哈佛大学探索生成式人工智能的科学与影响

丽莎·恩斯特 · 01.04.2026 · 人工智能 · 9 分钟

哈佛大学的生成式人工智能导航

作为一名记者，我经常接触到承诺彻底改变各行各业的新兴技术。生成式人工智能（GenAI）脱颖而出，不仅是因为其能力，还因为像哈佛大学这样的机构正在围绕其使用建立健全的伦理和实践框架。这不仅仅是技术实力的问题；它关乎负责任地将其融入学术和职业生活，确保创新不超越审慎。

来源: 一幅生成式人工智能的艺术印象图，带有丰富多彩、相互连接的节点，暗示着数据流和创造力。

快速摘要

• 生成式人工智能 (GenAI) 通过从大型数据集创建新内容，正在改变研究、教育和劳动力。
• 哈佛大学为在学术和职业环境中负责任地使用 GenAI 工具提供了广泛的资源和指导。
• 伦理考量包括学术诚信、数据隐私和版权，是哈佛大学处理 GenAI 方法的核心。
• 哈佛大学在人工智能方面的跨学科研究涵盖计算机科学、公共卫生、医学、法律、公共政策和经济学。
• 具体的政策和批准的工具确保了与哈佛相关的工作安全合规地使用 GenAI。
• GenAI 对劳动力市场有重大影响，可能会扁平化等级制度和改变任务分配，并影响技术采用中的性别差异。

研究和学术界的生成式人工智能

生成式人工智能（GenAI）技术正在创造新的机会来推动研究和科学，使模型能够从大型数据集中学习，然后生成文本、图像、音乐、视频和代码等新内容。哈佛大学正在积极为研究人员和学者提供关于如何有效使用这些 GenAI 工具的资源和指导。随着技术本身的不断发展，这些指导也定期更新。

哈佛大学在人工智能研究方面的承诺既有开创性又是跨学科的。研究涵盖了计算机科学、公共卫生、医学、法律、公共政策、经济学和自然科学等多个领域。例如，Kempner 自然与人工智能研究所作为一个由学生、科学家和工程师组成的动态社区，致力于探索自然和人工智能中智能的基本原理。该研究所旨在利用这些见解开发开创性技术。同样，哈佛大学数据科学倡议也专注于理解和推进数据科学。

导航出版政策和伦理关切

然而，GenAI 的快速发展也带来了挑战，尤其是在学术诚信和出版方面。学术出版商对研究论文中使用人工智能制定了不同的政策。研究人员必须查阅其目标出版商的具体指南，以确认允许的人工智能使用范围。有此类指南的出版商包括 Elsevier, JAMA, PLOS ONE, Sage, Springer Nature, 和 Science. 大多数学术出版商要求在研究论文中披露人工智能工具的使用情况，通常指定此披露应出现在方法或致谢部分。主要的风格指南，如 APA 风格、芝加哥风格手册和MLA Style Guide, ，也为引用人工智能生成的内容提供了建议。美国国立卫生研究院（NIH）在赠款申请中使用人工智能时建议谨慎，警告存在抄袭或伪造等风险。与人工智能系统相关的其他风险包括虚假信息、身份盗窃、操纵、安全漏洞、不可预测性和过度依赖。

哈佛大学的教育和治理人工智能

哈佛大学支持负责任地试验生成式人工智能工具。哈佛大学信息技术中心（HUIT）提供 System Prompt Library 以及涵盖版权和知识产权、数据安全和隐私以及研究支持的各种资源。至关重要的是，HUIT 还处理供应商风险评估的请求。

https://github.com/ncwilson78/System-Prompt-Library

人工智能使用政策和指南

哈佛大学的指南规定，不应将公开可用的 GenAI 工具用于涉及机密数据（2 级及以上）的哈佛工作。哈佛员工必须获得使用 GenAI 工具进行哈佛相关工作的批准。HUIT 为 GenAI 工具提供比较表，指示这些工具被批准用于哪些级别的哈佛数据机密性。哈佛提供的 GenAI 工具版本适用于数据分类级别 3 及以下。

