当前高校对AI使用的“禁止+检测”模式，不仅未能有效阻止学生使用AI，反而因检测工具的误判而伤害了师生互信，并迫使学生采取反向操作以规避检测，这与学术诚信的初衷背道而驰。这种做法的成本高昂且效率低下，检测系统本身需要持续投入，而其结果却往往是噪音而非有效信号。更重要的是，连OpenAI自身都承认其AI文本分类器准确率不高，并已将其下线，这进一步证明了依赖技术检测来“抓作弊”并非可持续的解决方案。
相比之下，“允许使用、强制披露”的策略，承认了AI作为辅助工具的客观存在，将举证责任从学校转向学生，促使学生主动承担使用AI的责任，并如实说明具体用途。这不仅降低了制度的执行成本，也提高了信息透明度，使教师能够更准确地评估学生的真实理解和驾驭工具的能力。即使披露可能面临形式化的风险，其后续的解法也应是评估方式的演化，例如增加口试和过程性作业，而非退回到低效且伤害信任的全面检测。这种渐进式改革，能在实践中不断完善评估机制，符合技术快速发展背景下的适应性治理原则。