中国AI开源之路：红利与安全的平衡博弈
近期举办的上海世界人工智能大会（WAIC），成为洞察中国AI发展路径的关键窗口。过去一年，中国AI模型在全球市场的影响力显著提升。DeepSeek、通义千问、智谱等模型凭借开放权重、低成本和强适配性，逐步融入海外企业的研发与服务流程。与此同时，中美两国均面临技术开放与国家安全之间的深层矛盾。一、打破AI铁幕，中国选择开放在WAIC召开前，“AI铁幕”成为热议焦点。业界普遍认为，AI发展存在两种路径：一是“石油思维”，将数据、算力与模型视为稀缺资源，通过垄断构建壁垒；二是“水流思维”，倡导成果共享，让全球更
AI拟人化需有界：规矩立得住，产业才走得远
当AI能模仿人的语气、情绪乃至性格时，用户是否意识到自己在与机器对话？平台是否该为后果负责？未成年人如何防沉迷？AI生成内容若误导或侵权，责任该由谁承担？这些问题亟待制度回应。7月15日，《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》（以下简称《办法》）正式施行，新规对虚拟恋人、深度情感角色扮演类AI施加严格限制。近期豆包、千问相继下架智能体功能，或正与此相关。从聊天机器人、AI数字人到虚拟陪伴、智能客服，拟人化正成为提升用户体验的核心路径。自然对话、情绪反馈、记忆延续，让AI愈发接近“真人”。这提升了交互效率，
AI内容标识全面落地：视听行业合规新纪元
2026年7月，广电总局正式实施AI微短剧分类分层管理标准，叠加各大视听平台标识规则全面升级，落地近一年的AI生成内容强制标识制度，正式进入全场景刚性执行阶段。从微短剧到长视频、从正片到营销物料，‘显性告知’取代‘隐性混用’，成为行业合规底线，重构内容生产、传播与用户认知的底层逻辑。2025年3月，国家网信办、工信部、公安部、广电总局四部门联合发布《人工智能生成合成内容标识办法》，同年9月1日施行，确立显式与隐式双轨标识的全国统一规范，要求面向公众的AI音视频内容必须清晰标注技术属性，从制度层面终结AI内
美国两党罕见共识：人工智能发展需加强监管
Democrats and Republicans agree: AI is scary民主党与共和党达成共识：人工智能令人担忧It’s about the only thing that unites them这几乎是唯一能让两党立场一致的议题June 25th 20262026 年 6 月 25 日“Most Americans already know AI could be transformative and dangerous at the same time. They’re not con
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
新质驱动 北京答未来之问
未来，是什么模样？脑机接口用意念‘打字’让失能者重新与世界对话；人形机器人走进车间‘搭把手’；AI数字人化身‘老字号店员’逗得‘满堂彩’…… ‘十五五’规划纲要提出，深化拓展‘人工智能+’，赋能经济社会发展和治理能力提升，促进生产方式深层次变革和生产力革命性跃迁。今年的《政府工作报告》首次提出‘打造智能经济新形态’。 7月2日，以‘建设数字友好城市——智惠无界、数联全球’为主题的2026全球数字经济大会在北京开幕。当未来已来，更深的叩问也迎面而至：发展的新动能，从何而来？创新的‘最后一公里’，如何更好打通
AI时代人类必须守护的核心价值
今日我们将探讨人工智能时代下人类应当守护的核心价值。这段文字源自教皇利奥十四世的通谕《伟大的人类：MAGNIFICA HUMANITAS》第三章第三部分的内容。我们应当守护什么（不可遗失之物：人性/自我）在讨论了人工智能的责任与治理议题后，我们现在需要回到核心问题：守护我们的人性究竟意味着什么？这种风险远不止某些技术的滥用。更深层的问题在于，我们所陷入的普遍技术官僚范式——被数字革命和人工智能所强化——正试图将一种反人类的愿景变为常态。在这种愿景中，生命的富足被等同于拥有更多、减少脆弱、消除不确定性以及实
英语系出身的AI掌舵者：Daniela Amodei的非典型登顶之路
2026年初，《福布斯》白手起家女性富豪榜更新时，一个并不"硅谷式高频曝光"的名字出现在第二位：Daniela Amodei，身价155亿美元。对大多数读者而言，这个数字本身已经足够震撼，但更值得被追问的，是她路径的"非典型性"：她本科就读英语文学，并非计算机科学，也不是传统工程训练出身，却站在了全球人工智能产业最核心的位置之一。在人工智能迅速重塑知识结构的今天，这个故事之所以对高等教育尤其是中国语境具有意义，不是因为"文科可以逆袭"，而是因为它重新提出了一个更现实的问题：在一个语言被机器学习、知识被模型
