生成式人工智能與思想政治教育：機遇、挑戰及其應對

胡洪彬 朱星宇

〔摘要〕 生成式人工智能作為新一代人工智能技術的重要結晶，為人們提供了更加豐富、更具創造性的價值輸出和表達方式。生成式人工智能的崛起不僅在數字生產力建設層面發揮了積極的作用，也給思想政治教育帶來了全新的發展機遇，有助于進一步強化思想政治教育的效能性、精準性和協同性。生成式人工智能雖然在技術層面上實現了重大的創新，但是其作為信息傳播的工具同樣具有不確定性，極易模糊思想政治教育的主體責任，沖擊思想政治教育的公信力和權威性，并在更深層次上誘發思想政治教育的價值虛無危機。面對生成式人工智能帶來的多重挑戰，思想政治教育者決不能被動與消極，必須在完善監管機制、內在運行和協作機制等方面不斷進行創新。也只有這樣，才能轉危為機，推動生成式人工智能環境下思想政治教育實現高質量發展。

〔關鍵詞〕 生成式人工智能；思想政治教育；數字生產力；高質量發展；機制創新

〔中圖分類號〕G41 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1009-1203（2024）02-0122-07

積極做好思想政治教育工作，是確保黨和國家各項方針政策貫徹落實的基本前提，也是全面建設社會主義現代化國家的重要保障。習近平總書記明確指出，思想政治教育工作關系到“培養什么樣的人、如何培養人以及為誰培養人這個根本問題”，必須努力將其“貫穿于教育教學全過程”，“實現全程育人、全方位育人”。〔1〕黨的二十大報告提出了“完善思想政治工作體系，推進大中小學思想政治教育一體化建設”〔2〕36的要求。黨中央的相關重要表述，不僅為新時代思想政治教育高質量發展夯實了理論根基，也為新征程上思想政治教育工作的進一步展開提供了根本遵循。近年來，隨著全球智能科技的快速發展，尤其是在自然語言處理、深度學習算法和通用大模型等方面的突破，使得人工智能技術實現了進一步的迭代更新，這其中最為典型的就是生成式人工智能的飛速崛起。基于“大模型+大量數據”的技術組合，生成式人工智能不僅極大地促進了數字生產力的發展，而且通過自主學習、理解以及自動生成新的文本和信息，也在客觀上不斷推動著人類認知模式的改變，進而給思想政治教育發展營造了一個全新的客觀環境。面對生成式人工智能的快速崛起，思想政治教育主體如何做到順勢而為和實現進一步創新，已成為一項亟待破解的新課題。筆者基于辯證思維視角，分析了生成式人工智能對思想政治教育帶來的影響，探討了生成式人工智能環境下思想政治教育進一步創新的策略，以期為推進新時代思想政治教育高質量發展提供借鑒。

一、生成式人工智能給思想政治教育帶來的新機遇

生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，簡稱AIGC），即以大型預訓練模型和生成對抗網絡等為依托，通過數據識別和數據學習并自動生成新內容的智能技術〔3〕。作為新一代人工智能發展的又一個結晶，生成式人工智能可追溯至2014年，彼時包括DALL-E2和ERNIE 3.0等應用程序，事實上已經形成一定的自然語言生成能力〔4〕。2022年底，美國OpenAI公司推出的ChatGPT軟件，在生成式人工智能技術領域實現了進一步突破。ChatGPT不僅能進行語言理解、交流互動和生成新文本，而且還可完成諸如文案、郵件、視頻腳本甚至計算機代碼等的撰寫任務。因此，ChatGPT的誕生標志著生成式人工智能進入了一個全新的發展階段。此后，國內科技公司亦紛紛推出了各自的AI大模型，如百度的“文心一言”、阿里巴巴的“通義千問”、華為的“盤古大模型”等。從技術發展視角來看，生成式人工智能廣泛收集互聯網數據，利用循環神經網絡和變換器等算法模型進行數據訓練，掌握數據分布規律，進而基于不同場景、領域生成原創性和多樣化內容，并根據用戶的反饋作出調整和優化。相較于傳統的只專注于某一特殊領域應用的分析式人工智能而言，生成式人工智能彰顯出了更加強大的創造性、實時性、通用性、個性化和交互性等特征。生成式人工智能的崛起和應用不僅為經濟社會發展注入了新動能，同時也給思想政治教育的展開帶來了新的機遇。

