生成式人工智能嵌入高等教育的應用前景、隱含危機與化解之道

摘" " 要：以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術開啟了新一輪信息技術革命，它將深度嵌入高等教育，主要包括轉變教學目標、拓展教學空間、變革知識生產方式和高校智能化建設等方面。同時，生成式人工智能也可能引發學術精神異化、隱私安全受到威脅、價值觀受到挑戰、創新和科研能力弱化、師生關系異化、教育公平面臨更大挑戰等現實問題。為了解決這些問題，可以從嚴格管理，分情境使用；加強網絡空間治理，構筑良好網絡環境；破除壟斷，因地制宜；保護創新能動性；實現道德自律；確保包容與公平等方面尋找突破口。

關鍵詞：生成式人工智能；ChatGPT-4；高等教育

中圖分類號：G64" " " " "文獻標志碼：A" " " " "文章編號：1009-5128（2025）02-0024-07

在1956年召開的達特茅斯會議上，美國計算機科學家約翰·麥卡錫首先提出“人工智能”概念，并將人工智能技術的發展分為三個階段：（1）計算智能階段，著重進行高效的計算和存儲；（2）感知智能階段，主要通過視覺、聽覺等方式獲取和處理信息；（3）認知智能階段，讓機器可以進行學習、思考、計劃和解決問題。會議還確定了人工智能的目標是“實現使用能夠像人類一樣利用知識去解決問題的機器”，代替人類完成一些任務。歷經跨世紀的發展，2023年3月美國OpenAI公司發布了第四代聊天生成式預訓練轉換模型ChatGPT-4，除了可以和人類互動聊天之外，它甚至可以完成寫作、寫代碼和做數學題等任務。鑒于其成熟的技術表現與優秀的互動體驗，一經推出便引起業界轟動，開啟了生成式人工智能從理論研究走向商業應用的新紀元。目前，國內教育學界已經普遍意識到生成式人工智能必將對高等教育產生深遠影響，但學者們關于生成式人工智能對教育生態的沖擊風險研究尚顯不足，且未能從智能時代變革的歷史視角來洞察高等教育的發展趨勢。本文旨在解析生成式人工智能的工作原理，展望生成式人工智能在高等教育領域的應用，分析其隱含的危機并探索化解之道。

一、生成式人工智能的工作原理

為了考證生成式人工智能的教育寓意，規范其合法、有效的發展路線，聯合國教科文組織于2023年9月頒布了《生成式人工智能教育與研究應用指南》。該指南對生成式人工智能做出如下定義：生成式人工智能是在人類思維符號表征系統表達（即文字、語音、圖片、視頻等）的提示基礎上，進行模式識別并自動生成內容的人工智能技術。以文本生成式人工智能為例，其關鍵步驟包括：（1）將收到的指令分解成最小的處理單位字節；（2）經過預訓練的轉換器依據句式語法等語言模式，預測單詞或短語出現的概率，并將其組合成連貫的詞語或句式；（3）通過“護欄”系統過濾違規或違法輸出，并經過擬人化技術處理以增強可閱讀性；（4）不斷循環上述步驟，直到完成一個最優化輸出。在此過程中，生成式人工智能預訓練轉換器承擔著關鍵工作，其性能主要基于架構設計、訓練模式、模型參數和數據集。模型參數控制著數據如何加工，決定了預訓練轉化器的功能。數據集決定了訓練數據的數量和廣度。目前占據壟斷地位的大模型的參數和數據集均在千億級之上，并且仍在以幾何級增長。以ChatGPT-4為例，其使用的參數達到1.8萬億。其數據集來源也非常廣泛，包括：（1）通過爬蟲軟件從互聯網持續十余年收集數據；（2）社交媒體發帖和回復；（3）兩個在線閱讀平臺——Library Genesis和Smashwords的電子圖書；（4）維基百科。［1］

