生成式人工智能重塑拔尖創新人才培養的倫理審視與治理路徑

◎摘  要  生成式人工智能正重塑知識生產與獲取方式，技術賦能過程中衍生的倫理風險日益凸顯。傳統科層治理模式的剛性流程與標準化管控在應對技術快速迭代與風險動態演化時顯現出結構性局限。敏捷治理因其多元協作、動態適應、快速響應與價值導向等特征，與教育技術倫理風險的復雜性形成高度契合。面向拔尖創新人才培養的平衡型敏捷治理模式，可以通過制度創新、組織重構和技術設計的系統協同，實現生成式人工智能賦能潛力釋放與倫理風險防范的動態平衡。

◎關鍵詞  生成式人工智能；拔尖創新人才培養；倫理風險；平衡型敏捷治理；多層次治理路徑

在數字化轉型驅動教育變革的新時代，生成式人工智能以其自主學習、內容創生與語義理解能力，正重塑知識生產機制與人才培養模式。《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》明確提出“以教育數字化開辟發展新賽道”[1]，強調“促進人工智能助力教育變革”[2]；2025年《政府工作報告》進一步要求加快建設高質量教育體系，加強拔尖創新人才培養[3]。拔尖創新人才作為創新驅動發展的核心要素，其培養本質在于突破性思維能力、前沿知識探索能力和跨學科整合能力的系統性培育。生成式人工智能在推動個性化學習路徑、拓展認知邊界與促進知識整合等方面展現出顯著優勢，但同時引發了技術依賴導致的思維同質化、算法偏見造成的認知局限和數字鴻溝加劇的資源差異等倫理風險。根本矛盾在于，大型語言模型基于概率統計原理，本質上傾向于生成“中心化”的主流表達，而非創新所需的邊緣思維，這與拔尖創新人才培養目標之間形成內在張力。

生成式人工智能賦能拔尖創新人才培養的倫理問題與治理困境

1.生成式人工智能的賦能特性與教育應用現狀

生成式人工智能以大型語言模型為核心技術基礎，通過海量數據訓練產生涌現式認知能力，展現出多維度的教育賦能潛力。在人才培養過程中，其價值主要體現在知識獲取的普惠化方面，通過自然語言交互打破了專業知識壁壘，使復雜領域知識變得觸手可及；同時在認知過程中發揮協同作用，提供多角度概念解析、系統化推理支持和跨域創意激發，增強學習者處理復雜問題的能力；更為關鍵的是，其實現了學習體驗的精準適配，能根據個體特征提供定制化內容與反饋，從而突破標準化教育對創新潛能的制約，為人才的個性化發展創造條件。

2.拔尖創新人才培養的賦能需求與輔助創新悖論

拔尖創新人才作為能夠引領學科前沿發展和科技創新的高層次人才，其培養目標聚焦知識前沿探索力、思維范式突破力與跨域整合力，培養路徑與一般人才培養模式形成顯著差異。生成式人工智能介入拔尖創新人才培養場域時，產生了深層互動與矛盾。

一是人才突破性思維與算法邏輯的張力。拔尖創新人才需要突破既有范式，而生成式人工智能由其統計學本質決定，傾向于復現訓練數據中的高頻模式和常見表達，難以產生真正的原創性思維。過度依賴生成式人工智能的學生易陷入思維同質化、創新獨立性低的“能力瓶頸”。

二是人才知識前沿探索與生成式人工智能知識邊界的悖論。生成式人工智能受限于訓練數據截止點與前沿領域數據的稀缺性，存在明顯的時間邊界與知識斷層，可能產生“偽前沿”現象，誤導研究方向。

三是人才跨學科思維與生成式人工智能輔助整合的辯證關系。生成式人工智能擅長基于統計關聯的表層知識橋接，但拔尖創新人才培養的跨學科思維需深度認知重構與創造性融合。面對這一本質差異，人才培養需要將生成式人工智能的知識關聯功能定位為激發器而非替代品。

3.生成式人工智能賦能拔尖創新人才培養的倫理風險

一是認知自主性風險。生成式人工智能對拔尖創新人才培養的根本倫理挑戰在于對認知自主性的潛在侵蝕，這種侵蝕并非表面可見，而是通過多重路徑逐步滲透到認知過程的核心環節。

