近年来，随着生成式人工智能技术的迅猛发展，围绕其潜在风险与未来影响的讨论日益激烈。其中，“天网”情景常被提及，成为公众对人工智能可能失控威胁的象征。然而，将注意力仅仅集中在科幻式的AI末日论，不仅掩盖了眼前更加紧迫和具体的社会风险，也使得我们无法有效应对科技发展所带来的深层次问题。生成式人工智能在高等教育和更广泛社会范畴内引发的复杂风险，需要被认真梳理、深入研究并推动集体行动。 生成式人工智能在教育领域的应用最初被寄予厚望，期望它能够革新学习方式、辅助教学并提升知识获取效率。但目前为止，其实际带来的积极影响证据仍较为薄弱，而伴随而来的风险却不容忽视。
这些风险表现为信息误导、数据隐私侵犯、版权争议、社会不公放大以及环境负担增加等多方面。风险难以被直接识别和解决，往往需要通过扎实的研究和跨领域合作来共同应对。 有意思的是，人工智能产业自身似乎乐于将使用责任推给整个社会。以OpenAI为例，其在不断改进技术的同时，将最终的使用责任归咎于“社会”的广泛采用，使个人用户和教育机构成为承担风险的主体。对于教育界而言，提升AI素养、培养批判性使用能力固然重要，但同时也应强烈呼吁AI产业承担更多社会责任，防止技术对公共信息资源和用户权益的侵害。 教育具有独特且不可替代的角色，这不仅在于培养未来公民的信息素养，更体现在守护知识的公正性、科学的严谨性以及知识产权的尊重。
生成式人工智能的广泛应用在无形中冲击着这些核心价值。它所依赖的庞大训练数据，往往是未经充分授权的文本和素材的汇集，导致作者权益被削弱。更严重的是，这个技术基础本身沿袭了对全球南方廉价劳动力的剥削与数字公共领域的封闭，构成了新一轮的知识产权和社会公平危机。 反观历史，大学作为知识生产与传播的核心机构，虽深受殖民体系影响，但也一直是去殖民化及公平正义实践的重要战场。生成式人工智能的引入，若缺乏严肃审视，有可能强化既有的排斥与不平等，并破坏正在进行的技术与文化去殖民努力。教育工作者和研究人员必须警惕这一点，确保技术发展不会成为进一步加剧不公的工具。
具体而言，生成式人工智能为教育带来的风险可以从多个维度来考量。首先是教学岗位和教学条件的冲击。随着AI在辅助教学、自动批改及内容生成领域的应用越来越广泛，一些教学任务可能被替代或被边缘化，教师的工作负担和职业安全面临挑战。同时，技术引入可能导致教学质量和师生互动方式的变革，影响教师的专业自主权。 其次是学生的发展及其身心健康风险。过度依赖生成式人工智能工具可能削弱学生的独立思考能力与批判性判断，同时也让学生面临信息过载、虚假信息困扰以及数据隐私暴露的隐忧。
更重要的是，技术带来的公平性威胁不可忽视。例如经济条件较差或网络资源有限的学生可能难以享受到先进AI工具的帮助，进一步拉大教育鸿沟。 最后，知识经济及其背后的价值观与实践模式同样面临严峻考验。人工智能所生成的内容和数据集中控制在少数大型科技企业手中，形成强大的知识垄断和话语权集中，助长了社会等级固化和权利不平等。此外，生成式人工智能对真实性、证据基础和原创性的挑战，对学术界的研究机制和社会公共信息环境构成威胁。 面对这一切，高等教育不仅是人工智能风险的见证者，更应当成为风险治理的主导力量。
教师和研究者能够通过批判性教育提升未来使用者的技术素养，并推动技术伦理的系统教育。同时，教育机构应积极参与制定和监督相关政策，敦促科技企业承担更多的社会责任，在促进技术创新的同时，保障公共利益不被侵害。 除了教育内在的行动，还应加强跨界对话与合作。政府、产业、学界和社会团体需要形成合力，推动人工智能的开放透明、伦理可控和公平分配，防止巨大科技力量垄断权力、剥削劳动力和侵蚀社会公正。这样的集体回应才是遏制“天网”悲剧，避免人工智能成为人类自我毁灭工具的关键路径。 总而言之，生成式人工智能带来的风险远超预期，远非简单的技术改进能够解决。
将焦点从虚幻的末日预言转向现实的社会结构、伦理原则和权力关系，或许更能帮助我们理清前进道路。教育作为人类文明的重要守护者，责无旁贷地承担起批判思考、权利维护和社会责任的重任。只有这样，我们才能在人工智能时代，不失去对人类未来的掌控权，避免陷入不可逆的技术陷阱。
