AIGC时代智能教育产品应用如何监管

摘 要：AIGC时代，智能教育产品驱动并深刻影响着教育体系的数智化转型，成为加速教育现代化进程、构建智慧教育生态的核心驱动力。从回应性监管理论出发，审视智能教育产品应用的内外风险，明确事前、事中、事后监管细节，采取从自治到律治逐步强化的策略，建立信用沙盒监管主体机制，旨在构建高阶智驭的智能教育产品监管体系。

关键词：AIGC；智能教育产品；回应性监管理论；监管体系

中图分类号 G434 文献标识码 A 文章编号 1005-4634（2025）01-0020-09

2022年年底，ChatGPT一经发布，便在全球范围内迅速普及并得到广泛应用。与此同时，中国本土的顶尖AIGC产品，如文心一言、云雀大模型、智谱清言等，亦如雨后春笋般涌现，共同推动了人工智能从1.0时代向2.0时代——即“AIGC时代”的跨越，深刻重塑了内容生产的格局与教育的未来形态。智慧教育作为AIGC时代教育的新范式，相较于工业时代的教育形态，呈现出本质性的差异与革新[1]。2024年1月，教育部部长怀进鹏在2024世界数字教育大会上强调：“以智慧教育平台国际版开通为契机，……打造高品质的全球公共教育服务产品。”[2]在此背景下，智能教育产品作为智能技术在教育领域应用的核心载体，承载着推动教育创新变革、引领教育未来发展的重要使命[3]。然而，随着智能教育产品的广泛应用，数据使用的合规性风险[4]、内容生成过程中的滥用隐患[5]、算法运行的不透明性及偏见风险[6]等监管问题日益凸显。如何有效监管AIGC时代的智能教育产品应用，确保其在合法、安全、伦理的轨道上运行，已成为亟待解决的关键问题。因此，本研究将从回应性监管理论视角出发，对AIGC时代智能教育产品的监管框架进行深入剖析，以期为智能教育产品的健康发展提供价值参照。

1 智能教育产品监管的历史进路

1.1 智能教育产品的演进溯源

智能教育产品演进的核心在于智能技术的迭代与发展。AIGC时代的智能技术可以追溯至1943年，Warren McCulloch与Walter Pitts提出了旨在模拟人类神经元运作机制的数学模型[7]。随后，Alan Turing在1947年提出“智能机器”的构想，并于1950年通过论文《计算机器与智能》正式提出图灵测试，为机器智能的评估确立了方法论标准[8]。1956年，达特茅斯会议正式提出“人工智能”的概念，但受限于技术和计算资源，人工智能仅停留于理论构想层面。然而，随着ELIZA聊天机器人的出现，RNN、LSTM网络的引入，机器学习算法得以飞速发展。生成对抗网络（GAN）、Transformer模型等技术的问世，特别是ChatGPT等先进生成式语言模型的诞生，推动了生成式人工智能的创新突破。国家数据局局长刘烈宏指出，大模型作为新一代人工智能技术发展的重要方向，高效赋能千行百业[9]。中国科学院副院长吴朝晖认为，需引育更多高层次人工智能创新人才，推动更多产业政策落地落实，共同促进人工智能产业高质量发展[9]。鉴于此，教育作为国家战略发展的重中之重，智能技术赋能教育领域成为必然趋势。

从政策导向层面来看，国务院于2017年颁布的《新一代人工智能发展规划》提出建设人工智能学科，倡导形成“人工智能+X”复合专业培养新模式[10]。2022年，我国教育部在《义务教育信息科技课程标准》中明确将人工智能纳入课程体系[11]。2024年，我国教育部启动人工智能赋能教育行动，实施四项关键举措，旨在全面推动人工智能深度融入教育教学，加速教育模式的智能化转型[12]。国际视野下，德国联邦教研部发布《人工智能行动计划》，强调在教育系统中研究和设计基于人工智能的技术[13]。美国教育技术办公室（U.S. Department of Education’s Office of Educational Technology）发布的《人工智能与教学的未来》报告，亦倡导利用先进技术优化教学实践，促进教育系统创新[14]。

从教育实践层面来看，智能教育产品的应用取得显著成效。2020年，安徽省教育厅在高考阅卷工作中采用“人工智能辅助的在线评卷质量监控体系”，既有效避免了人工评卷可能出现的主观性误差、评分错误等问题，又提升了监管效能[15]。四川省则首开先河，运用人工智能技术回溯审查高考监控视频，有效维护了考试公平[16]。哈萨克斯坦阿里·法拉比国立大学在期末考核中广泛采用数智技术，考试形式中数字化元素占比超过八成，其校长Zhanseit Tuimebayev强调，此举对提升高校科研实力与全球竞争力至关重要，是实现联合国可持续发展教育目标的重要途径[17]。

