《學(xué)位法》因應(yīng)生成式人工智能代寫論文的細化路徑

摘 要： 生成式人工智能代寫論文引發(fā)了學(xué)術(shù)不端加劇、學(xué)位論文價值立場偏差和信息真?zhèn)尾⒋妗⑶治g學(xué)位申請人隱私權(quán)或泄露其未公布學(xué)術(shù)觀點、侵犯他人著作權(quán)、對人才評價產(chǎn)生不利影響等淺層風(fēng)險，以及帶來了學(xué)位申請人創(chuàng)新精神衰退與道德情感淡漠的深層隱憂。人工智能時代，《學(xué)位法》第37條“代寫論文條款”細化工作應(yīng)遵循提升透明度、協(xié)同治理、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、分類分級監(jiān)管四項特殊原則，以及維護立法穩(wěn)定性和確保義務(wù)責(zé)任相對應(yīng)兩項一般原則。為此，《學(xué)位法》第37條“代寫論文條款”應(yīng)堅持雙重細化路徑：內(nèi)容層面，依循上述四項特殊原則，為引導(dǎo)生成式人工智能的合理使用和禁止代寫論文設(shè)定科學(xué)標準；形式層面，在上述兩項一般原則的理念指導(dǎo)下，依托多元規(guī)范性法律文件的協(xié)同規(guī)制，將細化條款統(tǒng)一于教育法典。

關(guān)鍵詞： 《學(xué)位法》；生成式人工智能；代寫論文；透明度義務(wù)；協(xié)同治理；數(shù)據(jù)質(zhì)量；分類分級監(jiān)管；敏捷治理

文獻標志碼： A開放科學(xué)（資源服務(wù)）標識碼（OSID）：

中圖分類號： G640

文章編號： 1673-8381（2024）06-0083-14

一、 問題的提出

2024年4月26日，十四屆全國人大常委會第九次會議表決通過的《中華人民共和國學(xué)位法》（以下簡稱《學(xué)位法》）是我國首部規(guī)范學(xué)位授予工作的法律。與《中華人民共和國學(xué)位條例》（以下簡稱《學(xué)位條例》）相比，《學(xué)位法》第37條針對不授予學(xué)位和撤銷學(xué)位所設(shè)置的學(xué)術(shù)性事由和非學(xué)術(shù)性事由是該法的亮點之一。在學(xué)術(shù)性事由方面，《學(xué)位法》與此前的《中華人民共和國學(xué)位法（草案）》略有不同，后者第33條將學(xué)術(shù)性事由界定為“學(xué)位論文或者實踐成果存在抄襲、剽竊、偽造、數(shù)據(jù)造假、人工智能代寫等學(xué)術(shù)不端行為”，《學(xué)位法》則將其界定為“學(xué)位論文或者實踐成果被認定為存在代寫、剽竊、偽造等學(xué)術(shù)不端行為”。《學(xué)位法》第37條刪除了“人工智能代寫”，而僅保留了“代寫”。然而人工智能代寫學(xué)位論文或?qū)嵺`成果與自然人代寫在實踐方式上迥異有別，前者的規(guī)制方法涉及眾多專業(yè)技術(shù)內(nèi)容，故即便《學(xué)位法》沒有進行區(qū)別化表述，在未來第37條“代寫論文條款”的細化進程中，人工智能代寫學(xué)位論文或?qū)嵺`成果也應(yīng)當(dāng)獲得相對獨立的立法對待。

人工智能憑借其連貫性與多模態(tài)的信息整合能力，在當(dāng)下成為助推教育創(chuàng)新的加速器，深刻影響甚至改變了教育實踐［1］。其中，以ChatGPT為代表的生成式人工智能（Artificial Inte-lligence Generated Content，AIGC）借助強大的算法技術(shù)并通過海量數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練，能夠為學(xué)位申請人解答幾乎任何學(xué)科領(lǐng)域的問題［2］，生成與人類自然語言并無差異的長篇文本［3］，并由此被諸多學(xué)位申請人用于代寫學(xué)位論文或?qū)嵺`成果（以下簡稱“AIGC代寫論文”）。當(dāng)然，AIGC代寫論文的范圍并不局限于通過AIGC生成完整的學(xué)位論文，也包括通過其生成論文的部分片段，或利用其將學(xué)位論文原本較高的重復(fù)率降到合格線以內(nèi)等。AIGC代寫論文不僅加劇了學(xué)術(shù)不端，而且引發(fā)了著作權(quán)遭遇侵蝕、創(chuàng)新精神被逐步消解等風(fēng)險。鑒于AIGC代寫論文背后隱藏的技術(shù)支撐，《學(xué)位法》第37條“代寫論文條款”在細化進程中宜通過行政法規(guī)或部門規(guī)章等規(guī)范性法律文件對其單獨展開專業(yè)化技術(shù)規(guī)制，否則應(yīng)對學(xué)術(shù)不端的傳統(tǒng)立法條款將難以因應(yīng)此類技術(shù)風(fēng)險。

目前，學(xué)界已有部分關(guān)于規(guī)制AIGC代寫論文的成果，此類成果從技術(shù)性正當(dāng)程序［4］和包容審慎［5］等角度闡釋了相關(guān)規(guī)范路徑。既有研究為應(yīng)對這一問題提供了有益借鑒，但存在如下不足。一是建議措施在體系化方面仍有提升空間。二是沒有對AIGC代寫論文與合理參與學(xué)位論文創(chuàng)作的區(qū)別展開詳細厘定。事實上，對AIGC代寫論文的禁止不等于全盤否定AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作，AIGC以何種方式和程度參與學(xué)位論文創(chuàng)作才能構(gòu)成學(xué)術(shù)不端需細致界定。三是缺乏充分的法學(xué)視角，尤其是沒有結(jié)合教育法典的編纂背景對AIGC代寫論文規(guī)制條款展開細致探討。本研究目的在于研判人工智能時代《學(xué)位法》第37條“代寫論文條款”的細化方案及未來將此類條款納入教育法典的路徑，從而為規(guī)范AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作、規(guī)避AIGC代寫論文并維護學(xué)術(shù)誠信提供切實的學(xué)理參考。

二、 AIGC代寫論文的風(fēng)險研判

AIGC代寫論文引發(fā)了以學(xué)術(shù)不端加劇為首要表征的諸多風(fēng)險，學(xué)位申請人創(chuàng)新精神與道德情感逐步讓位于AIGC的技術(shù)理性則是其引致的深層負面隱憂。在全面依法治國背景下，上述風(fēng)險無疑都昭示著通過立法應(yīng)對AIGC代寫論文的必要性與重要性。

（一） AIGC代寫論文的淺層風(fēng)險

一是進一步加劇了抄襲、剽竊等學(xué)術(shù)不端行為。這是當(dāng)前大眾關(guān)于AIGC代寫論文的核心關(guān)切，也是反對其參與學(xué)位論文創(chuàng)作的核心理由。學(xué)位申請人唯有在長期的學(xué)術(shù)訓(xùn)練之下，將具有一定獨創(chuàng)性的學(xué)術(shù)觀點通過系統(tǒng)化方式表達出來，方能形成一篇合格的學(xué)位論文。然而在AIGC強大的技術(shù)輔助下，學(xué)位申請人無需親自展開獨立創(chuàng)作，而僅需輸入指令要求，AIGC即可在短期內(nèi)為其提供一篇完整論文，這無疑誘使部分學(xué)位申請人甘冒風(fēng)險利用AIGC代寫論文。

二是算法偏見和數(shù)據(jù)偏見的疊加導(dǎo)致了AIGC代寫的學(xué)位論文可能存在價值立場偏差和信息真?zhèn)尾⒋娴娘L(fēng)險。AIGC的技術(shù)基礎(chǔ)是算法與數(shù)據(jù)，其中，算法是AIGC運算需要遵循的規(guī)則［6］，數(shù)據(jù)是AIGC算法運行所依賴的生產(chǎn)要素。AIGC生成的內(nèi)容是在海量數(shù)據(jù)“投喂”基礎(chǔ)上根據(jù)特定算法形成的，算法與數(shù)據(jù)直接決定了AIGC生成內(nèi)容的質(zhì)量。受價值觀與利益的驅(qū)使，算法本身存在被人為設(shè)置偏見處理模式的可能，教育領(lǐng)域中各類數(shù)據(jù)信息的質(zhì)量也參差不齊［7］，由此導(dǎo)致了AIGC的算法存在缺陷，數(shù)據(jù)魯棒性（Robustness）①不足，影響了生成內(nèi)容的質(zhì)量，這主要體現(xiàn)在以下兩方面。一方面，在隱秘算法偏見的影響下，AIGC生成的學(xué)位論文可能在價值取向、文化立場等方面存在偏見指向或刻板印象，從而損害學(xué)位論文的客觀性。另一方面，AIGC生成內(nèi)容的邏輯是對其掌握數(shù)據(jù)的重述，看似“驚為天人”的觀點本質(zhì)上不過是對人們所較少接觸信息的“洗稿”而已，并不會對人類的知識總和進行擴充。加之AIGC并不具備自我意識［8］，無法對被“投喂”的數(shù)據(jù)去偽存真，導(dǎo)致實踐中教育領(lǐng)域的不平衡樣本或虛假數(shù)據(jù)因AIGC的“照單全收”而使其生成的內(nèi)容大量失真［9］。總之，很多情況下AIGC生成的學(xué)位論文無法貢獻精準的解決方案［10］，此類學(xué)位論文一旦被廣泛借鑒應(yīng)用，極有可能對相關(guān)領(lǐng)域產(chǎn)生或大或小的負面影響。

