关键词： 人工智能   风险分级   风险治理   客体性价值   主体性价值  

摘要： 风险分级是人工智能治理的关键手段，而价值作为评判事物正当性的重要依据，可以为构建人工智能风险分级方案提供逻辑基础。本文首先从价值的角度，解析国际上四种典型的人工智能风险分级方案，并指出分级逻辑均根植于其价值观。鉴于此，可以将本土价值观作为分级逻辑，用以完善风险分级方案。其次，从本土价值观审视我国的人工智能治理现状，发现其实践困境主要源于风险分级中存在价值缺位。为此，宜在价值观的指导下明确价值导向；在此分级逻辑下将风险发生的可能性及其对主客体价值影响的乘积指数，量化为分级标准；继而，将人工智能技术类别依据分级标准对应到风险等级中，作为评判风险等级的补充参考，形成一套主客价值协同的人工智能风险分级方案。以上分级方案拟为推进我国人工智能治理的本土实践提供兼具国际视野的有益参考。

关键词： 人工智能   智能社会   智能政务   智能治理   公众采纳  

摘要： 随着生成式人工智能、多模态大模型及智能体的突破性发展，以“人机协同”为特征的智能社会加速重构公共治理实践。然而，技术工具理性与公共价值理性的张力日益凸显，政府部门人工智能应用的公众支持态度受到学界广泛关注，但既有研究的研究视角单一化倾向明显，未能充分回应政府部门人工智能应用的复杂属性，并且在探讨政府部门人工智能应用公众态度时，忽视了算法作用于政府部门内部和外部的公众态度差异。基于此，从“组织-制度”视角出发，探讨算法针对对象、政策试点状态、政府算法应用能力、公众隐私关注如何影响政府部门人工智能应用的公众支持，并以警务部门为例开展调查实验。实验发现，相比于算法针对外部公众，公众更支持算法针对政府内部，且公众隐私关注在这之间发挥调节作用。同时，政策已试点和政府算法应用能力高可以带来更高的公众支持。研究结论揭示了政府部门人工智能应用中，算法针对对象、政策试点状态、政府算法应用能力对公众支持的影响机理，并为政府部门如何提升公众支持提供了策略性建议。

关键词： 人工智能   工业大模型   智能制造   平台建设  

摘要： 钢铁行业作为国民经济的重要支柱，面临高成本、低效率、工艺复杂等挑战，亟需通过智能化转型突破发展瓶颈。大模型技术凭借其跨模态理解、多场景泛化能力，为钢铁行业提供了数据价值深度挖掘与生产流程优化的新路径。提出了“五位一体”的钢铁行业大模型平台总体建设框架，并详细阐述了构建适应行业需求的大模型平台所需的十项关键技术。通过平台、算力、数据、模型、场景的深度协同，融合通用模型与钢铁行业知识，形成一体化、集成化的人工智能+钢铁解决方案，大幅降低钢铁行业模型研发门槛与成本，让人工智能技术更好融入行业。最后，结合钢铁行业的业务特点与实际探索经验，对应用场景进行了展望。

关键词： 人工智能   路面病害检测   机器学习   深度学习  

摘要： 在交通基础设施持续发展的当下,路面病害检测对于确保道路安全、延长道路使用寿命而言,具有极为关键的意义,传统的路面病害检测手段普遍存在效率欠佳、主观性过强以及准确性不够等诸多问题,人工智能技术近年来凭借其强大的数据分析能力与模式识别本领为路面病害检测开辟了全新的路径。为此,本文将对人工智能技术在路面病害检测中的应用展开详尽阐述,内容主要涵盖常见的机器学习与深度学习算法,并深入剖析其应用优势、面临的挑战以及未来的发展走向,期望通过这一研究推动人工智能技术在道路养护领域的更广泛运用,进而提升道路养护管理的智能化程度。

关键词： 人工智能   特殊教育   教育公平   技术适配  

摘要： 人工智能赋能特殊教育的逻辑理路由理论逻辑、实践逻辑与价值逻辑构成。其理论逻辑体现为AI介入的多学科交叉融合，契合了特殊教育对象异质性与理论深化的内在需求；其实践逻辑体现为AI通过 智能辅助、个性化学习、精准评估反馈等维度，层层递进而构建的可操作的教育支持体系；其价值逻辑体现为AI赋能指向更公平、更包容的教育理念，彰显了特殊教育的终极关怀。然而，当前人工智能赋能特殊教育面临技术适配鸿沟、数据安全隐患、教师技能短板、法律规制缺位等一系列现实困境。对此，要构建“心理－技术”双向赋能机制、健全全生命周期的数据治理体系、创新“AI+特教”师资培养体系、构建多层级协同法律政策框架，促进人工智能在特殊教育领域释放更大的积极效用。

