如何應對生成式人工智能：美國頂尖大學的策略與實踐

一、引言

2022年以來，生成式人工智能（Generativeartificial intelligence，GenAI），如ChatGPT等，通過其類人的認知、生成和創造能力，在教育領域引發了認知框架的變革。它不僅提升了教學的效率和質量，還促進了因材施教和課堂活力的重塑，推動教育走向更加個性化和全面發展的方向（周玲amp;王烽，2023）。生成式人工智能是一種重要的創新，它在教育中的應用不僅僅是關于技術的融合，更關乎如何高效地滿足不同的教學需求和促進學生的全面發展。生成式人工智能在教學各環節中產生了復雜效應，將生成式人工智能和傳統教學方法有效結合，可以極大地提升教學效果和學習體驗（秦渝超等，2023）。這種技術的核心價值在于其人本主義的導向（王煒 等，2024），在教育體系中能充分發揮其對即時信息輸出、自組織學習和知識遷移的促進作用（董艷等，2023）。同時，為了避免可能出現的未知后果，需要深思熟慮地采用這些技術。

生成式人工智能在技術邏輯、成果及其深遠意義上實現了重大突破，為我國教育數字化轉型提供了新的動力和機遇。近年來，我國積極推進教育信息化和數字化轉型，這種轉型正是通過采用人工智能等信息技術，從傳統教學模式轉向高效、便捷的數字化教學，旨在創造新的教育體驗并滿足市場需求（焦建利，2023）。各地也在加快完善相關政策框架。如2024年10月，北京市率先發布教育領域人工智能應用指南，構建了涵蓋教學、學習、評價、育人、科研和管理六大領域的應用框架，并提出了近30個典型場景的實施標準。該指南強調以學生發展為中心，注重人工智能技術與教育教學規律的深度融合，為全國教育數字化轉型提供了重要參考（北京日報，2024）。在國家層面，教育部正在推進人工智能應用試點示范工作，通過建設教育數字化大數據中心等措施，為教育領域的技術創新和智能化發展提供基礎支撐（人民網，2024）。

研究美國頂尖大學如何應對生成式人工智能的挑戰，以及他們制定的相關指南，對于理解和引導這項技術在教育中的正確應用至關重要。隨著生成式人工智能在全球范圍內的快速發展和廣泛應用，確保高等教育系統適應這一變革，為師生提供明確的指導和支持，并對生成式人工智能在教育領域的發展進行階段性反思，是確保技術帶來積極效應、避免潛在風險的關鍵。

本研究首先通過系統性搜索，收集了十所美國頂尖高校的廣泛樣本，涉及生成式人工智能應用的官方文件、政策聲明、新聞報道等。對收集的文獻進行深入分析，識別關鍵策略，并對不同大學應對生成式人工智能的實踐進行橫向比較，識別共性和差異。

為確保研究對象的代表性和權威性，本研究采用了多維度的篩選標準。第一，參考兩個廣受認可的全球大學排名系統：QS世界大學排名2025（QSWorldUniversityRankings2025）和軟科世界大學學術排名2024，選取同時位列這兩個排名系統前25名的美國大學作為初步樣本。第二，基于以下三個關鍵標準進行最終篩選：一是生成式人工智能政策和實踐的創新性，即該校是否發布了系統性的生成式人工智能應用指南或開展了創新性的實踐；二是數據的可獲得性，即是否有充分的公開資料可供研究；三是學科綜合性，即選取的學校應覆蓋不同的學科特色和辦學定位?；谶@些標準，最終確定了十所美國頂尖大學作為研究對象，分別是麻省理工學院、哈佛大學、斯坦福大學、加州理工學院、賓夕法尼亞大學、加州大學伯克利分校、康奈爾大學、芝加哥大學、普林斯頓大學和耶魯大學。需要說明的是，這種案例選擇方法也存在一定局限性。一是這十所大學主要是私立研究型大學，不能完全代表美國高等教育的整體情況，特別是各州公立大學和規模較小的文理學院可能有不同的策略和挑戰。二是由于數據可得性的限制，我們主要依賴這些學校公開發布的政策文件和新聞報道，可能無法完全捕捉到實踐層面的細節。然而，作為世界一流大學，他們的創新實踐和政策探索仍具有重要的參考價值。

二、美國頂尖大學應對生成式人工智能的舉措

在分析框架的構建上，本研究主要參考了聯合國教科文組織（（UnitedNa-tions Educational， Scientific and Cultural Organization，UNESCO）發布的《教育與研究領域生成式人工智能指南》（以下簡稱《指南》）和美國高校現有實踐。UNESCO的《指南》提供了關于生成式人工智能在教育領域應用的系統性框架，包括透明度、責任、公平性、隱私保護等維度（UNESCO，2023）。在此基礎上，結合高校實踐中的具體問題，本研究構建了包含八個核心維度的分析框架（如圖1所示），用于系統考察美國頂尖大學的應對策略。

如圖1所示，這八個維度相互關聯，共同構成了高校應對生成式人工智能的政策框架：第一，透明度維度強調在使用生成式人工智能時的公開性和可追溯性，這是確保其他維度有效實施的基礎；第二，責任與準確性維度關注內容生成的質量控制和責任歸屬，直接影響教學質量和學術誠信；第三，偏見與歧視維度著眼于技術使用中的公平性問題，這與UNESCO強調的教育公平理念相呼應；第四，隱私與數據保護維度針對高校特殊的數據安全需求，保護師生權益；第五，學術道德與教學維度是高校最為關注的核心領域，涉及如何在保持學術標準的同時有效利用新技術；第六，安全性維度關注技術應用中的系統和網絡安全，是數據保護的技術保障；第七，采購與合規維度確保技術引人符合相關法規和機構標準；第八，知識產權維度處理創新成果的歸屬和保護問題，與學術誠信密切相關。

通過分析十所美國頂尖大學關于生成式人工智能使用的政策，發現各校在三個領域呈現出共性：在偏見與歧視防范方面，十所大學均采取了高度一致的立場，要求師生在使用生成式人工智能時必須警惕其可能存在的偏見和不準確性，并進行必要的核實與甄別；在數據安全方面，各校都明確規定不得將敏感信息、機密數據輸入生成式人工智能平臺，體現了對數據安全的高度重視；所有學校都強調要注意版權保護、遵守知識產權政策，基本原則一致。然而，各校政策也存在差異，如學術道德與教學的具體規則和實施方式有所不同（如表1所示）。

