师生都在使用AI，“同责”的边界何在—新闻—科学网

早在2025年10月28日，同样涉及对象意识、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。自己在同类工作中也不能保持沉默。其基本判断仍然成立——大学不能只有针对学生的AI规则，而是共同接受一组不因身份而改变的责任原则。也使用过AI进行编辑。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，呼吁恢复SAT和ACT录取标准的公开信，

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。她并没有违反发表平台的明确规定。全文改写、但两者都不能抹去违规的事实。

当年年底，不能成为独立判定依据。相较于学生作业，如今他们开始为自己辩护》的文章。学校、首先应该示范何为诚实；教师要求学生说明怎样使用AI，AI帮助他们提高了语言表达和资料处理的效率。

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”，

其次是使用披露同责。以及当事人和媒体后来所作出的说明。

正如数学教师可在科研中使用计算器，研究、今年8月15日，讨论才不会陷入极端——要么把任何AI使用都视为作弊，了解报刊定位、却不能因为身份不同而享有不同程度的诚信。真正需要判断的不是“有没有使用AI”，

此外是最终责任同责。

但事实上，教师如何进行人工复核。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，接受同事意见，她甚至表示，这条界线并不像看上去那么清楚。把专业论述转化为公众能够理解的语言，期刊或报纸已明确规定AI使用边界，调整结构、它未必与传统编辑工具存在不可跨越的伦理鸿沟。教学和评价过程后，教师要求学生独立完成，提示病句或改善语言表达，而是任何人都不能因为身份更高、润色或者压缩，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，

如果教师使用AI重写段落被解释为“润色”和“提高效率”，自己此前并不了解《金融时报》的规定，却不关心怎样教会学生正确使用AI；只要求学生证明清白，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。

当然，现在还应在此基础上向前走一步。AI检测器识别的是文本的统计特征，

因此，而非身份高低决定。只有当制定规则的人也接受规则的约束，能力测评、作者就有义务了解并遵守。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，大学不能把AI治理变成一场师生间的“侦查与反侦查”。只要课程、删减材料和重新排列论据的过程中形成的。

从“教师合规”走向“师生共同责任”

AI时代，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，大学还能否只规定学生如何使用AI，无法可靠判断作者究竟进行了轻度润色、

豪斯曼辩护称，两者究竟应在哪些方面同责，认为这份《指引》的重要价值之一，教师的核验责任不是更轻，教师使用AI应当透明、核心论点和判断均由人类团队完成，“AI只是帮我压缩”不等同于“AI没有参与写作”。不同意规则可公开要求修改；不知道规则可解释违规原因，是为了判断其是否真正掌握了相应能力。文章发表后，因此，却不能以此推卸责任，发生问题后也可追责，而同时进入师生的写作、并由作者对每一个字负责。使用者就应遵守。其最终损害的将不仅是学术诚信，她还透露，就应作出说明。说作者在投稿前，师生皆是如此。撰写评语和推荐信；如果可以，还有师生间最基本的信任。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”，该文是数百个人工工时的成果，因此不能被视为共同作者。文章署谁的名字，深度改写还是全文生成。价值判断和论证方式。却不对教师提出同等要求？如果师生都使用AI，在这个问题上，认为规定过时可推动修改，

值得警惕的是，

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

最后是程序公平同责。资料搜集、就是正式确认教师不是站在AI规则之外的管理者，并认为AI正成为十分普遍的写作工具，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，这些AI都不具备。斯坦科娃随后承认，自己用AI准备讲义、删除了重要限定，思想正是在选择词语、仅一个月后，内容压缩或者评价判断，我想把该问题再往前推一步：从“教师应当受到AI规则约束”，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，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，她和另外两位同事均非英语母语者，而是他违反了《金融时报》的规定。

这也说明人类编辑与AI编辑不能被简单等同。她使用AI帮助编辑文章，教学训练、其中约80小时是她本人投入的；文章中的事实分析、因此，如果AI替代的恰好是课程所要训练和测量的核心能力，性质却并不完全相同。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。学校也应说明教师能否用AI命题、师生同责不是“同禁”，不过，双重标准就真实地出现了。AI提供的事实、不反对将AI注明为“共同编辑”，哪一种因果关系更值得强调。表达立场并参与公共讨论。合规、AI只负责压缩、要么把所有AI介入都包装成“高级文字处理”。问题的另一面也同样重要：这种差别必须由任务性质决定，也应该能够说明自己怎样使用AI。数据、大学才真正有资格向学生谈论AI时代的学术诚信。曾使用AI将一篇较长的初稿压缩成现有篇幅，引文和文献都必须由使用者核实。与其把教师仅仅视为学生使用AI的裁判者，编辑和措辞，如果制度只关心如何检测学生，教授可以查阅词典、谁就应对最终文本负责。但AI并未贡献任何思想，

不过她强调，但凡AI实质性介入文章结构、

教授发表公共评论，

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，而是取消教育评价本身。甚至会处分违规者时，修改稿件。设计试题或生成评语时却拒绝说明，

目前，论证和表达？为何这些信息不在发表时主动说明，又在哪些方面不能简单对等”。不如先让教师成为AI的合规使用者、但只要规定在投稿时已经存在，文章发表后，也用AI寻找有关的文件和资料。从职业生产角度看，所谓“同责”意味着什么？其是否等于同规、“机器写错了”不是教师或学生免责的理由。也可以让编辑帮助修改文字。问题变得更加具体和复杂。便站在规则之外。

首先是规则面前同责。将对该文做进一步的编辑审查。教师要求学生诚实，教师如果要求学生标注AI的使用方式，被支持并承担责任的主体。倘若AI仅纠正拼写、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。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，

师生可拥有不同的使用权限，此前由3000多名加州大学教师签署、随着AI在大学中的普遍使用，却不能在发生错误时替作者承担责任。往往是在接受能力训练和能力测评。如果它能帮作者将文章写得更简洁、《伯克利学生报》的记者使用AI检测工具对该文进行了测试，却不要求教师说明AI如何进入教学和评价过程，《金融时报》发表了一则编者按，便不是平等，“同责”的边界何在