文章核心观点 - 生成式人工智能为高校思政引领力建设带来重大机遇 高等院校应增强人工智能战略认知 以GAI赋能思政引领力全面提升[1] 思政引领力与数字化转型 - 思政引领力是引导教育强国建设实践的力量 高校锻造此力对构建育人生态和服务强国复兴意义重大[1] - 数字化转型是教育发展的必然走向 生成式人工智能具有超强的表达生成和内容创造能力[1] GAI赋能理论教育：破解认知表层化 - 当前高校思政课面临表达抽象、形式单一、情感互动不足导致的“话语隔阂”挑战[2] - GAI推动理论教育从“话语隔阂”向“同频共振”转型 实现理论引领力升维[3] - GAI推动思政课程多模态交互 通过跨模态生成能力将抽象理论转化为具象化场景 弥合青年对理论的“距离感”[3] - GAI推动课程思政跨学科理论融合 例如精准匹配专业课程与思政元素 提供跨学科案例库 提升理论话语“亲和力”[3] - GAI推动实践教育人机协同 从工具化转向共生模式 承担场景构建、内容生成等任务 重构话语生成的“主体性”[3] GAI强化意识形态引领：筑牢方向把控力 - 思政引领力表明教育强国的政治属性 教育系统是意识形态斗争的主战场[4] - 当代青年作为互联网原住民 思想易受多元信息冲击 网络社交“部落化”对凝聚共同价值认同构成挑战[4] - GAI赋能政治引领力的关键在于强化教育创新中的伦理治理与素养提升[5] - 构建“技术—价值”共生的治理框架 例如通过算法约束确保AI内容符合主流意识形态 通过权威数据库解决“数据幻觉”问题[5] - 构建“技术—素养”提升的教育模式 GAI定位应为学生的“成长陪伴导师”[5] - 善用GAI技术分析学生个性化特征 实现主流话语的圈群化渗透[6] - 善于培育批判性思维 引导学生形成“生成—反思—重构”思维模式 增强对信息的判断力[6] GAI促进价值内化与行为转化 - 传统价值观教育存在“认知认同高、行为转化低”的问题 本质是认知与实践割裂[7] - GAI可通过道德信仰传播具象化、文化传承数字化和社会责任感知化提升价值凝聚力[8] - GAI重构道德情境 通过多模态生成能力构建立体化道德情境 使抽象道德原则具象化 推动道德教育从“知识记忆”转向“具身实践”[8] - GAI活化文化基因 通过“时空折叠”与“意义活化”重构文化传播时空边界 例如苏州丝绸博物馆的“丝绸元宇宙”数字纹样体验空间吸引大批大学生[8] - GAI深化责任认知 通过虚拟仿真、智能推荐提供沉浸式知识获取路径 并将学生社会实践中的体验数据转化为可视化内容传播[8] 案例与研究成果 - 苏州大学基于GAI构建多专业交叉培养体系 培养又红又专的复合型人才[3] - 苏州大学推出“Deepseek”校园版应用、“智慧学工”系统等人工智能产品[5] - 本文系江苏省高等教育教改研究课题研究成果 编号2023JSJG470[9]

行业总体表现 - 2024年中国传媒产业总产值达到34344.36亿元，同比上升8.97%，整体保持稳中有进、"小步快走"的增长趋势 [1] 核心驱动因素 - 人工智能、微短剧、短视频、网络直播等业态的发展与交叉融合带动了互联网营销、互联网广告等多个细分行业的协同发展，是驱动产业总产值提升的重要因素 [1] - 新的媒介形态和媒体业态如AIGC、生成式内容、短视频、微短剧、MCN、网络直播等拉动媒体营销、网络广告协同发展，成为主要引擎 [1] - 人工智能、生成式人工智能正在重新编写娱乐及传媒产业所有细分领域的规则 [2] - 生成式人工智能有望提高生产效率和生产力，同时为跨行业的新业务提供动力 [2] 细分市场表现 - 在媒体业态层面，2024年互联网营销收入稳居榜首 [1] 行业变革与挑战 - 生成式人工智能给知识产权（版权）、安全和数据隐私、环境危害及伦理道德等方面带来不确定性 [2] - 商业模式和就业市场将因技术变革面临严峻挑战 [2]

