大学人工智能政策指南：道德和实践框架

人工智能已经以很少有机构预料到的速度深深融入高等教育。根据数字教育委员会进行的一项调查，估计有 86% 的学生在学习期间以某种形式使用人工智能工具。这一现实将大学置于十字路口。人工智能是否应该被视为一种学习辅助工具，帮助学生为人工智能驱动的劳动力做好准备，还是应该受到限制以保护学术诚信和传统学习成果？

在世界各地的校园中，缺乏明确、一致的指导给学生和教师带来了困惑。在一门课程中，人工智能的使用可能会被鼓励作为一种生产力工具；在另一种情况下，同样的行为可能被视为不当行为。这种不一致凸显了迫切需要精心设计的大学人工智能政策，以平衡道德、创新和制度价值观。

本文借鉴教育工作者、研究人员和政策框架的见解，解释了大学人工智能政策是什么、为什么它现在比以往任何时候都更加重要，以及机构如何设计既原则性又适应性强的政策。自始至终，来自领先大学的例子和实际实施步骤说明了政策如何发挥推动作用而不是限制作用。

什么是大学人工智能政策？

大学人工智能政策是一个全校范围的框架，定义了人工智能工具如何在教学、学习、研究和运营中使用。从本质上讲，这样的政策为学生、教师和管理人员建立了关于可接受和不可接受的人工智能使用的共同期望。

教育研究人员 Raffi DerSimonian 和 Christa Montagnino 将有效的人工智能治理描述为在监督和创新之间找到适当的平衡。强有力的政策不是将规则视为障碍，而是将治理视为推动者，允许实验，同时保护学术标准、隐私和公平。

实际上，这意味着没有一个模板可以适用于每个机构。大学在使命、文化、学生人口统计和学科重点方面有所不同。有效的人工智能政策必须反映当地价值观，同时保持足够的灵活性，以随着快速变化的技术而发展。

为什么人工智能政策在高等教育中很重要

尽管人们普遍认为人工智能政策是必要的，但达成共识具有挑战性。对于人工智能是否增强或削弱学习，教师们经常持有不同的观点，而学生们则在不同课程和院系中收到不同的信号。

一位导师清楚地总结了这种紧张关系，指出人工智能可以作为学习辅助工具，但永远不应该取代学习过程本身。然而，如果没有机构指导，这种期望仍然孤立于个别教学大纲。与此同时，其他教育工作者警告说，在没有强制执行的情况下禁止人工智能可能会惩罚诚实的学生，同时奖励那些愿意违反规则的人。

明确的、全校范围内的人工智能政策有助于解决这些矛盾。它建立了一致的标准，保护学术诚信，并提供讨论人工智能使用的共享语言。同样重要的是，它表明机构领导层了解人工智能的现实，并准备引导学术界进行变革。

为什么大学现在需要人工智能政策

人工智能不再是未来的考虑因素。学生们已经依靠大型语言模型等工具来集思广益、总结阅读内容和管理工作量。教师们也在尝试使用人工智能来完成评分、反馈和管理任务。

当机构推迟政策制定时，非正式做法很快就会变得常态化。随着时间的推移，扭转这些习惯变得越来越困难。早期行动使大学能够主动制定规范，而不是在不当行为案件出现后才对危机做出反应。

还有一个信任问题。学生和教师向机构领导寻求指导。缺乏清晰度可能会被解释为冷漠或缺乏理解，从而削弱对治理的信心。通过立即采取行动，大学展示了对道德创新的责任、远见和承诺。

有效的大学人工智能政策应涵盖的关键领域

治理

治理定义了如何监督和评估人工智能的使用。这包括道德审查流程、遵守法律要求以及问责机制。治理结构确保人工智能的采用符合机构价值观，而不是临时实验。

教学法

教学指导阐明了如何在教学和评估中使用人工智能。这包括定义可接受的作业用途、披露期望以及协助和替代之间的界限。明确的教学标准有助于保护学习成果，同时允许人工智能工具的深思熟虑的集成。

