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高校{生成式人工智}能治理的国际经验
生成式人工智能正以空前之势重塑全球高等教育的版图。从学生撰写论文，到教师设计课程，再到高校教务管理，这一颠覆性技术已深入渗透到教育链条的每一个细微环节。它在显著提升效率的同时，也带来了一系列不容回避的隐忧——学术诚信的边界被模糊，数据安全的防线遭到挑战，伦理责任的归属变得扑朔迷离。面对这样一把利弊交织的“双刃剑”，如何在释放技术赋能潜力的同时构筑有效的风险防控屏障，从而探索出一条契合人工智能时代需求的高校治理新路，已然成为全球高等教育界共同面对且亟需破解的时代课题。
价值航向：从“严防死守”到“价值驱动”
生成式人工智能向高等教育腹地的持续挺进，绝非仅仅是引入了一件效率工具，它更深层地触发了对教育内在价值与未来人才塑造目标的根本性省思。纵观全球各大高校的治理实践，大致可梳理出三种鲜明立场：严令禁用、有界开放，以及将技术深度内嵌于教育肌理。这三种取向，既是技术扩散在不同发展阶段所留下的现实印记，也深刻折射出高校在恪守教育传统与拥抱技术变革之间所面临的价值抉择与张力。
在生成式人工智能崭露头角的初始阶段，一批高校和教育管理机构不约而同地选择了审慎防御的姿态，对其使用施加严格限制。这种策略的核心，在于防范新兴技术对既有教育秩序造成强烈冲击。教育界普遍弥漫着一种忧虑：学生若过度依赖智能工具，其独立思辨和创新创造等核心素养恐将日渐式微。与此同时，根深蒂固的学术诚信规范，也使得高校在面对这种可能部分替代人类认知劳动的技术时，本能地倾向于保守应对。美国纽约市教育局早期的做法便是典型注脚，其在2023年初以可能损害学习成效为由，明令禁止在校园网络和设备上使用ChatGPT。尽管该禁令因技术应用的势不可挡而在数月后取消，但这种审慎的防范姿态，却生动反映了传统教育模式在技术风暴初期的应激反应。
伴随技术能力的持续跃升及其在教育场景中的广泛落地，越来越多的高校正逐步意识到，简单粗暴的一禁了之既难以落实，也违背时代发展的必然趋势。因此，治理立场开始向“有条件开放”转向。治理的重心也从“是否允许”转变为“如何规范”，普遍路径是发布详尽的使用指南，为师生提供清晰的行动框架。以英国牛津大学为例，该校于2024年发布的使用指引，明确区分了可允许与严禁使用的具体场景：它支持学生运用智能工具来提升学习技能和辅助课程理解，同时掷地有声地强调，人工智能绝不能替代人的批判性思考，更不能取代建立在证据之上的学术论证和学科知识建构。这种以规范引导为核心的治理模式，在坚守学术底线与为技术创新预留探索空间之间，努力寻求一种动态平衡。
在此基础上，一些更具前瞻性的高校已超越单纯的风险应对逻辑，转向以教育赋能为导向的积极立场，将生成式人工智能视为撬动教育范式深层变革的战略杠杆。它们通过周密的制度设计与充裕的资源投入，主动推进该技术与教学、科研及行政管理的全方位融合。2024年，美国亚利桑那州立大学开创先河，成为全球首个与OpenAI建立深度合作伙伴关系的高校，在课堂教学、科研辅助和行政流程中系统引入智能工具，大胆探索人机协同的新型教育模式。这一重大转向，揭示了高校治理逻辑的内在演化——从“使技术适应既有教育框架”到“让教育因技术而实现跨越式发展”。当生成式人工智能被纳入制度化轨道并与教育目标同频共振时，其价值便不再局限于效率的提升，更在于对教育范式本身的重塑与再造。
规则建构：多层规范体系划清应用行为疆界
在“有界开放”与“教育赋能”这两种主流治理取向之下，负责任地使用技术是所有实践的共同前提，这必须依赖具体、可操作的行为准则来落实。总体观之，全球高校正围绕学术诚信、数据安全与责任归属等关键领域，逐步编织起一套系统化的规则网络，将宏观的治理理念细化为师生可以遵循、可以问责的具体规范，从而为技术的应用划定清晰而明确的边界。
