新京报贝壳财经讯（记者白金蕾 韦英姿）今年，“人工智能+”行动首次被写入政府工作报告。从最初的专家系统、算法研究到如今的大模型训练，AI（人工智能）技术已然展现出强大的“通用智能”潜力。在这股人工智能浪潮中，新京报社作为媒体行业的一员，始终走在前沿。
为了更好地开展“人工智能+”行动，跟踪和研究AI技术的发展，加快AI技术与各行各业的深度融合 ，7月3日，新京报在2024贝壳财经年会“‘通’往未来 向新有AI”主题论坛上，新京报社党委书记、社长汤一原，中国经济传媒协会驻会副会长、经济参考报原总编辑杜跃进，北京智源人工智能研究院院长王仲远联合宣布成立新京报AI研究院。
7月3日，新京报社党委书记、社长汤一原（中），中国经济传媒协会驻会副会长、经济参考报原总编辑杜跃进（右），北京智源人工智能研究院院长王仲远（左）在2024新京报贝壳财经年会“‘通’往未来 向新有AI”主题论坛上共同宣布成立新京报AI研究院。
同时，新京报AI研究院发布首份《中国AI大模型测评报告——公众及传媒行业大模型使用与满足研究》。本次报告经北京大学、清华大学、浙江大学、中国传媒大学等高校教授的学术指导，与北京智源人工智能研究院（下称北京智源研究院）、中国经济传媒协会联合发布。
该报告共分为四个部分，采用问卷调查、模型评测、深度访谈等研究方法，其中第一部分联合北京智源研究院针对当前大语言模型多种能力进行评测，第二部分为行业首份专门针对媒体人使用大模型情况进行分析。该报告由新京报联合中国经济传媒协会共同发起，并在全国范围内针对机构媒体、自媒体等展开广泛调研，自6月初启动，历时一个月调研。新京报人工智能研究院研发了针对大模型助手传媒能力的测评体系，本次测评共综合考察了9款大模型助手的文本生成能力、事实核查与价值观判断能力、媒体信息检索能力、翻译能力以及长文本总结能力。
从ChatGPT（一款生成式大语言模型）到Sora（一款生成式视频模型）生成式预训练大模型（下称：大模型），令全球科技圈刮起飓风。作为新质生产力发展的重要引擎，大模型的交互体验和生成能力预示着生产力的前进方向，人工智能也正在成为经济高质量发展的增量。
北京市委市政府高度重视人工智能发展，2023年5月，北京市政府印发《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案 (2023-2025年)》，北京市政府办公厅印发《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》，多重政策利好叠加助推北京人工智能产业快速发展。
大模型经过一年多的发展，不断为政务、传媒、医疗、教育等领域注入新技术变量，但同时也带来深度伪造、数据安全、威胁就业等隐忧。
正如海德格尔所说：“技术是时代的座驾。”新技术是新闻传播变革的第一生产力，当前以人工智能为代表的媒介技术不断发展，为传媒业注入新时代变量。媒体融合作为国家战略已实施超过十年，我国传媒业的数字化、信息化得到长足发展。
北京在推动人工智能技术方面也走在全国前列，先后设立多个人工智能产业园区和创新基地，吸引大量国内外顶尖AI企业和研究机构入驻。数据显示，截至目前，全市人工智能相关企业约2200家，约占全国四成;2023年人工智能产业核心产值突破2500亿元。北京目前已备案上线大模型51款，位列全国第一。
下一步，新京报AI研究院除了跟踪日常新闻消息、深度专题、高端访谈和监督报道持续关注国内外人工智能领域技术进程等之外，还将联合国内外顶级科研机构、高校、一线业内人士组成智库，针对人工智能领域基础理论、核心技术和行业应用展开研讨，传递行业大事与大势。同时，还将整合资源持续推出产品测评、行业指数和研学课程等研究型产品。
