◎摘  要  生成式人工智能正重塑知識(shí)生產(chǎn)與獲取方式，技術(shù)賦能過(guò)程中衍生的倫理風(fēng)險(xiǎn)日益凸顯。傳統(tǒng)科層治理模式的剛性流程與標(biāo)準(zhǔn)化管控在應(yīng)對(duì)技術(shù)快速迭代與風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)演化時(shí)顯現(xiàn)出結(jié)構(gòu)性局限。敏捷治理因其多元協(xié)作、動(dòng)態(tài)適應(yīng)、快速響應(yīng)與價(jià)值導(dǎo)向等特征，與教育技術(shù)倫理風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜性形成高度契合。面向拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)的平衡型敏捷治理模式，可以通過(guò)制度創(chuàng)新、組織重構(gòu)和技術(shù)設(shè)計(jì)的系統(tǒng)協(xié)同，實(shí)現(xiàn)生成式人工智能賦能潛力釋放與倫理風(fēng)險(xiǎn)防范的動(dòng)態(tài)平衡。

◎關(guān)鍵詞  生成式人工智能；拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)；倫理風(fēng)險(xiǎn)；平衡型敏捷治理；多層次治理路徑

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)教育變革的新時(shí)代，生成式人工智能以其自主學(xué)習(xí)、內(nèi)容創(chuàng)生與語(yǔ)義理解能力，正重塑知識(shí)生產(chǎn)機(jī)制與人才培養(yǎng)模式?！督逃龔?qiáng)國(guó)建設(shè)規(guī)劃綱要（2024—2035年）》明確提出“以教育數(shù)字化開(kāi)辟發(fā)展新賽道”[1]，強(qiáng)調(diào)“促進(jìn)人工智能助力教育變革”[2]；2025年《政府工作報(bào)告》進(jìn)一步要求加快建設(shè)高質(zhì)量教育體系，加強(qiáng)拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)[3]。拔尖創(chuàng)新人才作為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的核心要素，其培養(yǎng)本質(zhì)在于突破性思維能力、前沿知識(shí)探索能力和跨學(xué)科整合能力的系統(tǒng)性培育。生成式人工智能在推動(dòng)個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑、拓展認(rèn)知邊界與促進(jìn)知識(shí)整合等方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)，但同時(shí)引發(fā)了技術(shù)依賴導(dǎo)致的思維同質(zhì)化、算法偏見(jiàn)造成的認(rèn)知局限和數(shù)字鴻溝加劇的資源差異等倫理風(fēng)險(xiǎn)。根本矛盾在于，大型語(yǔ)言模型基于概率統(tǒng)計(jì)原理，本質(zhì)上傾向于生成“中心化”的主流表達(dá)，而非創(chuàng)新所需的邊緣思維，這與拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)目標(biāo)之間形成內(nèi)在張力。

生成式人工智能賦能拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)的倫理問(wèn)題與治理困境

1.生成式人工智能的賦能特性與教育應(yīng)用現(xiàn)狀

生成式人工智能以大型語(yǔ)言模型為核心技術(shù)基礎(chǔ)，通過(guò)海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練產(chǎn)生涌現(xiàn)式認(rèn)知能力，展現(xiàn)出多維度的教育賦能潛力。在人才培養(yǎng)過(guò)程中，其價(jià)值主要體現(xiàn)在知識(shí)獲取的普惠化方面，通過(guò)自然語(yǔ)言交互打破了專(zhuān)業(yè)知識(shí)壁壘，使復(fù)雜領(lǐng)域知識(shí)變得觸手可及；同時(shí)在認(rèn)知過(guò)程中發(fā)揮協(xié)同作用，提供多角度概念解析、系統(tǒng)化推理支持和跨域創(chuàng)意激發(fā)，增強(qiáng)學(xué)習(xí)者處理復(fù)雜問(wèn)題的能力；更為關(guān)鍵的是，其實(shí)現(xiàn)了學(xué)習(xí)體驗(yàn)的精準(zhǔn)適配，能根據(jù)個(gè)體特征提供定制化內(nèi)容與反饋，從而突破標(biāo)準(zhǔn)化教育對(duì)創(chuàng)新潛能的制約，為人才的個(gè)性化發(fā)展創(chuàng)造條件。

