人工智能时代的工作

第一篇：人工智能时代的工作

人工智能时代的隐私权保护探究

摘要隐私权的概念是于19世纪末在美国出现的，相较于其他传统的民法概念来说其还是一个比较新型的概念。然而，随着社会的发展和理念的进步，人类对此的重视程度越来越高。显而易见，按照马斯洛需求层次理论，人类在满足了生理、安全、社交等需求后，就会追求更高层次的尊重需求和自我实现的需求，其中隐私权就是尊重需求中的重要内容之一。将时间轴?艿浇?年，科技的发展，特别是人工智能的发展，对于隐私权的影响是非常巨大的，同时也将对隐私权的探讨推上新的高潮。本文中笔者将通过人工智能对于隐私权影响的经典案例作为切入点，通过研究传统隐私权的内涵、人工智能时代隐私权的新特征以及发展趋势等以及对此提出一些自己的观点和看法，以期为该领域的研究尽绵薄之力，推动该领域理论研究的发展，甚至促进相关法律法规等各类规范的完善，为社会科技、经济的发展保驾护航。

关键词人工智能隐私权保护研究

作者简介：王妮，陕西师范大学哲学与政府管理学院。

中图分类号：D920.4 文献标识码：A DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2018.06.297

一、引言

2016年3月，AlphaGo挑战围棋世界冠军李世石九段并以4：1获胜。次年四月，浙江乌镇，AlphaGo又在现役围棋世界第一人柯洁九段头上兵不血刃地拿下三局获胜。此事件引发了人们对人工智能的广泛关注和讨论。而在法律界，自从Buchanan， Bruce G.和 Headrick， Thomas E.在Stanford Law Review 上面发表Some speculation about artificial intelligence and legal reasoning一文后，法律就搭上人工智能的快车迅速发展，相关研究也层出不穷。法律人工智能发展至今日，由于其在法律检索、案例分析、文件审阅、咨询服务、判决预测等方面的巨大作用，已经引起很大的市场反响，国家也出台了相关的法律法规来规范该行业。其中一例是今年七月，最高人民检察院印发《检查大数据行动指南(2017- 2020年)》，其旨在建成“一中心四体系”的智慧检务系统，体中心即国家检察大数据中心，包括检察大数据共享交换平台、检务大数据资源库、大数据软硬件基础资源、智能语音大数据平台资源等。四体系则包括检察大数据标准体系、应用体系、管理体系和科技支撑体系。其总体思路总体思路为以大数据及智能语音等相关技术应用为重点，形成以类案推送、量刑建议等各项应用需求为“点”，以司法办案、服务为民等业务需求为“线”，以服务深化司法体制改革和检察改革、以审判为中心的诉讼制度改革为“面”，以实现大数据与检察工作深度融合为“体”，构建“点、线、面、体”的检察大数据应用体系框架。”在党的十九大报告中，第五部分“贯彻新发展理念，建设现代化经济体系”中，总书记也提出要“深化供给侧结构性改革。建设现代化经济体系，必须把发展经济的着力点放在实体经济上，把提高供给体系质量作为主攻方向，显著增强我国经济质量优势。加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。”从政策风向来看，人工智能的前景一片大好。但是，人工智能发展至今也存在许多问题，其中最重要的就是隐私的保护问题。

二、人工智能发展进程中隐私权的个案分析

随着人机交互在AI技术的支持喜爱变的越来越好，不断有厂商将AI接口嵌入系统，典型诸如苹果Siri，微软Cortana，谷歌Google Now等。国内相关领域的发展亦是如火如荼，典型代表诸如我们常认为以做硬件为主的华为。 2016年12月，华为发布了一款命名为magic的智能手机，该手机主打的卖点便是人工智能系统，即通过一项名为“magic live”的服务采集和调用用户信息，并根据信息提供相应的服务。例如，在微信聊天中出现“看电影”的关键词时，该服务会自动提示近期评分较高的电影以及附近的影院。作为目前用户已超过十亿的微信以及腾讯来说，其出于对用户的安全以及隐私，加之此行为也会影响到其自身利益，其当然不会将用户数据拱手相让。2017年5月22日，双方的数据争夺战正式爆发，华为magic手机用户发现升级新版微信后出现闪退或者无法打开的现象，但华为其他型号的手机及市场上其他品牌的手机均可以正常使用微信。此案件中，双方就隐私保护问题各执一词。腾讯方面，其认为使用微信产生的数据是不属于用户的，《腾讯微信软件许可及服务协议》中第7.1.2 规定限时“微信帐号的所有权归腾讯公司所有，用户完成申请注册手续后，仅获得微信帐号的使用权，且该使用权仅属于初始申请注册人。同时，初始申请注册人不得赠与、借用、租用、转让或售卖微信帐号或者以其他方式许可非初始申请注册人使用微信帐号。非初始申请注册人不得通过受赠、继承、承租、受让或者其他任何方式使用微信帐号。”说明用户在注册后仅获得账号的使用权。关于账号所产生信息的使用，其在8.2.1.4当中也做了相应的规定：“除非法律允许或腾讯书面许可，你使用本软件过程中不得从事下列行为：对本软件或者本软件运行过程中释放到任何终端内存中的数据、软件运行过程中客户端与服务器端的交互数据，以及本软件运行所必需的系统数据，进行复制、修改、增加、删除、挂接运行或创作任何衍生作品，形式包括但不限于使用插件、外挂或非腾讯经授权的第三方工具/服务接入本软件和相关系统”。其意在说明用户在使用微信时产生的数据还是受到一定的限制的，而华为“magic live”在使用这些数据时显然没有得到腾讯及微信的许可。华为对此的回应是使用微信产生的数据应该归用户所有，而其在调用和使用这些数据时已获得用户授权。且不说两家关于数据之争的问题，显而易见的是，处于漩涡中心的用户以及他们的隐私权却在这场分拨中没有得到太多关注。笔者认为，能够很好地解决该问题以及保护用户隐私的落脚点，就在于解决使用APP产生的数据的归属问题。由于该情况还属于新兴事物，由于法律本身的滞后性以及我国对该领域的研究起步较晚，笔者尚未在《民法总则》、《物权法》、《网络安全法》等法律中找到相关规定。但是面对社会发展的需要，解决这一问题又是势在必行的。因此，笔者就所学知识简单对该问题提出一点自己的想法：笔者认为，使用APP产生的数据，可以通过民法中的共有和添附的关系来加以规范。《物权法》第九十三条规定：“不动产或者动产可以由两个以上单位、个人共有。共有包括按份共有和共同共有。”但是笔者认为，其一，共有关系的参加主体在实质上是平等的，但是APP开发商和用户随在法律上平等，但是二者的关系往往通过格式条款等固定，加上替代产品稀缺、社交需要的限制等，用户不得不同意有些本不能接受的条款。二者，用户在处理APP产生的数据时需按自己的意志对物进行支配。但在共有关系中，进行占有、使用、收益、处分等权利时还要受到共同共有人或按份共有人的限制，笔者认为这是不利于用户充分实现自己的意志的。且在双方或多方意见不合时，基于庞大的用户基数APP开发商显然不可能与用户一一进行协商跟交换意见。鉴于共有关系在处理该方面的问题时存在诸多不便，下文中笔者将着重讨论运用添附的相关理论规范人工智能发展中出现的其与隐私的平衡问题。

