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面向未来的DIKWP-AC法治模型:详细报告

已有 324 次阅读 2023-12-11 10:39 |系统分类:论文交流

面向未来的DIKWP-AC法治模型:详细报告

 

段玉聪(Yucong Duan)

DIKWP-AC人工意识实验室

AGI-AIGC-GPT评测DIKWP(全球)实验室

DIKWP research group, 海南大学



引言

在法律实践领域,DIKWP-AC(数据、信息、知识、智慧、意图与自动机编码)模型的应用,特别是在处理涉及在线隐私等复杂案件中,不仅提供了一种新的法律分析方法,还标志着法律实践从传统的概念驱动模式向更加动态和语义驱动的模式转变。本报告将深入探讨这一模型在具体案例中的应用,展示其如何实现法律判决的精准化、个性化及其动态适应性。

案例背景:在线隐私案件

在这个假想案例中,涉及多个个体在社交媒体上的隐私侵犯问题。案件的复杂性在于涉及多方的数字足迹、社交媒体行为和个人数据处理方式。

DIKWP-AC模型在案件中的应用

  1. 数据层(D)分析

    • 个体的数字足迹:收集涉案人员的在线活动记录,包括社交媒体帖子、在线交易记录等。

    • 社交媒体行为:分析涉案人员的社交媒体互动模式,包括发布内容、分享数据等。

    • 个人数据处理:审视涉案各方如何收集、存储和使用个人数据。

  2. 信息层(I)综合

    • 从收集的数据中提炼关键信息,如隐私泄露的具体情况、数据的非法使用等。

    • 分析数据的相关性,确定哪些信息对案件具有直接影响。

  3. 知识层(K)应用

    • 应用法律知识,如隐私法、数据保护法规,以及相关的法律先例。

    • 结合案件的具体情况,进行法律规则的深入解读和应用。

  4. 智慧层(W)决策

    • 考虑案件的道德和伦理层面,如隐私权的重要性和个人数据的保护。

    • 从社会效应角度审视案件,包括公众对隐私保护的期望和对个人信息安全的担忧。

  5. 意图层(P)目标

    • 明确法律决策的目标,如保护个人隐私、防止数据滥用、为受害者提供公正的补偿等。

从概念空间到语义空间的转化

  • 超越字面法律解释:案件分析不再仅限于对法律条文的直接解读,而是深入到案件背后的语境和意图理解。

  • 深层语义理解:基于DIKWP模型,法官和律师能够理解涉案个体的行为背后的深层动机和情感状态,为做出更人性化的判决提供依据。

动态适应性的法律实践

  • 案件情况的实时更新:随着新证据和信息的出现,DIKWP-AC系统能够及时调整法律分析和判决策略。

  • 适应性决策机制:系统能够灵活应对法律实践中的不确定性和复杂性,提供针对具体案件情境的定制化法律解决方案。

结论

通过DIKWP-AC模型,法律实践将迎来前所未有的变革。这种基于数据、信息、知识、智慧和意图的综合法律分析方法,不仅使法律判决更加精准和个性化,也增强了法律实践的透明性和公正性。未来,这种模型有望在法律领域广泛应用,推动法治实践朝着更加智能化、人性化的方向发展。


