人工智能计算机技术在食品工业中的应用研究
摘要：互联网人工智能计算机技术的发展为各行业发展带来了机遇，推动食品加工业的自动化、智能化发展，能够有效规避食品安全隐患。当前食品工业发展面临着加工技术落后、生产加工效率不高、质量监管不力、食品安全意识淡薄、创新能力不足和缺乏核心竞争力等问题。依托于人工智能技术，本文提出了将人工智能技术应用于食品加工及食品监测领域内，实行人工智能监测社会饮食口味、助力食品加工及产品包装、构建食品质量监管以及追踪体系等措施，从而提高食品工业生产加工效率，降低食品安全隐患，推动食品工业发展。
关键词：人工智能;计算机技术;食品工业
ApplicationofArtificialIntelligenceComputerTechnologyinFoodIndustry
PEIHao
（PingdingshanIndustrialVocationalandTechnicalCollege，Pingdingshan467001，China）
Abstract：Thedevelopmentofinternetartificialintelligencecomputertechnologyhasbroughtopportunitiesforthedevelopmentofvariousindustries，whichpromotedtheautomationandintelligentdevelopmentoffoodprocessingindustry，andeffectivelyavoidedpotentialfoodsafetyhazards.Atpresent，thedevelopmentoffoodindustryisfacingsomeproblems，suchasbackwardprocessingtechnology，lowproductionandprocessingefficiency，weakqualitysupervision，weakawarenessoffoodsafety，insufficientinnovationability，lackofcorecompetitivenessandsoon.Relyingonartificialintelligencetechnology，thispaperexploresandproposestoapplyartificialintelligencetechnologytothefieldoffoodprocessingandfoodmonitoring，implementartificialintelligencetomonitorsocialfoodtaste，helpfoodprocessingandproductpackaging，buildfoodqualitysupervisionandtrackingsystem，inordertoimprovetheproductionandprocessingefficiencyoffoodindustry，reducefoodsafetyhazards，andpromotethedevelopmentoffoodindustry.
Keywords：artificialintelligence;computertechnology;foodindustry
食品是人類生存不可或缺的物质基础，随着人们物质生活水平的提高，人们对食品的要求也随之提高，传统的食品工业不仅生产效率低，且创新度不足，难以满足人们的需求。近年来，科学技术发展迅猛，人工智能技术、大数据、云计算等技术的发展都为食品工业带来了新的发展机遇，推动了食品加工自动化、智能化的发展，有效提高了食品生产加工的效率，降低了人工失误率带来的食品安全隐患，提高了资源利用率和食品行业利润。因此，探索将人工智能计算机技术应用于食品工业之中，也是当前食品工业的研究重点。
1人工智能技术概述
