聚焦科技：知识对于发展人工智能来说有多重要?我们需要知识才能掌握技能，同样需要技能才能获得知识。我们既需要以知识做铺垫的技能，也需要以技能做后盾的知识。

知识和理解都涉及多个学科领域，具有跨学科的性质。知识和信息有本质区别，但我们常常将二者混淆。我们亟须分清它们。建立跨学科的知识体系并将此理解应用于周遭世界，这种能力是发展出深刻理解的基础，也是当今世界上许多教育体系的关注重点。如何对我们的教育体系做出改变，使之能确保学生的交织型智能中的要素也得到充分发展?这需要我们从教学方式和教学内容上着手。

针对特定学科的知识和技能，如何根据教学大纲展开教学，这方面已经有许多优秀的教育文本材料提供了良好的建议。针对如何教授跨学科知识和技能，也有相关材料给出了一些有用的建议。黛西·克里斯托杜卢(Daisy Christodoulou)在2014年出版了《关于教育的7个伪理论》(Seven Myths about Education)，这本书对英国政府制定学校政策和教学大纲产生了很大影响。

克里斯托杜卢提出的第一个伪理论是“事实阻碍理解”。她给出了从认知科学中获得的相关证据，证明了为什么事实对理解来说是重要的，而且有趣的是，她的证据来源于对人工智能的早期研究。她采用了最开始由约翰·安德森(John Anderson)于1996年提出的狭义的智能定义：“智能的全部内容就是对许多小单位的知识进行简单的累加和调整之后所产生的复杂认知。智能整体就是各个部分的总和，但它的组成部分确实有很多。”克里斯托杜卢的目的并不是批评真正的概念性理解和高阶技能发展，她也承认这些是教育的目标。她想要指出的是，事实和各学科的内容并不是此类教育目标的对立面，而是它们的一部分。卢梭、杜威和弗莱雷(Freire)这样的学者都认为事实是理解的敌人，克里斯托杜卢认为这是不对的。

国际关系层面，人工智能正在成为大国竞争的胜负手和重要领域。从全球实现可持续发展目标的需求看，人工智能可以发挥重要的作用，但是地缘政治竞争的加剧可能会制约其潜能的发挥。人工智能在发达国家的开发和应用，也可能导致全球价值链发展趋势被重置，导致发展中国家被边缘化以及对发达国家的依附。

人工智能在军事领域的应用，包括智能武器的开发与部署、智能军事决策系统、非常规智能战争等，可能会引发军事战略的根本性变革，给国际秩序带来巨大的不确定性。

人与自然关系方面，人工智能的发展对提高资源的利用效率和减少攫取、减少对环境的破坏、更好地顺应和应对自然界挑战具有重要的意义。但是人工智能的发展也可能助长人类创造的雄心，特别是人工智能在生物改造领域的应用，对既有生态体系的影响具有很大的不确定性。

武汉大学计算机学院教授、卓尔智联研究院执行院长蔡恒进指出，未来三五年内人工智能会有重大突破，元宇宙和Web3.0可以看作是人工智能的重要进展。在Web3.0时代，个体、企业、国家将会成为机器节点并融合为超级智能，这有可能会对社会伦理关系产生影响。

北京大学法学院副教授、北京大学法律人工智能研究中心副主任江溯指出，随着智能性技术广泛使用，社会可能会慢慢变成“全景敞视监狱”，个人的自由空间可能会被压缩。我们应该在法律领域探讨相关问题，研判人工智能应用的法律限度并加以约束。

国际数字卫生和人工智能研究合作组织(IDAIR)旨在开展全球卫生合作研究项目，通过对人工智能和数字技术的负责任治理，为“包容性全球卫生议程”提供保障。虽然Jasper承认存在人工智能炒作的说法，但她认为这些数据驱动的技术将落地生根，因而需要更深入的了解。

Jasper提倡必须打破试点和一次性项目的局限，严格评估人工智能解决方案对健康结果的影响。她还表示，国际电联-世卫组织人工智能促进卫生领域发展焦点组，是实现这一目标的重要工具。Jasper指出：“整个基准测试过程，将使我们能够确定一些可供系统地和更广泛地扩展和实施的应用程序。”

该焦点组具有全球性和中立性，并遵循致力于标准化的合作模式。它正在为“人工智能促进卫生领域发展”解决方案的性能基准，制定框架和相关流程。Jasper强调了“它对于决策者的重要性”。

这种人工智能解决方案性能基准测试的意义，可与药品功效和安全性的研究相比，后者向国家卫生监管机构提供药品入市审批决策支持。