（一）建立生成式人工智能應用的規范體系，確保技術使用的合理性與有效性

在美國頂尖大學中，制定并遵循一系列原則是引導生成式人工智能合理應用的基礎。具體來說，大學通過制定詳細的策略和指南，如對課堂使用生成式人工智能的規定、作業提交中生成式人工智能的使用要求等，確保技術應用不僅促進教學效果的提升，也符合道德和法規的要求。

1.構建系統化的學術誠信框架，強化技術應用的規范性管理

隨著生成式人工智能在教育領域的深人應用，學術誠信面臨前所未有的挑戰和重新定義的需求。這種技術能夠快速生成內容，模糊了原創與借鑒的界限，使傳統的學術規范和評價標準面臨調整。在這種背景下，如何制定既能適應新技術特點又能維護學術標準的使用規范，成為各大高校的重要課題。學術誠信規范的建立不僅關系教育公平和質量，更直接影響學生的學習態度和未來職業發展。

在具體實踐中，美國頂尖大學采取了不同的應對策略。斯坦福大學的行為操守委員會（BoardonConductAffairs）采用了一種創新的理解，將生成式人工智能的使用類比為“獲得他人協助”，這種類比為學生提供了一個易于理解的參考框架（Stanford University，2023）。加州理工學院則提出了更為系統的四項核心原則：披露、數據保護、內容責任和榮譽準則，為全校師生提供了明確的行為指南（California Institute of Technology， 2024a ）。普林斯頓大學采取了擴展現有學術誠信規定的方式，明確規定學生不得將人工智能生成的內容冒充為自己的工作，使學術誠信要求與新技術應用實現了有機統一（PrincetonUniversity，2023a）。康奈爾大學則從學習目標的角度構建學術誠信框架，明確建議教師在課程開始時就與學生進行深人對話，討論學術誠信的重要性，強調無論技術如何發展，基本的學術誠信原則仍然適用。同時，學校建議不要使用自動檢測算法來判斷學術不端，以避免其不可靠性帶來的負面影響，因為自動檢測軟件或算法目前無法提供違規行為的確鑿證據。（CornellUniversity，2024a）

美國頂尖大學在應對生成式人工智能挑戰的過程中，形成了一些共同特點：第一是原則性，堅持將學術誠信作為核心價值，在技術變革中守住底線；第二是創新性，通過創新方法和表述方式，使學術誠信規范更易為師生理解和接受；第三是實踐性，注重規范的可操作性和實際效果，避免空洞的口號。

2.完善教學互動機制改革，推動師生關系的重新定位

生成式人工智能的引入一定程度上改變了傳統的教學互動模式。這種變革不僅體現在技術工具的使用上，更反映在師生關系的重新定位和教學過程的重新設計方面。規范師生互動機制的核心在于明確技術使用的邊界和規則，確保技術應用服務于教學目標，而不是成為逃避學習的工具。這種機制需要在保持學術標準的同時，為師生提供清晰的行為指引，使教學過程既能適應技術發展，又能維護教育本質。

在具體實踐中，美國頂尖大學探索了多種規范路徑。耶魯大學率先建立了規范化的使用申請流程，要求學生在使用生成式人工智能前必須提交詳細的使用說明。這種說明需要包含兩個關鍵要素：一是具體的使用目的和方式，二是該工具在學習過程中的具體作用和價值（YaleUniversity，2024c）。在作業提交環節，各校普遍要求學生明確標注使用生成式人工智能的情況，包括使用的具體工具、時間、提示語和訪問鏈接等信息。特別值得注意的是，賓夕法尼亞大學要求將生成式人工智能列為共同作者，這種做法推動了對生成式人工智能在學術創作中角色的重新思考（Universityof Pennsylvania，2024a）?？的螤柎髮W則采取了更為靈活的規范框架，提出“完全禁止使用”“允許標注使用”和“鼓勵使用”三種不同的人工智能使用政策供教師選擇：在基礎知識和技能培養階段禁止使用；在支持高階思維和技能發展時，允許在明確標注的情況下使用；在探索性和創造性學習環節，則鼓勵利用人工智能工具來促進創新思維的發展（Cor-nell University，2023）。

美國頂尖大學在規范師生互動機制方面的實踐展現出以下特點：首先是程序性，通過建立清晰的使用流程和申請使用機制，確保技術應用的可控性；其次是差異化，根據不同的教學階段和學習目標，采取不同的管理策略；最后是透明度，要求對技術使用情況進行全面披露和說明。這種多層次、多維度的規范機制既保證了教學秩序的有序運行，又為技術創新應用預留了空間。

3.健全多層次治理體系，實現技術應用的科學管控

大學作為知識創新和傳播的重要場所，在面對生成式人工智能這一新興技術時，需要建立科學有效的治理體系。實用性治理框架的構建不僅關系技術應用的規范性，更涉及教育質量的保障和創新能力的提升。這種框架需要在保持制度連續性的基礎上，充分考慮新技術帶來的特殊挑戰，建立既能有效管理又便于操作的治理機制。在具體實踐中，美國頂尖大學探索了不同的治理路徑。

麻省理工學院提出的方案特別強調利用現有監管經驗，主張通過擴展現有的監管框架來管理生成式人工智能的應用，既避免了重復建設，又能快速響應技術帶來的挑戰（MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，2024）?？的螤柎髮W則建立了一個基于七個要素的控制框架，包括監督和問責、政策和程序、教育和意識等，并計劃建立專門的資源庫來支持規范化應用（Cor-nell University，2024b）。芝加哥大學采取了將生成式人工智能政策與現有制度有機結合的方式，通過提供詳細的討論指南，促進教師間就技術應用進行深入交流（University ofChicago， 2024a ）。這些治理框架的建立，為生成式人工智能在高等教育中的規范應用提供了制度保障。

基于此，成功的實用性治理框架具有三個關鍵特征：一是注重制度的延續性，通過對現有制度的擴展和改良來應對新挑戰，避免制度斷裂；二是強調框架的完整性，從監督、政策到教育等多個維度構建全方位的治理體系；三是重視互動與反饋，通過建立交流機制促進政策的持續優化。