“通过这一平台更加深度地参与到人工智能的建设中去，也为我国人工智能产业的发展贡献更多的智慧和力量。”汤一原总结道。
媒体不仅是信息的传播者，更是时代的见证者和记录者。新京报社在人工智能领域进行了大量报道，《AI时代 百模大战》《问答2023 AI十人谈》等专题均向公众传递了最新的AI动态和技术前沿。
同时，新京报也积极探索人工智能技术在媒体行业的应用。2023年7月和2024年1月，新京报先后上线两款以记者形象作为蓝本的AI数字人——“AI小贝”和“AI小慧”，并推出《贝壳财经早报》以及《新闻8点见》数字人新闻栏目，均获得了较好的传播效果。
当前，人工智能发展已被提到顶层设计高度。今年3月的政府工作报告更是首次将开展“人工智能+”行动写入报告。国务院也专门印发了《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标。
新京报不仅记录时代，也将与AI逐浪前行，通往未来。
校对 柳宝庆
明年3月存量房贷重新定价 你换不换“锚”？如何换？
12月28日，为深化利率市场化改革，进一步推动贷款市场报价利率（LPR）运用，央行就存量浮动利率贷款的定价基准转换为LPR发布了公告。 公告称，自2020年3月1日起，金融机构应与存量浮动利率贷款客户就定价基准转换条款进行协商，将原合同约定的利率定价方式转换为以LPR为定价基准加点形成。 其中，商业性个人住房贷款定价基准转换应在双方协商一致的前提下，尽可能以简便易行的方式变更原合同条款。 业内称，该政策表明，推动LPR应用的时间表明显提前，利率市场化进程进一步加快，但不会给市场预期造成刺激影响。 明年8月底前完成定价基准转换2019年8月17日，人民银行发布改革完善贷款市场报价利率（LPR）形成机制公告。 央行有关负责人表示，目前接近90%的新发放贷款已经参考LPR定价，但存量浮动利率贷款仍基于贷款基准利率定价，不能及时反映市场利率变化，不利于保护借贷双方的权益。 为进一步深化LPR改革，人民银行发布了〔2019〕第30号公告，推进存量浮动利率贷款定价基准平稳转换。 其中，存量浮动利率贷款，指的是2020年1月1日前金融机构已发放的和已签订合同但未发放的参考贷款基准利率定价的浮动利率贷款（不包括公积金个人住房贷款）。 自2020年1月1日起，各金融机构不得签订参考贷款基准利率定价的浮动利率贷款合同。 公告表示，自2020年3月1日起，金融机构应与存量浮动利率贷款客户就定价基准转换条款进行协商，将原合同约定的利率定价方式转换为以LPR为定价基准加点形成（加点可为负值），加点数值在合同剩余期限内固定不变；也可转换为固定利率。 记者注意到，定价基准只能转换一次，转换之后不能再次转换。 同时，已处于最后一个重定价周期的存量浮动利率贷款可不转换。 存量浮动利率贷款定价基准转换原则上应于2020年8月31日前完成。 具体来看，存量浮动利率贷款定价基准转换为LPR，除商业性个人住房贷款外，加点数值由借贷双方协商确定。 商业性个人住房贷款的加点数值应等于原合同最近的执行利率水平与2019年12月发布的相应期限LPR的差值。 从转换时点至此后的第一个重定价日（不含），执行的利率水平应等于原合同最近的执行利率水平，即2019年12月相应期限LPR与该加点数值之和。 之后，自第一个重定价日起，在每个利率重定价日，利率水平由最近一个月相应期限LPR与该加点数值重新计算确定。 此外，金融机构与客户协商定价基准转换条款时，可重新约定重定价周期和重定价日，其中商业性个人住房贷款重新约定的重定价周期最短为一年。 如存量浮动利率贷款转换为固定利率，转换后的利率水平由借贷双方协商确定，其中商业性个人住房贷款转换后利率水平应等于原合同最近的执行利率水平。 