随着生成式人工智能技术在高等教育教学、科研、管理等场景下的加速渗透，新西兰正逐步搭建起一套“国家战略定方向、行业标准立基准、院校自主落地”的治理体系。2025年7月新西兰正式发布了首个国家人工智能战略，高等教育领域的政策配套、人才培养改革与治理规则也相继落地，既对接了OECD人工智能原则等国际标准，又嵌入毛利数据主权、原住民知识保护等本土的核心议题，形成了一套区别于欧美国家的治理特色。

　　一、顶层治理框架：依托现有法律体系适配人工智能场景

　　作为OECD成员国中较晚发布国家人工智能战略的国家，新西兰在高等教育领域并未选择单独立法的强监管路径，而是遵循“现有法律兜底+行业指南引领+机构自主落实”的分散治理逻辑。

　　2025年7月，新西兰商业、创新与就业部（Ministry of Business, Innovation and Employment，简称MBIE）发布首份国家人工智能战略《新西兰人工智能战略：充满信心地投资》（New Zealand’s Strategy for Artificial Intelligence: Investing with Confidence），明确高等教育与人才培养、科研创新、伦理治理为核心支撑板块。该战略确立了新西兰人工智能治理的核心基调：不制定专门的单行法，所有的人工智能应用场景均依托《隐私法案2020》《人权法案》《算法宪章》等现有的法律框架进行约束，高等教育领域同样遵循这一原则。这种治理思路一方面降低了制度设计成本，另一方面也给高校留出了灵活适配的空间，避免一刀切政策对教学科研创新造成阻碍。在国家战略之下，高等教育系统形成了两套核心行业指引，构成了全国性的治理基准。

　　在科研端，新西兰皇家学会（Royal Society Te Apārangi, 简称RSTA）于2025 年6月发布《生成式人工智能科研最佳实践指南》（Guidelines for the Best-practice Use of Generative Artificial Intelligence in Research in Aotearoa New Zealand），面向全国所有高校、公立研究机构、毛利研究组织的科研人员，明确了人工智能使用披露、学术诚信、知识产权、原住民数据保护等核心规则。指南明确提出，研究人员对人工智能生成的科研内容负有全部责任，人工智能工具不得列为论文作者；涉及毛利传统知识、毛利族群数据的研究，在使用人工智能工具前必须经过专门的伦理审批，严格遵循毛利数据主权原则，防止原住民知识被人工智能训练数据不当抓取、输出内容出现文化偏差。目前该指南已成为新西兰高校科研伦理审查的通用参照标准。

　　在教学端，新西兰国家高等教学发展局（Ako Aotearoa）于2025年12月正式发布三卷本《成人高等教育人工智能整合研究报告》（Scoping the Integration of AI in Adult Tertiary Education），覆盖大学、理工学院、私立培训机构等全类型高等教育主体。该报告基于全国性调研完成，系统梳理了生成式人工智能在教学设计、学生评估、教师发展中的应用场景，同时明确了公平性、文化适应性、学术诚信等风险边界，为各院校制定本校人工智能教学政策提供了全国性参考框架。配套发布的《教育工作者人工智能伦理入门指南》，进一步将数据主权、学习者自主权、文化安全等原则转化为可操作的教学实践建议，成为新西兰高校教师人工智能素养培训的核心材料。

　　作为高等教育拨款主管机构，新西兰高等教育委员会（Tertiary Education Commission, 简称TEC）也明确了自身的人工智能使用边界：人工智能仅可作为拨款评估、数据分析的辅助工具，所有决策最终由人作出，为整个高等教育系统树立了“人类最终负责”的治理范式。新西兰学历认证局（New Zealand Qualifications Authority, 简称NZQA）则从评估质量管控入手，在2026年2月生效的新版评估规则中明确：学生提交作业时未声明人工智能生成内容、将机器生成内容冒充个人作品的行为，属于学术不端；同时要求所有高等教育机构更新学术诚信政策，明确人工智能使用规则，并为教师提供人工智能评估设计相关培训。