在大陆法系国家中，添附一直是所有权中原始取得的重要组成部分，海洋法系的国家中亦对此制度有相关规定。我国由于物权法研究起步较晚，立法不完善，在目前的法律体系中还未对添附制度做具体规定。但是国外以及我国学界已经形成了相对完善的理论体系。添附制度起源于罗马法时期，在当时是指将物加工或是将所有权不属于同一人的几个物合为一体的方法。经过后世发展和完善，《法国民法典》、《德国民法典》、《日本民法典》中以及美国、我国台湾地区的相关法律中均有对于添附制度的规定。我国学界对于添附的概念也有不同的几种观点。王利民先生认为：“添附是指不同所有人的物结合在一起而形成不可分离的物或具有新物性质的物。”张俊浩先生在其《民法学原理》一书中认为，添附是将所有权归属于不同人的物结合或加工，形成具有新的性质或不可分割的物，由于不能恢复原状或不可分割，由一人取得信物所有权并对其他原所有权人进行补偿。其三，在刘保玉先生看来，“添附是指不同所有人的物结合、混合在一起或者不同人的劳力与物结合在一起而形成一种新物并导致所有权变动的法律事实。”关于添附的概念内涵大家的看法不尽相同，但在添附的分类方面却基本一致，添附可分为附和、混合和加工。其中附和是指将不动产与不动产或不动产与动产结合在一起，从而使其在交易当中被视作一物的法律事实。生活中常见的装修等即属于附和行为。混合是指将动产与动产结合在一起，不能识别或识别起来不符合经济效益原则，从而使所有权发生变动的法律事实。如酒与酒的混合等即是法律上所说的混合。而加工是指动产与人类劳动的结合，即对他人的动产进行改进或改造，使其形成新物的法律事实。综合来看，其上述三者作为添附的重要组成部分，均具有结合性、不可恢复性以及复杂性。

笔者认为，用户在使用微信以及由此行为产生信息，便是添附行为，更细分之，则更接近于混合。首先，其属于动产与动产的结合，实践中常见的混合为相同形态的不同物以及不同形态的物之间的混合。前者如氧气与二氧化碳的混合，后者如糖与水的混合。在使用微信的过程当中，可视作是将微信的聊天功能与用户信息混合在一起。其次，二者混合后再来进行区分不符合经济效益原则。一者将用户从微信的聊天功能中分离出来或是让微信离开用户信息单独存在，二者的使用效能便会大打折扣。二者分离费用和付出的时间成本等也不可谓不巨大。在分离不现实的情况下，首要讨论的便是混合后新物的物权效果。参照各国、我国台湾地区以及大陆梁慧星、王利民教授的物权法建议稿以及徐国栋教授的民法典，笔者认为新混合物的所有权以单独所有为原则，以共同所有为补充。首先，按照比例原则，以原物的价值确定份额最高者为新的所有权人，余众则获得相应的债权，如通过不当得利请求权获得补偿金甚至通过侵权损害赔偿请求权来填平自己的原有物权。

三、人工智能背景下隐私权与传统隐私权的比较

(一)隐私权的概念

从上述案例的讨论中可以看出，人工智能时代，隐私权仍然是一个绕不开的话题。因此下文中笔者将就人工智能时代自己的一些思考展开论述。隐私权的概念起源于美国，在1890年的第四期Harvard Law Review上，哈佛法学院教授路易斯D布兰迪斯和塞缪尔D沃伦发表了The Right of Privacy一文，其中首次将隐私权作为一种权利进行研究。文中作者认为随着新的科学技术以及人们自我保护意识的提高，生命权应该拓展至生活不受他人干扰的权利，人们有权利决定自己的信息、思想、生活等是否被公之于众，这就是隐私权的雏形。我国的隐私权研究也时间不长，是在改革开放后社会经济发展到一定程度后开始的。学者们对隐私权的定义也略有不同，其一是以王利民教授为代表的“信息说”，在其著作《人格权法》中他提到，隐私权就是“自然人就自己个人私事、个人信息等个人生活领域内的情事不为他人知悉、禁止他人干涉的权利”。即该学派认为隐私权仅仅指自己的私人领域不愿意公开或向他人公布私人信息。比如你新买了一部手机，这部手机只是你的个人财产，并不是隐私。但是当你不想把买手机的信息公开而被别人公开时，买手机的这个信息便是隐私权的一部分。其二是以张新宝教授为代表的“信息保护和生活安宁说”，即隐私权在“信息说”的基础上又增加了私人生活和私人领域不受侵扰的权利。其在《隐私权的法律保护》一书中写道：“隐私权是指公民享有的私人生活安宁与私人信息、依法受到保护，不被他人非法佼扰、知悉、搜集、利用和公开等的一种人格权，而且权利主体对他人在何种程度上介入自己的私生活，对自己是否向他人公开隐私以及公开的范围和程度等具有决定权。”这里笔者的理解是张新宝教授对“信息说”被动防御的状态的一种增强。其三是“信息&安宁&决定说”，该学说认为隐私权不仅包含了自己的信息不受他人侵扰，私人生活安宁的内容之外，还增加了权利主体对自己信息的处分权。这是隐私权在被动消极的防御基础上，新增的积极保护的内容。在上述观点中，笔者更倾向于把传统隐私权理解成第三种，即“信息&安宁&决定说”，隐私权是自然人依法享有的与国家利益或公共利益无关的私人的信息、生活、及其他领域不愿公开的秘密，并享有对这些内容占有、使用、收益、处分的权利。

