[中圖分類號]G641[文獻標識碼]A [文章編號]1674-9618（2025）03-0007-06

生成式人工智能的迅猛發(fā)展引發(fā)高等教育領(lǐng)域?qū)W術(shù)研究的重大變革。以ChatGPT、DeepSeek為代表的大語言模型，憑借其強大的擬真性輸出與知識重組能力，不僅革新了學術(shù)生產(chǎn)的技術(shù)條件，更對以“原創(chuàng)性”為核心的學術(shù)誠信體系構(gòu)成根本挑戰(zhàn)。[算法隨機生成的低質(zhì)量內(nèi)容激增使得學術(shù)期刊撤稿率呈現(xiàn)上升趨勢，而高校學生群體中未經(jīng)批判性處理的人工智能生成內(nèi)容機械化復制行為也成為新型學術(shù)不端現(xiàn)象的重要表征。在馬克思主義技術(shù)哲學視域中，技術(shù)作為“人的對象化的本質(zhì)力量”，既體現(xiàn)著人類改造世界的能力，也可能在資本主義生產(chǎn)邏輯下異化為控制人的異己力量。人工智能驅(qū)動的信息處理技術(shù)顯著提升了開源數(shù)據(jù)的采集、多語種轉(zhuǎn)換、知識萃取與結(jié)構(gòu)化分類效率，卻在認知維度催生新型數(shù)字困境，使用戶信息獲取呈現(xiàn)超載態(tài)勢，易誘發(fā)其產(chǎn)生“信息即知識”的認知偏差，繼而衍生觀點極化篩選、信息選擇性規(guī)避、真相碎片化呈現(xiàn)等系統(tǒng)性認知偏差現(xiàn)象。生成式人工智能對學術(shù)誠信的沖擊本質(zhì)上是技術(shù)異化的具象化表現(xiàn)，當技術(shù)工具從人的延伸異化為人的替代時，學術(shù)主體的創(chuàng)造性勞動就被人工智能生成內(nèi)容所消解，學術(shù)生產(chǎn)中勞動產(chǎn)品、勞動過程、勞動關(guān)系與勞動者相異化的典型癥候從而產(chǎn)生。

回顧已有文獻我們發(fā)現(xiàn)，既有研究主要沿著技術(shù)檢測、倫理規(guī)范、政策應對三條路徑展開。一是技術(shù)檢測視角，聚焦生成式人工智能文本識別算法開發(fā)和檢測系統(tǒng)優(yōu)化，此類研究多停留于技術(shù)層面，缺乏教育治理維度的整合。二是倫理規(guī)范視角，探討生成式人工智能使用的學術(shù)透明性原則，但對行為驅(qū)動機制的解釋力不足。三是政策應對視角，提出治理改革建議，但多局限于靜態(tài)假設，未考慮人工智能技術(shù)的持續(xù)迭代特性。針對上述問題，我們需要構(gòu)建新的分析框架，以馬克思主義技術(shù)異化理論為方法論基礎，將DeepSeek（深度求索）的技術(shù)特性及其在學術(shù)場景中的應用納人考察范圍，結(jié)合中文語境下學術(shù)寫作的規(guī)范要求與文化特質(zhì)，深刻揭示生成式人工智能沖擊學術(shù)誠信體系的內(nèi)在邏輯，積極探索契合技術(shù)迭代趨勢與教育發(fā)展規(guī)律的多維引導路徑。

一、技術(shù)座架下大學生學術(shù)異化的表現(xiàn)

生成式人工智能作為人類智力的延伸具有潛在解放性，但在技術(shù)工具的效率光環(huán)下，大學生學術(shù)實踐也逐漸顯露出主體性消解、創(chuàng)造性退化等異化危機。馬克思在《1844年經(jīng)濟學哲學手稿》中提出的勞動異化四重性理論，既揭示了技術(shù)中介對勞動本質(zhì)的扭曲，也隱含了對技術(shù)生產(chǎn)力的辯證認知，為解蔽這一現(xiàn)象提供了根本性分析框架。當學術(shù)勞動被技術(shù)中介異化為脫離主體控制的抽象活動時，學生與勞動產(chǎn)品、勞動過程、類本質(zhì)及學術(shù)共同體的關(guān)系即發(fā)生扭曲。技術(shù)異化是勞動異化在工業(yè)化技術(shù)化社會中的具體化表現(xiàn)，因而這種本質(zhì)分析不僅是對技術(shù)異化的病理學診斷，更能夠為解蔽異化生成機理、探索技術(shù)與人共生路徑提供批判性基礎。