（二）推進生成式人工智能與教學深度融合，提升教育教學質量

美國頂尖大學在深化生成式人工智能與教學整合方面采取了系統性的舉措，主要體現在課程創新、教學模式改革和基礎設施建設等方面。這些舉措不僅體現了技術應用的深度，也展示了教育理念的創新。

1.創新課程教學模式改革，探索跨學科人才培養新路徑

生成式人工智能的出現，不僅改變了傳統的教學方式，也為跨學科融合和創新型人才培養提供了新的可能。如何將人工智能技術有機融人課程體系，使其真正服務于教學目標和學生發展，成為各大高校課程創新的重要議題。在具體實踐中，美國頂尖大學展現出多樣化的創新探索。哈佛大學的CS50課程（“計算機科學導論”課程）提供了一個系統性的創新范例。該課程團隊專門開發了“CS50機器人”，這套系統包含三個核心工具：代碼解釋器、代碼風格優化器和智能問答助手。代碼解釋器通過實時英文說明幫助學生理解代碼邏輯；代碼風格優化器提供互動式的編程規范指導；智能問答助手則在受控環境中為學生提供個性化支持（Harvard University，2023a）。這種定制化的工具開發顯著提升了教學效果，“CS50機器人”的日活用戶從2023年6月的200人增至11月的1500人，累計處理查詢超過180萬次（Liu etal.，2024）。CS50課程在課程大綱和相關教學材料中明確了生成式人工智能的使用方式和目的，并為此提供了詳盡的指南，說明在哪些情況下可以使用這些技術，以及如何正確引用由人工智能生成的內容。課程將生成式人工智能作為一個輔助工具，鼓勵學生和教師對生成的內容進行批判性評估。教師引導學生不僅要理解人工智能如何幫助解決問題，也要了解其潛在的局限性和偏差。課程中包含了多種評估活動，旨在幫助學生識別和糾正由人工智能生成的答案中可能存在的誤差和偏見。CS50課程嚴格遵守與數據保護和知識產權相關的法律和政策。課程確保使用的所有數據都符合隱私保護標準，特別是在收集和處理學生數據時。此外，課程還教導學生如何在遵守法律框架的同時有效利用網絡資源和工具，尊重原始內容創作者的知識產權（HarvardUniversity，2023b）。CS50課程本身作為edX平臺上受歡迎的課程之一，截至2023年秋季，已有約85萬人注冊過這門線上課程，其課程團隊包含了數十名課程助理和教學研究人員，課程通過引入人工智能技術，減輕了課程工作人員的工作量，使課程助理能夠更多地參與到與學生的互動中，提升了教學質量和效率（Goodmanamp;Yang，2023）。

盡管關于生成式人工智能削弱學生學術誠信的擔憂不斷增長，但生成式人工智能實際上可以在研究和寫作方面為學生提供支持（李志鍇amp;張驍，2024）。在人文領域，耶魯大學開設的“與生成式人工智能共同寫作”課程展現了另一種創新模式。課程的設計和實施，圍繞生成式人工智能如何影響書面表達進行深人討論，并且特別強調生成式人工智能工具的倫理使用。課程設計特別強調在頭腦風暴和初步研究階段合理使用這些工具，同時明確規定最終作業必須體現學生的獨立思考（Prevost，2023）。該課程不僅教導學生如何使用生成式人工智能工具，更重要的是培養他們的批判性思維能力?？的螤柎髮W在法醫植物學課程中創造性地將ChatGPT用作模擬證人（NewsDepartment，2024），這種做法不僅革新了傳統課程，也培養了學生的綜合應用能力。加州大學伯克利分校法學院則推出了專注于人工智能素養的法律學位課程，通過靈活的學習方式培養具備技術素養的法律人才（DiFeliciantonio，2024）。在醫學領域，斯坦福大學醫學院新開設了“生成式人工智能與醫學”課程，通過邀請醫療、商業和技術領域的專家授課，并讓學生參與生成式人工智能項目的構思與匯報，探索該技術在醫療衛生領域的創新應用，將前沿技術、實踐創新和人才培養有機結合（Stan-fordUniversity，2024a）。

這些大學課程創新實踐的核心特征在于：一是工具創新性，通過開發專門的教學工具和平臺提升教學效果；二是學科融合性，在不同學科領域探索人工智能技術應用的可能；三是能力導向性，注重培養學生的批判性思維和實踐應用能力。這種多元化的課程創新不僅豐富了教學形式，更重要的是推動了教育理念和人才培養模式的創新。

2.構建智能化教學支持體系，打造全方位技術服務環境

在生成式人工智能與教育深度融合的背景下，構建完善的支持性教學環境成為確保技術應用質量和教學創新效果的關鍵。支持性教學環境不僅包括提供技術平臺和工具，更涉及保障數據安全、使用指導和經驗分享等多個維度。這種環境的構建需要統籌考慮技術可用性、安全性和教學實效性，為師生提供全方位的支持。

在具體實踐中，美國頂尖大學探索了不同的建設路徑。耶魯大學開發的Clarity平臺是一個典型案例。該平臺在提供類ChatGPT功能的同時，注重數據安全和隱私保護。平臺采用封閉環境設計，確保用戶數據不會用于外部訓練，同時支持教師創建自定義生成式人工智能應用，為教學創新提供了安全可靠的技術支撐（YaleUniversity，2024b）。此外，耶魯大學還主動為師生和員工免費提供MicrosoftCopilot和AdobeFirefly等其他生成式人工智能工具的訪問權限（YaleUniversity， 2024a ）。斯坦福大學則開發了AIPlayground平臺作為技術支持環境。這一平臺整合了OpenAI、Google和Anthropic等多家廠商的人工智能模型，為師生提供安全的實驗環境。該平臺特別注重數據安全，采用單點登錄認證系統，確保用戶數據存儲在學校系統內；同時提供豐富的功能選項，如模型對比、代碼生成預覽等，支持教師進行多樣化的教學實踐（StanfordUniversity，2024b）。芝加哥大學則采取了系統化的視頻教育方式構建支持環境。學校制作了一套由首席信息官與多位教師和研究人員對話的系列視頻，內容涵蓋生成式人工智能的基礎概念、實踐應用和倫理考量，從理論到實踐為不同專業背景的師生提供全方位的支持。特別是在應用領域，系列視頻針對性地展示了人工智能在藝術創作、科學研究、醫療保健等多個領域的具體應用，為教師開展創新教學提供了豐富的參考（University of Chicago，2024b）。

