劉佳麗，廖懷高

（成都理工大學(xué) 馬克思主義學(xué)院，四川 成都 610059）

黨的二十大報(bào)告提出“推進(jìn)教育數(shù)字化，建設(shè)全民終身學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)型社會、學(xué)習(xí)型大國”［1］。教育數(shù)字化重塑與變革教育，教育數(shù)字化的風(fēng)險(xiǎn)治理則是順應(yīng)時(shí)代之變的戰(zhàn)略性選擇。技術(shù)的進(jìn)化推進(jìn)了更復(fù)雜、創(chuàng)新、先進(jìn)的數(shù)字生成式人工智能，OpenAI 公司于2022 年推出生成式人工智能——ChatGPT，其類人的思維邏輯和對話、寫作、翻譯等能力技驚四座。比爾·蓋茨評價(jià)它不亞于重新發(fā)明互聯(lián)網(wǎng)，360 董事長周鴻祎認(rèn)為其可類比蒸汽機(jī)和電力的發(fā)明，因而其誕生被視為新一輪科技革命［2］。由于ChatGPT 出色的表現(xiàn)被學(xué)生視為做作業(yè)、寫論文的利器，但與之對應(yīng)，這意味生成式人工智能技術(shù)在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中會滋生新的學(xué)術(shù)倫理風(fēng)險(xiǎn)。為此，本文基于生成式人工智能這一新的“變量”，剖析所引發(fā)的學(xué)術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，嘗試為生成式人工智能等技術(shù)下學(xué)術(shù)生態(tài)的健康發(fā)展提供可行進(jìn)路，對未來的監(jiān)管框架作出前瞻性探討，阻斷生成式人工智能技術(shù)在發(fā)展進(jìn)程中的負(fù)面影響。

一、生成式人工智能的生成邏輯

生成式人工智能，指基于算法、模型、規(guī)則生成文本、圖片、聲音、視頻、代碼等內(nèi)容的技術(shù)。這一技術(shù)的產(chǎn)生，實(shí)現(xiàn)了從“感知理解世界”到“生產(chǎn)創(chuàng)造世界”的技術(shù)范式轉(zhuǎn)變。生成式人工智能的現(xiàn)身不是無源之水、無本之木，而是在歷史基礎(chǔ)之上得以應(yīng)運(yùn)而生，在技術(shù)基礎(chǔ)上得以日新月異迭代，在現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)上得以繼續(xù)蓬勃發(fā)展。

1.理論之源：對話式學(xué)習(xí)的延伸

對話式學(xué)習(xí)，望文生義，指主體以交談、互動(dòng)來獲取知識的方式。對話式學(xué)習(xí)經(jīng)歷了從人-人、人-機(jī)，到人-虛擬世界的變革，已成為后現(xiàn)代社會中人們最基本的學(xué)習(xí)方式之一［3］。從人類教育發(fā)展歷史看，孔子、蘇格拉底的啟發(fā)式教學(xué)，被認(rèn)為是人-人對話式學(xué)習(xí)的鼻祖。而人-機(jī)對話式學(xué)習(xí)則可以追溯到1950 年的“圖靈測試”，圖靈測試采用問與答的模式，測試機(jī)器是否具有人類的智能。通過行為主義的觀點(diǎn)判斷機(jī)器是否智能，這一行為的關(guān)鍵就在于人機(jī)對話［4］21。此后，美國計(jì)算機(jī)科學(xué)家約瑟夫·韋澤納于1964～1966 年研制開發(fā)了首個(gè)能與人交流的聊天機(jī)器人（Elisa），其被認(rèn)為是對話式學(xué)習(xí)的先驅(qū)之一［5］。盡管當(dāng)時(shí)技術(shù)受限，所設(shè)計(jì)的人機(jī)互動(dòng)的程序只能輸入一些基本的數(shù)字語言以獲取機(jī)器人的響應(yīng)，但這一研發(fā)使得人機(jī)對話由此變成現(xiàn)實(shí)。

