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深刻DG视讯认识人工智能带来的发展机遇和风险挑战

发布日期:2025-07-14 来源: 网络 阅读量(

  编者按:今年4月25日,习在中央政治局第二十次集体学习时强调,人工智能带来前所未有发展机遇,也带来前所未遇风险挑战。当前,人工智能赋能千行百业,深度运用于人们日常工作、学习、生活,让人们享有更加智能的工作方式和生活方式,对于推动经济社会高质量发展具有重要意义。围绕人工智能在就业、社会治理、基础教育等不同领域的赋能应用,本刊约请3位专家撰写理论文章进行阐释,供广大读者参考。

  人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,深刻改变人类生产生活方式 。当前,人工智能的加速迭代与跨界融合发展,在推动多领域深度协同、重塑产业格局与社会形态的同时,带来的就业替代问题也成为人们关注的焦点。积极应对人工智能对就业的影响,促进高质量充分就业,是事关经济社会健康发展的重大现实课题。

  2024年中央经济工作会议提出,开展“人工智能+”行动,培育未来产业。当前,各地区各部门正加快推进实施“人工智能+”行动,推动人工智能赋能千行百业,显著提升生产效率,在创造新的就业岗位、实现灵活就业、改善工作环境和质量等方面发挥着积极作用,展现出蓬勃的发展动能和广阔的应用前景。

  创造新的职业和岗位。人工智能在不同行业的融合创新、广泛应用,必将为社会创造更多新职业新岗位,促进就业市场优化升级。今年5月,人力资源和社会保障部发布公示,拟新增17个新职业、42个新工种。拟增加的42个新工种中,在“生成式人工智能系统应用员”职业下增设“生成式人工智能系统测试员”工种,在“动画制作员”职业下增设“生成式人工智能动画制作员”工种。这正是人工智能大模型持续迭代升级并加速赋能千行百业的体现。据世界经济论坛发布的《2025年未来就业报告》预测,到2030年,人工智能和数据处理技术将创造1100万个岗位,也将取代900万个岗位,按百分比计算,增长最快的三个职业是大数据专家、金融科技工程师以及人工智能和机器学习专家。今年以来,国产大模型DeepSeek(深度求索)的应用,衍生出AI(人工智能)内容审核员、模型训练师等细分工种,日益形成“技术+行业”的复合型就业矩阵。

  提升劳动生产效率。人工智能赋能传统行业,推动传统产业转型升级,有助于创建新的、更有效的价值链,提升劳动生产效率。人机协作模式的广泛应用,将数据密集型任务、重复劳动交由人工智能负责,催生了新的跨领域解决方案。例如,医学人工智能辅助诊断,既增强了基层医疗机构的能力,又提升了医疗服务质量和效率。智能制造企业通过数智平台实现生产全流程可视化、高效化,同时促进生产流程和用户需求的有效对接,打破了信息壁垒,实现了价值增值。

  改善工作环境,提升质量。人工智能通过助力劳动者减少重复性、单调性劳动,提高劳动者参与度和增强安全性,改善了工作环境、提升了工作质量。例如,基于场景、设备和环境的数据,机器学习技术可用于预测和预防建筑行业的事故。一些危险工作如抢险、救灾、高空作业等,交由机器人替代,可大大降低人的安全风险。通过使用人工智能实现重复劳动和繁琐工作的自动化智能化,不仅提高了劳动者工作满意度,还增强了其自主性。

  增强就业灵活性。智能算法嵌入平台劳动,可以精准匹配到自由职业者,让其以低进入成本同时在多家平台实现灵活就业。这种灵活性不仅体现在雇佣关系上,也体现在工作时间、工作地点和工作形式等方面,有利于提升就业的自由度。对于家庭成员来说,这种灵活就业有助于降低劳动者因照顾儿童、护理老人等问题而离职的概率,更好满足个体工作与生活平衡的需求。

