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| 編輯推薦： |
1）权威性：本书主要作者均为行业内知名专家，在业内有相当影响力。
2）实用性：不仅提供理论知识，更注重实际应用，介绍了大量的工具、方法和案例。
3）前瞻性：不仅关注当前的技术现状，更着眼于未来的发展趋势和可能的变革。
4）平衡性：既展示AI技术的巨大潜力，也客观分析其局限性和风险，帮助读者形成理性认知。
5）人文关怀：始终坚持以人为本的价值观，强调AI技术应该服务于人类的福祉和发展。
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| 內容簡介： |
在ChatGPT引爆全球AI热潮、我国AI产业规模突破9000亿元的时代背景下，人工智能已从概念走向现实，深度重塑着社会生产生活的各个层面。面对这一历史性变革，AI素养已成为现代公民的核心竞争力和基本生存技能。
本书作为系统性AI素养建构指南，采用“理论+实践+前瞻”架构，全面覆盖AI认知、技术原理、应用实践、组织转型、风险治理和未来趋势六大维度。从揭秘AI技术机制到解析医疗、金融、教育等行业变革案例；从构建AI-Ready组织能力到应对算法偏见、数据隐私等伦理挑战；从把握多模态大模型前沿趋势到培养公民责任意识，为读者提供完整的AI素养学习路径。
本书特别关注我国AI发展的独特优势和实践经验，面向技术从业者、管理者、学生、政策研究者和大众读者，提供差异化阅读建议和实践指导。通过丰富的工具导航、术语速查和实战模板，帮助读者在AI浪潮中把握机遇、规避风险，成为数智时代的主动参与者和建设者。
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| 關於作者： |
1. 沈飞，贝壳找房效率工程中心负责人，AI领域管理与实践专业人士，国际数据和人工智能管理协会理事。在企业智能化转型领域成果颇丰，包括发起贝壳A1布道师项目、AI创新大赛，搭建AI培训体系，提炼AI工作坊Vibe Working工作法等方法论;推动跃迁团队、AI特战队等AI导向的组织变革。
2. 马欢，国际数据与人工智能管理协会主席、DAMA数据管理社区主理人、数据管理师CDMP Master《DAMA数据管理知识体系指南》(原书第1版和第2版)的主要译者，领导翻译了《首席数据官管理手册:建立并运行组织的数据供应链》《DataOps实践手册:敏捷精益的数据运营》《数据质量实践手册:4步构建高质量数据体系》等多部数据领域专著，对数据管理知识体系有深刻认识和理解。
3. 刘俊，上海交通大学软件工程硕士，同济大学MBA，高级工程师，持有DAMA国际的CDMP大师级认证和PMI的PfMP/PgMP/PMP/ACP认证，有20多年化工、医药信息化、数字化行业经验，主要从事数字化转型领域的相关工作。
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| 目錄：
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前言：迈向AI时代的必备素养
第1章 传统产业呼唤增长动能/
1.1 AI到底是什么/
1.1.1 AI的基本定义/
1.1.2 AI的分类与功能/
1.1.3 AI的典型功能与应用场景/
1.1.4 大众对AI的常见误解与流行想象的澄清/
1.2 AI简史：从图灵机到大模型/
1.2.1 概念诞生：从图灵测试到达特茅斯会议/
1.2.2 第一代：专家系统与符号主义/
1.2.3 第二代：统计学习的兴起/
1.2.4 第三代：深度学习、大模型革命及诺贝尔奖对AI的认可/
1.2.5 第四代：通用大模型与AI系统化/
1.2.6 AI发展的成熟度曲线解析/
第2章 AI背后的技术秘密/
2.1 AI技术体系全景：AI技术的“三位一体”/
2.1.1 数据、算法与算力：AI的铁三角/
2.1.2 解构AI：从底层到应用的技术分层/
2.1.3 开源框架与工具生态简介/
2.2 核心引擎：从机器学习到深度学习/
2.2.1 机器学习/
2.2.2 深度学习/
2.3 AI主要应用领域与场景解析/
2.3.1 自然语言处理：让“机器”理解人类语言/
2.3.2 语音处理：让机器“能听会说”/
2.3.3 计算机视觉：让机器“看”懂世界/
2.3.4 智能推荐：AI如何读懂你的喜好/
2.3.5 时序预测：AI如何洞察未来趋势/
2.3.6 边缘AI：智能如何走出云端，落地到你身边/
2.3.7 机器人与具身智能：AI如何获得“身体”与“行动力”/
2.4 大语言模型：AI如何掌握人类语言的奥秘/
