加强技术突破和伦理规范建设 ，推动智能体的规范化发展 美国在高科技行业推广应用 ，以市场驱动推动研发和产业落地 • 智能体的研发和产业化保持领先地位 ，尤其在自然语言处理、深度学习与大规模模型应用方面不断突破 • 科技巨头如谷歌、亚马逊、微软等推出了大量创新型智能体应用 ，包括语音助手、聊天机器人等 ，提高用户 的体验感 ，推动科技提升服务体验 欧盟强调伦理与法律框架 欧盟强调伦理与法律框架 ，推动在公共服务等领域应用 • 强调智能体的伦理与法律框架 ，设立多重监管机构和伦理研究工作组， 2021 年推出的《人工智能法案》是全 球首个综合性人工智能法规 • 重视智能政务、 自动化公共安全监控和智慧城市管理 ，推动智能体在环境监测、气候变化应对及能源管理等 领域的应用 ID CCID CCID CC ID CCID CCID CC CCID 动驾驶、智能制造、智慧城市等行业 的深度 融合。 加强政策支持与保障 ，构 建 长效发展机制 • 政府应加大政策引导和资金扶持力度 ，推动 技术成果转化与产业化。要加强行业监管 ， 建立完善的安全、伦理和合规体系 ，确保 智 能体技术在合规框架内健康发展。要注 重人 才培养和引进 ，提升人才储备。 ID CCID CCID CC ID CCID CCID CC 依托标准推进典型应用推广，

应用，强调实践能 力培养，探讨AI伦理与安全。 人工智能基础 （B） 社会科学类 （需先修程序语言） 2 讲授人工智能的基础、发展及其在人文社科中的应用，涵盖机器学习、深度学习、AI伦理 等关键领域。 人工智能基础 （C） 人文艺术类 （无需修读程序语言） 2 讲授人工智能的基础、历史、核心概念及其在人文社科的应用，包括机器学习、深度学习、 数据分析、AI伦理等关键议题。 41 任课教师开班情况 学分：2.0 学时：32 预修要求 Python或C语言、计算机基础 面向对象 理工农医本科大一、大二等低年级学生 知AI数据建 模应用开发 善伦理意识 和应用创新 会AI平台部 署工具使用 懂AI架构原 理基础知识 素养 学生养成AI伦理安全责任 意识和应用创新思维能力 开发 学生学会数据建模和算法 设计开发AI应用的能力 技能 学生获得AI平台部署与框 架工具使用技术 知识 学生内化人工智能基础 培养德智体美全面发展、具有国际视野的高素质创新人 才和未来领导者，推动国家繁荣、社会发展和人类文明进步。 ——摘自《浙江大学章程》 了解AI基础发展 掌握AI理论技术 创新AI领域应用 培养AI伦理素养 教学目标 人工智能基础A-理工农医的通识基础课程 44 v 全校性通识课，四统一： – 统一大纲、统一要求 – 统一教材、统一考试 v 成绩分配（过程性评价方案）：总评=理论40%+平时60%

能化。 3) 借助数字化与智能化技术，开拓新的审计领域 未来需要利用各种数字化和智能化技术手段，开展针对新业务新场景的审计，例如，可 29 数智化审计调研报告 开展针对人工智能系统、区块链和科技伦理的审计。 人工智能系统变得越来越复杂和广泛，审计团队需要开发新的方法来有效地审计它们。 数智化审计可以用于识别和评估人工智能系统的风险，并确保它们按预期运行。例如：可利 用数智化技术对 AI 篡改，并与其他节点的数据一致 ;.利用数智化工具实时监测区块链网络的性能指标，如交易 速度、确认时间等。 科技伦理关注技术产品和服务的道德、社会和法律影响，确保它们的开发和使用是在符 合伦理原则的基础上进行的。审计师在对科技伦理进行审计，可以利用数据分析和机器学习 技术，自动评估技术产品或服务可能带来的伦理风险，例如：隐私泄露、决策偏见、算法歧 视等。这可以帮助审计师快速定位高风险领域，提高审计效率。

