【摘要】随着生成式人工智能在传媒教育领域的应用，新闻专业学生利用生成式AI辅助完成作业已成为普遍现象。这一技术介入改变了传媒教育的学习方式，也引发了难以区分课程作业中的学生思考与AI生成的困境。本文从生成式AI介入新闻专业课程作业场景的伦理隐忧入手，系统分析其在认知能力、价值判断与教育公平层面的深层影响，在此基础上提出构建以“AI素养”为核心的伦理评价体系，并从规则重塑、素养赋能与评价改革三个维度出发，探索人机协作模式下负责任的传媒教育生态。

【关键词】生成式AI；新闻专业学生；传媒教育伦理；认知主体性；AI辅助作业

刘海明 李佳

皮亚杰（Jean Piaget）指出：“知识的本质在于主体的活动，认识一个对象，必须对它进行操作和变革。”这一论断揭示了课程作业在教育过程中的核心价值，即课程作业应是学生通过个体实践将外部信息转化为内在认知的关键过程，并非机械产出的结果。课程作业的意义在于其过程中的思维挣扎、逻辑重构以及面对难题时的意志磨砺。以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 工具进入大学生的专业学习生活后，在提升作业效率、拓展信息获取渠道的同时，也随之引发了系列复杂的伦理问题。当 “智能代笔”成为常态，本该由个体完成的思维训练被外包给算法，新闻专业学生的认知主体性是否正在被悄然侵蚀？当学生原创与 AI 生成的边界日趋模糊，内容的责任归属是否面临悬置困境？教育公平的精神内核与实践边界是否被新的技术重塑？本文旨在探讨新闻专业学生使用 AI 完成课程作业背后的伦理隐忧，并在此基础上探讨规范路径，以期为生成式 AI 时代的传媒教育伦理建设提供参考。

一、新闻专业学生使用生成式AI辅助作业的伦理隐忧

生成式 AI 在传媒教育场域的介入展现出显著的技术红利。作为一种高度智能化的辅助工具，生成式 AI 能够为新闻专业学生提供个性化的知识索引、跨语种的文献翻译以及即时的逻辑反馈，显著降低了信息的获取门槛，提升了知识处理的效率。当这种高效的技术工具逾越了辅助的边界，转化为全方位的思维替代时，背后潜伏的伦理隐忧便开始侵蚀传媒教育的根基。

（一）认知过程消失：生成式技术对认知劳动的底层解构

美国教育学家杜威（John Dewey）认为，“教育是经验的持续改造或重组”，强调教育的本质是“经历过程”而非“产出结果”，教育应是个体在经验实践中实现意义生成的过程。但生成式 AI 的介入正在从根本上解构这一过程，带来了一场媒介伦理层面的深层危机。

在生成式 AI 介入传媒教育场景之前，新闻专业主要的学习辅助工具除了教科书外还有以互联网为根基的搜索引擎，即便是搜索引擎也仅仅扮演着信息“物理堆砌场”的角色，学生仍需承担筛选、整合与逻辑重构的认知劳动（Cognitive Labor）。认知劳动是知识内化与人格塑造的必经之路，这一过程依赖文字媒介所要求的线性阅读与深度思考。面对海量信息，新闻专业学生必须在碎片中建立关联，在矛盾中做出判断，在沉默的文本中与作者进行跨越时空的对话，这种基于书面文化的认知方式恰恰是传统教育赖以存在的根基。

生成式 AI 的出现标志着人机交互从信息检索迈向了内容生成。在使用生成式 AI 的过程中，新闻专业学生不再是单纯的媒介信息检索者，在生成式 AI 所反馈的看似精确的结果喂养下，学生逐渐成为算法输出的信息消费者。认知发展理论认为“智慧行为依赖于同化与顺应两种机能从最初不稳定的平衡过渡到逐渐稳定的平衡”，强调了人的认知发展过程中“同化与顺应”的机制是习得智慧的关键。而新闻专业学生在使用生成式 AI 的过程中，智能程序通过展现答案的“思考过程”，使学生的思考被技术代理。如果他们大脑前额叶皮层负责逻辑构建的功能长期赋闲，则可能导致该脑区无法得到充分激活与锻炼，其功能发展将受到抑制，造成“用进废退”的结果。

