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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
《蛋白质组学如何守护大众健康》？
若将人体比作一座繁华都市，基因组便如同城市的建筑设计蓝图，而真正驱动城市脉动的，则是蛋白质组这一庞大系统。每一次心脏的搏动、肝脏的代谢解毒、大脑的认知运作，事实上都源自不同蛋白质的精确协同，它们如精密工匠般各司其职，共同支撑起这座名为“生命”的宏大城池。
面对全球老龄化进程日益加深、慢性疾病高发的现实，公共健康体系正承受前所未有的压力。现代医学正在发生深刻转向——由被动“治已病”逐步迈向主动“治未病”的前瞻模式。在此背景下，如何在症状尚未显现的数年前便捕捉到病变的“蛛丝马迹”？又该如何针对不同患者定制个性化诊疗策略？新药研发能否找到更高效的突破口？这些长期困扰医学界的关键问题，正在蛋白质组学的革命性进展中找到全新答案。
中新健康特邀西湖大学郭天南教授与赛默飞精准医学高级经理轩玥博士，围绕蛋白质组学技术突破、临床应用发展前景以及中国方案对全球医学的深远影响，展开深度对话与解读。
从“静态蓝图”迈向“动态明镜”
提及蛋白质，公众并不陌生；然而“蛋白质组”这一专业概念，却鲜为大众所熟悉。轩玥博士向中新健康阐释道，基因承载着遗传密码，它诉说着生命的各种“可能性”；而蛋白质组学则聚焦于人体内那些时刻活跃变化的蛋白质网络，能精准映射身体当前的运转状态——正常抑或异常。绝大多数疾病并非一朝一夕所致，而是长年累积的产物。基因层面的变异进展缓慢，早期不易察觉；相比之下，蛋白质的变化往往出现得更早、也更敏感，仿佛是疾病初露端倪时发出的第一声警报。
生命科学界流传着一句经典箴言：“生在基因，命在蛋白。”郭天南教授对这句话的内涵进行了深入解读：从呱呱坠地到生命终章，每个人的基因组大体恒定，但健康状态却始终处于流动变化之中。运动习惯、饮食结构、用药情况及身心波动，均能在短时间内引起蛋白质表达的显著变化。
正是凭借这种“即时反馈”的独特能力，蛋白质组学在疾病早筛领域彰显出无可替代的临床价值。以阿尔茨海默症等神经退行性疾病为例，轩玥指出，相关蛋白标志物在疾病极早期浓度极低，有时仅为百万分之一量级，传统检测手段往往“无能为力”。而蛋白质组学技术凭借超高的灵敏度，已在部分疾病研究中成功实现了“症状显现前数年锁定征兆”的突破。
在肿瘤诊疗维度，蛋白质组学同样开辟了前所未有的可能性。以被称为人体“指挥中枢”的甲状腺为例，面对甲状腺结节，仅凭影像学或基因检测很难精准判定其良恶性——不同患者的基因突变特征可能大相径庭，但病变所对应的蛋白质变化却往往呈现出清晰的规律性。郭天南表示，当基因数据与蛋白质数据交叉验证，便能更早、更准地作出判断，为医患双方提供坚实决策依据。
即便是同一种癌症，患者对治疗方案的个体反应也可能千差万别。轩玥解释，这种差异的根源在于每个人体内蛋白质组的独特性——正是基于这种差异，通过对大规模患者队列进行蛋白质组学分析，可以将患者精准划分为不同亚型，再针对各自特征匹配最适宜的药物，由此实现从“一刀切”到“量体裁衣”的转变，这正是精准医疗的核心追求。在新药研发领域亦是如此，一旦明确了疾病究竟激活了哪些蛋白质通路，科研人员便能更有针对性地设计新药进行阻断，从而显著缩短开发周期。
这一切的落地，离不开技术的强力支撑。近年来，质谱检测技术的跨越式进展，为蛋白质组学的规模化应用奠定了坚实基础。
2023年，赛默飞推出Orbitrap Astral质谱仪，在很大程度上推动了蛋白质组学从技术验证阶段向规模化应用的历史性跨越，为临床研究、药物开发及生物标志物发现等领域注入了全新动力。“新一代质谱设备能在极短时间内从血液样本中检出成千上万种蛋白质，动态范围横跨六个数量级，即便在低丰度标志物中也能实现有效检测，”轩玥介绍道。在2025年6月落幕的ASMS大会上，赛默飞再度推出Thermo Scientific™ Orbitrap™ Tribrid™ Apex及Orbitrap™ Excedion™质谱系统，旨在协助科研人员借助结构生物学、代谢组学等多维手段，更为全面地揭示疾病作用机制，并加速潜在药物靶点的筛选与验证。
