实践给教师数字素养提出的新诉求，对教师数字素养要求及其发展策略进行系统 分析，并着重就发展策略所涉及到的教师培养培训、评价与治理等方面展开论述， 分析人工智能对这些场景的赋能作用；最后，通过对伦理安全要求和智能时代教 师发展核心关切的探讨，以激发人们对人工智能赋能教师发展的进一步思考。此 2025 智能教育发展蓝皮书 外，报告对全国各地、各级各类学校最新人工智能赋能教师发展的实践案例作了 章 人工智能赋能教师研究转型 14 第 4 章 教师数字素养与发展策略 21 第 5 章 人工智能赋能教师培养培训 28 第 6 章 人工智能赋能教师评价与治理 36 第 7 章 教师人工智能伦理安全要求及实践 44 2025 智能教育发展蓝皮书 II 第 8 章 智能时代教师发展的核心关切 49 蓝皮书编写工作组 52 1 第 1 章 强国必先强教，强教必先强师，高素质专业化教师队伍是教育强国建设的重 在教育教学中应用 AI 需要坚持智能向善，重视教师伦理安全规范与学生伦 理价值引导，保障合规高效、安全有序使用 AI。 加强教师应用 AI 的伦理安全规范。持续推进教师 AI 应用伦理安全教育，建 立完善审查、监管、问责等规范体系，推动教师深刻理解 AI 应用的潜在风险和 伦理安全主体责任，严格遵守数据隐私与安全相关法规，恪守 AI 应用伦理边界， 对 AI 输出结果保持批判性审视，避免 AI

..................................................................................... 12 10、人形机器人伦理与监管框架 ........................................................................... 13 特斯拉人形机器人的技术突破解读 10、人形机器人伦理与监管框架 随着特斯拉 Optimus 等人形机器人技术的快速发展，伦理与监管框架的建立 变得日益紧迫。人形机器人因其拟人化特性，在伦理问题上面临独特挑战。首 先，安全性是核心关切，机器人必须确保在任何情况下不对人类造成伤害。特 斯拉等公司在人形机器人安全领域进行了探索，例如通过预测行动后果并根据 预设伦理规则评估这些后果来确保安全[6]。这种“伦理层”可以补充现有控制 人做 出错误决策时，责任应归于设计者、制造商还是使用者？特斯拉自动驾驶事故 特斯拉人形机器人的技术突破解读 LICHENYANG@PATSNAP.COM 14 的伦理分析为人形机器人提供了参考框架，强调了制造商的道德责任以及用户 行为、系统限制和监管影响的重要性[3]。 在监管方面，现有法律框架难以应对人形机器人带来的新挑战。各国需要建立 统一标准

Domain-Specific LLMs),形成模型资源池。 4. 2 一套规范体系(安全+伦理+标准) 安全与隐私规范:制定大模型应用在内容安全、系 统安全、数据泄露防护等方面的安全要求和数据脱敏、 匿名化、用户授权机制等方面的隐私保护标准。 伦理与责任指南 [15]:明确大模型应用的伦理边界 (如避免偏见歧视、保障人类主体性、防止滥用),建立 内容审核、责任追溯机制。 技术与应用标准:制定模型接口、数据格式、性能 势产业利用大模型提质增效降本,培育新业态新模式; 应探索大模型在科学发现、艺术创作等前沿领域的应 用;应关注“大模型+政务服务” “大模型+智慧医疗” “大模型+工业研发” 等具有广阔前景的融合方向;对 于涉及重大伦理风险的场景(如司法、自动驾驶决策) 需审慎推进,建立严格的监管和评估机制。 ·94· �N����7� �����0 ��� 6. 3 构建安全可信的治理体系 大模型赋能智慧城市的发展与安全应并重 完善监管机制:明确监管主体和职责分工;探索适 应大模型特点的新型监管模式,如“ 监管沙盒”、敏捷 治理;建立覆盖模型研发、部署、应用全流程的动态监 管机制;加强跨境数据流动和模型输出的安全管理。 推动伦理与规范建设:积极参与国内外大模型伦 理规则制定;推广负责任的人工智能实践,倡导科技向 善;建立畅通的公众反馈和争议解决渠道。 7 结束语 大模型作为引领未来的战略性技术,其赋能智慧 城市建设的广度和深度将持续拓展。

