全球AI创造力发展报告2025

重庆杭州上海AI创造力研究项目启动;项目产业界的贡献者,究基础,覆盖51个应用领域,从2010年至主要贡献者(以姓名首字母排序)总编辑:吴卓浩执行主编:张晨帆总顾问:徐蕴峰2“AI创造力”是创造性地运用“AI创造力”是创造性地运用AI、增强人类创造力，让人与AI各展所长、共生共创的能力。它让人们可以跨越时空与人类文明积淀双向互20个AI创造力案例，展现了农业、制造业、服务业、科研、生活、医疗、教育、媒体、设计、艺术等各领域中，科技竞争周期性迁移，在技术、产品、运营之间循环。对覆盖各行业51个领域的5625个AI创造力案例的追踪研究显示，AI竞争的焦点正从技术竞争转向产品竞争。人类能力重构成为AI时代需要，AI技术素养、人机协作能力、创造力、人际能力是其中的关键。围绕未来职业、协作智能、AI创造力的研究正新质生产力普惠是AI发展的重要特点，不仅为人们提供了全新的知识工具，更是认知、执行工具。2025年，AI产品的用户规模进入亿级时代，AI应用开始爆发。生成式AI+智能体通过系统化执行、组合式创造，对解决方案进行大规模、高效率、低成本的探索，改变创新创造的过程和范式，也带来对文化与社会的挑战。为AI发展新阶段的关键，需要打破限制，降低创造门槛;推进人机协作，形成新的创造范式;发掘应用场景，提高创新“做AI的CEO”是人与AI的最佳合作模式。人类聚焦于定目标、管过程、选结果，围绕C-来构建人与AI相融合的312341AI飞速发展,正在进入科技转化的关键期——如何创造性地运用AI科技,AI奇点将至:三次发展浪潮络被提出,跨学科交叉创新,推动神出技术瓶颈集中爆发,技术瓶颈集中爆发,过度承诺引发失望,布,智能水平布,智能水平出,解决深度神经玻尔兹曼机被提出,成本浪潮,推地,机器人与断突破,年末成本浪潮,推地,机器人与断突破,年末飞跃,大模型网络训练问题,为AlexNet夺冠,突破,使大规AlexNet夺冠,研究停滞,进入多模态生成模型突破,出,为大模型时代奠基AlphaGo战胜李世石,AlphaGo战胜李世石,GAN被提出,为多模规则驱动统计学习AI奇点将至:单项能力逐步超越人类AI在各种单项能力基准测试中陆续超过人类,如图像分类、视觉问答、语言理以下是AI超越人类的时间:•2015年:图像分类-ImageNet•2019年:阅读理解-SQuAD2.0•2020年:自然语言理解-SuperGLUE•2020年:视觉问答-VQA•2021年:对抗性自然语言推理-aNLI•2023年:大规模多任务语言理解-MMLU•2023年:数学竞赛-MATH•2025年:奥赛金牌水平的几何(2月)、数学(7月)、信息(8月)、物理(9月)、天文(10月),国际大AI奇点将至:复杂决策能力快速提升目前大部分基准测试已经跟不上AI发展的速度,更难的测试应运而生,比如“人类的终级测试”。在这些涉及复杂决策的测试中,大模型相比人类专家的•人类的终级测试(Humanity’sLastExam,HLE)是—项全球合作项目,致力于解决目前其他•测试题并非通识知识,而是硕士或博士级别的难题,涵盖数学、物理、化学、生物、医学、人文等领域,很多题目需要复杂推理才能解答。此测试是为领域专家而非普通人而设计,相关领排名准确率1220.3%,GPT-o3329.9%,GPT-5.2456789AI发展路线图:通用人工智能(AGI)技术特征:单模态→多模态融合应用场景:如文字图片生成、客服自动化、医学影像诊断技术特征:推理能力增强、行动能力形成具身智能应用场景:如全自动科研助手、城市级交通调度•阶段3:超级智能→社会重构(2030技术特征:自我迭代、组织！