人工基础通识7

宋廷强、刘亚林等，清华大学出版社，人工智能通识教程｜课程思政案例PAGE人工智能通识教程分章课程思政案例

案例索引章节案例主题第1章绪论从国家规划看人工智能发展：既要有创新雄心，也要坚持实事求是第2章Python与人工智能数据处理基础第七次全国人口普查：数据清洗不能脱离统计口径第3章人工智能工具与生态“GenderShades”研究：工具准确率高，不代表对所有人都公平第4章人工智能赋能办公与行政管理加拿大航空聊天机器人纠纷：自动化不能成为责任“隔离墙”第5章人工智能赋能学术研究Mata诉Avianca案：AI生成的“完美引用”也必须逐条核验第6章人工智能赋能教学革新联合国教科文组织生成式AI教育指南：技术进入课堂必须“以学生发展为中心”第7章跨学科融合应用AlphaFold蛋白质结构数据库：开放协作加速生命科学，但预测不能替代实验第8章内容创作与新媒体运营香港深度伪造视频会议诈骗：内容“逼真”不等于身份真实第9章人工智能与商业创新大数据“杀熟”规制：商业创新不能牺牲公平交易第10章人工智能技术伦理与法规“春风送来了温柔”案：AI生成内容的权利认定取决于人的实质性智力投入第11章未来趋势AI与能源：未来智能化必须同时回答“算得快”和“是否可持续”

第1章绪论课程思政设计思政融入点契合内容实施方式融入点：科技自立自强与实事求是结合中国人工智能产业与DeepSeek案例，引导学生区分技术成就、商业宣传和可验证事实，认识基础研究、工程创新与开放协作的共同价值。在AI发展史和产业影响讨论中，要求学生用证据说明判断，并反思“唯指标论”。融入点：以人为本的技术价值观从医疗、自动驾驶和脑机接口案例说明技术决策必须尊重生命、安全、公平和人的主体性。采用角色辩论，让学生分别从开发者、使用者、监管者和受影响群体角度提出方案。案例1从国家规划看人工智能发展：既要有创新雄心，也要坚持实事求是教材衔接：人工智能发展史、弱人工智能与强人工智能、人工智能的社会影响案例事实与数据2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出“三步走”战略目标：到2020年人工智能核心产业规模超过1500亿元、带动相关产业规模超过1万亿元；到2025年核心产业规模超过4000亿元、带动相关产业规模超过5万亿元；到2030年核心产业规模超过1万亿元、带动相关产业规模超过10万亿元。这里的数字是规划目标，不是已经实现的统计结果。课程思政切入案例可引导学生同时理解科技自立自强和科学求实精神：国家规划体现对前沿科技的战略判断，但评价产业成就必须把“目标值、预测值、实际统计值”分开。面对企业宣传、媒体报道或模型给出的宏大数字，应追问统计口径、基期、发布机构和是否已实现。课堂实施建议教师给出三段材料，分别为规划目标、企业新闻稿和年度统计数据。学生标出每个数字的性质与口径，再用“来源—时间—指标定义—能否横向比较”四项清单判断哪些结论成立。法规与边界提示政策依据：《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）。课堂表述应使用“规划提出”“目标为”，不得改写为“已经达到”。讨论问题1．为什么政策目标不能直接当作产业现状？2．评价我国人工智能发展水平，除产业规模外还应观察哪些可核验指标？核验来源〔1〕国务院：《新一代人工智能发展规划》，2017-07-20，/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm

第2章Python与人工智能数据处理基础课程思政设计思政融入点契合内容实施方式融入点：数据真实与严谨求证数据清洗不是“把结果调好看”，而是忠实记录数据质量和处理依据。在Titanic实践中要求保留处理日志，比较不同缺失值方案对结论的影响。融入点：开放协作与知识产权Python开源生态体现全球协作，但使用库和数据集仍需遵守许可证、引用规范和隐私要求。让学生在作业中列出依赖、数据来源和许可证，形成规范使用习惯。案例2第七次全国人口普查：数据清洗不能脱离统计口径教材衔接：数据类型、缺失值处理、异常值识别、数据分析与可视化案例事实与数据国家统计局公布，第七次全国人口普查时点（2020年11月1日零时）全国人口为141178万人；与2010年第六次全国人口普查的133972万人相比，增加7206万人，增长5.38%，年平均增长率为0.53%。国家统计局同时专门说明：不能把2019年抽样调查推算的140005万人直接与2020年普查数相减，作为一年人口增量，因为普查与抽样推算的方法和误差累积不同。课程思政切入数据分析的“正确”不仅是代码能运行，更是口径可比、处理过程可追溯。任意删除异常值、用插值掩盖真实缺失，或把不同来源的数据直接拼接，可能得出看似精确却错误的结论。人口普查案例体现了严谨求证、诚实记录和对公共数据负责的职业伦理。课堂实施建议让学生用Python计算2010—2020年人口增量与年均增速，并写出元数据说明。再故意加入2019年抽样推算数据，要求学生判断哪些比较可做、哪些不可做，并在图表脚注中写明普查时点和口径。法规与边界提示规范依据：《中华人民共和国统计法》强调统计资料真实、准确、完整、及时；涉及个人层面的数据还应遵守《个人信息保护法》的合法、正当、必要原则。讨论问题1．为什么“能算出差值”不等于“这个差值有统计意义”？2．缺失值处理记录至少应包括哪些内容，才能让别人复核？核验来源〔1〕国家统计局：《第七次全国人口普查主要数据情况》，2021-05-11，/sj/pcsj/rkpc/d7c/〔2〕国家统计局新闻办：《对网民关注的几个问题的说明》，2021-05-12，/sj/zxfb/202302/t20230203_1901091.html〔3〕全国人民代表大会：《中华人民共和国个人信息保护法》，2021-08-20，/npc/c2/c30834/202108/t20210820_313088.html

第3章人工智能工具与生态课程思政设计思政融入点契合内容实施方式融入点：文化主体性与负责任传播使用生成工具不仅追求“流量”，还应尊重事实、文化多样性与公共利益。在社交媒体案例中设置事实核验、版权和价值导向三项必检清单。融入点：普惠共享讨论国产AI工具和开源生态如何降低技术门槛，同时关注老年人、残障人士和欠发达地区的数字鸿沟。让学生为一种弱势群体改造AI工具使用流程。案例3“GenderShades”研究：工具准确率高，不代表对所有人都公平教材衔接：机器学习工具、训练数据、模型评测、工具选择与社会影响案例事实与数据Buolamwini和Gebru在2018年发表的同行评议论文评测了3个商业性别分类系统。研究报告显示，深色皮肤女性是误分类最多的群体，错误率最高达34.7%；浅色皮肤男性的最高错误率为0.8%。研究还发现，当时两个常用人脸数据集IJB-A和Adience中浅色皮肤样本分别占79.6%和86.2%。这些数字只对应论文所测系统、数据集和时间，不能外推为所有人脸识别系统的当前表现。课程思政切入人工智能工具的生态繁荣不能掩盖数据代表性和评价公平问题。平均准确率可能隐藏少数群体承受的高错误率。开发者应进行分群评测、披露适用边界并提供人工复核；使用者也不应把模型输出当作对人的价值判断。课堂实施建议给学生一份按性别与肤色分组的混淆矩阵，分别计算总体准确率和各组错误率。讨论“总体指标合格但某组误差明显偏高”时，产品是否可以上线，以及需要增加哪些数据、测试和申诉机制。法规与边界提示法律依据：《个人信息保护法》第二十四条要求，利用个人信息进行自动化决策，应保证决策透明度和结果公平、公正；对个人权益有重大影响的决定，个人有权要求说明并拒绝仅由自动化决策作出。讨论问题1．为什么只公布一个总体准确率可能误导用户？2．分群评测会带来哪些隐私风险，应如何最小化采集？核验来源〔1〕Buolamwini,JoyandTimnitGebru.“GenderShades:IntersectionalAccuracyDisparitiesinCommercialGenderClassification.”