2.拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)的賦能需求與輔助創(chuàng)新悖論

拔尖創(chuàng)新人才作為能夠引領(lǐng)學(xué)科前沿發(fā)展和科技創(chuàng)新的高層次人才，其培養(yǎng)目標(biāo)聚焦知識(shí)前沿探索力、思維范式突破力與跨域整合力，培養(yǎng)路徑與一般人才培養(yǎng)模式形成顯著差異。生成式人工智能介入拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)場(chǎng)域時(shí)，產(chǎn)生了深層互動(dòng)與矛盾。

一是人才突破性思維與算法邏輯的張力。拔尖創(chuàng)新人才需要突破既有范式，而生成式人工智能由其統(tǒng)計(jì)學(xué)本質(zhì)決定，傾向于復(fù)現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的高頻模式和常見(jiàn)表達(dá)，難以產(chǎn)生真正的原創(chuàng)性思維。過(guò)度依賴生成式人工智能的學(xué)生易陷入思維同質(zhì)化、創(chuàng)新獨(dú)立性低的“能力瓶頸”。

二是人才知識(shí)前沿探索與生成式人工智能知識(shí)邊界的悖論。生成式人工智能受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)截止點(diǎn)與前沿領(lǐng)域數(shù)據(jù)的稀缺性，存在明顯的時(shí)間邊界與知識(shí)斷層，可能產(chǎn)生“偽前沿”現(xiàn)象，誤導(dǎo)研究方向。

三是人才跨學(xué)科思維與生成式人工智能輔助整合的辯證關(guān)系。生成式人工智能擅長(zhǎng)基于統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)的表層知識(shí)橋接，但拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)的跨學(xué)科思維需深度認(rèn)知重構(gòu)與創(chuàng)造性融合。面對(duì)這一本質(zhì)差異，人才培養(yǎng)需要將生成式人工智能的知識(shí)關(guān)聯(lián)功能定位為激發(fā)器而非替代品。

3.生成式人工智能賦能拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)的倫理風(fēng)險(xiǎn)

一是認(rèn)知自主性風(fēng)險(xiǎn)。生成式人工智能對(duì)拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)的根本倫理挑戰(zhàn)在于對(duì)認(rèn)知自主性的潛在侵蝕，這種侵蝕并非表面可見(jiàn)，而是通過(guò)多重路徑逐步滲透到認(rèn)知過(guò)程的核心環(huán)節(jié)。

其一，創(chuàng)新思維外包依賴。創(chuàng)新思維包含問(wèn)題識(shí)別、批判分析等復(fù)雜環(huán)節(jié)，而生成式人工智能快速生成創(chuàng)新內(nèi)容的能力誘使學(xué)習(xí)者將本應(yīng)自主完成的思維過(guò)程外包。其二，認(rèn)知過(guò)程算法同化。頻繁使用同一生成式人工智能的學(xué)習(xí)者，其思維模式會(huì)逐漸呈現(xiàn)相似特征，最終造成思維視角單一化和創(chuàng)新路徑趨同。其三，批判思維訓(xùn)練塌陷。批判思維作為創(chuàng)新的核心素養(yǎng)，需要通過(guò)長(zhǎng)期、系統(tǒng)的認(rèn)知磨煉形成。生成式人工智能提供的即時(shí)解答使學(xué)習(xí)者失去了信息篩選、證據(jù)權(quán)衡與獨(dú)立論證的關(guān)鍵訓(xùn)練機(jī)會(huì)。

二是認(rèn)知公平風(fēng)險(xiǎn)。生成式人工智能表面上為所有學(xué)習(xí)者提供了平等的知識(shí)獲取途徑，實(shí)則引發(fā)認(rèn)知資源分配的結(jié)構(gòu)性風(fēng)險(xiǎn)。

