人工智能赋能教师队伍建设：北京大学等6个试点成果概要展示―中国教育信息化网ICTEDU
为深入推进人工智能等新技术与教师队伍建设的融合，教育部分批启动了人工智能助推教师队伍建设试点工作。推进人工智能与教育教学深度融合，无疑是赋能教师专业发展、深化教师评价改革、推动教师队伍建设的有力抓手。在试点工作推进过程中，一批试点学校或区域在利用人工智能助推教师队伍高质量发展方面作出了卓有成效的探索。我们选取北京大学等6个试点的成果概要展示，以供参考。
北京大学：提升教师数字素养与应用能力
在人工智能助推教师队伍建设试点工作中，北京大学通过组织培训、资助专项课题等方式提升教师的数字素养与应用能力，具体举措与成效分为以下四个方面。
一是开展人工智能助推教师队伍建设及数字人文的专题培训。
北京大学通过邀请人工智能相关领域的专家学者，研讨了关于教育发展的数字化智能化、人工智能驱动下的教育创新与应用等具体内容，累计有上千人次的北京大学一线教师通过线上线下相结合的方式参与了培训活动。目前北京大学正在积极推进与剑桥大学的合作，探索数字化、智能化等新技术对未来教育的影响和改变，致力于促进基于教学实践的研究和全球范围产学研的交流合作。
二是建设支撑教师培训的专门研修平台和学习资源。
为进一步做好教师培训工作，方便教师研修和学习，北京大学在2022年春季学期部署建设了北大培训平台。该平台不仅为教师线上参与直播培训或回看录播提供了便利，也为教师的长期研修提供了丰富的学习资源。同时该平台将自动记录教师的研修数据，为教师的研修情况提供数据支撑。
三是遴选人工智能研究与应用方面基础好的院系和实验室进行先行先试。
以大数据、人工智能为代表的数字技术在北京大学的人文、考古、医学、化学材料等学科领域有了很好的建设基础，并取得了一定成效，促进了信息技术对传统学科的赋能升级。
比如在数字人文领域，为了打造智能时代的数字工具和研究平台，北京大学积极加快推进建设哲学社会科学数据库、古籍智能整理系统、古典文献大数据分析平台、历代目录集成可视化系统、儒家学术史知识图谱平台、历代年谱GIS可视化平台等支撑平台，以新兴技术重构和利用经典文献形成新的研究契机。
四是在全校范围内培育孵化人工智能改进教学的应用案例。
北京大学启动了“北京大学人工智能助推课程建设项目”，作为人工智能助推教师队伍建设的子项目。学校在全校范围内征集了56门课程进行人工智能等技术促进教育教学改革的实践，旨在提高教师的信息化教学能力，促进人工智能与教育教学的深度融合。
同时，北京大学还积极推进教师大数据建设与应用。北京大学教师教学档案袋平台是实现教师数据的融合共享、机构协同创新的重要平台系统。教师教学档案袋平台还在持续建设中，正逐渐探索尝试纳入人工智能技术，在持续积累教师数据基础上进行数据挖掘，建立教师画像，为教师发展提供有针对性的资源和服务，加强教师教育。该平台除了为教师教育和发展提供支持，还要构建基于数据、面向过程的教师评价新模式，充分发挥大数据的优势，创新教师评价工具、优化评价管理、提升评价质量和拓展评价结果。
华东师范大学：深度融合人工智能与教育教学
以自身的特色和优势为基础，聚焦人工智能助推高校教师、师范生、中小学教师围绕育人联动发展的追求，华东师范大学经过5年的努力，将在师资队伍、人才培养、环境建设、教育范式、社会服务等方面实现全面革新。
面向师范生，学校在人工智能助推教师队伍建设行动中推动了以下几个方面的工作。
打造“一平五端”实训生态平台，实现过程性智能测评。基于见习、研习、实习三习一体化的教师教育实践体系，打造线上线下相融合的“一平五端”教学能力实训生态平台，包括一个教师教育实训教学一体化平台，以及电子资源端、移动听评课端、教育实习端、课堂互动端、数据管理端等五个数字端。
构建微型认证标准与规范体系，推动能力本位的培养。在牵头研制的《中小学教师信息技术应用能力标准》和《师范生信息化教学能力标准》基础上，学校聚焦基础教育教学的核心环节与关键能力，创造性研制了师范生教学能力评价体系以及《师范生课堂教学能力微认证体系》等师范生系列标准与规范。
研制师范生智能素养框架，夯实新时代教师必备能力。对于师范生智能教育素养这一新时代教师需要必备的基础能力，学校组织专家团队研制了师范生智能教育素养框架，框架共有13项能力，制定了对应的课程体系框架并绘制了学校已开课程的课程谱系。
面向中小学教师，学校统筹多学科、联动基础教育学校与企业，探索“智能工具支撑、能力素养提升、发展模式变革”的发展路径，现已产生了一批阶段性成果。
智能工具做支撑，逐步构建智能化支持体系。学校统筹计算机科学、教育学等优势学科成立上海智能教育研究院，聚焦“学—教—评—管”等教育环节痛点问题开展基础研究和应用研究，确定了三维自适应学习、高质量课堂诊断与改进、核心素养导向的智能评价等五个重点研究方向，推动快乐机器人、作文评阅机器人、虚拟仿真实验、游戏化学习等四项工程应用落地。同时面向多个学科开发应用场景，研发应用产品。
课程重塑为途径，精准提升教师关键素养。学校聚焦教育数字化转型对教师队伍建设的新要求，着力打造“教育数字化转型中的教师关键能力培养计划”，从“精准教学中的数据决策力”“跨学科教学中的融合设计力”“智能环境中的创新应用力”三个专项出发，助力中小学教师在数据决策、跨学科教学设计与实施、人工智能教育应用等能力方面形成突破。
模式变革做引领，形成面上辐射的成熟经验。学校在“人工智能助推教师队伍建设项目”推进过程中，逐渐探索、形成了“高校—企业—学校”为主体的智能教育共同体模式和“共学、共研、共创”为路径的能力提升模式。
面向高校教师，学校激发他们进行教学改革的意愿，同时着力提升教师智能素养。一是制度建设为保障，有力推进智能教育产学研。二是梯度指导为支撑，渐次提升智能教育素养。三是课程重塑为挑战，做实智能教育育人主阵地。四是专项研究搭平台，构建智能教育教学环境。
华中师范大学：构建“人工智能+教师教育”新体系
华中师范大学于2021年启动实施人工智能助推教师队伍建设行动试点工作，基于学校人工智能助推教师队伍建设行动试点工作在标准、工具、模式、应用及服务上的需求，稳步推进“五大任务”，已取得一定进展。