其一，創新思維外包依賴。創新思維包含問題識別、批判分析等復雜環節，而生成式人工智能快速生成創新內容的能力誘使學習者將本應自主完成的思維過程外包。其二，認知過程算法同化。頻繁使用同一生成式人工智能的學習者，其思維模式會逐漸呈現相似特征，最終造成思維視角單一化和創新路徑趨同。其三，批判思維訓練塌陷。批判思維作為創新的核心素養，需要通過長期、系統的認知磨煉形成。生成式人工智能提供的即時解答使學習者失去了信息篩選、證據權衡與獨立論證的關鍵訓練機會。

二是認知公平風險。生成式人工智能表面上為所有學習者提供了平等的知識獲取途徑，實則引發認知資源分配的結構性風險。

其一，資源獲取超精英化。高級付費模型與配套支持系統形成實質性“數字圍墻”，技術賦能能力差異也滲透到整個使用生態。其二，知識框架偏見抑制創新多元性。大型語言模型呈現出明顯的知識分布偏好，更擅長西方學術傳統的分析推理和定量方法，無形中引導拔尖創新人才沿著“主流認可”的思維路徑前進。其三，元認知資本鴻溝強化人才選拔偏差。在拔尖創新人才的選拔過程中，可能過度獎勵嫻熟使用工具者而非真正的創新思考者，導致創新人才隊伍的同質化。

三是學術倫理風險。生成式人工智能的深度介入正從根本上重塑學術創新的歸屬認定與價值評判，在拔尖創新人才培養中引發一系列學術倫理挑戰。

其一，原創性邊界消解。生成式人工智能深度參與人才創新全過程，從靈感激發到方案構建再到成果解釋，形成“人機共創連續譜系”， 使原創性判斷高度模糊，深刻影響拔尖創新人才的思維獨立性與學術自信心。其二，知識歸屬懸置。生成式人工智能基于海量數據訓練而無法溯源的特性，導致了“無歸屬知識再生產”的新現象，削弱了未來科研領軍人才對知識產權的敏感性。其三，激勵扭曲與深度能力缺失。拔尖創新人才培養不僅關注選拔公平，更注重長期能力培養質量，而生成式人工智能創造了典型的“效率—能力”悖論。

4.生成式人工智能賦能拔尖創新人才培養的倫理風險治理困境

生成式人工智能在拔尖創新人才培養中的深度應用，暴露出傳統科層治理模式的系統性困境。

一是制度滯后，剛性規則與技術動態的沖突。近年，我國陸續出臺相關政策或法規并初步構建起人工智能教育治理框架，如《高等學校人工智能創新行動計劃》《新一代人工智能倫理規范》等，但傳統治理依賴預設規則與標準化流程，而生成式人工智能風險隨技術迭代持續演化。這種靜態治理與動態風險之間的本質矛盾在拔尖創新人才培養領域尤為顯著。

二是權責碎片化，多元治理主體的協同困境。生成式人工智能治理呈現典型的多中心特征，在拔尖創新人才培養場域中形成復雜的責任網絡。各治理主體間存在系統性協同壁壘。政府部門擁有制度權威但缺乏技術敏感性，高校追求創新應用但倫理風險意識相對薄弱，技術企業掌握算法核心但社會責任機制不健全，一線師生直面實踐挑戰卻缺乏有效應對工具。

三是工具失衡，剛柔手段的結構性錯配。在拔尖創新人才培養領域，強制性監管工具往往對創新活動形成“一刀切”約束，抑制了高風險高價值的探索性研究與自由創新，卻無法精準識別與防范分散性風險；同時，引導性工具的缺位又導致倫理規范難以內化，加速了隱性風險的累積，形成“過度管控”與“監管真空”并存的悖論。

面向拔尖創新人才培養的平衡型敏捷治理模式及實施路徑

敏捷治理作為第四次工業革命背景下的新型范式，強調適應性、多元協同與價值引導等特性。平衡型敏捷治理模式是對傳統敏捷治理的創新性拓展，構建“技術賦能與倫理守護”的平衡機制，通過制度創新、組織重構和技術設計的系統協同，既釋放生成式人工智能在拔尖創新人才培養中的認知增強潛力，又防范其對認知自主性、公平發展和學術誠信的結構性侵蝕。

