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关键词： 鲁迅   革命伦理   文学思想演进   主体转化  

摘要： 鲁迅文学的革命伦理思想的形成在20世纪中国马克思主义文艺理论本土化进程中具先导价值与典型意义。这一思想体系的建构,呈现出清晰的演进脉络:在理论上完成了由外部借鉴到主体建构的升华;在伦理属性上实现了向阶级意识的自觉转向;在文艺方向上提出了“民族革命战争的大众文学”的主张。鲁迅文学的革命伦理思想具有三重鲜明特质:其一,其思想立场呈现动态演进的特征,通过对民族主义、进化论等前期观念的辩证扬弃,最终确立以马克思主义为底色的辩证伦理立场;其二,其理论接受注重内在转化与主体性建构,体现出“取今复古,别立新宗”的创造性精神;其三,其理论建构始终坚持对中国经验的创造性转化,使马克思主义文艺理论在中国语境中生根发芽。鲁迅文学的探索不仅回应了时代的核心命题,也为中国马克思主义文艺理论的发展奠定了重要的实践基础与方向指引。

关键词： 山海经   科技典籍外译   谦逊伦理   AI翻译   文本分析  

摘要： 科技典籍外译受“唯科学论”主导陷入“认识论暴力”,AI翻译加剧“文化语境丢失”。文章以《山海经》人机英译本为语料,运用谦逊伦理工具解析“科技-文化”复合术语的伦理困境。研究发现:人工译本伦理呈“去科学背书—去殖民话语—去译者权威”轨迹;AI译本则存在隐性文化缺失。谦逊伦理有显著指导价值,“历史语境化”对矿物、神话术语的指导尤为突出。

关键词： 长期护理保险   事前道德风险   健康行为   健康公平   多期双重差分  

摘要： 事前道德风险是保险经济学中的经典议题,目前已在国内外健康保险领域中得到广泛探讨。然而,针对中国长期护理保险是否存在事前道德风险的实证检验仍相对缺乏,导致学界和政策实践对其微观行为效应的认识较为有限。作为中国社会保障体系中的“第六险”,长期护理保险在试点推进过程中是否会引致事前道德风险,既关乎制度效果评估的全面性和准确性,更事关基金运行的长期可持续性。基于2011~2020年的中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据,以长期护理保险分批试点政策作为准自然实验,构建多期双重差分模型,从居民健康行为视角实证检验长期护理保险是否会引致事前道德风险。研究发现,长期护理保险实施并未引致居民健康行为数量减少的事前道德风险,反而显著提升了居民健康行为数量,具体表现为吸烟概率下降、健康体检和身体锻炼概率增加,相关结果经过多种稳健性检验后仍然成立;异质性分析表明,长期护理保险对居民健康行为的促进作用在老年人、不在婚群体以及低社会经济地位群体中更为突出,反映出该制度具备一定的健康公平改善作用;拓展性分析发现,长期护理保险与医养结合存在政策协同效应,实施医养结合能够强化长期护理保险对居民健康行为的积极影响。研究结论突破了关于健康保险会引发事前道德风险的传统认知,为科学评估长期护理保险的行为效应和制度可持续性提供了新的经验证据。基于此,建议在制度完善过程中,进一步强化长期护理保险的健康促进功能,聚焦弱势群体实施精准干预,并推动长期护理保险与医养结合等关联政策的协同发展,以提升制度整合效能和健康治理水平。

关键词： AI for Science   机器幻觉   知识伦理风险   治理路径  

摘要： AI4S在深刻变革科研范式的同时,也产生了“机器幻觉”这一侵蚀科学可信性基础的新型风险。文章系统剖析了机器幻觉在数据、训练与推理全链条中的生成机制,揭示其引发的知识伦理危机。由于机器建模与现实世界存在结构性断裂,嵌入科研流程的机器幻觉会通过其不稳定性与传导性,系统性地动摇科学研究的严谨性。这不仅体现在数据偏差造成的结论污染、创新多样性被扼杀及知识出现代际断层等直接挑战,更表现为一系列潜在的深层知识伦理风险:“事实捏造”侵蚀公众信任,“预测性谬误”触发连锁科学危机,认识论上从“客观事实”向“主观共识”的滑坡危及认知根基,路径依赖与技术锁定束缚创新生态,其隐蔽性更会导致责任归属的困境。为应对上述多重挑战,文章主张构建一个协同治理框架:在技术层面建设可信的科研基础设施以遏制幻觉源头;在制度层面重构伦理审查体系以实现动态、嵌入式监督;在社会层面重塑科研价值体系,树立严谨、透明与协作的核心规范。

关键词： 教育评价   数智化转型   本质内涵   技术批判   伦理风险治理  

摘要： 教育评价的数智化转型,绝非技术工具在教育评价场域中的简单嫁接与应用,而是一场由数据、算法与模型等共同驱动,触及评价主体、内容、方式与结果的结构性、系统性重塑。在此过程中,人工智能的“双刃剑效应”引发了诸多伦理风险,包括算法建构过程中的伦理危机、数据与隐私的安全挑战、评价场景中的道德风险、评价主体间的内在价值性危机等。为构建绿色健康发展的智能教育评价新生态,应完善多级联动治理机制,构筑多元主体协同共治新格局;创新绿色评价技术驱动,消弭算法偏见与数据安全危机;融通数智文化,破解智能教育评价伦理新难题;培育人工智能伦理素养,提升评价主体道德层次新境界。

