今年11月，教育部正式發布《教師生成式人工智能應用指引（第一版）》（以下簡稱《應用指引》），要求教師在引導學生使用生成式人工智能時，應“明確使用邊界、目的與規范”，并建立有效監督機制，引導學生形成“標注人工智能生成內容”的意識。幾乎同期，清華大學發布《清華大學人工智能教育應用指導原則》（以下簡稱《指導原則》），首次系統性地對校園中的人工智能應用提出全局性、分層級的引導與規范，以“積極而審慎”為基調，通過“紅線”與“綠道”的框架設計，為高校人工智能（AI）教育治理提供了開創性范例。

　　對高校而言，如何將這些指引轉化為可落地、可評價、可持續的學生行為規范與教學實踐，已成為當前亟待推進的關鍵課題。

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　　現實落差：

　　當原則遭遇實踐困境

　　《應用指引》從教師職責出發，要求明確使用邊界、培養標注意識。《指導原則》從學校治理入手，構建了分類管理的框架體系。兩者無疑對實踐具有重要的指導意義。

　　然而，高等教育現實中對AI的濫用現象依然嚴峻。部分學生將AI工具異化為“學術捷徑”——從初期的輔助查閱、語言潤色，演變為直接生成論文框架、外文翻譯甚至完整作業。這種行為不僅直接觸犯學術誠信底線（未經聲明的使用實質構成剽竊），更消解了學術訓練的根本價值。作業、閱讀、寫作等教學環節的核心功能在于思維錘煉與能力培養，當這些過程被AI“代勞”，學生便失去了在困難中思考、在試錯中成長的關鍵機會。

　　我們必須清醒地認識到，當前各層級出臺的多數文件仍以“指引”“倡議”為主，其措辭多為“鼓勵”“倡導”“建議”，對于已明確識別出的、嚴重的學術不端行為，缺乏與之直接掛鉤的懲戒條款。這種“軟約束”狀態，威懾力明顯不足。規范的生命力在于執行，缺乏明確罰則的倡議，在實踐中難免流于形式。

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　　追根溯源：

　　為何“好指引”難成“強約束”

　　深入分析當前困境，可以發現多重結構性原因：

　　一是規范層級存在“制度斷層”。《應用指引》主要規范教師行為，《指導原則》則屬于校內指導性文件，兩者均未直接形成對學生具有強制約束力的規章制度。還有一些高校尚停留在轉發文件層面，未將《應用指引》轉化為本校學生學術規范中的具體條款，導致違規成本模糊、執行依據不足。

　　二是責任主體存在“銜接空隙”。現有的多數文件對于學生在使用AI過程中的主體責任界定、違規認定標準、處理程序等關鍵環節，缺乏系統銜接。當問題發生時，容易陷入“教師難取證、學校難處理”的困境。

　　三是技術識別存在“能力鴻溝”。當前AI生成內容的檢測技術仍不完善，不同學科、不同類型的AI使用行為識別難度差異很大。許多教師缺乏相應的鑒別能力與技術支持，客觀上降低了違規行為被發現的可能性，削弱了制度威懾力。

　　近期，上海交通大學、四川大學等高校進一步細化了應用場景的分類管理（如禁止、有限、鼓勵、開放使用），并將AI素養融入學生學習與發展評價中，強調“自覺標注”“過程透明”。這些探索共同揭示了一個核心共識：高校的使命是培養學生成為能駕馭AI的“指揮者”，而非被其替代的“執行者”。

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　　剛性約束：

　　推動指引落地的三條關鍵路徑

　　要使高層指引真正落地生根，必須推動其從“軟性倡導”向“剛性約束”轉化。高校有必要從以下三方面著手構建具有執行力的規范體系。

　　制度轉化。廣大高校應盡快制定校本“人工智能學術應用實施細則”，并將其作為《學生學術誠信管理辦法》的專門附件，且與之具有同等約束效力。細則的核心內容可以包括：

　　明確定義與分類——清晰界定“合理使用”“限制使用”“禁止使用”的具體情形，特別是要明確“學術不端行為”在AI語境下的具體表現（如：未聲明的實質性使用、使用AI完成禁止環節的考核等）。

　　建立強制聲明制度——要求在所有重要的課程作業、實驗報告、學位論文等學術成果提交時，必須附有《人工智能工具使用聲明表》，詳細說明使用工具、使用環節、使用程度及貢獻比例。隱瞞或虛假聲明者，一經查實即按學術不端處理。

　　規定明確罰則——將AI學術不端行為納入現有學術紀律處分體系，根據情節輕重設定階梯式處分標準，并向全體師生公示。

　　能力建設。構建“教師—學生”雙軌培訓與支持體系，具體可以包括：

　　教師賦能計劃——將AI使用監督與鑒別能力納入教師崗前培訓和持續發展必修模塊。開發《AI生成內容識別指南》《學科特異性使用規范設計工作坊》等實用資源，設立校級技術支持團隊，為教師提供可疑作業檢測、使用痕跡分析等技術協助。

　　學生素養教育——將對細則的學習納入新生入學教育和“學術規范與倫理”必修課程。通過真實案例剖析、情景模擬練習，讓學生深刻理解違規后果。同時，開設“人工智能與學術創新”等選修課，正面教授如何“善用”AI提升研究質量。

　　技術賦能。可以建設校級學術誠信保障平臺，如投入專項經費建設校級“人工智能學術應用管理平臺”。該平臺應具備以下核心功能：

　　聲明提交與驗證系統——電子化聲明流程，并與作業提交系統綁定。

　　使用痕跡存證功能——在獲得授權前提下，對學生在校定AI工具上的關鍵操作進行加密存證，為解決爭議提供客觀依據。

　　原創性輔助檢測——整合多源檢測工具，為教師提供AI生成內容可能性評估報告。

　　數據看板與預警——實時監測各院系、課程AI使用合規情況，對異常模式進行預警。

　　文件的真正價值不在于印刷成冊，而在于轉化為每個學生的行為自覺。高校必須拿出更大的決心與智慧，推動相關的指引、原則從“文本”走向“制度”，從“原則”走向“細則”，從“倡導”走向“約束”。這不僅是技術應用的規范問題，更是對高等教育育人初心的深刻守望——我們培養的，終究是能夠駕馭工具、堅守誠信、勇于創新的完整的人，而非技術的附庸。

　　（作者系上海外國語大學法學院教授）