高等教育中的生成式人工智能：现行做法与未来道路

当前实践与未来方向 高等教育中的生成式人工智能：当前实践与未来方向 “教育领域中的生成式人工智能：亚洲和大洋洲的机会、挑战和未来方向”项目白皮书 2025年1月 刘德泰 悉尼大学，澳大利亚教育技术学教授 西蒙·贝茨 英属哥伦比亚大学，加拿大副校长兼教学与学习副院长 内容 Contents................................................................................................................................................................................ 3前言...............................................................................................................................................................................4执行摘要........................................................................................................................................................6引言........................................................................................................................................................................8动机.......................................................................................................................................................................8现在该部门在哪里，它又将走向何方？..............................................................................9行动的紧迫性...................................................................................................................................................10如何使用这份白皮书来指导行动.......................................................................................... 11致谢................................................................................................................................................ 12五个行动领域.....................................................................................................................................................14活动立即关键领域.......................................................................................................................14规则................................................................................................................................................................................. 15访问.............................................................................................................................................................................. 19熟悉度......................................................................................................................................................................22信任................................................................................................................................................................................. 28文化.............................................................................................................................................................................32所有五个领域的重要性..................................................................................................................... 37向前看................................................................................................................................................................ 38建立协作簇集群............................................................................................................................... 38提升学生为伙伴............................................................................................................................ 39结论 ...................................................................................................................................................................40 前言 这份报告划定了一片正在转型的领域：面对生成式人工智能的快速发展和其在高等教育各领域中的渐进式应用，高等教育。作为这片领域守护者的大学，在应对这一变化时仍然迟缓，而他们本应迅速且具有前瞻性，鉴于人工智能发展的速度。然而，驾驭新现实是复杂的，并要求机构重新思考作为教育提供者其价值主张以及其机构运营所依据的基本假设。 大学面临着一项新兴技术，在发展、标准化、监管和可用性方面仍存在许多不确定性。斯坦福大学2024年人工智能指数报告的主要结论1清晰地证明这一点：人工智能在某些领域已超越人类表现，但在许多更复杂的任务上仍存在差距。产业主导前 沿人工智能研究，超越学术界和产业-学术合作；在此，美国超越中国、欧盟和英国，成为顶级人工智能模型的主要来源。前沿人工智能模型的训练成本日益高昂，而生成式人工智能的 funding 已激增至每年 252 亿美元。由于缺乏关于负责任人工智能基准的标准化，比较顶级人工智能模型的风险和局限性是困难的。与此同时，人工智能监管已显著增加。人工智能可以提升工作生产力并加速科学发现——一个引人注目的例子是 DemisHassabis 和 John Jumper 的突破性人工智能模型 AlphaFold，该模型允许预测研究人员已识别的几乎所有 2亿种蛋白质的结构，并获得了 2024 年诺贝尔化学奖。2与此同时，越来越多的人口意识到人工智能对其生活的影响日益增大，并对此表示担忧。许多研究探讨了社会效益和社会风险3. 大学尚未在如何平衡人工智能应用中的机遇与风险问题上达成共识。2024年Educause人工智能发展报告4看到了关于适当用途的一些共识5与不恰当用途相对比6. 机会主要见于改进教学、学习和学生成功；数据分析与获取；以及减轻行政工作量。与使用人工智能相关的风险主要存在于伦理（例如剽窃、知识产权、扩大数字鸿沟、错误信息和虚假信息）、隐私和安全、缺乏人工智能素养，以及人工智能对创造力、批判性思维和学习中人类参与所构成的威胁等领域。 在制度层面上，人工智能的采用使大学面临着一系列对其身份至关重要的问题：随着人工智能的采用，教育的角色和学位的价值主张会改变吗？大学能否保持在教育中享有的权威？大学如何确保在院系、项目和课程中公平地获取人工智能？在技术变革日益加速的时代，如何减轻大学的制度复杂性和其惯性？我们甚至会见证大学向新类型转变吗？ 本白皮书试图描绘这片非常地域。它是亚太大学联盟（APRU）与微软的大力支持下进行的“高等教育中的生成式人工智能”项目的核心成果之一。在对展示人工智能目前在APRU成员大学中使用案例研究的调查之后，由Tandemic在2024年全年组织的三个研讨会——包括由香港科技大学于2024年6月举办的线下研讨会——使人工智能专家们聚集在一起，评估案例研究，并制定出2035年人工智能加强型大学可能看起来像怎样的场景和范式。 我们希望这份白皮书能为关于人工智能在我们大学中的未来地位、其承诺和潜力的持续辩论做出重要贡献。我们相信这份白皮书将影响政策和支持决策，从而促进我们在进入21世纪第二季度时对大学进行更广泛的重新想象。 让我在此代表我们向微软表达最诚挚的谢意，感谢他们慷慨的赞助，使这个项目得以实现。我们特别感谢拉里·尼尔森（亚洲区业务负责人、教育和总经理）、玛德琳·谢泼德（亚洲数字安全负责人）和李·希金（亚洲人工智能技术和政策负责人）。 我也认可丹尼尔·刘和西蒙·贝茨作为白皮书作者，在专业知识和项目支持方面所做出的贡献，同时特别感谢西蒙·贝茨作为学术项目负责人，对项目的监督。我感谢我的同事，来自亚太研究中心（APRU）的克里斯蒂娜·施伦勒伯和本杰明·周，在项目开发和实施方面的领导，以及来自坦德姆（Tandemic）的卡尔·乔夫雷斯，在项目研