生成式人工智能對大學生學術誠信的影響機理及教育引導路徑研究

[中圖分類號]G641[文獻標識碼]A [文章編號]1674-9618（2025）03-0007-06

生成式人工智能的迅猛發(fā)展引發(fā)高等教育領域學術研究的重大變革。以ChatGPT、DeepSeek為代表的大語言模型，憑借其強大的擬真性輸出與知識重組能力，不僅革新了學術生產的技術條件，更對以“原創(chuàng)性”為核心的學術誠信體系構成根本挑戰(zhàn)。[算法隨機生成的低質量內容激增使得學術期刊撤稿率呈現(xiàn)上升趨勢，而高校學生群體中未經批判性處理的人工智能生成內容機械化復制行為也成為新型學術不端現(xiàn)象的重要表征。在馬克思主義技術哲學視域中，技術作為“人的對象化的本質力量”，既體現(xiàn)著人類改造世界的能力，也可能在資本主義生產邏輯下異化為控制人的異己力量。人工智能驅動的信息處理技術顯著提升了開源數(shù)據(jù)的采集、多語種轉換、知識萃取與結構化分類效率，卻在認知維度催生新型數(shù)字困境，使用戶信息獲取呈現(xiàn)超載態(tài)勢，易誘發(fā)其產生“信息即知識”的認知偏差，繼而衍生觀點極化篩選、信息選擇性規(guī)避、真相碎片化呈現(xiàn)等系統(tǒng)性認知偏差現(xiàn)象。生成式人工智能對學術誠信的沖擊本質上是技術異化的具象化表現(xiàn)，當技術工具從人的延伸異化為人的替代時，學術主體的創(chuàng)造性勞動就被人工智能生成內容所消解，學術生產中勞動產品、勞動過程、勞動關系與勞動者相異化的典型癥候從而產生。

回顧已有文獻我們發(fā)現(xiàn)，既有研究主要沿著技術檢測、倫理規(guī)范、政策應對三條路徑展開。一是技術檢測視角，聚焦生成式人工智能文本識別算法開發(fā)和檢測系統(tǒng)優(yōu)化，此類研究多停留于技術層面，缺乏教育治理維度的整合。二是倫理規(guī)范視角，探討生成式人工智能使用的學術透明性原則，但對行為驅動機制的解釋力不足。三是政策應對視角，提出治理改革建議，但多局限于靜態(tài)假設，未考慮人工智能技術的持續(xù)迭代特性。針對上述問題，我們需要構建新的分析框架，以馬克思主義技術異化理論為方法論基礎，將DeepSeek（深度求索）的技術特性及其在學術場景中的應用納人考察范圍，結合中文語境下學術寫作的規(guī)范要求與文化特質，深刻揭示生成式人工智能沖擊學術誠信體系的內在邏輯，積極探索契合技術迭代趨勢與教育發(fā)展規(guī)律的多維引導路徑。

一、技術座架下大學生學術異化的表現(xiàn)

生成式人工智能作為人類智力的延伸具有潛在解放性，但在技術工具的效率光環(huán)下，大學生學術實踐也逐漸顯露出主體性消解、創(chuàng)造性退化等異化危機。馬克思在《1844年經濟學哲學手稿》中提出的勞動異化四重性理論，既揭示了技術中介對勞動本質的扭曲，也隱含了對技術生產力的辯證認知，為解蔽這一現(xiàn)象提供了根本性分析框架。當學術勞動被技術中介異化為脫離主體控制的抽象活動時，學生與勞動產品、勞動過程、類本質及學術共同體的關系即發(fā)生扭曲。技術異化是勞動異化在工業(yè)化技術化社會中的具體化表現(xiàn)，因而這種本質分析不僅是對技術異化的病理學診斷，更能夠為解蔽異化生成機理、探索技術與人共生路徑提供批判性基礎。

（一）勞動產品的異己化：學術成果與學生主體性的割裂

馬克思指出，勞動異化的首要表現(xiàn)是“工人對自己的勞動的產品的關系就是對一個異己的對象的關系”。[3在生成式人工智能技術介入下，學生的學術成果如論文、報告等雖以文本形式呈現(xiàn)，但其內容生成已完全脫離主體的思維控制，學生既無法追溯其邏輯推理路徑，也難以對成果的原創(chuàng)性承擔道德責任。這種異化使學術成果從主體智力的外化異變?yōu)榧夹g操縱的符號，學生陷人成果豐產與意義虛無的悖論一—論文越多，越暴露其與學術本質價值的斷裂。