三是存在侵犯學(xué)位申請人隱私權(quán)或泄露其未公布學(xué)術(shù)觀點的風(fēng)險。AIGC需要不斷獲取新的數(shù)據(jù)來充實其語料庫，確保自身與時俱進。以ChatGPT為例，學(xué)位申請人只有輸入大量與學(xué)位論文直接相關(guān)的信息，ChatGPT才能準確把握要求并生成緊扣主題的學(xué)位論文。但學(xué)位申請人可能會在無意間將個人隱私以及未公布的學(xué)術(shù)觀點透露給ChatGPT，使其成為ChatGPT語料庫中的重要組成部分［11］。在與其他用戶展開對話時，若該用戶提出了相同或類似的問題，ChatGPT便有可能將此類信息透露給該用戶［12］，相關(guān)學(xué)位申請人的重要信息也由此被悄然泄露。

四是存在侵犯他人著作權(quán)的風(fēng)險。實踐中，AIGC語料庫中的部分數(shù)據(jù)受版權(quán)保護，并非免費公開，AIGC在未授權(quán)狀態(tài)下直接獲取并使用此類內(nèi)容參與學(xué)位論文創(chuàng)作顯然侵犯了他人的著作權(quán)，學(xué)位申請人把AIGC據(jù)此生成的內(nèi)容作為自己的學(xué)位論文自然也將侵犯他人著作權(quán)。從長遠看，若此類行為不加以規(guī)范，高校的學(xué)術(shù)聲譽也將受到損害。

五是對人才評價產(chǎn)生不利影響。規(guī)范的學(xué)位論文能夠充分反映學(xué)位申請人的研究能力［13］，這是學(xué)位論文得以作為考查學(xué)位申請人真實能力、判斷其能否獲得學(xué)位的依據(jù)所在，進而學(xué)位論文也是人才評價的重要判斷標準。但AIGC代寫的學(xué)位論文無論質(zhì)量如何，都不可能體現(xiàn)學(xué)位申請人的學(xué)術(shù)能力。學(xué)位申請人依托AIGC代寫的學(xué)位論文倘若獲得了相關(guān)榮譽與利益，將侵犯其他學(xué)位申請人獲得公正評價的權(quán)利，損害人才評價的公正性。

（二） AIGC代寫論文的深層風(fēng)險

AIGC代寫論文的高效性令學(xué)位申請人對其產(chǎn)生了極度依賴［14］，學(xué)位申請人本應(yīng)豐富的情感也被AIGC的技術(shù)理性或機器感知所悄然替代［15］，由此導(dǎo)致學(xué)位申請人創(chuàng)新精神的衰退與道德情感的淡漠，這與《學(xué)位法》第3條提出的“落實立德樹人根本任務(wù)”與“提高人才自主培養(yǎng)質(zhì)量”的宏觀要求背道而馳。

一是學(xué)位申請人的創(chuàng)新精神有逐步衰退的風(fēng)險。創(chuàng)新能力是人類獨有的智能［16］，但在AIGC輔助下，學(xué)位申請人無需事先進行知識儲備與展開切實的科學(xué)研究即可輕松獲得學(xué)位論文成果，這就讓學(xué)位申請人陷入了對“技治主義”的狂熱崇拜，導(dǎo)致其依賴AIGC給出的任何答案而不再主動思考。由此，學(xué)位申請人的思想將因過度依賴AIGC而呈現(xiàn)均質(zhì)化或“工業(yè)化”［17］特點，創(chuàng)新精神逐步被抑制乃至湮滅，最終成為喪失主體意識的AIGC的零部件［18］。

二是學(xué)位申請人道德情感有漸次淡漠的風(fēng)險。自我意識的缺位導(dǎo)致AIGC無法獨立作出道德判斷并展開道德教育［8］，其代寫的學(xué)位論文也并不具備真正的道德是非感。換言之，AIGC代寫的學(xué)位論文缺乏恒定的道德判斷標準，當(dāng)其語料庫中的道德判斷數(shù)據(jù)足夠多時，AIGC將會在不同場景中選擇不同的道德判斷標準，依賴AIGC的學(xué)位申請人可能因道德判斷標準的混亂而逐步喪失道德判斷的自覺與能力。同時，學(xué)位論文的創(chuàng)作離不開學(xué)位申請人與導(dǎo)師、同學(xué)乃至同行專家等的學(xué)術(shù)交流，但AIGC代寫論文的高效性降低了學(xué)位申請人對這種傳統(tǒng)交流方式的依賴。馬克思（Karl Heinrich Marx）指出：“一個人的發(fā)展取決于和他直接或間接進行交往的其他一切人的發(fā)展。”［19］人與人之間現(xiàn)實交往的減少消解了學(xué)位申請人的社會屬性，剝奪了其接受情感教育的機會，最終導(dǎo)致其道德判斷能力的衰退。

三、 AIGC代寫論文的立法規(guī)制原則

2023年7月，國家網(wǎng)信辦等七部門印發(fā)了全球首部全面監(jiān)管AIGC的立法文件《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》（以下簡稱《人工智能管理辦法》），對AIGC的研發(fā)與運用提出了若干要求。同時，立法一般原理也對立法活動提出了普遍性的基礎(chǔ)要求。因此，上述要求是人工智能時代《學(xué)位法》第37條應(yīng)對AIGC代寫論文條款細化工作的根本遵循。

（一） 基于《人工智能管理辦法》的立法規(guī)制原則

《人工智能管理辦法》第3至5條以及第7條的內(nèi)容可被歸納為提升透明度、協(xié)同治理、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量以及分類分級監(jiān)管等四項原則，AIGC代寫論文的立法規(guī)制條款需秉持上述原則展開細化工作。

一是提升透明度原則。《人工智能管理辦法》第4條提出了“提升生成式人工智能服務(wù)的透明度”要求。提升透明度是技術(shù)性正當(dāng)程序（Technological Due Process）的核心要求。AIGC的運用可能產(chǎn)生多種侵權(quán)風(fēng)險，但由于AIGC的自動化決策往往是瞬間作出的，故強調(diào)事先通知、聽取陳述等內(nèi)容的傳統(tǒng)正當(dāng)程序無法有效應(yīng)對這種決策的瞬時性［20］。技術(shù)性正當(dāng)程序有效彌補了傳統(tǒng)正當(dāng)程序的上述不足，強調(diào)凡是涉及個體權(quán)益的自動化決策，都必須在技術(shù)層面通過透明、可責(zé)的方式予以規(guī)范［21］，從而保障相關(guān)主體在AIGC自動化決策中獲得正當(dāng)程序的保障。透明度主要包括技術(shù)透明度和決策透明度。一方面，技術(shù)透明度的提升意味著立法應(yīng)當(dāng)為AIGC服務(wù)提供者明確算法透明度義務(wù)（Obligation of Transparency），促使其確保AIGC的算法運作邏輯能夠以公開、可理解的方式向受眾進行展示，從而倒逼AIGC服務(wù)提供者規(guī)范算法設(shè)計，避免算法偏見，同時也給予受眾作出合理抉擇的空間，實現(xiàn)“可視正義”［22］。另一方面，決策透明度的提升意指立法應(yīng)當(dāng)為學(xué)位申請人明確AIGC使用情況的透明度義務(wù)，要求學(xué)位申請人主動公開其使用AIGC參與學(xué)位論文寫作的具體情況，以此完成可信性驗證程序［23］，令學(xué)位論文獲得初步的程序正當(dāng)性。在此基礎(chǔ)上，專家將據(jù)此區(qū)分學(xué)位申請人與AIGC的學(xué)術(shù)貢獻，并判斷其是否構(gòu)成學(xué)術(shù)不端。

二是協(xié)同治理原則。《人工智能管理辦法》第5條提出“支持行業(yè)組織、企業(yè)、教育和科研機構(gòu)、公共文化機構(gòu)、有關(guān)專業(yè)機構(gòu)等在生成式人工智能技術(shù)創(chuàng)新、數(shù)據(jù)資源建設(shè)、轉(zhuǎn)化應(yīng)用、風(fēng)險防范等方面開展協(xié)作”。技術(shù)的專業(yè)性與復(fù)雜性使AIGC代寫論文的手段呈現(xiàn)顯著的隱蔽性特征，一般的技術(shù)監(jiān)測很難準確識別。故立法需引入?yún)f(xié)同治理原則，將教育行政部門、AIGC行業(yè)協(xié)會及服務(wù)提供者、相關(guān)教育主體共同納入AIGC代寫論文治理框架。事實上，協(xié)同治理亦是當(dāng)前中國式現(xiàn)代化政治實踐目標的制度表達。國家治理現(xiàn)代化是中國式現(xiàn)代化的基本組成部分［24］，而國家治理現(xiàn)代化的鮮明表征正是多元主體共同參與社會治理。所以，多元主體協(xié)同應(yīng)對AIGC代寫論文不僅是人工智能時代AIGC應(yīng)用風(fēng)險的有力應(yīng)對路徑，而且具備鮮明的政治實踐意蘊。

