生成式人工智能時代的高校整體性治理

【關(guān)鍵詞】生成式人工智能；高校整體性治理；組織結(jié)構(gòu)；決策機(jī)制；教育模型【中圖分類號】 G640 【文章編號】 1003—8418（2025）06—0001—1（【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A 【DOI】 10.13236/j.cnki.jshe.2025.06.001【作者簡介】（1991—），男，河南安陽人，中國高等教育學(xué)會與聯(lián)合培養(yǎng)博士后；（1955一），男，山西忻州人，中國高等教育學(xué)會副會長、教授。

系統(tǒng)集成和綜合施策是全面深化改革的內(nèi)在要求。2024年7月，黨的二十屆三中全會發(fā)布的《中共中央關(guān)于進(jìn)一步全面深化改革、推進(jìn)中國式現(xiàn)代化的決定》進(jìn)一步明確整體性變革思路，要求更加注重系統(tǒng)集成，增強(qiáng)改革系統(tǒng)性、整體性、協(xié)同性，綜合治理的重要價值更加凸顯。治理的系統(tǒng)性、法治化、溯源性和綜合性特征日益凸顯，其中治理的綜合性要求破除治理過程的碎片化，體現(xiàn)治理機(jī)制的系統(tǒng)協(xié)調(diào)，強(qiáng)調(diào)從單一手段走向多種手段的綜合運(yùn)用。人工智能技術(shù)被認(rèn)為是助推高等教育治理體系和治理能力現(xiàn)代化的重要工具，智能技術(shù)成為推動教育整體變革、教育治理方式轉(zhuǎn)型的基本支撐。國務(wù)院頒布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提出利用智能技術(shù)“開展智能校園建設(shè)，推動人工智能在教學(xué)、管理、資源建設(shè)等全流程應(yīng)用”，奠定了智能技術(shù)助推高校治理的基調(diào)。2024年4月和11月，教育部高等教育司分別公布首批和第二批“人工智能 + 高等教育\"應(yīng)用場景典型案例，利用智能技術(shù)優(yōu)化教學(xué)模式、創(chuàng)新人才培養(yǎng)機(jī)制并提升高校治理效能，賦予這些高校借助人工智能改進(jìn)學(xué)校生態(tài)的使命。

生成式人工智能通過大型語言數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，在輸出文本和執(zhí)行語言任務(wù)方面具備了更高的效率及精準(zhǔn)度，經(jīng)過文本的重組能夠產(chǎn)生人們難以預(yù)料的創(chuàng)意和新穎度，包括理解記憶、創(chuàng)意文本生成、模型構(gòu)建與推理和深度學(xué)習(xí)等。生成式人工智能在推動教育觀念變革、創(chuàng)新教育變革中發(fā)揮著重要作用，日漸成為學(xué)校教育治理活動中的重要支撐。反觀當(dāng)前的高校治理樣態(tài)，受效率至上、結(jié)果導(dǎo)向和功利主義等新公共管理思想的影響，我國高校治理普遍面臨主體決策問題碎片化、協(xié)同機(jī)制集成程度不高、組織結(jié)構(gòu)存在科層壁壘和治理手段單一且陳舊等問題，難以實(shí)現(xiàn)治理體系和治理能力現(xiàn)代化。因此，有必要引人基于生成式人工智能的整體性治理模式，明確生成式人工智能的典型特征及技術(shù)弊端，審視生成式人工智能視角下高校整體性治理的困境，并尋求優(yōu)化高校整體性治理的實(shí)施路徑。

一、生成式人工智能的技術(shù)表征

生成式人工智能被稱為生成式語音預(yù)訓(xùn)練模型，綜合應(yīng)用Transformer架構(gòu)、AIGC技術(shù)（人工智能生成內(nèi)容）、從人類反饋中強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Rein-forcement Learning from Human Feedback）等技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)深層次的人機(jī)交互，在對話交流、圖片識別、撰寫方案、詩歌創(chuàng)作、信息查詢、編寫程序等方面具有強(qiáng)大功能。生成式人工智能在“類人性思考”方面展現(xiàn)出良好性能，實(shí)現(xiàn)在邏輯對話和記憶更新層面的技術(shù)突破，表現(xiàn)為四個方面的技術(shù)優(yōu)勢。其一，借助機(jī)器學(xué)習(xí)開展大規(guī)模訓(xùn)練，并生成合乎邏輯的對話。利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，生成式人工智能能夠?qū)τ脩糨斎氲男畔⑦M(jìn)行分析，在對話中理解用戶的意圖并保持內(nèi)容一致。在龐大的數(shù)據(jù)訓(xùn)練中識別語法、規(guī)律和上下文，通過理解復(fù)雜句子中的結(jié)構(gòu)和含義捕捉情感語境，由此得出準(zhǔn)確且富有創(chuàng)造性的回答。其二，具備上下文連貫記憶功能，在“類人性思維\"方面展現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。生成式人工智能持續(xù)對話的記憶性修正功能能夠進(jìn)一步提升生成式人工智能表達(dá)的準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)在邏輯對話和記憶更新層面的技術(shù)突破，提供更連貫、個性化的對話體驗(yàn)，并更好地滿足用戶的需求。其三，生成式大模型時代的知識生產(chǎn)呈現(xiàn)出知識涌現(xiàn)的表征，以ChatGPT一4為代表的大模型在文本生成與邏輯推理方面成效顯著，能夠在較短時間內(nèi)生成大量專業(yè)信息，使高校教學(xué)不再局限于以往權(quán)威的專家知識，積極的人機(jī)協(xié)同可以引導(dǎo)每位教育用戶開展專業(yè)化的知識探究，進(jìn)一步消除知識壁壘。其四，結(jié)合專家反饋提高自然語言模型理解能力，應(yīng)對多樣化復(fù)雜任務(wù)情境。生成式人工智能立足于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，構(gòu)建評估模型對機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容進(jìn)行監(jiān)督，確保生成邏輯自洽且符合人類表達(dá)形式的文本，提高了精確執(zhí)行文本分類或語言翻譯等特定工作的能力[1]。可見，利用生成式人工智能可以對學(xué)校事務(wù)進(jìn)行更加動態(tài)、精準(zhǔn)的評估和診斷，便于提升治理的精度和效度。

