■郭英劍
日前，美國《高等教育紀事》刊發了一篇頗具啟發意義的文章——《AI沙皇的興衰》。文章通過多所大學的案例，討論了一個正在美國高校出現的新角色，即所謂“AI沙皇”或“首席AI執行官”。放在中國語境下來理解，就是人工智慧（AI）治理的專職負責人，即AI“管家”。
在過去的兩年中，隨著生成式AI迅速進入大學課堂、科研與行政管理領域，一些高校開始意識到，AI已經不再只是資訊技術部門可以獨立處理的事務，而是涉及大學治理結構、教學模式、學術倫理及組織效率的系統性議題。因此，一些高校嘗試設立新的管理崗位，由專門的負責人統籌AI相關事務。
文章列舉了多所高校的實踐。例如，美國喬治·梅森大學任命了專門負責AI戰略的負責人，協調教學、科研與技術系統的整合；美國亞利桑那大學則希望通過這一職位，為全校制定統一的AI發展路線圖。設立這一職位的初衷是明確的：AI技術變化極快，各院系理解不同，因此需要有人在全校層面進行戰略整合與制度協調。
文章指出，在支持者看來，這類職位至少可以發揮三方面作用。首先，AI技術的應用往往跨越多個部門，如果缺乏統一協調，很容易出現各自為政、重複投入的局面；其次，AI在教學與科研中的使用涉及倫理、資料安全與學術誠信等問題，需要形成統一規範；最後，AI正在改變大學的成本結構與工作方式，需要有人從戰略高度進行評估與規劃。
這篇文章之所以引人深思，並不僅僅因為它介紹了這一新職位，更在於它有一個耐人尋味的觀察：這一職位在一些大學的存在時間並不長；與此同時，在另一些大學，AI戰略並沒有通過設立“AI沙皇”的方式推進，而是由教務長辦公室、資訊技術部門與跨院系委員會共同承擔。
在我看來，這篇文章提出了一個頗具象徵意義的問題：大學是否真的需要一位元AI治理的專職負責人？
AI治理究竟意味著什麼
表面上看，這只是一個管理崗位設置與否的問題。但若進一步思考就會發現，這一問題實際上觸及了當代大學治理中一個更深層次的命題：當AI開始重塑知識生產與教育模式時，大學應當如何治理這一技術？
長期以來，大學對於技術問題通常採取一種相對穩定的處理方式。技術基礎設施由專業部門負責建設與維護，而教學與科研活動則主要由院系與教師主導。技術更多被視為一種支持性工具，而不是影響大學制度運行的核心因素。
隨著生成式AI的出現，這種傳統分工開始發生變化。AI並不只是優化教學平臺、提升資訊處理效率的工具，它正在直接進入知識生產與教育實踐的內部結構，改變大學運行的基本邏輯。
換句話說，AI已經迅速進入大學最核心的領域。
首先，在教學層面，AI已經可以參與寫作、翻譯、程式設計甚至複雜文本的生成，這使得傳統以論文、報告或作業為中心的評價體系面臨新的挑戰。教師不僅需要重新思考作業設計，還需要重新界定“學習過程”與“學習成果”的關係。
其次，在科研層面，AI逐漸改變知識生產的方式。從文獻整理到資料分析，從演算法建模到文本生成，AI在許多研究環節中已經成為重要工具。這不僅提高了科研效率，也引發了新的問題，例如AI參與研究的邊界在哪裡、研究成果的原創性如何界定，以及學術責任應當如何歸屬。
再次，在大學管理層面，AI也開始進入學生服務、招生諮詢、行政決策甚至資源配置等領域。許多高校正在探索利用智慧系統優化管理流程，這意味著AI不僅改變學術活動，也可能影響大學的治理結構。
最後，在倫理與制度層面，AI帶來的挑戰同樣不容忽視。資料安全、演算法偏見、智慧財產權以及學術誠信等問題，都在AI環境中呈現出新的複雜性。這些問題不僅需要技術解決方案，更需要制度規範與倫理框架。
