开放与安全的平衡：在华留学生人工智能教育中的信息安全治理

（本文作者孙宜学为同济大学国际文化交流学院教授，上海市世界中国学研究会副会长）

人工智能时代正推动全球高等教育体系发生深刻变革：人工智能教育不仅是课程设置的更新，更意味着教学范式与人才培养逻辑的重构。这种变革绝非单纯的技术叠加，而是人类文明向智能时代跃迁的重要支撑，其终极目标是实现物质文明与精神文明的协同共进。​

人工智能技术的国际合作已成为全球共识，跨国协作推动技术服务人类发展是世界共同的价值追求。但也必须清醒地认识到：技术从来不是孤立地存在，其背后潜藏着国家安全的深层关联。因此，国际合作必须以“科学、合法、合规”为前提，在坚守底线的基础上寻求坦诚协作，方能实现真正的共赢。​

在华留学生作为中国高等教育体系的有机组成，在共享人工智能教育资源的过程中，如何兼顾开放包容的教育理念与国家安全防线，实现学习权利保障与教育内容安全的动态平衡，已成为高校亟待系统回应的重大课题。这一问题的解决，需要从法律规范、教育创新、技术防护和国际合作等维度构建多维度治理体系，形成系统性解决方案。​

构建合法合规的招生安全评估机制​

复杂国际形势下，来华留学生群体或潜藏着不容忽视的国家安全风险点，因此必须以《中华人民共和国国家安全法》《数据安全法》为依据，建立覆盖全流程的招生安全评估体系：一是开展国别风险指数与专业动机调查，对涉及人工智能核心领域的专业设置差异化准入标准；二是运用人工智能技术开发动态评估系统，实时关联国际形势与技术风险数据，实现风险的精准预判；三是将安全责任条款纳入培养协议，明确留学生在信息安全方面的义务与违规后果。国际合作项目则需划定清晰红线，严格遵循“不涉及军事应用、不处理核心数据、不突破技术管制、不挑战伦理底线、不危害公共安全”原则。对拟合作项目实施预评估与合规审查，对在研项目部署关键词预警与数据流向追踪系统，确保合作过程全程可控、可溯、可终止。​

建立分级分类的教育管控体系​

依据《数据安全法》《个人信息保护法》，在课程教学和实验室研究领域构建分级教育体系。在课程层面，基础理论层面如算法原理、机器学习基础等全面开放；应用技术层面如计算机视觉、自然语言处理等设置资格审查门槛；战略技术层面如量子计算、类脑智能等实行定向培养与严格准入。在科研实验室层面，开放型实验室如医疗AI等民生项目等允许留学生参与基础研究；受限型实验室如自动驾驶技术研发等实行项目审批制，需先通过国家安全评估；封闭型实验室如军事智能相关研究等则严格限制留学生介入。​教育数据安全防护则必须实现全链条管控，对涉及公民隐私、地理信息、关键基础设施的数据，必须采取加密存储、权限分级、操作留痕等措施；实验教学可依托数字孪生技术搭建虚拟平台，通过仿真环境开展训练，从源头避免真实数据外泄。​

完善技术赋能的安全防护网络​

强化技术防护体系建设是平衡开放与安全的关键支撑。一方面，开发多模态虚拟实验系统，将敏感技术实验转化为增强现实交互场景，既保障教学效果，又阻断物理数据接触；另一方面，部署智能监测系统，对实验室访问、数据下载、设备操作等行为进行实时建模分析，及时识别异常风险。​针对教学与科研数据，构建“特征编码+溯源追踪”机制，对核心算法与技术成果嵌入唯一标识，通过区块链技术记录全生命周期流转信息；对跨境数据传输设置“白名单”制度，未经安全评估不得擅自出境。​

在华留学生人工智能教育的信息安全治理，归根结底是中国教育开放与国家安全战略的协同统一。基于相关法律构建分级管控、技术防护、国际协作之间的多维度有机体系，既能彰显中国高等教育的开放包容，又能筑牢国家信息安全屏障。这不仅是高校履行社会责任的必然要求，更是中国在全球人工智能竞争中占据主动的战略选择：唯有在安全框架下推进开放合作，才能真正实现技术创新与人类文明的共生共荣。

（第一财经一财号独家首发，本文仅代表作者个人观点）