在医疗器械领域已形成较好的监管机制，对 AI 算法等出具了明确要求，但在制药 领域，数据保护、隐私保护、算法的不可解释性等问题仍然悬而未决，没有官方政策对 上述要素制定统一合规标准。目前，关于制药 AI 的合规和伦理讨论仍处于起步阶段， 企业需同监管机构共同探讨监管合规的可能。  模型可解释性和可信度 基于 AI 的药物发现过程中，制药企业需要给出数据与预测结果间明确的逻辑关系，而 非仅简单算出药物。 AI 作为一个独立解决方案，从产品的角度解 决它的商业化难点，但近日《中国医学伦理学》期刊上发表的文章《人工智能医疗监管 与治理创新：突破现行规范框架的思考》从法律法规的角度谈起了商业化解决之道。 作者东软医疗系统股份有限公司陈炳澍、西安交通大学法学院王玥认为：AI 发展过程中 难免冲击现有法律规范社会秩序、伦理道德，但 AI 在医疗领域应用还是具有十分美好 的前景和巨大的需求。因此，监管 一，以及高风险产品检测手段的实施。  深化“人工智能开发、提供和部署价值链”的法律责任确定 面对人工智能长期悬而未决的法律责任确定问题，文章建议国家科技伦理委员会下设医 学人工智能伦理法律政策顾问与咨询机构，由医学专家、伦理专家、法律专家、技术专 家组成，深入研究人工智能的责任归属等复杂问题，充分挖掘现有法律制度资源，厘清 法律关系和责任归属，给出医疗人工智能产品的中国法律关系和责任设计框架。最终建

障高并发场景下 的性能，在三级医院典型环境中可支持≥2000 次/秒的并发问诊请 求。所有医疗数据处理均在通过《医疗卫生机构网络安全管理办 法》认证的环境中进行，原始数据不出域，模型推理结果经伦理审 查模块过滤后输出。 3.1.2 模块划分与功能设计 医疗系统接入 DeepSeek 构建智能体的模块划分与功能设计基 于分层解耦原则，将系统划分为核心功能模块与辅助支撑模块，确 保高内聚低耦合。以下为具体设计： 面，部署动态脱敏模块，对敏感字段实施 RBAC 策略： 数据类别 脱敏规则 访问权限层级 患者身份信息 AES-256 加密存储 诊疗小组 检验结果 保留数值精度但隐藏患者 ID 科室级 基因检测数据 需伦理委员会审批后解密 院级 特征工程阶段构建医疗专用特征库，包含时序特征（如患者最 近 7 天体温波动标准差）、空间特征（如 CT 影像的 ROI 区域灰度 值分布）和统计特征（如门诊量同比环比变化率）。处理后的数据 系统性能：并发处理能力、API 响应延迟 通过上述优化方案，可使 DeepSeek 智能体在医疗场景中的诊 断建议准确率达到 93%以上，同时满足三级医院信息系统对接的实 时性要求。需特别注意，所有训练数据必须通过医院伦理委员会审 核，且模型更新需保留完整的版本追溯记录。 3.3.3 性能测试与调优 性能测试与调优是确保 DeepSeek 智能体在医疗系统中稳定运 行的关键环节。测试需覆盖响应速度、并发处理能力、资源占用率

