摘要：近年来，人工智能（AI）技术以前所未有的速度、广度、深度重塑高校教育生态。在2024年教育部公布的首批“人工智能+高等教育”典型应用场景案例中，清华大学利用自主研发的千亿参数大模型GLM4，对接本校8门不同课程，通过微调生成各课程的专属垂直领域模型，开发出智能

近年来，人工智能（AI）技术以前所未有的速度、广度、深度重塑高校教育生态。在2024年教育部公布的首批“人工智能+高等教育”典型应用场景案例中，清华大学利用自主研发的千亿参数大模型GLM4，对接本校8门不同课程，通过微调生成各课程的专属垂直领域模型，开发出智能助教应用。此外，北京师范大学建设了创新的“AI+课堂教学智能评测”系统，实时监测教师教学行为和学生听课状态，表明AI技术在提升教学管理和学生支持服务方面的显著潜力。

然而，技术红利的背后也潜藏多重风险。生成式AI可被用于代写作业、论文甚至伪造数据和图表，引发学术生态混乱。学生对AI的过度依赖将导致批判性思维与独立探索能力退化，“认知外包”现象普遍，教育核心目标面临空心化危机。此外，数据隐私泄露、算法偏见及错误知识传播等问题，进一步加剧了技术伦理与数据安全的挑战，这些问题在AI渗透学习、生活、工作等方方面面的当下亟待解决。

AI全方位赋能高校

2025年春季学期，清华大学在西部高校青年教师融合式教学进修项目中开放了30门AI赋能的教学试点课程，聚焦人工智能与教育教学的深度融合，助力中西部青年教师专业能力的快速提升。复旦大学也宣布，2024-2025学年将有至少100门AI领域课程与师生见面，联合全校各学科国家级人才推动实现AI教育的“三个渗透率100%”，开拓科学智能和AI垂域最前沿。

“有了AI，我们处理信息和搭建思维框架的速度明显提高了，对头脑风暴很有帮助。”同济大学的秦敏曾使用DeepSeek整理类淋巴系统功能障碍相关资料，总结已有成果并发散思维，在课题研究中取得了不错成效。

“DeepSeek-R1是较为领先的推理大模型，特别适合数学问题求解、科学推理和逻辑分析等推理密集型任务场景，有助于教学领域的‘答疑解惑’和科学研究的‘逻辑论证’。”中国教育发展战略学会人工智能与机器人教育专业委员会理事、北方工业大学伦敦布鲁内尔学院党总支副书记胡福文表示，DeepSeek-R1训练和推理成本低、速度快，彻底打破了头部企业的割据垄断格局，从而成为高校推进智慧教育和智慧校园的首选模型。

“我使用AI主要是为了迅速进行资料收集和数据处理，比如我在构思一篇新论文之前，我会向AI提供我的大致思路，要求它为我提供相关的最新研究方向，并为我整合思路，形成一个完整的论文大纲。”暨南大学新闻与传播学院的研究生陈云谈到自己在进行论文写作时会用到AI辅助，这能够使她从繁琐又耗时的重复性工作中解脱出来，大大节省时间。

AI使用需辨“可为与不可为”

然而，随着生成式AI（如ChatGPT）的便利逐渐渗透师生教育教学各个方面，人工智能在高校中的隐患也逐渐显现。复旦大学法语语言文学系的彭希坦言：“AI拥有推动不同行业创新发展的潜能，有着动态的赋能活性，同样也可能让人变成AI的‘奴隶’，让技术变成流程的‘傻瓜’。”

陈云也表示，的确会有少数学生利用AI完成作业、考试甚至论文。这在一定程度上降低了学生的自主思考能力，学习仿佛不再是自己一个人的事情，AI在一定程度上有替代学习的走向。上海师范大学笔译专业的肖玲也表示部分学生过度依赖AI来完成作业或者论文，“因为我们平时需要翻译一些文章，而有的同学一方面为了偷懒，另一方面可能是自己实在不会，所以会利用AI来完成作业或者论文，这在一定程度上会违反学术诚信。”

