人工智能伦理：对齐之外，确权更关键
——依托碳硅共治架构与专利手段的四维管控体系撰文 / 李立中*世界人工意识协会副理事长、伦理与安全控制委员会主席"人工意识安全与伦理实验室"负责人《人工意识概论》联合撰写者*引言：对齐的局限与确权的紧迫性当下AI安全与伦理的主流观点聚焦于"对齐（Alignment）"——利用RLHF、宪法AI、红队测试等手段，旨在通过训练阶段的调整，让模型输出契合人类意图及准则。虽然这种做法在模型行为层面取得了一定效果，但它在覆盖范围上存在结构性的短板：- 训练阶段：数据
讲座回顾丨夏翠娟：人工智能驱动文学研究的路径探索与实践
2026年6月25日，上海外国语大学文学研究院“智汇人文”系列讲座第二场顺利举办，本场活动特邀中国人民大学吴玉章特聘教授、信息资源管理学院数字人文系教授兼数字人文研究院副院长夏翠娟担任主讲嘉宾，演讲题目为“AI赋能文学研究：思维、方法与案例”，吸引了校内多个院系的师生前来聆听。夏教授长期致力于元数据与知识本体、关联数据与知识图谱、数字人文与数字记忆等方向的探索，学术成果颇丰，著有《数智时代城市记忆建构理论与实践》等代表性作品。本次讲座聚焦人工智能时代文学研究范式的转型，从思维、方法与案例三个维度，系统展示
活动预告｜《AI与中国劳动力市场》重磅报告即将发布，“人工智能：经济系统重构与人类对齐”论坛诚邀参与
以“智能伙伴 共创未来”为核心议题，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC）将于7月17日至20日在上海隆重举办。WAIC期间，上海科技大学CEISD（教育、创新和可持续发展研究中心）联合各方合作机构，将于7月20日下午在上海科技大学召开“人工智能：经济系统重构与人类对齐”主题论坛，聚焦AI的产业落地实践、劳动力市场冲击及应对策略，以及人类对齐等关键议题进行深入交流。本次论坛将重磅推出《AI时代的中国劳动力市场：从职业消失论到任务重组论》研究报告。该报告在全球通用的静态O*NET传
AI评测革命:告别"跑分"时代,重新定义机器认知评估标准
大家好，我是万象大叔。专注 AI，讲透技术，看清产业，商业落地，投资赚钱。当大语言模型的参数量级与训练数据规模跨越关键节点后，传统依赖静态封闭数据集的“刷分”式评估，其可靠性正在快速瓦解。在MMLU、GSM8K等公开基准上斩获接近甚至超越人类水平的模型屡见不鲜，然而它们在真实对话、深度推理和开放场景中的表现却可能判若两“机”。这暴露了一个根本矛盾：我们用来衡量AI“智商”的标尺，正被AI自身迅速“破解”和“过度适配”。因此，模型评测的核心范式正经历一场悄然却深刻的变革：其重心从“测量模型记忆了多少知识”，
划定边界 | WAIC 2026全球AI治理：负责任大国构建规则框架与安全防线
全球智能体规模化部署推动AI治理呈现碎片化态势。欧盟2024年生效《人工智能法》，构建四级风险管控体系；美国采取分散立法与行业自律并行模式；日韩相继推出专门立法，然而全球218个经济体之间标准难以互通，跨境合规成本居高不下。当前治理框架多为指导性倡议，缺少动态对标机制与量化评估手段，规则执行乏力、风险跨国蔓延，治理短板日益凸显。规则图谱：消弭全球监管鸿沟，畅通跨境协同治理渠道安全校准：打通制度规范与技术应用之间的落地壁垒中国路径：法律+评估双轨并进，确立全球治理新标杆生态塑造：从标准融合、风险防控到多元协
AI价值对齐详解 | 2026暨南大学 | 核心概念
AI Value Alignment名词解释人工智能价值对齐指的是确保人工智能系统的目标与行为同人类的价值观、意图及伦理规范保持一致的技术与治理过程。其核心是解决“对齐问题”，防止AI在追求优化目标时产生有害副作用或违背人类真实意愿。它强调算法不仅要“技术正确”，更要实现“社会向善”，涵盖事实准确、偏见消除、隐私保护及人类主体性维护等多维价值。1. 理论渊源与演进源于控制论与AI安全研究，早期关注“工具性趋同”与“正交性论题”。随着生成式AI爆发，该概念从纯粹的“技术安全”扩展为“社会-技术协同治理”。在
人机能否携手共荣？——人工智能时代人类发展研报的深度剖析与省思
开篇：处于抉择关口的人类文明 我们正身处一个史无前例的时代分水岭。以ChatGPT、Sora为代表的生成式人工智能（AI）迅猛崛起，正以空前的规模与层次融入人类社会的各个脉络。从制造车间里的自动化机械臂，到移动终端内的语音助手；从协助医师看片的医疗影像诊断，到代笔撰稿、编写程序的AI大模型，AI早已跨越科幻小说的想象边界，化身为重塑当下现实的强劲引擎。伴随之而来的，是全球范围内交织的狂热、期盼与深层的忧患。一方面，AI被视作攻克气候变暖、疑难杂症、贫穷等全球性危机的“终极利器”，是开启第四次工业革命、促成
AI 工程全景解析：从特征到智能体的核心实战指南
