生成式人工智能如何賦能高校內部治理？

摘要：在教育數(shù)字化轉型的背景下，生成式人工智能已開始賦能高校內部治理，推動了教育治理能力的現(xiàn)代化。為確保生成式人工智能合法合規(guī)地賦能高校內部治理，文章首先從教育轉向和管理轉型兩個方面，分析了生成式人工智能賦能高校內部治理的多元效應。之后，文章審視了生成式人工智能賦能高校內部治理面臨的法治化風險，主要表現(xiàn)為生成式人工智能技術本身存在的法律風險及其應用過程中面臨的法治化風險。最后，文章從深化立法、強化監(jiān)督兩個方面，提出生成式人工智能賦能高校內部治理的法治路徑，以推動生成式人工智能賦能高校內部治理從共治走向善治。文章的研究，可為生成式人工智能賦能高校內部治理提供理論框架和實踐指導，具有重要的學術價值和實踐指導意義。

關鍵詞：生成式人工智能；高校內部治理；ChatGPT；大數(shù)據(jù)；法治化

【中圖分類號】G40-057 【文獻標識碼】A 【論文編號】1009—8097（2025）01—0044—09 【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2025.01.005

引言

不同于僅根據(jù)數(shù)據(jù)分析完成特定任務的弱人工智能，被認為是強人工智能的生成式人工智能類似于人腦的神經網狀結構，能夠依據(jù)數(shù)百億參數(shù)規(guī)模的語言模型提供問題答案。作為一種特定類型的人工智能，生成式人工智能可以通過人工智能相關技術，自動化生成文本、圖像、音頻、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)^[1]。目前，典型的生成式人工智能是美國OpenAI公司開發(fā)的聊天機器人ChatGPT。ChatGPT是基于大語言模型，強化學習訓練^[2]，并通過海量數(shù)據(jù)進行微調優(yōu)化，以提供流暢的對話體驗。繼ChatGPT之后，OpenAI公司又發(fā)布了視頻生成模型Sora，可以生成1分鐘的視頻，且人物、場景、聲音全由人工智能合成，逼近真實情景。隨著生成式人工智能時代的到來，我國科大訊飛的“訊飛星火”、阿里的“通義千問”、百度的“文心一言”等大語言模型也相繼問世。大語言模型的到來，不僅顛覆了人類對人工智能的認知，而且推動了經濟、文化、教育等諸多領域的變革。

具體到教育領域，以ChatGPT為首的生成式人工智能推動的變革主要體現(xiàn)為：①教學上可以降低常規(guī)工作負擔，提升教學效率；②學習方式由“搜尋即學習”逐漸轉變?yōu)閷υ捠綄W習；③生成式人工智能可以成為每個人的智能助理和學習顧問；④信息、知識甚至某些技能并不重要，重要的是培養(yǎng)學生的批判性思維，提升其創(chuàng)造力、溝通與合作能力；⑤教育教學將更加個性化，因材施教有望得到落實^[3]。對于高校來說，將啟發(fā)式搜索、機器學習、專家系統(tǒng)、人機交互等人工智能技術應用于大學內部治理，可以對數(shù)據(jù)信息與知識進行智能化的發(fā)掘、對不同的治理方案進行智慧的選擇、對特定的治理行為進行系統(tǒng)的優(yōu)化^[4]；同時，可以利用人工智能在信息自動處理上的優(yōu)勢，從大數(shù)據(jù)中挖掘教育治理信息^[5]。

需要注意的是，生成式人工智能在積極影響教育改革、高校內部治理的同時，也引發(fā)了人們對其負面影響與合法性的擔憂。例如，大學生可能會因利用生成式人工智能代寫作業(yè)、作弊等而引發(fā)誠信問題，教師可能會因利用生成式人工智能撰寫論文、研究報告等而引發(fā)學術道德問題，生成式人工智能內容本身可能也存在版權問題、倫理道德問題、隱私保護、數(shù)字鴻溝問題等。在積極影響與負面影響的雙重作用下，我們需要思考：生成式人工智能賦能高校內部治理是否已成時代必然？這一治理變革引發(fā)了哪些法治風險？在借助生成式人工智能賦能高校內部治理的同時，消解其風險的法治路徑有哪些？