需要注意的是，由于生成式人工智能具有的數(shù)據(jù)依賴、算法黑箱等特性，與正面效益并行而來的是虛假信息誤導(dǎo)、倫理隱私安全及道德方面的風(fēng)險。第一，生成式人工智能能夠基于大量數(shù)據(jù)生成看似有理有據(jù)卻是虛假的判斷，并借助強(qiáng)大的算力形成邏輯自洽的答案。這些一旦被直接納入決策體系，將對治理的正當(dāng)性和合理性產(chǎn)生負(fù)面影響。第二，生成式人工智能的濫用可能會弱化決策主體的自主性、創(chuàng)造性和批判性思維。生成式人工智能的不當(dāng)應(yīng)用不利于個人審辨性思維、邏輯思維、創(chuàng)新實(shí)踐能力等素養(yǎng)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)、專注能力以及記憶力均不同程度受到負(fù)面影響。第三，生成式人工智能技術(shù)中普遍應(yīng)用的多模態(tài)大模型、大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、支持算法推薦模型和智能適應(yīng)系統(tǒng)等將導(dǎo)致“信息繭房”，引發(fā)思維定式，高校中的師生及行政決策者對其依賴性更強(qiáng)。第四，生成式人工智能中算法歧視與數(shù)據(jù)隱私侵犯可能導(dǎo)致新的數(shù)字倫理風(fēng)險。智能系統(tǒng)中所需的海量數(shù)據(jù)往往包含師生的個人資料、行為習(xí)慣等敏感信息，很可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露、個人隱私被侵犯等問題；其應(yīng)用也將引發(fā)學(xué)術(shù)公平性的倫理問題，誘發(fā)抄襲、剽竊等行為，對教育教學(xué)生態(tài)產(chǎn)生不良影響。同任何新興技術(shù)一樣，生成式人工智能作為一把雙刃劍，難免會對現(xiàn)有的學(xué)校組織樣態(tài)產(chǎn)生沖擊，但不能因其風(fēng)險存在而因噎廢食。在將其推廣應(yīng)用至教育治理領(lǐng)域中時，需要充分關(guān)注技術(shù)研發(fā)的可控性和安全性，針對其潛在風(fēng)險漏洞提前采取監(jiān)管措施，從技術(shù)安全、數(shù)據(jù)采集及個人信息保護(hù)等層面入手，設(shè)置“安全閥門”，防范智能技術(shù)所引發(fā)的高校治理風(fēng)險。

二、融入生成式人工智能的高校整體性治理概述

整體性治理理論產(chǎn)生于20世紀(jì)90年代，由英國學(xué)者佩里·希克斯提出，是針對區(qū)域公共事務(wù)治理過程中的碎片化弊端，以公民需求為導(dǎo)向，通過治理手段創(chuàng)新和策略工具的組合優(yōu)化，對不同層級組織部門、各職能部門及公私部門進(jìn)行協(xié)調(diào)與整合的理論[2]。帕特里克·鄧?yán)S賦予整體性治理理論更多的技術(shù)權(quán)重，強(qiáng)調(diào)在不消除組織邊界的條件下，通過自動化流程的新形式、根本性的非居間化、智能算力集成、互動的信息搜尋與匹配、主題數(shù)據(jù)庫、走向敞開書卷式的組織結(jié)構(gòu)等系列策略，打造透明化、有效率的數(shù)字政府[3]。由此可見，整體性治理是對“碎片化”問題的反思與修正，以“問題的解決”作為組織行為的出發(fā)點(diǎn)，推動組織協(xié)調(diào)機(jī)制、制度協(xié)調(diào)機(jī)制、人際關(guān)系協(xié)調(diào)機(jī)制的建構(gòu)，整合、協(xié)調(diào)和信任機(jī)制成為整體性治理的理論內(nèi)核，并烙上了數(shù)字化、智能化的時代烙印。“碎片化”與“整體性”相對應(yīng)，指高校治理實(shí)踐中出現(xiàn)的分散性強(qiáng)、非連貫等現(xiàn)象，呈現(xiàn)出治理主體利益訴求碎片化、治理方式統(tǒng)籌不足、治理組織結(jié)構(gòu)推諉扯皮、治理流程缺乏整體銜接等表征，進(jìn)而誘發(fā)高校治理體系散亂、資源配置效率不高、部門職能重復(fù)交叉、多元群體之間信息溝通不暢與失真等問題，給高校治理體系和治理能力現(xiàn)代化帶來諸多挑戰(zhàn)[4]。整體性治理理論與高校治理具有高度契合性，強(qiáng)調(diào)以整體思維整合內(nèi)外部組織環(huán)境、資源與制度等要素，推動組織運(yùn)行及效能的系統(tǒng)整合。整體性治理在推動治理主體之間的多元協(xié)同，框定治理主體地位和權(quán)限，整合現(xiàn)有資源，建立起組織機(jī)構(gòu)層級分明、功能無縫銜接的運(yùn)行機(jī)制等方面，能夠發(fā)揮積極效用?？梢姡咝Ｕw性治理是以學(xué)校的整體性治理需求和治理效能提升為目標(biāo)，注重破除治理過程中的碎片化問題，關(guān)注組織單元的協(xié)調(diào)參與，并借助智能技術(shù)提升治理效能、優(yōu)化決策行為。

生成式人工智能作為人類技術(shù)發(fā)明創(chuàng)造的集大成者，其增強(qiáng)人們自動感官能力的“感測技術(shù)”、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及人腦連接單元能夠有效擴(kuò)展人們的傳導(dǎo)神經(jīng)器官，機(jī)器學(xué)習(xí)及專家系統(tǒng)能夠延長人類的聯(lián)想、推理與決策等思維器官的功能，生成式人工智能將在推動高校決策治理方面發(fā)揮越來越顯著的成效。融人生成式人工智能的高校整體性治理強(qiáng)調(diào)以智能技術(shù)促進(jìn)治理效能改進(jìn)，將智能技術(shù)應(yīng)用于治理的全過程、全領(lǐng)域，解決“碎片化\"治理問題并促進(jìn)治理主體能力提升，堅(jiān)守人本主義的價值導(dǎo)向，實(shí)現(xiàn)治理過程的利益協(xié)調(diào)與整體和諧，推動教育治理結(jié)構(gòu)優(yōu)化重塑，實(shí)現(xiàn)教育數(shù)據(jù)挖掘、智能算法的融通賦能（如圖1）。

（一）助力高校治理主體解決“碎片化”問題

整體性治理作為應(yīng)對傳統(tǒng)行政管理的衰退以及適應(yīng)新公共管理運(yùn)動中的碎片化問題而出現(xiàn)，在消除公共價值偏離、個人機(jī)會主義傾向等過程中發(fā)揮效用，并優(yōu)先考慮社會多主體的切身利益。反觀高校內(nèi)部治理主體的碎片化表征，呈現(xiàn)出治理主體的二元分化與單一化[5。由于行政權(quán)力在高校中所處的單一核心地位，校、院之間的行政等級秩序明顯，難以實(shí)現(xiàn)多方利益協(xié)同整合，如學(xué)科規(guī)劃和重點(diǎn)專業(yè)建設(shè)等議題，易出現(xiàn)各方訴求不能兼顧的問題。生成式人工智能具備大規(guī)模數(shù)據(jù)集成的優(yōu)勢，借助自動化任務(wù)、大規(guī)模語言訓(xùn)練及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)改進(jìn)數(shù)據(jù)集成策略，在一定程度上能夠應(yīng)對高校治理中的“碎片化\"問題。針對數(shù)字化學(xué)習(xí)平臺、校園管理系統(tǒng)以及社交媒體中的多模態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行自動數(shù)據(jù)匹配與合并、實(shí)時數(shù)據(jù)集成、模式映射及轉(zhuǎn)化等，構(gòu)建可視化圖譜并將多元主體的意愿進(jìn)行整體匯聚。借此支持高校開展基于循證的管理決策，逐步消除多元主體信息反饋分散及組織利益“碎片化”的弊端?；谥悄芗夹g(shù)的數(shù)據(jù)集成優(yōu)勢，通過跨領(lǐng)域和全樣本的數(shù)據(jù)采集，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動的治理方式，構(gòu)建多元主體參與和大規(guī)模意見交互的教育治理新機(jī)制[6]。