（一）勞動產(chǎn)品的異己化：學術(shù)成果與學生主體性的割裂

馬克思指出，勞動異化的首要表現(xiàn)是“工人對自己的勞動的產(chǎn)品的關(guān)系就是對一個異己的對象的關(guān)系”。[3在生成式人工智能技術(shù)介入下，學生的學術(shù)成果如論文、報告等雖以文本形式呈現(xiàn)，但其內(nèi)容生成已完全脫離主體的思維控制，學生既無法追溯其邏輯推理路徑，也難以對成果的原創(chuàng)性承擔道德責任。這種異化使學術(shù)成果從主體智力的外化異變?yōu)榧夹g(shù)操縱的符號，學生陷人成果豐產(chǎn)與意義虛無的悖論一—論文越多，越暴露其與學術(shù)本質(zhì)價值的斷裂。

然而，技術(shù)的工具屬性本身并非必然導致勞動產(chǎn)品異己化，生成式人工智能在輔助學術(shù)勞動中也可以釋放解放性潛能，其文獻可視化功能可以幫助學生快速定位研究空白，數(shù)據(jù)整合能力能夠緩解信息過載壓力。但如果高校教育評價體系局限于將學術(shù)成果簡化為文本產(chǎn)出量，則會迫使學生在效率崇拜中濫用技術(shù)工具，使本應服務于主體的生產(chǎn)力異化為支配性力量。

（二）認知過程的他者化：學術(shù)實踐從自主創(chuàng)造到技術(shù)依附

勞動異化的第二重維度體現(xiàn)為勞動過程成為“異己的、不屬于他的活動”。傳統(tǒng)學術(shù)勞動原本需要創(chuàng)作者通過文獻精讀、邏輯推演、實驗驗證等具身化實踐實現(xiàn)認知突破，這一過程是主體智力與意志的自由投射。然而，生成式人工智能工具將學術(shù)勞動簡化為“指令輸入一結(jié)果篩選”的技術(shù)流程，學生淪為算法規(guī)則的執(zhí)行者，思維活動從“我能”的具身性實踐蛻變?yōu)椤八伞钡募夹g(shù)操作。依賴生成式人工智能生成論文框架的學生，往往回避需要辯證思考的復雜議題，轉(zhuǎn)而選擇算法易處理的表面化選題。這種異化不僅剝奪了學術(shù)勞動的創(chuàng)造性，更使學生的批判性思維因長期技術(shù)代償而萎縮。

需指出的是，技術(shù)對勞動過程的介入具有雙重性。生成式人工智能數(shù)據(jù)處理、多語言翻譯等功能在重復性工作中具有高效性，可以使學生從機械勞動中抽身，聚焦于更具創(chuàng)造性的研究設計。但既有教育模式未形成引導學生建立技術(shù)使用邊界的有效機制，反而以技術(shù)熟練度替代思維深度作為評價標準，最終使工具理性壓制了學術(shù)勞動的自主性。技術(shù)本應成為解放勞動的工具，卻在不成熟不規(guī)范的使用體系中蛻變?yōu)檎J知枷鎖。

（三）主體身份的虛無化：人類創(chuàng)造性本質(zhì)的技術(shù)性背離

馬克思強調(diào)，人的類本質(zhì)在于“自由的有意識的活動”，[而技術(shù)異化使勞動淪為“維持自己生存的手段”。學術(shù)研究作為一種自由自覺的活動，本是人類區(qū)別于其他物種的核心標志一一通過創(chuàng)造性思維揭示真理、改造世界。但在生成式人工智能技術(shù)支配下，學生將學術(shù)創(chuàng)新等同于參數(shù)調(diào)試與數(shù)據(jù)優(yōu)化，當其用生成式人工智能批量生成論文選題時，研究的價值不再取決于社會需求或理論突破，而是算法推薦的熱點關(guān)鍵詞組合，這種異化實質(zhì)是對人類創(chuàng)造性類本質(zhì)的自我否定。當生成式人工智能貢獻度超過一定量度時，學生可能認為機器比人更擅長學術(shù)生產(chǎn)，陷入“我是作者還是編輯”的認同困境，由此使自身從創(chuàng)造主體降維為技術(shù)附庸。