（一）從主體層面來看，生成式人工智能的科學應用有助于進一步提升思想政治教育的效能性

思想政治教育是黨和國家事業發展的“生命線”，必須高度重視效能性建設。思想政治教育效能，即思想政治教育主體通過一定的教育活動，對思想政治教育對象施加影響，進而在實現思想政治教育目標過程中所取得的成效及其影響〔5〕。一般而言，思想政治教育效能性受思想政治教育方法及其內容、思想政治教育對象特征以及整體社會環境等多重因素的影響和制約，但根本上還是依賴于思想政治教育主體素質和能力的不斷提升。實踐中，生成式人工智能在提升思想政治教育主體素質和能力的過程中發揮著獨特的作用。一方面，科學利用生成式人工智能，能夠更為有效地提升思想政治教育主體的工作效率。通過算法優化以及對大量數據進行學習和訓練，生成式人工智能可以從中提取有價值的信息，進而生成創造性的新內容。以此為基，生成式人工智能不僅能夠為教育主體在優化教學方法、設計教案內容等方面提供有效建議，而且也能夠幫助思想政治教育主體完成課程總結、成績登記和工作計劃等方面的任務，使其從一些瑣碎的事務中解脫出來，在減輕工作負擔的基礎上更好地專注于教育實踐本身。另一方面，科學利用生成式人工智能，能夠輔助思想政治教育主體更好地實現自我成長。生成式人工智能本質上也是一個內含各類數據資源、算法資源和開發工具的資源集合，利用其豐富的資源積累，生成式人工智能可以為思想政治教育主體提供專業發展的各類資源，從而使其不僅可以了解思想政治教育最新研究成果與發展動態，而且能夠幫助其彌補自身短板和不足，進而使教育主體有針對性地實現自我提升。可以說，生成式人工智能為思想政治教育主體提供了一個契合自身特色的學習顧問和智能助理，能夠幫助教育主體進一步釋放學習力、思考力和創造力，顯然這些都是分析式人工智能無法企及的。

（二）從客體層面來看，生成式人工智能的科學應用有助于進一步強化思想政治教育的精準性

切實做好思想政治教育工作，不僅需要強化思想政治教育主體的素質和能力，也離不開對思想政治教育客體對象的科學研判。主體和客體是思想政治教育不可分割的“兩極”，如果說前者決定著思想政治教育的發展走向，那么對后者的把握則從根本上關乎著思想政治教育的整體質量和水平。思想政治教育的內涵和外延雖然不斷豐富，但究其本質在于爭取人心，因此，在思想政治教育實踐中，對客體對象的精準把握亦至關重要。實現這一目標不僅需要制度體系的不斷完善，同時也呼喚相關技術工具上的迭代更新。對此，生成式人工智能的應用價值同樣彰顯在兩個方面：一是精準掌握教育客體的現實需求。思想政治教育的有效展開，以對教育客體的需求把握為基本前提，傳統的分析式人工智能在此過程中雖然發揮了一定的作用，但在數據整合及其輸出上仍欠缺敏銳性，而生成式人工智能在此過程中顯然有了進一步的技術躍升，依托更為強大的機器學習、神經網絡及遺傳算法等程序，其可根據不同教育客體的學習習慣和知識儲備等建立數學模型，進而生成切合其需求的教育內容，以推動思想政治教育在供給、需求之間實現有效銜接和動態平衡。二是精準把握教育客體的個性化特征。思想政治教育的狀況和效果，也取決于對思想政治教育客體的個性化特征的精準把握。生成式人工智能同樣可在此過程中發揮出獨特的技術價值，其中的關鍵技術就在于實現了對用戶的精準畫像與個性化推薦。所謂用戶畫像，即通過收集用戶的信息，再根據相關信息對用戶進行人格化分析，包括人口屬性、興趣愛好和社交屬性等，通過將用戶信息抽象成標簽來實現用戶形象的具體建構，從而為其提供有針對性的服務。在生成式人工智能的加持下，目前已經能夠基于話題、目標、行為、興趣和偏好等多重渠道和模式對客體對象進行畫像構建，形成針對不同客體對象的“個性化”的教育方案，進而為不同對象實現思想政治教育內容的專業定制和個性化推薦提供渠道〔6〕。這一過程的展開既有助于教育主體有選擇性地實施思想政治教育方案，也有助于客體結合自身喜好和接受程度選擇更為貼切且富有感染力的信息內容，從而在有效改變以往“大水漫灌”思想政治教育方式的基礎上，確保思想政治教育的時效性和實效性實現雙重提升。