(二)人工智能背景下隐私权与传统隐私权的对比

传统隐私权与人工智能隐私权的交叉：

1.二者均属于民事权利范畴

我国隐私权理论的发展在很大程度上受到英美法系相关制度的影响。美国著名的罗伊诉韦德堕胎案正式确定堕胎是受宪法保护的隐私权的内容之一，因而在美国，隐私权不仅是一项基本的宪法权利，更是一项重要的民事权利。在我国，笔者认为应当将传统意义上的隐私权和人工智能隐私权都归到民事权利的范畴。原因之一为若将二者作为宪法性权利则必然要在宪法中用一定的篇幅加以体现，而宪法作为我国的根本大法，具有很强的抽象性和概括性，其也没有足够的容量去容纳关于隐私权的详细规定。再者，我的宪法不可司法化，法官无法直接将宪法作为审判的依据，这也意味着必须将二者视作民事权利，否则在相关的权利受到侵害时，采取保护或救济措施时也缺乏相应的法律依据。三者，我国《侵权责任法》第二条规定：“侵害民事权益，应当依照本法承担侵权责任。本法所称民事权益，包括生命权、健康权、姓名权、名誉权、荣誉权、肖像权、隐私权、婚姻自主权、监护权、所有权、用益物权、担保物权、著作权、专利权、商标专用权、发现权、股权、继承权等人身、财产权益。”此处所出现的隐私权便是对宪法隐私权的细化和落实，是公民的一项基本民事权利。综合上述因素来看，无论是人工智能隐私权还是传统隐私权，其都属于民事权利范畴。

2.二者均属于具体人格权

首先，随着时代的发展，两种隐私权在生活中已经越来越凸显出其重要性，特别是个人个性的解放和意识的觉醒，人们对自己信息的保密度、私人领域的清净性以及私人生活的安宁性要求越来越高，保护上述两种隐私权，满足人们的诉求已经是我们必须要面对的问题。而首先，若将二者视作一般人格权则太过于宽泛和原则，甚至只是一种理念，加之在我国的法律体系下，在具体条文穷尽时一般性的规则才被允许使用，且法官的自由裁量权受到很大限制，运用一般人格权的规定进行裁判时也可能会导致裁判结果缺少可预期性。因此将二者作为一般人格权，显然是无法满足社会发展的需要的。反过来讲其纳入具体人格权，则可以很好地实现立法目的在相应的权利受到损害时能及时有效地进行保护。

(三)人工智能背景下隐私权发展的新趋势

1.侵权主体构成复杂化

人工智能发展的过程中，与传统隐私权不同的是其侵权主体主要是指未经当事人许可，非法对他人数据进行获取、利用、修改删除、公布等行为，主要包括自然人、法人甚至一些社会组织。自然人中常见的就是一些我们称之为“黑客”的人。法人方面，最常见的就是一些公司，如网络软件服务、硬件服务厂商等。例如文中一开始的案例中提到的华为技术有限公司就是典型的代表之一，其在提供的软件服务中可能涉及侵犯用户隐私权的问题。此外，我国生产的各类品牌的手机在国外市场屡屡受碰的原因之一，也是国外政府认为该硬件设备可能会涉及“后门”等问题，私自获取用户的重要信息。至于社会组织，诸如学校、医院等有时会为了经济利益过度获取学生、患者信息并自己将其转化为经济效益或者进行倒卖。比如你刚在学校教务系统查完月考成绩就有辅导班老师的电话轰炸或刚挂完号就收到各种医院推荐的短信等都是人工智能发展过程中一些社会组织主动或被动地使你的隐私遭到披露的行为。

2.客体范围进一步拓展

传统隐私权的客体还处在一个比较狭小的范围内，如姓名、性别、年龄等基本内容，以及财产状况、婚姻状况、健康状态、宗教信仰等。但随着互联网以及人工智能的发展，越来越多的内容被纳入到需要保护的隐私权的范围，如微信账号、电子邮件地址、steam账号密码、匿名发送的各类消息等等。并且，随着新技术的发展，还会出现很多新的隐私权的客体，这就需要法律及时进行规范。

3.隐私权的财产性明显增强

传统隐私权在受到侵害时被害人往往在精神方面的损失更大一些，如有时会因财产状况被泄露而感到尴尬或痛苦。但是在人工智能的发展过程中，拿到数据与拿到金钱之间是可以画等号的。在文章开始的案例中，二者在数据之争其实是人工智能时代基础资源之争，超大规模的数据可以帮助企业进行算法优化和模型升级，无论是将数据用于产品打磨或是营销等，都能取得远远甩开对手的巨大的优势。另外一例则能让我们真真切切地感受到人工智能时代隐私权的价值，2014年2月28日，全球最大规模的比特币交易平台之一的Mt.Gox失窃，丢失了包括平台所属的75万个以及其CEO马克?卡尔普勒个人账户的10万个比特币，按照当时的交易行情，损失估计约4.67亿美元，按照最近(2017年12月13日)疯长的比特币价格――1.7万美元/个来算，失窃的比特币价值则超过144亿美元，相当于丢掉一个海尔集团。由此可见，人工智能时代的隐私权在遭到侵犯时，不仅会给受害人造成精神上的巨大痛苦，使其私人领域受到严重侵扰，有些情况下也会给其带来巨大的财产损失。当然，比较乐观的一点是由于人工智能隐私权财产属性的增强，受利益的驱动，国家机关和其他组织在受到利益驱使时，在保护方面可能会投入的资源更多。

4.侵权行为更加隐蔽化

人工智能时代隐私权的另一大显著特征，就是侵权行为更加隐蔽，难以察觉，且追查成本极高。即使在网络实名化程度很高的今天，网络仍具有很强的匿名性，有较高技术水平的入侵者会通过虚拟机、伪装IP等手段将自己伪装起来，在达成目的之后还会进行日志擦除等方式销毁入侵痕迹。在这种情况下，很多受害人即使在权利受到侵害之后仍很难察觉。另外，在技术门槛越来越高的现状之下，仅凭个人的力量也很难与高技术水平的个人或组织抗衡。与此同时，人工智能的发展又需要收集大量的数据。

(四)人工智能时代隐私权保护的限制

当然，绝对的隐私也会导致绝对的不安全，在人工智能时代个人的隐私权在一定的情况下也要受到一定的限制。一般来说，当个人的信息涉及国家利益和国家安全、社会公共利益，以及为了维护社会公共秩序的需要，可以在法定条件下依法定程序对其进行限制。没有大国安全，何来小民尊严，保证国家安全和国家利益是保证公民人权的重要前提和基础。如国家出于预防恐怖袭击的需要，有时候可能会采取通过关键词监控一些内容或者作出延长监控数据保留期限等措施。公共利益方面，政府的出现，很大一部分原因就是维护公共利益的需要，因此，在个人利益与公共利益发生冲突时，政府会毫不犹豫地选择公共利益，这时的我们也应该作出合理的退让，为公共利益让渡出一部分其确实需要的信息。这里需要指出的是，限制公民隐私权的过程亦应当受到限制。首先，就其对公民的影响程度来说，应该只能由法律进行限制，法规、规章、政策等规定的幅度均不能超过法律。其次，人工智能时代限制公民的隐私权程度要合理，而判断是否合理的依据，则是客观情况的需要。在穷尽其他手段仍不可解决时才可对隐私权进行限制，不得已获取公民隐私时也要遵循合理原则，不得过度获取。再者，限制程序一定要正当。程序一旦违法，就很容易产生如“毒树之果”的情况的出现，马克思曾经说过，：“审判程序和法的关系如此密切，就像植物的外形和植物的联系，动物的外形和血肉的联系一样。”这也体现了程序正当在司法过程中的重要性。