业内称调整后利于推进全面利率市场化58安居客房产研究院首席分析师张波分析称，央行宣布推进存量浮动利率贷款定价基准转换，其目的在于更好地以市场化方式反映利率变化，由于按原有规定存量房贷利率依然按基准利率浮动的方式定期进行调整，本次调整之后将更有利于推进全面的利率市场化。 张波指出，从政策来看，有两点值得关注，一是针对存量贷款，贷款人可有选择权，即可以选择按LPR的方式或固定利率的方式进行转换，有利于更好保障贷款人的权益，并推进转换的有序进行；二是提供充分的转换时间，自2020年3月1日到8月31日，转换过渡期较长，可以保证转换过程平稳进行。 在接受新京报记者采访时，新网银行首席研究员、中关村互联网金融研究院首席研究员董希淼分析称，此次央行发布的第30号公告明确，自2020年1月1日起，各金融机构不得签订参考贷款基准利率定价的浮动利率贷款合同，这表明，推动LPR应用的时间表明显提前，利率市场化进程进一步加快。 实施存量浮动利率贷款定价基准转换，加快和扩大LPR在存量贷款中的应用，使LPR全面成为贷款定价的基准，有助于更好地发挥LPR在贷款定价中的关键作用，使贷款利率能更及时反映市场利率变化，提升货币政策传导效果，提高金融资源配置效率。 董希淼指出，存量房贷定价转换有两种方式，无论是何种转换方式，转换后的房贷利率原则上不低于原有的利率，除非LPR下降（第一种方式）。 这主要是为了贯彻落实房地产市场调控要求，在流动性合理充裕、市场利率有望下行的情况下，坚守“房住不炒”的定位，不向房地产市场发出错误信号，同时也有助于控制上升较快的居民部门杠杆率。 而关于其他存量贷款定价基准的转换，央行明确，借贷双方按市场化原则，协商确定具体转换条款。 “预计初次转换之后，存量贷款的利率执行水平将与转换之前保持基本不变，这有助于推进转换工作顺利进行，也有助于保护借贷双方的利益。 为更好地服务实体经济，货币政策保持稳健基调，加大逆周期调节力度，未来一段时间LPR仍有一定的下行空间。 ” 董希淼称。 此外，董希淼指出，借款人与银行平等协商，采用LPR作为定价基准将可能是普遍的方式，这对借款人相对有利。 通过这种市场化方式，有助于降低实体经济的融资成本，更好为稳增长、稳就业服务。 即便借款人与银行协商转换为固定利率，现有的同期限LPR仍可能是固定利率执行水平的重要参考。 同时，这也体现了利率市场化原则，即利率定价相关事项由借贷双方协商确定。 克而瑞研究中心副总经理杨科伟指出，政策本身是中性的，考虑了存量房贷双方的利益，并规定存量商业性个人住房贷款在转换时点的利率水平应保持不变（加点可为负值），不会因此导致购房者利率上涨，这将是房贷利率今后的常态。 从转换后的效果看，张波指出，在流动性放松的大背景下，目前利率下行的动力较强，因此，转换为LPR方式，大概率将在中短期内利于购房者，但从长远来看，LPR本身体现出更强的市场化，因此整体房贷利率会更贴近于市场水平。 两种方案可选择业内称不会给预期造成刺激影响新京报记者注意到，此次调整后，有两种方案供购房者选择。 一种是LPR为定价基准加点形成（加点可为负值），加点数值在合同剩余期限内固定不变，这种与当前的房贷利率方案相似；一种是固定利率。 但需要注意的是，只能选择其中一种，而且只有一次选择机会，后续不能再次更改。 那么，对普通用户而言有何影响？诸葛找房副总裁苑承建指出，对用户来说，固定利率长期确定，一方面，无法享受利率下行的红利，另一方面，在利率上行时也可避免成本上升。 第一种LPR为定价基准加点的方式，对用户来说是随行就市，可以享受利率下行带来的还款金额降低，但同样，在利率上行时，还款金额也要随之增加。 就当前的利率市场环境来说，LPR大概率还要下行，选择LPR为定价基准加点的方案，可能是更稳妥且主流的方案。 