加州大学伯克利分校数学教授 Zvezdelina Stankova 近日陷入一场围绕”用 AI 改稿”的争议。她为《旧金山标准》（San Francisco Standard）撰写的一篇近 2000 字评论文章中，承认借助人工智能辅助编辑，而文章本身正批评学生数学能力严重下滑。
一篇引发风波的评论
Stankova 在文中称，部分数学专业学生的水平比应有标准”落后五到八年”，在分数与基础代数上仅具备”初中”水平。她将问题归咎于加州大学系统取消标准化考试（如 SAT）的”考试盲审”招生政策，认为一些并未做好充分准备的学被录取进伯克利严苛的数学项目。
文章发表后，Stankova 承认自己使用了人工智能来”帮忙编辑”这篇评论。这一表态迅速引发讨论：当一位教授用 AI 润色一篇讨论教育质量的文章时，边界究竟在哪里？
学术写作的”AI 红线”
围绕这一事件，争议核心在于人工智能在学术与公开发表中的角色。支持者认为，AI 用于校对、翻译和轻度润色，与人类使用语法检查工具并无本质区别；反对者则担心，一旦”用 AI 编辑”成为常态，学术作品的原创性与责任归属将变得模糊。
在中文互联网与中国高校中，类似议题同样敏感。中国多所高校已明确将”用生成式 AI 代写、代完成学业任务”列为学术不端，但对”轻度辅助润色”的界定仍在讨论之中。伯克利这起事件，恰好提供了一个对照样本：技术中性，使用方式才是关键。
风波之外的问题
抛开对个人的争论，Stankova 文章指向的底层问题更具普遍性——在越来越多学生从小接触计算器与自动补全的时代，基础运算与代数能力是否正在被系统性削弱？当 AI 既能”帮写作业”，也能”帮改评论”，教育机构或许需要更清晰的规则，来区分”辅助”与”替代”。
（本文事实依据《卫报》报道。）