  从历史维度来看,现代技术的发展在改造和替代传统产业的同时又创造着新的产业业态,引发旧的职业岗位减少的同时又会创造出更多新岗位、新职业。这是科技发展过程中的必然趋势,总体上将增加社会就业和社会福利。正如马克思所说,“虽然机器在应用它的劳动部门必然排挤工人,但是它能引起其他劳动部门就业的增加”。但在转型期间,工作岗位转移、流失和替代以及收入分配的变化也会带来一系列挑战。

  从行业结构来看,生成式人工智能带来的产业结构转型升级、新旧动能转换、技术更新迭代等,促使就业结构向高端化、智能化方向发展。与此同时,一些传统岗位会被取代或转型,就业面临结构性挑战。比如,人工智能在制造业中的广泛应用,带来的“机器换人”将会对劳动力产生一定的替代效应,从而减少一部分就业。国际劳工组织 5 月 20 日发布一份有关生成式人工智能与就业的报告表示,全球四分之一的工作岗位可能受到生成式人工智能影响。另外,随着生成式人工智能能力的持续扩展,媒体、软件开发和金融等高度数字化的工作岗位也将面临一些挑战。

  从不同群体来看,受过大学教育和较年轻的人更容易进入高互补性岗位,而一部分劳动者受知识结构、数字技术素养与操作水平等的影响,在就业转型中可能面临更大挑战。技术迭代的强时效性、创新场景的爆发性需求与年轻群体快速学习能力及高强度工作适应性更加契合。高学历门槛与年轻化趋势的叠加,最终形成“知识密集—创新驱动”型的人才生态。此外,由于生成式人工智能理论上能实现多种任务的自动化,一部分工作岗位如流水线工人、简单机械操作员、物料搬运员以及初级客服等,将会面临被替代的风险。

  从收入和保障层面来看,人工智能技术在不同劳动群体中存在较大的接入沟、使用沟、知识沟,这种差距将会影响收入分配。当人工智能与劳动的互补性较低时,由于存在替代效应,采用人工智能会导致劳动收入的不平等。此外,由于智能平台的劳动者工作性质特殊、工作时间和地点等的不确定性,通常不被企业视为正式员工,没有纳入劳动保障范围,难以享受福利待遇。即使这类劳动者拥有获得社会保障的法定权利,但由于部分劳动者在实际工作中,没能达到用人单位规定的连续工作年限等条件,使得他们无法获得相应保障。

  从全球横向比较来看,人工智能引发的劳动力市场变化,在不同国家之间存在显著差异。发达经济体的就业市场通常更容易受人工智能影响,但也比大多数新兴市场和发展中国家更能利用这项技术。国际货币基金组织发表的《Gen-AI:人工智能与未来的工作》报告称,在发达经济体和部分新兴市场经济体,将有 60% 的就业岗位受影响。相比之下,在其他新兴市场国家和低收入国家,受人工智能影响的就业岗位分别为 40% 和 26%。报告认为,人工智能最初对新兴市场和发展中经济体的影响较小,但他们也很难从这项新技术中受益。新兴市场和发展中经济体缺乏相关基础设施或与之相匹配的劳动力,更难抓住人工智能的优势。

  三、积极探索人工智能背景下高质量充分就业的思路举措

  习强调,“要把握人工智能发展趋势和规律,加紧制定完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则,构建技术监测、风险预警、应急响应体系,确保人工智能安全、可靠、可控”。人工智能加速迭代、广泛应用,毫无疑问将继续推进工作性质的变革、改变原有就业结构、重塑人们的工作方式。我们要坚持以人民为中心的发展思想,统筹发展和安全,全面把握人工智能技术发展的深度、应用普及的速度、社会承受的程度之间的平衡,持续完善就业优先政策,确保人工智能以负责任的、值得信赖的方式被使用。

