一个大学系统把模型对准了14000份教学大纲，让它找出被禁的话题
《纽约时报》8月18日报道，德州理工大学系统开发了一款人工智能工具，用于在课程材料中搜寻涉及性取向和性别认同的书籍与阅读资料。该系统在本科、医学、法学、护理、药学、牙医和兽医等专业中约有六万四千名学生。校董会审查了2026年春季开设的一万四千多门课程，对不到60门提出了修改建议；以性取向或性别认同为核心的学位项目已于四月停办。教授们告诉该报，这一工具在任何人过目之前就扫描了教学大纲和阅读书单，并描述了一种新的状态：他们如今要读懂字里行间的意思，宁可提前删掉材料，也不愿冒被举报的风险。校长布兰登·克赖顿正是他如今在执行的那部州法的作者：担任州参议员时，他起草了SB 37，将课程权限交给了由州长任命的校董会。七月，美国大学教授协会、德州AAUP-AFT、Lambda Legal 与全国有色人种协进会法律辩护基金对他和董事会提起诉讼，诉状列举了从哲学导论课中撤下的柏拉图《理想国》、在法学教学中受限的德雷德·斯科特诉桑福德案，以及在健康科学校区被禁止的关于诊治种族与性少数群体的医学教学内容。
为什么重要?课程审查并不是新事物；这里的人工智能没有做任何委员会做不到的事，只是把它一次性做到了一万四千门课上，而不是几门。变的就是这一点。当筛查一切的成本降到接近于零，一条规则的自然边界就不再是管理者有时间核查的范围，而变成了一切；压力也在任何人读到一个字之前很久，就已经落到了任课教师身上。也请注意数字本身：真正被改动的课程不到60门。教授们描述的效应并非被标记，而是对被标记的预期。
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