他山之石

◎摘  要  生成式人工智能正重塑知识生产与获取方式，技术赋能过程中衍生的伦理风险日益凸显。传统科层治理模式的刚性流程与标准化管控在应对技术快速迭代与风险动态演化时显现出结构性局限。敏捷治理因其多元协作、动态适应、快速响应与价值导向等特征，与教育技术伦理风险的复杂性形成高度契合。面向拔尖创新人才培养的平衡型敏捷治理模式，可以通过制度创新、组织重构和技术设计的系统协同，实现生成式人工智能赋能潜力释放与伦理风险防范的动态平衡。

◎关键词  生成式人工智能；拔尖创新人才培养；伦理风险；平衡型敏捷治理；多层次治理路径

在数字化转型驱动教育变革的新时代，生成式人工智能以其自主学习、内容创生与语义理解能力，正重塑知识生产机制与人才培养模式。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明确提出“以教育数字化开辟发展新赛道”[1]，强调“促进人工智能助力教育变革”[2]；2025年《政府工作报告》进一步要求加快建设高质量教育体系，加强拔尖创新人才培养[3]。拔尖创新人才作为创新驱动发展的核心要素，其培养本质在于突破性思维能力、前沿知识探索能力和跨学科整合能力的系统性培育。生成式人工智能在推动个性化学习路径、拓展认知边界与促进知识整合等方面展现出显著优势，但同时引发了技术依赖导致的思维同质化、算法偏见造成的认知局限和数字鸿沟加剧的资源差异等伦理风险。根本矛盾在于，大型语言模型基于概率统计原理，本质上倾向于生成“中心化”的主流表达，而非创新所需的边缘思维，这与拔尖创新人才培养目标之间形成内在张力。

生成式人工智能赋能拔尖创新人才培养的伦理问题与治理困境

1.生成式人工智能的赋能特性与教育应用现状

生成式人工智能以大型语言模型为核心技术基础，通过海量数据训练产生涌现式认知能力，展现出多维度的教育赋能潜力。在人才培养过程中，其价值主要体现在知识获取的普惠化方面，通过自然语言交互打破了专业知识壁垒，使复杂领域知识变得触手可及；同时在认知过程中发挥协同作用，提供多角度概念解析、系统化推理支持和跨域创意激发，增强学习者处理复杂问题的能力；更为关键的是，其实现了学习体验的精准适配，能根据个体特征提供定制化内容与反馈，从而突破标准化教育对创新潜能的制约，为人才的个性化发展创造条件。

2.拔尖创新人才培养的赋能需求与辅助创新悖论

拔尖创新人才作为能够引领学科前沿发展和科技创新的高层次人才，其培养目标聚焦知识前沿探索力、思维范式突破力与跨域整合力，培养路径与一般人才培养模式形成显著差异。生成式人工智能介入拔尖创新人才培养场域时，产生了深层互动与矛盾。

一是人才突破性思维与算法逻辑的张力。拔尖创新人才需要突破既有范式，而生成式人工智能由其统计学本质决定，倾向于复现训练数据中的高频模式和常见表达，难以产生真正的原创性思维。过度依赖生成式人工智能的学生易陷入思维同质化、创新独立性低的“能力瓶颈”。

二是人才知识前沿探索与生成式人工智能知识边界的悖论。生成式人工智能受限于训练数据截止点与前沿领域数据的稀缺性，存在明显的时间边界与知识断层，可能产生“伪前沿”现象，误导研究方向。

三是人才跨学科思维与生成式人工智能辅助整合的辩证关系。生成式人工智能擅长基于统计关联的表层知识桥接，但拔尖创新人才培养的跨学科思维需深度认知重构与创造性融合。面对这一本质差异，人才培养需要将生成式人工智能的知识关联功能定位为激发器而非替代品。

3.生成式人工智能赋能拔尖创新人才培养的伦理风险

一是认知自主性风险。生成式人工智能对拔尖创新人才培养的根本伦理挑战在于对认知自主性的潜在侵蚀，这种侵蚀并非表面可见，而是通过多重路径逐步渗透到认知过程的核心环节。

