技术创新的期待。 中国的碳中和战略是先树立减排里程碑 再用背水一战的决心和压缩型发展的理念 ， 来倒逼减排。 中国与欧盟的减排路径不同。 欧盟的二氧化碳排放在达峰以后，经历了一 个长期波动的平台期（约 ３０ 年），然后缓慢下降。 尽管欧盟碳达峰以后受到《京都议定 书》的法律约束，但总体看欧盟的碳中和过程将是一个自然减排过程。 中国现在还处于二 氧化碳排放上升阶段 尚未实现现代化 在发展的压力和高碳能源体系的压力下负重爬

建议的实施策略 要求建立类似于欧盟2016年采用的一般数 据保护条例（GDPR）的 robust 数据保护 法律，或专门针对人工智能服务的设计和 提供的具体法规，这些法规应针对不同年 龄和能力的用户群体的适当性进行考量。 这样的规定也需要定期审查和调整，以应 对由生成式AI等新兴技术带来的新型伦理 问题。中国于2023年7月发布的专门针对 生成式AI的官方规定以及欧盟于2024年3 月提出的《人工智能法案》是近期为应对 方式领 导人工智能的发展；将国家/地方的人工智能法规与相关立法和监管规定保持一致；在必要监管 生成式人工智能的同时促进人工智能创新之间保持平衡；识别人工智能潜在风险的级别，并相应 地制定法规（可参考欧盟人工智能法案的做法）；保护数据隐私；定义并执行参与未监督聊天机 器人或应用的年龄限制；以及增强国家数据所有权并降低数据贫困的风险。 监管部门应与教育机构、教师工会和家 长协会合作，定义并应用适用于AI工具 或通过与学术界和私营部门的合作，实 现应用程序和硬件的可负担访问。 AI4T 1 1 是一个由欧盟委员会资助的Erasmus+ K3项目，与法国、爱尔兰、意大利、卢森堡和 斯洛文尼亚等国家合作开发。该项目于2021年启动，旨在基于三类人工智能（AI）能力对教育 进行培训：（1）“为AI教学”涵盖了所有公民相关的AI能力，主要源自现有的欧盟数字技能框架 DigComp2.2；（2）“使用AI教学”涵盖了专门针对教师

际标准接轨 - 群堆协同运维技术 突破 世界主要核电国家和组织在 AI 方面的进展情况 国家 / 组织 政策文件 技术应用 监管创新 国际合作 / 标准 挑战与趋势 法国 - 《欧盟人工智能法案》 （ 2023 年 ，核安全列为 “高风险 ” 类别） - 《核安全与辐射防护监察 长报告》（ 2023 年） - EDF 弗拉芒维尔 EPR 非能动安全系统设计 - 采用 “风险分级 ” 监管模式 ，要求第 三方评估 AI 安全 案例 - 主导欧盟 AI 伦理 框架 - 与中国合作 AP1000 、 EPR 监管 经验交流 - 平衡技术创 新与伦理争议 - 推动欧盟统 一监管标准 韩国 - 《第四次工业革命战略》 （ 2018 年） - 《核电站专用 AI

台国家数字化发展战略，规范技术发展路径，抢占未来发展先机，为大模型在教育领域的健康发展奠定了坚实 基础。 1.1 政策概述：世界各地人工智能赋能教育的政策 自 2019 年以来，联合国教科文组织、欧盟以及美国、英国等国家的相关机构近几年密集发布了一系列政策文件， 体现了国际社会对规范和引导人工智能在教育中应用的高度重视，揭示了关注的重点领域和核心议题，展现了 当前国际人工智能教育政策的图景与趋势。 2024 年 2 月 欧盟 《人工智能法 案》 14 为人工智能系统建立了一个分层风险分类框架，对教育、就业和执法 等关键领域的高风险系统施加了严格的监管要求，并对通用人工智能 模型（尤其是具有系统性风险的模型）的提供者规定了具体的义务。 这项具有里程碑意义的立法主要要求人工智能提供者承担风险管理、 数据治理、透明度和技术文档等责任，确保人工智能在欧盟市场的安 全部署并维护基本权利。 会委员 会 《欧盟生成式 人 工 智 能 及 其基础模型： 应用、机遇、 挑战与未来方 向》 26 分析了生成式人工智能在欧盟的应用现状、机遇、挑战以及未来的发 展方向。它探讨了生成式人工智能的价值链、关键参与者、投资趋势（指 出美国的主导地位），并研究了生成式人工智能在汽车、可再生能源 和教育等特定行业的应用案例。报告还进行了 SWOT 分析，评估了欧盟 在生产和使用生

