预测警务的立法较为分散、社会公众获取预测警务系统使用的渠道不通畅、矫正不当威慑的动态调整机制尚未广泛采用等风险.