三是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量原則。《人工智能管理辦法》第7條提出要“使用具有合法來源的數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)模型”“采取有效措施提高訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量，增強訓(xùn)練數(shù)據(jù)的真實性、準確性、客觀性、多樣性”。AIGC生成何種內(nèi)容很大程度上取決于其被“投喂”的數(shù)據(jù)，若預(yù)訓(xùn)練階段接觸的數(shù)據(jù)具有某種結(jié)構(gòu)性偏見，則其生成的學(xué)位論文有可能出現(xiàn)價值偏差或內(nèi)容失真等問題，實踐中甚至還有主動向AIGC傳送不良數(shù)據(jù)從而改變運行結(jié)果的“數(shù)據(jù)投毒”等事件。這可能會對學(xué)位申請人的學(xué)術(shù)判斷力產(chǎn)生深遠的負面影響，甚至可能會對學(xué)位論文的適用領(lǐng)域產(chǎn)生影響。提高數(shù)據(jù)質(zhì)量原則要求我們在預(yù)訓(xùn)練階段通過技術(shù)性設(shè)置及多元主體協(xié)作，為AIGC設(shè)定數(shù)據(jù)選取與使用標準，確保AIGC語料庫中的數(shù)據(jù)信息及其生成的學(xué)術(shù)內(nèi)容真實可靠。

四是分類分級監(jiān)管原則。《人工智能管理辦法》第3條規(guī)定，國家對AIGC服務(wù)采取“發(fā)展和安全并重、促進創(chuàng)新和依法治理相結(jié)合的原則”，實行“包容審慎和分類分級監(jiān)管”。AIGC代寫論文固然屬于學(xué)術(shù)不端，但與其密切關(guān)聯(lián)的行為還包括AIGC合理參與學(xué)位論文創(chuàng)作。實踐中，AIGC亦可為學(xué)位申請人提供資料梳理、文字潤色、數(shù)據(jù)整理、圖片制作等服務(wù)，此類服務(wù)不僅不屬于學(xué)術(shù)不端，而且可以使學(xué)位論文更加完善。因此，在不同個案中，AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作的方式和程度各不相同。分類分級監(jiān)管原則意味著《學(xué)位法》第37條關(guān)于AIGC代寫論文的細化條款應(yīng)在包容審慎理念下從更加宏觀的角度對AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作的不同情況作出性質(zhì)區(qū)分并設(shè)置差異化規(guī)范措施，在遏制AIGC代寫論文的同時對AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作的合理性行為給予肯定，從而實現(xiàn)學(xué)位論文創(chuàng)作的“人機共舞”，避免因反對AIGC代寫論文而導(dǎo)致對AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作的全盤否定。

（二） 基于立法一般原理的立法規(guī)制原則

一是維護立法穩(wěn)定原則。頻繁修改將損及立法權(quán)威，故維護立法穩(wěn)定屬于一般性立法原則。AIGC飛速更新迭代對立法穩(wěn)定性提出了挑戰(zhàn)。與傳統(tǒng)人工智能需要數(shù)年方能完成迭代相異，AIGC能實現(xiàn)“敏捷迭代”，如ChatGPT僅用3個月便迭代到了GPT-4，結(jié)束了人工智能以年為單位的迭代歷史［25］。“敏捷迭代”導(dǎo)致了AIGC治理風(fēng)險的動態(tài)性和不確定性［26］，全新未知風(fēng)險出現(xiàn)的概率將越來越高，AIGC代寫論文被識別出的難度亦不斷提升。相關(guān)算法“黑箱”被攻克后，AIGC有可能短期內(nèi)便會完成自我修復(fù)升級，并以更加隱秘的方式助推學(xué)術(shù)不端。

AIGC的“敏捷迭代”意味著相關(guān)立法不得不作出及時應(yīng)對，甚至部分立法有可能剛一出臺便面臨出現(xiàn)全新未知問題的尷尬局面。因此，AIGC的“敏捷迭代”更加凸顯了維護立法穩(wěn)定性的重要意義。為維護立法穩(wěn)定，《學(xué)位法》第37條“代寫論文條款”的細化顯然不應(yīng)通過直接修改《學(xué)位法》來完成，而應(yīng)用其他更為靈活的規(guī)范性法律文件規(guī)制此類問題。諸如行政法規(guī)、部門規(guī)章等規(guī)范性法律文件，其出臺周期較短，靈活性較大，可以展開相對頻繁的修正，由它們來具體規(guī)范AIGC代寫論文能夠在確保《學(xué)位法》穩(wěn)定性的基礎(chǔ)上擴大其涵蓋范圍。如2018年國務(wù)院發(fā)布的行政法規(guī)《科學(xué)數(shù)據(jù)管理辦法》就針對理工科領(lǐng)域的數(shù)據(jù)采集與管理等活動制定了具體的管理細則，為相關(guān)教育活動提供了規(guī)范指引。

二是義務(wù)責(zé)任相對應(yīng)原則。義務(wù)條款與責(zé)任條款相對應(yīng)是維系立法可訴性的制度保證，屬于一般性立法原則。立法可訴性是指當(dāng)事人能夠以立法作為依據(jù)提起訴訟，進而法官亦可以責(zé)任條款為依據(jù)責(zé)令違反義務(wù)的主體承擔(dān)責(zé)任，從而為維護當(dāng)事人的權(quán)益提供保障。因此，與義務(wù)條款相對應(yīng)的責(zé)任條款是維系立法可訴性的重要機制。如果責(zé)任條款的缺位導(dǎo)致法官失去懲戒違反義務(wù)者的裁判依據(jù)，那么義務(wù)條款就成了鏡花水月，立法也將因可訴性的缺失而失去司法適用的價值。在現(xiàn)代法治社會，唯有司法權(quán)方能為權(quán)利主體提供終極性的保障［27］。由此，AIGC代寫論文規(guī)制條款必須秉持義務(wù)責(zé)任相對應(yīng)原則，避免AIGC代寫論文規(guī)制措施陷入“空轉(zhuǎn)”。

四、 應(yīng)對AIGC代寫論文的細化路徑

規(guī)制AIGC代寫論文的合理路徑并非全面禁止AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作，而是在規(guī)避其直接代寫論文的基礎(chǔ)上明確并確認那些不屬于代寫的合理應(yīng)用行為，從而充分釋放其賦能學(xué)位論文創(chuàng)作的功效。實際上，人類已然進入人工智能時代，試圖全面排斥人工智能的教育應(yīng)用實屬不切實際，也絕無可能。《學(xué)位法》第37條“代寫論文條款”應(yīng)堅持雙重細化路徑：內(nèi)容層面，依循上述四項原則，為引導(dǎo)AIGC的合理使用和禁止代寫論文設(shè)定科學(xué)標準；形式層面，依托多元規(guī)范性法律文件的協(xié)同規(guī)制，將細化條款統(tǒng)一于教育法典。

（一） 內(nèi)容層面的充實路徑

1. AIGC服務(wù)提供者要以可理解的方式公開算法源代碼，并要求學(xué)位申請人履行AIGC使用情況透明度義務(wù)。算法公開是推動算法透明的傳統(tǒng)路徑［28］。為此，相關(guān)細化條款應(yīng)強制要求AIGC服務(wù)提供者公開其算法源代碼，讓有關(guān)主體知曉AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作的基本邏輯，并據(jù)此判斷其引發(fā)學(xué)術(shù)不端的概率。然而在許多情況下AIGC的算法即使被披露，非專業(yè)人士也很難理解其運算邏輯。因此，立法需要引入算法解釋來解決這個問題。可解釋人工智能（Explainable Artificial Intelligence）能將專業(yè)復(fù)雜的算法技術(shù)以形象生動且直白的方式展現(xiàn)在公眾面前，從而令專家學(xué)者據(jù)此判斷AIGC參與學(xué)位論文的程度及其生成內(nèi)容的可靠性。可解釋性技術(shù)并非扁平的技術(shù)單元，而是一個寬廣豐厚的技術(shù)束，包括知識抽取（Knowledge Extraction）、結(jié)果可視化（Result Visualization）、基于影響（Influence-based）等多種方法。當(dāng)然，這涉及專業(yè)技術(shù)問題，需要相關(guān)專家深度參與。

