AIGC 技术应用于高校数字媒体教育的伦理风险与治理路径

一、问题的提出：技术赋能与伦理失序的双重变奏

近年来，数字技术形成了一股强大的浪潮，席卷了各个领域，人工智能生成内容（AIGC）技术通过文本生成、图像合成、视频制作等功能的深度渗透，为高校数字媒体教育带来了前所未有的变革。同时，数字媒体教育的现代化转型正面临技术工具理性与教育价值理性的冲突，例如 OpenAI 发布的 DALL-E 3 工具可实现”文字到 4K 视频”的一键生成，AdobeFirefly 系统能将设计草图实时转化为三维建模，这类技术赋能效应催生了教育领域的”效率崇拜”，但也引起了多重伦理困境。

从哲学视角审视，AIGC 正在解构传统的“创作者 - 作品”关系。“海德格尔将现代技术中人类和自然界的关系上升到一种被支配的高度，在这种‘座驾’体系中，人类本身和自然界中的物一样，都成了开发、改变、贮藏、分配的对象。”[1] 当Stable Diffusion 等工具将艺术创作简化为提示词工程，学生的主体创造力也面临着被技术程序吞噬的风险。教育场景中的”算法主导”现象，使得马尔库塞所警示的“单向度的人”危机在数字媒体专业尤为突出。

目前，AIGC 技术应用于高校数字媒体教育的相关研究存在三方面局限：其一，多数研究内容偏重技术应用探讨而忽视伦理风险的系统解构；其二，治理策略多聚焦短期监管，缺乏对于数字媒体教育生态的整体性考量；其三，国际经验借鉴存在本土化适配不足。本文试图突破既有研究的碎片化局限，构建兼具理论基础与实践指向的治理框架。

二、AIGC 教育应用的伦理风险解构

（一）真实性危机：深度伪造的技术挑战

AIGC 生成的超现实内容正在瓦解数字媒体教育的信任基础，以生成对抗网络（GAN）为核心的深度伪造技术，可合成高度逼真的虚拟教师形象与教学场景。

另外，AIGC 技术生成的信息质量参差不齐，其中可能存在大量虚假、不准确甚至带有误导性的信息，这就要求学生具备较强的信息筛选和辨别能力，能够从海量的信息中找出有价值的内容。更重要的是，高校数字媒体教育本就对网络数据有较强的依赖性，学生需要通过搜索素材来辅助完成自己的作品，然而，部分学生可能缺乏这种能力，容易受到不良信息的误导，影响学习效果。

（二）学术异化：创作主体的认知萎缩

文生文、文生图、文生视频等 AIGC 模型的迅速迭代对数字传媒行业带来了巨大冲击，同时，AIGC 对创作过程的深度介入，也在引发数字媒体教育的”去技能化”危机。加州大学洛杉矶分校（UCLA）设计媒体艺术系在 2023 年开展了一项为期两年的纵向研究，观察AI 工具对学生设计能力的影响。研究发现，长期依赖 AI 生成内容的学生在基础技能（如手绘构图、空间透视）的退化率显著高于对照组，具体表现为手绘能力下降、作品风格趋同及认知依赖等情况。

高校数字媒体教育强调培养学生的观察力、创新能力与审美素养，此类传统在 AIGC 技术普及后受到了一定冲击。这种工具理性对价值理性的碾压，会导致创作者主体性的消解，最终形成”人机共创”异化为”算法独裁”的认知陷阱。

（三）数据伦理：隐私与公平的双重困境

AIGC 训练数据的采集使用存在系统性伦理缺陷。例如，Midjourney 等工具未经授权使用艺术家作品进行模型训练的行为，会引发全球范围的知识产权争议。教育场景中的数据风险则更具特殊性，如学生提交的作业素材可能被用于AI 模型的迭代优化，形成”教育数据-商业产品”的隐性剥削链条。

另外，算法偏见问题在数字媒体教育中尤为显著。2024 年某高校影视制作的课程中，学生使用 Sora 生成视频脚本时，系统持续推荐”白人男性教授”形象，由于该 AI 工具中 75% 的学术权威形象源自西方名校公开课视频，因而生成的内容存在明显的文化偏见。

三、我国高校数字媒体教育的治理路径

AIGC 技术应用于高校数字媒体教育，既带来了诸多机遇，也伴随着一系列挑战。若要梳理出真正有效的应对数字媒体教育伦理风险的策略并将之付诸实践，需要政府、高校、企业等多方共同合作，朝着一致的目标付出努力。

（一）筑牢真实性防线：技术验证与教育协同

面对深度伪造技术对数字媒体教育真实性的影响，需构建技术验证、教育赋能与制度约束协同作用的综合治理体系。技术层面，应建立动态防御机制，通过区块链技术对教学资源进行全流程存证溯源，为数字课件、虚拟教师形象等关键资产嵌入可验证标识，确保内容修改痕迹可追踪。开发多模态检测工具，整合视频帧间分析、音频频谱校验与文本逻辑验证模块，实时筛查教学场景中的异常内容。技术防御需遵循“预防- 检测- 响应”递进原则：预防阶段通过数字水印技术建立可信基线，检测阶段利用深度学习模型实施自动化扫描，响应阶段构建分级处置机制，对高风险内容启动人工复核流程，形成闭环管理。

教育体系需重构数字素养培养框架，将技术认知与伦理思辨融入教学全流程。课程设置方面可以尝试开设《数字内容鉴证技术》等数字媒体伦理课程，系统解析生成对抗网络的技术原理与伪造特征，通过真实案例与AI 生成内容的对比分析，培养学生识别技术漏洞的能力。实践环节建立跨学科协作机制，联合法学、伦理学等专业开展技术滥用风险研讨，引导学生辩证审视人工智能的社会影响。

