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  《清华大学人工智能教育应用指导原则》标志着清华大学首次系统性地对校内人工智能（AI）应用提出全局性、分层级的引导与规范。此举在国内高校中具有开创性意义。

  自2023年以来，清华大学持续推进AI赋能课程建设和人才教育培训。目前该校已经有395门课程系统性地融入AI教学实践。

  此次清华大学发布的《指导原则》由“总则”“教学篇”“学位论文及实践成果篇”3个部分构成，覆盖当前教学与学术研究的核心场景。

  其中，“总则”明确了清华大学面对AI时“积极而审慎”的基本立场，并提出“主体责任”“合规诚信”“数据安全”“审慎思辨”“公平包容”五大核心原则。

  “合规诚信”原则要求师生对AI使用情况及生成内容依规披露声明，严禁学术不端。

  “数据安全”原则严禁师生使用敏感信息、涉密数据或未授权数据训练或驱动AI模型。

  “审慎思辨”原则提醒师生警惕AI“幻觉”，应当通过多源验证，防范因过度依赖导致的思维惰化。

  “教学篇”和“学位论文及实践成果篇”，针对不同的AI使用情景，为师生提出更加具体的原则规定。

  随着应用规模扩大、融合程度加深，在清华大学校内，AI赋能教育教学的实践慢慢从试点成为教学新常态。

  技术成熟与风险显现存在一定滞后性。需要探索和观察AI在真实教育场景中带来的机遇与挑战。

  AI技术的超快速地发展是全球教育界共同面临的新挑战，任何静态的政策文本都容易滞后。

  清华大学制定《指导原则》时，一个核心思路便是确保其具有动态适应性，能灵活响应技术的快速变化。

  从2023年至今的短短两年间，很多高校对于学生在论文中使用AI生成代码的认知快速演变。

  《指导原则》的多个条款都包含根据技术演进和实践变化而持续修订的内容，如总则中就精确指出，学校积极鼓励并支持全体师生勇于探索AI在教育教学中的创新性应用，对优秀实践给予肯定与推广。《指导原则》不仅划出“红线”，更点亮“绿灯”，为有价值的探索保驾护航。

  此次清华大学针对AI在教育中的应用出台的只是一份“指导原则”，而非具有强制约束力的管理办法，引发关注和疑惑。

  《指导原则》为未来在学术研究、管理服务等更多场景中拓展AI应用边界、谱写新的篇章预留充分空间。

  希望它不是一个‘束缚手脚’的文件，而是一个有生命力的、能随技术演进不断生长的指导体系。

  “指导性”正是“原则”与“管理办法”之间的关键区别，现阶段的探索则需要在“指方向”和“立规矩”之间寻求一种动态平衡。

  比如，“总则”明确规定，如果学生在某项工作中使用AI，一定要进行显性标注。

  一旦确定此原则，各学科便可以据此展开具体实践层面的探讨，例如论文写作中，哪些地方能用AI、怎么样去使用、如何标注。

  在此基础上，清华大学鼓励校内各院系、书院根据“总则”，结合自己特点制定更具操作性的实施细则。

  事实上，该校此前进行的意见征询中，不同学科、不同AI使用习惯者观点各异，正是观点碰撞中逐步形成共识。

  《指导原则》是一份在“积极拥抱”与“谨慎使用”之间寻求最大公约数的务实之作。

  如何在快速迭代的技术环境中确立一份既有指导高度又能落地衔接的规范性文件是核心难点所在。

  一是原则必须建立在对AI教育应用场景的深刻理解之上，才能为加快速度进行发展的实践提供有效指引；

  二是必须实现与学校现有教学管理体系制度的无缝衔接，即将《指导原则》作为一个‘接口’或‘指南’，而非替代具体管理办法，以融入已有且成熟的教育教学和学术规范管理体系。

  通过多轮跨学科的研讨和文本打磨，这份原则最终实现在关键表述上的“字斟句酌”。

  例如，在“总则”部分，“合规诚信”原则的表述就曾历经多轮推敲才最终确定为当前版本，以更好体现在遵守规范中追求创新的内在要求。

  文本的严谨性和技术的动态性并非对立，其背后是对教育中“变”与“不变”的深刻洞察。

  具体而言，当前AI发展的态势无疑造成教育模式的很多改变，但总有些规律和模式是不变的。

  当透过不变的规律，清楚地看到哪些内容变化，即便身处于快速地发展的AI时代，依然能够保持定力从容应对。

  因此，《指导原则》的根本目的并非是指导师生在AI赋能教学上的具体实践，而是解答师生在实践过程中该如何自处的问题。

  至于该原则未来的演进，清华大学将建立定期评估机制，但并未设定僵化的修订周期，以便保持一种敏捷响应机制，并在技术出现突破性进展时能够及时作出调整，确保原则持续服务于教学与创新的本质。返回搜狐，查看更加多

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