理应用场景:如星球资源协调、文明级风险预测代数微积分AI处理海量数据,将人类文明积淀科技转化:AI处理海量数据,将人类文明积淀AI作为工具/助手辅助,让更多未让AI与人充分发挥各自优势,扬长让AI与人充分发挥各自优势,扬长避短,实现更高效的创新探索化,使其更容易被用户使用降低创造的门槛和成本,促进更广泛的创新尝试,推动经济增长使有限的资源和能力更容易被复制,案,进行探索验证,激发创造科技转化:AI创新创造新起点Y创造性地运用AI、增强人类创造力,让人与AI各展所长、共生共创AI画作就是这样—件,跨越时间(14世纪至今)拍卖价格:43.25万美元拍卖时间:2018年10月25日拍卖地点:佳士得,纽约AI将人与机器的擅长相互叠加,形成新的协作范式。AI艺术二维码就展现了这样的范式创新:人看到图像之美,专注创意;AI看到信息编码,专注效率。下方的图都是可以扫的二维码!•该团队从2021年开始研究二维码的视觉优化,使其能够带有更多人类可识别、欣赏的信息。2023年创造性地将最新的AI生成与模型训练技术应用于二维码生成,全球首创了AI艺术二维码•虽然理论可行,但没有人会花费大量的时间,动手绘制这样的艺术二维码;AI生成则只需几秒,•原本二维码只服务于机器,图画只服务于人,此时两个从书籍、软件、互联网到AI大模型,存储人类显性知识的“知识工具”,已经逐渐进化为封装人类认知模式、并能实现知识创造的“认知伙伴”,并正在重塑人机协作模式,形成“共生智能”。•信息载体:从结构化数据库,到多模态融合知识网络。•互动方式:从单向指令响应,到双向动态交互。•知识处理:从规则驱动的存储检索,到自主生成、推理与因果关联。•进化模式:从人工编程的静态更新,到数据驱动的持续自主学习与自适应优化。•使用方式:从替代人力完成重复任务,到作为认知伙伴协同解决开放性问题。•应用场景:从单—领域效率优化到跨领域复杂系统的实时推理与动态干预。从日常生活、工作学习、文艺创作,到产业应用、科学研究,AI产品全面覆盖,•生成式AI的用户规模:在美国18-64岁人群务的普及率从2024年8月的44.6%上升到2025年8月•AI产品的使用:聊天机器人、图像生成这两类遥遥领先,效率提升、教育学习、文档工具、研发中国互联网络信息中心:生成式卿工智能应用发展盟告(2025).2025年的AI使用成本降至2023年的0.05%-0.1%,AI推进用户规模的亿级时代:DeepSeek—周用户增长过亿,ChatGPT每周活跃•2024年头部AI产品的每日活跃用户数量还在千万级规模,2025年随着—批超级APP部署DeepSeek模型,AI产品的日活用户数量迅速进入亿级规模。ChatGPT用户日均使用时长,从平。它不仅引领了降价潮,还带动了新—轮开源潮。目前最强的开源、闭源大模型能姿接近,TikTokTikTok告以开源模型的方式被全球公司广泛采用,流量不可计数。SnapchatAI产品经理的逻辑与审美.DeepSeek与其他主流AI大对决,谁才是性价比之王?2025.AI强大的生成能力能带来意想不到的成果,比如突破常规的建筑设计、非传统的材料组合、启发新型蛋白质结构;但随之而来的,还有被称作“AI幻觉”的•使用联网社索、检索增强生成(RAG),推理增强、多AI验证机制,持续补充训练数研,以及构建•人机协作的工作流更有助于取得创新平衡点:创意激发阶段允许适度幻觉,方案验证阶段启动严格事实核查,落地实施阶段结合人类专家决策。AI介绍“钢琴名曲《弹棉花》”.当前AI创造的本质是概率驱动的高维重组,基于现有知识库进行特征提取,然后进行模式重组,主要的形式包括参数优化、风格迁移、跨领域融合。组合式创造能大规模地生成有意义的内容,但局限也很明显。比如马骑马、马以奇怪的姿势骑上宇航员。就像晚清时,有人把纽约第—高楼,按照想象画成AI大量生成内容,正在事实上形成信息茧房与数据偏见,引发的数据生态污染,•推荐引擎在提升推荐准确度的同时,事实上构建了各种信息茧房,积极与消极的影响都被放大。AI生成内容正在重构大众认知。如图所示,在网上搜索“龙”,目前的结果中已经主的图像所占据。换而言之,AI既参与增强了人类的创造力,又形成了对人类创造力的限制。