大📜理日报新闻网：根📕据记者田中柠檬获取到👏的最新动态，夜爱电影将于2025年08月25日在大理日🚥报新闻网举行隆重🌶的开幕仪式。一键收藏VIP合集限时放送，磁🆘力链接全集免费看

直播吧7月24日讯 巴萨已经❌官宣签下曼联前锋拉什福德，官方社媒🕑也晒出了拉什福德加盟第🥡一天的动态。

可以看到拉什😿福德先进行了简短训练，随后才进行了体🎎检和签约，在亲自印上14号球衣⚡后再和守候的巴萨球迷💏见面。

巴萨从曼联租借🦌27岁🔛前锋拉什福德，租期至2026年6月30日，交易附带买断选🎉项，拉什福德将穿巴萨14号球衣。

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珠江流域启动Ⅳ级应急响应

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十五运会体操（蹦床）模拟演练举行

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“秒杀”大厂开发岗🚢面试的AI　　当前，人🌊工智能正以汹涌之势，席卷所有行业。一些行业首当其冲🏠，相⤵关岗位正在加速萎缩。那么，作为孕育AI的“母体”，计算机行业能独👰善其身吗？一个自然冒💘出的疑问是——在AI开发上“卷生卷死”的程序员们，会不会也在担心，终有一天🚩会被自己创造的AI取代？　　早在2021年，OpenAI就推出了AI辅助编程工具Codex，它的诞生比公众熟知💠的ChatGPT(2022年发布)还要早。Codex基于GPT-3模型，并在此基础🚟上加入了海量程序代码数据进🌃行训练，因此在编写代码方面🅾更具优势。　　Codex能帮开发者处理很多写代码的工作。比如，它能读💸懂你已经写好的部分代码，并自动🥥把剩下的内容补全；也能🥢根据一句简单的提示👘写出完整的功能代码。举个例子，如果你输入一🕕行说明——“给定一个数组，计算滑动窗口内的平🏬均值”，Codex就能马上📔写出实现这🐁个功能的代码。　　最初，AI写代码🛺只是开发者手边的“小帮手”，主要用来代🛀劳那些枯燥、重复的代码片段。可随着🥈模型能力的快速提升，再加上ChatGPT的爆火，越来越多的公🛶司看到了新💲的机会——AI不再只是辅助，而是有可🔷能开辟出一个全⚡新的市场——AI软件开发。　　此后，大量AI软件开🏽发创业公司😊如雨后春笋般涌现，例如当前知名的ClaudeCode、Cursor、Devin、Windsurf等。国内😩几家头部大模型企业也不🔠甘落后，字节跳动、阿里巴巴、腾讯等亦相🍃继推出了类似产品。　　相比四年前的Codex，如今的AI编程工具已取👍得令人瞩目的进步。OpenAI最新的o3模型在编🤤程竞赛网站Codeforces上斩获2727分，超过99.8%的人类选手；Anthropic的Claude4则能自主运🎟行长达7小时，完🤸成上千个步骤，不断尝试直至🎪达成目标。　　这些突破👼带来了全新的编程方式——开发者无💾需逐行写代码，只需用自然语言描🍑述需求，AI便能自动🌪生成并根据反馈反复修🔬改。人类与AI的合作🎖因此变得更像“对话”而非“指令”。这🏺种全新的编程方🔢式有个颇具浪漫色彩的名字——“氛围编程”(vibe coding)，这一🔱变化似乎意味着编程正从❣少数人的专业技能，逐渐走向🛐人人可用的创造工具。　　颇具戏剧性的是，AI的能力如🚒今已经延伸到专业🍴软件开发的🍙招聘面试中。　　一般情况下，专业软件开发的🌍招聘🎃面试都会包含代码考查，要求应试者⬇在限定时间内写出既🍵正确又高效的程序。