校园AI治理:加拿大、中国、哈萨克斯坦的模式启示

全球高校正以惊人的速度制定人工智能使用规范。这场讨论最初聚焦于学术抄袭、ChatGPT应用与课程考核等紧急议题，如今已迅速延伸至更宏大的命题：高等教育领域中，究竟谁拥有AI治理的主导权。

这一问题已然成为高校政策制定的核心。谁来决定学生是否必须在作业中披露AI使用情况？谁来划定生成式AI工具在科研、教学与行政管理中的使用边界？谁来制定数据隐私、伦理审查与学术诚信的保护准则？

不同国家给出的答案大相径庭，这也正是对比加拿大、中国与哈萨克斯坦三国模式极具参考价值的原因。

这三个国家恰好呈现出三种截然不同的校园AI治理范式：

• 在加拿大，治理权限分散于政府、资助机构、高校联盟与各院校自身；

• 在中国，高校身处更趋集中化、以合规为导向的政策体系中；

• 在哈萨克斯坦，AI 治理依托国家战略与教育改革推进，却面临着高校机构能力参差不齐的现实困境。

加拿大：分散化治理模式

加拿大是无单一主体全权主导的典型案例。该国并未设立统一的中央AI监管机构，而是由隐私监管部门、行业监管机构、科研资助方、公共指导文件与高校共同参与治理，形成多层级的权限架构。

这套体系兼具灵活性与适应性，却也呈现出碎片化特征，这一特点在高等教育领域尤为明显。

高校并未坐等全国统一规则出台，而是结合政府指导、资助方要求与行业内关于负责任使用AI的共识，自主搭建适配自身的管理方案。

科研资助方的影响力尤为突出。随着生成式AI在基金申请、课题撰写、同行评审中的使用规则逐步成型，高校不得不快速跟进调整。

准确性、保密性与科研诚信问题，成为院校政策制定的核心。现实中，直接影响学术活动的AI规则，大多并非来自专项AI法案，而是源于科研诚信体系本身。

高校联盟也承担起重要的协调职责，通过共同准则与行业研讨，在研究型高校间逐步形成共识。

即便如此，政策落地仍存在不均衡性。

部分高校成立了专项工作组、指导委员会与正式治理架构，另一些院校则采用更分散的模式，允许院系结合学科特点自主调整。

这既是加拿大模式的优势，也是短板：既为快速迭代的 AI 领域保留了试验空间与院校自主权，也容易导致权责重叠、标准模糊，不同校园的执行规范参差不齐。

中国：合规导向型治理

中国的校园AI治理模式则截然不同。高校身处高度集中化的政策环境中，治理方向追求全体系合规，而非零散的指导意见。

值得注意的是，中国高校并未选择全面禁用AI，而是聚焦于明确AI的合规使用条件。AI被普遍视为辅助教学科研的工具，而非替代人类判断、原创学术成果与院校监管的存在。

由此形成的治理模式，围绕学术诚信、使用披露、数据安全与伦理审查四大核心展开。

高校明确禁止AI代笔、伪造科研内容、未声明的机器生成成果等行为，同时要求学生与科研人员在论文、学位论文及学术成果中，透明披露 AI 工具的使用情况。

相关政策的覆盖范围早已超出课堂，延伸至教学、考核、考试、学位论文撰写、科研设计与实验室实操等全场景。敏感数据与外部平台受到更严格的监管，涉及伦理争议的科研项目，也更需通过正式审查。

在这一模式下，AI治理不再只是学术诚信问题，而是融入了院校整体合规体系。高校需要将国家战略部署转化为内部流程、审查机制与问责制度。

这赋予了院校重要的执行角色，却并非完全的自主决策角色。高校的核心任务，并非从零制定规则，而是在自上而下的整体框架下推进规则落地。

哈萨克斯坦：战略雄心与不均衡的适配能力

哈萨克斯坦呈现出第三种特征：改革紧迫性与发展不均衡性并存。该国迅速将AI纳入国家高等教育与创新发展议程，要求高校助力人才培养、数字化转型、创新创业及AI生态建设。

从这一角度来看，AI治理与国家发展战略深度绑定。尽管国家层面的发展目标清晰，高校的适配能力却相差甚远。

少数顶尖高校已率先开设AI专业、建立科研中心，形成相对完善的校内AI教学科研管理方案，这些院校也将成为行业标杆，引领全国的AI治理讨论。

但更多高校仍处于起步阶段：AI相关基础设施薄弱，政策体系不完善，机构治理能力不足。部分院校的AI治理仍仅聚焦于教学与学术不端管控，对科研政策、伦理规范与数据治理的关注明显不足。

这一差距至关重要，意味着哈萨克斯坦的AI布局不仅是国家战略的落地，更关乎院校间的发展公平。国家可以设定目标、凝聚推进动力，但政策落地高度依赖高校是否具备专业人才、师资配置与治理能力。

哈萨克斯坦的困境，也为中亚乃至更多地区敲响警钟：如何在全国高等教育体系中规模化推进 AI 应用，同时避免顶尖院校与普通院校的差距进一步拉大。

核心议题：治理权的归属

加、中、哈三国的实践表明，高等教育领域的AI讨论，远不止技术本身，核心是治理权的分配。

加拿大的模式展现了权限分散下，高校需整合多方资源制定政策的状态；中国的模式体现了AI融入集中化治理、院校合规执行的路径；哈萨克斯坦则呈现出国家战略驱动快速变革，却暴露机构能力差异的现实。

三种模式各有代价：

对于全球高校管理者而言，核心启示清晰可见：AI治理并非中立的技术框架，其规则必然由各体系中掌握权力的主体塑造——教育主管部门、监管机构、资助方、高校联盟与院校高层。

如今高等教育面临的关键问题，早已不再是 “高校是否需要监管 AI”，而是究竟由谁来决定AI监管规则的模样。

作者简介

埃琳娜・杰尼索娃 – 施密特：

瑞士圣加仑大学私俸讲师邮箱：

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阿利亚・库扎别科娃：

加拿大卡尔加里大学副教授邮箱：

aliya.kuzhabekova@ucalgary.caORCID：

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徐兆恒：

中国上海大学副教授邮箱：

zhhxu@shu.edu.cnORCID：

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致谢

本项目得到瑞士Movetia基金会支持，资助方未参与研究设计与成果解读。

声明

本文为评论性文章，仅代表作者观点，不代表《世界大学新闻》立场。

原文作者：

Elena Denisova-Schmidt, 

Aliya Kuzhabekova 

Zhaoheng Xu

编译：高灵杰

2026年4月21日