ChatGPT 的問世，則實(shí)現(xiàn)了人機(jī)對話的跨越式變遷，為全球人工智能會話系統(tǒng)注入新活力。ChatGPT 具備持續(xù)回答且不斷修正問題答案的能力，看似是對問題的“跟進(jìn)”，表面上受制于提問者，實(shí)際上所遵循的卻是一種“辯證邏輯”的內(nèi)在引導(dǎo)，在否定中得到肯定答案［6］。對于問題的答案，敢于承認(rèn)自身不足之處，虛心向提問者學(xué)習(xí)，引導(dǎo)提問者追問，從而逐步獲得啟發(fā)，頓悟出知識。其“兜圈子”回答問題的方式既能擴(kuò)充自身語料庫、數(shù)據(jù)庫，又恰巧對應(yīng)人性自身的非理性部分，極大地啟發(fā)了使用者的學(xué)習(xí)興趣，可稱為人-機(jī)互動(dòng)模式下蘇格拉底“產(chǎn)婆術(shù)”，即最初對話式學(xué)習(xí)的演進(jìn)與延伸。

2.實(shí)踐之基：技術(shù)進(jìn)化的內(nèi)驅(qū)力

人類科技史表明，以不斷滿足人類需求為基礎(chǔ)的技術(shù)進(jìn)步動(dòng)力永不枯竭，技術(shù)體系具有“自我創(chuàng)生”的能力：技術(shù)的每一次升級會解決一些難題，同時(shí)孕育著新問題的種子，進(jìn)而形成遞歸循環(huán)［7］。為此，生成式人工智能技術(shù)體系則有連綿不斷的發(fā)展勢頭?？v觀技術(shù)的嬗變歷程，進(jìn)入21 世紀(jì)，隨著計(jì)算機(jī)算力的不斷提高和數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，人機(jī)對話技術(shù)得到了飛速發(fā)展，繼而算法的突破，從簡單的感知階段，到多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)階段，再到深度學(xué)習(xí)階段。自2012 年以來，自然語言處理開始從統(tǒng)計(jì)學(xué)向端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)方法轉(zhuǎn)變，自然語言處理進(jìn)入了全新階段。

在深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究中，卻遇到了語言數(shù)據(jù)資源不足的問題。針對這一問題，學(xué)者們提出了“預(yù)訓(xùn)練語言模型”。在此基礎(chǔ)上，OpenAI 公司開發(fā)了基于轉(zhuǎn)換器的生成式預(yù)訓(xùn)練模型（GPT）［4］23，GPT 是一項(xiàng)在自然語言處理方面取得突破性進(jìn)展的研究成果。2022 年，OpenAI 公司正式推出ChatGPT，采用“大數(shù)據(jù)+大模型+大算法”模型，通過龐大的數(shù)據(jù)庫和強(qiáng)大的算法能力，與信息主體之間形成較為流暢、自然的對話，具備處理人類不同指令的能力。觀察GPT 的發(fā)展演變，模型能力越來越強(qiáng)，從無監(jiān)督模型再到人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)，不斷迭代升級，實(shí)用性顯著增強(qiáng)，甚至在一些領(lǐng)域提供了人類層面的表現(xiàn)，成為人類歷史上最強(qiáng)人工智能大模型。

3.社會之需：人類發(fā)展客觀要求

從哲學(xué)角度講，技術(shù)由人類創(chuàng)造，有滿足人類需要、拓展人類的可能性。從古至今，技術(shù)的更新迭代與人類社會發(fā)展相輔相成，技術(shù)的發(fā)展始終在推動(dòng)人類社會的發(fā)展。馬克思在《資本論》中提到：機(jī)器不創(chuàng)造價(jià)值，但可以把自身的價(jià)值轉(zhuǎn)移到由它服務(wù)所生產(chǎn)的產(chǎn)品上［9］。生成式人工智能技術(shù)不息革新，日益成熟，呈現(xiàn)在更多空間場域，圍繞生成式人工智能技術(shù)相關(guān)的領(lǐng)域都有望成為資本市場重點(diǎn)關(guān)注的投資賽道。人工智能作為新的生產(chǎn)要素，在具體的生產(chǎn)步驟之中與其他的生產(chǎn)力要素相結(jié)合產(chǎn)生新的價(jià)值。現(xiàn)今，各國也高度重視人工智能技術(shù)的發(fā)展，將其視為國家發(fā)展的重要競爭力。