然而，技術的工具屬性本身并非必然導致勞動產品異己化，生成式人工智能在輔助學術勞動中也可以釋放解放性潛能，其文獻可視化功能可以幫助學生快速定位研究空白，數(shù)據(jù)整合能力能夠緩解信息過載壓力。但如果高校教育評價體系局限于將學術成果簡化為文本產出量，則會迫使學生在效率崇拜中濫用技術工具，使本應服務于主體的生產力異化為支配性力量。

（二）認知過程的他者化：學術實踐從自主創(chuàng)造到技術依附

勞動異化的第二重維度體現(xiàn)為勞動過程成為“異己的、不屬于他的活動”。傳統(tǒng)學術勞動原本需要創(chuàng)作者通過文獻精讀、邏輯推演、實驗驗證等具身化實踐實現(xiàn)認知突破，這一過程是主體智力與意志的自由投射。然而，生成式人工智能工具將學術勞動簡化為“指令輸入一結果篩選”的技術流程，學生淪為算法規(guī)則的執(zhí)行者，思維活動從“我能”的具身性實踐蛻變?yōu)椤八伞钡募夹g操作。依賴生成式人工智能生成論文框架的學生，往往回避需要辯證思考的復雜議題，轉而選擇算法易處理的表面化選題。這種異化不僅剝奪了學術勞動的創(chuàng)造性，更使學生的批判性思維因長期技術代償而萎縮。

需指出的是，技術對勞動過程的介入具有雙重性。生成式人工智能數(shù)據(jù)處理、多語言翻譯等功能在重復性工作中具有高效性，可以使學生從機械勞動中抽身，聚焦于更具創(chuàng)造性的研究設計。但既有教育模式未形成引導學生建立技術使用邊界的有效機制，反而以技術熟練度替代思維深度作為評價標準，最終使工具理性壓制了學術勞動的自主性。技術本應成為解放勞動的工具，卻在不成熟不規(guī)范的使用體系中蛻變?yōu)檎J知枷鎖。

（三）主體身份的虛無化：人類創(chuàng)造性本質的技術性背離

馬克思強調，人的類本質在于“自由的有意識的活動”，[而技術異化使勞動淪為“維持自己生存的手段”。學術研究作為一種自由自覺的活動，本是人類區(qū)別于其他物種的核心標志一一通過創(chuàng)造性思維揭示真理、改造世界。但在生成式人工智能技術支配下，學生將學術創(chuàng)新等同于參數(shù)調試與數(shù)據(jù)優(yōu)化，當其用生成式人工智能批量生成論文選題時，研究的價值不再取決于社會需求或理論突破，而是算法推薦的熱點關鍵詞組合，這種異化實質是對人類創(chuàng)造性類本質的自我否定。當生成式人工智能貢獻度超過一定量度時，學生可能認為機器比人更擅長學術生產，陷入“我是作者還是編輯”的認同困境，由此使自身從創(chuàng)造主體降維為技術附庸。

但技術的矛盾性在于，其亦可成為激發(fā)類本質的催化劑。生成式人工智能的跨學科知識聯(lián)結能力，可為學生提供超越個體經驗的研究視角。生成文本中的邏輯矛盾，可能成為觸發(fā)研究者批判性反思的契機。問題在于，如果高校的學術訓練過度強調結果正確性而非思維過程性，可能導致學生將生成式人工智能視為答案機器而非反思對象。高校唯有重構人機協(xié)作模式，使技術從替代者轉變?yōu)閷υ捳?，方能在技術應用中復歸人類的創(chuàng)造性本質。

（四）人際關系的物象化：學術共同體向數(shù)據(jù)流動網(wǎng)絡蛻變

勞動異化的最終后果是“人同人相異化”。在生成式人工智能技術滲透下，師生互動存在從思想傳承異化為技術合規(guī)審查的風險，在這種情況下，教師從學術引路人轉變?yōu)槿斯ぶ悄軝z測工具的操作者，學生則致力于規(guī)避查重算法的規(guī)則漏洞。學術誠信本應建立在主體間的倫理共識之上，卻被簡化為“人工智能文本相似度低于某一數(shù)值”的技術指標。更嚴重的是，部分學生通過購買人工智能代寫服務完成論文，將學術交流異化為隱蔽的技術交易。這種物象化關系不僅瓦解了學術共同體的精神內核，更使教育淪為技術理性支配下的數(shù)據(jù)游戲。

