人工智能专题范例

一、引言

随着数字时代的到来，网络技术、传媒技术和大数据的蓬勃发展，传统期刊的内容编辑和运营方式都受到了极大的冲击。人工智能的热潮更是为改变和重构新闻出版业的格局、创新学术期刊和文化业态带来了前所未有的机遇。通过与人工智能的融合，学术期刊的宽度、广度和深度都将得到更大的扩展，其发展将迎来全方位、多层次的变革和创新。其实，不管在国外还是在国内，人们已经在尝试将人工智能应用在新闻媒体界。早在2010年，一家名为NarrativeScience的服务公司就推出了一款名为Quill的写作软件，它能将数据转化为有故事情节的叙述文，由于拥有超强的自我学习能力，在一段时间之后便能从大数据中研究出写作模式及风格。《华盛顿邮报》等多家新闻媒体组建了“人工智能编辑部”，首先利用大数据技术获取多种信息，然后利用机器学习对信息进行分析和判断，并且最终能够将有效信息进行合成、输出，形成高质量的多媒体新闻稿件［1］。

二、人工智能的发展及在数字出版领域的应用

人工智能意味着机器可以在各种应用中实现人类大脑的功能，例如解决数学问题等。约翰•麦卡锡于1956年在达特茅斯的一次会议上首次创造了“人工智能”一词，从那时起，人类对于人工智能的兴趣呈指数级增长［2］。人工智能技术的发展和应用，经过了逻辑智能、感知智能和认知智能三个阶段。在逻辑智能阶段，人们重点关注的是计算机的存储、记忆和计算、搜索的能力。无人驾驶汽车是感知智能的一个重要代表。在这一阶段，计算机可以与外界进行交互，感知外界的环境。认知智能目前还处在研究阶段，其强调的是计算机从机器向“人类”的发展，也就是凸显计算机的自我意识。神经网络和深度学习正是目前这一阶段，是人工智能的研究热点。数字时代，越来越多的国内外数字出版机构都在积极关注最新的科学技术，并努力探索与之结合的创新方法。互联网时代，人工智能所带来的革命性新技术将进一步激发数字出版在产品开发、资源建设和用户服务方面的智能性的潜能。目前，将人工智能技术引入数字出版领域，主要是在学术期刊系统中提升大数据收集、处理、分析和应用的智能化水平。

三、数字时代学术期刊发展与人工智能融合的重要性

数字时代，学术出版业正在日益受到人工智能的深刻影响。2014年，有约250万篇以英文出版的科学在28种不同的期刊上。随着大量期刊文章的，人工智能可以成为出版商提高效率的利器。通过使用人工智能，出版商可以很容易检测到学术期刊中是否存在欺诈性数据，也有利于避免出现学术抄袭现象。通过精准的算法，人工智能可以在较短的时间内判断论文和研究的质量，从而决定论文是否适合出版。世界经济论坛称，“人工智能将扰乱科学界———这是一件好事”。学术研究发展到现在，在很多研究领域中，学术文献的发表数量已经呈现过于繁多的现象。例如，仅关于p53蛋白的学术论文就发表了超过70000篇。过多的学术论文迫使学者们努力跟上关于这一主题的各类研究和成果，但如此多的研究及成果对普通大众来说，他们很难找到最新、最前沿的研究内容。在人工智能的帮助下，公众对于已经发表的学术论文能够方便、快捷地搜索和筛选。例如，SemanticScholar是一个由人工智能研究所创建的搜索引擎，它利用数据挖掘技术，能够帮助公众快速定位和分类已发表的研究。可以肯定的是，人工智能可以而且将使科学界受益。人工智能将显著改善学术的研究方式和论文的发表方式。首先，它可以揭示对科学研究而言至关重要的研究趋势：它可以使论文得以根据内容而不是标题进行提炼，使研究人员能够快速识别研究趋势和研究前沿。其次，人工智能可以帮助确定新的同行评审员：人工智能可以从期刊编辑可能没有考虑过的在线资源中找出潜在的同行评审员名单。并且人工智能在打击学术抄袭方面有着突出的优势：使用自然语言处理，人工智能可以放弃传统的检测抄袭的算法，转而使用可以识别整个句子或已经改写的段落软件。另外人工智能能够快速高效地识别有缺陷的报告和统计数据：人工智能可以确定是否缺少研究的重要组成部分以及所应用的统计数据是否存在缺陷。最后，它可以检测数据是否被修改以达到期望的结果。综上所述，在数字时代，将学术期刊的发展与人工智能融合，有着非常大的价值和意义，它将改变学术期刊的发展方向，提高研究者使用学术期刊的效率，也能够极大提高学术期刊的质量，改善学术领域的环境。

