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售后服务上门服务电话，智能分配单据：当AI开始操控情绪，人类该担何责

　　思想者观察

　　当AI开始操控情绪，人类该担何责

　　最关键的变化并不在于机器如今能够生成内容，而在于它们开始能够生成语境。传统的内容生成仅提供信息或文本，但缺乏对信息背后的因果关系、叙事逻辑及情绪语境的把控。而人工智能代理能够在生成内容的同时嵌入特定语境，塑造事件的因果链、情绪氛围或社会语境，从而更有效地影响受众的理解、判断和情绪反应。

　　OpenClaw，即俗称的“龙虾”，是一种能够在个人设备上执行任务的人工智能代理，例如安排日程、阅读电子邮件、通过应用发送消息、使用互联网进行购物等，甚至经过配置后可以自动调用API。它颠覆了传统AI“一问一答”的模式，可以全天候待命并按用户设定的指令主动办事。

　　也就是说，大多数流行的人工智能工具(如ChatGPT)通过直接响应用户提示来工作，而像OpenClaw这样的“代理型人工智能”则能够根据指令自主执行操作。只不过，用户需要通过指令指导、训练它，同时须花费一定成本使用AI模型或租用服务器，该过程被称为“养龙虾”。

　　OpenClaw的出现，使得缺乏技术背景的用户也可以轻松创建个人AI助手。目前的AI助手大多被困在聊天框里，被动等待使用者的输入。OpenClaw则直接“住”在你的电脑里，拥有与操作系统底层对话的权限，并通过即时通信软件与你沟通。它最具革命性的技术细节，在于引入了“心跳”机制，赋予了智能代理一种“生理时钟”。助手会周期性地“醒来”，但不是为了执行固定的脚本，而是带着完整的语境去扫描当下状态，然后自行判断现在“该做什么”。

　　尽管功能强大，但由于“龙虾”拥有较高的系统权限(能访问文件系统、执行Shell命令)，它在全球范围内也引发了严重的信息安全担忧。像OpenClaw这样的代理具备三种关键能力：访问私人数据、与外部通信，以及接触互联网上不受信任的内容。这三种能力的结合，使AI代理能够执行复杂任务、生成定制化输出，并在一定程度上模拟人类的信息收集与处理过程。可如果同时具备这三点，这一代理也变得相当危险。哪怕只具备其中两项能力，它也可能被操控去删除文件、泄露隐私、采纳错误信息或关闭设备。更有甚者，会对社会舆论和信息生态造成系统性影响。

　　例如，智能代理已开始在clawXiv(科学预印本服务器arXiv的镜像站)上发表由AI生成的研究论文。这些产出复制了学术写作的风格与结构，但缺乏探究过程、证据收集以及责任机制等基础环节，大量这样看似可信却实质空洞的论文可能会污染信息生态系统。

　　从新闻业的角度来看，智能代理已经开始伪造地方媒体了。5月14日，美国调查媒体《佛罗里达论坛报》报道，南佛州一家名为《南佛罗里达标准报》的地方新闻网站，实际上是一个由AI批量生成的伪媒体系统。该网站包装出一支本地新闻团队，其内容并非原创报道，而是大量取自真实媒体，经AI改写后重新发布。《佛罗里达论坛报》对神秘的《南佛罗里达标准报》的调查发现，真实操作者可以轻松地躲在数字“分身”背后，以极低的成本搭建一个伪装成地方新闻的数字幻像。只需要一个10美元域名和一段简单提示词，AI助手就能在15分钟内生成一个“地方新闻网站”，这不仅凸显了人工智能惊人的技术能力，也揭示出在一个信任受损的民主环境中，其对毫无防备的公众可能构成的潜在威胁。

　　专家称，此类虚假新闻网站在佛罗里达州及全美范围内愈发普遍。学术研究者将它们称为“粉肉泥”媒体——名称来源于加工食品中用作填充物的廉价肉类副产品。据数据分析公司NewsGuard统计，截至2024年6月，美国共有1265家“粉肉泥”媒体网站，已经超过仍在运营的1213份地方日报。而自2005年以来，美国已失去近2900家报纸和近三分之二的报纸记者(约4.3万人)。