學(xué)位申請人AIGC使用情況透明度義務(wù)意在通過學(xué)位申請人的披露，讓同行評閱專家和答辯委員會成員得以區(qū)分學(xué)位申請人與AIGC的貢獻，從而對學(xué)位論文作出科學(xué)評判。《學(xué)位法》細化條款可從如下三方面豐富這一內(nèi)容。一是披露內(nèi)容方面，立法可為學(xué)位申請人設(shè)定最低程度的披露內(nèi)容要求，并鼓勵學(xué)位申請人在標準之上自愿披露更多內(nèi)容。實體內(nèi)容應(yīng)包括學(xué)位申請人和AIGC分別創(chuàng)作的具體內(nèi)容；程序內(nèi)容應(yīng)包括AIGC的算法運作邏輯和數(shù)據(jù)選取情況，以及AIGC的安全性和可靠性等內(nèi)容。二是披露途徑方面，學(xué)位申請人可通過表格、圖片、視頻、注釋、附件等途徑，如通過腳注來標注正文中源于AIGC生成的內(nèi)容，或通過專門文檔向?qū)＜艺故酒渑cAIGC的對話內(nèi)容。三是披露方式方面，立法可為學(xué)位申請人設(shè)定舉證責(zé)任倒置制度，即由學(xué)位申請人主動披露其利用AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作的情況。“誰主張，誰舉證”是舉證責(zé)任的一般分配原則，但AIGC代寫論文具有極強的隱蔽性，唯有學(xué)位申請人最了解AIGC的參與情況，故通過舉證責(zé)任倒置令學(xué)位申請人主動履行透明度義務(wù)，對科學(xué)評判AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作活動至關(guān)重要，否則相關(guān)專家很難全面掌握。

2. 通過敏捷治理凝聚多方主體力量，提高AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作的規(guī)范性與透明性。學(xué)位申請人可能存在不如實履行透明度義務(wù)的情況，如夸大自己的學(xué)術(shù)貢獻度、隱瞞AIGC的參與程度等，故《學(xué)位法》細化條款必須設(shè)定他律規(guī)則，通過多元主體的協(xié)同互動盡可能避免AIGC不當(dāng)參與學(xué)位論文創(chuàng)作。時下，敏捷治理（Agile Governance）是協(xié)同治理原則的最佳制度依托。敏捷治理于2018年世界經(jīng)濟論壇上被提出，意指超越單純依靠國家公權(quán)力機關(guān)治理的傳統(tǒng)，通過公私協(xié)作的方式充分調(diào)動社會主體的潛在力量，從而以結(jié)構(gòu)性、靈活性、全程性的方式應(yīng)對波譎云詭的現(xiàn)代社會風(fēng)險。敏捷治理內(nèi)含兩項實踐指向：一是治理主體和治理手段多元，實現(xiàn)多元主體的平等參與和決策［29］；二是治理全程擺脫傳統(tǒng)治理手段事后處理的窠臼，強調(diào)通過動態(tài)靈活的方式在問題發(fā)生前后展開全程性應(yīng)對［30］。

首先，《學(xué)位法》細化條款應(yīng)針對政府、學(xué)位授予單位、AIGC服務(wù)提供者及行業(yè)協(xié)會分別設(shè)置義務(wù)條款，構(gòu)建主體間的協(xié)作架構(gòu)。一是教育部門應(yīng)通過專門政策針對AIGC在學(xué)位論文中的合理使用問題設(shè)定指導(dǎo)框架，為相關(guān)治理行為提供規(guī)范指引；設(shè)置專門工作部門集合科技、管理、倫理等專家力量，加強對AIGC技術(shù)及其使用情況監(jiān)管，深入評估其參與學(xué)位論文創(chuàng)作的風(fēng)險，并對不當(dāng)措施展開糾正。二是學(xué)位授予單位可通過倫理道德和技術(shù)方面的講座，提高學(xué)生應(yīng)對AIGC風(fēng)險的意識和規(guī)范使用AIGC的能力；從專業(yè)角度評估AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作的可能性，例如要求學(xué)生提供階段性論文進展報告，并對論文中的特定內(nèi)容進行說明。三是AIGC服務(wù)提供者及行業(yè)協(xié)會應(yīng)制定專業(yè)的行業(yè)標準。通過行業(yè)標準治理社會問題具有深刻的法治邏輯。現(xiàn)代法治是一種多元規(guī)范之治，法治狀態(tài)下的社會治理不但需遵循國家正式立法，而且要依賴由行業(yè)公約、社團章程等構(gòu)成的社會規(guī)范，畢竟國家立法的相對滯后性決定了社會規(guī)范必然是社會治理的重要制度構(gòu)成部分。更重要的是，社會規(guī)范乃是社會秩序化需求最為直接的表達，因此其更有益于社會治理目標的實現(xiàn)。

在上述基礎(chǔ)上，《學(xué)位法》細化條款可構(gòu)建上述主體的協(xié)作架構(gòu)。當(dāng)然，具體操作應(yīng)由政府主導(dǎo)，立法不宜也不可能作出一概而論的規(guī)定。如中國知網(wǎng)（或其他類似平臺）和相關(guān)AIGC服務(wù)提供者可以在簽署保密協(xié)議的基礎(chǔ)上展開合作，后者將其直接生成的學(xué)位論文，或者將其修改、降重后的論文提交給中國知網(wǎng)儲存作為對比文獻。由此，學(xué)位授予單位可以通過中國知網(wǎng)的查重服務(wù)驗證學(xué)位申請人的學(xué)位論文是否存在AIGC的實質(zhì)參與問題。當(dāng)然，從維護學(xué)位申請人信息權(quán)利的角度出發(fā)，AIGC服務(wù)提供者雖然不能在未征得學(xué)位申請人同意的情況下擅自將上述內(nèi)容傳輸給中國知網(wǎng)，但出于杜絕學(xué)術(shù)不端、維護學(xué)術(shù)誠信的考量，AIGC行業(yè)協(xié)會可通過行業(yè)標準要求AIGC服務(wù)提供者為學(xué)位申請人設(shè)置格式條款，如果不同意將論文傳輸給中國知網(wǎng)，AIGC服務(wù)提供者可拒絕為其提供服務(wù)。顯然，上述合作（甚至包括跨國合作）須在教育部門和AIGC行業(yè)協(xié)會的牽頭下才有可能完成，否則AIGC服務(wù)提供者很有可能基于私利而拒絕展開上述合作，這亦再次彰顯了敏捷治理中多元主體協(xié)同治理的意義。

其次，《學(xué)位法》細化條款需構(gòu)建全程性治理框架，尤其是確保在問題發(fā)生之初即可實現(xiàn)快速響應(yīng)。就政府而言，相關(guān)專門工作部門應(yīng)對AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作的行為進行持續(xù)監(jiān)督，一旦發(fā)現(xiàn)風(fēng)險要立即通知相關(guān)AIGC服務(wù)提供者展開針對性修補。同時，AIGC服務(wù)提供者還需與學(xué)位授予單位等教育主體展開協(xié)作，在其軟件界面設(shè)置舉報、投訴等選項，相關(guān)教育主體在發(fā)現(xiàn)學(xué)術(shù)不端等風(fēng)險后可直接進行反饋。AIGC服務(wù)提供者通過自動化工作流程接收反饋信息，動態(tài)修繕算法漏洞，并將經(jīng)驗舉措反饋給教育部門，由教育部門動態(tài)完善其指導(dǎo)政策，從而實現(xiàn)AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作應(yīng)對工作的全程性與及時性。

3. 通過制定數(shù)據(jù)標準、動態(tài)監(jiān)管數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)添加可識別標識提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)質(zhì)量直接決定了AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作的質(zhì)量。為確保AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作所使用數(shù)據(jù)的無偏見性、準確性、完整性和脫敏性，《學(xué)位法》細化條款可設(shè)定如下三項數(shù)據(jù)質(zhì)量保障義務(wù)。

一是制定相關(guān)數(shù)據(jù)標準。立法應(yīng)率先設(shè)定數(shù)據(jù)治理標準，AIGC行業(yè)協(xié)會據(jù)此制定具體的數(shù)據(jù)質(zhì)量標準，并在數(shù)據(jù)質(zhì)量出現(xiàn)問題時賦予數(shù)據(jù)主體以修正權(quán)。二是通過源頭監(jiān)督、篩選，動態(tài)維護數(shù)據(jù)質(zhì)量。AIGC服務(wù)提供者在構(gòu)建語料庫時應(yīng)主動對數(shù)據(jù)來源展開嚴密驗證，并定期對語料庫中的數(shù)據(jù)進行復(fù)查，避免有偏見、不真實或存在版權(quán)限制的數(shù)據(jù)被用于訓(xùn)練AIGC語言模型。同時，在教育部門牽頭下，AIGC行業(yè)協(xié)會可組織技術(shù)專家對相關(guān)AIGC的算法邏輯和數(shù)據(jù)搜集方式進行檢查和糾偏，通過AIGC技術(shù)的開源檢查規(guī)范其數(shù)據(jù)選取行為。三是添加可識別標識，主動降低數(shù)據(jù)法律風(fēng)險［31］。目前，AIGC并不會在其生成的內(nèi)容中標記數(shù)據(jù)來源，因此學(xué)位申請人無法判斷其所依據(jù)材料的真實性。立法應(yīng)敦促AIGC服務(wù)提供者對其生成的內(nèi)容添加可識別水印來源標識，從而給予學(xué)位申請人以充分的判斷空間和選擇權(quán)。舉例而言，通過對AIGC生成論文所依據(jù)的數(shù)據(jù)添加作者名稱、來源書籍或網(wǎng)站等信息，學(xué)位申請人可對來源信息進行核對和篩選，避免引用不當(dāng)信息；相關(guān)專家可據(jù)此判斷學(xué)位申請人的行為究竟屬于合理使用還是抄襲、剽竊。同時，AIGC服務(wù)提供者應(yīng)通過標注有效警示信息，明確其生成內(nèi)容用于學(xué)位論文創(chuàng)作的使用規(guī)范及相關(guān)風(fēng)險，如建議學(xué)位申請人可以仿照其生成的行文架構(gòu)、參考引用文獻、合理借鑒觀點等，但不可直接復(fù)制、粘貼其生成內(nèi)容，或?qū)ζ渖蓛?nèi)容進行“洗稿”，否則學(xué)位授予單位有權(quán)依據(jù)《學(xué)位法》第37條的規(guī)定對其進行懲戒。

