為未來大學建構 AI 策略領導力
探索大專院校如何規劃符合道德規範的未來 AI 策略，推動創新的同時，維護學術倫理與教育宗旨。
AI 時代的領導力
人工智慧（AI）正重塑各行各業，高等教育亦不例外。從加速研究突破到深化個人化學習體驗，AI 具備徹底翻轉學術版圖的巨大潛力。然而，為了有效駕馭 AI，大專院校必須建立策略性的領導與治理架構；這些架構必須具備足夠的彈性以激發創新，同時也要足夠嚴謹以管控風險。
當今的高教領導者肩負著在傳統與創新之間取得平衡的重任，而 AI 則為這座天平增添了新的變數，並衍生出以下新課題：
我們該如何制定與學校核心使命相契合的 AI 策略？
哪些人應參與制定 AI 的治理機制？
需要建立哪些防護機制，以確保 AI 的導入合乎倫理且具包容性？
本指南匯集了專家觀點與最新實務經驗，提供關於 AI 策略領導力的深度洞察。內容深入探討 AI 治理原則、關鍵參與者的角色、教學與研究層面的考量、重要發展趨勢，並分享具啟發性的全球案例。
AI 導入的學術版圖
人工智慧（AI）已成為深入高等教育核心、強大且充滿動能的驅動力。如今，AI 在大專院校的應用範圍之廣令人矚目，我們可以從多重對象的視角來檢視其帶來的影響：學生、教師、研究人員以及校方領導層。
學生
數位教育委員會（Digital Education Council）於 2024 年 8 月進行的一項全球調查發現：「高達 86% 的學生已在學習中使用 AI，其中超過半數至少每週使用一次。」ChatGPT、Grammarly 與 Microsoft Copilot 是最常被使用的平台，協助學生處理各種任務，從資料蒐集、撰寫作業草稿，到潤飾文章及理解複雜概念（Digital Education Council, 2024）。
然而，儘管學生的使用率不斷攀升，《Inside Higher Ed》 的學生之聲調查卻突顯出 AI 素養與政策清晰度之間仍存在落差。雖然有 51% 的美國學生認為 AI 有助於提升成績，但值得注意的是，有高達 31% 的學生不確定在課業中「何時」或「如何」使用生成式 AI 才算妥當（Inside Higher Ed, 2024）。學生們也明確表達了對校方提供支援的渴望——呼籲學校提供專業與倫理培訓、更明確的使用指引，並將 AI 技能融入專業學科與職涯發展規劃中（Inside Higher Ed, 2024; Inside Higher Ed, 2025）。
Huang 與 Wu 於 2025 年發表在 《Computers and Education Open》 期刊的研究指出，生成式 AI 的日益普及，可能會加劇學生的課業焦慮與表現壓力，有時甚至會導致過度依賴，進而削弱獨立學習與決策的能力。不過研究人員也發現，學生自身其實能意識到這些風險，並提倡以平衡且具備反思能力的方式來使用 AI，將其視為輔助探索與批判性思考的「工具」，而非「替代品」。
在亞利桑那州立大學（ASU）主導 AI 政策的 Elizabeth Reilley 博士，於 2025 年 6 月舉行的泰晤士高等教育（THE）美國數位大學高峰會上，呼應了這種教育優先（education-first）策略的必要性：
「我們試圖透過教育來解決其中的一些問題……真正幫助我們的學生能夠有效且負責任地取得並應用這些技術，而不是把重點放在監控防堵上。」
她的發言反映出高教領導者日益凝聚的共識：透過建立符合倫理的 AI 素養來為學生賦能，遠比採取懲罰或限制性手段來得有效。這也與廣大受訪學生期盼治理機制具備透明度、技能培訓與包容性的心聲不謀而合。
這種觀點同樣反映在《高等教育紀事報（The Chronicle of Higher Education）》近期發布的一支影片中。該影片提供了學生如何駕馭生成式 AI 的另一種視角——透過五位大學生坦率分享他們對 AI 優勢、局限性以及倫理影響的真實看法（The Chronicle of Higher Education, 2025）。
教師
教師導入 AI 的比例亦呈穩定上升趨勢，有 61% 的教師表示已將 AI 應用於教學中——儘管大多數人目前的應用範圍仍相對有限（Digital Education Council, 2025）。然而，教師們的信心依然低落：僅有 14% 的人認為自己具備在課堂上有效運用 AI 的能力，許多人更指出對信任、倫理規範及相關培訓仍抱有持續的疑慮（Inside Higher Ed, 2024; Ithaka S+R, 2024）。
宏觀的發展趨勢正迅速演變。根據 Ellucian 於 2024 年的調查指出，在適應性學習、行政自動化與 AI 輔助研究等趨勢的推波助瀾下，超過 90% 的美加高教行政主管預期，AI 將在兩年內成為大學校務營運的核心（Ellucian, 2024）。然而，其他多項調查卻顯示，教師與學生在理解、協作以及以合乎倫理且具一致性的方式應用 AI 方面，普遍感到準備不足；他們強烈呼籲校方應提供更扎實的培訓、更明確的政策，並全面提升數位素養（Chegg, 2025; Inside Higher Ed, 2024）。 學術誠信、演算法偏見與隱私問題依然是首要隱憂——儘管高達 92% 的教師期盼能獲得更多指導方針，但絕大多數（80%）的美國大學教務長坦承，其任職機構至今仍缺乏完善的 AI 總體政策（Inside Higher Ed, 2024）。
有鑑於此，必須為教師配備適當的工具與政策支援，以確保 AI 扮演的是「提升」而非「取代」批判性思考與創造力的角色。同時，針對數據使用與演算法偏見建立透明的標準，對於維護信任與學術誠信至關重要。
研究人員
人工智慧正迅速成為學術研究界中帶來顛覆性改變的強大工具。根據 Elsevier 進行的一項全球調查指出，高達 94% 的研究人員相信 AI 將加速知識探索的進程，另有 86% 的受訪者預期 AI 將提升其整體的學術工作品質。儘管已有 37% 的研究人員將 AI 應用於專業工作領域，但多數人仍抱持謹慎態度——呼籲建立透明度、倫理防護機制以及提供值得信賴的內容，以引導負責任的 AI 應用。對於錯誤資訊、重大誤判及推演能力弱化的擔憂普遍存在；高達 81% 的研究人員憂心，AI 可能會削弱最核心的獨立思考能力（Elsevier, 2024）。