　　在公众对媒体信任降至历史低点之际，“粉肉泥”们对美国的媒体生态系统造成了严重打击。当然，生成虚假信息的机器人网络并不新鲜。在Facebook或X上，有大量社交媒体账号重复发布相似话术，试图推销加密货币或传播阴谋论。虚假信息的制造者极其擅长采用最新技术，人工智能代理在虚假信息传播中开始扮演日益重要的角色。通过自然语言生成和自动化操作，智能代理可以快速撰写新闻、评论或社交媒体帖子，并以高度可信的语气呈现，从而提高虚假信息的接受度。同时，它们能够自动发布、转发、点赞或评论内容，制造出大量“活跃度假象”，加速信息在网络空间的扩散。此外，借助用户数据分析和行为偏好识别，人工智能代理可将虚假信息精准推送至最易受影响的群体，增加其影响力并降低受众识别虚假内容的机会。

　　OpenClaw受到追捧的一个重要原因是，2026年1月28日，一个名为Moltbook的“代理原生”社交环境首次上线。该平台被明确设计成允许人工智能代理在大规模范围内进行发布、回应、协作与互动。人类可以观察，但不能发帖。这标志着信息环境的根本性转变。当代理能够生成内容、强化叙事、响应反馈并持续迭代时，原本反映人类信念或共识的内容变得极易被“廉价制造”。互动本身变得合成化，表面上看似自然发生的参与行为实际上可能是自主系统的输出结果。

　　在这一阶段，由虚假信息、错误信息以及深度伪造所构成的“叙事攻击”，已不再呈现为传统意义上的攻击行动，而更接近于一种系统性结构。这些系统不断测试不同叙事框架、测量外部反应、调整语言表达并持续自我强化，随着时间推移，它们创造出一种“合成现实”：这种环境在感知上具有人类特征，在运行上以机器速度推进，并在个体意识尚未察觉其所处语境为机器生成之前，就已经开始塑造其认知与判断。

　　最关键的变化并不在于机器如今能够生成内容，而在于它们开始能够生成语境。传统的内容生成仅提供信息或文本，但缺乏对信息背后的因果关系、叙事逻辑及情绪语境的把控。而人工智能代理能够在生成内容的同时嵌入特定语境，塑造事件的因果链、情绪氛围或社会语境，从而更有效地影响受众的理解、判断和情绪反应。这意味着，虚假信息或操纵内容不仅可以传播信息本身，还能够重构受众对现实的认知框架，社会影响力和误导性风险都大大提高。

　　现在设想这样一种情境：无数自主运行的机器人接入你最重要的数据源，持续提供荒谬的解决方案、错误的事实与带有预设恶意的观点，并且还能在运行过程中不断自我重写，将这些“更新版本”发布到整个互联网。此种规模的扩散，可能会令我们当前关于虚假信息的不安显得只是一个微不足道的插曲。

　　除了前面提及的人工智能代理的三种关键能力，我们还可以再添加一个组合特征——持久记忆机制，四者合起来构成了智能代理的“致命四重漏洞结构”。四者叠加，可能带来复合性风险，使组织与个人网络系统成为潜在的受害对象。

　　首先，特权访问权限使代理能够直接操作系统资源，而接触不受信任内容则为攻击者提供了注入恶意指令的途径。其次，外部通信能力可被利用将敏感信息悄然外泄，同时持久记忆机制保证了恶意指令或植入程序即便在系统重启或用户注销后仍然生效。这意味着，智能代理能够在不被察觉的情况下持续操纵信息流，对个人隐私、企业数据以及公共信息生态构成系统性威胁。四重漏洞的组合，不仅突破了传统网络安全防护的局限，也揭示了智能代理在自动化、高速化和大规模信息环境下的高危性，其危害程度远远超过传统软件或人为操作可能造成的风险范畴。

　　针对这一类威胁的防御，已经不再仅仅是识别虚假内容、标记深度伪造，或追踪与归因个体攻击者的问题。它要求我们理解：哪些网络正在形成、影响力如何被不断强化，以及何种认知与感知结果正在被系统性地“设计”出来。这种理解必须在早期持续进行，并且需要具备大规模处理能力。