操作

运营政策涉及人工智能的幕后用途，例如数据管理、招生流程和学生支持系统。如果不关注这个领域，机构就有可能忽视管理技术中嵌入的隐私、偏见和安全问题。

全面的人工智能政策涉及所有三个领域。只关注其中一项可能会留下严重漏洞，从而削弱政策的有效性。

谁应该参与制定大学人工智能政策？

成功的人工智能政策并不是自上而下强加的。研究和实践一致表明，协作开发可以提高采用率和信任度。

有效的方法始于由不同利益相关者组成的人工智能工作组。来自多个学科的教师应占多数，确保政策反映不同的教学环境。学生也必须被包括在内，因为他们可以深入了解现实世界中的人工智能使用和困惑领域。管理员提供机构视角，确保与战略目标和合规性要求保持一致。

重要的是，人工智能的怀疑者和支持者都应该参与。包容全方位的观点可以尽早浮现担忧，并带来更加平衡、更有弹性的政策。

制定人工智能政策的分步框架

聚集合适的人才

第一步是召集一个具有代表性的工作组。从一开始，该团体就应该了解其目的以及与大学使命的联系。建立清晰的决策流程和沟通渠道有助于保持动力和透明度。

早期发现活动，例如调查或倾听会议，可以捕获整个校园内人工智能的基线态度和经验。

了解已经发生的事情

在起草政策之前，机构必须了解现有的人工智能使用情况。这包括课堂实践、评估方法和操作系统。绘制当前使用情况揭示了值得支持的创新实践和需要缓解的风险。

这一发现阶段还体现了对生活经验的尊重，强调政策制定是基于现实而不是理论。

定义原则和优先级

在清楚了解当前实践的情况下，工作组可以阐明指导原则。共同的支柱包括学术诚信、透明度、公平、隐私和问责制。随着技术的发展，这些原则为解决未来的问题提供了一个框架。

确定优先事项同样重要。许多机构从教学和评估开始，然后再扩展到研究和运营。

起草、测试和完善

政策起草应力求清晰而不僵化。校园范围的框架可以与部门的灵活性共存。广泛共享草稿并邀请反馈可以建立支持并提高质量。

在选定的部门试点该政策允许机构在全面实施之前测试假设并完善语言。

在支持和迭代下启动

成功启动需要的不仅仅是发布文档。大学应创建可访问的在线中心，提供培训课程，并为教师和学生提供实用资源。

最后，人工智能政策必须被视为活文件。定期审查确保与技术变革和机构需求保持一致。

大学人工智能政策实践示例

大学采用了不同的人工智能治理方法，反映了它们独特的文化。

斯坦福大学强调学术诚信，通常不鼓励使用人工智能来完成作业，除非明确允许并要求在使用时披露。

杜克大学分散决策权，使个别教师能够定义对其课程的人工智能期望。

普林斯顿大学为教师提供模板和资源，鼓励实验，同时支持特定于课程的政策。

加州大学洛杉矶分校提供反思框架，促使教师在整合人工智能之前考虑道德问题和教学相关性。

耶鲁大学采取协作方式，鼓励教师和学生批判性地参与人工智能，作为塑造机构方向的一部分。

结论：制定符合道德且面向未来的人工智能政策

人工智能正在重塑高等教育，大学不能再承受模糊性。深思熟虑的人工智能政策提供明确性、保护完整性并为创新创造空间。通过让利益相关者参与，将决策建立在共同价值观的基础上，并致力于不断修订，机构可以负责任地引导人工智能的采用。

最终，大学人工智能政策的目标不是控制技术，而是指导技术的使用，以加强学习、信任和学术使命。今天采取果断行动的机构将能够更好地领导明天。

常见问题

大学人工智能政策是否完全禁止人工智能工具？

不会。大多数政策旨在定义可接受的用途，而不是实施全面禁止。许多人鼓励人工智能作为学习辅助手段，同时限制其用于完成评估的工作。

学生如何知道允许使用哪些人工智能？

明确的制度政策与特定课程的指导相结合，可以帮助学生了解期望并避免无意的不当行为。

AI 政策应该多久更新一次？

鉴于人工智能发展的快速步伐，建议每年进行审查，以确保相关性和有效性。

人工智能政策能否支持创新？

是的。经过深思熟虑的设计后，人工智能政策可以为实验提供一个安全的框架，在促进创新的同时维护学术价值。