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例如，生成式AI的迅速发展带来了作者自证的难题。近三年发生的两起“AI文生图”版权争议判例，一赢一输的关键判断因素在于：自然人作者在使用AI生成内容时是否投入了创造性劳动👙🤬🍇🥒💔。此外💓🥑，高校引入毕业论文AI检测也引发讨论👡💛。

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“DeepSeek都更新升级好几次了🥾🥦，老师PPT上的内容还没怎么更新🍉🍌😻🌽。”进入课堂后，沈杨发现课程并不是围绕AI原理展开，也不涉及大模型在文史研究中的新用法🧅👄，更多是在介绍如何用AI工具辅助搜集历史文献、整理学术资料🍎。他查询后发现，授课老师的研究背景更多集中在传统历史学研究🩲👄，与AI人工智能没啥关联👄💟🍒。

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第一类是以作者为中心的评价体系。如陈寅恪无著作、无博士学位，凭梁启超推荐和专家组答辩入职清华大学👞🥿。又如西湖大学评职称看的不是论文篇数、引用率等数据，而依据教师的研究贡献在其领域内的重要性。这些评价方式均是以作者自身的实际能力🍍、贡献为中心🍒👝😡。

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2、培育复合型AI人才已经成为各类高校培养方案的标配🌽🍑。据全国高校人工智能与大数据创新联盟不完全统计，2025年全国已有621所高校开设人工智能本科专业🥬🥿🥭🌽👗，覆盖双一流至“双非”🤍👜🥥💌🥕、专科类地方院校👜🥻🥭。