AI 探秘地图 · 高中版
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单元 H4 · 11-12 年级（贯穿） · 伦理与社会 · 价值观 · 综合提升

AI 伦理·治理与自主可控

对 AI 既能创造，也能负责任地评估与治理。

核心问题：当 AI 会有偏见、会编造、会被用来造假，我们凭什么信任并使用它？谁来治理它？为什么"自主可控"是国家战略？

01

怎么上：线上 × 线下协同

线上

课前 · 导学/建模

拿到偏见审计与伦理决策工具、核查清单。

线下

课中 · 创新实践

真实调研 / 辩论 / 伦理评估。

线上

课后 · 评估/决策

提交治理报告与决策依据，纳入过程性评价。

02

线上模块（本平台）

1

算法偏见系统溯源

沿"数据 → 标注 → 模型 → 部署"链路做偏见审计——偏见在哪一步进来、放大、落到谁身上。

2

深度伪造与虚假信息治理

辨识深伪、用进阶核查清单验真、想清楚"转发"也是一种责任。

3

伦理两难决策 + 自主可控

面对真实伦理两难做有依据的决策；了解产业链与算力，理解技术自主创新的战略意义。

👉 先给 6 个网络用语打标签，再看 AI 把你的标准用到了哪。

① 偏见从哪一步进来？

一条 AI 内容审核的链路有四步：数据 → 标注 → 模型 → 部署。偏见最常在标注这一步进来。你来当标注员：下面 6 个网络用语，哪些"该删"？

数据→标注（你）→模型→部署

② 当场抓幻觉，再学辨深伪

下面 3 个问题里的"书 / 人 / 成语"根本不存在。点一个，看真实 AI 会不会一本正经地编。

🔍 AI 内容 / 深伪核查清单

辨别一段可疑的 AI 文本或音视频，至少过这几关：

  • 原始出处在哪？能不能在可信渠道独立查到？
  • 越笃定、细节越多，越不能只凭"听起来对"就信。
  • 音视频看口型/光影/边缘是否自然，反查原始素材。
  • 它在让你立刻转发 / 付钱 / 愤怒吗？情绪越被调动越要停。

③ 面对真实两难，你怎么决定？

情境：学校想用 AI 摄像头分析每个学生的"课堂专注度"，自动给家长打分。你支持吗？先选立场，再写依据。

🛡️ 一条背景知识 · 自主可控：这类系统背后是芯片（算力）、框架、数据三条产业链。 若核心技术依赖别人，数据安全与系统命脉就握在别人手里——这是"为什么要自主可控"不只是技术问题，也是战略问题。

通关任务：写出你的伦理决策与依据

结合隐私、公平、对学生的影响、以及"谁来监督这套系统"，给出有依据的决策（≥ 40 字）。没有标准答案，但要讲得住理。

未选立场 · 0 / 40 字
03

线下项目（学校组织）

AI 治理实践：调研 / 辩论 / 伦理评估报告

做一次算法偏见调研、一场"该不该信/用 AI"主题辩论，或一份 AI 伦理评估报告，答辩展示，纳入综合素质评价。

  • 是否从多个环节系统分析了偏见 / 风险来源
  • 能否区分"看起来可信"与"经得起核查"
  • 伦理决策是否有依据、考虑了社会影响
  • 论证是否有证据支撑
算法偏见调研AI 治理辩论AI 伦理评估报告国家指南"辨析虚假信息风险 / 自主创新战略意义"
04

带走的系统视角追问

对 AI 既能创造，也能评估与治理——动手前后都问一句

  • 这个偏见，是数据的错、模型的错，还是用它的人的错？
  • 一段逼真的 AI 音视频，你用什么去判断真假？
  • 为什么"核心技术自主可控"不只是技术问题，也是战略问题？
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