美加高校人工智能伦理治理：从技术应用到责任规范

国际教育视界：人工智能专题

【编者按】

人工智能正成为推动全球教育变革的关键力量，各国纷纷将其纳入战略规划。纵观国际实践，AI教育发展呈现三大趋势：一是强化顶层引领，推动技术与教学深度融合；二是重塑人才培养模式，培养复合型跨学科人才；三是加强伦理规制，确立应用规范。国际经验显示，AI教育已从单纯的技术应用迈向系统性变革。

AI在教育界的加速普及，既带来了创新与发展的契机，也提出了技术如何真正服务于人的成长的难题。为此，本号特设“AI驱动教育变革”专栏，分享各国政策与实践，旨在通过比较把握趋势、剖析问题，为我国AI教育的战略规划、教学改革、人才培养及伦理治理提供借鉴。后续将持续关注相关议题，欢迎持续关注 。

从“能不能用”到“如何负责任地用”

——美加高校人工智能伦理治理的经验与启示

一、AI进入高校：除提升效率外，还需警惕哪些风险？

联合国教科文组织把生成式AI定义为“一种通过自然语言对话界面响应提示，并自动生成内容的人工智能技术，能够在利用现有内容的基础上，创造出全新的内容。”近十年来，利用AI辅助学习的模式迅猛增长，疫情后更是加速。

在高等教育中，AI已渗透至课程设计、教学评价、学习支持等环节。它能减轻教师负担，提供个性化反馈，并借助语音识别帮助特殊群体。但技术越强，治理责任越重，高校需正视四类风险。

准确性风险。AI可能生成看似合理但无事实依据的信息，误导教师和学生。若基于不完整或偏见数据调整进度，可能拉大学业差距。

算法偏见。AI是人设计的工具，难以完全避免偏见。例如，语音识别对非标准口音效果差，在线监考可能因识别偏差对特定群体不公。

数据隐私与安全。部分AI应用缺乏透明度，师生数据可能被存储、调用或再训练，引发安全与隐私担忧。

学术诚信。生成式AI模糊了辅助与替代、借鉴与剽窃的界限。若无清晰规则，可能成为学术不端的工具，威胁原创性。

二、美加经验：三条紧密衔接的治理路径

（一）先明确价值边界：让技术发展有章可循

随着AI工具普及，促进公平、消除歧视、保障隐私成为治理核心。美加首先从政策层面强化引导。加拿大2017年《泛加拿大人工智能战略》提出“负责任、以人为本”。美国2022年《人工智能权利法案蓝图》提出五项保护：安全有效、免受歧视、保护隐私、获得解释、人工替代权。美国教育部2023年《人工智能与教学的未来》强调公平、赋能教师、隐私、可解释性、安全及问责，要求AI“为所有学习者服务”。

（二）把治理责任落实到高校：形成透明具体的校本规则

宏观原则需转化为高校可执行的制度。北美多所高校通过校规回应数据安全、课程使用和学术诚信。斯坦福建议师生优先用校内平台，避免向第三方输入敏感数据。哥伦比亚商学院要求披露AI内容占比，超20%需单独说明。加拿大因缺乏国家级规范，高校自主探索突出。不列颠哥伦比亚大学要求教师明确AI使用边界，学生标注工具使用情况。维多利亚大学在认可价值的同时，要求通过大纲明确规则，向学生说明技术的作用、风险与边界。

（三）把伦理素养变成日常能力：提升师生判断力与责任意识

制度生效取决于师生能力。北美高校推动伦理教育与教学融合。美国协会发布建议，指导规范课堂应用和教师培训。加拿大高校重视伦理教育：多伦多大学、滑铁卢大学将AI伦理纳入课程，引导学生理解公平、隐私、责任。维多利亚大学为教师提供AI教学指导，帮助提升技术理解力和教学判断力，发挥引导责任使用AI的作用。

三、对我国高校的启示：从政策框架走向可操作规则

近年来我国AI教育政策加快布局。从2018年行动计划到2025年数字化意见，再到2026年“AI+教育”行动计划，明确了育人为本、素养为先等方向。同时，面对教学、科研、评价场景的扩展，高校伦理规则需进一步细化。

（一）完善国家伦理指导框架，明确价值底线

政府应立足核心价值观，构建系统性伦理框架，明确公平、隐私、安全、透明、可解释和问责原则，针对不同场景建立分级分类风险管理要求，为高校提供清晰指引。

（二）推动高校建立校本治理机制，让师生“有据可依”

高校应成为伦理治理主体。各校应结合学科特点和学生结构，制定AI行为准则，明确准入、保护、披露、归属、评价和追踪要求。建立教师、学生、技术和管理部门参与的治理机制，通过案例交流形成可复制经验。

（三）将伦理教育融入课程体系，培养面向未来的AI素养

伦理不应只是外部约束，更应成为教育内容。高校可将伦理意识、社会责任与批判性思维融入通识和专业教育，通过专题、案例、研讨和真实任务，引导学生理解AI的局限，学会核验输出、披露使用并保持独立判断，培养兼具技术知识与伦理自觉的未来公民。

说明：本文根据《国际教育政策专报》2026年第1期相关成果修订，并依据2026年最新政策进展作必要更新。