FAT

(2018).，https://proceedings.mlr.press/v81/buolamwini18a/buolamwini18a-supp.pdf〔2〕全国人民代表大会：《中华人民共和国个人信息保护法》，2021-08-20，/npc/c2/c30834/202108/t20210820_313088.html

第4章人工智能赋能办公与行政管理课程思政设计思政融入点契合内容实施方式融入点：规范意识与责任担当公文和行政信息关系公共管理，效率不能替代准确、程序和责任。通过“含错误日期或虚构依据的AI通知”纠错，让学生建立签发前核验清单。融入点：劳动价值与人机协同RPA替代重复劳动的目的应是改善工作质量，而不是简单追求人员替代。讨论流程再造、员工培训和公平转岗，形成以人为本的数字化观。案例4加拿大航空聊天机器人纠纷：自动化不能成为责任“隔离墙”教材衔接：智能客服、行政信息发布、办公自动化、人工复核与责任边界案例事实与数据在Moffattv.AirCanada（2024BCCRT149）中，加拿大航空网站聊天机器人向旅客提供了错误的丧亲票价退款信息。卑诗省民事解决法庭认定，聊天机器人是航空公司网站的一部分，公司应对网站信息负责，并判令支付650.88加元损害赔偿，另有判前利息和案件费用。该案结论适用于该案事实与加拿大相关法律，不应直接等同于中国裁判规则。课程思政切入办公智能化可以提高效率，但组织不能把错误归咎于“AI自己说的”。公文、政策答复、费用规则和行政决定都需要明确责任人、更新机制和复核路径。技术系统没有签发权，最终责任仍由部署和使用它的组织与人员承担。课堂实施建议学生为“高校招生智能客服”设计发布流程，至少包含知识库版本号、答案来源、低置信度转人工、重要事项二次确认、错误反馈和下线回滚。用一条过期政策测试流程是否能及时拦截。法规与边界提示中国场景可结合《民法典》《消费者权益保护法》和《个人信息保护法》讨论。法律结论必须依据具体业务和中国法，不机械照搬外国判例。讨论问题1．智能客服链接到了正确网页，是否就能免除错误回答的责任？2．哪些办公信息必须设置“人工签发”而不能自动发布？核验来源〔1〕BritishColumbiaCivilResolutionTribunal:Moffattv.AirCanada,2024BCCRT149,2024-02-14，/en/bc/bccrt/doc/2024/2024bccrt149/2024bccrt149.html〔2〕“BC省法庭裁定：公司须对AI聊天机器人信息负责”，/groups/business_law/resources/business-law-today/2024-february/bc-tribunal-confirms-companies-remain-liable-information-provided-ai-chatbot/

第5章人工智能赋能学术研究课程思政设计思政融入点契合内容实施方式融入点：学术诚信与求真精神AI可以提高研究效率，但不能替代证据、实验和作者责任。在知识图谱实践中实行“结论—原文证据—核验结果”三列表，虚构引用直接判为不合格。融入点：协同创新与自主能力既理解全球科研工具价值，也重视关键技术自主创新和规范开放共享。比较不同平台时不以品牌下结论，而以可验证指标开展小规模测评。案例5Mata诉Avianca案：AI生成的“完美引用”也必须逐条核验教材衔接：AI文献检索、论文阅读、知识图谱、学术写作与科研诚信案例事实与数据2023年，美国纽约南区联邦地区法院在Matav.Avianca案的制裁裁定中认定，律师提交了由ChatGPT生成的不存在的司法意见及虚假引文，并在法院质疑后仍作出不实陈述。法院对相关律师和律所共同处以5000美元制裁。5000美元是该案裁定金额，不是一般性的“AI虚假引用罚款标准”。课程思政切入语言模型能够生成形式逼真的题名、作者、DOI和案例号，但“像引用”不等于“有来源”。科研人员应对每条引用承担核验责任：数据库可检索、原文可获得、引文与观点相符、页码或段落可定位。AI不能成为作者责任的替代者。课堂实施建议教师提供一组真假混合的参考文献。学生用Crossref、期刊官网或图书馆数据库完成“四查”：查存在、查作者、查内容、查引用位置，并提交核验记录。任何无法回到原文的关键结论不得进入报告。法规与边界提示规范依据：科技部等二十二部门《科研失信行为调查处理规则》将编造研究过程、伪造研究成果、伪造篡改数据，以及引用与论文内容无关的文献等列为科研失信行为。讨论问题1．为什么让AI再次确认“这些文献是真的吗”仍不构成独立核验？2．如何在论文中如实披露AI工具的使用范围？核验来源〔1〕U.S.DistrictCourt,S.D.N.Y.:Matav.Avianca,OpinionandOrderonSanctions,2023-06-22，/docket/63107798/mata-v-avianca-inc/?entry_gte=54#entry-54〔2〕科技部等二十二部门：《科研失信行为调查处理规则》，2022-09-07，/xxgk/xinxifenlei/fdzdgknr/fgzc/gfxwj/gfxwj2022/202209/t20220907_182313.html?pageId=672509&wfwfid=139540&websiteId=387809

