作者：乔利利1,2 王译晗2 赵星2,3,4
作者单位：1. 复旦大学发展研究院；2.复旦大学国家智能评价与治理实验基地；3.复旦大学大数据研究院；4.复旦大学国家发展与智能治理综合实验室（教育部）
摘要：［目的/意义］面对智能学术评价的复杂局面，本文以“人—智信息不对称”来厘清各国（地区）治理逻辑。［方法/过程］构建“工具—认知”分析框架，探析各国（地区）智能学术评价政策工具和人机认知组合。将Hood的NATO政策工具分类与乔哈里视窗模型相结合，对案例国家（地区）近五年的核心政策文本进行比较。［结果/结论］研究发现，英国、欧盟等更重视透明度与责任机制建设，日本聚焦效率提升与人才，美国呈现出均衡协调特征，加拿大和澳大利亚趋向制度改良。政策工具集中于公开区与隐藏区；而在盲区与未知区的布局明显不足，呈现政策滞后于实践探索的特征。基于此，本文提出梯度化治理思路，为中国构建负责任的自主学术评价体系提供启示。
关键词：生成式人工智能；学术评价；政策工具；跨国比较；信息不对称
来源期刊：现代情报
基金资助：国家社会科学重大项目“人工智能颠覆性应用的社会影响与信息治理研究”（批准号：23&ZD224）； 上海市超级博士后资助计划、国家配套博士后资助计划（GZC20230537）
专辑：信息科技
专题：计算机软件及计算机应用；自动化技术；图书情报与数字图书馆
分类号：TP18;G250.7
在线公开时间：2026-04-02（知网平台在线公开时间，不代表文献的发表时间）
收录数据库：CNKI
