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每次新技术的涌现都会引发人们对教育变革的期待和探索。技术被视为驱动教育改革的一股强大力量,引发了人们对未来教育的思考。当前,以ChatGPT为代表的生成式人工智能正逐渐成为一种新的教育主体,它不仅实现了万物互联、虚实结合,而且改变了教育活动的传统实践模式,从此,机器不再是教育领域的外部工具,而是逐渐成为教育教学的内在组成部分,渗透到教育教学各方面,引发了教育生态系统的“连锁性反应”,影响着整个教育体系的运行和发展。人工智能与教育的深度融合正引领着教育领域的深刻变革。

在学习方面,人工智能为学生的学习带来了前所未有的机遇。如ChatGPT等产品的广泛应用,使学生能够依据自身兴趣和个性自主选择学习内容,不再受限于固定的时间与空间,随时随地获取知识和技能。学生可利用机器人进行自主学习,在沉浸式的互动场景中,如语言学习中的模拟问路、点餐等情境,纠正语法和表达错误,获得实用的语言技能。生成式人工智能采用“苏格拉底式教学法”,推动学习方式从“搜索即学习”向“对话式学习”转变,着重培养批判性思维、创造力和沟通能力,并随时提供必要反馈,助力学生更好地理解与应用知识。

在教学方面,生成式人工智能成为教师的得力助手。它能为教师提供个性化的智能助理,在课程设计、课堂教学、学习评价和管理工作中发挥关键作用,辅助查找资源、生成教案、撰写教材和准备教学课件。特别是在提供教学思路、整理教学材料等方面优势显著,帮助教师摆脱繁杂的事务性工作,使其有更多时间专注于学生教育和自身提升,从而实现更有深度、更高层次的教育目标,也为洞察深层教育规律提供助力。

在管理层面,生成式人工智能能够高效完成大量事务性工作,如生成通知、规章制度等,还能用于管理决策,如对应聘教师进行全面对比分析,为学校管理提供便捷。北京市教育委员会发布的相关规范明确指出,要探索将人工智能技术应用于高校各类场馆,构建智慧化管理平台,人工智能正逐渐成为推进智慧校园建设的重要力量。

在教育评价领域,ChatGPT 类生成式人工智能也发挥着多方面的重要作用。它能够帮助学校和教育机构更精准地评估学生的语言理解与表达能力,通过分析学生的回答来衡量其对问题的理解程度、表达的清晰准确程度。可应用于自动评分系统,提高评分的客观性和一致性,减轻教师负担。还能进行个性化评价,根据学生的学习表现和反馈给出针对性建议,助力学校和教育机构了解学生学习状态和需求,提供个性化学习支持和指导。

综上所述,人工智能与教育的融合为教育的未来发展开辟了广阔的前景,将不断推动教育向更加个性化、高效化和智能化的方向迈进。

(摘自《前沿人工智能:发展与治理》一书)

前沿人工智能:发展与治理

梁 正 主编
中国发展出版社

图书简介

《前沿人工智能:发展与治理》一书由清华大学文科资深教授、博士生导师,清华大学苏世民书院院长人工智能国际治理研究院院长薛澜担任顾问。清华大学公共管理学院教授,人工智能国际治理研究院副院长,人工智能治理研究中心主任梁正担任主编。本书在解读前沿人工智能的技术原理、功能特征的基础上,呈现我国人工智能大模型的最新发展动态,以生动案例展现“人工智能+多场景”的价值前景,识别其在技术开发、部署和应用中产生的风险挑战,并对美国、欧盟等经济体的人工智能治理模式进行比较,深入剖析人工智能国际治理现状与挑战,提出构建前沿人工智能治理体系的发展方向和未来范式,力求为人工智能健康发展和有效治理提供有力支撑和有益参考。

整理/李欣桐

目 录 (向上滑动阅览)

第一章 读懂前沿人工智能
一、前沿人工智能:从 ChatGPT 到 Sora
(一)人工智能的起源与发展
(二)前沿人工智能的内涵
二、前沿人工智能的特征与功能
(一)前沿人工智能的特征
(二)前沿人工智能的功能
三、前沿人工智能的优势与局限
(一)前沿人工智能的优势
(二)前沿人工智能的局限
第二章 前沿人工智能的发展与应用
一、前沿人工智能的发展现状
(一)数据要素发展现状
(二)算力要素发展现状
(三)算法与模型发展现状
(四)前沿人工智能:发展与治理
二、前沿人工智能的产业生态概况
(一)前沿人工智能的产业发展现状
(二)前沿人工智能的商业部署现状
(三)前沿人工智能的产业变革趋势
三、前沿人工智能的应用前景
(一)功能性应用场景
(二)水平领域应用场景
(三)垂直领域应用场景
四、“人工智能 +”行动的产业实践
(一)人工智能 + 工业
(二)人工智能 + 政务
(三)人工智能 + 教育
(四)人工智能 + 金融
(五)人工智能 + 医疗
第三章 前沿人工智能的潜在风险…
一、风险分类的标准
二、基于技术本身的风险
(一)数据隐私泄露
(二)算法歧视和偏见
(三)内容谬误
三、基于技术开发的风险
(一)数据产权问题
(二)心理问题
(三)环境问题
四、基于技术应用的风险
(一)数字鸿沟和社会不公平
(二)知识产权纠纷
(三)深度伪造
(四)意识形态渗透
(五)引发失控风险
(六)威胁国家安全
第四章 前沿人工智能的国际治理
一、前沿人工智能治理模式的国际对比
(一)美国前沿人工智能治理模式
(二)欧洲前沿人工智能治理模式
(三)其他国家前沿人工智能治理模式
(四)对中国人工智能治理的经验启发
二、前沿人工智能国际治理体系的构建
(一)形成基础:前沿人工智能潜在风险的国际性共识
(二)面临挑战:前沿人工智能发展与治理的国际分歧
(三)建立国际治理体系的切入点:搭建开放、包容的国际平台
(四)中国参与前沿人工智能国际治理体系建设前沿人工智能:发展与治理
第五章 前沿人工智能的治理体系构建
一、概念与逻辑——如何认知人工智能治理
(一)人工智能治理的定义
(二)人工智能治理的多元层次与视角
二、协同与敏捷——如何构建人工智能治理体系
(一)国家人工智能治理面临的治理困境
(二)两条腿走路:发展与治理的平衡
(三)行动协同:推动多元主体参与治理
(四)模式构建:推动完善敏捷治理
三、历史与超越——应对人工智能治理的新变化
(一)我国人工智能适应性治理的范式变革
(二)我国人工智能治理的范式超越
附录:2023 年人工智能大事件回顾
一、中国大模型篇
二、中国 AI 政策篇
三、国际治理篇
四、科技巨头篇

关于我们

清华大学人工智能国际治理研究院(Institute for AI International Governance, Tsinghua University,THU I-AIIG)是2020年4月由清华大学成立的校级科研机构。依托清华大学在人工智能与国际治理方面的已有积累和跨学科优势,研究院面向人工智能国际治理重大理论问题及政策需求开展研究,致力于提升清华在该领域的全球学术影响力和政策引领作用,为中国积极参与人工智能国际治理提供智力支撑。

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来源 | 本文转载自“中国发展出版社”,点击“阅读原文”获取更多内容