伴隨席卷全球的ChatGPT熱潮，第一批受到沖擊的教育/學術界也開始由最初的“如臨大敵”與“嚴厲禁止”，轉而探討如何擁抱并有效規制新生技術。
2023年伊始，全球多家頂級學術期刊對ChatGPT采取了嚴厲措施。1月26日，權威學術期刊《科學》的主編索普以社論的形式發文，宣布正在更新編輯規則，強調不能在作品中使用ChatGPT的生成物。1月24日，另一份權威學術期刊《自然》也發文表示，任何人工智能工具都不會被接受為研究論文的署名作者。
但2023年2月3日，《自然》發表的一篇最新評論文章（下稱“最新評論”）口風突變，對ChatGPT展示出了擁抱變化的積極態度。最新評論稱，學術界對AIGC（人工智能生成式內容）技術的使用是不可避免的，因此，單純的禁止是不可行的。
面向未來，最新評論認為，當務之急是學術界應就這一潛在的顛覆性技術的影響開展辯論，并據此提出五個關鍵問題，以及相應的建議。
這一判斷也與近期全球科技巨頭的行動相似：谷歌、百度跟隨微軟密集發布類似ChatGPT的聊天機器人項目，也因此引發資本市場的“ChatGPT旋風”。
《財經》通過梳理全球學界的最新行動，采訪接觸過ChatGPT的高校研究人員、人工智能治理領域的法律專家，試圖找到一條最大程度利用新技術促進學術發展，并有效規避“學術不端”“署名權爭議”“缺乏透明度”等問題的可行性路徑。
· 一名在加州大學伯克利分校就讀的博士候選人向《財經》坦言，日常研究沒有使用過ChatGPT及類似的聊天型機器人。原因在于ChatGPT生成的回答可能會不準確，這一行為不符合學術規范，擔心會被學校退學，自毀研究前途。
· 對外經濟貿易大學數字經濟與法律創新研究中心執行主任張欣：ChatGPT在現階段僅能做有限的信息整合和寫作，無法代替深度、原創性研究，可以通過開發甄別和對抗技術濫用的方法和工具來治理相關問題。
· 北京大學法學院教授薛軍：只要運用得當，ChatGPT會是一個積極的工具。未來學界應當形成規范，要求研究者在論文中披露由ChatGPT生成的內容，避免學術不端的風險。
·南開大學法學院副院長陳兵：ChatGPT是具有技術中性工具，要判斷研究者是否構成學術不端，要分析該工具在成果中起到的實質作用。
最先感受到ChatGPT沖擊的教育業，不斷在近期采取嚴厲措施，避免“學術不端”。
多個廣為傳播的媒體報道案例顯示，多所美國名校的學生使用ChatGPT代替自己寫論文或完成考試，并表現出頂級水平。
斯坦福大學校園媒體《斯坦福日報》的一項匿名調查顯示，大約 17% 的受訪斯坦福學生（4497名）表示，使用過 ChatGPT 來協助他們完成秋季作業和考試。斯坦福大學發言人迪·繆斯特菲（Dee Mostofi）表示，該校司法事務委員會一直在監控新興的人工智能工具，并將討論它們如何與該校的榮譽準則相關聯。
在線課程供應商Study.com面向全球1000名18歲以上學生的一項調查顯示，每10個學生中就有超過9個知道ChatGPT，超過89%的學生使用ChatGPT來完成家庭作業，48%的學生用ChatGPT完成小測驗，53%的學生用ChatGPT寫論文，22%的學生用ChatGPT生成論文大綱。
ChatGPT同樣在某些考試中展示出驚人的能力。
發表在預印本網站MedRxiv的一篇文章顯示，ChatGPT在一項實驗中已經接近通過美國醫學執照考試（USMLE），而普通的美國醫學生需要四年的醫學院教育和兩年的臨床輪轉，才能通過這一考試。
全球教育界對此的第一反應是“如臨大敵”。
一個廣為傳播的評論來自哲學家、語言學家艾弗拉姆·諾姆·喬姆斯基（Avram Noam Chomsky）。在2023年1月23日的視頻采訪中，喬姆斯基表示，ChatGPT本質上是“高科技剽竊”和“避免學習的一種方式”。 喬姆斯基認為，學生本能地使用高科技來逃避學習是“教育系統失敗的標志”。
