这篇文章给大家聊聊关于人工智能应用创造，以及人工智能选题背景和意义对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。

一、人工智能涉及个人隐私应用事例

1、近日，马斯克坦承特斯拉汽车内摄像头可以监视驾驶员一事，引发了车主对智能汽车内部安装摄像头与窃听器的不满。虽然这两种设备在智能汽车生产厂商眼中起到的是对驾乘人员的保护作用，但依然无法打消车主心中的疑虑。

2、智能汽车逐步发展，无人驾驶也在“路上”。未来，如何兼顾驾乘人员的安全与隐私，是个值得探讨和重视的问题。

3、日前，国外有用户在社交网站向特斯拉CEO埃隆·马斯克询问特斯拉的车内摄像头是否可以检测车主目光，马斯克回复“是的”。引发舆论关注的原因是，这是特斯拉方面首次承认通过车内摄像头来监视驾驶员。

4、在该用户提出疑问前，马斯克就曾在社交网站上发文称将收回一些车主的完全自动驾驶能力测试版（FSDbeta）的试用权限。原因是这些车主在使用FSDbeta功能时，没有对道路情况给予足够的关注。马斯克称，之所以是beta版本，就意味着还处在测试阶段，尽管目前没有出现任何事故，但不能放任不管。

5、显然，自动驾驶将赋予智能汽车更多权利，也意味着汽车内外需要加装更多传感器、摄像头和监听器等。但不论哪种设备，都对汽车内部相对隐秘空间内的驾乘人员隐私造成了威胁。

6、这不是特斯拉第一次曝出信息安全丑闻。去年，一位白帽黑客格林曝光特斯拉的车载计算机系统可能会导致个人隐私的泄露。接触过特斯拉的人都知道，特斯拉的车载计算机系统功能繁多，包含收音机、蓝牙电话、上网、玩游戏等。驾乘人员还可以通过Wi-Fi连接社交网站，甚至能存储联系人的电话号码。

7、但很多车主没有想到的是，暗藏在车载计算机系统屏幕背后的组件，正成为隐私数据泄露的源头。这位白帽黑客从某购物平台上购买到被换下来的自动辅助驾驶系统（AP）和媒体控制单元（MCU）。尽管这些组件已经有明显损坏迹象，但仍能从中获得之前车主的隐私，例如手机连接的电话本、通话记录、日历、家庭和工作地点的定位、导航去过的位置，以及允许访问网站的会话cookies。

8、之所以可以从MCU上获取个人信息，是因为特斯拉基于Linux内核搭载MCU。MCU使用的是镁光生产的嵌入式多媒体控制器（eMMC）存储颗粒，而特斯拉的车机系统并没有对这块eMMC硬盘进行任何的加密处理。

9、不仅是特斯拉，蔚来汽车“监控每位车主行程”也曾在网上闹得沸沸扬扬。此外，滴滴打车也为了确保驾乘人员安全，采取全程监听车内人员对话的措施。

10、尽管这些安装监听、监视设备的生产方打着“向善”的旗号，却往往没有明确告知消费者他们将会被收集哪些信息；亦无人知晓，这些信息是否真的会被妥善安全地保存。

11、而在信息技术飞速发展的现代，将安全性让渡给驾乘人员的隐私真的可行吗？前段时间，货拉拉公司货车女乘客跳车一事余温未了。社会上不乏对货拉拉公司为何不在车内安装监控系统的质疑之声。

12、安全与隐私应如何兼顾？在福州大学数学与计算机学院教授陈德旺眼中，安全与隐私是互相矛盾的名词。“想要获得更多安全性，就需要让传感器采集更多的数据。”

