2026年大學實用人工智能政策

大多數大學的 AI 政策都是在 ChatGPT 發布後的前幾個月內起草的，當時沒有人確切知道發生了什麼事，本能反應是要麼完全禁止這項技術，要麼在含糊的限制條件下允許使用。三年過去了，儘管形勢已發生巨大變化，但其中許多政策仍未改變。無論是否被允許，學生們都在使用 AI。教職員在告訴學生不要將其用於學習的同時，自己卻在將其用於研究和行政工作。原本用於強制執行禁令的檢測工具已被證明是不可靠的，並且在誤判了學生的合法作業後，已被許多機構棄用。

其結果是一個無法滿足任何人的政策環境：學生不知道什麼是可以接受的，不同學科的教職員對規則的解讀各有不同，而學術誠信官員則被迫在沒有明確標準的情況下裁決案件。

本文提出了一個政策委員會可以調整的框架。它不需要採用任何特定的工具。它確實需要做出大多數現行政策未能做出的區別：生成作品的 AI 與支持理解的 AI 之間的區別。

三類框架

類別 1：顯然不合適

由 AI 產生並由學生作為自己的作品提交。這包括生成散文文本、為帶回家考試提供答案、創建由學生展示為原創的代碼，以及 AI 完成了旨在培養學生認知能力的評估的任何使用情況。

這一類別已經涵蓋在大多數學術誠信政策中，甚至是那些在 AI 出現之前制定的政策。其原則與禁止向服務機構購買論文或讓他人代替考試的原則相同：學生必須是其提交作品的作者。作為代筆者的 AI 完全屬於現有的學術不端行為框架。

政策建議： 通過現有的學術誠信程序進行禁止和執行。明確指出，將 AI 生成的文本、代碼或分析作為自己的作品提交，構成學術不端行為。

類別 2：顯然合適

幫助學生理解所分配材料的 AI。這包括要求 AI 解釋所分配閱讀材料中的概念、生成自我測試的練習題、尋找課程不同部分之間的聯繫、總結課堂內容以進行複習，以及在標準解釋不通時獲取替代解釋。

這些正是學生與人類導師、學習小組或在辦公時間內進行的活動。AI 並不是在幫學生做功課。它是在幫助他們理解需要參與的材料。分析、評估和論證的認知工作仍然是學生的責任。

一個基於學生自己課程材料的 AI 導師，它根據指定的閱讀材料和課堂錄音文本而非通用的訓練數據進行回答，牢牢屬於這一類別。與 ChatGPT 的區別很重要，因為基於課程的導師會引導學生回到他們的資料來源，而不是取代它們。

政策建議： 明確允許。學生應該知道，使用 AI 來理解他們的課程材料是可接受且值得鼓勵的，就像使用人類導師或學習小組是可接受的一樣。

類別 3：需要指導的灰色地帶

這是大多數困難案例所在之處，也是政策需要最具體而非最模糊之處。

研究方法。 學生要求 AI 幫助他們為論文設計研究方法。AI 提出方法建議、識別潛在缺陷並推薦閱讀材料。這更接近導師的工作，而不是代筆者的工作。政策指導：允許，但學生應記錄 AI 的貢獻，且最終的研究方法必須反映學生的理解和判斷。

結構性反饋。 學生要求 AI 評估其論文大綱的結構並提出改進建議。大綱是由學生撰寫的；AI 針對其組織結構提供反饋。政策指導：允許，其方式與向朋友展示草稿以獲取結構性反饋被允許的方式相同。

語法和風格。 學生使用 AI 來檢查語法、提高句子清晰度並建議更精確的詞彙。政策指導：通常允許，因為這在功能上相當于使用 Grammarly 或校對服務，但各學科應明確說明是否允許。

數據分析協助。 學生要求 AI 幫助解釋統計結果或建議合適的分析方法。政策指導：如果學生在其書面作品中展示了對所用方法的理解，則允許；如果學生只是在不理解的情況下複製 AI 的解釋，則禁止。

外部來源總結。 學生要求 AI 總結他們在研究過程中發現的一篇長文。政策指導：允許個人理解使用，但學生應閱讀原文，並在提交的作品中引用原文，而不是 AI 的總結。