但技術(shù)的矛盾性在于，其亦可成為激發(fā)類本質(zhì)的催化劑。生成式人工智能的跨學科知識聯(lián)結(jié)能力，可為學生提供超越個體經(jīng)驗的研究視角。生成文本中的邏輯矛盾，可能成為觸發(fā)研究者批判性反思的契機。問題在于，如果高校的學術(shù)訓練過度強調(diào)結(jié)果正確性而非思維過程性，可能導致學生將生成式人工智能視為答案機器而非反思對象。高校唯有重構(gòu)人機協(xié)作模式，使技術(shù)從替代者轉(zhuǎn)變?yōu)閷υ捳?，方能在技術(shù)應用中復歸人類的創(chuàng)造性本質(zhì)。

（四）人際關(guān)系的物象化：學術(shù)共同體向數(shù)據(jù)流動網(wǎng)絡蛻變

勞動異化的最終后果是“人同人相異化”。在生成式人工智能技術(shù)滲透下，師生互動存在從思想傳承異化為技術(shù)合規(guī)審查的風險，在這種情況下，教師從學術(shù)引路人轉(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄軝z測工具的操作者，學生則致力于規(guī)避查重算法的規(guī)則漏洞。學術(shù)誠信本應建立在主體間的倫理共識之上，卻被簡化為“人工智能文本相似度低于某一數(shù)值”的技術(shù)指標。更嚴重的是，部分學生通過購買人工智能代寫服務完成論文，將學術(shù)交流異化為隱蔽的技術(shù)交易。這種物象化關(guān)系不僅瓦解了學術(shù)共同體的精神內(nèi)核，更使教育淪為技術(shù)理性支配下的數(shù)據(jù)游戲。

技術(shù)對人際關(guān)系的重塑同樣具有辯證性?；谌斯ぶ悄艿膮f(xié)作寫作平臺可以促進學術(shù)團隊的實時互動，算法驅(qū)動的同行評議系統(tǒng)亦可減少人為偏見。但當前技術(shù)應用過度聚焦監(jiān)控而非連接，工具理性壓制了交往理性，部分高校引入的人工智能論文檢測系統(tǒng)僅作為懲罰工具而忽視對學生學術(shù)倫理觀的內(nèi)化教育功能。若將技術(shù)重新嵌人主體間性框架，使其成為學術(shù)平等交流的媒介而非監(jiān)控手段，技術(shù)異化的人際關(guān)系或可轉(zhuǎn)化為新型學術(shù)共同體的建構(gòu)基石。

二、生成式人工智能沖擊大學生學術(shù)誠信的作用機理

馬克思異化勞動理論的四重維度表明，生成式人工智能引發(fā)的學術(shù)誠信危機是技術(shù)邏輯對人類勞動本質(zhì)的異化投射。我們分析技術(shù)異化的深層作用機制，需要深刻剖析生成式人工智能如何改寫學術(shù)實踐的存在結(jié)構(gòu)、重塑主體與知識關(guān)系網(wǎng)絡，進而解蔽學術(shù)失信行為背后的技術(shù)哲學本質(zhì)，為構(gòu)建技術(shù)向善、治學求真的教育引導路徑提供理論支點。

（一）技術(shù)特性：學術(shù)不端行為的“數(shù)字溫床”

1.擬真性輸出瓦解原創(chuàng)性判斷

生成式人工智能基于大語言模型的文本生成能力，能夠精準模擬學術(shù)寫作的形式規(guī)范，甚至復現(xiàn)特定學科的術(shù)語體系與行文風格。這種技術(shù)特性使學術(shù)成果的符號表象與價值本質(zhì)發(fā)生斷裂，論文的形式合規(guī)性掩蓋了內(nèi)容生成的機械性本質(zhì)。例如，人工智能生成的文獻綜述雖能羅列研究領(lǐng)域的核心文獻，卻無法體現(xiàn)研究者對學術(shù)脈絡的批判性整合，算法輸出的論證框架雖符合邏輯三段論，卻缺乏問題意識的原創(chuàng)性突破。當高校學術(shù)評價體系將表象合理性誤認為思想原創(chuàng)性時，論文的符號價值即取代了知識生產(chǎn)的本質(zhì)意義。