  进一步完善就业政策法规体系和制度保障体系。中国式现代化是人口规模巨大的现代化。在制定人工智能等重大战略政策及实施重大工程时,应坚持“就业优先”战略,着力解决好结构性就业矛盾。优化和完善现有的社会保障制度,包括提高失业保险的覆盖率和保障水平,完善养老保险和医疗保险制度,以及建立针对新兴行业和灵活就业群体的社会保障机制。随着人工智能技术的应用,传统的劳动关系发生巨大变化,应深入开展相关法律法规修订工作,以适应新的就业形态,保护劳动者权益,加强对新兴行业劳动关系的监管和指导,制定相关政策和标准,规范企业和劳动者的行为。同时,建立有效的劳动争议调解机制,及时化解矛盾,构建和谐劳动关系。

  对人工智能带来的就业替代风险进行分级分类监测、评估。根据造成就业替代的风险对人工智能应用进行分类,制定就业替代风险评估指标体系,评估人工智能技术对不同行业和职业的影响。具有高就业替代风险的相关人工智能系统、产品和服务在进入市场之前,应接受专业的评估,前期应以试点先行的方式进行验证,有序引导人工智能创新应用的方向。建立人工智能技术应用对就业影响的跟踪研判和协同应对机制,避免其就业替代效应短期内集中释放。建立不同行业、不同业态间的转岗机制,加快劳动者知识和技能更新速度。

  加强人工智能职业技能教育和培训。加大对数字人才的培育力度,在政府主导下充分调动企业、教育机构和社会组织的积极性,适应人工智能等技术发展需要,建立多层次、多类型的数字人才培养机制。努力完善和扩大“加速学习”的新兴模式,积极推进“AI全民培训”。建立健全人工智能职业技能培训体系,为劳动者提供多样化的培训课程和实践机会。此外,针对部分专业技术人才结构性失业问题,应加强前瞻性研究,合理界定发展边界,从供需匹配、教育培训、专业升级等方面综合施策。

  加快适应人工智能发展的新型人力资本建设。人力资本是技术创新与经济增长的源泉,是经济社会可持续发展的重要推动因素。提高人力资本,归根结底要靠教育。2024年11月,教育部办公厅印发的《关于加强中小学人工智能教育的通知》,明确人工智能教育的总体要求,强调要以人工智能引领构建以人为本的创新教育生态,引导学生正确处理人与技术、社会的关系,促进思维发展,培养创新精神,提高解决实际问题的能力,为培养适应新时代要求的创新型人才提供了遵循。在高等教育阶段,应注重人工智能创新能力、适应能力及社会行为技能方面的培养,合理设置相关课程并制定精准的评估标准。在人口结构快速变化的情景下,终身学习尤其与个体技能的再调整息息相关,应倡导终身学习理念,以适应人工智能加速发展带来的颠覆性变革。

  (作者:北京师范大学中国社会管理研究院院长、新闻传播学院教授)

  习强调,“要加强人工智能同社会治理的结合,开发适用于政府服务和决策的人工智能系统”,“运用人工智能提高公共服务和社会治理水平”。社会治理是国家治理的重要组成部分,加强和创新社会治理是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要内容。纵观各国治理实践,如果社会治理跟不上经济发展步伐,各种社会矛盾和问题得不到有效解决,不仅经济发展难以为继,整个社会也可能陷入动荡。在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动下,人工智能正在对经济社会发展、国家治理等产生重大而深远的影响。我们必须深刻把握人工智能赋能社会治理的历史机遇,主动识变应变求变,不断推动其在社会治理中的深度应用,使社会治理模式更加科学、更加智能、更加精细,更好满足人民群众对美好生活、美好社会的多层次、多样化、差异化需要。

  社会治理决策是社会治理体系有效运转的“大脑”和“中枢”。传统社会治理决策往往依赖于有限信息、经验判断和层级传递,面临信息不对称、响应滞后、预见性不足等挑战。习指出:“当今世界,信息技术创新日新月异,数字化、网络化、智能化深入发展,在推动经济社会发展、促进国家治理体系和治理能力现代化、满足人民日益增长的美好生活需要方面发挥着越来越重要的作用。”近年来,数字技术在社会治理中广泛应用,不断释放出资源收集、整合、共享和流通方面的巨大潜力,通过公共数据共享、开放、授权运营等方式,让公共数据在赋能政府高效治理和推动经济社会发展中更好发挥作用。现代科技作为创新社会治理体制机制和手段的重要抓手,特别是大数据分析、机器学习、知识图谱等技术的融合发展,为社会治理决策的智慧化转型提供了前所未有的技术支撑,使社会治理决策更具预见性、精准性、高效性。