教师素养刻画与课程资源建设评估。华中师大于2020年11月获得国家标准立项研制信息素养国家标准，以此形成了一系列教师信息素养评价指标、模型、工具和系统，并于2021年启动教师数字画像评价指标体系研究，打造以数据为基础的教师数字画像和多元评价体系，从师德修养、专业知识、教学能力、教研能力、育人能力、社会影响和多方评价等维度动态描述教师数字画像，为教师工作减负、专业发展赋能。
智能化环境建设与平台工具研发。建成“人工智能+教师教育”综合实验实训平台，全面支撑教师职前职后一体化培养，覆盖教学、教研和培训多个领域。推进智慧教育环境提速升级，研发支撑创新教学的“小雅平台”。学校自主研发了云端一体化智能教育SPOC平台——“小雅”，构建了课程知识图谱、智能问答、智能推荐等多个智能模块，支持教学数据的伴随式采集和数据驱动的分析，实现了教学理论具象化、教学设计标准化、教学行为数据化、教师评价精准化，全面促进大数据、人工智能等新兴技术与教育教学的深度融合。
智能教学与研修模式创新。针对基础教育传统教研模式组织难、协调难和研修数据采集难等问题，学校推进“互联网+大数据+人工智能+教师研修”深度融合，探索形成了线上线下相结合的课例研修模式、教师工作坊支持的主题研修模式、混合学习环境下的微课题研修模式、直播课堂支持的同侪研修模式等四种研修新模式。利用信息技术对基础教育教师教学数据进行分析，生成精准、高效的课堂教学AI报告，包括课堂师生行为报告、课堂参与度数据图等。
人工智能支撑师范生职前职后一体化培养。为营造更真实的实训环境，提升师范生“三字一话”能力水平，学校建设了智慧书写教室和智能化普通话训测中心，建设云课堂“师范生技能培养”课程，师范生可以随时随地获取专业技能比赛、优秀作品等资源。建设数字化教师教育资源，探索建立“模拟小课堂”“微格技能小组”等小班化教学与实践制度。开展“人工智能+”名师课堂创新应用，如开展师范生与国培教师的云端对话以及国培骨干教师优质课程展示活动等，并录制国培骨干教师优质课及微讲座、中学名校名师论坛资源等。
人工智能助推乡村教师教学能力提升。构建“三个课堂+AI”的“开好课”模式。针对乡村薄弱学校的教与学问题，探索“三个课堂+AI”创新实践，利用“专递课堂+AI”赋能学生的自主学习，“名师课堂+AI”赋能教师的专业发展，“名校网络课堂+AI”促进优质资源和自适应的汇聚。同时，面向中西部开展人工智能助推教师队伍建设专项培训。
东北大学：全面提升教师信息素养
东北大学自入选教育部第二批人工智能助推教师队伍建设试点高校以来，将人工智能助推教师队伍建设作为“十四五”发展规划重点内容和学校教育信息化重点工作予以高度重视，着力提升教师素养，建设创新团队，赋能教师队伍评价改革。
实施教师信息素养提升计划。学校制订教师信息素养提升计划，对标新时代高素质专业化创新型教师队伍建设，以智能技术为手段，建立满足教师职业生涯发展全程支撑、全面覆盖的教师教育培训架构和课程体系。学校2021年底出台《东北大学教职工培训规定》，结合教师成长特点与发展需求分类组织教育技术培训，将人工智能素养提升作为重要内容纳入教师培训制度安排。教育技术培训结合现代教育技术发展趋势，以信息技术提升课程教学质量和水平为出发点，围绕在线开放课程的现状与展望、混合式教学改革、在线教育工具改进传统课堂教学等内容组织了52学时的培训。
重点支持人工智能领域教师队伍建设。围绕“人工智能”研究领域，学校通过实施“创新团队建设工程”“协议年薪制岗位聘任”“长聘教师岗位聘任”等举措，加大力度重点支持“人工智能”研究领域特色鲜明、创新活力强、研究方向明确、引领学科跨越式发展的高水平创新团队，如“工业互联网与工业人工智能驱动的智能化管理与控制系统团队”和“工业智能与系统优化团队”等；在工业人工智能领域布局发展，建设“工业人工智能研究院”“人工智能与大数据科学中心”“智能电气科学与技术研究院”等多个重要科技基地，为实现未来国家级优秀学术领军人才的培养以及新兴优势学科方向的确立奠定重要基础。学校鼓励教师开展自由探索，开拓新的研究方向，打破学科专业壁垒。建立有利于学科交叉融合的学术评价和成果认定机制，优化学科交叉领域资源配置，瞄准科技前沿和关键领域，重点支持人工智能、智能制造与装备、深地深空、新能源及储能、新材料等研究方向的交叉融合，推动创新团队及所在学科实现跨越式发展。
大数据支撑教师评价改革。学校利用大数据采集和学习分析技术，对教师教学、科研等育人各环节数据进行深度分析，在职称晋升、聘期考核、团队遴选等工作中，充分利用大数据采集和全球引文数据库（Scopus数据库），对教师及所在团队在教育教学、科学研究、学术影响力等方面进行深度分析，探索建立包含第三方客观数据源分析评价在内的综合测评体系，全面了解教师的科研现状及发展趋势，利用Scival科研分析管理工具，查阅科研绩效分析、学科前沿分析、国际合作程度等，为教师及团队发展评价提供数据支撑。
北京市海淀区：信息技术支持教师进阶发展
北京市海淀区作为教育部第二批人工智能助推教师队伍建设试点区，充分利用互联网、人工智能、大数据、5G等新一代信息技术优势，聚焦高质量教师队伍建设关键问题，启动实施“海淀区人工智能助推教师队伍高质量一体化发展”试点。
一是推进智能教育新型基础设施建设，加快构建智能环境。海淀区系统推进智慧型教师研修中心——海淀区教师进修学校新校区智慧校园建设，启动远程互动教室、沉浸式演播厅等创新研修空间建设。
应用全方位支持教师混合式研修的海淀教研平台，该平台目前可以实现课程发布、自主选学、记录研修、学分认定等全过程信息化管理，留存研讨过程中的结构化资源。同时，配合在线研修建设了结构合理、内容优质、丰富多样的课程资源库。
二是探索技术赋能的教与学方式变革，促进课堂教学提质。开展三类“双师课堂”模式探索，走出教师柔性交流新路径。以优质资源的重新配置为导向，系统规划了双师教学实施方案，组建稳定的双师协作伙伴关系。构建了适用于线下教学场景的“1+1协作直播”的双师课堂，适用于线上线下混合教学场景的基于“名师微课”的双师课堂等。
同时，开展促进学生自主学习的混合式教学模式研究与实践，研发调研工具，做好中小学线上教学指导。同时，凝练基于混合式教学设计与实施的典型经验，积累了优质的教学设计案例、教学课例、活动方案、教学工具等素材和资源。此外，探索基于大数据的精准教学模式，依托智能学习终端积极开展“基于在线学习行为数据的精准教学”和“基于学生学业水平的精准教学”两类实践。