（二）推動建立信任、協(xié)調(diào)和整合的決策機(jī)制

整體性治理理論所追求的內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)，旨在建立相互協(xié)調(diào)且目標(biāo)一致的治理機(jī)制，為多元治理主體的信任、協(xié)調(diào)和整合創(chuàng)造組織框架條件。第一，“信任”是凝聚力的基礎(chǔ)，是達(dá)成合作的黏合劑。高校多主體之間信任的產(chǎn)生和延續(xù)，需要確保信息的及時公開和共享。只有當(dāng)高校決策主體無保留、無差別地向其他群體共享高校治理信息，及時響應(yīng)多主體的利益需求并提供力所能及的支持時，才能以開誠布公的姿態(tài)贏得師生等群體的信任。第二，“協(xié)調(diào)”側(cè)重于多主體的溝通、對話、協(xié)商和達(dá)成共識，并以緩解沖突、強(qiáng)化共同目標(biāo)為核心，有效協(xié)調(diào)多元利益群體、組織網(wǎng)絡(luò)之間的利益關(guān)系，形成價值協(xié)同、信息共享的協(xié)同機(jī)制。第三，“整合\"則側(cè)重于高校各參與主體明確任務(wù)使命、義務(wù)關(guān)系。當(dāng)前高校職能部門設(shè)置泛化導(dǎo)致了機(jī)構(gòu)裂化的現(xiàn)象，信任、協(xié)調(diào)和整合的愿景難以達(dá)成。職能交叉、職能缺位以及部門之間協(xié)調(diào)欠缺，任期制影響下的短期績效與長期發(fā)展規(guī)劃出現(xiàn)背離，治理機(jī)制的失調(diào)現(xiàn)象明顯。生成式人工智能為優(yōu)化高校治理決策提供了支持系統(tǒng)，應(yīng)當(dāng)以布局合理、組織協(xié)調(diào)和運(yùn)行順暢為基本原則，明確高校相關(guān)利益群體的職能屬性與權(quán)責(zé)邊界，促進(jìn)組織模塊之間的協(xié)作溝通和彼此互信，為高校的科學(xué)決策提供支持[7]。綜合應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策模型、智能化信息評估、實(shí)時監(jiān)控與反饋等技術(shù)，可以及時發(fā)現(xiàn)學(xué)校治理過程中出現(xiàn)的問題并進(jìn)行干預(yù)調(diào)整，克服集體決策中的“觀點(diǎn)缺陷”。

（三）賦能高校組織結(jié)構(gòu)扁平化、高效化調(diào)整

整體性治理理論關(guān)注組織結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整，消減傳統(tǒng)治理結(jié)構(gòu)中行政領(lǐng)導(dǎo)過度干涉決策事務(wù)、職能部門及業(yè)務(wù)專長被忽視的情況，破除組織結(jié)構(gòu)之間的溝通梗阻，試圖構(gòu)建起信息傳遞層級少、壓縮職能部門的扁平化組織結(jié)構(gòu)。當(dāng)前高校普遍建立以職能為中心的組織運(yùn)行結(jié)構(gòu)，注重程序規(guī)范和職責(zé)分明的運(yùn)作原則，但管理層級過多。此外，過度關(guān)注職能部門的工作目標(biāo)導(dǎo)致部門之間區(qū)隔明顯，業(yè)務(wù)流程煩瑣，增加了管理成本，降低了工作效率，嚴(yán)重影響師生的滿意度[8]。扁平化的組織結(jié)構(gòu)更便于適應(yīng)內(nèi)外部環(huán)境的動態(tài)調(diào)整，縮短治理路徑，發(fā)揮職能機(jī)構(gòu)及組織成員的專長，助力學(xué)科資源整合，調(diào)整學(xué)科布局，促進(jìn)資源優(yōu)化配置。根據(jù)戰(zhàn)略咨詢公司埃森哲（Accen-ture）發(fā)布的《技術(shù)展望2024》，智能助理（AIA-gent）將成為生成式人工智能的重點(diǎn)發(fā)展方向[9]得益于生成式人工智能的輔助，智能助手、數(shù)字代理等智能工具逐漸成為日常行政辦公的輔助手段，高校行政管理人員能夠在智能技術(shù)的協(xié)助下成為掌握多項(xiàng)技能的“超級員工”，工作效率得以提升。與此相對應(yīng)的組織架構(gòu)在縱向上提升管理效率，有效實(shí)現(xiàn)高校組織目標(biāo)，解決治理過程中產(chǎn)生的各自為政、層次斷裂等問題；橫向上有效整合相互影響的行為主體，充分調(diào)動高校各利益相關(guān)方所擁有的資源，發(fā)揮他們在人員、知識、技術(shù)、信息等方面的優(yōu)勢，聯(lián)合多方利益主體共同參與治理過程。

（四）促進(jìn)高校治理過程的智能化與敏捷響應(yīng)

