2025欧洲大学协会人工智能大会
阅读提示：5月22-23日，2025欧洲大学协会人工智能大会（2025 European University Association AI Conference）在布鲁塞尔以线上会议形式召开，会议主题为“大学如何塑造人工智能时代（How universities are shaping the era of artificial intelligence）”。会议聚焦人工智能（AI）在高等教育中的系统性整合挑战，涵盖学术研究、教学实践、管理服务及伦理治理等核心议题。大会通过主旨演讲、平行论坛和案例研讨，欧盟《2024年人工智能法案》的实施为讨论提供了政策背景，而环境成本、数据隐私与跨机构协作成为关键焦点。大学通过动态指南制定（如佛罗伦萨大学）、区域联盟建设（如北欧AI中心）和创新工具开发（如学术虚拟助手），推动AI以“以人为本”原则融入教育生态，弥合技能鸿沟并引领社会转型。
以下是大会内容要点。
2025年欧洲大学协会（EUA）人工智能大会全面探讨了人工智能对高等教育的系统性变革，聚焦六大核心领域：教学模式革新、技术潜力与风险管控、全校性伦理框架构建、教学工具创新、师生能力鸿沟应对及跨机构协作网络。会议集结欧洲800余所高校代表，揭示AI正重塑教育本质，而成功转型需依赖伦理优先、动态适应与深度协作。
教学模式的重构与“增强人类”的培养
布鲁塞尔欧洲政策研究中心（CEPS）研究主任安德烈·伦达（Andrea Renda）指出，大学需从传统模式转向培养“增强人类”（augmented humans），即具备人机协作能力的复合型人才。伦达以艺术史为例：摄影技术曾迫使画家转向印象派、立体主义等主观表达，类比今日AI冲击下教育需强化人类核心能力——批判思维、跨学科整合与创造力。他提出“数字孪生”（digital twins）技术，通过虚拟教师分身实现多语言授课与即时答疑（如其个人替身可异步互动），但警示其伴随“幻觉”（hallucinations）与伪造风险（如生成虚假法律案例）。他呼吁欧洲应对AI人才流失（多数顶尖学者流向美国），并转变技能培养方向：从单一STEM能力转向跨学科素养、共情力与系统思维，因“未来需要通才而非专才”。
生成式AI的双刃剑：应用潜力与风险管控
尽管生成式AI（GenAI）展示巨大潜力，专家普遍主张“谨慎乐观”。瑞典卡罗林斯卡学院写作导师安娜·博格斯特罗姆（Anna Borgström）强调，破除AI神秘感需校内开放对话，如该校“学习碎片”（Bites of Learning）系列工作坊。实践中，技术局限性显著：苏格兰圣安德鲁斯大学图书馆馆长凯瑟琳·伊格尔顿（Catherine Eagleton）尝试AI编目150万册藏书，却出现误判——拒绝莎士比亚初版而接受土豆食谱，证明人类判断不可替代。荷兰在线评估平台Cirrus负责人耶罗恩·弗兰森（Jeroen Fransen）自称“怀疑的乐观主义者”，推动“进化式革新”（如AI辅助评分+人工复核的混合模式）。西班牙穆尔西亚大学副校长佩德罗·鲁伊斯（Pedro Ruiz）指出成本制约普及，呼吁投资优先级需匹配实际回报，“如药物上市前充分验证”。
动态参与式指南：伦理原则落地教学实践
意大利佛罗伦萨大学通过六阶段循环（研究→草案→讨论→试点→反馈→修订）制定全校AI指南，核心原则为“能动性、诚信、隐私与福祉”。教育学教授玛丽亚·拉涅利（Maria Ranieri）详解实施框架：
l 课程设计：教学大纲须明确AI工具定位（辅助非替代），禁用未授权数据训练外部模型；
l 评估改革：侧重课堂辩论、口头答辩与项目制作业，学生需解释AI使用逻辑；
l 素养培养：构建四维AI素养框架（知识、操作、批判、伦理），配套教师MOOC培训。 该校发现ChatGPT易生成虚构内容，故增设“信息准确性训练”。指南持续迭代，被视为“教育价值观的镜像”，其包容性制定流程（纳入社科、人文、科学代表）有效减少抵制。