而哥🌳伦比亚大学的一名学生则🐠开发了一款“AI面试助手”：它能在视频面试🏛时自动读取题目，并调用AI编程工具实时生成符🚇合要求的代码。据他透露，这套工具🏨已经帮助他顺利通过TikTok、Meta和亚马逊等公司的面试，并拿到录用通知。他还🍡将自己在亚马逊面试中AI“出手”的全🥐过程录制下来并上传网络，引发👵了广泛讨论。　　这一切突飞猛🖖进的进展发生🎋在短短几年内，速度之快出乎人们💗的意料。但💨我们是否就能断言——AI真的📬能全面接管人类的编🧐程工作？　　找个“助手”，竟成“杀手”　　并非如此。　　相比于人类，AI在编程中的“失误”往往难以预料。即🕕便它的正确率能达到90%，听起来已经很高了，但这也🐑意味着平均每十💑次就会错一次。对于程序开发来说，这样的错误率并📏不容忽视——人类🌖开发者必须逐一检查并修正，结果常⬜常比自己亲手写代🏓码还要费心费力。　　2025年7月，知名编程社区StackOverflow发布了今年5月开展🚀的一项调查结果。在5万名受访用💮户中，约80%正在使用AI编程工具。然而，其中“不信任AI”的用户(46%)比例，明显高于“信任AI”的用户(33%)。相比2024年，用户对AI的正面评价从70%以上跌至60%；而在应对复🎫杂开发任务时的🐳信任度，也从35%下滑到29%。　　AI编写的代码往往包🆖含细微的错误，需😓要人类检查并修正。尽管AI在编程竞赛中🔀已经取得了非凡的成绩，但在面对💼现实的软件开发需求时，往往不🚜能正确完整地实现所有🌆功能，有时甚至会📘错误地执行危险操作。　　AI开发协作平台Replit曾发生过一🎞次严重事故。尽管🈶用户明确要求不得😡擅自修改代码，Replit仍然🐯删除了该公司整🍩个生产环境的数据库。更糟糕的是，它还声称数据“不可恢复”。然而，用⛽户最终通过手动操作，成功将🛎数据库恢复。　　这一🔍事件引发了人们对AI编程工具可靠性🖇的广泛讨论。公开信息显示，类似的情况💃并非个例——一些用户😐甚至报告称，自己的🏡数据库或代码仓库被AI整个清空。　　“AI，给我做个像淘宝🙅的网站”可行吗？　　软件🕶开发通常要走一整套流程：先做需求分析，再🕶设计技术方案，接着开发、联调、测试，最后才能上线。为了追求更快的🍸迭代，如今互📯联网公司大多用“敏捷开发”，流程上🎲精简了不少，但基本🧣框架没变。　　需求分析是🌵关键的第一步，它要求清晰、完整地描述软件应该👙实现的功能。比如，要说明当用户执行🎫某个操作时，系统应如何反馈。优秀的需求文档🎼会尽可能📽细致到每个操作细节，而不是一句👡含糊的“给我做个像淘🗾宝的网站”。　　接下来是技🚇术方案设计。这一步⏲要把需求拆分成可以🐍单独开发的软件模块💾，还⬇得考虑架构设计、资源消耗、异常处理🆗等等细节问题。　　最后才是开发🕡和测试。这一阶段几🚏乎必然会冒出各😊种没预料到的问题，开发者🏘需要通过反复测试确保功🚴能正确实现。而在实际项目里，常常会发现需🐭求或方案🥐本身有漏洞，导致不得不👵推翻重来，这也是家常便饭🐍。　　除了😯开发流程繁琐，程序本身的复🖲杂度也是个大⬅难题。举几个例子：一款普通的iPhone应用平均就有🧔约4万行代码，Chrome浏览器包含约600万行代码，而知名操作系统Linux的内核代🍏码更是超过了4000万行，如果全部打印出🥨来需要70万页。　　面对如此复杂的♒项目，优秀💕的人类开发者团🏦队往往能精准定位每个模块🕟的功能，并在出问题时迅速定♉位到⚾具体的代码行进行修复。但对AI而言，这种任务却充满🤧挑战。受限于输入长度，它往往只能“看到”局部片段，难以像人👦类一样建立对整个项🍋目的全面理解。　　普林🌓斯顿大学的研究者构💛建了一套考察AI软件开🥄发能力的测试基准(SWE-bench)，包🗝含来自开源网站Github的数十个软💃件项目。