整體性治理理論強(qiáng)調(diào)數(shù)字技術(shù)的支撐和保障作用，利用多樣化數(shù)字技術(shù)搭建智能決策系統(tǒng)，推動數(shù)據(jù)信息的整合匯聚，為制定并優(yōu)化治理方案提供支撐，更便于對問題解決的過程進(jìn)行把控與調(diào)整，更有效地監(jiān)測、反饋、保障問題解決的質(zhì)量。教育治理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型歷經(jīng)多個階段，在信息化階段以組織內(nèi)部的信息化技術(shù)應(yīng)用為主，實(shí)現(xiàn)教學(xué)設(shè)備、學(xué)校管理信息化的初步推廣，并構(gòu)建相應(yīng)的制度規(guī)劃推進(jìn)信息技術(shù)嵌入治理過程；在數(shù)字化治理階段，數(shù)字技術(shù)在學(xué)校的場景應(yīng)用中更加普遍，治理手段趨向精細(xì)化與便捷化，數(shù)字化網(wǎng)格管理的轉(zhuǎn)型速度加快；在智能化治理階段，云計算、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)得到大規(guī)模使用，“敏捷原則\"在學(xué)校治理中得到更多體現(xiàn)，教學(xué)的精準(zhǔn)化程度、管理的及時響應(yīng)、決策水平的科學(xué)化日益凸顯。聯(lián)合國教科文組織高等教育創(chuàng)新中心發(fā)布的《人工智能時代的高等教育白皮書》提出，新一代人工智能對于推動院校治理創(chuàng)新具有積極效用，虛擬助手能夠結(jié)合自動化流程提升院校的管理效率，智能分析學(xué)生背景信息并優(yōu)化院校招生，追蹤學(xué)生學(xué)業(yè)表現(xiàn)和開展教育評估，規(guī)劃財政預(yù)算與監(jiān)控財務(wù)狀況[10]。生成式人工智能基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，歷經(jīng)工程師們對預(yù)訓(xùn)練模型的“監(jiān)督微調(diào)”，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)程序創(chuàng)建獎勵模型，以近端策略優(yōu)化算法來訓(xùn)練模型；通過將人類評估者納入訓(xùn)練循環(huán)，結(jié)合人類反饋來提高決策模型對于高校治理場景的適應(yīng)能力。

三、生成式人工智能視域下高校整體性治理困境

生成式人工智能背景下的高校整體性治理，受到智能技術(shù)異化與現(xiàn)有制度約束的雙重影響。一方面，生成式人工智能本身所存在的算法黑箱、算法歧視以及數(shù)據(jù)偏差等問題，極易導(dǎo)致高校治理的異化現(xiàn)象，在過度追求技術(shù)精準(zhǔn)化和效益最大化的過程中陷入工具理性陷阱，基本的教育倫理及促進(jìn)學(xué)生的全面發(fā)展等議題被擱置，資本驅(qū)使與程序開發(fā)者主導(dǎo)的算法忽視師生的自主權(quán)利，治理決策權(quán)讓渡于智能算法，高校治理的公平性、權(quán)威性和自主性難以保證。高校治理所依賴的數(shù)據(jù)分析及智能決策系統(tǒng)，進(jìn)一步增加了數(shù)據(jù)隱私泄露的風(fēng)險，智能適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)“助長”師生的人格設(shè)定，導(dǎo)致高校人才培養(yǎng)的片面性與局限性。另一方面，根據(jù)技術(shù)決定論的觀點(diǎn)，技術(shù)發(fā)展將自動作用于組織結(jié)構(gòu)與制度安排，其基本假設(shè)便是技術(shù)進(jìn)步必將催生組織機(jī)構(gòu)變革。經(jīng)過長期的技術(shù)積累和提升效率的意愿驅(qū)動，組織機(jī)構(gòu)終究會更新技術(shù)工具、采納最先進(jìn)的智能技術(shù)。事實(shí)上，持技術(shù)決定論觀點(diǎn)的群體僅僅是將組織變革視為技術(shù)發(fā)展的必然，忽視了組織單元是否接納并擴(kuò)散新型技術(shù)工具的內(nèi)在機(jī)理。諾斯的制度變遷理論同樣適用于該場景，某項(xiàng)制度可能走向逐步優(yōu)化，也可能在錯誤路徑中越來越偏離目標(biāo)，被限制在低效、封閉的狀態(tài)中[11]。有時最新的智能技術(shù)應(yīng)用反而會阻滯高校組織變革與體制機(jī)制創(chuàng)新，成為維持決策者權(quán)威與保持現(xiàn)狀的工具。因此，當(dāng)生成式人工智能技術(shù)應(yīng)用于高校治理過程時，主體的行為模式、治理路徑受到智能技術(shù)異化和既有組織機(jī)制的束縛，會出現(xiàn)治理觀念、決策行為、治理結(jié)構(gòu)等多方面的不適應(yīng)現(xiàn)象。

（一）高校治理主體的觀念及思維方式缺乏系統(tǒng)變革

生成式人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以對高校事務(wù)進(jìn)行更加動態(tài)、精準(zhǔn)的評估和診斷，提高高校治理的效率、精度與效度。同時，這一技術(shù)對高校治理主體的個人素養(yǎng)也提出了更高的要求，要求治理主體具備與生成式人工智能相匹配的知識、思維與能力。而當(dāng)前高校治理中各主體本身及其相互關(guān)聯(lián)之間的條塊分割現(xiàn)象正是“碎片化”模式的反映，在很大程度影響了我國高等教育治理現(xiàn)代化的推進(jìn)。第一，高校管理者的治理觀念滯后。囿于已有的工作經(jīng)驗(yàn)或處理問題的方式，高校治理主體忽視外在環(huán)境的變遷且缺乏革新觀念，部分高校管理者對數(shù)字技術(shù)存有抵觸心理，難以實(shí)現(xiàn)治理理念、治理行為的智能化轉(zhuǎn)型，產(chǎn)生教育治理行動中的“能力瓶頸”，在生成式人工智能技術(shù)逐步成熟并用于提升高校治理能力的進(jìn)程中，將進(jìn)一步凸顯為認(rèn)知思維的滯后性與行為的不適當(dāng)[12]。托馬斯等人對國際大學(xué)協(xié)會（Inter-national Association of Universities，IAU）等組織的調(diào)查得出，高校在推進(jìn)智慧校園建設(shè)中面臨一系列困境，其中包括高校管理者對于智能化變革的抵制，對自身權(quán)力遭受削弱的擔(dān)憂，對技術(shù)發(fā)展持擔(dān)憂和消極態(tài)度以及官僚保守文化的長期影響[13]。第二，學(xué)校治理主體的傳統(tǒng)思維方式根深蒂固。尤其是在治理體系中發(fā)揮主導(dǎo)作用的學(xué)校行政部門，深受“重管理、輕服務(wù)\"的權(quán)威式行政管控方式的影響。以教授為代表的學(xué)術(shù)權(quán)力有所虛化，學(xué)術(shù)委員會、職稱評定委員會中大部分職務(wù)由行政領(lǐng)導(dǎo)兼任，學(xué)術(shù)權(quán)力難以和行政權(quán)力相制衡。在相對封閉、多元利益群體的呼聲不能兼顧的組織結(jié)構(gòu)中，新生事物難以得到推廣應(yīng)用，技術(shù)創(chuàng)新與體制機(jī)制變革也將遭遇多重阻礙。生成式人工智能在教育治理中的應(yīng)用，并不能簡單地理解為一種從現(xiàn)象到本質(zhì)的推理。相反，它依賴大量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，為實(shí)現(xiàn)智能目標(biāo)預(yù)設(shè)理論并進(jìn)行逆向推理，根據(jù)實(shí)際情境做出行為調(diào)整。在這種以算法和數(shù)據(jù)為支撐的智能環(huán)境中，建立在因果連接上的傳統(tǒng)教育管理思維可能無法適用。然而，當(dāng)前的高校治理主體仍然表現(xiàn)出傳統(tǒng)管制型的思維模式，忽視與其他利益相關(guān)主體的協(xié)調(diào)互動及數(shù)據(jù)的開放共享，難以推動高校治理方式的系統(tǒng)變革。

