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可验证的判断：人工智能对大学的实际要求
本博客由智利迭戈波塔莱斯大学经济与公共政策系主任兼教授 Mauricio G. Villena 友情撰写。生成式人工智能在大学中最常被视为对学术诚信的威胁。这个框架捕捉到了一些真实的东西，但它忽略了更重要的问题。根据 HEPI 和 Kortext 的 2026 年学生生成 […]后可验证的判断：人工智能对大学的实际要求首先出现在 HEPI 上。
来源:HEPI博客可验证的判断：人工智能对大学的实际要求
本博客由智利迭戈波塔莱斯大学经济与公共政策系主任兼教授 Mauricio G. Villena 友情撰写。
生成式人工智能在大学中最常被视为对学术诚信的威胁。这个框架捕捉到了一些真实的东西，但它忽略了更重要的问题。根据 HEPI 和 Kortext 的 2026 年学生生成式 AI 调查，现在 94% 的英国本科生在评估工作中使用 AI，高于去年的 88%。问题主要不在于学生正在使用这些工具。这就是这种用法揭示的评估本身。如果机器可以完成如此多的评估工作，那么评估可能并没有衡量我们的想法。
这是一个结构性问题，它早于人工智能出现。长期以来，大学一直根据学生的成果（论文、报告、考试）来评估学生，这些成果是潜在能力的代表，而不是能力的展示。人工智能使代理与能力之间的差距变得可见且紧迫。现在的问题是，各机构是否会通过重新设计评估或投资更好的检测工具来做出回应。检测是一种失败的策略。应对措施必须重新设计。
评估应该衡量什么？
答案就是所谓的可验证判断：批判性地评估证据的能力，在真正不确定的条件下进行推理的能力，以精确和负责任的方式写作，以及在未预先编写的环境中应用知识的能力。在人工智能的帮助下写出一篇合格论文的学生并没有表现出这种能力。一个能够识别人工智能推理失败的地方、构建更好的论点并在质疑下为其辩护的学生已经开始了。
这就是议程。它比迄今为止的政策辩论所承认的要求更高。