人工智能时代的治理转型：挑战、变革与未来

　　一章 通向人工智能时代
　　一、人类与智慧
　　二、人类计算的历史
　　三、人工智能的出现和发展
　　四、本章小结
　　第二章 人工智能的若干基础原理与逻辑
　　一、生物神经细胞与神经网络
　　二、感知机
　　三、人工神经网络与深度机器学习
　　四、其他人工智能相关的技术概念和基础知识
　　五、本章小结
　　第三章 人工智能与人类文明转型
　　一、人类新时代的本质——网络、大数据、人工智能时代的三位一体
　　二、人工智能时代的基本特征和社会影响
　　三、人类文明的技术演化与社会演化的关系
　　四、人工智能的发展与人类文明转化阶段
　　五、本章小结
　　第四章 人工智能的哲学之思——智慧的本体与本体的智慧
　　一、世界的本体问题
　　二、信息技术的发展不断推进人类对本体问题的认知
　　三、人类对人工智能本质的认识
　　四、人类对智慧认识历史进程的三个判断
　　五、智慧的本体与本体的智慧
　　六、人类与人工智能的未来
　　七、本章小结
　　第五章 人工智能时代的经济价值体系变革与适应
　　一、传统经济体系中人类劳动的核心位置
　　二、人工智能的发展对人类劳动在经济体系中的替代与冲击
　　三、传统经济系统货币价值体系运作的逻辑与优缺点
　　四、人工智能时代人类经济体系的形态、逻辑与问题
　　五、人工智能时代的社会价值与分配体系的趋势判断
　　六、本章小结
　　第六章 人工智能与人类政治的发展——人工智能会形成新的专制吗？
　　一、人工智能源自人，但可以超过人类
　　二、人类历史上的专制及其特征
　　三、人类专制制度历史演进的若干特征与专制存在的条件
　　四、人工智能专制存在的可能与条件
　　五、人类的选择与对策
　　六、本章小结
　　第七章 人工智能时代社会管理伦理变革——机器能否管理人？
　　一、人类重大时代转型与行政体制的转型——以工业时代转型为例
　　二、人工智能时代的到来、阶段与社会转型
　　三、机器能否管理人
　　四、本章小结
　　第八章 人工智能时代政府治理的适应与转型
　　一、人工智能对政府治理的促进作用
　　二、人工智能对传统政府治理的挑战
　　三、政府对人工智能时代的适应策略
　　四、本章小结
　　第九章 构建政务人工智能——从暴力型政府到知识型政府
　　一、从暴力型政府到知识型政府是人类政府演化的基本趋势
　　二、政务人工智能化是隐性知识群落转变为显性智慧群落的过程
　　三、政务人工智能是人类智慧集合转变为人机融合的智慧集合的过程
　　四、本章小结
　　第十章 面向未来的公共管理体系——基于智能网络时代
　　一、传统时代下公共管理体系的基本架构与逻辑
　　二、网络、大数据、人工智能时代对人类社会形态与实质的改变
　　三、网络、大数据、人工智能时代的公共管理体系的变革趋势
　　四、网络、大数据、人工智能时代的公共管理体系的谨慎判断
　　五、本章小结
　　第十一章 从金字塔型治理向球型治理——人类治理体系的历史性趋势
　　一、当前的社会转型超过工业革命对人类的意义
　　二、金字塔型结构是人类有史以来的基本治理结构
　　三、金字塔型治理结构遭遇的困境
　　四、人类社会的转型与治理结构的变革
　　五、从金字塔型治理到球型治理
　　六、本章小结
　　第十二章 面向未来的人工智能国家战略
　　一、近年来美国发布的人工智能战略报告
　　二、美国发布的人工智能报告的总体战略思路
　　三、对美国人工智能战略方向的分析
　　四、中国人工智能战略的构建
　　五、本章小结
　　第十三章 人工智能时代的社会风险及其治理
　　一、人类进入人工智能社会是一个不可逆且加速的历史进程
　　二、人工智能技术引发的人类社会风险
　　三、人工智能治理的障碍与困境
　　四、尽快完善人工智能全球治理架构
　　五、本章小结
　　第十四章 人工智能时代的人类安全体系构建
　　一、人类为什么担忧人工智能
　　二、人工智能终将威胁人类什么
　　三、人类安全体系构建的迫切需要
　　四、人类安全体系的核心构成要素
　　五、本章小结
　　结语——关于未来
　　参考文献

　　何哲(1982— ），陕西西安人，西安交通大学管理科学与工程专业博士，圣路易斯华盛顿大学经济学联合培养博士学者，中共中央编译局政治学博士后，现为中共中央党校（国家行政学院）公共管理教研部教授，研究方向包括技术与治理、文化与治理、国家治理、全球治理等。

　　近年来，人工智能迅速发展，正在深刻改变人类社会生活、改变世界。为促进新一代人工智能健康发展，加强人工智能法律、伦理、社会问题研究，积极推动人工智能全球治理，新一代人工智能发展规划推进办公室成立了国家新一代人工智能治理专业委员会。本书是作者近年来的一系列思考结果，内容紧扣研究热点，从人工智能治理转型的挑战、机遇、风险等方面进行深入探讨，以期促进新一代人工智能健康发展，加强人工智能法律、伦理、社会问题研究，积极推动人工智能治理。