馬克思的“社會發(fā)展是一種自然史的過程”觀點(diǎn)，為揭示生成式人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展規(guī)律提供了科學(xué)的世界觀和方法論。生成式人工智能技術(shù)以其特有的特征和方式詮釋了它是歷史本身的唯物主義的必然環(huán)節(jié)和邏輯結(jié)果，是歷史唯物主義的充分傳達(dá)，也是人類加以改造的歷史的自然構(gòu)成。在大信息時(shí)代，人作為一種自然物質(zhì)和自然物質(zhì)的矛盾運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致人的自然力量發(fā)生了巨大飛躍，即體力和智力的釋放。在以大工業(yè)和機(jī)器體系為基礎(chǔ)的人工智能技術(shù)時(shí)代，人類的腦力及體力都得到極大的延伸，但是技術(shù)的更新繁衍了新的問題，信息時(shí)代人腦失去處理龐大信息的能力，便會做出相應(yīng)的調(diào)整來滿足人類身體延伸機(jī)器所產(chǎn)生的信息處理需要［9］，推進(jìn)了人工智能技術(shù)的迭代升級。但生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展，以及它的一切形式都受制于人類，技術(shù)的進(jìn)步代表著人類智慧的發(fā)展。

二、生成式人工智能學(xué)術(shù)倫理風(fēng)險(xiǎn)的表征

風(fēng)險(xiǎn)作為一種不確定的因素，有“損虧”的可能性。生成式人工智能就像“雙刃劍”，既打開了數(shù)字教育無限可能空間，又帶來諸多新的隱患。基于學(xué)術(shù)生產(chǎn)的步驟劃分，可從內(nèi)容出處、內(nèi)容生成、成果評價(jià)角度對生成式人工智能帶來的學(xué)術(shù)倫理風(fēng)險(xiǎn)的表征形式予以解讀。

1.學(xué)術(shù)權(quán)威信任危機(jī)：算法模型偏見致使學(xué)術(shù)權(quán)威信任危機(jī)

知識的創(chuàng)新、學(xué)術(shù)的創(chuàng)作是求真求善的過程，是受學(xué)術(shù)倫理制約和人類價(jià)值規(guī)范的過程。Chat‐GPT雖然打著“無意識”旗號，但是算法“黑箱”操作和語料庫代表性不足問題導(dǎo)致使用者對生成式人工智能體系的認(rèn)知存在隔閡，對知識權(quán)威性秉持懷疑，對生成作品信任度下降，引發(fā)學(xué)術(shù)信任危機(jī)。

ChatGPT 體系建立在人類已有的語料庫和數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行訓(xùn)練，受訓(xùn)過程蘊(yùn)含著設(shè)計(jì)者的思想意識和價(jià)值理念，存在文化和價(jià)值觀念偏差，這使得模型研發(fā)者所標(biāo)榜的模型價(jià)值觀絕對“客觀中立”難以成立。一旦將人類原始的偏見應(yīng)用到機(jī)器學(xué)習(xí)中，算法運(yùn)行結(jié)果也會繼承人類社會的原始偏見，并持續(xù)地循環(huán)傳播［10］。加之，ChatGPT采用“機(jī)器學(xué)習(xí)+人工標(biāo)注”模式，由于技術(shù)的自我強(qiáng)化傾向，在與信息主體對話中，將不斷吸納有用信息來擴(kuò)充自身語料庫、數(shù)據(jù)庫，將更多信息掌控于自身腹囊之中。由于標(biāo)注環(huán)節(jié)主體帶著自身的偏好進(jìn)行標(biāo)注，加倍提升了算法偏見風(fēng)險(xiǎn)，與此同時(shí)，生成式人工智能模型的人工標(biāo)注標(biāo)簽部分采用閉源運(yùn)行，其標(biāo)注偏見難以溯源，將進(jìn)一步影響與其對話的用戶，使得偏見進(jìn)一步得到強(qiáng)化與傳播。

OpenAI 公司總部位于美國，ChatGPT 模型雖然包括多國語言數(shù)據(jù)庫，但總體是以英文語料庫作為模型支撐，對其他文化的包容性不足，不具備中國特色邏輯結(jié)構(gòu)。即使對于語言的理解，相比它的前輩們已經(jīng)有了跨越式進(jìn)步，但對于中文的某些理解仍存在偏頗。中文詞組蘊(yùn)含著豐富內(nèi)涵，來源于特定歷史，具有“實(shí)踐性”“互文性”和“建構(gòu)性”等特征，同一個(gè)詞組或是同一句話在不同語境具有多種含義和不同解釋，需要具體的語境來表達(dá)背后的思想、觀念和情感。生成式人工智能模型對語言的學(xué)習(xí)、理解能力還無法與人類相媲美，對中文的理解極易出現(xiàn)偏差，甚至提供一些錯(cuò)誤解讀的回答。