隨著 AI 日益深度融入研究工作流程——從文獻回顧到數據分析，學界對於校方應展現領導作為的呼聲也日益高漲。研究人員期盼校方能提供明確的政策、教育訓練與軟硬體基礎設施，以支援負責任的 AI 應用。澳洲麥覺理大學（Macquarie University）與昆士蘭科技大學（Queensland University of Technology）共同提出的一項架構即強調，必須建立一套原則導向的治理機制，而該機制的根基必須建立在透明度、當責精神與研究誠信之上（Journal of Higher Education Policy and Management, 2025）。
校方領導層
校方領導層在塑造高等教育如何導入 AI 的過程中，扮演著至關重要的角色。Elsevier 的《2024 年學術轉型調查（Academic Transformation Survey）》報告指出，儘管許多大學都意識到 AI 的變革潛力，但僅有 34% 的高層表示在有效且負責任地整合生成式 AI 方面取得了實質進展，且只有 44% 的人認為它具有高度的變革潛力（Elsevier, 2024）。然而，資源限制、知識落差、法規的不確定性以及組織慣性，皆是導致技術採用進展緩慢的原因。
區域性的差異，也反映出各地在 AI 治理與量能建構上採取了截然不同的途徑。正如調查報告中所述：「美洲與歐洲將有效且負責任地整合與導入生成式 AI 列為極高的優先事項，並看好其巨大的變革潛力。然而，對亞太地區的學術領導者而言，這顯然較不具急迫性——在印度，這是進展最少且被評估為變革潛力最低的目標；而在中國，在總計 25 項的高教發展目標中，兩項與 AI 相關的目標其總體優先順序被排在最低。」
與此同時，治理框架正開始與技術本身一樣，主導著領導階層的施政焦點。在歐洲，擬議中的《人工智慧法案（AI Bill/AI Act）》旨在提供一套統一的監管框架，將負責任的 AI 應用原則轉化為適用於所有成員國的法律。義大利則在早期階段邁出了重要的一步，推出了《2024–2026 年國家人工智慧策略》——該策略目前正在國會審議中，並明確將「研究與高等教育」列為優先發展領域（Agenzia per l’Italia Digitale, 2024）。
此外，領導者還面臨一項挑戰：必須確保 AI 相關計畫與其核心學術價值（例如：批判性思考與創造力、學術誠信、公平性與資源近用權等）保持一致——確保技術創新不會以犧牲學術倫理或包容性為代價。例如，亞利桑那州立大學（ASU）實施了明確的 AI 策略以強化學生支援服務與課程設計，據報告指出，其學生的留校率與校務營運效率皆有顯著提升，這證明了制定清晰的 AI 整合途徑確實能帶來具體效益。未來的發展道路需要縝密的規劃、跨部門協作，以及致力於為學習者、教育工作者、研究人員及在地社群共創福祉的決心。
APEC 秘書處（菲律賓）執行長 Eduardo Pedrosa 在《2025 年 APEC 大學領袖論壇》中，精準地點出了這項對領導階層的當務之急，他強調了 AI 在推動區域轉型上的戰略重要性：
APEC 成員經濟體、關鍵參與者與各工作小組之間已達成明確共識：以 AI 為核心的數位轉型，正是重塑我們這個區域經濟與社會版圖的關鍵力量。
對大學高層而言，這番話更突顯了一項迫切的任務：必須將校方策略與區域發展的優先事項緊密扣合，並協助學生做好準備，以迎接瞬息萬變的未來職場。
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高等教育機構之 AI 策略與政策治理原則
在這場對話中，環太平洋大學聯盟（APRU）發布的白皮書《生成式人工智慧在高等教育的應用：當前實踐與未來展望》（Generative AI in Higher Education: Current Practices and Ways Forward）提供了一項具全球意義的貢獻。該白皮書由雪梨大學的 Danny Liu 教授，以及英屬哥倫比亞大學副教務長兼教學與學習協理副校長 Simon Bates 共同撰寫。
白皮書提出了 CRAFT 框架——包含文化、規範、使用權、熟悉度與信任——作為一項策略模型，協助高等教育機構擺脫被動應對的 AI 政策，邁向具包容性且以價值觀為導向的轉型。該報告呼籲各大學賦能教師、重新設計評量方式，並鼓勵學生作為共同創造者，參與打造符合倫理的 AI 輔助學習環境。
無論是在教學或研究領域，合乎倫理的 AI 應用皆需針對數據蒐集、演算法決策及減少偏見制定明確的標準。具包容性的治理委員會能協助確保這些標準充分反映多元的學術需求。
為了說明全球各地的大學如何將策略原則落實於實務中，以下範例展示了多元的治理模式、價值觀框架與實施方法，藉此讓人們深入了解各教育機構如何制定負責任的 AI 政策。
大學 | 國家 | 公開的 AI 策略網頁 | 治理模式 | 顯著特色 | 治理角色 |
|---|---|---|---|---|---|
亞利桑那州立大學 (ASU) | 美國 | 原則性創新 + 數位信任 | 由跨校區團隊審核，包含課程大綱指引 | 以價值觀框架與跨職能審查團隊作為主導 | |
波隆那大學 | 義大利 | 以倫理為導向的政策 + ALMA AI 中心 | 以人為本的原則（透明度、問責制、永續性）；生成式 AI 政策；教育訓練與引用指引 | 以倫理監督、跨領域研究與政策制定作為主導 | |
魯汶大學 | 比利時 | 於 ASEF（亞歐基金會）白皮書中被引用 | 跨國合作 | 倫理領導力與政策諮詢 | 為國際政策與倫理標準提供諮詢建議 |
普渡大學 | 美國 | 資料倫理委員會 | 分級審查流程（快速審查、加速審查、全面審查） | 實施結構化的分級審查以確保倫理監督 | |
