“允许使用、强制披露”模式将技术应用的成本与风险合理分配，避免了“禁止+检测”模式下资源浪费和信任侵蚀的系统性风险。

当前“禁止+检测”模式的根本问题在于，它将不可靠的技术检测作为监管核心，导致了高昂的摩擦成本和普遍的信任危机。知网AIGC检测系统的付费、学生为“降AI率”而进行的额外支出，都是纯粹的资源浪费，并未带来学术价值提升 。

更关键的是，这种模式的失败成本是系统性的：当检测工具误伤诚实学生、且OpenAI自身都承认其AI分类器不准确并已下线时 ，

师生互信已被侵蚀，制度的合法性也受到挑战。这与“大规模监控侵蚀公民自由，安全收益不足以抵消这种系统性风险”的原则相悖。 相比之下，“允许使用、强制披露”则是一种更具适应性的制度设计。它将举证责任和技术使用的风险合理地分配给学生，要求其对自身产出负责。即使披露初期可能流于形式，其失败的后果也是局部的、可隔离的，而非系统性瘫痪。这种模式下，制度调整的依据是真实反馈数据，而非盲目投入。它允许大学在实践中不断完善评估机制，例如通过口试和过程性作业来验证学生的真实理解，从而实现渐进式改革，避免了因追求完美方案而错失适应时机的风险。