一 效應分析：生成式人工智能賦能高校內部治理的多元效應

隨著信息技術的飛速發(fā)展，生成式人工智能賦能高校內部治理已成為近年來的研究熱點。研究者普遍認為，生成式人工智能為高校內部治理帶來了新的機遇^[6][7][8]，并將助力教育數(shù)字化轉型。例如，吳河江等^[9]指出，通用大模型具有“能理解、會創(chuàng)作”的能力，可能會給教育實踐帶來更為顛覆性的變革；賈志斌^[10]認為，將大數(shù)據(jù)與人工智能相融合，可以進一步提升教學評價的準確度；張靜^[11]表示，生成式人工智能賦能數(shù)智教育治理，具有更強大的數(shù)據(jù)、算力與算法。由此可見，生成式人工智能賦能高校內部治理已成時代必然，并在教學、科研、管理、服務等多個方面賦能，產生了多元效應。本研究重點從高校的教育轉向、管理轉型兩個方面，對生成式人工智能的賦能效應進行分析。

1"教育轉向

（1）教學關系轉向：從教學矛盾轉為教學相長

在教育領域，教學矛盾一直被視為有待解決的核心問題。教學矛盾的根源，在于教學雙方——教師與學生之間信息不對稱，也就是說教與學相脫節(jié)，主要表現(xiàn)為：在教學過程中，教師往往難以實時、準確地掌握學生的學習情況和個性化學習需求，因而難以因材施教；相應地，在學習過程中，學生遇到不懂的問題時，也往往難以及時獲得教師的解答或個性化指導，并且學生的知識學習往往依賴于教師的指導，而教師依賴于自己的知識儲備和學習經驗，這使得知識傳遞呈現(xiàn)出一種垂直、單向的特點。生成式人工智能技術的引入，有望打破這種信息壁壘。通過提供更加透明的信息，生成式人工智能可以促進知識的平等獲取、學習狀況的精準評估和基于大數(shù)據(jù)的個性化評價，從而為探究式學習和個性化教學提供有力的技術支持。在此過程中，生成式人工智能扮演“隱形教師”的角色，既是教師的智能助手，也是學生的智能學伴。在生成式人工智能的輔助下，教師與學生能夠在教學過程中進行更有效的互動和協(xié)作，學生的自主學習能力也會得以提升，從而緩解長期存在的教學矛盾，促進教學相長，實現(xiàn)教學關系轉向。

（2）教師角色轉向：從知識權威轉為育人權威

“師道尊嚴”“師者如父也”等表述，既體現(xiàn)了教師的神圣地位，也反映了教師的知識權威與育人價值。受“天、地、君、親、師”等中國傳統(tǒng)文化的影響，再加上教師對知識、技能的獨占，使得在過去的很長一段時間內學生只能依靠教師獲得知識、掌握技能。但隨著信息時代的到來，知識越來越海量且獲取便捷，人人皆學、處處可學、時時能學成為現(xiàn)實，這使得教師的知識權威不斷被弱化。尤其是隨著生成式人工智能時代的到來，學生對知識、技能的學習可以借助生成式人工智能自主完成，并且當學生在自主學習過程中遇到不懂的問題時也能通過生成式人工智能獲得即時解答，這使得教師的知識權威被消解，師生關系也從傳統(tǒng)的依附關系轉為平等合作的關系。然而，生成式人工智能帶給學生的是冷冰冰的知識，而無法理解并共情學生的情感需求，也無法潛移默化地影響學生的態(tài)度與價值觀，更無法提供有溫度的教育。據(jù)此，我們可以確定地說：教師的育人價值難以被替代。在生成式人工智能的推動下，教師角色實現(xiàn)了從知識權威向育人權威的轉向。