麥覺理大學與昆士蘭科技大學 | 澳洲 | 基於原則的（治理） | 著重於研究誠信與透明度 | 倡導具適應性且以原則為導向的研究治理 | |
新加坡管理大學 (SMU) | 新加坡 | 於 ASEF 白皮書中被引用 | 人工智慧與資料治理中心 | 社群優先的 AI 治理 | 邀請社群參與，共同制定（共創）AI 政策 |
這些主題也呼應了近期在訪談、文章與研討會中的討論。專家們一致強調，在制定 AI 政策時，讓學生、教育工作者與行政管理人員等多元關鍵參與者參與其中，這點至關重要。透過納入這些觀點，教育機構所制定的 AI 策略將不僅能推動創新，更能保持開放、透明，並包容校園社群的各個層面——進而深化眾人對學校政策、優先目標與發展方向的信任與信心。
高等教育機構中，AI 策略與政策的五大支柱是什麼？
高等教育機構 AI 策略與政策的五大支柱
1. 與機構目標保持一致
AI 策略必須與大學的更廣泛目標保持一致——無論這意味著展現研究影響力、促進全球合作、提升教學成效，還是支持學生的成功。只要經過深思熟慮的整合，AI 能協助教育機構更有效率地達成這些目標。例如，它可以將排程、資料管理與學生支援等耗時的任務自動化，釋放資源以專注於提升教育品質。AI 亦能實現個人化學習、透過大規模數據分析加速研究進程，並強化跨機構的合作。舉例來說，像是聯合國大學（UNU）全球 AI 網絡等倡議，便匯聚了各大學、政府與公民社會，共同創造推動永續發展的 AI 解決方案。當 AI 與機構的優先事項保持一致時，透過實現個人化學習、加速研究與優化營運流程，它將成為推動創新的引擎。
2. 倫理指引與透明度
任何 AI 代理人或工具——無論是內部開發或從外部導入——都必須在明確且全面的倫理框架內運作。這些框架對於防止演算法偏見、建立信任及促進公平性至關重要。隨著 AI 逐漸深入決策流程，解決數據偏見、問責制與透明度等問題尤為關鍵，以確保公平的結果。研究誠信的問題同樣迫切：當 AI 系統開始獨立生成新知識或發現時，教育機構必須思考如何對那些沒有任何人能完全理解的研究發現進行驗證、歸屬與符合倫理的治理——以及去信任我們無法完全解釋的結果意味著什麼。透過將倫理實踐置於首位，大學可以為負責任的創新樹立標準，在推動技術進步的同時，培養信任與包容的文化。這項承諾也必須延伸至課堂或學習標準中，教導學生如何負責任且合乎倫理地使用 AI。
3. 資料隱私與安全
AI 系統高度仰賴資料來有效運作——但若缺乏健全的資料治理，它們將帶來重大風險。遵循如歐盟《一般資料保護規則》（GDPR）等法規必須是首要任務，以保護學生與教職員的敏感資訊。從全球學術領袖匯集的見解強調，資料隱私與安全或許是任何 AI 政策中最關鍵的要素。他們指出，AI 倡議的成功取決於與使用者建立信任——而信任始於保護他們的資料。若沒有強而有力的保護措施，濫用、資料外洩或違規的風險，將會迅速削弱 AI 旨在帶來的效益。一個不斷被提及的重點是，問題的核心與其說是起草獨立的 AI 政策，不如說是確保現有關於資料隱私、使用、透明度與安全性的標準（通常由 IT 與資訊長辦公室管轄）得到嚴格遵守。從這個角度來看，一項強而有力的 AI 政策，其成效完全取決於該機構底層的資料治理框架。
4. 包容性、無障礙與研究公平性
AI 在高等教育中具有成為強大促進平等工具的潛力，能彌平差距並為所有學習者創造機會。透過投資協助身心障礙學生的 AI 工具——如文字轉語音應用程式、個人化學習平台，或支援視力或聽力障礙者的工具——教育工作者能打造更具包容性的學習環境。此外，AI 還能根據個人需求量身打造內容、解決學習方式的差異，並打破弱勢群體的教育壁壘，藉此促進資源獲取的公平性。正如世界經濟論壇在其文章《AI 如何改善教育的無障礙性與學校的平等》中所指出：「AI 有潛力改善教育的無障礙性，確保所有學習者都能享有平等的機會。」將這些技術進步列為優先事項，能確保沒有任何學生或關鍵參與者被拋下。這種包容性 AI 的願景在全球引起共鳴。在紐約舉行的聯合國安理會 AI 治理會議（2025 年 9 月）上，史丹佛大學以人為本人工智慧研究院（HAI）資深研究員兼電腦科學教授崔藝珍（Yejin Choi）強調：
讓我們擴展智慧的定義——讓世界上每一個角落的每一個人，都能在建立智慧的過程中發揮作用。
她的言論強調了將 AI 開發民主化的重要性，確保來自各種背景的學生與研究人員都能參與形塑這些技術，並從中受益。
AI 變革力量的其中一個例子，在於它能夠將研究翻譯成多種語言，這凸顯了此項能力如何為全球研究人員打開大門，讓他們得以存取並貢獻於全球學術界。在一個長期由英語主導學術出版的領域中，這點尤為關鍵，因為過去非英語社群的寶貴見解經常因此被邊緣化。
正如卡內基梅隆大學研究副校長 Theresa Mayer 博士在《科學 AI：科學發現與轉譯的典範轉移》一文中所述：「這些實驗平台將使廣泛且具包容性的人口能夠民主化地取得資源與參與，加強全球範圍內靈活的跨領域合作，並加速從科學發現到實務應用的轉化。」這突顯了 AI 不僅在加速研究，更讓研究在全球範圍內更具包容性。
5. 適應性與持續審查
AI 技術的快速發展，要求治理框架不僅要健全，還必須具備適應性，以跟上技術進步的步伐。彈性的框架使教育機構能有效應對新興技術與不可預見的挑戰，確保規範保持現實意義與影響力。在這個過程中，定期審查不可或缺，它能讓決策者與組織評估 AI 新發展的影響、應對潛在風險，並在必要時更新指引。
舉例來說，歐盟的《人工智慧法案》強調持續評估以降低風險，同時促進創新。同樣地，經濟合作暨發展組織（OECD）的《AI 原則》也提倡定期評估，以確保 AI 系統符合倫理與以人為本的價值觀。
AI 代理人（Agentic AI）——具備自主性、能執行目標導向行為的系統——的出現，引入了新的治理複雜性。這些代理程式能在最少的人工監督下執行多步驟任務，例如談判合約、進行研究或管理金融交易。正如近期政策討論中所強調的，代理型 AI 對傳統的問責結構構成了挑戰，並引發了有關責任歸屬、透明度與倫理的迫切問題。如 OECD《引導 AI 的未來》框架中所述的前導性治理策略，便強調必須建立具備主動性、彈性且能與技術共同演進的監督機制。
