中新社福州7月30日电 (叶秋云) 回溯至去年6月，中国人民银行联手国家外汇管理局推出一揽子12项金融举措，旨在为两岸融合发展示范区建设注入强劲动能。中国人民银行福建省分行副行长杨民于30日在福州透露，截至目前，这些举措已收获一系列具有阶段性和标志性意义的成果。

在当日举行的2026年上半年福建省金融运行情况新闻发布会上，杨民指出，人民银行福建省分行与国家外汇管理局福建省分局紧密围绕台胞台企的金融服务诉求，持续完善政策支撑体系，创新对台金融产品与服务模式，积极探索推动两岸融合发展的新机制、新路径及新方法。

为助力台胞台企更加顺畅地踏入“第一家园”，福建省金融机构率先推出台胞购房跨境人民币收付业务，并在重点台胞聚居区域先行落地购房款汇入及跨境按揭还款等配套服务，成功打通台胞置业全链条的本币结算场景。截至今年6月末，全省已累计为台胞在闽商品房交易办理跨境人民币结算达1.3亿元人民币。

在支付便利化维度，福建18个支付便利化标杆场景正持续迭代升级，同步推行境外来闽台胞线上预约开户服务，并已在多个口岸建成一站式综合支付服务中心。厦门银行更是构建起台胞证与居住证“双证关联”机制，以及线上线下全面覆盖的支付应用场景，大幅提升了账户开立等业务办理效率。

聚焦基础金融服务层面，福建省金融机构对信用报告自助查询一体机进行升级改造，目前支持台胞证件查询的机具已达约220台，让台胞能够“就近查、实时查”；同时，全省近8000台ATM机支持台胞持境外银行卡支取人民币现金，极大便利了日常金融操作。

面对台企台胞的发展需求，福建省金融机构还创新打造了台商台胞金融信用证书“1+N”综合政策服务体系，迄今已累计颁发金融信用证书2670本，近300家金融机构出台持证优惠措施，由此促成授信总额接近610亿元，为两岸融合发展提供了坚实金融支撑。

今日上午，国家发展改革委召开例行七月新闻发布会。在会上，该委新闻发言人称，今年上半年我国在人工智能自主创新领域迈出坚实步伐，全产业链多个环节均取得了迅速而显著的进展。

国家发展改革委政策研究室主任兼新闻发言人蒋毅具体指出：其一，算力基础设施持续强化，国内首个全自主可控的10万卡规模人工智能超算集群已正式投入运行，截至6月底，全国智能算力总规模已攀升至去年同期水平的2.8倍。

其二，模型能力实现跨越式提升，深度求索、月之暗面等本土创新企业相继推出多个参数规模达万亿级别的开源大模型，国产大模型在全球范围内的累计下载总量已跨越100亿次大关，同时国产模型与国产算力芯片之间的适配进程正显著提速。

其三，数据要素流通空前活跃，目前已建成超过12万个高质量数据集，算力、模型与数据三者相互促进的良性生态循环正在加速成型。在上述多维度协同推动下，人工智能正日益成为驱动经济增长的强劲引擎，相关产业持续维持着超过30%的高速增长势头。

生成式人工智能正以空前之势重塑全球高等教育的版图。从学生撰写论文，到教师设计课程，再到高校教务管理，这一颠覆性技术已深入渗透到教育链条的每一个细微环节。它在显著提升效率的同时，也带来了一系列不容回避的隐忧——学术诚信的边界被模糊，数据安全的防线遭到挑战，伦理责任的归属变得扑朔迷离。面对这样一把利弊交织的“双刃剑”，如何在释放技术赋能潜力的同时构筑有效的风险防控屏障，从而探索出一条契合人工智能时代需求的高校治理新路，已然成为全球高等教育界共同面对且亟需破解的时代课题。

价值航向：从“严防死守”到“价值驱动”

生成式人工智能向高等教育腹地的持续挺进，绝非仅仅是引入了一件效率工具，它更深层地触发了对教育内在价值与未来人才塑造目标的根本性省思。纵观全球各大高校的治理实践，大致可梳理出三种鲜明立场：严令禁用、有界开放，以及将技术深度内嵌于教育肌理。这三种取向，既是技术扩散在不同发展阶段所留下的现实印记，也深刻折射出高校在恪守教育传统与拥抱技术变革之间所面临的价值抉择与张力。

在生成式人工智能崭露头角的初始阶段，一批高校和教育管理机构不约而同地选择了审慎防御的姿态，对其使用施加严格限制。这种策略的核心，在于防范新兴技术对既有教育秩序造成强烈冲击。教育界普遍弥漫着一种忧虑：学生若过度依赖智能工具，其独立思辨和创新创造等核心素养恐将日渐式微。与此同时，根深蒂固的学术诚信规范，也使得高校在面对这种可能部分替代人类认知劳动的技术时，本能地倾向于保守应对。美国纽约市教育局早期的做法便是典型注脚，其在2023年初以可能损害学习成效为由，明令禁止在校园网络和设备上使用ChatGPT。尽管该禁令因技术应用的势不可挡而在数月后取消，但这种审慎的防范姿态，却生动反映了传统教育模式在技术风暴初期的应激反应。

