重構教育：AI時期的技術倫理、公平性與全球競爭

重構教育：AI時期的技術倫理、公平性與全球競爭

——斯坦福大學《人工智能指數報告2025》關于教育的專題分析

趙章靖

2025年4月7日，美國斯坦福大學發布了2025年度《人工智能指數報告》（Artificial Intelligence Index Report 2025），該報告是自2017年發布相關報告以來，迄今為止最全面的一版。今年的報告新增了對人工智能硬件發展格局的深入分析、對推理成本的新估算，以及對人工智能出版物和專利申請趨勢的新研究。還引入了關于企業采用負責任人工智能實踐的最新數據，并擴展了人工智能在科學和醫學領域日益重要作用的覆蓋范圍。

報告稱：人工智能指數繼續引領追蹤和解讀塑造該領域的最關鍵趨勢——從地緣政治格局的變化和基礎技術的快速演進，到人工智能在商業、政策制定和公共生活中的擴展作用。縱向追蹤始終是我們使命的核心。在飛速發展的領域中，指數提供了重要的背景——幫助我們了解人工智能的現狀、發展歷程以及未來可能的方向。

該報告總結出人工智能時代全球發展的11項突出特征，包括：（1）人工智能在復雜基準測試中的表現持續提升。（2）人工智能日益融入日常生活。（3）企業全面擁抱人工智能，推動創紀錄的投資與使用。（4）美國仍在頂級人工智能模型開發中領先，但中國正在縮小性能差距。（5）負責任的人工智能生態系統發展不均衡。（6）人工智能正變得越來越高效、經濟且易于獲取。（7）各國政府正在通過監管和投資加大對人工智能的重視。（8）人工智能和計算機科學教育正在擴展，但獲取和準備方面的差距依然存在。（9）工業界在人工智能領域快速前進，但前沿競爭日益激烈。（10）人工智能因其對科學的影響而獲得最高榮譽。（11）復雜推理仍然是人工智能面臨的挑戰。

其中，該報告特列專章，對人工智能時代的美國及全球教育概況做了梳理總結。根據報告第七章所披露的數據信息，可一窺美國及全球AI教育的發展現狀、機遇及挑戰。

（一）全球AI教育快速發展

從全球來看，自2019年以來，提供K-12計算機科學教育的國家數量翻倍，非洲與拉美成為增長主力。2024年，世界上大約三分之二的國家提供或計劃提供計算機科學教育。在30%的國家，計算機科學教育在小學和/或中學是必修課，其中歐洲國家最多。在過去的五年里，所有地理區域在提供計算機科學教育方面都取得了進展，非洲和拉丁美洲的增幅最大（如圖所示）。由于基礎設施條件落后，非洲國家學生很少接觸計算機科學教育。

圖1 2024年各國計算機科學教育開展情況

（二）美國中小學計算機科學教育發展迅速

報告指出：為了確保學生能夠成為負責任的使用者和開發者，必須從K-12教育和高等教育開始擴展人工智能專業知識。

因此，該報告首先對美國計算機科學教育概況進行了梳理。自2016年奧巴馬政府啟動“全民計算機科學”（Computer Science for All）計劃以來，聯邦政府與科技巨頭投入數十億美元，推動計算機科學（CS）從精英課程走向大眾教育。

至2023-2024學年，全美60%的高中開設CS課程，較2017-18學年的35%實現跨越式增長。在其中，各州之間、不同階層之間、不同族裔之間差異懸殊，例如馬里蘭州和阿肯色州率先實現100%高中覆蓋率，而蒙大拿州僅有31%的高中提供計算機科學課程，佛羅里達、亞利桑那等地計算機科學的學生參與率低至2%。

這種差距折射出地方政策優先級的分化：技術密集型州將計算機科學視為戰略資源，而農業州仍將其定位為選修課程。富裕學區（學生免費午餐覆蓋率<25%）的課程提供率為67%，而貧困學區（>75%免費午餐）驟降至50.03%。

在美國，亞裔學生CS參與率超人口占比28.7%，而拉美裔（17.7%）、非裔（6.7%）持續落后。AP計算機科學考試中，亞裔與白人男生占比66.2%，而女生、殘障學生、農村地區學生參與率不足均值50%。報告認為：這種結構性失衡正在制造新的數字鴻溝——當硅谷誕生下一個OpenAI時，弱勢群體可能仍然是技術紅利的旁觀者。

