FE 中的 AI 治理：为什么我们需要更多的大学来发布 AI 政策

快速阅读: 《FE News.co.uk》消息，尽管一些院校已制定完整的人工智能战略，但多数继续教育机构仍缺乏相关政策。部分院校虽在某些领域有所涉及，却未全面覆盖。面对快速发展的人工智能，学院应尽早制定基础政策，逐步完善，避免潜在风险。

尽管已有诸多典范，继续教育领域仍存在明显差距。《MKAI简报》中的对比分析显示，虽然一些院校已构建起健全且全面的人工智能战略，但其他院校却仅采取了部分措施。例如，某机构的政策可能涵盖了课堂应用与学术诚信，但在数据保护或行政部门使用人工智能方面着墨不多；而另一家机构或许明确了教职员工的责任，却对学生的指导缺乏相应说明，反之亦然。许多继续教育学院至今尚未出台任何人工智能相关政策，很多学院正着手起草相关文件，通常是在等待来自国家层面的更多指导，或是努力克服时间和专业能力上的局限。这种滞后是可以理解的，因为教育领域的AI是一个快速发展的目标，目前尚无现成模板可供直接借鉴。然而，这种拖延也暗藏风险——每一学期在缺乏明确政策的情况下过去，都意味着人工智能（或其误用）可能以不受约束的方式广泛传播。学院领导不应坐等外界提供完美且完备的答案。更为明智的选择是从现在开始制定基础政策，并随着时间推移逐步优化和完善。即使初步框架仅聚焦于最紧迫的问题，也远胜于空白状态。

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**继续教育领域的挑战与机遇**
尽管部分院校已经展现出健全且全面的人工智能战略，但仍有众多学校仅停留在局部尝试阶段。比如，有些机构虽在课堂应用与学术诚信上有所建树，但在数据保护或行政管理的AI应用上却鲜有提及；而另一些机构则可能偏重教师职责的规范，却忽略了学生指导方面的细则。更令人担忧的是，许多继续教育学院至今未能出台任何人工智能相关的政策。当前，不少学院正积极筹备相关文件，但往往受制于国家层面指导不足，或因资源与专业能力短缺而进展缓慢。

这一现象并非不可预见，毕竟教育领域的AI发展正处于高速推进中，尚无成熟的模板可供参考。然而，这种拖延同样潜藏着巨大的隐患：每一学期在缺乏政策约束的情况下过去，都会为AI的无序扩展乃至误用埋下伏笔。作为学院领导，切勿寄希望于外界送来完美的解决方案。与其被动等待，不如从当下出发，制定一份基础性的政策框架，逐步解决最迫切的问题。即便初始方案仅覆盖关键议题，也比完全空白的局面强得多。

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(以上内容均由Ai生成)