四、思考和建议

(一)人工智能隐私权保护现状

这里谈到的保护现状，主要是我国的立法保护。首先是宪法保护，我国《宪法》第40条规定：“中华人民共和国公民的通信自由和通信秘密受法律的保护。除因国家安全或者追查刑事犯罪的需要，由公安机关或者检察机关依照法律规定的程序对通信进行检查外，任何组织或者个人不得以任何理由侵犯公民的通信自由和通信秘密。”此条可以看做是国家对于网络通讯隐私权的保护。当然，在人工智能发展的背景下，个人在网络环境中产生的信息也是隐私权的重要组成部分。因此可以适当对此条做扩大解释，在无明确条款的现实下，为其他部门法对人工智能隐私权的保护提供宪法依据。此外，最新的《民法总则》第110条也提到：“自然人享有生命权、身体权、健康权、姓名权、肖像权、名誉权、荣誉权、隐私权、婚姻自主权等权利。法人、非法人组织享有名称权、名誉权、荣誉权等权利。”由此可见，我国《民法通则》亦注意到了隐私权的部分，虽然没有明确规定人工智能隐私权的有关内容，但其可以通过司法解释、指导案例等形式，将《民法总则》第110条进行细化和落实，从而实现立法预期目标。除上述比较概括性的规定外，我国在一些专门的法律中也涉及到了人工智能隐私权的保护。如国务院印发的《计算机信息网络国际联网管理暂行规定实施办法》第18条规定：“用户应当服从接入单位的管理，遵守用户守则;不得擅自进入未经许可的计算机系统，篡改他人信息;不得在网络上散发恶意信息，冒用他人名义发出信息，侵犯他人隐私;不得制造、传播计算机病毒及从事其它侵犯网络和他人合法权益的活动。用户有权获得接入单位提供的各项服务;有义务交纳费用。”比较遗憾的是该实施办法是在互联网进入中国后不久颁发的，距今已经有较长的时间，在网络技术发展瞬息万变的今天略显滞后，但凭借其在人工智能隐私权的保护方面体现出来的前瞻性，在规范这方面的问题上该条款仍具有很重要的意义。综合起来看，我国人工智能隐私权的立法保护不是特别完善，主要体现在立法太过于原则性和概括性，可操作性不强，人工智能发展的过程中公民的隐私权受到侵害时只有少量的?l款可供其寻求法律救助，不利于充分有效地保障公民的隐私权。再者，立法严重滞后又是其一显著特点，但从时间来看，我国《宪法》最近一次修订是在2004年，《计算机信息网络国际联网管理暂行规定实施办法》于1998年颁发，二者距今都超过十年，特别是在发展速度非常迅速的互联网领域，仅靠扩大解释已经不能满足经济和社会发展的需要了。比较好的消息是，今年颁布的《民法总则》中对隐私保护有所涉及，虽然力度仍是不够，但却是一个很好的开端。希望在未来能够出台更为具体的更具操作性的人工智能隐私权保护方面的法律法规，与时俱进，为技术和社会经济的发展保驾护航。第三方面，相关法律过于分散，散落在不同的法律法规当中，这就导致了公民在学习和使用相关方面的法律时难度加大，如此高的门槛使得非专业人士使用时得付出很大的精力和实践成本。笔者的构想是能出台一部专门的法律来规范人工智能发展中的隐私权问题，同时也起到完善我国法律体系的作用。

(二)保护建议

1.坚持以立法保护为主导

在我国的司法实践中，很明显存在人工智能发展与隐私权保护的平衡问题。但是在宪法或法律中只是通过隐私权笼统地加以规定。因此法律在这一方面的作用还有很大的提升空间。宪法又是我国的根本大法，是其他法律存在的基础，因此在宪法中，可以加入对人工智能隐私权，至少是网络隐私权的保护条款，使人工智能隐私权的保护问题存在宪法基础。此外，前文中也提到了最好出台相应的专门法律法规，提高人工智能隐私权保护法律的位阶，使其发挥更大的作用。在专门法规中还可具体规定构成要件、侵权认定标、赔偿办法等具体内容，改善目前的立法状况，提高其可操作性。

2.加强行业自律

法律保护在任何时候都只能是底线，单纯地依靠法律保护人工智能隐私权也是不现实的。这时就要通过行业自律管理来保护公民的隐私权。具体来说，主要的人工智能硬件和软件提供商可以成立行业协会，制定行业标准，实行认证制度，对不符合行业标准的产品不予认证，降低其在产品市场的竞争力。此外，行业内也可成立专门的检测和评估机构，通过评估费用进行公司运营，被评估厂商也可凭借评估结果在市场上获得更大的经济效益。此两种模式都能在很大程度淘汰一些不符合市场要求的人工智能厂商，规范相关市场，净化相关环境，使人工智能向着良性的方向发展。

3.提高人工智能用户的自我保护意识

外部保护之后，内部保?o的巨大作用也是不可忽视的。常扮演受害者的我们应当积极主动地学习网络安全知识，养成良好的上网习惯，如及时清除cookies，重要信息离线保存等;提高自我防范意识，如在使用一些软件时要仔细阅读其隐私条款，权衡软件的使用价值和信息泄露的利弊，决定是否接受其格式条款等;此外，己所不欲，勿施于人，公民在人工智能时代充分保护自己隐私权的同时也要注意不可侵犯他人的隐私权，如出于好奇心侵入他人系统，恶作剧破坏他人数据等。只有这样，人工智能的大环境才能更加和谐，技术的正面能量也能被最大限度地释放。

五、结语

这段时间看到的诸多出于人工智发展需要而造成的数据泄露事件，让笔者深深感受到保护隐私权之紧迫性。毫无疑问，未来十年是人工智能的十年，而我国的相关立法还处于起步阶段，对人工智能隐私权的保护也基本停留在传统隐私权延伸的层面。路漫漫其修远兮，吾将上下而求索，目前不论是法律人工智能在技术方面的发展还是理论方面的研究，都还是一片尚待开发的蓝海，因此笔者借此拙作，抛砖引玉，希望我们法律人共同体，能够一道积极探索和创造人工智能技术以及理论方面的未来，不断更新自己的知识，秉承实现公平正义的理念，保障公民切身权益，促进经济社会高速稳定发展，为实现中华民族的伟大复兴而奋斗终身!

