人工智能的盐铁之辩
始元六年，汉昭帝在位。长安召来一批贤良文学，让他们和桑弘羊为代表的财政官争论盐铁、酒榷、均输、平准。后人把这场争论整理成《盐铁论》。这不是一次漂亮的学术辩论，更像一次帝国账本摊开后的互相难堪。财政官说，不把盐和铁抓在手里，边防、军费、粮运、国家信用都撑不住。贤良文学说，朝廷把民生日用变成官营财源，到头来会伤农、扰民、养出一套逐利的官府机器。两边都不是纯粹的坏人，但这才麻烦。五月这轮 AI 热点，也有一点盐铁味。OpenAI 把 GPT-5.5-Cyber 放进“可信访问”的安全框架里讲；NIST 的 CA
特朗普季度交易超 3600 笔：打破保密信托传统，精准押注科技金融
文章来源：智通财经依据美国政府伦理办公室周四公布的两份最新财务披露表，美国总统特朗普在今年早间时段公开了涉及至少 2.2 亿美元的多家美国龙头企业证券交易记录。一份篇幅达 113 页的政府道德办 278-T 表格文件揭示，特朗普在 2026 年第一季度内完成了 3642 笔股票买卖。该档案显示，相较于 2026 年早期报告中以债券为主的配置，其投资组合发生了显著转变。此类交易频次折算后约为每个交易日 60 笔。这一节奏终结了自林登·约翰逊时代起延续数十年的保密信托惯例。自约翰逊以降，多数美国总统均将私人资
工信部AI伦理审查先导计划正式启航
国 研 洞 察工业和信息化部正式推出人工智能科技伦理审查先导计划，聚焦算法偏见、情感依附等新兴挑战，彰显了前瞻性的治理思维。通过完善制度体系、建立三级协同机制、打造专业团队与案例资源库，该计划为应对伦理困境、引导技术创新提供了切实可行的实施方案，筑牢了产业健康发展的制度保障。▼详细内容据科技日报报道，日前，工业和信息化部正式启动人工智能科技伦理审查与服务先导计划，依托国家人工智能产业创新应用先导区所在地区，率先探索人工智能科技伦理审查与服务的实践路径。面对人工智能技术加速演进，算法偏见、情感依附等科技伦理
从机器到思维：AI的演进与哲学追问
清晨时分，当你用手机浏览AI创作的消息、请AI协助起草文书、借助AI安排日程——你是否曾深思这样一个问题：当机器愈发擅长"思考"之际，究竟由谁来阐释"思考"的真正含义？第25届上海市社会科学普及活动周，我们有幸邀请到华东师范大学哲学系教授潘斌。他长期专注于人工智能哲学研究，坚信在这场被誉为"第四次科技革命"的时代大潮中，人类应以更加理性、更加长远的眼光审视人工智能。人工智能，究竟能否被称作一种"思考"？华东师范大学哲学系教授、博士生导师。他的研究领域，看起来颇为"跨领域"：哲学基础理论+人工智能。他担任教
AI伦理新规：为智能发展系上安全带
当AI开始“思考”，谁来守护底线？你有没有想过，有一天医生开的处方，其实是AI悄悄建议的？或者工厂里突然停机的机器，是算法自作主张决定的？听起来像科幻片，但这些场景正在真实发生。更让人担心的是，如果AI判断失误、带有偏见，甚至被恶意利用，后果可能不堪设想。比如，有患者因AI误判延误治疗；也有求职者因为简历筛选系统里的“隐形歧视”错失机会。技术跑得越快，越需要有人拉住缰绳。正是在这样的背景下，2026年5月，工信部正式启动“人工智能科技伦理审查与服务先导计划”，给高速狂奔的AI装上“刹车系统”。这不仅是监管
AI赋能消费与治理新路径
激发新消费 创造新岗位“人工智能+”正成为推动消费领域高质量发展的核心驱动力。随着AI技术的深入应用，消费市场的格局和体验正在发生深刻变革。国家发展改革委创新驱动发展中心（数字经济研究发展中心）副主任徐彬指出，人工智能在消费领域的赋能将呈现四大趋势：一是从“功能体验”迈向“情感体验”，赋予产品更多文化认同与心理满足；二是从“千人一面”转向“一人千面”，实现个性化定制服务；三是从“辅助工具”升级为“智能伙伴”，具备建议与决策能力，持续优化用户体验；四是从“单一业态”走向“跨界融合”，迈向通用人工智能，开拓全
人工智能伦理审查服务试点正式启动
记者近日从工业和信息化部获悉，工业和信息化部印发通知，正式启动人工智能科技伦理审查与服务先导计划（以下简称“先导计划”），依托国家人工智能产业创新应用先导区所在省份，率先探索人工智能科技伦理审查与服务的落地路径，健全多方参与、协同高效的治理机制，支撑人工智能负责任创新和产业高质量发展。当前，随着人工智能技术快速迭代，算法歧视、情感依赖等科技伦理风险日益凸显。工业和信息化部有关负责人表示，如何建立人工智能科技伦理审查与服务机制，有效防范科技伦理风险，成为亟待解决的问题。该负责人介绍，工业和信息化部等十部门前
工信部部署人工智能伦理治理先导计划 首批试点城市即将落地