制度规范层面，需构建分级管理体系，通过相应政策保障教育生态的健康发展。国家互联网信息办公室等部门在《生成式人工智能服务管理暂行办法》的基础上制定了《人工智能生成合成内容标识办法》，将于 2025 年 9 月正式施行，能有效防范信息的深度伪造滥用，保护公众的合法权益和社会公共利益。同时，教育部门可参考国际数字内容管理经验，制定适应教育场景的技术应用指南，涵盖数字资产存证规范、检测工具技术标准与伦理审查流程。实施过程中需强化多方协同，推动校企共建技术验证实验室，促进工业级检测方案向教育场景转化。通过技术防御夯实内容真实性根基、教育赋能培养批判性思维、制度约束划定技术应用边界，形成可持续的治理生态，为数字媒体教育应对技术挑战提供系统性解决方案。

（二）重塑创作主体性：人机边界与能力培养

化解 AIGC 工具导致的学术异化问题，需建立技术规范、过程监管与价值引导协同推进的教学体系。在技术应用层面，应实施分层管理制度，在数字媒体基础课程中严格限制生成工具的使用，通过技术手段屏蔽外部接口访问；专业核心课程则设定合理的 AI 介入阈值，要求使用版本控制系统记录创作全过程。例如部分高校在设计类课程中推行“核心环节人工主导”原则，仅允许在非创意性环节调用AI 工具，并要求提交人工修改记录以保障原创性。

能力培养层面构建多维评估机制：通过语义分析工具检测文本生成痕迹，结合注意力追踪技术评估学生的创意投入程度；制定技术工具使用规范，对模型调用频率、提示词复杂度等设定明确评分标准；引入区块链技术验证素材来源合法性，确保创作过程透明可溯。部分高校的数字媒体专业已试点“创作溯源报告”制度，要求作业同步提交包含思维导图和技术

使用说明的文档，有效强化学生的原创意识。

价值引导层面需重构人机协作教育理念，开设技术伦理类必修课程，通过 AI 生成内容与人工创作的对比案例分析，引导学生辩证认识工具局限性。另外，还可实践阶梯式训练法，初期聚焦纯人工创作训练，中期开展人机协作对比实践，后期组织技术批判性改造项目。部分高校在数字媒体课程中引入“创作声明”机制，要求作品明确标注 AI 介入环节，此举既尊重技术价值又凸显人文创新。同时，建立跨学科督导机制，定期审核教学方案中的技术使用规范，从源头守护学术创新的核心价值。

（三）保障数据伦理：隐私防护与算法治理

应对教育数据应用中的隐私泄露与算法歧视风险，需构建覆盖技术防护、流程审查与生态治理的全方位治理框架。在隐私保护层面，建立分层加密与联邦学习协同的技术体系，实现数据全生命周期的安全管控。前端采用联邦学习框架，使教育机构能够在无需共享原始数据的前提下完成模型训练，通过同态加密技术处理敏感信息，确保数据“可用不可见”；后端运用加密技术强化存储安全，结合区块链系统记录数据访问路径，实现操作痕迹可溯源、可审计。技术规范需严格遵循数据最小化原则，对非必要信息实施定期清理，例如对过期教学数据执行标准化擦除流程，从技术源头降低泄露风险。

算法治理层面推行全流程公平性审查机制。数据采集阶段实施多样性筛查，通过算法偏见检测工具处理含性别、地域或文化偏见的训练集，确保原始数据的代表性与均衡性。模型开发阶段部署可解释性工具，利用可视化系统实时监测算法决策逻辑，帮助教师识别潜在歧视性特征权重。结果输出阶段建立多维评估指标，通过跨群体效用分析验证教育资源分配的公平性，例如在智能推荐系统中引入弱势群体补偿机制，平衡不同背景学生的资源触达率。部分高校已在数字媒体素材库建设中试点动态校准算法，通过持续优化模型参数提升服务包容性。

教育生态治理需构建多方协同的权责体系。参考国际数据治理标准，建立由高校、科技企业与监管部门共同参与的数据管理联盟，制定涵盖采集、处理、使用全链条的操作规范。通过区块链智能合约明确各方权责边界，实现数据流转过程透明可控。制度建设需完善分层监管框架：国家级制定数据分类与安全标准，省级设立数据伦理审查委员会，校级推行“数据合规”制度，课程层面落实最小必要原则。部分教育机构试点“动态授权”管理模式，为师生提供分级数据访问权限，既保障教学需求又防范滥用风险。

数据伦理教育应深度融入专业人才培养体系，同时推动校企协同育人，邀请行业专家参与课程设计，将工业级数据治理经验转化为教学案例。研究层面鼓励跨学科攻关，探索数据主权界定、跨境流动规则等前沿课题，为完善教育数据治理体系提供理论支撑。通过技术防护、制度约束与伦理教育的多向协同，最终形成隐私可控、算法可信、生态健康的数据治理格局，为数字媒体教育筑牢安全发展基石。

参考文献

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[5] 闫佳佳 , 朱耘 .AIGC 的版权归属 : 假如 AI 会写诗 , 谁会是作者 ?[J]. 商学院 ,2023(4):3.

[6] 王佑镁 , 王旦 , 王海洁 , 柳晨晨 . 基于风险性监管的 AIGC 教育应用伦理风险治理研究 [J]. 中国电化教育 , 2023(11):83-90.

作者简介：朱壹（1990—），女，汉族，人硕士研究生，讲师，研究方向：传媒文化，基金项目：2024 年教科研项目“AIGC背景下高职院校数字媒体人才培养模式研究”编号（YJ-SK2407）。