生成式人工智能在高等教育中的广泛应用引发了全球范围内从技术乌托邦到反乌托邦的广泛讨论，国际大学联盟（International Association of Universities-IAU）邀请18位专家针对“高等教育机构与人类智慧和生成式人工智能的互动”展开探讨，全面综述了人工智能对于高等教育带来的机遇与风险，同时深入社会层面引发对人类智慧的深层思考。高等教育的追求是利用人类智慧来审视、研究、探索和塑造人工智能的使用方式，从而服务于人类，并赋能人类的智慧。高等教育机构需在技术与人文之间找到合理的融合方式，以积极开放的态度发挥人工智能的潜力，同时避免人工智能的发展加剧社会不平等。
13. Multidimensional impacts of Generative Artificial Intelligence in research
作者：Nayana María Guerrero Ramírez, Lecturer, School of Accounting and Administration & Gloria Ramirez Hernandez, UNESCO Chair holder in Humana Rights, National Autonomous University of Mexico (UNAM), Mexico
文章概述：
文章探讨了生成式人工智能（GenAI）在数据科学领域的应用，特别是在研究文本、分析其结构和内容以发现意义方面。GenAI使用机器学习模型学习预定义的模式并生成内容，这使得构建名为LLM（大型语言模型）的知识库成为可能，许多LLM提供语义搜索和构建类人文本的功能。GenAI正在改变人们在各生活领域中的互动、思考和行为方式，包括教育和研究。问答系统和交互式聊天机器人，如OpenAI的ChatGPT和Google的Gemini，已将GenAI广泛引入公共领域。这些工具可以回答问题、提出意义、搜索大量信息集以提供最合适的答案，并根据结果撰写新文本。学术界和学生在解决考试问题、进行研究、准备报告和其他教育活动中使用GenAI应用程序。此外，GenAI已成为社会科学研究的重要资源，特别是在发现和分析行为模式方面。尽管GenAI模型的创造者是受商业利益驱动的私营公司，但在学术界，有必要探索如何使用这项技术来解决非营利性的社会和教育问题。在这种情况下，开发的语言和数学模型可以考虑社会重点。使用AI工具，可以进行大规模定性研究以识别行为模式。然而，为了识别研究过程中可能存在的偏见，包括AI本身，仍需要人类视角。总的来说，GenAI正在改变研究方式，自动化大量数据的分析，提取最相关的信息，并基于数据生成文本。这种GenAI的应用仍有很长的路要走，但它仍然与促进GenAI在社会福祉领域的使用相关。
核心观点：
（1）生成式AI模型和系统的创造者通常是受商业利益驱动的私营公司。因此，在学术界，探索如何利用这项技术解决非盈利导向的社会和教育问题是必要的。（The creators of GenAI models and systems are private companies driven by commercial interests. Therefore, in academia, it is necessary to explore how this technology can be used to address non-profit focused social and educational problems.）
（2）使用AI工具，可以进行大规模的定性研究以识别行为模式。然而，为了识别研究过程中可能出现的偏差，包括AI自身可能存在的偏见，人的视角仍然必不可少。
（3）GenAI可以被用于公益事业。在这个框架下，可以关注女性主义事业及其通过将性别视角纳入通常缺失这一视角的部门和学科而对社会作出的激动人心的贡献。GenAI将使得研究这些非传统且可能无法量化交集的现象变得更加可行。✦
14. The importance of education in escaping from the narrative on “AI ethics”
作者：Emmanuel R. Goffi, Head of Studies at the Human Technology Foundation in Paris, France, and Artificial Intelligence Ethicist and Ethics Sherpa, France
文章概述：
