1. 引言

在当今数字化时代，生成式AI技术的发展日新月异，逐渐成为包括教育领域在内的各行业讨论和应用的焦点，并且正以前所未有的速度渗透到教育领域，尤其是在大学生的学习中。根据2023年5月国家网信办颁布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，生成式AI是指具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术[1]，它凭借其强大的语言生成、内容创作等能力，为大学生的学习带来了新的机遇和挑战。

正如段伟文在《人工智能伦理与安全》中所指出的，技术的快速发展往往伴随着伦理考量的紧迫性，生成式AI在教育中的应用也不例外，其引发的一系列问题亟待深入剖析与解决[2]。而尼克·博斯特罗姆在《超级智能：路径、危险与策略》中也曾提到，当智能技术达到一定高度时，其潜在风险与影响将难以估量[3]。生成式AI虽尚未达超级智能程度，但在大学生学习场景中已初显复杂影响态势。一方面，生成式AI能够帮助大学生提高学习效率、激发创新思维、提供个性化支持，成为了大学生学习中的有力助手；另一方面，它也引发了一系列复杂的伦理问题，如学术诚信、数据隐私和自主学习能力的削弱等。深入探讨生成式AI在大学生学习中的应用与伦理问题，引导大学生合理使用该技术，保障教育质量，具有十分重要的意义。

2. 生成式AI在大学生学习中的应用

在当今数字化迅猛发展的时代，生成式AI深度融入大学生学习的诸多方面，给大学生带来了极大的便利。

2.1. 学习资料获取与整理

生成式AI拥有海量的数据资源，能够快速为大学生提供丰富的信息。学生只需向生成式AI输入关键词，它便能迅速整合相关资料，生成全面的知识综述。正如斯图尔特·罗素和彼得·诺维格在《人工智能：一种现代方法》中指出，人工智能的高效信息处理能力基于其强大的数据挖掘与知识整合算法[4]，此恰为生成式AI快速提供知识综述的技术内核。

此外，生成式AI还可以识别手写或电子文档中的内容，将杂乱无章的笔记按照知识点的逻辑关系重组，为复杂学科知识建立起知识点之间的联系，帮助大学生生成一个清晰的思维导图或学习大纲，以便其复更好地习巩固。

2.2. 学术写作辅助

在论文写作中，生成式AI为大学生提供了从构思到润色的全方位支持。在构思阶段，它能根据论文主题，生成多种新颖的大纲结构。在内容创作上，它可以基于广泛的知识库为学生提供有力论点、生动案例和深刻见解。在语言表达上，生成式AI能够检查语法错误、优化语句，提高论文专业性与流畅度。

对于项目报告、演讲稿等其他学术作品来说，生成式AI同样可以按照目标和要求，生成详细的报告框架和内容，并根据提供的演讲场合和受众特点，生成具有吸引力的开场白、清晰的内容主体和有力的结束语等，帮助大学生更好地表达自己的观点。

2.3. 技能学习支持

在编程学习与应用中，生成式AI为大学生提供了便捷的途径。它可以根据学生对程序的输入需求来生成相应的代码片段，剖析调试错误并给予修改意见。同时还可以生成示例代码，让学生在实践中更好地掌握编程的技巧和方法，实现编程能力的进阶。

对于语言学习，生成式AI也可以为大学生创造一个更加多样化的语言环境。它通过模拟各种场景下的对话，营造多元语言环境，帮助其提高口语表达能力。同时，生成式AI还能根据学生水平定制阅读写作素材及改进建议，全方位提升学生的语言综合素养。

借助生成式AI，大学生极大地提高了学习效率，可以在有限的时间内完成更多的学习任务。其次，生成式AI能够为大学生提供独特的视角和新颖的思路，从而提升其探究、创新能力[5]，获得更多的灵感，激发其创新思维。加上生成式AI所具备的互动优势，使大学生自主学习、泛在学习成为了可能[6]。生成式AI可以根据学生的个体差异为其提供个性化学习支持。

3. 生成式AI在大学生学习中带来的伦理问题

生成式AI是把“双刃剑”。虽然生成式AI在大学生学习中带来了许多好处，极大地便利了大学生的学习，但是也带来了前所未有的危机与挑战，目前也存在着许多伦理问题需要我们去面对。

3.1. 自主学习能力受影响

在学习过程中，主动寻找知识、分析问题和构建解决方案是提高学生能力的关键环节，而生成式AI技术通常能够迅速生成答案或提供建议，这在某种程度上抢占了大学生自主思考问题的机会。过度依赖生成式AI可能会削弱大学生的自主学习能力，使学生学习内化过程变得具有脱离式和应付性[7]。他们可能会满足于即时答案的获得感和任务的快速完成情况，而不再愿意花时间去静下心来思考问题的本质[8]。当前有研究指出，生成式AI虽在理解表层问题上表现出色，能够迅速生成答案或提供建议，但在理解深度问题上能力有限[7]。如果大学生长期依靠生成式AI来获取答案和完成学习任务，便可能会减少其主动思考与独立探索的机会，长此以往，便会逐渐失去独立思考、分析解决问题的能力，削弱学生的主体性，造成学生的认知固化与认知障碍，不利于学生培养批判性思维和创新思维，阻碍了其长远发展[9]。玛格丽特·A·博登在《人工智能哲学》中提到了技术过度介入可能导致人类思维退化的风险[10]，这与生成式AI削弱学生自主学习能力的现象紧密相关，凸显对该问题深入反思与解决的迫切性。