（二）高校治理的協(xié)同決策機(jī)制匯聚集成受阻

生成式人工智能技術(shù)應(yīng)用日益廣泛，能夠輔助人們在分析復(fù)雜數(shù)據(jù)的前提下，增加決策模型的數(shù)據(jù)訓(xùn)練量，提升決策模型準(zhǔn)確度，優(yōu)化社會環(huán)境中各類決策過程。生成式人工智能技術(shù)雖然為學(xué)校治理帶來了新的決策依據(jù)，但也與傳統(tǒng)的治理模式產(chǎn)生沖突，協(xié)同決策機(jī)制的缺失將導(dǎo)致治理行為的偏差與失誤。第一，在支持學(xué)校管理決策的信息收集階段，算法歧視的存在將不可避免地導(dǎo)致決策的公正性問題。受到智能化發(fā)展水平、數(shù)據(jù)庫劃分口徑不同的影響，各二級學(xué)院及行政職能部門所采用的數(shù)據(jù)收集規(guī)制不盡相同，數(shù)據(jù)信息的代表性有失公允，將導(dǎo)致生成式人工智能出現(xiàn)事實(shí)性錯誤，忽視高校中多主體的利益表達(dá)。第二，在學(xué)校決策問題的識別階段，生成式人工智能本身所存在的數(shù)據(jù)信息偏差、算法歧視將誘發(fā)技術(shù)風(fēng)險，“數(shù)據(jù)鴻溝”“信息繭房”造成決策主體的信息封閉狀態(tài)，難以支撐學(xué)校的科學(xué)決策。第三，在學(xué)校決策方案的出臺階段，除了發(fā)揮智能建模和預(yù)測系統(tǒng)的精準(zhǔn)導(dǎo)向功能，人機(jī)混合智能決策還需要學(xué)校管理者具備相應(yīng)的洞察力、判斷力和智能素養(yǎng)，但傳統(tǒng)的學(xué)校治理過程基本上借助于經(jīng)驗(yàn)決策和主觀判斷并形成路徑依賴。而在智能化決策性治理中，人機(jī)協(xié)同是一個重要的環(huán)節(jié)，如果決策者難以理解和信任智能算法的輸出結(jié)果，不具備充分的結(jié)合智能技術(shù)輔助學(xué)校的決策事務(wù)的能力，將無法綜合智能算法分析與管理經(jīng)驗(yàn)并進(jìn)行科學(xué)決策。

（三）高校治理結(jié)構(gòu)的科層化及溝通協(xié)調(diào)運(yùn)行不暢

生成式人工智能技術(shù)中的數(shù)據(jù)驅(qū)動、智能決策治理等創(chuàng)新元素，為促進(jìn)高校整體性治理創(chuàng)造了技術(shù)基礎(chǔ)，必然與現(xiàn)有的組織架構(gòu)所倚重的行政化管理、科層化相抵悟，容易出現(xiàn)治理主體權(quán)限不清、技術(shù)應(yīng)用浮于表面等現(xiàn)象。第一，當(dāng)前高?？茖踊拇怪眴蜗蚪M織系統(tǒng)難以適應(yīng)生成式人工智能的治理發(fā)展需求。生成式人工智能對數(shù)據(jù)有非常大的依賴性，它能夠滿足移動互聯(lián)網(wǎng)時代大學(xué)治理結(jié)構(gòu)扁平化的需求，促進(jìn)信息的高效流通和資源的優(yōu)化配置。在高校行政管理的活動中，各部門相對獨(dú)立地進(jìn)行運(yùn)作，導(dǎo)致數(shù)據(jù)使用標(biāo)準(zhǔn)與應(yīng)用格式之間存在顯著的差異性和非標(biāo)準(zhǔn)化。這種分散的管理方式使得針對不同類型、不同用途的數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一且有針對性的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致高校各部門之間的數(shù)據(jù)集成、共享面臨重重困難，限制了基于生成式人工智能算法的自動化教育決策等功能的應(yīng)用，從而阻礙了高校各部門的整體教育治理能力的提升。如教務(wù)處、財務(wù)處、人事處等部門之間的數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)也存在軟件使用和標(biāo)準(zhǔn)的差異，這些與生成式人工智能所要求的數(shù)據(jù)開放性、兼容性、關(guān)聯(lián)互通和數(shù)據(jù)共享原則極不相稱。第二，高校組織內(nèi)部治理機(jī)制的溝通協(xié)調(diào)不暢。目前我國高校內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出“金字塔”的組織結(jié)構(gòu)，支持形成層級分明、權(quán)責(zé)明確、統(tǒng)一決策的組織運(yùn)行特征，但同時也帶來組織協(xié)調(diào)缺失、應(yīng)對形勢變化反應(yīng)滯后等問題[14]。學(xué)校治理目標(biāo)過度分解之后的執(zhí)行偏差，使組織機(jī)構(gòu)之間縱向?qū)用娑只c橫向?qū)用媛毮芰鸦?，短期績效、工具理性和?shí)用主義思維長期滲透于學(xué)校的組織機(jī)構(gòu)，誘發(fā)了治理機(jī)制的碎片化。由于不同組織部門的利益出發(fā)點(diǎn)不一致，其職能呈現(xiàn)出交叉重疊、多頭領(lǐng)導(dǎo)和業(yè)務(wù)流程碎片化的傾向。

