双随机算法人工干预

❶ 标题你认为人工干预控制是什么一般用于哪些情况

电子器件出现软故障时采取加热、冷却、振动等方法使故障尽快暴露出来。用于引产、促进产程、了解羊水的性状。干预指参与本未参与的事情，达到干扰别人的效果。根据查询相关资料显示：人工干预控制是电子器件出现软故障时采取加热、冷却、振动等方法使故障尽快暴露出来，主要用于引产、促进产程、了解羊水的性状。还可以通过对拓扑进行人工干预以控制拓扑任务的执行。

❷ 需要人工干预培训基本模型的机器学习称为

监督学习。根据查询可知，在人工智能专业中，需要人工干预培训基本模型的机器学习称为监督学习，而人工干预的原因是为了保证人工智能的机器学习准确与可以随时获得学习的数据。

❸ 遥感图像计算机分类不需要人工干预吗

遥感图像计算机分类是不需要人工干预。遥感图像计算机分类是根据事先指定的某一准则，让计算机自动进行判别归类，无需人为干预，分类后需确定地面类别。

❹ 最懂你的“算法”，如何不沦为“算计”

来源 摘编自《平台治理2.0：共同富裕时代数字经济治理转型》，电子工业出版社，2022年4月出版。

文 于凤霞 国家信息中心信息化和产业发展部处长

随着互联网、大数据、算法与人工智能等的发展日新月异，平台经济的崛起使得追求物美价廉、方便快捷的消费者与世界各地的商品和服务之间的距离只是点击几下鼠标而已。网络世界、新兴技术正在使我们更加便利、舒适，我们每天都在享受平台经济繁荣发展带来的福利。大数据和算法等技术功不可没。

克里斯托弗·斯坦纳在其着作《算法帝国》里对算法推崇备至，认为构建算法模仿、超越并最终取代人类，是21世纪最重要的能力，未来属于算法及其创造者。 科技 哲学家凯文·凯利在其着作《失控》中提到：“人们在将自然逻辑输入机器的同时，也把技术逻辑带到了生命之中……机器人、经济体、计算机程序等人造物也越来越具有生命属性。”

随着平台经济在人类经济 社会 各领域的快速渗透，我们的生活已经悄悄地被算法和数据控制，算法与数据接管了整个 社会 。算法为人类行为赋能，但受所输入数据的质量及算法模型本身的限制，内在地嵌入了人类正面或负面的价值观，并能动地制造着各种风险。

阿里尔·扎拉奇在其《算法的陷阱：超级平台、算法垄断与场景欺骗》一书中写道，精妙的算法与数据运算改变了市场竞争的本质，复杂多变的市场现实已在悄无声息中将权力移交到少数人的手中，因此，必须由监管机构及时采取可行的方法和政策，有效化解算法带来的各种风险，促使创新能够真正为 社会 带来正面意义。

经过长期的数据沉淀和算法优化，你的手机、你的常用App在某些方面确实会比你的家人、好友甚至你本人更了解你。这就意味着，当我们在利用算法的时候，也不自觉地成了被算法计算的对象。

“大数据杀熟”意指同样的产品或者服务，老客户看到的价格反倒比新客户所看到的更高。而且还存在同一用户信息在不同网络平台之间被共享的问题，许多用户都遇到过这样的情形：在一个网站浏览或搜索的内容很快会被另一个网站进行推荐或成为其广告客户。

在传统销售模式下，通常是老客户能够享受到更多的优惠，这些优惠往往通过会员卡、积分制等不同形式来实现，也广为大众所接受。

然而，通过网络平台开展的许多销售活动，却出现了相反的情况：随着用户在某个平台上消费次数的增加、消费金额的不断提高，其最开始能够享受到的各种优惠却会逐渐消失，甚至变成老用户可能要付出更高的价钱获得服务，而新用户则能够享受到各类优惠。

这种问题在美国早就引起过热议，2000年亚马逊曾对68款盘片进行类似的定价机制。新顾客购买价格为22.74美元，老顾客却需要26.24美元。在引起消费者广泛质疑后，亚马逊CEO贝佐斯回应这只是随机价格的一种测试，并向高价客户退还差价，这次风波才得以平息。2012年《华尔街日报》又爆料一家名为Staples的文具店的“差别定价”事件。