四、数字时代学术期刊发展与人工智能融合的策略

【摘要】本文简要概述了马克思主义哲学和人工智能技术，分析了人工智能与人类意识的关系，论证了人工智能与人类智能的相辅相成性，探讨了人工智能技术的双重效应。

【关键词】马克思主义哲学；人工智能；科学技术

一、马克思主义哲学和人工智能技术概述

马克思主义哲学与马克思主义政治经济学、马克思主义科学社会主义一起组成马克思主义，三者是一个完整的整体，不可分割。马克思主义哲学是关于自然、社会和思维发展一般规律的科学，是唯物论和辩证法的统一、唯物论自然观和历史观的统一。马克思主义哲学揭示了事物发展的普遍规律，能够帮助民众培养和确立科学的世界观，是民众认识世界和改造世界强有力的思想武器。人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）也被称为机器智能，是指由人类制造出来的计算机能够模拟人的某些思维过程和智能行为，最终例如可以做到学习、推理或思考等。虽然离人们的期待还很遥远，但是目前为止，人工智能技术已在图像识别、语音识别、自然语言处理和人机交互等领域实现了巨大的突破。关于人工智能的发展历史，最早可以追溯到20世纪50年代。如今随着科学技术的发展，人工智能技术早已成为当今社会谈及较多的话题，它已经在悄然地影响和改变着民众的生活方式，未来更会无处不在地融入民众的日常生活。人工智能时代已到来，世界各国都在大力发展人工智能技术。鉴于人工智能技术的重要性，各国纷纷出台人工智能发展战略，力求在人工智能领域掌握主动权和占领产业技术的制高点。我国也毫不落后，2017年国务院首个面向2030的人工智能发展规划《新一代人工智能发展规划》，已经正式将人工智能上升为国家战略，2018年十三届全国人大一次会议《政府工作报告》，再次将人工智能发展写入报告，指明要强化新一代人工智能的研发和应用。国家规划到2030年，中国将会成为世界主要人工智能的创新中心，这有助于中国跻身创新型国家前列，并且为中国成为世界经济强国奠定重要的基础。人工智能技术如此重要，但其发展并非一帆风顺，如何才能更好地发展人工智能技术，让其为人类所用以及更好地改变我们的生活，已成为世界各国探讨的重要话题。马克思主义哲学揭示了人类发展的普遍规律，是一种强有力的思想武器，可以让民众更深刻地理解人工智能，能够指导人工智能更好的发展。