三是提升教师作业设计与实施能力，助力“双减”政策落地。
建立学校作业网络系统和智慧作业方案，分学段探索技术支持下的分层、弹性和个性化作业的设计、布置与反馈路径与方法；探索了系统设计、课题研究与项目试点相结合的作业提质行动新模式。
四是开展人工智能支持的联合教研，促进教师一体化成长。开展65场“海淀‘大教研’之一体化联研”系列实践，开展三种类型的人工智能支持的联合教研实践，包括课例载体的联合教研、学科学术研讨类的联合教研、复习和命题为主导的联合教研，沉淀出一套可迁移的技术助力的联合教研典型工具和模式，积累并共享数字化学习资源。
五是建设数据支持的“精准培训”体系，支持教师进阶发展。面向全区中小学教师开展海淀区“十四五”时期教师培训现状及需求调研，基于全区教师培训需求的精准挖掘与分析，科学合理设计进阶培训课程。依托海淀教研平台开展线上线下相结合的新任教师培训、骨干教师研修、名师培养特色专题活动。研制“海淀区卓越教师专业素养标准及理想行为模型”，借助大数据手段建立教师成长过程评价与追踪机制，为下一阶段进一步探索教师“数字画像”、支持教师进阶发展提供依据。
上海市宝山区：打造“未来宝”数字基座
上海市宝山区自获批教育部人工智能助推教师队伍建设试点区一年来，聚焦教师队伍高质量发展，通过教育教学模式变革及育人方式转型，着力培养高素质创新型“未来教师”。
建设宝山教育数字基座，提供教师专业发展数字化支撑。针对教师信息化教学创新能力不足、薄弱学校教师应用能力水平低、教师机械性与事务性工作繁重等问题，宝山区建立“未来宝”数字基座，依托基座组织中心、应用中心、数据中心、消息中心、物联中心的五大核心能力，整区推进教师智能助手常态化应用，缩小校际数字鸿沟，优化数字化教学环境，整体提升全区教师信息素养，初步形成“未来宝”数字基座赋能教师队伍建设的新路径、新模式。一是基于组织中心能力，提供组织架构支撑。二是基于应用中心能力，赋能学校教育教学和管理服务。三是基于数据中心能力，实现人少跑路而让数据多跑路。四是基于消息中心能力，实现师生人员互联互通。五是形成三大“虚拟学校”方案，有力支撑疫情防控期间的教育教学。
推进“三个课堂”建设，探索缓解教师结构性缺编新路径。聚焦公平均衡，针对优质师资不足、薄弱学校教师教学水平不高、区域内校际差距大等现实难题，宝山区开展了智慧同侪课堂，利用5G、大数据、人工智能等新技术连通课堂，实现教师同步备课、同步上课、同步教研、同步研训以及同步课后延时服务，教师“智能手拉手”形成“1位教师+1个云端合作团队”的网络共同体，破解跨学科教学、教师单兵作战等难点，缓解教师结构性缺编难题，扩大优质师资辐射范围，同时提升教师教学实践与创新能力。
落实“双减”政策，探索人工智能支持的教学新形态。针对师生负担重、教学效率低、标准化教学模式难以兼顾学生个性化发展等问题，宝山区探索了人工智能支持的教学新形态。立足“双减”“双新”政策背景，以“两个减少、一个增加”为目标（即教师低智慧重复劳动减少，学生学习负担减少，学习效能提高），在基础教育全学段开展区域基于知识图谱的“智适应”学习系统的开发实践与应用推广，开发运用学科“智适应”学习系统，优化区域“未来宝”智能助教系统和智能学伴系统，助推个性化教学实践；通过资源建设，逐步实现智慧同侪课堂常态化应用，项目驱动、研用一体，助推教师教研模式创新，培养一批具有数字化素养的各学科应用型教师。
推进教师专业能力与需求评测，探索教师专业发展新模式。在教师专业发展方面，针对部分教师专业发展意识淡漠、职业倦怠，新教师对专业前景和发展方向把握不准以及教师教育与专业成长模式单一等问题，宝山区构建了教师画像和智能导航系统，依据教师职业生涯发展阶段特点，总结提炼优秀教师成长模型，借助智能技术给予教师适当、适时的协助，发掘教师潜能，为教师专业发展持续续航。
以人工智能助推社会治理能力现代化
作者：湖北省中国特色社会主义理论体系研究中心省委党校分中心教授舒艾香、复旦大学马克思主义学院党建专业博士生尹文
习近平总书记指出：“要加强人工智能同社会治理的结合，开发适用于政府服务和决策的人工智能系统，加强政务信息资源整合和公共需求精准预测，推进智慧城市建设，促进人工智能在公共安全领域的深度应用，加强生态领域人工智能运用，运用人工智能提高公共服务和社会治理水平。”
作为新一轮科技革命的引领性技术，人工智能与互联网、大数据、机器人、区块链等技术深度融合，加速推进全球迎来AI时代。在此时代背景下，需要立足党和国家对人工智能的顶层设计和战略部署，充分发挥人工智能的科技支撑和赋能作用，实现社会治理理念、治理方式的转型升级和治理效能的提升，加快推进社会治理能力现代化。
人工智能力促社会治理理念的跃升
人工智能以一种突飞猛进的新兴科学技术，正在迅速渗透到经济、科技、文化、政治、社会、生态等各个领域、各个方面，对社会治理思维的转型升级提出了迫切要求。人工智能发展助力社会治理理念的快速跃升。
一是由治理个体、少数部门、少数地方到治理共同体的理念跃升。党的十九届四中全会提出“建设人人有责、人人尽责、人人享有的社会治理共同体”，为新时代推进社会治理现代化指引了方向。人工智能和信息技术、互联网、大数据、云计算等深度结合，凭借其便捷高效的功能，可以迅速将线上线下各方面、各类型、各群体等治理主体聚合在一起，形成多元化的治理共同体，发挥出治理共同体的强大能量。此次新冠肺炎疫情防控，人工智能参与其中发挥的重要功能作用，让全社会分享了人工智能带来的社会治理成果，助推了社会治理共同体理念的跃升。
二是由传统管理到智慧化治理的理念跃升。社会管理和社会治理虽然只有一字之差，但其内含的意蕴却有很大的不同。传统的社会管理侧重于政府主导，往往是政府大包大揽，尽管政府发挥了重要的积极作用，但政府难免也有力量所不能及之处。社会治理所体现的核心要义是系统治理、依法治理、源头治理和综合施策。人工智能依靠网络技术、大数据分析、云计算平台等工具和资源，可以大大提升社会治理过程中诸如资料挖掘、整理、储存能力，决策的民主化、高效化、科学化水准以及社会各方面力量汇集的凝聚力等等。此次新冠肺炎疫情是对我国社会治理体系和治理能力的一次大考，在大考中人工智能技术和产品虽然尚处初期探索应用阶段，但它们在疫情分析、图像识别、体温监测、病毒检测、辅助诊疗等诸多方面都发挥了巨大作用。人工智能众多场景实际运用的良好成效，力推传统社会管理理念向智慧化社会治理理念的迭代更新。
