2024年2月，继ChatGPT之后，美国OpenAI公司发布了首个视频生成模型——Sora。用户只要输入文本指令，就可以生成一段逼真的视频，再度给世人带来冲击波。自ChatGPT问世以来，生成式人工智能已成为全球范围内的热门话题，无疑，它将影响各行各业。而其对教育的影响，更让大家广泛讨论。那么，人工智能将会如何影响高等教育？是赋能还是颠覆？人们喜忧参半。

可以确定的是，生成式人工智能给高等教育带来了前所未有的挑战：大学应该教什么？如何教？如何培养适应未来社会的人才？在来势汹汹的人工智能面前，大学是否做好了准备，符合伦理规范、适应教学要求的方式应用这些迅猛发展的工具？

挑战与机遇

“人工智能之于高等教育，其意义如同现代大学的诞生。未来，人工智能极速发展，现有大学的组织架构、学科体系、知识结构、教学方法完全可能被打破重建，发生颠覆性的巨变。”谈及人工智能对高等教育的影响，清华大学李星教授表示。

生成式人工智能技术正以惊人的速度融入高等教育系统，为教育赋能，主要体现在加速科研发展、支持教育教学等方面。同时，还带来了学术诚信危机、数据隐私风险、颠覆人才培养目标等方面的挑战。

北京大学教育学院汪琼教授提到，生成式人工智能上线后，教师普遍对剽窃和抄袭情况表示出担忧，为减少由人工智能带来的学术不端行为，国外一些大学将未经授权使用人工智能工具的行为判为作弊。大学给出了引用规则示例，对于教师允许使用工具的情况，学生要明确注明引用。还有些大学协助教师设计出不易受人工智能影响的作业和考试活动。

由于在ChatGPT上查询的数据会与OpenAI共享，出于风险防范目的，密歇根大学开发了封闭生成式人工智能工具，提供安全、可公平访问的基础型和高级研究型应用，供校园内部使用。斯坦福大学对校内使用的信息技术进行了评估，提出风险分级对策。

北京师范大学校务委员会副主任陈丽教授认为，高等教育的培养目标应由知识的传递，转变为让学生获得驾驭人工智能的能力。大学要从顶层设计出发，对专业设置、学科设置和培养模式等各方面进行深层次改变，让年轻人有更好的发展，培养国家所需的拔尖创新人才和产业所需人才。

尽管生成式人工智能给高等教育带来了重重挑战，但大学仍然可以通过制定政策、投入资源来应对。对学习、教学和考试模式进行相应调整，可以确保学生在使用人工智能时保持学术诚信。通过制定隐私分级政策、开发私域大语言模型等方式，降低隐私数据泄露风险。虽然对于人工智能时代，大学应该教给学生哪些课程没有定论，但可以确定的是，大学要教给学生负责任地使用、驾驭人工智能的能力，让学生借助新技术激发想象力和创造力，充分发挥作为人类的思想价值。

从历史经验看，新技术的到来总是部分地解放了人类，生成式人工智能也不例外。作为高等教育领域最重要的新质生产力，它给大学带来了新机遇，主要表现在加速科研发展、支持教育教学等方面。

将人工智能的“不可解释性”应用于科研，所迸发的力量难以预料。近日，普林斯顿大学研究团队通过开发人工智能模型，攻破了长期以来困扰该领域的等离子体不稳定问题，实现了可控核聚变，为人类迈向无穷尽的清洁能源又贡献了一步。而这，还只是人工智能给科研带来改变的初级阶段。未来，在人工智能的加持下，科研的进步和发展将可能一日千里。

根据不同学科特点开发大语言模型的垂直应用，可以起到支持教育教学的作用。如近期，清华大学和北京大学的“AI助教”在多门课程中帮助学生答疑解惑。作为全天候的即时反馈平台，超级助教能满足学生多样化的学习需求，提升效率，同时也能将教师从批改作业、答疑等事务中解放出来，开展教学研究、进行教学创新。