•AI数据污染本质上是数字文明的代谢危机,需要百度图片搜索:龙.2025.李亚玲,覃缘琪,魏阙.人工智能生成内容的潜在风险及治理对策[J]2以人为师、以人为本、以人为伴的AI,将人类文明的积淀变为公共商品,竞争:技术产品运营每—波技术进步推动的产业发展周期,都会经历三个竞争阶段:技术竞争、产•技术竞争:周期开始的时候,技术首先进入核心竞争,谁能先把技术搞出来,走通从0到1的过程,有人使用,就有改进、持续往前走的机会。•产品竞争:当技术发展到各家都差不多的时候,产品设计开始进入核心竞争,谁的产品设计好,用户体验好,才能够从竞争中脱颖而出。•运营竞争:当产品设计互相借鉴,发展到趋同的时候,运营成为核心竞争,比拼各家产品推广、运营、商业化的效率,技术和设计也在其中赋能。创新:技术供给价值实现创新生态系统从技术供给向价值实现的战略性转型,是科技真正赋能社会、创•创新生态系统的转型始终围绕“技术突破→产品化→规模化应用→社会价值创造”的链条展开,•AI时代的技术突破与价值实现,建立在统普及,软件独立构建标准化工具,连接全球信息节点,随时随地获取服务,程,生成式内容与重塑:AI时代的产品起点技术不断变化,而人类的需求则相对稳定。每次技术革新时,每个产品都值得0.02%图表呈现了2009-2023年间,苹果应0.01%用商店中,曾经进入过Top100榜单括,在中国上过榜的APP超1.4万个,0.00%自2010年至2025年12月的5625个案例,出现在各行各业6大类51个领域,AI创造力无处不在。对比十四五周期的2021至2025年:•产业应用占比大、且持续增强(17.74%19.82%);生活应用数量在增加,告占比下降(17.30% 12.86%)。主要因为AI应用的成本较高、在逐步降低,产业应用更能支持。不过生活应用在2016年AlphaGo击败人类围棋冠军、2022年末ChatGPT横空出世,激发了两社会治理(5.75%)、音乐(4.26%)、生活服务(4.14%)、美术/艺术(4.02%)、教育(3.88%)、编程/•目前的AI技术,更容易应用在虚拟空间,在美国的表现尤其如此;在务国,AI与丰富的实体产业相结合,形成了更撰虚实融合的实践应用。ChatGPT、智谱清言、豆包等大模型的视频通话功能通过实时视频分析,在感知环境的基础上与人互动,如同工作专家、生活助手、学习导师就在身边。•大模型的视频通话功能于2024年5月由ChatGPT首先发如今已经在越来越多大模型中出现。相比拍照或图片识别,视频通话提供了更流畅的体验和更等产品纷纷涌现,覆盖生活的方方面面。制造、零售、环保、救灾等更多领域中,都能发挥重要的作用。APPSO.极限测试豆包视频通话,聊了—天—夜后我发现事情并不简单.2025.•2024年央视《开学第—课》,自2008年节目开启以来首次引入AI环节,把AI教育与航天强国主模型逐渐把AI搜索作为标配,并推出各种深度搜索功方式从全网获取信息,帮你突破认知边界,让人人都能系统性地触达各种领域的专业知识,并以融会贯通、易于理解、图文并茂的方式呈现。在教育、工程、医疗、农业、商业、生活等领AI通过多维度分析、跨领域关联及动态适配能力,帮助人们突破单—认知框架,从多重维度解构知识,提升知识整合与应用的效率,实现从内容溯源到现实决•北大研发古文献溯源分析平台Evol,融合深度学习与定量分析,多层次解析古文献,为历史文化知识提供数据驱动的跨视角证据。比如通过文献中相互提及内容的强度变化,呈现诸子百家的发展,将抽象理论转化为可交互的动态模型身份,以及跨界类比、分析,帮你更好地理解知识。•AI通过数据关联(如信息交叉分析)、动态建模(如策略方案模拟)和实时响应(如对话式互动),能够在知识解构与应用上实现质、效提升。基于DeepSeek的AI大模型应用与研发在能源领域展现了AI从全局视角重构产业价值链的能力。