2.學(xué)術(shù)契約精神分散：知識歸屬權(quán)不清引發(fā)契約責(zé)任分散

學(xué)術(shù)契約精神是學(xué)術(shù)共同體之間建立的統(tǒng)一的、約定俗成的學(xué)術(shù)道德以及自律精神［11］。知識歸屬權(quán)可以明確作品究竟歸屬于誰，以及誰可以對所創(chuàng)作的作品享有權(quán)利并承擔(dān)責(zé)任［12］。生成式人工智能的出現(xiàn)致使學(xué)術(shù)生產(chǎn)、評價(jià)過程從原來的“人-人”轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭?機(jī)”互動(dòng)關(guān)系。但ChatGPT 生成知識的歸屬權(quán)尚不明確，難免造成在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中出現(xiàn)問題而互相推諉責(zé)任的情況。

生成式人工智能的出現(xiàn)改變了知識的生成、傳播方式，使知識變得唾手可得，進(jìn)而對知識觀的概念也需隨之改變。ChatGPT 通過用戶提示生成文本，從預(yù)訓(xùn)練的大量數(shù)據(jù)庫中搜索數(shù)據(jù)，重組具有一定連貫性的作品，由于所組文本缺乏獨(dú)創(chuàng)性、創(chuàng)造性，不可被列為原創(chuàng)作品或知識。分析我國現(xiàn)存的知識著作權(quán)也發(fā)現(xiàn)，著作權(quán)以人為主體，對一切成果負(fù)責(zé)，生成式人工智能作為機(jī)器自身也無法承擔(dān)責(zé)任，因此其不具備生成知識的歸屬權(quán)。加之，生成式人工智能技術(shù)作為人類自主活動(dòng)的實(shí)踐產(chǎn)物，是在人類漫長的進(jìn)化過程中積累而來的智慧和經(jīng)驗(yàn)的結(jié)晶，其運(yùn)行規(guī)律及算法形式也是模仿人類智慧從而呈現(xiàn)類人的表現(xiàn)。

ChatGPT 在與用戶交互過程中不斷吸收人類的意見與智慧，說明其接收端有人類的干預(yù)、人類思想的介入，這恰好符合人類知識產(chǎn)權(quán)的兜底要求。但是即使生成式人工智能生成作品中蘊(yùn)含人的創(chuàng)作部分，其知識的具體賦權(quán)標(biāo)準(zhǔn)尚不清晰。程序的投資者、持有者，技術(shù)的研發(fā)者、使用者都是最終生成內(nèi)容的參與者。有人認(rèn)為，生成式人工智能知識歸屬權(quán)歸屬于軟件開發(fā)者，由于創(chuàng)作內(nèi)容的優(yōu)劣受開發(fā)者對數(shù)據(jù)的訓(xùn)練、篩選、整合影響，生成物映射開發(fā)者的智力勞動(dòng)。也有人認(rèn)為，生成物歸屬于使用者，生成內(nèi)容需要使用者發(fā)起任務(wù)，生成過程始終需要主體的介入和指導(dǎo)生成最終成品，生成式人工智能僅僅只能作為輔助工具，并不能在作品中發(fā)揮決定性作用［13］。

3.學(xué)術(shù)公平公正消解：學(xué)術(shù)評價(jià)的不客觀性影響公平公正

生成式人工智能技術(shù)可以將自身物化到人類身上創(chuàng)作價(jià)值，使用主體將人類的意志及智慧通過人工智能技術(shù)延展，用工具提高了勞動(dòng)創(chuàng)造力，獲得不正當(dāng)競爭。此行為將影響學(xué)術(shù)評價(jià)過程的效率及客觀性，破壞了學(xué)術(shù)圈的公平與公正。