（四）高校治理過程受到虛假內(nèi)容生成及隱私倫理掣肘

隨著生成式人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展與迭代更新，我們需要清醒地認(rèn)識到生成式人工智能技術(shù)在大學(xué)治理過程中的雙重角色，既可以將其作為推動治理方式創(chuàng)新的技術(shù)工具，又可以視其為教育實(shí)踐中不可或缺的生態(tài)環(huán)境構(gòu)成條件。生成式人工智能所依托的數(shù)據(jù)、算力和算法等新型技術(shù)基礎(chǔ)，與傳統(tǒng)高校治理過程中相對機(jī)械、封閉的構(gòu)成要素形成對立，必然導(dǎo)致高?，F(xiàn)有制度體系的不適應(yīng)。第一，生成式人工智能預(yù)訓(xùn)練語料庫中的虛假信息誘發(fā)學(xué)校治理過程困境。大語言模型所依賴的海量數(shù)據(jù)以及素材，并不能確保信息的完全客觀真實(shí)，針對那些存在知識盲區(qū)、開創(chuàng)性的知識領(lǐng)域，生成式人工智能難免出現(xiàn)虛假與無效信息，甚至出現(xiàn)價值性和事實(shí)性的錯誤。在不加辨別的情況下，將這些信息應(yīng)用于學(xué)校治理過程，將造成學(xué)校政策制定的失誤。根據(jù)麻省理工學(xué)院頒布的生成式人工智能工具使用指導(dǎo)意見，教師及行政人員在發(fā)布智能生成信息之前，必須避免該信息的不準(zhǔn)確、不完整、誤導(dǎo)、偏見和捏造等情況，并且不將“中風(fēng)險”“高風(fēng)險”的數(shù)據(jù)輸入到不受許可協(xié)議約束的生成式智能工具中[15]。第二，人機(jī)互動單向化增加數(shù)字隱私泄露風(fēng)險及科技倫理問題。當(dāng)學(xué)校治理主體與ChatGPT等生成式人工智能展開咨詢對話時，不可避免地將個人隱私信息輸入系統(tǒng)，涉及用戶的職業(yè)、工作單位、個人偏好、精神狀態(tài)等，借此實(shí)現(xiàn)學(xué)校治理決策的精準(zhǔn)化，但大量隱私信息被生成式智能工具收集提取，有可能誘發(fā)數(shù)據(jù)隱私泄露的潛在風(fēng)險。威瑞森（Verizon）發(fā)布的《2024年數(shù)據(jù)泄露調(diào)查報告》提出，教育行業(yè)已成為數(shù)據(jù)泄露的重點(diǎn)領(lǐng)域，其中 68% 來源于黑客和釣魚攻擊，涉及學(xué)生、教職工的身份證號、家庭住址等敏感信息[16]。此外，基于生成式人工智能的學(xué)校治理決策過程，新型的人機(jī)互動關(guān)系業(yè)已產(chǎn)生，決策主體從主導(dǎo)身份轉(zhuǎn)變成為與智能技術(shù)共同決策的協(xié)作關(guān)系。人機(jī)關(guān)系呈現(xiàn)出更加復(fù)雜多元的特征，傳統(tǒng)的高校組織體系必將出現(xiàn)適應(yīng)與調(diào)整的問題，

四、生成式人工智能視域下高校整體性治理的優(yōu)化路徑

生成式人工智能綜合了自然語言處理、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等多樣化技術(shù)優(yōu)勢，它可以生成創(chuàng)造性的文本內(nèi)容或決策方案，輔助高校的組織成員從中獲得所需信息與事物規(guī)律。但生成式人工智能存在自身的治理邏輯，若直接套用傳統(tǒng)的高校治理模型，必將誤入制度設(shè)計的歧途?；谡w性治理的系統(tǒng)集成、多元協(xié)作、有機(jī)整合及注重數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的特征，與生成式人工智能的治理邏輯具有內(nèi)在的天然聯(lián)系。智能技術(shù)與治理過程的有機(jī)融合，可以提升高校治理效能，促進(jìn)高校治理目標(biāo)的高效達(dá)成。

（一）變革高校智能教育理念，構(gòu)建智慧治理思維方式

從治理主體的視角來看，教育治理是一個多元主體的集體行動，需要引導(dǎo)相關(guān)利益群體協(xié)同參與教育治理，促進(jìn)教育治理現(xiàn)代化。生成式人工智能技術(shù)本身所具備的信息匯聚、敏捷高效和優(yōu)化治理方案等特征，能夠支持建立起“一核多元共治\"教育治理體系。教育治理體系和教育治理能力相輔相成，既要關(guān)注智能技術(shù)對治理體系的深刻影響，更要關(guān)注治理能力的提升，包括理解能力、執(zhí)行能力和創(chuàng)新能力等[17]。高校應(yīng)加強(qiáng)智能技術(shù)業(yè)務(wù)培訓(xùn)，由各級行政部門組織開設(shè)提升高校領(lǐng)導(dǎo)智能治理能力的授課內(nèi)容，進(jìn)而推動運(yùn)營組織機(jī)構(gòu)和團(tuán)隊(duì)建設(shè)，使高校的相關(guān)治理主體形成“合作聯(lián)動\"的智能治理思維，革除數(shù)據(jù)鴻溝的藩籬，實(shí)現(xiàn)治理主體、治理客體、治理工具與資源的有效整合[18]。高校的行政主管領(lǐng)導(dǎo)應(yīng)主動學(xué)習(xí)新一代人工智能的運(yùn)行理念及技術(shù)應(yīng)用思路，深化智慧校園建設(shè)中的數(shù)據(jù)共享機(jī)制，培養(yǎng)智能共享思維和資源整合思維。第一，就治理主體而言，必須樹立高校治理智能化的基本理念。大數(shù)據(jù)、人工智能和云計算技術(shù)已經(jīng)成為社會發(fā)展的重要助推器，極大地優(yōu)化和重塑了社會的組織形態(tài)。生成式人工智能將進(jìn)一步提升學(xué)校治理的科學(xué)化水平，要求學(xué)校的決策主體樹立智能化治理觀念，破解智能化校園建設(shè)的壁壘和障礙。學(xué)校管理者需要更新治理理念，理性認(rèn)識生成式人工智能技術(shù)給學(xué)校治理帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，將智能技術(shù)與管理決策相融合，實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)治理、經(jīng)驗(yàn)治理、定性治理向現(xiàn)代治理、科學(xué)治理、“循數(shù)\"治理轉(zhuǎn)變。第二，在學(xué)校的治理思維方式上，實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)管理思維向服務(wù)型的“善治”思維轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)人文技術(shù)與計算技術(shù)相統(tǒng)一，促進(jìn)價值理性與工具理性的深度融合，關(guān)注學(xué)校組織結(jié)構(gòu)中多主體、多層次的利益表達(dá)訴求，構(gòu)建以人為本的“有溫度的智能治理體系\"[19]。始終堅(jiān)持以人為本的價值理念，將其納人學(xué)校智慧治理的頂層設(shè)計，充分發(fā)揮生成式人工智能技術(shù)在支持學(xué)校治理中的卓越優(yōu)勢，形成“人機(jī)共治”的環(huán)境氛圍。在學(xué)校的智慧治理體系中，建立良好的群體參與秩序，調(diào)動多元主體協(xié)同共治的積極性，破除組織部門之間的信息及知識壁壘，推動形成共建共治共享的學(xué)校治理局面。