关键词： 个人信息保护   知情同意   科技伦理   敏捷治理  

摘要： 知情困难与同意形式化使知情同意权在理论界饱受质疑,归根到底是由于私权利与社会利益维护的偏重以及技术发展导致的信息透明化趋势。但批判之音不应成为放弃知情同意的理由。在科技伦理治理的背景之下,道义论、功利论、德性论都支持着知情同意权的存在价值,想要实现个人信息保护与推动数字经济发展之间实现平衡,离不开强灵活性和强适应性的预防性保护制度。应当探索设置简易版隐私协议,增强告知可读性,以数据利用场景为核心的动态授权体系,开展敏捷治理与协同共治,从而对知情同意权进行价值增强,以达到法律上的一种保护状态。

关键词： 人工智能伦理   教育人工智能   全球治理   政策分析   国际比较  

摘要： 教育人工智能正处于“奥本海默时刻”,人工智能既加速教育变革,亦带来伦理风险。文章选用发达国家和国际组织近十年颁布的53份政策文本,建模分析了人工智能伦理治理的全球共识、国别差异和教育举措。分析显示,国际社会在机器立心、伦理监管、风险防范、智慧德行上存有共性,但因政策主体发展差异,导致其在价值导向、规制工具、治理结构上视域分殊。基于此,研究构建了契合教育领域和本土特征的中国教育人工智能伦理治理路向:完善制度供给,构建中国特色教育伦理治理框架;强化风险防控,构建全生命周期动态监管体系;推动多方参与,构建利益相关者协同治理机制;提升伦理素养,构建分层分类教育培训体系;深化国际合作,提升全球治理话语权与影响力。

关键词： 人工智能   伦理风险   算法偏见   隐私权保护   劳动权益  

摘要： 人工智能在数据收集、模型训练、应用部署阶段往往面临隐私泄露、算法偏见和劳动者权益受损等诸多伦理风险,这一风险态势加剧了人工智能技术发展与社会安全秩序之间的失衡。欧盟《人工智能法案》采取风险分级的治理思路,关注训练数据透明度和数据合规问题,并对劳动者权益保护问题作出间接规制;美国通过多部门协同参与方式,积极构建人工智能伦理风险治理框架,借助制定劳动治理的最佳实践原则保护劳动者权利;日本则主要以软法形式保护隐私安全、规制算法偏见风险,同时鼓励劳动者运用人工智能提升劳动技能与效率。对比欧美日国家的治理路径可见,其经验虽各有侧重,但均强调在促进技术创新与防范伦理风险之间寻求平衡。这些实践为我国人工智能科技伦理风险治理提供了有益借鉴,我国更需立足国情精准施策:需秉持“以人为本”“智能向善”与“公平正义”等原则,加快制定人工智能相关立法,建立健全对人工智能的科技伦理审查机制;通过事前严格审查伦理风险、事中支持多元主体参与规制、事后采取有效补救措施,构建科学合理、适配我国发展实际的人工智能科技伦理治理体系。

关键词： 四全媒体   健康科普   伦理困境   伦理治理  

摘要： 在“四全媒体”(全程、全息、全员、全效)的传播生态中,健康科普的传播效能显著提升,但也带来了诸多伦理问题:信息失真与伪科学泛滥威胁科普质量、数据滥用与隐私泄露挑战信息安全、商业化利益冲突侵蚀科普公信力、信息茧房效应与受众认知偏差损害科普效果。为应对上述挑战,亟需构建一套系统化的制度保障体系,并通过持续的技术创新以提升信息审核、算法优化及隐私保护等能力;同时,应着力建设专业的健康科普人才队伍与协同网络,优化资金配置与资源分配结构,强化从业人员与公众的伦理思维与信息素养。最终,通过构建“法律-技术-组织-资源-伦理”五维协同的治理新框架,从而推动健康科普事业向更加规范化、科学化和伦理化的方向发展。

关键词： 人工智能   人工智能伦理   高等教育  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,其在教育改革中的关键作用日益凸显,但人工智能伦理教育未获同等重视。高校作为人工智能技术研发与伦理探索的前沿阵地,需肩负起“让技术与伦理并行”的使命。课题组分析QS与泰晤士全球排名前500的中美高校人工智能伦理课程数据发现:我国高校伦理课程开设比例远低于美国顶尖高校;缺乏本土经典教材;授课教师专业背景单一;课程设计重理论轻实践,跨学科融合不足。为解决人工智能伦理教育存在的问题,我国高校需要高度重视人工智能伦理教育,增加课程数量并优化课程内容;加快编写契合本土国情的规范化教材;培养或组建跨学科教学团队;强化实践环节与跨学科融合,助力学生在真实场景中思考和应用伦理知识。