摘要：2025年3月19日，欧盟经济与社会委员会（European Economic and Social Committee）发布《欧盟生成式AI和基础模型》报告，探讨了欧盟内部蓬勃发展的生成式人工智能（GenAI）和基础模型格局，并分析了其影响、技术进步和监管意
2025年3月19日，欧盟经济与社会委员会（European Economic and Social Committee）发布《欧盟生成式AI和基础模型》报告，探讨了欧盟内部蓬勃发展的生成式人工智能（GenAI）和基础模型格局，并分析了其影响、技术进步和监管意义。
报告的主要内容概述如下：
1.创建统一的AI术语
该报告指出，随着生成式人工智能（GenAI）应用（如ChatGPT和DALL-E）的快速发展，这些技术正在重塑行业格局并重新定义社会互动方式。因此，亟需通过建立统一术语体系来厘清关键概念——这对政策制定者、开发者和用户之间的有效沟通至关重要。
理解生成式AI（专注于生成文本、图像等内容）与基础模型（又称"通用人工智能"，指经过广泛训练、可适应翻译与决策等非生成任务的系统）之间的区别，绝非纸上谈兵，它将直接影响技术研发路径、监管框架设计及跨行业应用方向。
当前存在的认知误区——或将生成式AI等同于全部人工智能，或将ChatGPT等工具视为生成式AI的全部代表——可能导致监管错位与应用偏差。明确的定义能确保技术在各领域得到精准开发、治理与部署。
2.AI市场的主导地位和依赖性
目前，生成式AI市场正面临严重的结构性失衡。美国企业在整个价值链——从基础设施到下游应用——斩获了全球80%以上的融资份额，形成全面主导态势。而欧盟实体在竞争中举步维艰，这种悬殊差距不仅危及市场多样性，更直接挑战欧洲的技术主权地位。
中国近期突破性进展——如推出成本更低、可与OpenAI抗衡的开源R1模型——进一步倒逼欧盟加速AI战略布局；同时表明，欧盟或可借鉴深度求索（DeepSeek）的发展路径，以弥补其在算力规模和风险资本方面与美国的巨大差距。
当前欧盟21亿欧元的"AI工厂"计划，相较美国5000亿美元的"星际之门"项目相形见绌。要弥合这一关键资金鸿沟，欧盟必须采取果断行动：扩大投资规模、加强欧盟境内及英国跨境协作、降低对域外科技巨头的依赖。
3.欧盟的生成式AI价值链
生成式AI价值链涵盖硬件、数据基础设施、模型开发和应用层等多个环节。当前值得警惕的趋势是，全球科技巨头（如Meta、Google，以及通过与OpenAI合作实现深度绑定的微软）正在通过纵向整合掌控产业链多个环节，构建"一站式"生态体系。
这种模式虽能提升效率，却可能压制市场竞争，导致欧盟专业初创企业被边缘化。欧盟需在政策层面寻求平衡：既要鼓励集成化解决方案，也要培育细分领域创新——尤其在可再生能源、自动驾驶等依赖不可替代的垂直领域专业知识的行业。
4.利用生成式AI促进创新的三个典型案例
汽车、清洁能源和教育是欧盟可以利用生成式AI促进创新的三个战略领域。
其中欧盟在将生成式AI融入教育处于领先地位，并带来诸多机遇。首先，欧盟的《2021‑2027年数字教育行动计划》包括将GenAI融入教育的举措，例如成立专家组来标准化AI生成的教育内容的术语和质量标准，这对于确保生成式AI工具在教育环境中的可靠性和有效性至关重要。
其次，生成式AI能有效减轻教育工作者的行政负担——通过自动批改作业、生成反馈及处理重复性咨询等任务，让教师更专注于教学设计与个性化学生指导。更重要的是，该技术能实现教育个性化：既可定制化生成评估内容，又能根据学习者反应动态调整，并提供实时反馈。这种智能化适配尤其有利于多元学习者群体（包括神经多样性或多语言背景学生），在提升学习参与度、激发动机及改善学业表现方面具有显著潜力。
第三，欧盟在AI领域秉持"追求卓越"与"可信赖"并重的策略，这一导向在教育场景中尤具现实意义。《欧盟AI法案》虽将教育相关AI应用归类为"高风险"领域，却同步构建了教育工作者与政策制定者的协作框架，旨在建立创新与安全并重的保障机制。这种制度设计既推动了符合欧盟价值观与规范的可信AI发展，又为教育场景的特殊需求提供了关键保障。
第四，欧盟通过"地平线欧洲"与"数字欧洲"计划（每年投入10亿欧元用于AI发展）等科研基础设施投资，为生成式AI教育融合提供了坚实基础。这些投资致力于开发安全合规的AI应用，推动"欧洲制造AI"从实验室走向市场。而依托欧洲高性能计算联合项目（EuroHPC）超级算力建设的"AI工厂"，更有望培育出适用于教育场景的可信赖生成式AI模型。