2.4.1 AI语言巨人：主流大语言模型的能力与特点/
2.4.2 揭秘大语言模型：从架构到训练的核心技术/
2.4.3 AI创造力的爆发：生成式AI如何重塑内容创作/
2.4.4 大语言模型的双面性：超凡能力与不可忽视的局限/
2.4.5 大语言模型的开发与应用策略/
2.4.6 八大趋势引领AI新时代/
2.5 多模态AI与神经符号AI技术的融合与应用/
2.5.1 多模态AI：如何让机器同时“看”“听”与“理解”/
2.5.2 神经符号AI：如何让机器既能“感知”又能“思考”/
2.5.3 多模态与神经符号技术的融合与互补/
2.6 生成式AI的发展趋势与未来展望/
第3章 AI在你身边的应用地图/
3.1 重塑日常生活：行业典型案例剖析/
3.1.1 生产制造与工业 4.0/
3.1.2 交通出行与智慧物流/
3.1.3 金融科技与保险创新/
3.1.4 医疗健康与生命科学/
3.1.5 教育培训与人才发展/
3.1.6 零售消费与数字体验/
3.1.7 农业与食品安全/
3.1.8 能源环保与可持续发展/
3.1.9 文娱创意与数字内容/
3.1.10 建筑地产与智慧城市/
3.2 变革工作方式：AI重塑企业管理与职场/
3.2.1 行政管理：智能化办公与流程自动化/
3.2.2 人力资源：数据洞察与智能化管理/
3.2.3 财务管理：智能分析与风险控制/
3.2.4 销售管理：客户洞察与智能营销/
3.2.5 采购管理：智能寻源与供应链优化/
3.2.6 项目管理：智能规划与风险预控/
3.2.7 知识管理：智能协作与知识共享/
3.2.8 法律合规：智能审查与风险管控/
3.2.9 战略分析：AI洞察驱动决策优化/
3.2.10 企业文化：员工体验与组织发展/
3.3 价值量化与反思/
3.3.1 ROI评估：如何衡量AI是否“值得投入”/
3.3.2 AI项目成功的六大关键要素/
3.3.3 反思与启示：从失败中学习的智慧/
第4章 拥抱AI:个人与组织的能力跃迁/
4.1 个人AI素养提升指南/
4.1.1 基础数字技能升级/
4.1.2 有效使用AI工具：从工具到智能体的演进/
4.1.3 批判性评估AI信息/
4.1.4 人机协作思维：员工角色的升维转型/
4.1.5 持续学习的习惯/
4.2 组织如何赋能AI素养/
4.2.1 识别价值场景、夯实数据基础、小步快跑实践/
4.2.2 构建学习型组织与培训体系/
4.2.3 培育开放、实验、负责任的文化/
4.2.4 重塑组织架构与激励体系/
4.3 个人在AI时代的职业发展与核心能力/
4.3.1 理解AI对职业版图的重塑/
4.3.2 培养AI难以替代的核心能力/
4.3.3 拥抱终身学习的职业发展观/
第5章 明辨与守护：AI时代的风险、伦理与安全/
5.1 AI对社会、经济等宏观社会的影响/
5.1.1 就业与新技能/
5.1.2 政策法规/
5.1.3 伦理辩论/
5.1.4 气候与可持续/
5.2 AI技术的灰色地带/
5.2.1 算法偏见与歧视/
5.2.2 黑箱问题的本质及其影响/
5.2.3 内容深伪与误导信息/
5.3 数据主权的新秩序/
5.3.1 个人特征数据治理/
5.3.2 隐私增强的技术实践/
5.3.3 数据平权的实现路径/
5.4 法律监管与就业变革/
5.4.1 国内外AI法律政策综述/
5.4.2 AI对职业结构的冲击与机会/
5.4.3 新职业地图：Prompt工程师、数据审核员等/
第6章 智见未来：AI前沿趋势与公民责任/
6.1 技术演进的下一个风口/
6.1.1 可解释AI的发展/
6.1.2 融合智能新范式：神经符号系统与量子计算的协同演进/
6.1.3 自演进智能系统：具身认知与自主进化的融合创新/
6.2 开源、共享与产业生态/
6.2.1 开源社区演进与治理/
6.2.2 共创式创新机制/
6.2.3 经济生产领域的重构/
6.3 未来情景剧：AI重塑社会的多重图景/
6.3.1 公共服务领域的人机协同/
6.3.2 特殊场景的社会实验/
6.3.3 跨文化冲突与调适/
附录：名词解释/
参考文献/
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| 內容試閱：
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前言：迈向AI时代的必备素养
我们正站在一个历史的转折点上。人工智能（AI）技术的快速发展，正在深刻地改变着我们的工作方式、生活方式，乃至思维方式。从智能手机中的语音助手，到自动驾驶汽车，从个性化推荐系统，到智能医疗诊断，AI已经渗透到我们生活的方方面面。这场技术革命的到来，让很多人感到既兴奋又困惑——兴奋的是AI技术带来的无限可能，困惑的是如何在这个智能时代中找到自己的位置。