二、生成式人工智能嵌入高等教育的應用前景

回顧教育發展歷史，每次重大信息技術革命都會對傳統教育產生顛覆性影響。例如，造紙術和印刷機的發明不僅使知識傳播的成本大幅降低，而且以變革性的方式對教育受眾、學習方式、現代大學的興起等整個教育系統產生了結構性改變。如今，生成式人工智能的創新性交互模式、智能化探索模式和立體化知識轉化模式正在開啟高等教育劃時代的發展。正如美國高等教育信息化協會發布的《2023地平線報告：教與學版》所預測的高等教育發展的未來圖景：生成式人工智能是這個時代最具顛覆性的技術之一，高等教育能否在這場教育變革中踐行“以人為本”的教育理念，將決定它走向沒落還是成為推動人類文明不斷前行的學習綜合體。［2］

（一）生成式人工智能將轉變教學目標

雖然我國高等教育的優勢在于課堂上知識傳承的系統化和體系化，但是，傳統課堂所授知識往往較為滯后，傳授知識的方式也比較單一，無法滿足學生的好奇心和求知欲。生成式人工智能把學生從填鴨式教學和以知識記憶為導向的學習和考查模式中解放出來，學習的方式與側重點和以前完全不同。生成式人工智能通過問答的模式，能夠從多角度給出問題的答案，還可以激發學生的學習熱情。同時，學生在使用生成式人工智能工具的過程中，不但自身的媒介素養得到提升，而且在提問和驗證的過程中，探索、創新、質疑、批判、推理等高階能力逐步得到鍛煉，成為智能化時代高等教育培育學生能力的新目標。

（二）教學空間更加泛化，由單一物理空間向多維融合空間轉變

黨的二十大報告明確提出：“推進教育數字化，建設全民終身學習的學習型社會、學習型大國。”［3］數字化教學將成為構成高等教育未來圖景的重要組成部分。2022年，聯合國教科文組織高等教育創新中心和清華大學教育研究院發布《高等教育教學數字化轉型研究報告》指出，高等教育數字化變革后，教學空間將從傳統的學校、教室轉向為物理空間和數字空間的融合，相關數字技術的發展為師生提供了豐富的知識與情境支持，成為促成這一轉變的關鍵一環。事實上，以ChatGPT-4為代表的生成式人工智能已經為高校師生提供了豐富的知識體驗和“多對多”復雜交互式個性化教學場域。隨著生成式人工智能的迭代進步，教與學的過程開展將呈現出更加開放和無限的特征。［2］

（三）知識生產方式傳統化與技術化并存

在人們的普遍認知里，高校教師從事的科學研究活動即知識生產過程是建立在“假設—驗證—歸納”的一套成熟程序之上。但是隨著生成式人工智能時代的到來，這一觀念逐步淡化。科研工作者們是否依靠人工智能進行科學研究以及依賴的程度如何，學界對于由此引發的知識生產方式變革充滿了想象，傳統型和技術型專家對科研活動的本質認知與科研產出率或將產生兩級分化。［2］不同于一般發明應用帶來的效率提升，生成式人工智能可以充當教師的助手，輔助教師完成教案的初步撰寫、學生作業的批改等一些基礎性、重復性工作，不但降低了教師的勞動強度和教學壓力，還增強了其數字使用能力。在工作負擔得以減輕的同時，教師可以在科學研究、思維訓練等方面投入更多時間和精力，不斷地創設更具創新性、思想性的科研空間，使得高校教師的工作更具創造性。［4］相對于生成式人工智能給教師帶來的積極影響，也要認識到，生成式人工智能用于科研工作是建立在數據相關的基礎上，而不是科學理解，具有不可解釋性。在這種情況下，那些善于使用生成式人工智能的科研人員相對于傳統科研人員更容易取得科研成果。綜上所述，這兩種知識生產方式對于未來的科研活動需要人工智能參與協同工作不存在異議，而兩者的區別在于人和機器誰將在科研工作中占據主導地位。