从某种意义上说，“大数据杀熟”属于大数据营销，部分平台在有了大数据这个强大的用户画像工具后，实现了千人千面的定价机制。利用大数据技术对用户资料进行细分，根据用户习惯建立用户画像，然后通过画像给用户推荐相应的产品与服务，并且进行差异化定价。

根据《中华人民共和国价格法》第十四条规定，经营者提供相同商品或者服务，不得对具有同等交易条件的其他经营者实行价格歧视。由于该法未针对“同等交易条件”进行详细解释，严格说来，网络平台依据大数据分析所做的“差别定价”并不能完全和“价格歧视”画等号。

人们之所以会对“大数据杀熟”产生怀疑甚至愤怒，根本上是因为平台定价机制和供需匹配规则不透明。

基于用户注册及个人信息、地理位置、消费记录、搜索习惯等行为数据，平台能够针对不同的用户形成独特的用户画像。这一画像有助于平台为用户提供精准的个性化服务，但也埋下了“大数据杀熟”的潜在风险。

针对新老用户或不同消费习惯的用户，一些平台提供的同一产品或服务，存在较为严重的价格歧视现象，引发广泛争议。平台定价机制和供需匹配规则的不透明，还使得消费者在权益遭到损害时陷入举证难、维权难的境地。

算法引发的第二个问题可以被称为“信息茧房”和“回声室效应”。

“信息茧房”可能带来的后果是，长期被禁锢在其中的个人，其思维甚至是生活可能呈现出一种定式化、程序化的状态，失去了解不同事物的能力和接触机会；另外，还可能加剧人与人的差异性、分化，甚至很有可能带来一大批 社会 极端分子，从而带来安全威胁，影响 社会 的稳定。

经济学家安东尼·唐恩斯认为，人们容易从观点相似的人那里获取信息，从而减少信息成本。网络虚拟社群一方面使爱好相似的人们聚集到一起，但高度同质化的聚集也减少了他们接受多元化声音的可能，从而形成封闭的“回声室”。

算法给用户推荐的信息内容，如新闻标题、内容、图片、评论等，都会影响用户的情绪，甚至改变用户的思想和观点。在这些场景中，算法本身只是从优化业务的角度出发进行推荐和内容分发，这些算法的长期高频率使用，在客观上深刻地影响着用户的思想和行为，甚至影响整个 社会 的价值传播。

因此，算法作为一种技术工具，或许是中立的无所谓正向或负向价值观，但如果算法技术与商业利益密切联系，或者被应用于与人和 社会 相关的场景时，必然会引发一系列 社会 问题，不容回避。

算法引发的第三个主要问题是流量造假和流量劫持。

一些平台或商家通过人为或机器操作手段提高关键词搜索量、平台用户数、广告点击量、视频播放量、产品购买量、服务评论数等，还有部分平台通过强制跳转、妨碍破坏等技术手段，或者使用定向引流、广告混淆等非技术手段劫持本应属于竞争对手的流量，诱导用户使用己方的产品或服务。

在直播电商领域中，2020年新华社曾报道，山东临沂电商从业者孙玲玲，在某电商平台经营一家销售糖果类产品的店铺，一个月内，孙玲玲找了多位带货主播，这些主播粉丝数量都超过百万，但几乎每场带货都以赔钱收场，流量造假问题也相当突出。

当前关于规范恶意流量竞争的制度尚不健全。一是法律规定较为模糊，尤其是对于流量不正当竞争行为的构成要件与法律责任缺乏明确界定；二是平台企业流量竞争手段越来越隐蔽和复杂，导致不正当竞争行为的举证、认定及对损害和赔偿额度的确定都存在较大难度。

随着网络技术的进步与平台经济的发展，如何规制流量恶意竞争等新型不正当竞争行为、营造公平竞争的市场环境，成为亟须深入研究的重要课题。

此外，还有操纵榜单和控制热搜等问题。“热搜”原本反映的是当前舆论最关切的热点问题，但在实践中我们发现，其后台算法有可能被滥用，出现操纵榜单、控制热搜、人为制造舆论热点等问题，严重影响着民众对热搜的信任。