1.認知自主權平衡機制

認知自主權平衡機制旨在解決生成式人工智能導致的創新思維外包、算法同化和批判思維塌陷問題，通過多層次干預確保拔尖創新人才的思維獨立性。

在教師層面，實施能力賦能型教學范式轉型。教師應從知識傳遞轉向思維培養。重塑教學目標時，需將培養質疑能力、創新思維和原創性思考明確置于知識獲取之上；革新教學方法時，可設計強制思考環節，實行“先人后機”原則，要求學生先獨立完成關鍵思維環節再借助生成式人工智能輔助；同時轉變教師角色，從知識權威轉為思維教練，引導學生意識到人工智能輔助帶來的思維依賴。具體實施可采用梯度化策略，在基礎任務中，僅允許生成式人工智能處理資料收集等輔助工作；進階階段要求學生明確標注自己與生成式人工智能的貢獻邊界；在創新環節中，設立人機對抗訓練，引導學生批判、反駁甚至超越生成式人工智能結論，培養對算法權威的質疑能力。

在高校層面，嵌入式培養學生數字素養“五力”。高校應著力提升學生的技術理解力，通過開設生成式人工智能原理解構必修課，使學生了解模型局限性；培養學生批判評估力，設計生成式人工智能輸出質量評估實驗，訓練學生識別內容可靠性與偏見；培養學生創新應用力，借助創新思維工作坊培養學生將生成式人工智能作為思維拓展工具；培養學生元認知調控力，建立技術依賴自我監測系統，定期評估學生對生成式人工智能的依賴程度；培養學生倫理決策力，開發人機協作倫理決策案例庫，提升學生在復雜情境中的判斷能力。高校應將“五力”訓練嵌入拔尖創新人才培養全過程，利用微模塊嵌入專業課程，確保每門課程必須包含生成式人工智能適用邊界討論；通過問題導向嵌入研討活動，設計學生主導的人機思維差異分析環節；在項目實踐中融入創新實驗，要求創新項目包含生成式人工智能輔助與人類獨立工作的對比驗證。

在技術層面，構建多層次透明機制。提高生成式人工智能系統的可理解性是保障認知自主的技術前提。提升設計透明度，技術開發者要公開模型架構、訓練數據來源與功能邊界限制；高校可建立教育人工智能系統登記平臺，對校內使用的所有人工智能系統進行透明度評級。提升過程透明度，要求教育應用必須實現思維路徑可視化，如通過思維地圖展示人工智能推理過程。提升結果透明度，開發置信度指示系統，明確標注人工智能輸出的確定性程度。提升影響透明度，建立認知影響跟蹤系統，長期監測人工智能對學習行為和思維模式的影響。

2.資源公平分配框架

資源公平分配框架主要解決技術獲取超精英化、知識框架偏見和元認知資本鴻溝問題，確保技術賦能的普惠性與多元性。

在政府層面，出臺分級監管與普惠資源政策。一是實施人工智能教育資源普惠工程，為各類高校提供國家級高質量人工智能平臺，統一服務標準，消除技術獲取差距。二是設立拔尖創新人才培養人工智能資源專項基金，重點支持資源薄弱高校的人工智能基礎設施建設。三是建立算法偏見監測中心，定期評估主流教育人工智能系統的知識多樣性和文化包容性，發布偏見風險警示。同時，應構建差異化監管框架，針對不同風險等級實施精準治理。如對教學輔助類應用，實施低強度監管，僅設置數據安全基線；對思維培養類應用，實施觸發式監管，設定人工智能介入程度閾值和自動預警機制；對能力測評類應用，實施高強度監管，要求算法公開和多元化驗證。

在高校層面，建立分布式制度架構與能力均衡措施。一是構建多層次制度框架，核心制度層面制定全校性生成式人工智能公平使用準則，確保不同背景學生的平等訪問權；半自治單元層面授權各學院根據學科特點制定差異化應用策略。二是建立校內數字資源均衡機制，設立跨院系人工智能資源共享平臺；開發元認知能力評估與培訓系統，針對不同學生的技術素養差異提供個性化訓練；組建由教學設計專家、技術人員和多元背景學生代表共同參與的人工智能教育公平推進組，定期評估校內人工智能應用的可及性和包容性，并提出改進措施；針對資源薄弱學科，提供人工智能應用能力定向提升計劃，優先配置相關資源。

