人工智能认证报名材料清单详解
（1）网络报名时段：2026年4月21日至2026年5月7日；模板参照如下（填写指导请联系班主任）：身份证明：内地居民提供身份证，港澳台人士凭港澳台身份证或居住证，外籍人员持外国护照。学历证明：毕业生提供毕业证或学信网验证报告，应届生出具在校证明。电子彩照：近半年2寸白底照，可通过支付宝"免费电子证件照"小程序拍摄。用于核实工作年限。参保地在广东省的申请者，须提交广东省社保个人参保证明（不含深圳）。年限报考者需备齐材料：单位名称应与社保记录一致，岗位须属人工智能领域。需上传末份劳动合同关键页（首页、岗位信
人工智能重塑人类社会的演进脉络
一、起点：AI技术加速渗透，劳动力价值体系重塑人工智能在各领域能力不断突破，企业优先投资AI工具与算力设施，驱动生产效率变革，并对传统劳动力形成选择性替代，而非整体淘汰；随着智能生产力的爆发式增长，社会物质供给能力逐步超越需求，为后续精神文明的繁荣奠定基石。•传统重复性、标准化岗位（如生产线操作、基础数据处理）被大规模替代，劳动者面临失业与收入下降的压力，需转向学习与AI协作的技能以适应新岗位，同时部分劳动者可脱离传统工作，依靠社会物质保障专注于精神领域的探索。•短期内消费可能收缩、信贷风险上升，房地产预
白宫2026年AI政策框架：七大立法方向解读
“21世纪关键技术”聚焦全球科技演进方向，剖析前沿技术的需求与影响，定期推送世界范围内关键技术领域的最新进展与趋势研判。2026年3月，白宫向国会递交《人工智能国家政策框架》立法提案，标志着特朗普政府首次系统阐述AI治理立场。该文件并非正式法案，而是清晰的立法指引——白宫以分章形式向国会提出七大领域的具体立法建议，包括未成年人防护、区域经济、知识产权、言论自由、创新激励、就业培训及联邦监管体系。其核心逻辑高度一致：美国须在AI竞赛中占据绝对优势，所有可能掣肘的监管障碍，无论源于联邦部门还是地方立法，都必须
闫培宇 | 论人工智能生产力的历史生成——历史唯物主义视域下的考察
闫培宇，中国社会科学院大学主讲教授、中国社会科学院哲学研究所副研究员，苏州大学东吴哲学研究所兼职研究员。北京大学博雅博士后，剑桥大学—北京大学联合培养博士。研究领域为马克思主义哲学、政治经济学与国外马克思主义。以第一作者在《哲学研究》《哲学动态》《自然辩证法通讯》《国外理论动态》《山东社会科学》《当代经济研究》等刊物公开发表论文30篇，出版专著3部，主持国家社会科学基金项目2项、国家博士后面上资助项目1项、中国社会科学院项目1项。参与国家社会科学基金重大项目、教育部人文社会科学重大项目与江苏省社会科学基金
生成式AI驱动新质生产力:作用机制、困境剖析与破局路径
1.【选题说明】（一）具体问题1.生成式人工智能怎样借助"算力＋算法+数据"联动推动科技创新与产业变革深度融合，却面临核心技术受制于人的困境？2. 数据要素倍增效应在激发新质生产力潜能的过程中，为何会引发收入分配差距扩大的隐患？3.技术革新重塑劳动力市场，何以导致"岗位创造一技能替代"错配，形成高质量充分就业的"瓶颈"？（二）研究视角以马克思主义劳动价值论为基础，将"生产力一生产关系"融入数智技术演进，构建"技术一制度一人的发展"三维动态框架，分析生成式人工智能作为先进劳动工具对劳动者、劳动对象及社会关系
日本就业市场人才供需失衡，金融业招聘面临挑战
全球资产管理公司正逐步将招聘视野拓展至日本传统人才选拔渠道之外。贝莱德和Point72资产管理公司创新性地通过"Gyoseki"竞赛平台，以实践性基本面分析为手段挖掘潜在优秀人才。参赛学生需深入研究现实消费市场环境，通过实地走访店铺，对尤妮佳、狮王、江崎格力高等企业的定价策略、商品陈列及品牌形象进行评估。参赛者需提交盈利预测报告，后续与实际业绩进行对比分析——这种竞赛模式充分体现了全球投资机构对专业分析能力的严格要求。此项竞赛的举办恰逢日本劳动力市场呈现紧张态势之际。去年，每100名毕业生可获得175个职
AI客服升级背后：为何一线客服压力倍增？
当前人工智能技术正迅猛发展，客服领域已成为公认的最快实现AI商业化的应用方向。据权威咨询机构IDC发布的2025年V1版《全球人工智能及生成式AI支出指南》预测，到2028年，中国在人工智能领域的总投资额将跨越千亿美元大关，其中生成式AI投入将超过300亿美元，持续领跑亚太区域市场。而在2025年，国内AI应用最广泛的三大场景分别为：智能基础设施调度、AI驱动的客户服务与自助平台、以及升级版联络中心与现场支持。纵观市面上各类AI客服解决方案的营销推广，无不强调其为企业带来的成本锐减，以及用户体验与满意度的
Meta开启AI驱动大裁员：智能体取代时代来临