人工智能力促社会治理方式的跃升
人工智能的发展应用不仅能改变社会治理的思维，而且能优化社会治理的方式，推动社会治理方式的转型升级。习近平总书记强调：“要更加注重联动融合、开放共治，更加注重民主法治、科技创新，提高社会治理社会化、法治化、智能化、专业化水平，提高预测预警预防各类风险能力。”
一是由粗放型向精细化跃升。传统的社会治理往往表现为“上下一般粗、左右一个样”，统一粗放，固化静态等特点。人工智能运用大数据、特有算法和计算能力等新技术手段，捕捉细节，留意个性，追根溯源，预测将来，既能掌握事物的个性特征，又能把握事物的整体状况和未来趋势，从而实现社会治理的精细化、动态化和可预测。
二是由条块分割向立体网络跃升。传统的社会管理常常出现条条块块“九龙治水、各自为政”的治理痛点，社会管理的各职能部门、单位和主体之间由于信息沟通不畅、体制机制差异、配合协调不力导致相互扯皮、互相推诿、效率低下甚至误事的问题并不少见。人工智能通过开发社会综合治理网络化联动指挥平台和万物互联巨网等，可以打通社会治理各部门、各单位、各主体之间的信息壁垒、体制机制障碍，从而实现对人力物力财力的统一调配和有机整合。
人工智能力促社会治理效能的跃升
人工智能的发展及其广泛应用，正在突破传统社会治理的局限与短板，成为提升社会治理效能的强大驱动力量。
一是人工智能突出科学化，助力社会治理效能跃升。各级党政部门发挥人工智能的功能，通过人工智能的实时监测、数据测算、智能分析等，将战略谋划、政策制定、举措推出建立在科学合理、切实可行的基础上，协同市场、社会和公众力量建构共建共治共享的社会治理系统，以积极主动的角色姿态塑造社会，可以减少乃至消除社会运行与发展中的不稳定因素和潜在风险，从而实现社会治理效能的跃升。
二是人工智能强化执行力，助力社会治理效能跃升。人工智能一方面联结起党委、政府、社会、公众等多元社会治理主体，另一方面通过人工智能的算法思维赋能市场主体和社会力量，深入挖掘、动员组织市场主体的自我调控功能和社会主体的治理参与功能，可以协同联动强化社会治理过程中各主体的执行力，进而达成事半功倍的社会治理效果。例如此次新冠肺炎疫情虽然拉开了人与人之间的物理距离，但人工智能让大家在线上联络越发紧密。在公共卫生、医疗保健、交通运输等领域，人工智能为全社会带来广泛的普惠性服务，心与心的距离不断拉近。每个人根据国家和社会的需要自觉居家隔离、有序行动、服从调配，形成了众志成城抗击疫情的必胜信念和强大力量。
[责编：李贝]人工智能为媒体赋能
原标题：人工智能为媒体赋能人工智能有望改变媒体，重塑媒体的整个流程。未来，人工智能将融入到媒体运作的各个环节，但在媒体行业的落地，需要更复杂、更全面的架构。无论是人工智能本身还是其在传媒领域的应用，距离成熟都还有很长的路要走。当下，应基于媒体行业自身的数据构建具有针对性的人工智能系统，提升媒体与人工智能结合的成熟度。
人工智能媒体融合应用场景未来发展
媒体行业正处于融合发展的深水期和战略转型期，亟须找到媒体产业升级的新思路和新方向。随着人工智能应用的逐渐普及以及人工智能在媒体行业中一个个新的实际应用成果的诞生，我们越来越清晰地看到人工智能在推动媒体融合发展中的作用。人工智能给媒体行业带来的影响是深远的，推动着媒体运作流程中每个环节的变革，人工智能正成为媒体纵深融合的关键着力点，为媒体向智能化发展赋能。
人工智能+媒体：应用场景多元
大数据时代为媒体带来了前所未有的丰富数据资源和先进数据科学技术，但同时媒介环境变化也给行业的态势带来深度的影响。如今，受众呈现出分散化、复杂化的特征，信息量指数式增加，传统的内容生产、分发的方式及传受关系已不能满足时代的需要。媒体和媒体人正试图探索人工智能给智能媒体变革带来的新机遇，并积极寻求人工智能在传媒领域的落地。
人工智能在媒体有着巨大的应用空间，事实上，人工智能与媒体实际应用的结合已经有许多成功的案例并且在许多方面有着出色的表现，媒体行业对于人工智能技术直接或间接的运用正在不断发展,并将推广到更广泛的新场景。
高级文本分析技术
基于自然语言处理技术的文本分析技术是人工智能重要技术领域。自然语言处理（NLP）可以分析语言模式，从文本中提取出表达意义，其终极目标是使计算机能像人类一样“理解”语言。基于内容理解和NLP的写作机器人为记者赋能，可以模拟人的智能和认知行为，实现机器的“创造力”，经过对大量数据的分析和学习，形成“创作”的模板，用人机结合的方式来强化记者的写作能力。国内的媒体积极地将这一技术作为媒体内容生产方式的创新，如新华社的“快笔小新”，南方报业的“小南”等。百度人工智能开放平台推出的NLP产品“新闻摘要”，其技术原理是基于语义分析和深度学习模型，进行新闻内容的语义分析，自动抽取新闻内容中的关键信息，并生成指定长度的新闻摘要，可用于热点新闻聚合、新闻推荐、语音播报等场景。
图像和视频识别技术
图像和视频识别可以基于深度学习进行大规模数据训练，实现对图片、视频中物体的类别、位置等信息的识别。图像主体检测可以识别图像的场景、图像中主体的位置、物体的标签等。人工智能视频技术则能够提供视频内容分析的能力，对于视频中的物体和场景进行识别并能够输出结构化标签。
图像和视频技术在媒体中应用十分广泛，如内容分析、质量检测、内容提取、内容审核等方面。以媒体内容监测为例，有了人工智能图像视频技术的加持，使得非结构化媒体数据采用机器审核成为可能，通过数据集的训练建立用于审核的模型，针对画面中的元素进行追踪，对于图像及视频中的不恰当、有争议或违法内容、敏感内容、低俗内容等进行识别检测，进行标注和报警，以进行过滤和处理，可以大大减少人力的投入。
语音技术
人工智能语音技术主要包括语音识别和语音合成，它是一种“感知”的智能。自动语音识别（ASR/AVR）是基于训练的自动语音识别系统，将物理概念上的音频信息转换为机器可以识别并进行处理的目标信息，如文本。语音合成技术是通过深度学习框架进行数据训练，从而使得机器能够仿真发声。一些智能语音开放平台也提供了智能语音服务。以科大讯飞构建的智能语音开放平台为例，科大讯飞的语音输入法准确率已经能达到98%，并且输入的速度提高到了每分钟400字。越来越多的媒体开始使用科大讯飞的语音技术。
