高校生成式人工智能应用场景的规制困境与纾解策略研究

一、研究背景与意义

信息技术的快速发展使人工智能（AI）深入社会多个领域，成为社会进步的关键。在高等教育中，生成式人工智能（Generative AI）为学生提供了新的学习工具。这种 AI 通过深度神经网络等算法，能独立创造文本、音频、视频等内容。但其使用也带来了学术诚信和教育质量保障的新挑战。

高等教育机构在应用生成式人工智能时，需平衡其技术潜力与规范需求。机构应利用 AI 促进教育创新和科研进步，同时建立有效规范体系，确保 AI 合规使用，维护学术秩序和教育公正。规范生成式 AI 需考虑技术可行性、法律法规和伦理道德，这增加了规范工作的复杂性。

二、研究内容与方法

以五所大学颁布的生成式人工智能治理文本为样本，采用“制度—技术—认知”框架，分析学术诚信、数据安全等规制困境。通过编码和主题聚类，提炼出四类治理模式，并比较其精准性、适应性与可扩展性差异。追溯立法与校规断层等成因，构建“国家底线 + 高校细则 + 技术审计 + 伦理教育”动态治理模型，为后续研究奠定理论与方法论基础。

三、五校规范文本选取依据与分析框架

近年来，生成式人工智能（Generative AI）在高等教育领域的迅速崛起，促使中国研究型大学共同面对一个挑战：如何将其有效融入教学与科研的制度框架之中。复旦大学、上海交通大学、华东师范大学联合北京师范大学与厦门大学先后颁布的四份文件，在治理框架、适用场景、主体责任与伦理要求等方面呈现出既趋同又分殊的景观，这与北京师范大学发布的关于生成式人工智能技术发展中的科技伦理框架研究报告，以及对生成式人工智能治理框架、适用场景、主体责任与伦理要求的深入分析相呼应。通过系统比较四份文本，结合国内外高校在 AI+ 教育政策方面的具体案例和实施进路，揭示了各高校在“ AI+ 教育”政策谱系中的定位差异与互补潜能。

四份文件在规则密度和适用广度上形成梯度。复旦大学的规定聚焦于本科毕业论文，条款明确禁止或允许特定 AI 工具使用，强调底线管理。上海交通大学的规范则构建了全生命周期治理框架，通过四级分类管理 AI 使用，体现了制度雄心。华东师范大学与北京师范大学的指南起到桥梁作用，结合院系需求进行本地化调整。厦门大学的指南仿效校级模式，详细列出学术引注规范，强调学术诚信的技术化。

此外，上述规范文件还关注学术能力甄别、系统风险治理、学科伦理实践和诚信技术管理。复旦大学的规定确保毕业论文原创性，严格限制 AI 工具使用。上海交通大学将 AI 应用纳入知识生产变革，设立治理委员会负责技术评估与伦理仲裁。华东师范大学的政策强化学生主体责任，设定 AI 生成内容的量化标准。厦门大学关注课程作业场景，通过三段式管理强化学术诚信。

不过四份文本在精准性、适应性和可扩展性上表现不同。复旦大学方案在毕业论文领域精准，但应用范围固定。上海交通大学的体系适应性强，但对一线师生操作指引不足。华东师范大学的指南可扩展性好，但责任划分需进一步明确。厦门大学的引注体系技术可操作性强，但对AI 伦理风险讨论不够深入。

总体来说四份文本反映了中国高校AI 治理的“三段论”路径。第一阶段聚焦高风险场景，建立安全基线体系。第二阶段扩展为系统性风险治理，形成弹性框架。第三阶段推动校级原则向学科与课程层面细化。未来，各校可在互补与迭代中实现政策创新。

五所高校的四份规范文本体现了共同的价值共识，但在制度设计上呈现连续谱系。差异源于学科结构和人才培养目标的异质性，反映了AI 治理的阶段性特征。面对规制僵化和技术失控的挑战，中国高校如何维持动态平衡，将是未来政策创新的核心议题。

四、解决高校生成式人工智能规制困境的策略

（一）建立分层协同的规制体系

1. 国家层面：设定应用底线和责任豁免

为应对高校生成式人工智能的规制问题，需构建“国家—高校”双层协同制度。国家层面应遵循“底线 + 豁免”原则，遵守法律、尊重社会公德和伦理道德，禁止生成危害国家安全和利益的内容，防止歧视，保护知识产权和他人权益。同时，设立“善意合规豁免”条款，减轻高校与教师的合规压力。

2. 高校层面：制定具体实施细则和负面清单

高校需在国家底线基础上，根据学科和教学场景制定“场景化实施细则 + 负面清单”，将原则转化为可操作的指引。细则应包括数据采集最小化原则、算法影响评估和 AI 内容规范等；负面清单则列举禁用功能，并解释算法和教育理由，确保制度生态既风险可控又具创新潜力。

（二）强化技术治理与过程监管

1. 建立 AI 内容溯源与算法审计机制

高校应部署“溯源—审计—防御”一体化技术治理架构。构建全链路溯源体系，引入第三方算法审计沙盒，确保模型更新合规复审，有效解决“黑箱—失控”问题。

2. 开发学术诚信主动防御系统

开发基于语义指纹和行为分析的学术诚信主动防御系统，实时识别 AI 代写等攻击，提供风险预警。主动防御技术通过检测、拦截和报警等功能提高网络安全，压缩责任追溯盲区，对齐技术演进与监管响应节奏。

（三）完善伦理治理与权益保障

1. 设立校级 AI 伦理审查委员会

高校需设立“校级人工智能伦理审查委员会”，赋予审核权和监管职责，采用“风险分级 + 案例备案”机制，确保师生权益受损时能启动复审与赔偿程序。

2. 推行数据最小化采集与匿名化处理

全面实施“数据最小化采集”与“匿名化处理”原则，确保个人可识别信息在模型训练和推理阶段被屏蔽，形成“伦理审查—技术脱敏—权益救济”的闭环治理。

（四）深化能力建设与教育引导

1. 开设人工智能伦理通识课程

高校应开设“人工智能伦理与法律”通识必修课程，采用案例研讨等教学法，系统阐释生成式模型的技术逻辑和合规边界，确保知识更新与政策演进同步。

2. 构建师生数字素养分级培训体系

建立“师生数字素养分级培训体系”，为管理者和教师提供高级培训班，为学生提供“基础—进阶—专业”三级认证体系，涵盖数据操作技巧、隐私设置指导等，将培训成果作为学业考核和教师资格审核的重要参考，降低规制失效概率。

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作者简介：熊璐，（1991 年11 月-），男，汉，湖北武汉，研究生，讲师，教育政策。