◎摘  要  生成式人工智能正重塑知識生產(chǎn)與獲取方式，技術(shù)賦能過程中衍生的倫理風險日益凸顯。傳統(tǒng)科層治理模式的剛性流程與標準化管控在應對技術(shù)快速迭代與風險動態(tài)演化時顯現(xiàn)出結(jié)構(gòu)性局限。敏捷治理因其多元協(xié)作、動態(tài)適應、快速響應與價值導向等特征，與教育技術(shù)倫理風險的復雜性形成高度契合。面向拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)的平衡型敏捷治理模式，可以通過制度創(chuàng)新、組織重構(gòu)和技術(shù)設計的系統(tǒng)協(xié)同，實現(xiàn)生成式人工智能賦能潛力釋放與倫理風險防范的動態(tài)平衡。

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

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動教育變革的新時代，生成式人工智能以其自主學習、內(nèi)容創(chuàng)生與語義理解能力，正重塑知識生產(chǎn)機制與人才培養(yǎng)模式。《教育強國建設規(guī)劃綱要（2024—2035年）》明確提出“以教育數(shù)字化開辟發(fā)展新賽道”[1]，強調(diào)“促進人工智能助力教育變革”[2]；2025年《政府工作報告》進一步要求加快建設高質(zhì)量教育體系，加強拔尖創(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、前沿知識探索能力和跨學科整合能力的系統(tǒng)性培育。生成式人工智能在推動個性化學習路徑、拓展認知邊界與促進知識整合等方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，但同時引發(fā)了技術(shù)依賴導致的思維同質(zhì)化、算法偏見造成的認知局限和數(shù)字鴻溝加劇的資源差異等倫理風險。根本矛盾在于，大型語言模型基于概率統(tǒng)計原理，本質(zhì)上傾向于生成“中心化”的主流表達，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)的倫理問題與治理困境

1.生成式人工智能的賦能特性與教育應用現(xiàn)狀

生成式人工智能以大型語言模型為核心技術(shù)基礎(chǔ)，通過海量數(shù)據(jù)訓練產(chǎn)生涌現(xiàn)式認知能力，展現(xiàn)出多維度的教育賦能潛力。在人才培養(yǎng)過程中，其價值主要體現(xiàn)在知識獲取的普惠化方面，通過自然語言交互打破了專業(yè)知識壁壘，使復雜領(lǐng)域知識變得觸手可及；同時在認知過程中發(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)，增強學習者處理復雜問題的能力；更為關(guān)鍵的是，其實現(xiàn)了學習體驗的精準適配，能根據(jù)個體特征提供定制化內(nèi)容與反饋，從而突破標準化教育對創(chuàng)新潛能的制約，為人才的個性化發(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)學科前沿發(fā)展和科技創(chuàng)新的高層次人才，其培養(yǎng)目標聚焦知識前沿探索力、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)場域時，產(chǎn)生了深層互動與矛盾。

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)計學本質(zhì)決定，傾向于復現(xiàn)訓練數(shù)據(jù)中的高頻模式和常見表達，難以產(chǎn)生真正的原創(chuàng)性思維。過度依賴生成式人工智能的學生易陷入思維同質(zhì)化、創(chuàng)新獨立性低的“能力瓶頸”。

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

三是人才跨學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基于統(tǒng)計關(guān)聯(lián)的表層知識橋接，但拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)的跨學科思維需深度認知重構(gòu)與創(chuàng)造性融合。面對這一本質(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)的倫理風險

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

其一，創(chuàng)新思維外包依賴。創(chuàng)新思維包含問題識別、批判分析等復雜環(huán)節(jié)，而生成式人工智能快速生成創(chuàng)新內(nèi)容的能力誘使學習者將本應自主完成的思維過程外包。其二，認知過程算法同化。頻繁使用同一生成式人工智能的學習者，其思維模式會逐漸呈現(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，批判思維訓練塌陷。批判思維作為創(chuàng)新的核心素養(yǎng)，需要通過長期、系統(tǒng)的認知磨煉形成。生成式人工智能提供的即時解答使學習者失去了信息篩選、證據(jù)權(quán)衡與獨立論證的關(guān)鍵訓練機會。