行业监管与市场准入 - 上海市生成式人工智能服务登记数量持续增加，截至11月19日，新增3款已完成登记，累计登记总数已达130款 [1] 近期新增服务详情 - 本次新增登记的3款生成式人工智能服务分别为“立业云选址助手”、“CRIC 深度智联”和“缔塔文博导览助手” [2] - “立业云选址助手”的登记单位为青鸟象限（上海）人工智能科技有限公司 [2] - “CRIC 深度智联”的登记单位为上海深度智联科技有限公司 [2] - “缔塔文博导览助手”的登记单位为上海缔塔科技有限公司 [2]

行业总体表现 - 2024年中国传媒产业总产值达到34344.36亿元人民币，同比上升8.97% [1] - 行业整体保持稳中有进、"小步快走"的增长趋势 [1] - 行业已深刻嵌入数字经济发展轨迹，生态日益丰富，边界不断扩展 [1] 增长驱动因素 - 人工智能、微短剧、短视频、网络直播等业态的发展与交叉融合是驱动增长的重要因素 [1] - 新兴业态带动了互联网营销、互联网广告等多个细分行业的协同发展 [1] 全球趋势与技术影响 - 2024至2025年对全球娱乐及传媒产业是极具重塑性的一年，各细分市场加速全面数字化转型 [2] - 人工智能特别是生成式人工智能正在重新编写产业所有细分领域的规则 [2] - 生成式人工智能有望提高生产效率和生产力，并为跨行业新业务提供动力 [2] 行业挑战 - 新技术给知识产权、安全、数据隐私、环境危害及伦理道德等方面带来不确定性 [2] - 商业模式和就业市场将面临严峻挑战 [2]

调查背景与核心发现 - 全国首份针对小学生的生成式人工智能素养白皮书在南京发布 对推动中小学人工智能教育发展具有重要参考价值 [1] - 调查于今年4月启动 旨在回应社会对人工智能是否导致儿童依赖及认知停滞等问题的关切 [1] - 项目组对南京市17所学校3至6年级的8795名小学生开展问卷调查 并对其中8所学校的74名学生进行深度访谈 [1] 学生应用现状与偏好 - 81.93%的南京小学生知道如DeepSeek、豆包等生成式人工智能平台 [2] - 豆包成为最主流的工具 使用比例高达84.02% [2] - 绝大部分小学生使用生成式人工智能辅助学习 仅11.07%的学生未使用AI做过学习相关事情 [2] 现存问题与现象 - 白皮书揭示了工具化倾向、批判性不足等现象 [2] - 家庭支持差异等因素引发了“生成式人工智能素养分层” [2] 发展建议与行业影响 - 白皮书提出“精准干预”、“课程嵌入”、“校社协同”等前瞻性战略建议 [2] - 该成果被视为区域人工智能教育诊断书和未来教育行动宣言 兼具学术严谨性与实践指导性 [2] - 行业专家认为该研究将推动中小学人工智能教育向更科学、公平、高质量的方向迈进 [3]