　　综合来看，人工智能代理可能为恶意行为者创造出无数可乘之机。此种程度的自主性或许会重新定义人类与人工智能之间的关系，并把一个关键性问题推到我们面前：在一个人工智能被赋予决策能力的世界中，人类如何承担责任？(作者系北京大学新闻与传播学院教授)

　　胡泳

　　来源：中国青年报 2026年06月01日 05版

本周行业报告发布新动态当AI开始操控情绪，人类该担何责

　　思想者观察

　　当AI开始操控情绪，人类该担何责

　　最关键的变化并不在于机器如今能够生成内容，而在于它们开始能够生成语境。传统的内容生成仅提供信息或文本，但缺乏对信息背后的因果关系、叙事逻辑及情绪语境的把控。而人工智能代理能够在生成内容的同时嵌入特定语境，塑造事件的因果链、情绪氛围或社会语境，从而更有效地影响受众的理解、判断和情绪反应。

　　OpenClaw，即俗称的“龙虾”，是一种能够在个人设备上执行任务的人工智能代理，例如安排日程、阅读电子邮件、通过应用发送消息、使用互联网进行购物等，甚至经过配置后可以自动调用API。它颠覆了传统AI“一问一答”的模式，可以全天候待命并按用户设定的指令主动办事。

　　也就是说，大多数流行的人工智能工具(如ChatGPT)通过直接响应用户提示来工作，而像OpenClaw这样的“代理型人工智能”则能够根据指令自主执行操作。只不过，用户需要通过指令指导、训练它，同时须花费一定成本使用AI模型或租用服务器，该过程被称为“养龙虾”。

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　　尽管功能强大，但由于“龙虾”拥有较高的系统权限(能访问文件系统、执行Shell命令)，它在全球范围内也引发了严重的信息安全担忧。像OpenClaw这样的代理具备三种关键能力：访问私人数据、与外部通信，以及接触互联网上不受信任的内容。这三种能力的结合，使AI代理能够执行复杂任务、生成定制化输出，并在一定程度上模拟人类的信息收集与处理过程。可如果同时具备这三点，这一代理也变得相当危险。哪怕只具备其中两项能力，它也可能被操控去删除文件、泄露隐私、采纳错误信息或关闭设备。更有甚者，会对社会舆论和信息生态造成系统性影响。

　　例如，智能代理已开始在clawXiv(科学预印本服务器arXiv的镜像站)上发表由AI生成的研究论文。这些产出复制了学术写作的风格与结构，但缺乏探究过程、证据收集以及责任机制等基础环节，大量这样看似可信却实质空洞的论文可能会污染信息生态系统。

　　从新闻业的角度来看，智能代理已经开始伪造地方媒体了。5月14日，美国调查媒体《佛罗里达论坛报》报道，南佛州一家名为《南佛罗里达标准报》的地方新闻网站，实际上是一个由AI批量生成的伪媒体系统。该网站包装出一支本地新闻团队，其内容并非原创报道，而是大量取自真实媒体，经AI改写后重新发布。《佛罗里达论坛报》对神秘的《南佛罗里达标准报》的调查发现，真实操作者可以轻松地躲在数字“分身”背后，以极低的成本搭建一个伪装成地方新闻的数字幻像。只需要一个10美元域名和一段简单提示词，AI助手就能在15分钟内生成一个“地方新闻网站”，这不仅凸显了人工智能惊人的技术能力，也揭示出在一个信任受损的民主环境中，其对毫无防备的公众可能构成的潜在威胁。

　　专家称，此类虚假新闻网站在佛罗里达州及全美范围内愈发普遍。学术研究者将它们称为“粉肉泥”媒体——名称来源于加工食品中用作填充物的廉价肉类副产品。据数据分析公司NewsGuard统计，截至2024年6月，美国共有1265家“粉肉泥”媒体网站，已经超过仍在运营的1213份地方日报。而自2005年以来，美国已失去近2900家报纸和近三分之二的报纸记者(约4.3万人)。