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是计算机科学领域中的一个分支学科。人工智能的工作原理是通过计算机技术去分析人类智能本质，并根据分析结果生产与人类智能相似的智能机器，以此替代一些简单的人类工作[1]。借助于计算机技术，人工智能对环境的适应程度、工作的灵活度等都远远高于人类。根据人工智能机器的智能程度高低，可以将人工智能分为弱人工智能、强人工智能以及通用人工智能[2]。
2当前食品加工行业发展面临的困境
2.1加工技术落后，生产加工效率不高
食品原材料对食品加工行业的发展至关重要。然而目前，我国部分地区无论是原材料生产技术还是食品加工技术，都相对落后，难以充分发挥出资源优势[3]。这些地区的食品生产加工部门主要依靠于传统的人工加工，且食品加工行业人员素质普遍不高，对操作规范掌握不够，在操作过程中既会因为技术不娴熟而大大降低生产效率，也会因为操作不规范出现失误，影响食品安全。
2.2质量监管不力，食品安全意识淡薄
近年来，食品安全问题频繁被爆出，极大地影响了消费者的身体健康。①与发达国家相比，我国食品加工行业的质量安全与检测建设相对滞后，特别是对于食品生产链全程安全追溯链的构建缺乏明确规定，部分企业更是无视内部食品安全监管系统，大大增加了食品安全隐患。②部分企业虽然已建立有相关的食品安全监测系统，但系统与技术落后，人工也难以及时觉察到一些细小的食品安全隐患，增加了食品安全问题出现的概率，不利于食品加工企业的发展。
2.3创新能力不足，缺乏核心竞争力
在行业发展中，要想在激烈的竞争中发展强大，则需要不断创新生产加工技术，通过各种途径增加食品价值，提升企业创造力。对于食品加工技术的创新，中小企业无论是资金方面还是技术方面，都难以支撑企业探索技术创新[4]。因此，大量中小型食品企业都不再致力于技术创新研发，只跟随大企业的步伐，进行简单的产品复制，造成食品加工行业同质化现象严重，缺乏新的产品。
3人工智能技术在食品行业中的应用研究
随着人工智能技术逐渐成熟，将人工智能技术运用于食品工业领域，能打破一些传统的食品加工局限，推动食品工业发展。
3.1在食品加工行业的应用
3.1.1社会饮食口味监测
随着人们生活水平的提高，人们对食物的要求已经不再局限于吃得饱，而是对食品的口味、营养等附加值有了更高的要求，传统的食品加工难以满足这些要求。面对人们各式各样的口味需求，食品加工企业想要以满足消费者需求为生产目标，就离不开对目标人群饮食口味的调查与分析。将人工智能技术应用于食品加工行业，可以加大对消费者饮食口味的收集与分析。如图1所示，有学者构建了包含381种食材和1021种风味化合物的风味网络图，其中图中每个点代表一种食材，颜色代表食材种类，而点的面积代表该食材在食谱中出现的频率，点的面积越大，该食材在食谱中出现的次数就越多;而点与点之间的连线则表示它们有共享化合物，连线的粗细则表示共享成分的数量多少[5]。该节点图利用网络数据直观显示了食材搭配结果，为食品加工业的饮食创新搭配提供了新的参考思路。根据人工智能对目标人群饮食风味监测结果分析，结合食品营养，可以科学合理地进行食品创新。
3.1.2食品加工分类应用
食品加工流程中，面对多样化的食品原材料，分拣与分类任务量大大增加，仅依靠于人工服务，效率将会大大下降。随着人工智能技术的发展，一些智能技术能够与相机、激光等技术结合，依托光学传感技术，替代人工服务，实现对原材自动化分拣，有效提高原材料分类效率，降低分类出错率，减少浪费。例如，研究人员根据水果与蔬菜的表面及内部其他特征，设计了不同的系统，TOMRA就是其中一个，该系统能以高效的方式完成分揀，且精准度高达90%以上[6]。将人工智能技术应用于食品加工分类中，有效节约了人力成本，提高了食品工业的利润。充分发挥人工智能的优势，对收集到的目标人群的口味分析，发挥人工智能的科学分析作用，对各地区人群进行分类，评估出不同地区的口味倾向，制定专业菜单，丰富食品种类。