　　二、人才培养治理：财政牵引+产教协同，破解人工智能人才的结构性短缺

　　人工智能人才供给能力是高等教育人工智能治理的核心目标之一。面对本土人工智能人才缺口持续扩大的现状，新西兰通过财政杠杆引导、国家级平台建设、分层培养体系设计，从宏观层面重构人工智能人才培养链条。

　　在 2025 年财政预算中，新西兰政府明确投入6400万新西兰元，为学位及以上层级的STEM专业提供额外1.75%的学费补贴；该补贴还叠加了3%的基础普遍补贴，重点向人工智能、数据科学、网络安全等数字技能相关专业倾斜，激励高校扩大相关专业招生规模。这笔专项经费直接作用于高等教育供给端，通过拨款机制引导院校调整专业结构，匹配产业端快速增长的人工智能人才需求。

　　2026年8月，新西兰科技协会（Tech New Zealand, 简称TNZ）发布的《人工智能时代的数字技能》（Digital Skills in the Age of AI）报告显示，新西兰科技行业贡献了约240亿新西兰元GDP，占全国经济总量的8%，但人工智能相关岗位招聘量在过去一年增长180%，本土人才供给严重不足；中学技术学科选课人数下滑、海外技术移民政策收缩，进一步加剧了人才缺口的结构性矛盾。报告指出，单纯依靠高校扩招无法快速满足产业需求，必须建立中学、高等教育、行业三方协同的人才培养体系。

　　针对这一问题，新西兰正通过国家级科研平台打通产教融合的人才培养通道。2025年12月，新西兰先进技术研究所（New Zealand Institute of Advanced Technology, 简称NZIAT）宣布遴选出5个人工智能研究平台种子项目，每个项目将获得25万新西兰元的种子资金用于完善建设方案；该国家级人工智能研究平台总投入达7000万新西兰元，建设周期为7年。平台面向全国高校开放，采用“高校+产业联合申报”的模式，在开展前沿人工智能科研的同时，同步培养研究生层次的高级人工智能技术人才，推动人才培养目标与产业真实需求对齐，是典型的“模式2知识生产”实践路径。

　　在人才培养层级设计上，新西兰形成了分层分类的培养框架。国家战略将人工智能人才分为四类：人工智能研发专家、人工智能管理决策者、行业人工智能应用从业者、普通劳动者人工智能素养提升，分别对应高等教育不同阶段的培养目标：研究生阶段聚焦高端人工智能研发人才培养，本科阶段推动人工智能应用、人工智能伦理模块向所有专业渗透，理工学院与私立培训机构则重点发展人工智能微证书、短期继续教育项目，满足在职从业者的技能迭代需求。目前新西兰学历认证局（NZQA）已批准多门人工智能相关微证书课程，覆盖商业管理者、技术从业者等不同群体，形成了学历教育与非学历培训并行的人才供给格局。

　　三、治理核心关切：教育公平、学术诚信与原住民知识保护并行

　　在推进高等教育人工智能应用的过程中，新西兰官方与行业机构始终将风险治理放在与创新同等重要的位置，其中教育公平、学术诚信、原住民知识主权是三大核心关切议题。

　　（一）教育公平：防范技术放大原有教育差距

　　教育公平是新西兰高等教育人工智能治理的前置性议题。新西兰国家高等教学发展局（Ako Aotearoa）的全国调研显示，不同层级、不同地区的高等教育机构在人工智能工具采购、教师人工智能素养培训上存在显著差距；毛利学生、太平洋岛裔学生、神经多样性学生群体获取高质量人工智能学习工具的能力更弱，人工智能技术的普及可能进一步放大原有的教育不平等。对此，官方明确要求，院校推进人工智能教学应用必须同步制定公平性的保障方案，确保弱势学生群体能够平等获取人工智能的学习支持，避免因工具获取能力差异加剧学业分层。