4. 對AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作行為進行分類分級監(jiān)管，明確AIGC代寫論文與AIGC合理輔助論文寫作的界限。獨立性和創(chuàng)新性是學(xué)位論文的靈魂，但這并不意味著學(xué)位申請人創(chuàng)作學(xué)位論文不得接受他人指導(dǎo)或輔助，而是指學(xué)位論文的主體部分，尤其是創(chuàng)造性的思想和觀點需要由學(xué)位申請人親自參與并獨立完成，他人可以提供資料供給、思路擴展以及文字潤色等輔助性幫助。因此，立法需根據(jù)該標準對AIGC的代寫和合理使用進行區(qū)分。AIGC的下列三類行為不應(yīng)屬于代寫論文范疇，而屬于可接受的技術(shù)輔助范疇。一是幫助學(xué)位申請人搜集文獻并進行文獻綜述。由于文獻綜述本就是對他人已公開發(fā)表成果觀點的分類總結(jié)，故文獻綜述本身并不屬于也不可能是學(xué)術(shù)創(chuàng)新，學(xué)位申請人只要以之為基礎(chǔ)展開全新的獨立創(chuàng)作，而非將文獻綜述中的觀點直接作為其學(xué)位論文的“創(chuàng)新內(nèi)容”，即不構(gòu)成剽竊、抄襲等學(xué)術(shù)不端。事實上，諸如中國知網(wǎng)等網(wǎng)站早已具備了進行文獻綜述的功能。二是為學(xué)位申請人設(shè)計論文框架。學(xué)位申請人可以在AIGC自動生成的論文框架基礎(chǔ)上獨立完成論文內(nèi)容的創(chuàng)作，并形成具有創(chuàng)新性的觀點。學(xué)位申請人自主完成的上述內(nèi)容構(gòu)成了學(xué)位論文的主體和靈魂，與之相比，AIGC生成的框架結(jié)構(gòu)僅起到擴展思路、給予啟發(fā)的作用，并不能取代學(xué)位申請人的實質(zhì)性創(chuàng)作，故利用AIGC生成的框架結(jié)構(gòu)并不足以令學(xué)位申請人構(gòu)成剽竊、抄襲等學(xué)術(shù)不端。三是為學(xué)位申請人提供文字潤色等輔助服務(wù)。AIGC具有強大的自然語言整合能力和文字潤色功能，在學(xué)位申請人下達“優(yōu)美性”“連貫性”“邏輯性”等指令后，AIGC即可對學(xué)位論文進行優(yōu)化潤色，消除錯別字和病句，提升文字的流暢性和精準性，豐富論文的語言表達形式。由于文字潤色僅屬于形式優(yōu)化，并不觸及實質(zhì)性內(nèi)容的創(chuàng)作，故不構(gòu)成學(xué)術(shù)不端。

利用AIGC對學(xué)位論文的主體內(nèi)容展開直接生成或大幅擴寫，又或是大幅降重，顯然湮滅了學(xué)位論文所應(yīng)當(dāng)體現(xiàn)的獨立性與創(chuàng)新性，這一情形即為典型的AIGC代寫論文。當(dāng)然，很多情況下學(xué)位論文是由學(xué)位申請人和AIGC共同完成，雙方都作出了實質(zhì)性貢獻，但學(xué)位申請人若將自己作為獨立作者申請學(xué)位則顯然抄襲了AIGC創(chuàng)作的內(nèi)容，此種行為亦為學(xué)術(shù)不端。不過，學(xué)術(shù)界關(guān)于人工智能生成內(nèi)容的著作權(quán)歸屬問題尚未達成共識，甚至存在根本性分歧。有學(xué)者認為，人工智能生成內(nèi)容并非由算法和數(shù)據(jù)自主生成，而是根據(jù)使用者的創(chuàng)作行為形成，故使用者應(yīng)當(dāng)獲得著作權(quán)［32］；也有學(xué)者主張當(dāng)下民事權(quán)利主體不應(yīng)限于自然人，應(yīng)將人工智能擬制為著作權(quán)主體［33］；還有學(xué)者主張人工智能開發(fā)者（服務(wù)提供者）和使用者誰投入的創(chuàng)造性智力勞動多，誰就應(yīng)享有著作權(quán)［34］。本研究同意最后一種觀點，并主張AIGC生成內(nèi)容的著作權(quán)屬于AIGC服務(wù)提供者，原因有以下幾個方面。一是根據(jù)《中華人民共和國著作權(quán)法》第11條，只有自然人才能成為著作權(quán)人，將人工智能擬制為著作權(quán)主體不僅與法理不符，而且會貶抑人的主體地位［35］。二是就AIGC服務(wù)提供者和學(xué)位申請人的貢獻而言，后者僅輸入了特定指令，即便這種指令是經(jīng)過深思熟慮后才發(fā)出的，也不能同AIGC服務(wù)提供者為研發(fā)技術(shù)而付出的努力相提并論，故AIGC生成內(nèi)容的著作權(quán)應(yīng)屬于AIGC服務(wù)提供者。三是若AIGC使用者屬于著作權(quán)人，則利用AIGC代寫論文的學(xué)位申請人將“合法”獲得作品的著作權(quán)，因而利用AIGC代寫論文將不屬于學(xué)術(shù)不端，這顯然違背了學(xué)術(shù)倫理常識。因此，AIGC生成內(nèi)容的著作權(quán)無論如何都不應(yīng)屬于學(xué)位申請人，學(xué)位申請人以獨著身份使用此類合作作品屬于學(xué)術(shù)不端。

（二） 形式層面的編纂路徑

基于上述立法一般原理的立法指向，《學(xué)位法》的細化需通過多層級的規(guī)范性法律文件予以實現(xiàn)，并最終統(tǒng)一被納入教育法典。同時，《學(xué)位法》應(yīng)確保義務(wù)條款與責(zé)任條款相對應(yīng)，由此共同維系A(chǔ)IGC代寫論文規(guī)制條款的穩(wěn)定性和可訴性。

1. 通過教育單行法等規(guī)范性法律文件及教育法典實現(xiàn)《學(xué)位法》第37條“代寫論文條款”的細化。教育法典的編纂無法一蹴而就，而應(yīng)采取“兩步走”策略，即先行完善教育單行法及相關(guān)規(guī)范性法律文件［36］，實現(xiàn)教育立法的“類法典化”［37］，然后再對既有教育立法進行體系化整合，出臺教育法典。事實上，當(dāng)下我國已經(jīng)啟動了第一步工作。由此，未來國務(wù)院可制定行政法規(guī)，國務(wù)院相關(guān)部委（如教育部、科學(xué)技術(shù)部）可制定部門規(guī)章，具體承擔(dān)上述內(nèi)容層面四類義務(wù)條款的細化任務(wù)。如2013年開始施行的教育部部門規(guī)章《學(xué)位論文作假行為處理辦法》的第3條即禁止論文代寫，由其就AIGC代寫論文問題對《學(xué)位法》第37條展開細化顯然十分便利與妥當(dāng)。具體而言，上述透明度義務(wù)的設(shè)定、數(shù)據(jù)質(zhì)量標準的設(shè)定和檢查以及分類分級監(jiān)管制度的設(shè)定可由行政法規(guī)或部門規(guī)章直接完成，從而為應(yīng)對AIGC代寫論文提供全國統(tǒng)一的操作標準。AIGC代寫論文的敏捷治理需要各級政府和AIGC服務(wù)提供者、行業(yè)協(xié)會以及相關(guān)教育主體的具體配合，故行政法規(guī)或部門規(guī)章僅應(yīng)作出初步的架構(gòu)式規(guī)定，地方性法規(guī)或政府規(guī)章需根據(jù)實際情況具體搭建敏捷治理平臺，更為微觀具體的敏捷治理手段則應(yīng)由政府與AIGC行業(yè)協(xié)會通過協(xié)議文件的方式予以商定。