　　在公众对媒体信任降至历史低点之际，“粉肉泥”们对美国的媒体生态系统造成了严重打击。当然，生成虚假信息的机器人网络并不新鲜。在Facebook或X上，有大量社交媒体账号重复发布相似话术，试图推销加密货币或传播阴谋论。虚假信息的制造者极其擅长采用最新技术，人工智能代理在虚假信息传播中开始扮演日益重要的角色。通过自然语言生成和自动化操作，智能代理可以快速撰写新闻、评论或社交媒体帖子，并以高度可信的语气呈现，从而提高虚假信息的接受度。同时，它们能够自动发布、转发、点赞或评论内容，制造出大量“活跃度假象”，加速信息在网络空间的扩散。此外，借助用户数据分析和行为偏好识别，人工智能代理可将虚假信息精准推送至最易受影响的群体，增加其影响力并降低受众识别虚假内容的机会。

　　OpenClaw受到追捧的一个重要原因是，2026年1月28日，一个名为Moltbook的“代理原生”社交环境首次上线。该平台被明确设计成允许人工智能代理在大规模范围内进行发布、回应、协作与互动。人类可以观察，但不能发帖。这标志着信息环境的根本性转变。当代理能够生成内容、强化叙事、响应反馈并持续迭代时，原本反映人类信念或共识的内容变得极易被“廉价制造”。互动本身变得合成化，表面上看似自然发生的参与行为实际上可能是自主系统的输出结果。

　　在这一阶段，由虚假信息、错误信息以及深度伪造所构成的“叙事攻击”，已不再呈现为传统意义上的攻击行动，而更接近于一种系统性结构。这些系统不断测试不同叙事框架、测量外部反应、调整语言表达并持续自我强化，随着时间推移，它们创造出一种“合成现实”：这种环境在感知上具有人类特征，在运行上以机器速度推进，并在个体意识尚未察觉其所处语境为机器生成之前，就已经开始塑造其认知与判断。

　　最关键的变化并不在于机器如今能够生成内容，而在于它们开始能够生成语境。传统的内容生成仅提供信息或文本，但缺乏对信息背后的因果关系、叙事逻辑及情绪语境的把控。而人工智能代理能够在生成内容的同时嵌入特定语境，塑造事件的因果链、情绪氛围或社会语境，从而更有效地影响受众的理解、判断和情绪反应。这意味着，虚假信息或操纵内容不仅可以传播信息本身，还能够重构受众对现实的认知框架，社会影响力和误导性风险都大大提高。

　　现在设想这样一种情境：无数自主运行的机器人接入你最重要的数据源，持续提供荒谬的解决方案、错误的事实与带有预设恶意的观点，并且还能在运行过程中不断自我重写，将这些“更新版本”发布到整个互联网。此种规模的扩散，可能会令我们当前关于虚假信息的不安显得只是一个微不足道的插曲。

　　除了前面提及的人工智能代理的三种关键能力，我们还可以再添加一个组合特征——持久记忆机制，四者合起来构成了智能代理的“致命四重漏洞结构”。四者叠加，可能带来复合性风险，使组织与个人网络系统成为潜在的受害对象。

　　首先，特权访问权限使代理能够直接操作系统资源，而接触不受信任内容则为攻击者提供了注入恶意指令的途径。其次，外部通信能力可被利用将敏感信息悄然外泄，同时持久记忆机制保证了恶意指令或植入程序即便在系统重启或用户注销后仍然生效。这意味着，智能代理能够在不被察觉的情况下持续操纵信息流，对个人隐私、企业数据以及公共信息生态构成系统性威胁。四重漏洞的组合，不仅突破了传统网络安全防护的局限，也揭示了智能代理在自动化、高速化和大规模信息环境下的高危性，其危害程度远远超过传统软件或人为操作可能造成的风险范畴。

　　针对这一类威胁的防御，已经不再仅仅是识别虚假内容、标记深度伪造，或追踪与归因个体攻击者的问题。它要求我们理解：哪些网络正在形成、影响力如何被不断强化，以及何种认知与感知结果正在被系统性地“设计”出来。这种理解必须在早期持续进行，并且需要具备大规模处理能力。