学术诚信，无疑是高校在治理浪潮中面临的最为核心议题。由生成式人工智能辅助产出的成果，其原创性归属饱受争议。为此，国际高校普遍从三个维度着手调整学术规范：其一，扩充对学术不端的定义，将“未经明确授权的AI使用”明确纳入作弊或剽窃的范畴；其二，在具体教学情境中细化使用边界，清晰区分允许与禁止的环节，例如允许将AI用于资料收集整理等辅助性工作，而在核心观点形成和最终内容创作等关键环节则严格禁止；其三，建立强制性的披露机制，要求学生在提交成果时，必须如实说明所用AI工具的名称、应用的环节以及生成内容的占比，将过程透明作为合规的基本前提。值得注意的是，在检测手段的应用上，国际高校普遍表现出审慎态度。当前市面上主流的AI检测工具误报率依然偏高，对非母语写作者尤为不公，且潜藏着数据泄露风险。因此，包括麻省理工学院在内的众多顶尖学府，并不主张将技术检测结果作为唯一的裁决依据，而是倡导结合人工专业判断进行综合评估。
数据安全，是高校治理中带有刚性约束的领域。用户输入生成式人工智能的信息，可能被用作模型训练的数据来源，这对学生个人隐私和高校敏感科研数据构成了现实威胁。为此，国际高校大多建立了明确的数据安全规范，明令禁止将个人隐私、敏感信息以及高校自有数据上传至未经安全认证的AI平台，同时积极鼓励师生优先选用学校官方采购或认证的安全工具。在具体的风险防控实践中，数据分级管理被证明是一条行之有效的经验。哈佛大学便是一个案例，该校将数据划分为从完全公开到高度敏感的五个层级，并严令禁止将属于机密级别的数据输入公共智能模型。与此同时，为了在安全与效率之间取得平衡，杜克大学等高校积极推动校园专属大模型的研发与部署，引导师生使用经由学校授权、更具安全保障的企业版或私有化工具。这种“堵疏结合”的治理策略表明，数据安全治理绝非单纯的消极设限，而是通过制度化的安排，为技术在可控的边界内释放活力。
此外，基于生成式人工智能的人机共创模式，使得内容生产的责任归属问题变得空前复杂，这要求高校必须在制度层面给出清晰界定。在此问题上，全球高校正逐步凝聚起几项共识：第一，必须明确AI生成内容可能存在的偏见与谬误，使用者有义务进行严格核查，并对最终产出负全部责任；第二，严禁将人工智能系统列为论文或成果的作者，以维护人类在学术活动中的绝对主体地位。这一规则背后的深层逻辑不言而喻：生成式人工智能可以作为强大的辅助工具提升效率，但绝不能僭越人类的判断力，更不能转移本应由人类承担的学术与伦理责任。
能力锻造：赋能生成式人工智能的有效应用
仅依赖规则约束与事后追责，显然难以从容应对生成式人工智能持续迭代所引发的复杂挑战。全球高校正日益深刻地认识到，治理的重心应当从设定行为规范，进一步拓展至深层次的能力建设。通过系统性的素养培育与资源支持，让师生真正具备深刻理解并娴熟驾驭人工智能的能力，才能真正实现技术对教育的赋能愿景。早在2019年，联合国教科文组织发布的《北京共识——人工智能与教育》便前瞻性地提出，应“采取体制化的行动，提高社会各个层面所需的基本人工智能素养”。
生成式人工智能素养，绝非等同于单纯的技术操作技能。国际研究普遍将这种素养划分为层层递进的多个维度：从最基础的技术认知与功能理解，到熟练的工具运用与任务整合，再到对AI生成内容的批判性审视与创造性再加工，直至能够在复杂多变的现实情境中做出独立的伦理判断与负责任的行为决策。这种素养观的核心，在于让技术“为我所用”而非被其牵引或奴役。在这一全新框架下，人工智能时代高校人才培养的重点，已不再局限于知识传授与技能训练，而是更加侧重于基于AI环境的批判性思维、高阶学术探究能力和创新意识的养成，以更好地适应知识生产方式与职业图景的剧烈变革。
