哥伦比亚大学AI政策：学校级规则如何实际运作

哥伦比亚大学AI政策实际上说了什么？

没有单一的校园范围规则来明确说明哥伦比亚每间教室允许使用哪些AI工具。哥伦比亚的学术诚信通过各校的荣誉守则或行为准则进行中央管理——哥伦比亚学院和哥伦比亚工程学院、文理研究生院、新闻学院、商学院等各自维护自己的标准——生成式AI通常被纳入这些现有的诚实期望中，而不是被视为全新的、独立编码的政策领域。实际上，学生实际遇到的哥伦比亚大学AI政策是在学院级别，甚至是单个课程级别设定的。一位教授可能允许使用AI工具进行头脑风暴或检查完成的草稿的语法。另一位教授，特别是在写作研讨会、基于证明的问题集或资格考试中，可能禁止任何AI生成的文本或代码出现在提交的作业中。教学大纲声明通常就是在这里说明的地方，而该声明就是该课程的实际规则——一般的大学指导是背景信息，不是具有约束力的文本。

"问你的教授"是哥伦比亚自己的指导最常给出的答案给想要明确规则的学生，因为大学有意将具体的AI许可权留给讲师的裁量权，而不是为每门课程设定一项政策。

为什么规则在哥伦比亚的各学院和课程之间差异如此之大？

哥伦比亚作为一系列基本上自主学院的结构是没有出现单一、统一的AI规则的主要原因。课程设计、评分标准，甚至引用惯例长期以来在工程问题集和艺术学院的写作工作坊之间有所不同，所以将这种相同的学院间和讲师间的裁量权扩展到生成式AI保持了新指导与AI工具出现之前学术规范如何已经工作的一致性。目前在大多数研究型大学中这种模式很常见还有一个实际原因：单一详细、具有约束力的AI政策冒着在工具变化时在一个学期内变得过时的风险，而单个讲师可以远更快地更新自己的课程级别语言。权衡落在了学生身上，他们需要主动检查每门课的具体语言，而不是假设一项背诵的规则适用于校园各地。

1. 每所学院（哥伦比亚学院、工程学院、文理研究生院、新闻学院、商学院等）制定自己的学术诚信框架
2. 生成式AI的使用通常被视为现有诚实期望的一部分，而不是独立的政策
3. 个别讲师在自己的教学大纲语言中定义允许和禁止的AI使用
4. 学科塑造规则——编码作业、实验室报告和个人论文对AI协助的风险承载不同
5. 课程级别的政策可能在学期之间变化，因此过去课程的规则不应假设会延续

学生应如何在哥伦比亚课程作业中披露AI使用？

在哥伦比亚课程允许某种程度的AI协助的地方，披露通常反映了学生已经被期望以现有学术诚实规范承认外部帮助的方式，类似于引用来源或归功于学习伙伴的贡献。实际上，这通常意味着命名使用的工具、描述它帮助的具体任务——概括论文、调试函数、生成总结的初稿——以及澄清哪个部分随后被重写、验证或独立生成。作业末尾的简短披露注释，或实验室笔记本或问题集标头中的一行，是大多数讲师期望的格式。细节级别应与AI协助部分对最终工作的重要程度相当：完成段落的语法检查通常需要比AI帮助塑造分析或代码实质部分的情况更少的解释。讲师通常关注的不是技术本身，而是遗漏——使用允许的工具但不披露的学生，或低估了多少协助被使用，通常被视为歪曲了提交内容，无论基础使用是否会在诚实披露的情况下被接受。

1. 在假设任何AI协助被允许之前检查特定课程的当前教学大纲
2. 如果使用协助，记下确切的工具和任务——概括、调试、总结、语法检查
3. 清楚地说明AI协助了什么，以及你独立写、编码或验证了什么
4. 根据AI协助部分对最终提交的核心程度调整披露细节的级别
5. 当课程的教学大纲沉默或不清楚时，在提交前直接问讲师，而不是猜测