批准的生成式人工智能工具

批准用于一般用途的 GenAI 工具示例包括 Harvard AI Sandbox、通过哈佛 Google 帐户的 Gemini、通过哈佛 Microsoft 365 帐户的 Copilot、ChatGPT Enterprise 和 Adobe Firefly。Harvard AI Sandbox 允许在安全环境中试验多种大型语言模型（LLM）。Gemini 集成到 Google Workspace 中，提供聊天、搜索、编码、写作、数据分析、图像生成和翻译功能。Copilot 集成到 Microsoft 365 中，提供类似的功能。ChatGPT Enterprise 可以生成文本、代码和图像，并提供自定义选项。Adobe Firefly 根据关键字或描述生成图像和文本效果，并与 Adobe 应用程序集成。

来源: freepnglogo.com

Adobe Firefly 是批准的 GenAI 工具之一，可根据关键字生成图像和文本效果，并与其他 Adobe 应用程序集成。

面向开发人员的人工智能工具

对于开发人员来说，人工智能工具包括人工智能助手和 API 访问，用于将 LLM 集成到应用程序中。这些工具促进了聊天机器人、应用程序构建和测试、模型训练和部署的访问，以及编码和预测分析的创建和定制。哈佛大学人工智能 API 门户和 Microsoft Azure AI 是其中两个例子。

教学和学习中的生成式人工智能

文理学院（FAS）正在探索 GenAI 工具如何开辟新的教学和学习途径。这包括提高非计算机密集型领域获取定量方法的能力。

❝ 通过生成式人工智能重新构想教育 ❞

克里斯·斯塔布斯

塞缪尔·C·蒙彻物理学教授兼人工智能高级顾问

FAS 提供生成式人工智能办公时间，为对哈佛支持的 GenAI 工具感到疑问的教职员工提供非正式的即时咨询。

人工智能与公共政策

哈佛肯尼迪学院提供探讨生成式人工智能与公共政策交叉点的课程，深入探讨 GenAI 的科学、其有效应用及其未来发展方向。

对劳动力和社會的影响

生成式人工智能为经济、监管、伦理、环境和社会领域带来了巨大的机遇和重大的挑战。哈佛商学院（HBS）的一份题为《生成式人工智能与工作性质》的工作论文探讨了 GenAI 对专业领域的影响。该论文分析了 GitHub Copilot 如何影响软件开发人员的任务分配，显示出向核心编码任务的转变，而项目管理则有所减少。Hoffmann 等人（2024 年 10 月，2025 年 4 月修订）的研究将独立工作和探索的增加确定为潜在机制，并且在技能水平相对较低的个人中观察到了更大的影响。这些发现表明，人工智能有可能改变工作流程，并扁平化知识型经济中的组织层级。

来源: it-labs.com

HBS 论文分析了 GitHub Copilot 如何将软件开发人员的重心从项目管理转移到核心编码任务，揭示了工作流程的改变。

性别差距与生成式人工智能

另一篇 HBS 工作论文《生成式人工智能与性别差距的全球证据》（作者：Otis 等人，2024 年 10 月，2025 年 8 月修订）调查了 GenAI 使用中的性别差异。研究发现，即使在技术公平可用的情况下，各地区、行业和职业之间几乎普遍存在性别差异。这种持续的全球性差异可能导致训练出来的数据不能充分反映女性的偏好和需求，从而可能加剧技术采用和经济机会方面现有的性别差距。

利用人工智能的潜力和应对陷阱

哈佛大学的专家们正在研究如何更好地理解和利用人工智能，以避免潜在的陷阱。人工智能正在改变医疗保健、教育、就业和心理健康等领域。哈佛附属专家正在探索人工智能的优点和潜在缺点。他们讨论人工智能如何通过扩展和自动化职位来重塑就业市场，以及员工应该掌握哪些与人工智能相关的技能。争论还集中在人工智能是否会损害批判性思维。在医疗保健领域，讨论包括谁应该监管人工智能以保护患者，同时避免不必要的障碍。研究人员正在研究人工智能聊天机器人的功能和算法秘密。

潜在的人工智能应用和风险

人工智能的应用范围广泛且不断扩大，触及关键领域，既带来希望也带来危险。哈佛大学的研究人员走在理解这些动态的前沿。

结论

生成式人工智能是一股变革性的力量，正在重塑研究、教育和全球劳动力。哈佛大学通过其跨学科研究、全面资源和不断发展的指导方针，积极致力于负责任地驾驭这一新技术格局。从学术出版中的伦理考量到对性别平等和劳动力的社会影响，该机构正在营造一个批判性探究和负责任的创新相结合的环境。随着 GenAI 的不断发展，哈佛大学将其合乎伦理且有效地整合的努力，对于塑造其未来轨迹并确保其效益得到广泛实现至关重要。