欧盟在将生成式AI融入教育也面临着一些挑战：
首先，使用生成式AI的伦理影响，特别是涉及学术剽窃与诚信的争议。AI生成内容的便捷性对学生作业真实性的判定提出了严峻考验，亟需建立有效的防作弊识别机制。更深层的风险在于，学生可能过度依赖AI生成内容，进而削弱批判性思维、问题解决能力和创造力等核心素养的发展。因此，需要采取一种平衡的办法：使生成式AI技术成为传统教学实践的补充而非替代品。
其次，确保教师、行政人员、学生及家长等所有相关方顺利适应AI变革至关重要。这不仅需要对教育工作者进行技术操作培训，更要培养其评估AI教学影响的能力。建立强有力的实践社群与合作平台，促进教育从业者交流经验与策略，将成为推动良性适应的关键举措。
最后，生成式AI对教育工作者角色的影响尤为值得关注。尽管该技术能够缓解师资短缺地区（特别是资源匮乏地区）的教育缺口，但保持人机协同的平衡至关重要。要实现高质量教育成果，配备完善设施、拥有受过专业培训且薪酬合理的教师的优质学校，始终是不可替代的基石。生成式AI的融合应用，必须立足于辅助和强化教师专业能力，而非取而代之。
生成式AI为提升教育体验提供了多重机遇，主要体现在三大核心应用领域：个性化学习、内容生成与行政自动化。
首先，个性化学习。
生成式AI最具前景的特性之一，是能够根据学习者的个性化需求定制教育内容，通过分析学生表现与偏好提供专属学习路径。这种自适应教学模式通过调节教学节奏与风格，有效提升学习参与度与成效。荷兰NOLAI平台便是该领域的实践代表，其开发的AI工具能构建自适应学习环境。
其次，内容生成。
生成式AI能协助教育工作者高效创建教学材料，包括课程摘要、术语表及练习题等。以课程开发为例，这一工作本就需要持续更新知识体系以保持时效性，而AI相关课程的开发更因技术迭代加速（模型更新周期可能短至月度）面临巨大挑战。生成式AI的崛起为动态生成个性化教案提供了新方案，使课程内容既能实时更新又可精准适配学生个体需求。
瑞典公司Sana Labs的实践颇具代表性：其AI驱动平台能快速生成和管理教学内容，支持创建含互动元素（如投票、测验、反思卡片）的个性化课程，还可开发维基百科式知识库和操作指南。
第三，大学教师培训活动。
一项针对瑞典吕勒奥理工大学高校教师的研究显示，生成式AI已在教学实践中得到应用。52%的受访教师表示使用过生成式AI工具，其中ChatGPT最为普及。主要应用场景依次为备课（27%）、科研（20%）和课堂教学（14%）。
研究发现，教师对生成式AI教学影响的认知与其引导学生伦理使用AI的意愿呈显著正相关。这表明，越了解AI潜在效益的教师，越倾向于采取理性负责的应用策略。研究最后呼吁加强教师AI素养培训，以便为"肯定已在使用AI"的学生提供正确指导。
该报告就欧盟推进生成式AI在教育中的应用提出一些建议：
首先，欧盟应优先完成针对教育领域人工智能应用机遇与风险的全面监管指南制定工作。这些法规应着重确保AI技术的安全性、透明度和伦理使用，同时促进创新。明确的标准将有助于教育机构和开发者应对AI整合过程中的复杂性，同时防范滥用和偏见问题。
其次，教育机构应制定完善的政策以支持AI在教学实践中的融合应用。这包括为教育工作者提供专业发展计划和培训课程，使他们掌握在课堂中有效运用AI工具的知识与技能。各机构还应制定符合欧盟法规的内部指导方针，确保符合伦理标准，并促进负责任的AI使用。
最后，持续开展关于生成式AI教育影响的研究对于全面认识其效益与挑战至关重要。为充分发挥技术潜力，需要建立政府、教育机构与私营部门的三方协作机制。通过联合行动推动教育AI工具创新升级，并确保不同地区和社会经济群体都能公平获取这些技术资源。
资料来源：
CEPS Centre for European Policy Studies, European Economic and Social Committee(2025). Generative AI and foundation models in the EU : uptake, opportunities, challenges, and a way forward. https://data.europa.eu/doi/10.2864/8377116
[本文为中国教育科学研究院国际教育研究中心承担的教育部高校国别和区域研究2024年课题研究成果]
来源：中国教科院比较所
