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元宇宙(社会治理新奇点)/解密元宇宙
字数: 255
出版社: 清华大学
作者: 尹巧蕊//刘志毅//胡继晔|责编:杜杨
商品条码: 9787302622727
版次: 1
开本: 16开
页数: 226
出版年份: 2023
印次: 1
定价:
¥69
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内容简介
信息科技革命的强劲生 机,撬动了现代“知识型”社 会在创新发展领域的无限可 能与变革转型层面的智慧朝 向,而当下热议的“元宇宙” 则正是这些可能与朝向的汇 聚体。本书为“解密元宇宙” 丛书的第三本。本书共10章 ,以阐释元宇宙产生、发展 的人文意义与想象力价值入 手,展开对元宇宙的憧憬, 从文学描绘到学术讨论、从 技术应用到价值剖析、从机 遇期待到风险预估的全方位 解读,期许与广大读者、行 业同仁、学者专家形成对元 宇宙认知与理解的感性化共 鸣与理性化共识,同时更欢 迎丰富、多元的观点、立场 加入对未来元宇宙时代的社 会理解与治理建议的讨论与 交流。 本书可以作为社会治理 现代化、法律与科技研究、 智慧政府转型发展、信息技 术哲学研究等专业领域或元 宇宙爱好者的参考用书。
作者简介
\"尹巧蕊 中央司法警官学院法学院副教授,二级警督,中国法学会、河北省法学会立法学研究会理事,中央司法警官学院“习近平法治思想研究中心”执行副主任。专长于法治政府建设、互联网+社会治理法治化、数据要素及其权益治理、智慧司法创新、新媒体法制宣传等领域的研究与教学,承担相关课题并发表论文若干。 刘志毅 知名数字经济学家,主要研究领域包括数字经济学、人工智能伦理与治理、计算法学等。现为商汤科技智能产业研究院主任,同济大学人工智能与区块链实验室(AIBI)研究员,上海市人工智能技术协会专家委员会委员,中英教育合作交流特邀专家,人民邮电教育出版学术委员会专家委员。 胡继晔 中国政法大学商学院资本金融系教授、博士生导师、MBA中心副主任、学位委员会副主席,中国政法大学区块链金融法治研究中心创始人、主任。清华大学学士、硕士,中国社科院经济学博士。牛津大学、赛义德商学院、杜克大学法学院访问学者。北京数字经济金融法治研究会秘书长、副会长,深圳证券交易所综合研究所博士后导师,清华大学公共管理学院兼职研究员,中国人民大学养老金融研究中心专家委员会委员,中国社会保障学会理事,中国养老金融50人论坛核心成员。\"
目录
第1章 从赋魅到祛魅:邂逅“全球头号大网红” 1.1 《雪崩》叙事中的元宇宙幻境 1.1.1 “雪崩”赋魅元宇宙的魔幻与敬畏 1.1.2 元宇宙幻境:巴别塔的诱惑还是诺亚方舟的救赎 1.2 “技术”祛魅下的元宇宙雏形 1.2.1 技术支撑元宇宙的核心底座 1.2.2 技术形塑的元宇宙雏形 1.3 元宇宙特征的多重性向度 1.3.1 技术性向度的特征 1.3.2 交融性向度的特征 1.3.3 人文性向度的特征 第2章 从技术到学术:元宇宙的意蕴迭代 2.1 “缸中之脑”的理论假说与元宇宙的底层逻辑 2.1.1 “缸中之脑”假说中的元宇宙缩影 2.1.2 元宇宙底层逻辑在脑机接口与人工智能中的渗透 2.2 技术逻辑的理论衍生与现实回归 2.2.1 生物主义与物理主义衍生的两层思考 2.2.2 “星辰大海”抑或“沉沦虚妄”的现实考量 2.3 人的自由全面发展与元宇宙的终极关怀 2.3.1 “人的自由全面发展”之多维内涵 2.3.2 元宇宙缔造与人的自由全面发展之耦合 2.3.3 以“真善美”为轴心的元宇宙人文底蕴 第3章 从科技井喷到数智革命:元宇宙的创世鸿蒙 3.1 从深度合成看元宇宙的“创世”风险 3.1.1 系统性风险研究 3.1.2 加剧社会不平等现象 3.1.3 技术与标准缺失叠加监管科技的落后使深度合成技术的应用有待规范 3.1.4 安全攻防与稳定性风险 3.1.5 技术的风险与福利评估核算 3.1.6 进一步加深数字鸿沟 3.1.7 对人的异化与对人类现有认知的挑战 3.2 人工智能的道德哲学与伦理困境 3.3 数据作为生产要素的伦理新问题 3.3.1 大数据伦理问题中最重要的数据垄断和隐私 3.3.2 从哲学视角理解大数据带来的变革 第4章 从传统要素到数据要素:元宇宙的生产基石 4.1 从社会治理要素数据化到元宇宙治理 4.1.1 社会治理没有统一的法典,由形式多样的法律规范构成 4.1.2 社会治理法兼具了“软法”与“硬法”两种形态 4.1.3 社会治理法的内容有其独特的特质,社会治理法规范的是社会治理活动 4.2 元宇宙的发展前奏——数据要素市场化改革 4.2.1 数据要素的概念、定义与确权探索 4.2.2 数据产权与背后的安全风险 4.2.3 元宇宙下数据安全风险应对 4.3 元宇宙数字资产类型、权属与治理架构 第5章 从增信机制到可编程社会:元宇宙的底层逻辑 5.1 图灵留下的“秘密”——隐私计算 5.1.1 加密攻防改变人类历史 5.1.2 人工智能的奠基——图灵机 5.1.3 人工智能下的数据治理担忧
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