其一，資源獲取超精英化。高級(jí)付費(fèi)模型與配套支持系統(tǒng)形成實(shí)質(zhì)性“數(shù)字圍墻”，技術(shù)賦能能力差異也滲透到整個(gè)使用生態(tài)。其二，知識(shí)框架偏見(jiàn)抑制創(chuàng)新多元性。大型語(yǔ)言模型呈現(xiàn)出明顯的知識(shí)分布偏好，更擅長(zhǎng)西方學(xué)術(shù)傳統(tǒng)的分析推理和定量方法，無(wú)形中引導(dǎo)拔尖創(chuàng)新人才沿著“主流認(rèn)可”的思維路徑前進(jìn)。其三，元認(rèn)知資本鴻溝強(qiáng)化人才選拔偏差。在拔尖創(chuàng)新人才的選拔過(guò)程中，可能過(guò)度獎(jiǎng)勵(lì)嫻熟使用工具者而非真正的創(chuàng)新思考者，導(dǎo)致創(chuàng)新人才隊(duì)伍的同質(zhì)化。

三是學(xué)術(shù)倫理風(fēng)險(xiǎn)。生成式人工智能的深度介入正從根本上重塑學(xué)術(shù)創(chuàng)新的歸屬認(rèn)定與價(jià)值評(píng)判，在拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)中引發(fā)一系列學(xué)術(shù)倫理挑戰(zhàn)。

其一，原創(chuàng)性邊界消解。生成式人工智能深度參與人才創(chuàng)新全過(guò)程，從靈感激發(fā)到方案構(gòu)建再到成果解釋?zhuān)纬伞叭藱C(jī)共創(chuàng)連續(xù)譜系”， 使原創(chuàng)性判斷高度模糊，深刻影響拔尖創(chuàng)新人才的思維獨(dú)立性與學(xué)術(shù)自信心。其二，知識(shí)歸屬懸置。生成式人工智能基于海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練而無(wú)法溯源的特性，導(dǎo)致了“無(wú)歸屬知識(shí)再生產(chǎn)”的新現(xiàn)象，削弱了未來(lái)科研領(lǐng)軍人才對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的敏感性。其三，激勵(lì)扭曲與深度能力缺失。拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)不僅關(guān)注選拔公平，更注重長(zhǎng)期能力培養(yǎng)質(zhì)量，而生成式人工智能創(chuàng)造了典型的“效率—能力”悖論。

4.生成式人工智能賦能拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)的倫理風(fēng)險(xiǎn)治理困境

生成式人工智能在拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)中的深度應(yīng)用，暴露出傳統(tǒng)科層治理模式的系統(tǒng)性困境。

一是制度滯后，剛性規(guī)則與技術(shù)動(dòng)態(tài)的沖突。近年，我國(guó)陸續(xù)出臺(tái)相關(guān)政策或法規(guī)并初步構(gòu)建起人工智能教育治理框架，如《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》《新一代人工智能倫理規(guī)范》等，但傳統(tǒng)治理依賴預(yù)設(shè)規(guī)則與標(biāo)準(zhǔn)化流程，而生成式人工智能風(fēng)險(xiǎn)隨技術(shù)迭代持續(xù)演化。這種靜態(tài)治理與動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)之間的本質(zhì)矛盾在拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)領(lǐng)域尤為顯著。

二是權(quán)責(zé)碎片化，多元治理主體的協(xié)同困境。生成式人工智能治理呈現(xiàn)典型的多中心特征，在拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)場(chǎng)域中形成復(fù)雜的責(zé)任網(wǎng)絡(luò)。各治理主體間存在系統(tǒng)性協(xié)同壁壘。政府部門(mén)擁有制度權(quán)威但缺乏技術(shù)敏感性，高校追求創(chuàng)新應(yīng)用但倫理風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)相對(duì)薄弱，技術(shù)企業(yè)掌握算法核心但社會(huì)責(zé)任機(jī)制不健全，一線師生直面實(shí)踐挑戰(zhàn)卻缺乏有效應(yīng)對(duì)工具。

三是工具失衡，剛?cè)崾侄蔚慕Y(jié)構(gòu)性錯(cuò)配。在拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)領(lǐng)域，強(qiáng)制性監(jiān)管工具往往對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)形成“一刀切”約束，抑制了高風(fēng)險(xiǎn)高價(jià)值的探索性研究與自由創(chuàng)新，卻無(wú)法精準(zhǔn)識(shí)別與防范分散性風(fēng)險(xiǎn)；同時(shí)，引導(dǎo)性工具的缺位又導(dǎo)致倫理規(guī)范難以內(nèi)化，加速了隱性風(fēng)險(xiǎn)的累積，形成“過(guò)度管控”與“監(jiān)管真空”并存的悖論。