注释：

最高人民检察院网上发布厅/cppcc/2017-10/18/content_41752399.htm(访问日期2017年12月16日).

《腾讯微信软件许可及服务协议》http：//weixin.qq.com/agreement?lang=zh_CN(访问日期2017年12月18日).

《中华人民共和国物权法》http：///flfg/2007-03/19/content_554452.htm(访问日期2017年12月15日).

王利明.物权法研究.中国人民大学出版社.2002 .242.

刘保玉主编.物权法.上海人民出版社 2003.244.

王利明、杨立新、姚辉.人格权法(第一版).北京法律出版社.1997.147.

张新宝.隐私权的法律保护.北京群众出版社.2004.12.

中华人民共和国中央人民政府http：///flfg/2009-12/26/content_1497435.htm(访问日期2017年12月18日).

中华人民共和国中央人民政府http：///test/2005-06/14/content_6310_4.htm(访问日期2017年12月21日).

中国人大网http：///npc/xinwen/2017-03/15/content_2018907.htm(访问日期2017年12月21日).

商务部公共信息服务http：///1800000121_23_68755_0_7.html(访问日期2017年12月21日).

参考文献：

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[4]范光磊.添附制度研究.山东大学硕士学位论文.2006.

[5]Amitai Etzioni and Oren Etzioni：Keeping AI Legal，HeinOnline.

[6]葛攀攀.论添附制度.华东政法大学硕士学位论文.2008.

[7]谢丽萍.论网络环境下隐私权的法律保护.山东大学硕士学位论文.2008.

[8]吴晓丽.网络环境中隐私权保护制度研究.复旦大学硕士学位论文.2009.

[9]刘凡义.网络时代的隐私权及其法律保护.吉林大学硕士学位论文.2004.

第二篇：数字时代的智能酒店

数字时代的智能酒店——唯独真爱数字客房

传统意义上的酒店奢华方式，不外乎富丽堂皇的大厅、宽敞炫亮的客房，柔软舒适的大床，精致华美的装饰，开阔通透之落地窗，按摩浴池……更高级的会备有泳池、酒吧、健身房等等。

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诠释奢华便捷

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如今的商旅人士皆喜欢高效、便捷的服务，那么系统中应该包含客人出行的商、旅、交、衣、食、购等信息。选择合适出行路线是舒适旅程的开始，也是好心情的保障。

数字创新与品牌的结合

高端与美好、品质与创新、时尚与科技，数字客房摈弃了徒有其表的华丽，散发出品牌由内而外的奢华与情迷。“智慧e房”打造的每一间智慧客房，都是对入住客人的尊重与体验、对客房数字化体验的探索和对科技力量的追求创新，保证高品质服务质量的同时，提高酒店品牌形象和档次，使其成为现代化数字酒店的典范。

第三篇：《智能教育：互联网时代的教育展望》

张志勇

大家上午好，我和大家一起在思考，我们的教育要怎样发展?教育让我们要到哪里去? 每次到创新教育研究院的会议上，我都要给大家汇报。他们光给我出题目，不给我写稿子，我昨晚是12点半休息，早晨6点起床后继续做。好在我们是好朋友。我今天给大家汇报的是《智能教育：互联网时代的教育展望》。

今天，我向大家汇报什么?

深刻把握中国教育发展阶段的新特征：从发展阶段看，我国教育正在从生存型教育向着发展型教育转变;从发展形态看，我国教育正从农村教育翔城市教育为主转型;从发展内涵看，我国教育正从同质化教育向个性化教育转型;从发展特征看，我国教育正从手工教育向现代智能教育转型——2015年《中国青年报》

这些转型靠的是什么?靠学校的特色， 我们正在呼唤教育的智能化时代，为什么之前没有做到呢?因为云计算、大数据时代没有到来。实质上，我们现在的教育悄然发生着变化。

汇报一下四个问题：

第一个问题：智能教育时代正在向我们走来

普适计算之父马克•韦泽说：最高深的技术是哪些令人无法察觉的技术，这些技术不停地把它们自己编织进日常生活。

人类社会第四次工业革命的成果正在加速向教育领域转移。

2010年11月，德国联邦政府启动“数字德国2015”战略，推动互联网服务、云计算、物联网、3D技术以及电动汽车信息通信。

世界经济论坛创始人兼执行主席克劳斯•施瓦布在其新作《第四次工业革命》中指出，第四次工业革命以新技术的形式。

信息技术正在改变教育形态。比如青岛市第二十四中学，语文课上用PAD开展主题拓展阅读。

青岛嘉峪关学校班会课上学生运用PAD搜集资料。 什么是智能教育?

有人说，智能制造不是简单的给机器装上大脑，那么，智能教育也绝不是给教师的大脑给装上机器，更不是要用教学机器人取代教师，二是将基于互联网和物联网的教育技术嵌入教育教学过程，借助人类教育技术的革命，最大限度地解放教育的生产力。

第四次信息革命——数字革命 第五次信息革命——生物计算

信息技术的发展，实际上就是信息载体技术的不断发展。石头、木头、竹简、纸张、电话、电视、电脑、手机等与人越来越近。信息设备真正成了人体器官。

智能教育是智慧校园为基础，以智慧课程为支撑，以智能教学和智能评价为核心，以智能管理为保障的一种智能化教育形态。

(一)智慧校园

智慧校园不是传统的校园网和城域网和改造升级，而是在云计算和大数据技术支持下，基于现代互联网和物联网技术建设的智能化校园。

智慧校园的构成：互联网+依赖的新基础设施可以概括为“云、网、端”三部分。 “云”是指云计算、大数据基础设施。云计算、大数据基础设施像水电一样为用户便捷、低成本地使用计算资源打开方便之门。涉及到强大的服务能力。 “网”：物联网就是把传感器装备到各种真实物体上。 智能校园——智能教育的技术环境

今年是互联网进入中国21周年，以2014年中国智能手机市场占有率已超过86%。——“互联网+重新定义信息化”《光明日报》

OECD关于教育信息化的报告：特别强调技术和教育的内容跟教学方式之间的关系，“先进的技术只能放大优质的教育，而不可能取代平庸的教育。”

如果用21世纪的技术装进去的是20世纪甚至以前的陈旧的内容，那只会稀释教学的效果。

世界银行行长金墉在2015世界教育轮摊上发表的主题演讲所言，215年后15年教育关注重点已从机会专项质量。“教育2030”

教育需要培养的是电脑、机器人无法取代的人的能力和素养。 四年前富士康痛定思痛，决定把整个富士康机器人化。

第四次工业革命的标志物就是用机器人取代人，是“能思考会干活，能感知会筛选，能适应会实践的新时代机器。”不可避免的是，这样的机器将会在世界范围内取代数以百万的工作岗位。

未来社会我们需要什么样的人?