透過將適應性與審查機制建置於治理結構中，教育機構將能更好地駕馭動態的 AI 領域，同時保障機構與社會的利益——尤其是在技術快速演進，且從今日的代理型模型到我們尚未想像到的創新 AI 系統日益普及的當下。
在高等教育中培養合乎倫理的 AI 實踐
由領導層推動的治理，是 AI 策略邁向成功的關鍵。無論是透過監督委員會、政策框架或機構指引，各大學皆必須主動管理 AI 所帶來的風險與機遇。健全的治理結構能確保與機構目標保持一致、合乎倫理地實踐，並具備彈性以適應不斷出現的新挑戰。
在形塑 AI 未來發展的過程中，大學扮演著獨特的角色。透過匯聚來自電腦科學、倫理學、法律、社會學與人類學等領域的專家，大學能夠推動具包容性的 AI 設計與應用方法，使其充分反映多元觀點與廣泛的社會影響。
此外，教育機構與外部關鍵參與者（包括業界合作夥伴、政策制定者與社群組織）的交流互動也同樣重要。這種更廣泛的參與，有助於人們更全面地理解 AI 的潛在風險與效益，並促使學術創新與社會需求保持一致。
高等教育的 AI 策略需要多元關鍵參與者的協同合作，但究竟該讓哪些人參與其中？
邀請關鍵參與者參與，發揮集體影響力
策略性的 AI 領導力仰賴多方關鍵參與者的貢獻。建立一支跨職能的團隊，能確保大學在應對 AI 發展時，採取的是全面且具適應性的做法。應參與 AI 政策制定的潛在關鍵參與者包括：來自電腦科學、倫理學與人文學科的專家學者、研究人員、資料隱私長、法律顧問、學生組織代表，以及對 AI 系統有深入了解的技術長（CTO）或 IT 專家。
此外，讓政策制定者與資助機構參與，有助於確保 AI 策略與監管框架及更廣泛的社會目標保持一致。引進業界合作夥伴也能提供寶貴的實務觀點，確保政策能與不斷演進的技術趨勢及職場就業需求接軌。這種協同合作的方法，能協助大學打造出完善的策略，以同時應對 AI 帶來的機遇與挑戰。
我們必須賦能教師與研究人員，讓他們能參與共創反映教學與研究雙重優先目標的 AI 政策——尤其是在 AI 正逐漸模糊傳統學科界線的當下。
誰該參與，以及他們所帶來的價值
在高等教育中制定全面且有效的 AI 策略，需要多元關鍵參與者的協同合作。每個群體都能貢獻獨特的見解、專業知識與觀點，確保政策方針具備包容性、平衡性，並與機構（學校）目標保持一致。以下我們將概述關鍵參與者在形塑 AI 策略與治理時，所扮演的角色及其帶來的價值：
行政主管與職員
教師
研究人員
學生
技術長與 IT 領導團隊
政策制定者
業界合作夥伴
資助機構
1. 行政管理人員
大學行政管理人員在監督人工智慧（AI）策略的擬定與執行上扮演著關鍵角色，須確保這些策略與校務優先事項、營運效率及法規遵循保持一致。除了大學校長與副校長外，此群體還包含來自研發單位、教職員事務處、圖書館的同仁，以及學院院長與教務長等學術主管。
隨著 AI 日益深入大學的各項營運環節——從招生、學業輔導到研究與課程設計——行政管理人員正處於關鍵地位，能引導 AI 的負責任導入並確保其長期永續發展。
主要貢獻：
策略監督：行政管理人員確保 AI 計畫與大學的使命、願景及長期策略規劃相互契合。
資源分配：他們負責管理資金、人力與基礎設施投資，這些都是建置 AI 技術不可或缺的要素。
政策制定：行政管理人員建立治理框架與政策，以促進 AI 的道德使用、降低風險，並確保符合法律與學術評鑑標準。
跨部門協調：他們推動各部門間的合作，確保 AI 專案能相互整合，避免各自為政（打破穀倉效應）。
風險管理：行政管理人員負責評估並因應 AI 部署過程中，涉及資料隱私、網路安全、校譽影響及公平性等相關風險。
主要效益：
透過其領導與協調，行政管理人員能確保 AI 專案具備可擴展性、永續性，並符合法規要求。他們的參與有助於大學在創新與當責之間取得平衡，進而建立學生、教職員與外部合作夥伴的信任。最重要的是，行政管理人員能確保 AI 策略與校務目標緊密結合——推動學術卓越、提升營運效率、促進公平性，並落實長期策略願景。
在預算緊縮的時代，AI 在降低成本與提升營運效率方面的潛力尤為引人矚目——無論是在研發處、招生處、人力資源或校園設施營運上，皆有望帶來實質效益。藉由簡化工作流程、將例行程序自動化，以及優化數據驅動的決策，AI 能協助學校將寶貴的時間與資源，轉而投注於其他高價值的優先校務上。
大學行政管理人員確保 AI 策略與校務目標緊密結合
2. 教師
教師在形塑人工智慧計畫上扮演著舉足輕重的角色，他們既是這些策略的執行者，也是受益者。他們的直接參與確保了 AI 的應用能切合需求，進而提升教學、研究與行政流程的效能。
隨著 AI 工具日益影響教育、研究及校務政策，教師必須始終處於決策過程的核心。寫作教授、作家暨《高教內幕》（Inside Higher Ed）長期專欄作家約翰·華納（John Warner），在其2025 年 7 月 25 日的專欄中強調了賦予教師自主權的迫切性：「各院校正採取不同的立場，而大部分的適應重擔都落在教師肩上，且有時幾乎得不到任何指引。雖然我們必須思考這些工具會如何影響課程與教學層面，但同樣顯而易見的是，關注自身權益保障的教師，也應該開始思考一些制度與結構面的問題。」此番言論凸顯了共同治理以及教師積極參與制定 AI 政策的重要性——這不僅是為了捍衛學術自由，更是為了確保 AI 能提升而非削弱教育品質。
主要貢獻：
學科專業知識：教師具備對科學、社會科學、藝術與人文等單一學科及跨領域知識的深刻理解，能推動開發出真正符合學術需求的 AI 應用。
教學洞察：他們能敏銳發掘 AI 應如何輔助創新教學法與個人化學習。
倫理視角：教師協助評估 AI 帶來的倫理影響，並確保其應用符合學術嚴謹與誠信的價值觀。他們在確保教學所用的 AI 工具恪守倫理標準上扮演著關鍵角色——包含資料使用的透明度、演算法評分的公平性，以及對學生隱私的保護。
主要效益：