待上述規(guī)范性法律文件的內(nèi)容成熟后，它們將被有選擇地納入教育法典。當(dāng)前，我國教育法典應(yīng)為體系型法典而非匯編型法典已近乎成為學(xué)界共識。體系化是體系型法典的生命所在［38］。為了維系體系化，教育法典勢必要采用“總分模式”，即將法典中的通用性規(guī)范歸納為法典總則，其余內(nèi)容則按照一定標準排列組合為法典分則。其中，鑒于學(xué)位授予工作的重要性，《學(xué)位法》及相關(guān)規(guī)范性法律文件應(yīng)當(dāng)被有選擇地納入法典分則，成為法典分則的“學(xué)位編”或某一編中的獨立內(nèi)容［39］。具體到AIGC代寫論文問題上，《學(xué)位法》的義務(wù)類細化條款應(yīng)經(jīng)過系統(tǒng)化整合后納入教育法典分則的“學(xué)位編”，畢竟作為法典而非普通的教育單行法，教育法典應(yīng)盡可能將那些重要且成熟的行政法規(guī)或部門規(guī)章的內(nèi)容納入其中，以此擴充自身的涵攝范圍，增強教育法典的可操作性。當(dāng)然，實踐中那些僅由地方性法律文件或AIGC行業(yè)章程規(guī)定的微觀事項則仍應(yīng)由其繼續(xù)規(guī)定，因為此類微觀事項或涉及的具體問題過于瑣碎，作為中央立法的教育法典顯然不應(yīng)直接規(guī)定。同時，上述義務(wù)類細化條款必然需要對應(yīng)的責(zé)任條款作為其可訴性的保障機制，此類責(zé)任宜由教育法典總則“法律責(zé)任章”專門規(guī)定。

2. 通過教育法典總則“法律責(zé)任章”科學(xué)分類規(guī)定AIGC代寫論文涉及相關(guān)主體的民事、行政及刑事法律責(zé)任。AIGC代寫論文治理進程中相關(guān)主體的責(zé)任將來未必都需要由教育法典具體規(guī)定，而應(yīng)通過引致性條款和具體責(zé)任條款相配合的方式予以完成，這源于教育法的“領(lǐng)域法”（Field of Law）屬性。教育法不屬于傳統(tǒng)部門法，部門法所調(diào)整的法律關(guān)系是單一的，故其法律責(zé)任亦具備單一性特征。教育法則采用問題導(dǎo)向立法模式［40］，對涉及教育問題的民事、行政以及刑事法律關(guān)系皆展開調(diào)整，故其調(diào)整的法律關(guān)系呈現(xiàn)顯著的綜合性特征［41］。這就從根本上決定了教育法乃領(lǐng)域法，教育法典在屬性上亦屬于領(lǐng)域型法典。這一定位的意義在于，領(lǐng)域型法典的法律責(zé)任條款有其固有的編纂理路。有學(xué)者指出，領(lǐng)域型法典中民事、刑事法律責(zé)任條款通常通過引致性條款予以規(guī)定，而行政法律責(zé)任條款則視情況分別通過引致性條款或保留原有單行法律責(zé)任條款予以規(guī)定［42］。由此，具體到教育法典法律責(zé)任編纂問題上，一方面，鑒于《中華人民共和國民法典》《中華人民共和國刑法》對民事、刑事法律責(zé)任已經(jīng)作了周延且閉合性的規(guī)定，故教育民事、刑事法律責(zé)任僅需通過引致性條款援引上述立法即可。另一方面，教育行政法律責(zé)任分為行政部門承擔(dān)的行政責(zé)任、公職人員承擔(dān)的行政處分責(zé)任、行政相對人承擔(dān)的治安管理處罰責(zé)任、行政相對人承擔(dān)的其他行政處罰責(zé)任等四種責(zé)任。其中，行政處分與治安管理處罰責(zé)任被《中華人民共和國公職人員政務(wù)處分法》《中華人民共和國治安管理處罰法》進行了周延且閉合性規(guī)定，故唯有行政部門承擔(dān)的行政責(zé)任、行政相對人承擔(dān)的其他行政處罰責(zé)任需要教育法典通過具體責(zé)任條款作出專門規(guī)定。因為實踐中教育領(lǐng)域的這兩類責(zé)任僅由教育立法作出規(guī)定，其他領(lǐng)域的立法并不會“染指”此類內(nèi)容［43］。

由此，針對AIGC代寫論文引發(fā)的法律責(zé)任，教育法典總則“法律責(zé)任章”應(yīng)展開分類處理。一方面，AIGC代寫論文引發(fā)的教育民事、刑事法律責(zé)任，公職人員承擔(dān)的行政處分，行政相對人承擔(dān)的治安管理處罰責(zé)任等，僅需通過引致性條款規(guī)定即可。另一方面，AIGC代寫論文引發(fā)的剩余行政法律責(zé)任為行政部門承擔(dān)的行政責(zé)任，以及行政相對人承擔(dān)的其他行政處罰責(zé)任等，教育法典對此需要展開全新的責(zé)任設(shè)定。一是政府承擔(dān)的責(zé)任包括怠于對AIGC在學(xué)位論文中的使用設(shè)定指導(dǎo)框架、怠于對AIGC技術(shù)及其使用情況展開監(jiān)管、怠于搭建敏捷治理平臺、怠于對AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作行為進行分類分級監(jiān)管。二是AIGC行業(yè)協(xié)會承擔(dān)的責(zé)任包括怠于制定行業(yè)標準、怠于對AIGC的算法邏輯和數(shù)據(jù)搜集方式進行檢查和糾偏。三是AIGC服務(wù)提供者應(yīng)承擔(dān)的責(zé)任包括拒絕公開算法源代碼或拒絕進行算法解釋、怠于驗證語料庫數(shù)據(jù)質(zhì)量、怠于添加可識別水印來源標識或有效警示信息。四是學(xué)位授予單位應(yīng)承擔(dān)的責(zé)任包括怠于對學(xué)生使用AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作進行教育培訓(xùn)與內(nèi)容監(jiān)管。五是學(xué)位申請人應(yīng)承擔(dān)的責(zé)任包括不履行透明度義務(wù)以及在履行透明度義務(wù)基礎(chǔ)上依然被判定為學(xué)術(shù)不端。

五、 余論

行文至此，本研究尚有兩個問題需要澄清。一是實踐中學(xué)位申請人會通過AIGC撰寫其他類型的論文，而非僅僅是學(xué)位論文，這就引發(fā)了上述結(jié)論是否可以通用于任何規(guī)范AIGC參與論文創(chuàng)作的情形，引發(fā)與《學(xué)位法》這一探討主題喪失契合度的質(zhì)疑。對此需要回應(yīng)的是，上述結(jié)論盡管具備通用性，但在立法層面則必須由《學(xué)位法》細化條款規(guī)范此類問題，因為學(xué)位論文的創(chuàng)作與檢驗流程（如答辯程序）較其他類型的論文更為冗長、復(fù)雜與不健全，故《學(xué)位法》細化條款規(guī)范AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作的內(nèi)容也將最為縝密、完善，更加細致入微，由此，這種應(yīng)對思路當(dāng)然可以適用于解決其他類型論文創(chuàng)作中AIGC的參與問題。相反，規(guī)范AIGC參與一般論文創(chuàng)作的條款未必能夠有效應(yīng)對AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作中可能出現(xiàn)的問題。未來相關(guān)立法可以通過引致性條款，援引《學(xué)位法》細化條款或教育法典分則“學(xué)位編”的有關(guān)規(guī)定來應(yīng)對AIGC參與其他類型論文的創(chuàng)作活動。

二是人工智能時代《學(xué)位法》第37條“代寫論文條款”的細化更多是為AIGC參與學(xué)位論文創(chuàng)作設(shè)置科學(xué)標準，盡可能從源頭上遏制算法歧視和數(shù)據(jù)失真，并最終令A(yù)IGC的具體學(xué)術(shù)貢獻得以公之于眾。但學(xué)位申請人是否構(gòu)成學(xué)術(shù)不端，大部分情況需要由學(xué)位授予單位組織相關(guān)專家根據(jù)學(xué)術(shù)倫理作出判斷，立法不可能就此直接給出答案。如借助透明度義務(wù)的履行，AIGC將某學(xué)位申請人學(xué)位論文的重復(fù)率從24%降到14%（假設(shè)合格線為15%）的事實得以公之于眾。此時，立法透明度義務(wù)條款的任務(wù)即宣告完成，至于上述幅度的降低是否構(gòu)成學(xué)術(shù)不端，則應(yīng)由相關(guān)專家結(jié)合具體情況作出判斷。又如借助透明度義務(wù)的履行，答辯委員會成員得以知曉學(xué)位申請人所重點參考的文獻，且學(xué)位申請人的學(xué)位論文與參考文獻的相似比完全符合要求，但這并不意味著學(xué)位申請人必然不構(gòu)成學(xué)術(shù)不端。因為學(xué)術(shù)不端不僅包括抄襲即公開照搬他人文字，而且包括難以察覺的思想剽竊，學(xué)位申請人完全可以借助AIGC的“洗稿”功能，將他人已發(fā)表的論文改造成一篇文字表達完全不同但思想一致或雷同的“全新”論文。所以在文字相似比合格的情況下，學(xué)位申請人的相關(guān)創(chuàng)新觀點究竟屬于思想的再發(fā)現(xiàn)還是剽竊，仍需由專家進行學(xué)術(shù)判斷。總之，《學(xué)位法》第37條“代寫論文條款”的上述細化方案并不意味著人的因素在學(xué)術(shù)不端判斷上的隱退，相反，只有專業(yè)的學(xué)術(shù)判斷與細致的立法規(guī)則相結(jié)合，方能形成因應(yīng)AIGC代寫論文的周延路徑。

參考文獻

［1］ 王 景，李延平.ChatGPT浪潮下拔尖創(chuàng)新人才的培養(yǎng)：價值意蘊、現(xiàn)實隱憂與生態(tài)重塑［J］.中國電化教育，2023（11）：62-71.