在机遇与挑战并存的关键时期，大学要充分重视人工智能对高等教育的影响，积极做出行动。清华大学于歆杰教授认为，大学应进行顶层设计、统筹布局，建设具有宏观视野的人工智能机制体制。北京师范大学陈丽教授认为，大学要做先行者，研究人工智能在教育中的适用性，在研究的过程中形成优化学科领域的小模型。清华大学李星教授建议，将所有学科与人工智能结合，鼓励百花齐放，允许多样性，培养学生的批判性思维和逻辑思维。北京大学汪琼教授提出，要为教师提供丰富的、结合人工智能开展教学的案例，达到在教学中积极应用的目的。

大学的行动

今年，教育部宣布实施人工智能赋能行动，促进智能技术与教育教学、科学研究、社会的深度融合，为学习型社会、智能教育和数字技术发展提供有效的行动支撑。

目前，国内已有多所大学积极开展生成式人工智能领域相关教学和研究，在课程融合、通识培养等方面深入探索，致力于培养高素质人才。清华大学表示，2024年将建设100门人工智能赋能教学试点课程，并为2024级新生每人配备一个“AI成长助手”。北京大学发布了基于GPT-4开发的人工智能助教，以实现个性化、定制化和互动式的AI助学。南京大学发布“人工智能通识核心课程体系”方案，以1门必修的人工智能通识核心课，加X门人工智能素养课，再加Y门各学科与人工智能深度融合的前沿拓展课为基础，从知识、能力、价值观与伦理三个维度开展教育教学。

放眼全球，自2022年11月底ChatGPT上线以来，全球多所大学对生成式人工智能的使用做出了回应。有些大学明确表示禁止，有些大学从禁止转为支持，还有些大学表示鼓励和支持。

少数大学选择采取谨慎保守的态度，禁止学生使用生成式人工智能。如法国巴黎政治学院在禁令中表示，若没有明确注明引用或出于特定课程目的，学生不得使用ChatGPT或任何其他基于人工智能的工具。印度班加罗尔RV大学禁止学生在原创作品中使用ChatGPT、GitHub Copilot等人工智能工具，并对学生随机检查。

有些大学的态度从最初的颁布禁令，转变为后来的灵活解禁，体现出大学对于生成式人工智能在教育中潜在影响的深思熟虑。出于对ChatGPT可能引发的剽窃和作弊等问题的担忧，香港大学先采取了临时禁令。随着一系列讨论，学校解除了禁令，并采取了限制使用的方法：通过设置每人每月20个指令的方式，防止学生滥用。

那些表示鼓励和支持的大学陆续发布了规范或指南，促进人工智能的有效应用。虽然态度都是鼓励，但各校政策的出发点、细节和深度却有所不同。

有的大学成立了人工智能委员会，为各学科的应用制定了详尽的路线图。在深入思考生成式人工智能给各学科带来的不同影响之后，美国康奈尔大学为写作，音乐、文学和艺术，社会科学，数学、物理与工程，编程和法律等专业是否可使用、何时可使用、如何使用人工智能发布了细则。不仅发布了教学指南，还发布了科研和行政管理指南。

有的大学表示，不制定全校层面的政策，鼓励教师主动摸索。比如美国杜克大学认为，在快速发展的人工智能技术面前，标准化、“一刀切”的政策忽视了教师自身的立场，从长远看不可取。因此，大学将决定权交给教师，同时提供了一份指南，搜集了美国其他大学的教师使用人工智能的观点和案例，旨在抛砖引玉，鼓励本校教师制定适合自身课程的政策。

有的大学对风险进行了分级，并对教师在教学中使用ChatGPT提供了指导。比如美国加州大学伯克利分校将数据和隐私分为四级。涉及供公众访问的一级内容时，允许使用；除此之外的二级、三级和四级内容，即涉及个人、机密或其他敏感信息时，禁止使用。同时，该校的教学中心网站提供了风险与机遇评估表，附上了官方指导意见、媒体报道和应用案例的链接，引导师生深入思考。