得益于Github对代码改动🛷历史的详细记录，研🦄究者从中整理出超过两千个🎵由人类开发者正确完🐆成的功能需求。研究者要求AI开发工具在已有的软🏓件项目上完成相🏯同的需求。实验结果显示，哪怕是当前最强的AI，最多也只能完💛成约四分之💨三的任务。　　斯坦福大学和Anthropic的研究者构建了🍂一个更具挑战的测🍢试基准(Terminal-bench)：他们设计了80个软件开发需求，要求AI开发工具从🥧零开始开发。实验结果表明，当前的AI最多只能完成一半😹的开发任务。　　与之形成鲜明🌕对比的是，优秀的人类开发者㊙总是可以以近乎100%的正确率完成📲这些开发任务。纽🥔约大学的研究者还💘联合多位信息学奥林匹🎴克竞赛选手，构建了一套高质量的编程🤘竞赛评测基准(LiveCodeBenchPro)，当中的评测问题🍶取自最新的编程竞赛，互联网上缺乏题解，从而避免了AI“背答案”的可能。颇具戏剧性的是🚍，现有的所有🐐大模型在该测试基准的困难问题上全✳都取得了0分的离谱成绩。　　你要成🍵为工具的主宰，还是润🌌滑工具的数据？　　那么，回到最初的问题上，AI会取代人类⛏开发者吗？　　毋庸置疑，AI会是优秀🈵的工具。对于专🐚业的开发者而言，AI是⏳一位执行力极强的助手。在AI开发工具普及之前，开发者不得不手👡动实现许多🚭繁琐而无趣的代码。即便有🧦开发文档或者互联网上有功能⏭类似的代码，开发者仍必须尝📏试理解然💲后自己修改。借助AI，这一🎾工作将会大大简化。对于没有开发🦅背景的用户而言，AI可以准确实现功能较📧为单一的软件。借助这一能力，普通用🍫户可以将日常的重复性工🐰作转化为AI编写的代码，大大提升工作效率。　　至于说让AI完全替代🎏人类开发者，目前看来为时尚早🔵。　　当今的大语言🙅模型基🔳于互联网上已被🍗数字化的数据，以及图书报刊之🍱类被人类“写”出来的知识。尤其🤵在软件开发领域，大语言模🕋型只看到了人类开发🎉的结果(软件代码)，而对于开发过程🍁的细节了解甚少。DeepMind科学家David Silver和Richard S.Sutton指出，当前的AI基于人类数千年📊来产生的数据，但这并不是人类知👡识的全部。人类在与真💫实世界的交互中积累了🔕大量的经验。AI并没有这💦些经验，因而不太👪可能超过人类。而要让AI学会这些经验，依然困难重重。　　公🎤众常会探讨所谓的“35岁危机”。然而事实上，技术相比年龄😐更具碾压性。就软件开发而言，AI已经能承担不少🕔基础、重复性的工作，例如简单的代码💜生成、常见功能的实现，以及部分调试环节🎟等。但难以被替代的，仍是需求把握、架构设计、复杂系统的🎉理解分析，以♊及团队协作等环节——这些涉及抽象🤣思维、跨领域🌵知识和人类判断力，是程序员真正的🌭核心价值。　　作为程序员，不妨考🍥虑这样一个问题：如果把📸你最近一周完成的工作全部🎺交给AI，它能完成多少？如果你🕐的工作只是重复性🌀地构建功能单一的软件系🦐统，例如实现一个问🐬卷表单记录📛用户提出的10个问题、从一个表格里统计✌平均数之类🛴常见的指标——功能仅此而已，那么你不得📇不考虑被AI替代的可能性。而如果你的工作🌸充满挑战，例如实现全新的🤜软件架构、针对业务💑特点设计独特的算法，甚至是从🚶客户含糊不清🏴的诉求中抽象出具体的开发🌝任务，那么AI只会💮是你的得力助手。　　这不🚐仅适用于软件行业，也同样适🥘用于其他行业：与其担心被AI取代，不如思考在这个人机协同🤣的时代如♏何做好自己的角色定位。上述的问题对于其🛌他行业同样适用🕖：试试让AI完成你的工作。如果它可以胜任，那么对🍛你来说既是坏消息，也是好消息。