（3）人才培養(yǎng)轉向：從知識技能的接受者轉為新質生產力的創(chuàng)造者

人才培養(yǎng)是高等教育的首要任務，其關鍵指標是大學生的就業(yè)質量。大學生就業(yè)是國家、社會、學校共同關注的重點工作，而大學生所學專業(yè)不能完全匹配社會需求是造成其失業(yè)的重要原因。隨著生成式人工智能在各領域的應用與普及，僅需要普通知識和重復技能的工作將很快被機器人所取代。對此，高校應從哪些方面培養(yǎng)大學生才能使其適應生成式人工智能時代的發(fā)展需求呢？本研究認為，一要培養(yǎng)大學生的“未來生存力”（包括創(chuàng)新力、領導力等），讓其成長為新質人才，使其具有AI所不能取代的獨立人格，如能夠進行獨立思考、自我驅動等；二要開發(fā)大學生的“心智”，如提升認知品質、調整認識角度等；三要提升大學生的數(shù)字素養(yǎng)，使其能夠熟練地操作智能機器、開展人機協(xié)作、進行智能創(chuàng)新，做新質生產力的創(chuàng)造者。教師是人才培養(yǎng)的關鍵，生成式人工智能在推動人才培養(yǎng)轉向的同時，自然也就倒逼高校教師與時俱進、不斷提升數(shù)字素養(yǎng)。2022年，教育部發(fā)布《教師數(shù)字素養(yǎng)》教育行業(yè)標準，其給出的教師素質素養(yǎng)框架含有5個一級維度（即數(shù)字化意識、數(shù)字技術知識與技能、數(shù)字化應用、數(shù)字社會責任、專業(yè)發(fā)展）和13個二級維度、33個三級維度^[12]，為教師數(shù)字素養(yǎng)培養(yǎng)提供了有益參考。

2"管理轉型

（1）從多元主體共治到多元主體施策

在大數(shù)據(jù)的支撐下，高校內部治理正向科學化、精準化發(fā)展，呈現(xiàn)出多元主體協(xié)同共治的新趨勢。數(shù)字時代的到來使得高校內部分工更為精細，工作流程的公開性和效率得到顯著提升。然而，在傳統(tǒng)的科層管理體制影響下，行政主體的主導地位導致了學生、教師等其他利益主體的話語權和利益分配不均，進而引發(fā)治理矛盾。中央推行的“放管服”政策促進了管理的扁平化，使得各利益主體得以平等參與學校治理，實現(xiàn)了共治。各利益主體參與治理的前提是對學校治理問題有充分的了解和研究，并能提出科學的決策建議。高校信息化的發(fā)展為每個利益主體提供了便捷的數(shù)據(jù)獲取途徑，但在弱人工智能時代，數(shù)據(jù)分析和決策建議的制定仍依賴于個人或團隊的經驗。生成式人工智能的出現(xiàn)，通過訓練全國乃至全球高校類似問題的解決方案數(shù)據(jù)，為多元主體提供了智能決策支持，幫助形成科學、可行的決策建議。這一技術的應用，不僅提升了決策的科學性，也為高校內部治理的現(xiàn)代化轉型提供了新的動力。

（2）從串聯(lián)式的“人管”到數(shù)字駕駛艙內的“智治”

高校的教育與管理工作，依賴于內部各利益團體的科學決策和有效執(zhí)行。傳統(tǒng)科層制下，信息流通不暢，決策從高層向基層逐層傳遞，執(zhí)行情況自下而上反饋，導致管理模式效率低下，新政策實施經常出現(xiàn)“上熱、中冷、下涼”的現(xiàn)象。然而，在數(shù)字時代，通過為學校管理者構建數(shù)字駕駛艙，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的即時上傳和分析，從而提高管理效率。管理者通過數(shù)字駕駛艙獲取學校宏觀和微觀的動態(tài)數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)問題，并與生成式人工智能進行結構化提問和鏈式思考，以生成管理理論和方案。這種智能輔助工具能夠激發(fā)管理者的靈感，提高決策的科學性和可操作性，實現(xiàn)從經驗管理到數(shù)據(jù)驅動的“智治”轉變。因此，準確有效的大數(shù)據(jù)是數(shù)字駕駛艙內“智治”的基礎。高校內部利益相關方提供的數(shù)據(jù)包括學校層面的教務、師資、財務數(shù)據(jù)，院系/部門層面的日常運行、教學管理、專業(yè)建設數(shù)據(jù)，以及師生層面的教學實施與管理數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)對于科學決策至關重要。除了依賴個人經驗和判斷，管理者還可以與人工智能進行深度對話，激發(fā)創(chuàng)新思維，作出更合理的決策，為數(shù)字駕駛艙提供有效數(shù)據(jù)支持，避免決策的隨意性和盲目性，提升決策的科學性和精準度。