（三）從過程層面來看，生成式人工智能的科學應用有助于進一步拓展思想政治教育的協同性

協同，即協調兩個或兩個以上不同資源或個體，一致完成某一目標的過程或能力〔7〕。思想政治教育是關乎人的工作，因此，要推進思想政治教育高質量發展，除了不斷提升效能性和精準性外，也需要盡可能地挖掘各類有效資源，并由此構建多元化的協同力量。思想政治教育協同化，即思想政治教育主體在開展思想政治教育過程中要積極爭取多元化力量參與和支持，著力構建互動配合、同向同行和協作創新的工作格局，并由此達到不斷提升思想政治教育效能的價值目標〔8〕122。分析式人工智能的介入，在一定程度上實現了對思想政治教育數據和任務的有效整合與科學分析，思想政治教育過程中的“人—機—人”協同得以基本實現，而伴隨著生成式人工智能的不斷崛起，使得智能體不僅善于實現推理和解決難題，而且具備了較高程度的自我學習和自主決策能力，為進一步走向思想政治教育過程中的“人—機”協同亦提供了現實可能性。這一過程主要通過以下兩種方式

（二）算法的“奴役”：生成式人工智能與思想政治教育的“失真”問題

“思想政治教育的力量在一個‘真字上”，即“用真理說服人、用真情感染人、用真實打動人”。〔12〕因此，要提升思想政治教育質量，在壓實主體責任的同時，既要著力強化理論武裝和提升能力本領，更要對思想政治教育過程及其目標作出科學把握。生成式人工智能之所以具備一定的認知和判斷力，根本上依托的是內部算法，以及由此展開的對歷史數據的學習與訓練。然而，同生成式人工智能一樣，算法本身亦源于人類發明創造，這就使其必然帶有不容忽視的主觀特性，由此融入思想政治教育，就難以確保思想政治教育彰顯出真實本意，并在實踐中可能誘發三重現實問題：一是算法歧視可能加劇思想政治教育“不公正”問題的發生。算法歧視，即生成式人工智能在進行決策分析時，由于數據和算法缺乏中立性或隱含錯誤，進而對相關客體產生差別性對待和形成歧視性后果〔8〕141。如設計主體出于自身偏見，通過算法程序將相關思想政治教育內容屏蔽，而將對自身有利的信息進行無限放大，從而形成對思想政治教育內容的“不公正”選擇，或者在思想政治教育的智能轉型和應用中設置準入門檻，將一些不具備相關資質的對象排除在外，或在信息的生成過程中通過暗示、聯想等隱喻的形式形成種族、性別和民族歧視等，從而加劇對思想政治教育對象的“不公正”對待，顯然這些情景的出現對思想政治教育過程的展開和客體關照而言，都是極為不利的。二是算法黑箱可能加劇思想政治教育“不可為”問題的發生。算法黑箱，即生成式人工智能的內部算法處于不公開、不透明的運行態勢，其特點就是算法運行僅有設計者等少部分人知曉，外人“無法了解或得到解釋”〔13〕。算法黑箱也是導致算法歧視的重要根源。算法作為計算機指令，主要通過代碼的形式加以呈現，這使其對于大多數人而言天然就構成了一個“異類”。對于思想政治教育而言，算法黑箱的客觀存在，首先會導致生成式人工智能應用中形成“信息繭房”，剝奪思想政治教育主體的知情權。