随着大语言模型快速普及，今年高校生毕业论文中的“AI含量”或将显著增加，南方都市报、南都大数据研究院调查发现，甚至AI写论文已成了一门“生意”，在社交平台上相当火热。对此多所高校也拿出了相关“禁令”加以阻击（查看相关报道：一晚速成？AI写论文成“生意”，高校如何阻击？）。
与此同时，必须要看到的是，拥抱AI已成为高校教育改革共识。当AI走入高校课堂，学生使用AI编程、辅助课程论文，提高学习效率，也出现依赖AI、思维惰化等不利情况。针对这类现象，不少高校开展“AI+教育”治理探索，通过开展AI分级分类治理、开设AI通识教育课程等方式，在发挥AI积极价值与遏制AI工具滥用风险中寻找平衡。
学生用AI编程、写论文
AI正在改变高校教育
就读于某所知名高校新闻专业的大三学生小季发现，2024年以来，课堂上的“AI”含量变高了。一些老师开始鼓励学生使用AI来辅助完成作业，比如某一门课程要探讨数字时代AI对专业新闻教育的影响，授课老师表示，他们可以去问DeepSeek如何将选题概念化、操作化，让AI工具帮助他们完成前期的资料搜集工作。另有一门媒介研究相关课程的老师也明确表示，学生可以使用AI去辅助完成课程论文。还有课程明确布置了“使用AI”的作业，让学生们通过不同的AI整合搜集信息、完成一篇论述文章，并在课堂上展示分享作业及完成过程。
当下，积极拥抱AI已成为高校教育改革共识。2025年1月19日，中共中央、国务院印发了《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》，明确指出促进人工智能助力教育变革。从去年3月开始，教育部启动人工智能赋能教育4项行动，各省市高校积极响应，如清华大学开设100门“AI赋能教学试点课程”，复旦大学首批推出100门“AI+”课程，涵盖AI考古、AI语言学等跨学科领域。在2024年广东省教育厅发布的全省高校首批19个“人工智能+高等教育”典型应用场景案例中，中山大学、华南理工大学、南方医科大学、华南师范大学等多所高校，在生物、医学、法学、教育学等多个领域均有AI+教育应用。2025年国产大模型DeepSeek爆火出圈更加快了这一趋势，各地高校均陆续宣布接入DeepSeek或进行本地化部署。
AI正在改变高校科研与教育，不少教师对此持支持态度。有受访研究生向记者表示，他周围的同学普遍都在使用AI，老师们也很支持，甚至会在科研组会上一起交流AI使用心得。小季告诉南都记者，不少老师鼓励学生积极拥抱新技术，熟练掌握AI使用方法，否则将来可能会被社会淘汰。“这些老师希望学生能在使用AI的过程中形成一些思考”，小季总结道。
对小季来说，AI在学习中的帮助很大，最突出的一点是，他不用再学习写代码了。近年来学院开设了一些计算机、大数据有关的交叉课程，可以帮助学生拓宽研究视野，掌握新的研究方法。但对小季来说，要跟上也很困难，因为他作为文科专业学生，缺乏编程基础，授课老师却普遍默认他们具有编程能力。以前，小季不得不花费大量时间从头学习编程，而有了AI之后，他只用将具体需求告诉AI，例如需要生成的可视化图标类型、数据、横轴、纵轴、颜色、大小等，AI就会自动生成一段代码，他可以直接在网页中浏览代码效果。“真的是省了我们很多很多的力气，也特别成功地帮我应付了这门很难学会的课程。”小季表示，日常生活中，他还用AI搜集信息帮助自己做一些留学规划，在学习疲惫时和AI聊天，让AI写一首诗鼓励自己。
尽管学校从大方向上鼓励将AI融入教育，但小季观察到，也有一些老师持保守态度，学院老师们明显分化出了“支持AI”和“不支持AI”两派。小季认为，这与教师对待新技术的接受度和教授学科的性质有关。例如在新闻编辑课中，老师明确表示希望编辑内容是学生的原创，如果使用了AI，一定要注释是AI生成。对此，小季表示理解和赞同。他认为，有一部分课程需要培养专业能力，需要动手实践、与人交流。