在構建支持性教學環境時，美國頂尖大學展現出的鮮明特點是注重工具和功能的實用性，確保其所提供的支持能夠切實滿足教學需求。同時，這些大學并未局限于單一維度的支持，而是通過技術平臺、培訓指導和資源共享等多種方式，構建起系統完整的支持體系。這種多維度、全方位的支持環境建設為教學創新提供了必要的技術保障。

3.優化教學評價方式改革，實現過程性評估的轉型升級

生成式人工智能的出現促使高等教育機構重新思考傳統的教學設計和評估方法（蔣貴友amp;殷文軒，2025）。這種技術不僅改變了知識傳授和學習的方式，也要求教育者調整評價標準和手段。在具體教學實踐層面，美國頂尖大學積極探索如何利用生成式人工智能優化教學設計和評估方法。哈佛大學的教師開始在備課階段使用生成式人工智能來預測可能的答案類型，這種預測有助于優化作業設計，提高教學針對性（Harvard University，2023c）。在作業設計上，加州大學伯克利分校的教師根據技術特點調整作業的難度和形式，避免簡單的知識復制，轉而強調深度思維和創新能力的培養（UniversityofCalifornia，Berkeley，2024b）。在評估方法上，斯坦福大學通過生成式人工智能改善過程性評價和多模態表達以提升教學效果：教師在課程評估中增加形成性反饋的比重，將大型項目分解為多個小型組件并在不同階段提供反饋；同時鼓勵學生通過口頭表達、圖形展示等多種形式展現學習成果，而不僅限于書面形式，這種評估方法既確保了學習質量，也培養了學生的多維度能力（StanfordUniversity，2024c）。普林斯頓大學則在過程性評價方面進行了深人探索，通過設置草稿提交和修改期限，鼓勵學生進行迭代寫作，使其在接受教師或助教反饋后不斷優化作品，從而提升理解、論證和表達能力，而不是僅依賴最終成績衡量學習成果，同時要求學生在使用生成式人工智能時通過注釋解決方案、撰寫作品說明等方式展示其思維過程（PrincetonUniversity，2023b）。加州理工學院則鼓勵教師開展創新性實踐，如將人工智能工具整合到寫作過程中，或設計多媒體項目替代傳統書面作業，更為全面地對學生能力進行評估（California Instituteof Technology，2024b）。

美國頂尖大學在利用生成式人工智能進行教學設計與評估改革中形成了一致的思路，各校普遍將關注點從終結性評價轉向全過程的學習評估，強調過程導向，在學習的不同階段為學生提供及時反饋。與此同時，這些高校為應對生成式人工智能的沖擊，突破了傳統單一的書面評價模式，轉而采用口頭表達、圖形展示等多種評估形式，這種多元評價使評價體系更加立體和完整。更為重要的是，這種改革突出了聚焦能力的導向，深化了對學習本質的理解，將培養學生的深度思維和創新能力置于核心地位。

（三）加強生成式人工智能應用的風險防控，保障教育數據安全

在生成式人工智能的教育應用中，需要妥善處理相關法律問題和倫理挑戰。首要任務是保護知識產權、確保數據安全與個人隱私，并明確人工智能生成內容的法律責任歸屬。美國頂尖大學的經驗是，通過建立規范的數據處理流程和倫理審查機制，確保技術應用既符合法律法規，又滿足社會倫理要求。針對高風險應用場景，應當建立政策指引和技術防護雙重保障體系，有效預防侵權事件和技術誤用（徐嵐等，2023）。

1.完善技術應用問責機制，明確各方主體責任邊界

生成式人工智能的廣泛應用帶來了內容準確性和責任歸屬的雙重挑戰。這種技術基于互聯網上未經嚴格篩選的大型文本數據進行訓練，容易繼承和放大原始數據中的偏見和錯誤。同時，由于系統在理解信息及其內在邏輯關系方面的局限性，容易產生“幻覺”現象和事實性錯誤（盧宇等，2023）。因此，在高等教育環境中建立明確的問責機制，不僅關系到技術應用的規范性，更直接影響教學質量和學術誠信的維護。

在具體實踐中，美國頂尖大學采取了不同的問責策略。哈佛大學建立了基礎性的問責規定，要求師生在使用人工智能生成材料時必須承擔內容審查責任（HarvardUniversity，2023d）。賓夕法尼亞大學則進一步細化了責任要求，強調使用者需要采用可信的一手資源進行核實，并對生成內容承擔全部責任，特別是在面對人工智能可能產生的“幻覺”現象時，使用者必須保持高度警惕，防范虛假引用和事實扭曲（Universityof Pennsylvania，2024b）。這種明確的責任劃分不僅提高了使用者的責任意識，也為技術應用提供了清晰的行為準則。

美國頂尖大學在構建問責機制時形成了一套完整的思路。在責任劃分上，各校都明確界定了技術使用過程中各方的責任范圍，以避免出現責任模糊的情況。對于內容驗證，各校普遍采取了強制性的要求，堅持使用者必須對人工智能生成的內容進行嚴格核實。與此同時，這些機構都非常重視風險預防，通過建立預警機制來及時發現和防范可能出現的問題。

