分析：高校AI战略正成为国际科学会议申办的新筹码

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当德国科隆大学的600名员工聚集在一起起草该机构的AI战略时，他们未能考虑到会议申办。然而，这些政策文件可能会决定未来几年哪些城市将举办重大科学会议。最近，一场美国医学会议允许基于提示的语言模型起草活动的科学议程，这一结构性盲点被凸显出来。

从作弊规则到战略起初这是一个关于作弊的问题。当生成式语言模型出现时，大学的第一反应是制定考试规则：学生可以使用AI吗？如果可以，应该如何报告？三年过去了，焦点已经转移。领先的大学已超越规则制定，建立了完全不同的东西——涵盖研究、教育、行政、基础设施和治理的机构AI战略。其影响远远超出了校园范围，延伸到一个在战略文件中很少提及但完全依赖它们的行业：科学会议行业。

理由很简单。学者推动着国际科学会议的发展。正是研究人员、教授、系主任在国际组织董事会中任职，这些人有能力说：“下次，我们应该在我的城市举行会议。”世界各地的会展局都基于这一洞察构建了整个商业模式。马德里会展局早在2008年就推出了西班牙首个会议大使计划，目前拥有近300名大使，充当学术和科研机构与国际协会之间的纽带。

爱尔兰旅游局去年11月在其两年一度的会议大使表彰奖上表彰了109位行业领袖。ICCA（国际大会及会议协会）将大使定义为“在其领域内具有知识和地位、有影响力的人”，愿意与目的地的会议专业人士合作以确保获得会议业务。同样，英国旅游局的Meet England Impact Network在一个全国网络中将大使、学术领导者和行业专家聚集在一起。

到目前为止，大使为申办带来了学术声望和人脉网络。现在又增加了另一项内容：所在大学在实际运营方面能真正提供什么。这就是AI战略发挥作用的地方。

三个成熟度层级目前没有官方的全球大学AI战略排名。但是，数据可以分为三个层级。

处于顶层的是拥有真正通过的机构战略的大学。科隆大学是最清晰的欧洲例子。他们的文件题为价值驱动的AI——科隆大学AI战略，2026–2029年，并辅以一份单独的AI政策来规定法律框架。该战略是通过一个始于2024年底的参与过程制定的，来自所有院系和员工群体的600人参加了被称为‘竞技场’的主持讨论论坛。它涵盖了强大的基础设施、AI专业知识的开发以及AI在研究、教学、知识转移和行政管理中的应用。

对于2026年和2027年，该大学设定了以下优先事项：进一步发展人工智能办公室、招募更多专业人才、集中管理该校的人工智能活动信息、扩展基础设施以及支持旗舰项目。治理基于既定的“双轨制方法”，即成熟的应用可以直接引入，而全新的方法则在受控环境中进行测试。

在荷兰出版和分析公司爱思唯尔（Elsevier）的一项全球基准测试中，各机构按其治理成熟度进行分组。亚利桑那州立大学以其价值观导向的框架《原则性创新与数字信任》（Principled Innovation and Digital Trust）领跑其梯队，其中跨学院团队负责审查人工智能指南。

博洛尼亚大学将其生成式人工智能（GenAI）政策建立在以人为本的透明、问责和可持续原则之上，并得到位于奥地利维也纳的Alma Mater AI中心的支持。美国的普渡大学通过其数据伦理委员会采用三级伦理审查流程——快速、加急和全面审查。另一个例子是：澳大利亚的麦考瑞大学和昆士兰科技大学发布了一个以研究诚信和透明度为重点的原则性框架。

新加坡管理大学通过其人工智能与数据治理中心应用社区优先模式。南洋理工大学为研究中的生成式人工智能建立了灵活框架，包括伦理认证。

苏黎世联邦理工学院设有人工智能伦理政策网络，而匹兹堡的卡内基梅隆大学运营着K&L Gates人工智能伦理与政策中心。剑桥大学也维持着自己的人工智能伦理政策。它们与Google Deep Mind的合作资助了技术与人类研究所的人类启发式人工智能中心（CHIA）。

在中国，位于北京西北部的清华大学运行着国际人工智能治理研究院，而北京大学已使其人工智能战略与中国2035年教育规划保持一致。

中间梯队包括专注于操作指南和学术诚信框架的高等教育机构。牛津大学允许在学习和研究中使用生成式人工智能，但要求在总结性评估中获得明确授权并提交声明。剑桥大学允许将人工智能用于个人学习和形成性作业，但认为考试中未报告的人工智能生成内容属于学术不端行为。麻省理工学院（MIT）的IT指南强调了对信息安全、数据保护和知识产权的担忧，禁止将个人或机构数据输入公共人工智能工具。

哈佛大学鼓励进行人工智能实验，但要求保护机密数据。帝国理工学院（伦敦）要求学生明确说明所使用的工具、发布方、网址以及人工智能贡献的描述。加州大学伯克利分校和耶鲁大学也采用了类似的政策。相比之下，位于纽约的哥伦比亚大学已最终确定了一项全校范围的政策草案，禁止在未经明确授权的情况下使用人工智能。与此同时，约翰斯·霍普金斯大学发布了关于负责任人工智能的综合指南。开罗大学也属于这一群体，于2025年推出了一项负责任的人工智能政策，该政策建立在大学理事会于2024年10月通过的人工智能战略基础之上。

