■郭英剑

8月21日，美国《高等教育纪事》发表了一篇题为《教授因在公共写作中使用人工智能而受到关注，如今他们开始为自己辩护》的文章。文章从两位大学教授在公共写作中使用生成式人工智能（AI）事件出发，讨论了一个很敏感的问题：当大学不断告诫学生不得使用AI代写，甚至会处分违规者时，教师自己使用AI辅助写作是否构成双重标准？

该问题引起了我的兴趣，但我更关心由此延伸的另一个问题：当AI已不再只是学生私下的“作业工具”，而同时进入师生的写作、研究、教学和评价过程后，大学还能否只规定学生如何使用AI，却不对教师提出同等要求？如果师生都使用AI，所谓“同责”意味着什么？其是否等于同规、同禁和同罚？它的边界在哪里？

这并非我第一次思考教师使用AI的责任问题。

早在2025年10月28日，我就曾在《中国科学报》发表的《应让教师成为人工智能首批合规使用者》一文中提出，与其把教师仅仅视为学生使用AI的裁判者，不如先让教师成为AI的合规使用者、责任承担者和行为示范者。教师使用AI应当透明、合规、可解释；凡是要求学生遵守的原则，教师在同类工作中至少也应遵守。巧合的是，仅一个月后，教育部教师队伍建设专家指导委员会就在其发布的《教师生成式人工智能应用指引（第一版）》（以下简称《指引》）中，将教师正式纳入生成式AI治理体系。

当年年底，我又在《中国科学报》发文，认为这份《指引》的重要价值之一，就是正式确认教师不是站在AI规则之外的管理者，而是AI治理中需要被规范、被支持并承担责任的主体。

目前，随着AI在大学中的普遍使用，问题变得更加具体和复杂。今天，我想把该问题再往前推一步：从“教师应当受到AI规则约束”，走向“当师生都在使用AI时，两者究竟应在哪些方面同责，又在哪些方面不能简单对等”。

两位教授究竟怎样使用了AI

我首先查证了《高等教育纪事》所讨论的两位教授发表文章的原始出处，以及当事人和媒体后来所作出的说明。

第一位是美国哈佛大学肯尼迪学院国际政治经济学教授豪斯曼。今年8月13日，他在《金融时报》发表了一篇讨论美国关税政策、经常账户赤字以及知识产权等无形资产收益问题的文章。文章发表后，《金融时报》发表了一则编者按，说作者在投稿前，曾使用AI将一篇较长的初稿压缩成现有篇幅，而该报明确禁止在写作中使用AI。《金融时报》表示，将对该文做进一步的编辑审查。

豪斯曼辩护称，自己此前并不了解《金融时报》的规定，并认为AI正成为十分普遍的写作工具，如果它能帮作者将文章写得更简洁、清楚，为何要禁止？《金融时报》本就会安排人来编辑压缩、修改稿件。如果同样的工作由AI完成，结果究竟有何不同？

第二位教授是美国加州大学伯克利分校数学系教学教授斯坦科娃。今年8月15日，她在《旧金山标准报》发文批评了加州大学实行不考虑SAT和ACT成绩的录取政策。文章发表后，《伯克利学生报》的记者使用AI检测工具对该文进行了测试，结果显示其中约33%的内容可能存在AI生成或AI辅助。斯坦科娃随后承认，她使用AI帮助编辑文章，也用AI寻找有关的文件和资料。她还透露，此前由3000多名加州大学教师签署、呼吁恢复SAT和ACT录取标准的公开信，也使用过AI进行编辑。

不过她强调，该文是数百个人工工时的成果，其中约80小时是她本人投入的；文章中的事实分析、核心论点和判断均由人类团队完成，AI只是充当“文字处理器”和“部分措辞工具”。她和另外两位同事均非英语母语者，AI帮助他们提高了语言表达和资料处理的效率。她甚至表示，不反对将AI注明为“共同编辑”，但AI并未贡献任何思想，因此不能被视为共同作者。

这两个案例看似相似，性质却并不完全相同。

豪斯曼使用AI压缩文章涉及违反发表平台的明文规定。他当然可以质疑规定的合理性，但只要规定在投稿时已经存在，作者就有义务了解并遵守。不同意规则可公开要求修改；不知道规则可解释违规原因，但两者都不能抹去违规的事实。

斯坦科娃的情况则不同。《旧金山标准报》允许AI辅助写作，其基本要求是文章反映人类作者的原创分析和专业判断，并由作者对每一个字负责。因此，她并没有违反发表平台的明确规定。围绕她的主要争议不是违规，而是披露：AI究竟参与到了什么程度？所谓“编辑”和“部分措辞”有没有改变文章的结构、论证和表达？为何这些信息不在发表时主动说明，而在被检测和追问之后才承认？

需要判断AI介入了哪一层工作

学生完成课程作业，往往是在接受能力训练和能力测评。教师要求学生独立完成，是为了判断其是否真正掌握了相应能力。如果AI替代的恰好是课程所要训练和测量的核心能力，学生提交的作品就可能制造一种虚假的能力证明。

教授发表公共评论，目的通常不是证明自己是否能独立写一篇文章，而是传播知识、表达立场并参与公共讨论。从职业生产角度看，教授可以查阅词典、数据库，接受同事意见，也可以让编辑帮助修改文字。倘若AI仅纠正拼写、提示病句或改善语言表达，它未必与传统编辑工具存在不可跨越的伦理鸿沟。