　　（二）学术诚信：以透明披露替代全面封禁

　　学术诚信与学生能力退化是另一个受到普遍关注的治理痛点。新西兰学历认证局（NZQA）的评估规则并未选择全面禁止学生使用人工智能工具，而是确立了“透明披露+过程评估”的治理思路：允许学生在作业中合理使用人工智能作为辅助工具，但必须完整声明使用范围与方式；同时倡导院校改革评估模式，增加随堂监督式任务、口头答辩、过程性考核等形式，降低纯书面作业的占比，从评估设计层面保障学生原创能力的培养。官方同时明确提醒院校，不得过度依赖人工智能检测工具，此类工具存在较高的误判率，尤其容易对英语非母语的学生造成不公。

　　（三）原住民知识与数据主权：贯穿全场景的本土治理底色

　　原住民知识与数据的人工智能风险，是新西兰高等教育治理最具辨识度的本土特色，相关要求贯穿科研、教学、人才培养全场景，核心依据是《怀唐伊条约》（Treaty of Waitangi）赋予毛利族群的文化权益与数据主权。

　　在科研治理层面，新西兰皇家学会（RSTA）的指南明确将毛利数据与传统知识定义为 “珍宝”（taonga），毛利族群对其享有完整的治理与保护权利。使用包含毛利数据、毛利语言的人工智能工具开展研究时，必须经过专门的伦理审批，确保工具不会侵占毛利知识的产权；涉及商业化应用的研究，必须获得毛利知识守护者的事先知情同意，并建立公平的利益共享机制，防止原住民知识被人工智能训练数据不当抓取、输出内容出现文化偏差。

　　在教学与人才培养层面，这一原则延伸为两个具体要求：一是高校采购人工智能教学工具时，必须评估其对毛利文化内容的输出准确性，避免出现文化歪曲与刻板印象，保障毛利学生的文化安全；二是所有人工智能相关专业的人才培养，都必须嵌入毛利数据主权、原住民知识伦理的相关内容，要求技术人才具备本土文化视角下的人工智能治理能力，而非单纯掌握通用技术。这一设计使得新西兰的高等教育人工智能治理，从规则到人才输出都形成了区别于欧美通用模式的本土化特征。

　　除此之外，数据安全与隐私风险也是治理层面的重点关注内容。由于主流生成式人工智能工具的服务器多位于境外，高校师生上传的学习数据、科研敏感数据存在泄露风险。目前新西兰多所高校已建立人工智能工具准入清单，针对不同安全等级的数据设置对应的人工智能工具使用权限，核心敏感数据禁止接入公共大模型。

　　四、治理走向：多方协同迭代，持续适配技术变革

　　当前新西兰高等教育人工智能治理仍处于快速迭代阶段，呈现出政府、行业协会、院校三方协同的特征。人工智能Forum New Zealand等行业组织深度参与政策制定，其发布的《新西兰人工智能蓝图》（AI Blueprint for Aotearoa）中教育与人才工作流的大量建议被纳入国家人工智能战略文本，成为连接产业需求与高等教育政策的桥梁人工智能。

　　从治理趋势来看，新西兰的“软指引”模式将长期延续，不会转向强监管的专门立法。官方的核心逻辑是，人工智能的技术迭代速度远超立法周期，刚性法律容易滞后于技术发展；通过行业指南定期更新、院校政策动态调整的方式，能够更灵活地应对新的技术风险。与此同时，治理的重心将逐步从“规则制定”转向“能力落地”：一方面推进全国高校教师的人工智能素养培训，提升一线教育工作者的人工智能应用与治理能力；另一方面完善人工智能相关的质量评估体系，将人工智能治理能力纳入高校质量评估指标。

　　对于新西兰这样的小型经济体而言，高等教育人工智能治理不仅是教育问题，更是国家竞争力问题。在全球人工智能人才竞争中处于劣势的背景下，通过治理体系优化提升本土人才培养效率、保障科研创新安全，是新西兰应对人工智能时代挑战的核心路径。而其将原住民权益、文化多样性嵌入人工智能治理全流程的实践，也为全球高等教育人工智能治理提供了差异化的参考样本。