随着人工智能（AI）继续重塑斯坦福大学的教育、研究和管理，大学的AI顾问委员会发布了一份 新报告 ，呼吁在创新与责任之间取得平衡，并与大学的核心价值观保持一致。

这份“斯坦福AI”报告强调了AI的机遇和风险，提出了指导原则，以鼓励实验和创造力，同时解决诸如抄袭、作者身份和伦理使用等挑战。

“AI技术的增长对高等教育有着巨大的影响，从课堂到研究实验室，”教务长Jenny Martinez说。“这些可能性令人难以置信地兴奋，我相信斯坦福将继续在这一领域保持领先地位。在我们支持这项技术的进步时，评估AI在斯坦福的当前使用情况、考虑其未来的使用方式以及识别可能存在的政策空白是至关重要的。我感谢顾问委员会的深思熟虑和全面的工作，以及它在推进斯坦福负责任使用AI方面提供的指导。”

在三月份，教务长委托斯坦福AI顾问委员会评估AI在管理、教育和研究中的角色，并确定在大学中负责任使用AI所需的条件。

各个大学办公室和委员会将考虑并采纳报告中的建议，委员会主席将在冬季学期向教职工参议会做报告。由来自不同校园单位的10名教职员工组成的委员会将继续开会，以解决未来与斯坦福AI使用相关的问题。

在实验与原则之间取得平衡

尽管委员会承认对AI的合理担忧，但它试图避免可能阻碍技术潜在利益的严格政策。“我们希望首先在安全的环境中鼓励实验，以了解它能做什么以及如何帮助我们实现使命，”委员会主席Russ Altman说。“但我们也希望在某些‘热点’领域建立明确的警示，提醒人们要格外谨慎。”

报告指出了大学可能存在的政策空白，强调许多情况和挑战无法预见，并提供了指导AI使用的一般原则，例如在所有AI使用中要求人类监督和伦理考量。

“应该始终保持专业精神和个人责任。无论何时使用AI，即使AI完成了一些工作，用户也需要对输出结果负责，如果有错误，那就是他们的责任，”Altman说，他是Kenneth Fong教授，生物工程、遗传学、医学、生物医学数据科学教授，以及斯坦福人本人工智能研究所的高级研究员。

人们应该抵制AI例外主义 ——假设现有法律、法规和大学政策不适用于AI，报告指出。“它看起来似乎很有能力，”Altman说，“因此人们放松了警惕，以一种忘记它是什么以及如何运作的方式使用它。”

作为指导原则，报告建议一个“AI黄金法则”：以你希望他人使用AI对待你的方式来使用AI。例如，你是否希望AI被用来审查你的提案？这种评估将基于个人判断、不断发展的社区规范，并结合其他原则来指导AI的使用。

教育

委员会研究的一个主要领域是AI如何影响教育。学生已经采用了诸如ChatGPT等AI技术，这意味着荣誉守则和个别课堂政策可能需要重新审视，委员会指出。

同时，许多教师对AI不熟悉，不知道如何使用它，研究生院（GSE）院长兼委员会成员Dan Schwartz说。

“学生比教师探索得更多，这就是为什么找到教育教师的方法很重要，我认为这在研究方面也是如此，”Schwartz说。“问题正在慢慢从我们的学生将用什么作弊，转变为一个更复杂的问题，即什么算作作弊，他们如何在工作中使用AI，以及如何将其作为作业的一部分。”

为了帮助教师解决这些问题，委员会建议可以根据不同课堂需求量身定制的框架。“这是学生和教师都希望的，以便他们了解什么是允许的和有成效的，”Schwartz说。

GSE已经创建了 AI Tinkery ，作为 斯坦福学习加速器 的一部分，为教育工作者提供一个探索AI可能性的协作空间。

研究

在研究中，AI带来了复杂的挑战，包括AI是否可以或应该被列为出版物的作者。其他关注点包括在审查和撰写提案中使用AI、在学生作品上训练AI、使用数据进行AI研究、解决LLM输出中的潜在版权侵权以及检测欺诈行为。

例如，AI检测器的使用已经导致更多的抄袭指控，包括虚假的指控，这给处理研究不当行为的办公室带来了巨大负担。大学的不当行为政策和调查指控的规则可能也需要根据新的联邦政策进行更新。

许多这些问题是从与研究管理人员的对话中出现的，Altman说。

报告指出，研究人员还应被提醒或了解AI使用中的潜在风险，并随着法律风险状况的变化进行更新。委员会还鼓励大学考虑扩展计算资源的方法，以确保斯坦福在这些技术的生产性使用中保持领先地位。

管理

关于AI在大学管理过程中的使用，委员会发现几个领域可能需要更多指导和额外政策，例如招聘、绩效评估、招生、沟通和监控。报告还包括关于使用敏感数据的教育和培训、AI系统的简化采购流程以及推荐信的建议。

委员会承认并非所有AI使用都已被完全识别。“我们非常清楚，我们无法揭示校园中所有的AI使用，这促使我们阐明指导原则，希望这些原则对评估新的AI机会的人们有用，以查看是否有任何红旗，”Altman说。“最终，这些原则可能比我们提出的具体问题更有用和通用，这些问题可能在未来几年内不再是问题。”

委员会只是大学将AI融入日常工作中的一个方面，这还包括大学IT 资源 ，如斯坦福AI游乐场，员工、学生和教师可以在这里访问一系列AI工具。同时，在研究方面，大学各院系的教师在AI开发和使用的知识前沿推进，得到 斯坦福人本人工智能研究所 和 斯坦福数据科学 以及新的 Marlowe ，斯坦福最新的高性能计算集群的支持。