知识替身与教学范式创新
立陶宛维尔纽斯大学全球首创“个人AI知识替身”（personal AI knowledge twins）。法学讲师戈达·斯特里凯特·拉图辛斯卡亚（Goda Strikaite-Latušinskaja）与保柳斯·尤尔西斯（Paulius Jurcys）基于个人学术成果训练替身Goda AI与Paul AI，实现24小时答疑。此举倒逼教学重构：
l 课堂转型：减少知识复述，增加案例辩论与实务问题解决；
l 考试革新：允许AI工具辅助，聚焦法律推理能力而非记忆；
l 学生反馈：满意度显著提升（如“AI增强学习信心”）。 尽管遭遇教师抵制（因工具陌生性与时间成本），项目持续扩展，并开发“提示工程指南”以弥合学生数字素养差距。
技能鸿沟：学生恐惧与学科差异挑战
比利时鲁汶大学政策顾问罗尔·德莫（Roel De Meu）揭示学生AI能力两极分化：部分因惧怕处分或气候影响回避技术，部分则积极掌握。该校通过“透明-验证-责任”原则制定伦理自查表，要求学生声明AI使用方式。学生代表鲁恩·费尔卡特伦（Rune Vercauteren）指出政策模糊加剧鸿沟：“AI越先进，差距越显著”。塞浦路斯欧洲大学副教授詹姆斯·麦凯（James Mackay）发现学科差异巨大：医学界拥抱AI诊断，人文学科则警惕其削弱批判思维。苏黎世艺术大学（ZHdK）数字委员会联合主席苏珊娜·舒马赫（Susanne Schumacher）另辟蹊径，将AI融入“艺术智能”全校战略，通过“动态文档”（living documents）和资源中心引导跨领域反思。
协作网络：区域联盟与资源共享
欧洲高校通过四大网络应对AI挑战：
l 北欧AI中心：丹麦奥尔堡大学、瑞典隆德大学与挪威卑尔根大学联合成立，以小额基金（单项目€7,000）支持跨学科“桥梁计划”，并扩展至波罗的海地区。
l 爱尔兰实践平台：都柏林圣三一学院牵头七校共建开源平台，收录30余篇跨学科案例（如AI课程设计、评估改革），实现经验共享。
l 德国鲁尔模式：鲁尔波鸿大学联合北威州40所高校，提供安全AI工具访问、开源软件评估及培训网络，构建专家社区。
l 比利时终身学习：弗拉芒AI学院（VAIA）推出九模块课程（涵盖AI基础、敏感数据处理等），面向师生与在职人员，并为博士生定制高阶培训。
法律与环境风险：欧盟框架下的隐性挑战
奥斯陆大学法律专家海蒂·贝特·本岑（Heidi Beate Bentzen）解析欧盟《人工智能法案》（2024）的合规挑战：
l 法律冲突：欧美合作受制于美国“主权豁免”，导致GDPR数据保护失效，阻碍联合研究；
l 数据风险：匿名数据可能被AI重新识别（如机器学习还原个人身份），威胁开放科学；
l 环境成本：AI算力资源消耗远超传统技术（如减少航班），呼吁纳入可持续评估。违规罚款高达3500万欧元，且伦理审查成为欧盟资助项目前置条件。
核心结论：
1. 伦理与动态治理：AI指南需持续迭代（如佛罗伦萨大学六阶段循环），以“人类中心”原则平衡创新与监管；
2. 能力建设优先：缩小师生技能鸿沟需全校性培训（如VAIA九模块课程）与清晰政策（如鲁汶大学透明框架）；
3. 协作驱动转型：区域网络（北欧中心、爱尔兰平台）加速资源共享，证明“协作优于竞争”；
4. 法律环境协同：欧盟《人工智能法案》要求合规设计，且需解决跨国数据流通壁垒。 正如主持人哈尔瓦德·福斯海姆（Hallvard Fossheim）所言，AI时代需坚守学术理想，以“能力经济”（competence economy）思维将技术转化为经典素养的助力，而非威胁。
（来源：世界大学新闻（University World News）官网）