1月26日，《科學》通過社論宣布，正在更新編輯規則，強調不能在作品中使用由ChatGPT（或任何其他人工智能工具）所生成的文本、數字、圖像或圖形。社論特別強調，人工智能程序不能成為作者。如有違反，將構成科學不端行為。
1月24日，《自然》也發文表示，由于任何作者都承擔著對所發表作品的責任，而人工智能工具無法做到這點，因此任何人工智能工具都不會被接受為研究論文的署名作者。文章同時指出，如果研究人員使用了有關程序，應該在方法或致謝部分加以說明。
與此同時，學界也開始反思ChatGPT是否“百害而無一利”。
沃頓商學院教授克里斯提娜·特維奇（Christian Terwiesch）的一項研究記錄了GPT-3在MBA核心課程《運營管理》的考試中的表現。特維奇發現，雖然GPT-3在基本運營管理和流程分析問題上做得較好，非常善于根據人類的提示來修改其答案。但目前版本的GPT-3無法處理更高級的流程分析問題，且其數學水平相當于六年級，在相對簡單的計算中有時會出現令人驚訝的錯誤。OpenAI從2015年開啟人工智能研究，此后陸續推出了語言處理模型GPT-1、GPT-2、GPT-3，它們也即ChatGPT的前身。
特維奇表示，GPT-3技術能通過“個性化”“互動”的方式提高MBA教育的學習體驗。例如，生成個性化的學習材料，提供實時反饋，并促進在線討論和小組項目。特維奇據此認為，應該允許學生采用ChatGPT完成作業，但要提高作業的標準。
北京大學法學院教授薛軍對《財經》表示，只要運用得當，ChatGPT會是一個積極的工具。
張欣認為， ChatGPT在設計時并不存在主觀惡意意圖，亦沒有明顯的設計缺陷。一方面，ChatGPT可以提高學術研究基礎資料的檢索和整合效率。另一方面，ChatGPT在現階段僅能做有限的信息整合和寫作，但無法代替深度、原創性的研究。因此，ChatGPT可以反向激勵學術研究者開展更有深度的研究。
南開大學法學院副院長陳兵對《財經》分析，ChatGPT是具有技術中性的工具，要判斷研究者是否構成學術不端，要分析該工具在成果中起到的實質作用。如ChatGPT生成的內容僅占文章一小部分，文章多數部分為作者獨立完成，且包含其思想和情感，則可以視為該學者的智力成果，并不構成學術不端；若文章大部分內容皆出自ChatGPT生成的內容，且是基于對大量語言數據的計算模擬而成，并不具有現行《著作權法》中創作作品的構成要件，超過了合理限度范圍，且內容并沒有包含該學者的思想或情感表達，則可能構成學術不端。
但是，如何在利用、發揮新技術優勢的同時，避免落入倫理乃至法律陷阱，仍然需要持續地探討和實踐。
前述最新評論作者提出了五條建議，以解決ChatGPT可能帶來的“學術不端”風險。
1. 堅持進行人工驗證。
2. 制定關于如何歸責的標準。
3. 投資開發真正開放的大型語言模型。
4. 擁抱人工智能帶來的好處。
5. 繼續擴大討論，鼓勵每個科研團隊甚至本科教學都嘗試ChatGPT，呼吁建立持續的、多元的國際論壇來討論相關問題。
對此，薛軍認為，未來學術界應當形成一種學術性規范，要求研究者、學生在論文中披露由ChatGPT生成的內容，避免學術不端的風險。
陳兵指出，在技術層面，需要基于ChatGPT技術生產內容的邏輯與特征，加強對ChatGPT生成的內容的鑒別和識別。
張欣也建議，可以“用算法來治理算法，用AI來治理AI”。此前，研究者曾基于“深度合成”技術開發出甄別對抗技術濫用的方法和工具。
張欣舉例說，谷歌開發了 “Reality Defender”工具，可掃描用戶瀏覽的圖像、視頻或其他數字媒介，標記并報告可疑的偽造內容，檢測經篡改的人工合成內容。未來，技術公司也可以針對性地開發甄別工具。
此外，張欣認為，可以依靠技術社群和用戶的力量的“眾包治理”來應對風險。比如科技巨頭Meta聯合微軟、Partnership on AI、MIT等九家機構發起深度合成檢測挑戰賽（Deepfake Detection Challenge），以眾包思路探索深度合成技術甄別治理工作。推特也主辦過算法偏見賞金挑戰賽，為算法偏見識別提供現金獎勵。
