一、引   言
人工智能（Artificial Intelligence， AI）正颠覆式地重构人类文明的知识图景。习近平强调，“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合”[1]，并指出人工智能具有溢出带动性很强的“头雁”效应[2]。作为数字文明时代最富革命性的技术范式，人工智能不仅重塑着人与技术的本体论关系，还变革着知识观、人才观和育人观[3]，其“头雁”效应在教育领域表现为技术创新的催化升级、教育模式的引领示范和人才培养的系统重构。目前，教育人工智能正处于“奥本海默时刻”，智能鸿沟、技术偏见、隐私泄露等伦理风险已然构成技术乌托邦的阴影。近年来，我国通过推进人工智能伦理治理相关法律法规建设、政策工具创新等举措，在数据安全、算法透明、风险防范等领域取得一定成效。然而，教育人工智能伦理治理仍存有“理性僭越、泛在治理”等困境，现有治理体系在制度设计、风险监管、协同治理等维度有待完善[4]。如何科学研判人工智能对教育的影响，积极引导“数字向善、造福师生”的智能应用，已然成为重要的时代命题。人工智能诱发的教育伦理风险，大多并非隔离于教育系统中的内生性问题，而是科技伦理在教育场域的特殊映射；部分治理困境亦非中国一家独有，而是全球各国面临的普遍挑战；部分伦理风险则孕于中国人文境脉，不能在规约治理时以为“外国的月亮比中国的圆”。因此，唯有在底层逻辑和认识高度上“跳出教育看教育、立足全局看教育、着眼长远看教育”，纵观寻求人工智能伦理治理范式的全球“最大公约数”，再回归中国教育的独有特点，方能在中国语境下构建教育人工智能伦理的本土化治理进路。为此，本研究通过主题建模与内容分析双重路径，系统剖析国际人工智能伦理治理的共通要素与国异并以全球视野反哺中国教育实践，以期为我国教育人工智能伦理治理提供设计参考和实践动能。


二、研究设计
（一）数据准备本研究选择美、英、德、澳、日、欧盟、联合国等具有全球影响力的发达国家和国际组织作为分析主体。它们既是人工智能技术发展的先行者，又是国际治理规则制定的关键力量，其政策实践对全球教育人工智能伦理治理具有引领作用。当前，尽管部分国家及国际组织已出台教育人工智能伦理治理相关文件，但整体仍处于探索阶段，且治理核心原则与规范多嵌于通用人工智能伦理政策中，因而剖析通用伦理政策是把握教育领域治理动向的重要基础[5]。基于此，本研究采用“以通鉴专”的分析思路，考虑时效性、代表性和整体性，选择2016—2025年间发布的涉及人工智能伦理探讨的国际政策作为样本。依托中国科学院开发的LAIP（链接人工智能准则平台），筛选代表性国家政府及国际组织的政策，并经政策门户网站检索和人工去重，最终得到53份政策文件纳入分析（见表1）。（二）研究方法本研究基于LDA和ATM模型进行政策文本分析，如图1所示。首先，运用LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型对全球政策文本进行无监督主题识别，通过拟合“文档—主题”和“主题—词”的概率分布，提取潜在主题结构，从而凝练全球在教育人工智能伦理治理中的共性主题[27]。在此基础上，为探究不同政策主体在伦理治理上的关注差异，本研究以政策主体为作者变量，构建ATM模型（Author-Topic Model）。通过文本主题与政策主体的关联分析，根据各主题趋势及特征词分布情况，揭示各主体在伦理治理中的注意力配置差异[28]。


三、求同：人工智能伦理治理的全球共识