正如数学教师可在科研中使用计算器，却仍然能要求学生在某次基础能力测验中不用计算器一样，师生同责并不意味着师生在任何场景中都必须遵守相同的使用规则。教学训练、能力测评、学术研究和公共写作是性质不同的活动，如果无视任务差异，便不是平等，而是取消教育评价本身。

不过，问题的另一面也同样重要：这种差别必须由任务性质决定，而非身份高低决定。

如果教师使用AI重写段落被解释为“润色”和“提高效率”，学生采用同样方式却被定性为“代写”和“作弊”；如果教师要求学生提交AI对话记录、提示词和版本历史，自己用AI准备讲义、设计试题或生成评语时却拒绝说明，双重标准就真实地出现了。

除此之外，我们还需要注意——两位教授的辩护都在努力划定一条界线：思想属于人类，AI只负责压缩、编辑和措辞，因此AI并未参与真正的写作。

但事实上，这条界线并不像看上去那么清楚。

写作并非先在头脑中形成一套完整思想，再把它原封不动地装进语言。很多时候，思想正是在选择词语、调整结构、删减材料和重新排列论据的过程中形成的。把长文压缩成短评需要判断哪些是核心内容，哪些则可以删去，哪一种因果关系更值得强调。把专业论述转化为公众能够理解的语言，同样涉及对象意识、价值判断和论证方式。

因此，“AI只是帮我压缩”不等同于“AI没有参与写作”。“AI没有提出观点”也不能完全证明“AI没有影响思想”。如果AI重新安排了文章结构，删除了重要限定，强化了某种结论，它就已经不只是做文字表面的“清洁”工作了。

这也说明人类编辑与AI编辑不能被简单等同。人类编辑处在一套明确的职业责任体系中，了解报刊定位、事实核查要求和法律风险；编辑的修改可以与作者协商，发生问题后也可追责，这些AI都不具备。

当然，这并不意味着AI不承担任何编辑功能。真正需要判断的不是“有没有使用AI”，而是AI介入了哪一层工作：是纠正拼写还是重写句子；是提示歧义还是重组全文；是协助表达作者已有思想，还是替作者完成本应由其亲自承担的判断？

只有区分这些层次，讨论才不会陷入极端——要么把任何AI使用都视为作弊，要么把所有AI介入都包装成“高级文字处理”。

从“教师合规”走向“师生共同责任”

AI时代，师生同责不是“同禁”，而是共同接受一组不因身份而改变的责任原则。

首先是规则面前同责。无论教师还是学生，只要课程、学校、期刊或报纸已明确规定AI使用边界，使用者就应遵守。豪斯曼事件的首要问题并非AI压缩文章在抽象意义上是否有罪，而是他违反了《金融时报》的规定。认为规定过时可推动修改，却不能以此推卸责任，师生皆是如此。

其次是使用披露同责。并非每次拼写检查都需要郑重声明，但凡AI实质性介入文章结构、论证生成、资料搜集、全文改写、内容压缩或者评价判断，就应作出说明。教师如果要求学生标注AI的使用方式，自己在同类工作中也不能保持沉默。

再次是事实核验同责。AI提供的事实、数据、引文和文献都必须由使用者核实。在这个问题上，相较于学生作业，一位知名教授的公共文章可能拥有更大的传播范围和社会影响。因此，教师的核验责任不是更轻，而应当更重。

此外是最终责任同责。文章署谁的名字，谁就应对最终文本负责。AI能帮助起草、润色或者压缩，却不能在发生错误时替作者承担责任。“机器写错了”不是教师或学生免责的理由。

最后是程序公平同责。两个教授案例最初都与AI检测工具有关，但检测结果只能作为调查线索，不能成为独立判定依据。AI检测器识别的是文本的统计特征，无法可靠判断作者究竟进行了轻度润色、深度改写还是全文生成。我们不能仅凭一个“33%”或“70%”公开羞辱教授，同样不能凭一个检测百分比处分学生。

回看我在2025年提出的“应让教师成为人工智能首批合规使用者”，其基本判断仍然成立——大学不能只有针对学生的AI规则，而没有针对教师的AI责任。不过，现在还应在此基础上向前走一步。教师合规并不是为教师增加一份孤立的技术规定，而是要建立一套师生共同参与的责任制度。

学校和教师应在课程开始前向学生说明哪些任务必须独立完成，哪些可以使用AI查找资料，哪些允许AI润色语言……同时，学校也应说明教师能否用AI命题、评分、撰写评语和推荐信；如果可以，是否需要告知学生；学生哪些信息不得输入商业AI平台；AI参与评价后，教师如何进行人工复核。

值得警惕的是，大学不能把AI治理变成一场师生间的“侦查与反侦查”。如果制度只关心如何检测学生，却不关心怎样教会学生正确使用AI；只要求学生证明清白，却不要求教师说明AI如何进入教学和评价过程，其最终损害的将不仅是学术诚信，还有师生间最基本的信任。

师生可拥有不同的使用权限，却必须接受同样严肃的责任追问；可以因为任务不同而适用不同规则，却不能因为身份不同而享有不同程度的诚信。

总之，AI时代的师生同责不是要求师生在所有任务中受到完全相同的限制，而是任何人都不能因为身份更高、经验更多或时间更宝贵，便站在规则之外。教师要求学生诚实，首先应该示范何为诚实；教师要求学生说明怎样使用AI，也应该能够说明自己怎样使用AI。只有当制定规则的人也接受规则的约束，大学才真正有资格向学生谈论AI时代的学术诚信。

栏目主持：中国人民大学全民阅读教育研究院院长郭英剑教授