3.1.3食品包装分类应用
食品包装工作作为一项技术性不强的工作，可以充分发挥人工智能技术的优势，依托计算机技术设置专业的系统运行程序，对已经加工好的食品进行包装分拣，并能自动识别出残次品，实现流程机械化、自动化，提高生产效率。
3.2在食品监测行业的应用
保障食品质量，降低食品工业中的安全隐患，是当前食品工业需重视的问题。计算机智能技术的应用，能有效强化对食品质量安全的监测，保障食品营养及食品安全。
3.2.1质量管理控制应用
（1）人工智能技术可以模仿人的视觉感知功能、识别功能。人工智能技术通过与摄像机相连接，可以代替人的视觉，而控制摄像机的系统则相当于人的大脑系统，将该系统安装在食品加工各环节内，对各流程进行图像收集，然后通过计算机技术对所收集到的信息进行分析，能够及时发现食品加工过程中的问题，提高问题监测精准度，降低食品加工的隐患[7]。
（2）可以探索将人工智能技术运用于食品质量检测环节。不同的食品由于食品加工原材料、生产技艺等不同，其评价标准也各不相同。人工智能技术的运用能根据食品质量安全监控标准，结合食品制作工艺，制定不同的监测标准，将其运用于食品生产企业的内部检测系统中，在食品外流前增加一重质量保障，为企业内部食品安全管理部门和人员决策提供参考依据。
3.2.2质量监测追踪应用
食品物流是现代食品工业中的一项重要程序，从食品加工原材料到食品加工再到食品运输销售，各环节都离不开食品物流的协调。食品物流过程中也可能出现多种安全隐患，依托人工智能技术构建质量监测追踪系统，对食品原材料以及产品统一实行信息化管理，对整个物流过程进行全程跟踪和追溯，在任何环节出现问题时，都能够通过食品物流管理系统及时查到问题所在，及时对其采取措施[8]。
4展望
新的食品的诞生既离不开企业创造力，也离不开技术的支持。人们的需求不断变化，对于食品的口味也在持续发展变化。未来，食品工业的发展创新探索可以以人的需求为研究出发点，提供个性化智能分析服务。消费者可以将自己的个人喜好、需求输入智能分析服务系统内，智能系统会自动推荐出适合消费者的食品。总之，人工智能技术的发展为食品工业提供了技术支持，充分发挥计算机人工智能技术，能有效推动食品工业发展，保障消费者安全。
参考文献
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作者简介：裴昊（1988—），女，河南信阳人，硕士，讲师。研究方向：计算机科学与技术、数字媒体技术。
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2021年4月22日，“国际大食品产业集群发展高峰论坛”在深圳举办。会议期间，工业和信息化部消费品工业司李堂兵副司长指出，“十三五”以来，我国食品产业集群呈现良好发展态势，已成为区域经济发展新的增长点，是推动实施乡村振兴战略、提高产业竞争力、实现跨越式发展的重要方式。
下一步，我们要坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻落实党的十九届五中全会精神，继续深化供给侧结构性改革，着力构建现代化的食品产业集群，不断提升企业发展的质量和效益，推动我国食品工业高质量发展。
我国食品加工工业发展历程
1960-1980年：初步的机械化工业生产近20年间，我国食品加工业从开始起步到不断发展，除了食品加工厂仍处于半机械半手工状态之外，全国各地已经陆续地建起了一大批面粉、大米、食用油加工厂，实现了初步的机械化工业生产；与此同时，食品机械工业也实现了一定程度的发展，初步形成了一个独立的机械工业门类。
在此基础上，国产食品机械大量补充，基本满足了国内食品工业发展的需求，为此阶段实现食品工业化生产作出了重大贡献。但是在当时的历史条件下，食品标准、食品安全等很少被谈起。 1980-2000年：开始迈向机械化和自动化时代由于改革开放的开启，外资不断涌入，外商独资、合资等形式的食品加工企业数量攀升。这些企业不仅将先进的食品生产工艺技术引进国内，还将大量先进的食品机械引入国内。