政策建議： 針對灰色地帶內每個常見的使用案例提供明確的指導，並承認合理的人可能會持有不同意見。學科層面的具體性優於全校範圍的模糊性，因為在創意寫作模組中合適的做法與在計算機科學模組中合適的做法是不同的。

實施原則

將類別 1 和類別 2 之間的區別作為核心。 目前的大多數政策都將所有 AI 的使用視為單一現象，這就像 圖書館政策將閱讀書籍和剽竊書籍視為相同的活動。AI 政策的主要區別應該是作為代筆者的 AI（類別 1）與作為學習工具的 AI（類別 2）之間的區別。一旦這種區別明確，大多數執行問題就會變得易於管理。

具體說明可接受的使用方式。 「學生可以負責任地使用 AI」不算是政策。「學生可以使用 AI 來理解指定的閱讀材料、生成練習題，並對課程概念尋求替代解釋。學生不得使用 AI 生成其作為自己作品提交的文本、代碼或分析」才是一項政策。

承認檢測是不可靠的。 AI 檢測工具產生誤判的機率很高，這使得它們不適合作為主要的執行機制。政策應側重於明確的預期、學生的理解和評估設計，而不是檢測技術。

設計能夠抵禦 AI 濫用的評估。 開卷考試、課堂簡報、口試、帶有反思性部分的學習歷程評估，以及需要與特定課程材料進行互動的評估，都自然能夠抵抗 AI 代筆。評估中 AI 的長期解決方案是評估設計，而不是檢測。

提供教職員培訓。 許多教職員對 AI 感到不確定，並在理解不完整的情況下做出政策決定。學校的 AI 政策應伴隨着教職員的發展，內容涵蓋 AI 能做和不能做什麼、基於課程的 AI 工具與通用聊天機器人有何不同，以及如何設計將 AI 作為學習工具加以利用的評估，而不是僅僅將其視為威脅。

每年審查。 AI 領域正在迅速變化。2026 年制定的政策到 2027 年可能就需要進行重大修改。在政策本身中建立一個審查週期。

為什麼這個框架對學校有利

一個清晰的三類別 AI 政策除了學術 integrity 之外，還有實際的好處。

減少歧義。 學生知道什麼是被允許的。教職員有一個做出決策的框架。學術誠信官員有裁決案件的標準。

更好的學生學習成果。 被明確允許並鼓勵將 AI 作為學習工具使用的學生，將比在不確定自己是否做錯事的情況下偷偷摸摸使用的學生更有效地使用它。公開使用 AI 的許可比政策不明確時存在的灰色市場能帶來更好的學習實踐。

學校定位。 制定周密、細緻的 AI 政策的大學將自己定位為具有前瞻性而非被動應對。未來的學生及其家長越來越多地詢問有關 AI 支持的問題，而一項明確的政策（包括使用基於課程材料的 AI 輔導）是一個真正的差異化優勢。

減輕執法負擔。 清晰的分類減少了學術誠信委員會需要裁決的邊緣案例的數量。當政策本身回答了問題時，需要升級的案例就會減少。

常見問題

我們如何強制執行類別 1 和類別 2 之間的區別？ 主要通過評估設計而不是檢測。需要與特定課程材料互動、課堂部分、口試和反思性實踐的評估自然能夠抵禦代筆。政策設定了預期；評估設計強制執行它。

不同的科系應該有不同的政策嗎？ 最實用的方法是建立一個通用的全校性框架（三個類別），並針對灰色地帶制定學科層面的具體規範。創意寫作中合適的做法與工程學中合適的做法不同，政策應對此予以明確承認。

如果學生同時使用基於課程的 AI 導師和通用聊天機器人怎麼辦？ 許多人會這樣做。政策應解決工具類型與使用類型之間的區別。無論學生使用什麼其他工具，使用基於課程的導師來理解閱讀材料都屬於類別 2。無論學生使用什麼其他工具，使用 ChatGPT 生成論文文本都屬於類別 1。這兩項活動是獨立評估的。

學生應該如何披露 AI 的使用？ 對於類別 2 的使用（理解材料），披露應該是可選的，就像學生不需要披露他們使用了字典或去過圖書館一樣。對於類別 3 的使用（灰色地帶），應預期進行披露並描述具體使用情況。對於類別 1 的使用（生成提交的作品），披露是無關緊要的，因為該使用本身就是被禁止的。

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