（四）推動高校智能化建設

2010年，信息化“十二五”規劃率先提出“智慧校園”概念，即以物聯網、云計算和大數據等新興技術為支撐，提供一種全新感知、智慧型、一體化的教學、科研、生活與管理服務的智慧環境。歷經十余年的發展，雖然高校在智慧化方面不斷提高，但是受到技術進步等因素制約，特別是需要人工處理的服務工作智能化程度相對滯后，師生的整體滿意度相對較低。2024年5月，美國人工智能OpenAI公司推出ChatGPT最新版本GPT-4o（o 代表 omni，即全方位），其對音頻的響應時間僅為0.32秒，堪比人類在對話中的反應速度，除能夠對文本、音頻和視頻做出即時的分析和回復外，甚至可以根據研究人員面部表情的細微變化判斷人的心情，人機交互更加順暢自然。高校可以將此類生成式人工智能產品嵌入智慧校園管理系統中，在電話咨詢、心理輔導等方面為師生提供更便捷、更優質的服務，且工作時間和場地不再受限。“人—機”協同的工作模式減輕了管理人員的工作壓力，日常管理工作也將更加科學、理性、規范。

三、生成式人工智能嵌入高等教育的隱含危機

（一）學術精神異化

學術精神是科研工作者在從事科研活動中體現出來的學術價值準則和治學精神氣質。隨著生成式人工智能在高等教育領域的迅速應用，師生的學術精神面臨異化的危機。首先，生成式人工智能可能帶來大學生在學術誠信方面的危機。ChatGPT等智能工具能夠“理解”人類的語言，根據大學生的個性化要求，經過歸納、整合、修飾，快速輸出使用者想要的內容，大學生在此基礎上稍作修改甚至“原封不動”地就完成了教師布置的論文作業。其次，生成式人工智能可能造成教師在科研自律方面的危機。例如，由美國人工智能OpenAI公司開發的圖像生成系統Dali-E，該系統可以根據簡單的文字描述創建極清晰的圖像，圖片質量達到了以假亂真的程度。但是如果將這種協作用于學術研究，則違背了提高科研效率的初衷，僭越了科研誠信的底線。因此，很多高校或期刊社已經明令禁止在學術活動中使用生成式人工智能，例如，紐約市公立學校禁止教師和學生使用ChatGPT，并稱該工具無助于“培養批判性思維和解決問題的能力”［5］。著名科學期刊《自然》表示，為了保證研究的誠信、透明和道德，將不會刊登任何使用生成式人工智能工具創作的文字、圖片、視頻或插圖等非人類科研產出結果，除非是人工智能領域相關研究文章。最后，生成式人工智能在給高等教育帶來學術精神異化的同時，可能混淆師生關于科學和技術的概念，弱化科學權威在權威結構中的特殊地位，使得“科學權威”讓位于“技術權威”。［2］

（二）威脅隱私安全

目前，生成式人工智能的基礎模型被美國OpenAI、谷歌、英偉達等少數幾家大公司占據壟斷地位，隨著瀏覽器、搜索工具等互聯網數據應用型設施將這些基礎模型采納為內嵌模塊，引發了數據應用設施新一輪升級，同時也意味著對其他國家數據安全威脅的進一步升級。生成式人工智能自問世以來已經得到快速、廣泛的應用，據筆者調查，使用過生成式人工智能相關產品的大學生比例為98.1%，使用頻率超過7次/周的活躍用戶達到56.6%。最常用的前三項功能分別是：文字生成、歸納概括和咨詢聊天。例如，谷歌公司的GPT Chrome瀏覽器集合調用了各種聊天、圖像生成、視頻概括等生成式人工智能，這些內嵌的生成式人工智能模塊會要求用戶提供社交賬號、電話號碼等個人信息，并且在使用過程中會建議用戶為使用順暢而共享社交賬號中的信息，個人信息存在泄露的隱患。［6］再者，生成式人工智能的工作原理和學習過程決定了它是一個需要通過不斷“爬取”新數據來進行優化升級的開源系統。這就意味著用戶在使用過程中的互動數據會在預訓練階段被納入系統，成為語料庫的一部分，由于目前對再生數據應用缺少相應法律法規的約束，因此對生成式人工智能帶來的數據版權和信息安全就亟須重視。