從這個角度看，AI已經不再是一個簡單的技術工具，而逐漸成為一種制度性變數。它不僅改變了大學內部的技術環境，也可能影響大學的制度結構、知識形態乃至學術文化。正是在這樣的背景下，一些美國大學開始設立首席AI執行官，希望通過集中領導來推動AI戰略。這種做法在邏輯上是可以理解的：當一種技術對大學的教學、科研與管理產生廣泛影響時，由專門的負責人進行協調與規劃，似乎是一種自然的選擇。
因此，一個新的管理職位或許能夠在一定程度上推動AI戰略的形成，但它並不能自動解決AI帶來的制度挑戰。真正需要思考的，並不僅是“是否設立一個AI負責人”，而是大學如何在保持學術傳統與教育價值的同時，建立起一套適應AI時代的新型治理框架。
AI治理的結構性矛盾
如果從大學制度的角度來看，“AI治理專職負責人”這一職位實際上折射出三種深層矛盾。
第一，AI首先是治理問題，其次才是技術問題。如前文所述，在許多大學內部，AI最初往往被視為資訊技術部門的事務。學校是否部署大語言模型、如何建設算力平臺、是否購買某種AI軟體工具，這些問題通常被歸入資訊技術部門的職責範圍。然而，當AI開始進入課堂、科研乃至評價體系時，它便不再只是一個工具，而成為影響大學制度運行的重要因素。在科研領域，AI的影響同樣深遠。AI輔助科研是否需要新的倫理規範？AI生成的資料或文本是否可以署名為研究成果？如果AI參與論文寫作，其貢獻應當如何界定？這些問題已經進入學術期刊、科研倫理委員會與智慧財產權體系的論題之中。
因此，AI帶來的挑戰本質上並不僅僅是技術升級，而是大學治理結構的一次重新調整。當技術直接影響教學、科研與評價體系時，它就必然成為大學制度的一部分。正是在這樣的背景下，一些大學設立首席AI執行官，其意義不僅在於技術管理，更在於承認一個事實：AI治理已經成為大學整體治理的一部分。
第二，大學不是企業，AI治理難以完全行政化。在企業組織中，技術轉型通常可以通過行政決策迅速推進。比如，一家公司可以在短時間內統一部署某種AI系統，並要求員工按照新的工作流程運行。然而，大學的制度邏輯與企業截然不同。大學首先是一個由學術共同體構成的組織。不同學科之間的知識結構、研究方法與價值觀念存在巨大差異。這種學科差異，使得大學在面對AI問題時，很難形成完全統一的立場。
更重要的是，現代大學普遍強調教師參與治理與學術自治。許多重大決策需要通過院系會議、學術委員會或教師代表機構進行討論與審議。在這種制度環境下，如果AI戰略完全由行政體系自上而下推動，很容易引發學術共同體的抵觸。這也解釋了為什麼在《高等教育紀事》的報導中，一些所謂的“AI沙皇”在實踐中往往面臨一種尷尬處境：他們被賦予協調AI戰略的職責，但卻難以像企業高管那樣直接決策。換言之，這一職位往往承擔著巨大的責任，卻未必擁有相應的制度權力。
第三，首席AI執行官還可能被誤解為“效率工具”。AI在大學中的另一個爭議點在於它可能改變教育機構的勞動結構。一些研究指出，AI在學生諮詢、行政服務、資料處理等領域具有顯著的效率優勢。然而，這種邏輯在教育領域往往會引發敏感反應。因為在許多教職員工看來，教育並不僅僅是一個效率問題。許多看似“低效率”的工作，例如面對面的討論、個別化輔導、學術啟發與情感支持，恰恰構成了大學教育最不可替代的部分。如果AI戰略被理解為一種“降本增效”的工具，那麼首席AI執行官就很容易被視為推動崗位替代與勞動壓縮的象徵。在這種情況下，這一職位不僅難以獲得教職員工的信任，甚至可能引發對AI技術本身的抵觸。
由此，從制度角度看，首席AI執行官的問題，其實體現了一種深層悖論：一方面，大學需要統一戰略，以適應快速變化的技術環境；而另一方面，大學又無法像企業那樣進行高度集中化的管理。
在某種意義上，這一矛盾恰恰是現代大學制度的核心特徵。大學既需要面對技術變革，又必須維護學術自治與教育價值。正是在這種張力之中，首席AI執行官這一職位既顯得必要，又充滿不確定性。