关键词： 智慧医疗   人工智能   轻量化部署   数据安全   数据隐私   人工智能伦理与法规  

摘要： 智慧医疗虽然发展迅猛,但在落地过程中仍面临部署问题、技术与需求脱节、伦理与法规、社会接受度、数据安全、数据隐私这6个层面的挑战。具体而言,在部署层面上存在智慧医疗对硬件要求高,导致经济落后地区及基层医疗机构难以部署;在研发过程中技术与实际需求易脱节,导致医疗一线的需求无法被完全满足;在伦理与法规方面,相关法律往往滞后于技术的发展,导致智慧医疗事故总责任认定、权益保护等不明确,且存在伦理风险;在社会接受度层面,患者和医生持谨慎态度可能导致推广应用缓慢;智慧医疗的数据安全与隐私问题不仅是技术风险,更关乎患者的信任与系统的长期可持续性改进。为此,以智慧医疗应用落地实践案例一一基于手态视频的智能颈椎功能评估为例,介绍该案例从技术攻关到落地应用的全流程,并详细叙述该案例如何克服上述6个落地挑战。具体而言,在部署问题上,采取了轻量化的技术方案,并开发了适用于基层医院和社区的工具软件,仅需智能手机即可完成评估流程;在项目执行过程中,技术研发团队主动与医护人员沟通,通过定期开展研讨会等方式避免技术与需求脱节;在伦理与法规方面,研发团队严格遵循相关法规要求,并通过伦理审查;在成果推广过程中,通过开展培训会、科普宣传活动等方式提升医生和患者的接受度;在数据安全上,不仅在技术层面上采取了一系列措施,更与医院合作团队联合制定了更完善的数据安全策略;在数据隐私上,对医疗数据的采集和标注环节进行明确规范,维护患者的数据隐私权益。通过上述措施,该案例成功落地应用,为众多社区筛查对象和患者免费提供智能颈椎功能评估服务,入选《2022CCF技术公益年度案例集》。尽管智慧医疗落地面临重重挑战,尤其是大模型迅速发展的背景下,但是可以通过知识蒸馏、知识注入、检索增强生成等方式利用大模型赋能小模型,解决终端设备计算资源不足等问题,有望推动大模型时代下的智慧医疗进一步发展。

关键词： 生成式人工智能   思政教育   伦理风险  

摘要： 生成式人工智能具有跨模态学习模型的文图对比预训、可扩散化模型和强化学习机制等技术优势,能链接海量网络内容和生成模仿人类语言模式的交流对话内容,助推思想政治教育数智化发展,但它在赋能思想政治教育创新发展的同时面临伦理关系失调、伦理价值失衡、伦理规范失控、伦理行为失当等风险。究其成因,主要是生成式人工智能的类人属性和人机互动性不断增强、生成式人工智能工具理性与思想政治教育价值理性之间的冲突、算法模型的不易解释性和智能技术的不确定性、相关主体的伦理风险研判和应对能力相对不足。通过构建伦理关系、强化价值引领、完善制度法规、提升伦理素养探索有效的防范举措,可以促进生成式人工智能为思想政治教育的高质量发展赋能增效。

关键词： 人工智能治理规范   东南亚国家   东盟   技术治理   区域自主性  

摘要： 东南亚国家在大力发展人工智能技术的同时,面临着如何制定契合本地需求的技术治理规范的挑战。东南亚各国在人工智能技术的运用与治理方面存在明显的差异性。这既源于技术发展水平的不同,又深受各国独特的社会文化、经济条件和政策需求的影响。为平衡各国差异,东盟国家依托区域协作平台,协调各方在数据隐私保护、跨境数据流动等核心议题上的分歧,逐步形成了具有区域特色的人工智能治理规范。东盟的人工智能治理规范是多方主体博弈与利益调和的产物。《东盟人工智能治理与伦理指南》的制定表明,区域性技术治理在与全球标准接轨的过程中,可以通过灵活的政策和有效的合作机制,在保证技术创新的同时维持社会责任感和文化适应性。东盟技术治理规范的生成路径为非西方国家在全球技术治理中的本地化模式提供了参考,也体现了区域协作在应对全球化技术挑战时所发挥的重要作用。

关键词： 人工智能   生物工程设备   教学模式   个性化学习   虚拟仿真  

摘要： 随着人工智能(AI)技术的迅速发展和应用,教育领域的教学模式正在发生深刻变革。对AI赋能生物工程设备课程的教学模式设计进行探讨,并结合课程内容的特点,提出基于AI的个性化学习、互动式课堂教学、虚拟仿真实验平台等教学创新方式。通过分析课前、课中和课后三个阶段的教学环节,引入AI辅助学习资源生成、学习路径推荐、实时答疑、课堂数据分析以及智能分组等功能,旨在优化生物工程设备课程的教学流程,提升学生的学习成效与实践能力,推动个性化教学的实现,并为相关课程的教学改革提供可参考的创新理念与实践方案。