1.2 智能教育产品监管现行图式架构

在智能教育产品融入教育领域的进程中，风险作为技术的固有属性[18]，其技术伦理隐忧在研发、部署及监管的全链条中逐渐显现。首先，教学技术循环中存在的“伦理缺位”引发了教育生态伦理失衡[19]，诸如数据隐私泄露、教育技术滥用、公平机会失衡等问题日益凸显。其次，技术主体间交往模式的异化[20]，进一步引发学生自主性下降、批判思维缺失，师生创新意识衰退及教师教学主导边缘化等问题。此外，信息资源的分配不均加剧了数字鸿沟，同时智能资源的设计与运用也显著缺乏人文关怀。故而，强化智能教育产品的管理监督，确保技术伦理的落实，是当前教育领域亟需应对的关键议题。

在技术革新与监管需求并驱的当下，精准把握技术创新与监管的平衡点已成为全球瞩目的核心议题。美国、英国、法国等七国集团出台《人工智能国际指导原则》及《人工智能开发者自愿行为准则》，为AI全球治理贡献重要参照[21]。2024年，欧盟颁布全球首部综合性《人工智能法案》，依据风险级别实施AI模型分类监管，明确界定责任主体及违规处罚措施[22]。我国亦积极响应AI技术的发展态势，工业和信息化部等四部门联合颁布了《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》，从基础共性标准、基础支撑标准、关键技术标准、智能产品与服务标准、赋能新型工业化标准、行业应用标准以及安全/治理标准七大核心领域入手，为AI产业的规范化、标准化发展奠定了坚实基础[23]。中国国家网信办颁布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》[24]与中央网信办提出的《全球人工智能治理倡议》[25]均旨在规范AIGC技术的使用边界，以在技术创新与风险治理之间寻求平衡。教育领域，联合国教科文组织发布的《教育与研究领域生成式人工智能指南》呼吁各国政府、教育机构及社会各界共同努力，为教育领域人工智能技术的规范应用创造有利条件[26]。2024年，世界数字教育大会的“人工智能与数字伦理”专题论坛中，全球的政策制定者与实践领域的专家分享了各自国家在AI教育应用上的成功经验，并致力于探讨达成全球共识的监管路径[27]。综上，当前教育领域虽已初步涉足人工智能应用的监管策略探索，但普遍聚焦于宏观层面的原则性引导，导致实践中常出现监管不力的情况。鉴于此，应进一步细化和完善智能教育产品的监管细则，推动智能教育应用的可持续发展。

2 回应性监管：重塑智能教育产品监管框架

回应性监管理论（Responsive Regulation）作为当代国际监管理论领域中的核心与前沿，由美国学者Ian Ayres与澳大利亚学者John Braithwaite在其合著的《回应性监管：超越放松监管的范式》中首次系统阐述，指出政府唱“独角戏”的监管模式和完全依靠市场调节的监管方式都难以获得最佳的监管质效，进而提出混合政府监管和非政府干预手段的第三条道路，即回应性监管[28]。回应性监管理论的理论基础主要包括治理术理论、法律的自创生理论以及回应法理论。首先，Michel Foucault的治理术理论颠覆了传统权力研究的宏观范式，指出治理过程不仅是权力的行使，更伴随着知识的生成与共生，主张个体通过“自我规训”实现内在约束[29]。其次，Niklas Luhmann提出法律的自创生理论，主张社会架构由一系列在规范层面封闭、认知层面开放的子系统构成，基于系统间的结构耦合特性[30]，利用法律的反身机制（即自我监管机制）达成子系统间的和谐整合[31]，进而实现对社会系统内部结构的法律监管。再次，Pilippe Nonet、Philip Selznick从合法性视角重新阐释权威，主张合法性的内涵与实效具有动态性和情境依赖性。在此基础上，他们进一步提出：法治不仅是法律规则的集合，更是一种具有超越性价值的制度体系，其核心在于法律的独立性以及自治型法律机构在治理结构中的主导地位[32]。

在上述理论的基础上，Ian Ayres和John Braithwaite衍生出优基监管理论，通过“监管工具金字塔”与“监管策略金字塔”的监管框架共同指导监管实践[33]，调和并融合威慑式执法与遵从式执法之间的内在张力[34]，从而对传统监管模式的单一性和僵化性提出挑战，倡导建立一种更为灵活、动态的政府与非政府组织、私营部门乃至公民社会之间的合作型监管架构，从而实现了回应性监管体系的灵活性与适应性。