卓别林的电影《摩登时代》对机器操控产业工人的讽刺，以及马克思着作《1844年经济学哲学手稿》对机器工业化时代人类“异化”的警示，无不提醒我们，就像机器流水线有可能凌驾于劳动工人之上一样，当今无处不在的算法若应用不当，也有可能成为一种凌驾于人之上的力量，为人和 社会 的发展带来新的风险。

为此，有效加强算法监管，积极应对新技术发展带来的挑战，让人类更好地享受新技术发展的福利，是顺应平台经济发展趋势的必然要求。

针对算法应用这一全新的治理课题，我国正在不断加强相关领域的制度建设和规范。如早在2018年，我国资管新规《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》就提出要避免智能算法的顺周期性风险，要求金融机构，应当根据不同产品投资策略，研发对应的人工智能算法或者程序化交易，避免算法同质化加剧投资行为的顺周期性，并针对由此可能引发的市场波动风险制订应对预案。

此外，新规提出，因算法同质化、编程设计错误、对数据利用深度不够等人工智能算法模型缺陷或者系统异常，导致“羊群效应”、影响金融市场稳定运行的，金融机构应当及时采取人工干预措施，强制调整或者终止人工智能业务。

2020年12月中共中央印发的《法治 社会 建设实施纲要（2020-2025年）》提出，制定完善对网络直播、自媒体、知识社区问答等新媒体业态和算法推荐、深度伪造等新技术应用的规范管理办法；加强对大数据、云计算和人工智能等新技术研发应用的规范引导。

尤其是2021年出台的系列制度，从反垄断等不正当竞争、保护消费者权益、保护个人信息安全等不同角度和侧重点，对算法应用引发的“大数据杀熟”行为提出了规范要求。

2021年2月，《关于平台经济领域的反垄断指南》规定，基于大数据和算法，根据交易相对人的支付能力、消费偏好、使用习惯等，实行差异性交易价格或者其他交易条件；对新老交易相对人实行差异性交易价格或者其他交易条件；实行差异性标准、规则、算法；实行差异性付款条件和交易方式等，都可能被认定为“大数据杀熟”等不正当竞争行为而面临更严格的监管。

2021年8月，国家市场监督管理总局公布的《禁止网络不正当竞争行为规定（公开征求意见稿）》第二十一条指出，经营者不得利用数据、算法等技术手段，通过收集、分析交易相对方的交易信息、浏览内容及次数、交易时使用的终端设备的品牌及价值等方式，对交易条件相同的交易相对方不合理地提供不同的交易信息，侵害交易相对方的知情权、选择权、公平交易权等，扰乱市场公平交易秩序。

从监管的角度来看，反不正当竞争法对“大数据杀熟”行为的规制的最大特点在于，企业并不需要具备市场支配地位，无论平台企业的市场地位如何，经营者利用技术手段，实施“二选一”行为，或者利用数据、算法等技术手段，侵害交易相对方的知情权、选择权、公平交易权等，扰乱市场公平交易秩序，实施“大数据杀熟”的行为，均会受到反不正当竞争法的限制。

2021年11月1日开始正式实施的个人信息保护法，第一次在法律文本中定义了“自动化决策”一词的含义，即“通过计算机程序自动分析、评估个人的行为习惯、兴趣爱好或者经济、 健康 、信用状况等，并进行决策的活动”。对利用个人信息进行自动化决策做了针对性的规范，要求个人信息处理者保证自动化决策的透明度和结果的公平、公正，不得通过自动化决策对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇，并在事前进行个人信息保护影响评估。个人认为自动化决策对其权益造成重大影响的，有权拒绝个人信息处理者仅通过自动化决策的方式做出决定。

可以说，这里的规定，更加强调对用户人格权益的保护，旨在保护个人信息安全。

算法规制的第二个重点是，算法在互联网信息服务领域的应用。

2021年8月，国家互联网信息办公室就《互联网信息服务算法推荐管理规定（征求意见稿）》向 社会 公开征求意见。征求意见稿中明确，所谓的算法推荐技术，是指应用生成合成类、个性化推送类、排序精选类、检索过滤类、调度决策类等算法技术向用户提供信息内容。

这意味着，各类信息流平台、用户生成内容（UGC）平台都在被监管范围内。甚至在朋友圈内常见的信息流广告，亦是推荐算法的结果，也应该遵守相关规定。

征求意见稿第一次区分了生成合成类、个性化推送类、排序精选类、检索过滤类、调度决策类五类向用户提供信息内容的算法技术，并就算法推荐服务提供者的责任和义务、算法推荐服务公告和算法备案等制度、算法推荐未成年人模式做出了详细规定。