有的大学为教师创新作业形式、改变评估方式提供了指导。比如美国普林斯顿大学为教师提供了十余种作业任务的范例，目的是提高学生使用人工智能完成作业的困难度，强调让学生认识到学习的重要性，确保学生独立思考、自主完成作业。

还有的大学采取跨学科研究或全学科融合的人才培养策略，助力人工智能与高等教育融合。比如新加坡南洋理工大学成立了计算机与数据科学学院，培养掌握人工智能的高级工程师。美国佛罗里达大学正在推动“全学科人工智能计划”，将人工智能纳入各学科，使其成为所有学生的核心能力。

教师的探索

在实践中，不少大学鼓励教师自行制定课程政策，教师可以决定如何、是否以及何时在课程中使用人工智能。一些教师在体验了大语言模型后，逐渐发现了其延伸价值，开始与教学实践相结合。有些教师从课程体验和课后答疑等方面入手，借助人工智能优化学习全流程体验。北京大学人工智能研究院助理教授马郓将ChatGPT与课程教学结合，开发了“赛博助教”用于答疑，并在授课、作业和备课环节应用了大语言模型。美国加州大学圣克鲁兹分校历史学教授本杰明·布林将ChatGPT作为教学工具引入大学历史课堂，借助生成式人工智能在课堂中模拟交互式历史背景，帮助学生沉浸式学习历史。

有些教师认为应该教学生负责任地使用人工智能，为职场生涯做好准备，有些教师甚至要求学生必须使用人工智能。美国加州大学洛杉矶分校技术、法律和政策学院主任约翰·维拉森诺告诉法学院班里的学生，可以在写作中自由使用ChatGPT，但必须对所提交的文本负全部责任。美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院副教授伊桑·莫利克为他的课程制定了人工智能政策，要求学生必须使用ChatGPT完成他这门课的作业。

还有些教师利用生成式人工智能进行课程设计、协助备课。法国国立工艺学院研究员泽维尔·艾梅用ChatGPT帮助设计课程。当缺乏灵感或因临时调课导致来不及备课时，过去需要4个小时来完成的备课，在ChatGPT的帮助下缩短至半小时，省下的三个半小时可用于教学创新。同时，她还鼓励学生用ChatGPT探索设计主题。

如何制定政策？

教育部部长怀进鹏指出，对教育系统来说，人工智能是把金钥匙，不仅影响未来的教育，也影响教育的未来，有机遇也有挑战。要想更好地抓住机遇、应对挑战，就必须积极地拥抱科技与产业的变革，主动拥抱智能时代。

如今，学生纷纷成为生成式人工智能的活跃用户，大学应未雨绸缪，思考如何制定在学校、院系或课程层面行之有效的政策。高等教育信息化协会（EDUCAUSE）刊载了一篇题为《高校如何制定生成式人工智能政策》的文章，从政策的框架和细则方面给出了指引。

在制定政策框架时，需要先明确受众、实施时间和政策对象三个方面的要素。首先，政策为谁制定？是针对整个学校、教职工、学生、第三方供应商，还是其他？其次，政策何时开始实施？最后，要明确政策所涉及的人工智能范围：是针对所有人工智能，还是只针对生成式人工智能？是针对所有生成式人工智能，还是只针对文本生成式人工智能？

在制定政策细则时，可通过回答以下问题来明确方向：采取哪些措施来确保学术诚信？对人工智能的使用目的、使用量有哪些限制？如何在全校范围内宣传对人工智能的应用？在使用来自外部企业的产品时，如何解决有关伦理、数据隐私、知识产权和偏见等问题？学校将投入哪些资源支持、响应和实施政策？若违反了政策，如何识别和处理？

政策的制定需要有条不紊地推进。尽管生成式人工智能快速发展，大学仍可通过努力，为师生更好地应用提供有意义的指导。采用迭代的方式制定人工智能政策，也许是成功驾驭新技术的关键。

来源：《中国教育网络》2024年2-3月合刊

撰文：陈茜