在工业 ４．０时代，工业机器人的应用在促进经济发展、优化社会分工和提高劳动生产率等方面展现出重要作用。能源和环境问题日益严峻，并且人工智能的发展需要消耗大量的能源，探究不同经济体工业机器人的应用对能源强度的影响具有重要意义。根据 ２００６—２０１９年全球 ３５个国家的工业机器人库存数据，运用双向固定效应模型（ＦＥ）和随机效应模型（ＲＥ）、逐步回归法等实证方法，考察工业机器人对能源强度的影响。结果表明：工业机器人的应用和能源强度间存在显著的“倒 Ｕ型”关系，即当工业机器人的应用尚未超过临界值时，对降低能源强度具有抑制作用；当工业机器人的应用超过特定临界值时，工业机器人的应用才会对降低能源强度产生促进作用。进一步研究发现，现阶段能源强度的降低主要是由于总产出的增加，而不是能源消耗总量的减少。研究客观分析了人工智能的发展对能源强度的影响效应，为政府规划人工智能发展提供政策参考，有利于促进经济与环境的协调发展。

数字时代的到来，不仅为人工智能与执法决策的结合提供了可能，亦为“智慧执法”的实际应用提供了技术支撑；但在实践中仍然存在诸多隐忧，如算法的黑箱难题及其对个人信息权利保护的威胁。为此，在“智慧执法”应用的过程中，应给予有效规制：在技术层面，应增强执法决策的可解释性，推进算法的全过程公开参与；在程序层面，应保证执法目的与手段合法，确保系统执法决策的正当性；在实体层面，应强化个人敏感信息的保护与一般信息的利用。由此，确立“智慧执法”应用在运行过程中的技术规则与法律程序，为科学的执法决策提供客观而精准的依据。

生成式人工智能ChatGPT给社会带来福祉的同时，也蕴含着潜在的刑事风险。对涉及ChatGPT等生成式人工智能犯罪中研发者的不法与责任进行判断，有助于明确刑法介入人工智能技术风险的边界。涉及ChatGPT等生成式人工智能犯罪中研发者行为不法的确定，核心在于研发行为与法益侵害结果之间是否具有刑法上的因果关系。客观归责理论中是否创造并实现法不允许的危险，可以作为判断法益侵害结果是否属于研发者“作品”的标准。而ChatGPT等生成式人工智能犯罪中研发者责任问题的解决，则主要涉及研发者主观罪过的判定。当法益侵害结果出现时，研发者以引发社会秩序紊乱为初衷，将反社会语言程序注入ChatGPT中，应认定其具有直接故意。如若研发者以促进科技进步为初衷，未将反社会语言程序注入ChatGPT中，研发者主观罪过是否为过失取决于其是否履行了相应的注意义务。

ＣｈａｔＧＰＴ 作为一种全新的人工智能应用， 有更加智能、 更具超越性的表现， 在人工智能发展中具有里程碑意义。 ＣｈａｔＧＰＴ 依靠大型语言模型， 具有强化学习能力、 庞大数据库与知识存储等技术优势，展现出不同于以往人工智能机器人的传播特点。 其在功能上整合多种内容生成和人机对话模式， 在内容表现上更加贴合受众需求和偏好， 可以兼顾不同文化背景， 并在情感与价值传播上有新的突破。 ＣｈａｔＧＰＴ的迅速发展也带来了一些问题与挑战， 例如版权问题和法律风险、对传媒业本身的影响、 对社会文化知识传承的影响， 但其突破性的智能表现依然是显著的。 在未来的发展中， ＣｈａｔＧＰＴ 有望继续引领新一代人工智能传播。