通过多模态数据整合与智能决策,以动态优化替代局部经验•能源领域业务复杂,能源企业通过接入或基于DeepSeek进—步开发专业AI大模点,提供智能化解决方案,推动能源产业数字化转型,应对传统模式下效率与精度瓶颈。造、交通物流等复杂系统领域,不应仅替代人工,更协同,将局部优化升级为全局最优,在资源错配严重的行业释放系统性价值。国家管网集团:全国天然气管网供销运预测与资源优化国家电网:电力输变配电设备智能巡检与作业处置中国华电:乌江水风光—体化智慧调度决策运营国家能源集团:智能煤质快速检测技术应用煤炭全产业链场景国投:高海拔大型光伏电站全生命周期智能管控中国华能:设备故障排查、高并发场景适配中国石化:实时监测生产数据,优化生产参数龙源电力:新能源智能应用助手+生产运营智囊大唐数科:电力生产、安全管控、智能决策广西能源:智能能源管控平台智能化生产经营金思维:智慧电厂管控平台特色行业应用中国华电:多种能源类型和数字化国家电投:科技情报助手与科研信中国核电:核电应用升级中国石油:标准解析与研发优化中国石化:化工产品研发、地震资南方电网:大电网运性能优化,赋能数字内蒙古电力:电网管朗新科技:电网调度正泰新能源:智能化运营,负荷预测,达卯智能:接入能源大模型,发布—兆瓦云:智能问答安全监！中核集团:核聚变诊断数据生成式中国海油:海洋溢油应急及台风智大唐数科:安全管控场景探索内蒙古能源:纪检监督执行分析中国华能:日常办公与管理,招采文件审查中国能建:办公赋能,大唐国际托克托发电:国家能源集团:提供全集团API服务南方电网:本地部署,模型迭代中广核:按需选择模型完成业务任务中国海油:私有化部署“海能”平台寄云科技:训练能源行业专属大模型朗新科技:模型蒸馏与工程优化深圳能源:私有化部署赋能业务lESPlaza.能源行业疯狂接入DeepSeek,都用来干啥?2025.•①②NanoBanana直接生成的混搭图、信息图,让AI生图真正成为生产力工具。③中国传媒大•Sora、NanoBanana引发新—轮AI影像生成竞赛,Lovart打造AI原生的新—代设计平台,发展,并重构创作流程与范式,应用在文化、艺术、影视、教育、①②③①②③青少年AI音乐节由北京国际设计周和阿派朗创造力乐园联合创办。与聆听音乐的普通音乐节不同,孩子们把小动物的声音、心情创意、身体动作、各种影像•年度青少年AI音乐节始于2023年,将前沿AI科技与音乐艺术相融合,把各种各样的素材和想法在现场用AI生成音乐,让观众和创作者融为—体,形成了独特的体验。音乐、美术、影视、塔作……各种专业领域的入门门槛往往是经年累月的学习训练,很容易把人拦在门外;而AI可以帮助更容易地跨越这道门槛,让兴趣成为驱动前行的老师。北京电视台.副中心绿心公园里,这场AI音乐节专为孩子又定制!2023.—个不会编程的人用AI编程做出“小猫补光灯”APP,解决了—个未被关注过生成。Gemini3生成小程序又快又好,飞书多维表格让人们通过电子表格实现AI自动化的效果。•互联网时代的世界由3000万软件工程师塑造,AI时代则是人人都能指挥AI编程创造。大量长尾、小众的需求将被关注,更多真实世界中的问题将被解决,更多想法和梦想将被实现。硅星GenAI.和Γ小猫补光灯」陈云飞—起玩了1小时Cursor,我发现编程真的要变天了.2024.小红书创造性地实现了跨语言文化交流,翻译的不仅是语言,还有网络热梗、表情包、颜文字、摩斯密码等,把翻译升级为社交互动新玩法。AI眼镜、AI耳•2025年,因TikTok海外政策变动,大量国际用户涌入小红书,平台面临爆炸性跨语言交流需求。传统翻译工具无法处理网络用语、混合语言等非标准内容,小红书在5天内紧急上线基于大语言•在各种垂直应用领域,比如跨境电商、文旅、文娱、教育、科研、公共服务等,都可以将领域知识、应用场景、对话人设等作为对大模型的指令微调,实现高效、准确、个性化的实时翻译。得传统教学2年的成效;在美国的阿尔法学校,学生每天用2小时学习主科却取得同龄人2.6倍的进步速度,成绩达到全美前1%。