重新审视诚信问题
当生成式AI变得广泛可用时，许多大学的第一反应是防御性的：禁止它、检测它、惩罚它。这种反应可以理解，但其基础并不牢固。检测工具会产生误报，这对诚实的学生不公平；也会产生漏报，这等于奖励了不诚实的人。它们在处理非英语母语者的写作和阿拉伯语写作时也力不从心，这在学生使用两种语言写作的海湾院校中尤其重要。
一种更持久的做法从另一个问题出发：不是“我们如何抓住使用AI的学生？”，而是“我们究竟希望学生能够做什么，以及我们如何知道他们能做到？”这个问题指向的是评估设计，而不是监视。
作为毕业生素养的AI素养
迪拜、利雅得及其他地区的雇主如今期望毕业生能够胜任且负责任地使用AI工具。一所在每门课程中都禁止这些工具的大学，是在把学生毫无准备地送入职场。
AI素养的含义不止于知道如何写提示词。它包括理解模型如何生成文本、为什么会编造参考文献、偏差如何进入输出、何时使用是恰当的，以及如何披露使用情况。它还包括在法律、医学、工程或伊斯兰研究等学科中评估AI生成答案所需的专业判断力——在这些领域，一个听起来自信的错误可能带来真实的后果。
务实的做法是把AI素养当作学术写作来对待：尽早教授，在每个院系中强化，并进行考核。
重新设计作业
关于泛泛主题的带回家论文，是最容易受AI影响的作业形式。与其放弃论文，教师可以让它们更难外包、完成后更有价值。口头答辩——学生解释并论证自己的书面作业——能直接检验理解程度。在监督下的课堂写作对核心技能仍然有用。与本地数据、特定案例、实地考察或课堂讨论挂钩的作业，是一个不在场的模型无法回答的。
有些教师现在要求学生公开使用AI：生成一份草稿，然后批评它、纠正其错误，并把两者连同一份反思一起提交。这把工具变成了研究对象，并让学生自己的思考可见。
无论采用何种设计，规则都应按作业逐项说明：不允许使用AI、允许使用但须披露，或要求使用。模糊地带正是学术不端案件的温床。
作为研究助手的AI
对教师和研究生而言，AI可以加速文献检索、总结长篇文档、建议代码、清理数据，并提高草稿的可读性。这些都是实实在在的收益，尤其对于用第二语言写作的研究者。
局限同样真实。模型会编造引文、误述研究结果，并且无法判断一种方法是否可靠。每一条参考文献都必须对照原始来源核对，每一项断言都必须核实，而且凡期刊或大学有要求之处，每一次使用都必须披露。机密数据，包括未发表的结果和研究参与者的个人信息，绝不应粘贴到公共工具中。
阿布扎比的穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI）以及沙特阿拉伯的研究型大学等机构，已经在制定这类指南；规模较小的院校可以加以改编，而无需从零开始。
制定人们真正会遵守的政策
好的政策简短、具体，并且在各院系之间保持一致。它界定允许和禁止的用途，要求披露，说明疑似滥用将如何处理，并保护学生免受仅凭检测工具分数提出的指控。它每年都要复审，因为工具的变化比学术日历快得多。
关键在于，政策应当与学生一起制定，而不仅仅是为学生制定。参与起草规则的学生理解这些规则，也更有可能在同伴中维护它们。
大学如何起步
第一学期不需要彻底变革。一个可行的顺序如下：
- 组建一个由教师、学生、IT部门和教务处组成的小型工作组，赋予其明确的职责和截止日期。
- 在一个学期内发布一份一页纸的临时政策和一份按作业披露的模板。
- 在不同院系的五到十门课程中试点重新设计的评估方式，并收集教师和学生的反馈。
- 为所有一年级学生提供一个简短的AI素养模块，视情况以阿拉伯语和英语提供。
- 回顾结果，修订政策，并推广有效的做法。
将会蓬勃发展的大学，不是那些把AI拒之门外的大学，而是那些教会学生以诚实、技能和判断力使用它的大学。