苑承建指出，如果转换为LPR为定价基准加点的方案，加点是由当前用户房贷实际利率与2019年12月份LPR（五年期以上为4.8%）差值确定的，且确定后不可更改。 也就是说，如果当前房贷利率为基准利率上浮1.1%，则转换后的加点是0.59%，转换后的用户的房贷利率变更为当期LPR+0.59%，这个加点就是用户未来房贷合同有效期内实际执行的加点。 “如果是选择转换为固定利率，转换后的商贷利率要与当前执行的利率水平一致。 转换时间是从2020年3月1日至8月31日，但实际的执行时间是从2021年开始。 也就是说，2020年用户实际执行的房贷还是按照2019年的房贷，按照当前的还款约定偿还。 即使LPR在2020年下降，用户也只能从2021年开始享受利率下行的红利。 ”苑承建称。 苑承建总结称，央行的这一方案，一次性解决了存量房贷利率定价转换的问题，也让存量房贷用户可以享受到利率下降的红利，同时保持了房贷利率的稳定，不会给市场预期造成刺激影响。 易居研究院智库中心研究总监严跃进给记者举例道，假如购房者小张原先买房时，是执行“央行基准利率×（1+浮动比例）”，当时是上浮10%，计算为4.9%×（1+10%）=5.39%，那么，现在根据（LPR基础利率+基点）的计算公式，最终的利率为4.8%+0.59%=5.39%。 这意味着，改革前后，利率保持稳定不变，但定价公式出现变化。 不过，严跃进提醒有两点需要注意：第一，LPR每个月会变动，但购房者实际面临的LPR是一年变一次，或30年变一次，这可以和银行谈，建议一年调一次；第二，基点一旦约定好，是不变的，其实和以前银行的折扣概念差不多，过去折扣也是一旦谈好，30年合同保持不变。 同策咨询研究中心总监张宏伟表示，从长周期看，未来三到五年内，整个市场进入降息通道，但从短期看，现在只是LPR利率向下微调，这对普通老百姓房贷利率的影响不是太大。 不过，不同城市的情况有所不同，在一线城市或强二线城市，从结构比例看，无论是成交套数还是成交面积，改善性需求或置换型改善性需求都占主导。 基于此，张宏伟指出，单从一线和强二线城市看，由于大多数个人住房贷款都是二套改善住房，从结构角度讲，单城市的住房平均贷款利率，或即时转化成LPR之后的平均利率，应该会呈现出上涨趋势。 不过，这一上涨更多是结构性因素导致，而不是利率本身上涨。
数实融合是实现产业链现代化的必由之路 | 新京智库
那么，数实融合 前有哪些新趋势，为了更好使数字技术助 传统产业转型升级，需要在哪些 继续投 、 持？就此，新京报新京智库举行“实体经济与数字经济融合”研讨会，邀请多位知名专家学者与会探讨。
数字企业找准自己的定位很关键
国家标准化专家委员会主任、中国工程院院士邬贺铨表示，在实体企业数字化转型上，互联网企业以及数字化经济企业、数字技术企业，将会起到重要作用。 但需要注意的是，数字企业还得找准自己的定位，实体经济企业是主体，数字经济企业如何能够更好与实体经济企业合作，这是企业数字化转型能否成功的一个关键点。
在邬贺铨看来，数字企业与实体企业需要找到“共同语言”，不能你谈你的，我谈我的。
数字企业和实体企业间如何能找到“共同语言”，全国政协委员、中共中央党校马克思主义学院院长张占斌认为，从现在的发展趋势上看，数字经济与实体经济结合正在加快，甚至正在形成新的突破。 数字技术企业的积极性很高，实体经济企业积极性也在提高，关键是双方要加强沟通、加强协作，找到合适的应用场景，然后带动双方更深度的协作和发展。
在中国人民大学经济学院教授聂辉华看来，推动实体经济和数字经济的融合，可以从多个方面入手。 政府要大力推动，因为在数字化转型过程中，包括中国数字经济的发展，一定程度上也得益于政府提供了比较宽松的环境。