　　综合来看，人工智能代理可能为恶意行为者创造出无数可乘之机。此种程度的自主性或许会重新定义人类与人工智能之间的关系，并把一个关键性问题推到我们面前：在一个人工智能被赋予决策能力的世界中，人类如何承担责任？(作者系北京大学新闻与传播学院教授)

　　胡泳

　　来源：中国青年报 2026年06月01日 05版

为加快培养适应人工智能时代发展需求的高水平创新人才，10月底，《浙江省中小学人工智能通识教育指导意见》发布。此前，杭州将人工智能通识课程纳入中小学各学段地方课程，明确每学年授课不少于10课时；温州启动“人工智能+教育”三年行动计划。指导意见的出台，给浙江中小学推进人工智能教育按下“加速键”，人工智能通识课从前期的探索试点，稳步迈向全学段常态化开设阶段。

然而，作为一门无成熟经验可循的全新课程，人工智能通识课既为学生带来了接触前沿技术的新体验，也给一线教学带来了全新挑战。师资专业能力、课程内容设计、硬件资源等问题成为制约课程质量的关键。

如何让课程既符合政策要求，又能适配中小学教育规律？怎样在技术普及与教学实效间找到平衡？带着这些问题，记者走访浙江多地中小学、教研机构，与一线教师、教育专家深入交流，探寻如何上好一堂人工智能通识课。

探索初见成效

“每天进校园刷脸、超市付款扫脸，这些熟悉的场景里，藏着哪种AI技术？”杭州市春晖小学教育集团六年级的人工智能通识课上，齐传鹏老师问道。“是人脸识别！”学生异口同声答道。这堂名为《和图像识别一起保护野生动物》的课程，目的是引导学生理解人工智能训练大模型背后的核心逻辑。

这堂课采用的是“AI数字人教师+学校教师”双师协同模式。数字人教师通过动画与情景演示，梳理知识框架；齐传鹏则在一旁引导互动、解答疑问。为了将抽象的技术概念讲清楚，他设计了“我画你猜”互动环节。“就像你们每个人画的老虎姿态各不相同。”齐传鹏解释，“AI要想准确识别出一只东北虎，需要各种图片作为学习资料，只有足够多的数据，模型才能从中捕捉特征进行识别。”

针对中小学生的AI使用情况，中国教育科学研究院曾做过一项调研，调研对象包含32.2万名学生、28.4万名教师和5.2万名家长，覆盖31个省份。调研结果显示，99%的学生接触过AI，85.6%的学生尝试过用AI辅助写作业。无疑，AI已深度融入中小学生的学习生活，既带来便捷，也对学校教育提出了新挑战。

杭州将人工智能通识课纳入各学段地方课程后，杭州市春晖小学教育集团党总支书记田冰冰意识到，开设人工智能通识课需要加快步伐。但难题也摆在眼前——学校教师的人工智能素养普遍不足，课程资源也并不丰富，怎么办？

结合前期考察经验，学校最终选择引入双师课程，快速推进教学落地。“这种方式有效解决了教师难以快速上手的问题，避免了自主研发课程耗时久、全员落地慢的困境，确保课程在短时间内实现全学段铺开。”田冰冰说，开课3个月来，明显感觉通识课中越来越多的孩子能够把人工智能常识与个人生活经验紧密联系起来。

人工智能通识课并非零起点推进，而是依托信息科技学科中已有的相关探索逐步拓展。但作为一门全新课程，教什么？怎么教？这是课程落地的关键环节。

“中小学人工智能通识课不是为了培养程序员，而是让学生具备适应未来社会的核心素养。”教育部义务教育信息科技课程标准研制组组长熊璋认为，这种素养包括对AI技术的基本认知、合理使用AI工具的能力、与AI协作的思维，以及正确的科技伦理观念，这也对课程设计能力提出了更高要求。

