区块链赋能研究生学术不端治理的伦理隐忧与消解

刁燕洁

(杭州师范大学 经亨颐教育学院，浙江 杭州 311121)

在信息技术革命浪潮的推动下，人工智能、大数据、区块链等新兴技术与现代社会的各个领域深度交织。作为基于清晰指令将输入数据转化为预期结果的编码过程[1]——算法，愈发成为智能时代的底层技术逻辑。一如耶鲁大学教授杰克·巴尔金所言，我们正迈向算法社会。2020年4月教育部颁发的《高等学校区块链技术创新行动计划》提出要建设基于区块链的教育治理与应用创新平台，提升我国教育治理的自主、开放能力。区块链技术的应用已成为教育信息化进程的题中之意，区块链赋能教育治理顺应技术进步和时代发展的逻辑。研究生学术不端作为近年来教育学术治理中的痛点，表现出与算法治理相结合的趋势。在推进教育治理能力和治理体系现代化的关键时期，遵循耦合机制、伦理隐忧和规制出路的逻辑理路对区块链赋能研究生学术不端治理进行系统审视，以期为研究生学术不端治理提供启示，助力教育信息化进程。

一、区块链赋能研究生学术不端治理的耦合机制

2016年教育部颁发的《高等学校预防和处理学术不端行为办法》首次从法律层面明确了，学术不端是在科研活动中发生的违反公认学术准则、违背学术诚信的行为。学术道德教育缺失、学术不端检测机制偏差、叠权式权力结构、学术评价的功利主义倾向等，都是影响研究生学术不端治理成效的重要因素。区块链是一种基于密码学、共识算法和分布式储存等技术的链式数据结构，其具有的数据透明、去中心化、防篡改性等特征能有效对抗不可信网络中的信息不对称，从而重建信任机制，促进数据的合理分享和高效传输。[2](P24-30)因此，区块链的特殊技术架构能够为学术场域中的信任危机、数据安全风险、权力运行问题等提供可行的解决方案。

(一)研究生学术道德教育全程追溯

学术不端是对学术价值的漠视和学术道德的背离。学术不端治理本着“预防为主、教育与惩戒相结合”的原则开展，通过学术道德教育引导研究生形成正确的学术精神。当前，学术道德教育仅仅作为一种辅助性的课程出现在研究生培养中，并未实现与专业课程以及学术活动的深度交织。[3]同时，导师作为研究生培养的第一责任人却在学术道德教育中隐身。区块链是一种分布式账本技术，即一个按照时间顺序连接的共享型链式数据结构。账本中的每个区块都拥有独特的时间戳和数字签名，储存在其中的数据具有不可篡改、全程留痕、可追溯等特征。区块链赋能研究生道德教育，即每次学术道德教育都会产生记录信息连接到链上，由此可以判定其实施情况。区块链可以储存记录学术道德教育全过程，同样可追溯导师的参与度。链上了解教育过程可信方都可以将信息上传到系统中，提高教育信息记录的可信度和准确性。

(二)学术不端检测系统数据库共享

技术发展带来的全球互联为获取学术资源提供了便利，也降低了学术不端的成本，跨语言互译、语义改写、图片、表格、公式等难识别的问题是当前学术不端检测的困境。学术不端检测系统背后的数据库容量决定着结果的准确性。然而期待高校和出版单位整合各检测系统显然不现实，各检测系统也因为利益分配和数据安全问题对于共享数据库缺乏热情。区块链技术能够在确保数据隐私安全的情况下，授权其他各方访问权限，在不访问原始数据的前提下进行数据运算，实现数据库的共享互联。区块链能够在控制数据被攻击和数据丢失风险的同时提高数据共享的透明度，其价值传输功能可以解决数据库共享中产生的交易问题。与此同时可编程性让嵌入智能翻译软件成为可能，有效打击跨语言抄袭行为。