13、“目前，智能汽车要协助驾驶员对车辆进行控制时，主要采集驾驶车周边的车及所在道路场景的实时数据，例如前后左右车的位置、类型、速度，交通标志、道路线、障碍物等。而实现无人驾驶，只需要对车外进行监控即可。”中国科学院自动化研究所研究员王飞跃在接受《中国科学报》采访时解释道，“监控车内主要是为了对驾驶员采取主动安全措施，即发现驾驶员出现疲劳驾驶、视线漂移、不系安全带等危险行为时，进行主动提醒。目前，尚没有对监控范围和清晰度有明确的统一标准。”

14、诚然，伴随着人工智能的发展，关于人工智能伦理的讨论从未停歇，但讨论主题却一直集中在讨论可能性和对未来影响的理论工作，而对人工智能实际应用的研究则探讨较少。因此，学术界对人工智能伦理道德的关系进行探讨虽已持续了数年，却并没有弄清普遍的人工智能伦理到底是什么。

15、“人工智能在当代广泛应用，带来了各种益处，但人们也发现了诸多伦理问题。直接与技术相关的，包括算法歧视、侵犯隐私等技术的误用和滥用等，较为间接和远期的则有就业问题、平等、家庭和社会关系的危机等。”中国人民大学法学院副教授郭锐告诉《中国科学报》。

16、就这点而言，智能汽车对隐私构成的威胁似乎并没有上升到这一高度。“从安全隐私角度以及自动驾驶及车内主动安全的技术实现上，采集的数据都是可以实时处理、实时做出自动驾驶行为，不需要保留任何数据的。这和现有车的倒车影像的逻辑是一样的。”王飞跃坦言，“但是，不排除部分厂商为了不断提升自动驾驶及主动安全的技术能力，以及识别能力，而保留部分数据，进行算法的再学习。如果能征得用户授权同意，未尝不可。”

17、陈德旺也建议，车企最好将车内安装设备与收集哪些信息标注清楚，让车主保留选择的权利。“有些车主认为汽车安全比隐私更重要，就可以选择让智能后台对其信息进行收集。也有车主认为车内是隐私空间，那么可以选择减少收集内容，或者适当关闭一些功能。”

18、对此，郭锐认为，人工智能的决策则必须按照人类的伦理来评估和校正；人工智能对社会的影响很大，牵涉很多的人，因此应当更加强调归责性。“就车内检测技术如何与隐私保护平衡的问题，我认为可以从两个维度进行考量。第一，应该遵循知情同意原则，采取‘事前告知’‘事后删除’的模式；第二，立法应对何时收集、收集到何种程度、保存期限多久等问题做出规定，并要求商业主体定期审核。”

19、“人工智能技术确实存在两面性，在带来驾驶安全性提升的同时，如果不加限制，确实也会带来侵犯隐私的隐患。但是解决方案提供商以及车厂，很容易通过法律和标准来约束产品和服务的隐私程度。例如，最关键的是要求不能留存数据、不能定位，这就解决了绝大部分的隐私问题。”王飞跃表示。

20、目前，人工智能和自动驾驶业内有分布式（联邦）数据共享、多方（联邦）数据智能计算等技术，也取得了初步的进展，能达到“数据可用不可见”的效果。王飞跃解释说，从技术上来讲，这种模式所形成的算法，与将数据聚集在一起计算训练的效果相同或者相近，从而能比较好地平衡数据隐私版权保护、数据要素开放共享服务两者之间的矛盾。正因如此，预计“数据可用不可见”是数据应用服务的未来趋势。

21、郭锐也表示，智能汽车收集的数据传统上被看作隐私问题。实际上，这个问题和传统隐私权语境有所不同。不同之处在于，它不是一个一方侵权、另一方被侵权的零和游戏，还展现了车主和汽车企业之间通过合同彼此信任、合作的一面。因此，个人信息保护在这个问题上可能比隐私权保护更加切合实际。