中国科学院 科技 战略研究院产业 科技 创新研究中心执行主任余江也表示，现在整个数字化技术、数字技术体系跟十几年前相比已经不可同日而语了。 实体经济中，除了龙头企业在积极地做数字化生态 探索 ，互联网 科技 企业也在把扩大数字化生态来作为数实融合的抓手，这个形势是十几年前所没有出现的。
在中国社科院 财经 战略研究院互联网研究室主任李勇坚看来，增强企业数字化也好，数实融合也好，未来的发展方向必然是大家共同的耦合、共同进步、共同提升效率，这样才能够进一步把数字化生产力的潜力发挥出来。
生产各环节需整合到共同的网络化链条里
邬贺铨表示，经过几年的 探索 ，发现数字企业要进入到实体经济企业里，门槛相对还是比较高，没有想象那么容易。 尤其是习惯了消费互联网的企业，遇到了实体经济企业，不是简单的一个数字化解决方案就能通用，因为实体经济企业往往具有个性化特征。
张占斌认为，跟国外大的互联网巨头比，我国有些产融结合企业离世界级的标准还有差距，打造一批世界级的数字产业集群显得尤为重要。 只有数字经济龙头企业发展起来，着力打造数字的产业集群，才有可能带动中小企业发展，也才有可能培育一批专精特新的制造业企业、单项冠军企业。
对于中小企业如何进行数字化转型，聂辉华表示，中小企业要实现数字化，一是通过平台赋能，二是进入一些数字化园区。 这就需要地方政府做一些基础工作，这样企业进来之后，很快可以接入系统，但是这样也不能完全解决很多中小企业的个性化需求问题。
除了中小企业个性化问题，余江也认为，在很多重要工业领域的操作系统上，中国跟发达国家的差距还很大。 这些重要的工业操作系统都被一些国外的公司垄断，包括一些重要领域上的操作系统，以及一些关键的工业软件。
企业数字化转型、实体经济数实融合的核心问题在哪里？李勇坚认为，数字化转型需要将企业的从研发设计到企业的加工制造、营销服务等环节都数据化，然后整合到一个共同的网络化信息平台或者一个网络化的信息链条里面，这样耦合效率更高，互动的频率更高，可共同提升整个产业链的效率。
在这个方面，广州有一家叫智衣链的服装厂就做得很好。 服装厂的背后，有30多家的供应商、代工厂，供应布料、扣子、拉链等等。 过去主要是通过电话与个人微信等方式沟通，效率低下，现在通过企业微信的“上下游”连接功能，智衣链把30多家供应商，从定布料，到裁床，到车缝，再到质检，入库与发货等各个环节的信息流和业务流都进行了打通，这些环节的所有数据，都会同步到企业微信工作台的一个应用上。
数实融合是实现产业链现代化的必由之路
邬贺铨表示，在数字化转型方面，实际上不仅仅是传统产业的升级改造，数字化与实体经济的融合还会诞生出新的产业、新的模式。 首先体现在产品上的数字化跟实体技术的融合，比如现在的智能网联车，其实际上在 汽车 上增加了很多车联网的新技术。
张占斌认为，政府要为整个数实融合创造优质的环境。 包括支持一些具备强大数字技术能力的新兴实体企业来发展成标杆企业，推广一些典型的应用场景，发挥这些实体企业在产业链、供应链升级中对中小企业的带动作用。 各个省份也可以遴选一批创新型企业，培育一些数字经济领域的独角兽企业，然后给予适当的支持。
在余江看来，数实融合是未来推动经济高质量发展、产业基础高级化、产业链现代化的必由之路，也是应对外部环境很多不确定挑战的必由之路。 应该鼓励企业创新主体跟国家长远战略需求同频共振，让企业能够真正愿意沉下心来长期做数实融合，让各个企业都能在这个过程中得到真正的价值收获。
“这些东西从经济学上说可能是属于公共产品，那谁来提供？提供以后谁来维护？谁来改进？” 李勇坚认为这些问题都是需要面对的基本问题。
编辑 | 柯锐
校对 | 李立军
人工智能时代，教师应当如何增升自我?