2.過程隱匿性突破傳統(tǒng)監(jiān)管防線

生成式人工智能的技術(shù)黑箱特征，使知識生產(chǎn)的核心環(huán)節(jié)如文獻分析、觀點凝練、邏輯推演等完全隱匿于算法運作中。這種過程隱匿性導致雙重監(jiān)管失效。其一，教育主體無法穿透技術(shù)黑箱監(jiān)控思維過程，傳統(tǒng)的課堂互動等監(jiān)管手段失去效力；其二，學術(shù)檢測系統(tǒng)如查重工具依賴文本表層特征識別抄襲，卻難以追蹤人工智能生成內(nèi)容的語義原創(chuàng)性。當學術(shù)監(jiān)管從過程導向退化為結(jié)果審查時，技術(shù)隱匿性便成為學術(shù)失信的護盾，誠信約束機制被系統(tǒng)性架空。

3.易用性特征誘發(fā)技術(shù)依賴

生成式人工智能的低門檻交互設計如自然語言指令輸入、即時性內(nèi)容生成，使學術(shù)寫作從高認知負荷的創(chuàng)造性實踐降維至機械化操作。這種技術(shù)易用性誘發(fā)認知卸載效應，表現(xiàn)為學生通過即時獲取成品化知識，規(guī)避文獻精讀、邏輯試錯等深度思考過程，長此以往，將導致其批判性思維與創(chuàng)新能力的雙重退化。更嚴重的是，技術(shù)便利性異化為支配性力量，形成效率崇拜的循環(huán)，學生為追求更快的產(chǎn)出速度而加深技術(shù)依賴，能力退化又倒逼其對技術(shù)的進一步依附。最終，學術(shù)不端從工具可能性轉(zhuǎn)化為實踐必然性，學術(shù)倫理的潛在價值將被技術(shù)所遮蔽。

（二）認知重構(gòu)：學術(shù)誠信的價值解構(gòu)

1.原創(chuàng)性概念的模糊化

生成式人工智能的技術(shù)介入使獨立創(chuàng)作的倫理邊界發(fā)生位移。在傳統(tǒng)學術(shù)范式中，原創(chuàng)性被界定為研究者通過自主思維活動產(chǎn)生的知識貢獻，其核心是思想的獨特性與過程的自主性。然而，當學生使用人工智能生成論文框架、優(yōu)化文本表述或擴展論證細節(jié)時，人類意志與算法運作的交互變得不可分割。這種人機共生的創(chuàng)作模式導致兩個認知困境。其一，原創(chuàng)性的判定標準從思想獨創(chuàng)性滑向形式新穎性，技術(shù)表象遮蔽了知識生產(chǎn)的本質(zhì)。其二，權(quán)責歸屬的倫理框架失去可操作性，學生既無法完全否認人工智能的貢獻，亦難以界定自身的主體性邊界。如此一來，傳統(tǒng)學術(shù)規(guī)范因無法回應人機協(xié)作的新型生產(chǎn)關(guān)系，將陷入解釋力危機。

2.學術(shù)勞動的價值弱化

生成式人工智能將知識生產(chǎn)簡化為技術(shù)操作流程，學術(shù)訓練從思維能力的培養(yǎng)降維至工具熟練度的競賽。當學生將論文質(zhì)量等同于生成速度與形式合規(guī)性時，學術(shù)勞動的本質(zhì)價值發(fā)生雙重異化。對外，知識生產(chǎn)的目標從真理探索退化為符號生產(chǎn)；對內(nèi)，主體對學術(shù)倫理的價值認同被工具理性置換。這種弱化過程使學術(shù)失信行為獲得心理合理性，即技術(shù)捷徑被視為效率最優(yōu)解，倫理規(guī)范成為可犧牲的成本。

3.同伴壓力的群體傳染

生成式人工智能的技術(shù)濫用通過群體模仿機制加速擴散，瓦解學術(shù)共同體的倫理共識。在傳統(tǒng)學術(shù)生態(tài)中，誠信價值通過導師示范、同行評議與學術(shù)榮譽激勵等方式得以維系。然而，生成式人工智能的個體化使用模式切斷了這種社會性紐帶，學生通過私有化技術(shù)工具獨立完成學術(shù)生產(chǎn)，其行為選擇更多受工具理性支配而非共同體規(guī)約。當部分學生通過人工智能代寫文稿未被查處且獲得高評價時，便形成“低風險一高收益”的行為示范，誘發(fā)其他個體的效仿沖動。這種群體傳染遵循破窗效應邏輯，初期個別的技術(shù)越軌行為未被制止，逐漸被默認為普遍實踐，最終可能演變?yōu)槿后w性倫理失序。

