Trustworthiness of Legal Considerations for the Use of LLMs in Education

📄 arXiv: 2508.03771v1 📥 PDF

作者: Sara Alaswad, Tatiana Kalganova, Wasan Awad

分类: cs.CY, cs.AI

发布日期: 2025-08-05

备注: 11 pages, 3 figures, 6 tables

💡 一句话要点

提出合规中心的AI治理框架以应对教育领域LLMs的法律挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 AI治理 教育伦理 法律合规 文化适应性 政策分析 海湾合作委员会

📋 核心要点

  1. 核心问题：当前教育领域对LLMs的法律和伦理监管不足，缺乏适应地方文化和价值观的框架。
  2. 方法要点：提出合规中心的AI治理框架，帮助各方在采用AI时遵循国际标准与地方规范。
  3. 实验或效果：通过比较分析，提供了针对不同地区的实用指导，促进了教育领域的负责任AI整合。

📝 摘要（中文）

随着人工智能，特别是大型语言模型（LLMs）在全球教育系统中的广泛应用，确保其伦理、法律和适当的部署已成为重要的政策关注点。本文对全球主要地区（包括欧盟、英国、美国、中国和海湾合作委员会国家）的AI相关监管和伦理框架进行了比较分析，映射了透明性、公平性、问责制、数据隐私和人类监督等核心可信原则在地区立法和AI治理结构中的嵌入情况。特别强调了海湾合作委员会国家的快速发展，提出了一种针对该地区的合规中心AI治理框架，旨在帮助监管者、教育者和开发者将AI的采用与国际规范和地方价值观对齐。通过整合全球最佳实践与地区特定挑战，本文为在教育中构建合法、伦理和文化敏感的AI系统提供了实用指导。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决教育领域中大型语言模型（LLMs）使用的法律和伦理问题。现有方法在不同地区缺乏统一的监管框架，导致对AI的应用存在不确定性和风险。

核心思路：论文提出了一种合规中心的AI治理框架，旨在将国际最佳实践与地方文化相结合，确保AI的合法和伦理使用。通过建立一个分层的分类法和机构检查表，帮助各方在AI采用中遵循相关法规。

技术框架：整体架构包括对各地区法律框架的比较分析、合规中心治理框架的设计，以及针对教育领域的具体实施方案。主要模块包括法律合规性评估、伦理审查和文化适应性分析。

关键创新：最重要的技术创新点在于将合规性与教育领域的具体需求相结合，形成一个适应性强的治理框架。这与现有方法的本质区别在于其强调地方文化和价值观的融入。

关键设计：框架中包含的关键设计包括分层的合规性检查表、针对不同地区的法律适配策略，以及与教育者和开发者的协作机制。

📊 实验亮点

研究通过比较分析不同地区的法律和伦理框架，提出了合规中心的AI治理框架，能够有效提升教育领域对LLMs的法律合规性和伦理适应性。该框架为各国教育系统提供了实用的指导，促进了国际规范与地方价值观的结合。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育政策制定、AI技术开发和教育机构的AI应用。通过提供合规中心的治理框架，能够有效促进AI在教育中的负责任整合，确保其符合伦理和法律要求，进而提升教育质量和公平性。

📄 摘要（原文）

As Artificial Intelligence (AI), particularly Large Language Models (LLMs), becomes increasingly embedded in education systems worldwide, ensuring their ethical, legal, and contextually appropriate deployment has become a critical policy concern. This paper offers a comparative analysis of AI-related regulatory and ethical frameworks across key global regions, including the European Union, United Kingdom, United States, China, and Gulf Cooperation Council (GCC) countries. It maps how core trustworthiness principles, such as transparency, fairness, accountability, data privacy, and human oversight are embedded in regional legislation and AI governance structures. Special emphasis is placed on the evolving landscape in the GCC, where countries are rapidly advancing national AI strategies and education-sector innovation. To support this development, the paper introduces a Compliance-Centered AI Governance Framework tailored to the GCC context. This includes a tiered typology and institutional checklist designed to help regulators, educators, and developers align AI adoption with both international norms and local values. By synthesizing global best practices with region-specific challenges, the paper contributes practical guidance for building legally sound, ethically grounded, and culturally sensitive AI systems in education. These insights are intended to inform future regulatory harmonization and promote responsible AI integration across diverse educational environments.