四部委发文：加速AI教育赋能与人才孵化
近期，中央网信办、教育部、工信部及人社部共同发布了《2026年提升全民数字素养与技能工作要点》（简称《工作要点》）。具体内容如下↓↓↓该《工作要点》规划了六大领域共十五项核心任务。首先，优化数字素养培养架构，涵盖增强数字资源供给与开放、拓展素养提升途径。其次，深化数字场景应用建设，涉及改善数字生活质量、增强数字工作效能、激发数字创新动力。第三，提高全民人工智能素养，包含强化AI在教育领域的赋能作用、加速AI人才队伍建设、推动AI普及应用。第四，推动数字普惠包容发展，包括建设信息无障碍环境、实施数字助老惠民
AI神话背后的资本迷局
为什么说“全知全能”只是幻觉？ 所谓“全知全能”的说法，来自于公众和投资界对AI技术的过度神化。大模型看起来似乎无所不知，但它并不具备真正的意识和因果推理能力，核心原理不过是概率预测。它的“认知”严重依赖于训练数据，数据中的偏见和错误会被放大，而且它并不理解物理世界的基本规律，容易出现常识性错误。这样的认知不仅谈不上“全知”，反而是存在严重缺陷的。 “资本盛宴”又是如何展开的？ 这确实是当前最真实的状况。资本找到了互联网之后的又一个大风口。其运作模式很清晰：OpenAI等明星企业创造技术突破，资本快速跟进
大模型时代全球AI发展鸿沟加速扩大
当前，人工智能技术正以大模型为核心，逐步从基础模型向通用大模型、具身智能模型迭代升级，再加上数据、算力、人才等核心资源的集中分布，全球人工智能领域的代际差距正不断拉大，深刻影响着全球发展格局的走向。这种差距改变着全球产业分工的方式、发展中国家的转型方向以及国际治理规则的格局。全球人工智能领域的代际分化正加速演进，并逐步形成自我强化的发展格局，致使后发国家的技术追赶窗口期不断收窄。第一，技术迭代进入“类摩尔定律”周期。大模型能力迭代速度远超传统工业技术扩散节奏，从GPT-3到GPT-4用时33个月，从GPT
中国方案推动全球人工智能普惠发展
内容提要当前，全球人工智能发展深陷多重结构性困局：技术垄断加剧全球智能鸿沟，治理体系碎片化放大治理赤字，价值导向偏差滋生算法歧视等技术异化风险，生态支撑不足妨碍技术红利全民共享，“中心—边缘”的发展格局持续固化。中国式现代化内嵌的发展理念与实践逻辑，为破解上述困局提供了内生性方案。应当依托全球发展倡议、全球治理倡议、全球人工智能治理倡议、世界互联网大会、世界人工智能合作组织等中国方案及多边合作平台，从技术共享、能力建设、价值引领、生态赋能、治理协同五个方面着手，打破垄断壁垒、凝聚全球共识，切实推动全球人工