綜上可知，生成式人工智能賦能高校內部治理是信息技術發(fā)展的必然趨勢。在教育數(shù)字化轉型的推動下，數(shù)字技術與教育教學深度融合，日益龐大的數(shù)據(jù)洪流對高校內部治理提出了新的挑戰(zhàn)，這就要求高校內部治理從人工“治理”轉為人機協(xié)同“智理”。可以預見，基于大數(shù)據(jù)的分析與決策將成為新的治理路徑，外部環(huán)境與內部結構、領導與下屬、教與學等矛盾將隨著新的人工智能技術的介入而逐步得到緩解；未來的管理將是基于數(shù)據(jù)的管理，并且管理過程將更加透明、管理模式將趨于扁平化。

二 風險審視：生成式人工智能賦能高校內部治理面臨的法治化風險

在剖析生成式人工智能賦能高校內部治理之多元效應的同時，也要審視其法治化風險，以使生成式人工智能合法合規(guī)地賦能高校內部治理。生成式人工智能賦能高校內部治理的法治化風險，主要表現(xiàn)為生成式人工智能技術本身存在的法律風險及其應用過程中面臨的法治化風險。

1"技術審視：生成式人工智能的法律風險

生成式人工智能技術可以對投放的訓練數(shù)據(jù)進行解析和模擬，生成文本、圖像、音頻、視頻、代碼等內容，但若應用不當，便會給國家安全、公共安全、個人利益帶來威脅，引發(fā)法律風險。

（1）價值偏離風險

生成式人工智能是基于數(shù)據(jù)喂養(yǎng)與強化訓練的結果，其中含有系統(tǒng)設計者對文本數(shù)據(jù)、增強算法的價值取向^[13]。系統(tǒng)設計者在進行數(shù)據(jù)投喂和預訓練時，因受社會習俗、不成文規(guī)定、個人認知等因素的影響，很難做到價值中立，生成內容中出現(xiàn)的年齡、性別、種族等方面歧視便往往與系統(tǒng)設計者的價值取向息息相關。所以，確保系統(tǒng)設計者價值中立是避免生成式人工智能價值偏離的前提。

（2）算法相關風險

人工智能的革命最終是算法的革命。而所謂算法，是指解題方案準確且完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，也是一套用系統(tǒng)的方法描述、解決問題的策略機制^[14]。生成式人工智能應用于教育的算法風險表現(xiàn)為算法偏見與歧視、算法不透明、算法濫用等，算法技術也存在刻板印象，諸如性別、種族、地域等方面偏見都有可能對學生造成持續(xù)性的風險侵害^[15]。2022年，一個AI模型性別歧視水平評估項目的研究結果顯示：70.59%的概率將教師預測為男性，說明ChatGPT對女性有明顯的歧視^[16]。此外，ChatGPT在應用過程中還存在種族歧視，具有愛白欺黑的特點^[17]。例如，Google照片應用的算法在2015年將黑人分類為“大猩猩”^[18]，使得Google公司一下被推上風口浪尖。

（3）數(shù)據(jù)相關風險

數(shù)據(jù)是數(shù)字時代的核心詞匯，是智能技術的“原材料”。生成式人工智能的大語言模型依賴于海量的互聯(lián)網數(shù)據(jù)投喂與訓練，而這些數(shù)據(jù)在調用和訓練的過程中存在泄露隱私、數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)誤用和數(shù)據(jù)濫用的風險^[19]。例如，生成式人工智能在進行教育應用時，可能會產生不詳盡或不精確的數(shù)據(jù)，導致信息出現(xiàn)遺漏或錯誤。另外，如果生成式人工智能將收集的學生數(shù)據(jù)用于非預期場景，不僅會違反教育的宗旨，而且可能導致數(shù)據(jù)失真。在這種情況下，由于缺乏對結果數(shù)據(jù)真實性的驗證和高質量的保證，因此數(shù)據(jù)的可靠性自然會受到質疑。