二、人工智能与人类意识的关系

恩格斯说：意识是世界上“最美的花朵”。但是随着计算机科学与技术的快速发展，人工智能技术也在更新换代，变得越来越智能的机器开始引起了人们的担忧。当机器拥有了智能意识，会不会就像电影《机械公敌》里面的智能机器人一样想要替代人类和控制世界，这是一个值得思考的问题。人们会对机器所拥有的“智能意识”产生如此的担忧，其核心问题是担心人的意识是否会被机器取代和超越，机器是否会脱离人的意识的控制并反过来控制人类。马克思主义哲学中的观点认为，意识是物质的产物，是物质世界在人脑中的主观映像。不管是物质决定意识，还是意识反作用于物质，都不能离开实践，并且只会在实践中发生和实现。其实人工智能和人类意识之间有着很明显的本质区别，人类意识是人身上所具有的一种精神活动，而人工智能只是机械地模仿人类思考的物理过程。深度学习作为现在最流行的人工智能技术，属于人工神经网络的一种，而人工神经网络就是模仿人脑使用思考问题时神经元活动的方式。人工智能技术对人脑的模拟可以分为几个部分。机器的数据输入部分模仿人的感觉器官，主要用来接收外部环境的信息；机器的存储设备模仿了人脑的记忆信息的特点，能够将信息存储起来，当需要时可以调用；机器的运算部分模仿了大脑对数据的分析、整理的过程；机器的控制部分模仿了大脑对身体其他部位的控制作用；机器的输出部分模仿了人类的效应器官，用于对信息进行输出和展示。当然由于人脑的结构十分复杂，并且人类的研究对大脑的很多运行机理并不是特别清楚，所以人工智能机器仅仅模仿人脑的部分功能。意识虽然能创造世界，但其本身并不能直接创造世界，意识的能动性和创造性，在任何时候都不能超越物质的界限。人类意识是社会的产物，其本身具有社会性，当人类在做某件事时会考虑到由此产生的一系列反应和结果，会考虑得比较周全。但是人工智能机器并不能做到这些，它们仅仅关注于当前任务本身，并不会考虑到一些比较长远的影响。除此之外，人类意识是物质世界长期发展的产物，并不仅仅包含生理的过程，更是包含了心理发展的过程。人类的有大量心理活动组成的情感世界特别丰富，而人工智能机器只是用一系列电子元器件堆砌而成的机械性物理设备，它们只能模拟机械的物理过程，并不能拥有丰富的内心情感世界。人类的思维活动比较丰富，思维活动属于一种能动的创造性活动。人类的思维活动能够源源不断地产生新的问题，发现新的事物，并能通过实践活动创造出新的世界。但是人工智能并不能做到这些，机器只能通过将形式化和符号化之后人类思维过程输入系统后才能开始工作，它们仅仅简单地模拟大脑的意识活动，得到人类想要的结果，不能理解活动本身有什么意义，更加不会提出新的问题。所以人脑是人工智能机器能不断接近但却永远不能赶上的最后界限，人工智能完全有可能在某些局部功能上超过人脑，但是从总体上来看又永远不可能超越人脑。

三、人工智能与人类智能的相辅相成性

摘要：人工智能的发展推动了会计行业的变革与发展，社会对复合型会计人才的需求对会计人才培养提出了新要求。探讨人工智能技术对传统成本会计行业的影响，分析高等学校在成本会计人才培养过程中存在的主要问题，提出构建成本会计课程教学体系，探索复合型会计人才培养模式。

关键词：人工智能；成本会计课程；教学改革；复合型会计人才

0引言

随着大数据、人工智能、移动互联网等先进技术与实体经济的深度融合，财务领域正在发生变化，智能会计与财务已成为会计领域的趋势，人工智能的高速发展对于成本会计课程改革而言是一个机遇。传统成本会计课“教师教，学生学”的被动式教学方法和教学模式需要进行重建，将智能化融入成本会计课程之中，借助人工智能、大数据的相关技术，辅助教师教学，以深化学生对专业知识的理解，为社会培养出更多的专业型成本会计人才。

1人工智能时代成本会计人才需求

1．1传统岗位人才需求量呈下降趋势。传统的会计岗位主要从事会计核算工作，现阶段随着电子发票的推出，增值税发票的软件升级等，企业可通过互联网合作平台，实现企业与政府之间、产业链之间、内部之间的有效沟通。任何职业都是随着环境的变化而不断发展的，传统的会计核算模式也逐渐被智能化、自动化流程代替［1］。有的企业已经实现自动化报账流程，这些变化导致传统的从事基础岗位的财务人员需求量减少。

1．2核算型会计人才向管理型会计人才转变。随着我国经济体制改革的不断深化，企业发展进行转型升级，技术和管理是推动转型升级的两驾马车，内部管理逐渐向专业化、精细化展开。2016年，国家财政部出台了《会计改革与发展“十三五”规划纲要》，将从事管理会计的人员列为会计行业紧缺人才，同时要求企业加强业财融合，大力推进管理会计的价值创造作用。长期以来，我国的会计人才培养过分偏重于核算型会计人才，懂业务、精战略的管理型会计人才严重不足［2］。由目前的发展趋势来看，一方面对基层核算岗的会计人才需求量在减少，另一方面对会计人才的综合能力要求在提升。会计从业人员要掌握完备的职业技能，能运用信息化手段，满足内部精细化管理的需要，从而逐步向管理型会计转型。