用，能够处理复杂场景并提高识别准确率。 3. 提出具体的实施方案，包括系统架构设计、数据采集与处理流 程、模型训练与优化，以及如何与现有的公共安全体系整合。 4. 讨论在实际应用过程中可能面临的技术、法律和伦理挑战，并 提供切实可行的解决方案。 5. 最后，预期该系统能提高公共安全事件的响应速度和处理效 率，最终实现更高层次的社会安全保障。 通过以上 目的的实现，本文章希望为公共安全领域的相关研究 安全工作提供了借鉴，推动了整个领域的科技进步和管理效率提 升。 8.2 挑战与应对策略 在公共安全领域，引入 AI 大模型进行视频智能挖掘的应用虽 然前景光明，但也面临诸多挑战，包括技术、法律、伦理、和操作 等方面的难题。为有效应对这些挑战，有必要制定相应的策略。 首先，技术挑战主要包括数据准确性、模型泛化能力以及实时 处理能力等因素。视频监控数据往往受到光照、天气变化、拍摄角 此外，为保证模型在不同环境下的表现，需采用迁移学习和集成学 习的策略，以提升模型的泛化能力。实时处理方面，建议采用边缘 计算技术，将部分数据处理和分析任务下放至监控设备附近，减少 数据传输延时和带宽消耗。 在法律和伦理方面，数据隐私和安全性问题至关重要。相关法 规如 GDPR 等要求对个人隐私数据进行严格保护，因此，建立透 明 的数据使用政策至关重要。需确保数据的收集、存储和使用过 程符 合当地法律法规，设定明确的权限管理和数据使用流程。同

（四）复合人才成为转型掣肘........................................................................... 18 （五）安全伦理风险有待解决........................................................................... 18 四、人工智能在交通领域应用的未来展望 等问题。 专业人才队伍建设的滞后，会影响智能化体系建设及长远发展。如何 建立复合型产业人才的培养体系，对于人工智能和交通行业的深化融 合发展至关重要。 （五）安全伦理风险有待解决 交通事关人身财产安全，因为安全伦理方面的风险需要格外重视。 安全方面，采用人工智能技术的交通系统除了会遭受传统的网络信息 攻击威胁，还会面临针对人工智能系统的特定攻击，比如对抗样本攻 击、数据投毒、模 果。此外，深度学习是一个黑盒技术，隐藏层内部的工作原理和运行 机制尚不清楚，决策过程透明程度低、可解释性差。如果无法明确算 法决策的过程和依据，交通事故原因无法有效追溯，不仅会影响系统 的安全性，还会波及大众的心理接受度。 伦理方面，由于算法的设计者或开发人员对事物的认知存在主观 上的某种偏见，或者无意中使用了有偏差的训练数据集等原因，造成 人工智能系统准确性下降、预测错误，甚至输出带有歧视性的结论。 在事故责任认定

医疗人工智能拥有广阔市场需求与多元 业务方向，新创公司数量未来几年将不 断增长，创业界与投资界看好未来市场； 产品成熟前 大规模市场推广风险大，创 业公司需时间积累，不断优化产品；医 疗人工智能存在技术风险、道德伦理风 险与整体风险。 智能医疗概述 1 智能医疗概述 艾伦 · 麦席森 · 图灵丨 Alan M. Turing 如果一台机器能够与人展开对话（通过电传设备），并且会被 人误以为它也是人，那么这 由于医疗人工智能产品的价格普遍较高，可能会首先被 收入水平较高的群体使用；尤其当癌症等致死率较高的 病症通过人工智能手 段找到治愈方法后，价格问题会加剧患者间的机会不平 等，这将可能在医疗领域掀起一场有关道德伦理的大讨 论。

言应用的流畅 度。 3）垂直领域大模型的深度适配与行业痛点突破。国产大模型从“通用”向垂 直深耕转型，更贴合教育场景的特殊需求。垂直模型还通过融合教育行业知识库 （如学科教材、考试真题）和伦理约束设计（如家长控制答案显示），在提升准确 性的同时规避技术滥用风险。 1.2 Duolingo 与 OpenAI 指引 AI+教育方向 多邻国：月活破亿的在线语言学习平台。多邻国（Duolingo）是一家全球领

机器人之间以及机器人与其他自动化设备的兼容性，实现实时通信和数据共享，通过任务分配算法、路径规划与避障 策略等，实现多机器人之间的任务分配与调度，促进共融工作环境的构建。 伦理与法律框架：随着机器人技术的发展，相关伦理和法律规范也在逐步建立和完善，确保机器人在共融环境中 遵循社会伦理标准，保障人类权益和社会秩序。 现阶段协作机器人在共融性方面已经有了较大提升，并仍在不断进步中，能够与机器视觉系统、移动操作技术、 AI技术