在网络信息内容生态方面，征求意见稿提出，算法推荐服务提供者应当坚持主流价值导向，优化算法推荐服务机制，积极传播正能量，促进算法应用向上向善。

强调要“建立完善人工干预和用户自主选择机制”，也就是说，不能依赖算法进行内容推荐，要增加人工识别及筛选的过程，在首页首屏、热搜、精选、榜单类、弹窗等重点环节积极呈现符合主流价值导向的信息内容。

这意味着，在压实互联网信息服务平台主体责任方面，除了要求对谣言及其他不法信息进行治理，算法决策的合规化也是一个重要抓手。

在平台算法推荐服务过程中，依据何种算法和逻辑使用数据，将成为平台算法规制的重要内容。征求意见稿对算法推荐服务提供者在算法规则及公示方面都提出了要求。

2021年9月，国家互联网信息办公室印发《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》，提出要用三年左右时间，逐步建立治理机制健全、监管体系完善、算法生态规范的算法安全综合治理格局。

在健全算法安全治理机制方面，《意见》提出要致力于打造形成政府监管、企业履责、行业自律、 社会 监督的算法安全多元共治局面。尤其是要强化平台企业主体责任，明确提出，企业应强化责任意识，对算法应用产生的结果负主体责任，并建立算法安全责任制度和 科技 伦理审查制度。

在促进算法生态规范发展方面，《意见》则提出要推动算法公开透明，督促企业及时、合理、有效地公开算法基本原理、优化目标、决策标准等信息，做好算法结果解释，畅通投诉通道。

《平台治理2.0》，于凤霞 着

电子工业出版社，2022年4月出版

近年来数字经济增加值在我国GDP中的占比不断提升，但相对经济总量而言还是偏低；新业态新模式发展过程中也出现了新的问题和挑战。因此，在推动和规范数字经济发展的同时，需要重构治理体系，进一步突出竞争政策基础地位，并构建起全方位、多层次、立体化的治理体系。本书围绕平台治理，分析我国在数字治理、反垄断等方面的 探索 ，平台经济在发展过程中的挑战和可能的应对之策。

❺ 人工干预生物变异是利大于弊还是弊大于利请你的学习小组和另一个学习小组开。

是利大于弊。
因为人要控制不利变异的进程。

❻ 艾耕科技CEO韦啸：可信AI助力内容创作实现智能化

作者 | 维克多

编辑 | 琰琰

7月9日，在2021年世界人工智能大会的可信AI论坛上，艾耕 科技 CEO韦啸进行了题为 《可信AI助力内容创作实现智能化》 的报告。他在报告中指出了AI内容生产在“可信”方面遇到的挑战，并给出了三条提高AI内容生产可信性的技术建议：

1.知识图谱沉淀行业专家经验提升可控性；

2.专家系统与局部模型提升可解释性和可调性；

3.强调人+机器协同的工作模式。

此外，在报告结束，AI 科技 评论和韦啸进行了一场关于“AI发展路径”的交流，他认为当前人工智能想要取得突破性进展，必须等待其他领域，例如生物学领域，有突破性的发现。

今天的演讲题目是《可信AI助力内容创作实现智能化》，分享一下AI在内容生产方面遇到的可信挑战。回顾互联网的前世今生，从门户网站到搜索引擎、到社交网络、再到超级APP，互联网发挥的核心作用是：分发内容。而内容生产属于互联网的上游，每年制作物联网流通的内容成本超过千亿。

人工智能（AI）作为技术发展的桥头堡，未来十年的技术热点，其一定会在行业里发挥巨大的作用。

目前，AI已经能够生产各种各样的内容，例如强大的GPT-3模型，其内容生成能力一度让人类惊呼。但实际上，GPT-3生成的大量内容都是胡说八道的，没有办法直接使用。这对应的是AI稳定性问题，即生成算法不可控。

可解释性，可调性，是AI生产内容过程中碰到的另一个问题。举个例子，当我们用AI进行视频生产时，无论是半自动还是全自动的方式，采用同一模板生成的视频，在社交平台上获得的点赞数和流量却不一样。至于为什么？用户希望能够有一个解释，即是算法出了问题还是其他方面的问题？这就是内容生产遇到的AI可解释性挑战。