.......................................................................................195 10. 法律与伦理规范................................................................................................. .........................................................................................205 10.2 伦理审查机制............................................................................................... 小时）、数据处理 吞吐量衰减率（≤5%）等核心指标。设立版本回滚触发机制，当出 现关键业务功能异常或性能下降超过 15%时，自动触发回滚流程。 10. 法律与伦理规范 在系统设计与实施过程中，必须严格遵守现行法律法规，并建 立完善的伦理审查机制。重点遵循《中华人民共和国网络安全法》 《个人信息保护法》以及《公共安全视频图像信息系统管理条例》 等法规要求，确保数据采集、处理、存储的全流程合规性。视频数

至今仍是衡量 AI 智能水平的重要标准，例如 ChatGPT 等大模型均以通过类似测 试为目标。 图灵通过图灵测试与图灵机构建了人工智能的理论框架，其密码学实践与哲学思 考为现代 AI 技术提供了方法论与伦理基础。尽管他未亲历 AI 的爆发式发展，但 其思想至今仍是技术突破的核心驱动力。 阿兰 · 图灵 (1912-1954)—— 现代计算机的奠基人，人工智 能之父。 图灵与人工智能 图灵测试 更自然地与人互动 ， 理解复杂情感和意图 问题解决能 力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题 ， 提供创造性的解 决方案 伦理问 题 作为受控工具 ， 几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT 链式思维的出现将大模型分为了两类： “概率预测（快速反应） ”模型和“链式推理（慢速思考） ”模型 。 前者适合快速反馈， 处理即 时任务； 后者通过推理解决复杂问题 、杭锦旗 执法规范化 法 律 语 义 理 解 + OCR 纠 错 执法错误率下降 47% 南京 、成都 公安工作与 AIGC 技术的结合已从单点工具应用转向系统性变革，未来需在技术迭代、法规完善和伦理治理三方面协同推进，实现“数 据 驱动决策、 AI 赋能实战”的智慧警务新范式。 小结 大数据智能 语义网络、知识图谱自动化及自我博弈系统。把人工智能 10 和 2 .0 技术混合在一起，

甚至可能出现防御机制全面失效的风险。三是产业生态加速成型，头部 安全厂商将推出AI智能体开发平台，降低中小企业应用门槛；跨行业协 同机制进一步完善，政府、企业、科研机构将联合推动形成统一的技术 标准与伦理规范，助力我国在智能安全领域占据国际竞争主动权。 085 （四）算网融合催生安全防护新场景 2025年，算网融合作为“数字新基建”核心支柱加速落地，算力 网络与通信网络深度协同形成“云边端”一体化架构，既推动数字经济 作，对智能体行为的监控审计，通过在关键设备植入硬件级安全锁等机 制，及时阻断和干预智能体异常行为。三是构建贯穿智能体全流程的价 值约束体系，强化智能体“透明可解释”机制，将“不伤害物理世界” 作为算法底层逻辑，通过伦理嵌入技术实现伦理与目标之间形成制衡。 （四）完善数字化转型安全保障支撑 一是细化网络安全法规政策实施细则，围绕数据分类分级，加快制 092 中国工业和信息化 发展形势展望系列 定各行业重要数据目录

........................................................................................183 9. 合规与伦理................................................................................................... ..........................................................................................191 9.2 伦理问题探讨............................................................................................... 力测试，确保在 99.97%置信区间内有效。每日收盘后生成极端情景应对评估报 告，重点分析熔断触发次数、滑点控制效果和策略中断恢复时间等 关键指标。 9. 合规与伦理 在 AI 量化交易系统的设计与实施过程中，合规与伦理是确保 系统长期稳定运行的核心支柱。首先，必须严格遵守各国金融监管 框架，例如美国的 SEC 法规、欧盟的 MiFID II 以及中国的《证券 法》和《算法交易管理办法》。系统需内置动态合规检查模块，实