技術對人際關系的重塑同樣具有辯證性。基于人工智能的協(xié)作寫作平臺可以促進學術團隊的實時互動，算法驅動的同行評議系統(tǒng)亦可減少人為偏見。但當前技術應用過度聚焦監(jiān)控而非連接，工具理性壓制了交往理性，部分高校引入的人工智能論文檢測系統(tǒng)僅作為懲罰工具而忽視對學生學術倫理觀的內化教育功能。若將技術重新嵌人主體間性框架，使其成為學術平等交流的媒介而非監(jiān)控手段，技術異化的人際關系或可轉化為新型學術共同體的建構基石。

二、生成式人工智能沖擊大學生學術誠信的作用機理

馬克思異化勞動理論的四重維度表明，生成式人工智能引發(fā)的學術誠信危機是技術邏輯對人類勞動本質的異化投射。我們分析技術異化的深層作用機制，需要深刻剖析生成式人工智能如何改寫學術實踐的存在結構、重塑主體與知識關系網(wǎng)絡，進而解蔽學術失信行為背后的技術哲學本質，為構建技術向善、治學求真的教育引導路徑提供理論支點。

（一）技術特性：學術不端行為的“數(shù)字溫床”

1.擬真性輸出瓦解原創(chuàng)性判斷

生成式人工智能基于大語言模型的文本生成能力，能夠精準模擬學術寫作的形式規(guī)范，甚至復現(xiàn)特定學科的術語體系與行文風格。這種技術特性使學術成果的符號表象與價值本質發(fā)生斷裂，論文的形式合規(guī)性掩蓋了內容生成的機械性本質。例如，人工智能生成的文獻綜述雖能羅列研究領域的核心文獻，卻無法體現(xiàn)研究者對學術脈絡的批判性整合，算法輸出的論證框架雖符合邏輯三段論，卻缺乏問題意識的原創(chuàng)性突破。當高校學術評價體系將表象合理性誤認為思想原創(chuàng)性時，論文的符號價值即取代了知識生產的本質意義。

2.過程隱匿性突破傳統(tǒng)監(jiān)管防線

生成式人工智能的技術黑箱特征，使知識生產的核心環(huán)節(jié)如文獻分析、觀點凝練、邏輯推演等完全隱匿于算法運作中。這種過程隱匿性導致雙重監(jiān)管失效。其一，教育主體無法穿透技術黑箱監(jiān)控思維過程，傳統(tǒng)的課堂互動等監(jiān)管手段失去效力；其二，學術檢測系統(tǒng)如查重工具依賴文本表層特征識別抄襲，卻難以追蹤人工智能生成內容的語義原創(chuàng)性。當學術監(jiān)管從過程導向退化為結果審查時，技術隱匿性便成為學術失信的護盾，誠信約束機制被系統(tǒng)性架空。

3.易用性特征誘發(fā)技術依賴

生成式人工智能的低門檻交互設計如自然語言指令輸入、即時性內容生成，使學術寫作從高認知負荷的創(chuàng)造性實踐降維至機械化操作。這種技術易用性誘發(fā)認知卸載效應，表現(xiàn)為學生通過即時獲取成品化知識，規(guī)避文獻精讀、邏輯試錯等深度思考過程，長此以往，將導致其批判性思維與創(chuàng)新能力的雙重退化。更嚴重的是，技術便利性異化為支配性力量，形成效率崇拜的循環(huán)，學生為追求更快的產出速度而加深技術依賴，能力退化又倒逼其對技術的進一步依附。最終，學術不端從工具可能性轉化為實踐必然性，學術倫理的潛在價值將被技術所遮蔽。