随着语音转换技术的日渐成熟，“语音-文本”双向转换技术在媒体中的应用成为可能。例如将语音识别技术在采编环节中使用，生成文本稿件并进行二次编辑。运用人工智能智能语音编译系统，将现场的语音报道生成文字版，大大提升了编辑人员原本耗时的整理工作的效率。将媒体的视音频内容转化成为文本素材，提升了媒体稿件、节目素材管理的效率。由于需要应对媒体音频和视频文件声源的复杂性和不可控性，虽然目前生成的文字稿件并不完美，但也在不断地提升和改善。
语音合成技术可以基于深度学习模型，把媒体报道的文章从文字版转换成语音版，并且接近于逼真的人声。甚至可以根据不同受众群体的需求，针对性地生成特定的声音供用户收听，打造更贴切、更有亲和力的语音体验。
人脸与人体识别技术
人脸识别是人工智能的应用中最为人所熟知的，它属于计算机视觉领域（CV）。目前人脸识别技术的主要应用包括人脸检测与属性分析、人脸对比、人脸搜索、活体检测、视频流人脸采集等方面。谷歌、苹果、Facebook、亚马逊和微软等互联网巨头争相在这一领域的技术和应用方面抢夺先机，纷纷推出相关的技术应用并不断突破创新。2018年5月的媒体报道称，亚马逊积极推广名为Rekognition的人脸识别服务，该解决方案可以在单个图像中识别多达100个人，并且可以对包含数千万个面部的数据库执行面部匹配。Facebook使用简单的人脸检测算法来分析图像中人脸的像素，并将其与相关用户进行比较，为上传到平台上的每张图片提供了自动生成的标记建议，取代了手动图像标记。
个性化推荐技术
传媒领域的大部分产品如电影、新闻、书籍、音乐、广告、文化活动等都致力于吸引受众阅读，聆听和观看媒体生产的内容。发现目标群体并把内容传播给该群体是能否达成媒体传播效果的关键一环，而个性化推荐技术解决了这一难题。这是目前在媒体中应用较为成功的人工智能技术，在媒体的内容分发过程中，个性化推荐技术为用户提供个性化体验，针对每个特定用户量身定制推荐内容，减少搜索相关内容所花费的时间。与此同时，对于人们所担忧的，由于算法主导的精准分发过程只推荐感兴趣的内容，会导致用户陷于信息茧房的问题，研究人员目前也在试图改进算法，开发“戳破气泡”的应用技术。例如BuzzFeed推出的“OutsideYourBubble”、瑞士报纸NZZ开发的“theCompanion”程序、Google的“EscapeYourBubble”等。
预测技术
现在已经开发出来的一些强大的基于人工智能的预测技术，让我们可以“预知未来”。通过时间序列（TS）建模来处理基于时间的数据，以获得时间数据中的隐含信息并作出判断。按照一定时间间隔点来收集数据，再对这些数据点的集合进行分析以确定长期趋势，以便预测未来或进行相应的分析。
当拥有时间相关数据时，时间序列模型将派上用场。例如，可以使用时间序列数据来分析某一家媒体下一年的用户数量、网站流量、影响力排名等，从而在广告投放方面作出合理决策。另外，如何及时地抓住社会热点是新闻机构所面临的重要问题，人工智能预测技术通过对海量的热点内容的模型进行训练和分析，建立热点模型，可以实现对于热点趋势的预测。
媒体需要思考的问题
人们越来越清晰地看到人工智能给媒体带来的意义与价值。在融合的时代背景下，媒体迫切需要人工智能带来推动媒体变革的潜力。与此同时，我们也不能认为人工智能可以解决媒体变革中的一切问题，技术并不是一块现成的、可以直接拿来享用的蛋糕，在媒体应用人工智能时，还需要着手考虑许多问题。
数据的完备性
媒介体系内部和外部都会产生大量的数据碎片，虽然目前数据量庞大，看似拥有海量的数据资源，但是生产的数据与可以用于人工智能的培训数据之间的匹配度还有待提升。在深度学习算法中，需要用大量的数据训练算法才能产生有意义的结果，数据的不完整性会导致准确性的下降，而准备这样的数据集的成本很高。为了实现大量的用户行为数据的积累，提高数据的完善程度，媒体需要构建大规模的数据体系和战略。为了实现人工智能在媒体中的进一步部署，媒体需要具备完备的数据源和处理更为庞大的数据系统的能力。
深度融合的方式
目前，人工智能技术还停留在初步应用层面，其深度还需要挖掘、广度还需要扩展，融合的方式也需要深入地进行探索。人工智能在媒体领域的大部分应用只是将现有的研究成果迁移到媒体行业，如果媒体想要更深入地参与到人工智能潮流中，就要积极地投入到算法的开发中，在人工智能领域中开辟出自己的空间，如此，才能使人工智能在媒体行业应用更加成熟。
数据安全与隐私
当人工智能应用飞速发展，人们很容易忽略在人工智能应用中的安全问题。2018年Facebook的数据泄漏事件折射出的数据安全漏洞引起社会关注，再一次提醒我们要严肃对待数据安全及隐私等问题。用户在媒介接触的过程中，用户数据和个人资料越来越多地交付给媒体，媒体在使用这些数据为用户提供更好服务的同时，需要权衡智能化用户体验和用户数据安全之间的关系。欧盟发布的通用数据保护条例（GDPR）于2018年5月25日正式生效，根据其条款，组织不仅必须确保在合法和严格的条件下收集个人数据，而且收集和管理个人数据的组织将有义务保护其免遭滥用和泄漏，并尊重数据所有者的权利，旨在确保人们可以掌控其个人数据。
坚守媒体的价值观和底线，保障数据安全，尊重用户隐私十分重要，媒体应思考在保护用户数据方面是否存在漏洞以及如何落实相应的人工智能安全策略。
人才培养
媒体领域对于人工智能人才的需求量还很大。要走出人才窘境，一方面要完善人才引进和培养规划，提升媒体从业人员的大数据和人工智能技能和素养，补齐人才短板。特别是要引进掌握坚实的传播理论基础，既懂媒体传播规律又懂大数据、人工智能的复合型人才，逐步形成与智能化媒体业务形态相适应的人才布局。另一方面要优化原有人才结构。当智能机器人取代部分人力成为可能，智媒时代的媒体人要在行业的巨变之中找准自己的定位，提升自己的知识技能。无处不在的“共享”和“开源”的知识使我们学习和了解人工智能行业前沿技术，例如Google发布的机器学习工具AutoML，用户无需掌握深度学习或人工智能知识即可轻松培训高性能深度网络来处理数据。
媒体和媒体人要拥抱媒体智能化的时代，破除对于新技术的“恐慌”，加快知识体系更新，使专业素养和工作能力跟上智能时代的节拍。