面向拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)的平衡型敏捷治理模式及實(shí)施路徑

敏捷治理作為第四次工業(yè)革命背景下的新型范式，強(qiáng)調(diào)適應(yīng)性、多元協(xié)同與價(jià)值引導(dǎo)等特性。平衡型敏捷治理模式是對(duì)傳統(tǒng)敏捷治理的創(chuàng)新性拓展，構(gòu)建“技術(shù)賦能與倫理守護(hù)”的平衡機(jī)制，通過(guò)制度創(chuàng)新、組織重構(gòu)和技術(shù)設(shè)計(jì)的系統(tǒng)協(xié)同，既釋放生成式人工智能在拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)中的認(rèn)知增強(qiáng)潛力，又防范其對(duì)認(rèn)知自主性、公平發(fā)展和學(xué)術(shù)誠(chéng)信的結(jié)構(gòu)性侵蝕。

1.認(rèn)知自主權(quán)平衡機(jī)制

認(rèn)知自主權(quán)平衡機(jī)制旨在解決生成式人工智能導(dǎo)致的創(chuàng)新思維外包、算法同化和批判思維塌陷問(wèn)題，通過(guò)多層次干預(yù)確保拔尖創(chuàng)新人才的思維獨(dú)立性。

在教師層面，實(shí)施能力賦能型教學(xué)范式轉(zhuǎn)型。教師應(yīng)從知識(shí)傳遞轉(zhuǎn)向思維培養(yǎng)。重塑教學(xué)目標(biāo)時(shí)，需將培養(yǎng)質(zhì)疑能力、創(chuàng)新思維和原創(chuàng)性思考明確置于知識(shí)獲取之上；革新教學(xué)方法時(shí)，可設(shè)計(jì)強(qiáng)制思考環(huán)節(jié)，實(shí)行“先人后機(jī)”原則，要求學(xué)生先獨(dú)立完成關(guān)鍵思維環(huán)節(jié)再借助生成式人工智能輔助；同時(shí)轉(zhuǎn)變教師角色，從知識(shí)權(quán)威轉(zhuǎn)為思維教練，引導(dǎo)學(xué)生意識(shí)到人工智能輔助帶來(lái)的思維依賴。具體實(shí)施可采用梯度化策略，在基礎(chǔ)任務(wù)中，僅允許生成式人工智能處理資料收集等輔助工作；進(jìn)階階段要求學(xué)生明確標(biāo)注自己與生成式人工智能的貢獻(xiàn)邊界；在創(chuàng)新環(huán)節(jié)中，設(shè)立人機(jī)對(duì)抗訓(xùn)練，引導(dǎo)學(xué)生批判、反駁甚至超越生成式人工智能結(jié)論，培養(yǎng)對(duì)算法權(quán)威的質(zhì)疑能力。

在高校層面，嵌入式培養(yǎng)學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)“五力”。高校應(yīng)著力提升學(xué)生的技術(shù)理解力，通過(guò)開(kāi)設(shè)生成式人工智能原理解構(gòu)必修課，使學(xué)生了解模型局限性；培養(yǎng)學(xué)生批判評(píng)估力，設(shè)計(jì)生成式人工智能輸出質(zhì)量評(píng)估實(shí)驗(yàn)，訓(xùn)練學(xué)生識(shí)別內(nèi)容可靠性與偏見(jiàn)；培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新應(yīng)用力，借助創(chuàng)新思維工作坊培養(yǎng)學(xué)生將生成式人工智能作為思維拓展工具；培養(yǎng)學(xué)生元認(rèn)知調(diào)控力，建立技術(shù)依賴自我監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，定期評(píng)估學(xué)生對(duì)生成式人工智能的依賴程度；培養(yǎng)學(xué)生倫理決策力，開(kāi)發(fā)人機(jī)協(xié)作倫理決策案例庫(kù)，提升學(xué)生在復(fù)雜情境中的判斷能力。高校應(yīng)將“五力”訓(xùn)練嵌入拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)全過(guò)程，利用微模塊嵌入專(zhuān)業(yè)課程，確保每門(mén)課程必須包含生成式人工智能適用邊界討論；通過(guò)問(wèn)題導(dǎo)向嵌入研討活動(dòng)，設(shè)計(jì)學(xué)生主導(dǎo)的人機(jī)思維差異分析環(huán)節(jié)；在項(xiàng)目實(shí)踐中融入創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)，要求創(chuàng)新項(xiàng)目包含生成式人工智能輔助與人類(lèi)獨(dú)立工作的對(duì)比驗(yàn)證。