  深化数据挖掘,提升决策的科学性与前瞻性。习指出,“运用大数据、云计算、区块链、人工智能等前沿技术推动城市管理手段、管理模式、管理理念创新,从数字化到智能化再到智慧化,让城市更聪明一些、更智慧一些,是推动城市治理体系和治理能力现代化的必由之路”。在社会治理领域,海量的城市运行数据、社会民生数据、公共安全数据、网络舆情数据等,构成社会治理的“数字矿藏”。通过构建统一高效的社会治理数据资源平台,汇聚整合政府各部门、各行业以及互联网平台的多元异构数据,利用人工智能算法进行深度挖掘和关联分析,揭示隐藏在数据背后的复杂社会现象的规律和趋势。例如,通过分析历史数据和实时数据,人工智能系统可以预测交通拥堵、环境污染、公共卫生事件等社会问题的发生概率和发展趋势,为政府部门提前制定应对策略提供科学依据。

  加强情景推演,增强决策的精准性与有效性。复杂的社会问题往往涉及多重因素相互交织、动态演变,传统决策方式难以全面评估政策实施可能带来的连锁反应和长期影响。人工智能驱动的政策仿真和情景推演技术,通过构建高度逼真的社会系统模型,模拟不同政策选项在不同条件下的实施效果,为决策者提供“政策实验室”。在制定城市规划、产业布局、环境保护等政策时,利用人工智能模型,输入不同参数,如人口增长率、土地利用规划、环保投入强度等,模拟分析其对经济发展、环境质量、社会公平等多维度目标的影响。决策者可以在虚拟环境中比较不同方案的优劣,识别出潜在风险点,从而选择最优方案,减少政策实施的盲目性和不确定性。

  党的十九届五中全会提出:“加强数字社会、数字政府建设,提升公共服务、社会治理等数字化智能化水平。”党的二十大报告提出,“着力解决好人民群众急难愁盼问题,健全基本公共服务体系,提高公共服务水平,增强均衡性和可及性”。近年来,各级政府借助数智技术,通过综合运用人工智能预测、信息平台建设等手段,不断提高数据资源的利用效率,进一步推动数字公共服务的普惠化。

  人工智能提升服务便捷度。传统公共服务流程存在程序复杂、材料繁琐、耗时较长等问题,影响企业和人民群众的办事体验。人工智能技术,如自然语言处理、光学字符识别、流程自动化机器人等,正在推动政务服务实现“一网通办”、“智能审批”。通过智能导办系统,人们可以像与真人对话一样咨询办事流程和所需材料;通过光学字符识别技术自动识别和填报表单,减少人工录入差错和时间;流程自动化机器人可以自动完成跨部门、跨系统的数据核验和流转,实现审批流程提速增效。当前,有的地区已经实现营业执照办理、社保缴纳、户籍迁移等高频事项的“秒批秒办”,极大提升办事效率。

  人工智能实现服务个性化。每个社会成员的需求都是独特且动态变化的,传统“千人一面”的公共服务模式难以满足这种个性化需求。人工智能通过对用户画像的精准分析和学习行为的深度理解,能够为不同人群提供量身定制的服务内容和交互方式。比如,在教育领域,智能导学系统可以根据学生的学习进度、知识薄弱点和兴趣偏好,推荐个性化的学习资源和路径,实现“因材施教”;在医疗领域,智能健康管理系统可以根据用户的健康数据、生活习惯和遗传风险,提供个性化的健康咨询、疾病预警和康复指导;在养老服务领域,人工智能系统可以根据老年人的身体状况、兴趣爱好和社交需求,定制个性化的照护方案和活动安排,等等。