(三)数据确权保护学术版权

学术出版数字化在促进学术交流的同时，也因其可被低成本大量复制而为抄袭、剽窃等学术不端行为提供了便利。究其本质还是由于数据难以确权。区块链在不可信网络中构建了能够实现信息交换和价值传递的可信通道，通过多方的交叉验证和监督，确保记录行为多方参与、数据储存多方维护。当学术成果的版权信息转化为数据储存于区块中时，能够利用可信时间戳对其进行存证，并将不可篡改的版权证书发送给版权人。数据对象和账户之间存在对应关系，区块链能够证明在任何状态下的数据所有权，即完成了数据确权。成员可以将论文或者实验数据等上传至区块链，通过分享公钥的形式授权他人查看学术资源，以实现对学术不端等侵权行为的事前限制，弥补版权管理仅能够事后监测的弊端。区块的查看记录是可追溯的，一旦发生侵权行为，平台能够以被侵权作品为基准进行版权追踪，并排查相似作品的版权信息，提高治理学术侵权的效率。[4]区块链的去信任化特征能够重构学术资源共享新生态，技术手段解决被抄袭的后顾之忧，刺激成员之间交流研究成果的热情，实现学术资源的共享和优势互补。

(四)去中心化的多主体共治模式

研究生学术不端治理成效关涉各主体的权力架构。在研究生学术不端治理中表现为调查权、评判权和行政权之间的区隔以及研究生、导师、学术委员会、研究生院等各主体之间的平等。反观当前研究生学术不端治理却陷入了“叠式权力结构”的泥沼。学术委员会既参与事实调查又参与结果评判，不利于克服判定中的偏见，有损于程序正义；此外，由于高校组织机构之间的高度同构性，行政权渗透到治理过程的各个环节，缺少监督和限制纵容了行政权的滥用。点对点传输是区块链的基本技术原理，各个节点不必依赖中心系统而能够完成数据互联互通，因而成功在技术层面塑造了去中心化的治理结构，为参与治理的各主体赋予平等权力。共识机制能够有效突破单向度霸权治理中的“命令——服从”式权力结构，为治理共同体中的各主体“赋权”，确保其不被区别对待，为协商共治提供技术基础。多主体共治可通过存在节点准入机制的联盟链进行搭建。参与治理多方主体需进行实名认证并获得授权许可之后才拥有联盟链的访问资格，保证系统的安全性。

(五)教育评价迈向动态精准

为实现提高研究生培养质量的现实愿望，多数高校将科研成果作为对研究生的要求，却滑向了功利主义的歧途，忽视了对研究生的原始创新能力的培养。在学术场域中，占有更多的学术资本意味着研究生可以在学业竞争或者就业竞争中得到更大优势，从而换取更多利益。无力抵抗诱惑的研究生便选择了学术不端作为取胜的捷径。区块链赋能教育评价，能促进教育评价由单一的终结性评价迈向诊断性、过程性、终结性的多元融合，依赖区块链的分布式储存、不可篡改和可留痕功能，为学生建立个人学习成长档案。通过区块链技术实现对研究生成长信息的全方位采集，通过教育统计系统对学术成长过程进行客观综合评价，打破唯论文论对研究生造成的毕业压力，导引研究生培养的质量提升。

二、区块链赋能研究生学术不端治理的伦理隐忧

区块链在提升研究生学术不端治理能力上有独特的技术优势，然而教育在与新兴智能技术融合的过程中，也在被不断形塑。技术不再是一个中性的因素，教育不仅使用技术，而且被技术使用。[5](P59)将技术手段嵌入教育领域中时，难免会因为工具理性和教育理念的碰撞而产生一些伦理上的“排异反应”，而这些风险却往往因为技术的繁荣表象而被淹没。

(一)主体隐退：学生成为“数据人”

数据正成为算法社会中新的生产要素和探索的新边疆。福柯意义上规训体制和安全体制的治理技术即将让位于依托数据的算法自动化治理。数据为本的治理方式已然成为现代教育变革的主导方向，在教育场域中形塑一种新型的数据景观。[6]区块链赋能教育治理依托采集自教育活动中的大量原始数据，学生的行为、习惯、成绩表现等都被量化，继而对这些数据进行运算和精炼。这表明，算法社会中治理的对象是数据集合而成的“数据人”，新型的治理技术正是通过对数据人的治理而重塑现实世界中的主体。[7]当标准化的数据集合成为教育成果的最佳代言人，学生能够自我选择和自我决定的空间被一再挤占。正如舍恩伯格所指出的，“如果精准的预测成为现实的话，我们也就失去了自由意志，失去自由选择生活的权利。”[8](P205)人工智能技术可以通过集合人的数字痕迹而绘制精准的“数字画像”，然而任何测评技术都难以窥得人性的秘密。“数据人”既无法再现学生的潜在性，也无法再现学生的生存境遇。