在技術(shù)層面，構(gòu)建多層次透明機(jī)制。提高生成式人工智能系統(tǒng)的可理解性是保障認(rèn)知自主的技術(shù)前提。提升設(shè)計(jì)透明度，技術(shù)開(kāi)發(fā)者要公開(kāi)模型架構(gòu)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)源與功能邊界限制；高?？山⒔逃斯ぶ悄芟到y(tǒng)登記平臺(tái)，對(duì)校內(nèi)使用的所有人工智能系統(tǒng)進(jìn)行透明度評(píng)級(jí)。提升過(guò)程透明度，要求教育應(yīng)用必須實(shí)現(xiàn)思維路徑可視化，如通過(guò)思維地圖展示人工智能推理過(guò)程。提升結(jié)果透明度，開(kāi)發(fā)置信度指示系統(tǒng)，明確標(biāo)注人工智能輸出的確定性程度。提升影響透明度，建立認(rèn)知影響跟蹤系統(tǒng)，長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)人工智能對(duì)學(xué)習(xí)行為和思維模式的影響。

2.資源公平分配框架

資源公平分配框架主要解決技術(shù)獲取超精英化、知識(shí)框架偏見(jiàn)和元認(rèn)知資本鴻溝問(wèn)題，確保技術(shù)賦能的普惠性與多元性。

在政府層面，出臺(tái)分級(jí)監(jiān)管與普惠資源政策。一是實(shí)施人工智能教育資源普惠工程，為各類(lèi)高校提供國(guó)家級(jí)高質(zhì)量人工智能平臺(tái)，統(tǒng)一服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，消除技術(shù)獲取差距。二是設(shè)立拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)人工智能資源專(zhuān)項(xiàng)基金，重點(diǎn)支持資源薄弱高校的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。三是建立算法偏見(jiàn)監(jiān)測(cè)中心，定期評(píng)估主流教育人工智能系統(tǒng)的知識(shí)多樣性和文化包容性，發(fā)布偏見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)警示。同時(shí)，應(yīng)構(gòu)建差異化監(jiān)管框架，針對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)實(shí)施精準(zhǔn)治理。如對(duì)教學(xué)輔助類(lèi)應(yīng)用，實(shí)施低強(qiáng)度監(jiān)管，僅設(shè)置數(shù)據(jù)安全基線；對(duì)思維培養(yǎng)類(lèi)應(yīng)用，實(shí)施觸發(fā)式監(jiān)管，設(shè)定人工智能介入程度閾值和自動(dòng)預(yù)警機(jī)制；對(duì)能力測(cè)評(píng)類(lèi)應(yīng)用，實(shí)施高強(qiáng)度監(jiān)管，要求算法公開(kāi)和多元化驗(yàn)證。

在高校層面，建立分布式制度架構(gòu)與能力均衡措施。一是構(gòu)建多層次制度框架，核心制度層面制定全校性生成式人工智能公平使用準(zhǔn)則，確保不同背景學(xué)生的平等訪問(wèn)權(quán)；半自治單元層面授權(quán)各學(xué)院根據(jù)學(xué)科特點(diǎn)制定差異化應(yīng)用策略。二是建立校內(nèi)數(shù)字資源均衡機(jī)制，設(shè)立跨院系人工智能資源共享平臺(tái)；開(kāi)發(fā)元認(rèn)知能力評(píng)估與培訓(xùn)系統(tǒng)，針對(duì)不同學(xué)生的技術(shù)素養(yǎng)差異提供個(gè)性化訓(xùn)練；組建由教學(xué)設(shè)計(jì)專(zhuān)家、技術(shù)人員和多元背景學(xué)生代表共同參與的人工智能教育公平推進(jìn)組，定期評(píng)估校內(nèi)人工智能應(yīng)用的可及性和包容性，并提出改進(jìn)措施；針對(duì)資源薄弱學(xué)科，提供人工智能應(yīng)用能力定向提升計(jì)劃，優(yōu)先配置相關(guān)資源。