此外，国际经验也为中国中小学人工智能应用政策的制定提供 了重要参考。例如，美国在《国家人工智能研究与发展战略规划》 中明确提出，要推动人工智能技术在教育中的应用，提升学生的学 习效果和教师的教学能力。欧盟则在《人工智能战略》中强调，要 利用人工智能技术促进教育的公平性和包容性。这些国际经验表 明，人工智能技术在教育中的应用具有广阔的前景，但也需要在政 策制定和实施过程中充分考虑伦理、隐私和安全等问题。 如，美国在 2019 年发布了《国家人工智能研发战略计划》，明确 提出将人工智能教育纳入 K-12 “ 教育体系，并通过 AI for K-12”计划 推动中小学阶段的人工智能课程开发与教师培训。欧盟则在《人工 智能战略》中强调，人工智能教育应从基础教育阶段开始，培养学 “ ” 生的计算思维和创新能力。英国政府通过 国家计算教育计划 推动 中小学阶段的人工智能教育，并设立了专门的人工智能教育基金， 个国家将人工智能教育纳入中小学课程 体系，其中发达国家的覆盖率显著高于发展中国家。具体数据如下 表所示： 国家/地区 人工智能教育覆盖率 （%） 主要政策举措 美国 85 AI for K-12 计划 欧盟 78 人工智能战略 中国 65 新一代人工智能发展规划 日本 70 人工智能战略 2019 印度 45 国家人工智能战略 巴西 40 国家教育计划 从全球范围来看，人工智能教育政策的制定与实施呈现出以下

全球。其推进模式的核心是应用场景的快速迭代和商 业模式的不断探索，旨在通过技术提升学习效率和效 果。 欧洲（西欧）国家：政策主导，伦理先行稳健融合 与美国不同，欧洲的推进模式更具顶层设计和政策主 导的色彩。欧盟层面通过《数字教育行动计划》等框 架性文件，强调提升教师和学生的数字能力，并将AI 素养作为核心。其最大的特点是伦理先行. 在《人工智能法案》等强监管背景下，对教育数据的 隐私保护、算法的公平性和透明度有着极为严格的要 《国家人工智能战略和行动计划 (2022 - 2027)》 UNESCO 2023-2024 陆续发布 《在教育和研究中使用生成式人工智能的指南》《教师人工智能能力框架》 《学生人工智能能力框架》等 欧盟 2024年 《人工智能法案》 美国 2024年 《国家教育技术计划 2024》 国际组织及部分海外国家关于AI+教育政策及倡导观察 深化教育AI+重塑 全球AI+教育双速发展格局 东亚国家 们都在如何 用好技术这一核心问题上提供了丰富的实践案例。 技术伦理与可持续发展 以澳大利亚、英国和芬兰为代表。这些国家或地区在 拥抱技术变革的同时，更前瞻性地关注其带来的长期 社会影响，从欧盟以《人工智能法案》为代表的强力 监管，到芬兰将公平与福祉置于首位的教育哲学，再 到澳大利亚对数据隐私和算法透明度的持续探讨，它 们共同构成了确保AI教育能够健康、公平且可持续发 展的安全护栏。

通过 在教学师资、教学内容和教学场所等方面的密切配合，共同承担职业教育的职 责。 同时，近年来德国持续实施的国家信息化战略也极大推动了职业教育的快速 发展。德国是世界主要的经济强国之一，也是欧盟国家中，重视信息化建设、 信息化程度较高的国家之一。德国始终在互联网基础设施建设、数据安全保护、 挖掘数字化价值创造潜力在公共管理和国民经济各领域的运用等方面保持了高 度关注，这些措施都为“互