（三）高等教育中的AI教育集中體現全球人才競爭趨勢

2022-2023年間，美國AI碩士畢業生數量近乎翻倍。這種“速成式”人才培養背后，是企業對生成式AI人才的饑渴——ChatGPT引爆的市場需求，迫使高校在課程體系中快速增加機器學習、自然語言處理等實踐模塊。值得關注的是，這種增長尚未傳導至本科與博士階段，反映出產業界對應用型人才的迫切需求壓倒了對基礎研究的長期投入。

美國仍以絕對優勢領跑信息通信技術（ICT）畢業生輸出，但追趕者正在縮小差距。例如，西班牙在本科教育領域異軍突起，巴西通過“科技普惠計劃”大幅提升工程師培養規模，土耳其實現ICT領域性別平等（女生占比49.8%）。

（四）教師在AI素養方面準備程度不足

81%的美國計算機科學教師認同AI應納入基礎教育，但僅46%自信能勝任教學。這種現象具有全球普遍性。

例如，歐盟調查顯示63%的教師缺乏AI教學培訓，印度的“數字印度”計劃中，僅31%的鄉村教師能操作教學軟件。報告由此指出：當教育者自身成為技術時代的“數字移民”，如何培養原生于智能時代的“數字原住民”？這個悖論正在拷問各國教育系統的改革深度。

（五）技術倫理：教育無法回避的終極命題

毫無疑問，生成式AI進入課堂會帶來雙重挑戰：在機遇方面：個性化學習系統使偏遠地區學生獲得哈佛級的教學資源，AI助教可解決全球1.2億教師缺口。在風險方面：算法偏見導致少數族裔學生被誤判作弊，過度依賴ChatGPT削弱批判性思維。

截至2025年1月，美國已有26個州發布AI教育指南，但焦點仍集中在“如何使用工具”而非“如何理解技術”。當弗吉尼亞州高中生學習訓練神經網絡時，他們更需理解：為什么面部識別系統對深膚色人群錯誤率更高？如何防止醫療AI將種族偏見編碼為診斷建議？

（六）未來之路：重建教育的“技術人文主義”

報告指出：面對AI教育的全球圖景，應需要超越“編程從兒童抓起”既有思維，構建三層戰略框架：一是在基礎設施層，通過衛星互聯網+離線AI設備突破數字接入壁壘；二是在課程體系層：將算法倫理、數據偏見檢測納入核心課程標準；三是在師資培養層，探索建立跨國教師AI能力認證體系。

正如報告合作方Kapor基金會強調的：AI教育不是技術培訓，而是塑造21世紀公民素養。“當哈薩克斯坦牧民的女兒能調試推薦算法，當亞馬遜雨林的少年可參與AI氣候模型開發，技術革命才真正具備普惠價值。”

在這場重塑人類認知的革命中，教育不僅是傳授知識的工具，更是維護技術文明底線的最后堡壘。當我們為ChatGPT的驚艷表現歡呼時，更需要清醒認識到：培養能駕馭AI而非被AI駕馭的新世代，將是比開發GPT-5更艱巨的挑戰。

作為全球公認的人工智能領域最權威資源之一，斯坦福大學的《人工智能指數報告》已被《紐約時報》、《彭博社》和《衛報》等主要媒體引用，被數百篇學術論文參考，并被世界各地的政策制定者和政府機構使用。也曾為埃森哲、IBM、富國銀行和富達等公司提供人工智能現狀簡報，作為全球人工智能生態系統的獨立洞察來源，該報告在全球范圍內的關注程度亦會進一步提升。

（本文系教育部高校國別和區域研究2024年課題研究成果）

資料來源：
Stanford University. Artificial Intelligence Index Report 2025. https://hai-production.s3.amazonaws.com/files/hai_ai_index_report_2025.pdf

本文由中國教育科學研究院比較教育研究所副研究員趙章靖整理，編輯張永軍。內容僅供參考，點擊左下角“閱讀原文”可下載該文獻。