在学生赋能层面，《北京共识》建议运用人工智能“促进学习和学习评价”。围绕这一目标，国内外高校正从课程体系重构与学习方式转型两个方向同时发力。在课程建设上，一条路径是将生成式人工智能有机嵌入专业教学之中。例如，新加坡国立大学将AI编程辅助工具引入计算机专业课程，在夯实学科理论根基的同时，帮助学生积累人机协同开发的前沿经验，从而更好地适应被AI深刻重塑的产业环境。另一条路径是开设面向全体学生的人工智能通识课程。南京大学便是先行者，该校推出了体系化的本科生AI通识课程，将技术原理、伦理规范与行业前沿应用融为一体，助力学生构建紧跟时代的知识体系。此外，一批高校还在探索将AI融入学习评价环节，通过过程性评估与个性化反馈，有效提升学生的自主学习效能。
在教师赋能方面，《北京共识》着重强调要运用人工智能“赋能教学和教师”。为此，国内外高校正积极构建系统化的支持体系：其一，提供定制化的培训项目与丰富资源，帮助教师掌握智能工具在教学场景中的应用方法，如墨尔本大学推出的“AI for Teaching and Education”系列资源，为教师提供了紧跟时代步伐的教学支持；其二，开发轻量级、易于上手的自助工具与平台，降低技术应用门槛，斯坦福大学、复旦大学等高校创建的人工智能共创平台，都为教师提供了简便的探究与实验空间；其三，设立专项研究基金与激励计划，鼓励教师开展基于AI的教学改革与科研创新，例如卡内基梅隆大学的“生成式人工智能教学研究计划”以及中国人民大学的“AI赋能科研创新应用”资助项目。这些举措从素养提升、工具保障到制度激励等多个维度协同并进，切实有效地提升了教师在智能化教学环境中的创新实践能力与内在驱动力。
全球高校对生成式人工智能的治理探索，正逐渐超越单一层面的技术风险防控，迈向一场关乎价值重塑、规则建构与能力培育的系统性变革。面向充满机遇与挑战的未来，我们应当继续坚守以人为本的根本原则，以更加开放、审慎和智慧的姿态，推动人工智能与高等教育的深度融合，在汹涌澎湃的技术浪潮中牢牢把握教育变革的主导权，从而培养出真正能够适应并引领未来时代发展的高素质人才。
功能特点
溺水急《救 这个常》见错误不要再犯了
嬉水消暑、骤雨积水，均可能潜藏致命危机，溺水便是其中最典型的一种风险。伴随盛夏高温与汛期水量增大，溺水事件的发生频率显著攀升。
为有效遏制溺水悲剧的频发，公众亟需强化急救素养，系统掌握科学规范的溺水急救方法，在紧急关头做到冷静应对、精准施救。那么，面对溺水者，我们究竟该如何正确采取行动？首先，有必要厘清“溺水”的基本概念。
从医学角度看，溺水是指因液体进入气道而引发呼吸障碍的病理过程，可细分为非致命性淹溺与致命性淹溺两类。若淹溺者被成功救起、呼吸得以恢复，则被界定为非致命性淹溺；反之，若因淹溺直接或间接导致死亡，则属于致命性淹溺。简言之，界定标准在于是否发生死亡——存活即非致命，死亡即为致命。
美国野外医学会对此作出进一步阐释：“当人体气道完全没入液面之下（即淹没状态），或水花溅至面部（即浸湿状态）时，均可引起呼吸功能受损。然而，若将淹没与浸湿统摄于同一概念框架内，则易与大量针对冷水浸泡的救援与生存研究相混淆——后者更侧重于低体温症的应对，而非溺水本身。”通俗而言，人体完全沉入水中方构成真正意义上的溺水；仅身体浸于水中、面部保持于水面之上，虽可能引发一定程度的呼吸障碍，却不能与溺水划等号。
溺水发生初期，人体会本能地屏住呼吸，此阶段内溺水者不断将水吞咽入胃。随着屏气时间的延续，机体逐渐陷入缺氧状态。此时，反射性喉痉挛或许能在一定程度上阻止水分进入肺部，但呼吸需求终将压倒一切，水仍会被吸入气道深处。研究显示，多数成年溺水者肺内液体量约为150毫升，这一容量（相当于每公斤体重2.2毫升）足以诱发严重的全身性缺氧反应。
不论肺内积水多少，亦不论吸入的是海水抑或淡水，在临床视角下，诸类情形并无本质区别——它们的共同病理基础均为缺氧。因此，若能及时逆转缺氧状态，便有望阻止心搏骤停的演进。不少溺水者在心跳停止前，会因低氧血症出现明显的心动过缓，此时通过有效通气纠正缺氧，对于挽救生命具有决定性意义。
当前，关于溺水的权威指导主要源自美国野外医学会及国内专家共识类文件，下文将据此梳理各项指南中的救治精要。溺水急救可划分为水下复苏与水上复苏两大环节，后者亦常被称为初期复苏。