隨著思想政治教育內容不斷走向數字化，思想政治教育主體迫于技術限制，在“算法社會”中就會不斷走向被邊緣化，進而逐漸失去對算法數據的控制權。算法黑箱的存在，也使得算法層面的缺陷和漏洞得以隱藏，一旦生成式人工智能內部算法在模型、數據和方法上出現問題，則利用這些問題算法自動生成的文本和圖片等信息，就可能同原始目標出現大相徑庭的結果和結論。由此，就會對思想政治教育公信力和權威性帶來一定的沖擊。三是算法操縱可能導致思想政治教育出現“不可控”的問題。算法黑箱的存在也為算法操縱的形成提供了可乘之機。算法操縱，即相關主體通過算法控制并利用算法來達到把持、左右甚至支配實踐，并達到其不可告人之目的的過程。由于生成式人工智能的信息輸出亦依賴于用戶的反饋，這也給意圖炮制謠言者提供了操縱空間〔14〕。對于思想政治教育而言，生成式人工智能帶來的最突出的風險就是體現在信息安全上。尤其是大量敏感數據的交互使用，不僅使思想政治教育過程中的一些敏感的信息游離于人的視野之外，也極易構成對思想政治教育主客體隱私的侵犯，一旦被一些非法的主體通過算法操縱進行攫取，必將引發更大的危機。面對生成式人工智能的不斷壯大，思想政治教育主體如何對相關信息資源進行保護已成為當務之急。

（三）“技術利維坦”：生成式人工智能與思想政治教育的“失值”問題

作為關乎人的價值觀的活動，思想政治教育呼喚價值理性，正是基于價值理性的存在，才確保了思想政治教育的正確方向，而作為一項具體的實踐工作，思想政治教育又離不開技術理性的支撐，正是基于技術理性的介入，才進一步強化了思想政治教育主體的駕馭能力。相關教育部門要提升思想政治教育質量，既要強化價值引領，也要革新相關技術，以推動技術理性與價值理性的融合、統一。科學技術的突飛猛進推動人類實現了一次又一次的自我突破，由此也在自覺不自覺中，將技術理性推上了哲學的神壇與寶座。“人沒有技術——即沒有對其所處環境的作用與反作用——就不能算作是人。”〔15〕由此也使得技術理性在長期發展中，逐步實現了對價值理性的遮蔽與僭越，進而為“技術拜物教”的形成提供了現實土壤。這一趨勢亦伴隨著新一代人工智能的不斷發展而得到強化，典型的表現諸如對人工智能產品的迷戀、對人工智能資本市場的熱捧等，由此也導致思想政治教育出現價值虛無化的潛在危機。概言之，其主要通過以下兩條路徑：一是通過對作為思想政治教育主體的人的異化來實現。生成式人工智能“一鍵即答”的技術功能，使人實現了自我完善和自我解放，但智能體同時也在不知不覺中實現了對人的理性的奴役。在“技術拜物教”的裹挾下，有些人“孜孜不倦”地追求著并沉溺于智能科技帶來的滿足感和幸福感，由此在制造出一個又一個虛幻的“意義世界”的同時，也在不知不覺中模糊了階級社會中應有的意識形態差異。二是通過思想政治教育的價值消解來實現。技術理性的僭越，意味著價值理性的缺位，也正是在此過程中，手段超越了目的本身，或實現了自證的合法性。因此，對于人工智能發展催生的過度的技術理性和“技術拜物教”，以及由此給思想政治教育帶來的價值虛無主義的潛在性危機，必須給予重視并作出批判和矯正。