在西方，《紐約時(shí)報(bào)》曾報(bào)道，密歇根大學(xué)的一位哲學(xué)教授安東尼·奧曼在上課時(shí)看到一篇“優(yōu)秀的文章”，這篇文章結(jié)構(gòu)合理，語法完美，文章好到不符合老師對學(xué)生的預(yù)期。這不得不對應(yīng)用生成式人工智能發(fā)出新的疑問——學(xué)生利用生成式人工智能是否為高級剽竊，如何識別文章的來源做到公平公正評價(jià)？由于ChatGPT類人的思維邏輯、行文結(jié)構(gòu)，以及有的放矢根據(jù)信息主體定制生成內(nèi)容的能力，加大了文章的辨別難度，使得真正高質(zhì)量的學(xué)術(shù)成果和一些偽冒學(xué)術(shù)混雜一體，難以區(qū)分。若將使用生成式人工智能工具而獲得不正當(dāng)競爭的主體與其他主體一同評價(jià)將有損他人的“利益”，必然有失偏頗，影響學(xué)術(shù)評價(jià)的客觀性。

此外，學(xué)術(shù)評價(jià)需多維度的綜合考量，如學(xué)術(shù)成果的創(chuàng)新、內(nèi)容質(zhì)量的高低，學(xué)術(shù)成果中數(shù)據(jù)的有效性和可信度等，甚至不同學(xué)科成果，需要?jiǎng)澐植煌u價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，恪守有效結(jié)合定性和定量兩個(gè)維度的評價(jià)原則。雖然ChatGPT 作為生成式人工智能的佼佼者，在處理海量文本數(shù)據(jù)上可以幫助同行評審評議，提升學(xué)術(shù)評審的效率，但目前，生成式人工智能還未將專家意見納入生成模型，難以定性，僅依賴冰冷的數(shù)據(jù)對論文進(jìn)行定量評價(jià)，如論文被下載量、被引量［14］，而往往忽視實(shí)質(zhì)內(nèi)容。因此，生成式人工智能僅憑單一的評價(jià)模式無法公正判斷學(xué)術(shù)成果的真正價(jià)值，有失學(xué)術(shù)評價(jià)的公平、公正性。

三、生成式人工智能學(xué)術(shù)倫理風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)適進(jìn)路

技術(shù)的“自我創(chuàng)生”能力，致使每一次更新都帶來新的問題，規(guī)制模式便有了新需求，需要做出調(diào)整以適應(yīng)技術(shù)的新變化。ChatGPT 等生成式人工智能，涉獵知識面廣泛，分析知識點(diǎn)全面而深刻，“思維”發(fā)散，可提供啟發(fā)性的思路邏輯，避免陷入單方面邏輯的泥沼之中。但相比賦能，面對瞬息萬變的人工智能技術(shù)所帶來的學(xué)術(shù)倫理風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，積極探賾應(yīng)對進(jìn)路是當(dāng)務(wù)之急。

1.化智圖“治”：技管結(jié)合規(guī)避算法偏見建信任

面對算法偏見問題，承認(rèn)算法并不是萬能的，根據(jù)生成式人工智能的技術(shù)特征來尋求消解算法偏見的解決辦法，在算力不足、算法無解和數(shù)據(jù)缺失的領(lǐng)域做好人力、物力的充分布局［15］。糾正算法偏見既是技術(shù)體系自身發(fā)展的內(nèi)在需要，又為生成式人工智能技術(shù)嵌入各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用發(fā)展提出了新的任務(wù)和要求。

第一，優(yōu)化技術(shù)和算法。在數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練階段，廣泛收集多國籍和多樣化的數(shù)據(jù)，保持文化的開放性和包容性，提升生成式人工智能理解他國語言的準(zhǔn)確性，避免模型實(shí)行國家數(shù)據(jù)“壟斷”與“制裁”。厘清數(shù)據(jù)收集標(biāo)準(zhǔn)，合規(guī)合法獲取知情同意權(quán)的數(shù)據(jù)才有權(quán)被納入模型，并且保持?jǐn)?shù)據(jù)庫的常更常新，及時(shí)梳理龐大繁雜的數(shù)據(jù)庫。在數(shù)據(jù)輸出階段，優(yōu)化輸出端，通過指令微調(diào)，讓系統(tǒng)在許多自動(dòng)語言處理任務(wù)和基準(zhǔn)測試上展現(xiàn)出更強(qiáng)大的性能。此外，優(yōu)化引導(dǎo)模型，將問題具體化、清晰化以便于精煉問題來生成更精準(zhǔn)的答案。對于“人工標(biāo)注”模式引發(fā)的算法偏見，運(yùn)用透明化算法運(yùn)作過程，優(yōu)化路徑、追蹤人工標(biāo)注偏見的來源和尋求消解偏見的辦法。簡而言之，即完善與優(yōu)化整個(gè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)形成完整閉環(huán)。同時(shí)，正確看待我國與西方技術(shù)差距，努力填補(bǔ)這塊領(lǐng)域的空白，研發(fā)獨(dú)立于西方的生成式人工智能系統(tǒng)，在以我為主、為我所用中深化和推動(dòng)研發(fā)。將更多中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化“投喂”模型，注重培養(yǎng)，不斷規(guī)訓(xùn)，使其成為真正具有“中國理念”的大模型。