讲师和助教如何检查未披露的AI使用？

验证方法因部门和课程规模而异，大致与允许使用规则相同，但有几个模式一致出现。看到学生早期草稿、讨论帖子或课堂写作样本的讲师和助教通常会比任何自动化工具更快地注意到词汇、论证结构或代码风格的无法解释的转变。在大型讲座课程中讲师不了解每个学生通常的写作风格的地方，工作人员更常依赖需要草稿、使用保留文档或代码版本历史的平台，或提出与提交相关的简短后续问题以确认学生能解释自己的推理。一些部门也开始使用AI检测工具作为多个支持信号之一，而不是独立判决——被标记的分数促使更接近的手动阅读而不是自动处罚，这与大多数大学如何基于自动检测中已知的假阳性风险定位这些工具一致。

1. 讲师或助教通过早期作业对学生通常的写作或编码风格的熟悉
2. 共享文档或代码库中的版本历史，在某些课程中越来越需要
3. 与特定评分提交相关的后续问题或简短的口头检查
4. 被用作支持信号而不是唯一决定因素的AI检测工具
5. 被标记的提交通常会触发更接近的手动审查，而不是自动处罚

如果哥伦比亚学生因AI滥用被标记会发生什么？

因为允许使用规则大多位于课程级别，遵循被标记提交的流程通常也从那里开始。在大多数情况下，对未披露AI使用有疑虑的讲师会首先通过谈话、请求草稿或笔记、或后续问题直接向学生提出问题——在任何正式学术诚实流程开始之前。这反映了哥伦比亚的各校长期以来如何处理怀疑的抄袭或其他诚实问题：课程或部门级别的非正式解决很常见，正式转介到学校的学术诚实委员会或院长办公室通常保留用于更严重或重复的情况。能够提供草稿、笔记、版本历史或清晰说明其研究和写作流程的学生通常更有利于快速解决非正式问题。当案件确实进入正式审查时，学生应期望有一个流程可以回应和陈述他们的立场，类似于哥伦比亚其他学术诚实案件的处理方式。因为确切的定义、程序和后果在学院间有所不同并且可能在学年之间更新，面对有关AI使用的任何真实问题的学生应直接查看自己学院的当前学术诚实政策，或与他们的学生院长或学术顾问交谈，而不是依赖本指南这样的通用指南来获取适用于其情况的精确、具有约束力的语言。

学生和工作人员如何在提交前检查书面作业？

由于披露准确性与AI本身的基础使用一样重要，一个实际的习惯是在提交前审查草稿以确认它反映了你实际打算披露的内容——并单独检查独立写的部分不带有可能邀请不必要审查的文体模式。NotGPT这样的工具让学生、讲师或写作中心工作人员粘贴草稿并查看句子级别的AI相似度分解，这最有用的不是作为合格-否则门控，而是作为一种方式来捕捉重编辑或异常统一、正式语气可能对不知道作者通常风格的读者模糊阅读的段落。这可能对用英语作为额外语言写作的国际学生、技术项目中的学生其散文可能读作比典型非正式写作更公式化、以及审查大批提交的讲师谁想要在手动阅读之前的初始通过信号很重要。在截止日期前数天运行自我检查，而不是前一晚，留出时间修改被标记的段落、确认披露声明与最终草稿相匹配，以及确保任何致谢准确描述了实际完成的工作。这都没有取代阅读在学生自己的当前教学大纲中发布的具体AI指导，这仍然是适用于给定课程的哥伦比亚大学AI政策的权威来源。

1. 在开始作业之前而不是完成草稿后阅读你的特定课程教学大纲关于AI的指导
2. 在你的工作之外起草你的披露声明而不是作为事后想法
3. 通过AI检测器运行独立写的部分以捕捉模糊的文体模式
4. 修改被标记的段落以获得自然的句子变化而不是一致的正式措辞
5. 确认你的最终披露声明完全匹配所使用的协助
6. 保留草稿、笔记或版本历史以防讲师询问你的写作或编码流程