技术进步正大幅提升研究效率。郭天南回忆道，二十年前攻读博士期间，“一周不眠不休，仅能解析一个蛋白质组；而如今，一天之内便可完成一百多个样本的检测。与此同时，质谱仪的稳定性也获得了质的飞跃，过去常担心设备随时可能‘罢工’，如今却可连续数月稳定运转而无需频繁维护。”
在他看来，高通量、低成本、高稳定性的质谱平台，为临床试验和药物研发的数据采集提供了坚实保障，也将对中国乃至全球药物创新的进一步突破产生重要推动作用。
蛋白质组学：从实验室迈向临床
基础科研的终极旨归，在于造福民生、守护公众健康。当下，中国的蛋白质组学研究已突破单一实验室的边界，正加速从前沿科学走向临床应用及大众健康管理。
今年6月，郭天南团队携手上海交通大学医学院、哈尔滨医科大学等单位在《自然》期刊发表重磅论文，成功绘制出迄今分辨率最高、覆盖范围最广的人体蛋白质组空间图谱。该研究涵盖了58种人体正常组织、251种组织亚型及25类癌症，定量解析超过1.3万种蛋白质，系统描绘了胎儿发育、健康组织及不同肿瘤中蛋白质表达的动态演变特征。
“蛋白质是绝大多数药物的直接作用靶点，”郭天南强调，“蛋白质靶点分布不明确，导致众多抗癌创新药在临床试验阶段因意外副作用而黯然折戟。”这张全新蛋白质“地图”的问世，或将为精准医学及药物开发揭开崭新篇章。
相较于癌症精准诊疗的高阶应用，两位专家一致认为，慢性病早期筛查与大众健康管理将成为蛋白质组学最快落地的应用方向。
“中国正逐步迈入老龄化社会，每个个体对自身健康的关注度都在攀升。”郭天南指出，常规体检常常遗漏重要的早期信号，而蛋白质组学检测则能比传统血常规和常规体检更早、更灵敏地捕捉亚健康状态及慢病萌芽迹象，实现疾病的前置预警。
轩玥则提出，若能对每个人的蛋白质组进行持续追踪，便可推动医疗模式从“有病才就医”向“未病先防、早控干预”转变。她透露，目前已有技术可实现指尖血样采集于滤纸片上，患者居家完成采样后寄回实验室，即可实现术后疗效及用药情况的远程监测。
“人体蛋白质状态时刻处于动态变化之中，运动、饮食、作息、用药乃至情绪波动，都会直接影响蛋白表达。”轩玥表示，通过阶段性持续检测与动态数据跟踪，能够实时掌握身体代谢和健康波动，提前干预潜在风险，真正达成主动健康管理目标。
展望未来，蛋白质组学的想象空间远不止于人体健康领域。郭天南介绍，其团队已开启跨学科前沿探索，积极推动蛋白质组学与AI、多组学数据的深度融合，致力于构建“虚拟细胞”模型。未来，新药研发或可依托虚拟细胞进行模拟实验，大幅减少对动物试验的依赖，显著压缩研发周期、降低研发成本。
回到文章开头所描绘的那座“城市”——蛋白质组犹如城市的实时监控大屏，清晰显示此刻哪条道路拥堵、哪栋建筑存在隐患、哪个区域亟需维护。随着技术门槛和成本不断下探、AI深度赋能，这块“监控屏”正逐步走出科学家的实验室，迈向更为广阔的临床实践与健康管理场景。(完)
使用说明
495家企业投标（第12批国）家组织药品集采
7月31日上午十点半，第12批全国性药品联合采购的企业报价资料递交环节告一段落，此次共有495家药企携带859个药品项目参与竞标。随即，现场步入报价公开唱标阶段。回顾过往，医保机构已顺利推进了11轮国家组织的药品集中采购工作，累计覆盖490种药物，逾800家供应商的2500余款产品脱颖而出，成功入围。这些品质优良且价格合理的集采药品，如今已普遍渗透至临床日常治疗的核心领域，为患者带来了实实在在的便利与实惠。
更新日志
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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