刘善雅博士
中文大学生命伦理学中心联席总监
早前(5 月 27 日)笔者在本栏分享大学同工对生成 AI 应用在大学教育的看法。近期大学再举办多样化的论坛及工作坊都以 AI 为主题，这种密集式讨论可说少见，其中既感受到 AI 对大众的吸引力（或「魔力」），也见到潜在压力。
在医学院带领一个推动 AI 应用于医学教育的计划，有两点感受较深：一，教师是否实践「人工智能作为教育」(AI as Education)，把 AI 纳入课程或用于课程评估，很视乎自己教授的范畴对 AI 应用有没有迫切性，以及本身对 AI的理解。二、在「以人工智能辅助教育」 (AI for Education)的范畴，教师对于会否使用 AI 工具辅助教学、发展相关的教研计划等，很视乎教师对市场上 AI工具的认知。
AI 快速普及，不少教师面对学生忽然可以实现「个人 AI 自主」是有担心的，怕学生依赖 AI「做」功课，更怕学生会不正当使用。对此，各院校都推出了严正指引，不正当使用 AI 的学生可能被纪律处分。
规范行为之外
除了以指引规范行为，这其实是一个时机，让大家深入认识这个新工具，开始思考我们一向惯用以写作为基础的书面作业评估学生，是否应该与时并进，尝试作一些调整。就笔者所见，这两年来，指引已经成为学生做功课的「紧箍咒」，但整体上教学面貌并没有见到期待的大改变。
院校对教师应用 AI 普遍是开放及鼓励的，但笔者留意到教师的矛盾和无助。一些教师对工作中使用生成式 AI 是有一定抵触。现在各院校都有组织工作坊及分享会，颇见积极，希望会有助疏导抵触与矛盾。
院校制定有关 AI 的指引，在伦理方面侧重学术诚信，多从技术性层面出发，如学生要申报、负责任使用、查明数据源等。对于教师，主要重申需要顾及平等可及性、数据私隐、避免不当和未经授权使用等。政策上推动及保障AI 能适当地融入教学则比较欠缺细节，例如使用 AI 批改功课及生成评语，当中如何保证质素？生成的考试题目或课程大纲，原创性及恰当性能否确保？指引对教师似乎是没有很大的规范作用。
前瞻地看，未来 AI 必然会改变高等院校的教与学。除了培训和投放资源，有没有好的方法或策略可以推进发展？或者也可以参考其他地方的动向。
就笔者所见，本地及外地院校投放资源，发展 AI 的教育应用，大略可分为「上而下」和「下而上」两类。「上而下」可由院校统筹及负责发展平台，例如澳洲悉尼大学的 Cogniti.ai，是一个多用途平台，教师可按需要自行制作代理机械人 (Agent)，指导学生进行任务，或训练学生沟通技巧。笔者 5 月拜访时，该校教授健康科学的团队已用 Cogniti.ai 建立了多个方案，可以应用于职业治疗、心理学等课程，据知全校有过百位教师使用该平台制作代理机械人。
取得两者并行
院校自设平台比较容易达到师生公平使用 AI，及克服 AI 操作背后的私隐、保护智识产权等问题。在美国，密歇根大学、哈佛大学、华盛顿大学、加州大学等都都发展院校自己的 ChatGPT；中文大学亦于去年发展了自己的ChatGPT。「上而下」政策也易于凝聚有共同兴趣和需要的同事，面对技术及资料私隐问题都可集中处理。虽然对院校而言，成本和高技术需求相当大，但效益也可能相对提高。
「下而上」则由院校拨款让有兴趣的同事申请，开发工具可以目标为本，投放资源相对弹性，而且鼓励百花齐放，好处是自主性高，但单一造价亦可能相对昂贵，而且同事在繁忙教学工作上难以视此为优先，可能更添无助感。
本地院校及教资会均有「下而上」的拨款推行教育创新，不少计划亦要与市场的公司合作以客制化 AI 工具及平台，需要投入大量数据及案例等学术数据。如何保障信息科技安全及数据私隐，对教师很有挑战，院校应提供支持及加强保障教育开发品的产权，以鼓励教育创新。
从尊重学术自主的角度考虑，「下而上」发展策略也未必要所有人参与使用 AI 作为教学或辅助教学工具。然而，如果 AI 是某专业的未来趋势，以积极政策推动是重要的，可能应该优先考虑把 AI 的专业应用纳入课程，否则会削弱毕业生的能力和就业能力。
考虑 AI 的伦理课题，有普遍性的焦点，例如透明度和监督、隐私等；具体用于各专业时也会有特殊的问题，值得逐一讨论。
