人工智能浪潮下，教育悄然回归本源
近期，哈佛、耶鲁等常春藤盟校陆续将部分课程的考核方式，从传统纸笔测试转向个性化对话式口试。表面看这是应对AI代写作业、代考的新招数，实则揭示了高等教育在智能时代的深层转型，也为解读国内五部门联合发布的AI教育新政提供了视角。口试复兴，实为返璞归真有人质疑这种变革，认为备考口试耗时费力，对学业繁忙的学子不够友好；支持者则强调，唯有实时问答才能激发深层思辨，且能获得导师即时指导，这种互动体验是笔试无法比拟的。看似对立的观点实则指向同一核心——时间投入的价值权衡。要理解这一转变的深层意义，需将视线投向七个世纪前
AI的认知盲区：人类无法触及的维度
我: 有什么是AI掌握，但人类无法理解的现象? AI: 这个提问颇具深意——严格而言，AI 并不真正"理解"任何事物，它仅是对海量数据进行模式匹配与概率推演。不过若将"理解"定义为能够稳定发现并运用某种规律，那么确实存在若干领域，AI 所掌握的信息结构或解题策略超越了人类直观认知的边界。 可从以下几个维度审视： 1. 高维空间的几何直觉 人类能够直观想象三维空间，勉强类推四维，但对于成百上千维的向量空间完全无法把握。大语言模型、图像生成模型内部均在数千到数万维的"嵌入空间"中运作。AI "感知"的词与词、
AI时代的认知危机!国安部重磅发声:你的AI或许已被植入"毒数据"
这并非虚构的电影情节，而是正在真实上演的场景。当你习惯性向AI询问“什么护肤品值得推荐”“哪家医院更加专业”时，你或许从未意识到：AI提供的“权威答案”，很可能是经过精心伪造的不实信息。更令人胆寒的是，此类虚假信息一旦被AI“吸收”，便会如计算机病毒般，在无数次对话中不断扩散，极难彻底清除。国安部在4月21日发布重要文件，将这场无形的“数据交锋”暴露在公众视野：当前AI数据污染已形成完整非法产业链，涵盖技术研发、内容制造、账号注册到批量分发、刷单控评、排行榜操控等多个环节，部分环节呈现跨境特征，极易被境外
人工智能并非工具
人工智能并非工具 当人工智能以不可阻挡之势渗透进各个领域，“AI赋能”仿佛成了对抗焦虑的灵丹妙药。然而几年过去，大多数人的真实境况却是：在一次次的“工具学习”中精疲力竭，核心能力不仅没有增强，反而在工具的飞速迭代中不断被削弱。 原因很直接：AI工具的更新速度远超人学习技能的速度，追逐“使用技巧”的人，最终会被AI更新的浪潮吞没。昨天还在为某个模型颠覆视频生成而惊叹，今天又被新的图像大模型所震撼。当AI进入一键生成与智能体时代，“会使用AI”已完全变成一种门槛极低的基础操作，不再构成竞争优势。 因此，我们必
当AI教育浪潮来袭——你的AI认知是否还停留在三年前
「AI行知派」开篇之作。2026年被众多人士称为"全球AI教育元年"。教育部等五部门四月初刚刚发布了《"人工智能+教育"行动计划》，一时间朋友圈、行业群内，到处都是"AI+教育"、"课堂重构"、"人机协作"等热门词汇。表面上看起来声势浩大。但我这段时间深入接触下来，内心反而有些担忧——身处其中的人们，对AI的真实理解，或许还停留在三年前。前些天我在网上看到一条评论："大家聊聊，现在ChatGPT是不是已经被GPT-5替
认知的基石：模型思维的力量
导语｜为何倡导"认知皆模型"理念在科学研究、工程实践与哲学思辨的交汇处，一个朴素却深刻的认知正在浮现：我们并非直接解读世界，而是借助模型来解读世界。统计学中有句广为流传的名言："All models are wrong, but some are useful." ——所有模型都有缺陷，但部分模型具有实际价值。这一论断阐明了一个关键真相：模型并非现实本身，而是对现实的抽象概括。在工程与计算机科学的语境中，这一理念得到进一步延伸："Everything is a model." ——万物皆为模型。从软件架构
【智库前沿】石英丨智能科技浪潮下的知识生产体系重塑
自二十世纪中期萌芽、二十一世纪第二个十年全面迸发并深刻影响全球的智能科技变革，既是一场技术革命、产业革命，更折射出人类知识创造领域正在经历的深刻转变。这一演变进程，推动了“科学”向“知识”的回归，即回归其应有的整体性、关联性、开放性、多元性和包容性状态。知识创造模式向复杂科学演进革命，意味着带有根本性和颠覆性的变革。智能科技八十年发展历程可划分为两个阶段：前一阶段基于符号逻辑路径，产生了电子计算机；后一阶段转向联结主义路径，提出神经网络模型和机器学习算法，通过了图灵测试。阶段的转变，不仅是方法论层面的工具
【科创故事】郑南宁:探索AI的"智能文明"新纪元
四十载砥砺前行，中国工程院院士、西安交通大学人工智能与机器人研究所所长郑南宁率领团队始终围绕"感知-认知-协同"这一核心脉络，推动人工智能（AI）从"看见"迈向"理解"。在他眼中，AI必将孕育"智能文明"，但先决条件是技术必须服务于人，而非取代人。这份对学术理想的执着，也化作他对团队发展的殷切期望——期盼团队能够铸就经得起时间考验的AI领域"百年老店"。探寻"智能本质是什么"《中国科学报》：贵团队的核心科研理念是什么？其如何在长期科研实践中形成并完善的？郑南宁：1985年秋季，我自日本留学归来，回到母校西
