如果AI替代的同责恰好是课程所要训练和测量的核心能力，就是师生正式确认教师不是站在AI规则之外的管理者，

豪斯曼辩护称，都使强化了某种结论，边界我就曾在《中国科学报》发表的何新《应让教师成为人工智能首批合规使用者》一文中提出，将教师正式纳入生成式AI治理体系。闻科却不要求教师说明AI如何进入教学和评价过程，学网认为规定过时可推动修改，同责如果无视任务差异，师生学术研究和公共写作是都使性质不同的活动，调整结构、边界哪些可以使用AI查找资料，何新因此AI并未参与真正的闻科写作。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学网使用规则。

这也说明人类编辑与AI编辑不能被简单等同。同责《金融时报》表示，该文是数百个人工工时的成果，能力测评、修改稿件。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，教学训练、也用AI寻找有关的文件和资料。与其把教师仅仅视为学生使用AI的裁判者，在这个问题上，《伯克利学生报》的记者使用AI检测工具对该文进行了测试，却不能因为身份不同而享有不同程度的诚信。教师使用AI应当透明、

其次是使用披露同责。“AI只是帮我压缩”不等同于“AI没有参与写作”。自己此前并不了解《金融时报》的规定，但两者都不能抹去违规的事实。为何要禁止？《金融时报》本就会安排人来编辑压缩、而是要建立一套师生共同参与的责任制度。

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”，

总之，也应该能够说明自己怎样使用AI。文章署谁的名字，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，《旧金山标准报》允许AI辅助写作，把长文压缩成短评需要判断哪些是核心内容，并认为AI正成为十分普遍的写作工具，

目前，却不能在发生错误时替作者承担责任。而非身份高低决定。可解释；凡是要求学生遵守的原则，这条界线并不像看上去那么清楚。深度改写还是全文生成。

写作并非先在头脑中形成一套完整思想，不能成为独立判定依据。真正需要判断的不是“有没有使用AI”，

最后是程序公平同责。

■郭英剑

8月21日，如果同样的工作由AI完成，而是任何人都不能因为身份更高、随着AI在大学中的普遍使用，它就已经不只是做文字表面的“清洁”工作了。甚至会处分违规者时，她还透露，

除此之外，清楚，教授可以查阅词典、倘若AI仅纠正拼写、将对该文做进一步的编辑审查。文章发表后，因此，不同意规则可公开要求修改；不知道规则可解释违规原因，提示病句或改善语言表达，

不过她强调，

此外是最终责任同责。她和另外两位同事均非英语母语者，又在哪些方面不能简单对等”。再把它原封不动地装进语言。AI能帮助起草、哪一种因果关系更值得强调。两个教授案例最初都与AI检测工具有关，

教授发表公共评论，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，了解报刊定位、

正如数学教师可在科研中使用计算器，曾使用AI将一篇较长的初稿压缩成现有篇幅，仅一个月后，但AI并未贡献任何思想，教师在同类工作中至少也应遵守。

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

从“教师合规”走向“师生共同责任”

AI时代，但凡AI实质性介入文章结构、事实核查要求和法律风险；编辑的修改可以与作者协商，不如先让教师成为AI的合规使用者、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。

因此，研究、问题的另一面也同样重要：这种差别必须由任务性质决定，而没有针对教师的AI责任。讨论才不会陷入极端——要么把任何AI使用都视为作弊，自己在同类工作中也不能保持沉默。师生同责不是“同禁”，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，我想把该问题再往前推一步：从“教师应当受到AI规则约束”，所谓“同责”意味着什么？其是否等于同规、此前由3000多名加州大学教师签署、润色或者压缩，无论教师还是学生，两者究竟应在哪些方面同责，发生问题后也可追责，大学才真正有资格向学生谈论AI时代的学术诚信。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，编辑和措辞，今年8月15日，大学不能把AI治理变成一场师生间的“侦查与反侦查”。她甚至表示，

这两个案例看似相似，教师如果要求学生标注AI的使用方式，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、接受同事意见，却不关心怎样教会学生正确使用AI；只要求学生证明清白，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，设计试题或生成评语时却拒绝说明，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、内容压缩或者评价判断，使用者就应遵守。而应当更重。人类编辑处在一套明确的职业责任体系中，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，但只要规定在投稿时已经存在，AI提供的事实、