（二）消除算法歧視與信息繭房，明晰決策的人機(jī)協(xié)同分工

當(dāng)前高校治理中面臨的各種決策問題，都需要通過各治理主體之間的協(xié)調(diào)和一致行動來解決，整體性治理倡導(dǎo)加強(qiáng)組織單元之間的協(xié)調(diào)，引領(lǐng)各參與主體基于內(nèi)生發(fā)展需求自愿構(gòu)建協(xié)同治理秩序，提升協(xié)同治理能力，為生成式人工智能支持學(xué)校決策提供了思路。在具體的智能化決策過程中，一是確保決策信息來源的公平公正，消除算法歧視。加強(qiáng)校園內(nèi)數(shù)字化平臺建設(shè)，擴(kuò)大物聯(lián)網(wǎng)、云計算與生成式智能設(shè)備的應(yīng)用規(guī)模，使決策的數(shù)據(jù)信息來源盡可能涉及學(xué)校中的多元主體。加強(qiáng)對于算法技術(shù)的監(jiān)控管理，減少數(shù)據(jù)偏見在行政決策中的影響程度，推動算法相關(guān)法律法規(guī)的制定和完善，明確智能教育平臺中的算法規(guī)范?；谖覈呀?jīng)頒布的《關(guān)于加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法綜合治理的指導(dǎo)意見》《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》，提供面向教育用戶的算法知情權(quán)及選擇權(quán)，打造算法信息采集與信息推薦的良性生態(tài)，提升算法運(yùn)行的公開透明度，進(jìn)而將相關(guān)教育理論納入算法運(yùn)行過程，確保算法符合基本的教育價值觀要求。注重建立并完善智能技術(shù)開發(fā)者的職業(yè)道德規(guī)范，形成算法結(jié)構(gòu)的倫理標(biāo)準(zhǔn)并提高相關(guān)人員的道德自律意識。二是消解智能技術(shù)異化和數(shù)據(jù)信息失真問題，降低“信息繭房”的負(fù)面影響效應(yīng)。創(chuàng)建開放、協(xié)同、整合的智能化決策架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)不同部門、不同主體間信息數(shù)據(jù)的融合與共享，將高校各職能部門的人員與相關(guān)的數(shù)據(jù)信息緊密聯(lián)系起來，實(shí)現(xiàn)資源整合，打破“信息孤島”。建立一套規(guī)范化、精準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)，如數(shù)據(jù)安全儲存標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)共享標(biāo)準(zhǔn)等，實(shí)現(xiàn)各平臺數(shù)據(jù)的共享，在此基礎(chǔ)上預(yù)防、追蹤和分析潛在風(fēng)險，建立全面的安全防護(hù)體系，涉及數(shù)據(jù)的抽取、集成、儲存、分析、共享、監(jiān)管各個環(huán)節(jié)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可獲取性。例如有大學(xué)將預(yù)測模型用于預(yù)測本科生入學(xué)率，利用招生和注冊系統(tǒng)、學(xué)生信息系統(tǒng)（SIS）等平臺，采集并分析學(xué)生的平均績點(diǎn)、ACT分?jǐn)?shù)等數(shù)據(jù)，為招生決策提供支持，降低經(jīng)費(fèi)投入并提升學(xué)生人學(xué)率[20]。三是加強(qiáng)學(xué)校治理決策的人機(jī)協(xié)同，明確生成式人工智能的有限性與主體作用發(fā)揮的權(quán)威性。在復(fù)雜問題決策的區(qū)分上，應(yīng)判斷哪些學(xué)校治理問題是生成式人工智能可以介入的，哪些關(guān)涉價值判斷和倫理道德的問題必須由決策主體來決斷。學(xué)校的行政決策者應(yīng)加強(qiáng)對智能技術(shù)輔助決策方案的反思與批判，從系統(tǒng)化角度審視生成式人工智能技術(shù)的局限性，將其視為決策依據(jù)的可參考元素而非決定性因素。

（三）推動組織結(jié)構(gòu)的扁平化轉(zhuǎn)型，優(yōu)化多元主體權(quán)力配置

生成式人工智能在高校治理層面的擴(kuò)散與應(yīng)用，將進(jìn)一步提高治理效率、降低運(yùn)行成本，并迫使傳統(tǒng)的治理結(jié)構(gòu)發(fā)生改變。根據(jù)簡·芳汀的觀點(diǎn)，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展是推動組織機(jī)構(gòu)扁平化的重要誘因，特別是便捷化數(shù)字信息的產(chǎn)生與共享，造成信息的傳遞方式從層層傳遞轉(zhuǎn)向點(diǎn)對點(diǎn)的精準(zhǔn)傳遞[21]。曼紐爾·卡斯特同樣提出數(shù)字化背景下的傳統(tǒng)科層組織架構(gòu)受到?jīng)_擊，垂直式的官僚管理結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)向扁平化組織模式成為趨勢[22]。智能技術(shù)在創(chuàng)新內(nèi)容生成、傳遞信息高效方面的優(yōu)勢，更進(jìn)一步創(chuàng)設(shè)了高校扁平化組織機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)型的前提條件。如高校智能報銷系統(tǒng)、人事管理系統(tǒng)等功能的應(yīng)用，加大了“放管服\"的改革力度，減少」仃政甲批、組織甲查以及簽子盂草寺中間壞節(jié)，事實(shí)上已經(jīng)孕育了高校組織扁平化的雛形。為建立與新型人工智能技術(shù)相適應(yīng)的高校組織結(jié)構(gòu)，應(yīng)改變傳統(tǒng)科層制中的長鏈條架構(gòu)弊端，消除組織運(yùn)行僵化和效率低下等弊端。第一，助推科層制組織機(jī)構(gòu)的扁平化，改善科層結(jié)構(gòu)中存在的治理碎片化、條塊分割等問題。智能技術(shù)促使治理結(jié)構(gòu)中的協(xié)作模式在物理和網(wǎng)絡(luò)空間中多層次展開，實(shí)現(xiàn)治理結(jié)構(gòu)的多中心化，由“技術(shù)賦權(quán)\"轉(zhuǎn)向“技術(shù)賦能”，消除單一向度的治理模式掌控，鼓勵學(xué)校中多元主體參與治理過程。高校應(yīng)推動組織機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)型，形成扁平化、分散化、網(wǎng)絡(luò)化的結(jié)構(gòu)形態(tài)。引入生成式人工智能技術(shù)，減少中間層級，實(shí)現(xiàn)信息的快速傳遞和決策的高效執(zhí)行。構(gòu)筑網(wǎng)絡(luò)綜合治理體系，促進(jìn)高校不同部門之間的信息共享和協(xié)作，提高整體治理效率。第二，高校應(yīng)打破行政權(quán)力過度集中與泛化傾向，完善權(quán)力運(yùn)行的制度體系建設(shè)，使多元治理主體的權(quán)限配置得以規(guī)范化。生成式人工智能的重要作用在于為教育治理提供了充分的彈性空間，能夠在不打破現(xiàn)有機(jī)構(gòu)穩(wěn)定性的同時，調(diào)整優(yōu)化現(xiàn)有的治理結(jié)構(gòu)[23]。借助生成式人工智能實(shí)現(xiàn)權(quán)力運(yùn)行的可視化和智能化，提高治理決策的透明度和科學(xué)性。結(jié)合?？隧f梅聯(lián)邦大學(xué)基于智能技術(shù)支持的學(xué)校變革性教育治理框架，艾克楚庫等歸納了該校利用人工智能建立利益相關(guān)者驅(qū)動的“開放校園模式”，通過參與式治理引導(dǎo)利益相關(guān)者參與高校決策過程，借助于協(xié)作和數(shù)據(jù)共享機(jī)制消減抵制變革及保守傳統(tǒng)，進(jìn)而推動高校組織變革[24]。高校應(yīng)加強(qiáng)多元參與、協(xié)商共治的治理理念，提高治理主體的參與度和滿意度。通過生成式人工智能技術(shù)，收集和分析來自不同方面的信息和意見，建立并完善多元參與制度和集體決策體系，明確制度建設(shè)的合理合法約束條件，為集體決策提供科學(xué)依據(jù)。（m＼講ン坦它人兇佃制麻Π塵地云」智能大模型