内容摘要：人工智能时代，移动阅读表现出与传统阅读的巨大差异性，构建了内涵更加丰富的意义空间。从用户体验视角出发，人工智能需在用户需求、内容生产、交互设计等方面全面赋能，重点在用户阅读需求智能分析、阅读内容智能生成、智慧交互设计提升、情感体验智能升级等方面着力，以塑造智能交互设计应用，促进移动阅读知识服务能力，改善用户体验，创造移动阅读时代新价值，为人工智能背景下的移动阅读高质量内涵式发展提供路径参考。

关键词：人工智能；移动阅读；用户体验；需求；内容；交互设计

移动阅读指的是使用手机、平板电脑、电子阅读器等移动终端进行的阅读行为。国家政策的支持以及移动互联技术的成熟为我国移动阅读行业奠定了良好的基础。人工智能技术的发展促进了其在移动阅读领域应用层次与深度的升级，智能设备作为重要的媒介为用户的工作生活提供了不同于以往的智慧服务，以移动阅读为代表的用户体验不断提升。根据艾媒咨询的《2020年中国移动阅读行业发展专题研究报告》，2020年中国移动阅读市场规模已达到372.1亿元，并将保持增长趋势。从移动阅读的产业表现看，智能时代移动阅读将在“互联网+”、大数据、5G技术等战略的推进下，以用户体验为设计提升的突破口，通过大数据精准定位用户需求，创造更加优质、智慧的阅读内容，满足用户潜在阅读需求，打造全新的智慧交互阅读体验，并以用户情感体验的品质化追求创造移动阅读价值。巨大的产业体量和稳定的用户群体，为移动阅读奠定了良好的产业基础。但是如何充分借助人工智能的技术红利，实现移动阅读高质量智能化发展，还要从需求、内容及交互设计三个方面，进行一些探索性思考。

一、用户需求的深度解析

数据是人工智能技术所依赖的核心要素，电子书出版领域的亚马逊、苹果和谷歌能够轻松跟踪读者的阅读进度、阅读时间，以及搜索图书时使用的关键词。i Pad、Kindle和Nook等平板电脑的图书软件能够记录用户打开软件的次数及阅读时长。在移动阅读应用中以大数据分析预判用户需求，以深度学习提升需求定位精准度，满足多感官体验需求，成为了解用户的重要途径。

（一）需求判断：以大数据分析作为基础

移动阅读产业是中国数字文化建设的重点，2020年中国在线阅读规模达到5.3亿人。对于用户阅读需求的挖掘，大数据技术助力必不可少，基于数据的决策将成为重要的服务方法。通过大数据技术不仅可以直观地获取用户阅读兴趣偏好，还可以从用户的阅读行为中洞悉需求特征，挖掘用户行为规律及需求数据，通过用户画像进行用户模型描述。《互联网周刊》的2021年上半年阅读类App排行榜中位居前十位的微信读书、搜狗阅读等，从用户喜好和心理出发提供了“可能感兴趣的书”“为你推荐”等服务选项，突出品质阅读服务，体现个性化定制、智能内容推荐的特色。大数据技术在海量资源中为用户的移动阅读服务提供了专业的分析，使其获取更有价值的数据内容，在选题策划、群体分类、受众需求、营销决策等方面提供了更准确、实时的决策依据。美国巴诺书店在其电子阅读器Nook占领近30%市场份额之时，细致分析了“超出他们所能运用的数量的数据”，并结合市场调查结果推出了更能吸引读者的书籍。通过大数据判断用户需求，占领数据经济先机。

摘要：高校英语是当前高等教育中的重要学科，而开展的翻译活动课也是培养学生英语翻译能力的关键渠道。若能将人工智能技术应用于英语翻译活动课中，将有助于提高教学效率，且贴合新时代教育理念。基于此，本文简要分析了人工智能在高校英语翻译活动课中的应用方向与育人要求，并通过组织专题翻译活动、打造高质量师资团队、明晰英语翻译技巧、实施模块化活动形式等路径，促使我国高校英语翻译整体水平得到有效提高，实现高质量的育人目标。

关键词：人工智能；高校英语；翻译活动课

若在教育领域中依托人工智能技术打造良好的英语翻译环境，不但能对学习过程实施实时追踪，而且还可加深对学习来源的深层次分析，从而帮助师生全面了解学习的重要性与乐趣。自2016年出现人工智能热后，人工智能技术的优势越来越明显，并在教育行业中逐步占据重要地位。尤其是多种翻译软件的开发与在线互动模拟场景的出现，均为高校英语翻译活动课带来了新的改革方向。