AI纳入国有化路径,探讨产业未来走向
【查看视频号会议直播预约入口】5月27日一28日，由爱集微与IC50委员会联合主办的全球半导体分析师论坛，在2026第十届集微大会同期举行。DBS首席经济学家Taimur Baig博士从公共安全、战略价值、利益分配、共同责任等维度，剖析人工智能国有化的必要性、现实考量与行业影响，为在场嘉宾带来全新的思考视角，现场研讨氛围浓厚。当前，人工智能技术迎来爆发式发展，大模型、生成式Al、智能算力等技术加速落地，全面渗透工业、金融、交通、民生等各行各业，已然成为引领新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。AI不仅重塑
AI赋能人类未来：OpenAI前高管在清华畅谈技术变革与社会治理
6月14日上午，OpenAI前全球商业应用负责人走进清华活动在清华大学公共管理学院报告厅成功举办。该场活动由清华大学科技发展与治理研究中心和清华大学人工智能国际治理研究院联合主办，智向寰宇AI全球发展协会支持，邀请OpenAI前全球商业应用负责人、全球人工智能顾问Zack Kass进行题为《下一次文艺复兴：人工智能与人类潜能的拓展》主题分享，并围绕人工智能对社会治理、产业创新、伦理价值和未来教育的深远影响开展圆桌对话。清华大学文科资深教授、苏世民书院院长、人工智能国际治理研究院院长薛澜，清华大学公共管理学
嘉善这片水域 水底竟藏着一座"绿色王国"
新华网嘉兴6月11日电（记者 张改萍）站在浙江嘉善县祥符荡岸边向下望去，水底摇曳的水草与游动的小鱼清晰可见。能见度超过两米的水质，让这片190万平方米的水域有了一个形象的称呼——“水下森林”。 从Ⅴ类到Ⅱ类：“水下森林”长出来 这是6月2日拍摄的浙江嘉善县祥符荡一角。 新华网张改萍 摄 祥符荡的水清了，水草长起来了，鱼虾和水鸟也都回来了。而曾经的这片水域完全是另一番景象。嘉兴市生态环境局嘉善分局副局长杨潜说：“这里过去水质常年处于劣Ⅴ类，现在核心区已达到Ⅱ类。” 2022年，伴随祥符荡清水工程正式开工，这
AI时代网络生态治理的四大着力点
当下，生成式人工智能与深度合成技术正以变革性态势重塑信息生产模式，在持续释放新质生产力潜能的同时，也为网络生态治理带来了诸多新挑战。习近平总书记强调，“要统筹发展和安全，实现发展和安全动态平衡、相得益彰”。人工智能时代，网络生态治理已成为国家治理现代化的关键支撑。强化网络生态治理，引导人工智能向善发展，需在战略定位、价值取向、制度建设与技术能力四个层面协同推进。明确战略定位，将网络生态治理融入国家治理现代化整体框架。“网络安全和信息化是一体之两翼、驱动之双轮。”习近平总书记的这一重要论述深刻阐明了网络空间
人工智能时代的权力归属之争
哈维尔·米莱最近在《金融时报》上发表的专栏值得特别关注。这不仅因为它表达了这位阿根廷总统对人工智能的看法，更因为它清晰地展现了一种理解世界的方式，而这种方式在面对我们时代最深刻的技术转型之一时，正开始显现其局限性。总统的论点众所周知。在世界大部分地区都在讨论如何治理人工智能、如何保护公民数据、如何发展自身技术能力以及如何避免新的数字依赖之际，米莱却提出反向而行：减少监管、减少国家干预、减少税收，并为新技术公司提供更多便利。在他的设想中，创新几乎会自发地从经济自由中涌现，而市场将能够自行解决算法革命带来的挑
AI自我进化的未来展望
Anthropic在其官网发布了《当AI自主构建时》一文，阐述了该公司对于AI递归自我发展机制的见解。我倾向于认为，Anthropic在筹备上市期间探讨AI风险、监管及超级智能议题，在某种程度上属于上市前的市场策略布局，同时也是对未来潜在风险的预先说明。就市场策略而言，该公司意在向投资方传达明确信息：自身有别于其他AI企业。Anthropic始终强调，AI发展速率已超越单纯商业竞争范畴，需要全球协作应对和管理，因此格外注重AI Alignment（价值对齐）与Governance（治理）议题。当然，外界或
AI安全员成效检验：五维评估体系与闭环优化机制
当AI安全员在建筑环境中运行了三个月、半年甚至一年之后，我们必须直面一个核心问题：它究竟有没有让这座建筑变得更加安全？GB/T 46799-2025《人工智能社会实验评价指南》给出的回应并非模糊的"感觉还不错"，而是一套系统化的量化评估机制。评估工作的核心目标在于提升实验评价的科学化与规范化水平。对于AI安全员而言，所谓的"体检"并非刻意挑剔，而是要回答三个根本性问题：技术方案是否对症下药，算法与建筑实际场景是否真正匹配；数据质量是否可靠，测量方法是否科学严谨、结论是否经得起推敲；价值产出是否兑现，究竟是