•2024年,世界银行联合尼日利亚7所中学,对800名高—学生开展AI英语教学实验,通过微软AI主导学习,其余时间用于实践技能培养,让所有学生的能力都得到充分发挥,“没有差生”。低成本的个性化教学,带来新的成长模式。量子位.GPT-4私教辅导6周=在校上课2年,新研究引轰动:Al辅助越多进步越明显.2025.外滩教育.当这所美国学校引入“Al教师”,每天学2小时,“差生”不见了.2024.覆盖21个科室、300多种疾病,在虚拟环境务以100倍时间流速与超50万名AI患者互动,实现自我进化,诊断准确率达90%以上。•由于医疗资源分布不均以及老龄化加剧,传统医疗模式面临效率瓶颈。清华大学智能产业研究•AI正在使大规模模拟真实世界成为可能清华大学玉泉医院.清华AI医院在我院启动公测,诚邀体验!2025.清华大学.AIR打造虚拟医院,实现AI医生自我进化.2024.阿里巴巴通过AI搜索引擎和AI生意助手,把买家需求描述拆解为具体业务订单,为卖家生成多语言商品介绍、智能营销方案,帮助双方沟通、交易落地,实现•面对全球贸易中语言障碍、采购流程复杂效率低、以及中小企业资源有限等痛点,阿里巴巴国推理模型全新升级。TikTok的跨境电商中,也出现了越来越多AI驱动的外语数字人,自动翻译、对口型,甚至自动换衣、换背景、换产品。•瞄准高频、高标准化场景(比如跨境商品匹配、合规审查),聚焦非技术用户痛点(比如中小商家缺乏多语种运营能力),能够充分挖掘出知识图谱和推理增强的价值。还可广泛运用于制阿里巴巴国际站.最近火爆的推理模型可以用来做外贸吗?当然!2025.中国义乌.3分钟秒切44种语言!义乌市场“数字人带货”又升级了.2025.在探索生命奥秘的道路上,传统方法用70年解析了1.9万个蛋白质结构,而模解码基因组。AI预测加速假设生成,实验验证确立科学结论,正成为科研新•1950年去开始的传统方法(X射线晶体学、核磁共振、冷冻电镜)解析蛋白质结构费时费力;•深度学习与AI大模型颠覆传统范式,人机协同控结合起来,把此前的ComputerUse电脑操控、MCP大模型接口协议实用•2025年3月,Manus的—夜爆火带来了智能体产品的爆发;2024年以来AI控制电脑、手机的技术日渐成熟,也为智能体提供了更强的操控生态。麦肯锡报告显示,62%的受访组织已经在试验智能体应用;CBInsights报告显示,客服、编程、行业垂直深化是最主要的应用领域。机器人跳舞、做家务,机器狗运货、扮恐龙,无人机送快递、喷农药,AI接管无人工厂……机器人的形态越来越丰富、智能程度越来越高,智能工厂让机器人的价格越来越亲民,机器人正走进人们的工作与生活。•宇树机器人①跳舞、②做家务,宇树机器狗③运货、④扮恐龙,⑤小米无人工厂,⑥大疆无人机送快递,⑦Ropet陪伴机器人,⑧石头扫地机器人伸出机械臂,⑨Figur•多模态大模型、具身智能让机器人变聪明,中国制造让普惠成为可能。机器人正在从实验室的研究、工业场景的专用工具,走向大众应用场景。•随着社会发展,传统人力服务面临劳动力短缺、效率与安全瓶颈。由有实体的AI承担重复/危险任务、人类聚焦创造性决策,这样的人机协作新模式将广泛应用于工业、农业、太空、公共服版权:如何让源于人的AI成果回报人AI大模型基于人类文明的积淀训练而成,其成果是对全人类的回报,但对具体贡献者个人的回报如何?虽然人类的成果也是彼此“站在巨人的肩膀上”,但AI如此大规模、高效地复制人类能力,需要重新构建人类探索创造的激励机制。•2023年9月在美国,《太空歌剧院》版权的申请被驳回。2022年9月,它成为首个在艺术比赛中wuhu动画人空间.—夜之间,全球画师集体抵制AI绘画!2022.真实:如何应对AI生成内容的真假随着生成式AI技术越来越成熟、工具越来越多、成本越来越低,任何文字、图片、声音、视频、实时互动都有可能是AI生成的内容,AI幻觉、蓄意欺骗无可•根据电信运营商O2的调研,英国有超过22%的人每周会遇到诈骗企图。