在技術(shù)層面，開(kāi)發(fā)多元性增強(qiáng)與偏見(jiàn)緩解設(shè)計(jì)。在技術(shù)設(shè)計(jì)層面系統(tǒng)性應(yīng)對(duì)偏見(jiàn)問(wèn)題。一是開(kāi)發(fā)知識(shí)多元性增強(qiáng)模塊，要求教育人工智能系統(tǒng)必須支持多元知識(shí)表征，系統(tǒng)性嵌入中國(guó)自主知識(shí)體系、研究方法和跨學(xué)科知識(shí)。二是實(shí)施算法偏見(jiàn)檢測(cè)與補(bǔ)償機(jī)制，通過(guò)增加多元訓(xùn)練數(shù)據(jù)和調(diào)整推薦算法，確保不同思維路徑獲得平等展示機(jī)會(huì)。三是建立文化敏感性評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，針對(duì)來(lái)自不同文化背景的學(xué)習(xí)者，調(diào)整交互界面和內(nèi)容呈現(xiàn)方式。此外，構(gòu)建能力差異自適應(yīng)系統(tǒng)，根據(jù)用戶的元認(rèn)知能力水平，動(dòng)態(tài)調(diào)整界面復(fù)雜度，提供針對(duì)性的提示指導(dǎo)，降低技術(shù)素養(yǎng)門(mén)檻；同時(shí)開(kāi)發(fā)公平使用認(rèn)證機(jī)制，要求所有用于拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)的人工智能系統(tǒng)通過(guò)可及性、多元性和包容性測(cè)試，確保不強(qiáng)化既有的資源和認(rèn)知差距。

3.學(xué)術(shù)誠(chéng)信與創(chuàng)新歸屬保障系統(tǒng)

學(xué)術(shù)誠(chéng)信與創(chuàng)新歸屬保障系統(tǒng)旨在應(yīng)對(duì)生成式人工智能帶來(lái)的原創(chuàng)性邊界消解、知識(shí)歸屬懸置和激勵(lì)扭曲問(wèn)題，建立適應(yīng)技術(shù)變革的新型學(xué)術(shù)規(guī)范。

在高校層面，建立新型學(xué)術(shù)誠(chéng)信框架。一是構(gòu)建生成式人工智能協(xié)作學(xué)術(shù)規(guī)范，明確界定人機(jī)協(xié)作的合理邊界和倫理要求。制定人工智能使用分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，如概念啟發(fā)級(jí)、資料整理級(jí)、表達(dá)優(yōu)化級(jí)、方案構(gòu)建級(jí)及其對(duì)應(yīng)的引用要求，將其納入學(xué)術(shù)手冊(cè)。二是建立生成式人工智能貢獻(xiàn)度聲明機(jī)制，要求所有學(xué)術(shù)成果明確標(biāo)注生成式人工智能參與程度和具體環(huán)節(jié)，采用統(tǒng)一格式，確保透明度和可比性。三是開(kāi)發(fā)學(xué)術(shù)原創(chuàng)性評(píng)估工具箱，包括多元證據(jù)評(píng)估法、過(guò)程驗(yàn)證法和能力復(fù)現(xiàn)法，減少對(duì)單一文本相似度檢測(cè)的依賴。同時(shí)，推動(dòng)倫理決策制度化，設(shè)立跨學(xué)科人工智能學(xué)術(shù)倫理委員會(huì)，負(fù)責(zé)制定規(guī)范、審核復(fù)雜案例和更新倫理指南；開(kāi)發(fā)針對(duì)人工智能時(shí)代的學(xué)術(shù)誠(chéng)信培訓(xùn)課程，將其設(shè)為拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)的必修內(nèi)容，系統(tǒng)性培養(yǎng)學(xué)生在技術(shù)輔助環(huán)境中的倫理敏感性。