高概念化、高感性的人才。例子，麦肯锡是世界最大的企业，他们最喜欢用具有艺术类素养的人。这些孩子交往能力强、表达能力强，且具有创造性，我们很多行业用的是这些能力。

以幸福与自我实现为核心的职业生涯。中国和美国的GDP，2008年中国人均GDP是3400美金，2013年人均6470美金。

我们现在八千美金是经济学上一个公认的拐点，在这个点之后，幸福和经济收益没有显著的正相关。

(三)智能教学

教室环境从传统的“师生互动学习场所”到当前的“智慧学习环境”的发展演变。随着技术的不断发展，学习资源变得更加丰富，从单一的文本向着智能化、数字化、网络化、多媒体。

金乡县AEO课堂，我最关注的是电子交互式课程，其开放性非常重要。 十大信息技术支持的创新教学模式：

1.远程专递课堂—为帮助偏远地区和落后学校的学生享受优质教师资源，实现教育均衡发展。远程专递课堂为薄弱学校因缺师少教而无法开齐国家规定课程的问题提供了解决方案;

2.网络空间教学—突破传统教学模式的时空限制，将线上学习与课堂教学有机结合，并利用碎片时间，促进教与学、教与教、学与学的互补;

3.异地同步教学—以网络直播为主，在教学条件相当而教学优势互补的两个班级之间开展同步教学活动，实现校际之间、班级之间“理念共享、资源共用、优势互补、合作共进”;

4.双主教学模式—改变传统的以教师为中心的教学结构，建立了一种既能发挥教师的主导作用又能充分体现学生主体地位的新型教学结构(双主教学结构)，并在此基础上逐步实现教学内容、教学模式、教学手段和教学方法的全面改革，从而使培养大批创新人材的素质教育目标真正落到实处。

5.翻转教学—对课内课外时间如何运用进行重新安排，从而把学习主动权从教师转移到学生;

6.校园在线课程—学校通过开发或选用符合本校传统和优势、学生兴趣和需求的在线课程，并将这些在线课程纳入教学计划，为学生提供丰富的数字化学习体验; 7.基于设计的学习—作为创客教育的重要组成部分，有利于提升学生的创新能力和设计能力，体验和优化STEAM教育的教学过程;

8.引导式移动探究学习—不仅支持学生通过移动设备在课堂上开展内容探究，也支持学生在非正式学习情境(如博物馆、科技馆、生态园等)中开展探究学习;

9.协同知识建构—作为小组协作学习的一种典型形态，师生或学生之间通过交流对话而产生新知识，能够促进高阶认知能力的培养;

10.能力导向式学习—该种模式采用全自主、能力导向的方式，不进行分科教学，围绕学生所需能力图谱开展系列活动。

(四)智能评价 发布课时和试题 历下区智能教室

(五)智能管理

建立基于互联网+物联网的现代教育管理智能体系。

威海的校车智能化管理，家长可以知道几点发车，车速等信息。 第二个问题：智能教育：用互联网技术重构教育 比尔盖茨的语言

现代学校的模式诞生于英国：

(一)课程供给主线

供给者——教师、学生、教学共同体、专业教育机构 教学不再是教师单枪匹马的问题。 “分享经济”也叫“协同消费”，是指资源所有者 互联网+——教育的协作与分工

信息技术革命为分工协同提供了必要、链接、高效的信息工具。 昨天，东平卜庆振和四川韩静的跨界协作不就是教育创造智慧的合成，没有技术怎么能够实现呢?现在可以实现了，打造了流行歌曲学习语文的好课程。

他们现在在组织了长歌行同频创作组，扩展了协同范围。他现在又在做东平文化行旅的研究。

当我们形成了很多课程开发共同体的时候，我们中国的教育会是一个多么美好的时代! 课程呈现方式电子化：从教师的电子教案到学生的在线学习资源，中小学课程资源呈现的电子化时代已经开启。

交互式电子课程资源

共享式课程：区域电子课程资源建设

优秀的在线教育资源按理确实应该让更多的师生分享，这样才能最大程度地发挥他们的作用。

(二)活动反馈线

例如青岛市实验小学的运动手环。建立数据采集系统，这个方向，我个人认为不会很遥远。

这个有什么好处?这是教育个性化、差异化供给的基础。

(三)教育流程再造

青岛市南区生物学科翻转课堂教学的基本环节

(四)学习流程的再造

世界经济论坛20日发布的报告称，数字时代人们的上网时间已经超过睡眠时间。老师的权威受到动摇了。

“学习的范式”强化学生学习的个性化体验，强调学生自我认识与自我实现，推崇学生自学习、自组织、自培养。

着力构建五个学习课堂——传统和显性的教室内课堂、校内课外社团、公益、兴趣小组等活动。

(五)考试评价线

智能考试系统、综合素质评价系统。 传统的阅卷负担很重。

我们一直强调，把综合素质评价纳入到高考录取，要从冷冰冰的分数之外，看到活生生的人。

现在，我们把综合素质评价放到里面，就是因为纸笔考试主要是知识。 中国人对付考试是很有办法的。我们的考试评价用技术嵌入后，互联网使得信息数据成为教育生产力解放的最佳催化剂。

现在的很多老师没有更多的时间去分析学生，有些地方老师以排名来给家长，刺激家长与学生，而忽略了学生到底哪些知识不会，我们应该建立学习效果的矫正体系。

(六)教育管理再造

数字化技术使学校知礼层级更加扁平，应借助大数据，建立学生从入学、学习、生活的一系列的管理举措。

我们昨天看到了汶阳镇《指尖上的网络移动化管理》，用手机来做管理的做法很好。 教育还需要跨越千山万水，用技术来实现。

(七)教育跨界与协同 清平小学的家长QQ群

第三个问题：教育现代化的信息化战略选择 平台建设：区域集成化

我反对校校搞平台，反对县域搞平台，我赞成区域搞平台。否则就是浪费资金，就是反技术的。

平台使用：区域用户集约化

功能开发：基于学校真实需求的任务驱动

技术应用：最成熟、最普及、最便捷的现实技术。 我建议大家不要太赶潮流，我建议用好最简便的工具，我们支持泰安市智慧教育云平台和白庄矿小手机的用法。

存在的问题：

现在边远地方的教育信息化差距很大。城乡学校“数字教育”鸿沟日益扩大。教育信息化平台建设、运营成本高、浪费大。

技术越发达，越呼唤教育的人文精神

顾明远对教育信息化提出了三个字：第一个字叫做“器” 陶西平先生 谢侃

清华大学教育研究院副教授李锋亮曾表示，互联网教育将有助于信息化浪潮中教育面临的三大挑战

师生之间更多是知识和信息层面的交互，教育的育人功能被弱化; 学习的碎片化让学生

虚拟世界越发达，现实世界越可贵。虚拟现实将每一个人“带回现场”，我们得以通过随意操控身体与环境来改变人的认知。

必须把实践类、探索类课程大大加强，体验教育是未来教育最大的价值取向。 走出教育信息化的陷阱 有着十余年在线教育创业经历的爱乐奇创始人潘鹏凯一针见血地说：“我们目前很多的在线教育企业，说到底，还只是在用互联网技术把应试教育做的更极致。”

我今天给大家讲这些，供大家思考，谢谢各位。

第四篇：智能时代读后感

在南卡罗来纳州的多切斯特县，警察是怎么通过智能电表抓住一个在自家种大麻的人?