白皮书发布与调研概况 - 中国首份针对小学生群体的生成式人工智能素养白皮书《南京市小学生生成式人工智能素养白皮书》于18日在南京发布 [1] - 白皮书基于对南京市12个区17所学校3年级至6年级的8795名小学生进行的线下问卷调查，以及对其中8所学校74名学生的面对面访谈 [1] 研究背景与核心问题 - 当前生成式人工智能可能引发学生认知依赖、学习动机减弱、思维深度退化等问题，持续引发热议 [1] - 白皮书旨在为构建具有中国经验的人工智能教育伦理与风险防控体系奠定基础，对推动中小学人工智能教育纵深发展具有重要参考价值 [1] 研究发现与核心现象 - 白皮书记录了南京小学生生成式人工智能的应用偏好与素养现状 [1] - 研究剖析了个体、家庭、学校等因素对学生素养的影响 [1] - 研究揭示了工具化倾向、批判性不足、家庭支持差异引发的生成式人工智能素养分层等现象 [1] 素养框架与教育建议 - 白皮书提出了涵盖认知理解、提示词工程、批判审视、自我调节、伦理道德等维度的生成式人工智能素养框架 [3] - 框架凸显“人机共创”中学生的主体地位，拓展了信息素养与数字素养的边界 [3] - 白皮书为中小学生成式人工智能教育工作明确了目标体系与实施路径 [3] - 就小学生生成式人工智能素养发展，白皮书提出了战略预判与路径探索 [3] - 具体建议包括“精准干预”、“课程嵌入”、“校社协同”，旨在推动区域人工智能教育从经验驱动向证据驱动转型 [3] 行业专家评价 - 知名教育信息化专家、华东师范大学终身教授祝智庭认为，该研究成果将引发更广泛、深入的讨论与实践 [3] - 该成果被认为将推动中国中小学人工智能教育向着更科学、更公平、更高质量的方向迈进 [3]

全球主要股指表现 - 全球主要指数周二全线下跌，美股三大指数集体收跌，纳斯达克指数跌1.21%，道琼斯指数跌1.07%，标普500指数跌0.83% [1] - 亚太市场普遍下跌，日经225指数跌3.22%，韩国KOSPI指数跌3.32%，恒生指数跌1.72% [1] - 欧洲主要股指跌幅显著，德国DAX30指数跌1.77%，法国CAC40指数跌1.86%，欧洲斯托克50指数跌1.90% [1] 大宗商品市场动态 - 国际油价上涨，NYMEX WTI原油期货价格上涨1.39%至每桶60.74美元，ICE布伦特原油期货价格上涨1.07%至每桶64.89美元 [2] - 贵金属价格小幅下跌，COMEX黄金期货跌0.17%至4067.4美元/盎司，COMEX白银期货跌0.34%至50.54美元/盎司 [2] - 工业金属普遍走弱，LME铜跌0.75%，LME铝跌0.85% [2] 人工智能与科技行业动态 - 谷歌推出最新一代AI模型Gemini 3，并强调新功能将立即在搜索引擎等多个盈利产品中投入使用 [10] - 微软、英伟达与Anthropic宣布达成合作协议，Anthropic将斥资300亿美元用于计算资源在微软Azure云平台上扩展其Claude AI模型，算力由英伟达提供支持 [13] - 作为交易的一部分，英伟达承诺向Anthropic投资最多100亿美元，微软将投资最多50亿美元，使Anthropic估值升至约3500亿美元 [13] - Redburn分析师下调微软和亚马逊评级，从"买入"降至"中性"，质疑生成式AI的经济效益和资本密集度 [14] 科技公司监管与诉讼 - Meta赢得与美国联邦贸易委员会的反垄断诉讼，无需剥离Instagram和WhatsApp业务 [11][12] - 美国国务院批准向乌克兰出售"爱国者"防空系统维护及设备 [9]

评级下调与股价表现 - Rothschild & Co Redburn的分析师Alexander Haissl将微软和亚马逊的评级从买入下调至中性[1] - 这是该分析师自2022年6月开始追踪这两只股票以来的首次评级下调[1] - 受此影响，微软和亚马逊股价均下跌超过2%[1] 生成式AI前景与经济效益 - 业界关于生成式AI类似早期云1.0的说法被认为越来越不恰当[1] - 生成式AI的潜在经济效益远比预期要弱[1] - 生成式AI的利润率假设折旧周期已延长至5至6年，而早期云计算时代仅为3年[1] 资本密集度与定价能力 - 从可比角度看，生成式AI的资本密集度显著高于早期云计算[1] - 生成式AI的定价能力明显弱于早期云计算[1] 目标股价调整 - Rothschild & Co Redburn将微软的目标股价从560美元下调至500美元[1] - 该机构维持亚马逊250美元的目标股价不变[1]

