股票杠杆平台哪些好开放与安全的平衡：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股票杠杆平台哪些好，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）