二是認知公平風險。生成式人工智能表面上為所有學習者提供了平等的知識獲取途徑，實則引發(fā)認知資源分配的結(jié)構(gòu)性風險。

其一，資源獲取超精英化。高級付費模型與配套支持系統(tǒng)形成實質(zhì)性“數(shù)字圍墻”，技術(shù)賦能能力差異也滲透到整個使用生態(tài)。其二，知識框架偏見抑制創(chuàng)新多元性。大型語言模型呈現(xiàn)出明顯的知識分布偏好，更擅長西方學術(shù)傳統(tǒng)的分析推理和定量方法，無形中引導拔尖創(chuàng)新人才沿著“主流認可”的思維路徑前進。其三，元認知資本鴻溝強化人才選拔偏差。在拔尖創(chuàng)新人才的選拔過程中，可能過度獎勵嫻熟使用工具者而非真正的創(chuàng)新思考者，導致創(chuàng)新人才隊伍的同質(zhì)化。

三是學術(shù)倫理風險。生成式人工智能的深度介入正從根本上重塑學術(shù)創(chuàng)新的歸屬認定與價值評判，在拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)中引發(fā)一系列學術(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)新全過程，從靈感激發(fā)到方案構(gòu)建再到成果解釋，形成“人機共創(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)新人才的思維獨立性與學術(shù)自信心。其二，知識歸屬懸置。生成式人工智能基于海量數(shù)據(jù)訓練而無法溯源的特性，導致了“無歸屬知識再生產(chǎn)”的新現(xiàn)象，削弱了未來科研領(lǐng)軍人才對知識產(chǎn)權(quán)的敏感性。其三，激勵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)的倫理風險治理困境

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)動態(tài)的沖突。近年，我國陸續(xù)出臺相關(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《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》《新一代人工智能倫理規(guī)范》等，但傳統(tǒng)治理依賴預設規(guī)則與標準化流程，而生成式人工智能風險隨技術(shù)迭代持續(xù)演化。這種靜態(tài)治理與動態(tài)風險之間的本質(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)場域中形成復雜的責任網(wǎng)絡。各治理主體間存在系統(tǒng)性協(xié)同壁壘。政府部門擁有制度權(quán)威但缺乏技術(shù)敏感性，高校追求創(chuàng)新應用但倫理風險意識相對薄弱，技術(shù)企業(yè)掌握算法核心但社會責任機制不健全，一線師生直面實踐挑戰(zhàn)卻缺乏有效應對工具。

三是工具失衡，剛?cè)崾侄蔚慕Y(jié)構(gòu)性錯配。在拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)領(lǐng)域，強制性監(jiān)管工具往往對創(chuàng)新活動形成“一刀切”約束，抑制了高風險高價值的探索性研究與自由創(chuàng)新，卻無法精準識別與防范分散性風險；同時，引導性工具的缺位又導致倫理規(guī)范難以內(nèi)化，加速了隱性風險的累積，形成“過度管控”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，強調(diào)適應性、多元協(xié)同與價值引導等特性。平衡型敏捷治理模式是對傳統(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”的平衡機制，通過制度創(chuàng)新、組織重構(gòu)和技術(shù)設計的系統(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)中的認知增強潛力，又防范其對認知自主性、公平發(fā)展和學術(shù)誠信的結(jié)構(gòu)性侵蝕。

1.認知自主權(quán)平衡機制

認知自主權(quán)平衡機制旨在解決生成式人工智能導致的創(chuàng)新思維外包、算法同化和批判思維塌陷問題，通過多層次干預確保拔尖創(chuàng)新人才的思維獨立性。

在教師層面，實施能力賦能型教學范式轉(zhuǎn)型。教師應從知識傳遞轉(zhuǎn)向思維培養(yǎng)。重塑教學目標時，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獲取之上；革新教學方法時，可設計強制思考環(huán)節(jié)，實行“先人后機”原則，要求學生先獨立完成關(guān)鍵思維環(huán)節(jié)再借助生成式人工智能輔助；同時轉(zhuǎn)變教師角色，從知識權(quán)威轉(zhuǎn)為思維教練，引導學生意識到人工智能輔助帶來的思維依賴。具體實施可采用梯度化策略，在基礎(chǔ)任務中，僅允許生成式人工智能處理資料收集等輔助工作；進階階段要求學生明確標注自己與生成式人工智能的貢獻邊界；在創(chuàng)新環(huán)節(jié)中，設立人機對抗訓練，引導學生批判、反駁甚至超越生成式人工智能結(jié)論，培養(yǎng)對算法權(quán)威的質(zhì)疑能力。