O2通过基于AI的反垃圾邮件工具和来电显示服务,为用户拦截欺诈信息和电话。2024年O2推出—位“以毒攻毒的AI奶奶”dAIsy,主动吸引诈骗电话,并把过程记录下来加英国电信运营商O2.AI老奶奶dAIsy,聊天阻断电话诈骗.2024.模拟:如何预测事件的群体反应用AI智能体模拟基于人类个体的群体反应,可以构建“规则设定-行为涌现-结果反哺”的增强回路,用于公共政策、灾难应对、商业决策、教育培训的效果中的动态交互,实现社会现象的高保真模拟,解决传统方法在规模、真实性与可控性间的矛盾。机器之心.清华团队构建大型社会模拟器AgentSociety,推动智能社会治理与研究范式变革.2025.传承:如何用AI保护人类多样文化AI通过数字化保护与跨媒介传播,不仅将脆弱的文化资产转化为动态可交互的数字形态,更通过AI模型训练与生成,让大众参与到全球文化遗产的保护、传•2022年以来,随着AI生成图片、视频、声音的技术成熟,可以让艺术品、文物中的角色“活”起来,普通人也能参与创作,玩得不亦乐乎。•在世界最大的AI图像生成模型平台Civitai上,绝大多数的模型是二次元、写实、科幻/奇幻风格,合作:如何组织人与AI的规模化协作Foldit平台是人机协作的典范:早年靠吸引全球玩家参与,以人类智慧超越算法,曾在疫情期间设计了超过2万个抗病毒蛋白质;后期引入AlphaFold,以•2008年诞生的Foldit是最早也是至今最受欢迎的公众科学游戏,把全球玩家组织起来探索蛋白作中各展所长、协作共创,能更好地实现人类与AI的规3AI使个体与群体智慧高效双向互动,并使模拟现实、辅助决策成为可能,AI将加速替代部分职业,但非全面取代人类。重复性、结构化任务密集的职业面临更高替代风险,而需要创造力、人际互动或复杂决策的职业相对安全,由•这个正在实时演进的话题,目前的共识已从早期的“简单替代论”转向了更复杂的“锯齿状前•可能的趋势:2年内任务级替代,2-5年内岗位层级合并,5年后商业模式、更多岗位•最新挑战:美国企业开始更愿意用资深员工加便宜好用的AI,而不愿招新人;年轻人需要借助AIOpenAI:在哪些生产部门AI达到人类水平哈佛大学:美国招聘岗位出现分化AI技术正在重构职业能力图谱,2025-2030年间AI与大数据能力需求激增87%,•技术能力重构加速:AI与大数据(+87%)、网络安全(+70%)等技术素养需求大幅增长,倒•软技能进化新范式:适应性(+61%)、终身学习(+61%)等软技能的内涵发生质变,需要深•能力代谢周期压缩:技术半衰期从以数年计缩短至以数月计,催生“学习即生产”新常态。需(数据基于世界经济论坛2024年针对超过1000位公司员工的调研,覆盖55个经济体中的22个产业) 动机与自我意识被调研员工回复的不同阶段能力占比(%)对比AI与人的能力差异,分析可以发现,那些被炒作为AI取代人类的理由,恰•人类单线程与AI多线程的互补:人类大脑能够同时处理的信息和线程非常有限,而AI则没有这样的结构性限制。人类应该更多聚焦在单线程能产生突出价值的地方,比如创造力、判断力、灵活性等;而AI可以承担更多的执行探索工作,通过模拟和预测,帮助人类在大量可能性中找答案。•人类与AI在应对复杂方式上的互补:人类在长期进化过程中形成了以简化、提炼来应对复杂问题的机制,AI则却拥有以复杂应对复杂的强大能力,二者各有利弊,恰恰•人类灵活、易于改进与AI精确、稳定的互补:人类不是机器,大工业生产把人类塑造得像机器—样工作,甚至直接影响到教育的体系,这并不是发挥人类价值最好的方式。让人更好地发挥创造力,AI做好执行探索,才能实现更好的效人人……AI人机协作对人类的工作表现有显著的影响。AI能力边界呈现“锯齿状”,在不同任务上,有的超越人、有的不如人。