（二）認知重構：學術誠信的價值解構

1.原創(chuàng)性概念的模糊化

生成式人工智能的技術介入使獨立創(chuàng)作的倫理邊界發(fā)生位移。在傳統(tǒng)學術范式中，原創(chuàng)性被界定為研究者通過自主思維活動產生的知識貢獻，其核心是思想的獨特性與過程的自主性。然而，當學生使用人工智能生成論文框架、優(yōu)化文本表述或擴展論證細節(jié)時，人類意志與算法運作的交互變得不可分割。這種人機共生的創(chuàng)作模式導致兩個認知困境。其一，原創(chuàng)性的判定標準從思想獨創(chuàng)性滑向形式新穎性，技術表象遮蔽了知識生產的本質。其二，權責歸屬的倫理框架失去可操作性，學生既無法完全否認人工智能的貢獻，亦難以界定自身的主體性邊界。如此一來，傳統(tǒng)學術規(guī)范因無法回應人機協(xié)作的新型生產關系，將陷入解釋力危機。

2.學術勞動的價值弱化

生成式人工智能將知識生產簡化為技術操作流程，學術訓練從思維能力的培養(yǎng)降維至工具熟練度的競賽。當學生將論文質量等同于生成速度與形式合規(guī)性時，學術勞動的本質價值發(fā)生雙重異化。對外，知識生產的目標從真理探索退化為符號生產；對內，主體對學術倫理的價值認同被工具理性置換。這種弱化過程使學術失信行為獲得心理合理性，即技術捷徑被視為效率最優(yōu)解，倫理規(guī)范成為可犧牲的成本。

3.同伴壓力的群體傳染

生成式人工智能的技術濫用通過群體模仿機制加速擴散，瓦解學術共同體的倫理共識。在傳統(tǒng)學術生態(tài)中，誠信價值通過導師示范、同行評議與學術榮譽激勵等方式得以維系。然而，生成式人工智能的個體化使用模式切斷了這種社會性紐帶，學生通過私有化技術工具獨立完成學術生產，其行為選擇更多受工具理性支配而非共同體規(guī)約。當部分學生通過人工智能代寫文稿未被查處且獲得高評價時，便形成“低風險一高收益”的行為示范，誘發(fā)其他個體的效仿沖動。這種群體傳染遵循破窗效應邏輯，初期個別的技術越軌行為未被制止，逐漸被默認為普遍實踐，最終可能演變?yōu)槿后w性倫理失序。

（三）制度縫隙：治理體系的適應性危機

1.檢測技術的雙重失靈

傳統(tǒng)學術監(jiān)管體系建立在文本相似性的檢測邏輯上，其核心假設是抄襲行為必然表現(xiàn)為文本重復。然而，生成式人工智能通過語義重組、同義詞替換與邏輯框架重構生成的文本，雖在文字符號上具有形式原創(chuàng)性，卻在思想內容上可能實質抄襲既有研究成果。例如，生成式人工智能可通過改寫核心論點、調整論證順序生成看似新穎但實質重復的論文，而現(xiàn)有查重系統(tǒng)因缺乏語義理解能力，無法穿透符號表象識別思想剽竊。更嚴峻的是，生成式人工智能模型的持續(xù)迭代不斷突破檢測系統(tǒng)的識別閾值，在技術進化與監(jiān)管滯后之間形成張力。

2.懲戒依據(jù)的法律真空

現(xiàn)行法律體系以人類主體性為核心建構責任框架，將學術不端界定為人類主體間的違規(guī)互動。但生成式人工智能模糊了作者、工具、作品之間的倫理關系。這種主體性模糊導致兩大制度困境。一是歸責主體的不確定性。生成式人工智能作為工具無法承擔法律責任，而學生可辯稱僅使用技術輔助。二是貢獻度衡量的技術不可行性。現(xiàn)有技術難以量化生成式人工智能在論文生成中的具體貢獻比例。如此一來，制度既無法有效懲戒技術濫用，亦不能為其合理使用劃定清晰邊界，導致有法難依的治理困境。

3.教育準備的系統(tǒng)性不足

其一，學術評價體系具有工具化傾向。當前高校仍以論文數(shù)量、發(fā)表速度等量化指標為核心評價標準，變相激勵學生追求技術捷徑，使效率至上的工具理性支配學術實踐。其二，教師群體的能力存在不足。大部分教師未接受過人工智能倫理與技術批判的專門培訓，難以區(qū)分合理使用與技術濫用。