教育人工智能伦理治理并非孤岛，需秉持“跳出教育看教育”的系统性思维，将其置于全球人工智能治理的普适性框架，以探寻跨越领域边界的伦理治理共识。为此，本研究基于Python Gensim库构建LDA主题模型，根据一致性得分（k=4）确定四类高频词汇，经提炼得到“机器立心”“伦理监管”“风险防范”“智慧德行”四大核心主题（如图2所示），各主题高频词分布见表2。（一）机器立心：坚持以人为本，关注人类福祉坚持“以人为本”，保障人权及社会福祉，是人工智能伦理治理的首要前提。德国《联邦政府人工智能战略要点》坚持在人工智能应用开发中以人为核心，进一步提高安全和可持续性[12]。日本《以人为中心的人工智能社会原则》将“以人为中心”置于人工智能实施的首要地位[29]。联合国《以儿童为中心的人工智能的要求》提出，要为以儿童为中心的人工智能创造有利环境[30]。美国《利用人工智能设计教育：开发人员必备指南》提出，产品开发应关注学生学习与教师教学，将师生等利益相关方的意见与反馈纳入开发过程[31]。《澳大利亚人工智能伦理框架》提出，构建以“负责任的人工智能”为核心的行业价值观[16]。“以人为本”原则，在教育场域具有更为深刻的内涵。教育人工智能不仅要保障一般意义上的人权和社会福祉，更要服务于教育使命。各国政策文本虽表述不一，但均体现了人工智能必须尊重教育规律、服务学习者全面发展、促进教育公平的共同诉求。这为构建教育人工智能伦理治理体系确立了基本价值导向。（二）伦理监管：制定技术原则，完善法律法规加强伦理监管逐渐成为国际社会共识，且主要聚焦于原则规范和法律法规两大途径。其一，原则规范作为人工智能治理的指挥棒[32]，为其提供方向性指引。日本《人工智能开发指针》《人工智能利用指针》[33]等系列文件构建了人工智能监管框架及治理标准，提出“以人为中心、教育应用、隐私保护、安全保障、公平竞争、问责和透明、创新”七项原则。英国《人工智能：准备好、意愿和有能力？》提出“以人类福祉为中心、可理解性和可解释性、公民隐私保护、教育公平、限制机器自主决策”五项原则[9]。其二，调整法律法规是解决技术融合带来伦理道德问题的必要保障。澳大利亚《隐私法》《信息自由法》等现有法律中增补了人工智能伦理监管条例[34-35]。欧盟发布了世界上第一部人工智能全面监管法律《人工智能法案》，对人工智能系统的开发使用、监督治理、技术创新等进行约束[22]。与通用人工智能治理相比，教育领域的伦理监管更要考虑学习者的个性化需求、教育情境的专业性要求、教育效果的长期性影响等因素。各国政府和国际组织在通用框架基础上，正逐步探索适合教育场域的差异化监管模式。（三）风险防范：规范数据标准，规避隐私泄露作为除土地、劳动力、资本、技术之外最广泛使用的新型生产要素，数据已成为数字时代的基础性战略资源[36]。当前，国际社会为加强数据保护采取了严密措施。例如，德国发布《联邦数据保护法》等法律法规，对数据处理与保护进行严格规范[37]。联合国《北京共识：人工智能与教育》提到，应确保师生的数据隐私安全[38]。澳大利亚《2022年数据可用性和透明法案》指出，要规范私营部门实体对政府数据的访问，并设立国家数据专员进行控制监督[39]。此外，国际社会还关注数据资源潜在的价值属性。例如，英国《国家数据战略》指出，要在保障数据安全的前提下，促进数据跨境流通、共享与使用[40]。欧盟《欧洲数据战略》指出，要建立欧洲共同数据空间，推动数据在各机构与行业间自由流动，提升欧洲的技术竞争力及社会福祉[41]。（四）智慧德行：加强伦理教育，提升智能素养进入智能时代，人工智能素养逐渐成为个体生存和发展的重要素养之一。