第6章人工智能赋能教学革新课程思政设计思政融入点契合内容实施方式融入点：立德树人与教师主体责任教育智能化的根本目标是促进人的全面发展，教师对目标、评价和价值引导负最终责任。在人机边界讨论中让学生制定“AI可做／需复核／不得替代”清单。融入点：教育公平个性化工具既可能促进优质资源共享，也可能制造新的数字鸿沟。要求教学改革方案必须包含低带宽、无障碍或弱设备条件下的替代路径。案例6联合国教科文组织生成式AI教育指南：技术进入课堂必须“以学生发展为中心”教材衔接：智能教案、个性化学习、学习评价、教师角色与教育公平案例事实与数据联合国教科文组织于2023年发布《生成式人工智能在教育和研究中的指南》，建议为学生独立使用生成式AI设定13岁的年龄下限，并强调数据隐私、年龄适宜、人类能动性和教师培训。13岁是该指南的政策建议，不是中国法律规定的统一使用年龄。课程思政切入教育智能化的根本尺度不是生成了多少资源，而是是否促进学生理解、创造、合作和健全成长。教师应主导教学目标、价值引导和高风险评价；AI适合承担材料初拟和低风险反馈。对未成年人尤其要避免过度收集对话、情绪、声音和画像数据。课堂实施建议学生把一份AI教案按“AI可直接辅助—教师必须复核—不得交给AI”三类标注，并为低带宽、无个人设备或有无障碍需要的学生设计替代方案。法规与边界提示中国法律依据：《未成年人网络保护条例》自2024年1月1日起施行，坚持最有利于未成年人的原则，并对网络素养、信息内容、个人信息和沉迷防治作出制度安排。讨论问题1．13岁年龄建议背后的风险考虑是什么？2．个性化学习画像怎样避免把学生固化为一个分数或标签？核验来源〔1〕UNESCO:GuidanceforGenerativeAIinEducationandResearch,2023-09-07，/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research〔2〕UNESCO：关于13岁建议的说明，2023-09-08，/en/articles/unesco-governments-must-quickly-regulate-generative-ai-schools（3）联合国教科文组织颁布生成式人工智能教育指南/ztzl/hg/yjxx/zdhy/qt/kxyjhjsfwy/content/mpost_12780162.html，〔4〕国务院：《未成年人网络保护条例》，2023-10-24公布，/gongbao/2023/issue_10806/202311/content_6913813.html

第7章跨学科融合应用课程思政设计思政融入点契合内容实施方式融入点：面向国家需求的交叉创新跨学科融合应服务生命健康、文化传承、先进制造等真实需求，避免为“AI化”而AI化。要求项目同时写明社会价值、专业证据和可落地约束。融入点：敬畏专业与生命伦理医学、古籍、科研等场景中，模型输出必须经过领域专家和实证检验。用“高准确率仍可能造成严重错误”的案例训练风险分级意识。案例7AlphaFold蛋白质结构数据库：开放协作加速生命科学，但预测不能替代实验教材衔接：AI+生物医学、知识发现、跨学科协作、模型边界与生命伦理案例事实与数据AlphaFold蛋白质结构数据库由GoogleDeepMind与欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）合作建设，官方页面显示其开放提供超过2亿个蛋白质结构预测。数据库使用“预测”一词，意味着这些结果可用于提出假设和缩小实验范围，但不等于每个结构都已通过实验验证。课程思政切入跨学科创新既需要算法能力，也需要尊重领域证据。AI预测的价值在于服务科学问题，而不是用模型输出取代生物学实验、临床验证和专家判断。数据库开放共享体现全球科研协作，但使用时仍应记录版本、置信度和许可证。课堂实施建议学生选择一个AlphaFold条目，记录结构预测、置信度信息和数据库版本，再查找是否存在实验结构。用“可由预测支持／仍需实验验证”两栏写出结论边界。法规与边界提示涉及人体、医疗健康数据或临床应用时，还应遵守科技伦理审查、个人信息保护和医疗器械监管要求。本案例仅讨论科研数据库使用，不将结构预测直接表述为诊断或治疗结论。讨论问题1．为什么2亿个预测结构不能表述为“2亿个已测定结构”？2．跨学科团队中，算法人员和领域专家各自承担什么责任？核验来源〔1〕EMBL-EBI:AlphaFoldProteinStructureDatabase（官方数据库），https://alphafold.ebi.ac.uk〔2〕AlphaFoldDatabase的在线搜索和使用，/p/832530211〔3〕Varadietal.“AlphaFoldProteinStructureDatabasein2024”,NucleicAcidsResearch，/37933859

