同一项技术，
落在不同人身上
从你手机里的 AI 说起：
谁在用它，谁在为它交出什么。
先看这幅画面
深夜、一个人、一块发光的屏幕。写在本子上：这种时刻，好处是什么？风险又是什么？
深夜书桌前的那块屏幕 · 情境示意图
一、看使用
读一份全国调查的数据，说清“用得多”和“用得好不好”是两件事。
二、看代价
从三起典型案例里找出数据是怎么被拿走的，谁该负责。
三、看分配
用两条对照数字说明差距，并说清差距造成什么后果。
议题4.3 科技的影响 复习
从科技能做什么，到谁能使用科技
上一课的问题
科技能不能应对环境变化？能。板下种植、板上发电、板间养殖，三条办法互相支撑。
这一课的问题
同一项技术，是不是人人用得上、人人付得起？用不上的人，会被落在哪里？
换一个提问方式：不问“有什么用”，先问“谁能用”。
有些问题，学生会先问 AI，而不是先问人 · 情境示意图
现场小调查 · 举手不写
这几个用途里，你用过哪些：查资料、改作文、翻译、做题、聊天、心里烦的时候找人说？
追一句
举手之后想一想：这几种用途里，哪一种你不好意思跟别人说？为什么？
中国青少年研究中心 2025 年调查，覆盖全国七省（市）8,563 名学生。
心里有烦恼只想去问 AI46.4%
想和 AI 聊天，不想和真人聊天21.5%
家庭为使用 AI 制定了规则32.1%
横条按百分比等比绘制，可直接比较长短。百分比是以 8,563 名学生为基数的调查结果，不是全体中国学生的定论。
数据出处：《青少年研究专家：多数家长没意识到AI对孩子的风险》，作者 任晓宁，经济观察报，科技日报网站转载，2026 年 3 月 17 日。
议题4.3 科技的影响 讨论
分析使用 AI 的好处与风险
好处这一面
随时有人回应，不怕被笑话；夜里也说得出话；问学习问题不用排队等老师。
风险这一面
回应得很快，但不一定对；习惯了不问真人，遇到大事可能没人接得住；说的话进了别人的系统。
辩论前先分清：哪些是文章写的事实，哪些是你的推断。事实和推断要分开站。
信息是一块一块离开的，走的时候往往没有声音 · 概念示意图
第一起 · 假冒的缴费页面
有人做出和真的缴费平台一模一样的页面，骗用户把账号和证件信息填进去。
第二起 · 快递信息被偷
不法分子入侵系统，把快递单据上的姓名、电话、地址成批取走。
第三起 · 教培机构员工倒卖学生数据
机构员工把自己接触到的学生信息卖出去，买的人拿去打电话推销。
三起案例出处：《新华调查丨典型案例揭示个人信息泄露套路》，新华社记者 李明辉、薛晨、兰天鸣，新华网，2026 年 8 月 13 日。
议题4.3 科技的影响 细读
案例细读：数据是怎么离开的
第一步 · 拿到
假冒页面骗取填写
入侵系统成批取走
内部员工直接导出
第二步 · 转手
同一个人手里有一批信息
按条、按批卖给别人
买家再拿去使用
第三步 · 后果
推销电话打到你手机上
学生信息落在陌生人手里
受影响的往往不知道自己被卖过
谁该负责
个人要保护自己的信息，机构要守住手里的数据，监管部门要能查到、能处罚。
写议论文时怎么用
不要只写“要加强保护”。写清哪一环出了问题、补哪一环，句子才有分量。
议题4.3 科技的影响 伦理
算法偏见：技术也会带着偏见
同一套网格，套在不同人身上，结果未必一样 · 概念示意图
联合国妇女署的报告说了什么
报告指出，人工智能正在复制和放大性别偏见。原因是训练用的数据本身来自现实世界，现实里的偏见会被技术学进去，再用更快的速度吐出来。
追问一句
如果数据里女性出现的场合和男性不一样，模型学到的“常见形象”会是谁的样子？
出处：《联合国妇女署：人工智能正在复制和放大性别偏见》，联合国新闻，2026 年 6 月 22 日。本单元拓展阅读篇二。
议题4.3 科技的影响 分配
全球 AI 流量分配：不到 1% 与一半
生成式 AI 的流量落到了哪里（2024 年数据，世界银行中文博客）。
中等收入国家 · 占 ChatGPT 总流量约 50%