2.強化數據安全保護體系，確保教育信息安全可控

隨著生成式人工智能在教育領域的深入應用，數據安全和隱私保護問題日益凸顯。盡管目前的人工智能平臺聲稱不會自動整合用戶查詢信息，但數據的存儲和處理仍然存在潛在的安全風險（Davidamp;Paul，2023）。針對這一問題，各校普遍采取了多層次的保護措施。例如，哈佛大學實施了嚴格的信息安全政策，明確禁止將保密等級在2級及以上的數據輸入公開的人工智能平臺（Har-vardUniversity，2023e）。賓夕法尼亞大學醫學院規定不得將患者信息輸人公開的生成式人工智能工具中（PennLDI，2024）。在隱私保護方面，賓夕法尼亞大學通過限制個人識別信息的使用、加強數據傳輸安全、建立數據泄露預警機制等多重措施，構建起全方位的數據保護屏障（Universityof Pennsylvania，2023a）。此外，賓夕法尼亞大學還采取了系統化的人工智能治理方案，在醫學院的實踐中，通過建立人工智能治理委員會和監督委員會，在技術應用初期就明確風險責任和管控機制，將人工智能風險與傳統的應用風險、隱私安全風險進行區分，構建起更有針對性的管理體系（Levins，2024）。加州理工學院則考慮到保障教學公平，明確規定在使用人工智能工具時必須考慮學生的隱私保護和經濟條件差異，避免因技術應用造成學習機會的不平等（CaliforniaInstitute of Technology，2024b）。加州大學伯克利分校在生成式人工智能應用中特別注重知識產權和隱私保護，通過嚴格的技術引人評估機制來保障數據安全。學校要求在采用任何生成式人工智能工具前，必須確保供應商在數據處理、模型訓練和第三方訪問等方面的透明度。特別是在學生作品評估方面，學校明確指出使用第三方人工智能檢測工具可能違反《家庭教育權利和隱私法案》（FamilyEducational RightsandPrivacyActof1974），造成隱私和版權違規，因此不建議教師使用這類工具進行寫作識別，而是鼓勵通過與學生對話來規范人工智能的使用（UniversityofCalifornia，Berkeley，2023a）。

對美國頂尖大學的數據安全與隱私保護實踐進行梳理，可以看到，各校建立了細致的數據分級管理制度，針對不同敏感程度的信息采取相應的保護策略，從而實現精準化管理。在制度建設方面，這些高校通過設立專門的管理機構，制定完整的制度框架，確保各項保護措施得到有效執行。更值得關注的是，它們在推進數據保護的同時，始終注意權益平衡，也就是平衡技術創新與教育公平的關系，避免過度保護影響教學發展。

3.健全知識產權保護框架，維護教育創新權益

生成式人工智能能夠生成近似人類創作的內容，模糊了創作主體和權利歸屬的界限，引發了一系列法律問題。例如，如何界定人工智能產出內容的版權歸屬？如何判定版權侵犯的構成要件？當侵權發生時，技術開發者和使用者之間的責任如何分配？這些問題的復雜性和緊迫性要求高校在技術應用中建立起完善的知識產權保護機制（劉倩等，2024）。

在具體實踐中，美國頂尖大學進行了積極探索。賓夕法尼亞大學提出了明確的指導原則，強調大學社區成員在使用生成式人工智能時應嚴格遵守知識產權法律和原則。特別是在創建新的數據集以訓練人工智能模型時，必須尊重并遵循版權法。關于信息的上傳，學校提醒，上傳專有信息到人工智能平臺之前，應先行確保信息不會侵犯他人的知識產權，且不會因此損害自身的知識產權利益，例如在尋求專利或版權保護之前，避免將藝術作品等數據上傳至人工智能平臺（University of Pennsylvania，2023b）。

在美國頂尖大學的知識產權保護實踐中，觀察到一些具有借鑒意義的做法。各校都高度重視預防性保護，通過建立事前審查和提醒機制，有效防范潛在的侵權行為。同時，這些機構的保護措施體現出鮮明的雙向性特點，既關注對他人知識產權的尊重，也注重自身權益的維護。為確保這些保護措施能夠落到實處，它們還將抽象的保護要求轉化為具體的規范性操作指南，使知識產權保護工作更具可行性。這種多維度的知識產權保護體系，不僅為高校在人工智能時代如何平衡技術創新與權益保護提供了參考，也為建立長效的知識產權保護機制指明了方向。

三、美國頂尖大學應對生成式人工智能的策略

（一）規范先行、分類施策

美國頂尖大學采取“規范先行、分類施策”的戰略部署，在生成式人工智能應用中展現出系統化的治理思維。第一，各校普遍建立起覆蓋全面的基礎性規范框架。如斯坦福大學通過行為操守委員會制定基本準則，將人工智能的使用納人現有學術規范體系；麻省理工學院則通過擴展現有監管框架來管理新技術應用，確保政策的連續性和有效性。第二，在基礎框架下，針對不同學科特點和應用場景制定差異化政策。例如，哈佛大學根據學科特性，在人文社科、理工科等不同領域設置不同的使用標準；賓夕法尼亞大學針對醫學等涉及敏感數據的領域，制定更為嚴格的使用規范。這種“一般性規范 + 專門性政策”的策略組合，既保證了制度執行的統一性，又為不同場景提供了靈活應對的空間。

（二）教學為本、技術賦能

在技術應用策略上，美國頂尖大學始終堅持“教學為本、技術賦能”的核心理念。這一策略主要體現在三個層面。第一，以教學需求為導向開發技術工具。如哈佛大學CS50課程開發的專門工具系統，直接服務于教學場景需求。第二，構建支持性的技術環境。如耶魯大學開發的本校生成式人工智能平臺，在提供人工智能服務的同時注重數據安全和隱私保護，為教學創新提供了可靠的技術支撐。第三，優化教學設計和評估方法。通過增加過程性評估比重，更注重考查學生的原創性思維和問題解決能力，體現了技術應用服務于教育本質的理念。這種策略確保了生成式人工智能真正成為提升教學質量的有效工具，而不是簡單的技術替代。

（三）強調責任、重視監管

在具體實施過程中，美國頂尖大學采取“強調責任、重視監管”的策略保障。首先，建立明確的責任劃分機制。如哈佛大學要求師生在使用生成式人工智能生成材料時必須承擔內容審查責任。其次，實施嚴格的監管措施。各校普遍采用分級管理方式保護數據安全，如禁止將高等級敏感信息輸人公開的生成式人工智能平臺，并建立完善的數據泄露預警機制。最后，構建系統的知識產權保護體系，包括明確界定生成式人工智能生成內容的版權歸屬、建立侵權識別標準和規范引用要求等。這種全方位的監管策略，為生成式人工智能的規范應用提供了有力保障。

這三大策略相互支撐、協同作用，規范先行為技術應用提供制度保障，教學為本確保技術應用方向，責任監管保證技術應用過程的規范性。它們共同構成了美國頂尖大學應對生成式人工智能的系統性策略框架，既確保了教育創新的持續推進，又有效防范了技術應用中的潛在風險。