2"應用透視：高校內部治理的法治化風險

生成式人工智能在賦能高校內部治理的過程中，管理者、教師、學生等利益相關方使用生成式人工智能將成常態(tài)。對此，在利用生成式人工智能為高校內部各利益主體提供智能“參謀”“助手”的同時，也要審視其應用過程中面臨的意識形態(tài)錯誤、知識產權侵權、學術不端、個人隱私泄露等法治化風險。

（1）意識形態(tài)錯誤風險

當前，大學生意識形態(tài)安全是高校開展各項工作的前提，是鑄牢中華民族共同體意識的基礎，事關“高校為誰培養(yǎng)人”的問題。由于訓練生成式人工智能的數(shù)據(jù)主要來源于互聯(lián)網，一旦這些數(shù)據(jù)被別有用心的人利用，那些帶有價值偏離和錯誤意識形態(tài)的數(shù)據(jù)就會融入生成式人工智能的訓練內容中。當學生向生成式人工智能尋求相關問題的答案時，如果經常接收那些帶有價值偏離和錯誤意識形態(tài)的內容，其“三觀”就會潛移默化地受到不良影響，從而阻礙學生的發(fā)展，意識形態(tài)安全也將陷入危機。而對于國家安全而言，生成式人工智能可以迅速模擬不同語言并創(chuàng)造多樣信息，若被用于制作政治煽動內容，其產出速度可能遠超人工，且會有針對性地迅速影響公眾情緒，進而影響國家的政治決策^[20]。

（2）知識產權侵權風險

當前，我國用于生成式人工智能的訓練數(shù)據(jù)主要通過提取有版權保護的內容而生成。然而，在我國現(xiàn)行的版權法律框架下，關于合理使用版權保護內容的規(guī)定遵循嚴格的法定原則，因此類似于文本提取的活動通常難以被視為合理使用。倘若開發(fā)者沒有取得原著作權持有者的授權，這種提取行為便有可能侵犯作者的版權^[21]。此外，生成式人工智能對用戶提問的回答內容主要來源于網絡大數(shù)據(jù)前期訓練的文本模型，部分來源于網友的解答，還有一些來源于論文、著作、研究報告等文獻，而生成的內容既沒有說明來源，也沒有遵循學術引用規(guī)范，且其在生成文本之前并未獲得相關授權，因此不可避免地會面臨版權侵權的風險。生成式人工智能在喂養(yǎng)文本數(shù)據(jù)方面采取了與數(shù)據(jù)爬取算法相似的方法，兩者的區(qū)別主要在于數(shù)據(jù)對象的用途不同：生成式人工智能處理的數(shù)據(jù)對象主要用于商業(yè)用途，如提供智能服務和解決方案；而數(shù)據(jù)爬取算法處理的數(shù)據(jù)對象更多地用于公民個人數(shù)據(jù)的收集和分析，如個性化廣告推送和用戶行為研究。因此，不同的數(shù)據(jù)對象將給生成式人工智能帶來不同的知識產權侵權風險。值得一提的是，對于“合理使用”的法律適用性問題，各國站在不同的立場，在立法上也缺乏統(tǒng)一的規(guī)定，知識產權難以得到合法保護，存在潛在的侵權風險。

（3）學術不端風險

以ChatGPT為代表的生成式人工智能憑借強大的語言模型，借助人類反饋強化學習（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）算法，能夠深刻理解上下文的關聯(lián)性，并自動撰寫文章、作業(yè)、文獻綜述等。所以，在ChatGPT發(fā)布一個月以后，就有教師對學生可能借此作弊的行為表示擔憂。也有教育專家質疑，這種技術是否會助長學術不正之風，并引發(fā)教育機會的不均等^[22]。究其背后的原因，一方面是因為通過ChatGPT獲取或改寫的內容缺乏明確的版權歸屬；另一方面在于并非所有學生都能訪問ChatGPT，這可能會造成教育資源的不平等分配。目前，關于學生是否使用ChatGPT撰寫了論文，尚未有較為精確的監(jiān)測軟件。為此，Science、Nature雜志禁止將ChatGPT列為合著者，且Science禁止將ChatGPT生成的文本作為發(fā)表內容^[23]，這番舉動獲得了香港大學、暨南大學、天津師范大學等高校的支持，這些學校也紛紛表示他們不會認可任何包含大語言模型署名的學術作品?？梢?，生成式人工智能賦能高校內部治理過程中面臨的學術不端風險不容小覷。

