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 在涉及价值判断、情感关怀、创造性评 价等高度人文化的教育核心领域越俎代庖。 注重教师对学生伦理认知的教 注重教师对学生伦理认知的教育引导。教师有责任将技术向善理念融入人才 培养全过程，通过认知、反思、实践等多阶段伦理教育，帮助学生建立伦理认知 框架、养成批判性思维、塑造积极价值观，让学生明确 AI 使用边界，知晓如何 保护个人隐私和防范潜在风险，引导学生避免过度依赖和负责任地使用 AI。 ① 教育部教师工作司.深入落实国家教育数字化战略行动全面提升教师队伍信息化素养和现代化治理水平 ——2022 年教师队伍数字化建设情况报告[J] “AI 安全保护”是教师在使用 AI 工具时应具备的数据安全保护和 AI 安全 防护能力。一是保护个人信息和隐私安全。教师应具备基本的数据安全意识，做 好个人信息和隐私数据的管理与保护。教师应优先选择学校推荐的平台，必要时 可以采取禁用数据存储功能、对敏感数据进行脱敏处理等措施保护数据隐私安全， 避免误传、泄露机密或敏感信息。二是维护工作数据安全。教师在工作中收集、 存储、使用、传播数据时，

片、操作系统及数据库等。另外，在数据存储、计算、应用环节，采用国密算法， 以透明加密、半透明加密等方式实现对重要数据进行加密保护。比如，在大数据 分析处理方面，国内在 GPU 加速数据库计算和大数据分析计算，以及隐私计算支 持等方面的起步并不算晚。在人工智能方面，国内的芯片厂家也在积极呼应现有 生态的基础上，联合产业链各个环节，取长补短共建生态，以降低用户学习成本 35 和使用成本，适应不同用户 营理念，涵盖供应链的上下 游各环节。可信工程的目标是系统产品和服务需要满足可信特征：“安全 Security、可靠Reliability、可用Availability、韧性Resilience、隐私Privacy、 安全 Safety”。可信工程的特征是对数字基础设施和数字产品系统的研发全流 程的要求，不仅要体现为产品外在表现结果的可信，更要体现在产品实现过程要 求的可信，是信创过程和结果的生命安全底线。 可信工程自身研发运营阶段 可信工程自身研发运营阶段需要涵盖从安全需求分析设计、开发验证、发布 运营和停用下线全生命周期的可信管理。 对于安全需求分析过程，需要根据行业合规要求，用户安全要求、用户隐私 要求、功能要求、行业安全标准、内部安全标准等进行安全需求分析，并且在日 常工作积累中沉淀形成安全需求知识库进行复用。 对于设计过程，需要针对服务、产品系统进行整体的安全设计，对产品系统

教育资源质量水平 教育资源充分程度 教材习题的匹配度 教育功能的实用性 性能（速度/系统/兼容） 教育功能的前沿性 硬件的耐用性/故障率 用户界面易操作性 AI人机互动的智能性 信息安全隐私保护 品牌售后服务水平 价格水平/性价比 增值服务质量水平 家长监管功能充分性 满意度评价 家长评价学习平板的影响因素 性价比评价 49 ©2024.8 iResearch Inc. 硬件的耐用性/故障率 词汇内容与教材的匹配度 硬件的便携性 教育功能的实用性 教育资源充分程度 价格水平/性价比 电池寿命/使用时间 性能（速度/系统/兼容） 教育资源质量水平 信息安全隐私保护 教育功能的前沿性 屏幕显示效果/刷新速度 满意度评价 家长评价电子单词卡的影响因素 性价比评价 62 ©2024.8 iResearch Inc. 2% 21.9% 定位功能准确性 通讯功能通畅性 电池寿命/使用时间 性能（速度/系统/兼容） 家长监管功能充分性 硬件耐用性/故障率 用户界面易操作性 价格水平/性价比 信息安全隐私保护 信号大小 健康管理功能效果 孩子的喜好 满意度评价 用户评价智能手表的影响因素 性价比评价 74 ©2024.8 iResearch Inc.

官网，民生证券研究院 从国内来看，目前影响大模型在医疗领域渗透的主要问题在于数据。一方面， 医疗行业数据量非常大、质量较差，将医疗行业的数据进行整理清洗需要一个过程； 另一方面，医疗行业数据涉及患者隐私和国家安全等敏感信息，数据开放度低。尽 管面临着数据困难，但国内科技企业一直在迎难而上，比如华为盘古大模型已经助 力药品开发，百度文心一言发布了落地医药行业的产品 GBI-Bot，京东健康发布了