日前，工业和信息化部正式发布通知，全面启动人工智能科技伦理审查与服务先导计划（以下简称先导计划）。该计划以国家人工智能产业创新应用先导区所在省份为依托，率先探索人工智能科技伦理审查与服务的实施路径，构建多元主体参与、协同高效的治理体系，为人工智能产业健康可持续发展提供有力支撑。当前，人工智能技术正经历快速迭代演进，算法偏见、情感依赖等科技伦理问题日益引起关注。如何构建科学有效的科技伦理审查与服务体系，切实防范科技伦理风险，已成为行业发展的关键课题。此前，工业和信息化部等十部门联合发布了《人工智能科技伦理审
刘丹：探寻AI写作背后的语言伦理边界
/作者简介/刘丹，任职于东南大学人文学院，担任讲师及博士研究生。/摘要/人工智能写作本质上属于语言范畴，必须遵循语言表述与社会公共交流的基础道德伦理准则。迈入Web 3.0时代，人与机器的界限逐渐模糊，自然语言的词汇与语法正遭受智能技术的冲击，机器生成的文本隐约展现出“类人”的情感色彩与美学特质，人类已不再是写作的唯一主体。然而，创作者可将人工智能视作全新的观察视角与方法资源库：利用“语言镜像”实现自我审视与内省；通过人机交互的协同效应，达成跨模态、跨语境的知識连接；依托虚拟现实及多模态技术，开展全感官、
AI 浪潮下的情感隐忧：虚拟伴侣与电子孤独
生性内敛者古已有之，步入人工智能纪元，这类人群恐怕会愈发封闭自我。今日偶闻一档播客提及，在 AI 技术的赋能下，大众已能定制，完全契合个人理想的虚拟知己、数字爱人乃至电子亲属。令人唏嘘的是，因 AI 平台骤然迭代升级，顷刻之间，部分用户竟沦为痛彻心扉的失伴孤家。播客里的圆桌嘉宾亦指出，监管机构已警觉此股“潮流”的潜在风险，强制 AI 应用必须高频警示：“吾乃 AI，绝——非——人！”以防用户沉溺过深难以自拔。若真如此，心中稍感宽慰。素材来源
人工智能教育系统标准与AI驱动智慧校园指南正式发布
《人工智能教育应用系统》构建了涵盖核心技术、“教学评”全流程场景及安全伦理规范的AI教育应用参考模型，遵循“以人为核心、教育为导向、技术可信赖”理念，为AI教育应用提供完整生命周期的技术指引。标准规范了AI教育应用的底层技术支撑、典型教学场景功能及安全保障与伦理准则，适用于AI教育系统的规划开发、测试验证、部署运营及效果评估。《人工智能赋能智慧校园基本要素》作为AI技术在智慧校园规划、设计与建设中的应用指南，确立了以人工智能为核心引擎的智慧校园通用架构，定义了门户层、应用层、支撑层及AI能力平台的各项功能
AIGC应用工程师认证指南
生成式人工智能应用工程师（工信部教育与考试中心）01职业定义职业前景分析0203工作场所传统行业：如餐饮、零售等，AIGC应用工程师可利用AIGC技术优化业务流程、提升效率。在内容创作领域，应用师可以通过输入关键词和要求，让AIGC生成文案框架，再进行修改完善，用于广告、新闻稿等撰写，提高内容产出效率。报名条件03学历要求：专科学历以上。专业要求：网络技术或计算机相关专业毕业。经验要求：在行业中工作2年以上。04报名流程考核方式05考试方式分为线下考试站点或线上考试系统统考两种方式，考试形式为上机答题，闭
人工智能：映照人心的明镜
点击蓝字 关注我们11.8当人工智能以不可阻挡之势深入人类生活的各个层面，关于技术利弊的讨论也愈发白热化。有人视其为文明飞跃的驱动力，也有人担忧它可能成为打开灾祸的魔盒。然而，所有争议都忽视了一个最核心的真相：人工智能并非独立于人类之外的力量，而是一面最真实的人心之镜，映射出人类内心深处的欲望、执念与恐惧。所谓的技术危机，实则是人心的危机；所谓的技术失控，实则是人类意识的反噬。唯有以洞察穿透技术的表象，回归“术为道之用”的本源，方能真正驾驭技术，使其成为推动文明进步的助力。一、科技之相：小我意识的映射与异
医疗场景中生成式AI算法的风险识别与多元治理路径
医疗场景中生成式人工智能算法应用的风险识别与多元治理路径研究陈慧婷 岳远雷摘要随着生成式人工智能算法在医疗领域的广泛部署，其面临的风险也呈现出更加复杂多变的态势。当前医疗场景中生成式人工智能算法应用存在技术固有局限、伦理规范失衡、法律法规不健全以及监管体系不完善等风险。在剖析我国医疗领域生成式人工智能算法应用风险治理现状的基础上，针对现有以及潜在的风险，并结合医疗领域生成式人工智能算法的风险特征，提出"以技制技"规制策略，再分别从伦理、法律、监管３个维度规制医疗领域生成式人工智能算法的应用风险。具体而言，
AI时代人的价值重塑：品味与协作的新范式
文本生成、聊天问答、Agent办公助手、具身智能机器人......当过去20年的互联网发展完成了AI的数据基础，突然飞速进化的AI不断冲击着我们，也带来了人与组织的关系变革。但AI的普及应用速度其实比想象的要慢，大多数企业对AI的理解仍停留在“工具层”：用AI写文生图、整理会议纪要、辅助写代码。其实，AI智能体带来的真正变化，不只是“帮人更快完成一项工作”，更不仅仅是能够“替代人完成工作”......上周六，混沌邀请到明略科技创始人吴明辉，分享了他对AI时代的组织进化与个体出路的系统性前沿判断：·企业不应