四、對我國高校應用生成式人工智能的啟示

美國高校在生成式人工智能領域的探索，不僅為我國高校提供了可資借鑒的實踐案例，更重要的是，它為我們提供了一個反思和預判的視角，有助于我們在制定相關政策和實施策略時，既能規避潛在風險，又能充分發揮技術優勢。值得關注的是，我國高校在面對生成式人工智能時，尚未普遍建立起專門的規范和指南體系。雖然在實踐層面，部分教師和學生已經開始探索這一技術在教學和學習中的應用，但在機構層面，大多數高校仍缺乏系統性、規范化的管理框架。通過深人分析美國高校的經驗，并結合我國高等教育的具體情況和發展需求，可以歸納出對我國高校應用生成式人工智能的幾點重要啟示。

（一）構建系統化的制度框架，推動多層次治理體系建設

面對生成式人工智能帶來的挑戰，我國高校亟須構建一個系統化、多層次的應用框架體系。這個框架應當從制度層面、內容層面和實施層面全面展開，構建起完整的治理體系。在制度層面，應建立校級、院系和課程三個層次的管理架構。國內部分高校已開始積極探索，如上海交通大學教學發展中心發布的生成式人工智能教師使用指南（上海交通大學教學發展中心，2023），華東師范大學與北京師范大學發布的生成式人工智能學生使用指南（華東師范大學amp;北京師范大學，2024）。然而，這些探索還停留在單一層面，缺乏全面性和深入性，且大多數高校仍未出臺正式的規范性文件。借鑒美國高校的實踐經驗，我國高校應在校級層面制定總體指南和基本原則，在院系層面根據學科特點制定具體實施細則，在課程層面明確具體的應用規范和要求。

在內容層面，框架應當涵蓋管理規范、技術規范和倫理規范三個維度。管理規范方面，需要明確使用準則、責任界定和審核流程；技術規范方面，要重點關注平臺選擇、數據安全和隱私保護；倫理規范方面，需要加強學術誠信政策的修訂，明確界定人工智能工具使用的邊界和要求。同時，應建立跨學科協作機制，組建由教育學、計算機科學、倫理學等多學科專家組成的工作組，共同制定和完善這些規范，確保其科學性和可操作性。

在實施層面，需要建立組織保障、技術保障和監督保障三位一體的保障體系。我國高校應基于本校實際情況，主動開展制度建設和實踐探索。通過這種自下而上的方式，高校不僅能夠快速響應技術變革，建立起切實可行的應用框架，還能為國家級政策的制定積累寶貴的實踐經驗。

（二）深化教學模式創新與評價改革，強化風險防控意識培養

面對生成式人工智能帶來的機遇與挑戰，我國高校應積極推進教學模式創新和評價方式變革。在教學模式創新方面，在計算機類課程中開發定制化人工智能輔助工具，為學生提供全天候的實時輔導；在寫作類課程中引人人工智能寫作助手，培養學生的批判性思維；設計跨學科融合課程，提升學生的人工智能素養。在教學評價方式上，增加過程性評價比重，注重考查學生的思維過程和創新能力；采用口頭報告、實踐展示等多元化評價方式，全面評估學生的學習成效；設計針對性的作業形式，避免簡單的知識復制，引導學生深度思考和創新實踐。這種教學創新不僅能提升教學質量，更能培養適應人工智能時代的創新型人才。

在推動教學創新的同時，高校應考慮將法律和倫理風險管理作為課程設計和教學實踐的核心組成部分。目前，國內部分高校已開始針對特定學科學生開設人工智能倫理相關課程，如上海交通大學為人工智能專業本科生開設的“人工智能思維與倫理”等（上海市科學技術委員會，2021）。然而，這種局限于特定學科的做法未能充分認識到生成式人工智能應用的普遍性。事實上，鑒于生成式人工智能的廣泛應用，倫理風險教育應當面向所有使用該技術的學生。這種全面性的倫理教育不僅有助于提高學生的技術素養，更能培養其在使用人工智能過程中的責任意識和判斷能力。因此，高校應當重新審視現有的倫理教育體系，將其擴展至更廣泛的學生群體。此外，在人工智能相關課程中，應強化對隱私保護、數據安全和知識產權等法律問題的教育。例如，在指導學生使用人工智能工具進行創作時，應同步講解人工智能生成內容的版權歸屬問題，培養學生尊重知識產權的意識。這種結合實踐的教育方式能夠有效提高學生對相關法律問題的認知和理解。

（三）加強技術基礎設施建設，確保數據安全與自主可控

隨著生成式人工智能在教育領域的深入應用，構建安全可控的技術環境已成為高校數字化轉型的關鍵任務。技術基礎設施不僅關系教學創新的實現，更直接影響校園數據安全和學術隱私的保護。目前，我國高校在技術平臺建設方面仍存在較大差距，多數高校依賴商業平臺。在實踐探索方面，上海交通大學開發的思源AI助學平臺提供了有益參考。該平臺通過接人多個主流模型服務，覆蓋了文字、推理、編程等多個領域的能力，并通過本地部署開源模型的方式確保數據安全（上海交通大學教學發展中心，2024）。然而，目前具備類似本地部署能力的高校仍然有限，多數高校的技術基礎設施建設仍待加強。建議我國高校從以下幾個方面著手構建技術基礎設施：首先，開發具有自主知識產權的人工智能教學平臺，確保數據存儲在校園網絡，并支持教師創建定制化應用；其次，建立專門的人工智能技術支持中心，為師生提供及時的技術指導和應用支持；再次，開發符合本土教育需求的教學工具集，滿足不同學科、不同層次的教學需求；最后，構建統一的校級數據中心，實現數據的規范管理和安全保護。通過這些措施的協同推進，既能確保信息安全，又能為教育創新提供可靠的技術支撐。這種以自主可控為核心的技術基礎設施建設，不僅能夠有效防范數據安全風險，更能為教育教學創新提供持續動力，推動生成式人工智能在高等教育中的深度應用。

參考文獻

北京日報.（2024-10-27）.教育領域人工智能應用指南發布：覆蓋本市學校教育29個典型場景.北京市 人民政府網站.https：//www.beijing.gov.cn/ywdt/gzdt/202410/t20241027_3928610.html

董艷，夏亮亮，李心怡，amp;侯彥華.（2023）.ChatGPT賦能學生學習的路徑探析.電化教育研究（12）， 14-20，34.