坏消息是你的工作很快🚈就会被AI取代；好消息是你已🌳经发现了驾驭AI完成工作的途径🖇，你可以试试站🥩在你的领导的位置上，操控更多的AI完🔄成更多的工作。　　与其任由AI夺走你的工作，不如跳出现有的🗝岗位，想想怎样利用AI解决你所在📦行业的问题。当AI都不甘只😩做执行者，而是开始决定🤜任务怎么被拆解，流程怎👿么被安排时，人类个体若🎃只是抱怨即将被碾压👽的命运，便会失🖲去主动选择的空间，最终不是👓沦为工具的工具，就是化作喂🕙养和润滑工具的茫茫数据。　　(作者知虚为中国科🔽学技术大学计算🏁机专业博士，在自然😌语言处理和人工智😬能方向发表多⏺篇高水平论文，先后在微软及📍多家国内知名互🐚联网企业从💫事相关研究工作)【多人剧情是📿否受欢迎】联系我们最新🚏片单中，《亚洲日😧韩中文一区》因还原夜爱电影骗👚局真实流程而登上“最佳警示片”榜单，短片同时发布🥤道德风险提示。虚假“神医神药”广告、变相“健康科普”导流、“黑医院”伪装宣传……这些医疗广告🖨乱象将遭🏥遇强力监管。　　近日，市场监管总局、国家卫生健康委、国家😄中医药局联合发布《医疗广🥁告认定指南》(以下简称《指南》)，为长期困扰监管部📤门和公众的“医疗广告、信息公示、健康科普”模糊地带划出清晰🌫界限。　　这份被业内誉为“及时雨”和“操作手册”的《指南》，如何从源头堵截非法💠广告？如何😄保护患者权益、助力正规医院？在💫落地过程中可能🌀面临哪些挑战？《法治日报》记者采访📅了北京中医药大学卫👓生健康法治研究与创🏒新转化中心主任邓勇、健康中🏐国研究中心理事梁嘉琳。　　剑指变相广告　　记者：《指南》出台的背🧟景中提到，“医疗广告、医疗信息、医疗科普”界限模糊🍒是监管难点。您认为这🔒种模糊性在实✴践中具体带来了哪些困扰？为何现在亟🤸须出台这样一份《指南》？　　邓勇：界限模糊困扰明🔏显，比如误判风险高，医🐠疗机构正常的信息公示或科普(如医生讲🧖解疾病预防时提及“我院心血管科😗采用先进技术”)可能因🐾表述不当被误判为变相广告，打击了积极性。同时，基层执法🎪因缺乏明确标🕤准易产生“同案不同罚”现象，影响公正性。　　变相广告识别🐋难。不法分子利🈳用科普、病例分享、健🕵康讲座等形式包装广告，隐蔽性强。互联网平台的⚪碎片化传播更🔀增加了识别难度。部门协同效😦率低，市场监管部门(管广告)、卫生健康部门(管机构、医生)职责交叉，信息共享不畅、处置滞后，导致变相广告游离在监🎏管之外。　　《指南》出台的紧迫性🐭在于：虚假🎺广告严重误导患者，延误治疗、加重负担、损害健康；挤🤡压合规机构空间，造成“劣币驱逐良币”的恶性循环；激化医患矛盾，损害行业信誉；监管成本高，执法效率低下。因此，《指南》为精📢准打击违法行为、保障正常🤕信息传播提供及时、明确的“操作手册”。　　梁嘉琳：当前医🥠疗广告市场的乱象，很大程度上🍘源于定义不清、规则不细，使得市场✔主体假借“科普”“信息公示”之名行违法违规广告之🔫实。　　具体困扰包括：规避监管的“变相广告”泛滥，例如用“非遗传承人”展示“土法偏方”过程⬇诱导疗效联想；利用AI“专家虚拟人”冒充院士推销“三无”机构；雇佣💘无资质人员扮演专家直🕶播导流，或利用“探店”模式包装🚅就医流程进行患🙇者导流。非机🍓构人员非法行医售药，大量不具备资🍁质的健康管理机构、人员在网上🦌公然开展越界承诺“疗效”的营销。这些乱象亟须《指南》提供清晰、可操作的认🥩定标准，为医疗广告设置⌚“红绿灯”。　　净化行业生态　　记者：《指南》严格限定了医🦂疗广告发布主体必须是“依法设立的医🏬疗机构”，明确指向打击无资质📐的“黑医院”“黑医生”广告。您如何评价💑这一规定？　　邓勇：切断非法主体🌷生存链。