GAI 融入高等教育的风险极其法律框架搭建的探讨

一、绪论

近年来，我国智能经济蓬勃发展，展现出强劲的增长态势，人工智能技术在教育领域的应用与融合已成为不可逆转的趋势，如何更有效地将人工智能技术融入教育过程，以促进教育质量的全面提升，成为了当前学术界与实践界共同关注的焦点问题。在此背景下，深入探讨人工智能如何驱动高等教育的数智化转型，以及在此过程中可能面临的伦理风险与法律挑战，并据此构建相应的法律框架，显得尤为重要且迫切。

二、生成式人工智能在高等教育领域的伦理风险识别与分析

（一）数据隐私与信息安全风险

数据隐私与信息安全是生成式人工智能在高等教育应用中首当其冲的伦理风险。 教育过程涉及大量敏感数据，包括学生的个人身份信息、学习成绩、行为记录、健康档案，甚至师生间的交流内容等。生成式人工智能系统在提供个性化学习支持、智能辅导、教学评估等服务时，不可避免地需要收集、处理和存储这些数据。然而，如果缺乏严格的数据保护措施和健全的管理机制，极易发生数据泄露、非法访问、滥用甚至篡改的风险 。

（二）算法偏见与教育公平风险

算法偏见是生成式人工智能在高等教育领域引发教育公平问题的核心伦理风险之一。 生成式 AI 模型的性能高度依赖于其训练数据的规模和质量。如果训练数据本身存在偏见。这会导致 AI 在内容生成、学习资源推荐、学生评价、甚至招生选拔等环节产生不公平的结果。然而，识别和消除算法偏见是一项极其复杂的技术和伦理挑战。这种由算法偏见导致的教育不公平，不仅可能损害弱势学生的受教育权利，还可能进一步拉大教育鸿沟，与社会追求公平正义的核心价值观背道而驰。

（三）学术诚信与知识产权风险

生成式人工智能对传统学术诚信和知识产权体系构成了严峻挑战，是高等教育领域备受关注的伦理风险。AI 强大的内容生成能力，使得学生可以轻易地利用其完成作业、撰写论文，甚至生成代码和设计作品。这极大地便利了抄袭、剽窃、伪造数据等学术不端行为，严重侵蚀了学术研究的原创性和严肃性。另一方面，AI 生成内容的版权归属问题也悬而未决。现行著作权法通常以人类作者为核心，对于AI 生成物是否构成作品、权利归属于谁（开发者、使用者还是AI 本身）等问题，法律界和学术界尚未形成统一意见。这种不确定性不仅给知识产权的保护带来困扰，也可能抑制创新活力。

（四）过度依赖与技术失控风险

过度依赖生成式人工智能可能导致学生认知能力退化和技术失控的潜在风险，是高等教育领域需要警惕的深层伦理问题。当学生习惯于向 AI 寻求即时答案、依赖 AI 完成学习任务时，他们可能会减少独立思考、深度分析和解决问题的过程，从而削弱批判性思维能力、创新能力和自主学习能力的培养。长此以往，学生可能变得不愿意思考，满足于表面的、AI 提供的知识，而丧失了探索未知、挑战权威的学术精神。

三、生成式人工智能伦理风险的法律规制现状与不足

我国目前已经形成了以《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》为核心的法律体系。这些法律为处理生成式 AI 应用中涉及的个人信息和数据安全问题提供了基本遵循。同时，2021 年9 月，科学技术部发布了《新一代人工智能伦理规范》，旨在将伦理道德融入人工智能研发和应用的全生命周期。这些文件的出台，为我国生成式人工智能的健康发展提供了初步的法律和政策指引。然而，尽管我国在规制生成式人工智能伦理风险方面已取得初步进展，但现有法律框架仍存在诸多不足，难以完全适应技术快速发展和风险复杂多变的现实需求。