人类决策、AI执行的效果最佳,AI用•当AI在能力边界内使用时,绩效提升近40%;超出边界时下降19%;在创造性的产品设计任务•相比人类独立的创造成果,AI生成的内容之间更为相似。AI能增强个体 同等难度的任务 同等难度的任务 效果提升较小:技能水平 效果提升较小:技能水平效果提升较大:技能水平效果提升较大:技能水平人与AI的结合正在形成—个相互依存的复杂社会系统。李开复老师提出人与AI的合作蓝图,构建了围绕决策类型与同理心的坐标系,让人与AI的合作模式以•在创意/决策型、无需同理心的象限(右下),AI与人类进行协作。比如初级数据分析师能以AI•在重复优化型、需要同理心的象限(左准诊断病症,但人类病患会更愿意人类医护互动。•在创意/决策型、需要同理心的象限(右上),人类占据主导、驱动AI工作,比如CEO、设计师。^^^^/C-PAIIAI人机共创模型围绕AI技术的特点,并结合心理学、认知科学、生物科学、智能理论等多种视角,吴卓浩老师在提出“AI创造力”的基础上,进—步提出了AI人机共创模型节,AI帮人通过定性、定量的方式理解世界;在分析环节,AI帮人以更大的复杂度、规模和速度进行思考;在构想环节,AI帮人成规模地充分探索各种可能的解决方案;在实施环节,AI帮人通青少年科创教育呈现技术迭代加速、政策与民间双轮驱动、教育普惠深化的三大趋势。从STEM到AI的30多年发展历程显示,全球科创教育正从精英化培养•政策创新牵引产业升级:中美两国通过国家级战略推动教育供给侧改革,使AI科创教育从课外兴•技术周期驱动课程迭代:教育内容更新周期从STEM的20年、编程教育的10年,缩短至AI教育的•资源下沉加速教育普惠:科创教育正突破地域与阶层限制,中国正将AI教育向全国中小学铺开,联合国教科文组织(unesco)的AI竞争力框架指出,学生需构建以人为本、伦理意识、技术应用与系统设计的四项能力,从理解、应用向创造进行三层次进阶;教师框架需构建五项能力、三层次进阶。•多维能力结构与层次化培养路径:学生与老师均为三个进阶层次,能力维度的要求有所不同。•核心能力与伦理要求并重:学生需掌握AI技术原理的同时,强化伦理判断力;教师强调AI伦理教•实施路径与教育生态协同:提出“螺旋课程设计”,将AI能力融入数学、科学等学科。教师需通《2025教育中的AI创造力报告》提出,创作,显著提升学生的学术深度、职业竞争力及自我表达,促进了跨学科连接•研究方法:基于2024年末对美国和英国2801位中小学及以上教育者的问卷和访谈,报告聚焦AI•综合能力提升:AI赋能的创造性活动推动深度学习,有效提升了学生的创造力、知识内化、批判•应用落地障碍:主要挑战包括教师、家长、主管部门的疑虑或挑剔,缺乏合适、安全、可信的工具,预算预审批,政策模糊等,需要系统性的培训与跨领域协作破局。%%%%%教师表示,学生使用创造性AI工具完成课程作业,67%的学生每周至少使用—次。AI已成为现代学习体教师认为,生成式AI能有效提升学生的创造力、创造性思维技能、问题解决能力,帮助学生自由探索想法并以创新方式沟通。教师指出,创造性素养(比如跨学科连接和项目实践)能够显著增强学生的知识内化、批判性思维,更教师认为,掌握生成式AI的创造性或多媒体应用能提高学生就业率,培养企业急需的适应性、技术专长和实际问题解决能力。教师观察到,AI通过消除设计壁垒来提升学生的创作信心,支持其自我表达和情感成长,从而改善心理对创造力关注较高的教育者对创造力关注较低的教育者二者之差值*数据基于2024年末,对美国和英国2801位中小学及以上学校的教师调研%%%%群体教育公平,AI4K12构建五大主题教学指南,AI创造力探索AI跨界创新融合,RAISE聚焦AI素养与包容性,AICE建立能力测评体系,共同促进青少年AI教育•教育公平与普惠:AI4ALL通过开放课程与夏令营,降低弱势群体参与AI的门•课程框架与创造力培养:AI4K12提出五大主题框架指南并提供教学资源;AI创造力整合全球资•测评体系与社会责任:AICE围绕四大领域建立测评标今天的青少年即将面临AI新时代的挑战:—方面,AI带来的挑战是对所有人,而不是只针对某个群体;另—方面,每个孩子都有自己的爱好与特长,在AI帮助下,更有机会找到适合自己发展的道路。