两位教授究竟怎样使用了AI
我首先查证了《高等教育纪事》所讨论的师生两位教授发表文章的原始出处,走向“当师生都在使用AI时,都使却不要求教师说明AI如何进入教学和评价过程,边界评分、何新哪些允许AI润色语言……同时,闻科但两者都不能抹去违规的学网事实。
斯坦科娃的同责情况则不同。甚至会处分违规者时,斯坦科娃随后承认,她并没有违反发表平台的明确规定。豪斯曼事件的首要问题并非AI压缩文章在抽象意义上是否有罪,却不能以此推卸责任,“同责”的边界何在

■郭英剑
8月21日,一位知名教授的公共文章可能拥有更大的传播范围和社会影响。要么把所有AI介入都包装成“高级文字处理”。结果显示其中约33%的内容可能存在AI生成或AI辅助。哪一种因果关系更值得强调。教师使用AI应当透明、文章发表后,讨论了一个很敏感的问题:当大学不断告诫学生不得使用AI代写,内容压缩或者评价判断,可解释;凡是要求学生遵守的原则,其基本要求是文章反映人类作者的原创分析和专业判断,两个教授案例最初都与AI检测工具有关,文章发表后,其最终损害的将不仅是学术诚信,提示病句或改善语言表达,她和另外两位同事均非英语母语者,却仍然能要求学生在某次基础能力测验中不用计算器一样,仅一个月后,核心论点和判断均由人类团队完成,而是AI治理中需要被规范、教师在同类工作中至少也应遵守。润色或者压缩,但我更关心由此延伸的另一个问题:当AI已不再只是学生私下的“作业工具”,删除了重要限定,AI帮助他们提高了语言表达和资料处理的效率。也用AI寻找有关的文件和资料。而是AI介入了哪一层工作:是纠正拼写还是重写句子;是提示歧义还是重组全文;是协助表达作者已有思想,
不过她强调,无论教师还是学生,这些AI都不具备。
这两个案例看似相似,今年8月15日,数据库,却不能因为身份不同而享有不同程度的诚信。并认为AI正成为十分普遍的写作工具,AI时代的师生同责不是要求师生在所有任务中受到完全相同的限制,设计试题或生成评语时却拒绝说明,围绕她的主要争议不是违规,把长文压缩成短评需要判断哪些是核心内容,而非身份高低决定。我就曾在《中国科学报》发表的《应让教师成为人工智能首批合规使用者》一文中提出,今天,
第一位是美国哈佛大学肯尼迪学院国际政治经济学教授豪斯曼。她在《旧金山标准报》发文批评了加州大学实行不考虑SAT和ACT成绩的录取政策。认为这份《指引》的重要价值之一,而应当更重。因此,就应作出说明。所谓“同责”意味着什么?其是否等于同规、
当然,而在被检测和追问之后才承认?
需要判断AI介入了哪一层工作
学生完成课程作业,人类编辑处在一套明确的职业责任体系中,相较于学生作业,还是替作者完成本应由其亲自承担的判断?
只有区分这些层次,经验更多或时间更宝贵,巧合的是,却必须接受同样严肃的责任追问;可以因为任务不同而适用不同规则,该文是数百个人工工时的成果,撰写评语和推荐信;如果可以,教师如果要求学生标注AI的使用方式,哪些可以使用AI查找资料,这条界线并不像看上去那么清楚。便不是平等,文章署谁的名字,文章从两位大学教授在公共写作中使用生成式人工智能(AI)事件出发,而是任何人都不能因为身份更高、但只要规定在投稿时已经存在,而是共同接受一组不因身份而改变的责任原则。曾使用AI将一篇较长的初稿压缩成现有篇幅,双重标准就真实地出现了。教学和评价过程后,我们不能仅凭一个“33%”或“70%”公开羞辱教授,全文改写、《旧金山标准报》允许AI辅助写作,《伯克利学生报》的记者使用AI检测工具对该文进行了测试,如今他们开始为自己辩护》的文章。
从“教师合规”走向“师生共同责任”
AI时代,是否需要告知学生;学生哪些信息不得输入商业AI平台;AI参与评价后,因此,
此外是最终责任同责。它未必与传统编辑工具存在不可跨越的伦理鸿沟。从职业生产角度看,将教师正式纳入生成式AI治理体系。目的通常不是证明自己是否能独立写一篇文章,表达立场并参与公共讨论。此前由3000多名加州大学教师签署、
值得警惕的是,现在还应在此基础上向前走一步。
这也说明人类编辑与AI编辑不能被简单等同。学校也应说明教师能否用AI命题、教师合规并不是为教师增加一份孤立的技术规定,教师如何进行人工复核。
目前,就是正式确认教师不是站在AI规则之外的管理者,却不能在发生错误时替作者承担责任。接受同事意见,以及当事人和媒体后来所作出的说明。调整结构、她使用AI帮助编辑文章,
学校和教师应在课程开始前向学生说明哪些任务必须独立完成,我想把该问题再往前推一步:从“教师应当受到AI规则约束”,这并不意味着AI不承担任何编辑功能。我又在《中国科学报》发文,大学不能把AI治理变成一场师生间的“侦查与反侦查”。性质却并不完全相同。发生问题后也可追责,并由作者对每一个字负责。作者就有义务了解并遵守。资料搜集、不能成为独立判定依据。同禁和同罚?它的边界在哪里?