溺水造成的主要生理损伤源于缺氧，故快速逆转缺氧是复苏工作的核心靶点。水中复苏即指在水环境中为溺水者实施通气支持，但胸外按压则不适用于水下操作——在水中，施救者与被救者均难以完成有效按压，故此类尝试应坚决杜绝。仅当施救者经过充分专业培训、具备相应技术能力及装备保障，能够在水下安全高效地执行通气操作时，才可考虑实施水下通气。
谈及水上复苏，许多人脑海中首先浮现的往往是“控水”这一概念。然而，对溺水者施以倒挂、拍背、按压腹部等控水手段的做法，实为不妥之举。
水上复苏应遵循心肺复苏与气道优先的双重原则。在初期复苏阶段，若忽视气道管理，持续缺氧将大大降低患者存活几率；此外，不当的人工呼吸手法可能延误救治时机，并诱发胃胀气、增加肺部误吸风险。因此，施救者应将焦点置于建立并维持畅通气道之上，同时尽量给予最高浓度的氧气，若有条件，可借助机械设备辅助患者呼吸。
对于非专业施救人员而言，若未经培训、无法或不愿实施人工呼吸，单纯的胸外按压仍不失为值得推荐的替代选择。但需特别强调，在溺水复苏中，仅靠胸外按压可能不足以挽救患者生命——这一策略仅适用于未具备专业技能的普通施救者。而专业救援人员则应优先处理气道、呼吸及正压通气：先检查溺水者意识与呼吸状态，使其平卧于坚硬地面，采取仰头抬颏法确保气道畅通，随后实施5次人工呼吸，继以30次胸外按压，再行2次人工呼吸，如此循环交替推进。
鉴于氧气在缺氧救治中的关键作用，即便在缺乏专业设备的条件下，若能获取任何形式的供氧装置，如便携式氧气瓶或氧气袋等，对患者生存均具有重大意义。复苏过程中，建议自始至终以最高浓度供氧。
自动体外除颤器（AED）虽为临床常见救治设备，但需明确：虽然缺氧是溺水者死亡的主因，长时间低氧血症亦可能引发心脏损伤，且溺水者心律变化常由心动过速逐步过渡至心动过缓乃至停搏，然而室颤在溺水人群中的发生率不足10%。因此，AED的应用应置于人工呼吸与胸外按压之后，前两者才是溺水急救的首选策略。
关于腹部冲击法，即所谓的控水法，无论在2014、2019还是2024年版的美国野外医学会指南中，均未被推荐用于溺水救援。海姆立克博士本人亦曾一度倡导在溺水者中推行该法，其初衷是认为必须先从气道清除吸入水分方能保证有效通气。诚然，少量水吸入肺部可能引发肺不张等并发症，但在急救现场，真正亟待解决的通常是水阻塞气道所致的缺氧问题。此时贸然使用腹部冲击法，反而可能延误通气时机、延长缺氧时间。
因此，在溺水复苏过程中，应通过规范吸引技术清除上气道内水分及呕吐物，而非依赖腹部冲击法。此外，复温同样不容忽视——溺水多伴随重度体温流失，这直接影响患者的生存率与神经系统恢复质量。然而现实操作中，复温往往被施救者忽略。
文末附上国内外主流指南对溺水急救措施的推荐汇总表，供读者学习对照。至此，溺水基础知识及核心急救技术已悉数呈现。相信各位已清晰认识到，面对溺水者时施救的正确路径，同时也应意识到，民间流传的控水法并未获得医学界认可。溺水救治的第一要义，始终是畅通气道、保障氧气供给。一言以蔽之：在水中有能力时给予通气支持，在岸上则遵循气道通畅、人工呼吸、胸外按压的A-B-C顺序稳步推进；若条件受限，切勿将宝贵时间耗费在寻找除颤器或清除分泌物等次要环节上，更不可迷信所谓控水法。永远铭记——复温对于溺水者同样至关重要。
使用说明
招蚊{子真的和血型有关吗？夏季科学防蚊、}灭蚊这样做
伴随着高温与降水交织的季节到来，蚊子进入了繁殖与活动的高峰期，登革热、基孔肯雅热等经由蚊虫叮咬传播的疾病，其感染风险正悄然攀升。那么，哪些户外或室内的角落最容易成为蚊子的藏身之所？频繁被叮咬是否真与血型存在关联？我们又能采取哪些科学手段，有效防范这些蚊媒传染病的滋生与扩散呢？
疾控机构指出，白纹伊蚊作为登革热、基孔肯雅热等疾病的主要传播媒介，尤为偏好于小型静止积水中完成产卵过程。这些积水可能隐匿于家中的水培植物容器、拖把桶、未及时丢弃的一次性餐具中；而在户外，水池、树洞、落叶堆、防雨塑料棚的褶皱处、地下车库的排水沟以及露天堆放的各类垃圾，同样都是蚊子繁衍后代的“温床”。