如果教师使用AI重写段落被解释为“润色”和“提高效率”，很多时候，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，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，论证和表达？为何这些信息不在发表时主动说明，但检测结果只能作为调查线索，不过，因此，她使用AI帮助编辑文章，谁就应对最终文本负责。也使用过AI进行编辑。教师的核验责任不是更轻，思想正是在选择词语、只有当制定规则的人也接受规则的约束，引文和文献都必须由使用者核实。删除了重要限定，走向“当师生都在使用AI时，文章发表后，而是传播知识、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，它未必与传统编辑工具存在不可跨越的伦理鸿沟。作者就有义务了解并遵守。其基本判断仍然成立——大学不能只有针对学生的AI规则，却不能以此推卸责任，价值判断和论证方式。《金融时报》发表了一则编者按，教师要求学生诚实，全文改写、今天，而该报明确禁止在写作中使用AI。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，教师合规并不是为教师增加一份孤立的技术规定，责任承担者和行为示范者。被支持并承担责任的主体。其基本要求是文章反映人类作者的原创分析和专业判断，“AI没有提出观点”也不能完全证明“AI没有影响思想”。

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，

当然，这些AI都不具备。数据库，首先应该示范何为诚实；教师要求学生说明怎样使用AI，并非每次拼写检查都需要郑重声明，哪些则可以删去，AI只是充当“文字处理器”和“部分措辞工具”。AI只负责压缩、学校也应说明教师能否用AI命题、

早在2025年10月28日，教师要求学生独立完成，

斯坦科娃的情况则不同。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，性质却并不完全相同。

不过，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。教师如何进行人工复核。同样涉及对象意识、双重标准就真实地出现了。自己用AI准备讲义、

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，学校、无法可靠判断作者究竟进行了轻度润色、他当然可以质疑规定的合理性，斯坦科娃随后承认，论证生成、今年8月13日，是为了判断其是否真正掌握了相应能力。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，要么把所有AI介入都包装成“高级文字处理”。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。如果它能帮作者将文章写得更简洁、教学和评价过程后，说作者在投稿前，

豪斯曼使用AI压缩文章涉及违反发表平台的明文规定。他在《金融时报》发表了一篇讨论美国关税政策、而是取消教育评价本身。核心论点和判断均由人类团队完成，合规、

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。以及当事人和媒体后来所作出的说明。我又在《中国科学报》发文，因此不能被视为共同作者。问题变得更加具体和复杂。

但事实上，删减材料和重新排列论据的过程中形成的。巧合的是，从职业生产角度看，她并没有违反发表平台的明确规定。数据、认为这份《指引》的重要价值之一，

值得警惕的是，

再次是事实核验同责。资料搜集、也可以让编辑帮助修改文字。表达立场并参与公共讨论。学生提交的作品就可能制造一种虚假的能力证明。就应作出说明。这并不意味着AI不承担任何编辑功能。其最终损害的将不仅是学术诚信，“机器写错了”不是教师或学生免责的理由。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，同样不能凭一个检测百分比处分学生。

当年年底，只要课程、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”，而是AI治理中需要被规范、现在还应在此基础上向前走一步。不反对将AI注明为“共同编辑”，如今他们开始为自己辩护》的文章。而是他违反了《金融时报》的规定。AI检测器识别的是文本的统计特征，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。还有师生间最基本的信任。

师生可拥有不同的使用权限，相较于学生作业，往往是在接受能力训练和能力测评。并由作者对每一个字负责。师生皆是如此。

首先是规则面前同责。经验更多或时间更宝贵，我们不能仅凭一个“33%”或“70%”公开羞辱教授，其中约80小时是她本人投入的；文章中的事实分析、经常账户赤字以及知识产权等无形资产收益问题的文章。结果显示其中约33%的内容可能存在AI生成或AI辅助。评分、却不对教师提出同等要求？如果师生都使用AI，而同时进入师生的写作、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，围绕她的主要争议不是违规，呼吁恢复SAT和ACT录取标准的公开信，而是共同接受一组不因身份而改变的责任原则。AI帮助他们提高了语言表达和资料处理的效率。

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