联合国《人工智能与教育：政策制定者指南》提出应重点培养学生的批判性思维、创造力及沟通协作能力[25]。欧盟《数字教育行动计划2021—2027》指出，对特定领域人员开展人工智能技能教育[42]。澳大利亚《人工智能伦理原则》指出，为员工提供人工智能培训，以确保其对人工智能使用具有基本认知[43]。此外，培养公民人工智能素养需强化理论研究及资源建设。德国《人工智能行动计划》指出，要加强“教育中的AI”实证教育研究，着力探究技术赋能教育的可行边界与风险阈值[14]。英国《教育中的生成式人工智能：教育工作者和专家观点》提出，要加强证据建设，提升教育者的工具遴选效能[11]。美国《安全、可靠、可信地开发和使用人工智能》提出，要开发安全包容的人工智能课程资源并设计“AI工具包”[44]。各国政府和国际组织的经验表明，构建完善的人工智能伦理教育体系是防范技术风险、促进技术向善的根本之策，教育系统在人工智能素养培育中具有不可替代的作用。


四、存异：人工智能伦理治理的国别差异
当前，全球人工智能伦理治理格局呈现多元化发展态势，唯有坚持“立足全局看教育”的系统方法，解构人工智能伦理治理的国别差异，方能在复杂格局中定位教育治理路向。本研究基于LDA主题模型识别结果构建ATM模型，设置主题关联度阈值为0.25（1/主题数），随后进行主题筛选及“主题—词”识别结果整合（见表3），从而探讨各政策主体在人工智能伦理治理上的差异性表现。（一）价值导向：技术竞争与人类福祉从价值导向来看，美、英、法、日、澳、欧盟等主体将人工智能视为提升国家竞争力、塑造规则话语权的重要抓手；而联合国则将其视为促进社会公平的赋能工具，以此推动全球共同繁荣。一方面，美国的主题词聚焦于“国家”“系统”“技术”，表现出其将人工智能视为维护大国竞争优势的战略武器，并于《美国人工智能行动计划》中指出，要将人工智能发展视为关乎国家安全和未来繁荣的全球竞赛[8]。与之相似，欧盟在“人类”“规则”“道德”等特征词上表现出其在规则出口方面的全球野心。依托《人工智能法案》等条例，欧盟试图利用“布鲁塞尔效应”抢占治理规则制定的主导权[45]。相比之下，联合国更多强调“儿童”“教育”“发展”，体现出其以“人类福祉”为价值导向，其接连出台《教育中的人工智能：可持续发展的挑战和机遇》《人工智能与包容性，有前途的举措汇编：移动学习周2020》[24，46]等文件，着力解决技术变革带来的数字鸿沟与教育不公等问题。（二）规制工具：硬法约束与软法引导从规制工具来看，德、澳与欧盟表现出以法律规范为主的“硬法约束”，日、英、美、联合国表现出以原则标准为主的“软法引导”。一方面，德、澳等主体的特征词集中于“数据”“保护”“标准”“规则”等，强调通过法律规范为技术应用划定法理边界。德国依托《联邦数据保护法》等条例，构建了严密的防御体系[37]。澳大利亚出台《澳大利亚人工智能伦理框架》《2022年数据可用性和透明度法案》[16，39]等法律规范，针对研发道德与数据透明度设定了刚性法律门槛。另一方面，日、英等主体的特征词集中于“科学”“风险”“支持”“系统”等，体现了其在动态演进中寻求技术创新与风险防范的平衡。英国在《促进创新的人工智能监管方法》中提出基于原则的人工智能治理方法[47]。日本推行“敏捷治理”理念，其《实施人工智能原则的治理指南》强调应根据不断变化的技术环境，持续修改解决方案[18]。（三）治理结构：集中统筹与分散监管从治理结构来看，日本、欧盟呈现“集中化统筹”结构，而英、美、澳、德、联合国则呈现“分散式监管”结构。一方面，欧盟、日本等主体的特征词表现为“委员会”“责任”“权利”，体现通过顶层权力中枢实现集中治理。