人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新的技术科学，其核心思想在于构造智能的人工系统。

人工智能是一个跨学科领域，深深植根于计算机科学，其算法、数据结构和计算理论都依赖于计算机科学。

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病毒化的人工智能是比“人工智能意识的幻觉”更迫切的现实风险

病毒化的人工智能是比“人工智能意识的幻觉”更迫切的现实风险病毒化的人工智能是比“人工智能意识的幻觉”更迫切的现实风险精选

需要说明的是，人工智能是一个宽泛的概念，而非狭窄的技术概念——适用于各种各样的自动化技术以及人工智能的应用。

以人工神经网络和大语言模型等为基础的人工智能是一个划时代性的重大发明，学习如何使用这类新型的人工智能是大势所趋，拒绝人工智能者将导致自己在这个新技术所造就的时代浪潮中处于落后的境地。

大会以“AI材料”为主题，由四位中国科学院院士领衔参会，聚焦人工智能技术在材料科学中的创新应用，吸引了来自60多所院校和企业的近180名学者参加，为材料学界构建了一个开放、务实、跨学科的交流平台。

今年6月，一批反对高校“不加批判地采用人工智能技术”的学者发布了一封公开信，全球范围内迅速有超过1000名学者签名支持（详见链接：go.

人工智能技术无法简单替代教师的角色，但是不了解的人工智能技术的教育者将落后于时代，高水平人机协同的智能教育时代已经来临。

人工智能技术在罕见病诊断中的应用日益广泛。

智能心理治疗的发展既受人工智能技术革新的驱动，也因传统心理治疗弊端难以规避而为其提供了发展空间，同时，全球性心理问题的持续高发也为这一技术的快速扩张供了现实需求。

对于生成式人工智能技术，这种风险更为突出，诚然，大语言模型具有非凡的会话技巧，甚至会产生类似人类交流的反应，并能很好的参与互动对话，经常产生让人信服的陈述，但是使用者往往难以判断这些陈述的真实性。

研究表明，社会文化中的偏见会传播到广泛使用的人工智能技术中。

伦敦大学学院教育研究者梅利莎·邦德（MelissaBond）对相关文献进行了综述，她认为，有必要在更长时间跨度内，针对不同地区、不同群体的学生，对教育领域的人工智能技术进行更全面的测试。

研究人员表示，目前关于人工智能技术对认知与技能影响的研究证据，尚未给出明确答案。

智能心理治疗是依托人工智能技术的崛起，为应对心理健康这一社会性难题而开发的智能应用产品，依托虚拟对话代理、聊天机器人模式运行，当前多以心理咨询App、小程序，虚拟与实体心理咨询机器人这几种应用形态存在。

智能心理治疗与智能化、数字化心理监测、评估、辅助诊疗等数字心理治疗工具不同，它是能够独立工作的自动化、智能化系统，是人工智能技术应用于心理健康领域的“高阶”形式，在运行过程中，能够完全脱离人类治疗师参与而独立行使心理治疗职能。

随着人工智能技术的进步，智能心理治疗不断向专业化发展。

数智检验基于人工智能技术，可综合分析患者的基因组学、转录组学、蛋白组学和代谢组学等数据，构建更加全面的个体健康画像。

更重要的是还可以推动人工智能的可持续发展，通过确保智能体的行为与人类的价值观对齐，可以减少人工智能可能带来的负面影响，推动人工智能技术的可持续发展。

社会结构也会发生相应的改变，价值性强化将推动人工智能技术在更多领域的应用，从而催生新的职业和行业。

随着人工智能技术的快速发展，关于AI系统是否可能具有"意识"的哲学讨论引起了广泛关注。

在这个过程中，人工智能技术拓展了其在农业领域的应用范围。

事实的token可以影响价值的token，新的科技事实的出现（如人工智能技术的发展，其相关的技术报告、数据等是事实的token）会改变人们对相关产品和服务的价值评价。

按：Science期刊近期发表了约书亚·本吉奥等有关“AI意识幻觉”的论文，对有关人工智能的意识幻觉及其所带来的风险进行了分析和论述，颇有启发性，以下是我对该论文的评论和拓展，该文已被Science期刊接收并以评论文章（Eletter）的形式发表，详见链接：https:

病毒化的人工智能是比“人工智能意识的幻觉”更迫切的现实风险

病毒化的人工智能是比“人工智能意识的幻觉”更迫切的现实风险病毒化的人工智能是比“人工智能意识的幻觉”更迫切的现实风险精选

要防范这类问题的出现，可以采取的具体方法，至少应包括以下几个方面：从教师的角度来说，需要端正自己借鉴使用人工智能的心态，要对科学真理和教书育人事业始终保持敬畏之心和科学谨慎的态度，同时教师自己更要多去尝试和使用人工智能，首先要让自己真正掌握人工智能的恰当使用方法和高效使用方法，且所有AI产出须经教师本人仔细审核和适应性筛选与处理后再用于教学；

