一、引言

日本素以其在科技创新方面的持续投入而著称，如今正积极应对高等教育领域的新一轮技术变革。生成式人工智能的兴起为日本高校带来了前所未有的机遇与挑战：高校如何在保障学术诚信与教育质量的前提下，有效引入新兴技术以提升教学效果？又该如何引导学生不仅掌握人工智能工具的使用，更具备对其进行批判性思考的能力？

本文回顾了近年来日本在国家政策、高校指南及教学实践层面的最新进展，并以大阪大学为具体案例，展现了其在人工智能教育领域的系统性探索。与此同时，结合对人工智能研究领域领军学者及高校管理者的访谈内容，本文进一步梳理了高校在推动人工智能深度融入教育全过程中，具备可行性的未来发展方向。

二、政府政策：以人为本的人工智能战略

2019年11月，日本发布了《人工智能战略2019》（AI Strategy 2019），提出了三项核心原则：尊重人的尊严、多样性和可持续性[1]。该战略强调，人工智能的发展必须以人为本，维护人类尊严，并推动人工智能在各个领域的广泛和可持续应用。教育改革作为重点方向之一，包含了通过设立人工智能与专业学科融合学位、鼓励高等教育机构将数据科学和人工智能通识课纳入主修领域，培养专业人才。

2024 NexTech Week Tokyo展会 来源：法新社

2021年，日本文部科学省主导推出了“数学、数据科学与人工智能教育认证制度”[2]。该制度旨在对符合既定标准、教学质量优良的教育项目进行认证，进一步促进掌握专业知识和人工智能能力的复合型人才。

然而，随着人工智能技术的进一步发展，新的挑战也随之浮现。2023年7月，文部科学省发布了《应对大学与高等专门学校生成式人工智能使用的方针》（Policies for Addressing the Use of Generative AI in Universities and Technical Colleges），旨在帮助高校在充分发挥生成式AI教育潜力的同时，妥善管控相关风险[3]。该文件关注到技术引起的学术不端、信息安全和版权侵权等问题，建议各机构需基于各机构自身需求制定和及时更新技术应用规范。同时，政策强调学生使用AI工具时的透明性，并鼓励多元化的评估方式，以防止对AI生成内容的过度依赖，以及特别强调对信息内容的验证与批判性思维能力的培养。

与以教育为核心的相关举措相并行，日本政府自2023年以来积极推动本土生成式人工智能模型的研发。其中，由国立信息学研究所（NII）主导的一项计划格外引人关注。该研究所指出，传统以英语为中心的模型往往缺乏对日语及其文化语境的充分理解。为此，NII高度重视“主权AI”的研发，利用大规模日语语料进行训练，最终成功研发出LLM-JP 模型，这一模型能够更好地理解日本的历史、文学与文化遗产[4]。在高等教育领域，该模型在学习支持方面的应用也备受期待。

古典素雅的浮世绘在绘画家重置下有了新科技，人物学习的用具变为了平板和电脑。来源：ET Today News

三、高校层面的生成式人工智能使用指南

自2023年以来，日本多所高校陆续出台了关于生成式人工智能使用的相关政策。笔者对参与“日本超级国际化大学计划”（由文部科学省主导、旨在提升部分高校全球竞争力的国家级项目）的37所高校进行了调查研究，发现其中有27所高校已针对学生和教职员工发布了生成式AI使用指南。我们随后对这些指南的内容进行了深入分析，重点考察其适用范围、关注重点及基本原则[5]。

在优势方面，44%的高校提到生成式AI可提升效率、实现任务自动化；22%强调其在内容创作与编辑方面的潜力；19%指出其支持个性化学习的能力；11%认为其有助于激发创造力与创新能力（见图1）。然而，多数描述仍较为笼统，缺乏具体的应用场景说明。

相比之下，对于生成式AI可能带来的风险，各高校则表现出更为系统的应对意识：78%的高校强调数据安全问题，67%关注版权风险，63%警惕虚假信息的传播，41%明确指出学术剽窃的隐患（见图2）。不过，诸如环境影响、AI鸿沟、言论与思想控制等更广泛的风险议题则尚未获得充分关注。