在此推动下，全国开始第一轮大规模的技术改造工程，食品工业开始迈向机械化和自动化时代，这为后来迅速增加食品种类，扩大食品生产规模奠定了关键基础。但是，我国食品工业受经济结构调整影响和国际金融危机冲击，曾出现短暂停滞。 2000年至今：不断对接国际食品业界2000年至今，我国的食品工业继续阔步向前。在消费理念上，由于三聚氰胺奶粉等事件影响，特别是在国家全面加强食品安全监管的外部因素推动下，食品安全意识普遍增强；在技术上，不仅食品科技自主创新能力和产业支撑能力显著提高，硬件设施、工艺流程、产品质控的整体水平也迅速提高，与发达国家食品工业的差距显著缩小。截至2020年底，全国规模以上食品企业主营业务收入已突破15万亿元，形成了一批具有较强国际竞争力的知名品牌、跨国公司和产业集群。
2.食品产业链概况 现代食品加工产业链通常是指由农业的种（养）业、捕捞业、饲养业、食品加工、制造业、餐饮业等所组成的农业生产-食品工业-流通体系。
3.我国食品加工产业现状
（1）概况2017年Q1至2020年Q1，我国食品制造业规模以上工业企业数量持续下降。2020年Q1，受到疫情影响，中国经济出现严重下行，我国食品制造业企业数量已经降至7928家，同比下降3%。然而，疫情是经济社会发展的外部冲击，不会改变社会发展的基本走向，导致经济下行的根本原因是错误政策。修正供给侧改革中的错误部分，恢复良好经济发展生态环境是经济健康成长的关键。
2020年下半年经济总体出现低位反弹。2020年末，全国规模以上食品工业企业数量、就业人口同比继续下降，但是降幅有所减小；营业收入较上年略有增长，总体利润依然增长明显，主营业营业利润也呈现较好的增长。截至2021年Q1，中国食品制造业企业数量反弹至8274家，同比上升4%。
（2）行业市场份额食品加工行业市场主要平台交易额中，产品型公司市场份额为31%，原材料公司市场份额为25.4%，服务型公司市场份额为23.5%。
（3）重点上市公司据数说商业统计，海天味业、金龙鱼、伊利股份等百强食品上市企业2020年市值总额为32633.85亿元，同比增长106.61%。平均市值由2019年同期的181.55亿元增加至326.34亿元。百强门槛从上年同期的2.43亿元提升至19.49亿元。
从市值增幅来看，2020年度有87家上市企业市值实现正增长，其中77家上市企业增幅在两位数以上，良品铺子、熊猫乳品、金龙鱼等在内的24家上市企业均实现倍数增长。
►天润乳业：公司在奶源、渠道和产能三端持续发力。在原奶层面，公司自给率已达65%以上，具备充分成本优势；在渠道层面，公司聚焦政策倾斜与费用支持，在巩固疆内竞争力同时，积极拓展疆外市场；在产能层面，唐王城3万吨的生产线已正式投产，且扩产空间较大。
►克明面业：公司供应端、市场端“双管齐下”，加速提升挂面市占率。在供应端基本实现面粉自供，确保原料成本和品质，公司挂面产能已达到60万吨，另有超过40万吨规划；在市场端，公司借助高性价比产品深耕传统渠道，布局空白领域，积极推进方便食品多元化布局。公司预计2021-2023年营收可同比增长22.5%、25.1%、25.4%。
►金龙鱼：粮油行业薄利多销，公司的核心竞争力自然是高效供应链。这不仅可以为公司带来更高的利润，还可实现产业链各环节的资源互补以及全链价值的最大化。具体来说，公司原材料采购与关联公司协同，销地产模式降低运输成本，产业链一体化降低损耗，可使公司在更高层面主导竞争格局。公司预计2021-2023年营收可同比增长11.7%、10.7%、12.5%。
4.食品加工产业的“卡脖子”点
①关键酶制剂和配料依赖进口，而许多农产品加工重要环节均涉及酶的应用。当前，酶制剂市场主要集中在欧美地区，国内发展受制于人，不能满足高质量发展和市场多元化消费需求，供给严重不足。