其一，创新思维外包依赖。创新思维包含问题识别、批判分析等复杂环节，而生成式人工智能快速生成创新内容的能力诱使学习者将本应自主完成的思维过程外包。其二，认知过程算法同化。频繁使用同一生成式人工智能的学习者，其思维模式会逐渐呈现相似特征，最终造成思维视角单一化和创新路径趋同。其三，批判思维训练塌陷。批判思维作为创新的核心素养，需要通过长期、系统的认知磨炼形成。生成式人工智能提供的即时解答使学习者失去了信息筛选、证据权衡与独立论证的关键训练机会。

二是认知公平风险。生成式人工智能表面上为所有学习者提供了平等的知识获取途径，实则引发认知资源分配的结构性风险。

其一，资源获取超精英化。高级付费模型与配套支持系统形成实质性“数字围墙”，技术赋能能力差异也渗透到整个使用生态。其二，知识框架偏见抑制创新多元性。大型语言模型呈现出明显的知识分布偏好，更擅长西方学术传统的分析推理和定量方法，无形中引导拔尖创新人才沿着“主流认可”的思维路径前进。其三，元认知资本鸿沟强化人才选拔偏差。在拔尖创新人才的选拔过程中，可能过度奖励娴熟使用工具者而非真正的创新思考者，导致创新人才队伍的同质化。

三是学术伦理风险。生成式人工智能的深度介入正从根本上重塑学术创新的归属认定与价值评判，在拔尖创新人才培养中引发一系列学术伦理挑战。

其一，原创性边界消解。生成式人工智能深度参与人才创新全过程，从灵感激发到方案构建再到成果解释，形成“人机共创连续谱系”， 使原创性判断高度模糊，深刻影响拔尖创新人才的思维独立性与学术自信心。其二，知识归属悬置。生成式人工智能基于海量数据训练而无法溯源的特性，导致了“无归属知识再生产”的新现象，削弱了未来科研领军人才对知识产权的敏感性。其三，激励扭曲与深度能力缺失。拔尖创新人才培养不仅关注选拔公平，更注重长期能力培养质量，而生成式人工智能创造了典型的“效率—能力”悖论。

4.生成式人工智能赋能拔尖创新人才培养的伦理风险治理困境

生成式人工智能在拔尖创新人才培养中的深度应用，暴露出传统科层治理模式的系统性困境。

一是制度滞后，刚性规则与技术动态的冲突。近年，我国陆续出台相关政策或法规并初步构建起人工智能教育治理框架，如《高等学校人工智能创新行动计划》《新一代人工智能伦理规范》等，但传统治理依赖预设规则与标准化流程，而生成式人工智能风险随技术迭代持续演化。这种静态治理与动态风险之间的本质矛盾在拔尖创新人才培养领域尤为显著。

二是权责碎片化，多元治理主体的协同困境。生成式人工智能治理呈现典型的多中心特征，在拔尖创新人才培养场域中形成复杂的责任网络。各治理主体间存在系统性协同壁垒。政府部门拥有制度权威但缺乏技术敏感性，高校追求创新应用但伦理风险意识相对薄弱，技术企业掌握算法核心但社会责任机制不健全，一线师生直面实践挑战却缺乏有效应对工具。

三是工具失衡，刚柔手段的结构性错配。在拔尖创新人才培养领域，强制性监管工具往往对创新活动形成“一刀切”约束，抑制了高风险高价值的探索性研究与自由创新，却无法精准识别与防范分散性风险；同时，引导性工具的缺位又导致伦理规范难以内化，加速了隐性风险的累积，形成“过度管控”与“监管真空”并存的悖论。

面向拔尖创新人才培养的平衡型敏捷治理模式及实施路径

敏捷治理作为第四次工业革命背景下的新型范式，强调适应性、多元协同与价值引导等特性。平衡型敏捷治理模式是对传统敏捷治理的创新性拓展，构建“技术赋能与伦理守护”的平衡机制，通过制度创新、组织重构和技术设计的系统协同，既释放生成式人工智能在拔尖创新人才培养中的认知增强潜力，又防范其对认知自主性、公平发展和学术诚信的结构性侵蚀。