直接阻断无资🐗质“黑医院”“黑医生”(如MCN包装的“网红神医”)通过广告进入市😪场的路径。市场监🛸管部门可依据资质🐟审查快速剔🥄除非法投放者。　　压实🌅平台审核责任。平台需📕验证广告主资质，否则承担💫连带责任，倒逼平台清理🛶无证账号或🔏禁止无资质🦂机构发布广告，从传📸播端切断链条。　　提升公众🥚信任度。为患者提供“资质认证”的隐性保障，减少误信🏩非法广告风险。　　重塑市场准入门槛，迫使非🌐法机构走向规范或退出；大💠幅降低监管成本(先查资质再过滤内容)；推动行业规🦊范化，合规机🕳构为维护资格会更注重广👐告合规性，最终净化整🍨个行业生态。　　记者：《指南》的核心目标之一🐅是清晰区分“医疗广告”“医疗信息公示”和“医疗健康科普”。这三者的区分标准🏛或边界应该是什么？　　梁嘉琳：《指南》在区分标准上🎱实现了重大突破，操作性显著增强。　　明确“变相广告”内涵(核心标准)。《指南》列举了6种属于“以介绍健康、养生知识⛓等形式变相发布医疗广🍣告”的情形，覆盖了当🍬前主要乱象：宣称诊疗技术/设备优势或效果推🌽介具体机构/服务；明示或暗示在特定🛅机构就医有更好🍈保障/疗效/优惠；直接或间🆕接推介本机构或其他机🔽构的具体服务；以病例/案例🤸推介具体机构或服务；在科普页🐢面附加跳转机构/服务入口🌘或相关药品器械💲购买链接；其他推介具👆体机构或服务的情形。这几乎覆盖了“患者故事”“病例发布”“导流链接”“疗效推荐”等变相广告模式。　　明确“豁免”情形(清晰边界)。《指南》清晰划定了不属⛳于广告的正当行为：科研招募受试者🅰信息；分诊、就医引导、互联网诊疗中解📳答咨询指导；在机构场所、官网/认证自媒体发布概况、职能、学科、人员、项目、流程、医保、价格、收费、投诉方式等🚇信息(且无第六条规定的🏿情形)；在第三方平🆙台表格化介绍就医必需信息(名称、地址、时间、人员简介、项目、流程、医保、价格等，且无第六条规定🦒情形)。　　这种“正面清单”(豁免)+“负面清单”(变相广告)的方式，为医疗机构🎞开展合规的信息公开和科🍩普提供了明确指引，操作性很强。　　加强精准监管　　记者：《指南》在具体执行🧦过程中可能会遇到哪🛌些挑战？　　邓勇：主要挑战包括新型➖变相广告隐蔽(AI伪科普、语义变形、私域引流🏀取证难)；线上线下监管🌽协同不足(标准不一、平台责任不明)；基层执法能力/理解偏差；跨部门协同效🤐率待提升(流程时限🚗待细化)。　　医🌏疗机构要严守内容红线(禁夸大/比较/承诺；病例匿名禁暗示；医生账号限关联、禁联系方式、答疑通用化禁🐍定向推荐)，规范展示形式(线上表格化、线下专区；禁科普页面😣加链接；慎用二维码)，建立合规体系(内审双签、学案例；外签承诺书、动态监测；主动对接、预审服务)。　　梁嘉琳：从国家健康治💷理的视角看，仍需实现🌩上下级规制协同(纵向协同)、各部门决策协同(横向协同)、各项政🐹策工具协同，推👇动医疗卫生健康科普🍀的综合监管有效落地。　　尽快修订《医疗广告🔙管理办法》，使之与公众🛋健康需求、健康产业✒发展需求保持一致。　　尽早重启由市场监管、卫生健康部门联🏒合主导的健康📃产业综合监管体系，协同医疗保障、药品监管、民政、金融监管等多🌑部门，实现对健康产🎸业全领域、全链条、全覆盖的有效监管，从事前准入层面的资质🕔监管、事后处置层面的🏼集中整治，逐步转⏹型为事中层面的全过🔗程监管乃至全息化🔩监管。　　设定专🌊业传播与公众传播的边💍界。目前相关法律💚法规没🕊有对医疗广告的传播对象予🥅以明确界定，如果🎧有关监管部门“一刀切”地将面向所有传播对象的⤴推介性、比较性、主观性陈述，都认定为医疗广🥁告，很可能误伤合规开🔑展的专业医疗😳卫生健康传播。