伴随技术能力的持续跃升及其在教育场景中的广泛落地，越来越多的高校正逐步意识到，简单粗暴的一禁了之既难以落实，也违背时代发展的必然趋势。因此，治理立场开始向“有条件开放”转向。治理的重心也从“是否允许”转变为“如何规范”，普遍路径是发布详尽的使用指南，为师生提供清晰的行动框架。以英国牛津大学为例，该校于2024年发布的使用指引，明确区分了可允许与严禁使用的具体场景：它支持学生运用智能工具来提升学习技能和辅助课程理解，同时掷地有声地强调，人工智能绝不能替代人的批判性思考，更不能取代建立在证据之上的学术论证和学科知识建构。这种以规范引导为核心的治理模式，在坚守学术底线与为技术创新预留探索空间之间，努力寻求一种动态平衡。

在此基础上，一些更具前瞻性的高校已超越单纯的风险应对逻辑，转向以教育赋能为导向的积极立场，将生成式人工智能视为撬动教育范式深层变革的战略杠杆。它们通过周密的制度设计与充裕的资源投入，主动推进该技术与教学、科研及行政管理的全方位融合。2024年，美国亚利桑那州立大学开创先河，成为全球首个与OpenAI建立深度合作伙伴关系的高校，在课堂教学、科研辅助和行政流程中系统引入智能工具，大胆探索人机协同的新型教育模式。这一重大转向，揭示了高校治理逻辑的内在演化——从“使技术适应既有教育框架”到“让教育因技术而实现跨越式发展”。当生成式人工智能被纳入制度化轨道并与教育目标同频共振时，其价值便不再局限于效率的提升，更在于对教育范式本身的重塑与再造。

规则建构：多层规范体系划清应用行为疆界

在“有界开放”与“教育赋能”这两种主流治理取向之下，负责任地使用技术是所有实践的共同前提，这必须依赖具体、可操作的行为准则来落实。总体观之，全球高校正围绕学术诚信、数据安全与责任归属等关键领域，逐步编织起一套系统化的规则网络，将宏观的治理理念细化为师生可以遵循、可以问责的具体规范，从而为技术的应用划定清晰而明确的边界。

学术诚信，无疑是高校在治理浪潮中面临的最为核心议题。由生成式人工智能辅助产出的成果，其原创性归属饱受争议。为此，国际高校普遍从三个维度着手调整学术规范：其一，扩充对学术不端的定义，将“未经明确授权的AI使用”明确纳入作弊或剽窃的范畴；其二，在具体教学情境中细化使用边界，清晰区分允许与禁止的环节，例如允许将AI用于资料收集整理等辅助性工作，而在核心观点形成和最终内容创作等关键环节则严格禁止；其三，建立强制性的披露机制，要求学生在提交成果时，必须如实说明所用AI工具的名称、应用的环节以及生成内容的占比，将过程透明作为合规的基本前提。值得注意的是，在检测手段的应用上，国际高校普遍表现出审慎态度。当前市面上主流的AI检测工具误报率依然偏高，对非母语写作者尤为不公，且潜藏着数据泄露风险。因此，包括麻省理工学院在内的众多顶尖学府，并不主张将技术检测结果作为唯一的裁决依据，而是倡导结合人工专业判断进行综合评估。

数据安全，是高校治理中带有刚性约束的领域。用户输入生成式人工智能的信息，可能被用作模型训练的数据来源，这对学生个人隐私和高校敏感科研数据构成了现实威胁。为此，国际高校大多建立了明确的数据安全规范，明令禁止将个人隐私、敏感信息以及高校自有数据上传至未经安全认证的AI平台，同时积极鼓励师生优先选用学校官方采购或认证的安全工具。在具体的风险防控实践中，数据分级管理被证明是一条行之有效的经验。哈佛大学便是一个案例，该校将数据划分为从完全公开到高度敏感的五个层级，并严令禁止将属于机密级别的数据输入公共智能模型。与此同时，为了在安全与效率之间取得平衡，杜克大学等高校积极推动校园专属大模型的研发与部署，引导师生使用经由学校授权、更具安全保障的企业版或私有化工具。这种“堵疏结合”的治理策略表明，数据安全治理绝非单纯的消极设限，而是通过制度化的安排，为技术在可控的边界内释放活力。

此外，基于生成式人工智能的人机共创模式，使得内容生产的责任归属问题变得空前复杂，这要求高校必须在制度层面给出清晰界定。在此问题上，全球高校正逐步凝聚起几项共识：第一，必须明确AI生成内容可能存在的偏见与谬误，使用者有义务进行严格核查，并对最终产出负全部责任；第二，严禁将人工智能系统列为论文或成果的作者，以维护人类在学术活动中的绝对主体地位。这一规则背后的深层逻辑不言而喻：生成式人工智能可以作为强大的辅助工具提升效率，但绝不能僭越人类的判断力，更不能转移本应由人类承担的学术与伦理责任。