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其三，專門課程的設計出現(xiàn)缺位。高校普遍缺乏整合人工智能倫理的學術規(guī)范課程，學生通過社交媒體與非正式渠道獲取技術使用經驗，導致技術認知的碎片化與功利化。教育系統(tǒng)的制度慣性使其無法適應技術生產力的變革，反而通過評價導向、資源分配與教學實踐的固化模式，成為技術異化的再生產機制。

綜上所述，生成式人工智能對學術誠信的沖擊，本質上是技術工具、認知模式與完備制度體系協(xié)同作用的結果。技術特性提供了不端行為的物質條件，認知重構解構了倫理價值的合法性，制度縫隙縱容了學術異化的再生產。我們通過對生成式人工智能影響學術誠信的作用機理進行分析，不僅明確了學術誠信危機的結構性根源，更凸顯了優(yōu)化學術誠信治理的緊迫性，需要立足實踐，找到破解技術異化困境的必然路徑。

三、涵養(yǎng)大學生學術誠信的多維教育引導路徑

馬克思的異化勞動理論既揭示了技術濫用對學術本質的侵蝕，也暗示了技術解放性重構的可能方向，當勞動產品從異己對象回歸本質力量外化、勞動過程從技術依附轉向人機協(xié)同、類本質從自我否定升華為創(chuàng)造性超越、人際關系從數(shù)據(jù)監(jiān)控轉化為倫理共建時，生成式人工智能將可能成為學術創(chuàng)新的助燃劑。

（一）價值重構：回歸學術勞動的本質屬性

學術誠信教育的根本在于重建學術勞動的價值坐標，將技術工具重新嵌入人的本質力量對象化的實踐框架。

1.重建勞動教育觀

高校要將生成式人工智能使用納入學術訓練體系，明確“人機協(xié)作而非替代”的核心原則，通過課程設計引導學生將生成式人工智能定位為擴展性媒介。例如，高?？梢栽诳蒲蟹椒ㄕ撜n程中設計分階訓練模塊。在初級階段，高?？稍试S學生使用生成式人工智能進行文獻初篩與數(shù)據(jù)整理，但要求其提交技術使用反思報告，分析AI推薦文獻的潛在偏見與數(shù)據(jù)清洗邏輯的合理性；在進階階段，高?？上薅ㄉ墒饺斯ぶ悄軆H作為批判性對話者，生成式人工智能生成了對立觀點，學生需通過實證研究或邏輯推演進行反駁與修正。這種階梯式設計有助于學生在工具使用中深化對學術本質的理解，使學術勞動從結果產出回歸能力發(fā)展的本質，從而強化“人機協(xié)作而非替代”的價值共識。

2.重構評價標準

破除結果至上的異化邏輯，建立過程性評估體系，其核心在于追蹤學術勞動的思維演進軌跡與技術應用倫理。例如，高校要求學生提交生成式人工智能輔助日志，詳細記錄技術使用場景、人工修正過程及學術倫理反思，以此評估思維演進與技術應用的辯證關系。同時，基于具體問題具體分析的方法論，高校在法學領域重點考察學生對人工智能生成法律條款的規(guī)范性審查能力，在人文領域強化對人工智能文本批判性反思的考核權重，由此在勞動教育中拒絕技術普世主義的神話，在評價體系中反對形式主義的一刀切，使學術評價成為復歸勞動本質的價值引導工具。

（二）制度創(chuàng)新：技術透明化與治理協(xié)同化

破解學術誠信危機，高校需要構建技術透明與治理協(xié)同的雙軌制制度體系，通過規(guī)則重塑與協(xié)同共治，實現(xiàn)技術工具與學術倫理的辯證統(tǒng)一。

1.技術透明化

生成式人工智能的治理困境根植于技術黑箱與責任模糊，破解之道在于高校構建全周期透明化制度。其一，高校要建立生成式人工智能貢獻度分級披露制度，參照《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，設定不同層級的使用規(guī)范，有效遏制技術濫用。一級使用充許語法校對、格式調整、參考文獻格式修改等基礎輔助，二級使用需備案生成式人工智能參與的思路啟發(fā)或數(shù)據(jù)可視化過程，三級使用嚴禁核心論點生成或實驗數(shù)據(jù)偽造。譬如，北京師范大學新聞傳播學院和華東師范大學聯(lián)合發(fā)布《生成式人工智能學生使用指南》，其中明確規(guī)定，學生在使用生成式人工智能完成作業(yè)時“直接生成的內容不超過全文的 20% ”。8其二，高校要探索開發(fā)嵌人式動態(tài)監(jiān)測工具與區(qū)塊鏈技術，實現(xiàn)寫作過程全鏈條溯源，從而既承認生成式人工智能的工具價值，又劃定不可逾越的倫理紅線。