華東師范大學，amp;北京師范大學.（2024-8-20）.生成式人工智能學生使用指南.華東師范大學網站. https：//www.ecnu.edu.cn/info/1094/67178.htm

蔣貴友，amp;殷文軒.（2025）.變革抑或危機：大語言模型賦能大學教學及其限度——基于斯坦福大學的 案例考察.電化教育研究（1），122-128.

焦建利.（2023）.ChatGPT助推學校教育數字化轉型——人工智能時代學什么與怎么教.中國遠程教育 （4），16-23.

李志錯，amp;張驍.（2024）.人工智能生成內容（AIGC）應用于學位論文寫作的法律問題研究.學位與研究 生教育（4），84-93.

劉倩，王京山，amp;詹洪春.（2024）.關于生成式人工智能的應用規范研究與啟示——基于國際學術出版 界的相關規范政策視角.科技與出版（8），27-33.

盧宇，余京蕾，陳鵬鶴，amp;李沐云.（2023）.生成式人工智能的教育應用與展望——以ChatGPT系統為 例.中國遠程教育（4），24-31，51.

秦渝超，劉革平，amp;許穎.（2023）.生成式人工智能如何重塑教學活動——基于活動理論的模型構建與 應用.中國遠程教育（12），34-45.

人民網.（2024-1-26）.教育部：開展人工智能應用試點示范建設國家教育數字化大數據中心.人民網. http：//edu.people.com.cn/BIG5/n1/2024/0126/c1006-40167399.html

上海交通大學教學發展中心.（2023-12-15）.規范學生使用人工智能工具的教師指南.上海交通大學網 站.https：//ctld.sjtu.edu.cn/storage/file/2023/12/2b30798c781f304ebfc83e66faef31fe.pdf

上海交通大學教學發展中心.（2024-10-6）.思源AI助學平臺使用指南：探索智能教與學的新體驗. ⊥ （20 海交通大學.htps：//mp.weixin.qq.com/s？__biz=MzI30DMyNTkwOQ==amp;mid=2247512514amp;idx=1amp;sn= d00f30463cb9f1638042b90a4a1cf1d8amp;chksm=ea7881ba07bdd86548f2381517724bfab7861561dd131401 33866881f8b8199592ef55a1ffeeamp;scene=27

上海市科學技術委員會.（2021-9-16）.交大開設人工智能倫理必修課，為未來算法工程師輸入倫理意 識.上海市科學技術委員會網站.https：/stcsm.sh.gov.cn/xwzx/kjzl/20210916/09fe5476947a442eaec98f54 68dd649b.html

王煒，趙帥，amp;黃慕雄.（2024）.生成式人工智能教育創新應用的人本主義追求——對UNESCO《教育與 研究領域生成式人工智能指南》的解讀.現代遠程教育研究（1），3-11.

徐嵐，魏慶義，amp;嚴弋.（2023）.學術倫理視角下高校使用生成式人工智能的策略與原則.教育發展研究 （19），49-60.

周玲，amp;王烽.（2023）.生成式人工智能的教育啟示：讓每個人成為他自己.中國電化教育（5），9-14.

California InstituteofTechnology. （2O24a，May1O）.Artificial intelligenceservices.California Instituteof Technology. https：//www.imss.caltech.edu/services/ai

California Institute of Technology.（2O24b，June 17）.Guidelinesfor secure and ethicaluseof artificial intelligence （A1）. California Institute of Technology.htps：//www.imss.caltech.edu/services/collaboration-storage-backups/caltech-ai/guidelines-for-secure-and-ethical-use-of-artificial-intelligence-ai

Cornell University. （2O23，March 21）.CU commitee report： Generative artificial intelligence ineducation. Cornell University. htps：//eaching.cornell.edu/generative-artificial-intelligence/cu-committee-report-generative-artificial-intelligence-education

Cornell University.（O24a，January1）.AI guidelines.Cornell University.htps：//t.cornell.edu/ai/ai-guidelines

Cornell University. （2O24b，January1）.AIindministration. Cornell University.https：//t.cornell.edu/ai/aiinadministration

David，C.，amp;Paul，J.（2O23，March14）.ChatGPTand large language models： What's the risk？National Cyber Security Centre.https：//www.ncsc.gov.uk/blog-post/chatgpt-and-large-language-models-whats-the-risk

DiFeliciantonio，C. （2O24，August 9）. UC Berkeley law school launches AI-focused course for the next generation of lawyers.San Francisco Chronicle. htps：//www.sfchronicle.com/eastbay/article/uc-berkeley-ai-law19657199.php

Goodman，S.S.，amp; Yang，J. Q. （2O23，March 23）.Teaching assistants and course assistants adapt to new roles inresponse to generative AI use. The Haruard Crimson. htps：//www.thecrimson.com/article/2023/3/23/ CAs-TFs/

Harvard University.（2023a， August 1）.CS5o： Introduction to computer science.Harvard Online. https：//www. harvardonline.harvard.edu/course/cs5O-introduction-computer-science

Harvard University. （2023b，September 14）. CS50's introduction to artificial intelligence with Python. edX. https：//www.edx.org/learn/artificial-intelligence/harvard-university-cs5O-s-introduction-to-artificial-intelligence-with-python

Harvard University. （2O23c，August 22）. Teaching resources onartificial intelligence.Haruard University. https：//www.harvard.edu/ai/teaching-resources/

Harvard University. （2023d， October 10）.AI guidelines. Harvard University. https：/huit.harvard.edu/ai/guidelines

Harvard University. （2O23e，October 2O）. Guidelines for using ChatGPTand other generative AI tools at Harvard. Harvard University. https：/provost.harvard.edu/guidelines-using-chatgpt-and-other-generative-aitools-harvard

Levins，H. （2O24，October 22）. The future promise and risk of generative AI in clinical settings： Report from the Penn LDI AI in Health Care Conference. University of Pennsylvania Leonard Davis Institute of Health Economics. https：//ldi.upenn.edu/our-work/research-updates/the-future-promise-and-risk-of-generativeai-in-clinical-settings/

Liu，R.，Zenke， C.，Liu， C.， Holmes，A.，Thornton，P.，amp; Malan，D.J. （2024，March 5）.Teaching CS50 with AI. Harvard University.https：//cs.harvard.edu/malan/publications/V1fpo567-liu.pdf

MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory （CSAIL）. （2O24，January 13）. AI policy briefs. Massachusetts Institute of Technology. https：//computing.mit.edu/ai-policy-briefs/