(二)技术主宰：教育本质异化

研究生学术不端治理的目的在于提升学术创新能力，激发学术旨趣，提高学术道德水平。治理目的的内在性决定了无法采用量化标准来表现。而技术赋能的治理指标仅能对学术不端的外显层进行规制，无法深达研究生培养所蕴含内在目的。毫无疑问，重复率作为评价学术论文的最客观的标准，符合效率优先的治理导向。然而，技术手段主宰的治理方式背离了教育目的进而误导教育实践，出现了只关注查重红线忽视培养目标的教育本质异化困境。“查重”“降重”成为论文写作的重要环节，为符合学校重复率要求，部分研究生采取同义词替换、扩写“注水”等方式躲避技术手段打击。甚至在进行论文选题时，不再以学术兴趣为导向，而是关注选题是否更易通过检测。在技术主宰的治理模式面前，学术素养积淀和科学研究方法等分崩离析，研究生产出的学术成果与教育本质目的背道而驰。

(三)话语碎片：学术权利受损

多主体协商共治旨在突出多中心的权力制衡，保障多元主体的话语表达权利并实现利益整合，达成研究生学术不端治理的善治目标。在联盟链中，较多采用拜占庭容错机制的共识算法来维护分布式账本的去中心化功能，即当系统中存在一部分失效节点或者恶意节点时，系统依然能够保证可信且高效运转。[9]然而当不诚实节点超过链上总体节点数量的1/3时，诚实节点之间已达成的共识协议会受到威胁，已经形成的学术不端治理协议在多方主体的利益对抗中面临重新走向碎片化的风险。因此，依托共识算法达成共治仍然无法摆脱工具理性，最终难以实现教育治理能力向现代化迭代。契约精神是多中心治理的内生基质，彰显学术治理共同体相互承认和信任的学术伦理责任。技术手段升级无法促进治理主体间形成以内在学术契约为指向的共意表达。学术场域难逃社会关系干涉和行政权力入侵，学术研究的自由思想和独立品格的生长空间被挤占。整合话语碎片、建构一致性的共识需要重新回归价值理性。

(四)责任迷雾：教育治理危机

亚里士多德对责任主体的阐释包括承担责任的行为必须在主体的能力范围之内，行为必须是主体出于自愿而不是被强迫以及行为的起因不能出于无知等。[10](P71-77)然而这种责任体系在面对智能技术时却并非完全适用。学术不端治理过程自动履约通过智能合约来实现。智能合约作为一种“去意志”的操作，一旦通过验证就会成为区块链上的有效代码，具有不可篡改性。区块链会自动执行代码，任何一方都不能进行变更或者撤销，也不能控制代码的运行。[11]这意味着在实践中设计者难以控制技术，当治理系统决策失误或故障甚至侵犯他人权利时，难以定位责任方。即使迈入了人工智能时代，机器仍然不是道德主体，因此不能要求算法对其行为负责，也不能要求设计者为其负责。责任主体模糊让教育治理陷入审查难、问责难的困境。因此，自动履约的算法技术非但未能成功将教育治理引向智能化道路，反而会因为代码瑕疵导致算法歧视和算法排斥，或者由于失去对技术的控制而使教育治理面临“数字利维坦”的危机。

三、区块链赋能研究生学术不端治理的伦理隐忧的消解路径

区块链赋能研究生学术不端治理的最终目标是纾解治理困境，提高研究生教育的人才培养质量。采用伦理手段和政策手段两条进路对区块链算法治理进行规制，以消解伦理隐忧，促进区块链技术在提升教育治理能力中发挥更大作用。

(一)学术道德教育回归实践主体

研究生学术不端根源于参与学术活动的目的异化。功利主义和消费主义的社会思潮渗透到学术场域中侵扰了学术价值观，追求真理的学术理想退居到第二位，获得文化资本成为接受教育的首要目的。学术道德教育低效的真正原因在于道德知识和实践之间的割裂，不能将学术不端仅仅归结于研究生学术道德知识贫瘠。区块链治理学术不端仅从技术手段上完成了治理模式的优化升级，依旧是工具主义主导的治理，研究生始终被当做不被信任的监管客体，甚至面临被异化为“数据人”的主体性危机。仅独立于主体意识之外的道德教育，即使强制灌输也无法激发主体内省，甚至有可能产生逆反心理。[12]学术道德教育的目的不仅是让学生获得学术道德知识，更是使其在学术实践中能自主判断、自主选择，最终实现学术精神的向善转向。学术实践是学术道德知识的最终归宿，使研究生回归实践主体的本位是实现研究生学术道德教育转向，消解技术理性的伦理隐忧的有效路径。研究生在学术活动中所作出的价值选择是沟通学术道德的理性认知和学术实践的桥梁，也是真正能够体现研究生主体性的知性活动。

