李锋亮 清华大学教育研究院长聘教授
近几年，生成式人工智能技术发展如火如荼，高教界已公认其将对教育系统产生方方面面的影响，乃至冲击。特别是研究生教育阶段，目前大家普遍认为生成式人工智能的使用存在许多潜在伦理风险，但与此同时也都认可该技术将提高针对研究生的教学、科研工作效率。不过，除此之外，目前较少有人关注生成式人工智能对研究生导学关系的影响。
事实上，作为研究生培养第一责任人，导师是对研究生实施“三全育人”的重要主体，因此非常有必要前瞻性地分析生成式人工智能可能给研究生导学关系带来的影响。
具体而言，这种影响可分为积极和消极两个层面。
在积极影响层面，生成式人工智能可以为导师指导研究生提供许多便利，比如帮助导师制订指导计划、生成教学内容等。这些便利对导学关系的影响是正面的，因为其在一定程度上提高了导师的工作效率，减轻了导师的指导压力，提高了导师的指导质量。
花费更少时间，获得更高的指导质量，这对导师和研究生双方来说，无疑是令人愉悦的体验，导学关系由此可能变得更加和谐。
当然，这种积极效应建立在合理使用人工智能技术的基础之上——假设研究生对人工智能技术持接受态度，并能将其运用于自身学习和科研中，那么该技术就会给研究生带来诸多便利，如帮助其制订学习计划、查找文献资料、进行学术写作等。
这些便利对导学关系的影响无疑也是积极的，它们能在一定程度上帮助研究生构建从事科研工作所需的学科专业知识体系，提高学习和科研效率及导师对研究生的满意度，进而促进导学关系和谐发展。
在消极影响层面，生成式人工智能可能存在弱化和破坏导学关系的风险。因为在面对生成式人工智能技术时，导师和研究生都不可避免地要在是否接受新技术上作出选择。当双方对生成式人工智能的态度不一致时，便可能导致导学关系紧张。
所谓“态度不一致”，主要指的是导师反对热衷于新技术的研究生使用生成式人工智能，师生之间的隔阂与矛盾可能由此产生。
即使导师和研究生对生成式人工智能抱有相同态度，技术仍然可能对导学关系产生消极影响。比如，双方虽然都能接受生成式人工智能，但由于研究生学科专业知识体系尚不完善，更易受到生成式错误或歧视性输出内容的误导，导致不能很好完成科研任务，甚至在无意中出现抄袭、剽窃等学术不端行为，这都会大大降低导师对研究生的满意度，甚至导致双方的信任关系破裂。
反之，在使用人工智能技术方面，如果研究生更有经验与优势，则会增加研究生质疑导师权威的可能性，使得导师在导学关系中的主体地位下降，进而导致导学关系产生疏离、隔阂甚至破裂。
在最大程度上发挥生成式人工智能对导学关系积极影响的同时，我们也应遏制其对导学关系的消极影响。在这方面，笔者提出如下几条相关建议。
首先，在使用人工智能协助开展科研工作时，导师和研究生都应谨慎对待其输出的内容，并对输出内容进行严格鉴别。具体而言，师生双方要提高多渠道信息检索能力，对多渠道来源的信息进行对比验证；对争议性问题，应尽量采信权威性更高的文献；对有疑义的内容和观点，应与其他研究者展开充分的交流和讨论。
其次，师生双方都应自觉秉持更高的学术伦理规范。当下，人工智能技术使抄袭、剽窃等学术不端行为具有了更强的隐蔽性，从而增加了研究生甚至导师自身错用、滥用人工智能实施学术不端行为的风险。因此，在面对新技术时，师生双方都应自觉遵守比以前标准更高的学术伦理规范，加强自觉性。
这方面，高等教育机构务必加强针对导师和研究生正确使用生成式人工智能方法与学术道德伦理的培训。
最后，导师与研究生要坚持定期、全方位、充分沟通。尽管生成式人工智能可以提高学习、研究与导学的效率，但如果师生之间缺乏交流，便极易造成导学关系的疏离。
应对这种负面效果的最好方式，是在任何条件下都必须保证导学沟通频率不下降。
在研究生教育中，周期性的组会往往是师生交流、沟通的通行形式，因此组会制度要在研究生教育中强化。此外，导师和研究生应开展多种形式（包括正式与非正式）的沟通交流，以提高导学亲密度，避免人工智能技术对导学关系的疏离。
总之，导学关系是研究生教育中最重要的关系，务必要采取前瞻性的分析与措施，不能让生成式人工智能对这一关系造成负面冲击。研究生、导师和高等教育机构应形成合力，使得生成式人工智能更好地为和谐导学关系的生成而助力。
（本文为清华大学自主科研计划课题“对全国研究生培养全过程的追踪调查”〈课题编号：2022thzwjc29〉研究成果）