具体描述
《全国高等医学院校专科规划教材·病原生物学与免疫学基础》的指导思想是力求体现教材的思想性、科学性、先进性、启发性和实用性，认真考虑专科的教育特点和培养目标，从我国实情出发，立足于医学专科面向基层、农村和社区的卫生人才培养目标，紧扣专科教学大纲和执业助理医师考试大纲为标准的全新课程体系，培养学生发现问题、解决问题的能力，使他们跟上时代的发展步伐。在教材内容安排上，重点突出了病原学和免疫学的基本理论、基本知识和基本技能；尤其是病原学部分注重突出病原生物与疾病的关系，在较多章节中根据基础理论与临床需要相结合的要求，适当充实了与临床有关的致病原理、病理、致病特点、诊断、流行病和防治的内容，并补充了新知识。考虑到教材内容受专科层次、学时的限制，精简了部分与临床关系不大的内容，如对不常见的病原生物的内容进行了删减。
跨越疆界的探索：当代人工智能伦理与治理的深度剖析 图书简介 本书聚焦于一个时代前沿且至关重要的议题：在人工智能技术以前所未有的速度渗透和重塑社会结构、经济模式乃至个体生活的今天，我们如何构建一个既能充分释放AI潜力，又能有效规制其潜在风险的伦理与治理框架。本书并非探讨生物学或免疫学领域的基础理论，而是将目光投向数字智能的前沿阵地，以跨学科的视角，对当前人工智能伦理困境、全球治理现状及未来发展路径进行一次全面而深刻的梳理与论述。 第一部分：数字时代的伦理基石——人工智能伦理学的多维考察 在这一部分，我们将首先厘清人工智能伦理学的核心概念及其在当代社会中的迫切性。我们深入剖析了“黑箱问题”带来的可解释性（Explainability）挑战。当深度学习模型做出影响人类福祉的决策时（例如在信贷审批、刑事司法或医疗诊断中），我们必须追问：决策背后的逻辑是什么？本书详细探讨了可解释人工智能（XAI）的现有技术流派，并批判性地评估了它们在实践中能否真正满足伦理问责的要求。 紧接着，我们将重点讨论算法偏见（Algorithmic Bias）的根源与危害。偏见并非凭空产生，而是深深植根于训练数据的历史、采集方式以及设计者的隐性假设之中。本书通过一系列详实的案例研究，揭示了性别、种族和地域歧视如何在自动化系统中被固化甚至放大，并提出了从数据清洗、模型设计到后评估阶段的全生命周期偏见缓解策略。这不仅仅是技术问题，更是深刻的社会公平问题。 此外，我们对“自主性”（Autonomy）的边界进行了哲学思辨。随着通用人工智能（AGI）的未来愿景逐渐清晰，机器的决策权与人类的控制权之间的张力日益凸显。本书引用了大量决策理论和规范伦理学的观点，探讨了在自动驾驶、自主武器系统（LAWS）等高风险场景中，如何划定人类监督的底线，以及如何界定机器决策的法律责任主体。我们深入分析了功利主义、道义论在AI伦理框架构建中的适用性与局限性。 第二部分：全球博弈与治理实践——监管框架的比较研究 面对AI的全球化特性，单一国家层面的治理已然不足。本书的第二部分将视线转向国际舞台，对当前主要的治理模式进行系统性的比较分析。 我们首先详尽分析了欧盟《人工智能法案》（EU AI Act）的结构与影响。该法案采取了基于风险的层级监管方法，对“不可接受的风险”、“高风险”以及“有限风险”的应用场景进行了明确的划分和义务设定。本书不仅解读了法案的具体条款，更评估了其作为全球首个全面性AI立法的示范效应，以及它对跨国科技企业带来的合规挑战。 接着，我们转向美国和中国的治理路径。美国倾向于采取“软法”（Soft Law）与部门规制相结合的方式，强调创新优先，侧重于通过行政指导、最佳实践指南来引导行业发展。而中国则在国家战略层面高度重视AI发展，同时在数据安全、算法备案等方面建立了快速反应和强力监管机制。本书对比了这两种截然不同的治理哲学，探讨了它们各自在促进技术进步与维护社会稳定方面的独特优势与不足。 此外，我们探讨了跨国组织，如OECD、联合国教科文组织（UNESCO）在推动全球AI伦理共识方面所做的努力。本书认为，缺乏统一的国际标准是当前AI治理的最大症结之一。我们提出了建立“数字主权”与“全球互操作性”之间平衡点的必要性，倡导在数据流动、安全标准和模型透明度方面寻求最低限度的国际合作基线。 第三部分：迈向韧性与包容性的未来——治理的制度创新与社会契约重塑 本书的最后一部分将目光聚焦于治理的实践层面和未来展望，强调构建一个具备韧性（Resilience）和包容性（Inclusiveness）的AI社会。 我们深入探讨了如何通过制度创新来增强公众对AI系统的信任。这包括建立独立的“算法审计”机构，赋予公民“解释权”和“抗辩权”的法律机制，以及推广“公民参与式设计”（Participatory Design）以确保技术开发更贴合社区的真实需求。我们详细剖析了“AI影响评估”（AIIA）在实际操作中的可行性，并提出了一套包含社会责任指标的评估工具包。 在经济影响方面，本书超越了单纯的“失业恐慌”，探讨了AI驱动的“技能极化”现象。如何通过教育体系的彻底改革，培养出能够与AI协作而非替代的新一代劳动力？我们提出了终身学习体系的重构方案，以及政府在“数字红利”分配中应扮演的关键角色，以应对财富分配日益集中的风险。 最后，本书以对“价值对齐”（Value Alignment）的深入思考作结。这不是一个纯粹的技术问题，而是一个深刻的政治哲学问题：我们希望未来的智能系统服务于何种人类价值？本书主张，治理的最终目标是确保技术发展方向与普世人权和可持续发展目标（SDGs）相一致。这要求政府、企业、学术界和公民社会之间达成一种动态的、不断修正的“数字社会契约”。 本书适合所有对科技治理、社会政策、伦理学、信息法以及未来社会形态感兴趣的专业人士、政策制定者、研究人员和具有批判性思维的公众阅读。它提供了一个清晰的地图，指引我们穿越当前复杂的伦理迷雾，共同塑造一个更加负责任、公平且繁荣的人工智能未来。
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