（4）個人隱私泄露風險

生成式人工智能在模型訓練、應用、優(yōu)化等過程中被投喂的數(shù)據(jù)往往含有公民的個人信息或隱私信息，若不加以妥善處理，將導致大數(shù)據(jù)環(huán)境下的個人信息被誤用或濫用，從而侵犯個人隱私^[24]。例如，生成式人工智能在進行數(shù)據(jù)投放訓練時，其調用的數(shù)據(jù)本身就存在大量未脫敏的個人信息；又如，用戶在與大語言模型對話時，其聊天內容會成為大語言模型迭代訓練的內容，這使得個人隱私無法得到保護。特別是在教育領域應用生成式人工智能時，由于尚未明確劃定數(shù)據(jù)隱私的邊界，故可能使學生個人隱私信息不慎泄露。面對個人隱私泄露風險，目前還缺乏有效且有針對性的數(shù)據(jù)保護措施來加以應對與防范。

三 法治推進：推動生成式人工智能賦能高校治理從共治走向善治

目前，國際上關于生成式人工智能的法律文件有歐盟發(fā)布的《人工智能法案》^[25]，其主要以傳統(tǒng)人工智能為規(guī)制對象，最新的草案有針對生成式人工智能的規(guī)定條款；另外，美國發(fā)布的《人工智能權利法案藍圖》《人工智能風險管理框架》和英國發(fā)布的《支持創(chuàng)新的人工智能監(jiān)管方式》對人工智能的應用進行了法律約束^[26][27][28]——這三個文件并非正式立法文件，但為隨后的立法文件做了重要鋪墊。而在我國，2023年1月實施的《互聯(lián)網信息服務深度合成管理規(guī)定》對生成式人工智能的內容安全問題進行了規(guī)定^[29]；同年8月實施的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》專門針對生成式人工智能出臺了一般性法規(guī)，對國內生成式人工智能的信息內容安全進行了一般性限制^[30]，但這些限制對大語言模型及其相關技術的研發(fā)活動并不構成限制，仍以鼓勵生成式人工智能在多領域的探索應用為主。在教育領域，我國尚無針對生成式人工智能的專門立法，這將導致技術與教育融合時缺乏法律指導。為補足這一短板，共治顯得尤為重要。“共治”意味著政府、學校、技術提供者等多方協(xié)同參與，共同立法并監(jiān)督執(zhí)行，以確保技術應用于高校治理合法合規(guī)。而“善治”是在共治的基礎上，進一步實現(xiàn)治理的高效、公正和透明，確保技術的應用不僅合法合規(guī)，而且能夠促進教育公平、提高治理效能。為此，本研究從深化立法、強化監(jiān)督兩方面，提出生成式人工智能賦能高校內部治理的法治路徑，以推動生成式人工智能賦能高校內部治理從共治走向善治。

1"深化立法：促進教育領域生成式人工智能法規(guī)的精細化

黨的二十大報告指出，要加強重點領域、新興領域、涉外領域立法^[31]。生成式人工智能屬于新興領域，故應盡早將其置于法治范圍內，具體可從公法、私法、軟法三個方面加強立法：①在公法治理方面，應加強政府監(jiān)管與政策扶持，同時實行嚴格的責任制度；②在私法治理方面，應完善權利保護、契約防控與侵權救濟機制；③在軟法治理方面，應推動行業(yè)自律，鼓勵社會參與，加強國際合作，多方合作共同制定并遵守相關的行業(yè)標準和行為準則。為促進生成式人工智能在教育領域應用的合法化，應深化立法，通過加強對生成式人工智能服務提供者的規(guī)制、增強生成式人工智能的法律約束與倫理指導等，促進教育領域生成式人工智能法規(guī)的精細化建設。