人工智能技术发展与产业影响 - 以大模型、AIGC、生成式人工智能为代表的人工智能技术正经历跃迁式发展，未来5-10年将深度重塑产业发展方式并引领新一轮科技革命和产业变革 [1] - 中国近5年在大模型、具身智能等领域已跻身国际第一方阵，部分领域实现领先 [1] - 未来几十年的科研方法将发生根本性变化，关键在于AI与传统科技的融合 [1] 未来十年AI与机器人发展趋势 - 未来十年是机器人从“能运动”走向“能做事”，从“行业工具”迈向“生活伙伴”的十年 [2] - AI技术将赋予机器人真正“理解世界”的能力，场景将推动机器人真正“融入生活” [2] - 尽管面临技术和伦理挑战，但需要携手共建生态 [2] 大会主题与战略意义 - 2025人工智能+大会主题为“AI下一个十年：场景驱动×新质引擎”，旨在探讨AI落地新路径和场景赋能行业新增量 [1][2] - 大会是对国家战略部署的深入落实，聚焦解码“技术突破”向“价值创造”转化的核心密码 [2] - 目标是共绘人工智能行业未来十年发展蓝图 [2] 中关村发展集团的产业角色与布局 - 中关村发展集团致力于成为人工智能产业科技成果转化的“架桥者”与“赋能者” [2] - 公司在算力、算法、数据三大要素平台进行“点”式布局，并依托股权投资、产业空间等服务构建业务“线”条 [2] - 已累计服务人工智能产业上下游企业1400余家，占北京市人工智能企业总数的50%以上 [2] 产业协同与创新平台建设 - 北京市人工智能协会（筹）发起设立，旨在整合产业资源、搭建交流平台、推动协同创新 [3] - 协会由中关村发展集团作为主发起人之一，联合产业链核心企业、科研机构及高校共同发起，助力北京打造全球影响力的AI创新策源地 [3] - 中关村原生引擎公司通过整合高校科研与政府资源，提供从技术挖掘到场景应用的全链条服务，加速AI科技成果转化和产业化 [3]

对硅谷裁员的片面认识 - 当前美国科技行业裁员近11万人，但这是四年来的最低水平，远不及2023年裁员数量的一半 [2] - 科技公司在裁员的同时也在进行招聘，最终雇员规模稳中有进，Alphabet、微软和Netflix的雇员数量处于历史最高水平 [5] - 近四年裁员70万人，但相比疫情期间（2019年底至2023年）主要科技公司增加的90多万个岗位，招聘规模远超裁员规模，亚马逊在2021年下半年就净增27.3万人 [7] AI与裁员的因果关系 - 硅谷大裁员始于2022年，与ChatGPT发布在时间上同步，但时间同步性不意味着存在因果关系，2022年的生成式AI技术非常初级，不可能对经济社会产生实质性影响 [8] - 没有直接证据表明AI是裁员主因，亚马逊CEO称裁员1.4万人是由于企业文化而非成本或AI，微软裁撤9000人是为了实施组织变革，Salesforce裁减4000个岗位虽归因于AI但被指有推销新产品的嫌疑 [9] - 美国程序员就业岗位数量已持续下滑20多年，并非近年才发生，因此AI无法解释之前的下滑，也无法解释英国编程相关就业人数从2011年的48.3万增长至2023年的109.3万 [13] AI对就业的实际影响 - AI编写50%的代码并不意味着取代50%的程序员，这些代码仍需人工复核调试，且编写代码仅是程序员工作的一部分 [15] - 企业AI采纳率处于10%-20%的低水平区间，该比例仅衡量AI应用的“有无”而非“优劣”，表明AI尚难对就业整体产生直接冲击 [16][18]