马斯克预言未来八大趋势，AI时代必读
在2026年洛杉矶的富足峰会上，马斯克接受了一次深度访谈，透露了未来十年颠覆世界的8个重大预测，每一项都设定了明确的时间线，将彻底重塑每个人的命运轨迹和财富积累。 第一，到2026年底，AI将实现完全自主迭代。人工智能将不再依赖人类帮助，能够自主编写代码和升级进化，完全脱离人工干预。 第二，AI进化速度是以天计算的。技术迭代速度令人震惊，每天都有新的突破，抓住时代红利的机会转瞬即逝。 第三，未来十年全球经济有望翻十倍。只要没有大规模战争，全球财富将迎来前所未有的大规模爆发。 第四，长期通缩将成为新常态。商
AI时代：如何实现就业创业新突破
曾湘泉 中国人民大学中国就业研究所所长、劳动人事学院教授赵国昌 西南财经大学经济与管理研究院教授张川川 浙江大学金融研究院研究员、经济学院长聘副教授如何理解人工智能对就业的作用光明智库：AI给就业市场带来了哪些深刻影响，又创造了哪些新机遇？张川川：审视人工智能对就业市场的冲击，可以从劳动力需求端、供给端、市场架构及均衡结果四个维度切入。在需求端，一方面，AI能取代部分常规且重复性高的任务，导致对某些传统岗位的需求下降；另一方面，AI也会通过多种途径创造新职位，如直接催生人工智能训练师、算法审计员、数据标注
中小学人工智能教育：学生究竟该学什么？
下午请AI协助梳理了人工智能领域的核心技术，整理成了一张思维导图。（PS本想在此处附上图表，但篇幅过长，可能会影响阅读体验）在梳理的过程中，我不禁产生了一个疑问：在谈论中小学人工智能教育时，我们到底应该让学生掌握什么？是学习编程？掌握Python？理解神经网络？亦或是学会如何运用ChatGPT？今天，我将结合对相关政策的理解以及自身的工作经验，来简单探讨一下。首先，我们需要明确一个基本判断：中小学人工智能教育的目标，并非培养能编写Transformer或训练大模型的AI工程师，而是致力于培养AI时代的合格
AI浪潮下,青少年核心能力培养指南
去年秋季，我给一批本科生做入学适应讲座。我问了学生们一个问题：“你们觉得，在AI时代，什么能力最重要？”一个男生举手说：“老师，我觉得最重要的，是学会和AI相处。”我问他怎么理解这句话。他想了想，说：“就是……知道什么时候该用它，什么时候不该用它。”后来我又思考了这个回答。它朴素得近乎笨拙，但我发现这个朴素的回答里，藏着比我们想象中更深刻的东西。今天我想聊聊：在人工智能（AI）狂飙突进的时代，我们到底应该培养孩子什么能力？每逢新技术革命，总会有一波集体焦虑。蒸汽机来了，人们担心手工工匠失业； 电力来了，人
高校AI素养与实践：伦理认知、偏见意识及教师关切的作用机制研究
DOI：https://doi.org/10.1016/j.chbr.2025.100829引言人工智能技术在高校教学中的普及引发了严峻的伦理困境，成为制约其深度应用的主要障碍。近期调研表明，大学教师对AI教育系统的数据隐私与信息安全顾虑加剧，约68%的教学平台在未获明确授权的前提下采集用户敏感数据。现有研究揭示，AI教育应用尚未建立完善的问责体系与透明化规范，教育界广泛担忧技术介入可能侵蚀教学自主性。当前学术领域对伦理认知与算法偏见如何作用于AI素养及实践应用的理解尚不充分。虽然多数教师对人工智能技术掌
白春礼：人工智能驱动科学研究范式转型
白春礼（中国科学院原院长）|演讲AI for Science是科技界当前极为热门的话题。人工智能如何推动科学研究的发展？本次浦江论坛探讨AI、通用人工智能如何推动科研范式的转型和跃迁。这一议题选得极为精准，极具探讨价值，值得深入交流。近年来，人工智能的发展步入了显著加速期。关键突破不仅重塑了技术本身，也开始对科学研究的基本范式产生影响。我同样在思索，人工智能发展的边界究竟在哪里？它究竟能走多远？对科学的影响究竟是什么？是仅停留在革新科研方法层面，还是能够进一步颠覆人类认知世界的底层逻辑？围绕这一议题，也围
中国智造进入「自主认知」新纪元:AI与新能源共促产业升级
——2026年国家智能制造标准化工作会议在京召开，首批十大"标准群"成果发布【北京，2026年4月14日】4月14日，2026年国家智能制造标准化总体组和专家咨询组全体会议在京召开。会议发布了首批"智能制造标准应用试点"十大标准群成果，标志着中国智能制造正从"流程优化"迈向"认知升级"，从"单点链式改造"走向"全局体系重塑"。在人工智能与新能源的双重加持下，中国制造业正在经历一场从"制造"到"智造"、从"高碳"到"零碳"的深刻变革。据工业和信息化部党组成员、副部长辛国斌介绍，我国智能制造工程已取得显著成效