2025年3月19日，歐盟經濟與社會委員會（European Economic and Social Committee）發(fā)布《歐盟生成式AI和基礎模型》報告，探討了歐盟內部蓬勃發(fā)展的生成式人工智能（GenAI）和基礎模型格局，并分析了其影響、技術進步和監(jiān)管意義。

報告的主要內容概述如下：

1.創(chuàng)建統一的AI術語

該報告指出，隨著生成式人工智能（GenAI）應用（如ChatGPT和DALL-E）的快速發(fā)展，這些技術正在重塑行業(yè)格局并重新定義社會互動方式。因此，亟需通過建立統一術語體系來厘清關鍵概念——這對政策制定者、開發(fā)者和用戶之間的有效溝通至關重要。

理解生成式AI（專注于生成文本、圖像等內容）與基礎模型（又稱"通用人工智能"，指經過廣泛訓練、可適應翻譯與決策等非生成任務的系統）之間的區(qū)別，絕非紙上談兵，它將直接影響技術研發(fā)路徑、監(jiān)管框架設計及跨行業(yè)應用方向。

當前存在的認知誤區(qū)——或將生成式AI等同于全部人工智能，或將ChatGPT等工具視為生成式AI的全部代表——可能導致監(jiān)管錯位與應用偏差。明確的定義能確保技術在各領域得到精準開發(fā)、治理與部署。

2.AI市場的主導地位和依賴性

目前，生成式AI市場正面臨嚴重的結構性失衡。美國企業(yè)在整個價值鏈——從基礎設施到下游應用——斬獲了全球80%以上的融資份額，形成全面主導態(tài)勢。而歐盟實體在競爭中舉步維艱，這種懸殊差距不僅危及市場多樣性，更直接挑戰(zhàn)歐洲的技術主權地位。

中國近期突破性進展——如推出成本更低、可與OpenAI抗衡的開源R1模型——進一步倒逼歐盟加速AI戰(zhàn)略布局；同時表明，歐盟或可借鑒深度求索（DeepSeek）的發(fā)展路徑，以彌補其在算力規(guī)模和風險資本方面與美國的巨大差距。

當前歐盟21億歐元的"AI工廠"計劃，相較美國5000億美元的"星際之門"項目相形見絀。要彌合這一關鍵資金鴻溝，歐盟必須采取果斷行動：擴大投資規(guī)模、加強歐盟境內及英國跨境協作、降低對域外科技巨頭的依賴。

3.歐盟的生成式AI價值鏈

生成式AI價值鏈涵蓋硬件、數據基礎設施、模型開發(fā)和應用層等多個環(huán)節(jié)。當前值得警惕的趨勢是，全球科技巨頭（如Meta、Google，以及通過與OpenAI合作實現深度綁定的微軟）正在通過縱向整合掌控產業(yè)鏈多個環(huán)節(jié)，構建"一站式"生態(tài)體系。

這種模式雖能提升效率，卻可能壓制市場競爭，導致歐盟專業(yè)初創(chuàng)企業(yè)被邊緣化。歐盟需在政策層面尋求平衡：既要鼓勵集成化解決方案，也要培育細分領域創(chuàng)新——尤其在可再生能源、自動駕駛等依賴不可替代的垂直領域專業(yè)知識的行業(yè)。

4.利用生成式AI促進創(chuàng)新的三個典型案例

汽車、清潔能源和教育是歐盟可以利用生成式AI促進創(chuàng)新的三個戰(zhàn)略領域。

其中歐盟在將生成式AI融入教育處于領先地位，并帶來諸多機遇。首先，歐盟的《2021?2027年數字教育行動計劃》包括將GenAI融入教育的舉措，例如成立專家組來標準化AI生成的教育內容的術語和質量標準，這對于確保生成式AI工具在教育環(huán)境中的可靠性和有效性至關重要。

其次，生成式AI能有效減輕教育工作者的行政負擔——通過自動批改作業(yè)、生成反饋及處理重復性咨詢等任務，讓教師更專注于教學設計與個性化學生指導。更重要的是，該技術能實現教育個性化：既可定制化生成評估內容，又能根據學習者反應動態(tài)調整，并提供實時反饋。這種智能化適配尤其有利于多元學習者群體（包括神經多樣性或多語言背景學生），在提升學習參與度、激發(fā)動機及改善學業(yè)表現方面具有顯著潛力。

第三，歐盟在AI領域秉持"追求卓越"與"可信賴"并重的策略，這一導向在教育場景中尤具現實意義?！稓W盟AI法案》雖將教育相關AI應用歸類為"高風險"領域，卻同步構建了教育工作者與政策制定者的協作框架，旨在建立創(chuàng)新與安全并重的保障機制。這種制度設計既推動了符合歐盟價值觀與規(guī)范的可信AI發(fā)展，又為教育場景的特殊需求提供了關鍵保障。

第四，歐盟通過"地平線歐洲"與"數字歐洲"計劃（每年投入10億歐元用于AI發(fā)展）等科研基礎設施投資，為生成式AI教育融合提供了堅實基礎。這些投資致力于開發(fā)安全合規(guī)的AI應用，推動"歐洲制造AI"從實驗室走向市場。而依托歐洲高性能計算聯合項目（EuroHPC）超級算力建設的"AI工廠"，更有望培育出適用于教育場景的可信賴生成式AI模型。