（三）價值觀受到挑戰

生成式人工智能算法設計原理可以說是“價值無涉”的，但是每一種新生事物都會受到開發者的價值取向、思維模式和環境背景等因素的影響。目前公布的壟斷性生成式人工智能模型的訓練語料以歐美國家語言為主。例如，在ChatGPT的訓練語料組成成分中，英語占比92.6%，法語占比1.8%，德語占比1.5%，而漢語占比僅為0.1%。生成式人工智能在訓練的過程中，如若語料本身持有某種價值觀，那么與該價值觀相關聯的詞匯和句法等便會被更多次地進行“投喂”。雖然生成式人工智能不能理解文本，更不能理解文本中隱藏的價值觀，但是以歐美語料為主體的基礎模型會借助文字、圖片、影音文件等方式，悄無聲息地輸出“標準答案”及其隱含的價值觀，對尚處于價值觀塑造階段的青少年形成價值觀滲透，造成價值觀壓制的失衡態勢。盡管西方社會在文化探索過程中追求“價值無涉”，這種壓制也并非生成式人工智能開發者的設計初衷，但是對于預訓練語料集中的“少數語言”群體來說，由于在基礎模型中語料占比低，其價值觀并未與歐美語料體現的價值觀處于平等的傳播地位，導致強勢群體對弱勢群體的數字殖民。［6］

（四）創新和科研能力弱化

高等教育的意義在于所傳授知識的專業化和體系化，并通過理論、實踐等方式將其內化于大學生的知識結構中。大學生在吸收知識、架構邏輯的基礎上發揮主觀能動性，產生創新意識開展科研活動。創新是人類獨有的認知突破能力，是人類改造自然的高級表現形式。如果大學生過度依賴生成式人工智能，利用其快速撰寫、歸納等功能完成作業或課題，雖然短期內看似取得了“既快又好”的效果，但是由于生成式人工智能本質上是對數據碎片化的拼接，缺少創新能力，嚴重影響了作業或課題對大學生知識的鞏固和創新能力的培養，挑戰了大學生對完整知識體系的構建。他們將很難把所學知識內化，也不能提出有價值的問題，更無法建立創新思維，人和工具的地位發生反轉。此外，生成式人工智能預訓練轉換器的訓練參數和數據集來自互聯網的公開信息，其訓練過程缺少真偽核實步驟，存在不少錯誤信息。因此，大學生在使用人工智能開展學習和科研活動時，很難對其提供的知識點進行甄別，進而受到誤導。

（五）師生關系異化

生成式人工智能之所以可以做到“無所不知”，關鍵在于其預訓練過程中模型的參數、數據集的數量和采用的訓練方法。例如，ChatGPT-3使用了大概1 750億個參數和1 TB的文本數據，而ChatGPT-4使用了大概1.8萬億個參數［1］和各種來源的增強和多樣化數據。在超級計算支撐生成式人工智能模型訓練方面，其算力大概每4個月就會增長一倍。這種訓練量和訓練能力以及知識儲備量非人類可以企及。教師不能解答的問題，學生可能在人工智能那里找到答案，形成了“教師—學生—AI（人工智能）”的三角形結構關系。在這種新型關系中學生和教師的地位趨于平等，有利于塑造教師平易近人的形象，但是教師的傳統職業形象受到挑戰，師生關系面臨異化的尷尬局面。事物都存在兩面性，相對教師而言，人工智能又存在著自身的局限性，它只能機械地回答人類的問題，過度強調其不能理解的語義和關系的輸出，缺乏對教育過程中教學氛圍、意志品質培養和人文關懷等非技術因素的把控［6］。除此之外，大學生在完成作業、論文或者自我評價時將生成式人工智能用于作弊的可能性難以防范，師生關系的互信基礎面臨被動搖的危機。

（六）教育公平面臨更大挑戰

教育公平是教育倫理的不懈追求。在經濟發展相對滯后、教育資源匱乏地區通過生成式人工智能的應用來彌補師資力量薄弱的劣勢，以此來填補與教育發達地區鴻溝的那些主張，從邏輯上即陷入了用更加不可企及的方案解決原本資源貧瘠問題的悖論。生成式人工智能的設計和使用對網絡基礎設施、終端數字設備、師生數字素養等方面都有較高要求，缺少教育經費投入的地區一般也不具備需要數十年持續投入才能完善的網絡基礎設施條件。同時，經濟落后地區網絡用戶需要承受的互聯網數據流量費用占其收入比重也要高于經濟發達地區［6］。因此，如果缺少國家對教育欠發達地區互聯網配套設施持續的投入以補齊原有短板，生成式人工智能只會加大其與教育先進地區的差距，教育公平更將難以實現，教育倫理面臨進一步挑戰。