在高校層面，嵌入式培養(yǎng)學生數(shù)字素養(yǎng)“五力”。高校應著力提升學生的技術(shù)理解力，通過開設生成式人工智能原理解構(gòu)必修課，使學生了解模型局限性；培養(yǎng)學生批判評估力，設計生成式人工智能輸出質(zhì)量評估實驗，訓練學生識別內(nèi)容可靠性與偏見；培養(yǎng)學生創(chuàng)新應用力，借助創(chuàng)新思維工作坊培養(yǎng)學生將生成式人工智能作為思維拓展工具；培養(yǎng)學生元認知調(diào)控力，建立技術(shù)依賴自我監(jiān)測系統(tǒng)，定期評估學生對生成式人工智能的依賴程度；培養(yǎng)學生倫理決策力，開發(fā)人機協(xié)作倫理決策案例庫，提升學生在復雜情境中的判斷能力。高校應將“五力”訓練嵌入拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)全過程，利用微模塊嵌入專業(yè)課程，確保每門課程必須包含生成式人工智能適用邊界討論；通過問題導向嵌入研討活動，設計學生主導的人機思維差異分析環(huán)節(jié)；在項目實踐中融入創(chuàng)新實驗，要求創(chuàng)新項目包含生成式人工智能輔助與人類獨立工作的對比驗證。

在技術(shù)層面，構(gòu)建多層次透明機制。提高生成式人工智能系統(tǒng)的可理解性是保障認知自主的技術(shù)前提。提升設計透明度，技術(shù)開發(fā)者要公開模型架構(gòu)、訓練數(shù)據(jù)來源與功能邊界限制；高校可建立教育人工智能系統(tǒng)登記平臺，對校內(nèi)使用的所有人工智能系統(tǒng)進行透明度評級。提升過程透明度，要求教育應用必須實現(xiàn)思維路徑可視化，如通過思維地圖展示人工智能推理過程。提升結(jié)果透明度，開發(fā)置信度指示系統(tǒng)，明確標注人工智能輸出的確定性程度。提升影響透明度，建立認知影響跟蹤系統(tǒng)，長期監(jiān)測人工智能對學習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、知識框架偏見和元認知資本鴻溝問題，確保技術(shù)賦能的普惠性與多元性。

在政府層面，出臺分級監(jiān)管與普惠資源政策。一是實施人工智能教育資源普惠工程，為各類高校提供國家級高質(zhì)量人工智能平臺，統(tǒng)一服務標準，消除技術(shù)獲取差距。二是設立拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)人工智能資源專項基金，重點支持資源薄弱高校的人工智能基礎(chǔ)設施建設。三是建立算法偏見監(jiān)測中心，定期評估主流教育人工智能系統(tǒng)的知識多樣性和文化包容性，發(fā)布偏見風險警示。同時，應構(gòu)建差異化監(jiān)管框架，針對不同風險等級實施精準治理。如對教學輔助類應用，實施低強度監(jiān)管，僅設置數(shù)據(jù)安全基線；對思維培養(yǎng)類應用，實施觸發(fā)式監(jiān)管，設定人工智能介入程度閾值和自動預警機制；對能力測評類應用，實施高強度監(jiān)管，要求算法公開和多元化驗證。

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則，確保不同背景學生的平等訪問權(quán)；半自治單元層面授權(quán)各學院根據(jù)學科特點制定差異化應用策略。二是建立校內(nèi)數(shù)字資源均衡機制，設立跨院系人工智能資源共享平臺；開發(fā)元認知能力評估與培訓系統(tǒng)，針對不同學生的技術(shù)素養(yǎng)差異提供個性化訓練；組建由教學設計專家、技術(shù)人員和多元背景學生代表共同參與的人工智能教育公平推進組，定期評估校內(nèi)人工智能應用的可及性和包容性，并提出改進措施；針對資源薄弱學科，提供人工智能應用能力定向提升計劃，優(yōu)先配置相關(guān)資源。

在技術(shù)層面，開發(fā)多元性增強與偏見緩解設計。在技術(shù)設計層面系統(tǒng)性應對偏見問題。一是開發(fā)知識多元性增強模塊，要求教育人工智能系統(tǒng)必須支持多元知識表征，系統(tǒng)性嵌入中國自主知識體系、研究方法和跨學科知識。二是實施算法偏見檢測與補償機制，通過增加多元訓練數(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會。三是建立文化敏感性評估標準，針對來自不同文化背景的學習者，調(diào)整交互界面和內(nèi)容呈現(xiàn)方式。此外，構(gòu)建能力差異自適應系統(tǒng)，根據(jù)用戶的元認知能力水平，動態(tài)調(diào)整界面復雜度，提供針對性的提示指導，降低技術(shù)素養(yǎng)門檻；同時開發(fā)公平使用認證機制，要求所有用于拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)的人工智能系統(tǒng)通過可及性、多元性和包容性測試，確保不強化既有的資源和認知差距。

3.學術(shù)誠信與創(chuàng)新歸屬保障系統(tǒng)