②农产品加工装备自主创新能力不强。一些领域的国产关键设备性能有待提升，不少技术还停留在实验室阶段，未实现工业化，特别是在精准营养、智能制造等领域前瞻性不足。
5.食品加工产业的机会分析
①国家产业政策的支持。面对食品行业普遍存在的“小”“散”“乱”格局，为促进食品工业的健康发展，以及食品工业结构调整和优化，国家在近年来陆续出台了国家食品新标准：《食品添加剂使用标准》、《食品标签通用标准》、《中国食品广告法》等多项制度，这标志着我国农副食品加工行业已开始逐步全面实施标准化管理。
②电商物流的发展促进食品加工市场流通。受到食品保质期、法规等方面的限制，食品加工在工艺上受到挑战。随着物流特别是冷链物流的发展，冷藏车作为冷链运输环节最重要的交通工具，其产销量逐年增加，预计2022年中国冷藏车产量将突破10万辆。随着我国冷链物流的持续建设，食品加工行业必将迎来更加广阔的市场空间。
6.未来发展趋势1.大规模，发展最稳定由于国家扩大内需政策的推进、食品需求刚性以及供给侧结构性改革红利的逐步释放，未来食品工业仍将保持平稳增长，产业规模稳步扩大，继续在全国工业体系中保持“底盘最大，发展最稳”的基本态势。
2.大业态，融合一体化第一、第二、第三产业融合发展是食品工业特有的优势，产业链纵向延伸和横向拓展的速度加快，大业态发展趋势日益明显。纵向延伸方面，完整食品产业链加快形成，“产、购、储、加、销“一体化全产业链经营成为更加普及的业态模式。
3.大市场，空间“无边界”食品企业将加大融入全球市场的深度和广度，实现市场空间的“无边界化”。食品工业领域国际产能、技术、资金等合作日趋增多，越来越多的食品企业将“走出去”参与国际竞争，布局全球化产业链。与此同时，线上平台已成为食品工业发展速度最快的分销渠道，企业通过电子商务重构市场网络。
4.大安全，监管更紧密国家大力度推进食品安全战略，以“严密监管+社会共治”确保“四个最严”落到实处，食品工业将呈现“大安全”发展趋势，食品安全标准将全面与国际接轨。
5.大创新，提升竞争力在激烈的市场竞争当中，以技术和创新占据优势是食品加工业发展的必然趋势。首先是加工原料和机械创新，其次是食品加工技术的创新。
6.总结
面对全球食品加工业的快速发展，我国的食品加工工业正在积极适应变化，寻求更多的发展机会。上游企业不断更新设备，采用更先进的原料培育技术；中游企业积极从各方面改进生产模式，普遍增加高新加工技术应用；下游企业根据世界食品零售市场需求进行调整，拓宽零售渠道，不断发掘新兴市场。在世界贸易日益自由化的今天，充分利用全球资源，依据全球标准进行产业重构，树立与打响品牌是发展的主线。
人工智能与教育丨教育领域人工智能的应用现状、影响与挑战——基于OECD《教育中的可信赖人工智能：前景与挑战》报告的解读与分析
OECD预测，人工智能将引发未来几十年教育领域的巨大变革，包括课堂教学与教育系统，且直接影响到教育政策制定者、教育管理者、教师、学生、家长等利益相关者。同时，人工智能将推动实现可持续发展目标4中的全球教育目标，即“确保包容公平的优质教育，并为所有人提供终身学习机会”。人工智能在教育领域的使用还将实现巨大的社会价值，提升人的创造力，减少经济、社会及性别层面的不平等问题，促进包容性和可持续发展，进而实现全人类福祉。
（二）人工智能在课堂教学中的应用现状
美国新课堂创新合作者（NewClassroomsInnovationPartners）基于人工智能开发了“面向每一个人的教学：数学”（TeachtoOne：Math）模式，可以在大数据的支持下根据每个学生的具体情况制定合适的学习与教学方案。2012年，该模式在芝加哥、纽约及华盛顿特区的8所学校试点实施，主要应用于初中数学。该模式的目标是对学生技能的发展与进步做出持续回应，定期评估学生的技能水平，通过人工智能算法定位内容传递，并为学生指定不同的教学模式。该模式依靠持续的形成性评估得出数据，以确定学生之间的学习差距。学生每天都可以访问电脑仪表盘（computerdashboard），获取个人进度信息、技能发展任务，以及各种教学资源的链接，学生可以按自定的步调进行学习。这个过程中生成的大量数据将反馈给基础信息系统。最新版“面向每一个人的教学：数学”模式能为学生个性化学习路径的每日重新配置和两周教学周期的设计提供信息，还能通过动态的电脑仪表盘为教师提供有关班级和学生表现的实时信息，帮助教师及时支持学生学习。