文章探讨了教学、学习与个人构建的核心关联，强调通过知识获取促进批判性思维发展的重要性。当前环境下，人工智能技术日益渗透生活，其伴随的叙事力量却被忽视，尽管语言始终是塑造世界观、传播思想的关键工具。文章指出，人工智能这一术语本身就携带了与人类智能比较的内涵，影响着我们对其技术的理解和接纳，而忽视这种语言影响或将导致个体、企业乃至社会成为潜在的操控对象。进一步讨论中，文章提出关于AI本质的质问，即AI是否仅为一个符号概念。在此基础上，强调学习对于推理、批判性思考及质疑主流叙事的重要性，缺乏这一过程可能导致盲目从众。文章还揭示了“AI伦理”叙事中普遍存在的概念模糊与被动接受现象，指出某些规范制定者利用公众批判性思维的缺失，设定安抚性的叙事以增强消费者信心，但这种做法被批评为概念上的谬误。文章核心在于揭示叙事未经质疑的可能性，源于接收者对自身认知的无知，以及语言中能指与所指分离的特性。最后，提及的伦理指南虽旨在建立对AI的信任，却因高度抽象而引出多重解读，强调这是人类学习与教育产物的思考，非机器所能及。引用Lippmann的话警示，缺乏教育共识可能导致真正的思考缺失，促使读者反思：面对AI时代的教育挑战，社会是否准备就绪，又是否愿意接受这一趋势。
核心观点：
（1）作为“客观化的基础形式”，语言历来是传播思想、影响他人乃至操纵的首选工具。谈及人工智能系统（AIS），其背后叙述的影响并非中立。仅仅“人工智能”这个词汇就已决定我们对待这些技术的方式。（When it comes to artificial intelligence systems (AIS), the weight of the narrative is not neutral. The mere phrase “artificial intelligence” has an impact on the way we approach these technologies.）试想，如果1955年约翰·麦卡锡为达特茅斯夏季研究项目命名时使用的是“算法”而非“人工智能”，我们是否还会将这些技术与人类智慧相提并论？这一点远未确定，因为使用“智能”一词不可避免地会与人类的认知能力作比较，进而引发对这类“类人”系统可能反噬人类的担忧。所以，真正的问题是：什么是AI？甚至挑衅性地问，脱离了这个词汇及其象征意义，AI还存在吗？
（2）关于“AI伦理”的叙述被不断重复，却不加反思。诸如价值观、伦理、职业道德、透明度、信任、责任、人工智能等词语被频繁使用，但使用者往往并未深究这些词语的含义。
（3）曾任欧盟委员会人工智能高级别专家组成员的曼茨大学理论哲学教授托马斯·梅茨辛格指出，“可信AI的故事是行业发明的一种营销叙事，是为未来顾客准备的睡前故事”，并称“‘可信AI’的根本指导思想首先就是概念上的胡言乱语”（“the Trustworthy AI story is a marketing narrative invented by industry, a bedtime story for tomorrow’s customers”）。
15. Generative AI and Japanese higher education
作者：Muneo Kaigo, Professor, Faculty of Humanities and Social Sciences, University of Tsukuba, Japan
文章概述：
日本政府和高等教育机构正迅速接纳生成性AI，并制定指导方针以负责任地使用。生成性AI虽能提升学习效果和教师效率，但也存在滥用风险，如学生依赖AI完成作业。为平衡利益与风险，大学需定制政策、持续监测，并为师生建立清晰的使用指南。同时，教育机构应关注AI的风险和局限性，强调学生的独立学习和道德考虑。筑波大学等机构已采取措施，如提供必要知识和技能、调整课程，以适应不断演变的数字社会。总之，生成性AI为高等教育带来机遇与挑战，需仔细权衡并遵循道德法律考虑以实现有效融合。
核心观点：
（1）教育机构必须根据其教育计划的特定需求量身定制AI相关政策，并持续监测GenAI的演变。
（2）高等教育机构应该确定使用GenAI的可允许性，并为学生和教师建立清晰的指导方针。方针应考虑教育目标、内容以及围绕AI使用的潜在问题。
（3）大学生借助GenAI完成作业会破坏学习过程，建议实施测验和口试等评估方式进行全面评估，而不是仅仅依靠AI生成内容的识别工具。
（4）高等教育的教师和学生需了解GenAI的风险和局限性，包括偏见、不准确内容、数据安全等问题。
（5）大学和学院在培养学生具备在不断发展变化的数字社会中所需的知识和技能方面扮演着重要角色，包括理解AI最新趋势、可能性和风险，同时发展伦理考虑和数据素养。教育机构应不断适应其课程，以反映快速变化的技术环境。
（6）所有教职员工都需要使用和学习不断发展的AI，并开始将GenAI用于课程，创造一种能够充分培养未来一代的新型教育方式。✦
16. Artificial Intelligence in Higher Education: A Profound Transformation
作者：Andrés Pedreño Muñoz, Professor of Applied Economics and founder of the artificial intelligence Hub Torre Juana OST, Spain