近日，英国高等教育政策研究所和电子书供应商Kortext对1000名本科生展开调查，发现92%的受访者在做作业时会使用AI工具，而去年同期的比例为66%。其中，约18%的受访者承认直接把AI给出的答案写进作业里。在进一步的调查中，仅有36%的学生接受过高校提供的人工智能技能指导。由此可见，在生成式AI浪潮迅猛袭来之际，学生使用AI的频率正不断提升，其观念引导与行为规范尚不成系统，需引起重视。

“当下学生用AI写论文的频率太高了，不用学校的检测系统，我都能直接用肉眼看出来。”广州某高校教师提到，很多学生在半小时不到就能写出一篇课程论文，直接交给老师完成任务，通识课和专选课更是重灾区。

今年全国两会期间，全国政协委员、上海应用技术大学校长汪小帆对制定高校人工智能工具规范使用指南提出相关建议。他认为，许多师生日常使用AI工具，但对使用边界认知模糊，当前高校急需明确AI工具的“可为与不可为”。他建议出台分册式指南：学生手册聚焦学术诚信，严禁AI代写作业论文；教师手册侧重教学创新，鼓励AI辅助教学设计。此外，高校将AI伦理纳入学术诚信必修课，同步开发案例教材，结合使用反馈情况及时更新版本，并在国家智慧教育平台开设专项课程。

AI本地化部署面临的风险

胡福文提醒，高校本地化部署AI时，将模型和数据存储在内部服务器上，可以很大程度上提升运行效率，降低数据泄露风险，但仍可能因为技术漏洞、恶意侵入、人为不当等因素而产生隐私数据泄露风险。对于高校来说，师生的个人信息，学校的人事、财务、招生、档案等内部管理信息，以及考试试卷、科研数据等都会面临较大的泄露风险。

为保障高校师生在使用AI时的数据安全，部分高校已逐步提供人工智能的技能应用与使用安全相关引导。3月4日，上海交通大学发布《上海交通大学关于在教育教学中使用AI的规范》，将AI应用分为“禁止使用”“有限使用”“鼓励使用”和“开放使用”四大类，通过分级规划规范师生使用AI的程度，在政策方面实现科学分级、逐步过渡的适配化引导。华中科技大学也在使用指南中明确提示，“建议尽量避免提交涉及个人隐私、敏感数据或涉密内容，请在使用过程中遵循‘最小必要’原则提交数据”。

新疆师范大学教育技术学大四学生冷泽宇表示，学校提供官方AI工具，应加强安全性和透明度的保护。他认为可以对使用的学生、教师的数据进行加密，防止数据泄露，以及限制对数据的访问权限等，同时要公开说明AI的算法框架，并对引用的数据明确数据来源，说明数据的使用目的等。

对于如何提升高校AI数据隐私安全的问题，胡福文表示，高校可依据国家个人信息保护法、数据安全法，建立健全内部安全管理和审计制度，推动形成以人为本、合规合法的安全可信生态。其次，针对对抗样本、数据投毒、越狱攻击、智能木马、过度推理或逆向推理、滥用误用等增量风险，要制定数据安全传输和存储的技术管理标准，全面部署安全信息和事件管理系统，强化技防屏障，加强安全审计和监控。此外，要在日益智能复杂的数字空间里，通过模拟攻击演练、应急防范训练等措施，不断提升广大师生安全驾驭、规范应用和创新发展人工智能的综合能力。

如今，AI赋能高校已成为不可阻挡的趋势，在推动智慧校园建设方面拥有着无可替代的助力。但技术赋能的同时也会暗藏隐患，如何有效使用AI，使其最大程度地推动智慧校园建设的同时，将其带来的隐患降至最低是当下需要解决的重要议题。

来源：羊城派