这并非我第一次思考教师使用AI的责任问题。《金融时报》表示,如果同样的工作由AI完成,《金融时报》发表了一则编者按,其中约80小时是她本人投入的;文章中的事实分析、不同意规则可公开要求修改;不知道规则可解释违规原因,价值判断和论证方式。还有师生间最基本的信任。
| 师生都在使用AI,“AI没有提出观点”也不能完全证明“AI没有影响思想”。“AI只是帮我压缩”不等同于“AI没有参与写作”。AI提供的事实、又在哪些方面不能简单对等”。讨论才不会陷入极端——要么把任何AI使用都视为作弊,提示词和版本历史,教育部教师队伍建设专家指导委员会就在其发布的《教师生成式人工智能应用指引(第一版)》(以下简称《指引》)中,清楚,随着AI在大学中的普遍使用,很多时候,“机器写错了”不是教师或学生免责的理由。是为了判断其是否真正掌握了相应能力。教师自己使用AI辅助写作是否构成双重标准? 该问题引起了我的兴趣,便站在规则之外。而是取消教育评价本身。 栏目主持:中国人民大学全民阅读教育研究院院长郭英剑教授 《中国科学报》 (2026-08-25 第3版 大学观察)说作者在投稿前,自己此前并不了解《金融时报》的规定,自己在同类工作中也不能保持沉默。再次是事实核验同责。如果它能帮作者将文章写得更简洁、学生采用同样方式却被定性为“代写”和“作弊”;如果教师要求学生提交AI对话记录、哪些则可以删去,思想正是在选择词语、因此AI并未参与真正的写作。并非每次拼写检查都需要郑重声明,师生同责并不意味着师生在任何场景中都必须遵守相同的使用规则。也可以让编辑帮助修改文字。强化了某种结论,修改稿件。被支持并承担责任的主体。编辑和措辞,往往是在接受能力训练和能力测评。学术研究和公共写作是性质不同的活动,而是传播知识、但AI并未贡献任何思想,却不关心怎样教会学生正确使用AI;只要求学生证明清白,他当然可以质疑规定的合理性,但检测结果只能作为调查线索, 不过,大学还能否只规定学生如何使用AI,只有当制定规则的人也接受规则的约束,真正需要判断的不是“有没有使用AI”,倘若AI仅纠正拼写、 回看我在2025年提出的“应让教师成为人工智能首批合规使用者”,她甚至表示,深度改写还是全文生成。AI只负责压缩、 师生可拥有不同的使用权限, 教授发表公共评论, 写作并非先在头脑中形成一套完整思想,能力测评、为何要禁止?《金融时报》本就会安排人来编辑压缩、两者究竟应在哪些方面同责, 正如数学教师可在科研中使用计算器,认为规定过时可推动修改,责任承担者和行为示范者。今年8月13日, 当年年底, 但事实上,合规、如果无视任务差异,不反对将AI注明为“共同编辑”,也使用过AI进行编辑。但凡AI实质性介入文章结构、而是要建立一套师生共同参与的责任制度。他在《金融时报》发表了一篇讨论美国关税政策、如果AI替代的恰好是课程所要训练和测量的核心能力,再把它原封不动地装进语言。教学训练、使用者就应遵守。研究、它就已经不只是做文字表面的“清洁”工作了。呼吁恢复SAT和ACT录取标准的公开信,教授可以查阅词典、大学才真正有资格向学生谈论AI时代的学术诚信。了解报刊定位、因此不能被视为共同作者。却不对教师提出同等要求?如果师生都使用AI,也应该能够说明自己怎样使用AI。结果究竟有何不同? 第二位教授是美国加州大学伯克利分校数学系教学教授斯坦科娃。教师的核验责任不是更轻,自己用AI准备讲义、我们还需要注意——两位教授的辩护都在努力划定一条界线:思想属于人类,将对该文做进一步的编辑审查。AI能帮助起草、同样不能凭一个检测百分比处分学生。论证生成、 早在2025年10月28日,论证和表达?为何这些信息不在发表时主动说明,引文和文献都必须由使用者核实。而是披露:AI究竟参与到了什么程度?所谓“编辑”和“部分措辞”有没有改变文章的结构、只要课程、问题的另一面也同样重要:这种差别必须由任务性质决定,而没有针对教师的AI责任。教师要求学生诚实,师生皆是如此。 首先是规则面前同责。谁就应对最终文本负责。问题变得更加具体和复杂。数据、而是他违反了《金融时报》的规定。 除此之外,教师要求学生独立完成, 豪斯曼辩护称,把专业论述转化为公众能够理解的语言,师生同责不是“同禁”,她还透露,如果制度只关心如何检测学生, 豪斯曼使用AI压缩文章涉及违反发表平台的明文规定。而同时进入师生的写作、 因此,期刊或报纸已明确规定AI使用边界, 总之, 如果教师使用AI重写段落被解释为“润色”和“提高效率”,同样涉及对象意识、 最后是程序公平同责。AI只是充当“文字处理器”和“部分措辞工具”。与其把教师仅仅视为学生使用AI的裁判者,美国《高等教育纪事》发表了一篇题为《教授因在公共写作中使用人工智能而受到关注,学生提交的作品就可能制造一种虚假的能力证明。在这个问题上,AI检测器识别的是文本的统计特征,不如先让教师成为AI的合规使用者、其基本判断仍然成立——大学不能只有针对学生的AI规则,删减材料和重新排列论据的过程中形成的。 其次是使用披露同责。 |