WANG J， LI Y P. Cultivation of top innovative talents under the ChatGPT wave： value implica-tions， realistic concerns and ecological remodeling［J］. China educational technology， 2023（11）：62-71. （in Chinese）

［2］ 吳 慮，楊 磊.ChatGPT賦能學(xué)習(xí)何以可能［J］.電化教育研究，2023（12）：28-34.

WU L， YANG L. How is ChatGPT empowering learning possible［J］. E-education research， 2023（12）：28-34. （in Chinese）

［3］ 徐國慶，蔡金芳，姜蓓佳，等.ChatGPT/生成式人工智能與未來職業(yè)教育［J］.華東師范大學(xué)學(xué)報（教育科學(xué)版），2023（7）：64-77.

XU G Q， CAI J F， JIANG B J， et al. ChatGPT/AIGC and the future vocational education［J］. Journal of East China Normal University （educational sciences）， 2023（7）：64-77. （in Chinese）

［4］ 程 睿.ChatGPT介入學(xué)術(shù)論文創(chuàng)作透明度義務(wù)的履行［J］.中國高教研究，2023（11）：62-69.

CHENG R. The fulfillment of transparency obligation of ChatGPT′s involvement in academic paper creation［J］. China higher education research， 2023（11）：62-69. （in Chinese）

［5］ 李志鍇，張 驍.人工智能生成內(nèi)容（AIGC）應(yīng)用于學(xué)位論文寫作的法律問題研究［J］.學(xué)位與研究生教育，2024（4）：84-93.

LI Z K， ZHANG X. Research on the legal issues of applying artificial intelligence generated content （AIGC） in thesis writing［J］. Academic degrees amp; graduate education， 2024（4）：84-93. （in Chinese）

［6］ 汪 雄.算法社會中的法律沉思［M］.北京：中國政法大學(xué)出版社，2020：2.

WANG X. Legal reflections in the algorithmic society［M］. Beijing： China University of Political Science and Law Press， 2020：2. （in Chinese）

［7］ 張玉宏，秦志光，肖 樂.大數(shù)據(jù)算法的歧視本質(zhì)［J］.自然辯證法研究，2017（5）：81-86.

ZHANG Y H， QIN Z G， XIAO L. Discri-minatory of big data algorithm［J］. Studies in dialectics of nature， 2017（5）：81-86. （in Chinese）

［8］ 趙磊磊，吳小凡，趙可云.責(zé)任倫理：教育人工智能風(fēng)險治理的時代訴求［J］.電化教育研究，2022（6）：32-38.

ZHAO L L， WU X F， ZHAO K Y. Respon-sibility ethics： an appeal of the times for educational AI risk governance［J］. E-education research， 2022（6）：32-38. （in Chinese）

［9］ 周洪宇，李宇陽.生成式人工智能技術(shù)ChatGPT與教育治理現(xiàn)代化——兼論數(shù)字化時代的教育治理轉(zhuǎn)型［J］.華東師范大學(xué)學(xué)報（教育科學(xué)版），2023（7）：36-46.

ZHOU H Y， LI Y Y. ChatGPT/AIGC and modernization of education governance： also on the transformation of education governance in the digital era［J］. Journal of East China Normal University （educational sciences）， 2023（7）：36-46. （in Chinese）

［10］ WILLIAMSON B， MACGILCHRIST F， POTTER J. Re-examining AI， automation and datafication in education［J］. Learning， media and technology， 2023（1）：1-5.

［11］ 丁寶根，鐘陽陽.“ChatGPT+高等教育”變革的驅(qū)動因素、主要障礙及有關(guān)建議［J］.現(xiàn)代教育技術(shù)，2024（4）：60-68.

DING B G， ZHONG Y Y. Driving factors， key barriers， and relvant recommendations for the transformation of \"ChatGPT+higher education\"［J］. Modern educational technology， 2024（4）：60-68. （in Chinese）

［12］ 李世瑾，胡藝齡，顧小清.如何走出人工智能教育風(fēng)險的困局：現(xiàn)象、成因及應(yīng)對［J］.電化教育研究，2021（7）：19-25.

LI S J， HU Y L， GU X Q. How to get out of the dilemma of artificial intelligence education risk： phenomenon， causes and countermeasures［J］. E-education research， 2021（7）：19-25. （in Chinese）

［13］ 劉春榮，郭海燕，吳瀚霖.博士學(xué)位論文評審指標體系可靠嗎——基于全數(shù)據(jù)的信度和效度研究［J］.研究生教育研究，2020（1）：80-84.

LIU C R， GUO H Y， WU H L. On reliability of doctoral dissertation review indicator system： a study based on reliability and validity of all data［J］. Journal of graduate education， 2020（1）：80-84. （in Chinese）

［14］ 雷 磊.ChatGPT對法律人主體性的挑戰(zhàn)［J］.法學(xué)，2023（9）：3-15.

LEI L. Challenges posed by ChatGPT to the subjectivity of legal person［J］. Law science， 2023（9）：3-15. （in Chinese）

［15］ 申靈靈，盧 鋒，張金帥.超越莫拉維克悖論：人工智能教育的身心發(fā)展隱憂與應(yīng)對［J］.現(xiàn)代遠程教育研究，2022（5）：56-62.

SHEN L L， LU F， ZHANG J S. Beyond Moravec′s paradox： research on the development logic of artificial intelligence education［J］. Modern distance education research， 2022（5）：56-62. （in Chinese）

［16］ 周文輝，趙金敏.ChatGPT對研究生創(chuàng)新能力培養(yǎng)的價值與挑戰(zhàn)［J］.高校教育管理，2024（2）：42-52.

ZHOU W H， ZHAO J M. ChatGPT′s value and challenge to the cultivation of graduate students′ innovation ability［J］. Journal of higher education management， 2024（2）：42-52. （in Chinese）

［17］ 侯浩翔.智能時代高校創(chuàng)新人才培養(yǎng)的實然困境與應(yīng)然轉(zhuǎn)向［J］.中國電化教育，2019（6）：21-28.

HOU H X. The dilemma and turn of cultivating innovative talents in colleges and universities in the intelligent age［J］. China educational technology， 2019（6）：21-28. （in Chinese）

［18］ 劉 建.人與機器的張力：教育裝備價值功用的哲學(xué)思考［J］.南京師大學(xué)報（社會科學(xué)版），2018（2）：79-88.

LIU J. The tension between man and machine：a philosophical reflection on the function of education equipment［J］. Journal of Nanjing Normal University （social science edition）， 2018（2）：79-88. （in Chinese）

［19］ 馬克思，恩格斯.馬克思恩格斯全集（第3卷）［M］.中共中央馬克思恩格斯列寧斯大林著作編譯局，譯.北京：人民出版社，1960：515.

MARX K H， ENGELS F. Complete works of Marx and Engels （volume 3）［M］. Beijing： People′s Publishing House， 1960：515. （in Chinese）

［20］ 劉東亮.技術(shù)性正當(dāng)程序：人工智能時代程序法和算法的雙重變奏［J］.比較法研究，2020（5）：64-79.

LIU D L. Technological due process： the double variation of procedural law amp; programming algorithms in the age of AI［J］. Journal of comparative law， 2020（5）：64-79. （in Chinese）

［21］ 陳瑞華.刑事程序的法理（上卷）［M］.北京：商務(wù)印書館，2021：189.

CHEN R H. The jurisprudence of criminal procedure （volume 1）［M］. Beijing： The Commercial Press， 2021：189. （in Chinese）

［22］ 周尚君，伍 茜.人工智能司法決策的可能與限度［J］.華東政法大學(xué)學(xué)報，2019（1）：53-66.

ZHOU S J， WU Q. The possibility and limitation of judicial decision-making by artificial intelli-gence［J］. ECUPL journal， 2019（1）：53-66. （in Chinese）

［23］ 季衛(wèi)東.探討數(shù)字時代法律程序的意義——聚焦風(fēng)險防控行政的算法獨裁與程序公正［J］.中國政法大學(xué)學(xué)報，2023（1）：83-99.