22、而且，相较于智能汽车驾乘人员隐私问题，网络隐私暴露更值得关注。“在技术上，科学研究者和业界也在探索是否可以达到利用数据的同时保护隐私的效果。在治理上，我们还应该支持市场的自治，企业之间的互相竞争某种程度上能够促进用户隐私的保护。比如在搜索引擎的竞争上，一些搜索引擎会以推出更加保护隐私的服务吸引消费者。”郭锐说，其实，人工智能发展过程中遭遇的最根本的伦理难题是创造秩序危机。创造秩序危机，简而言之，是人所创造的技术对人的反噬。反思人工智能伦理，是为了应对这个危机。伦理不是为了约束科学发展，而是为了防止我们在追求某一个具体目标的时候伤害人类的整体利益。

二、人工智能的发展目标是模拟和取代

一、人工智能应用于劳动教育的内在逻辑

人工智能应用于劳动教育，既是人工智能发展的内在需要，意味着人工智能应用的进一步拓展；也是劳动教育创新发展的必然需要，劳动教育要结合时代需要和技术发展方向开展相关教育活动，以适应社会发展对劳动者素质的要求。

人工智能与劳动教育在目标追求、技术诉求和价值生成方面具有内在的一致性，人工智能进入劳动教育，可以形成叠加效应，推动劳动教育在新时代的创新发展。

1.人工智能与劳动教育的目标追求一致

人工智能的发展和应用，目标是模拟或“取代”人脑，开展更为复杂的研究和更为广泛的应用。

从最初的解决单一问题（人机对弈）到目前的解决各类复杂问题，人工智能在不断开发、延伸人的智能，把人的智能提高到一个新的高度。同样，新时代劳动教育也是以开发人的智能为目标的。

劳动教育的直接目标是让教育对象掌握一定的劳动知识，具备一定的劳动技能，适应社会发展对劳动者素质提高的要求。

当然，新时代劳动教育的目标不限于此，劳动教育还要通过教育活动，让教育对象对自身的智力和能力有全面深刻的认识，特别是教育对象在掌握一定劳动知识的前提下，开展劳动实践活动，在实践中不断深化对自身智力和能力的认识，不断开发自身的智能潜能。

由此可见，在目标追求上人工智能和劳动教育具有一致性，都是为了开发、延伸人的智能，使人具有更好的思考和行动能力。

2.人工智能与劳动教育的技术诉求契

人工智能可以基于算法、机器学习、知识处理系统、自动程序设计等，在一定的应用场景中，根据用户的需求和特点，进行不断的自我优化、自我提升，以适应“应用场景”的变化和需要。

在人工智能技术的自我适应发展过程中，不断有新技术、新应用被开发出来，技术发展是人工智能的基本诉求。新时代的劳动教育，也是以推进科学技术发展为诉求展开的。

劳动教育要求教育对象掌握当前社会发展需要的科学技术知识、科学技术能力，能够运用这些知识和能力开展相应的劳动活动；劳动教育要求教育对象在掌握劳动知识和能力的基础上，进行创新活动，推动科学技术的发展和进步。

劳动教育既是在一定科学技术的赋能下开展，又要推动科学技术的发展。

因此，人工智能和劳动教育在推动科学技术发展的诉求上具有内在的一致性，人工智能赋能劳动教育，使劳动教育的质量提升到一个新的层级，劳动教育又反哺人工智能，以高素质的劳动者推动人工智能向更深层次发展。

3.人工智能与劳动教育的价值生成同

人工智能生成价值的同时，改变着价值的生成方式。人工智能应用于制造领域，实现工业制造的智能化和自动化；人工智能应用于新闻传媒行业，能够通过大数据和算法，根据用户兴趣偏好有针对性地推送新闻信息，实现新闻传播的智能化和精准化；人工智能应用于教育行业，教育机器人和教育数据库能够根据教育对象的需求、兴趣、个性特点等因素，有针对性地推送教育内容和信息，实现教育的个性化发展。