面对AI时代的到来，我们不禁要问：我们需要什么样的知识和技能？我们应该如何与AI协作？我们如何确保AI技术的发展符合人类的价值观和利益？这些问题的答案，正是我们所说的“AI素养”——数智时代每个公民的必修课。AI素养不仅仅是技术知识，更是一种综合能力——理解AI技术的基本原理，掌握与AI协作的方法，具备评估AI应用的判断力，以及在AI时代保持人类价值的智慧。
AI素养的重要性体现在多个层面。在个人层面，AI素养决定了我们能否在智能时代中保持竞争力，能否有效利用AI工具提升工作效率，能否在AI普及的环境中保持独立思考的能力；在组织层面，AI素养关系到企业的数字化转型成败，关系到组织的创新能力和适应能力，关系到在AI驱动的商业环境中的生存和发展；在社会层面，AI素养影响着技术发展的方向，影响着社会公平和包容性，影响着人类文明的未来走向。
具体而言，AI素养是指在人工智能时代，个人和组织所需要具备的知识、技能、态度和价值观的综合体。它包括四个核心维度：认知维度——理解AI技术的基本原理、发展历程、应用领域和局限性；技能维度——掌握与AI协作的基本技能，包括使用AI工具、设计AI应用、评估AI效果等；伦理维度——具备评估AI应用的伦理影响的能力，理解AI技术可能带来的社会问题，坚持人类价值观在AI发展中的主导地位；适应维度——在快速变化的技术环境中保持学习能力和适应能力，能够持续更新知识和技能，应对AI带来的挑战和机遇。
基于这四个维度，AI素养的核心要素可以概括为六个方面：技术理解力、工具运用力、批判思维力、协作创新力、伦理判断力和持续学习力。技术理解力要求我们理解AI的基本工作原理、主要类型、典型应用和发展趋势，而不需要深入的技术细节；工具运用力强调能够有效使用各种AI工具和平台，将AI技术应用到具体的工作和生活场景中；批判思维力要求我们能够理性评估AI应用的效果和影响，识别AI的局限性和潜在风险，避免盲目崇拜或恐惧；协作创新力体现在能够与AI系统有效协作，发挥人机各自的优势，在协作中产生创新价值；伦理判断力要求我们能够从伦理角度评估AI应用，坚持人类价值观，推动AI技术的负责任发展；持续学习力则强调在快速变化的技术环境中保持学习动力和能力，持续更新知识和技能。
本书的结构与特色
本书采用“理论+实践+前瞻”的结构，系统构建读者的AI素养体系。第1章深入浅出地介绍AI的基本概念、发展历程、技术原理和主要类型，为读者建立扎实的认知基础。第2章系统梳理AI技术的整体架构，包括数据、算法、算力三大要素，以及主要的技术框架和工具生态。第3章通过丰富的案例，展示AI在各个行业和领域的应用现状和发展趋势，帮助读者理解AI的实际价值。第4章提供具体的方法和路径，帮助个人和组织系统性提升AI素养，适应智能时代的要求。第5章围绕AI对社会、经济等宏观层面的影响展开，深入探讨了AI在就业与新技能培养、政策法规监管，以及伦理等方面的具体问题。第6章展望了AI技术的发展趋势，分析了可能的技术突破和社会变革，为读者提供前瞻性的思考。
本书具有以下特色：
1）实用性：不仅提供理论知识，更注重实际应用，介绍了大量的工具、方法和案例。
2）前瞻性：不仅关注当前的技术现状，更着眼于未来的发展趋势和可能的变革。
3）平衡性：既展示AI技术的巨大潜力，也客观分析其局限性和风险，帮助读者形成理性认知。
4）人文关怀：始终坚持以人为本的价值观，强调AI技术应该服务于人类的福祉和发展。
给不同读者的建议
针对不同类型的读者，我们提供以下阅读建议：
1）对于技术从业者：重点关注第2章的技术体系和第4章的组织AI素养建设，思考如何在技术发展中承担更多的社会责任。
2）对于管理者：重点关注第3章的应用场景和第4章的组织变革，思考如何引领组织的AI转型。
3）对于普通用户：重点关注第1章的基础知识和第4章的个人素养提升，思考如何在日常生活中更好地与AI协作。
4）对于学生：建议通读全书，特别关注第5章和第6章，思考如何为AI时代的职业生涯做好准备。
学习方法建议
为了更好地掌握AI素养，我们建议采用以下学习方法：
1）理论与实践结合：在学习理论知识的同时，积极尝试使用各种AI工具和应用。
2）案例分析：深入分析书中的案例，思考其背后的原理和可复制的经验。
3）批判性思考：不要盲目接受任何观点，要结合自己的经验和判断进行思考。
4）持续更新：AI技术发展很快，要保持对新技术、新应用的关注和学习。
5）交流讨论：与他人分享学习心得，在讨论中深化理解。
AI时代已经到来，我们每个人都是这个时代的参与者和创造者。让我们一起踏上这段学习之旅，提升AI素养，拥抱智能未来！
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