投身 AI 开发与落地实践的从业者，近期定常被各类「XX 工程」概念包围：特征工程、提示词工程、上下文工程、RAG 工程、微调工程、对齐工程、量化工程、智能体工程等。许多人最感困惑的在于：这些术语究竟源自何处？官方定义为何？适用于哪些具体场景？旨在解决何种核心痛点？在实际工作中如何具体落地？大多数教程往往仅孤立讲解单一知识点，未能将整套 AI 工程体系进行串联、对比与结构化梳理。本文旨在一次性完整梳理传统机器学习工程、大模型 LLM 工程、部署优化工程以及智能体工程。所有条目均遵循统一固定结构：起源背景
评论 | 6月AI伦理新规落地，是护航者还是绊脚石？
今年发布的《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》，开启了人工智能科技伦理审查与服务的先导试点，以实践探索推动规则落实。该先导计划的执行期为2026年6月1日至11月30日，试点阶段各城市将根据自身情况制定相应的实施细则与操作方案。这份试行办法由多家机构共同编制，中国科协也是核心发起方之一。纵观发展轨迹，国内AI伦理体系逐步完善：2017年《新一代人工智能发展规划》初次把伦理要求列入国家战略；2022年《关于加强科技伦理治理的意见》构建了科技伦理治理的基础制度架构；直到此次专门办法的实施，AI伦理实现了
智能时代革新利器——借助AI工具实现高效创新跃迁
课程大纲： 一、明价值：AI时代，创新赋予的挑战与黄金机会【0.5h】 1. 创新，热到你无法忽视 2. 什么是创新三大底层逻辑？如何轻松搞定主动创新？ ￮ 逻辑1：创新≠灵感，是可训练的系统能力 ￮ 逻辑2：创新≠推倒重来，价值性+可行性+新颖性=创新 ￮ 逻辑3：创新≠个人英雄，是团队协作成果 ￮ 互动：跨越创新障碍，突破思维定势二、AI+创新模型× 批判性思维——在AI时代成为不可替代的创新者【1.5-2h】 1. 好的提示词结构，对AI+创新的影响 2. 掌握AI创新提问结构与3个创新发散模型 •
AI时代项目经理的转型之路：抓住那40%的核心竞争力
点击上方蓝字关注我们组织级项目管理ATM没有消灭银行柜员，但消灭了只会数钱的柜员1967年，伦敦一家银行安装了世界上第一台ATM机。消息传开后，银行柜员们集体恐慌，机器能吐钱了，我们是不是要失业了？结果恰恰相反。ATM机普及之后，银行网点反而变多了。ATM处理了大量简单的存取款业务，银行运营成本下降，得以开更多的网点。网点多了，就需要更多的柜员。但柜员的工作内容变了，不再整天数钱，转向客户咨询、产品推荐、审批这些机器干不了的事。数钱这件事被自动化了。理解客户的需求、判断贷款的风险、维护长期的客户关系，这些
AI编程三大工具解析
在AI编码时代，你的智能助手如何保障代码质量？你或许常遇到这样的情况：让AI写代码，它完成后能运行，但一旦上线，漏洞频出。原因何在？并非AI能力不足，而是缺乏流程规范。最近，AI编码领域涌现了三款热门工具：Grill Me、Superpowers和Treillis。许多人混淆了它们的功能。简单来说：Grill Me是“审问器”，Superpowers是“工具包”，Treillis是“支撑架”。这三者并不冲突，分别解决需求确认、编码流程和项目记忆三个层面的问题。核心英文概念：Grill Me（审问术）。场景
AI安全与合规治理体系建设指南
AI安全治理的根本逻辑是预防技术失控、算法歧视、数据毒化及恶意滥用。其核心目标在于促使系统行为与人类意图高度一致，也就是达成“人机对齐”。AI的安全治理不能仅靠外在限制，必须将治理理念植入算法模型的底层机制。开发者需在初始设计时将人类社会的普遍底线与包容价值观融入模型。发展路径应从基于人类反馈的强化学习（RLHF）等早期监督与强化机制，向内置伦理规范的“宪法人工智能（Constitutional AI）”进阶。借助技术手段让模型拥有自我监督与价值校准能力，保证大模型的输出在根源上契合人类的价值取向。在医疗
行知论坛：AI 浪潮下大学教育价值的再思考
2026年6月17日上午，行知论坛第274期在南京大学仙林校区潘琦楼B座103会议室圆满召开。本次论坛聚焦“人工智能时代大学教育价值的重新审视”展开深入探讨，特邀浙江大学教育学院张应强教授担任主讲，南京大学教育研究院王运来教授主持，院内大批师生到场参与交流。图 | 主讲人张应强教授讲座开篇，张应强教授紧扣核心议题，强调需清晰认知人工智能时代大学教育的地位与作用，指出社会重大变革之际，教育亦会随之演变，首要任务是坚守对教育本质的追问。同时，张教授认为大学教育与人工智能的融合是大学发展的必然趋势。紧接着，张教
AI泡沫终成新标尺
狼来了和鬼故事，我们都已经听的够多，使得我们并不相信这次不一样，AI的泡沫并不重要，关键在于它能否成为新的基准，其他的一切资产都会打折。对齐信息量是AI的前提，将物理世界的大量信息转化为AI可理解的语言，这是一项巨大工程。短期缺算力，长期缺能源和存储。是不是真人认知，由仓位判断----------------------------------------AI有没有泡沫？不重要。因为泡沫只有两种结局：破裂——它是一场阶段性的繁华。找到承载它的主体——它变成新的基准。泡沫之外的一切，全部贬值。不是泡沫消失了