AI正在从科研流程的边缘工具，进入知识生产的中枢。它改变的不只是“怎么做研究”，还包括“谁来做研究”“什么算研究成果”“科研组织如何运行”“学术诚信和伦理边界在哪里”。当AI能够生成假设、设计实验、撰写论文时，高校如何界定人的智力贡献？当数据成为科研基础设施，开放与保密如何平衡？当伦理审查也引入智能体，责任由谁承担？本文正是围绕这一变化，试图勾勒出人工智能对高校科研范式与科研治理的双重冲击。

政策层面的顶层推动

2025年4月，教育部等九部门印发《关于加快推进教育数字化的意见》，将“以人工智能技术推动科研范式变革”写入教育数字化的顶层设计。这一表述的意义并不局限于技术应用层面的倡导。它将科研范式变革与提高科研组织效率、提高成果转化效率、衍生学科增长点、建设新兴学科和交叉学科并列，实际上是把人工智能置于高等教育功能重构的关键位置。政策所关注的，已不只是人工智能能否辅助某项研究，而是它能否改变知识生产的方式、科研组织的逻辑以及学科生长的路径。该意见将“推动学科专业数字化升级和科研范式变革”列为六条具体措施之一，要求面向数字经济和未来产业发展优化高等教育学科专业设置，超前布局数字领域学科专业，一体化推进人才培养、科技创新、技术研发和成果转化，这进一步说明，科研范式变革并非孤立任务，而是与人才培养、学科建设和产业创新被纳入同一制度框架。其深层逻辑在于，人工智能驱动的科研越来越依赖跨学科协作、数据基础设施和复合型人才，单靠某一学科或某一环节的调整难以支撑，必须从学科设置、培养体系和转化机制上同步回应。

来源：中国青年报

在此基础上，教育部举办的“高校党政主要负责同志专题研讨班”释放了更明确的组织动员信号。怀进鹏部长强调要“深刻认识新一轮科技革命和产业变革加速突破带来高校科研范式的重塑”，要求“推动人工智能赋能教育”，强化高校“创新驱动策源地作用”。这一讲话的对象是高校主要负责人，说明政策期待并非停留在文件层面，而是要求高校在战略层面重新定位自身角色。高校不再只是知识传授和常规研究的场所，而被期待成为应对科技革命、孕育原始创新和支撑产业变革的策源地。科研范式重塑因此从学术议题上升为高校治理议题，涉及资源配置、组织架构、评价机制和人事制度的调整。

来源：中华人民共和国中央人民政府官网

教育部等五部门联合印发的《“人工智能+教育”行动计划》明确要求“赋能科学研究，积极推动人工智能驱动的科研范式变革”。从《意见》的宏观部署，到专题研讨班的组织动员，再到行动计划的专项落实，政策脉络呈现出从战略判断到执行安排的递进关系。三者共同传递出一个信号：人工智能与高校科研的关系正在从工具层面的“可用”转向范式层面的“必答”。高校需要回答的，不只是是否使用人工智能，而是如何在学科布局、科研组织、人才培养和成果转化中系统嵌入人工智能，并在提升效率的同时守住学术规范、数据安全和伦理底线。政策层面的持续推动，也为后续高校在科研诚信、伦理审查、数据治理和交叉学科制度上的探索提供了上位依据。

科研范式变革

人工智能对高校科研的影响，正在经历从“工具辅助”到“范式重塑”的认知转变。南京大学副校长、中国科学院院士周志华在全国政协十四届四次会议发言中提出，“人工智能赋能科学研究”正推动科学研究范式发生历史性变革，被视为继经验、理论、计算和数据范式之后的“第五科研范式”，不仅能加速求解长期悬而未决的重大科学难题，还有望重构科学发现的基本路径，大幅提升原始创新效能。上海财经大学副校长靳玉英在“人工智能驱动科研范式变革研讨会”上进一步指出，“当前以人工智能为代表的数智技术正在深刻改变知识生产的方式与逻辑，推动科研范式从经验驱动向数据驱动、从单一学科向交叉融合转型”。该校会议明确提出，“人工智能对科研的影响正从工具辅助走向范式重塑，学科交叉与协同创新势在必行”。这些判断共同表明，人工智能不再只是科研流程中的辅助手段，而是开始触及知识生产的基本逻辑和学科组织的底层结构。

来源：上海财经大学官网

在这一判断下，北京大学的系统性实践具有样本意义。北京大学在教育部简报中介绍了以“三个转变”全面提升科技创新效能的做法。在科研范式层面，北大前瞻性提出“AI for Science”概念，强化人工智能和各学科的双向赋能，成立校级人工智能发展委员会和工作专班，编制《人工智能发展行动计划》，系统谋划部署人工智能发展路线图。具体举措包括布局人工智能研究院，统筹全校“AI+”前沿交叉研究；强化智能学院建设，筑牢AI学科根基；与深圳市共建科学智能学院，推进AI4S学科建制化发展；牵头建设覆盖“数、理、化、天、地、生”六大基础学科资源的科学研究语料库，为范式变革提供重要基础设施。在科研组织模式层面，北大推动从“单兵攻坚”到“团队攻关”、从“分散投放”到“聚力攻坚”的转变，构建任务导向的资源配置机制。这说明范式变革并不只是技术层面的更新，还需要组织架构、资源配置和学科建制的同步调整。