第8章内容创作与新媒体运营课程思政设计思政融入点契合内容实施方式融入点：讲好真实可信的中国故事技术赋能表达，但传播效果不能建立在虚假、猎奇和流量至上之上。让学生以文化遗产或科学传播为主题创作，并提交事实与素材授权清单。融入点：网络文明与版权意识每个创作者都对内容真实性、他人权利和社会影响承担责任。把AI标识、版权、隐私、偏见检查纳入作品评分量规。案例8香港深度伪造视频会议诈骗：内容“逼真”不等于身份真实教材衔接：AIGC内容生产、数字人、虚拟主播、深度合成、信息真实性与传播责任案例事实与数据香港特区政府2024年6月答复立法会质询时披露：警方于2024年1月底接获一宗利用深度伪造技术制作预录视频会议的诈骗案，受害公司职员按指示向5个本地银行账户进行15次转账，涉及约2亿港元。官方表述为“预录视频会议”，不宜擅自扩写为所有参会者均实时由AI驱动。课程思政切入新媒体生产追求传播效果，但不能以伪造身份、虚假新闻或隐去AI生成事实换取流量。技术越逼真，越需要来源核验、二次确认和生成标识。对财务指令、人事通知等高风险信息，不能只凭声音或视频确认身份。课堂实施建议设计“深度伪造识别与处置”演练：学生从内容线索、联络渠道、业务流程三层提出核验措施，例如回拨已知号码、双人审批、延迟大额转账和保存证据。随后为一段AI视频添加合规的显式标识。法规与边界提示《互联网信息服务深度合成管理规定》自2023年1月10日起施行；《人工智能生成合成内容标识办法》及配套强制性国家标准自2025年9月1日起施行，明确显式和隐式标识要求。讨论问题1．为什么“看口型、听语气”不足以应对高质量深度伪造？2．内容创作者、平台和转发者分别应承担哪些核验与标识责任？核验来源〔1〕香港特别行政区政府：《立法会九题：打击涉及深度伪造的诈骗》，2024-06-26，.hk/TuniS/.hk/gia/general/202406/26/P2024062600193p.htm〔2〕国家网信办等：《互联网信息服务深度合成管理规定》，2022-12-11公布，/zwgk/zfxxgk/fdzdgknr/zcfg/hyfggzgfxwj/202212/t20221226_77729615.html〔3〕国家网信办等：《人工智能生成合成内容标识办法》，2025-03-14公布，/2025-03/14/c_1743654684782215.htm