JI W D. On the significance of procedural justice in the digital age：focusing on algocracy and due process of risk management［J］. Journal of CUPL， 2023（1）：83-99. （in Chinese）

［24］ 龐 正.中國式法治現(xiàn)代化視域下的社會治理法治化［J］.法治現(xiàn)代化研究，2023（2）：119-130.

PANG Z. Legalization of social governance from the perspective of Chinese-style rule of law modernization［J］. Law and modernization， 2023（2）：119-130. （in Chinese）

［25］ 張凌寒，于 琳.從傳統(tǒng)治理到敏捷治理：生成式人工智能的治理范式革新［J］.電子政務(wù)，2023（9）：2-13.

ZHANG L H， YU L. From traditional governance to agile governance： the governance paradigm innovation of generative artificial intelligence［J］. E-government， 2023（9）：2-13. （in Chinese）

［26］ 陳少威，吳劍霞.人工智能治理風(fēng)險和工具的識別與匹配研究——基于政策文本的分析［J］. 中國行政管理，2022（9）：23-30.

CHEN S W， WU J X. Research on the identifi-cation and matching of risks and tools for artificial intelligence governance：based on the content analysis of policy texts［J］. Chinese public administration， 2022（9）：23-30. （in Chinese）

［27］ 董儲超.學(xué)位論文同行評閱的法理檢視：功能指向與模式選擇［J］.大學(xué)教育科學(xué)，2023（6）：32-42.

DONG C C. Jurisprudential analysis of disserta-tions peer review： functional orientation and model selection［J］. University education science， 2023（6）：32-42. （in Chinese）

［28］ 王懷勇，鄧若翰.算法行政：現(xiàn)實挑戰(zhàn)與法律應(yīng)對［J］.行政法學(xué)研究，2022（4）：104-118.

WANG H Y， DENG R H. Algorithm admini-stration： real challenges and legal solutions［J］. Administrative law review， 2022（4）：104-118. （in Chinese）

［29］ 趙 靜，薛 瀾，吳冠生.敏捷思維引領(lǐng)城市治理轉(zhuǎn)型：對多城市治理實踐的分析［J］.中國行政管理，2021（8）：49-54.

ZHAO J， XUE L， WU G S. Agile urban governance transformation：analysis of multi-city governance practices［J］. Chinese public administration， 2021（8）：49-54. （in Chinese）

［30］ 高 進，劉 聰.算法歧視的敏捷治理——以D短視頻平臺為例［J］.西安交通大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2024（1）：121-132.

GAO J， LIU C. Agile governance of algorithmic discrimination： take the D short video platform as an example［J］. Journal of Xi′an Jiaotong University （social sciences）， 2024（1）：121-132. （in Chinese）

［31］ 張凌寒.深度合成治理的邏輯更新與體系迭代——ChatGPT等生成型人工智能治理的中國路徑［J］.法律科學(xué)（西北政法大學(xué)學(xué)報），2023（3）：38-51.

ZHANG L H. Logic update and system iteration of deep synthetic governance：ChatGPT and other generative AI governance in China［J］. Science of law （journal of Northwest University of Political Science and Law）， 2023（3）：38-51. （in Chinese）

［32］ 張新寶，卞 龍.人工智能生成內(nèi)容的著作權(quán)保護研究［J］.比較法研究，2024（2）：77-91.

ZHANG X B， BIAN L. Research on the copyright of AI-generated content［J］. Journal of comparative law， 2024（2）：77-91. （in Chinese）

［33］ 李偉民.職務(wù)作品制度重構(gòu)與人工智能作品著作權(quán)歸屬路徑選擇［J］.法學(xué)評論，2020（3）：108-124.

LI W M. System reconstruction of service works and path choice of copyright ownership of works created by artificial intelligence［J］. Law review， 2020（3）：108-124. （in Chinese）

［34］ 孫正樑.人工智能生成內(nèi)容的著作權(quán)問題探析［J］.清華法學(xué)，2019（6）：190-204.

SUN Z L. An analysis of the copyright for content generated by artificial intelligence［J］. Tsinghua University law journal， 2019（6）：190-204. （in Chinese）

［35］ 龍文懋.人工智能法律主體地位的法哲學(xué)思考［J］.法律科學(xué)（西北政法大學(xué)學(xué)報），2018（5）：24-31.

LONG W M. A philosophical thought on the legal subjectivity of AI［J］. Science of law （journal of Northwest University of Political Science and Law）， 2018（5）：24-31. （in Chinese）

［36］ 任海濤.論教育法體系化是法典化的前提基礎(chǔ)［J］.湖南師范大學(xué)教育科學(xué)學(xué)報，2020（6）：15-24.

REN H T. The systematization of education law is the prerequisite foundation of codification［J］. Journal of educational science of Hunan Normal University， 2020（6）：15-24. （in Chinese）

［37］ 楊立新.我國民法典對類法典化立法的規(guī)則創(chuàng)新［J］.中外法學(xué)，2020（4）：916-932.

YANG L X. Innovation of China′s civil code to quasi-codified legislation［J］. Peking University law journal， 2020（4）：916-932. （in Chinese）

［38］ 王利明.體系創(chuàng)新：中國民法典的特色與貢獻［J］.比較法研究，2020（4）：1-13.

WANG L M. Innovations in structuring its system： characteristics and contributions of the Chinese civil code［J］. Journal of comparative law， 2020（4）：1-13. （in Chinese）

［39］ 任海濤.教育法典分則：理念、體系、內(nèi)容［J］.華東師范大學(xué)學(xué)報（教育科學(xué)版），2022（5）：63-76.

REN H T. The specific provisions of education code： concepts， systems and content［J］. Journal of East China Normal University （educational sciences）， 2022（5）：63-76. （in Chinese）

［40］ 孫霄兵，劉蘭蘭.《民法典》背景下我國教育法的法典化［J］.復(fù)旦教育論壇，2021（1）：31-37.

SUN X B， LIU L L. Codification of Chinese education law on the background of Chinese Civil Code［J］. Fudan education forum， 2021（1）：31-37. （in Chinese）

［41］ 羅冠男.論教育法典的功能定位、體例結(jié)構(gòu)和編纂步驟［J］.行政法學(xué)研究，2022（5）：57-68.

LUO G N. On the functional position，system structure and compilation steps of the education code［J］. Administrative law review， 2022（5）：57-68. （in Chinese）

［42］ 焦艷鵬.領(lǐng)域型法典編纂中法律責(zé)任的設(shè)定——以生態(tài)環(huán)境法典為例［J］.法制與社會發(fā)展，2023（1）：112-126.

JIAO Y P. The establishment of legal liability in the compilation of domain code： taking the ecological environment code as an example［J］. Law and social development， 2023（1）：112-126. （in Chinese）

［43］ 劉旭東.我國教育法典法律責(zé)任編纂［J］.教育研究，2024（7）：39-49.

LIU X D. The compilation of legal liability in China′s education code［J］. Educational research， 2024（7）：39-49. （in Chinese）

（責(zé)任編輯 劉 倫）

The refinement path of the Academic Degree Law for regulating artificial intelligence generated content ghostwriting papers

LIU Xudong1，2

（1. School of Law， Jiangsu Normal University， Xuzhou 221116;

2. Institute for Chinese Legal Modernization Studies， Nanjing Normal University， Nanjing 210097， China）

Abstract： AIGC ghostwriting papers has triggered shallow risks such as the exacerbation of academic misconduct， deviation in the value and authenticity of thesis information， erosion of the privacy rights of degree applicants or disclosure of their unpublished academic views， infringement of others′ copyrights， and adverse effects on talent evaluation， as well as deep concerns about the decline of degree applicants′ innovative spirit and moral indifference. In the era of artificial intelligence， the refinement of Article 37 of the Academic Degree Law should follow four special principles： enhancing transparency， collaborative governance， improving data quality， and classifying and grading supervision， as well as two general principles： maintaining legislative stability and ensuring corresponding obligations and responsibilities. Therefore， Article 37 of the Academic Degree Law should adhere to a dual refinement path： at the content level， following the four special principles mentioned above， setting scientific standards to guide the rational use of AIGC and prohibit ghostwriting of academic papers; At the formal level， guided by the concepts of the two general principles mentioned above， and relying on the collaborative regulation of diverse normative legal documents， the detailed provisions will be unified in the education code.

Key words： Academic Degree Law; AIGC; ghostwriting papers; transparency obligations; collaborative governance; data quality; classified and graded supervision; agile governance

收稿日期： 2024-07-07

修回日期： 2024-09-28

基金項目： 國家社會科學(xué)基金教育學(xué)一般項目（BAA220169）

作者簡介： 劉旭東，副教授，從事教育法學(xué)研究。

網(wǎng)絡(luò)出版時間： 2024-11-15

網(wǎng)絡(luò)出版地址： https：//link.cnki.net/urlid/32.1774.G4.20241113.1512.003