2.治理協(xié)同化

單一主體治理模式難以應對技術復雜性，需構建政府、高校、企業(yè)、師生四方協(xié)同共治網(wǎng)絡，實現(xiàn)規(guī)則供給、技術支撐與文化塑造的有機聯(lián)動。首先，政府主導規(guī)則供給，制定生成式人工智能教育應用指南，確立最小必要與過程可溯原則，前者限制生成式人工智能在學術生產中的介人深度，后者要求高校建立生成式人工智能使用日志數(shù)據(jù)庫，供學術爭議時調取核查。其次，高校聯(lián)合科技企業(yè)共建學術誠信數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)跨平臺人工智能生成內容溯源。最后，高校將人工智能倫理納入大學生入學宣誓與學術共同體章程等學術社會化進程，通過儀式化實踐強化價值內化。由此，高校才能突破狹隘的技術決定論，既發(fā)揮政府的規(guī)則權威，又激活學術共同體的自治能力，通過剛柔并濟的治理范式，在抑制技術濫用和保留創(chuàng)新空間的動態(tài)平衡中實現(xiàn)治理效能最大化，使制度從被動防御轉向主動賦能。

（三）能力重塑：培養(yǎng)“技術駕馭者”的辯證思維

高校應對技術異化的關鍵在于培育具有批判性人工智能素養(yǎng)的學術主體，使學生從技術依附者轉變?yōu)榧夹g駕馭者，在工具使用中重建學術主體性。

1.意識覺醒

破除學生對生成式人工智能的技術迷信，高校需通過結構化課程揭示其運作機制與本質局限。一方面，高校要開設技術認知課程，通過交互式可視化工具解析人工智能文本生成機制，使學生理解生成式人工智能的統(tǒng)計學習本質及其與人類創(chuàng)造性思維的本質差異。另一方面，高校要設計對比性寫作任務，要求學生分別以獨立創(chuàng)作和生成式人工智能輔助方式完成同一主題的論文，通過文本分析工具量化兩者在批判性詞匯密度、邏輯連貫性等維度的差異，強化學生對技術局限性的認知，由此，幫助學生認清“可為”與“不可為”的界限，把主動權掌握在自己手中，實現(xiàn)負責任的研究創(chuàng)新。

2.實踐賦能

高校要通過技術使用、批判反思、知識再造的訓練方式，將生成式人工智能從替代性工具轉化為創(chuàng)造性觸媒。由教師設計需要生成式人工智能輔助與人工創(chuàng)造共同完成的作業(yè)，要求學生使用生成式人工智能生成文獻綜述后，進行反思性改寫，識別其術語堆砌、邏輯跳躍與價值偏見，基于批判結果刪除空洞術語，補充個人批判性觀點，最終形成人機對話的融合性學術文本。這種訓練既可抑制技術依賴，又能提升人機協(xié)同能力，避免技術淪為學術創(chuàng)新的替代品。

綜上所述，在技術革命的浪潮中，生成式人工智能猶如一把雙刃劍，既為學術創(chuàng)新注人澎湃動能，又為學術發(fā)展帶來前所未有的挑戰(zhàn)。當算法模型開始替代學術主體的思辨過程，當文本生成異化為知識應品的生產流水線時，高等教育和學術研究將面臨新的挑戰(zhàn)。高校破解這一困局的關鍵，在于通過動態(tài)演進的倫理框架引導技術向善，借助協(xié)同治理機制破除制度性梗阻，依托批判性思維培養(yǎng)重塑學術主體性，從而在人工智能應用場景中建立創(chuàng)新激勵與學術規(guī)范的平衡機制，既要培育大學生駕馭智能工具的數(shù)字素養(yǎng)，更要筑牢學術倫理的價值根基。高校唯有讓技術服務于人的解放而非異化，使硅基智能與人文精神形成良性共振，方能在人機協(xié)同的新學術生態(tài)中實現(xiàn)知識創(chuàng)新的本真追求，這不僅是對技術決定論的超越，更是對學術本質的回歸。

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（責任編輯：韓文彬）