智能媒体：未来无限可能
虽然智能机器距离接近人类学习、思考和解决问题的能力还很遥远，但是机器取代人力是大趋势。人工智能将不断地从媒体生产链条向内容创建生产环节突破，从而帮助媒体进行内容升级和用户体验升级。
内容生产是未来人工智能在媒体行业实现新突破的重要方面，虽然人工智能目前不能超越人类的创造力，但可以承担起一部分信息收集、数据整理和内容创作的工作，将媒体人从一些重复性的繁冗工作中解放出来，从而节省出时间用于创作和创造性工作。媒体也应积极探索新的与人工智能结合的工作方式，使得工作更高效智能。
此外，人工智能将通过多种方式增强并带来更好的用户体验。通过学习用户行为，了解受众偏好从而使用户获取到感兴趣的内容，并根据用户画像定制个性化的内容。运用人工智能技术捕获处理数据，精准理解用户需求，可帮助媒体实现更加精细化的用户划分和用户分析，提供更加人性化的服务。人机交互使得用户体验更加立体化和场景化。
人工智能有望改变媒体的一切，重塑媒体的整个流程。预计未来人工智能将融入到媒体运作的各个环节。但无论是人工智能本身还是其在传媒领域的应用，距离成熟都还有很长的路要走。人工智能在媒体行业的落地，需要更复杂、更全面的架构。构建以大数据和人工智能为核心的技术生态体系，基于媒体行业自身的数据构建具有针对性的人工智能系统，提升媒体与人工智能结合的成熟度。目前人工智能技术在媒体行业的应用并不完善，但并不阻碍我们对于其发展前景的期待。
如何充分地发掘人工智能的潜力是媒体和媒体人面临的大命题，我们应思考人工智能如何更好地与媒介进行结合，尝试在融合发展面临的问题中加入人工智能解决方案。未来，机器与人的共生将成为媒体常态，我们期待人工智能为媒体带来更好的未来，在技术的助力下走向真正的智媒时代。
（作者沈浩系中国传媒大学新闻学院教授、博士生导师；杨莹莹系该院新闻与传播专业媒介市场调查方向硕士生）
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人工智能助力高等教育：变革与坚守
作者：詹泽慧钟柏昌来源：中国教育新闻网-中国高等教育杂志
近年来，大数据、云计算、虚拟现实、人工智能等智能信息技术的兴起，深刻地影响着教育领域。作为引领科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能具有溢出带动性很强的“头雁”效应，在近五年的《地平线报告》中均被提名，成为名副其实的助推高等教育教学发展的动力引擎。然而，“技术是把双刃剑”，何况人工智能这把“剑”尚未全面炼成，教育应用的“剑法”也尚不成熟。因此，在人工智能逐渐融入教育的今天，常有人质疑其智能的准确性是否能达到可用的程度。事实上，技术是一种客体存在，是人的本质力量对象化（劳动与实践）的产物，只有将人工智能嵌入合理的教育教学框架中，才能使其发挥正向作用。人工智能怎样助推高等教育发展？应明确哪些因素是变革的积极力量，哪些又是需要坚守的本质与初心，从而在技术浪潮中既能与时俱进，又能在变与不变之间保持必要的张力。
人工智能与高等教育的主客体地位辨析
人工智能与高等教育之间的关系，本质是“技术”与“教育”之间的关系。对二者的辨析实质上需探析其相互作用的两种主要形式：技术教育化与教育技术化。所谓技术教育化，就是将技术转化为“教育中的技术”，教育主体根据需求选择合适的技术，并在教育实践中对技术进行设计与开发，形成更加切合教育需求的技术。换言之，经过教育者本质力量的持续改造，技术才能成为适用于教育的技术。所谓教育技术化是指新技术首先以“工具”的形态进入教育系统起到教育辅助作用，随着新技术的作用得到肯定与推广，人们的行为习惯与能力也逐步发生变化，教育中原有的教学方法、教学规律、教学原则、教学理论等在新技术的影响下进行适应性的调整。
进一步说，“教育”与“技术”的关系是主体与客体之间的关系：教育作为主体，技术作为客体。技术是教育主体（人）实现教育目的的实践过程中（人的本质力量的对象化）的产物，也即技术在先天本质上是依附于人的教育需求与实践。由此可以说，教育的本质与目标不会因为人工智能的介入而发生根本变化，但会因为人的教育需求改变而变化；无论技术冲击多大，人作为教育系统中的主体地位是不可撼动的，技术对教育的影响取决于人的教育需求与实践。有人一味强调人工智能的作用而忽视教育自身需求与能动性，将教育当作对人才的规模化培养和无差别制造，这显然不符合技术的本质。
人工智能应用于高等教育可能会改变师生教学行为习惯，产生教育理念、教学原理、教学结构、学习方式等方面的变革。然而，在高等教育系统中，学习者的身心发展规律、教育的本质与基本原理等具有跨越时空的普适性与稳定性。这些不变的基本理论应该作为高等教育系统引入人工智能的标准与指南，以规范人工智能的“客体”角色定位，为高等教育系统服务的同时形塑教育人工智能的特质，避免技术的僭越桎梏师生主体性的张扬，真正实现人工智能与高等教育的双向赋能。
人工智能助推高校教育系统变革
目前，人工智能在教育领域的典型应用主要包括智能导师、智慧学伴、智能评测系统、特征识别与学习分析等，涉及教学场景、学习场景、管理考核三大场景，基本实现了对教育的全面渗透。
1.人工智能时代“教”的变革
在人工智能时代，高校教师角色被重新定位。人工智能技术的引入打破了大学课堂的边界，在自适应学习引导和智慧化资源推送支持下，学生将有更多机会进行自主学习，而不再受限于高校教师的权威。教师逐渐从知识传授者转变为学生学习的启发者、引导者、支持者、协作者，师生关系更加平等、开放。人工智能催生了“智能导师”和“双师教学”形式的出现，“教书”和“育人”的工作将被分离：“智能导师”或人工智能“助教”承担传授知识的教书工作（如批量批改作业、实时管控教学等高重复性、低认知性的程式化工作），而人类教师则集中精力在开展育人工作上（如引导学生、传递价值观、情感沟通等高认知的工作）。
在教学形式上，教师可灵活运用各类智能化信息工具，分析学习者特征，为学习者提供更加科学、个性化的指导。人工智能时代大学课堂将会更有弹性、灵活、互动、开放，教学课程越来越多地体现为线上、线下的混合，人工智能支持下的翻转课堂学习模式、自适应学习模式、项目合作与探究的学习模式等，使得人工智能时代的人才培养更加个性化、精准化和差异化。