第一，法律的滞后性是普遍存在的问题。 生成式人工智能技术更新迭代速度极快，新的应用模式和伦理问题层出不穷，而法律法规定制、修改和颁布的程序相对复杂和漫长，导致现有法律往往难以完全覆盖和有效应对新兴风险。现有法律条文往往缺乏明确具体的规定，导致实践中出现法律适用困境。这种滞后性使得法律在引导和规范技术发展方面的作用受到限制，难以充分发挥其应有的预防和惩戒功能。

第二，现有的一些法律规范往往较为原则化，缺乏可操作性的具体细则。《生成式人工智能服务管理暂行办法》虽然规定了提供和使用服务时应遵守的基本规范，但在具体到高等教育场景中的教学、科研、管理等环节时，如何将这些原则性要求落到实处，仍需要更具针对性的实施细则和行业标准。原则性的规定虽然具有灵活性，但也可能因为缺乏明确的执行标准和衡量尺度，导致监管乏力或执行不一。

第三，责任界定模糊是应对生成式人工智能伦理风险的另一大难题。 当 AI 系统在教育应用中出现错误、造成损害或引发伦理争议时，责任主体往往难以确定。是AI 开发者、服务提供者、教育机构使用者，还是 AI 系统本身（尽管目前法律尚未承认 AI 的法律主体地位）应当承担责任？这种责任认定的复杂性，源于 AI 系统的自主性和“黑箱”特性。这种责任真空或责任模糊的状态，不仅不利于受害者权益的保护，也可能纵容技术滥用行为。

四、生成式人工智能在高等教育领域应用的法律规范体系的搭建

基于上述论述，我们以“权利—义务—责任—救济”完整规范结构为纲，对传统政策宣示式表述进行法学化改造，重点补足法律责任配置与权利救济路径，使框架既具公法管制、又具私法治理的双重品格，符合法治国家对新兴科技风险的“可预期、可问责、可救济”要求。

（一）一般规定

1.1 立法目的

为保障高等教育活动中自然人、法人和非法人组织的合法权益，防范生成式人工智能（以下简称 GAI）在高等教育场景中的系统性风险，促进教育数字化与教育法治化协同发展，根据《教育法》《高等教育法》《民法典》《数据安全法》《个人信息保护法》及未来《人工智能法》预留接口，制定本框架。

1.2 适用范围

在中华人民共和国境内，向高等院校及其师生提供GAI 产品、服务或技术支持的组织或个人（以下简称“服务提供者”），以及高等院校及其师生（以下简称“使用者”），均适用本框架。

1.3 基本原则

（1）发展 - 安全并重原则：禁止以牺牲教育基本权为代价的技术创新。

（2）以人为本原则：承认师生之教育基本权、人格尊严权、隐私权、知识产权为不可克减权利。

（3）比例原则：任何干预须符合“目的正当、手段必要、损害最小”之要求。

（4）责任与救济对应原则：凡设定义务，必配置责任；凡侵害权利，必提供救济。

（二）权利与义务规范

2.1 学生权利a. 受教育权不因算法歧视受限制；b. 个人信息自决权，包括查询、更正、删除、可携带权；c. 学术诚信抗辩权：对 AI 生成内容之学术评价享有说明、申诉、复检权。义务：合理使用GAI 工具，不得利用其从事学术不端或违法活动。2.2 教师权利a. 教学自主权——对 GAI 辅助生成的教学内容享有最终学术判断权；b. 数据访问权——有权获取GAI 系统用于教学评价之原始数据及算法摘要。义务：履行教育管理职责；对学生进行AI 伦理及法律风险告知。2.3 高校权利与义务权利：对校园GAI 服务享有合同解除、算法审计、风险停用等管理权。义务：a. 建立校内伦理审查委员会（IERB），履行高风险场景的事前审批与持续监督义务；b. 建立校园数据分级分类与最小化管理制度；c. 在发生数据泄露、算法歧视事件时，于 24 小时内向教育行政主管机关报告并公告。2.4 服务提供者义务a. 合规义务：符合《生成式人工智能服务管理暂行办法》之备案、评估、标识及内容审核义务；b. 透明义务：以可理解方式披露训练数据来源、算法偏差测试结果及风险缓解措施；c. 安全义务：采取加密、匿名化、差分隐私等技术手段确保数据安全；d. 教育专用义务：面向高等教育的产品版本须单独标注“Edu-Label”，并禁用商业广告推送。