（三）制度縫隙：治理體系的適應性危機

1.檢測技術(shù)的雙重失靈

傳統(tǒng)學術(shù)監(jiān)管體系建立在文本相似性的檢測邏輯上，其核心假設是抄襲行為必然表現(xiàn)為文本重復。然而，生成式人工智能通過語義重組、同義詞替換與邏輯框架重構(gòu)生成的文本，雖在文字符號上具有形式原創(chuàng)性，卻在思想內(nèi)容上可能實質(zhì)抄襲既有研究成果。例如，生成式人工智能可通過改寫核心論點、調(diào)整論證順序生成看似新穎但實質(zhì)重復的論文，而現(xiàn)有查重系統(tǒng)因缺乏語義理解能力，無法穿透符號表象識別思想剽竊。更嚴峻的是，生成式人工智能模型的持續(xù)迭代不斷突破檢測系統(tǒng)的識別閾值，在技術(shù)進化與監(jiān)管滯后之間形成張力。

2.懲戒依據(jù)的法律真空

現(xiàn)行法律體系以人類主體性為核心建構(gòu)責任框架，將學術(shù)不端界定為人類主體間的違規(guī)互動。但生成式人工智能模糊了作者、工具、作品之間的倫理關(guān)系。這種主體性模糊導致兩大制度困境。一是歸責主體的不確定性。生成式人工智能作為工具無法承擔法律責任，而學生可辯稱僅使用技術(shù)輔助。二是貢獻度衡量的技術(shù)不可行性。現(xiàn)有技術(shù)難以量化生成式人工智能在論文生成中的具體貢獻比例。如此一來，制度既無法有效懲戒技術(shù)濫用，亦不能為其合理使用劃定清晰邊界，導致有法難依的治理困境。

3.教育準備的系統(tǒng)性不足

其一，學術(shù)評價體系具有工具化傾向。當前高校仍以論文數(shù)量、發(fā)表速度等量化指標為核心評價標準，變相激勵學生追求技術(shù)捷徑，使效率至上的工具理性支配學術(shù)實踐。其二，教師群體的能力存在不足。大部分教師未接受過人工智能倫理與技術(shù)批判的專門培訓，難以區(qū)分合理使用與技術(shù)濫用。

人工智能與高校思想政治工作融合創(chuàng)新研究專欄

其三，專門課程的設計出現(xiàn)缺位。高校普遍缺乏整合人工智能倫理的學術(shù)規(guī)范課程，學生通過社交媒體與非正式渠道獲取技術(shù)使用經(jīng)驗，導致技術(shù)認知的碎片化與功利化。教育系統(tǒng)的制度慣性使其無法適應技術(shù)生產(chǎn)力的變革，反而通過評價導向、資源分配與教學實踐的固化模式，成為技術(shù)異化的再生產(chǎn)機制。

綜上所述，生成式人工智能對學術(shù)誠信的沖擊，本質(zhì)上是技術(shù)工具、認知模式與完備制度體系協(xié)同作用的結(jié)果。技術(shù)特性提供了不端行為的物質(zhì)條件，認知重構(gòu)解構(gòu)了倫理價值的合法性，制度縫隙縱容了學術(shù)異化的再生產(chǎn)。我們通過對生成式人工智能影響學術(shù)誠信的作用機理進行分析，不僅明確了學術(shù)誠信危機的結(jié)構(gòu)性根源，更凸顯了優(yōu)化學術(shù)誠信治理的緊迫性，需要立足實踐，找到破解技術(shù)異化困境的必然路徑。

三、涵養(yǎng)大學生學術(shù)誠信的多維教育引導路徑

馬克思的異化勞動理論既揭示了技術(shù)濫用對學術(shù)本質(zhì)的侵蝕，也暗示了技術(shù)解放性重構(gòu)的可能方向，當勞動產(chǎn)品從異己對象回歸本質(zhì)力量外化、勞動過程從技術(shù)依附轉(zhuǎn)向人機協(xié)同、類本質(zhì)從自我否定升華為創(chuàng)造性超越、人際關(guān)系從數(shù)據(jù)監(jiān)控轉(zhuǎn)化為倫理共建時，生成式人工智能將可能成為學術(shù)創(chuàng)新的助燃劑。

