海外華媒海南採訪行：雕塑前追憶華僑支持抗戰
2025-11-03 13:20 1,841次浏览今天，我們怎樣回答「錢學森之問」(教育時評) 暑假，上海交通大學的錢學森圖書館，青少年觀眾絡繹不絕。序廳內，4015頁「錢學森手稿」如一朵蘑菇雲在空中升騰，象徵著錢學森從歸國到主持「兩彈結合」試驗獲得成功的4015個日夜。孩子們駐足凝視，心中播下矢志創新的星火。 今年是人民科學家錢學森歸國70周年，也是全國首個「錢學森班」創立20周年。人們不禁想起著名的「錢學森之問」——2005年，錢學森寄望中國教育：現在中國沒有完全發展起來，一個重要原因是沒有一所大學能夠按照培養科學技術發明創造人才的模式去辦學，沒有自己獨特的創新的東西，老是「冒」不出傑出人才。 20年後的今天，我們怎樣回答「錢學森之問」？ 不妨將時間拉回2005年，回望問題提出的時代背景。彼時，中國高等教育毛入學率為21%，全社會研究與試驗發展經費投入僅佔國內生產總值的1.34%。放眼全球，從教育科技人才的發展現狀，到綜合國力的全面較量，我國仍在奮起直追。 「錢學森之問」，直面改革開放以來教育體系的光榮與隱痛。往前看，恢復高考激發的人口紅利，支撐起「世界工廠」的崛起；往後看，我國亟須向人才紅利轉變，高等教育作為科技創新、人才培養的主陣地，被委以重任。答好「錢學森之問」，關乎教育的當下，更關係創新的未來。 20年來，我們迎來書院制、學分制、導師制，拔尖人才培養模式改革開啟；推進新工科、新醫科、新農科、新文科體系化建設，「拔尖計劃」「強基計劃」落地落細。 中國實驗室頻頻上新，量子反常霍爾效應、鐵基高溫超導等一批重大創新成果競相湧現；嫦娥六號月背採樣，夢想號探秘大洋，深中通道踏浪海天，南極秦嶺站崛起冰原……創新的中國，生機勃勃！頂尖人才與國家創新生態深度共鳴。 人到半山路更陡。從教育大國邁向教育強國，依然任重道遠。新時代新徵程，從開發智能晶片到鍛造大國重器，從突破前沿科學理論到革新關鍵技術應用，必須深刻把握中國式現代化對教育、科技、人才的需求，強化教育對科技和人才的支撐作用，進一步形成人才輩出、人盡其才、才盡其用的生動局面。 今天，我國綜合國力顯著提升，創造了經濟快速發展和社會長期穩定兩大奇蹟。站在更厚的家底上，矚望下一個20年，面向第二個百年奮鬥目標，我們怎樣更好回答「錢學森之問」？ 看理念，從唯分數論轉向全面發展，注重培養學生創新思維和批判性思維，創新的火種可以誕生在標準答案之外。 深改革，多把尺子「量」人才，破除成果「堆數量」，為更多傑出人才「冒」出來培育土壤。 擴開放，吸收世界上先進的辦學治學經驗，以更寬廣的國際視野、更深邃的戰略眼光，紮根中國大地辦大學…… 從改革開放到2005年、2025年，再到21世紀中葉，「錢學森之問」會有答案嗎？ 答案，不在某篇論文或某個獎項中，而是億萬青少年學生眼裡的光。中國教育始終在做一道獨特的證明題：它不需要亦步亦趨，不著急摘果，而是改良土壤、久久為功，培育一片片森林。 又或許，「錢學森之問」沒有終極答案。這是一把永不生鏽的標尺，丈量著每一代人的擔當——當我們不再執念「何時出大師」，而是深耕人才「冒」出來的土壤，彼時中國，自會有屬於那個時代的錢學森們，站在我們今日搭建的階梯上，提出新的創新之問。 吳 丹 《人民日報》(2025年08月10日 第 05 版)
北京8月14日電 國際專業技術組織電氣電子工程師學會(IEEE)14日分享關於「自主人工智慧(又稱AI代理)」和數據安全的文章，指出自主人工智慧可能對個人數據暴露帶來新風險的應用場景，並提出相應的防範方法。 文章指出，自主人工智慧是指「具備高度自治能力的人工智慧系統」。這類系統與智慧型手機中常見的「語音助手」存在本質差異。現有「語音助手」僅具備被動響應能力，缺乏自主設定目標的功能，雖能執行單一簡單任務，但若無人為指令，則無法實施具有實際意義的操作。 文章指出，人們已習慣應用程式請求授權：獲取定位、查看通訊錄或啟用麥克風。但自主人工智慧系統不再請求許可，而是直接行動，使得"輔助工具"與"自主操作者"的界限日漸模糊。它可以自主做出決策、執行複雜任務，並在沒有持續人工監督的情況下訪問海量個人數據。 專家預測，自主人工智慧未來將承擔各類任務，如規劃假期行程、確認醫療預約、智能比價購物等，均需調用用戶敏感數據，包括財務信息、實時定位等核心隱私。 專家舉例指出，現有應用通常僅調用單一數據類型，而自主人工智慧系統必須「串聯用戶整個數字生活的所有節點」，包括銀行帳戶、醫療記錄、日程安排、定位軌跡、通信模式、消費習慣，乃至健康監測所需的生物特徵數據。這導致數據洩露的風險呈指數級增長。 另據國際機構高德納預測，未來企業數據洩露事件中，將有25%與自主人工智慧系統濫用有關。 文章稱，對於在使用人工智慧系統時如何保護隱私，網絡安全專家建議，採用多層次防護方法，從基本的安全習慣做起。例如，為所有帳戶啟用多因素認證，將數據共享最小化到特定任務絕對必要的範圍，為不同用途創建單獨的帳戶，以分隔數字暴露面。 專家指出，由於人工智慧系統通常需要訪問多個數據源，因此，分隔策略尤為重要。用戶不應讓一個人工智慧系統獲取所有數據的訪問權限，而應考慮為不同用途使用不同的人工智慧工具，比如一個用於財務任務，另一個用於健康管理，以此類推。 專家還建議，將每次人工智慧交互視為可能生成永久記錄的行為，在分享敏感信息前做好相應預案。(完)
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