(二)教化性的学术不端治理

教化是精神培育和自我创造的结合，教化是在尊重人的自由的基础上培养人的理性和德性。[13](P6)区块链以“技术赋能”升级学术不端治理能力，依靠的技术逻辑仍然是效率优先。这种治理导向也就体现了一种形塑标准个体的霸权意识。在算法和教育的权威话语体系下，无论是个体表现出“不得不”如此的自我放逐心态，或是随着技术手段的不断升级而表现出超乎“机器智能”的“人类智能”逃避算法治理的约束。这两种进路实则都未能逃脱技术框架，自然也不能超越技术霸权。在治理手段和治理对象的博弈中，治理目的被遮蔽了。学术不端治理目的在于使研究生实现自我看管，即以审慎的态度参与学术实践，对自身的道德生活进行反思，形成内在的自制和自治。只有通过教化，才能够消除阻碍研究生自我生成的手段性束缚、消解自我放逐和自我麻痹。用教化理念关照研究生学术不端治理过程，使其真正获得判断和质疑的能力，从而克服对功利元素和权力元素的盲从，制服外在的技术霸权。教化导向的学术治理体现一种关注研究生自由发展和自我实现的伦理关怀。它旨在促进研究生人格精神和学术精神的成长，提供能够使精神性充分生长和展开的自由空间，最终实现自我超越。

(三)反思性的协商共治

区块链以去中心化的算法手段为参与研究生学术不端治理的各主体赋予平等的话语权，是以技术规约强制多主体间产生形式对话，并未生成多主体协商交流的协同共生治理关系，治理协议面临在多方利益对抗中走向崩溃的风险。各治理主体在学术场域中所处的位置不同就决定了他们行为的差异。因此，构建基于反思性的协商共治，即通过建立一种关系之上的反思达成多主体的共生共在，是以协商共治的治理理念引领区块链算法治理的治理手段，也是提升教育治理能力的有效路径。首先，反思性的主体必然是作为一个整体的学术治理场域。反思的基础不是个体的思想内省，而是从实践中出发又复归于实践，并以“改造性实践”为目标。[14]真正的反思是学术场域中的各治理主体意识到自身位置的相对性，以开放的态度包容多元主体的利益诉求，自发维护权利并履行责任。其次，反思性的协商对话契合哈贝马斯所言的交往理性中“真诚、正确、真实”的三个维度。反思性的协商对话能够真正凝聚学术场域的话语碎片，在真诚交流中彼此认同、消除交往障碍，实现“善治”的研究生学术不端治理文化认同。最后，反思性促进教育治理理念由“管理型”向“服务型”转变，使治理主体形成服务精神和合作精神，促使研究生由被动服从者向被服务对象转变。

(四)公共政策规制算法权力

2019年9月，教育部等八部门联合发布的《关于引导规范教育移动互联网应用有序健康发展的意见》开始从国家层面对教育算法治理进行公共政策的规制。算法权力异化产生的教育治理难题不仅需要利益相关方及时做出相应公共政策选择，还需要调整传统的规制理念，从技术规制转变为算法权力规制，并建立算法问责机制以制约算法权力的运行。[15]算法问责制是指“算法设计者有义务对算法设计和使用过程进行合理公开，包括算法责任分配、算法的侵权和安全风险、以及算法侵权事后救济机制。”[16]首先，依据治理中的主体和利益差异等明确算法问责的主体。将算法权力约束的着眼点从技术设计者扩展到技术使用者，防止因技术滥用而导致的治理危机。其次，应明确算法的使用范围及限制条件，将责任嵌入到算法系统之中。例如，《欧盟通用数据保护条例》限制了算法决策的适用情况，当算法决策会对个人产生重大影响或者该决策具有法律效力时，不宜单独使用算法决策。学术不端的判定关系到研究生的切身利益，因此应在算法治理的过程中严格限制算法治理的适用范围并严格审核算法决策的正当性，引入人工评审与算法决策互为补充。最后，应为个人赋权，使其拥有对抗算法的权利。保障研究生在学术不端治理中获得事后救济的权利，当算法决策存在失误时，研究生应有权申请修改数据并申请人工决策。