从符号互动论的角度，传统的新闻课程作业具有鲜明的作品属性，是新闻专业学生通过符号编排实现主我与客我对话、完成自我认同投射的物质性载体。深度依赖生成式 AI 完成课程作业的学生往往忽视了课程作业应呈现自我表达的思考部分，仅关注其是否迎合评分标准的结果。更深层的危机在于符号权力的让渡，即当知识生产权从教师与学生手中悄然让渡给算法时，新闻专业学生的认知将被 AI 生成的“平均化”“标准化”话语所垄断，导致思维转向统一，丧失了应有的批判性与独特性。

（二）诚信边界模糊：智能代笔对学术诚信的主体性瓦解

学术诚信之于学生，根本价值不在于外在的行为规约，而在于它是构建认知主体性与伦理主体性的实践场域。从发生学视角看，学术诚信的核心要义是智识诚实（Intellectual Honesty），即学习者在知识生产过程中真实呈现其心智运作的轨迹与限度。德性知识论将智识诚实界定为一种面对欺骗诱因而不为所动的德性倾向。这种智识诚实的核心特质在于学习者能够真实地呈现其认知历程，包括观念的形成脉络、推理的逻辑链条、论证的推进路径、表述的修改调整等。这些呈现真实思维运作过程的环节如同认知指纹，作为知识生产中保障真实性与伦理正当性的核心依据。换言之，学术诚信所要求的并非仅仅拒绝抄袭，而是要求学习者在认知劳动的过程中保持一种对自我思考轨迹的诚实呈现。

在独立完成课程作业时，新闻专业学生不仅在产出文本，更是在经历“从困惑到澄明”的认知挣扎。罗伯特·比约克（Robert A. Bjork）认为 , 某些学习条件虽然在即时层面表现为对学习者的挑战，甚至可能暂缓其学习速度，但能有效提升长期记忆保持与知识迁移能力，即认知是一个需要经历“必要难度”的历程。生成式 AI 的介入使这一认知框架面临严峻挑战，这样的技术逻辑恰以“绕过挣扎、直接输出”为核心特征，降低了新闻专业学生完成课程作业的“必要难度”，从而在传媒教育场景中引发两大相互关联的伦理困境：一是“智能代笔”与“辅助启发”之间难以勘定的定义冲突，使何为正当使用的边界陷入模糊；二是 AI 生成内容的非原创性与学生作者身份之间愈演愈烈的伦理矛盾，使“作者”这一概念本身遭遇根本性质疑。

“智能代笔”与“辅助启发”的边界模糊，在传媒教育场景中呈现出更为复杂的形态。生成式 AI 以“概率预测—模式匹配”为核心特征，其工作原理是在海量语料基础上训练，通过计算字词间的共现概率来生成符合用户指令的文本序列。这一过程本质上是“无意识”的，它的输出源于对既有数据模式的复现与重组。人类认知发展的教育逻辑恰与此相反，教育的核心使命不是交付知识而是建构心智，教育逻辑始终强调过程的价值，所谓的“必要难度”正是为了激活这一循环，让学习者在试错、反思与重组中逐渐形成属于自己的思维框架。

AI 生成内容的非原创性与学生作者身份之间的伦理矛盾，除了有技术层面的检测困境和规则层面的界定难题外，更是对学术诚信赖以维系的主体性根基的瓦解。福柯认为“作者功能”诞生于一个由法律与惩罚所支配的社会话语实践，其根本目的在于使话语的发出者可以被“拥有”，从而在必要时承担其言论的后果。他者可以经由作者的姓名来定位文本的责任主体，无论作者本人是否愿意显露自身。在传媒教育场景中，学生同样也需要对署名的课程作业负责。当专业课程作业文本主体来自算法而非学生心智，署名便沦为了空洞的仪式，新闻专业学生在虚假的所有权感中误以为自己是作者，实则从未真正进入“为自己所言负责”的主体位置。约纳斯（Hans Jonas）所奠基的“责任伦理”范式，其核心要义在于技术时代必须确立一种“前置性责任”，即在行动尚未发生之际便预判其长远后果，以应对人类技术力量空前扩张所带来的伦理挑战。在新闻专业学生使用 AI 完成作业的认知外包场景中，这一责任原则被技术代劳逻辑所消解，学生既无须在行为发生前审慎考量 AI 介入的边界，亦无须为算法输出可能包含的事实性错误或价值偏差承担完整的伦理担当。学术诚信主体性瓦解往往是隐性的，因为它不是在明面挑战某条规则，而是在解构规则得以成立的主体前提.....(本文为文章截选，完整版请搜索公众号：“教育传媒研究杂志社”)

本文系重庆大学 2025 年校级“AI+ 课程”项目“新闻评论”（项目编号：2025KC108）的阶段性成果。