在教学内容上，人工智能有可能促成高等教育学科结构的变化。人工智能对未来职业岗位产生了巨大冲击，一些低技能与重复化的工作将被智能机器代替。高等教育要面向未来的岗位和职业要求变化，以发展性的眼光进行学科体系结构的调整。教育部《高等学校人工智能创新行动计划》指出，高校要完成适应新一代人工智能发展的高校科技创新体系和学科体系的优化布局，一方面完善人工智能的学科体系，另一方面要推进“新工科”建设，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式。再者，人工智能还可以视作建立学科联系的纽带和载体，与其他学科进行整合以开展跨学科教育（如STEAM+AI）。此外，人工智能机器带来的工业生产与简单服务业工作中人力的解放，使得人们有更多的时间思考。美学、艺术、人文、社会、哲学等人文学科可能会产生越来越多的就读需求，人文学科在人工智能时代可能会强势回归。
2.人工智能时代“学”的变革
在学习者分析、学习诊断与评测、智慧化推送等人工智能技术的支持下，学习者可以通过人工智能终端随时随地获得所需的资源，终身学习成为可能。学习过程变得更加自主、人性化、精准化、个性化。更重要的是，其有助于解决教育“个性化”和“规模化”双向需求的问题，也有助于缩小数字鸿沟，推动教育公平。
在学习形式上，传统的“生听师讲”的面对面授课已经难以契合人工智能时代的育人需求。有学者主张实行“经验学习”，即在真实情境的实践体验中学习，真切感知不同的文化或社会情境。也有学者指出，人工智能将激发高校系统中“人机协同学习”的新场景，由此伴随而来的海量信息与高速发展的社会性等特征，给教育教学带来了“高信息吸收量”与“有限的时间”等限制条件，这又进一步要求新技术为学生提供更凝练、高效而具身的社会经验。
在学习发展目标上，具备高信息素养、科技素养以及创新创造能力的人工智能人才培养成为了各国高校育人的重要方向。无论是面向专业型的人工智能精英培养，还是面向科普型的其他各行业人才，在育人需求上都产生了新的变化。除此之外，人工智能时代还强调培养学习者知识迁移运用能力、逻辑思维能力、判断性思维能力和复杂决策能力，以及想象力、表达力、创造力等高阶综合能力，从而实现实用型、复合型、智慧型的人才培养。
3.人工智能时代“管”的变革
人工智能在学习支持服务与行政管理服务中的应用主要有以下四个方面：特征分析和预测、考核和评价、自适应系统和个性化、智能辅导系统。在人工智能与大数据、云计算、区块链等技术支持下，海量的高校信息与数据得到了有效的管理、流通、共享与保护，这不仅有利于信息与资源的共建共享，而且减少了许多简单性、重复性、程序性的工作，优化了高校教育管理中烦琐的流程性业务。例如，线上办理、数字签名等功能，实现了简政增效。又如，基于数据的实时获取与监控，能够实现校园情况的实时把控，提高校园的安全管理效能。
把握好“双主”师生关系，科学发挥人工智能应用实效
教育是关乎人的事业，人工智能与高等教育之间的关系，本质上是技术与人之间的关系。只有坚定人作为教育主体地位不动摇，把握好“教师主导-学生主体”这一“双主”师生关系，人工智能应用与高等教育才能科学发挥实效。
1.坚守教育者在高等教育系统中的主导地位
一切智能技术的作用，都是在人的设计和引导下实现的作用，所以人工智能的智慧，其实质还是人类的智慧。例如，在开展智能化评价时，智能评价背后的评判标准与逻辑由专家研究与制定，评价的结果与效果尽在人类的设计与规划之中。在人工智能全方位渗透进高等教育领域的今天，被人工智能所“识别”“分析”“判断”“决策”与“引导”，但实质上这一切都是在智能机器背后的专家团队的集体智慧。
人类智慧才是人工智能背后的真正逻辑，因此高等教育的“传道授业解惑”亦须以人为主导。何况当前人工智能技术发展还处于初级阶段，新一代人工智能在涉及心灵、文化、审美等高认知、高情感体验、高人文性与复杂性的领域，仍存在局限。教育是面对生命的事业，教书育人具有很强的人文性与情感温度。人工智能机器可以代替和辅助人类完成简单重复、低认知与低技能的工作，承担知识讲授、评卷阅卷等教书任务；但是在传递理想信念与经验道德、引导创新等高阶任务仍要依靠教育者实现。
2.坚守受教育者在高等教育系统中的主体地位
育人是教育的本质，“培养适应社会发展的人”是高等教育的重要目标，立德树人是高等教育的根本任务。所有人工智能机器与工具的设计与使用，其本质驱动力就是为促进学生的发展而服务。新技术的出现，为采用新的教学方法、提高教学质量提供了可能。但是新技术从出现到应用，常常耗费人力、物力和财力。若为了使用技术而生产技术，这种“自产自销”的行为中间不会产生任何的教育价值与意义，结果可能只是劳神伤财。因此我们需要紧紧把握“育人”目标，谋篇布局，进行人工智能技术与工具的设计与开发，把学习者放在设计与应用过程的中心，才能保证技术的可取、可信、可用。
3.人工智能与高等教育的双向赋能须坚守以人为本
人工智能可以减少教师工作量，达到减负增效的效果，但这并不意味着我们可以完全依赖于人工智能来做评价。那么在高等教育中，什么环节必须依托人类智慧，什么环节可以依托人工智能呢？可以从四个维度来分析：在“教”的维度上，内容的呈现、课后的辅导可由双师课堂完成，但互动与共情的环节，人类教师的作用是不可替代的。在“学”的维度上，人工智能可以对既定题目进行实时反馈，但知识的习得与内化迁移也只能由学习者自身来完成。在“研”的环节，人工智能可以辅助分析，还能协助解决部分问题，但发现问题的过程，亦难以通过人工智能达成。在“管”的维度，人工智能可以从数据中发现类别或奇异点，作出预警，然而决策的过程仍然离不开人类。总之，人工智能在教育领域可以帮助师生做事实判断，但无法也不应做价值判断，教育主体的师生互动和情感交流才是根本。
毋庸置疑，人工智能潜力巨大，其发展必将带来高等教育的新形态、新生态。但技术的能量需要理性看待，有所为有所不为，有变革，亦需坚守。
一方面，技术再强大，育人才是根本，面对人工智能对教育的渗透，需要有“以静制动”的定力。首先，在人工智能重塑高等教育的过程中，人工智能如何作用，其背后藉由人工智能专家、教育学专家、心理学专家等专业人员“无形的手”进行操控。人工智能对高等教育的冲击，还是在人为控制和规划范围内的冲击。其次，技术是工具，育人才是目的。无论人工智能如何作用，归根结底还需落实到人。教育立德树人的根本任务不会改变，人工智能应用要为人才培养服务的定位就不会改变。在人工智能对高等教育助力的过程中，我们要坚守人作为教育主体地位不动摇。