2.1 回应性监管手段：从柔性支持到刚性强制

回应性监管理论主张行政机构在选择执法工具时，应遵循“监管手段金字塔”自下而上、由柔至刚的监管逻辑框架（见图1）。具体而言，该理论倾向于首先运用金字塔底部那些强制力最弱、侧重于协商与合作的劝导与教育手段。当且仅当较为柔和的手段未能达到预期效果时，行政机构才会逐级提升监管工具的威慑力与惩戒力度[35]154，旨在以最小干预实现合规目标。然而，针对传统监管模式过于偏重制裁、忽视激励的局限性，布雷斯维特进一步提出了“双重监管工具金字塔”模型（见图2），即在原有的“强制手段金字塔”前增设“支持手段金字塔”，通过优先采用“软”措施来激发公民精神，同时以严厉的惩罚作为后盾，确保监管的威慑力。具体而言，在面对监管挑战时，监管部门应优先采用由低至高的支持性手段，通过提供必要的资源、信息和指导，帮助被监管者主动遵守规定。若所有非惩罚性措施均未能奏效，监管部门才会转向“惩罚性金字塔”，即便在这一阶段，也应从轻微的说服引导开始，逐步加强制裁措施[36]。

2.2 回应性监管策略：从自我调适至命令控制

监管策略金字塔（见图3）所主张的“回应性”主要体现为精准识别被监管者的动机，依据个体动机的差异性实施差异化待遇，并选择恰当策略进行有效激励[35]35-38。该金字塔的策略实施倡导自主权从底层向顶层逐步收缩、从自我监管向命令控制的监管机制，依据行业的自律能力动态调整监管的强度。在监管权的配置上，金字塔模型涵盖四维策略。首要策略是鼓励自我监管，旨在激发个体与组织内在的责任感与自律性。其次是强化型自我监管层面，通过提升行业自律意识与能力，推动高效的自我管理的实现。再次，利用酌罚式命令式监管，对违规行为采取适度且有针对性的惩罚措施，以达到警示效果。最后，采取超罚式命令型监管，对严重违法者实施重罚，确保法律法规的权威性和威慑力得以彰显。监管策略金字塔能够精确匹配各种情境下的监管要求，从而赋予监管工作极高的灵活性与适应性。

2.3 智能教育产品监管中回应回应性监管的适应性探究

20世纪末，经济合作与发展组织（OECD）提倡突破传统“命令控制型”监管模式的束缚，积极探索更为智慧、灵活的监管路径[37]。回应性监管理论超越了简单的“放松监管”与“强化监管”二元对立思维，主张监管策略应高度适应于被监管对象的具体行为与特性，既保留了必要的政府干预力量，又充分激发了社会自我监管和市场机制的作用，能够精准匹配智能教育产品的快速变化与多样化需求，实现监管效率与公正性的双重提升。因此，将回应性监管嵌入智能教育产品监管领域展现出显著的耦合效应，其理论上的契合性和实践中的可操作性具体体现在以下三个方面。

首先，监管工具动态响应被监管体的随机风险。面对新兴技术与应用模式的快速迭代，惰化思维、超纲教学、商业算法逐利等技术伦理问题过度依赖社群举报实施监管[38]，造成问题暴露后才进行补救的被动局面，凸显了当前监管缺乏前瞻性和主动性的现状，因而难以有效预见并预防威胁教育发展的潜在风险。鉴于智能产品在教育领域违规使用的多样性和复杂性，其引发事件性质多样、社会影响不一，回应性监管工具的制定摒弃“一刀切”的简单化处理，精准匹配不同监管情境下的最优监管主体与制度设计。同时，主张构建风险导向的分级监管体系，依据智能教育产品的功能特性、应用范围及潜在风险等因素，将其划分为不同风险级别，并据此采取针对性的惩戒举措，确保监管体系的持续有效性和针对性。

其次，监管策略高度契合监管主体的多样态需求。依据《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》，人工智能标准体系框架涵盖从基础共性标准（A）至智能产品与服务（D）等全方位领域[39]。这要求监管机构不仅需深入理解产品的技术架构、功能特性及其市场定位，还需精准把握产品生命周期的各个阶段，强调多主体协同监管的重要性。然而，智能教育产品监管面临主体单一、高技术人才短缺及算法“黑箱”复杂等挑战，致使监管难以深入全面从而存在盲区。回应性监管理论力图打破单一行政监管的局限，推动构建多方协同的监管框架，强调吸纳产品开发者、终端用户等核心利益相关方，依据效率与效果最优原则分配监管责任[40]，倡导通过政府、企业、行业机构及专业监管部门间的权利分配与下放，实现监管权责的有限让渡和交割[41]。