第二，實(shí)行多主體的監(jiān)管模式。在模型正式投入市場應(yīng)用前執(zhí)行嚴(yán)格審查，按照相關(guān)法律規(guī)則將算法程序的編譯合法合理化、標(biāo)準(zhǔn)化，優(yōu)化生成式人工智能算法模擬的學(xué)習(xí)路徑。算法的整個(gè)運(yùn)作過程，在合規(guī)合法前提下實(shí)行部分多主體合力、全方位監(jiān)管，防外與規(guī)內(nèi)相結(jié)合。建立內(nèi)部自律，平臺內(nèi)部自覺形成規(guī)章制度，系統(tǒng)內(nèi)部恪守技術(shù)“價(jià)值觀中立論”，避免帶有偏見、非道德的內(nèi)容注入和輸出，在道德和倫理問題層面不偏不倚，客觀理性回答問題，給予信息主體對策建議。外部管制，對于算法的“暗箱操作”，采用人工智能“監(jiān)管沙盒”，有效收集監(jiān)管數(shù)據(jù)信息，自愿、自覺公開算法程序接受公眾監(jiān)管，幫助外界更好地理解算法運(yùn)作過程，提升模型公信力。行政法律機(jī)關(guān)共商共建，建立跨境的法律共同監(jiān)管體系，制定相應(yīng)制度規(guī)范、法律法規(guī)追究問責(zé)，以減少技術(shù)、倫理失范問題。此外，使用者也應(yīng)盡監(jiān)管之責(zé)，提高明辨善惡能力，樹立正確科技價(jià)值觀，科學(xué)利用技術(shù)，善于分析問題，對于應(yīng)用模型中所發(fā)現(xiàn)的偏見問題，敢于提出問題，糾正輸出內(nèi)容的不當(dāng)之處，以幫助生成物的內(nèi)容與質(zhì)量，更好地迎合大眾期待。

2.握智提“質(zhì)”：構(gòu)建學(xué)術(shù)責(zé)任規(guī)范制度擔(dān)責(zé)任

在數(shù)智技術(shù)飛速發(fā)展的今天，由于人工智能的介入，學(xué)術(shù)成果的產(chǎn)生已經(jīng)不再單純地依靠學(xué)者們的個(gè)人力量。由于生成式人工智能作品歸屬權(quán)尚不清楚，增加了利用過程中剽竊、侵權(quán)的可能性及出現(xiàn)問題時(shí)互相推諉行為，為此需要健全“人—機(jī)協(xié)作”關(guān)系的學(xué)術(shù)責(zé)任規(guī)范體系。

第一，重構(gòu)生成式人工智能知識產(chǎn)權(quán)。生成式人工智能研發(fā)者亟須在法律的界定下明確知識著作的歸屬版權(quán)問題，對每一處知識的歸屬權(quán)明確標(biāo)注，并做出相應(yīng)的解釋說明，防止知識被無意“剽竊”。生成式人工智能作為輔助工具，使用主體需對在技術(shù)體系協(xié)助下完成的寫作、翻譯等任務(wù)建立高度責(zé)任感，明確生成式人工智能的使用界限，承擔(dān)生成作品的責(zé)任，提交作品說明生成式人工智能的參與情況，提供使用標(biāo)識。與此同時(shí)，積極探討、借鑒國外生成式人工智能的參與問題和責(zé)任規(guī)范制定的實(shí)踐范式，為我國提供建設(shè)性意見。由于機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合人工標(biāo)注模式，使得算法程序研發(fā)者將自身的意志介入到模型程序編譯過程之中，這導(dǎo)致生成式人工智能可以被解釋部分的算法，其生成物具有獨(dú)創(chuàng)性。為此，重塑、構(gòu)建生成式人工智能可解釋部分的知識產(chǎn)權(quán)體系，實(shí)行普遍性與個(gè)別性相結(jié)合的管理辦法，針對可解釋部分內(nèi)容構(gòu)建全流程保護(hù)、全過程審查，進(jìn)行有差異化管理，構(gòu)建專門化管理制度，避免知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)出現(xiàn)漏洞［16］。