其实，内容生产和内容生成不同，今天AI技术大多仅支持内容生成，内容生产意味着要为产业赋能。内容生成里的专家主要有主编、编辑和运营。而内容生产需要将AI技术有机整合成一个专家系统，包含上述一系列的角色，对于不同角色进行不同程度的赋能，从而提高内容生产的能力。这也是我们一直打造的品牌“AIZAO, AI造”。

它的逻辑是先依靠电商或者品牌的营销专家，然后基于他们对行业的理解，用知识图谱支撑智能素材库，生产出合适的图、文内容，最后加上运营数据的回流，就可以构成生产力的大幅度提升。

为了让这一AI系统生成的内容更为可信，我们做了如下的尝试：1.知识图谱承载专家经验提升可控性；2.专家系统与局部模型提升可解释性和可调性；3.强调人+机器协同的工作模式。AI一定会犯错，人机协同是提高AI可信性的举措之一。

总结一下，如果想搭建一个更为可信的内容生产平台，需要遵守三条原则，第一，坚守向善价值观，不做恶；第二，建立评估体系，保证系统生产的内容可信；第三，明确算法系统的责任。我们可以感受到，互联网充满了不可信的内容，已经对 社会 产生极大负面的价值，我们希望算法设计出之后，其所承担的责任能有清晰的界定和边界。

AI 科技 评论：请问您如何看待可信AI？

韦啸：可信AI 包括几个方面：稳定性、可解释性、可调性、公平性等等。这意味着可信AI不是一个概念，更多的衡量如何把一个技术更好的赋能各个场景。

关于构建可信AI需要四方面的发力：

1.技术和学术上的突破。机器学习模型中的黑盒性是AI可信问题的源头之一，很多AI技术如自动驾驶，AI医疗影像的应用，背后其实有可解释性，可控制性的缺陷，邢波老师的Petuum，就考虑了如何提升黑盒模型的debuggability。杨强老师主推的联邦学习，又在一定程度上能解决数据隐私问题，所以技术的发展，肯定能够带来更多可信的解决方案。

2.政策、法律衡量责任。一个算法存在开发者和使用者，但算法出错，如何衡量双方的责任，是需要政策制定者考虑的事情。

3.遵守商业道德准则。算法即技术，技术中立，向善的人使用，会产生好的结果，心怀不轨的人使用，会产生恶果。

4.明确可信的目标。所有的算法都针对一个目标进行优化，我们在设立这个目标的时候，能否将可信作为一个目标衡量？

AI 科技 评论：相比深度学习，传统AI模型的可解释性比较好，您如何看待两者的关系？

韦啸：我举个例子，美国人工特别昂贵，很多车主自己动手修车。衡量一个修车匠是否能“打”的一个标准是：修车工具箱里工具种类是否丰富。这个工具箱可能有一些17世纪就有的改锥，也可能有新开发的智能电钻。其实，老改锥还是新电钻都存在于工具箱里，使用哪种锯子修车取决于具体的场景。

类比到AI内容生产领域，GPT-3这一模型确定能够提高基底模型表现，在从语料库提取特征方面，非常高效。但是，有些场景要求生成的内容丝毫不能出错，例如宝马X5的排量是2.4，如果AI生成的是2.5，显然就不符合要求。因此，这时候如果采用经典的PCFG，效果反而会更好。

因此，深度学习也好，传统模型也好，它们都在工具箱里，如何使用，关键要看具体的场景。所以，我们创业者也要摒弃一个观点：新工具不一定比传统工具产生更大的商业价值，毕竟一些比较老的模型研发成本比较低，新模型（深度学习）研发成本比较高。

AI 科技 评论：AI内容生成领域，遇到哪些可信方面的挑战？

韦啸：正如我演讲中提到的，第一是稳定性，我们在用工具创造标题的时候，有些生成的内容质量高，有些却不通顺；第二是可解释性，同一组算法生成的视频，却获得了不同的流量反馈，人工干预也无法总结优化的路径；第三是AI系统一定会犯错，不管什么模型，只要场景足够复杂系统就一定会犯错。这时候需要人机配合，往往可以大幅提高工具使用的可信度。