来源：中国教育部官网

其他高校的探索则呈现出不同学科背景下的多元路径。上海财经大学研讨会上，复旦大学提出“硅基经济学”体系构建，主张人工智能时代传统经济学公理失效，应从公理源头重构自主知识体系；复旦大学大数据学院分享了“数字个体行为建模驱动的社会模拟”，主张由规则驱动转向大模型驱动的生成式智能体；上海交通大学介绍了“AI多智能体系统赋能科研与教学”，认为多智能体系统应率先在教育科研领域落地，构建人机协同的智能生态。南京农业大学与江北新区研创园联合发布5项AI农业创新成果，涵盖作物表型、智能设计育种、农药智慧研发等关键领域，推动农业科研范式“智慧变革”。湖北大学人工智能学院举办的专题讲座则指出，“人工智能技术正全方位颠覆传统科研模式，驱动科研范式朝着智能化、精准化、交叉化三大方向”发展。这些实践表明，人工智能对科研范式的重塑并非单一模式，而是在不同学科中表现为数据驱动、智能模拟、人机协同和交叉融合等多种形态，其共同指向是学科边界的重新划分与科研组织方式的深层调整。

科研治理冲击

AI对科研治理的冲击首先集中在学术诚信领域，并已形成从国家到高校的分层规范。科技部《负责任研究行为规范指引（2023）》从国家层面划定红线：不得使用生成式人工智能直接生成申报材料，生成式人工智能不得列为成果共同完成人，未经科学验证或同行评议的研究成果不得向公众传播。

高校层面，清华大学发布《人工智能教育应用指导原则》，以“主体责任”“合规诚信”“数据安全”“审慎思辨”“公平包容”五大原则覆盖教学和学位论文等场景，明确人工智能是辅助工具，师生才是主导者，并要求披露AI使用情况、严禁使用敏感数据训练模型。深圳大学的指导意见则对使用场景做了更细致的区分：选题调研、文献检索、资料整理可用但须核实，统计分析辅助和图表生成可用但不得替代作者对数据的解释，语言润色可用但不得修改实质内容，申报材料一般不得由AI直接生成，待评审材料禁止上传至AI工具。这些规范表明，治理思路并非简单禁止，而是按风险高低和贡献性质进行分层约束，其核心难题在于如何在使用AI提升效率的同时，确保科学或智力贡献仍由作者本人完成。

来源：清华大学官网

与诚信规范并行的是伦理审查的组织化建设。多所高校已设立专门的人工智能伦理委员会，将其纳入科技伦理治理体系。深圳北理莫斯科大学成立人工智能科技伦理委员会，与人体实验、动物实验、人文社科伦理委员会并列，强调“科技向善、伦理先行”。安徽工业大学在科技伦理委员会下设人工智能与大数据分委会，西南大学和阜阳师范大学分别设立人工智能伦理委员会并挂靠相关学院，重庆工商大学也成立了包括人工智能在内的专业伦理审查委员会。这些安排说明，AI治理正在从临时性审查转向常设性建制，从个人行为约束转向组织责任落实。

来源：深圳北理莫斯科大学官网

数据安全与隐私保护构成另一重治理压力。西安电子科技大学杭州研究院提出“三不三要”准则：不传密、不输敏、不盲信，要脱敏、要核实、要报备，严禁在办公电脑及科研服务器上使用AI工具处理敏感数据，AI生成内容必须人工核查。北京大学则将生成式AI、深度合成、数据对外输入大模型等纳入校务数据安全监管，防范数据泄露、滥用和非法流转。已有高校探索对统一身份、学籍、科研项目等高频关联数据分级，在AI网关设置规则，禁止高敏感数据传输至校外大模型。这反映出AI驱动的科研既依赖数据开放共享，又必须守住安全底线，治理策略倾向于分级管控与本地化部署。

来源：西安电子科技大学官网

在此基础上，伦理审查本身也开始引入智能技术。复旦大学科技伦理研究团队训练了伦理审查大模型“一鉴”，集成规则更新、规则图构建、规则匹配与审查模块，自动抓取政策法规并构建知识图谱，精准匹配审查规则。“一鉴”1.0于2025年7月在世界人工智能大会上发布，聚焦基础研究类项目的伦理审查，围绕受试者保护、知情同意、隐私安全、数据使用和风险受益评估提供辅助。这一探索意味着高校开始尝试“以AI治理AI”，但同时也带来新的问题：AI辅助审查的准确性和可解释性如何保证，审查责任最终由谁承担。总体来看，AI对科研治理的冲击正在推动高校从单一规范走向分层规范、从个人自律走向组织建制、从人工审查走向人机协同，而如何在效率、诚信、安全与伦理之间保持平衡，仍是尚未完成的制度课题。

结语

人工智能进入科研的核心地带，最终考验的并非技术本身，而是高校能否在加速与约束之间找到可持续的制度节奏。工具可以迭代，模型可以更新，但学术判断、伦理责任和公共信任无法外包给算法。真正的范式变革，不在于有多少环节被自动化，而在于知识生产的主体、边界和意义是否被重新认真讨论。高校需要保留的，不只是使用人工智能的能力，更是在技术洪流中保持学术自主、批判意识和价值定力的能力。未来的科研治理不会是一套一劳永逸的规则，而是一种持续调适的实践：在开放中守住底线，在效率中容纳审慎，在创新中承担后果。只有当制度、文化与人的判断共同演进，人工智能驱动的科研范式才可能真正服务于知识进步，而不只是加速产出。

*文章信息均源于：各学校官网与教育部官网

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