（1）加強對生成式人工智能服務提供者的規(guī)制

信息披露是管理人工智能生成內容風險的基本方法，有顯性與隱性兩種形式：顯性披露涉及那些直接可見的提示，如在人工智能生成的內容中明確標注“此內容由人工智能生成”，以便讀者能夠對該內容的來源和性質有所認識；而隱性披露關乎那些對人眼不可見、但可通過特定技術手段檢測到的標識，但在現(xiàn)實生活中，生成式人工智能服務者很少對生成內容進行標識。在修訂生成式人工智能法規(guī)時，一方面要細化生成式人工智能服務提供者履行生成式人工智能內容披露的義務；另一方面應強化生成式人工智能服務提供者的主體責任，將生成式人工智能服務的“信息安全”主體責任落實到生成式人工智能服務提供者身上，使其承擔起“內容生產者”的責任。

（2）增強生成式人工智能的法律約束與倫理指導

將生成式人工智能納入教育立法，一方面要明確高校利益相關者應用生成式人工智能開展工作的范圍，以確保生成式人工智能被合理應用；另一方面高校應將教師利用生成式人工智能撰寫、發(fā)表論文的行為定性為學術不端，納入師德師風考評；同時，將學生利用生成式人工智能作弊、代寫作業(yè)的行為定性為誠信問題，納入個人誠信檔案，并對其進行誠信教育。此外，教師、輔導員等平時也應加強有道德、有溫度的教育，確保學生合法合規(guī)地使用生成式人工智能。而對于其他人員利用生成式人工智能撰寫文案、公文、匯報等的情況，高校應抱以不提倡的態(tài)度，鼓勵原創(chuàng)，并在相關文件中規(guī)定生成式人工智能使用者要對生成內容進行標識、對出現(xiàn)的知識產權糾紛明確責任劃分等內容。

在高校應用生成式人工智能，是教育數(shù)字化轉型背景下高校內部治理的重要內容。深化立法，促進教育領域生成式人工智能法規(guī)的精細化，對生成式人工智能在高校合法合規(guī)地使用有重要的現(xiàn)實意義。

2"強化監(jiān)督：確保生成式人工智能合法合規(guī)地應用

目前，我國已印發(fā)并實施生成式人工智能的相關法律法規(guī)，但在教育領域，生成式人工智能是被禁止還是受鼓勵，教育行政部門并未表明態(tài)度，研究者對此也褒貶不一。以ChatGPT為代表的生成式人工智能融入高校教育教學已成必然趨勢，雖然其帶來了諸多便利，但監(jiān)管面臨極大挑戰(zhàn)，原因主要在于利益主體對技術的應用效果有直接訴求，而對其合規(guī)性的關注不足；同時，服務提供者更注重市場接受度而非嚴格遵守披露義務，導致法律執(zhí)行難度增加。盡管法律要求對生成式人工智能內容進行標識，實際執(zhí)行卻不盡如人意，這凸顯了強化生成式人工智能執(zhí)法監(jiān)督的緊迫性。對此，可通過樹立執(zhí)法監(jiān)督意識、加強個人數(shù)據(jù)保護與維權、建立反饋機制與倫理監(jiān)管機制，來確保生成式人工智能合法合規(guī)地應用。

（1）樹立執(zhí)法監(jiān)督意識

一方面，生成式人工智能使用者應從自身做起，樹立執(zhí)法監(jiān)督的意識，在使用生成式人工智能時，應嚴格遵守國家制定的生成式人工智能相關法律法規(guī)，避免利用生成式人工智能從事違法活動，如不能利用生成式人工智能生成某人的聲音、容貌對老人實施詐騙，不能利用生成式人工智能進行考試作弊、代寫論文等。另一方面，生成式人工智能服務的提供商和使用者都要有知識產權保護、尊重他人勞動成果的意識，如提供商在為用戶生成內容時，應標明生成內容的出處，以方便用戶對內容的真假進行鑒別，同時也便于用戶進行引用標識；使用者對待生成內容，也應像文獻引用一樣有“此內容來源于人工智能生成內容”的出處標注。