AI 科技 评论：在实际操作过程中，AI还无法取代人类？

韦啸：在某些特定领域，AI可以取代人工，但也不能取代人。工具取代人工一直在发生，例如超市售货，很多时候顾客选品扫码支付不需要和售货员互动，即便如此，无人超市也没有普及，这就侧面说明了售货员还有他存在的价值。但也不得不承认，超市管理中，现在所用到的人力成本比原来要少很多。

AI内容生产也是如此，某些情况下，AI剪辑视频的质量和操作精度已经超过人类了，但是仍然需要人类进行审核、把关。

AI 科技 评论：目前人工智能的发展，呈现出“大”的特点，例如大数据集、大模型，您如何看待？

韦啸：技术发展的路径非常复杂，存在很多不同的道路，大模型只是一条 探索 路径，但肯定不是唯一的路径。之前在和学者进行交流的时候，他们表达的一个观点是：其实人工智能领域也在期待其他学科，例如脑科学的突破，例如直到今天，我们清楚的知道人脑对于一些观察和决策的工作机理，例如颜色是如何被探测和判断的，但是高级的认知例如红色这个概念，大脑如何存储和计算，却没有很好解释。而这些解释上的突破，很有可能为算法的设计提供全新的思路，在大模型之外，为AI的应用打开新的场景。

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❼ 人工干预生物变异的方法有哪三种

化学法，物理法，生物法。
化学法，物理法是用一些化学物理手段改变生物的遗传物质，也就是人工诱变.人工诱变效率低，且大部分都是有害突变；但部分诱变能获得高性能的新物种。
生物法是通过杂交或转基因手段来改变生物电遗传物质.这个一般是定向的，有理论作指导的，所以效率相对前两者要高很多，但杂交很耗时，而转基因涉及到伦理。

❽ 以重点监管为补充以什么为基础的新型监管机制

在市场监管领域,进一步完善以“双随机、一公开”监管为基本手段、以重点监管为补充、以信用监管为基础的新型监管机制。

健全失信惩戒机制。落实企业年报“多报合一”政策，进一步优化工作机制，大力推行信用承诺制度，健全完善信用修复、强制退出等制度机制。依法依规运用各领域严重失信名单等信用管理手段，提高协同监管水平，加强失信惩戒。

在推进注册登记制度改革取得新突破方面，《通知》明确，对住所作为通信地址和司法文书(含行政执法文书)送达地登记，实行自主申报承诺制。探索“企业承诺+事中事后监管”，减少“近似名称”人工干预。加强知名企业名称字号保护，建立名称争议处理机制。

推进实施智慧监管。在市场监管领域，进一步完善以“双随机、一公开”监管为基本手段、以重点监管为补充、以信用监管为基础的新型监管机制。健全完善缺陷产品召回制度，督促企业履行缺陷召回法定义务，消除产品安全隐患。

推进双随机抽查与信用风险分类监管相结合，充分运用大数据等技术，针对不同风险等级、信用水平的检查对象采取差异化分类监管措施，逐步做到对企业信用风险状况以及主要风险点精准识别和预测预警。

❾ 我们该如何对计算机进行人工干预,看到它具体的执行过程呢

电子计算机是一种不需要人工直接干预，能够快速对各种数字信息进行算术和逻辑运算的电子设备，它的出现和发展是20世纪最重要的科学技术成就之一。计算机已渗透到国民经济和社会的各个领域，极大地改变着人们的生活方式和工作方式，并成为推动社会发展的巨大生产力。以微处理器为核心，配上大容量的半导体存储器及功能强大的可编程接口芯片，连上外设(包括键盘、显示器、打印机和软驱、光驱等外部存储器)及电源所组成的计算机，称为微型计算机简称微型机或微机，有时又称为PC(Personal Computer)或MC(Micro computer)。微机加上系统软件，就构成了整个微型计算机系统(MSC，简称微机系统)。微型计算机的问世和发展把计算机技术推向了社会，目前计算机已广泛应用到国民经济和国防建设的各个领域，并且在人们的日常生活中也发挥着不可缺少的作用。
执行程序过程中是允许人工干预,比如说通过键盘向计算机发出询问，那么计算机可以再屏幕中给出提示或回答。毕竟计算的指令时一条一条顺序执行的。