  人工智能拓展服务可及性。地理位置、身体状况、信息素养等因素,往往会影响部分人群获取优质公共服务。人工智能技术正在努力打破这些壁垒,让公共服务惠及更广泛的人群。在偏远地区,通过人工智能驱动的远程医疗诊断系统,基层医生可以获得上级医院专家的实时指导,让当地居民享受到高质量的医疗服务。对于视障、听障等残障人士,智能语音助手、无障碍交互设计等,可以帮助他们更便捷地获取信息、使用公共服务。智能政务服务一体机、移动APP(应用软件)等,将服务窗口延伸至社区、乡村甚至个人终端,实现7×24小时“不打烊”服务,提升群众满意度、获得感。

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  社会稳定是国家强盛的前提。人工智能以其强大的感知、预测、协同能力,正在为公共安全保障、突发事件应对、韧性城市建设等方面提供坚实支撑,赋予社会治理以更高的预警力、处置力和恢复力。

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  在风险感知上实现精准预警。社会风险的突发性、复杂性和传导性对治理体系的响应速度和处置能力提出极高要求。人工智能通过对海量信息的实时监测、智能分析和模式识别,能够实现对各类社会风险的早期发现和态势研判,推动风险管理从“被动应对”向“主动预防”转变。例如,在金融风险防控领域,人工智能可通过分析异常交易模式、关联账户行为等,精准识别潜在的金融欺诈和市场操纵风险;在社会安全领域,通过对特定区域人流密度、异常行为、网络敏感言论的智能感知和分析,可有效预测件发生的可能性,为公安部门提前部署、有效化解提供决策支持。

  在风险应对上实现智能防控。当前,各类传统安全风险和非传统安全风险交织叠加,给公共安全治理带来严峻挑战。人工智能技术如人脸识别、行为分析、预测性警务等,正在深刻变革安防模式。在城市安防领域,遍布城市的智能感知终端结合后端的人工智能分析平台,能够实时监测人流、车流,自动识别可疑行为、追踪在逃人员、发现安全隐患,有效提升公安机关的预警预防和精准打击能力;在大型活动安保中,人工智能可快速进行人证核验、监测人群密度、预警踩踏风险,实现从“人海战术”到“智慧安防”的跃升,等等。

  在风险处置上实现高效响应。自然灾害、事故灾难、公共卫生事件等突发事件,对人民生命财产安全构成严重威胁。人工智能在突发事件的监测预警、指挥调度、救援救助、灾后恢复等全流程中都能发挥关键作用。利用卫星遥感数据和人工智能图像识别技术,可快速评估地震、洪涝等灾害的受灾范围和损失程度。无人机搭载人工智能模块,可在复杂危险环境中进行高效搜救、精准投送物资。智能调度系统可根据灾情和救援资源情况,实时优化救援力量部署和物资调配方案。人工智能的深度赋能,能够最大限度地减少突发事件造成的损失,快速恢复社会秩序,显著增强社会整体的风险抵御能力和系统韧性。

  基层是社会治理的“神经末梢”,基层治理的效能直接关系到人民群众的获得感、幸福感、安全感。人工智能正在赋能基层治理模式创新,推动治理资源下沉、服务前移,形成共建共治共享的基层治理新格局。

  加速“智慧社区”建设。“智慧社区”建设利用物联网、人工智能摄像头、智能传感器等设备,实时感知社区内的人、事、物状态,实现对社区安全、环境卫生、设施运维的智能管理。通过建立社区数据中心,整合社区内各类信息资源,运用人工智能技术进行分析处理,可以精准识别社区居民需求,优化资源配置。例如,智能垃圾分类系统可以自动识别垃圾类型,引导居民正确投放;智慧停车系统可以实时显示车位信息,提高停车效率;智能安防系统可以识别陌生人员、监测高空抛物等安全隐患。

  推动网格化管理升级。人工智能技术正在推动基层网格化管理向智能化、精细化方向升级。通过将辖区划分为若干网格,配备智能终端设备,网格员可以实时上报各类社情民意、安全隐患等信息。后台系统对收集的信息进行智能分类、分析和派单,确保问题得到及时响应和处置。当前,一些城市开发的“城市大脑”基层治理模块,能够将城市管理事件智能分派到具体责任人,并及时跟踪处置进度,实现闭环管理,大大提升基层治理的效率和精准度。