亚马逊为什么会把男性护肤品和古典音乐一同推荐?

塔吉特连锁百货店是如何提前于家长知道正在上高中的女儿已经怀孕的?

如果你想知道上面这些问题的答案，那么就去读一读这本《智能时代》吧。

这本书包括七个章节：数据-人类建造文明的基石、大数据和机器智能、思维的革命、大数据与商业、大数据和智能革命的技术挑战、未来智能化产业、智能革命和未来社会。虽说书名为“智能时代”，但其实每一章都有大量的篇幅在介绍大数据。从书的副标题也可以理解本书的重点：大数据与智能革命重新定义未来。

这本书在阐述的核心观点是，大数据为智能革命带来了发展的新契机。

1968年，明斯基在《语义信息处理》(Semantic Information Processing)一书中分析了所谓人工智能的局限性，他引用了巴希勒(Bar-Hillel)使用过的一个非常简单的例子：The pen was in the box(钢笔在盒子里)，这句话很好理解，如果让计算机理解它，做一个简单的语法分析即可。但是另一句语法相同的话：The box was in the pen. 就让人颇为费解了。原来，在英语中，pen(钢笔)还有另外一个不太常用的意思-小孩玩耍的围栏。在这里，理解成这个意思整个句子就通顺了。但是，如果用同样的语法分析，这两句话会得到相同的语法分析树，而仅仅根据这两句话本身，甚至通篇文章，是无法判定pen在哪一句话中应该作为围栏，在哪一句话中应该是钢笔的意思。事实上人对这两句话的理解并非来自语法分析和语意本身，而是来自他们的常识或者说关于世界的知识(world knowledge)，这个问题是传统的人工智能方法解决不了的。

因此，明斯基给出了他的结论：“目前”(指1968年)的方法无法让计算机真正有类似于人的智能。由于明斯基在计算机科学界具有崇高的声望，他的这篇论文导致美国政府削减了几乎全部人工智能研究的经费，在之后大约20年左右的时间里，全世界人工智能在学术界的研究是处于低谷的。

到了20世纪70年代，采用数据驱动和超级计算的方法(可以理解成大数据的雏形)，给机器智能的发展带来了新的希望。然后作者通过语音识别、Google翻译、AlphaGo等实例，论证了数据驱动方法的优势。说的简化一些，数据驱动方法的基础是统计学。通过思维的转变，用统计+数据的方式，计算机似乎可以变的“智能”了。

机器智能最重要的是能够解决人脑所能解决的问题，而不在于是否需要采用和人一样的方法。

早期的智能技术的研究思路是如何让机器像人一样思考、决策、识别等，但是这样的方向可能是错误的，甚至是无解的，当切换一下思路，利用统计+数据的方法时，语音识别可以被广泛应用了，Google翻译说的越来越准确了，AlphaGo都战胜李世石了。

围绕着本书的核心观点，作者从数据的历史入手，详细介绍了大数据和智能革命发展的起源、现状和未来，并提出了智能技术发展的新思路：变智能问题为数据问题。基于这个新思路，作者用大量的实例论述了“变智能问题为数据问题”的可行性，以及大数据可能带来的巨大改变。

在大数据时代，首先会带来思维的革命。从古至今，人类社会的发展依赖于人的逻辑思维能力，强调事物发展过程中的因果关系。但是随着大数据的出现，事物的发展过程呈现出了强相关关系。为什么亚马逊会把男性护肤用品和古典音乐一同推荐?这正是通过大数据的相关性得到的结论，这样的组合能实现更好的商品销售。在南卡罗来纳州的多切斯特县，警察是怎么通过智能电表抓住一个在自家种大麻的人?塔吉特连锁百货店是如何提前于家长知道正在上高中的女儿已经怀孕的?这两个实例也是通过数据之间的相关性分析才得出结论的。如果没有大数据的支持，仅依靠传统的因果关系来分析，这些都是很难被实现的。

在最后的两章，作者畅想了大数据和智能革命对社会带来的改变以及会遇到的挑战。

大数据的核心是数据。大数据时代，数据量肯定非常大，如何存储面临着巨大的挑战：如何防止数据损坏，如何保护数据的隐私，如何可视化数据......当数据保存下来之后，需要实现数据的分析，如何实现并行计算和实时处理，同样是是大数据发展过程中要面临的严峻挑战。新事物的出现和发展，总是会存在许多阻碍，历史也总是相似的，事物在曲折中发展。大数据如何改变我们的社会，让我们拭目以待。当然，这这场革命中，你是要当历史的参与者还是要当历史的旁观者，这取决于你的选择。在最后，作者以农业、体育、制造业、医疗、律师业和新闻业为例，简单描述了可能的发生的改变。具体的未来畅想，就不再做详细描述。

在历次技术革命中，一个人、一家企业，甚至一个国家，可以选择的道路只有两条：要么进入前2%的行列，要么被淘汰。抱怨是没有用的。至于当下怎么才能成为这2%，其实很简单，就是踏上智能革命的浪潮。

第五篇：【信息化教学】大数据时代，人工智能将如何改变教育？

大媛说：未来是人工智能时代，新技术的诞生与应用将对教育工作者和教育本身提出更新、更高的要求。但是科学的运用AI也会给教育带来意想不到的帮助。

今天大媛分享的文章，便是向大家介绍多个场景下AI对教育革新的帮助。

新一代的人工智能在机器学习(Machine Learning)出现后得到了快速的发展。基于机器学习的新型人工智能背后的原理是进行一个统计的过程，始于数据体和试图派生出一个解释数据或可预测未来数据的规则和程序。其优点是它在不可行或难以写下明确规则来解决一个问题的情况下依然能够使用。机器学习与自然语言处理结合让人工智能进入教育正在成为现实。

机器学习背后依靠的是互联网大数据。MOOC和其他在线教育形式的普及带来了大量的教学数据。机器学习可以从这些教学大数据中找到与学生个体匹配的教学模型，或者说，教育人工智能可以为每位学生找到一个合适的学习和成长的独特路径。因此，这将催生出更具个性化的学习，为每个学习个体提供匹配的教师、课程和方法也将成为可能。