學術(shù)誠信與創(chuàng)新歸屬保障系統(tǒng)旨在應對生成式人工智能帶來的原創(chuàng)性邊界消解、知識歸屬懸置和激勵扭曲問題，建立適應技術(shù)變革的新型學術(shù)規(guī)范。

在高校層面，建立新型學術(shù)誠信框架。一是構(gòu)建生成式人工智能協(xié)作學術(shù)規(guī)范，明確界定人機協(xié)作的合理邊界和倫理要求。制定人工智能使用分級標準，如概念啟發(fā)級、資料整理級、表達優(yōu)化級、方案構(gòu)建級及其對應的引用要求，將其納入學術(shù)手冊。二是建立生成式人工智能貢獻度聲明機制，要求所有學術(shù)成果明確標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。三是開發(fā)學術(shù)原創(chuàng)性評估工具箱，包括多元證據(jù)評估法、過程驗證法和能力復現(xiàn)法，減少對單一文本相似度檢測的依賴。同時，推動倫理決策制度化，設立跨學科人工智能學術(shù)倫理委員會，負責制定規(guī)范、審核復雜案例和更新倫理指南；開發(fā)針對人工智能時代的學術(shù)誠信培訓課程，將其設為拔尖創(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)評價體系與激勵機制。一是建立重視過程與能力的多維評價體系。評價標準要關(guān)注思維過程質(zhì)量、創(chuàng)新獨特性和元認知反思能力，通過學生提交的思維日志和演示推導來進行評估。二是設計能力驗證型考核機制，如設置必須在無生成式人工智能環(huán)境下完成的關(guān)鍵環(huán)節(jié)評估，或者要求學生解釋和拓展人工智能生成內(nèi)容。三是建立進階式評價機制，隨著學習階段提升，加強對獨立思考的要求比重。通過設立深度思考獎勵機制，明確獎勵批判性思維和原創(chuàng)性突破，而非僅關(guān)注產(chǎn)出數(shù)量；建立獨立能力與人工智能輔助雙軌制，在評價中同時考量兩類能力，避免單向激勵。

在技術(shù)層面，提出負責任創(chuàng)新實踐。技術(shù)提供方應通過“預見—反思—包容—響應”的負責任創(chuàng)新框架，從源頭保障學術(shù)倫理。在預見階段，要求技術(shù)開發(fā)前必須進行人工智能學術(shù)影響評估，系統(tǒng)預判對原創(chuàng)性、歸屬性和激勵結(jié)構(gòu)的潛在影響；在反思階段，需組織跨學科專家定期審查設計決策和價值假設，識別潛在的倫理盲點；在包容階段，將拔尖創(chuàng)新人才代表納入技術(shù)設計全過程，確保其需求和倫理關(guān)切得到充分考慮；在響應階段，建立倫理問題快速響應機制，及時調(diào)整發(fā)現(xiàn)的倫理風險。同時，開發(fā)可溯源人工智能系統(tǒng)，通過區(qū)塊鏈等技術(shù)記錄人工智能生成內(nèi)容的來源和參考材料，提高知識歸屬的透明度；設計原創(chuàng)性增強功能，如提供多樣化的思路而非單一答案，鼓勵用戶批判性思考和超越系統(tǒng)建議。

通過上述三大機制及其多層次實施路徑，平衡型敏捷治理模式能有效應對生成式人工智能給拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)帶來的多維倫理風險，在確保技術(shù)創(chuàng)新活力的同時筑牢倫理保障防線，實現(xiàn)技術(shù)賦能與人才培養(yǎng)本質(zhì)的動態(tài)平衡。平衡型敏捷治理模式不僅適用于當前技術(shù)發(fā)展階段，其動態(tài)適應和循環(huán)迭代的特性也使其具備面向未來技術(shù)演進的持續(xù)適應能力。

參考文獻：

[1][2]中共中央 國務院印發(fā)《教育強國建設規(guī)劃綱要（2024—2035年）》[N].人民日報，2025-1-20（6）.

[3]李強.政府工作報告——2025年3月5日在第十四屆全國人民代表大會第三次會議上[N].人民日報，2025-3-13（1）.

[本文為國家社會科學基金2023年重點項目“國有企業(yè)打造原創(chuàng)技術(shù)策源地的戰(zhàn)略人才激勵模式研究”（項目編號：23AGL017）、北京郵電大學2023年教育教學改革項目“創(chuàng)教融合視域下卓越拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式與長效機制研究與實踐”（項目編號：2023YB53）的研究成果]

【作者：李燁，單位：北京郵電大學經(jīng)濟管理學院】

（原載2025年第9期《中國高等教育》）