关键词： 生成式人工智能   外语教育   双刃剑效应   技术治理   人机协同  

摘要： 生成式人工智能技术的突破性发展为教育领域带来结构性变革。作为典型应用的DeepSeek系统,其在外语教育场景中展现出多维赋能价值:构建自适应学习支持系统,实现语言技能发展的个性化诊断;创设多模态技能发展框架,通过智能对话机制强化跨文化交际能力培养;建立自动化评估反馈体系,运用自然语言处理技术提升教学诊断效度;创新教学设计范式,为教师提供基于大数据的学情分析工具。然而,该技术的教育应用伴随显著的伦理风险与实践挑战:学术诚信体系面临智能代写导致的效度危机,教师专业身份遭遇人机协同的教学权威重构挑战,学生认知能动性呈现技术依赖引发的弱化趋势,以及生成内容存在文化偏误与逻辑谬误等效度偏差问题。研究指出,教育场域的技术治理需建立三重平衡机制:在工具理性与价值理性间构建人机协同的教育生态,在效率追求与质量保障间形成动态监测体系,在技术创新与教育本质间确立伦理审查框架。建议通过开发教师智能教育能力认证体系、构建学生数字素养培育课程模块、完善智能教育产品质量标准等路径,实现生成式人工智能技术与外语教育目标的深度契合,促进语言能力培养与核心素养发展的有机统一。

关键词： 人工智能教育   全学段   中小学  

摘要： 开展全学段人工智能教育是教育改革发展的必然趋势,中小学人工智能教育实践需要在深化认识理解的基础上,锚定坚持自立自强、坚持素养为纲、坚持教育规律为本的全学段行动目标,厘清关键行动要素,构建面向智能社会适应力、胜任力与创造力的核心素养框架,推进“教学模式一教学方法一教学评价”的全链条创新,整合“基础课程+跨学科项目+社会资源”的多元化教学资源,构建分层分类的教师专业发展支持体系。

关键词： 新质生产力   全产业链   创新发展   人工智能  

摘要： 当前和今后一个时期,新一代人工智能是我国推进科技创新和产业创新深度融合、培育发展新质生产力、培优塑强国际竞争新优势的核心引擎。为更好推动人工智能赋能高质量发展,加快培育发展新质生产力新动能、新引擎,5月7日,山东省人民政府办公厅印发《关于支持人工智能全产业链创新发展的若干政策措施》(以下简称《政策措施》)。近日,山东省财政厅副厅长王旭东介绍了相关政策措施并回答记者提问。

关键词： AI大模型   能源行业   数字动能  

摘要： 随着全球能源结构的转型与数字化技术的迅猛发展,人工智能(Artificial Intelligence,AI)大模型在能源行业中的应用逐渐成为推动行业变革的重要力量。能源行业作为国民经济的基础产业,在生产与消费模式应对复杂多变的能源供需关系时,正面临着效率提升、成本优化、绿色转型等多重挑战。从多个案例与实证数据角度进行分析得出,AI大模型赋能传统能源行业,使其焕发新的生命力,而AI大模型凭借其强大的数据处理能力、深度学习算法以及高效的预测分析功能,为能源行业注入了全新的数字动能。

关键词： 轨道交通   AI大模型   设备设施编码   BIM   自动化  

摘要： 文章探讨一种基于AI大模型的轨道交通工程设备设施编码方法,以提高编码效率和准确性,进而优化轨道交通项目的数字资产建设和管理水平。通过应用深度学习技术,研究可实现对大量设备设施数据的自动化分类与编码。AI编码系统成功对上海地铁18号线芳芯路站机电模型的1 055个分类、13 432个设备设施构件进行AI赋码,共计用时16 min12 s,构件识别率达到97%以上,较传统2个工作日的人工赋码方式效率约提升60倍。研究首次引入AI大模型进行轨道交通设备设施编码,可提高编码的准确性和一致性,同时增强轨道交通项目的整体管理水平,有助于推动BIM技术在轨道交通领域的广泛应用。

关键词： 网络舆情   ChatGPT*1   舆情安全   舆情规则   风险规避  

摘要： 舆情已成为影响国家安全与社会稳定、制衡权力的重要力量,深刻影响着全球政治、经济和文化安全格局。近年来,类ChatGPT人工智能的推广应用加速数字时代的发展,同时也加剧了国际话语竞争、政治博弈和国家安全维护的复杂性。类ChatGPT人工智能的普及引发伦理、隐私和法律责任等问题,同时为维护国家安全和社会稳定带来了新的挑战。本项目将从类ChatGPT人工智能技术介入网络舆情传播方式及其传播过程中的风险及其对公共认知和价值观造成的影响出发,探索类ChatGPT人工智能对于网络舆情的作用机制与效能,从而探讨应对之策,为有效降低人工智能技术介入网络舆情时产生的负面影响提供借鉴,从而促进形成健康的网络舆论环境,维护网络信息环境的安全与和谐。