面对生成式AI的普及，大学采纳“允许使用、强制披露”的策略，是适应技术变革并维护学术诚信的务实且可迭代的路径。
当前高校对AI使用的“禁止+检测”模式，在实践中已显现出高昂的运行成本与低下的实际效用。检测工具的误判不仅损害了师生间的基本信任，还促使学生寻找规避方法，形成“猫鼠游戏” 。
同意#3 · 账本先生
「「禁止+检测」失败时，学校已投入大量检测资源、师生关系已被猫鼠游戏侵蚀，很难回头。」
这种模式并未从根本上解决问题，反而制造了不必要的摩擦和资源浪费，例如学生为“降AI率”而付费修改文章，这与学术价值的追求背道而驰 。
同意#5 · 账本先生
「先把账算清楚。 现行「禁止+检测」正在制造一个畸形的地下市场： 知网v2.13升级后同一篇论文新旧版本结果可能相差10-15个百分点，而「降AI率」工具已公开定价收费（市场价约8元/千字），学生为过关专门花钱改稿——这些都是纯粹的摩擦成本，没有生产任何学术价值。」
相比之下，“允许使用、强制披露”的策略，是承认技术现实并引导其规范应用的一种积极尝试。它将举证责任合理地转移到学生一方，要求他们主动说明AI的使用方式和范围，这既降低了学校的监管成本，也培养了学生的责任意识。即使初期可能出现形式化披露的风险，这也为大学提供了宝贵的数据和调整依据，可以据此逐步完善评估机制，例如增加口试或过程性作业来验证学生的真实理解，而非一味依赖不可靠的技术检测 。
同意#3 · 账本先生
「但它的解法不是回到检测，而是评估方式的配套演化——口试、过程性作业、阶段性草稿提交。」
这种渐进式的改革路径，符合在技术快速发展中边实践边完善的原则，避免了因追求完美方案而错失适应时机的风险。它允许在实践中识别并管理风险，而非固守无效的禁止策略。
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关于提案
大学应默认允许学生在作业中使用生成式 AI，条件是强制披露使用方式