低收入国家 · 占生成式 AI 流量不到 1%
两条横条同样按比例绘制。不到 1% 这一条只有在图上几乎看不见的时候，才算画对了。
同一颗星球，一半点亮了，另一半还是暗的 · 概念示意图
它打破了什么直觉
并不是“只有富国用得起”。中等收入国家占了总流量的一半，用的人很多。
它留下了什么问题
低收入国家在流量里几乎看不见。技术已经在那里，但能被用上的机会不在那里。
数据出处：《到底是谁在使用生成式人工智能？》，Christine Zhenwei Qiang、Yan Liu、He Wang，世界银行中文博客，2024 年 9 月 11 日。
议题4.3 科技的影响 分配
看图比较各地生成式 AI 的使用条件
同一颗地球上，能用上生成式 AI 的地方并不均匀 · 概念示意图
亮的那一半
亮点密的地方，网络、设备、电力和付费能力都比较齐。生成式 AI 的流量绝大多数落在这里。
暗的那一半
暗不等于没有人。很多人有手机、也听过 AI，但用不上、用不起，或者用了也解决不了眼前最要紧的事。
数据依据：《到底是谁在使用生成式人工智能？》，世界银行中文博客，2024 年 9 月 11 日。本单元文章选读篇四。
议题4.3 科技的影响 拉回身边
亚太地区的数字鸿沟
联合国亚太经社会《2026年亚太地区数字化转型报告》：同一地区，差距按收入拉开。
数字化发展成果高收入经济体
同一项指标的比例约四分之一
报告原话是：该地区高收入经济体的数字化发展成果几乎是低收入经济体的四倍。图上按“四倍”等比画成 1 与四分之一。
这一页为什么放在这里：澳洲也在亚太地区。这份报告的结论，说的是我们身边的地区。
出处：《人工智能网络对亚太地区数字基础设施提出新要求》，联合国新闻引述联合国亚太经社会，2026 年 9 月 2 日。
代表在沙地里走了一路，看的是现场，不是文件 · 情境示意图
一个具体的做法
《记者手记丨沙要治，日子要好》跟着联合国防治荒漠化公约秘书处以及印度、秘鲁、肯尼亚、乍得四国代表，到治沙和兴牧的现场走了一路。
一条更长的线
中国荒漠化治理的技术经验已推广到多个国家和地区：在蒙古国推广草方格治沙技术和耐旱植物种植；在沙特阿拉伯落地光伏治沙；非洲国家借鉴“三北”防护林工程，开展非洲“绿色长城”建设。
出处：记者手记《沙要治，日子要好：国际代表看中国治沙兴牧实践》，新华社记者 曾焱，新华网，2026 年 7 月 19 日；《从“三北”到世界：我国防沙治沙的实践与担当》，新华社记者 黄垚、恩浩、马丽娟，新华网，2026 年 8 月 21 日。
议题4.3 科技的影响 辩论
科技让世界更公平，还是更不公平？
正方 · 更公平
可用的方向：远程学习、远程看病、低价工具、跨地区合作。
反方 · 更不公平
可用的方向：数字鸿沟、数据被拿走、算法偏见、算力和电力集中在少数地方。
第一轮 · 各 3 分钟
正反各三人发言，每人一句话加一处依据。
第二轮 · 各 1 分钟
只能回应对方刚才说过的内容，不许念准备好的稿。
收尾 · 各 1 分钟
各队承认对方一处有道理的地方，再说自己坚持什么。
全班 · 2 分钟
再举一次手：有没有人改了立场？改在哪一句上？
议题4.3 科技的影响 行动
六条使用习惯：保留什么、改什么
保留
用 AI 查资料、核对不懂的词
用工具翻译、整理笔记
放下
把心里的事只告诉 AI，不告诉任何人
随手填写陌生页面的个人信息
议题4.3 科技的影响 应试对接
HSC 对接：三类题怎样用课堂材料
Q3 · 语言分析（15 分）
看作者怎么用词。例如“不到 1%”这种说法，比“很少”更有力，因为它给了可核对的边界。
Q5 · 阅读回应（15 分）
读一篇材料写公开信。今天的数据和案例，可以直接当公开信里的证据。
Q6 / Q7 · 议论文写作（25 分）
议论要有事实、有依据、有条件。今天的三类材料正好一层一层往上搭。