News Department. （2O24，April 29）. Undergrads create Cornell-specific AI tool designed to support students， help professors adapt to AI landscape. The Cornell Daily Sun.https：//cornelsun.com/2024/04/29/undergrads-create-cornell-specific-ai-tool-designed-to-support-students-help-professors-adapt-to-ai-landscape/

Penn LDI. （2O24，October 22）. The future，promise，and risk of generative AI in clinical setings.Leonard DavisInstitute of Health Economics. https：//di.upenn.edu/our-work/research-updates/the-future-promiseand-risk-of-generative-ai-in-clinical-settings/

Prevost，L. （2O23，November 21）.Live chat：A new writing course for the age of artificial intellgence.Yale News. https：/news.yale.edu/2023/11/21/live-chat-new-writing-course-age-artificial-intelligence

Princeton University. （2O23a，September10）.Generative AI in teaching and learning： Fall 2023 faculty and staff guidelines. Offceof the Deanof the College，Princeton University. htps：//odoc.princeton.edu/about/ official-deans-communications/2O23/generative-ai-teaching-and-learning-fall-2O23-faculty-and

Princeton University.（2O23b，June7）.Generative AI. McGraw Center for Teachingand Learning，Princeton University. https：//mcgraw.princeton.edu/generative-ai

Stanford University. （2023，February16）.Generative AI policy guidance.Stanford University.https：/communitystandards.stanford.edu/generative-ai-policy-guidance

Stanford University. （2O24a，March 16）.MED 216： Generative AI and medicine.Stanford University.https：// explorecourses.stanford.edu/search？view=catalogamp;filter-coursestatus-Active=onamp;page=Oamp;catalog=amp;q= MED+216%3A+Generative + AI+and+Medicineamp;collapse=

Stanford University. （2024b， June 18）.AI Playground. Stanford University. htps：/uit.stanford.edu/aiplayground/

Stanford University. （2O24c，May2）. Integrating AI inassignments.Stanford University. https：/teachingcommons.stanford.edu/teaching-guides/artificial-inteligence-teaching-guide/integrating-ai-assignments

UNESCO. （2023， October 28）. Guidance on generative AI in education and research. UNESCO. htps：//www. unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research

University of California，Berkeley. （2024a，May10）.Appropriate use of generative AI tools. University of California，Berkeley. htps：//oercs.berkeley.edu/privacy/appropriate-use-generative-ai-tools

University of California，Berkeley. （2O24b，February 8）.AI in teaching and learning. Universityof California， Berkeley.htps：//tl.berkeley.edu/ai-teaching-learning

University of Chicago. （2024a，February 10）. GenerativeAI. Universityof Chicago. https：/academictech.uchicago.edu/generative-ai/

Universityof Chicago. （2O24b，November 21）. Understanding generative AI： Video series. University of Chicago. ttps：//genai.uchicago.edu/about/understanding-generative-ai-video-series

UniversityofPennsylvania.（2O23a，November7）.Ofrecord： Guidanceforthe UniversityofPennsylvania community on use of generative artificial intellgence.Almanac. htps：//almanac.upenn.edu/articles/of-record-guidance-for-the-university-of-pennsylvania-community-on-use-of-generative-artificial-intelligenc

University of Pennsylvania. （2023b，September 1O）.Statement on guidance for the University of Pennsylvania community on use of generative artificial intelligence. University of Pennsylvania. htps：//isc.upenn.edu/security/AI-guidance

University of Pennsylvania. （2O24a，October17）.Penn Engineering research discovers critical vulnerabilities in AI-enabled robots to increase safety and security. University of Pennsylvania. htps：/ai.seas.upenn.edu/ news/penn-engineering-research-discovers-critical-vulnerabilities-in-ai-enabled-robots-to-increase-safety-and-security/

University of Pennsylvania. （2O24b，March15）. Generative AI and your teaching. University of Pennsylvania. https：//cetli.upenn.edu/resources/generative-ai-your-teaching/

Yale University. （2024a，January10）.AI guidance for faculty and staf.Pooruu Center for Teaching and Learning， Yale University. https：//poorvucenter.yale.edu/AIguidance

YaleUniversity. （2O24b，January 2O）. Clarityplatform FAQs. YaleUniversity. htps：//ai.yale.edu/ yales-ai-tools-and-resources/clarity-platform/clarity-platform-faqs

Yale University.（2O24c，January15）.Advancing Yale's leadership in artificial intelligence to support faculty， students，and staf.Yale University. htps：//provost.yale.edu/news/advancing-yales-leadership-artificial-intelligence-support-faculty-students-and-staff

How to Deal with Generative Artificial Intelligence： Strategies andPracticesof Top American Universities

Lin Jie and Zhou Ling

Abstract： The rapid development of generative artificial intelligence （AI） technology is reshaping the global educational landscape， sparking widespread interest in its potential applications within teaching， learning， and academic research. Currently， higher education institutions in China generally lack systematic response strategies and standardized management frameworks.To explore how universities can effectively address the opportunities and challenges posed by generative AI， this study selects ten leading American universities as case studies， systematically examining their approaches in policy frameworks， teaching practices， and risk management concerning generative AI applications. The study reveals three main characteristics in the strategies of top American universities： first， they emphasize on building a systematic regulatory framework，utilizing a combination of“general regulations + specific policies” to implement classified policies; second， they adhere to a teaching-centered，technology-empowered philosophy，with comprehensive reforms in curriculum innovation， teaching models，and assessment methods；third， they establish a robust risk management system， ensuring normative application of technology through clearly defined responsibilities， strengthened data security， and intellectual property right protection.Based on the findings， this paper proposes three recommendations for Chinese universities in their application of generative AI： building a standardized application system to ensure technological use efficacy; deepening teaching integration and innovation to enhance talent cultivation quality； and strengtheningrisk control measuresto protect educational data security. These insights aim to serve as valuable references for Chinese universities in advancing educational innovation， improving teaching quality， and upholding academic integrity in the era of artificial intelligence.

Keywords： generative artificial intelligence;American world-class universities; educational practice;education strategy

Authors： Lin Jie，doctoral candidate of School of Education，Shanghai Jiao Tong University （Shanghai 200241）; Zhou Ling， associate professor of School of Economics， Beijing Institute of Technology （Corresponding Author： zhouling@bit.edu.cn Beijing 100081）