关注下方“BotCraft”，选择“加为星标”优质文章，第一时间送达！2026年4月18日，一则新闻在全球科技界引发震动。路透社引用三位知情人士的消息称，Meta公司已正式决定在5月20日展开新一轮大规模人事调整，首批涉及员工约8000人，占其全球员工总数的约10%。这并非Meta首次裁员，但却是首次以“AI驱动”为核心理念进行的大规模人事变动。智能体替代的时代，正从预测变为现实。与2022-2023年的裁员不同，此次调整并非源于财务困境。财务数据显示，Meta在上一财年营收超过2000亿美元，净利润近6
加班未审批，能否认定加班？
职场中，为完成项目、追赶工期，许多人披星戴月地工作，但当向企业索要加班费时，或许会遭遇“未办理加班审批，不能算作加班”这样的回应。 这种说法是否成立？北京市第二中级人民法院近期审理完结了一起与加班审批相关的劳动纠纷案件。 2019年8月，张某进入一家科技公司担任软件工程师，劳动合同中明确实行标准工时制度。该公司《考勤管理办法》要求：员工加班须填写《加班申请表》，经各级主管审批后方予确认；若自行延长工时且未及时补办公文审批，则不予认定为加班。 2021年12月，张某提起劳动仲裁，向公司索赔延时加班费和周末加
蔡昉：人工智能重塑就业的三大关键事实
面对人工智能飞速发展的浪潮以及广泛的应用前景，人们普遍感慨“这一次真的不同”。这一认知至关重要，因为它促使我们重新审视以往关于技术影响就业的思维方式、分析框架和既定事实，进而对需要修正的地方进行改进。本书已涉及部分相关议题。若想更系统地研究，需查阅经济学文献，了解主流理论家关注的焦点。有趣的是，在梳理与本书最契合的理论脉络时，我们发现两位学者持续进行着最系统的理论探索：一位是2024年诺贝尔经济学奖得主、麻省理工学院教授达龙·阿西莫格鲁；另一位是曾在MIT攻读博士、现执教于波士顿大学的帕斯卡尔·雷斯特雷珀
人工智能如何重塑就业与工会工作？
人工智能对劳动就业及工会工作的深度影响与对策如今，人工智能正以惊人的更新频率、广泛的覆盖面和深度的应用，深刻改变着经济社会的发展。AI对劳动就业和工会工作将产生何种影响、如何有效应对这一深刻变革，已成为摆在工会面前必须认真作答的时代课题。人工智能正逐步减少对人工干预的依赖，在大幅提升生产效率的同时，引发就业结构、形态和质量的调整变动。（一）深刻变革就业结构，职工队伍将多维分层分化。AI冲击就业岗位的逻辑依然遵循熊彼特创新理论——创造性破坏，在淘汰旧岗位的同时创造新职业，我国就业市场结构可能从传统的金字塔型
超越技术神话：人工智能的治理思考
引言当前，关于AI的探讨多聚焦于模型性能与产业竞争，却鲜少深究其背后的资源条件、社会关系及制度结构。凯特·克劳福德的著作《技术之外》在肯定AI贡献的同时，对“绝对中立、天然智能、必然普惠”的单一神话进行了辩证反思。本书将视角从实验室延伸至外部世界：从内华达州的锂矿能耗，到亚马逊的仓储劳动、平台的数据抓取，乃至分类系统与国家治理。作者指出，AI并非悬浮于数字世界的抽象物，而是深嵌现实社会的复杂系统。其产业链与资源开发、劳动变革、公共数据及生活方式紧密相连，背后的资源利用、劳动权益与数据安全问题亟待关注。随着
暂别课堂，拥抱春天！山东学子春假生活新体验
春风送暖，万物复苏。山东多地中小学迎来了专属的春假，学生们离开教室，投身大自然和社区，在户外研学、公益托管和劳动实践中增长见识、收获成长。 在宁津德百杂技蟋蟀谷的古建筑飞檐下，乐陵市实验小学的学生们围坐在一起，学习用细竹条编织小蟋蟀。手上忙个不停，嘴里也争先恐后地抛出疑问：“蟋蟀知道我们现在放春假吗？”“它们的叫声是在交谈还是在歌唱？”…… 最引人注目的是斗蟋蟀体验环节。景区工作人员将两只蟋蟀放入木盘，中间用闸门隔开。闸门开启后，蟋蟀们先是摆动触须相互“侦察”，随后便冲向对方。一些女生捂住眼睛不敢直视，却
AI迈入行动新纪元：人类如何协同进化
随着OpenClaw引领的全球智能体浪潮兴起，一个具有颠覆性的现实变得清晰：人工智能已从“擅长对话”的聊天机器人时期，全面进入了“能够执行”的智能体新阶段。这并非一次普通的技术迭代，而是一场深刻影响人类工作模式、产业结构乃至社会角色分配的深层变革。面对AI智能体重塑专业领域的趋势，程序员、算法工程师、分析师们应当如何应对？关键在于不是抗拒，而是理解这场变革的深层逻辑，并积极探索与AI协作共生的崭新方式。一、AI发展轨迹：从“理解语言”到“采取行动”的飞跃以往，AI的能力范围主要局限于内容的生成与推理。无论
斯坦福最新AI报告揭示：繁荣表象之下的"系统失调"隐忧
导语 |4月中旬，斯坦福大学以人为本人工智能研究院（Stanford HAI）推出了篇幅达393页的《2026年人工智能指数报告》（Artificial Intelligence Index Report 2026）。近期，你或许已在各类渠道接触到类似数据——“5817亿美元投资”“模型性能逼近甚至超越人类基准”等。这些信息本身并无偏差，但若仅聚焦于这些增长数字，报告中那些更值得关注的深层现象，反而容易被忽视。从整体框架来看，该报告依然在描绘一个“加速前进的AI图景”。然而，若将散见于各章节的数据进行整合