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政策AI Understanding 簡報

隨著學生進入改變的職業,法學院限制人工智慧的使用

PYMNTS 引述《金融時報》專欄報道稱,芝加哥大學和加州大學柏克萊分校法學院正在收緊對人工智慧和學生設備的規定。

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關鍵術語

人工智慧(AI)
建構執行需要模式識別、推理、語言或決策的任務的系統的廣泛領域。
生成式 AI
產生文字、圖像、音訊、視訊或程式碼等新內容的人工智慧系統。
測試一下自己人工智慧道德測驗

發生了什麼事

PYMNTS 報告稱,美國幾所法學院正在限制生成式人工智慧,以及在某些教室中限制學生設備。據報道,芝加哥大學法學院禁止手機、平板電腦和筆記型電腦進入一年級核心課堂,加州大學柏克萊分校法學院據報道禁止在學分工作中使用生成式人工智慧輔助。

PYMNTS 9 月 7 日引述 Patti Waldmeir 的《金融時報》專欄報道稱,美國法學院已開始限制課堂上的人工智慧。報告以芝加哥大學法學院、加州大學柏克萊分校法學院為例。 PYMNTS 是該帳戶的來源;這些政策並未在這裡獨立確認。

在芝加哥,PYMNTS 表示,新學年一年級核心教室將禁止使用手機、平板電腦和筆記型電腦。據報道,學校人工智慧委員會主席 William Hubbard 表示,其目的是保留與蘇格拉底方法相關的困難的、基於討論的學習。該報告還表示,芝加哥並未實施全面禁令,而是正在考慮如何調整其課程以適應學生預期的人工智慧使用。

柏克萊分校 PYMNTS 報告稱,一項新政策禁止生成式人工智慧概念化、概述、起草、修改、翻譯或編輯提交的學分作品。據報道,院長歐文‧切莫林斯基 (Erwin Chemerinsky) 表示,教授保留一定的自由裁量權。該消息來源沒有提供執行程序、處罰、超出學年參考的日期或有關學生遵守情況的證據。

這些限制適用於所提及的課堂和課程設置中的學生,不一定適用於這些學生使用的所有人工智慧。沒有適用的准入條件或定價,報告也沒有記錄任何正在提供或撤回的人工智慧產品。

來源詳情: pymnts.com ↗

為什麼這很重要

這些政策反映了職業教育的實際緊張:學生必須發展獨立的法律推理,同時為越來越多使用人工智慧的職業做好準備。報告的變化也表明,各機構正在嘗試縮小課堂範圍和評估規則,而不是採用統一的方法。消息來源沒有獨立確認這些政策或確定這些政策的執行範圍。

對於這場辯論來說,法律是一個異常重要的背景,因為專業工作越來越融入人工智慧,而法律教育仍然依賴學生學習閱讀權威、建構論點和自己捍衛判決。報告的政策將這些技能視為學習目標,當人工智慧執行核心智力工作時,這些技能可能會受到破壞。

芝加哥和柏克萊的例子提出了兩種不同的治理模式:控制基礎課堂討論期間出現的工具,以及定義提交工作中禁止的協助。正如 PYMNTS 所描述的,這兩種方法都沒有顯示禁令可以改善學習成果。來源不提供獨立研究、測量或結果比較。

PYMNTS 文章中更廣泛的市場背景表明,人工智慧在法律和其他專業工作場所的採用正在增加,但其引用的投資和企業採用數據並不能證明課堂限制的有效性。他們主要解釋了為什麼學校面臨著讓學生為人工智慧做好準備,同時在培訓過程中限制對人工智慧的依賴的壓力。

Interactive Mechanism

互動機制:它實際上是如何運作的

以互動方式探索這項發展背後的基礎技術。

Thinking Budget (Test-Time Tokens):1,024 tokens
Complex Accuracy79%Math & Code Logic
Latency3.2sTime to first full output
Inference Cost$0.0092Per query estimated
Reasoning StyleStep VerificationInternal chain depth
Active Thinking Trace:
1Deconstruct user problem into formal constraints
2Propose candidate hypotheses & step-by-step calculation
3Self-correction: Backtrack and refute subtle edge cases
4Exhaustive consistency check & final output synthesis
Core takeaway: Test-time compute fundamentally changes AI economics. Instead of only scaling during pre-training, giving reasoning models more tokens at inference time allows them to systematically solve PhD-level STEM problems.
互動式概念檢查+10 Points
AI Ethics Quiz

Why can ethical evaluation not be reduced to one model score?

接下來看什麼

觀察其他法學院是否採取設備限制、更精確地定義允許的人工智慧輔助,或圍繞口試和監督工作重新設計評估。重要的未知數是教導如何解釋例外情況、如何監控合規性,以及這些限制是否會影響學生為人工智慧支援的法律實踐做準備。

下一個有意義的發展將是更多指定的法學院採用類似的規則或發布關於可接受的用途、揭露和評估設計的詳細指南。

報告中尚不清楚芝加哥的設備限制是否涵蓋每堂課,是否有住宿或例外情況,或學校如何區分人工智慧素養和禁止的幫助。

目前還不清楚伯克利的政策是如何執行的,教師是否一致地應用它,以及學生是否可以將人工智慧用於不評分的學習、研究或無障礙目的。

對這些政策的任何評估都應檢查學習成果和學生獨立進行法律分析的能力,而不是僅僅依賴於採用主張或軼事反應。

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