1.认知自主权平衡机制

认知自主权平衡机制旨在解决生成式人工智能导致的创新思维外包、算法同化和批判思维塌陷问题，通过多层次干预确保拔尖创新人才的思维独立性。

在教师层面，实施能力赋能型教学范式转型。教师应从知识传递转向思维培养。重塑教学目标时，需将培养质疑能力、创新思维和原创性思考明确置于知识获取之上；革新教学方法时，可设计强制思考环节，实行“先人后机”原则，要求学生先独立完成关键思维环节再借助生成式人工智能辅助；同时转变教师角色，从知识权威转为思维教练，引导学生意识到人工智能辅助带来的思维依赖。具体实施可采用梯度化策略，在基础任务中，仅允许生成式人工智能处理资料收集等辅助工作；进阶阶段要求学生明确标注自己与生成式人工智能的贡献边界；在创新环节中，设立人机对抗训练，引导学生批判、反驳甚至超越生成式人工智能结论，培养对算法权威的质疑能力。

在高校层面，嵌入式培养学生数字素养“五力”。高校应着力提升学生的技术理解力，通过开设生成式人工智能原理解构必修课，使学生了解模型局限性；培养学生批判评估力，设计生成式人工智能输出质量评估实验，训练学生识别内容可靠性与偏见；培养学生创新应用力，借助创新思维工作坊培养学生将生成式人工智能作为思维拓展工具；培养学生元认知调控力，建立技术依赖自我监测系统，定期评估学生对生成式人工智能的依赖程度；培养学生伦理决策力，开发人机协作伦理决策案例库，提升学生在复杂情境中的判断能力。高校应将“五力”训练嵌入拔尖创新人才培养全过程，利用微模块嵌入专业课程，确保每门课程必须包含生成式人工智能适用边界讨论；通过问题导向嵌入研讨活动，设计学生主导的人机思维差异分析环节；在项目实践中融入创新实验，要求创新项目包含生成式人工智能辅助与人类独立工作的对比验证。

在技术层面，构建多层次透明机制。提高生成式人工智能系统的可理解性是保障认知自主的技术前提。提升设计透明度，技术开发者要公开模型架构、训练数据来源与功能边界限制；高校可建立教育人工智能系统登记平台，对校内使用的所有人工智能系统进行透明度评级。提升过程透明度，要求教育应用必须实现思维路径可视化，如通过思维地图展示人工智能推理过程。提升结果透明度，开发置信度指示系统，明确标注人工智能输出的确定性程度。提升影响透明度，建立认知影响跟踪系统，长期监测人工智能对学习行为和思维模式的影响。

2.资源公平分配框架

资源公平分配框架主要解决技术获取超精英化、知识框架偏见和元认知资本鸿沟问题，确保技术赋能的普惠性与多元性。

在政府层面，出台分级监管与普惠资源政策。一是实施人工智能教育资源普惠工程，为各类高校提供国家级高质量人工智能平台，统一服务标准，消除技术获取差距。二是设立拔尖创新人才培养人工智能资源专项基金，重点支持资源薄弱高校的人工智能基础设施建设。三是建立算法偏见监测中心，定期评估主流教育人工智能系统的知识多样性和文化包容性，发布偏见风险警示。同时，应构建差异化监管框架，针对不同风险等级实施精准治理。如对教学辅助类应用，实施低强度监管，仅设置数据安全基线；对思维培养类应用，实施触发式监管，设定人工智能介入程度阈值和自动预警机制；对能力测评类应用，实施高强度监管，要求算法公开和多元化验证。

在高校层面，建立分布式制度架构与能力均衡措施。一是构建多层次制度框架，核心制度层面制定全校性生成式人工智能公平使用准则，确保不同背景学生的平等访问权；半自治单元层面授权各学院根据学科特点制定差异化应用策略。二是建立校内数字资源均衡机制，设立跨院系人工智能资源共享平台；开发元认知能力评估与培训系统，针对不同学生的技术素养差异提供个性化训练；组建由教学设计专家、技术人员和多元背景学生代表共同参与的人工智能教育公平推进组，定期评估校内人工智能应用的可及性和包容性，并提出改进措施；针对资源薄弱学科，提供人工智能应用能力定向提升计划，优先配置相关资源。