  促进多元主体参与基层治理。人工智能技术为构建政府、社会、居民多元主体参与的基层治理格局提供了新的可能。通过开发智能化的公众参与平台,居民可以便捷地反映诉求、参与决策、监督执行。人工智能系统可以对海量的居民意见进行智能分析,提取共性问题和重点关切,为政府决策提供民意基础。同时,通过建立基于人工智能的信用评价体系,可以激励居民、社会组织等主体积极参与基层治理,形成人人有责、人人尽责、人人享有的良好局面。

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  习强调,“要加强人工智能发展的潜在风险研判和防范,维护人民利益和国家安全,确保人工智能安全、可靠、可控”,“加强人工智能相关法律、伦理、社会问题研究,建立健全保障人工智能健康发展的法律法规、制度体系、伦理道德”。我们必须高度重视人工智能技术应用可能带来的风险挑战,加强前瞻预防与约束引导,统筹推进人工智能治理与社会治理深度融合,建立健全技术与制度双重保障机制,努力构建更加安全、高效、公平、可持续的智能社会治理新格局。

  防范警惕算法偏见与歧视风险,维护社会公平。人工智能系统的决策依赖于训练数据和算法模型。如果训练数据本身存在偏见,如性别、种族、地域等,或者算法设计未能充分考虑公平性,就可能导致人工智能系统在社会治理应用中产生歧视性结果。例如,在信贷审批、司法辅助、公共资源分配等领域,有偏见的系统可能会对特定群体做出不利决策,加剧社会不公。这就需要建立算法审计制度,定期检查系统的决策公平性;建立算法偏见的申诉和纠正渠道,保障公民的平等权利不受技术因素的侵害,坚守社会公平正义的底线。

  防范数据滥用与隐私泄露风险,保障公民合法权益。人工智能的运行离不开海量数据,社会治理领域的应用往往涉及大量敏感的个人信息和公共数据。政务、医疗、金融等领域应用大量采集和处理个人敏感数据,如果数据采集、存储、使用、共享等环节缺乏严格规范和有效保护,极易引发数据滥用、隐私泄露等问题。例如,过度收集个人生物特征信息、未经授权共享公民健康数据、利用大数据进行精准画像并用于不当商业营销或社会控制等行为,都将严重侵犯公民隐私权和其他合法权益。更严重的是,人工智能可能被不法分子利用,进行深度伪造、网络攻击、数据窃取、制造传播虚假信息等,带来新的安全威胁。为此,应加快完善数据安全和个人信息保护的法律法规体系,明确数据控制者和处理者的责任,规范数据采集的范围和方式,强化数据加密、匿名化等技术保护措施,建立健全数据跨境流动的监管机制。着力提升公民的数据素养和维权意识,确保数据在赋能社会治理的同时,公民的各项权益得到充分尊重和保护。

  习强调,“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响,积极推动人工智能和教育深度融合,促进教育变革创新”,“推进人工智能全学段教育和全社会通识教育,源源不断培养高素质人才”。基础教育作为人才培养的起点,其与人工智能的深度融合为推进教育现代化带来机遇的同时,也引发了伦理、责任、隐私和安全等方面的风险挑战。如何未雨绸缪、趋利避害,推动人工智能技术更好地服务于发展公平而有质量的基础教育,意义重大。

  习强调,“充分发挥人工智能优势,加快发展伴随每个人一生的教育、平等面向每个人的教育、适合每个人的教育、更加开放灵活的教育”。近年来,人工智能在基础教育领域的应用日益深入,通过技术手段重塑教育生态的各个环节,进一步促进了教育的数字化智能化转型。