教師的參與能確保 AI 策略真正解決學術上的實務挑戰，同時始終以教育優先事項與倫理考量為基礎。他們的投入確保了 AI 是去提升而非取代批判性思考與創造力——進而維護了以人為本的教學核心價值。
教師的參與可確保 AI 是提升而非削弱教育品質。
3. 研究人員
研究人員在高等教育 AI 的發展與治理中居於核心地位，持續推動學術探究、創新與倫理反思。作為 AI 技術的創造者、使用者與評論者，他們具備形塑相關政策的獨特優勢。他們的影響力對於確保 AI 的發展與部署符合倫理、社會與學術價值至關重要——尤其當學校在努力平衡創新與責任這雙重目標時更是如此。此外，研究人員也針對 AI 的透明度、研究的再現性及其社會影響，提供深具批判性的觀點。
貢獻：
知識產出：研究人員產出基礎與應用層面的見解，形塑校方對於 AI 能力、局限性及潛在影響的理解。
倫理領導：透過學術研究與倡議，研究人員協助界定公平性、當責與負責任使用AI的規範。他們提倡演算法流程的透明度，並致力於解決 AI 生成見解中潛藏的偏見問題。
政策制定：具教職身分的研究人員經常擔任治理委員會成員，為校方的 AI 政策提供具實證基礎的建議。他們亦協助制定保護敏感研究資料的政策，確保研究過程符合隱私法規並維持公眾信任。
跨界合作：研究人員與業界、政府及民間社會展開合作，使學術探究與現實世界的挑戰及法規脈絡緊密契合。
主要效益：
研究人員能確保 AI 政策奠基於嚴謹的分析、具前瞻性的倫理視野與學術誠信之上。他們的貢獻有助於學校在快速演變的技術環境中駕馭複雜性、預見非預期的後果，並維持其學術公信力。
由於研究人員具備第一手的實務經驗，深刻了解研究工作的實際運作模式——包含規模較小或資源受限的團隊所使用的工具、工作流程及面臨的挑戰——這使得他們在形塑有效的校園 AI 策略上扮演著至關重要的角色。他們的參與有助於確認並支持最適切的工具、應用案例與優先事項，確保治理框架能與學術研究的實務現況接軌。
藉由上述努力，研究人員強化了學校制定政策的能力，使這些政策不僅具備公信力與實用性，更能敏捷回應整個研究生態系統當前與未來的發展需求。
研究人員為 AI 帶來對透明性、可重現性及其社會影響的關鍵觀點。
4. 學生
學生作為眾多 AI 驅動工具的主要使用者與受益者，能為 AI 系統的設計與導入提供不可或缺的見解。他們的回饋有助於確保系統的易用性、切合度，以及資源取得的公平性，進而提升其學習體驗。
當今的大學生——主要為 Z 世代（Generation Z）——與 AI 之間存在著複雜且不斷演變的關係。儘管他們是生成式 AI 工具的頻繁使用者，卻也對這些技術的長期影響感到擔憂。近期一篇題為〈AI世代差異：相較於X世代與千禧世代的教師，Z世代學生是否對在教與學中導入如ChatGPT等生成式AI更感興趣？〉（The AI Generation Gap: Are Gen Z students more interested in adopting generative AI such as ChatGPT in teaching and learning than their Gen X and millennial generation teachers?）的文章指出：「許多（Z 世代學生）也對生成式 AI 對就業市場與社會的廣泛影響表達了擔憂；師生雙方皆對未來可能造成的失業或『人類被取代』的潛在風險感到焦慮或苦惱。此外，他們也擔心學位價值與學術誠信受損、隱私與透明度問題，以及若生成式 AI 發展出偏離正軌的價值觀，可能對社會與人類價值造成的威脅」（Chan, 2023）。這些擔憂凸顯了將學生意見納入 AI 政策討論的重要性——特別是針對工作取代、對教師使用 AI 評分的不信任、侵犯人類創作者智慧財產權，以及資料隱私等議題。
韓國釜山大學校長崔宰元（Jae Weon Choi）在 2025 年 APEC 大學領袖論壇（APEC University Leaders Forum 2025）中，也明確表達了裝備學生應對 AI 倫理課題的重要性：
AI 正在重塑我們思考、學習、生活與治理的方式，同時也引發了迫切的倫理與社會問題。在這樣的背景下，大學的角色必須超越研究與教育的範疇。我們亦須承擔起責任，協助學生培養倫理思辨能力、社群意識與全球公民素養。
他的發言進一步強化了一個觀念：AI 素養不能僅侷限於技術能力，還必須涵蓋倫理反思、公民意識以及對包容性價值的重視——尤其當學生正在摸索新興科技對社會所帶來的各種影響時，更是如此。
作為 AI 未來的管理者與推動者，學生必須被積極納入校園政策與策略的討論論壇中——這不僅是為了確保政策的切合度與公平性，更是為了形塑一個能反映其價值觀、關切與願景的未來。
貢獻：
以使用者為中心的回饋：學生提供關於 AI 如何影響其學習與參與度的真實見解，有助於改善工具的設計與功能。
創新構想：熟悉科技的學生經常透過課程作業、實習與研究合作，為因應 AI 挑戰帶來極具創意的解決方案。
包容性意識：透過分享多元觀點，學生協助形塑公平且所有人皆可近用的 AI 策略。
主要效益：
學生能確保 AI 策略始終以使用者為導向，同時貢獻具包容性與創新性的解決方案，造福多元的學術社群。
他們的參與有助於校方了解 AI 工具在學習環境中的實際使用狀況——從而為倫理、可近性與數位素養的決策提供依據。藉由分享關於學術誠信、資源取得公平性及負責任使用等議題的第一手觀點，學生有助於形塑兼具實用性且深受校園社群信任的政策。
將學生納入政策制定過程亦能促進透明與合作的校園文化，確保 AI 策略能真正輔助學習成效、保障學生權益，並建立各界對科技應用於教學與評量上的信心。
焦點專題：Z世代與人工智慧 |
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越來越多的文章、研究與洞察報告，正深入探討 Z 世代對人工智慧的看法及其互動方式。作為即將成為大學校園主力並步入職場的下一代，他們的觀點在形塑未來科技與政策的討論中，扮演著日益重要的角色。雖然本專題並非只侷限於探討 Z 世代，但他們的觀點絕對是這個廣泛議題中不可或缺的一環。若欲進一步了解相關內容，歡迎參考以下資源： |