清除积水，便成了居家防蚊的首要屏障。中国疾控中心病毒病所研究员李建东提醒，花盆托盘、废旧轮胎、水桶、花瓶、空调接水盘、易拉罐等物品，皆是蚊子产卵的常见场所。他建议，应定期翻盆倒罐，将家中及周边的各类积水容器彻底清理；暂时不用的瓶罐需倒扣存放；水培植物则须每周至少换水一次，并同步清洗植物根部，以去除潜在的虫卵。
从疾控部门的监测数据来看，今年蚊虫密度较往年仍维持在较高水平。例如，广东部分地区蚊媒监测指数已攀升至“非常活跃”级别；而北方多地因入夏以来降雨频繁，高温日数增多，也进一步加速了蚊虫的繁殖进程。针对这一态势，广东等高风险地区已组织社区、物业及志愿者力量，开展全域积水清整行动，并建立蚊虫滋生点位的台账动态管控机制，力求从源头上切断蚊虫的繁殖链条。广州市疾控中心主任医师袁俊透露，除清除滋生地外，他们还加大了对成蚊栖息区域的监测与处置力度。
袁俊进一步解释，成蚊的栖息地多集中于灌木丛、树荫下、空置房、杂物堆以及家具角落等阴暗潮湿之处。他建议公众尽量避免在这些区域附近长时间停留，同时要加强对这些场所的清理与灭蚊工作。若必须经过此类地带，务必做好个人防护。近年来，当地正积极探索更为科学且实用的新型防控手段，如借助人工智能、无人机等技术构建智能化监测平台，并推广使用对环境更为友好的生物制剂。此外，蚊媒监测电子地图也已上线，市民可随时查询周边区域的蚊媒动态。
关于“招蚊子”的说法，生活中总有人认为某些血型更受蚊子偏爱，而婴幼儿似乎也更容易被叮咬。对此，北京市疾控中心消毒与有害生物防制所研究员周小洁解释，蚊子搜寻目标时，主要依赖人体呼出的二氧化碳，以及汗液和皮肤代谢物所散发的气味进行定位。因此，新陈代谢旺盛的婴幼儿、孕妇，或是出汗多、体味较大的人群，自然更容易成为蚊子的“目标”。
衣着的选择同样可能影响蚊子的偏好。由于蚊子具有趋暗的习性，穿着深色服装的人或许更容易吸引蚊子的注意。周小洁强调，目前科学研究并未发现蚊子会挑剔血型的证据。蚊子归根结底是依据人体的气味来挑选“猎物”，比如汗液气味、化妆品香气、代谢产物，乃至不同的生理年龄阶段，都会对蚊子的引诱率产生差异。
在选用驱蚊产品时，科学选择至关重要。市面上以避蚊胺和驱蚊酯为主要成分的驱蚊喷雾、花露水等外用产品，应根据不同人群的需求加以区分。避蚊胺适用于2月龄以上人群，浓度低于10%的产品可用于儿童，而10%至30%的高浓度产品仅适合健康成年人，在户外或蚊虫叮咬高风险场景下可选用高浓度版本。驱蚊酯则适用于6月龄以上人群及孕妇。天然植物提取类产品，如以柠檬桉油、香茅、艾草等植物精油为原料的产品，刺激性相对较小，但有效防护时间较短，防护范围有限，驱蚊能力也相对较弱。需特别注意的是，以柠檬桉油为原料的产品禁止用于2岁以下的婴幼儿。
按照市场监管部门的规定，所有驱蚊产品均须标注毒性等级，消费者应优先选择微毒或低毒产品。若某款产品宣称“纯植物零农药”或“灭蚊率100%”，则多为夸大其词的虚假宣传，消费者需谨慎对待。
针对儿童使用驱蚊产品，中国卫生有害生物防制协会秘书长王文龙给出了具体建议：只需少量均匀喷洒即可。对于儿童而言，应尽量避免涂抹于手部，以防其通过触摸其他物品，将驱蚊剂或杀虫剂带入口中。面部涂抹时，则须避开嘴部和鼻腔区域。
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高校{生成式人工智}能治理的国际经验生成式人工智能正以空前之势重塑全球高等教育的版图。从学生撰写论文，到教师设计课程，再到高校教务管理，这一颠覆性技术已深入渗透到教育链条的每一个细微环节。它在显著提升效率的同时，也带来了一系列不容回避的隐忧
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