在中国，好未来教育集团的人工智能实验室开发了多种类型的数字方案，为学生高考备考提供帮助。其中，“适应性测试及学习计划”（adaptivetestandlearningplan）系统最具代表性。该系统从各方面数据中挖掘大量评估性问题，以更好地了解每一位学生当前的知识水平，有助于学生选择合适自身的线下课程。该系统还为学生设计和定制学习计划，将相关材料发送给学生家长，帮助家长了解孩子的备考问题。
2.为特殊需求学生的学习提供支持与帮助
全球各国（尤其是经济落后国家）长期面临如何为所有学生提供更具包容性的受教育机会的问题。包容性教育是可持续发展目标4所倡导的全球目标之一，目的是确保所有人士平等地获得各级各类教育。OECD认为，人工智能可以有效地支持特殊需求学生的学习，包括视听觉障碍或社交技能（语言或交流）障碍的学生，帮助特殊需求学生从教育中受益。
3.其他功能
（三）人工智能在学校管理与教育系统中的应用
人工智能在学校管理与教育系统层面的应用主要是预测模型及评估模型的建构，为教育机构和教育系统提供反馈，服务于教育决策。目的在于提高高质量初等、中等教育的学业完成率，减少学生辍学率，以及改造教育评估工具（如标准化评估工具等）。
1.创建预警系统，有效降低学生辍学率
辍学问题是一个重要的全球教育问题，不同发展水平的国家关注的学生辍学阶段不同。OECD报告称，在低收入国家，2015年高中阶段学生辍学率为60%；2018年小学、初中及高中教育的完成率分别是68%、44%和21%，该数字距离2030年普及教育的目标相差巨大。各国教育工作者及教育政策制定者希望寻求正确的指标来预测学生辍学情况，在此基础上找到正确的干预措施降低学生辍学率。因此，人工智能将成为重要的预测工具。相比其他工具，人工智能预警系统使用纵向数据作为预测基础，可进一步改善学校的辍学预警系统。在人工智能的辅助下，学校管理者能更创新地使用现有学生数据，改进和设计学校的干预措施，更有效地预测并降低学生辍学率。
人工智能预警系统已经在发展水平较高的国家得到广泛使用。以美国为例，许多数字供应商为地区和州的学校提供了人工智能预警系统，实时帮助学校校长和地区领导者应对学生辍学问题。人工智能预警系统的优点之一是能及时地为学校提供反馈。此外，该系统通常采用仪表盘的形式，使面临辍学风险的不同类型学生的情况可视化，并对这部分学生采取适当的干预措施。在发展水平较低、收入较低的国家，辍学问题同样是教育面临的一个严峻问题。例如，印度已经开发了辍学预警系统与对应的干预措施，并开展了有效性评估。
当前，人工智能预警系统虽在学校管理和教育系统中发挥了一定作用，但还未完全成熟。其局限性在于人工智能系统仍可能出现预测误差，即忽略一些需要帮助的学生，没有及时给予帮助。因此，使用人工智能预警系统的前提是必须保证人工智能提供的是可信任的且有使用价值的预测建议。
2.改进技能评估工具，扩展技能评估范围
在经济社会变革的时代中，综合技能的重要性与日俱增，如问题解决技能、协作技能、社交技能、情感技能等。由于大多数国家的教育系统评估方式仍以标准化评估为主要特征，各国教育政策制定者和人才市场倡导改进技能评估工具，在以知识内容与能力为主的评估范围基础上进行新的扩展，将各种综合技能纳入评估范围。
基于游戏的评估（Game-basedAssessment）为教育系统提供了评估综合技能的新工具。基于游戏的评估在形成性评估中具有很大的价值，通常使用人工智能模拟的增强现实、虚拟现实和自适应能力，不仅可以适应个别学生的能力，也可以用于总结性评估。例如，将评估项目合并到游戏环境中，使学生在一个有趣的、沉浸式体验的环境中展示他们的学习成果。该评估工具已被广泛且有效地应用于科学、技术、工程和数学（STEM）教育。