欧盟设立“人工智能办公室”，促进人工智能的未来发展、部署和使用。日本设立“人工智能战略本部”，作为统领全国相关力量、大力发展人工智能的指挥部。另一方面，英、美、澳等主体的特征词密集分布于“组织”“部门”“监管机构”等，凸显以多主体分工协作为核心的治理结构。英国主张“去中心化”治理，不设集中监管机构，依靠特定领域监管机构凭借其专业知识与经验应对技术变革。美国将治理权责分散于各联邦职能机构，由其分别承担行业或领域内治理职能。综上所述，由于各政策主体的战略定位、政治传统与核心职能等方面的不同[48]，从而形成了差异化的价值导向、规制工具与治理结构。基于此，本研究依据权力形态及介入逻辑，将各主体的人工智能伦理治理范式归纳为四类（如图3所示）：一是以欧盟为代表的集权规制型，通过实体行政机构及法规约束进行管理，强调自上而下的刚性穿透；二是以德、澳为代表的弥散合规型，监管部门各司其职，朝专业化执法趋势演进；三是以美、英、联合国为代表的协作敏捷型，治理权力分布在各领域监管部门中，利用“柔性”工具为技术创新保驾护航；四是以日为代表的统合引导型，拥有明确的统筹中枢，但治理手段多以指南、伦理准则等非强制性工具为主。这些差异化的国际实践，为中国如何在教育人工智能治理中立足国情、融通中外，构建兼具效能与价值的治理体系提供了重要参照。


五、 镜鉴：人工智能伦理治理的中国教育路向
如前所述，国际社会在人工智能伦理治理上既有共识又存差异。于中国教育而言，这种国际格局既提供借鉴基础，也凸显了立足教育强国建设战略进行本土化构建的必要性。当前，我国教育人工智能正稳步向前发展，但在风险预警机制、多元主体协同治理以及伦理素养培育等方面仍存在短板。他山之石、可以攻玉，极有必要以“着眼未来看教育”的战略视野，把握技术伦理从通用研究向教育垂直领域纵深发展的客观规律，以“立德树人、安全可信、创新发展、包容普惠”为价值导向，以制度供给、风险防控、多方参与、伦理素养、国际合作为实践路向，将国际实践经验与中国教育实际相结合，推动“技术合规”向“育人本位”演进，构建中国式教育现代化视域下的教育人工智能伦理治理体系（如图4所示）。（一）完善制度供给，构建中国特色教育伦理治理框架完善的顶层制度设计是充分发挥人工智能“头雁”效应的重要前提，通过构建适应性伦理治理框架，引领和带动整个教育生态在技术创新与伦理规范的协调发展中实现系统性跃升。我国应兼收国际社会智慧，采用“软性治理”及“硬性干预”协同方式，支撑教育人工智能系统的有效治理。一是构建三维融合的伦理原则体系。伦理原则是确保人工智能技术符合社会价值观和道德标准的基础[49]。在价值维度，聚焦立德树人根本任务，以追求“真善美”至高境界为理想追求，以坚守伦理道德为基本约束[3]；在功能维度，统筹教育公平、质量提升和创新发展三大目标，强化伦理原则的未来导向性、生命成长性及社会嵌入性，使其能够适应技术迭代和教育变革；在实践维度，依托“五育并举”育人体系，融合教育实践的人伦原理、人德规范、人生智慧和人文关怀[50]，形成可评估、可追溯的具体行为准则，避免原则抽象化和执行悬浮化。二是建立逐层递进的制度架构。道德规范对个体行为的塑造，在一定程度上取决于行为后果威慑机制[51]。在基本制度层面，制定教育人工智能伦理治理的基础性法律法规，明确治理原则、主体责任和监管框架；在具体制度层面，围绕不同教育场景制定政策法规矩阵，构建外部规制与内部自律相协同的约束机制，确保技术可追踪、决策可解析、行为可评估；在实施细则层面，编制具有操作性的教育人工智能应用指南，研制适合各主体自检、自查、自评的工作清单[52]，提高制度落地的实效性。