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高校需要首席AI官吗？听听国外专家怎么说

2026-07-21 EDUCAUSE、Government Technology

　　当生成式人工智能的浪潮席卷全球，高等教育机构正站在一个充满机遇与不确定性的十字路口。技术迭代的速度远超传统决策周期，既有的教学模式、评估体系、治理架构乃至组织文化，都面临着前所未有的压力测试。在此背景下，高校的掌舵者——首席信息官（CIO）、首席人工智能官（CAIO）们的思考与辩论，无疑为这场深刻转型提供了最前沿的“风向标”。他们之间的共识、分歧与探索，共同勾勒出国际高等教育界在智能时代的核心关切与行动逻辑。以下是来自多所国外高校领导者关于战略、角色、教学与治理的关键思考。

　　战略之辩：高校需要一份详尽的“AI战略”吗？

　　面对指数级变化的技术，传统耗时漫长制定的、追求面面俱到的“战略文档”是否已经失灵？

　　“北极星与指南针”派：聚焦关键议题和伦理红线

　　在技术领域变化极快、影响极大的当下，试图制定一份战略会给你一种虚假的安全感……我们有时制定战略只是为了自我安慰——“看，我有战略了，一切尽在掌控”。因为制定战略往往需要一年时间，所以很多时候，等详细的AI战略发布时，它就已经滑稽地过时了。实际上，你需要的是北极星（未来2、5、10年的方向）和指南针（机构的核心价值观与红线）。

　　——Mark Daley，韦仕敦大学首席人工智能官

　　“驱动性战略”派：主动驱动高等教育所有关键支柱向前发展

　　CAIO负责制定并驱动一个具有凝聚力的战略，这个战略不仅要支持，更要驱动向前高等教育的所有关键支柱——学生、科研、教学与学习，以及这一切之下的所有事务。

　　——Amarda Shehu，乔治梅森大学副校长兼首席人工智能官

　　思考：两位的讨论触及了高校治理与技术创新速度的根本矛盾。Daley的观点揭示了传统战略制定流程在AI时代的无力，他倡导的是一种柔性、价值观驱动的自适应框架。而Shehu则强调在混乱中必须有强有力的领导来主动塑造而不仅仅是响应变化。前者定义了战略的“形”（灵活的原则），后者强调了战略的“魂”（必须具有主动驱动力）。或许，不必纠结于能否编制一份完美的、包罗万象的AI战略文件，而应优先明确本校应用AI的关键需求和伦理底线，并授权一个强有力的协调中心在原则边界内快速推动共识性行动。

　　角色之辩：CAIO是“过渡角色”还是“永久引擎”？

　　高校设立首席人工智能官（CAIO）已成趋势，但这一角色是转型期的临时设置，还是未来组织的永久核心？其职责边界何在？

　　过渡性职位论

　　一个成功的CAIO最终会让自己“失业”。当前是一个AI正在改变我们机构的时刻，因此需要专门的领导来完成这个过渡。但当过渡结束时，AI将无处不在。而当AI像自来水一样渗透到所有业务中，CAIO的领导职能将分散回归至各业务线的管理者。

　　——Mark Daley

　　如果你将视野局限于技术整合和建设基础设施，那么当这（AI）变成一项普通技术、我们知道自己该怎么做的那一刻，如果你的首席官依然是这种视野，那你就不再需要他们了。你需要的是首席信息官(CIO)。但这种“不需要”可能是五年后才会发生的事。

　　——Amarda Shehu

　　当前CAIO的职责和价值

　　CAIO应该是一个“连接器”，与所有学院合作形成协调一致的AI战略，但同时也要为不同院系定制策略——AI的应用对商学院意味着什么？对教育学院意味着什么？对人文学科又意味着什么？……你需要有人来创造这些连接。

　　——Amarda Shehu

　　我不想要任何为了推进AI赋能而新设立的全职员工编制(FTEs)。我要做的每件事、交付的每个项目，我都会与拥有预算的一线管理者直接合作，而他们必须用自己的预算来支付。因为只有我知道他们真正投入了，才能确定这是可持续的。