另一方面，人的需求在不断变化，教育也在不断革新，面对人工智能对教育的冲击，还需要有“以动制动”的应变能力。人工智能技术是“人”改造世界的过程中本质力量对象化的产物，在教育领域，尤其是肩负高层次创新人才培养的高等教育领域，教育者需要深入思考新时代背景下国际高等教育的发展趋势和人才培养的需求变化，接纳人工智能技术的教育应用，并努力探索改善人工智能在高等教育领域的应用途径、方式、方法、功能与价值，将人工智能教育化，匡正智能技术的教育应用之道。
【作者詹泽慧钟柏昌，单位：华南师范大学教育信息技术学院】
原载2021年第20期《中国高等教育》杂志
“人工智能+党建”为党的建设助力赋能
人工智能作为科技时代的前沿技术和数字时代创造的新兴文明，正在深刻改变着人们的生产生活方式。同时，随着科技的日趋进步，人工智能可以通过智能搜索、深度学习、云操作处理等技术手段实现对人类智能的模拟和拓展，更好地服务于新时期党的建设的客观需求，为党的建设提供理念创新、内容创新、载体创新、方法创新。人工智能正在从“相加”走向“相融”，为党的建设助力赋能。
（一）
人工智能通过“大数据+深度模型”使得党建工作不仅仅停留在数据整合、数据汇总层面，而是随时随地将相关数据进行深度处理，从而为党建工作是否真正做到在政治上坚定立场和方向、在思想上提高认识和品行提供精准的辅助测评、判断和预测。借助人工智能，汇聚党员基础数据、收集党员在学习中的发言及其他信息，通过“党员数据精准画像引擎”进行智慧分析，精准获得党员的个性化信息。再通过“深度学习系统”进行二次分析并针对分析得出的问题推送解决方案。“用人工智能‘算’党员思想状况”，满足了党员教育入脑入心的要求，实现了党建数据信息的智慧使用，切实推动了党员政治素质与思想意识的真正提升与共同促进，让党组织在政治引领与思想建设中更加有的放矢，让党建工作更加精准、务实，带领群众坚定不移听党话、跟党走。
（二）
一方面，正确的政治路线要靠正确的组织路线来保证。人工智能作为对人的智能的模拟、延伸和扩展，包含了感知、交互、学习、推理、规划等多种能力，为党建信息在党组织体系中的快速、广泛、深入传播提供了便利。人工智能通过提升信息资源与用户需求的匹配性，实现语音、图像甚至意念情感元素等多元化形态要素的搜索匹配，为宣传党的主张、贯彻党的决定、领导基层治理、团结动员群众、推动改革发展提供了多样性的智慧支持。另一方面，群团事业是党的事业的重要组成部分。要切实保持和增强党的群团工作的政治性，要把群团组织所联系的群众最广泛最紧密地团结在党的周围。借助基层党建信息化平台，智慧党建已经可以贯通干部、基层党建、人才工作与部分重要部门数据流、业务流、工作流，借助人工智能实现了基层党建工作的有效拓展延伸。通过人工智能让“网络群众路线”走得更好、更远，更多了解群众所思所想，收集好的想法建议，以群众喜闻乐见的方式回应群众关切，让群众认识党组织、了解党组织、热爱党组织。
（三）
党的作风就是党的形象，关系人心向背，关系党的生死存亡。人工智能以互联网为平台，不仅能为主题教育学习提供信息共享与交流，更能实现教与学的互动，反映主题教育的进展成效和社会反响。深入宣传党中央主题教育精神，广泛拓展主题教育的社会认知程度，让更多群众了解主题教育的内容、认识主题教育的重要性、感受主题教育的氛围，将党风建设的实效推广到全社会各阶层、各领域。毋庸置疑，借助人工智能技术优势，进行学习质量监督、个性化学习方案定制、学习互动交流、情感心理元素引导，将会进一步提升教学效果。以互联网思维、智能化方式运用信息化规律，将会继续放大党的作风建设的效果。
（四）
加强纪律建设是全面从严治党的治本之策，制定纪律必须要执行，必须使纪律真正成为带电的高压线。人工智能为党的纪律建设进行方法创新提供了新利器。特别是语音与人脸识别、目标定位等方法的广泛利用，使人工智能日渐成为进行监督执纪、强化纪律执行、管党治党的技术引擎。有些法院通过对接监控网络和数字法庭实现了多维度视频行为识别，用于对干警的职务行为和工作过程进行实时动态自动巡查。对疑似违规违纪行为实现了自动识别、抓取留证、生成监查报告、定期通报、检测提醒。有了人工智能这一个“助手”，纪律监查工作效率明显提升，纪律建设的精准度和时效性也得到很大程度改善，开拓了纪律建设的新局面。
（五）
制度事关根本，关乎长远，要把权力关进制度的笼子。腐败是社会的毒瘤，必须不断深入推进反腐败斗争，不断深化标本兼治。如成立人工智能联合实验室，运用人工智能进一步完善信访工作。有些省市向全省用户开放使用信访机器人、自助信访一体机，推动信访工作提质增效。再如有些市纪律检查委员会、监察委员会着力打造人工智能、OCROCR图像识别与纪检监察业图像识别与纪检监察业务相结合的智能化应用系统，“构建专有超脑能力体系”，用以提高纪检工作效率与办案质量，辅助反腐败斗争的科学决策与精准实施。
习近平总书记指出，人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。由此可见，“人工智能+党建”实现了人工智能与党的建设工作的完美结合，有望充分借力人工智能技术的溢出效应，为党的建设工作带来质的飞跃。我们应该与时俱进，在充分掌握人工智能等信息化技术特征的前提下，加强领导、做好规划、明确任务、夯实基础，结合党建工作的目标和特征使人工智能在党建工作上显现出最大化优势，积极促进党建工作主动顺应人工智能时代发展的时代潮流。与此同时，我们要加强对于人工智能发展及应用中可能发生的风险的预判和防范，把握党建工作部署要求与人工智能发展的规律与特点，引导“人工智能+党建”的科学化、规范化、伦理化推进，确保对于人工智能技术的安全、可控化使用。要更加重视党建工作中的人文情怀与价值内涵，防止党建工作舍本逐末、流于高科技形式。要在熟练运用技术手段的基础之上，时刻站稳党建工作中的党性立场和人民立场，时刻运用马克思主义哲学原理辨证看待人工智能与党建工作结合中产生的利与弊，扬长避短、提纲挈领地实现科技与党建的相互促进，走出符合自身需求的“人工智能+党建”之路。