过度依赖AI减弱学习效果
影响高校师生教育环境
使用AI学习带来的不利影响也在呈现。如小季发觉，在学习中过度依赖AI会“变懒”。据他观察，身边的同学存在直接用AI生成文献综述交差的情况，也有同学将课程PPT喂给AI帮忙提炼要点，以应付老师课堂提问。
这种现象同样存在于他自身。当他对某些作业不感兴趣时，就会想到让AI去写，而这在无形之中会降低他对专业知识的掌握程度。小季举例，比如在国际新闻课程中，通常老师会布置新闻导语写作的任务，对于这种有固定格式的文本，将资料扔给AI让它写一篇导语，“分分钟就能出来”。但这之后呢？季轩反思：“那我可能就不太会再去想这个导语应该采用什么结构，每部分有什么功能，怎么联系在一起？这些专业知识可能就慢慢忘掉了。”
哈佛大学教育学院教授Christopher Dede在一场AI+教育思想沙龙活动中谈到，生成式AI在教育中的应用存在的一个风险，即为导致学生不再经历完整的学习过程，包括思考创意、表达想法等环节。曾任北京大学计算机学院教授的李晓明同样认为，学懂和学会意味着形成一种能力，实现认知的内化，而这需通过体验和过程来完成。过度使用AI工具无疑缩短或者简化了这一体验过程。
此前有发表在知名期刊的研究结果显示，人工智能的使用会大幅减少实时物理交互，影响学生和教师之间的教育环境。在大学校园中，教师和学生之间本应存在大量的互动，例如学生可以向老师提问，与同学讨论获得反馈。但当“去问AI”形成习惯替代了前者，更倾向于迎合用户，不擅长反驳的AI，将很难与学生产生真正的思维碰撞，而这本应当是大学教育中的重要一环。
上海交大开展AI分级分类治理
AI限制使用场景由师生共同决定
AI赋能教育是大势所趋，但“用多少，怎么用”的问题尚未形成共识。部分高校发布相关规定限制AI在毕业论文写作中的使用，还有高校将治理延伸至AI在高校教育教学更广泛的应用场景中。2025年3月5日，上海交通大学发布《上海交通大学关于在教育教学中使用AI的规范》，根据应用风险差异，将高等教育教学领域的人工智能应用划分为禁止使用、有限使用、鼓励使用、开放使用四种类型。其中，对风险较低，或师生经讨论达成较高共识，确保使用符合教育教学目标、伦理规范和技术可靠性要求的，鼓励使用。对存在高风险，或者师生经充分讨论一致反对的场景或环节，禁止使用。对于造成一定隐私影响、学习成效影响、安全合规性等存在一定风险的，应有限使用。
这一规范核心在于构建分级分类治理框架，强调师生共同参与决策。上海交通大学国际与公共事务学院长聘副教授贾开表示，在高等教育领域，AI应用风险同样可以进行分级分类治理。风险的分类和分析实际上与使用场景密切相关，需要教师、学生等相关人员参与讨论，这样即使不同学校之间的看法不同，也能在逻辑上形成自洽。
此外，还有部分高校开设相关课程，将人工智能教育纳入通识教育的范畴，帮助学生学习如何正确使用AI。例如深圳大学从2025春季学期开始，推出基于DeepSeek的人工智能通识课程，课程内容既包括如何使用AI完成论文检索、数据搜集与分析、用AI文生图与视频等，还包括介绍生成式AI的伦理安全问题，帮助学生掌握使用AI的相关伦理规范。
AI使用的边界究竟在哪？对于高校教师和学生而言，未来仍需在使用过程中去不断探索。但多位受访高校学生均向南都记者表示，其中很重要的一条是仍要保持思考。例如要把AI使用好，需要清晰的表述能力和精准的提问能力，这均需要主动思考。AI能够提供思路和方向，却无法直接给出完美答案，所以仍需要通过自己的思考去寻找答案。同时，AI生成的回答并非百分百正确，如何去辨别同样是一个需要思考的过程。
出品：南都大数据研究院
AI治理研究课题组
采写：南都记者 陈袁