一、人工智能在高校英语翻译活动课中的应用方向

（一）加强设施建设。人工智能属于一种拟人化智能机器，它主要依托大数据技术、云计算技术以及深度学习技术为学生打造真实的翻译模拟场景。只有在这种环境下，学生才能从观念上得到适当转变，成为英语翻译活动课的真正参与者。而在应用人工智能手段开展高校英语翻译活动课时，还应从加强设施建设方面出发，以免破坏原有人工智能的实践效果。比如，高校可通过对线下学习系统性能予以分析，并加以优化与改造，进而促使其具备在线翻译功能与人机互动功能。若部分高校尚且不具备先进的学习系统，可从设立专项基金开始逐步完成人工智能设施的补充与购进，以便高校英语教师在组织翻译活动课时“有所依托”。

（二）拓宽教育资源。据调查，在2019年高校毛入学率达到了51.6%，且总体规模有4002万，这表明高等院校的教育现今正朝着“优质培养”方向发展。自从我国1977年恢复高考制度后，为了尽快补充人才缺口，国家实施了教育扩张措施，最终将以往“精英化育人”模式调整为“大众化育人”模式［1］。就目前实际情况来看，随着高等教育覆盖面的增加，理应注重教学质量的有效提升，以免出现大学生社会滞留现象。因此，人工智能刚好为高校英语翻译活动课带来了新的指引方向，尤其针对高端英语翻译类人才的培养。无论是国际贸易还是国际学术交流，都离不开英语翻译技能的支持。所以，将人工智能应用于高校英语翻译活动课中，是培养高质量英语翻译人才的重要方法，也是拓宽现下英语教育资源的必然通道，值得推广。

二、人工智能背景下高校英语翻译活动课的育人要求

摘要：舆情信息的输入与输出常常处于未知的状态，为解决这一问题，需要创造一种新的信息处理模式。本文立足人工智能在网络舆情服务工作中的运用进行研究，以期进一步解放生产力，集中更多人力于关键环节，提高网络舆情的监测与分析效能，并提升质量。

关键词：人工智能；网络舆情；监测与分析

一、引言

在人工智能技术应用的大背景下，算法深度介入网络舆情工作，网络舆情信息的监测与分析、网络舆情危机防范与治理等各个环节都发生了变化。在上游，以科技创新为基础的人工智能技术对网络舆情监测与分析的影响明显，算法技术不仅能做到对海量网络信息的自动抓取、分类聚类、主题监测、专题聚焦，还能整合网络信息采集与信息智能处理等技术；在下游，人工智能技术给网络预期危机的治理也带来了直接影响，“黑箱化”的信息传播过程将大量可供引导的信息传播渠道隐藏起来，人工智能以多种形式影响着大数据、图像识别与机器学习等领域，解密“黑箱化”的信息。