过“赛前准备-现场攻防-赛后评判”三个阶段，系统性检验 并提升上海市 AI 企业安全防护能力。伦理安全方面，构建 并完善人工智能伦理指南，建立伦理审查监管制度。我国在 《全球人工智能治理倡议》中提出，坚持伦理先行，建立并 完善人工智能伦理准则、规范及问责机制，形成人工智能伦 理指南，建立科技伦理审查和监管制度，明确人工智能相关 主体的责任和权力边界。《人工智能生成合成内容标识办法》 中明确要求标注 定困难。安全与合规压力持续升级，随着数字贸易与跨境数 据流动范围扩大，发达地区企业面临更复杂的监管环境，数 据流通的安全性与合规性保障不足，制约内外循环联动效率； 生成式人工智能的普及进一步带来算法公平性、数据溯源、 社会伦理等新挑战，传统监管模式难以适应技术快速迭代进 程，形成治理空白地带。中西部地区缺乏特色战略定位跟风 现象明显。区域定位失准引发同质化竞争与资源浪费，部分 中西部地区不顾自身基础，盲目复制东部发展模式，一哄而

. . . . . . . . 2 2. 新阶段：AI 与数据要素融合重塑发展路径 . . . . . . . . . . . . . . . 2 3. 新挑战：技术赋能带来安全伦理双重考验 . . . . . . . . . . . . . . . 3 ( 二 ) 数字政府评估意义 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 新挑战：技术赋能带来安全与伦理双重考验 当下，人工智能技术虽为数字政府建设注入强大动力，但安全风 险与伦理挑战亦愈发显著。在安全领域，数据泄露隐患颇为突出。人 工智能应用依赖海量政务数据，一旦遭受黑客攻击或出现管理失误， 极有可能致使公民隐私和政务敏感数据泄露，进而损害公众权益并对 政府公信力造成影响；系统漏洞若被恶意利用，还会对公共服务体系 的稳定运行构成威胁。在伦理层面，算法偏见问题亟待高度关注。部 台则缺乏先进算法支撑与智能决策引擎，无法提供精准高效的智能分 析与决策支持，难以满足政务场景对深度智能化的需求。二是数智底 座安全保障体系面临应用不足与技术冲击的双重挑战，面对生成式人 工智能等新技术带来的数据安全和伦理道德问题，数字政府整体安全 体系建设在安全技术提升，安全制度落实、工作人员安全素养、安全 应急能力等方面需要加强。 3. 统筹架构逐步成型，碎片管理有待弥合 统筹管理是推动数字政府高质量建设的关键支柱之一，各地政府

路径：日本为强化教师数字素养培育，构建了一套全面且系统的支持 体系，涵盖评价、培训与激励等多个层面。2023 年发布的《教师 ICT 应用指导力评价列表》构建了包含技术操作、教学设计、数据应用、 伦理指导四大维度的 18 项指标体系。 （二）国内政策分析 我国教育行业发展历史悠久，教育信息化和数字化为算力赋能教 育打下了坚实的基础。整体来看，教育信息化经历了 4 个重要时期， 分别为萌芽期（1976-1999 效率强化或框架内的优化升级，面向未来社会发展需求、个性化学习 与终身教育理念，仍需构建颠覆性的高等教育新生态。在知识生产领 域，伦理隐患不容忽视。随着新一代人工智能的迭代演进，不仅需要 对高等教育理念与模式进行适应性调整，还需审慎应对版权归属、学 术剽窃、学术主体情感交流危机及隐私数据泄露等伦理问题，防范和 化解人机融合过程中可能出现的异化风险。 普惠算力赋能教育行业研究报告（2025 年） 16 三、算力+教育产业剖析