在技術層面，開發多元性增強與偏見緩解設計。在技術設計層面系統性應對偏見問題。一是開發知識多元性增強模塊，要求教育人工智能系統必須支持多元知識表征，系統性嵌入中國自主知識體系、研究方法和跨學科知識。二是實施算法偏見檢測與補償機制，通過增加多元訓練數據和調整推薦算法，確保不同思維路徑獲得平等展示機會。三是建立文化敏感性評估標準，針對來自不同文化背景的學習者，調整交互界面和內容呈現方式。此外，構建能力差異自適應系統，根據用戶的元認知能力水平，動態調整界面復雜度，提供針對性的提示指導，降低技術素養門檻；同時開發公平使用認證機制，要求所有用于拔尖創新人才培養的人工智能系統通過可及性、多元性和包容性測試，確保不強化既有的資源和認知差距。

3.學術誠信與創新歸屬保障系統

學術誠信與創新歸屬保障系統旨在應對生成式人工智能帶來的原創性邊界消解、知識歸屬懸置和激勵扭曲問題，建立適應技術變革的新型學術規范。

在高校層面，建立新型學術誠信框架。一是構建生成式人工智能協作學術規范，明確界定人機協作的合理邊界和倫理要求。制定人工智能使用分級標準，如概念啟發級、資料整理級、表達優化級、方案構建級及其對應的引用要求，將其納入學術手冊。二是建立生成式人工智能貢獻度聲明機制，要求所有學術成果明確標注生成式人工智能參與程度和具體環節，采用統一格式，確保透明度和可比性。三是開發學術原創性評估工具箱，包括多元證據評估法、過程驗證法和能力復現法，減少對單一文本相似度檢測的依賴。同時，推動倫理決策制度化，設立跨學科人工智能學術倫理委員會，負責制定規范、審核復雜案例和更新倫理指南；開發針對人工智能時代的學術誠信培訓課程，將其設為拔尖創新人才培養的必修內容，系統性培養學生在技術輔助環境中的倫理敏感性。

在教師層面，重構評價體系與激勵機制。一是建立重視過程與能力的多維評價體系。評價標準要關注思維過程質量、創新獨特性和元認知反思能力，通過學生提交的思維日志和演示推導來進行評估。二是設計能力驗證型考核機制，如設置必須在無生成式人工智能環境下完成的關鍵環節評估，或者要求學生解釋和拓展人工智能生成內容。三是建立進階式評價機制，隨著學習階段提升，加強對獨立思考的要求比重。通過設立深度思考獎勵機制，明確獎勵批判性思維和原創性突破，而非僅關注產出數量；建立獨立能力與人工智能輔助雙軌制，在評價中同時考量兩類能力，避免單向激勵。

在技術層面，提出負責任創新實踐。技術提供方應通過“預見—反思—包容—響應”的負責任創新框架，從源頭保障學術倫理。在預見階段，要求技術開發前必須進行人工智能學術影響評估，系統預判對原創性、歸屬性和激勵結構的潛在影響；在反思階段，需組織跨學科專家定期審查設計決策和價值假設，識別潛在的倫理盲點；在包容階段，將拔尖創新人才代表納入技術設計全過程，確保其需求和倫理關切得到充分考慮；在響應階段，建立倫理問題快速響應機制，及時調整發現的倫理風險。同時，開發可溯源人工智能系統，通過區塊鏈等技術記錄人工智能生成內容的來源和參考材料，提高知識歸屬的透明度；設計原創性增強功能，如提供多樣化的思路而非單一答案，鼓勵用戶批判性思考和超越系統建議。

通過上述三大機制及其多層次實施路徑，平衡型敏捷治理模式能有效應對生成式人工智能給拔尖創新人才培養帶來的多維倫理風險，在確保技術創新活力的同時筑牢倫理保障防線，實現技術賦能與人才培養本質的動態平衡。平衡型敏捷治理模式不僅適用于當前技術發展階段，其動態適應和循環迭代的特性也使其具備面向未來技術演進的持續適應能力。

參考文獻：

[1][2]中共中央 國務院印發《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》[N].人民日報，2025-1-20（6）.

[3]李強.政府工作報告——2025年3月5日在第十四屆全國人民代表大會第三次會議上[N].人民日報，2025-3-13（1）.

[本文為國家社會科學基金2023年重點項目“國有企業打造原創技術策源地的戰略人才激勵模式研究”（項目編號：23AGL017）、北京郵電大學2023年教育教學改革項目“創教融合視域下卓越拔尖創新人才培養模式與長效機制研究與實踐”（項目編號：2023YB53）的研究成果]

【作者：李燁，單位：北京郵電大學經濟管理學院】

（原載2025年第9期《中國高等教育》）