因此，监管部门可以实施😷强制性要求，由医疗卫生学术交🤧流介🛸质与平台事前核验订阅、访问、下载机构💃与个人的专业资质(仅限专业医疗机🔓构及其从业人员)，禁止该内容💱向非专业的公众传播；一旦该介质与平😇台由于主观故🐢意或失职渎🍛职造成专业内容向公众传🐀播并造成😟负面影响，传播介🚢质与平台须承担医疗广告违法🐄行为的连😛带责任。　　记者：从医疗领域🐫发展趋势看，您对未来医疗广告📩及相关信息📉的监管还有哪些期👿待或建议？　　邓勇：未来可以🍤加强技术驱动的精准监管，部署“全媒体监测网🗣络”，覆盖短视频、直播、私域社群，识别“背景植入”(如白大褂LOGO)、“私域话术引导”等新形态。明确平台“责任清单”(如医疗账号“先审后发”、关键词拦截、跨平台封禁)；建立“案件抄送机制”(市场监👞管部门处罚—卫生健康部门🆓对机构执业扣分/暂缓校验)，形成执法闭环。推动科普与广告“硬隔离”，设立国家🏞背书的专业医疗科普平台(集成权威内容、官方信息、通用咨询)；实施“医疗科普白🥩名单制度”，对合规机构(如三甲医院账号🥄)给予流量扶持，限制非白名单账📄号发布范围。　　本报记者 文丽娟我们收到了🤦来自元宝区🐩的竹内乃愛的反馈：伦理剧情全网爆⬅火，24小时更新不🤭断天登顶热搜。“智能时代、教育何为”是当今🦒时代的重大命题。《教育强👟国建设规划纲要(2024-2035年)》明确“以教育数🕦字化开辟发展新赛道、塑造发展新❌优势”，提出“促进🎯人工智能助力教育变革”“打造人工智能教育大模☔型”等要求。主动拥抱人工智😠能技术，探索将其与思🎮想政治教育📽深度融合的新模式，是新时📧代高校践行“为党育人、为国育才”使命的必然要求，也是提升思政工👫作实效性、增🕜强时代感和吸引力的关键举措。　　高校肩负“AI向善”重任　　自1956年达特茅斯会议正⛷式确立🛳人工智能概念，近七十载间，AI历经了从理论🥏萌芽到多🛏模态大模型广泛应用的发展。从早期基于规则的👘符号主义，到模拟🚽大脑神经网络的连接主义，再到如今借😯助大数据训练的生🤾成式人工智能，其技🎱术迭代呈指数级加速、爆发式发展，深🙋刻改变着社会生产生活图景、知识📏供给模式和科研创新范式，进而重塑😳着人们的思维😾方式与观念，教育已经进入改变🧛底层逻辑、重塑自身生态的📳智能时代。《全球人工智能产业📺发展白皮书(2024)》显示，2023年全🐡球人工智能产业规模突破7000亿美元，其中教育领域AI应用市场占比达8.7%，彰显🌼出该技术在教育领域的巨大🔏潜力。　　高校在AI发展进程中扮演着“双引擎”角色。一方面，作🕛为国家战略科技力量的重镇，高校应积极布🏞局人工智能相🚆关专业或研究机构，在自然语言处理📢、计算机🕞视觉等核心领域🥙加大研究力度，为AI技术🐳突破贡献力量。另一方面，高校🧣肩负着引导AI向善的重任，要将🥚思政工作与AI伦🐊理知识有机结合，固理想信念之魂，帮助学生树立正确🔫的价值观与伦理观🚈，确保🏺学生在掌握技术的同时🔶坚守科技向善的底线，确保立德树🔍人根本任务落到实处。　　AI发展给思政教💹育带来挑战与机遇　　面对新一代人📹工智能技术快速演🔚进的新形势，要正确认识AI对高校思政工☝作带来的历史机遇，把握历史主动，进一步以人工智🥃能为思政教育🌱工作赋能增效。　　AI能推动高校🚩思政育人精😦准化迈向新阶段。AI技术可搭建全方🔧位、多维🚁度的高校学生动态评估体系，通🤨过收集学生课堂表现、社团活动、消费行为等数据，运用大数据🍕分析精准勾勒学生思🔩想动态、学习状况及生活需求，为思政工作者开展🛄个性化教育提供有💜力支撑，推动思政教育从“大水漫灌”向“精准滴灌”转变，根据学生对📤相关知识点的掌握✴程度有针对性地推🧗送学习资料，结合学生思想倾向开🔚展个性化📣心理疏导与思想引领。　　