　　——Mark Daley

　　思考：关于角色“寿命”的讨论，实际上反向定义了其“使命”的终点：即成功地将AI能力“溶解”于组织的毛细血管中。双方的共识在于，CAIO当下的权力不应来源于掌控的预算与人力，而应源于其促成跨部门协作、创造共同价值的能力。这为国内高校设立类似岗位提供了关键启示：成功的标准或许不在于组建庞大团队，而在于能否有效“连接孤岛”，并驱动业务部门在应用AI时从“要我做”转向“我要做”。

　　教学之辩：AI时代，我们究竟应该评估什么？

　　当AI能轻易生成论文、代码和报告，传统基于最终“作品”的评估体系价值急剧衰减。教学的核心应转向何方？

　　评估“思考过程”

　　现在学生可以生成论文、生成报告……所以重要的不再仅仅是最终的报告（虽然它仍然重要），而在于学生在此过程中是如何思考的。我看到的一个有趣之处在于，有些教授更多地采用了口头交流的方式，但也有一些关于人工智能的有趣应用出现在前端，比如让学生实际进行解释或创作视频，说明自己在用AI做什么以及具体是如何操作的，这种形式类似于实时互动学习。

　　——Brian Williams，印第安纳大学虚拟先进商业技术系主任

　　培养“元认知技能”

　　对此，我兴奋的方向之一是“反思”。反思是学习的元认知“重载器”，它需要练习。如果我们让学生与聊天机器人进行十分钟的对话，机器人不断提出探究性问题，这就达到了反思的目的。这种AI驱动的学习方式能带来许多突破，改变了那种学生盯着空白纸张、独自为了一个问题绞尽脑汁的模式。

　　——Lance Eaton，东北大学人工智能教学与学习高级副主任

　　思考：教学一线的探索达成了一个强烈共识：应对AI挑战，最根本的策略不是强化“反作弊”检测，而是重塑“促学习”的范式。教育者正不约而同地将焦点从“产出”转向“过程”，致力于让学生的思维可视化、决策可追溯、成长可反馈。这是对学习本质的重新定位——教育的价值不再是信息传递或作品生产，而是培养驾驭工具、批判性整合知识并进行创造性思考的“元能力”。

　　治理之辩：如何建立可信且敏捷的AI治理机制？

　　在鼓励创新与控制风险之间，高校应建立全新的AI专属政策，还是优化现有治理框架？

　　整合优化

　　如果你研究治理，几乎没有教科书、案例研究或论文会说为单一技术制定治理方案是个好主意。举个例子，我们的设施团队在维修中会用到电锯，但我们并没有专门的“电锯政策”。对于AI这种快速发展的通用技术，专门制定政策尤为错误。我们的方法是与现有政策的持有者合作，为AI时代更新原先的政策。

　　——Mark Daley

　　广泛共治

　　我们组建了一个AI愿景工作组，其中的代表来自所有学术和非学术单位。我认为，我们确实在快速动员能力与责任担当之间实现了平衡。这是一种共享治理模式，而我非常相信它。因为这样一来，当你说“好的，这就是各项政策与指导方针”时，我们便能立刻指明那些共同参与并协作制定这些指导方针的人员——无论是教职员工、工作人员还是学生。这其中不存在我们与他们的对立。

　　——Amarda Shehu

　　环境营造

　　你需要营造一个安全的环境，在这里，无论经验和水平如何的人都能参与其中。信息化负责人的职责是提升每个人的技能，促使大家相互帮助，并构建起一个支持网络。

　　——David Ebert，亚利桑那大学首席AI和数据科学官

　　思考：有效的AI治理关键在于“接受”和“执行”，无论是通过融入现有框架，还是通过广泛的民主参与来实现。高校需要评估自身的组织文化，选择最适合的路径。

　　这些来自国际高等教育界一线的思辨，揭示了一个超越技术工具的复杂图景。AI的整合远非简单的采购与部署，而是一场涉及战略哲学、组织架构、教学范式与治理文化的系统工程。辩论显示，不存在放之四海而皆准的“标准答案”，真正的挑战在于如何基于各自院校的使命、规模与文化，在“北极星与指南针”的框架下，进行一场审慎而勇敢的自我重塑。对于正处探索深水区的高校而言，这些思辨的价值或许不在于提供可直接复用的模板，而在于拓宽问题视野、启发提出属于自己的关键问题，并在实践与反思中，找到那条通往“智能时代大学”的特色之路。

　　来源：EDUCAUSE、Government Technology

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