段玉聪,海南大学计算机科学与技术学院教授,博士生导师, 第一批入选海南省南海名家计划、海南省领军人才,2006年毕业于中国科学院软件研究所,先后在清华大学、首都医科大学、韩国浦项工科大学、法国国家科学院、捷克布拉格查理大学、意大利米兰比克卡大学、美国密苏里州立大学等工作与访学。现任海南大学计算机科学与技术学院学术委员会委员、海南大学数据、信息、知识、智慧、意图DIKWP创新团队负责人、兼北京信用学会高级顾问、重庆警察学院特聘研究员、海南省委双百人才团队负责人、海南省发明协会副会长、海南省知识产权协会副会长、海南省低碳经济发展促进会副会长、海南省农产品加工企业协会副会长、海南省人工智能学会高级顾问、美国中密西根大学客座研究员及意大利摩德纳大学的博士指导委员会委员等职务。自2012年作为D类人才引进海南大学以来,累计发表论文260余篇,SCI收录120余次,ESI高被引11篇,引用统计超过4300次。面向多行业、多领域设计了241件(含15件PCT发明专利)系列化中国国家及国际发明专利,已获授权第1发明人中国国家发明专利及国际发明专利共85件。2020年获吴文俊人工智能技术发明三等奖;2021年作为程序委员会主席独立发起首届国际数据、信息、知识与智慧大会-IEEE DIKW 2021;2022年担任IEEE DIKW 2022大会指导委员会主席;2023年担任IEEE DIKW 2023大会主席;2022年获评海南省最美科技工作者(并被推全国);2022年与2023年连续入选美国斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家的“终身科学影响力排行榜”榜单。参与研制IEEE金融知识图谱国际标准2项、行业知识图谱标准4项。2023年发起并共同举办首届世界人工意识大会(Artificial Consciousness 2023, AC2023)。

 数据(Data)可视为我们认知中相同语义的具体表现形式。通常,数据代表着具体的事实或观察结果的存在语义确认,并通过与认知主体已有认知对象的存在性包含的某些相同语义对应而确认为相同的对象或概念。在处理数据时,我们常常寻求并提取标定该数据的特定相同语义,进而依据对应的相同语义将它们统一视为一个相同概念。例如,当我们看到一群羊时,虽然每只羊可能在体型、颜色、性别等方面略有不同,但我们会将它们归入“羊”的概念,因为它们共享了我们对“羊”这个概念的语义理解。相同语义可以是具体的如识别手臂时可以根据一个硅胶手臂与人的手臂的手指数量的相同、颜色的相同、手臂外形的相同等相同语义进行确认硅胶手臂为手臂,也可以通过硅胶手臂不具有真实手臂的可以旋转对应的由“可以旋转”定义的相同语义,而判定其不是手臂。

 信息(Information)则对应认知中不同语义的表达。通常情况下,信息指的是通过特定意图将认知DIKWP对象与认知主体已经认知的数据、信息、知识、智慧或意图联系起来,产生新的语义关联。在处理信息时,我们会根据输入的数据、信息、知识、智慧或意图,找出它们被认知的DIKWP对象的不同之处,对应不同的语义,并进行信息分类。例如,在停车场中,尽管所有的汽车都可以归入“汽车”这一概念,但每辆车的停车位置、停车时间、磨损程度、所有者、功能、缴费记录和经历都代表着信息中不同的语义。信息对应的不同语义经常存在于认知主体的认知中,常常未被显式表达出来,例如抑郁症患者可能用自己情绪“低落”来表达自己当前的情绪相对自己以往的情绪的下降,但这个“低落”对应的信息因为其对比状态不被听众了解而不能被听众客观感受到,从而成为该患者自己主观的认知信息。

 知识(Knowledge)对应于认知中的完整语义。知识是通过观察和学习获得的对世界的理解和解释。在处理知识时,我们通过观察和学习抽象出至少一个完整语义对应的概念或模式。例如,通过观察我们得知所有的天鹅都是白色,这是我们通过收集大量信息后对“天鹅都是白色”这一概念的完整认知。

 智慧(Wisdom)对应伦理、社会道德、人性等方面的信息,是一种来自文化、人类社会群体的相对于当前时代固定的极端价值观或者个体的认知价值观。在处理智慧时,我们会整合这些数据、信息、知识、智慧,并运用它们来指导决策。例如,在面临决策问题时,我们会综合考虑伦理、道德、可行性等各个方面的因素,而不仅仅是技术或效率。

 意图(Purpose)可以看作是一个二元组(输入,输出),其中输入和输出都是数据、信息、知识、智慧或意图的内容。意图代表了我们对某一现象或问题的理解(输入),以及我们希望通过处理和解决该现象或问题来实现的目标(输出)。在处理意图时,人工智能系统会根据其预设的目标(输出),处理输入的内容,通过学习和适应,使输出逐渐接近预设的目标。





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