二、人工智能技术介入网络舆情信息工作的影响

人工智能，也称机器智能，区别于自然智能，是信息技术革命的产物之一。20世纪下半叶，信息从物质领域转向技术领域，并逐渐成为一种经济资源。过去40年的技术革命以信息和知识的中心性为特征，并将这种知识和信息应用于知识生产、信息处理和通信设备的改良，信息技术与信息传播工具被置于创新和创新使用之间的累积反馈循环中。媒介扩容和技术迭展势不可挡，信息的健康传播或将成为当代社会稀缺的重要资源之一［1］。舆情信息作为一组中立的事实、数据或观察结果，一旦对舆情信息的界定或区分趋于模糊，就会出现新的问题。截至2019年底，我国一半以上的省份提出了人工智能战略发展规划，人工智能在信息传播过程中的“黑箱化”问题尤为典型。认知革命让心理学的研究焦点从外部强化转移至“大脑内部”，借助计算机技术的发展强化了对因果过程的探索能力。信息加工被认为是认知过程的一种描述，包括一种机制拿什么信息作为输入，以怎样的程序进行转换解读，程序的运作基于什么结构，以及最后表征或行为的类型。人的认知机制仿佛一架以程序驱动来加工各类输入信息的大型计算机，是一个领域一般性的信息处理器，这种认知模式转嫁在计算机上会以特定的程序设计来实现，例如，指导下棋的计算机程序包含了数以万计的“如果……那么……”指令。研究者把认知机制的优先权放在寻找高度普遍的心理活动规律上，他们将注意力放在认知过程上。虽然文化和语言的多样性以及思想的内容对认知活动的思维方式有决定性的影响，但这仅仅是人类心理研究的一个领域，对某种信息或某一类信息的传播把控意义有限，特别是在网络舆情信息这样的“黑箱”之内，舆情危机的防范、治理与应对显得更为迫切。在实际工作中，尽管舆情分析师已独立于采编工作存在，但就实际而言，舆情分析的过程仍然与记者、编辑的工作紧密相关。因此，研究新闻工作者在这场技术革命中的角色对于我们理解人工智能技术带来的“黑箱化”问题至关重要。记者的角色界定与其处理社会关系的方式有助于他们赋予其工作以意义，并使之能够证明和强调其工作对自己和他人的重要性。早期的大众传播研究者从经验上探索新闻工作者的角色，借助访谈了解他们的职业心态，并判断其在技术革命、社会活动或文化冲击中的心理活动，这一模式同样可以放在网络舆情工作者的研究上。特别是在当前人工智能技术影响加深，算法深度介入新闻生产的情况下，许多信息的传播过程被推入“黑箱”，来自一线工作的判断与发现显得更有价值。围绕网络舆情工作与人工智能技术的争论主要集中在对信息传播工作的“能见度”上，出于对信息的输入、输出知晓情况的担忧，人们对“黑箱”的估计存在很大差异。在算法深度介入新闻生产环节的背景下，舆情信息的输入与输出常常处于未知的状态，整个信息传播的过程被推入更深的“黑箱”。为解决这一问题，需要创造一种新的信息处理模式，即与网络舆情相关的决策信息。网络舆情中表露的网民态度和价值观都隐藏在前端接口后面，网络社会逻辑的新关注变得更加抽象化而非具体化。包括人工智能在内的新通信技术的发展和创新只能被认为是信息化生产的一部分，并不一定带来网络舆情工作的升级、优化与便利。正如科学新闻编辑蒂姆·阿彭策勒所言，推动科学研究进程既是人工智能给社会带来的巨大转变，也展示出人工智能作为未来科学技术研究热点的本质和对社会各行业的促进作用［2］。

三、网络舆情监测与分析的主要目的

人工智能(ArtificialIntelligence)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能行为的综合性学科［1］。人工智能正在改变数字媒介，为学术期刊的数字化传播带来新的知识谱系和更富个性化的内容，并使得跨平台共享成为可能，其优势主要是信息与受众间围绕信息内涵和外延的交互性增强。人工智能技术有助于解决中国学术期刊在传播过程中普遍存在的受众定位不清、传播形式缺乏吸引力、与受众互动不足、用户黏性和活跃度较低等问题。学界对人工智能技术在学术期刊传播中的应用已有初步探讨。主流的研究视角是概述性地讨论人工智能在期刊传播中的作用，例如:刘闯［2］指出人工智能可以积极分析用户需求，通过对用户静态/动态属性的分析构建知识图谱，从而优化用户浏览效果;陈鸿等［3］指出人工智能对期刊发展可起到政治支持、技术支持、观念支持和行为支持的作用;向飒［4］指出人工智能可加速学术出版的流程再造，实现选题策划便捷化、生产印刷按需化、营销发行精准化和知识服务智能化等愿景。部分学者分析了人工智能在期刊传播中的应用困境，如范军等［5］和刘平等［6］认为阻碍人工智能与出版业融合的关键因素有弱智能限制出版自动化、专业出版人才建设乏力、版权和责任风险大、生产方式触及伦理法律边界。还有学者分析了人工智能时代期刊传播的发展趋势，如张耀铭［7］指出建设国家级数字化学术传播平台是学术期刊传播转型的关键进路。海外学者的研究以2010年为界，此前的研究聚焦于知识管理和专家系统，以对基础理论和概念的探讨为主，此后更多关注集群优化算法。在人工智能领域论文的数量上，美国是主力军，中国位居第二，印度和欧洲国家紧跟其后［8］，全球人工智能研究排名前10的国家占该领域全球出版份额的74．32%［9］。Wade等［10］指出通过人机交互所发现的用户意图，能让学术服务商更深入地了解研究人员在寻找什么;学术出版商可使用学术知识API(AcademicKnowledgeAPIs)来理解学术用户搜索的内容，并从微软学术图(MicrosoftAcademicGraph)软件中发掘更多相关信息。他们同时指出，由于技术过于复杂且灵活性不足，语义Web方法(SemanticWebapproach)发展缓慢。总体来看，学界对人工智能在学术期刊传播中的应用已从理论和实践方面展开了探讨，但仍存在以下不足:(1)大部分研究是概述性地讨论人工智能对出版业态整体的影响，而专门探讨人工智能应用于学术期刊传播的研究很欠缺;(2)在少有的探讨人工智能与学术期刊传播融合的研究中，鲜有学者提出流程如何嵌合、平台如何运行的系统性设想;(3)几乎没有学者结合我国的具体案例，剖析人工智能在学术期刊传播中应用的难点和对策。本研究基于人工智能在出版业应用的现状，解析人工智能在中国学术期刊传播中应用的优势和存在的问题，勾勒基于人工智能技术的中国学术期刊传播平台，并结合方正出版大数据平台，探讨本研究设想的平台的创新性、可能遇到的瓶颈和对策，以期填补当前学界同类研究较少的空缺。