三、数字时代劳动者技能的变革与发展
（一）传统技能面临自动化引发的挑战
人工智能在经济领域得到迅速使用和传播的同时，正规教育系统应进一步培养劳动者的新知识与技能。OECD的一项最新研究预估，未来15~20年内，自动化会导致14％的现有工作消失，32％的工作可能会产生根本性变革。
人工智能在某些方面的能力已经超越人类，如记忆力和计算力。人工智能能够更高效地完成重复性和预测性的任务，以及大量数据处理、输入或分类的任务。但人类在沟通、情感、价值观、创造力等方面仍占据优势。因此，劳动者必须具备人工智能无法实现的技能，才能避免在工作中被机器取代。此外，2019年OECD发布的《OECD技能展望》（OECDSkillsOutlook）报告显示，当前人们对互联网的使用常常局限于获取信息与通信。培养更高阶的认知技能，即在技术含量高的环境中发挥读写能力、计算能力及问题解决能力，互联网的使用方式才能更多样化和综合化。
（二）综合认知技能的重要性增强
在数字时代，综合认知技能变得越来越重要。相对于其他综合技能而言，综合认知技能更难以自动化或被人工智能取代，是实现人类福祉与社会良性运转的重要技能。其中，创造力与批判性思维得到了新时代劳动力市场的需求与重视。由于互联网信息传播速度快，信息数量大，传播范围广，创造力与批判性思维对互联网使用者而言不可或缺。
拥有批判性思维的劳动者在使用互联网检索信息时，能够阅读复杂的数字文本，可以区分互联网信息来源是否可信。创造力能支持劳动者开发与建构新的问题解决方案，包括需要使用人工智能或机器人的方案。除创造力与批判性思维外，沟通、协作技能等社会情感技能也属于重要的综合认知技能。
（三）逐步推进实施综合技能培养
为了应对经济与社会的转型与变革，各国教育系统和教育机构制定了各种技能培养方案，帮助劳动者学习和掌握综合技能，适应人工智能带来的技能转型。
OECD国家的学校课程大都已经正式推进综合技能培养方案的实施，以各级学校学生和高等教育学生为对象，培养与发展学生的创造力、批判性思维及其他创新技能。综合技能的培养也在G20国家中越来越普及，包括中国和印度。但在综合技能培养过程中，各国教育工作者常常不了解综合技能的概念与意义，不清楚如何将综合技能的培养纳入日常教学实践中。为解决该问题，OECD与11个国家的学校网络开展合作，为教育决策者及教育一线工作者提供了针对性的课程和教案，支撑他们推进综合技能的培养方案。同时，OECD还提供了专业发展计划的案例，帮助教育工作者学习有效培养综合技能的成功经验，教育工作者才能够成功地调整教学方法和课程计划，进而有效地帮助学生在学习知识内容的同时，发展创造力和批判性思维等综合技能。
另一项重要的综合技能培养方案是开放充足的、针对性强的高等教育课程。在该方案推进过程中，STEM教育发挥了至关重要的作用，为学生提供了许多具有针对性的综合技能学习课程。同时，许多新课程开放计划与商业界合作后也取得了一定成果。OECD与15个国家的高等教育机构合作，计划未来在高等教育领域创新性地开发与实践综合技能培养课程。
四、人工智能给教育带来的问题与挑战
人工智能在教育领域的快速发展，给教育工作者和教育政策制定者带来了新的问题与挑战，主要源于对人工智能的信任度以及如何塑造人工智能的可信赖应用。
（一）建立公众对人工智能的信任
教育对人们未来就业和生活机会有巨大影响，人工智能在教育中的透明度、可解释性及问责制非常重要。例如，人工智能用于教育决策的制定将直接影响学生的个人利益。为了充分发挥人工智能在教育中的潜力，教育政策制定者、教育工作者及其他利益相关者应建立公众对人工智能的信任。