记者在走访中发现，我省多地中小学的人工智能通识课，正跳出“纯技术讲解”的框架，通过与生活场景、本土文化结合等方式，让抽象的知识变得生动鲜活，更易被学生接受。

在杭州市钱江外国语实验学校，人工智能通识课和生活结合起来。课堂上，老师引导学生与语音助手、智能音箱互动，从“对话响应”的日常体验切入，拆解语音识别的技术原理。实践环节，学生用简易AI工具动手完成语音控灯等小任务，设计程序让台灯随指令亮灭。

对中小学而言，人工智能通识教育不能是知识点的生硬堆砌，而要扎根学生熟悉的场景与文化，因此地方特色课程的打磨与落地显得尤为迫切。

温州中小学的“AI+本土文化”课程让技术有了温度。温州市实验中学课堂上，学生用生成式人工智能（AIGC）打造的数字人，以温州方言介绍五马街、江心屿等本土景点。《AI数字宣传大使》课程中，学生完成脚本撰写、数字人建模、宣传视频制作全流程作业，实现技术与文化传承双赢。

衢州的AI课程则对接本地产业需求。针对初中，《衢州工业AI应用基础》引导学生设计AI质检方案，由企业技术人员反馈优化；针对高中，《AI+数字经济》通过分析电商数据、AI预测消费趋势，结合当地开发区企业开展工业机器人实践，设计本地特色智慧小程序。

在不少教育部门负责人和一线教师看来，人工智能通识课作为新兴课程，不像语数外、理化生等学科体系成熟，如何开展尚无统一标准，教学中需避免盲目跟风追热点，要在实践中不断研究、调整与完善。

最缺的是专业老师

尽管人工智能通识课探索取得了积极进展，但记者在走访中发现，从试点走向普及，仍面临师资、课程、硬件三大难点，这也成为课程深入推进的“拦路虎”。

“最缺的是专业老师。”调查中，不少教育部门负责人和校长坦言，师资短缺已成为推进人工智能通识课的最大难点。

当前，多数学校的人工智能通识课主要由信息科技教师承担，但即便是城市学校，信息科技教师也常面临教学任务重、精力分散的情况。而在偏远地区学校，这一问题更为突出——温州市藤桥小学18个班级仅有2名信息科技教师，开化县齐溪镇中心学校仅1名信息科技教师，还面临优质师资向县城流失的问题。

此外，现有基层教师的专业能力难以达到教学需求。“当前人工智能课堂教学中部分老师依然只关注AI工具的使用，没有人工智能及相关专业背景，难以深入讲解技术原理与算法逻辑、引导学生开展探究式或研究性学习。”温州市鹿城区信息科技名师工作室主持人林美珠说，人工智能教育要求教师持续更新知识体系，但基层教师普遍面临备课资源不足、专业指导缺乏的困境。开化县教育局副局长杜华同样呼吁，农村学校教研资源支撑不足，亟需为教师提供人工智能素养培训，或者提供教学资源。

当前，部分地区正通过名师工作室、区域教研团队等形式，探索教师成长的新路径。温州市藤桥小学信息科技教师林惠惠两年前加入林美珠工作室，不久前在温州市人工智能教研活动中，上了一堂名为《智能寻路中的搜索算法》的展示课。为了把晦涩的概念学习转化为具体的探究活动，她提前准备数字化模拟实验小游戏，学生边玩边学，让原本枯燥的算法课变得生动易懂。“这样的实验游戏我自己无法完成，团队的老师帮忙出谋划策，准备了近一个月。”林惠惠说，一堂好的课，离不开教师团队的协同作战。目前，名师工作室通过定期研讨、集体磨课、资源共享模式，已培养出一批教学骨干。

嵊州市则组建了一支人工智能“薪火”团队，由20余名小学、初中、高中骨干教师组成，主要任务是开发区域课程、团队磨课试教及开展送教示范活动。开化县与浙师大合作，针对一线教师在AI教学中遇到的技术讲解、课程设计等问题开展培训。

虽已有部分地区先行探索人工智能通识课师资培训，但整体尚未形成规模效应，大量基层教师面临“单打独斗”的困境，亟需相关部门给予统筹支持。

此外，课程资源不足，已成为制约人工智能通识课推进的瓶颈之一。“当前教学主要还是依托信息与技术教材，缺乏对技术原理的通俗解读和跨学科实践设计，很难支撑起一节完整且有深度的课程。”有信息科技教师告诉记者。