能力锻造：赋能生成式人工智能的有效应用

仅依赖规则约束与事后追责，显然难以从容应对生成式人工智能持续迭代所引发的复杂挑战。全球高校正日益深刻地认识到，治理的重心应当从设定行为规范，进一步拓展至深层次的能力建设。通过系统性的素养培育与资源支持，让师生真正具备深刻理解并娴熟驾驭人工智能的能力，才能真正实现技术对教育的赋能愿景。早在2019年，联合国教科文组织发布的《北京共识——人工智能与教育》便前瞻性地提出，应“采取体制化的行动，提高社会各个层面所需的基本人工智能素养”。

生成式人工智能素养，绝非等同于单纯的技术操作技能。国际研究普遍将这种素养划分为层层递进的多个维度：从最基础的技术认知与功能理解，到熟练的工具运用与任务整合，再到对AI生成内容的批判性审视与创造性再加工，直至能够在复杂多变的现实情境中做出独立的伦理判断与负责任的行为决策。这种素养观的核心，在于让技术“为我所用”而非被其牵引或奴役。在这一全新框架下，人工智能时代高校人才培养的重点，已不再局限于知识传授与技能训练，而是更加侧重于基于AI环境的批判性思维、高阶学术探究能力和创新意识的养成，以更好地适应知识生产方式与职业图景的剧烈变革。

在学生赋能层面，《北京共识》建议运用人工智能“促进学习和学习评价”。围绕这一目标，国内外高校正从课程体系重构与学习方式转型两个方向同时发力。在课程建设上，一条路径是将生成式人工智能有机嵌入专业教学之中。例如，新加坡国立大学将AI编程辅助工具引入计算机专业课程，在夯实学科理论根基的同时，帮助学生积累人机协同开发的前沿经验，从而更好地适应被AI深刻重塑的产业环境。另一条路径是开设面向全体学生的人工智能通识课程。南京大学便是先行者，该校推出了体系化的本科生AI通识课程，将技术原理、伦理规范与行业前沿应用融为一体，助力学生构建紧跟时代的知识体系。此外，一批高校还在探索将AI融入学习评价环节，通过过程性评估与个性化反馈，有效提升学生的自主学习效能。

在教师赋能方面，《北京共识》着重强调要运用人工智能“赋能教学和教师”。为此，国内外高校正积极构建系统化的支持体系：其一，提供定制化的培训项目与丰富资源，帮助教师掌握智能工具在教学场景中的应用方法，如墨尔本大学推出的“AI for Teaching and Education”系列资源，为教师提供了紧跟时代步伐的教学支持；其二，开发轻量级、易于上手的自助工具与平台，降低技术应用门槛，斯坦福大学、复旦大学等高校创建的人工智能共创平台，都为教师提供了简便的探究与实验空间；其三，设立专项研究基金与激励计划，鼓励教师开展基于AI的教学改革与科研创新，例如卡内基梅隆大学的“生成式人工智能教学研究计划”以及中国人民大学的“AI赋能科研创新应用”资助项目。这些举措从素养提升、工具保障到制度激励等多个维度协同并进，切实有效地提升了教师在智能化教学环境中的创新实践能力与内在驱动力。

全球高校对生成式人工智能的治理探索，正逐渐超越单一层面的技术风险防控，迈向一场关乎价值重塑、规则建构与能力培育的系统性变革。面向充满机遇与挑战的未来，我们应当继续坚守以人为本的根本原则，以更加开放、审慎和智慧的姿态，推动人工智能与高等教育的深度融合，在汹涌澎湃的技术浪潮中牢牢把握教育变革的主导权，从而培养出真正能够适应并引领未来时代发展的高素质人才。

长治市人民代表大会第十五届第七次全体会议于2026年7月30日正式投票选举，龚孟建同志被推选为新一任长治市人民政府市长。与此同时，山西省纪委监委也于当天对外披露了重要消息：长治市委前副书记、市政府前党组书记及前市长陈向阳，因涉嫌严重违纪违法，正接受省纪委监委的纪律审查与监察调查，案件目前正在推进中。

回顾此前动态，7月6日，长治市第十五届人大常委会召开第三十五次会议，会上正式任命龚孟建为长治市副市长，并决定由其代理市长职务。该次会议还批准了陈向阳因工作安排需要，辞去市长职务的申请。据长治电视台当晚公开报道，这一系列人事调整已顺利完成法定程序。

值得关注的是，5月22日19时29分，山西省长治市沁源县境内的山西通洲集团留神峪煤业有限公司井下，突发一起严重的瓦斯爆炸事故。这场灾难最终造成82人遇难、2人失踪以及128人不同程度受伤的惨重后果。事故发生后，5月23日晚，长治市紧急召开新闻发布会，通报事故详情及救援进展，时任市委副书记、市长陈向阳在发布会上公开鞠躬致歉，表达对遇难者及家属的深切歉意。

本次人事变动及案件调查，紧随该起安全事故之后，引发了社会各界的广泛关注与讨论。