热点概况 近日，浙江省金华市孝顺镇中心小学引进的一款头环引发争议。 据介绍，此款名为“赋思头环”的产品佩戴在头上后，能监测学生上课时的注意力情况。 有质疑声称该项技术涉嫌侵犯学生隐私。 10月31日，涉事公司回应，产品为专注力训练系统，而不是用于监控的系统，不需要长期佩戴。 同日下午，金东区教育局相关工作人员表示，由于心理暗示作用，学生使用该头环时注意力的确有所提升，目前由于舆论热议，该设备已暂时停用。 各方观点 南方日报：学校与家长联手监视每个学生有没有“开小差”，等同于把每个学生捆绑在同一条流水线上，不允许瑕疵的出现。 这样“赤裸裸”长大的孩子，或者是小小年纪就学会了隐藏自己真实的喜怒哀乐，或者被彻底消磨掉了个性，对于学什么都无所谓。 前者可怕，后者可悲。 澎湃新闻：教师是人类灵魂的医生，医学伦理的一条基本原则是“不伤害”。 在科技进步突飞猛进的今天，像脑机接口头环这种真真假假的东西还会有很多。 我想，教育工作者不妨遵守古老而睿智的奥卡姆剃刀法则——如无必要，勿增实体。 新京报：长此以往，学生提高自己专注度是靠机器，而不是靠老师的引导，这样会弱化老师的教育教学能力。 此外，数据如果使用不当，会侵犯学生隐私。 对于这样的创新手段，有关教育部门应该提高警惕，加快为“AI+教育”设计应有的操作底线。 深度分析 (一)事件背景 “想象你的眉心有一点柔和的光芒绽放……”当孝顺镇中心小学部分五年级学生戴上头环后，会听见这样的提示音。 类似的场景，还出现在上海世外小学、北京市第五十六中学、首都师范大学、美国耶鲁大学等学校。 在国内电商平台，这款头环售价在3000元上下。 据产品宣传的内容，这款头环是一个专注力量化仪器。 脑强科技创始人称，头环能让学生与老师之间建立真实的反馈，让学生更加积极地投入课堂，让老师更积极地备课，从而提升课堂教学效率。 类似于赋思头环这种人工智能产品近年来逐渐走入学校，智慧课堂、“刷脸”认证、作业测评系统自动批改已成为老师上课的工具，但也引来众多家长、网友的质疑，人工智能是否能够代替人民教师的部分职能，教师如何利用好人工智能也成为网上讨论的热点。 (二)人工智能无法代替人民教师 1.人工智能只是帮助我们学习的一个工具 人不是一台精准的机器，会受到情绪波动、疲劳、学习压力等内在因素的影响，对于大部分儿童而言，这些负面因素的排解与宽慰是需要成年人参与的，他们需要被理解，而非浅薄的了解;需要共情，而非简单的倾听;需要设身处地的建议，以及言语之中透露的关切。 教育不仅仅是知识上的灌输，故而人工智能所做的事情，从根源上来说算不上是教育，它只是帮助我们学习的一个工具。 2.人工智能无法进行德育工作 人工智能可以帮助教师更好地完成工作，更多的是完成那些需要耗费大量时间和精力、重复机械的工作。 但是有些工作可能人工智能技术无法完成。 德育的实施是一项复杂的思维意识活动，可以说是一项需要创造力的活动，情况瞬息万变，应对的方法也无法提前预估，无法进行创造活动的人工智能在这项工作面前也只能望洋兴叹了。 而且德育工作最重要的一项是同理心的激发，人工智能永远无法像人类一样有丰富的心理活动，这一点还是需要教师来完成。 (三)人工智能时代，教师应当如何增升自我? 1.