计算机只占 5.4%。
恰恰是这样一支队伍，
做出了 别人做不出来 的 AI 研究。
两个常态化的前沿追踪产品，每天、每周更新
AI 走得很快，我们愿意，每天都离它近一点。
议题铺得很开——这里是其中一部分
轻点卡片，看它真正掷出的那句结论
全球 88% 组织已用 AI，仅 1% 自认成熟。竞争力 = 人才密度 × AI 杠杆 ÷ 组织摩擦；管理者要从"设计果实"转向"做好园丁"。
基于约 1 亿条 真实岗位数据：增量正从"造工具"转向"用工具"，AI 相关岗位薪资溢价超 40%。
算法既可能是病因，也可能是解药。破茧不靠单方面归罪，而要 平台、算法、用户三方协力。
创作者中 AI 渗透率已达 89%，但近六成收益持平；消费者"不排斥 AI，只排斥 AI 感"。
合成数据破局、透明度成为公认"解药"、开源力量崛起。对法学院——这正是治理与规则的语言。
起点是 2023 年的《37℃的大模型》——普通人也能用 prompt 给 AI"调温"；"教做人易，学善意难"。它第一次提出"公众科技力"。
那个能解析莎士比亚的 AI，
读不懂一个孩子，为什么在煤油灯下写作业。
为商业叙事里失声的人群——老人、残障、困境女性、留守儿童、照护家属——共建一个更有人文关怀的 QA 语料库。把 "人间的善意" 投喂给大模型，让它在"涌现智慧"之外，也能 "涌现善意"。
价值观对齐，不是专家语料库的对齐，而是 AI 与千千万万普通人内心感受与生活秩序的对齐。
「科技向善」不是一句新话——它已经被 连续讲了九年。
2017 年底，在张志东的指导下，腾讯研究院启动"科技向善"项目；2018 年"过载"论坛上首次公开提出。2019 年，它升级为 腾讯公司的使命愿景：「用户为本，科技向善」。
九年里，每一届创新节都在追问同一个问题——技术该如何对人负责。到了生成式 AI 时代，这个追问有了更具体的答案：让人放心，把人放大。
把"让人放心，把人放大"这句话，变成一件正在发生的事——五家联合发起、16 位顾问、从 700+ 报名筛出 40 组普通创造者。
让 AI 时代那些「把人放大」的声音，再大一点。