第二，完善數(shù)智時(shí)代相關(guān)法律制度。我國當(dāng)前階段對人工智能的監(jiān)管停留在初步框架階段，生成式人工智能的快速崛起，技術(shù)的快速更新與相應(yīng)法律政策之間的不平衡不充分矛盾逐漸浮出水面，為此應(yīng)盡快完善數(shù)智時(shí)代與之對應(yīng)的法律制度。基于現(xiàn)有的法律基礎(chǔ)，形成具有代表性的生成式人工智能綜合法。生成式人工智能生成物作為知識產(chǎn)權(quán)新的保護(hù)客體，對于完善相關(guān)的著作權(quán)，應(yīng)保持開放、包容的心態(tài)，沉著冷靜應(yīng)對生成式人工智能帶來的挑戰(zhàn)。生成式人工智能的應(yīng)用，即使在我國還沒有明顯出現(xiàn)僭越學(xué)術(shù)道德行為，由于“回應(yīng)型治理”方式缺乏前瞻性，成本高昂，預(yù)判風(fēng)險(xiǎn)完善頂層設(shè)計(jì)就顯得尤為重要。設(shè)置使用的前提條件和制定違反相關(guān)規(guī)定的懲罰措施，將技術(shù)的使用限定在法律框架之中，用硬性制度約束使用者行為，并密切關(guān)注人工智能技術(shù)的新發(fā)展、新需要，與時(shí)俱進(jìn)同步調(diào)整相關(guān)法律法規(guī)。鑒于生成式人工智能技術(shù)極強(qiáng)的跨國流動(dòng)性，應(yīng)站在全球治理體系角度，構(gòu)建具有共性的治理框架，完善細(xì)化法律規(guī)范制度，如生成式人工智能生成作品可解釋部分與主體實(shí)現(xiàn)責(zé)任綁定，構(gòu)建相關(guān)責(zé)任法律體系；對于模型數(shù)據(jù)的輸入需征求用戶意見問題及人工標(biāo)注階段收納信息主體的智慧相關(guān)問題，構(gòu)建使用目的限制法律體系。

3.用智謀“祉”：強(qiáng)化全方位的學(xué)術(shù)審查促公平

人類歷史上，科學(xué)技術(shù)的發(fā)展往往會給生產(chǎn)力、生產(chǎn)關(guān)系和上層建筑帶來重大變化，成為劃分時(shí)代的重要標(biāo)志，也引發(fā)人們對社會倫理的反思。網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展推動(dòng)社會生活的虛擬化，虛擬空間相比現(xiàn)實(shí)空間，由于學(xué)生的身體不在場，引發(fā)了更多的學(xué)術(shù)倫理問題［17］，亟需構(gòu)建多方合力的審查體系，以及審查、預(yù)警、處理一體化的防御機(jī)制。

第一，建立健全審查體系。技術(shù)開發(fā)者應(yīng)擔(dān)負(fù)責(zé)任和義務(wù)嚴(yán)格審查自身體系問題，強(qiáng)化輸出、輸入內(nèi)容質(zhì)量與合法合規(guī)性，提供數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評估機(jī)制，對可能發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)做出預(yù)判及說明，制定合理的使用倡議書，標(biāo)注知識的出處，提醒使用者使用時(shí)應(yīng)進(jìn)行合理標(biāo)注等，減少學(xué)術(shù)不端的風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)。生成式人工智能內(nèi)容逐漸成為趨勢，為適應(yīng)技術(shù)變化趨勢，學(xué)術(shù)期刊也應(yīng)強(qiáng)化責(zé)任意識，加大審查力度，將生成式人工智能合理使用范圍納入考核之中，配合問責(zé)制度，嚴(yán)格執(zhí)行審查，層層把關(guān)，審查利用人工智能生成內(nèi)容生成文章的出處、真?zhèn)魏褪褂们闆r。同時(shí)，成立專門學(xué)術(shù)審查委員會審查非法、不合理利用行為，建立規(guī)章懲處制度，強(qiáng)化學(xué)術(shù)不端風(fēng)險(xiǎn)防控，將學(xué)術(shù)不端成果摒棄在期刊之外。此外，開發(fā)完善審查軟件體系。由于生成式人工智能技術(shù)在行文時(shí)似人的行文結(jié)構(gòu)和語言邏輯，加大了人工審查的難度，開發(fā)相應(yīng)審查軟件程序可提高審查效率，協(xié)助人工快速排查學(xué)術(shù)不端行為。建立統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)下的多樣化及多層次的審查體系，具體問題具體分析，使不同地區(qū)、不同層次的學(xué)生享有相對平衡的教育品質(zhì)，堅(jiān)持審查包容審慎的原則，倡導(dǎo)循序漸進(jìn)的審查治理過程，更好地推進(jìn)技術(shù)的有序發(fā)展。