再下一层级是最大的一个层级，包括那些国家战略尚未转化为机构行动的高等教育机构。在瑞典，政府的行动计划明确了公共机构和高等教育机构在数据和人工智能方面的具体职责。瑞典高等教育机构协会（SUHF）提交了关于采用 AI 的建议，而国家 AI 委员会的路线图则提议为所有大学教学人员提供技能发展培训。

言论与政策文件之间的差距仍然很大。一项针对31所大学的学术调查确定了98项相关战略，但只有十三家机构发布了真正涉及数字化转型或人工智能的跨机构战略规划。竞争优势就存在于这种差距之中。

证据已经存在会议和活动行业无需猜测，因为实验已经完成。在波士顿举行的美国医学信息学协会的AMIA 2024 信息学峰会上，基于提示的语言模型组织了这场科学会议。程序委员会使这些模型能够开发一种算法，将摘要与审稿人匹配，将演讲和海报分组为主题场次，建议场次标题，并为每个演讲生成一行摘要。

目标很明确：减轻组织负担，提高主题连贯性，简化日程导航，并帮助参与者选择合适的场次。仅使用了公开可用的提交信息；AMIA的管理层全程参与，且这些模型的设计旨在补充而非取代人类专业知识。

与此同时，专用系统正在开发中。2025年发布的一款由人工智能驱动的会议管理系统利用机器学习方法——支持向量机、k-近邻和随机森林——自动按学科领域对研究文章进行分类，并根据其专业领域分配审稿人，以解决投稿管理、同行评审、排期和沟通中存在的低效问题。

同一批文献支持了这些警告。一篇关于学术会议中人工智能应用的综述指出，虽然人工智能支持的工具提高了效率，但在可追溯性、可靠性和伦理监督方面仍存在挑战。单靠人工智能无法保证科学诚信；持续的人工审查仍然至关重要。

AMIA 案例史无前例。在医学信息学领域，审稿人短缺、主题广泛以及摘要数量庞大，使得人工会议规划几乎难以管理。类似的挑战影响着所有主要科学会议。关键因素在于主办机构是否拥有应对这些问题的授权、工具和经批准的流程，而这必须源自机构战略而非个人倡议。Metascience 2025 的一个小组讨论提出了更宏观的问题：人工智能正在如何从根本上且迅速地改变科学体系？关于其驱动力的知识缺口有多大？商务活动行业是该体系的一部分，但在这一对话中长期缺席。

制定战略的五大益处

竞标实力做出承诺与兑现承诺之间的区别在于执行力。在会议竞标中，一所已采纳人工智能战略、设有专门的人工智能办公室并拥有经批准工具的高等教育机构，可以承诺具体的评审流程、参会者匹配和会议组织——而竞争对手只能提供模糊的承诺。这为大学提供了强大的新优势，可将其列入正式投标提案中，与传统资产如演讲厅和酒店接待能力并列。

更短、更低成本的会议组织摘要处理、同行评审分配、分会场组织和日程安排代表了策划科学会议中最耗时的阶段。它们也正是人工智能工具已被证明能大幅缩短周转时间并降低行政成本的具体领域。

可持续性与混合形式正如近期一份立场文件所述，该领域的自身活动已成为环境警示故事，该文件将集中式会议模式描述为不可持续。该文件显示，目前在非混合活动中（如 国际机器学习大会 (ICML) 和 学习表征国际会议 (ICLR)），旅行占据了排放量的大部分，其中被录用论文的作者所产生的排放量仅在五年内就增加了四倍以上。与此同时，学术会议正越来越多地采用混合形式，以响应日益增长的包容性需求、技术创新以及尤其是环境责任的要求。在大学内部实现数字化成熟度是在竞标中满足这些要求的前提条件。

合法性与风险管理科学学会重视未发表的摘要。数据保护、治理和伦理审查是关键因素。普渡大学的评审级别、博洛尼亚进程的透明度要求以及科隆的人工智能政策不仅仅是官僚程序，更是卖点。

内容磁石拥有人工智能战略、基础设施和研究环境的机构会自然而然地吸引人工智能会议。第三届人机混合智能国际会议 HHAI2024 由马尔默大学于 2024 年 6 月主办。东京的武藏野大学将于 2027 年 4 月主办关于教育及智慧校园中人工智能应用的 AIESC 2027。沃顿商学院于 2026 年 5 月在费城举办了关于人工智能与工作未来的会议。

这对目的地意味着什么？

对于会议局和会议中心而言，这意味着大使计划现在应该询问其高等教育机构是否采用了人工智能战略以及该战略包含哪些内容。答复将指导会议局在投标中可以承诺的内容，并确定目的地必须开发哪些支持职能以解决任何机构差距。

高等教育机构面临不同的情况。副校长办公室通常制定侧重于研究、教学和行政的人工智能战略，但很少涉及会议活动。这种差距可能产生重大后果。爱思唯尔的综述强调了高等教育中有效的人工智能战略和治理需要与机构目标一致的明确指导原则，引用了纽卡斯尔大学副校长 Chris Day 关于优先考虑透明度的重要性。

如果机构目标包括国际知名度，那么举办科学会议应成为战略的一部分——不是作为行政脚注，而是作为一个具有自身优先事项的独立关注领域。

此外，机会窗口很窄。只要只有少数高等教育机构发布了全机构范围的人工智能计划，这仍然是一种独特的优势。一旦每个人都有了战略，它将仅仅成为一个基本要求，竞争将转向谁能真正证明它有效。

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