ＣｈａｔＧＰＴ 横空出世后， 人工智能在教育领域的作为与发展成为全球范围内热议的话题。 从技术创新与传统教法结合的角度详细论证人工智能引入教育领域后的优势与风险： 一方面从合理运用 ＬＬＭ架构与 ＡＩＧＣ 技术的角度切入， 分析人工智能与课堂教育数字化转型以及构建教育新模式的结合路径；另一方面在基于人工智能介入教育领域发展的背景下， 重新审视传统教育中教师、 学生、 学校三者的关系， 探讨教师减负增效与学生综合素质提升等问题， 为教育主体合理运用技术方法提供路径。 通过明确人工智能的工具地位， 进一步界定其在教育领域的应用范围， 更好地平衡教育教学与技术发展之间的关系， 从开创方法与规范使用两个方面回答教育领域革新与发展的重要课题。

作为生成式人工智能的代表， ＣｈａｔＧＰＴ 智能机器人因其强智能性和应用多样性一经问世便空前火爆， 但同时也面临着潜藏的知识产权保护困境， 故而有必要对其治理对策进行研究。 分析 ＣｈａｔＧＰＴ应用的知识产权困境， 并在此基础上探究知识产权困境对策以及规则保障实施的措施。 ＣｈａｔＧＰＴ 智能机器人应用的知识产权困境主要包括： 版权归属难以判定、 可专利性认定困难、 商业秘密保护风险、 数据产品权属难以界分。 成渝等地区治理者在未来应该从版权、专利、商业秘密、数据产品权属方面完善保护规则， 同时从行政监管、行业自律、用户管理三方面做好保障政策措施。

自 ＯｐｅｎＡＩ 发布生成式交互工具 ＣｈａｔＧＰＴ 以来， 全球各大科技公司竞相宣布将会研发并上市类 似产品， 新一轮科技浪潮再次袭来。 在 ＣｈａｔＧＰＴ 及其同类产品广泛融入社会各领域的背景下， 分析当下 教育遇到的新挑战和新契机。 为保证教育平稳地发展， 应从价值理念、课程内容、教学变革等方面进行逻 辑转换来适应教育数字化发展需求。 鉴于此， 提出在 ＣｈａｔＧＰＴ 等智能应用背景下教育发展的实践路径， 包括重视教育的人文价值关怀， 正视 ＣｈａｔＧＰＴ 等智能系统的职能， 加强学习者高阶思维训练， 促进学习者 对知识底层逻辑的理解以及加大对教育人工智能应用的监管力度与研究， 制定规范人工智能的伦理规范 与规则等。

人工智能是推动高等教育变革的重要战略支撑， ＣｈａｔＧＰＴ 作为这场变革的催化剂拥有巨大的应用潜力。 首先分析 ＣｈａｔＧＰＴ 的核心技术优势； 接着以学习生命周期为框架， 从教学内容优化、 教学过程辅导辅助、教学方法优化、学术论文写作以及教与学效果评价 ５ 个方面， 回顾总结人工智能支持的学术教学和学习服务， 展望 ＣｈａｔＧＰＴ 在高等教育的 １２ 种应用场景； 最后指出， ＣｈａｔＧＰＴ 的应用存在技术可靠性、学术诚信、偏见与歧视、数据隐私与安全、法律与知识产权等方面的风险挑战， 教师、 学生、 高等教育机构以及政府部门应密切关注该领域的发展趋势， 并做出适时调整， 以推动高等教育的高质量发展。

以 ＣｈａｔＧＰＴ 为代表的人工智能技术产品驱动了高等教育阶段的学习变革， 但也存在着学习者主体性异化、生成内容可靠性难以甄别、信息安全被侵犯、学术诚信受到挑战等隐忧。 分析 ＣｈａｔＧＰＴ 的技术特点、优势及其在高校学生学习方面的应用前景， 有助于理解这些隐忧产生的深层逻辑， 进而更好地确立人工智能技术辅助高校学生学习的形式、内容、评价和监督机制， 以加快智能技术与高等教育的深度融合， 推动高等教育的数字化转型和高质量发展。

当前 ＣｈａｔＧＰＴ 引领新一代人工智能技术革命浪潮， 成为全世界关注的焦点， 将使会计领域产生 什么变革？ 从会计职能、会计要素和会计信息 ３ 个层面探析 ＣｈａｔＧＰＴ 对会计理论框架的影响， 探讨其在 数据处理、经营分析、咨询服务、绩效管理、战略规划中的应用场景， 并讨论会计实践应对策略， 对推进人 工智能会计理论及实践研究做出有益的探索。