第二，學(xué)校教師加強(qiáng)審查監(jiān)督。建設(shè)外部審查體系與學(xué)校內(nèi)部審查管理的統(tǒng)一，既要審查過程也要審查結(jié)果。學(xué)校應(yīng)制定健全的生成式人工智能體系使用指南、統(tǒng)一化學(xué)術(shù)誠信守則、學(xué)術(shù)誠信標(biāo)準(zhǔn)，限定技術(shù)在合乎倫理的范圍內(nèi)使用。老師應(yīng)準(zhǔn)確把握生成式人工智能技術(shù)對于學(xué)生主體的思想、行為的變革，關(guān)注學(xué)生的現(xiàn)實(shí)需求與社會時(shí)空發(fā)展具體要求，提升數(shù)智時(shí)代教育、誠信監(jiān)督的針對性。如引導(dǎo)學(xué)生科學(xué)利用技術(shù)工具，確保學(xué)生明晰使用倫理界限；幫助學(xué)生有責(zé)任、有意識地使用技術(shù)工具；建議使用者簽定生成式人工智能的學(xué)術(shù)誠信承諾書及違規(guī)同意處置書。此外，設(shè)想防止學(xué)生應(yīng)用人工智能生成式內(nèi)容進(jìn)行抄襲的多種辦法，如更多開展線下閉卷考試，避免布置過于籠統(tǒng)方便搜集的任務(wù)，而安排一些具有特定時(shí)代、地域文化背景的任務(wù)，提交答案時(shí)需備注具有邏輯性的解釋等，在源頭上做切斷，做好前置性的預(yù)防工作?？傊?，營造特定寬松的審查監(jiān)管氛圍，避免“一刀切”，實(shí)行靈活多變的監(jiān)管策略，使學(xué)生自主探索、充分挖掘生成式人工智能潛力，利用技術(shù)工具發(fā)散思維，開闊視野。

四、結(jié)語

“沒有絕對的真理，只有不斷變化的概念?！痹诳创墒饺斯ぶ悄芤l(fā)學(xué)術(shù)倫理這一問題時(shí)，需要“跳出問題看問題、立足全局看問題、放眼未來看問題”［18］。跳出問題看問題：不但探討ChatGPT 在學(xué)術(shù)生產(chǎn)領(lǐng)域產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)，也要正確審視其對教育生態(tài)其他方面的沖擊和整個(gè)生成式人工智能技術(shù)體系對人類的沖擊；立足全局看問題：跳出自己的“一畝三分地”，站在全局和戰(zhàn)略高度看待問題，生成式人工智能賦能教育最終歸旨要促進(jìn)人自由而全面地發(fā)展；放眼未來看問題：生成式人工智能涌入時(shí)代的潮流不可阻擋，用發(fā)展的眼光看待問題，充分釋放生成式人工智能潛力與教育教學(xué)有效互動(dòng)。此外，始終堅(jiān)持以馬克思主義理論為指導(dǎo)，堅(jiān)持人本主義，永葆理性與批判，主動(dòng)掌控技術(shù)，防止對技術(shù)的盲目崇拜，警惕掉入技術(shù)“異化”陷阱，實(shí)現(xiàn)對“純粹技術(shù)化”的超越，讓技術(shù)的更新迭代服務(wù)于人類社會的發(fā)展。