人工智能一方面推动各行业发展升级，直接创造价值，另一方面则不断改变价值生成的方式。

无论是思想领域还是社会领域，过去的价值生成方式以单一化为主。

例如，人类思想文化成果的形成，往往是某位思想家个人智慧的结晶。然而，在人工智能影响下思想文化成果的生成以融合化、集约化为主要特点，智能机器人通过数据抓取、分析、提炼和再造，把很多人的智慧融合起来，生成一种新型的思想文化成果。

劳动教育同样也遵循直接创造价值和融合化生成价值的内在逻辑。

一方面，劳动教育提升教育对象的劳动素质，使劳动者在劳动过程中提高生产效率，直接创造价值；另一方面，劳动教育提高整个社会的劳动生产力，使社会发展具有内生动力，推动社会整体进步。

因此，人工智能进入劳动教育，能够产生协同效应，共同推动社会发展和进步。

二、人工智能时代的劳动教育创新

人工智能不断渗透到劳动教育中，改变原有的劳动教育模式，推动劳动教育的智能化转型。在此过程中，劳动教育中的教育者与教育对象的关系也发生了深刻变化。因此，人工智能进入劳动教育，使劳动教育的内容、实践场景、要素等都发生了变化，推动劳动教育的创新发展。

1.人工智能引领劳动教育内容智能化整合

劳动教育内容既包括劳动理论知识、劳动技能知识，也包括劳动价值知识、劳动思维知识、劳动观念知识等。

在传统劳动教育中，对劳动教育内容的整合主要依靠教育者或教育对象。

教育者在教育过程中通过劳动教育课程体系建设，对劳动教育内容进行整合；教育对象在接受劳动教育过程中，根据自身需要和自身的劳动知识结构，对教育内容进行整合。

无论是教育者还是教育对象，在对劳动教育内容进行整合时，受主客观条件的局限，很难形成系统化的知识体系和价值逻辑。要克服这些问题，需要发挥人工智能的链式效应，对劳动教育内容进行智能化整合。

一是建设劳动教育知识数据系统，提升劳动教育内容的系统性水平。

要按照理论知识、技能知识等进行分类，把已有的文本、图片、视频、音频等不同形式的劳动知识进行数据化分类和存储，建立一个包含各种劳动教育知识的数据库。

同时，使用人工智能的自动抓取功能，对网络劳动知识进行抓取、整理、分类和存储，充实数据库内容。劳动教育知识数据库系统采取动态管理的方式，根据社会生产力发展状况实时对劳动知识数据进行增加、剔除和整合。劳动教育知识数据库建设，可以实现劳动知识点的系统化和集约化，教育过程中使用某一知识点时，能够自动生成该知识点的全部关联劳动知识。

二是构建劳动教育数字课程体系，提高劳动教育内容的智能化水准。

充分发挥人工智能的技术优势，构建数字化、视频化和虚拟化的劳动文化课程、劳动思维课程、劳动实践课程、劳动趣味课程等。劳动文化课程主要包括劳动教育的历史、劳动模范和先进劳动者的故事、劳动工具演变等，使教育对象了解劳动的发展历史和劳动文化，形成正确的劳动价值取向。

劳动思维课程包括创新性思维、形象思维、逻辑思维等，让教育对象了解劳动背后的思维变化，为教育对象的劳动创造奠定思维基础。

劳动实践课程包括认识劳动工具、掌握劳动过程、学习劳动技能等，让教育对象通过人工智能的虚拟劳动场景，开展模拟劳动，锻炼劳动实践能力。劳动趣味课程包括劳动小游戏、劳动魔方、劳动桥牌等，让教育对象在玩游戏的过程中学习劳动知识、掌握劳动技巧、提升劳动素养。

三是提供劳动教育智能解决方案，推进劳动教育内容的个性化生成。

人工智能时代要“实现教育范式的根本转换，从大规模标准化教育走向大规模个性化教育”，劳动教育亦是如此。人工智能下的劳动教育，教育者与人工智能、人工智能与教育对象、教育者与教育对象能实现三方互动。