目前，并没有一个能让行业从业人员普遍接受的单一人工智能的定义。因此，我们不妨设想一下教育行业的人工智能应该是什么形态：AI可能是一位优秀的教师，也可能是一位有益的学伴，还可能是有各种问题的学生，亦或是定制的课程?或许，通过下面的案例，我们能更清晰地了解到人工智能将如何改变教育。

更适合的教师和课程

虽然教师和学生有各自的教和学的风格，但是时至今日，教师和学校仍然采用一刀切的教学方法和千篇一律的教材来应对不同的学生。因为在已有教学体系下，教师没有足够的时间和精力去逐一了解每个学生，并给他们提供合适的课程材料。

基于机器学习的教育人工智能可以发现数据中的行为模式，协助教师更轻松地从学生表现中收集可操作的见解，做出明智和有效的决策来帮助学生，引导他们朝更好的方向发展。另外，通过收集数据，机器学习算法还能发现某个学生存在大量问题的地方，然后通过定制的材料、练习和课程帮助他们弥补这些差距。

Smart Sparrow是澳洲一个在线适应性教育平台。其依靠在互动中得到的数据反馈引导老师把课程设计得更好，下一阶段学习则根据学生学习行为来进行动态匹配。而DreamBox Learning 甚至能自动匹配小学生用户的学习进度，并以最适当方式去提示和鼓励学生向正确的方向努力。

一些自适应学习平台通过收集和分析大量学生的数据，利用机器学习算法还能找到和制定学生的学习路径，并确保他们在学习道路上面对的困难降到最低。比如来自美国的Desire2Learn最近推出了新工具，根据学生之前的学习情况预测其在某门课上可能获得的分数，进而给出选修课建议来帮助学生做出选课决定。同样，算法可以识别到学生可能的优点和才能，然后帮助他们根据自己最擅长的领域选择专业。目前，一些人工智能在内容传递方面的其他高级应用，能利用深度学习( Deep Learning)和自然语言生成(Natural LanguageGeneration)来合成和交付定制内容，可以媲美于真人教师编写的教材。一家前卫的人工智能公司Content Technologies正在探索为每位学生定制教材。

更先进的协作和辅导

协作学习是一种有效的激励学生学习的方式，但是在实施过程中，师生之间、生生之间的交流难以被记录和评估。2017年，国际知名咨询公司Technavio发布的美国教育行业人工智能市场研究报告中提到：人工智能可增强现在流行的协作学习模式，具体方式包括自适应群体组织、虚拟角色、智能助手和智能导师等。

在机器学习的帮助下，人工智能可以把合适的人匹配在一起，增加协作，让在线辅导变得更容易和精准。

Brainly是一个连接数百万学生的社交平台，学生们在上面相互协作解决作业和任务中遇到的难题。为了确保服务内容的质量，Brainly雇用了超过1000个版主来帮助审查和验证用户之间交换的问题和答案。现在Brainly使用的机器学习算法可以自动过滤垃圾邮件和低质量的内容，帮助版主减轻负担，让他们专注于为学生提供更优质的服务。

更引人注目的是，Brainly还利用算法给学生们提供结交朋友的建议，帮助用户找到技能互补或能回答他们问题的协作伙伴。这种通过人工智能进行协作匹配的方式为学生们提供了更棒的个性化在线学习体验。 利用机器学习和自然语言处理技术，斯坦福大学教育学教授 D a n i e l S c h w a r t z 开发了一个人工智能应用“贝蒂的大脑”(Betty’s Brain)。作为一个虚拟角色，贝蒂在学习活动中扮演孩子们的学伴，让学生来教它学习生物知识。在这个协作对话过程中学生的讲解会被贝蒂记录和评估，并即时反馈给他们，让学生在完善讲解过程中加深对知识的理解。 类似的研究和开发还有瑞典隆德大学的与学生一起玩历史游戏的人工智能Time Elf和卡内基梅隆大学的与学生一起学习数学的人工智能SimStudent。

利用人工智能辅导学生的案例来自美国佐治亚理工学院，计算机教授Ashok Goel已经成功使用人工智能助理回答学生提问。其他类似的平台，诸如Front Row、Carnegie Learning 和Tabtor也在探索人工智能导师以能够模仿一对一辅导的好处。更快速的补充和优化

在应对大量学生时，即便是经验丰富的老教师也无法快速找到应对的措施来及时识别和处理知识讲解、课程材料以及学生参与之间的错位，使得学生感到困惑进而影响学习体验。人工智能则可以纠正这些缺点并及时提醒学生和教师，做到及时补充教学的漏洞，优化学生的学习过程，同时增强教师的授课经验。

慕课平台Coursera，能在当某个问题有大量学生提交了错误回答时提醒教师，同时通过提供一个定制消息来帮助学生，给予他们正确的引导。

通过创建智能和个性化的互动，人工智能助理能在教师之前给予学生即时反馈，帮助他们理解学习内容。因此，人工智能可以促进学生采用高效的学习行为，比如自我管理和自我解释等。

类似的人工智能应用还有来自美国的Volley。学生们用手机拍摄教材内容或作业题目，Volley 会分析照片和文本，并显示要点、难点、先修知识。随后，应用会提供在线课堂、百科链接、甚至是教师上传的参考 PDF 文件。这个过程中运用了机器学习和自然语言处理技术来自动收集。扎克伯格教育风投公司认为，Volley能引导学生们自行安排学习计划和提高自学能力。另一个案例来自英格兰的ThirdSpace Learning。这是一个在线一对一数学辅导平台，其连接了世界各地的儿童和教师。

自2012年推出以来，平台每周记录了数千小时的教学和学习数据。Third Space Learning正在利用机器学习算法从这些巨大的数据中收集行为模式，为教师提供见解和建议，促进教师开展更好的教学。同样，这些数据也能为学生掌握某个主题提供最佳的学习路径。接下来的这个案例更展现了教育人工智能的魅力。斯坦福大学与华盛顿大学合作，也正在研究一个基于人工智能的辅导系统。这个新引擎利用强化学习(ReinforcedLearning)来判断当前课程是否能让所有的学生都学得好，然后通过人机对话进行系统自优化。

教育中的师生关系非常复杂，教师承担了太多的责任和压力，很难处理好所有的教育问题。因此，即便有完美的教学模式也无法帮助每个学生都能学业有成。在技术发展逐步变得更加智能的未来，人工智能在教育中将逐步替代教师工作的一部分，从而减轻教师负担，让教师有足够的时间和精力应对复杂教育关系中只有人类才能做好的事情。