1人工智能应用于学术期刊传播的现状与问题

学术期刊的数字化传播能掌握受众特征，将传播主体与受众匹配，增强传播效果。当前，中国学术期刊传播中需解决的关键问题即提升传播效果。

1．1人工智能在学术期刊传播中应用的现状

在学术期刊出版领域，人工智能已开始发挥重要作用，主要表现在4个方面。(1)辨别洗稿式论文抄袭。例如，对于形容词替换、语序调换等修改语句类的抄袭，可利用自然语言处理技术(NaturalLanguageProcessing)识别近义词，并基于时间递归神经网络技术(LongShort-TermMemory)的记忆特征，识别被改动的语句结构。(2)发掘学术资源和潜在审稿专家。如，美国非盈利机构泰德(TED)旗下的话题分析工具彩虹人工智能(iRis．AI)，通过对用户输入的语段或论文摘要进行机器学习(MachineLearning)，从中提取包含语义背景的关键词，并基于此为用户推荐与被检索话题高度相关的资讯和论文。(3)辨别论文数据的可信度，辅助编辑制订用稿决策。如，通过扫描论文的关键信息点(实验环境、统计方法等)，甄别数据篡改的可能。(4)通过算法自动向潜在读者推送学术资源。如，国际学术出版推广工具趋势(TrendMD)能实现论文跨平台自动推荐，不仅增强了期刊的显示度，还能精准定位目标读者群，已被爱思唯尔(Elsevier)、电气和电子工程师协会(InstituteofElectricalandElectronicsEngineers，IEEE)等采用。具体到学术期刊传播流程，许多国际出版集团已实现与人工智能技术的融合。如，施普林格－自然(SpringerNature)的关联开放数据平台科研图谱(SciGraph)借助NPG本体(NPGOntologies)进行语义建模，通过数据融合、知识发现、内容计算和语义图形数据集，提升论文在传播过程中的可获得性，为编辑、学者、会议组织者提供知识服务和数据工具［11］;爱思唯尔收购了伯克利电子出版社(Bepress)的标志性产品———基于云的机构存储库平台数字共享(DigitalCommons)，该平台具备提供存储库、元数据结构、访问接口和跨机构聚合与发现等功能，有助于爱思唯尔掌握更多论文引证、论文传播效果方面的数据［12］。部分中国出版商也已运用人工智能技术提升学术期刊的传播效果。如，世纪超星公司推出的域出版平台，它具备学术期刊数据库搭建、移动出版、社交共享等功能，能通过智能画像了解用户特征，用算法实现动态精准推送，通过智能社交增强用户间的联系［13］。