  教育观念与模式的革新。从知识传授到能力培养、从标准化教育到个性化教育、从封闭式教育到开放式教育,从单一性学科教育到跨学科教育……当前,人工智能赋能基础教育,主要通过技术手段使知识获取方式、师生互动模式等发生显著变化,从而推动教育观念、培养目标和教学模式的深刻变革。比如,数字技术工具能够根据学生的学习进度、兴趣和能力提供更相匹配的学习内容和获取路径,促进教育的个性化发展。这种新的学习模式有助于打破传统评价体系,推动教育目标从单纯的知识传授向培养学生综合素质拓展,提高学生思考能力、创新能力等。同时,教师可以利用技术手段设计更具趣味性和互动性的教学内容,通过数字场景学习、虚实融合场景学习、人机协同学习等新模式,促进教育教学提质增效。

  教育结构与生态的优化。人工智能在基础教育领域的应用,为缓解教师教学压力、减轻家长辅导负担提供了实质性支持,通过技术赋能推动教育生态优化。各类智能教育平台通过多模态数据采集和深度学习算法,可精准分析学习者的认知特征、学习偏好、成长轨迹,全方位助教、助学、助研、助管、助评,实现精准诊断学情、实时解答基础疑问等,进一步提升教学效率和质量。同时,能够破解家长辅导中的专业性困境,以可视化学习报告消除信息不对称,引导家庭教育向科学性陪伴发展。这种技术介入一定程度上重构了家校协同育人模式。

  教育资源的均衡发展。当前,我国基础教育还面临区域、城乡、校际差异,以及人口变动带来的学校布局调整等现实难题。借助人工智能,可以打破地域壁垒、时空限制,将一线城市名师课程输送到偏远山区,实现教育普惠。通过数字技术分析区域教育质量,精准预测入学人数、师资需求等,及时调配教育资源,保障教育系统平稳运行。同时,其多模态内容生成转换能力还能帮助特殊群体,如聋哑学生等,实现便捷的教学互动,保障更多学生获得全面均衡的发展机会,推动教育公平的实现。

  人工智能为基础教育的改革与发展注入了新动力,通过赋能教、学、评、研、管等教育场景,持续推动教育生态的创新与重构,带来前所未有发展机遇,但由于科技发展应用的双刃性,也不可避免地面临诸多风险挑战。

  过度依赖人工智能的风险。随着人工智能在基础教育中的广泛应用,人工智能素养成为重要的能力素质之一。然而,对这一素养的过度强调,可能导致其他能力素质的考评比重被“技术主义”挤压,进而削弱对未成年人心智成熟、德智体美劳全面发展的重视。此外,学生过度依赖人工智能获取信息和知识,不利于培养其独立思考、批判性思维与解决问题的能力,还容易滋生抄袭、内容版权等问题,产生“走捷径”、“不劳而获”等不良思想,对其成长成才产生一定的负面影响。

  价值观误导风险。人工智能生成的内容可能包含虚假信息、不良价值观念等,对未成年人的思想、道德、文化等教育产生干扰。其主要隐患在于算法设计可能隐含开发者主观价值偏好,通过个性化内容推送形成“信息茧房”,潜移默化影响学生历史认知与文化认同;过度依赖技术工具可能导致人文关怀缺失,削弱教师价值引领主导权,使育人过程出现“价值空心化”。尤其在涉及国情教育、政治认同等关键领域,若算法模型训练数据存在偏差,可能影响学生的理性认识。

  教育共同体消解的风险。“人—机”互动教育比重的提高,容易使学生形成对机器的依赖,在学习过程中借助人工智能快速寻找答案,使得“离场学习”替代“现场学习”。这种依赖关系不仅导致学生缺乏独立思考和综合分析能力训练,还冲击教师作为教育行动者的主体地位,消解“教师—学生”互动互构下的教育共同体。在基础教育中使用人工智能时,还会产生大量与学生相关联的数据,由于算法黑箱的存在,这些数据可能被未知方式存储、审查和用于系统改进,损害学生的数据自主权和隐私权。一旦数据被滥用或泄露,将对未成年人的身心健康和未来发展造成严重损害。