三是建立基于实践反馈的动态调适机制。应建立教育人工智能伦理专项平台，鼓励各教育攸关方及时报告伦理隐患及治理需求，形成制度创新的内生动力，推动制度供给在实践应用中不断完善。（二）强化风险防控，构建全生命周期动态监管体系教育人工智能具有创新性与风险性并存的技术经济特性，其风险防控应秉持包容审慎原则，既要聚焦“前瞻审查”，又要重视“事后处置”。我国《科技伦理审查办法（试行）》详细规定了四类科技活动伦理审查的基本办法[53]，为风险防控奠定了指导基础；国际上，英国的分散式专业监管、欧盟的集中式风险分级、日本的适应性敏捷治理，均为我国构建动态监管体系提供了有益参考。一是建立伦理风险评估的专业化队伍。组建包含教育学、心理学、计算机科学、法学、伦理学等跨学科的审查团队，确保评估过程既符合技术标准，又遵循教育规律[54]。二是建立契合中国教育情境的风险评估体系。根据风险发生概率、影响程度、可控性等维度，构建“低风险—中风险—高风险—禁止类”的分级体系。低风险产品实行备案管理，中风险产品实行审批管理，高风险产品实行严格审查，禁止类产品不得进入教育领域。三是建立精准化的风险识别机制。针对我国教育系统层次多元、区域差异显著的特点，构建教育人工智能风险识别的分类框架。从应用场景看，重点识别算法偏见、数据泄露、系统漏洞等技术性风险；从用户群体看，关注未成年学生的隐私保护风险、教师专业发展的主体替代风险、教育公平的数字鸿沟风险等群体性风险。同时，建立分级分类的风险处置响应机制：低风险事件进行观察监测，中风险事件实施预防性干预，高风险事件采取强制性规制。此外，使用大数据分析和人工智能技术，构建覆盖典型教育场景的风险自动识别和实时监测系统[55]，实现从“事后惩治”向“事前预防”、从“被动应对”向“主动防控”的转变。（三）推动多方参与，构建利益相关者协同治理机制人工智能的技术共享性和流程非线性使得责任主体难以认定，导致主体间性消解与归责困境，异化为集体无意识的免责屏障[56]。“政府主导、多元共治”已成为国际人工智能伦理治理的典型模式。相较而言，我国虽初步建立了协同治理架构，但仍面临数据共享壁垒、权责界定模糊等瓶颈，家、校、社、政等主体各有不同的行为逻辑，使得协同治理面临更大挑战。然而，若发挥好多元主体的体系优势和规模效应，可展现出全球独有的协同效能。一是构建政府主导、多方协同的差异化责任体系。明确各主体的核心职责和边界权限，是避免责任推诿和监管空白的有力举措[57]。政府应发挥伦理治理的主导责任，主要负责战略规划、政策法规制定及隐患排查，并依托常态化多方协商机制凝聚共识。学校与家庭要增强伦理风险意识，审慎看待、选择和使用教育人工智能产品；科研机构等社会组织要做好发展的推动者，深入研究教育人工智能对人类认知判断、伦理规范等方面的深层次影响和作用机理。二是强化教育人工智能科技企业双轨责任体系。伦理风险纾解亦可通过技术自身调适或市场自发调节来解决[58]。企业作为教育人工智能的开发者和服务者，应积极与政府协同制定技术标准规范体系，建立教育工作者深度参与的共研机制，确保“人在回路”[59]。同时，“机器黑箱”随着科学进步逐渐变得“可以解释”，而商业公司的黑箱式运作背后仍潜藏巨大社会伦理风险[60]。因此，企业还应着力构建可解释性模型，对照政府监管细则建立合规自检系统，建立数据生命周期公示机制，打造教育人工智能产品全链路安全解决方案[61]。（四）提升伦理素养，构建分层分类教育培训体系“重视科技伦理教育”已成国际普遍共识。