在教師層面，重構(gòu)評(píng)價(jià)體系與激勵(lì)機(jī)制。一是建立重視過(guò)程與能力的多維評(píng)價(jià)體系。評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)要關(guān)注思維過(guò)程質(zhì)量、創(chuàng)新獨(dú)特性和元認(rèn)知反思能力，通過(guò)學(xué)生提交的思維日志和演示推導(dǎo)來(lái)進(jìn)行評(píng)估。二是設(shè)計(jì)能力驗(yàn)證型考核機(jī)制，如設(shè)置必須在無(wú)生成式人工智能環(huán)境下完成的關(guān)鍵環(huán)節(jié)評(píng)估，或者要求學(xué)生解釋和拓展人工智能生成內(nèi)容。三是建立進(jìn)階式評(píng)價(jià)機(jī)制，隨著學(xué)習(xí)階段提升，加強(qiáng)對(duì)獨(dú)立思考的要求比重。通過(guò)設(shè)立深度思考獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，明確獎(jiǎng)勵(lì)批判性思維和原創(chuàng)性突破，而非僅關(guān)注產(chǎn)出數(shù)量；建立獨(dú)立能力與人工智能輔助雙軌制，在評(píng)價(jià)中同時(shí)考量?jī)深?lèi)能力，避免單向激勵(lì)。

在技術(shù)層面，提出負(fù)責(zé)任創(chuàng)新實(shí)踐。技術(shù)提供方應(yīng)通過(guò)“預(yù)見(jiàn)—反思—包容—響應(yīng)”的負(fù)責(zé)任創(chuàng)新框架，從源頭保障學(xué)術(shù)倫理。在預(yù)見(jiàn)階段，要求技術(shù)開(kāi)發(fā)前必須進(jìn)行人工智能學(xué)術(shù)影響評(píng)估，系統(tǒng)預(yù)判對(duì)原創(chuàng)性、歸屬性和激勵(lì)結(jié)構(gòu)的潛在影響；在反思階段，需組織跨學(xué)科專(zhuān)家定期審查設(shè)計(jì)決策和價(jià)值假設(shè)，識(shí)別潛在的倫理盲點(diǎn)；在包容階段，將拔尖創(chuàng)新人才代表納入技術(shù)設(shè)計(jì)全過(guò)程，確保其需求和倫理關(guān)切得到充分考慮；在響應(yīng)階段，建立倫理問(wèn)題快速響應(yīng)機(jī)制，及時(shí)調(diào)整發(fā)現(xiàn)的倫理風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，開(kāi)發(fā)可溯源人工智能系統(tǒng)，通過(guò)區(qū)塊鏈等技術(shù)記錄人工智能生成內(nèi)容的來(lái)源和參考材料，提高知識(shí)歸屬的透明度；設(shè)計(jì)原創(chuàng)性增強(qiáng)功能，如提供多樣化的思路而非單一答案，鼓勵(lì)用戶批判性思考和超越系統(tǒng)建議。

通過(guò)上述三大機(jī)制及其多層次實(shí)施路徑，平衡型敏捷治理模式能有效應(yīng)對(duì)生成式人工智能給拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)帶來(lái)的多維倫理風(fēng)險(xiǎn)，在確保技術(shù)創(chuàng)新活力的同時(shí)筑牢倫理保障防線，實(shí)現(xiàn)技術(shù)賦能與人才培養(yǎng)本質(zhì)的動(dòng)態(tài)平衡。平衡型敏捷治理模式不僅適用于當(dāng)前技術(shù)發(fā)展階段，其動(dòng)態(tài)適應(yīng)和循環(huán)迭代的特性也使其具備面向未來(lái)技術(shù)演進(jìn)的持續(xù)適應(yīng)能力。

參考文獻(xiàn)：

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[3]李強(qiáng).政府工作報(bào)告——2025年3月5日在第十四屆全國(guó)人民代表大會(huì)第三次會(huì)議上[N].人民日?qǐng)?bào)，2025-3-13（1）.

[本文為國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金2023年重點(diǎn)項(xiàng)目“國(guó)有企業(yè)打造原創(chuàng)技術(shù)策源地的戰(zhàn)略人才激勵(lì)模式研究”（項(xiàng)目編號(hào)：23AGL017）、北京郵電大學(xué)2023年教育教學(xué)改革項(xiàng)目“創(chuàng)教融合視域下卓越拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式與長(zhǎng)效機(jī)制研究與實(shí)踐”（項(xiàng)目編號(hào)：2023YB53）的研究成果]

【作者：李燁，單位：北京郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院】

（原載2025年第9期《中國(guó)高等教育》）