〈機器人搶走了我的實習機會〉（A Robot Stole My Internship）：探討 AI 如何重塑初階職位與實習機會，進而引發各界對於Z世代職涯起步（獲取早期工作機會）可能受限的擔憂。 |
〈AI正在改變——而非「扼殺」——大學教育〉（How AI Is Changing — Not ‘Killing’ — College）：透過《高教內幕》（Inside Higher Ed）的學生之聲（Student Voice）調查，揭示學生如何運用生成式 AI 輔助學習，以及此舉對其批判性思考能力的影響。 |
〈伊利諾大學芝加哥分校報告：學生對學術界AI的態度〉（Student Attitudes Toward AI in Academia – University of Illinois Chicago）：一項涵蓋全校的問卷調查，顯示學生對於AI 在教育中扮演的角色、學術誠信，以及教師使用 AI 等議題，抱持著多元且褒貶不一的觀點。 |
學生確保 AI 策略以使用者為核心，同時促進具包容性與創新的解決方案，造福多元的學術社群。
5. 技術長與IT主管
技術長與資訊科技（IT）主管在高等教育推動有效的 AI 策略與治理上，扮演著不可或缺的角色。作為學校數位骨幹的架構師與管理者，他們為負責任的 AI 創新提供了不可或缺的願景與技術基礎。
貢獻：
數位基礎設施與資訊安全：技術長與IT團隊負責監督安全且具可擴展性之基礎設施的部署與維護，以支援各項 AI 計畫。他們的工作確保了 AI 工具能順暢且安全地整合至校務系統中。
策略性落實：除了技術運作之外，技術長也扮演關鍵的策略角色，將機構的 AI 願景轉化為可實行且具永續性的解決方案。他們負責評估與導入新技術、管理系統間的互通性，並打造能隨 AI 能力演進而持續擴展的數位環境。
資料治理與隱私：他們制定並落實相關政策，以保護學生、教職員及研究的敏感資料。其領導力對於維持資料隱私標準、確保法規遵循至關重要，進而能在所有校務關鍵參與者之間建立信任。
政策制定與風險管理：在形塑 AI 治理框架的過程中，技術長與 IT 部門是深受校方信賴的合作夥伴。他們協助辨識並降低風險（例如演算法偏見、不當使用與網路安全威脅），並確保倫理準則能與科技的快速發展與時俱進。
變革管理與量能建構：IT 主管支援全校性的教育訓練與量能建構計畫，賦予教職員生必要的工具與認知，以確保他們能負責任地使用 AI。
主要效益：
正如英國紐卡索大學（Newcastle University）校長克里斯·戴（Chris Day）在《高等教育觀點：AI 與大學的挑戰與機遇》（Perspectives on higher education: AI and universities: challenges and opportunities）影片中所述：「一所大學在 AI 領域的願景能走多遠，取決於其底層數位基礎的穩固程度。技術長與 IT 主管具備得天獨厚的優勢，能同時引導策略願景與實務執行——將宏觀的構想轉化為安全、永續的解決方案。」泰晤士高等教育（THE）美國數位大學論壇（THE US Digital Universities conference）的觀察也呼應了此觀點，指出當「IT團隊成為制定治理框架、確保資料隱私，並能敏捷駕馭新興科技複雜性的可靠夥伴時」，學校便能在推動發展時展現最大的信心。
將技術長與 IT 主管提升為核心參與者——而不僅僅是技術支援角色——能協助大學在 AI 驅動的未來中，同時強化組織韌性與領導力。他們的合作夥伴關係，是建立負責任、具可擴展性且創新的 AI 策略之基石，從而造福整個學術社群。
CTO 與 IT 領導者是機構數位基礎架構的設計者與守護者，提供推動負責任 AI 創新的願景與關鍵技術基礎。
6. 政策制定者
政策制定者為高等教育導入 AI 形塑了更宏觀的法規、倫理與資金環境。他們的角色不僅僅是確保學校遵循法規，更是為了推動在特定國家或地區的高等教育領域中，能一致性地應用與 AI 相關的框架、標準與保護措施。
這種一致性對於捍衛學術誠信、保護學生資料，以及確保公平取得 AI 工具與資源至關重要。它亦有助於大學在快速演變的 AI 發展版圖中，保持清晰的方向感與信心。
然而，政策制定者的角色會因各國國情不同而有顯著差異。在部分國家，政府積極主導並制定中央層級的 AI 策略與高等教育規範（例如歐盟的 AI 法案或加拿大的泛加拿大 AI 策略）。而在其他國家，政策制定則較為去中心化，由大學或區域性機構在更宏觀的國家或國際指導方針下，發展各自的應對策略。這些差異形塑了 AI 在學術生活中的治理、資金籌措與整合方式。
這種對一致性與包容性治理的需求，在 2025 年 9 月於紐約舉行的聯合國安全理事會 AI 治理會議中亦引起了共鳴。聯合國秘書長暨前葡萄牙總理安東尼歐·古特瑞斯（António Guterres）在致詞中強調了全球合作的重要性：
這些倡議的共同目標，是將科學、政策與實務連結起來；讓每個國家都有參與決策的席位；並減少各自為政的碎片化現象。
他的發言進一步強化了政策制定者在打造有利環境上的角色，這種環境不僅支持創新，更能確保各個地區與機構皆享有公平的資源取得機會與代表性。對大學而言，這意味著必須將 AI 策略與更宏觀的國家及國際框架接軌——並積極倡議能反映公共利益的政策。
主要貢獻：
法規指引：政策制定者建立涵蓋資料保護、隱私、透明度與當責的框架，藉以引導校方的決策過程。
資金挹注：他們促成大學取得政府補助、建立公私協力夥伴關係並參與國家級計畫，以支持校園創新。
維護公共利益：政策制定者倡議關注 AI 帶來的倫理影響，鼓勵大學積極因應公平性、錯誤資訊（假訊息）及勞動力市場動盪等社會挑戰。
跨校標準化：他們協助確保 AI 政策在各大學間得到一致性的落實，進而減少政策碎片化，並促進系統與規範的互通性。
主要效益：