从劳动供给视角探讨人工智能对我国居民劳动参与意愿的影响。 匹配宏微观不同层面数据进 行实证分析， 尝试性地检验居民满意度评价在其中所起的中介作用， 识别提高劳动年龄人口受教育年限 带来的政策效果。 研究发现： 人工智能发展显著抑制居民劳动参与意愿， 对位于中西部地区、 自雇型、 从 事农业活动或在企业工作的居民更为明显； 人工智能通过降低居民对自身工作和生活的满意度评价进而 抑制居民劳动参与意愿； 劳动年龄人口受教育年限的提升有助于缓解该种直接或间接抑制作用。 因此， 增加劳动年龄人口受教育年限， 提升居民工作和生活满意度， 有助于规避人工智能对居民劳动参与意愿 的负面影响。

人工智能技术的飞速发展，推动了智能审计变革。内部审计作为公司治理的基石之一和风险 管理的第三道防线，亟需顺应时代发展趋势，与人工智能技术有效融合，提升内部审计评价并改善风险管 理、内部控制和公司治理的功能。为推动企业经济的高质量发展，增加价值和改善运营。对人工智能内 部审计在政策制定、理论研究和实践应用进行梳理，分析当前人工智能内部审计存在的问题，设计人工智 能内部审计的框架流程，从政策法规、技术应用、人才培养、人机协同、安全防范等方面探索人工智能内部 审计的实现路径。

以 ＣｉｔｅＳｐａｃｅ为工具，通过将搜集到的 ２０１０—２０２０年 ＷＯＳ核心数据库与 ＣＮＫＩ数据库中相关 文献作为研究样本，采用文献计量、图谱分析方法，梳理总结国内外人工智能对劳动力供给影响的热点问 题与研究前沿。结果表明：我国在该研究领域具有一定的国际影响力，但还是存在合作较少、高质量成果 跟不上发展需要等问题。当前，国内外在该领域研究的热点主要集中在智能化技术、信息技术、产业升 级、管理模式和数字经济等方面对劳动力供给、劳动力工资和劳动力结构产生的影响；当前该领域研究的 前沿问题主要包括人工智能背景下商业智能化、企业环境道德、劳动力参与率、国际化、生产率要素、劳动 收入份额和新兴技术等对劳动力供给影响等方面的研究。

人工智能技术的研发应用推动了社会快速发展，但也引发了伦理问题。当今世界围绕人工智 能产生的伦理风险指数越来越高，逐步成为全球关注的焦点。学界对人工智能伦理风险研究已经取得了 许多有价值的研究成果，但研究也存在不足之处。目前，关于人工智能伦理风险研究布局尚欠合理，研究 有待深化，研究立意稍显悲观，研究视角缺少整体性。展望研究前景：应综合多学科知识开展研究，重视 人工智能伦理风险评估和管理研究，增强人工智能与人类智能协同发展研究。

我国劳动关系集体化转型阶段叠加了人工智能对劳动力就业结构的冲击，引起了劳动者就业结构极化，从而消融了劳动关系集体化。基于 2003—2017年我国30个省（市、自治区）面板数据，运用中介效应方法，分析人工智能对劳动关系集体化的影响及其作用机理。结果表明：人工智能对劳动关系集 体化具有消融作用；劳动力就业结构在人工智能消融劳动关系集体化中发挥中介效应，其中人工智能通 过增加高、低技能劳动力就业比例以及降低中等技能劳动力就业比例，对劳动关系集体化产生消融作用。 从区域层面来看，在东部地区，人工智能对劳动关系集体化的作用不显著；在中西部地区，人工智能对劳 动关系集体化的消融作用均显著。最后基于理论模型以及实证研究结果，针对人工智能时代集体劳动关 系提出相应的政策建议。