人工智能的利弊论文（独家整理6篇）,计算机应用技术论文

人工智能的利弊论文〔独家整理6篇〕,计算机应用技术论文本篇论文目录导航：【】人工智能的利弊论文〔独家整理6篇〕【】【】【】【】人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方式方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，它有利也有弊，下面我们就一起来阅读一些人工智能的利弊论文，来讨论一下这一个课题。人工智能的利弊论文范文：人工智能对保险业发展的利弊之析及应对之策李伟群马裕丰作者华东政法大学圣约翰科技大学内容摘要：各种证据显示，人工智能与保险结合的创新已为保险业发展注入新的活力，实现新的突破。人工智能赋能于保险业，具有特别广阔的前景和宏大的潜力。但人工智能除其本身固有的风险之外，还包括随创新相伴而来的各类风险以及因被误用而带来的风险。为此，在全面迎来这股颠覆性改变的浪潮之际，需要平衡好人工智能对保险业发展的利弊得失，客观评价人工智能对保险业具有的赋能和颠覆的双重特性，分析其利弊得失，提出完善建议。本文关键词语：人工智能；保险科技；智能保顾；大数据；物联网；区块链；保险创新；信息不对称；风险控制；消费者权益保卫；保险业转型；保险监管；智能监管；作者简介：李伟群，男，法学博士，华东政法大学保险法研究所所长、教授、博士生导师，研究方向：保险法、票据法；；马裕丰，男，博士，圣约翰科技大学商管学院企业管理系助理教授，研究方向：财务会计、审计、金融机构管理。；基金：上海市哲学社会科学规划一般课题法律与经济视阈下上海养老险制度创新变革研究〔项目编号：2022BFX008〕的阶段性成果；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;前言麦肯锡〔McKinsey〕在2021年5月发布的(保险2030年--人工智能对保险业将来的影响〕报告中阐释：人工智能及其相关技术对保险行业的分销到承保，从定价到索赔等各个方面均产生宏大影响1.2021年5月27日，复旦大学保险科技实验室联合中国保险学会在(上海论坛2021〕分论坛--当保险遇上人工智能--人类社会新将来论坛上共同发布了全面绘制保险业智能发展途径的(人工智能保险行业运用道路图〔2021〕〕，该报告指出，人工智能已成为近年来保险科技〔InsurTech〕风口的主要推动力，人工智能与保险结合，必有无限宽广的发展前景；人工智能在保险行业运用已进入加速阶段，估计分别在2025年、2030年和2036年，将实现25%、50%和75%的行业运用。有一种见解以为，人工智能在保险行业的运用正在大踏步前进，人工智能与保险结合显然已不再是一个能否有存在必要的问题，而是一个要积极考虑怎样发挥其优势，融合于整体产业的战略问题2.另有一种观点以为，人工智能与保险结合的创新，虽给保险业注入新的活力，但科技也是有风险的，人工智能本身就具有的风险，如无人驾驶的风险以及将来各类因创新而衍生出的风险，对保险业来讲既是机遇也是挑战3.当保险业遇上人工智能，我们等待其利益得以显现，而风险管控置于可承受的范围之内。根据2022年(安联风险晴雨表〕报告4,人工智能和其他新技术之影响已经成为：人工智能在医学影像专业教学中的应用与利弊分析韦丽虹王文睿张国建作者内蒙古自治区国际蒙医医院药学部内蒙古医科大学附属医院核医学科本文关键词语：人工智能；医学影像；教学；作者简介：韦丽虹〔1979-〕，女，内蒙古自治区国际蒙医医院药学部主管药师。；*张国建，副主任医师，E-mail:zhangguojian0820@163.com内蒙古医科大学附属医院核医学科，010050;基金：内蒙古医科大学教学改革项目〔NYJGC202117〕；内蒙古医科大学多模态分子影像人才团队项目〔NYTD-2021015〕；内蒙古自治区卫生计生科研计划项目〔202103043〕；1医学影像专业教学现在状况医学影像专业包括放射、超声、核磁及核医学等，当前影像本科及研究生教学方式主要还是采取传统的教学方式方法，教学主体与教学形式大多还是以老师为主，理论课授课地点一般限于教室，对于初学影像专业的学生而言教学内容枯燥、抽象，与其他学科相对孤立，学生接受程度相对较慢。在教学经过中，老师往往只重结果不重经过，学生只注重书本不关心实践、只注重记忆不注重能力。老师与学生之间也不能构成良好的互动与沟通，老师不了解学生的详细把握情况，而学生碰到问题也不及时和教师沟通沟通。现前阶段下，影像医学教学由于缺乏网络的支持与合理应用，授课的影像资源不够新颖，进而使学生对影像的理解、分析及应用能力不够，限制了学生思维与潜能的发挥，往往出现临床技能和理论脱节[3].这种教学形式已落后于当代影像技术的飞速发展，不能知足影像人才的培养需求。当前我们国家医学影像学专业人才缺乏的现在状况也从另一个侧面讲明了影像专业教学形式存在众多问题。因而引入新的医学影像专业教育形式以顺应时代发展趋势迫在眉睫[4].2AI的发展现在状况当前世界很多发达国家把发展AI作为提升竞争力、提高综合实力的战略部署，加紧出台一系列政策。