“人工智能+教育”须防范风险隐患

更新时间：2026-08-27 11:31:02 编辑：紫金01查看：0

习近平主席强调，“各国应当秉持以人为本、向上向善理念，让人工智能成为促进共同繁荣、维护共同安全的一个重要动力源，携手构建公正合理的全球人工智能治理体系”。当前，生成式人工智能已快速嵌入高等教育教学、科研与管理全链条。伴随教育部等五部门联合印发的《“人工智能+教育”行动计划》，人工智能与教育的融合发展已从实践探索阶段迈入政策驱动阶段。在高等教育数智化转型的背景下，众多高校颇为关注人工智能赋能教育的价值所在，而与之相伴的深层次风险却往往被忽视。事实上，生成式人工智能给高等教育带来的影响，从来不止于工具层面的效率提升，更涉及底层技术安全、教学管理与评价体系的系统性重构。能否坚持“向上向善、造福人类”的人工智能发展方向，有效构建适应数智时代需要的风险防控体系，既关系到立德树人根本任务的落实程度，也关系到高等教育数智化转型的最终效果。

近年来，在将人工智能应用于教学科研工作的过程中，我国许多高校已着力建设大模型教学工具、科研辅助平台等，但在核心算力、高端芯片和底层开发框架上的自建规模仍然有限，存在对外依存度较高的现实挑战。高校集聚了大量前沿基础研究数据、重要科研成果与人才培养核心信息，其安全阈值远高于一般生活应用场景。但一些高校在引入人工智能技术时，往往容易对数据存储归属、服务连续性保障等方面缺乏足够审慎的评估，使得底层技术成为最容易被忽视的安全隐患之一。一旦教学、科研乃至学位评审等重要环节深度绑定非自主可控的云端服务，不仅存在师生个人信息与科研数据泄露的风险，极端情况下的技术断供、服务中断，更可能直接扰乱正常教学科研秩序，甚至危及关键领域的科研安全。对这一风险的防范，重点在于建立分层分类的安全准入与审查机制。在涉密科研、国家级考试等敏感场景，必须守住自主可控红线，一体保障数据资源、基础设施、应用系统等安全；在日常教学等非敏感场景，可有序引入合法合规的商业化服务，但应以数据本地化、信息保护为前提，同步纳入评估备案、风险预警与应急响应管理。从长远看，以国家教育智能算力服务平台为依托，统筹建设区域共享算力基础设施，逐步夯实自主可控的智能教育基座，才是从源头上化解技术安全风险的治本之策。

比技术安全更关乎教育前途命运的，是人工智能工具滥用引发的育人本质偏离与学术诚信危机，其背后暗藏着传统教学科研评价范式的隐忧。高等教育的重要使命是培育具备独立思考能力、批判性思维与原创精神的拔尖创新人才，而生成式人工智能恰好能高效完成文献梳理、数据分析、报告撰写等常规学术任务。当青年学生习惯于依赖人工智能工具获取现成答案，长期绕开资料搜集、逻辑思辨与观点论证的过程训练，学术能力与原创精神弱化几乎是必然的。更值得警惕的是，从普通的课程作业到规范的学位论文，隐瞒人工智能工具使用的隐性学术不端行为，会对高校学术诚信体系建设产生诸多不利影响。当前，高校教学管理与科研评价体系大多建立在知识传授与标准化测试的基础之上。由于难以有效甄别人工智能的生成内容，因此无法真实评估学生的学术能力与创新水平。部分高校将人工智能治理简单化为“防作弊”，试图用技术检测解决所有问题。但简单的“一刀切”禁令既不具备技术层面的可行性，也会削弱教育管理的公信力。立足高校办学一线，真正有效的治理应着眼于优化育人逻辑，将评价重心转向学生学习全过程，突出对问题意识、思考深度与创新能力的综合考察，从根源上消除工具滥用的内在动因。同时，建立公开透明的人工智能工具使用规范，如要求学生提交学术成果时如实披露工具使用场景与贡献占比，明确故意隐瞒或虚报的惩戒边界。

就高校教学科研工作而言，风险防控需要多主体协同发力。教育主管部门应加强统筹规划，联合相关职能部门，形成纵向分级响应、横向协同共治的治理合力，筑牢“人工智能+教育”的安全屏障。高校应主动优化制度设计，强化学术规范管理，明确不当使用人工智能工具的学术不端认定标准。学术期刊应加强信息披露制度和责任界定机制建设，严守学术伦理底线，将风险治理融入投稿、审稿、编辑全流程、全链条。技术平台需承担起源头治理责任，确保技术应用符合教育规律，保障人工智能应用安全、可信、可控。

生成式人工智能是推动高等教育改革的重要引擎，但绝不能成为教育发展的主宰。加强风险防控，不是为了限制技术发展，而是为技术应用划定清晰的价值边界，让技术始终服务于立德树人根本任务。真正适应数智时代发展的治理，应当秉持包容审慎监管原则，保持动态调整的制度弹性，既要守住育人初心与安全底线，也要为教学科研创新与科学技术进步预留足够空间。技术迭代的脚步不会停止，高等教育的应对也不可能一劳永逸。如何在安全与发展之间寻找最优平衡，走出一条具有中国特色的“人工智能+教育”发展路径，为推进教育强国建设筑牢安全底线，仍需要社会各界持续探索、共同努力。（陈琦）

来源：中国社会科学报

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