政策制定者能為高等教育中負責任的 AI 創新創造出有利的發展環境。透過推動跨校的一致性，並使治理框架與國家及全球標準接軌，他們能協助大學在自主性與當責之間取得平衡——同時能針對各國獨特的政治、文化與法規脈絡進行量身調整。
政策制定者在打造有利環境方面扮演重要角色，不僅促進創新發展，也確保不同地區與機構之間的公平資源取得與代表性。
7. 業界合作夥伴
與業界合作夥伴的合作，能透過促進創新、提供實務見解，以及讓大學具備應對快速變動之科技趨勢的能力，進而豐富人工智慧相關計畫。他們參與 AI 政策的制定，能為實際執行、風險管理與倫理考量帶來寶貴的實務觀點，有助於機構建立兼具原則與實用性的架構。
貢獻：
技術專長：業界合作夥伴能提供最先進的解決方案，以及針對新興 AI 趨勢、技術能力與應用案例的深入見解。
共同研究計畫：企業經常與學界共同開發研究專案，將學術探討與實務應用相互結合。
技能培育：透過實習、業界導師與培訓計畫，業界合作夥伴能協助師生建立實務上的 AI 能力。
政策合作：業界關鍵參與者針對治理模式、資料標準與負責任的創新提供關鍵建議，從而豐富機構制定 AI 政策的方針。
主要效益：
業界的參與連結了學術研究與應用創新，不僅提升了機構與產業的實務契合度、加速技術移轉，更為獲取資金、開發具擴充性的解決方案以及建立長期合作關係開闢了途徑。
業界合作夥伴針對實際執行、風險管理與倫理問題提供實務見解，協助制定兼具原則與實用性的架構。
全球大學與業界於 AI 政策與發展的合作案例
大學 | 業界合作夥伴 | 國家/區域 | 重點領域 | 影響與成效 |
|---|---|---|---|---|
劍橋大學 | Google DeepMind | 英國 | 倫理 AI (Ethical AI)，以人為本的 AI (Human-Centered AI) | 資助 CHIA（以人為本 AI）研究中心；支持來自弱勢（代表性不足）族群的博士生 |
愛丁堡大學 | 衛采製藥 (Eisai)、蓋茲創投 (Gates Ventures)、LifeArc、國民西敏寺銀行 (NatWest)、英國廣播公司 (BBC) | 英國 | 醫療保健 AI，負責任的 AI (Responsible AI)，銀行業創新 | 建立包括 NEURii 與 BRAID 在內的多個樞紐中心；將 AI 整合至醫療保健與金融領域 |
佛羅里達大學 | NVIDIA | 美國 | AI 基礎設施，教育 | 打造美國首座 AI 大學；擴充運算與研究量能 |
巴黎-薩克雷大學 | Mistral AI 與 法國教育科技 (EdTech France) | 法國 | 教育與研究領域的生成式 AI | 改善學生的學習體驗；協助減輕教學與行政人員的工作負擔 |
卡迪夫大學 | IQE plc | 英國 | 半導體 AI 應用 | 建立化合物半導體的轉譯研究設施 |
德黑蘭大學 | 多家伊朗科技公司 | 伊朗 | AI 治理，工業4.0 | 設立聯合委員會，並為 AI 教育與政策打造共享平台 |
隆德大學 | 多家瑞典科技公司 | 瑞典 | AI 創新與研究 | 基於資源與數據存取權限所推動的研究合作 |
愛丁堡大學 | 亞伯丁集團 (Aberdeen Group) | 英國 | 金融領域的生成式 AI | 開發應用於投資研究與永續發展的 AI 工具 |
亞太科技大學 | Vero AI、馬來西亞啟迪之星 (TusStar Malaysia) | 馬來西亞 | 數位經濟，AI 創新 | 簽署合作備忘錄（MOU），以促進東南亞地區的 AI 合作、創新與區域政策發展 |
亞太科技大學 | Morpheus.Asia | 馬來西亞 | 去中心化 AI (Decentralized AI)，Web3 | 舉辦「Super DeAI」活動；將區塊鏈與 AI 整合至課程規劃中；促成緊密的產學合作 |
釜山大學（透過環太平洋大學聯盟 APRU） | 多個亞太經合會 (APEC) 之關鍵參與者 | 南韓 | AI 政策，教育平權，勞動力發展 | 共同舉辦 APEC 大學校長論壇（APEC University Leaders Forum）；推動針對 AI 之社會與教育影響的區域對話 |
泰國氣象局（與多所大學建立合作夥伴關係） | 華為 (Huawei) | 泰國 | 應用於氣候與天氣預測的 AI | 試點導入華為的盤古氣象（Pangu-Weather）模型；提升預測的速度與準確度；支援公共服務領域的 AI 政策 |
8. 資助機構
與資助機構的互動，能將機構目標與更廣泛的社會、經濟及倫理優先事項相結合，進而強化人工智慧計畫。資助機構在影響力、問責制與長期永續性方面提供了策略觀點，協助建立兼具使命導向與前瞻性（未來導向）的 AI 政策架構。
貢獻：
策略方向：資助機構協助確立 AI 研究與實務應用的優先事項，通常會特別強調公平性、倫理與公共利益。
政策影響力：透過資金補助條件與計畫設計，資助機構鼓勵負責任的治理實務與透明的評估指標。
量能建構 (Capacity building)：資金支持了基礎設施、跨領域合作與人才/勞動力發展，這些都是具備 AI 準備度的關鍵要素。
問責機制：資助機構推動針對資料使用、研究誠信與成果衡量的嚴格標準，進而強化機構的公信力。
主要效益：
資助機構在塑造 AI 計畫的範疇與健全性方面扮演著關鍵角色，確保大學的投入能與公共利益及長期影響力保持一致。他們的參與在學術與營運層面上，皆促進了負責任、創新且具備策略遠見的文化。
資助機構塑造了 AI 計畫的範疇與健全性，確保相關投入能與公共利益保持一致，並具備長期的影響力。
精選洞察
英國研究與創新局（UKRI）研究基礎設施總監 Kathryn Magnay 強調，資助機構透過廣納各界的諮詢與跨領域合作，在塑造國家 AI 策略上扮演著至關重要的角色：
我們整合了所有研究委員會的力量，並廣泛徵詢社群的意見，為 AI 確立了一個共同的願景——這項願景不僅支持 AI 在整個研究領域中的開發與部署，其影響力更延伸至其他更廣泛的層面。