  习指出,“对于学生的启智、心灵的培养和基本的认知能力、解决问题能力的培养,是不能放松的”。必须聚焦解决好培养什么人、怎样培养人、为谁培养人这个教育的根本问题,充分发挥人工智能技术优势,不断创新教育应用场景、优化教育治理策略,确保人工智能在基础教育领域的应用更加安全、可靠、可控,推动人工智能与基础教育的良性互动和协同发展。

  完善法律法规,加强伦理引导。必须妥善把握人工智能技术与教育深度融合发展的方向和尺度,不断完善法律法规与政策体系。一方面,加快专项立法进程,在现有《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《未成年人网络保护条例》等法律法规基础上,尽快制定出台专门针对人工智能在基础教育应用的法律法规。明确政府、学校、平台企业、社会组织等不同责任主体在人工智能赋能基础教育中的权责,规范人工智能产品设计、开发、应用以及管理维护与技术更新的全流程各环节,为数据安全、隐私保护、内容审核等提供充分的法律依据,确保人工智能助力教育的良性发展。另一方面,组织专家力量研究制定人工智能在基础教育应用的伦理指南,从教师、学生、学校、家庭等多维度明确行为规范,建立人工智能教育实施与效果评价体系,引导人工智能技术在符合教育规律和伦理道德的前提下合理应用,保障教育公平与质量。

  强化内容安全,健全监督机制。针对人工智能生成的教育内容,制定严格的内容审核标准,明确禁止出现虚假信息、色情暴力、不良价值观等有害内容。建立家庭、学校、社会联动的多层级、多主体参与的内容审核流程,包括平台企业内部审核、第三方专业机构评估以及教育主管部门监督等环节,确保人工智能提供的教育内容真实、准确、健康,符合教育目标。人工智能大模型平台企业应切实担起社会责任,依托先进技术手段,建立动态内容监测机制,实时监测教育内容的合规性,及时发现并处理潜在的有害信息。鼓励公众参与内容监督,设立举报渠道,对发现的违规内容及时处理,形成全社会共同参与的内容监管体系。

  加强教育培训,提升师生数字素养。人工智能时代,教师和学生的数字素养是确保技术有效应用的关键因素。一方面,应加强教师培训与专业发展,将人工智能知识与技能培训纳入教师继续教育体系;定期组织教师参加相关培训课程和研讨活动,提高教师对人工智能技术的理解和应用能力,不断开展教学创新,提升教学质量,适应“人机共育”的教学新模式。另一方面,积极开展学生人工智能素养教育,根据不同年龄段学生的认知特点,设计相应的课程模块,涵盖人工智能基本原理、使用方法、伦理道德、法律法规等方面知识;通过课堂教学、实践活动、科普讲座等多种形式,培养学生对人工智能的正确认知和合理使用能力,增强对虚假信息和不良价值观的甄别能力,避免过度依赖人工智能,促进学生全面发展。

  推动试点示范,鼓励教育应用创新。在全国范围内选择一些具有代表性的地区和学校,建立人工智能基础教育应用试点示范项目。在试点地区和学校,鼓励教育工作者积极探索人工智能与教育教学的深度融合模式,创新教学方法和评价方式,积累实践经验。同时,在试点示范工作中采用包容审慎的监管措施,为人工智能教育应用提供一个相对宽松、可控的创新试验环境,允许企业在试点区域内对人工智能教育产品进行创新尝试,同时由监管部门对其实施全程监督和动态评估,及时发现和解决可能出现的问题。

  加强国际交流,提升话语权影响力。在经济全球化和信息化快速发展的大背景下,世界各国之间的竞争愈发激烈,科技实力和人才素质已成为衡量一个国家竞争力的关键指标,人工智能教育要“从娃娃抓起”成为业界共识。我国应积极参与国际人工智能教育应用相关规则和标准的制定,积极开展跨境教育合作项目,共享教育资源、交流教学经验,提供中国方案、贡献中国智慧,推动形成公平、合理、包容的国际人工智能教育发展环境,提升我国在人工智能基础教育领域的话语权和影响力。

  (作者:中央党校﹝国家行政学院﹞政法教研部副教授)