在人机交互的过程中，人工智能能够根据教育者的“授意”和教育对象的个性特点，自动生成符合教育对象需要的、系统化的、趣味性的劳动教育课程，并会随着教育对象的学习程度提升、学习兴趣变化、学习方向改变，自动调整教育方案，满足教育对象的不同时段、不同阶段、不同类型的劳动学习需要。

2.人工智能引导劳动教育实践智能化发展

劳动实践可以锻炼劳动者的劳动意志、培养劳动情感、提升劳动技能，劳动实践是劳动者劳动素质养成的主要途径。

在传统劳动教育中，劳动实践的场景、工具、方式有很大的局限性，必须在生产一线、制造车间开展劳动实践活动。

这就造成劳动教育中实践教育的缺乏或者脱节，要么没有条件开展劳动实践；要么是学校教知识，再到生产一线去实践。将人工智能运用于劳动教育，将劳动场景虚拟化，使劳动实践与知识学习无缝衔接，改变了过去的劳动实践模式，给劳动教育以新的实践思路。

一是虚拟劳动场景设置，拓展劳动实践的空间。

可根据劳动教育实践需要，结合虚拟现实技术（VR）和软件开发平台，设置集视觉、听觉、嗅觉、触觉等为一体的虚拟劳动场景，让教育对象足不出户，在教室或实验室就可以参与仿真劳动实践活动。

如虚拟工厂系统，教育对象可以在虚拟工厂系统中“看到”与现实工厂一样的车间漫游场景、机床车床工作场景、工厂机器的运作场景等。

虚拟劳动场景的设置，弥补了过去劳动教育缺乏实践场景的短板，为劳动教育的知识与技能融合、劳动者创新素质培养提供了更为广阔的实践空间。

二是多种劳动工具应用，丰富劳动实践的方式。

多种虚拟劳动场景的设置，能够让教育对象运用多种劳动工具。在机械制造虚拟工厂系统中，教育对象在教师的指导下，可以“操作”机床车床，进行切、割、磨、洗、钻等一系列劳动动作，像在现实工厂一样，锻炼自身的劳动技能，达到手、眼、耳在操作时的一致和协调。

在田野劳动虚拟系统中，教育对象能够操作拖拉机、收割机等农业机械，且能够突破时间限制，在很短时间内体验农业生产从“种植到收割”的劳动过程，让教育对象对农业生产的技术和规律有更加全面系统的认识。

在人工智能虚拟劳动实践条件下，教育对象能够使用多种劳动工具，锻炼多项劳动技能。

三是融合劳动知识学习，提升劳动实践的深度。

相比在课堂上教师的讲授、现实场所的劳动实践，虚拟劳动实践从感觉、触觉、听觉、视觉等感官上构建了一体化的劳动实践场景，“可以将人所身处真实环境中的真实感官刺激模拟甚至放大，使用户能够获得听觉、视觉、触觉、力觉等多重感知”。

教育对象在虚拟劳动实践中，不仅能够体验不同的劳动场景、劳动工具，还能够从感官上感受到虚拟劳动实践场景中所嵌入的劳动知识、劳动价值、劳动理念等。

教育对象在教师的引导下，一方面通过虚拟劳动实践不断锻炼自身的劳动技能，另一方面在虚拟劳动实践过程中学习更多的劳动知识。

这一过程超越了传统劳动教育中知识教育与实践操作之间的时间、空间限制，体现了人工智能时代劳动知识学习的新方式。

3.人工智能引发劳动教育要素智能化提升

劳动教育的要素包括教育主体、教育客体和教育介体。人工智能作为教育介体进入劳动教育，对教育者和教育对象产生了深刻影响。

对于教育者来说，人工智能像“另一个教育者”一样，参与劳动教育的全过程，这对教育者提出了严峻的挑战。

对于教育对象来说，人工智能提供了“无限”的劳动教育解决方案，需要教育对象及时适应人工智能时代的劳动教育模式，主动进行自我调整和适应。

其一，教育者的角色需要重新定位，主导劳动教育的方向。

人工智能时代的劳动教育，教育者角色呈现多样化和专业性相融合的特点。

一是教育者角色呈现多样化发展趋势。人工智能时代劳动教育内容、教育课程、教育实践的智能化生成，给教育者以更多的自由时间，可以更好思考劳动教育的思维、价值、方向等宏观问题。