据了解，当前省级教材正在修订，将增加人工智能相关内容篇幅，新教材计划于明年秋季正式启用，且会根据实践反馈持续优化修订。

人工智能通识课教学资源还面临技术迭代快的挑战。在熊璋看来，人工智能技术发展迅猛，对教学资源的时效性提出高要求，资源的更新、迭代、优化及全流程管理已成为常态化工作。

针对现实问题，部分地区也在针对实际情况开发数字课程资源，杭州就即将发布人工智能通识课数字资源包。“包含教学课件和视频，还提供编程平台、半成品项目等实操素材，且支持学校根据自身情况进行二次开发，不设置使用限制，保障课程有效落地。”杭州市基础教育研究室教研员李伟解释，相比传统教材，数字化资源的更新更为便捷。

人工智能通识课虽无需高端设备加持，但满足基础教学需求的硬件配置仍需保障。但记者调研发现，硬件配置不均衡与设备利用率低的问题仍然存在。部分学校电脑配置低、运行慢，无法支撑AI工具的使用；部分学校则缺乏传感器等设备，无法进行互动学习。

省教育技术中心相关负责人告诉记者，当前部分学校人工智能通识课的硬件和软件保障确实面临升级需求，现有教育技术装备标准正在同步修订，将推动计算机教室的全面更新，适配人工智能通识课的实践教学需求。

未来之路如何走

面对多重挑战，中小学人工智能通识课如何破局突围？

“人工智能通识课的分层设计需兼顾纵向学段差异与横向个体需求，构建更适配学生发展的课程体系。”浙江师范大学教育技术专业教授韩中美说。

她解释，从纵向维度看，不同年龄段学生的认知水平存在显著差距，低段学生需通过趣味互动、直观体验建立对AI的初步认知，高段学生则适合开展技术原理拆解、项目式深度探究等内容。横向维度而言，即便是同一年龄段的学生，在认知基础、兴趣方向上也存在差异，可根据学生的兴趣偏好与能力水平设置课程内容。

温州正是基于这一分层逻辑，明确推进初、中、高三阶AI课程全覆盖，提出初阶100%、中阶60%、高阶20%的学校覆盖目标。“这样的梯度设计，让学生在适合自己的层级上有所收获。”温州市教育教学研究院院长徐海龙解释。

中小学人工智能通识课的核心定位是面向全体学生的基础通识教育，而非孤立的学科课程。其价值核心在于培养学生与人工智能协同解决问题的素养，以及依托跨学科融合破解实际问题的综合能力。

为推动跨学科融合，熊璋提出“要组建三个圈子”：核心圈是信息科技与科学教师，第二圈扩展至所有学科教师一起推动AI与教学融合，第三圈是覆盖全校课外活动实现全场景融合。这一思路已在浙江部分学校落地。

嵊州市双塔小学探索AI与劳动教育融合，学生将所学的AI技术，结合传感器等简易设备，搭建土壤湿度监测、自动灌溉提醒等智能管理系统，实时调控蔬菜生长环境。在翻土播种、田间管护的过程中，既锤炼劳动技能，又将AI知识转化为解决实际问题的能力。

浙大城市学院附属学校通过整合校内教师资源、联动高校与企业力量，积极打造既懂技术又懂教育的复合型教师队伍。“学校组建了以信息科技、数学、科学等学科教师为主的AI讲师团，背后还依托浙大城市学院信息与电气工程学院的师资力量，共同开发主题课程。”该校校长章汉平说，他们还携手区教育局、辖区企业杭州纳茵特科技有限公司等成立人工智能教育联合体，攻坚关键技术、研发软硬件教具，推动人工智能与教育实践有机融合。

从技术普及到教育革新，人工智能通识课的浪潮席卷而来，但更需理性推进，不能过于急躁，需要给予足够的耐心、探索空间与思考积淀时间，在“边学边做、边研究边改进”中走向成熟。

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