四、生成式人工智能嵌入高等教育的應對策略

（一）嚴格管理，分情境使用

高校應根據生成式人工智能不同的應用場景，在系統性評估利弊之后，差異化制定相應的使用規范。首先，高校應明確生成式人工智能使用與禁用的邊界。例如，對教師在教學場景中使用人工智能可以為其提供專題培訓和倫理支持；在學術科研活動中使用人工智能，則應區分其參與的性質和程度，是幫助提高科研工作效率還是僭越了教師在科研工作中的主導地位。其次，在不同的學術領域細化生成式人工智能的使用規范。例如，生成式人工智能在結構生物學領域，通過對智能算法的運用，可以加速預測蛋白質結構，大幅提高科研人員的工作效率和準確性；但是在文學創作、繪畫音樂等領域，生成式人工智能帶來的影響卻是顛覆性的，特別是需要長時間閱讀積累、思考和探索的領域，傳統創作者數十年的知識儲備和創作靈感也遠不及生成式人工智能，這就必須通過限制性規范以約束其使用［7］。最后，引入檢測工具，組成學術誠信審查部門以確保學術公平。例如，美國普林斯頓大學一名計算機專業學生開發了一款用于ChatGPT及其他人工智能類寫作檢測工具——ZeroGPT，該軟件通過測量文章語句結構的多樣性和思想內涵的復雜程度來辨識是否為人工智能生成文本。

（二）加強網絡空間治理，構筑良好網絡環境

盡管國家出臺了數據安全法、網絡安全法和個人信息保護法等一系列法律法規，但是目前仍然存在對于個人數據保護法律支撐不足的現實問題。隨著生成式人工智能技術的快速發展，個人數據所有權、使用權、衍生數據的支配權等權益界定不明，凸顯了既有法律法規的新盲區。為應對數據風險，應著重從以下三個方面著手：第一，完善人工智能通用數據隱私條款和隱私政策同意制度。旨在明確平臺與用戶對于隱私數據的采集范圍、使用權屬和利用標準，杜絕推定同意或誘導同意，嚴禁超限使用用戶的數據權限，最大限度保障用戶的知情權。第二，完善用戶數據分層動態管理制度。根據用戶數據被使用意愿的不同程度，在獲得授權的前提條件下對數據實施分層級收集、使用和追蹤披露制度，并能夠根據人工智能的發展及時作出調整。第三，完善法律法規和責任追究制度。建立完備的監督機制，全面監管生成式人工智能平臺信息收集、數據攫取和衍生加工等過程，對用戶數據提供全方位保護。當用戶遭受侵權行為時，啟動公開透明的救濟程序，并及時反饋處理結果，切實維護用戶的數據權益。［8］

（三）破除壟斷，因地制宜

當前處于壟斷地位的生成式人工智能對于主語料之外其他國家的本地適用度較低，在公平競爭的框架下應從以下幾點著手：首先，根據國情完善頂層設計，制定人工智能發展規劃；在堅持版權自主、本地適用開發策略的基礎上，積極研發源于本地語言、文化和價值觀的預訓練大模型。在此基礎上培育面向本國語言文化多樣性、課程體系和能夠與上下游應用軟件相匹配的教育領域生成式人工智能生態系統。其次，生成式人工智能具有概括文本、互動應答和輸出信息等功能，但是會存在不當內容，不能全盤接受。高校應注意西方國家借助生成式人工智能對我國師生進行潛移默化的價值觀滲透，引導教師和學生對其輸出內容進行批判性思考、采納和接受。并發揮生成式人工智能在歸納綜述和數據處理方面的優勢進行實證性實驗和探究性學習［1］。最后，高校應發揮師生，特別是黨員師生的積極主動性，創新“大思政課”方式，鼓勵他們利用課堂、實踐、論文等各種途徑積極踐行社會主義核心價值觀，在互聯網上創作蘊含社會主義先進文化的優質內容，逐步創建并豐富具有自主知識產權的語料庫。