她的這番話體現了如同 UKRI 這類的資助機構，不僅僅是為創新挹注資金，更積極地引導其倫理與策略方向——從而確保 AI 的發展能與公共利益及學術誠信保持一致。 在這段短片中，Magnay 分享了她對於 AI 的觀點。
合作的力量
沒有任何單一團體能夠獨自建立一套完全有效或具備未來準備度的 AI 策略。只有當教師、學生、研究人員、行政人員、政策制定者、業界合作夥伴、資助機構，尤其是技術長（CTO）與資訊科技（IT）團隊共同合作時，才能產生最具意義的成果。
每個群體的獨特觀點都能促進創新、強化倫理實務，並使 AI 策略立足於卓越學術與社會利益之上。透過跨領域角色的通力合作，大學得以建立起量能，不僅能成為 AI 領域的先驅，更能負責任地肩負起 AI 的管理職責。
AI 策略中的關鍵角色與職責
關鍵參與者 | 關鍵貢獻 | 獨特觀點與目的 |
|---|---|---|
校內關鍵參與者 | - | - |
行政人員與職員 | 長期策略 | 促進機構的永續發展 |
教師 | 教學法與研究的創新 | 針對各學科領域發展適用的 AI |
研究人員 | 形塑機構對 AI 能力、限制與影響的認知 | 透過嚴謹的分析與具備倫理考量的遠見，為 AI 政策奠定基礎 |
學生 | 使用者體驗回饋 | 使策略立足於學習者的真實需求 |
技術長與 IT 團隊 | 技術解決方案 | 安全且具備擴展性地將 AI 投入實務營運 |
校外關鍵參與者 | - | - |
政策制定者 | 監管規範與資金支持 | 促成合規且獲得支持的創新 |
業界 | 實務見解 | 勞動力發展的契合度與應用創新 |
資助機構 | 資金補助與影響力 | 建立資助機制與成果衡量的標準 |
大學推動創新的案例
全球各大學在推動 AI 研究與促進創新合作上扮演著關鍵角色。世界各地的機構正積極嘗試新興技術，同時融入包容性與倫理原則，以確保科技的進步能造福所有學習者與社群。以下案例突顯了部分大學如何制定 AI 策略與治理方針——並針對高等教育界中多元的政策、優先事項與實務作法提供見解。這些僅是少數案例，並非詳盡無遺的清單，但充分反映了全球正在進行的廣泛活動與創新。
大學 | AI 貢獻或發展重點案例 | AI 策略或政策 | AI 政策、立場或洞察之相關連結 |
|---|---|---|---|
亞利桑那州立大學 | AI 創新挑戰賽、與 OpenAI 的合作夥伴關係、教育與研究領域的 AI | 原則性創新架構、倫理委員會、AI 加速與數位信任指南 | |
卡內基梅隆大學 | 機器人學、機器學習、自主系統 | K&L Gates AI 倫理與政策中心、CREATE 實驗室 | |
蘇黎世聯邦理工學院 | AI 倫理政策網路 | 透過研究與教育實踐負責任的 AI | |
南洋理工大學 | 研究領域的生成式 AI、倫理認證 | 彈性的治理架構 | |
北京大學 | 擴展 AI 課程、策略性創新 | 契合中國 2035 年教育規劃 | |
清華大學 | 人工智慧國際治理研究院 (I-AIIG) | 全球 AI 治理、以聯合國永續發展目標 (SDG) 為重點的計畫 | |
加州大學洛杉磯分校 | AI 創新倡議、與 OpenAI 的合作夥伴關係 | 加州大學 (UC) 系統的負責任 AI 原則 | |
劍橋大學 | AI 倫理政策、生成式 AI 指南 | 適用於教學與評量的彈性架構 | |
墨爾本大學 | 生成式 AI 專案小組、AI 原則 | 倫理、無障礙/可及性、隱私、人為監督 | |
密西根大學 | MiMaizey AI 助理、學習系統中的 AI | 倫理優先的實驗架構 | |
牛津大學 | AI 安全、倫理與政策研究 | 教育與研究中負責任的 AI 使用 | |
雪梨大學 | 雙軌評量政策、微軟 Copilot 導入 | 與高等教育品質與標準署 (TEQSA) 的合作 | |
多倫多大學 | 深度學習的突破性發展、Geoffrey Hinton | 與向量研究所 (Vector Institute) 合作 https://vectorinstitute.ai | |
浙江大學 | 電腦視覺、機器人學、智慧城市應用 | 設立 AI 研究中心、配合國家 AI 發展方向 |
今日在治理、倫理、協作與多元共融上所做出的抉擇，不僅將決定機構未來如何適應變局，更將定義它們如何引領時代。
結語：在 AI 驅動的未來，以使命引領前行
隨著人工智慧重塑高等教育的版圖，大學正處於一個關鍵時刻，必須決定 AI 將如何改變學習、研究以及學府的核心價值。今日在治理、倫理、協作與多元共融上所做出的抉擇，不僅將決定學府未來如何適應變局，更將定義它們如何引領時代。
AI 的策略領導力不僅是技術層面的挑戰，更是以人為本的課題。它需要遠見、謙遜以及對共同價值的堅守。透過邀請多元關鍵參與者參與、建立完善的倫理框架，並將 AI 發展計畫與學府使命緊密結合，大學方能確保技術創新最終能造福社會。
前進的道路並非筆直平坦，亦非千篇一律，但必然需要攜手合作。那些樂於擁抱適應性、保持透明度並推動跨學科對話的學府，將處於最有利的位置來駕馭複雜局勢，並塑造出一個 AI 旨在增強而非取代學術核心價值的未來。
無論是在教室還是實驗室，對 AI 的治理都必須以維護學術誠信、促進多元共融及激發人類創造力為前提。戰略領導力能確保在推動高等教育發展的過程中，AI 扮演的是「協作夥伴」的角色，而非人類的替代品。
正如 Chris Day 所提醒我們的：「AI 應當賦能教育，但絕不能妥協那些讓教育保持公平與值得信賴的原則。」這正是當今每一位大學領導者所面臨的挑戰，同時也是絕佳的機遇。
Elsevier 一直走在為高等教育開發可信賴 AI 工具的最前線——協助學府堅守誠信與使命，穩健航向數位時代的黎明。想了解我們如何在研究與學術領域中建立對 AI 的信心，歡迎瀏覽我們的專題探討：《高等教育中的 AI 信任》。
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