（2）加強個人數(shù)據(jù)保護與維權

首先，我們要注意不將個人的數(shù)據(jù)尤其是隱私數(shù)據(jù)如身份信息、健康信息、家庭信息等隨便上傳到網上，以便被不當爬取。其次，在他人作品或人工智能生成內容中發(fā)現(xiàn)自己的原創(chuàng)內容未經引用時，我們要敢于發(fā)聲、積極維權。再次，發(fā)現(xiàn)身邊的人使用生成式人工智能侵犯他人知識產權、盜用別人隱私數(shù)據(jù)、生成虛假內容等違法情形時，我們要及時向執(zhí)法監(jiān)督部門舉報。最后，我們要經常訓練自己法治監(jiān)督的“慧眼”，通過多看、多聽、多想、多比較，不斷積累辨別生成內容與原創(chuàng)內容的經驗。

（3）建立反饋機制與倫理監(jiān)管機制

高校應建立有效的反饋機制，讓用戶能夠對生成內容的質量和準確性進行反饋，同時也要根據(jù)用戶反饋不斷調整生成策略，優(yōu)化算法和模型，提高生成內容的質量。此外，高校應強化倫理監(jiān)管機制，成立由跨學科專家組成的人工智能倫理委員會，全面評估AI系統(tǒng)設計與應用的倫理和社會影響，并推動治理標準和倫理準則的動態(tài)調整與持續(xù)監(jiān)督。

四 結語

生成式人工智能賦能高校內部治理已成一種趨勢，并給學生、教師、管理者等利益主體帶來了極大的便利。在享受便利的同時，各利益主體也要清晰地認識到生成式人工智能不應占據(jù)育人的主體地位，一旦其應用背離了教育育人的本質，便要進行調整與修正、強化監(jiān)督，確保生成式人工智能被合法合規(guī)地應用。與此同時，高校應從法治化視角，審視生成式人工智能賦能高校內部治理過程中存在的意識形態(tài)錯誤、知識產權侵權、學術不端、個人隱私泄露等風險。針對這些風險，高校應依托我國關于生成式人工智能的法律法規(guī)，制訂適合本校的“生成式人工智能使用管理辦法實施細則”并在實踐中加以不斷完善，同時通過樹立執(zhí)法監(jiān)督意識、加強個人數(shù)據(jù)保護與維權、建立反饋機制與倫理監(jiān)管機制等強化監(jiān)督，確保生成式人工智能合法合規(guī)地應用，進而最大程度地發(fā)揮生成式人工智能對高校內部治理的賦能作用，推動高校內部治理從人工“治理”轉為人機協(xié)同“智理”、從共治走向善治。

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How Does GenAI Empower the Internal Governance in Universities？

LI"Su-Jun^1，2""""YANG Ting^{3[Corresponding Author]}

（1."College of Educational Sciences， Xinjiang Normal University， Xingjiang， Urumqi， China 830017;

2."College of Physical Education， Neijiang Normal University， Neijiang， Sichuan， China 641102;

3. College of Teacher Education， Southwest University， Chongqing， China 400715）

Abstract："Under the context of the digital transformation of education， generative artificial intelligence （GenAI） has begun to empower the internal governance in universities， which promoted the modernization of educational governance capabilities. In order to ensure that GenAI can empower the internal governance in universities legally and in compliance， this paper first analyzed the multiple effects of GenAI to empower the internal governance in universities from two aspects of education transition and management transformation. Subsequently， this paper examined the legalization risks associated with the internal governance in universities empowered by GenAI， which were mainly manifested as the legal risks inherent in GenAI technology and the legalization risks faced in the application process. Finally， from the two aspects of deepening legislation and strengthening supervision， this paper proposed the legal paths of the internal governance in universities empowered by GenAI， so as to promote the internal governance in universities empowered by GenAI from co-governance to good governance. The research of this paper can provide theoretical framework and practical guidance for the internal governance in universities empowered by GenAI， which had significant academic value and practical guiding significance.

Keywords："GenAI; internal governance"in universities; ChatGPT;"big data;"legalization

*基金項目：本文為四川省高等教育學會2024年高等教育科學研究重點課題“基于社會互賴理論的虛擬教研室教師共同體構建研究”（項目編號：GJXH2024ZD-020）的階段性研究成果。

作者簡介：李素軍，內江師范學院副教授，新疆師范大學在讀博士，研究方向為教育數(shù)字化、教育領導與管理，郵箱為156121683@qq.com。

收稿日期：2024年6月28日

編輯：小米