1．2人工智能在学术期刊传播中应用的优势

实现论文呈现多媒体化，优化内容分发，增强传播效果。一方面，学术期刊可通过智能语音和知识图谱技术，用适配多种设备的方式对论文进行再加工，增强论文的可读性，为论文增添音频和视频传播形式;另一方面，采用人工智能技术对用户研究领域、教育背景、阅读喜好、阅读完成度进行分析，可优化内容聚合和分发机制，解决信息过载与用户个性化需求间的矛盾。如，数据搜集公司图谱(Graphiq)已开发出语义搜索引擎知识图谱(KnowledgeGraph)，它允许用户根据话题展开搜索，获得相关主题的数据集，还能生成与报道内容匹配的可视化图表［14］。辨别读者观点，评价和反馈传播效果。一方面，采用人工智能技术对用户阅读时长、用户社交分享等信息进行解析，可了解论文影响读者的具体方面和程度;另一方面，通过自然语言理解(NaturalLanguageUnderstanding)、语音识别、深度神经网络(DeepNeuralNetworks，DNN)等技术，学术期刊能从读者在社交媒体上对论文的评价中，辨别读者观点，掌握比论文浏览量、下载量和被引频次更精准的学术反响。如，威盛电子研发的人工智能平台“欧拉密”，其能实现对90%的语言的语义理解，从而实现提问、信息记忆、知识辅助理解和歧义消除等功能［15］。

【摘要】在人工智能逐步引入各行各业的时代背景下，以“互联网+”、大数据、云计算等为标志的智能科技被广泛应用到高校财务管理工作中，高校财务管理工作正受到前所未有的挑战与冲击。文章以人工智能时代高校财务管控模式变革为主题，研究人工智能对高校财务管控的影响，进一步从预算管理模块、会计核算模块、财务综合信息查询模块分析了当前高校财务管控模式存在的问题，提出人工智能时代高校财务管控的优化措施，旨在为提升我国高校财务管理水平提供借鉴。

【关键词】人工智能；高校财务；管控模式；业财融合

一、高校财务管控的时代背景分析

近年来随着以互联网+、云计算、大数据、人工智能等新技术的不断突破，很多传统正不断被挑战，变革亦成为发展的必然，这也赋予高校财务新的发展内涵、发展要求，以往扮演“账房先生”角色的高校财务也正面临着新定位、新使命、新调整。人工智能时代的到来，一方面加速了互联网技术与高校财务业务的深度融合，方便了高校财务所有的参与者通过互联网等新技术便捷地获取需要的财务数据，提高了高校财务管控效率；另一方面高校财务管控工作到了必须变革的时候，不能像以往重核算轻管理、重财务轻业务，简单地进行财务软件更新升级已经无法完成国家现代财税改革的要求及满足高校财务信息使用者的需要。尤其随着2019年政府会计制度在高校的全面实施和逐步深入，人工智能时代高校财务如何利用新技术，抓住财务管理变革的机遇，顺利实行政府会计制度是当前和未来的工作方向。

二、人工智能对高校财务管控的影响

1.有利于提供更加全面的财务信息。在传统高校财务管理中主要采用制作会计报表的方式对高校的教学、科研、后勤等相关款项支付进行定期统计，然后将一系列的数据交由财务管理工作人员，在这一过程中整个财务管理数据过于局限，不能很好体现高校的社会效益、办学成本等财务信息，不利于更好地帮助学校决策层预测未来、科学决策和对风险进行防范。而在应用大数据与人工智能的过程中，学校可以利用大数据信息处理技术和人工智能，提高对各职能部门资源的整合能力，通过对学校整体财务管理工作和相关数据情况进行分析，有效预测学校未来收支计划和经费收支情况，更好地帮助高校规避财务风险，财务管理信息将更加及时和全面。

2.有助于提升内部风险防控质量。财务风险控制作为高校内部风险控制的重要组成部分，在高校经费来源多样性基础上，对于保障高校资金安全具有重要的作用。所以，高校在使用大数据与人工智能时，可以通过大数据技术和人工智能来健全预算约束机制和财务风险防控机制，及时有效地对风险问题和内部控制问题进行分析。高校财务可以利用人工智能的技术优势，将以往的事后控制变为事前控制，对高校财务管理流程进行全面监控，有效帮助高校财务管理工作识别风险，防范于未然，全面提升高校财务内部风险防控质量。