（四）保護創新能動性

保護人類創新能動性是發展生成式人工智能的基本原則。應堅守生成式人工智能可被用于開拓和發展人類的思維空間，但不能削弱人類所特有的探索、改變和創造的主觀能動性的底線原則。在未來的教學和科研工作中，人工智能的參與將會越來越廣泛和深入，師生與機器的協作難以規避，這就更加強調了保護人類創新能動性的重要性。高等教育發展應明確以人為本的宗旨，構建“教育—科技—人才”三位一體的創新型人才培養模式。堅持做到以下幾點：第一，在功能日益強大的生成式人工智能越來越多介入學習和科研的背景下，捍衛教和學的人類自主權；第二，在學習實踐過程中確保學生與他人或作品有充分的接觸與互動，以防對生成式人工智能產生過度依賴；第三，鼓勵師生對生成式人工智能的設計原理、訓練方法、輸出內容以及對教學產生的影響提出疑問或批評；第四，師生在尋求生成式人工智能幫助做出判斷或選擇方向時，應理性看待其自身局限性，不能輕易地向其讓出決策權［1］。

（五）實現道德自律

科學技術不斷向前發展是歷史的必然，隨著生成式人工智能在高等教育階段的不斷滲透，的確存在師生關系異化的危機。但是，其本質是智能工具以技術外化的形式融入教育，并不能從根源上沖擊教與學的邏輯關系。只有適應其改變并積極應對，才能營造和諧共生的人機協同模式。第一，高校應明確教師在教育過程中的主體地位，智能工具在此過程中是教育工具，它不具備教師在為實現學生全面發展過程中除傳授知識外所展現出來的思考、意識、感化等人類獨有的特質，不能對教師造成身份逾越。第二，生成式人工智能為個體帶來前所未有的技術體驗的同時，大學生不能過度依賴、沉溺于生成式人工智能工具［4］，應在自身氣質、愛好、表現等方面實現個性化，適應學習與評價的變化，重塑師生間倫理關系［7］；通過提高自我控制與約束能力以涵育自身學術精神和道德情操，在不斷豐富自身認知結構的基礎上，努力提高知識學習以外的能力，成為一個與人工智能有本質區別的“人”。

（六）確保包容與公平

第一，應確保公平的使用權和使用機會，即不論何種經濟狀況、社會地位和有職業的人群都應擁有平等使用人工智能的機會。各國政府應從國家層面重視數據要素在生產要素中的重要地位，持續加大在數據產出過程中涉及的基礎網絡建設、數據流量成本、模型開發訓練等領域的資金投入，避免處于人工智能壟斷地位的國家以利用互聯網無償數據進行模型訓練而提供有償服務的模式，對“數據貧窮”國家進行“數據剝削”，進一步加劇數據貧窮惡化［1］。第二，目前生成式人工智能普遍采用限定免費使用次數，進而過渡到收費服務模式，因為其能夠為客戶提供文本、圖片等產品，收費模式無可非議。但是對于教育領域而言，收費模式與教育的社會公益屬性相背離。政府或高校可在財力允許的范圍內，采用集體采購的方式，向師生免費提供生成式人工智能的使用權，取得教育和市場、責任與義務的雙向平衡。