搭一段试试：现象（46.4% 的学生心里有烦恼只想去问 AI）→ 追问（为什么先问 AI）→ 依据（三起数据泄露案例说明信息会离开你的手机）→ 判断（要不要给使用设一条自己的规矩）。
议题4.3 科技的影响 史实卡
三条能写进作文的时间线
议论文写到治理，年份就是底气。三条都标了出处，抄的时候连出处一起抄。
- 2023 年 10 月
中国发布《全球人工智能治理倡议》。倡议主张推动人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展，并主张与发展中国家开展人工智能政策对话。来源：该倡议于 2023 年 10 月由中国政府发布，主张推动人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。
- 2024 年 9 月
《全球数字契约》在联合国未来峰会上通过。契约针对“数字鸿沟”作出了具体承诺：为所有学校和医院接入网络，开展数字素养培训。它还承诺设立人工智能国际科学小组，每年举行人工智能治理全球对话。来源：联合国新闻《聚焦未来：科技创新与数字合作》，2024 年 9 月 13 日，https://news.un.org/zh/story/2024/09/1131351；契约在 2024 年 9 月联合国未来峰会上通过。
- 2026 年 7 月
联合国发布首份全球人工智能评估报告。报告由首个专门评估人工智能对经济和社会实际影响的独立科学机构撰写，揭示新的科学证据与可行方案。来源：联合国新闻《“科学依据已然存在”：联合国秘书长欢迎首份全球人工智能评估报告》，2026 年 7 月 1 日，https://news.un.org/zh/story/2026/07/1142415。
议题4.3 科技的影响 引文卡
可以把作文拔高的一句
“我给各国政府的信息很简单：不要等待。”
安东尼奥·古特雷斯，联合国秘书长。他在首份全球人工智能评估报告发布会上说这句话，前面还有一句：“科学依据已然呈现，我们再也不能说自己不知情。”
出处：《“科学依据已然存在”：联合国秘书长欢迎首份全球人工智能评估报告》，联合国新闻，2026 年 7 月 1 日，https://news.un.org/zh/story/2026/07/1142415。
“中国积极支持非洲国家开展本土化人工智能研究，推动人工智能技术在全球南方国家的推广应用，为弥合南北智能鸿沟发挥重要作用。”
阿卜顿·阿坦加纳（Abdon Atangana），世界科学院院士、非洲数学联盟研究与创新委员会主席。
出处：《“人工智能应该是造福全人类的国际公共产品”》，人民日报 01 版，2026 年 7 月 17 日。
为什么好用
第一句短，适合放在文章结尾收束；第二句是第三方评价，适合用来证明合作不只是口号。
引用要交代什么
谁说的、什么身份、哪家媒体、哪一天。四样缺一样，引用就站不住。
十二个词，中英对照，不注拼音
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本表的词与《课前阅读（二）科技与伦理：你自己的数据、你自己的选择》词汇表一致，上课按同一份词表核对。
技术本身不分公平不公平。分的是它落在谁身上：落在谁手里，谁就有机会；谁交出了数据，谁就担着代价。
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46.4% 的学生说心里有烦恼只想去问 AI；低收入国家在生成式 AI 流量里占比不到 1%。
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2024 年 9 月《全球数字契约》在联合国未来峰会上通过；2026 年 7 月联合国发布首份全球人工智能评估报告。
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联合国秘书长古特雷斯说：我给各国政府的信息很简单，不要等待。