第9章人工智能与商业创新课程思政设计思政融入点契合内容实施方式融入点：诚信经营与消费者权益AI商业创新必须以真实、透明、公平为底线，不能利用信息优势进行欺骗或歧视。在推荐和画像方案中设置公平、隐私、申诉与退出指标。融入点：创新创业的社会责任创业应从真实需求出发，以小成本验证社会价值，而非盲目追逐技术概念。校园二手书案例同时评价经济效益、资源循环和学生权益。案例9大数据“杀熟”规制：商业创新不能牺牲公平交易教材衔接：智能营销、推荐系统、用户画像、动态定价、平台责任案例事实与数据《中华人民共和国消费者权益保护法实施条例》自2024年7月1日起施行。条例第九条规定，经营者不得在消费者不知情的情况下，对同一商品或者服务在同等交易条件下设置不同的价格或者收费标准。官方政策解读同时披露：截至2023年底，中国网购用户超过9亿人、在线旅行预订用户超过5亿人，实物商品网上零售额占社会消费品零售总额27.6%；这些数据用于说明网络消费规模，并不等于“大数据杀熟”的发生人数。课程思政切入用户画像和动态定价并非天然违法，关键在于是否有正当依据、是否透明、是否在同等交易条件下对不知情消费者实施不合理差别待遇。商业创新应把知情权、公平交易权和可解释申诉机制纳入产品设计，而不是事后补救。课堂实施建议给出会员优惠、供需浮动、地域运费和基于消费能力加价四种定价方案。学生从“交易条件是否同等—用户是否知情—依据是否正当—能否解释与申诉”四方面做合规评审，并改写产品规则。法规与边界提示《个人信息保护法》第二十四条要求自动化决策透明、公平、公正，并禁止在交易价格等条件上实行不合理差别待遇；《消费者权益保护法实施条例》第九条进一步规范网络消费中的差异化定价。讨论问题1．“个性化优惠”和“大数据杀熟”的边界在哪里？2．如果模型无法解释价格差异，企业应如何设计人工复核和申诉？核验来源〔1〕国务院：《中华人民共和国消费者权益保护法实施条例》（国务院令第778号），/front/law/detail?LawID=1708〔2〕市场监管部门政策解读：条例禁止“大数据杀熟”，2024-07，/content/646848/91/13716055.html〔3〕国家网信办：《中华人民共和国个人信息保护法》第二十四条,/2021-08/20/c_1631050028355286.htm

第10章人工智能技术伦理与法规课程思政设计思政融入点契合内容实施方式融入点：法治思维与权利保护算法应用必须尊重人格尊严、隐私、公平和救济权，技术效率不能突破法律底线。以深度伪造诈骗和大数据杀熟开展“风险—权利—责任—治理”四步分析。融入点：科技向善与共同治理可信AI需要政府、企业、开发者、用户和社会组织共同参与。让学生设计兼含技术控制、制度流程和公众教育的治理方案。案例10“春风送来了温柔”案：AI生成内容的权利认定取决于人的实质性智力投入教材衔接：著作权、生成内容标识、责任主体、以人为本的AI治理案例事实与数据北京互联网法院在（2023）京0491民初11279号判决中审理AI生成图片《春风送来了温柔》的著作权纠纷。法院结合原告选择模型、设计和调整提示词、设置参数并选择最终图片等过程，认定涉案图片体现了人的智力投入和个性化表达，构成美术作品；判令被告赔礼道歉并赔偿经济损失500元。法院同时指出，AI模型不能成为著作权法意义上的作者，并倡导显著标明所使用的AI技术或模型。该判决并不意味着所有AI生成内容自动享有著作权，仍需个案判断独创性和人的贡献。课程思政切入法律不是技术发展的对立面，而是明确权利、责任和创新预期的基础。学生应避免“只要写了提示词就当然拥有版权”或“AI生成的一律无版权”两种绝对化判断，并形成保存提示词、参数、迭代记录、素材授权和发布标识的证据意识。课堂实施建议给出三种创作记录：一次简单提示、连续多轮实质修改、直接转载他人生成图。学生依据《著作权法》第三条的作品要件分析差异，并列出还需要哪些证据，不要求给出脱离事实的唯一结论。法规与边界提示《著作权法》第三条规定，作品是文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以一定形式表现的智力成果。AI生成内容还可能涉及个人信息、肖像、声音、训练数据授权和内容标识等其他法律问题。讨论问题1．人的提示、选择和修改达到何种程度，才可能体现独创性？2．为什么保存生成过程记录既是创作习惯，也是法律证据意识？核验来源〔1〕北京互联网法院：（2023）京0491民初11279号民事判决书（英文官方译本），/pdf/BeijingInternetCourtCivilJudgment112792023.pdf〔2〕最高人民法院知识产权法庭：《AI时代知识产权司法迎来新挑战》，2025-07-18，/zh-cn/news/view-4513.html〔3〕北京市知识产权局：《中华人民共和国著作权法（2020修正）》，/zscqj