AI这一术语最早是在1956年提出的，它与空间技术、原子能技术并称为20世纪三大科学技术成就[5],AI具有良好的发展潜力与发展前景。该学科的前沿性强，AI的发展是以硬件与软件的发展为基础的。然而其发展经历了漫长的历程，主要包括AI发展的孕育时期、构成时期、发展时期、繁荣时期。在20世纪80年代，AI的发展速度进一步加快。伴随健康中国战略的提出，国内诸多业内人士也看好医疗领域将来的发展前景。2021~2025,我们国家的基层医疗事业将进入快速发展期，医疗健康产业注定会迅猛发展，在这期间，必须通过大数据与人工智能的应用来完善该领域的服务体系，促使医疗行业的发展走向成熟。3AI应用于医学影像专业教学及其优势医学影像专业教学与人工智能相结合必将会更新教育方式和创新教学理念。AI应用于医学影像专业教学中，将使教学质量、教学效率大大提高，更有利于学生的综合能力培养，有利于学生思维方式的转变、思维能力的提高。3.1AI能明显提高教学效率与教学质量AI在不断发展的同时，其技术手段也日新月异，不断获得新突破，AI正在逐步超越影像科医师的眼力极限，能够更快、更准地提供诊断报告，对于影像专业教学质量及工作效率的提高具有极大推动作用。AI完全能够为学生提供信息量丰富、图文并茂的影像学教学方式方法，一方面加强了对所学知识的理解和把握，同时也加强了学生对所学知识的感性认识，因而大大提高了教学质量。另一方面AI能够帮助老师完成繁重的教学课程，老师能够将更多的精神专注于教学经过，进而使教学效率得到提高。3.2AI可提高学生的影像空间思维能力AI与老师授课的区别是能够留给学生更多想象空间，进而起到培养学生多维角度思维的作用，AI能够模拟人类解决一些复杂问题的思路，通过AI教学能够提高对学生逻辑思维能力的培养[6].在整个经过中，学生们能够充分体验智能化人类专家解决问题、处理问题的思路，更有助于培养和提高学生的分析、判定和思维能力[7].3.3AI颠覆传统教学形式，为医学影像教学新形式开拓新途径将AI应用于影像专业教学，将颠覆传统意义上的教学形式。以应试教育为主的传统教学形式很难做到个性化教学。随着AI的发展和应用，能够做到根据学生不同的学习能力、本身素质以及认知水来制定个体化的、针对性强的学习方案，根据学生的以往学习数据及教学数据来进行学情分析，预测将来的学习状况，进而更好地把握学生的学情信息，并个体化、智能化推荐最合适的学习内容，有的放矢，因材施教，进而显著地提升学习效果[8].当前已经有这样的个性化教育公司，通过智能教育平台综合测评，为学生量身定制合适本身的教育方案。4AI在医学影像专业教学中面临的挑战与弊端AI诊断的病种越来越广泛，发表的关于AI及其深度学习的医学影像方面的研究近四百篇，牵涉包括X线、CT、MRI、超声、病理等多种医学影像相关疾病[9,10].能够肯定，当前AI展现出了很强的优势与宏大潜能，孜孜不倦的AI模型能够帮助医生极大程度减少漏诊，大大提高工作效率，节约时间，但AI在临床实际工作中的应用还很有限，存在缺陷，诊断水平还没有想象的那么高，在实际应用中推广普及还存在一定困难。AI的工程师需要开发更多的实用软件，软件愈加人性化、智能化，解决假阳性和假阴性的问题，需要更多的投入，与影像科医师一道，共同提高影像检查的图像和诊断的质量。因而在影像专业教学方面，AI模型数据的质量、数据的可靠性，以及海量信息的提取等问题都是面临的宏大挑战。影像数据质量是AI模型可靠与否的核心因素，决定了AI模型学习的结果，相当于学生的教学资料，因而讲，获取高质量的影像数据是AI应用于影像诊断的关键。但是当前国内尚未就影像质量和规范实现完全的同质化，且不同种类和不同质量的数据都会影响AI模型的准确性和今后的广泛普及。当前AI一些数据集是来源于国外数据而完成的，这些数据集并不能真实反映国人的疾病影像特征以及该病种的全面性。5瞻望AI不断发展，技术上不断获得突破，近年来，随着国家对医学影像行业发展的支持，AI+医学影像成为一种全新的领域，有着非常广阔的前景。有机遇也有挑战，面对机遇和挑战我们应该积极面对，积极介入华而不实。AI必将改变我们的工作和生活，我们应该顺应时代发展，让它成为医师能够信赖的工作伙伴，为我们服务，为教学服务。同时应该开展多中心研究，在图像采集、图像处理、图像标注中制定行业标准，构成规模的国人的高质量数据库和验证集，使机器学习愈加精准，构成可靠的产品解决临床的问题[2],这样才能更好的将AI应用于影像教学之中。AI在影像教学方面的应用已经展现出其强劲的势头，能够预见，在不久的将来影像科医师会有一个非常得力的助手，孜孜不倦的工作，大大节省人力，工作效率明显提高，教学形式也将彻底颠覆；但与此同时，AI还面临很多瓶颈问题函待解决，医工严密结合将会实现AI的更大突破和持续发展，使AI在影像医学教学经过中发挥出最大潜能。以下为参考文献[1]李亦菲智能教育与人工智能教育之间的关系[J]教育家，2021;〔44〕：16-18[2]刘士远，萧毅基于深度学习的人工智能对医学影像学的挑战和机遇[J]中华放射学杂志，2021;51〔12〕：899-901[3]高静，李玉宏医学影像专业超声诊断学实习教学改革初探[J]中国继续医学教育，2021;9〔12〕：13-15[4]何炼图，汤庆，汤佳馨，等人工智