鑒于生成式人工智能潛在的技術(shù)風(fēng)險，必須加強(qiáng)數(shù)據(jù)及算法監(jiān)管，進(jìn)一步加強(qiáng)對ChatGPT等智能工具使用的規(guī)范管理，制定生成式人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系，確保生成式人工智能技術(shù)在高校治容治理方面的挑戰(zhàn)（比如虛假劣質(zhì)信息泛濫、充當(dāng)“知識權(quán)威\"而生成的誤導(dǎo)性信息干擾日常決策、初始性信息來源污染導(dǎo)致的全鏈路信息監(jiān)管難、個人信息保護(hù)難、智能生成內(nèi)容識別難等問題），需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)信息監(jiān)管、個人隱私數(shù)據(jù)保護(hù)和生成內(nèi)容鑒別，建立健全相關(guān)的政策法規(guī)，推動體制機(jī)制創(chuàng)新與技術(shù)更新迭代。第一，明確生成式人工智能虛假信息治理的運(yùn)行機(jī)制。為消除生成式人工智能中可能產(chǎn)生的虛假教育信息，應(yīng)明確技術(shù)研發(fā)方、技術(shù)平臺的責(zé)權(quán)利。對于技術(shù)研發(fā)者而言，應(yīng)確保生成式人工智能的算法透明性，遵循基本的教育價值理念與內(nèi)在規(guī)律，防止技術(shù)開發(fā)人員將過多的個人偏見灌輸給智能機(jī)器，要求技術(shù)開發(fā)者承擔(dān)必要的算法修正義務(wù)。當(dāng)出現(xiàn)侵犯隱私和竊取師生個人信息等事件時，開發(fā)者應(yīng)按照規(guī)定承擔(dān)相應(yīng)的賠償和追究責(zé)任。對于技術(shù)應(yīng)用平臺而言，需要建構(gòu)虛假信息的識別機(jī)制，進(jìn)行完善的技術(shù)審核和數(shù)據(jù)審查，形成嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)機(jī)制，防止數(shù)據(jù)泄露和信息濫用，制定技術(shù)平臺和師生應(yīng)用智能技術(shù)時的行為規(guī)范。第二，建立數(shù)據(jù)安全風(fēng)險規(guī)避機(jī)制。生成式人工智能時代的數(shù)據(jù)安全問題更加凸顯，應(yīng)設(shè)置相應(yīng)的防范措施，探索建立識別風(fēng)險、風(fēng)險預(yù)警和風(fēng)險管控的治理流程[25]。在數(shù)據(jù)安全風(fēng)險的識別階段，劃分?jǐn)?shù)據(jù)風(fēng)險類別，提取數(shù)據(jù)風(fēng)險來源的基本特征，提升針對高校數(shù)據(jù)安全的態(tài)勢感知、智能化預(yù)測和應(yīng)急處理能力；在數(shù)據(jù)風(fēng)險預(yù)警階段，能夠發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的優(yōu)勢，快速整合多模態(tài)數(shù)據(jù)并檢測風(fēng)險源頭，消除高校數(shù)字化管理系統(tǒng)中的傳統(tǒng)漏洞、高危端口和弱口令等問題；在數(shù)據(jù)安全風(fēng)險防控階段，使用數(shù)據(jù)安全信息化平臺統(tǒng)計操作報表，追溯泄密事件，利用數(shù)據(jù)庫防火墻技術(shù)阻斷數(shù)據(jù)安全風(fēng)險擴(kuò)散。第三，加快智能技術(shù)研發(fā)布局，推動實(shí)施教育人工智能大模型訓(xùn)練。加強(qiáng)算法研究和技術(shù)創(chuàng)新增強(qiáng)工具的安全性和穩(wěn)定性，實(shí)施教育人工智能大模型專項(xiàng)攻關(guān)項(xiàng)目，聯(lián)合政產(chǎn)學(xué)研用多方力量，賦能高等教育人才培養(yǎng)和教育教學(xué)，為推進(jìn)整體性治理創(chuàng)設(shè)智能化場景。借助高質(zhì)量的科學(xué)數(shù)據(jù)資源、圖譜式知識模塊支持構(gòu)建教育專屬大模型，利用細(xì)粒度的知識提取，構(gòu)建教學(xué)知識資源底座，憑借高質(zhì)量語料庫與數(shù)據(jù)集，開展通用人工智能大模型訓(xùn)練，推進(jìn)跨領(lǐng)域、跨學(xué)科和跨機(jī)構(gòu)的組織協(xié)作，提升數(shù)據(jù)供給水平，優(yōu)化數(shù)據(jù)流通環(huán)境，加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全保障，建設(shè)高質(zhì)量教肖專屬大模型。

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基金項(xiàng)目：國家社科基金資助項(xiàng)目“我國高等教育治理現(xiàn)代化關(guān)鍵問題研究\"（22STA010）。

Abstract：Generative artificial intelligence is a product of the development of intelligent large一scale language models and natural language processing，presenting advantages such as high information aggregation，strong knowledge creation and logical self consistency，and providing new technological support for the modemization of university govemance systems and governance capabilities. Integrated governance with generative Al is bom to address the issue of fragmentation within organizations，committed to promoting collborative governance across organizational boundaries and involving multiple stakeholders，with a focus on the application of digital technology in the governance process. Due to the path dependence of the system and organizational inertia，the current overall governance of universities is facing challenges such as outdated concepts and thinking pattems among governance subjects，deviation in collaborative decision一making mechanisms，hierarchical govemance structures with poor communication and coordination，and interference from 1 content and privacy risks in the govemance process. To this end，it is necessary to optimize the overallgovernance mechanism of universities，smooth the application path of generative artificial inteligence，promote innovation in the thinking methods and concepts of relevant governance decision一makers，eliminate technological alienation and algorithmic barriers， clarify the division of labor between humans and machines，promote the flat transformation of university organizational structure，enhance the effctiveness and rationality of institutional norms，establish a sound data security governance system，and develop a secure and reliable educational- specific large model.

Key words： generative artificial inteligence；overall govemance of universities； organization structure; decision mechanism;educational model

（責(zé)任編輯 鄭昕郁）