为应对上述挑战，东京大学建议教师在课堂使用前先对AI工具进行评估；东北大学则提出策略，以降低学生在作业中不当使用AI的风险。上智大学与广岛大学则已将AI素养纳入教师发展计划，提升教职员工的AI认知与使用能力。

调查还显示，63%的高校允许教师自行决定课堂中人工智能的使用范围和方式，反映出一种自主的政策制定方式。此外，52%的高校会定期根据技术演进调整相关政策，以促进课程设计的适应性和教学方法的创新。

图2：高校指南中涉及生成式AI潜在风险的比例

四、案例分析：大阪大学在教育中推进生成式人工智能的系统路径

作为日本顶尖的综合性研究型大学之一，大阪大学早在2023年4月便分别以日文和英文向学生发布了生成式人工智能使用指南[6]。该指南认可生成式AI对学习前期研究中的支撑作用，但提示学生应当负责任的使用，保持责任意识，警惕虚假信息、数据泄露、版权侵权等风险。指南还关注独立思考、交流互动以及整体学习过程等高等教育核心价值。除此之外，大阪大学还在本科与研究生教育、教师发展以及制度创新等层面，构建起多层次、系统化的生成式AI融入路径。

4.1 本科教育：构建基础素养与跨学科能力

为了响应日本文部科学省推动AI教育的政策，大阪大学将本科阶段的人工智能教育划分为两个层次：一是面向全体学生的基础AI素养课程，二是针对不同专业的应用类课程。无论专业背景如何，所有本科生都需通过对社会数据的实际分析训练，掌握数学、数据科学与人工智能的基本能力。课程设置注重理论与实践相结合，广泛采用与企业合作的项目式学习，以强化学生的分析与问题解决能力。

4.2 研究生教育：通过跨学科学习深化AI融合

在研究生阶段，大阪大学跨学科研究生学位项目机构开设了多项融合AI的跨学科课程，如“研究生辅修项目”（Graduate Minor Programme）与“高级跨学科研究生项目”（Graduate Programme for Advanced Interdisciplinary Studies）[7]。其中，“数字人文学项目”专为人文与社会科学专业的学生设计，培养其在研究中有效运用AI工具的能力；“面向数据安全利用的人才培养项目”则致力于培育能应对数据伦理与隐私挑战的高层次专业人才。这些项目在强化技术能力的同时，也重视AI的社会应用，进一步提升高级学习者的AI素养。

4.3 教师发展：提升人工智能教学能力

为支持教师在教学中有效融入AI，大阪大学全学教育推进机构（Centre for Education in Liberal Arts and Sciences）推出了“生成式AI教学指南”网站，系统介绍人工智能的核心概念、伦理议题与教学实践策略。作为教师发展计划的一部分，中心还组织“基础”与“进阶”两类培训工作坊，帮助教师提升教学法与AI的融合水平。同时，学校通过YouTube等平台向新生发布教育视频，促进学生对AI的早期理解与积极参与。

4.4 D3中心：构建数据驱动的制度生态系统

2024年10月，大阪大学成立了“D3中心”，聚焦“数字设计（Digital Design）”“数据能力（Datability）”与“决策智能（Decision Intelligence）”，旨在通过数据科学推动大学治理转型。具体而言，“数字设计”指的是对信息进行结构化处理以利于分析；“数据能力”强调从大数据中提取可操作性洞见；“决策智能”则致力于促进数据支持下的战略决策。该中心从数据生成到实际应用构建起一套整合体系，加速学校向数据驱动型组织的转型，提升人工智能在科研与管理中的作用。

