随着大型语言模型（LLM）等生成式人工智能技术以前所未有的速度渗透到教育领域的各个角落，一场关于教学与学习方式的革命正在悄然发生。然而，在这股技术热潮之下，一个严峻的现实正浮出水面：现有的法律和监管框架已远远落后于技术发展的步伐，留下了一个巨大的真空地带，对学生、教育工作者和教育机构构成了潜在的严重威胁。一篇在预印本服务器arXiv上提交的最新研究深入探讨了这一复杂领域，系统性地揭示了在教育中安全、合规地使用生成式AI所面临的严峻挑战。

这项题为《为教育领域构建值得信赖的大型语言模型：与法律、隐私和文化对齐》（Trustworthy LLMs for Education: Aligning with Legal, Privacy, and Cultural Paradigms）的研究指出，将生成式AI直接部署于教育场景引发了一系列独特的法律问题，这些问题是传统技术法规未能充分预见和解决的。从学生数据的隐私保护到知识产权的归属，再到算法偏见和学术诚信，每一个环节都充满了复杂的风险。

教育AI应用面临的四大核心风险

该研究系统地剖析了大型语言模型在教育环境中引入的多重风险，这些风险交织在一起，形成了一个复杂的挑战网络。教育工作者和决策者必须正视这些问题，才能确保技术向善，而非成为潜在的伤害源头。

• 学生数据隐私的侵蚀：这是最为直接和紧迫的担忧。当学生与AI工具互动时，他们的查询、作业、个人反思甚至错误都会被记录和处理。这些数据极其敏感，可能揭示学生的学习进度、认知弱点、个人兴趣甚至心理状态。现有的LLM服务通常会将这些数据用于模型的进一步训练，这与《通用数据保护条例》（GDPR）和《家庭教育权利和隐私法》（FERPA）等数据保护法规的原则可能存在冲突。数据泄露、滥用或未经授权的访问，都可能对学生的未来造成不可逆转的伤害。

• 知识产权的混乱与冲突：生成式AI模糊了原创与衍生的界限。一方面，AI生成的内容可能无意中使用了受版权保护的材料，导致侵权风险。另一方面，当学生使用AI辅助完成作业时，其作品的知识产权归属变得极其复杂。这部分成果属于学生、AI开发者，还是提供AI服务的学校？这种模糊性不仅挑战了传统的学术规范，也给知识产权法带来了新的难题。

• 算法偏见与文化不公：大型语言模型是在庞大的互联网文本和代码上训练出来的，这些数据本身就包含了人类社会现有的各种偏见和刻板印象。当这些带有偏见的模型被用于教育时，其危害可能被放大。例如，AI可能会在历史叙述中偏向某一特定文化视角，在文学推荐中忽视少数族裔作家的作品，甚至在评估学生答案时，对非标准的语言表达方式给出更低的分数。这不仅会固化社会不公，还可能损害学生的文化认同感和自信心。

• 学术与评估诚信的瓦解：AI的普及对传统的评估方式构成了根本性的挑战。教师们越来越难以区分哪些是学生独立思考的成果，哪些是AI一键生成的文本。这不仅使得评估学生真实能力变得困难，也对学术诚信的根基造成了冲击。此外，依赖AI进行自动评分的系统，可能因缺乏对复杂、创新性思想的理解，而倾向于奖励标准化、模式化的答案，从而扼杀学生的创造力。

迈向负责任的AI教育：构建信任框架

面对这些挑战，该研究并未呼吁禁止在教育中使用AI，而是强调了建立一个“值得信赖的LLM框架”的紧迫性。这个框架的核心目标是确保AI的使用与法律要求、数据隐私标准和文化完整性保持一致。研究人员提出，需要一个多方参与的协同方法，联合立法者、技术开发者、教育机构和法律专家，共同填补当前的监管空白。

构建这一框架需要从多个层面入手。首先，法律和政策层面需要更新，制定专门针对教育领域AI应用的明确指导方针，特别是关于数据所有权、使用范围和同意机制的规定。其次，技术开发者必须采用“隐私和安全始于设计”的原则，开发出能够保护用户数据、可解释其决策过程并允许用户控制其数据的AI系统。最后，教育机构需要建立健全的内部治理政策，对师生进行AI素养培训，教授他们如何批判性地、负责任地使用这些强大的工具，并建立清晰的学术诚信准则。

总之，生成式AI为教育带来了无限的潜力，但通往这一未来的道路上布满了法律和伦理的荆棘。只有通过前瞻性的规划、跨领域的合作以及对潜在风险的清醒认识，我们才能安全地驾驭这场技术变革，确保AI真正成为促进教育公平和质量的赋能工具，而非威胁下一代学习者福祉的隐患。