此外，教育者还要结合需要，推动劳动教育情境创设，积极与教育对象开展交流，不断提升自身适应人工智能时代劳动教育的能力，参与教育对象学习的智能化评估，等等。

二是教育者角色的专业性要求更高。要驾驭人工智能时代的劳动教育，教育者必须具备一定的跨学科素养，既要掌握所教授专业的知识，也要具有人工智能的基本知识和应用技能。

此外，教育者还要具备创新素养、研究素养等，以便于人工智能时代劳动教育的开展。

其二，教育对象需要及时自我调整，适应劳动教育的变化。人工智能时代劳动教育的教育内容、教育实践、教育者等发生的变化，必然要求教育对象及时自我调整，适应新时代劳动教育的新方式。

一是教育对象自适应学习方式的养成。教育对象要转变学习思维方式和学习习惯，主动适应智能化课程教学、虚拟劳动教育实践等新型的劳动教育方式，能够运用一定的人工智能教育平台开展自适应学习。

在自适应学习中，教育对象要能够熟练运用技术工具，对所需劳动教育内容进行搜索、抓取和使用。教育对象要能够积极开展人机、人际沟通，提升学习效果。

二是教育对象自主评价模式的形成。人工智能时代劳动教育的自主化特点要求教育对象要有较高的自主学习评价能力，能根据人工智能劳动教育平台的智能评价系统开展评价，并结合教育者评价、社会评价，对自身的学习状况进行评估，为进一步学习提供依据。

三、人工智能时代的劳动教育调适

人工智能进入劳动教育，对劳动教育的教育理念、教育模式产生巨大冲击，推动劳动教育智能化创新。然而，人工智能并非“有百利而无一害”。在当前技术条件下，人工智能虽能替代人的某些“智能”，却不能替代人的情感、情绪等感性机能。因此，把人工智能引入劳动教育，既要主动转换劳动教育的认知范式，推进劳动教育理论革新

三、人工智能选题背景和意义

人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在研究、开发和应用能够模拟、扩展和辅助人类智能的理论、方法、技术及应用系统。近年来，人工智能技术取得了显著的进展，对各行各业产生了深远的影响。以下是人工智能选题的背景和意义：

1.技术进步：随着计算能力的提升、大数据的普及以及算法的创新，人工智能技术不断发展，为各种应用场景提供了强大的支持。

2.社会需求：随着经济的发展和人类对生活品质的追求，各行各业对人工智能技术的需求日益增长，推动了人工智能领域的研究和应用。

3.政策支持：许多国家和地区纷纷将人工智能列为国家战略重点，出台了一系列支持政策，为人工智能的发展提供了有力的保障。

1.促进科技创新：人工智能选题有助于推动计算机科学、数学、神经科学等多个学科的交叉融合，从而催生新的理论、方法和技术。

2.提升产业竞争力：人工智能技术在制造业、金融、医疗、教育等多个领域具有广泛的应用前景，有助于提高生产效率、降低成本、优化服务，从而提升产业竞争力。

3.改善人类生活：人工智能技术可以帮助解决许多社会问题，如医疗诊断、环境保护、交通拥堵等，从而提高人类的生活质量。

4.培养人才：人工智能选题可以激发学生对科学技术的兴趣和热情，培养一批具有创新精神和实践能力的人才，为社会发展提供强大的人力支持。

总之，人工智能选题具有重要的理论意义和实践价值，对于推动科技创新、提升产业竞争力、改善人类生活以及培养人才等方面具有深远的影响。

关于人工智能应用创造的内容到此结束，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！希望对大家有所帮助。

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