綜上，ChatGPT-4的誕生或將成為人工智能革命的奇點，GPT系列系統被譽為通向全人工智能（FULL AI）的顛覆性研究。從行業發展以及對于社會進步意義上考量，過分強調ChatGPT的具體技術不足意義有限，因為事實已經證明人工智能時代不會止步不前，而是正在加速到來且具有廣闊的迭代空間。盡管人工智能不應在教育教學過程中占據主導地位，但是其對學習能力、工作技能與人才培養目標的深遠影響已成為教育界不可回避的現實課題。在這樣的背景下，從教學、科研、高校管理、社會服務等多個層面分析智能時代的賦能場景，并探討生成式人工智能嵌入高等教育的隱含風險與化解之道具有重大意義。身處智能時代的浪潮，唯有在發展技術的同時，規范人工智能應用場景，從培育大學生學術精神、完善人工智能監督管理機制、構建“大思政課”育人體系、創建 “教育—科技—人才”三位一體的創新型人才培養模式、深化高等教育學科專業供給側結構性改革等方面著手化解生成式人工智能為高等教育生態帶來的潛在風險，辯證看待其帶來的諸多深刻影響，才能在享受技術紅利的同時，謀劃好高等教育未來的發展方向，最終實現“人”的發展。［2］

參考文獻：

［1］" 苗逢春.生成式人工智能技術原理及其教育應用的基本爭議和對策［J］.開放教育研究，2024（1）：4-15.

［2］" 周洪宇，常順利.生成式人工智能嵌入高等教育的未來圖景、潛在風險及其治理［J］.現代教育管理，2023（11）：1-12.

［3］" 習近平.高舉中國特色社會主義偉大旗幟 為全面建設社會主義現代化國家而團結奮斗：在中國共產黨第二十次全國代表大會上的報告［N］.人民日報，2022-10-26（1）.

［4］" 畢天良，馬鳳強.ChatGPT類智能工具對我國高等教育的沖擊及其應對［J］.教育理論與實踐，2024（3）：3-8.

［5］" 論文都是科技與狠活？ChatGPT為何引教育界“封殺”？［EB/OL］.（2023-02-12）［2024-08-22］.https：//www.chinanews.com.cn/sh/2023/02-12/9952237.shtml.

［6］" 苗逢春.生成式人工智能技術原理及其教育適用性考證［J］.現代教育技術，2023（11）：5-18.

［7］" 徐嵐，巍慶義，嚴弋.學術倫理視角下高校使用生成式人工智能的策略與原則［J］.教育發展研究，2023（19）：49-60.

［8］" 劉裕，周毅，農顏清.網絡信息服務平臺用戶個人信息安全風險及其治理：基于117個APP隱私政策文本的內容分析［J］.圖書情報工作，2022（5）：33-43.

【責任編輯" " 曹" "靜】

On the Application Prospects， Potential Crises， and Solutions of Embedding Generative Artificial Intelligence in Higher Education

SHAO Bina， HUANG Jieb

（a. Office of Information Technology Development and Management；b. School of Marxism，Nanjing University of Posts and Telecommunications， Nanjing 210023， China）

Abstract： Generative artificial intelligence technology represented by ChatGPT has launched a new round of information technology revolution. Generative artificial intelligence will be deeply embedded in higher education with a significant impact， including transforming teaching objectives， expanding teaching spaces， revolutionizing methods of knowledge production， and enhancing the intelligent construction of universities； at the same time， generative artificial intelligence may also lead to practical problems such as academic alienation， threats to privacy and security， challenges to values， weakened innovation and research capabilities， alienation of teacher-student relationships， and greater challenges to educational equity. To address these issues， some measures should be taken， that is， strict management and situational application should be implemented， the governance of cyberspace should be strengthened for a good network environment， monopolies should be eliminated for an adaption to local conditions， innovation initiative should be protected， moral self-discipline should be acknowledged， inclusiveness and fairness in the application of generative AI should be guaranteed.

Key words：generative artificial intelligence； ChatGPT-4； higher education

基金項目：江蘇省教育科學規劃重點課題：新時代大學生勞動教育育人體系的構建與實踐研究（B/2022/01/90）；江蘇高校哲學社會科學研究思想政治工作重大項目：新時代大學生勞動精神培育研究（2023SJZDSZ024）

作者簡介：邵斌，男，安徽蚌埠人，南京郵電大學信息化建設與管理辦公室講師，理學碩士，主要從事高等教育管理與思想政治教育研究；黃潔，女，江蘇海門人，南京郵電大學馬克思主義學院副教授，法學博士，主要從事馬克思主義理論與思想政治教育研究。