在技术层面，开发多元性增强与偏见缓解设计。在技术设计层面系统性应对偏见问题。一是开发知识多元性增强模块，要求教育人工智能系统必须支持多元知识表征，系统性嵌入中国自主知识体系、研究方法和跨学科知识。二是实施算法偏见检测与补偿机制，通过增加多元训练数据和调整推荐算法，确保不同思维路径获得平等展示机会。三是建立文化敏感性评估标准，针对来自不同文化背景的学习者，调整交互界面和内容呈现方式。此外，构建能力差异自适应系统，根据用户的元认知能力水平，动态调整界面复杂度，提供针对性的提示指导，降低技术素养门槛；同时开发公平使用认证机制，要求所有用于拔尖创新人才培养的人工智能系统通过可及性、多元性和包容性测试，确保不强化既有的资源和认知差距。

3.学术诚信与创新归属保障系统

学术诚信与创新归属保障系统旨在应对生成式人工智能带来的原创性边界消解、知识归属悬置和激励扭曲问题，建立适应技术变革的新型学术规范。

在高校层面，建立新型学术诚信框架。一是构建生成式人工智能协作学术规范，明确界定人机协作的合理边界和伦理要求。制定人工智能使用分级标准，如概念启发级、资料整理级、表达优化级、方案构建级及其对应的引用要求，将其纳入学术手册。二是建立生成式人工智能贡献度声明机制，要求所有学术成果明确标注生成式人工智能参与程度和具体环节，采用统一格式，确保透明度和可比性。三是开发学术原创性评估工具箱，包括多元证据评估法、过程验证法和能力复现法，减少对单一文本相似度检测的依赖。同时，推动伦理决策制度化，设立跨学科人工智能学术伦理委员会，负责制定规范、审核复杂案例和更新伦理指南；开发针对人工智能时代的学术诚信培训课程，将其设为拔尖创新人才培养的必修内容，系统性培养学生在技术辅助环境中的伦理敏感性。

在教师层面，重构评价体系与激励机制。一是建立重视过程与能力的多维评价体系。评价标准要关注思维过程质量、创新独特性和元认知反思能力，通过学生提交的思维日志和演示推导来进行评估。二是设计能力验证型考核机制，如设置必须在无生成式人工智能环境下完成的关键环节评估，或者要求学生解释和拓展人工智能生成内容。三是建立进阶式评价机制，随着学习阶段提升，加强对独立思考的要求比重。通过设立深度思考奖励机制，明确奖励批判性思维和原创性突破，而非仅关注产出数量；建立独立能力与人工智能辅助双轨制，在评价中同时考量两类能力，避免单向激励。

在技术层面，提出负责任创新实践。技术提供方应通过“预见—反思—包容—响应”的负责任创新框架，从源头保障学术伦理。在预见阶段，要求技术开发前必须进行人工智能学术影响评估，系统预判对原创性、归属性和激励结构的潜在影响；在反思阶段，需组织跨学科专家定期审查设计决策和价值假设，识别潜在的伦理盲点；在包容阶段，将拔尖创新人才代表纳入技术设计全过程，确保其需求和伦理关切得到充分考虑；在响应阶段，建立伦理问题快速响应机制，及时调整发现的伦理风险。同时，开发可溯源人工智能系统，通过区块链等技术记录人工智能生成内容的来源和参考材料，提高知识归属的透明度；设计原创性增强功能，如提供多样化的思路而非单一答案，鼓励用户批判性思考和超越系统建议。

通过上述三大机制及其多层次实施路径，平衡型敏捷治理模式能有效应对生成式人工智能给拔尖创新人才培养带来的多维伦理风险，在确保技术创新活力的同时筑牢伦理保障防线，实现技术赋能与人才培养本质的动态平衡。平衡型敏捷治理模式不仅适用于当前技术发展阶段，其动态适应和循环迭代的特性也使其具备面向未来技术演进的持续适应能力。

[本文为国家社会科学基金2023年重点项目“国有企业打造原创技术策源地的战略人才激励模式研究”（项目编号：23AGL017）、北京邮电大学2023年教育教学改革项目“创教融合视域下卓越拔尖创新人才培养模式与长效机制研究与实践”（项目编号：2023YB53）的研究成果]

【作者单位：北京邮电大学经济管理学院】

（原载2025年第9期《中国高等教育》杂志）