充当“连接者”和“创造者” 教育教学活动是面向学生个体的复杂性工作，而且伴随着大量的人际交往与情感互动，这是人工智能目前还无法解决的领域。 教师在人工智能的辅助下，应把主要精力放在充当“连接者”和“创造者”的角色上。 2.成为学生成长的激发者和未来发展的预见者 教师在复杂的教育教学活动中实现人与机器等要素信息的有效沟通和连接，对学生的健康成长和个性发展做出清晰的判断，成为学生成长的激发者和未来发展的预见者。 3.做到差异化和个别化 人工智能时代，教师应极大地发挥创造性智能，使“教育作为一门艺术性工作”成为可能。 做到差异化和个别化，这样能够有效改善师生关系，能使学生的教育生活更人性更幸福。 参考文章 头环监控上课走神：“金箍棒”或“紧箍咒”? 迎接新一天的学习，这些孩子们首先做的不是打开课本，而是点亮头环。 上课铃一响，前额、耳后的三个电极，采集每个人的脑电波，分析之后实时显示在老师和家长的电脑手机上。 开发者称，借助既有的数据模型，大人们可以时刻掌握学生们的精神状态，谁在走神，立刻暴露。 消息一出，质疑不少。 有教育专家说，课堂上的专注程度只是学习效果的一个指标，以此为据指导教学，未免舍本逐末。 新技术确实改变着生活。 给贫困生饭卡精准存入补贴、用智能技术帮助残疾人复健、“智慧社区”轻松实现物业公司日常管理的众多功能……人工智能、大数据、脑科学的发展一日千里，越来越多的人受益于此。 然而，诸如用装有GPS芯片的校服避免上课迟到、用表情识别系统判断学生学习状态，这些带有争议的技术尝试，却值得我们投去审慎的目光。 值得欣慰的是，技术面前个人自由怎样安放、用户的隐私权应该如何保护、采集生物识别信息是否必要、敏感数据的储存能否让人放心，这些我们曾经聊过的话题，也正在广泛地讨论中，形塑着信息时代新的社会伦理规范。 关于技术的边界、权利的范围、个人的保护等，问题不断出现，共识却也在不断形成。 科技离不开伦理的导航，伦理也需要与时俱进的发展，这才是一种良性的互动，共同助推人类社会的前行。 最近杭州法院受理了“人脸识别”第一案。 某大学张教授早前购买了当地野生动物世界的年卡，按照要求，他在购卡时登记了指纹信息，防止卡片盗用。 最近，公园通知他，指纹识别升级为人脸识别，必须登记面部信息才能继续使用。 公园是否构成侵权，法院尚未宣判，但技术不能被滥用，已然成为社会共识。 回到监控上课走神的头环运用，与人脸识别技术的成熟可靠不同，“脑电波识别”聚讼纷纭，走入课堂是否已有验证和授权?与精专法律的大学教授不同，未成年的小学生们打开头环的一刻，是否知道这意味着什么?假如自己被数据批评，又是否有能力解释辩驳?一句话，当成年人对技术尚没有全盘把握的时候，将它运用到课堂之中、孩子身上，更需慎之又慎。 有一种观点认为，人工智能时代最不担心失业的职业，教师可居其一。 因为无论技术如何发展，这个古老职业的从事者依然会是以人心换人心的燃灯者。 毕竟，面对天资不同、秉性不一的孩子，很难用几个指标和一套模型定义和教育。 唯有耐心、用心的老师，才能因材施教、因势利导。 这是教育的魅力，更是我们区别于机器、高扬人性光辉的关键。 在这个意义上，想要通过技术，为教育找到一根横扫困难的“金箍棒”，或许只能得到束缚人才发展的“紧箍咒”。 学习好，学生需要专注力;教育好，课堂更需要吸引力。 (来源：人民日报有改动)
