学生们自己对隐私和公平有多担忧？
学生们对风险并非一无所知。一项2025年的调查研究发现，隐私问题是预测学生对人工智能在教育领域整体伦理担忧的重要指标——也就是说，学生越担心自己的数据如何被收集和共享，他们对整个系统在伦理上的不安感就越强烈[4]。有趣的是，同一项研究还发现，先前使用人工智能工具经验更丰富的学生，实际上对伦理问题的担忧更为细致，而非更少。这表明，熟悉并不会滋生自满，反而会让人更敏锐地意识到可能出问题的地方。研究还显示，公平性、透明度和数据隐私实践都是学生高度关注的问题，这表明对于实际使用这些系统的人来说，这些风险并非抽象或遥远。
有哪些可能被忽视的新兴具体风险？
两篇论文指出了远超标准数据隐私范畴的风险。首先，采用深度伪造技术的AI导师——通过合成视频或语音提供个性化教学——会带来身份冒充、评估作弊和算法偏见等风险。2025年一项对42篇同行评审研究的系统综述发现，当前检测方法（依赖像素级伪影、频率特征或生理信号）仍不完善，这意味着恶意行为者有可能冒充导师或学生[2]。其次，对于在游戏化学习环境中使用AI导师的13至17岁未成年人而言，正是这些工具吸引人的特性放大了风险：长时间的游戏互动、对虚拟创作的情感投入，以及与AI同伴的拟社会关系。2026年一份安全框架论文指出，这些沉浸式、非正式的学习情境造成了传统课堂导向的AI准则无法涵盖的心理与隐私漏洞[3]。该论文提到，监管机构（如2025年更新的COPPA、GDPR第8条及欧盟AI法案）及联合国儿童基金会等组织制定的现有框架虽提供了起点，但并非针对游戏化辅导的特殊动态而设计。
当前的治理与公平保障措施是否足够？
不——证据指向了显著的空缺。深度伪造AI导师的审查明确将“治理与政策缺口”列为四大主题之一，其余三项分别为个性化、检测挑战及伦理影响[2]。作者提出四支柱治理框架（透明度与披露、数据治理与隐私、完整性及检测、伦理监督与问责），恰恰是因为现有政策存在不足。在公平性方面，同一审查指出算法偏见是关键风险，意味着AI导师可能基于种族、性别或社会经济背景，系统性地使某些学生群体处于不利地位。另一项针对微积分教育中AI导师的全球性审查（2019-2025年）也将公平性列为持续存在的问题，此外还有准确性不足及教师参与缺失[1]。综合来看，这些研究表明，尽管AI辅导系统正在快速部署，但治理与公平保障措施却滞后——实际应用中的风险并未得到充分考量。
关于这些来源
该回答基于4项研究（3篇经同行评审，1篇为预印本）——发表于2025年至2026年，其中4篇来自2024年及以后，1篇发表于Q1–Q2期刊——这些研究是从通过质量筛选的4项研究中选出的最相关成果，而后者又源自从超过5亿篇论文的数据库中检索出的41篇文献。
本文引用的文献
人工智能与智能辅导系统在微分学教育中的应用：全球综述（2019–2025）
一项针对2019至2025年间全球AI辅导在微积分教育中的应用综述发现，尽管AI导师能够提升学生参与度，但在准确性、公平性、教师参与度以及数据隐私方面仍存在问题。
高等教育中的深度伪造风格AI导师：面向可持续数字教育的混合方法综述与治理框架
一项对42篇关于深度伪造式AI导师的同行评审研究的系统综述发现，这类技术存在身份冒充、评估作弊和算法偏见等风险，且当前的检测方法仍不完善。
面向游戏化学习环境中服务未成年人的AI辅导系统部署前安全框架
面向13至17岁未成年人在游戏化学习中应用人工智能辅导的部署前安全框架指出，沉浸式游戏环境会放大心理与隐私方面的脆弱性，而现有以课堂为核心的指导方针未能涵盖这些风险。
探索学生中的伦理关切：人工智能在教育中的应用影响
一项基于问卷调查的学生研究发现，隐私担忧是预测学生对教育领域人工智能伦理问题产生顾虑的重要因素，且人工智能经验更丰富的学生，其伦理关切也更为细致复杂。