生成式AI的“伪生成”本质探讨
前几日在暑期班课间，我与祝建华老师探讨了AI研究的一些议题，实际上更多是在表达个人观点并试图引发一些辩论。开门见山，我反对人机之间存在情感（或“亲密关系”）的说法，认为生成式人工智能的“生成”是虚假的，并非真正的创造性。祝老师也认同此看法，但遗憾的是，当前这类研究泛滥，我仿佛置身于落后、需要被颠覆的思维阵营。一些媒介研究者似乎不愿再讨论这种二元视角（如技术中心或人类中心），他们悬置了某些问题，认为已有定论，因此不再将人工智能置于传统的“器物”层面进行探讨。上次在中传的会议上，祝老师在学院楼下与我谈及“脑机
课题研究中AI到底要不要入题？实战诊断实录
前些日子同两位小学数学老师探讨他们的小课题《基于AI技术的小学数学对话教学评价与反馈研究》。研究团队态度严谨，紧扣《平均数再认识》这一课，反复打磨了24版教案，最终选取3轮试教记录作为研究对象。具体做法是：制定发言分类标准，人工核算每位学生的发言频次，利用AI工具绘制发言热力图，直观展示各区域发言频率，再依据分析结果优化课堂设计。"热力图是如何生成的？"我进一步询问。"发言次数是靠我们人工回看课堂录像统计的，把原始数据输入特定AI软件，就能自动生成热力图。"课题组老师坦言，
人工智能的双重属性探析
人工智能的双重属性探析李正山宇宙诞生于光电，根源亦在于光电。宇宙本质上是一个尚未被完全认知的、蕴含无限能量的发光电场。光由温度和压力孕育而来，当压力足够巨大、温度足够高涨时，光便应运而生。电则源于差异和距离，差异越大、距离越远，电便越强烈。高温高压孕育光，高差高远孕育电。光与电共同构成了宇宙的核心能量来源。大爆炸正是宇宙中的光电事件，极为常见。星系、天体是宇宙光电的凝聚形态，宛如宇宙的光电痕迹。黑洞同样是宇宙光电的表现形式，本质上是光源电场的转化器，并不意味着光电的消失或改变。这段论述最终可归纳为一个宇宙
职业院校AI通识课教学的有效路径
在人工智能（AI）浪潮席卷各行各业的今天，如何培养适应时代需求的技术技能人才，成为职业院校面临的新课题。教育部等五部门出台《“人工智能+教育”行动计划》后，各大职业院校相继开设AI通识课程。然而，教学一线的同仁们普遍感到困惑：这门课程的培养方向在哪里？教学边界如何界定？教学方法怎样设计？与现有的信息技术课程又该如何衔接？针对这些普遍性的疑问，笔者以为，“工具性、伴随式、项目化”构成了职业院校AI通识课教学落地的务实方案——以工具性理念培育人机协同能力，以伴随式方式推动素养的渐进积累，以项目化内容践行“做中
AI²译介|人工智能伦理的双重维度：工具性与变革性
| 编者按在人工智能技术加速重塑社会结构与日常生活的当下，关于其伦理维度的探讨已从狭义的“工具合规”延伸至关乎文明走向的“存在之思”。Andrea Lavazza教授在本文中提出的“作为工具的人工智能伦理”与“作为全球变革力量的人工智能伦理”这一双重分析框架，为我们厘清AI伦理的层次性与现实紧迫性提供了极具穿透力的理论视域。文章首先立足于工具性伦理的层面对接现实议题：透明度、公平性与问责机制在大语言模型时代面临严峻挑战。作者敏锐地指出，传统的“算法透明度”已难以覆盖模型的认知不透明性，治理需转向“功能性可