在其他方面，人工智能引导自主决策或建议（例如，基于人工智能的中小学/大学的自动招生决策）可能会出现两种情况：一是打破学校招生系统先前的偏见，提高公平性；二是引发无法预估的后果，如生源好的学校在人工智能新系统的引导下招生，如若其招生标准与算法缺乏透明度与解释性，学校的受益群体将产生变动。因此，增强对人工智能的信任只能依靠标准和算法的透明度和可解释性。关于如何解决透明度问题，OECD认为扩大人工智能的开放性是一种解决方案。但对于某些人工智能（如深度学习）而言，可解释性仍然是个很难解决的问题。
OECD国家在建立公众对人工智能的信任上有不同的方式和策略。欧盟建构了可信赖人工智能的准则，提出人工智能应该是透明的、可追溯的、可解释的。同时，欧盟认为公众应有权被告知他们正在与人工智能系统进行交互，并且应该将人工智能的优势与局限传达给人工智能的实践者或终端用户。
（二）解决个人数据隐私与安全问题
虽然人工智能对教育与学习带来了积极影响，能帮助学生对数字时代未来的发展做准备，但大多数人工智能的使用者仍是未成年人，且人工智能算法或数据本身存在一定偏差，会引发个人数据的隐私和安全问题。
人工智能引发的隐私及数据安全问题通常源于大规模的个人数据收集与使用。人工智能为了提高其功能的针对性与有效性，以收集与使用个人数据为主要方式，收集和存储数据的过程易产生个人隐私泄露的风险。人工智能引发的隐私与安全问题是双重的。一方面，教育机构会重复使用过去收集和储存的学生数据，但由于数据存储的时长、类型及长期使用的标准没有得到确定，许多学生家长对此存在担忧；另一方面，一些开发者会处于商业目的使用学生的个人数据。
关于如何解决人工智能及其应用带来的个人数据的隐私与安全问题，不同OECD国家和地区有各自的做法。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GeneralDataProtectionRegulation，GDPR）为个人数据的使用设定了相对严格的框架——仅允许特定条件使用数据，包括共享数据与存储数据。GDPR中最重要的原则之一是透明度、数据与存储限制及问责制。美国的《家庭教育权和隐私权法》（FamilyEducationalandPrivacyRightsAct）规定了在教育中使用个人数据的特定框架。
五、结语
人工智能正重塑着世界经济发展的新格局，引发人们经济、生活及工作的深刻变革。全球各国高度关注与重视人工智能的价值与潜力，相继制定了相关政策与规划，如美国的《为人工智能的未来做好准备》《国家人工智能研发战略规划》，英国的“现代工业战略”计划，日本的“人工智能产业化路线图”。我国于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，提出了“三步走”战略，又接着推出了《人工智能标准化白皮书（2018版）》，对人工智能的发展方向与应用展开了政策层面的规划。
教育信息化时代下，人工智能与教育的结合创新是未来教育变革的重要趋势。无论是改进课堂教学和教育系统，还是推动可持续发展目标4的实现，人工智能无疑展现了巨大潜力。随着教育技术行业持续壮大，G20国家也在进行大规模投资，人工智能在教育领域的普及将势不可挡。OECD的报告表明，人工智能在个性化学习、特殊需求学生学习、学生辍学问题的应用及技能评估工具的改进方面发挥了巨大作用。各国对人工智能的应用充分展现了其巨大的价值，有助于我们把握世界教育领域中人工智能的发展趋势，以及落实《G20人工智能原则》是否实现，促进人工智能在教育中的深入应用，推动下一步的研发与改进。由于人工智能在教育领域的应用大都处于新生阶段，尚未完全成熟，其决策准确性、解释性与透明度必然引起了社会的诸多质疑。为应对挑战，各国在人工智能应用的研究、开发、应用与推广过程中，应提高人工智能应用的透明度、可追溯性，增强可解释性，明确记录技术流程与人为决策等信息，建立数据与存储限制及问责制，构建更加可靠、更值得信赖、更安全及健全的人工智能系统。
作者简介：钟悦，上海师范大学国际与比较教育研究院硕士研究生；王洁，上海师范大学国际与比较教育研究院教授
来源：《世界教育信息》2021年第1期返回搜狐，查看更多