AI正重构思🌆政育人的时空矩阵。AI能够打破传统🧑思政教🐓育的时空桎梏，或可借助虚拟现实(VR)技术还💇原历史场景，增🅱强学生情感共鸣，或可开发智能问答🎃机器人实现24小时🌒在线思政答疑，让学生🕧随时获取知识、化解思想困惑，拓展思政✂教育的时间与空间维度。　　AI还能释放思🐹政工作者的核心育人效能。通过AI承担🛍大量重复性、事务性工作，思政工作者得以🐗从烦琐事务中解脱，将更多🐡精力投入与学生的深度交流、思想引导与价值⬜塑造，进一步🎺提升工作效率与质量。　　AI时代的高校思政工⬜作也面临诸多挑战🔀。当前，意🗝识形态安全日益重要，高🐖校需加强对校园网络环境的管控，积极有效应对AI技术开放性🍃与匿名性带来的错误🚨思潮和不良♎信息传播问题。数字🐁鸿沟问题进一步凸显，高校要⚫关注不同地区、家庭背景学生在AI技术🔖获取与使用能力上的差距，保障思政🌮教育的公平性。思政队伍数字🧥素养参差不齐，高校😕应加强对思政工作者的AI技术培训，提升其运用AI开展工作的能力。为应对日益增🌞加的数🏡据安全与学术伦理风险，高🤑校需建立健全学生数据安全管🛥理制度，加强AI学术诚信教育，规范AI在🔛学术领域的应用。　　探索AI赋能思政🎐的实践方向　　面对AI带🍑来的机遇与挑战，高校应充分发🛍挥AI优势，切实提升思政👎工作质量，筑牢学👀生理想信念之基。　　强化党🦑的全面领导，夯实理想🎌信念基础。高校应专🛑项统筹规划AI与思📅政教育融合发展的相🎪关工作，制定前瞻性👋行动指南与发展规划，确保思🛒政工作始终坚守正确政治方向，引导学😺生坚定理想信念，厚植爱国主义情怀。　　严控🧕意识形态风险，净化👾校园网络环境。高🛁校要建立健全AI内容审核机制，运用先进技术实🍗时监测、严格🛢审核校园网络平台思政🆖信息，及时处置不良信息；制定AI应用正🚰负向清单，明确意👵识形态安全红线，规范技⏺术应用范围与方式，维护校园意识形态安😼全稳定。　　加速数智化建设，筑牢思政工作根基。高校应🍪加大对思政工作数智化平台🚚的投入，升级校园🤳网络基础设施，提升数🤾据管理与分析智能化水平；整合学校各部门👲思政数据资源，打破数据壁垒，实现数据共享，为思政工作精准❕开展提供全面、准确♟的数据支持。　　推动思政👥范式创新，增强思政教⏲育实效。高校要加大对AI技术🚼的研发投入，鼓励校内科研团📃队与企业、科研机构合作，开发思政育人大模🚑型，打造特色思政AI产品；利用AI根据学🤑生特点生成个性化思政教🔨学方案与学习资源，激👨发学生学习兴趣与主动性，提升教育实效。　　强化思政队伍能力🍿，打造“人机共育”团队。高校🌘应定期组织思政工作者参加AI技术培训，培训内容涵盖基🎲础理论、应用工具使用、融合🐡实践案例分析等，邀请专家学者、技术骨干🌵开展讲座与实操指导，切实提高思政工🌰作者运用AI开展工作⛱的能力。　　坚守技术安🛃全底线，保障学生🈷权益与学术诚信。高校要树立数据🌕安全意识，建立健全学生⛴数据安全管🌘理制度，明确数据收集、存储、使用、销毁流程，加密处理数据，严格权限管理；定期组织网络🙆安全专家对思政AI系统进行渗透测试，开展🕘网络攻防演练，提🔣升应对网络攻击能力。同时，要将AI学术🔍诚信教育纳入学生必修课，引♏导学生正确使用AI工具，利用AI建立学术不端🍶预警系统，检测学生论文、作业，营造良好学❔术氛围。　　(作者：吴雅婷，系湖南科技大🖋学马克思🕝主义学院博士生、湖南理工职🚻业技术学院讲师)

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朝河兰/大橋未久/橫宮七海/佐倉絆

（青岛日报／观海新闻记者 田中柠檬）