（一）價值重構(gòu)：回歸學術(shù)勞動的本質(zhì)屬性

學術(shù)誠信教育的根本在于重建學術(shù)勞動的價值坐標，將技術(shù)工具重新嵌入人的本質(zhì)力量對象化的實踐框架。

1.重建勞動教育觀

高校要將生成式人工智能使用納入學術(shù)訓練體系，明確“人機協(xié)作而非替代”的核心原則，通過課程設計引導學生將生成式人工智能定位為擴展性媒介。例如，高?？梢栽诳蒲蟹椒ㄕ撜n程中設計分階訓練模塊。在初級階段，高?？稍试S學生使用生成式人工智能進行文獻初篩與數(shù)據(jù)整理，但要求其提交技術(shù)使用反思報告，分析AI推薦文獻的潛在偏見與數(shù)據(jù)清洗邏輯的合理性；在進階階段，高?？上薅ㄉ墒饺斯ぶ悄軆H作為批判性對話者，生成式人工智能生成了對立觀點，學生需通過實證研究或邏輯推演進行反駁與修正。這種階梯式設計有助于學生在工具使用中深化對學術(shù)本質(zhì)的理解，使學術(shù)勞動從結(jié)果產(chǎn)出回歸能力發(fā)展的本質(zhì)，從而強化“人機協(xié)作而非替代”的價值共識。

2.重構(gòu)評價標準

破除結(jié)果至上的異化邏輯，建立過程性評估體系，其核心在于追蹤學術(shù)勞動的思維演進軌跡與技術(shù)應用倫理。例如，高校要求學生提交生成式人工智能輔助日志，詳細記錄技術(shù)使用場景、人工修正過程及學術(shù)倫理反思，以此評估思維演進與技術(shù)應用的辯證關(guān)系。同時，基于具體問題具體分析的方法論，高校在法學領(lǐng)域重點考察學生對人工智能生成法律條款的規(guī)范性審查能力，在人文領(lǐng)域強化對人工智能文本批判性反思的考核權(quán)重，由此在勞動教育中拒絕技術(shù)普世主義的神話，在評價體系中反對形式主義的一刀切，使學術(shù)評價成為復歸勞動本質(zhì)的價值引導工具。

（二）制度創(chuàng)新：技術(shù)透明化與治理協(xié)同化

破解學術(shù)誠信危機，高校需要構(gòu)建技術(shù)透明與治理協(xié)同的雙軌制制度體系，通過規(guī)則重塑與協(xié)同共治，實現(xiàn)技術(shù)工具與學術(shù)倫理的辯證統(tǒng)一。

1.技術(shù)透明化

生成式人工智能的治理困境根植于技術(shù)黑箱與責任模糊，破解之道在于高校構(gòu)建全周期透明化制度。其一，高校要建立生成式人工智能貢獻度分級披露制度，參照《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，設定不同層級的使用規(guī)范，有效遏制技術(shù)濫用。一級使用充許語法校對、格式調(diào)整、參考文獻格式修改等基礎輔助，二級使用需備案生成式人工智能參與的思路啟發(fā)或數(shù)據(jù)可視化過程，三級使用嚴禁核心論點生成或?qū)嶒灁?shù)據(jù)偽造。譬如，北京師范大學新聞傳播學院和華東師范大學聯(lián)合發(fā)布《生成式人工智能學生使用指南》，其中明確規(guī)定，學生在使用生成式人工智能完成作業(yè)時“直接生成的內(nèi)容不超過全文的 20% ”。8其二，高校要探索開發(fā)嵌人式動態(tài)監(jiān)測工具與區(qū)塊鏈技術(shù)，實現(xiàn)寫作過程全鏈條溯源，從而既承認生成式人工智能的工具價值，又劃定不可逾越的倫理紅線。