然而，人工智能的引入不能取代专家评审的判断，它应当作为辅助工具，帮助专家们做出更加精确的决策。

通过对分阶段评审方案的深入探讨，尤其是如何平衡科学性与创新性、如何在第一阶段和第二阶段之间进行有效的信息切分，如何尝试人工智能的引入等问题，这些可能是未来的评审程序改进的切实可行的基础。

MDPI化学学科出版经理HaewonSong博士以MDPI视角出发，探讨了化学研究中人工智能应用的新兴出版趋势。

一些人工智能应用已经因制造偏见与歧视而受到严厉批评。

我国的智能心理治疗系统出现较晚，但是发展相当迅速，被产业界判断为人工智能应用于医疗领域的“下一个风口”。

也需要深刻把握技术发展趋势，推动人工智能从“辅助工具”变为“合作伙伴”，引导医护技一线人员主动参与人工智能应用的“生产”，将高质量的医疗知识和经验向智能系统迁移，汇聚行业发展的强大动力；

医疗关乎人的生命健康，在伦理、安全、质量等方面要求很高，卫生健康行业倡导价值、责任、公平等导向，人工智能应用也需要遵循。

在临床一线，围绕患者服务、医生赋能和管理提效的探索日益丰富，甚至呈现出“几乎所有人工智能应用都在被大模型重塑”的趋势。

更需要为行业人工智能应用定下审慎发展的框架，推动产业端高质量供给、行业中规范应用和合理评价人工智能产品和服务。

特别是DeepSeek在全国医院快速落地和广泛推广，其速度与覆盖范围已超越以往任何人工智能应用。

目前，人工智能在医疗卫生领域应用快速发展，治理共识和标准逐步建立，但仍存在资源分散、监管碎片化、长期发展战略衔接不足等问题，需要从顶层设计上明确行业人工智能应用的“临床价值导向”，引导资源向疑难重症、基层医疗集中；

这些均是医疗卫生改革发展的关键环节，也是人工智能应用探索的重点方向。

这推动了创新诊断技术的发展，包括成分解析诊断、嗜碱性粒细胞活化试验、基于微珠的表位检测、分子诊断和人工智能应用。

Wiley人工智能网关在保障内容使用权严格受控并维护自身独立性的前提下，为各类出版机构搭建了连接主流人工智能平台的桥梁。

不同于要求科研人员采用专有工具的封闭生态系统，Wiley人工智能网关格外注重系统间的协同操作性，将学术内容与数据订阅服务无缝集成至当前主流人工智能平台。

五位主讲嘉宾及马全锦老师共同围绕“同行评审中哪些方面必须保持人类独有的特性”“生成式人工智能带来的学术诚信新挑战”以及“智能评审代理的可行性”等议题展开了讨论和互动提问。

人工智能已经在多项实践活动.

该平台名为Cogniti，于2023年研发完成，目前已嵌入悉尼大学的数字学习平台，教师可通过它为自己的课程设计定制化人工智能助手——例如理科模块的人工智能辅导老师，或是能将简短评分评语扩展为更具体学生反馈的人工智能工具。

8月，谷歌宣布向美国及其他少数国家18岁以上的学生免费开放其最先进的人工智能工具。

今年，专注于高等教育技术领域的组织“数字教育委员会”（DigitalEducationCouncil）对来自28个国家的1600余名教师开展了一项调查，结果显示约60%的教师在教学中使用人工智能工具，这一比例低于学生的使用率[6]。

研究人员表示，部分教师会借助人工智能工具实现工作自动化（例如辅助撰写作业反馈），但也有教师完全拒绝使用。

“全球学生与教师对各类生成式人工智能工具的采用速度，已经快到让机构政策、教学方法及伦理规范难以跟上，”联合国教科文组织（总部位于法国巴黎）教育领域技术与人工智能部门负责人沙菲卡·伊萨克斯表示。

但研究人员指出，生成式人工智能工具带来了根本性挑战。

英国牛津市智库“高等教育政策研究所”针对1000多名英国学生开展的一项调查显示，不出所料，大多数学生使用人工智能工具进行文本撰写、优化或总结（详见“大学生如何使用人工智能”）。

例如，许多科技公司因以下问题广受批评：其开发的人工智能工具固化偏见、传播错误信息；

瑞士苏黎世瑞士商学院研究人工智能工具的管理学者迈克尔·格利希（MichaelGerlich）指出：“如果高校转而教授‘判断、解释、批判、设计，以及与人工智能协作’的能力，它们的重要性不仅不会降低，反而会提升。