文章概述：
本文探讨了AI在高等教育中的变革潜力，指出其在教学、学习和研究方面的个性化和预测能力。然而，实施AI也面临挑战，如数字鸿沟、伦理问题和知识产权等。文章强调，为使AI变革公平且符合伦理，大学需解决这些挑战，并在采纳技术时进行批判性反思。通过E-tutor案例，展示了AI如何增强学生成功。最终，文章呼吁大学在AI时代转变方法和心态，以充分利用其潜力并应对挑战，实现共同福祉和社会进步。
核心观点：
（1）“设计能够有效整合这些技术工具而不损害学习质量和完整性的课程”是当前高等教育面临的挑战。
（2）AI的预测和生成能力彻底改变了评估和研究方法，但也带来了不平等、数字鸿沟、知识产权、数据真实与隐私等问题，需要教育机构进行强有力的监管和深入的伦理反思。
（3）将AI整合到高等教育中不仅仅是技术创新的问题，还需要与学术价值观和行为准则保持一致。透明度、包容性和公平性必须是AI技术发展和应用的指导原则，确保其实施能够惠及整个教育社区并反映机构价值观。
（4）教育机构通常对与数字技术相关的颠覆性变化适应缓慢，它们适应而不转变系统，因此没有充分利用它们的潜力。
（5）高等教育领域，AI时代为我们提供了重新构想和重新定义21世纪教育、研究和管理意义的机会，同时需要始终关注共同福祉和社会进步。
17. Elevating Education: Unraveling the Intricacies of Human and Generative AI Integration in Universities
作者：Gabriela Simion-Howard, Professor of Education-Teacher Preparation, School of Education (SOE), Dallas University, USA
文章概述：
本文探讨了生成性AI在高等教育中的整合及其带来的变革。通过分析教学创新、协作学习环境、伦理考量、适应性评估策略以及教师发展等方面，本文揭示了AI技术如何重塑高等教育模式，为教育机构带来挑战与机遇。文章强调，为了负责任且有效地应对AI整合的挑战，大学需采取多维度措施，包括采用创新教学方法、培养协作学习环境、解决伦理问题、实施适应性评估以及支持教师发展。通过这些努力，本文旨在为提升AI整合时代高等教育的质量和包容性提供实用见解和建议。
核心观点：
（1）在教学创新方面，GenAI通过提供新工具和方法，正在彻底改变高等教育的教学方法，以增强教学和学习体验。
（2）在协作学习环境方面，GenAI的整合突破了传统教室界限，促进了协作学习环境的发展。
（3）在伦理考量方面，当高等教育机构采纳生成性AI技术时，考虑其使用的伦理影响至关重要。
（4）在适应性评估策略方面，生成性AI为适应性评估策略提供了前所未有的机会，这些策略迎合了个别学生的需要和学习偏好。
（5）在教师发展方面，Gen AI的整合要求教师掌握新技能、能力和教学方法，以有效利用AI技术进行教学实践。
（6）大学可以通过采用教学创新、培养协作学习环境、解决伦理问题、实施适应性评估策略和支持教师发展，来负责任和有效地应对这一复杂领域。✦
18. Human + Machine: The Future of Higher Education is Collaborative Intelligence
作者：Shruti Choudhary, Program Director Undergraduate, Associate Professor, Woxen University, India and Rahul Bhandari, Assistant Professor of Practice and Joint Director, International Relations, O.P. Jindal Global University, India
文章概述：
印度沃森大学本科生项目主任、副教授Shruti Choudhary，和印度金达尔全球大学实践助理教授兼国际关系联合主任Rahul Bhandari认为：GenAI对高等教育传统模式具备巨大潜力的同时也存在伦理风险陷阱。在潜力方面，AI有助于使教育超越实体教室的限制，实现个性化学习路径与适应性挑战的结合，以及通过游戏化评估方式将知识转化为激动人心的探究活动。而在负面影响方面，AI存在数据隐私、公平性和透明度等阴暗面。面对挑战，需要我们形成人机间的协作智能，在AI和人类的优势之间有效协同、和谐互动，以促进AI合理赋能高等教育。
国际大学联盟（International Association of Universities – IAU）成立于1950年，是在联合国教科文组织支持下创立的全球高等教育机构和大学联盟领头组织。IAU拥有来自130余个国家和地区的600多家会员单位，通过专业知识与趋势分析、出版物与门户平台、咨询服务、同行学习、活动举办以及全球倡导等方式服务全球高等教育界。