4.5 ELSI中心：回应人工智能的伦理、法律与社会维度

面对人工智能带来的伦理与社会挑战，大阪大学“伦理、法律与社会议题研究中心”（Ethical, Legal, and Social Issues Centre, ELSI Centre）于2023年3月与2024年8月分别发布了两份关于生成式AI的研究报告。中心致力于识别并回应诸如伦理困境、法律责任与社会公平等关键问题，推动技术责任使用的制度建构。通过整合法学、伦理学与社会学等领域的专业知识，该中心为AI在教育与科研中的可持续发展提供理论与政策支持。

总体而言，大阪大学通过基础课程、研究生培养、教师支持、制度建设与伦理引导等多项举措，构建起一套结构化的人工智能教育框架。这一模式体现出该校在构建一个数据导向、技术融合、伦理自觉的高等教育环境方面的努力。

图3：大阪大学的人工智能教育生态体系（图示由作者绘制）

五、未来展望：日本领军学者之见

目前，日本的人工智能专家正积极推动生成式AI的接受与应用。2025年2月，日本学术会议发布了题为《迈向一个接受并善用生成式AI的社会》的提案[8]。日本学术会议情报学委员会干事、国立情报学研究所所长黑桥禎夫教授强调，生成式AI的讨论与应用应在教育、医疗、产业等广泛领域积极展开。他特别指出，AI与其他学科之间的对话与合作至关重要，这不仅是学界的任务，更是全社会在推动生成式AI发展时必须考量其广泛社会影响的重要前提。
在大阪大学，常务副校长田中敏弘教授进一步指出，在人工智能驱动的社会中，人类价值必须成为塑造未来的根基。依托科学与技术的进步，高校应当以人文价值为教育核心，培养能够超越对AI依赖、始终保持前瞻性的优秀人才。为此，通过跨学科教育深化对人性的理解（包括伦理维度），并培养创造超越AI的新价值的能力至关重要。为学习者提供这样的环境，正是大学的使命所在。

这一共同愿景凸显了日本在发展生成式AI过程中所坚持的平衡路径：既追求技术进步，又坚守以人为本的价值导向。通过强调跨学科合作、伦理意识与超越机器能力的创造力培养，日本高校领导者表明，AI的未来不仅应推动效率与创新，还应强化社会信任与人类尊严。这一视角将高校与科研机构定位为技术与社会之间的重要桥梁，确保生成式AI能够真正促进可持续且包容的发展。

参考资料

[1]Integrated Innovation Strategy Promotion Council Decision, "AI Strategy 2019 AI for Everyone: People, Industries, Regions and Governments (tentative translation)," Jun. 2019. Available: https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/aistratagy2019en.pdf

[2]文部科学省, “数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度：文部科学省,” 文部科学省ホームページ, 2024. https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00001.htm#01 (accessed Aug. 26, 2025).

[3]Q. Xie, M. Li, and A. Enkhtur, "Exploring Generative AI Policies in Higher Education: A Comparative   Perspective from China, Japan, Mongolia, and the USA," arXiv (Cornell University), Jul. 2024, doi: https://doi.org/10.48550/arxiv.2407.08986.

[4]LLM-jp, "Home｜LLM-jp," Nii.ac.jp, Aug. 25, 2025. https://llm-jp.nii.ac.jp/en/ (accessed Aug. 26, 2025).

[5]M. Li et al., "A Framework for Developing University Policies on Generative AI Governance: A Cross-national Comparative Study," arXiv.org, 2025. https://arxiv.org/abs/2504.02636

[6]N. Shojiro, "Notice on Using Generative AI," The University of Osaka, 2023. https://www.osaka-u.ac.jp/en/news/topics/2023/04/17001 (accessed Aug. 26, 2025).

[7]The University of Osaka, "Institute for Transdisciplinary Graduate Degree Programs, The University of Osaka," Institute for Transdisciplinary Graduate Degree Programs, 2023. https://itgp.osaka-u.ac.jp/en/ (accessed Aug. 26, 2025).

[8]日本学術会議, “提言：生成AIを受容・活用する社会の実現に向けて,” Feb. 2025. Accessed: Aug. 26, 2025. [Online]. Available: https://www.scj.go.jp/ja/info/kohyo/pdf/kohyo-26-t381.pdf