教育工作者面临的最棘手问题之一是：如今学生可借助人工智能工具完成任何无人监督的测试，高校该如何评估学生的真实学习成果？

原因在于：人工智能工具种类多样、研究结果相互矛盾，且严谨的研究数量相对较少。

今年，王帅国调整了研究方向，发起了一项研究，旨在解答一个关键且悬而未决的问题：使用人工智能工具的学生是否真的能学到更多知识？

他们正在建立一个人工智能研究助手价值框架，而且已经开放了多个人工智能工具：普利莫研究助手（PrimoResearchAssistant）、ProQuest电子书研究助手（ProQuesteBookResearchAssistant）、Keenious以及《科学网》（WebofScience）研究助手。

他们认为，图书馆在人工智能时代的教育角色可以总结为几个维度：透明性：让师生清楚人工智能工具的运作逻辑。

对我来说，人工智能工具既然已经出现在学术环境中，学生终究会接触到。

透明性：让师生清楚人工智能工具的运作逻辑。

当前，高校与学生正急切地适应ChatGPT等生成式人工智能工具的应用。

此外，一些学者对高校“允许甚至鼓励使用人工智能工具”的做法表示不满——这些工具大多由企业掌控，其对认知能力的影响尚不明确，且始终存在伦理与环境方面的争议。

休谟和维特根斯坦的哲学对人工智能的局限性提供了深刻的启示。

我们可以从休谟的“因果关系”理论和维特根斯坦的“语言游戏”理论来探讨人工智能的局限性。

此后，她收到了来自全球各地中小学及高校教师的约4000封邮件，这些教师担忧该研究结果反映了自己课堂上使用人工智能的学生的真实情况。

）但这项研究加剧了一个普遍担忧：在学习中依赖人工智能的学生，可能无法培养出批判性思维等宝贵技能——即分析、评判信息并得出深思熟虑结论的能力。

量子力学的发展则为量子计算等新型计算技术提供了理论依据，有望突破传统计算的局限，大幅提升计算能力，从而为更复杂的人工智能处理提供可能。

讨论了人工智能在固态电池中应用中数据质量不均、模型可解释性不足等面临的挑战以及未来发展方向。

苏州大学王胜老师联合南京大学余林蔚教授团队对人工智能在固态电池中的应用进行了综述。

第二届教育人工智能国际学术会议（ISAIE2025）大会时间：2025年9月19-21日大会地点：中国长沙（线上线下结合，参会形式灵活）提交检索：EICompendex,Scopus

吴飙教授基于对量子围棋的研究指出，智能只能是经典的：智能必然涉及反馈，在量子力学中无法实现有效的反馈，测量会导致波包塌缩，无法了解系统的整体状态。

标准建设：尽快建立人工智能可靠性和安全性的量化评价体系，特别关注医疗、军事等关键领域。

哈佛大学初级编程课教师正在测试一款基于ChatGPT的人工智能助教。

我们基于ChatGPT-3.5和ChatGPT-4模型实现人工智能助教。

”亚马逊云科技医疗健康与生命科学部门总经理DanSheeran表示，“数据是人工智能创新的根基，AWS持续投入先进人工智能工具研发，帮助科研人员适时发现并有效利用关键数据，加速科学发现进程。

澳大利亚墨尔本莫纳什大学研究计算创造力的乔恩·麦科马克则认为，即便是高质量的人工智能创作，也“寄生”于训练数据中蕴含的人类创造力。

2023年的一项研究[6]显示，参与者无法区分俳句是由人类还是人工智能创作，但他们认为“人机协作”生成的俳句最美。

我们知道人工智能决策和人类决策有所不同，人工智能无法拥有同人类一样的大脑。

因此，可以看出，人工智能决策需要与自己的算法和数据输入直接相关，就像人类根据经验做出判断和行为一样，从而促进自己的决策并实施自己的行为。

人工智能写作方式的共性特征及其启示的探讨人工智能写作方式的共性特征及其启示的探讨精选

2016年，生物学家、索尼人工智能公司（SonyAI）首席执行官北野宏明（HiroakiKitano）向研究者发起挑战：开发一套足够先进的AI系统，使其能实现足以斩获诺贝尔奖的科学发现。

伦理学家、计算机科学家、法律专家等需要跨学科合作，共同研究和制定适应机器价值性强化的伦理框架，如在人工智能伦理委员会的指导下，开发具有伦理约束的人工智能系统，确保其行为符合社会伦理标准。

（2）伦理和法律框架：（1）制定明确的伦理准则：建立针对智能化算法的伦理准则，明确算法的行为边界，国际组织和各国政府可以制定关于人工智能伦理的指导原则；

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Hinton教授2018年获得图灵奖，2024年获得诺贝尔物理学家，是伟大的人工智能专家。

但是，我们还有很多伟大的人工智能专家，比如我在伯克利访问期间师从的导师，LotfiA.