AI技术与未来应用 - 全球15所知名高校的40余名青年代表与专家围绕"AI技术与未来应用"主题展开深入探讨 [1] - 青年代表们以跨界视角讨论人工智能技术前沿与社会发展话题 [3] 编程技术变革 - 人工智能大模型使编程能力普及化，通过自然语言描述即可生成代码 [4] - 代码多智能体（如Devin、Manus）发展为能自主协作的"数字工程师团队"，自动化完成编码、测试、部署全流程 [4] - 人类角色从"代码编写者"跃升为"智能体指挥官"，专注于系统架构设计与伦理边界守护 [4] AIGC应用 - AIGC核心价值在于"人与算法的协同共创"，而非取代人类创作 [5] - Google DeepMind的"MedGemma"模型和中国商汤科技的"大医"平台提升医疗诊断能力，使偏远地区医疗服务智能化 [5] - AIGC提升个性化教学效率与医疗诊断能力 [5] 教育技术发展 - 在线教育从"电话授课"发展到"VR+脑电波传感器"教学 [7] - 芬兰等国家在中小学引入AI课程，鼓励学生参与全球议题如可持续发展目标与气候变化 [7] - 技术应服务于创造力、合作与批判思维，而非制造懒惰与分裂 [7] 就业影响与技能发展 - 未来8500万个工作岗位将被人工智能取代，同时创造更多新职业 [9] - AI难以复制的人类技能包括适应力、AI素养、创造性思维、语言能力、逻辑与数学技能、情商和人际沟通能力 [9][10] - 建议公众借助TensorFlow、GitHub、ChatGPT、Notion AI等工具进行自我赋能 [10] 数据价值与AI优化 - "脏数据有时比干净数据更有训练价值"，尤其在金融欺诈检测中 [12] - 不规则数据能反映异常和可疑的金融模式，更具辨识潜力 [12] - 推动AI进步关键在于用聪明方式解读复杂性 [12]