关键词： 人工智能   教学反馈机制   课堂互动  

摘要： 本论文介绍了人工智能(AI)辅助教学反馈机制在课堂互动中的应用成效,研究的主要内容包括AI技术在教学中实时收集学生学习数据、生成反馈并帮助教师调整教学策略。通过分析教师与学生互动、学生自主学习能力提升以及教学策略优化等方面,本文探讨了AI反馈机制在提高教学效果、增强课堂互动质量中的重要作用。研究结果表明,AI辅助教学反馈机制显著提高了学生的学习兴趣和课堂参与度,优化了教师的教学策略,提升了教学质量。然而,技术和数据安全问题以及教师与学生的适应性挑战仍然存在,未来的发展需进一步解决这些问题。该研究为教育技术应用提供了新的视角和参考。

关键词： 国家人工智能创新应用先导区   产业链韧性   人工智能   双重机器学习  

摘要： 提升产业链韧性是经济高质量发展的重要议题。借助国家人工智能创新应用先导区设立这一准自然实验,选取2010—2023年287个地级市面板数据,采用双重机器学习(DML)方法系统评估该政策对产业链韧性的影响及作用机制。研究表明:国家人工智能创新应用先导区设立显著提升产业链韧性,该结论经过多种稳健性检验依然成立;机制分析结果显示,该政策主要通过数据要素驱动效应、创新要素配置效应和产业结构升级效应促进产业链韧性提升;异质性分析结果显示,该政策在数字基础设施水平较高、市场整合程度较高、经济政策不确定性较低地区的赋能效应更显著。研究为人工智能技术赋能产业链韧性提供了经验证据,为相关政策优化提供了参考启示。

关键词： 大模型技术   大模型训推基础设施   强化学习   思维链   智能体  

摘要： 人工智能（AI）浪潮正以前所未有的深度和广度重塑人类社会的生产与生活方式。在AI技术层面，大模型的架构创新、研发范式变革、多模态大模型算法以及大模型训推基础设施不断突破。同时，AI工程化应用显著加速，端侧AI和具身智能等新型产品与应用取得了重要进展。DeepSeek通过在模型算法和工程优化上的系统级创新，为资源受限环境下探索通用人工智能开辟了全新路径。未来，人工智能的核心竞争力将取决于：AI算法及模型架构的持续创新，AI基础设施对算力、存储、网络等资源的高效综合调度能力，AI应用的快速迭代与场景化落地能力。本文以大模型技术为主线，系统分析梳理了大模型架构与研发范式、AI基础设施、大模型应用技术等领域的最新进展与未来发展方向，为人工智能研究与实践提供参考。

关键词： 教育人工智能   人工智能伦理   技术异化   伦理治理   人机关系  

摘要： 人工智能技术的教育应用在革新教学模式的同时，也引发了深层次的伦理争议。教育人工智能作为技术伦理的实践领域，其本质蕴含道德取向。技术并非价值中立，而是受开发者价值观与利益取向的影响，可能异化为压制人性、加剧社会不公的工具。基于批判理论，技术的“善”需通过伦理“滤筛”筛选，以避免其沦为反人性的异化力量。教育人工智能技术伦理不仅是职业规范，还是一种新的教育文化价值观，需从社会责任视角平衡技术应用与教育本质的关系。当前，教育人工智能技术的伦理困境集中于三方面。其一，技术异化“反噬”教师角色的价值体系。智能技术过度介入教学过程，导致教师劳动价值贬损，削弱教育的人文属性。其二，算法歧视引发“数字鸿沟”现象的教育失控。算法偏见与数据歧视根植于技术逻辑，加剧教育资源分配不均，如偏远地区部分学生因设备缺失丧失学习机会。其三，“机器中介”消解生命性与责任性。人机交互替代师生情感联结，技术黑箱化使责任归属模糊，法律与伦理规范缺位加剧权责混乱。为纾解上述困境，首先，需要消解技术异化对教师价值的“反噬”现象，重塑师道所存的价值性。通过强化教师高阶思维培育与情感引导职能，凸显其不可替代的育人价值。其次，需要构建法律治理体系规范技术应用。制定人机伦理准则与责任判定规则，明确研发者、使用者与监管者的权责边界。最后，需要强化技术伦理的实践嵌入。通过隐私计算、可解释算法等技术升级，将公平、安全等伦理标准融入系统设计，促进人机协同发展。