歐盟在將生成式AI融入教育也面臨著一些挑戰(zhàn)：

首先，使用生成式AI的倫理影響，特別是涉及學術剽竊與誠信的爭議。AI生成內容的便捷性對學生作業(yè)真實性的判定提出了嚴峻考驗，亟需建立有效的防作弊識別機制。更深層的風險在于，學生可能過度依賴AI生成內容，進而削弱批判性思維、問題解決能力和創(chuàng)造力等核心素養(yǎng)的發(fā)展。因此，需要采取一種平衡的辦法：使生成式AI技術成為傳統教學實踐的補充而非替代品。

其次，確保教師、行政人員、學生及家長等所有相關方順利適應AI變革至關重要。這不僅需要對教育工作者進行技術操作培訓，更要培養(yǎng)其評估AI教學影響的能力。建立強有力的實踐社群與合作平臺，促進教育從業(yè)者交流經驗與策略，將成為推動良性適應的關鍵舉措。

最后，生成式AI對教育工作者角色的影響尤為值得關注。盡管該技術能夠緩解師資短缺地區(qū)（特別是資源匱乏地區(qū)）的教育缺口，但保持人機協同的平衡至關重要。要實現高質量教育成果，配備完善設施、擁有受過專業(yè)培訓且薪酬合理的教師的優(yōu)質學校，始終是不可替代的基石。生成式AI的融合應用，必須立足于輔助和強化教師專業(yè)能力，而非取而代之。

生成式AI為提升教育體驗提供了多重機遇，主要體現在三大核心應用領域：個性化學習、內容生成與行政自動化。

首先，個性化學習。

生成式AI最具前景的特性之一，是能夠根據學習者的個性化需求定制教育內容，通過分析學生表現與偏好提供專屬學習路徑。這種自適應教學模式通過調節(jié)教學節(jié)奏與風格，有效提升學習參與度與成效。荷蘭NOLAI平臺便是該領域的實踐代表，其開發(fā)的AI工具能構建自適應學習環(huán)境。

其次，內容生成。

生成式AI能協助教育工作者高效創(chuàng)建教學材料，包括課程摘要、術語表及練習題等。以課程開發(fā)為例，這一工作本就需要持續(xù)更新知識體系以保持時效性，而AI相關課程的開發(fā)更因技術迭代加速（模型更新周期可能短至月度）面臨巨大挑戰(zhàn)。生成式AI的崛起為動態(tài)生成個性化教案提供了新方案，使課程內容既能實時更新又可精準適配學生個體需求。

瑞典公司Sana Labs的實踐頗具代表性：其AI驅動平臺能快速生成和管理教學內容，支持創(chuàng)建含互動元素（如投票、測驗、反思卡片）的個性化課程，還可開發(fā)維基百科式知識庫和操作指南。

第三，大學教師培訓活動。

一項針對瑞典呂勒奧理工大學高校教師的研究顯示，生成式AI已在教學實踐中得到應用。52%的受訪教師表示使用過生成式AI工具，其中ChatGPT最為普及。主要應用場景依次為備課（27%）、科研（20%）和課堂教學（14%）。

研究發(fā)現，教師對生成式AI教學影響的認知與其引導學生倫理使用AI的意愿呈顯著正相關。這表明，越了解AI潛在效益的教師，越傾向于采取理性負責的應用策略。研究最后呼吁加強教師AI素養(yǎng)培訓，以便為"肯定已在使用AI"的學生提供正確指導。

該報告就歐盟推進生成式AI在教育中的應用提出一些建議：

首先，歐盟應優(yōu)先完成針對教育領域人工智能應用機遇與風險的全面監(jiān)管指南制定工作。這些法規(guī)應著重確保AI技術的安全性、透明度和倫理使用，同時促進創(chuàng)新。明確的標準將有助于教育機構和開發(fā)者應對AI整合過程中的復雜性，同時防范濫用和偏見問題。

其次，教育機構應制定完善的政策以支持AI在教學實踐中的融合應用。這包括為教育工作者提供專業(yè)發(fā)展計劃和培訓課程，使他們掌握在課堂中有效運用AI工具的知識與技能。各機構還應制定符合歐盟法規(guī)的內部指導方針，確保符合倫理標準，并促進負責任的AI使用。

最后，持續(xù)開展關于生成式AI教育影響的研究對于全面認識其效益與挑戰(zhàn)至關重要。為充分發(fā)揮技術潛力，需要建立政府、教育機構與私營部門的三方協作機制。通過聯合行動推動教育AI工具創(chuàng)新升級，并確保不同地區(qū)和社會經濟群體都能公平獲取這些技術資源。

資料來源：

CEPS Centre for European Policy Studies, European Economic and Social Committee(2025). Generative AI and foundation models in the EU : uptake, opportunities, challenges, and a way forward. https://data.europa.eu/doi/10.2864/8377116

[本文為中國教育科學研究院國際教育研究中心承擔的教育部高校國別和區(qū)域研究2024年課題研究成果]

本文由中國教育科學研究院張永軍副研究員整理，編輯劉強。內容僅供參考，點擊左下角“閱讀原文”可下載該文獻。