❿ 2022年3月1日实施的网络新规

《互联网信息服务算法推荐管理规定》
国家网信办等四部门联合发布的《互联网信息服务算法推荐管理规定》，3月1日起正式施行
《规定》明确，应用算法推荐技术，是指利用生成合成类、个性化推送类、排序精选类、检索过滤类、调度决策类等算法技术向用户提供信息。各类提供算法推荐服务的互联网公司几乎都在监管范围内，如各类短视频平台、电商平台、社交平台及餐饮外卖平台等。
法律依据
《互联网信息服务算法推荐管理规定》
第三条 国家网信部门负责统筹协调全国算法推荐服务治理和相关监督管理工作。国务院电信、公安、市场监管等有关部门依据各自职责负责算法推荐服务监督管理工作。
地方网信部门负责统筹协调本行政区域内的算法推荐服务治理和相关监督管理工作。地方电信、公安、市场监管等有关部门依据各自职责负责本行政区域内的算法推荐服务监督管理工作。
第四条 提供算法推荐服务，应当遵守法律法规，尊重社会公德和伦理，遵守商业道德和职业道德，遵循公正公平、公开透明、科学合理和诚实信用的原则。
第六条 算法推荐服务提供者应当坚持主流价值导向，优化算法推荐服务机制，积极传播正能量，促进算法应用向上向善。
算法推荐服务提供者不得利用算法推荐服务从事危害国家安全和社会公共利益、扰乱经济秩序和社会秩序、侵犯他人合法权益等法律、行政法规禁止的活动，不得利用算法推荐服务传播法律、行政法规禁止的信息，应当采取措施防范和抵制传播不良信息。
第七条 算法推荐服务提供者应当落实算法安全主体责任，建立健全算法机制机理审核、科技伦理审查、用户注册、信息发布审核、数据安全和个人信息保护、反电信网络诈骗、安全评估监测、安全事件应急处置等管理制度和技术措施，制定并公开算法推荐服务相关规则，配备与算法推荐服务规模相适应的专业人员和技术支撑。
第八条 算法推荐服务提供者应当定期审核、评估、验证算法机制机理、模型、数据和应用结果等，不得设置诱导用户沉迷、过度消费等违反法律法规或者违背伦理道德的算法模型。
第九条 算法推荐服务提供者应当加强信息安全管理，建立健全用于识别违法和不良信息的特征库，完善入库标准、规则和程序。发现未作显着标识的算法生成合成信息的，应当作出显着标识后，方可继续传输。
发现违法信息的，应当立即停止传输，采取消除等处置措施，防止信息扩散，保存有关记录，并向网信部门和有关部门报告。发现不良信息的，应当按照网络信息内容生态治理有关规定予以处置。
第十条 算法推荐服务提供者应当加强用户模型和用户标签管理，完善记入用户模型的兴趣点规则和用户标签管理规则，不得将违法和不良信息关键词记入用户兴趣点或者作为用户标签并据以推送信息。
第十一条 算法推荐服务提供者应当加强算法推荐服务版面页面生态管理，建立完善人工干预和用户自主选择机制，在首页首屏、热搜、精选、榜单类、弹窗等重点环节积极呈现符合主流价值导向的信息。
第十二条 鼓励算法推荐服务提供者综合运用内容去重、打散干预等策略，并优化检索、排序、选择、推送、展示等规则的透明度和可解释性，避免对用户产生不良影响，预防和减少争议纠纷。
第十三条 算法推荐服务提供者提供互联网新闻信息服务的，应当依法取得互联网新闻信息服务许可，规范开展互联网新闻信息采编发布服务、转载服务和传播平台服务，不得生成合成虚假新闻信息，不得传播非国家规定范围内的单位发布的新闻信息。
第十四条 算法推荐服务提供者不得利用算法虚假注册账号、非法交易账号、操纵用户账号或者虚假点赞、评论、转发，不得利用算法屏蔽信息、过度推荐、操纵榜单或者检索结果排序、控制热搜或者精选等干预信息呈现，实施影响网络舆论或者规避监督管理行为。
第十五条 算法推荐服务提供者不得利用算法对其他互联网信息服务提供者进行不合理限制，或者妨碍、破坏其合法提供的互联网信息服务正常运行，实施垄断和不正当竞争行为。