2.治理協(xié)同化

單一主體治理模式難以應對技術(shù)復雜性，需構(gòu)建政府、高校、企業(yè)、師生四方協(xié)同共治網(wǎng)絡，實現(xiàn)規(guī)則供給、技術(shù)支撐與文化塑造的有機聯(lián)動。首先，政府主導規(guī)則供給，制定生成式人工智能教育應用指南，確立最小必要與過程可溯原則，前者限制生成式人工智能在學術(shù)生產(chǎn)中的介人深度，后者要求高校建立生成式人工智能使用日志數(shù)據(jù)庫，供學術(shù)爭議時調(diào)取核查。其次，高校聯(lián)合科技企業(yè)共建學術(shù)誠信數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)跨平臺人工智能生成內(nèi)容溯源。最后，高校將人工智能倫理納入大學生入學宣誓與學術(shù)共同體章程等學術(shù)社會化進程，通過儀式化實踐強化價值內(nèi)化。由此，高校才能突破狹隘的技術(shù)決定論，既發(fā)揮政府的規(guī)則權(quán)威，又激活學術(shù)共同體的自治能力，通過剛?cè)岵闹卫矸妒?，在抑制技術(shù)濫用和保留創(chuàng)新空間的動態(tài)平衡中實現(xiàn)治理效能最大化，使制度從被動防御轉(zhuǎn)向主動賦能。

（三）能力重塑：培養(yǎng)“技術(shù)駕馭者”的辯證思維

高校應對技術(shù)異化的關(guān)鍵在于培育具有批判性人工智能素養(yǎng)的學術(shù)主體，使學生從技術(shù)依附者轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g(shù)駕馭者，在工具使用中重建學術(shù)主體性。

1.意識覺醒

破除學生對生成式人工智能的技術(shù)迷信，高校需通過結(jié)構(gòu)化課程揭示其運作機制與本質(zhì)局限。一方面，高校要開設技術(shù)認知課程，通過交互式可視化工具解析人工智能文本生成機制，使學生理解生成式人工智能的統(tǒng)計學習本質(zhì)及其與人類創(chuàng)造性思維的本質(zhì)差異。另一方面，高校要設計對比性寫作任務，要求學生分別以獨立創(chuàng)作和生成式人工智能輔助方式完成同一主題的論文，通過文本分析工具量化兩者在批判性詞匯密度、邏輯連貫性等維度的差異，強化學生對技術(shù)局限性的認知，由此，幫助學生認清“可為”與“不可為”的界限，把主動權(quán)掌握在自己手中，實現(xiàn)負責任的研究創(chuàng)新。

2.實踐賦能

高校要通過技術(shù)使用、批判反思、知識再造的訓練方式，將生成式人工智能從替代性工具轉(zhuǎn)化為創(chuàng)造性觸媒。由教師設計需要生成式人工智能輔助與人工創(chuàng)造共同完成的作業(yè)，要求學生使用生成式人工智能生成文獻綜述后，進行反思性改寫，識別其術(shù)語堆砌、邏輯跳躍與價值偏見，基于批判結(jié)果刪除空洞術(shù)語，補充個人批判性觀點，最終形成人機對話的融合性學術(shù)文本。這種訓練既可抑制技術(shù)依賴，又能提升人機協(xié)同能力，避免技術(shù)淪為學術(shù)創(chuàng)新的替代品。

綜上所述，在技術(shù)革命的浪潮中，生成式人工智能猶如一把雙刃劍，既為學術(shù)創(chuàng)新注人澎湃動能，又為學術(shù)發(fā)展帶來前所未有的挑戰(zhàn)。當算法模型開始替代學術(shù)主體的思辨過程，當文本生成異化為知識應品的生產(chǎn)流水線時，高等教育和學術(shù)研究將面臨新的挑戰(zhàn)。高校破解這一困局的關(guān)鍵，在于通過動態(tài)演進的倫理框架引導技術(shù)向善，借助協(xié)同治理機制破除制度性梗阻，依托批判性思維培養(yǎng)重塑學術(shù)主體性，從而在人工智能應用場景中建立創(chuàng)新激勵與學術(shù)規(guī)范的平衡機制，既要培育大學生駕馭智能工具的數(shù)字素養(yǎng)，更要筑牢學術(shù)倫理的價值根基。高校唯有讓技術(shù)服務于人的解放而非異化，使硅基智能與人文精神形成良性共振，方能在人機協(xié)同的新學術(shù)生態(tài)中實現(xiàn)知識創(chuàng)新的本真追求，這不僅是對技術(shù)決定論的超越，更是對學術(shù)本質(zhì)的回歸。

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（責任編輯：韓文彬）