面向未來，一個有待解決的治理爭議是，人工智能能否成為論文作者。
最新評論認為，法律界需要弄清楚到底是誰擁有作品的署名權。是通過人工智能系統訓練文本的個人，還是生產人工智能的公司，或者是使用該系統來指導他們寫作的科學家？同時，必須考慮和界定作者的定義。
根據中國《著作權法》的規定，在作品上署名的默認為作者，也視為著作權人。除自然人，法人、其他組織也可以作為擬制人視為作者，繼而確立著作權歸屬。法律對于作者也有基本的判斷標準——具有獨創性貢獻。
薛軍表示，爭論人工智能是否具有署名權并非問題的關鍵。人工智能并非法律意義上的主體，因此并不存在署名權的問題，關鍵在于學術研究者在援引ChatGPT生成的內容時要如實披露。
此前北京大學法學院教授、中國法學會知識產權法研究會副會長張平曾表示，對于AI生成物，不應再秉持署名權和著作權合二為一的原則。AI署名的目的是聲明該作品是由人工智能而非自然人創作，標明作品出處，防止人類剽竊人工智能的成果。張平是在參加對外經濟貿易大學數字經濟與法律創新研究中心、《財經》商業治理研究院、財經E法共同發起第四期“數智說”研討時，表達上述觀點的。
張平援引案例表示，AI署名在客觀上有著標識作品來源的功能，類似于反欺詐和反假冒商標的作用。比如，谷歌的AlphaDog，微軟的小冰，騰訊的Dreamwriter等，都在其人工智能作品上署機器人和算法的名字，已經有馳名商標的功能。
此外，張平認為，AI生成物的著作權界定也可以借鑒其他知識產權法理模式。比如，《專利法》中的發明人署名與專利權歸屬無關。也可以認為，在作品上署名的是作者但不一定是著作權人，著作權人可以通過權利標注符號另行標注。而目前《著作權法》規定，視聽作品的著作權歸屬通過合同約定的模式，也是一種可選方案。
陳兵也認為，從學術規范層面，可通過“署名”對ChatGTP生成物進行標識，以避免學術著作中濫用該技術。
陳兵說解釋，在權責劃分上，可根據不同主體對生成內容價值的作用大小進行劃分。譬如ChatGTP生成內容的價值源于其設計者算法的巧妙設計，則設計者擁有ChatGTP生成著作的權利，工具使用者不得濫用或者非法使用ChatGTP生成內容。若ChatGPT的最終生成內容是經由工具使用者反復調適，輸入變量等操作，使生成內容的價值遠大于其在一般運行狀態下生成的內容，則工具的使用者可以享有著作權。
學術界擔憂的另一問題是大型語言模型缺乏透明度。
最新評論指出，ChatGPT及其前身基礎訓練集和大型語言模型是不公開的。科技公司可能會隱瞞其對話式人工智能的內部運作，這與透明和開放的科學原則背道而馳。
對此，張欣認為，雖然學術界希望科技公司盡可能開放代碼，但算法在實踐層面只能在合理范圍內展現透明度。當代碼開放可能涉及算法的“算計”，即引發算法安全漏洞和算法攻擊行為的時候，開放并非是明智之舉。再加上代碼本身涉及到商業秘密和知識產權，所以難以要求科技公司全部公開模型信息。
陳兵認為，ChatGPT的透明度缺乏涉及算法偏見、算法黑箱帶來的人工智能算法生成內容不公正、不健康的問題，但要解決上述問題并不宜直接公開其模型，OpenAI對于內部運作機制適當的隱瞞是有必要的。此外，通過開放應用接口等形式進行部分開源，具有非常大的商業價值，也可推動算法解釋權，僅需對算法作出決策所依據的基本規則和標準進行闡述即可。
薛軍表示，缺乏透明度涉及到算法監管。目前歐盟、美國都在制定人工智能相關的規制框架，其目的是基于人工智能產生的風險類型進行不同程度的管制。但由于ChatGPT的算法目前是不公開的，這就會對相關規制框架的應用造成一定的限制。薛軍分析說，目前ChatGPT技術路線還處于競爭的早期階段，什么時間真正開放，各個國家和地區可能還會有一些差別。
“目前，中國的百度、阿里都在跟進這一技術，漢語語境下的模型可能與英語語境下的模型有所不同，未來這一領域的技術競爭可能還會更加深入。”薛軍說。