3.2. 学术诚信问题

生成式AI在科研写作中可用于确定选题、拟定提纲、文本撰写、修改提升等环节，但作为内容生成类工具直接生成并加以复制引用，会引发论文代写、论文抄袭等学术不端行为[8]。并且由于生成式AI具有海量的数据库，以大量数据作为运算基础，其强大的算力，让技术提供者也无法判断其使用的数据是否包含侵权内容[11]，可能会引发学术责任分散化，导致学术问责的模糊与缺失[12]。在许多高校中，一些大学生甚至可能会受到利益驱使或偷懒心理的影响，直接将生成式AI生成的文本作为自己的学术成果提交，引发了严重的学术抄袭担忧，严重违背了学术道德和学校的学术规范，不利于学术生态的良性发展。

3.3. 数据隐私问题

随着生成式AI的广泛应用，隐私保护已经成为一个公认的严重伦理问题[13]，进一步凸显了解决生成式AI数据隐私问题的必要性与紧迫性。大学生使用生成式AI时输入的大量学习数据，包括论文草稿、搜索记录等，在传输和存储过程中都面临着风险。一方面，若服务商缺乏足够的安全措施，这些数据可能被黑客窃取，导致学生的个人信息和学习成果被泄露；另一方面，一些公司可能在未经学生同意的情况下，擅自将数据用于商业用途，如出售给第三方或用于培训模型等，这严重侵犯了学生的数据隐私权，对学生造成了不必要的困扰。

4. 妥善应对大学生使用生成式AI存在的伦理问题

大学生在使用生成式AI的学习过程中，也存在着诸多的伦理问题。在2023年初，出于对大学生使用生成式AI可能会产生不良后果的担心，全球多所高校出台了政策来禁止学生使用生成式AI。例如，法国巴黎政治学院严格限制ChatGPT的使用；印度将ChatGPT列入考试禁止使用项目名单等[14]。但是，生成式AI的使用已势不可挡，单纯的禁止使用并不是正确解决问题的办法，而是需要多方面策略加以应对。

4.1. 建立完善的政策支持体系

为了促进生成式AI的健康发展和规范应用，我国于2023年7月颁布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，自2023年8月15日起施行，为我国生成式AI的发展保驾护航[15]。政府明确规定生成式AI在数据使用、内容生成等方面的合法边界，对侵犯知识产权、传播虚假信息等行为制定严厉的惩处措施。例如，对于利用AI生成虚假新闻扰乱社会秩序的主体进行法律制裁，让法律成为规范其发展的硬约束。此外，政府应充分发挥生成式AI协同育人优势，鼓励相关技术研发，逐步完善适应生成式AI与教育融合发展的制度体系，考虑使用证据导向的“试点推广”教育普及模式[16]，不断提高生成式AI辅助大学生学习的效果与质量[17]。

4.2. 加强监管和检测

针对学术抄袭问题，学校可以利用技术手段对校园网内生成式AI的使用情况进行检测，需要研发专门针对生成式AI生成内容的检测技术。这些工具可以通过分析文本的特征、语言模式、语义结构等方面，识别出是否为AI生成的内容。同时，各所高校可以制定符合本校实际情况的政策，明确生成式AI在大学生中的使用规范等。目前，已有多所高校发布了生成式AI使用指南，如中国香港大学、新加坡南洋理工大学等为师生提供生成式人工智能工具访问权限[18]。明确学生使用规范后，学校可以要求学生同时提交查询记录、引用AI内容的部分等使用AI的相关记录，以便教师进行进一步的审查。

4.3. 加强教育与引导

高校可以将生成式AI融入教育教学改革[18]，将AI伦理教育纳入课程体系，从思想上加以引导，加强学术道德教育。例如，高校可以通过开展相关课程教育、导师指导、学术活动等方式，向大学生讲解生成式AI可能导致的抄袭、学术不端等一系列问题，普及AI相关知识，包括其工作原理、优势、潜在风险等，让他们明白生成式AI这把“双刃剑”的利弊，培养大学生应具备的学术自觉，引导他们将生成式AI作为提高学习效率的辅助工具，而不是长期完全依赖。此举有助于保持学生的主体性[17]，增强他们的学术诚信意识和责任感，使学生能够自觉抵制不正当使用AI的行为。

5. 结论

综上所述，生成式AI在大学生学习中的应用是一把双刃剑。它既为大学生的学习带来了诸多便利和积极影响，但我们也不能忽视其引发的一系列伦理问题。当我们在享受生成式AI带来的技术红利的同时，也要有效化解潜在危机，使人工智能更高效、更合法地赋能大学生自主学习[17]，通过建立完善的法律法规、加强监管和检测、加强教育和引导等策略，可以在一定程度上缓解其引发的伦理问题，让生成式AI更好地服务于大学生的学习。因此，在未来的教育发展中，我们更需要持续关注生成式AI的发展动态，不断完善应对策略，以实现技术与教育的和谐共生，培养出具有创新精神、自主学习能力和良好道德素养的全方面共同发展的高素质人才。

参考文献