Towards an AI-Enabled Inclusive Educational Leadership (AIIEL) Framework: Integrating Responsible AI Governance, Disability Inclusion, and Gender Equality in Higher Education
本概念性论文提出了人工智能赋能的包容性教育领导力（AIIEL）框架，该框架将负责任的人工智能治理、残障包容和性别平等整合进一个多层级的路线图中，旨在指导高等教育领导者推进与关键可持续发展目标相一致的公平人工智能应用。
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大学目前正处于一场无声革命之中。几十年来，这些机构一直依赖人类的判断来决定谁获得录取、教师如何晋升以及如何支持学生。现在，人工智能正在介入这些角色，提供快速且高效的方案来筛选申请、批改论文和管理日程。但随着这些数字工具成为高等教育日常结构的一部分，一个令人不安的问题出现了：它们是在让系统变得更公平，还是在悄悄地强化旧有的不平等？核心问题在于，虽然技术进步神速，但掌权者往往感到难以应对。他们担心，如果没有细致的监督，这些智能系统可能会在无意中对女性、残障人士或其他边缘化群体产生不公，仅仅是因为它们学习的数据反映了过去的偏见。挑战不仅在于使用这项技术，而在于确保它能平等地服务于每一个人。
两位研究人员，Wafa Muhammed Alajaji 和 Obby Phiri，已经站出来填补这一空白。他们认为，大学不能只是购买新软件并寄希望于好运；他们需要一种全新的思维方式。在他们最近的研究中，他们提出了一个名为“人工智能赋能的包容性教育领导力”（AI-Enabled Inclusive Educational Leadership）的综合框架。这并非一段软件程序或一套编码规则。相反，它是为大学管理者设计的指南，旨在帮助他们在拥抱创新的同时，做出保护公平性的决策。作者们指出，目前学校管理人工智能的方式过于碎片化。现有的指南通常将多样性和包容性视为长清单中的一个小项，与主要的治理工作相分离。Alajaji 和 Phiri 认为这是一个错误。他们主张，包容性必须被编织进每一个决策之中，从一个新工具被构思的那一刻起，直到它在课堂上被使用的每一天。
为了构建这种新方法，研究人员考察了此前相互独立的六个不同研究领域。他们研究了领导者如何建立包容性文化、人工智能如何在学校应用、残障包容如何运作、性别平等如何维持、如何负责任地治理技术，以及大学如何进行数字化转型。通过将这些独立的线索汇聚在一起，他们创建了一个由四层组成的模型，作为一个决策循环。第一层侧重于人和愿景。它要求领导者思考：当选择一个新系统时，谁坐在桌旁？在购买一个工具之前，残障学生和女性教职员工是否被征求了意见，还是说他们只有在损害发生之后才被咨询？这一层强调，领导力关乎建立信任，并确保每个人都有发声的机会。
第二层涉及工具本身的设计。在这里，该框架提出了一个简单但深刻的问题：这个系统究竟是帮助残障学生取得成功，还是仅仅假装让他们准入？研究人员借鉴了“能力”（capability）的概念，这意味着要超越形式上的准入，去观察一个人是否拥有利用资源实现其目标的真实自由。例如，一个自动评分系统可能在技术上接受了一篇来自视觉障碍学生的论文，但如果该系统无法读取学生使用的特殊格式，那么这个工具就失败了。这一层坚持要求领导者根据技术是否扩大了每个人的真实机会来评估技术，而不仅仅是看它是否达到了最低法律要求。
第三层侧重于技术的治理与控制。它询问人类是否仍然掌握着驾驶权。该框架建议，对于高风险决策（如聘用教授或拒绝学位授予），必须有一条清晰的界限，让人类可以介入并推翻机器的决定。它还关注技术的构建过程，敦促领导者确保那些受系统影响的人参与了它的创造。这防止了这样一种情况：一个工具由一小群工程师在实验室里开发出来，然后直接丢给一个多元化的大学群体，而没有进行任何公平性测试。最后一层关注结果。它要求领导者追踪数据，但不能仅仅看总体数字。他们必须仔细观察系统如何同时影响不同的群体，例如残障女性，以观察该工具是在制造新的障碍，还是在解决旧的问题。
除了这个主框架外，作者还提出了两个实践工具，以帮助大学落实这些想法。第一个是大学领导者需要学习的技能清单。这些不仅是关于计算机如何工作的技术技能，更是关于如何识别偏见、如何倾听边缘化声音以及如何解读数据以揭示隐藏不平等的各种人文技能。第二个工具是一个成熟度模型，它充当了机构成长旅程的地图。它描述了五个阶段，从一个对风险毫无察觉且没有计划的大学开始，经历阶段性的反应式处理，最终达到“包容性卓越”（inclusive excellence）的阶段。在这个最高水平上，大学不仅是在避免伤害，而且是在积极利用人工智能使机构变得更好，并且能够用数据证明这一点。
研究人员谨慎地指出，他们的工作是一项提议，而非已经在现实世界中经过测试的成品。他们承认，其观点建立在现有理论之上，并且他们尚未看到这些特定模型在不同类型的大学中实际运作的效果。他们注意到，目前的大部分研究都来自富裕国家，他们尚不确定其框架是否适用于资源较少或具有不同文化规范的地区。然而，他们认为当前的情况风险太大，不能等待完美的证据。大学采用人工智能的速度正超过领导力技能的发展速度，如果没有明确的指南，该领域面临着扩大特权阶层与弱势群体之间差距的风险。
最终，这篇论文是对大学管理者的一份行动号召。它表明，高等教育的未来不在于算法的复杂程度，而在于选择它们的领导者的智慧。通过将包容性视为领导力的核心部分而非事后补救，大学可以确保人工智能的兴起能提升所有人，而不是让一些人掉队。作者为这段旅程提供了一份路线图，这份路线图在日益自动化的世界中优先考虑人类尊严与公平。尽管前行的道路需要更多的研究与测试，但方向是明确的：包容性领导力是确保人工智能的承诺惠及所有人的唯一途径。
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