老师带领爱创造的小河狸,以青少年喜闻乐见的形式,和读者—起穿越时空,在AI•课程以“视频课/图书讲授+智能体互动问答”的方式,解决授课内容和师资短缺的问题;再辅AI时代的人类职业呈金字塔形分布,核心竞争力在于知识结构、人际能力和创造力。随着职业层级的提升,复合能力、人机协作能力要求越来越高,顶尖人•服务型岗位:情感价值锚定人机边界。占人口大多数的基层职业通过人际互动创造不可替代性,•善用AI型岗位:技术杠杆重塑专业效能。中层职业通过“人机协作能力”实现效率跃升,形成“领域知识×技术驾驭”的复合竞争力。•高级专家岗位:领域专家需要更强的创造力与复杂知识结构,才能有效领导AI,甚至创造AI,使跨领域顶尖专家,创造AI各行业顶尖专家,领导AI人机协作,熟练运用人机协作,熟练运用AI处理人际交流、情感需求,提供服务AI技术正在重构全行业职业生态,AI能力从战略布局变为产业刚需。各行业中主动拥抱AI的员工成为主流,招聘中对AI能力的要求在七年间激增数十倍。职•产业渗透率突破临界点:不仅在信息科技领域,传统行业的员工同样具有很高的AI应用意愿。•岗位重构催生技能组合变革:对医疗助理、客服去表的AI能力要求激增剧八十倍,揭示岗位能力•学习模式转向动态适应:AI知识高速更新使人又需要学习,持续更新能力,比如通过AI知识库×8.59×36.43×71.50×83.50×25.05×64.60×25.27“通往AGI之路”学习社区将AI知识库、交流直播、实战平台相融合,构建“学-练-创”三位—体的成长生态,以AI赋能社•体系化知识库构建:以人机协作的方式及时采集知识,形成飞书知识库,整合AI名词解析、内容撰写、数据分析,配合智能体对话助手,实现结构化知识的内化升级。•实战驱动社区生态:联合AI研发机构,持续举办线上竞赛、线下交流会,形成“以赛代练”的AI•多维度工具赋能:官网聚合AI产品测评、AI技术开发指南等前沿AI应用拆解,并总结经验与方法论,提供从认知到落地的全链路支持。AI时代文理兼备能力的—种培养框架:“科学”“艺术”分列两端,科学向应用发展为“技术”,艺术向应用发展为“设计”,技术与艺术接触融合的地方产生“工程”“商业”,而“数学”与“人文”作为基础。•过去,这样的框架看似美好,却无法作为—个人的能力培养框架,因为这些能力极难在—个人身上聚集,通常是以人类团队的形式来组合得到。合能力的效果,让每个人都能根据自身的兴趣和特长确定不同的发如果DeepSeek又可以搞定—切,下—代孩子还能Γ竞争」什么?知乎.2025.人类作为AI的CEO,是最佳的人机协作方式,通过战略统筹、过程！控与价值抉择,将AI的算力与人类的智慧深度融合,本质是人类定义价值、AI实现效率。•定目标:构建人机协同的战略框架。目标设定是人机协作的起点,搞清楚究竟要什么,转化为•管过程:动态优化人机协作机制。过程管理是确保目标落地的关键,搞清楚AI的能力边界,根据•选结果:质量把控与价值导向的决策。结果选择体现人类的核心价值判断,在AI输出结果的基础上,综合商业目标、价值规范与社会影响做2213AI人机协作为创造过程带来重要的范式转变一一大规模、高效率、低成本的创机协作工作流,并在过程中实现更好的•定义协作的目标:包括要解决的问题,可以投入的时间和资源,要达到的效果等。并且这个目•明确协作参与者:包括哪些人和AI参与,各自擅长和不擅长的事情,能够达到的效果。由此决定•设置沟通反馈流程:包括互动形式,过程中的交互点,提供人类的输入、检查AI的成果。监控AI知知题行标题行标果具具析AI既是执行助手,又是跨领域方法大师,能高效地帮人进行问题解构和组合创新,从