先进计算重塑教育：聚焦认知数字鸿沟与AI安全挑战

2025年的全球教育图景正处于一个关键的转型期，其核心驱动力在于先进计算基础设施的广泛部署，以及由此催生的社会分化现象——认知数字鸿沟的日益凸显。这场计算范式的根本性转变，为教育体系带来了前所未有的机遇与挑战。

NVIDIA首席执行官黄仁勋在2025年11月确认，行业正经历平台过渡，计算重心正从通用CPU计算转向以Blackwell和Rubin等复杂GPU驱动的加速计算模式。NVIDIA首席财务官Colette Kress透露，公司对Blackwell和Rubin平台的收入预期已覆盖至2026日历年末，预示着高达五千亿美元的可见收入潜力，这印证了计算能力的飞跃式增长。宏观层面，全球半导体资本支出在2024年预计达到1890亿美元，其中很大一部分流向了支持AI工作负载的尖端制造能力，与NVIDIA的收入预测形成印证。

技术飞跃的同时，一种新的不平等形式——认知数字鸿沟——超越了传统的硬件接入差距。联合国教科文组织（UNESCO）将此定义为“人工智能素养”，即理解和批判性参与人工智能系统的能力。这种差距区分了能够利用AI进行能力增强的个体与无法有效利用的个体，其核心在于对提示工程和算法理解等关键技能的掌握程度。为应对此差距，UNESCO于2025年9月启动了一项全球课程推广工作，旨在教育工作者掌握人工智能伦理和负责任整合的原则，以确保教育中的AI保持以人为本、公平、安全和合乎道德。

面对人工智能的广泛应用，教育方法论必须进行根本性调整，以应对与AI滥用相关的实际风险。网络安全公司卡巴斯基（Kaspersky）预测，基于2025年已观察到的威胁，到2026年非法人工智能应用的事件将进一步升级。一个具体的威胁向量案例是2025年发生在巴西的“Maverick”恶意软件活动，该活动利用恶意ZIP文件专门针对WhatsApp用户进行系统渗透，凸显了用户在面对复杂社会工程学和深度伪造技术时，亟需提升辨别能力。

教育的核心使命正转向培养“增强”而非“替代”，倡导积极的人类参与而非对算法的被动依赖。研究人员，如Silvia Milano和Carina Prunkl，深入研究了不透明的算法决策过程如何导致“认识论不公正”，即个体缺乏解释或质疑针对其决策所需的认识资源。这种结构性损害，有时被称为认识论碎片化，使个体与理解新兴危害所需的共享经验相隔离。

先进计算的普及正在重塑全球经济的生产力基础，同时也加剧了对拥有必要技能劳动力的需求，从而放大了认知数字鸿沟的社会经济后果。UNESCO在“数字学习周”上强调了应对这些挑战的必要性，即教育系统必须在技术加速的背景下，确保技术服务于包容性进步，并为学习者提供在AI驱动世界中负责任地参与的能力。