相较而言，我国人工智能伦理教育发展缓慢，存在教育内容碎片化、培训对象泛化、评估标准缺失等问题，与国家人工智能快速发展的战略和形势难以相衬[62]。美国通过工具包开发实现资源标准化，欧盟通过模块化课程实现培训系统化，这些实践为我国构建分层分类教育培训体系提供了参考。一是构建差异化伦理培训体系。伦理培训体系的构建需摒弃“一刀切”模式，应借助政府、企业、学校、研究机构多方合力，开发符合各关键群体认知特点和能力需求的教育资源，推动相关主体从“技能擅用”迈向“价值善用”。对学生群体，可结合相关课程目标，基于具体情境提升伦理意识和批判性思维[63]。对教师群体，可围绕《教师生成式人工智能应用指引（第一版）》开展系统培训，重点强化教师在教学场景中的伦理判断与实践能力[64]。对社会公众，可借助公共传播开展普及教育，增强整体伦理道德素养，缓解“伦理漂洗”困境[65]。研发者的技术决策直接形塑教育领域的伦理风险传导路径，但研究表明，现有伦理框架对研发者道德决策影响的有效性几乎为零[66]。因此，应加强技术研发者的责任意识和规范遵循，设计以法律法规、伦理准则、行业标准等内容为主的教育课程，通过岗前教育和定期评估等形式，促使技术人员将伦理准则内化为技术研发的职业惯习。二是完善科学有效的素养评估体系。在评估框架上，可建立多维度、多层次的评估标准。例如，从知识维度评估伦理理论掌握程度，从技能维度评估实际应用能力，从态度维度评估价值认同程度。在评估方法上，则可融合笔试、实操、案例分析、同行评议等方式开展评估，以确保评估过程科学、结果可信。（五）深化国际合作，提升全球治理话语权与影响力教育人工智能的全球治理格局正经历结构性重组，主要发达国家通过构建战略性技术联盟、联合研发协议及治理标准输出等方式，持续强化其在伦理治理体系中的话语权。近年来，我国积极同世界各国就人工智能安全开展沟通交流、务实合作，接连发布《全球人工智能治理倡议》《人工智能全球治理行动计划》等，但在教育人工智能伦理治理领域仍需加强合作[67]。为此，我国应从“构建人类命运共同体”出发，实现教育人工智能监管治理与国际竞争相平衡，筑牢教育伦理规范“中国话语”新高地。一是要构建多边对话合作机制。在当前大国战略竞争加剧的背景下，我国应扩大开放、深化合作，与主要国家及国际组织建立教育人工智能伦理治理对话机制，就共同关心议题开展深度交流，通过理念传播和经验分享提升国际影响力，以实现从“竞争性创新”迈向“共生性发展”的范式跃迁。二是要主动融入并引领全球教育人工智能治理体系。在全球教育治理体系数字化转型的关键窗口期，我国应主动参与联合国等国际组织监管政策的全球制定进程。具体而言：其一，主导或参与制定教育人工智能伦理的专门性国际标准，在关键领域提出中国方案。其二，倡议建立“全球教育人工智能伦理治理伙伴关系”，汇聚各国政府、国际组织等多方力量，建立常态的国内外专家合作平台与机制。


六、结 束 语
“奥本海默时刻”所揭示的科技进步与道德伦理间的内生矛盾，已清晰体现于教育人工智能的实践之中，并推动其伦理治理进入系统重构阶段。由此，本研究基于国际政策比较，从治理层面回应了教育人工智能所面临的伦理挑战，并阐明了当前国际治理的共性特征及差异化发展特征。放眼世界，在人工智能重构千行百业和教育秩序的进程中，我国应立足超大规模教育体系的特有国情和独有难题，围绕教育强国目标，构建具有中国特色的教育人工智能治理体系。同时，面向人工智能重塑教育生态与全球秩序的长远趋势，我国还应坚持胸怀天下的基本立场，以中国智慧推动共商、共建、共享的全球治理，促进全球教育人工智能治理朝着更加公平、包容、负责任与可持续的方向演进。