（三）法律责任

3.1 行政责任

（1）对违反备案、评估、数据出境、内容审核义务的服务提供者，由网信部门责令限期改正，处以营业额 1%-5% 罚款；情节严重者可吊销许可证。

（2）高校未履行 IERB 设立、报告义务的，由教育行政部门给予警告、通报批评、核减招生计划等处理。

3.2 民事责任

3.2.1 合同责任

高校与服务提供者应在《高等教育GAI 服务协议》中明确：

a. 算法更新通知义务及违约责任；

b. 因技术缺陷导致教学事故之惩罚性赔偿条款（不超过实际损失3 倍）。

3.2.2 侵权责任

（1）个人信息侵权：适用《个人信息保护法》第 69 条过错推定，赔偿范围包括精神损害赔偿；

（2）学术成果侵权：AI 生成内容侵犯他人著作权时，实行“双轨责任”：

a. 服务提供者承担“源头责任”——基于训练数据侵权之严格责任；

b. 使用者承担“末端责任”——未尽合理注意义务之过错责任。

（3）算法歧视侵权：采举证责任倒置，由被告证明算法无歧视；赔偿额可按照“受影响群体人数 × 平均教育收益损失”之模型计算。

3.3 刑事责任

故意提供虚假训练数据、操纵算法结果，导致大规模学术评价错误或个人信息泄露，符合《刑法》第 253 条之一、第 285 条之构成要件的，依法追究刑事责任。

（四）权利救济与纠纷解决机制

4.1 校内救济

（1）申诉：学生或教师对学术评价结果有异议，可在 10 个工作日内向 IERB 提起申诉；IERB 应在 15 个工作日内完成复核并书面答复。

（2）先行赔付：高校可设立“AI 风险专项基金”，对经初步确认的AI 侵权损害先行垫付，再向责任方追偿。

4.2 行政救济

当事人对网信、教育行政机关之处罚决定不服的，可依《行政复议法》《行政诉讼法》提起复议或诉讼。

4.3 司法救济

（1）公益诉讼：检察机关、省级以上消费者协会可对算法歧视、大规模数据侵权提起民事公益诉讼；

（2）集体诉讼：受同一GAI 产品损害的师生可依据《民事诉讼法》第54 条提起代表人诉讼；

（3）技术鉴定：法院可委托国家人工智能伦理与治理实验基地出具技术鉴定意见，鉴定费用由败诉方承担。

4.4 多元纠纷解决

鼓励高校、行业协会与仲裁机构建立“教育 AI 争议仲裁中心”，实行一裁终局，仲裁裁决可申请法院强制执行。

（五）附则

5.1 生效时间：本框架经国家立法机关授权后，由国务院教育主管部门会同网信部门发布实施细则并施行。

5.2 法律适用冲突：本框架未尽事宜，适用现行法律；现行法律无规定的，可参照最相近之法律原则及国际惯例。

5.3 动态评估：国务院教育主管部门每两年组织一次框架实施效果评估，并依据技术发展状况及时修订。

除了法律框架的硬约束，还需要辅以伦理规范与引导策略的软治理。 应制定行业伦理准则与行为规范，加强师生数字素养与伦理教育，推动负责任的研发与应用，营造健康有序的校园人工智能文化，从而形成法律规制与伦理引导相结合的综合治理格局。只有高度重视并有效防范其潜在的伦理风险。并通过构建完善的法律框架和伦理引导体系，才能确保技术发展始终服务于立德树人的根本任务，推动高等教育数智化转型行稳致远。

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作者简介: 徐娟 ,（1969-）四川成都人法学系，教授，专业方面：教育学、民商法学。项目课题：该成果为四川省高等教育学会 2024 年数字经济专项研究立项课题成果之一，课题编号：SZJJ2024ZD-010。