三、生成式人工智能環境下思想政治教育的應對策略

當前，生成式人工智能的快速崛起既為社會經濟發展帶來了新動能，也為思想政治教育的具體展開及其發展營造出一個新的外在環境。面對生成式人工智能技術不斷發展的客觀態勢，思想政治教育要切實做到“因勢而謀、應勢而動、順勢而為”〔2〕147，就不僅要對作為思想政治教育主客體的“人”給予充分關照，也要高度重視智能體的創新建構，并實現二者的有機融合，由此才能在規避風險挑戰的基礎上進一步帶來積極效應。筆者認為，當下應主要基于以下幾個方面展開應對：

（一）提升認知水平，樹立前瞻性指引理念

理念作為行動的先導，決定著行動的發展方向，“發展理念搞對了”，“政策舉措也就跟著好定了”。〔16〕互聯網和大數據的不斷成熟，在客觀上早已實現對思想政治教育過程及其模式的深刻改變，而伴隨著當前更為強大且通用的生成式人工智能技術的不斷演進，其勢必會對思想政治教育發展提出更加深層次的要求。在這種情況下，作為思想政治教育主體和客體對象的人首先就要明確責任和把握主動，積極形成前瞻性和科學性的認知理念，以有效應對生成式人工智能帶來的挑戰。一方面，對思想政治教育的主體而言，最為重要的是進一步形成智能思政的發展理念。這里所指的智能思政，即思想政治教育主體通過運用現代智能科技，以不斷強化思想政治教育的親和力、滲透力和實效性等為基點，對思想政治教育的過程、模式及其方法等進行智能整合與優化，從而推進思想政治教育走向科學化和精準化的實踐及其發展過程。生成式人工智能強大的整合性和創造性，為智能思政的實現提供了更加堅實的技術根基。當前，有關部門要通過政策引導，強化思想政治教育主體實現理念轉型，促使其既打破對生成式人工智能“談虎色變”的片面認知，又積極形成風險防范意識，在不斷盤活思想政治教育資源的基礎上，為推進思想政治教育進一步實現數智化轉型夯實理念根基。另一方面，對于思想政治教育客體而言，要進一步強化智能素養意識。生成式人工智能的崛起也是對應用者科技素養的一場考驗，對于能夠科學駕馭的人而言，其是一個很好的學習助手，反之，則可能造成對人的認知的偏見和反噬，進而給思想政治教育的開展帶來復雜性。為此，在生成式人工智能的環境下，必須進一步強化對教育客體的智能素養教育，以促使其在自我獨立意識和批判分析意識等方面實現全面提升，由此才能在同思想政治教育主客體協同中，為推進思想政治教育高質量發展夯實根基。

（二）完善治理體系，建立健全配套監管機制

生成式人工智能對思想政治教育帶來的雙重影響，決定了思想政治教育要實現有效應對，除了強化理念創新外，還必須上升至治理層面來完善監管體系，如此才能進一步促使其在不斷轉化危機的過程中為思想政治教育實現賦能。對此，應重點基于以下兩個方面展開：一是要著力形成針對生成式人工智能的思想政治教育專業領導機制。思想政治教育能否有效應對生成式人工智能帶來的挑戰，除受思想政治教育主體能力與水平的影響外，同相關領導干部的宏觀掌控能力亦緊密關聯。在生成式人工智能環境下進一步推進智能思政的發展，有必要成立一支兼具智能治理和思想政治教育治理雙重前瞻理念的領導干部隊伍，如成立專業化的智能思政建設領導小組等，以期在治理層面確保思想政治教育發展的正確航向。二是要建立健全專門針對生成式人工智能的思想政治教育風險預警機制。思想政治教育風險預警，即思想政治教育治理體系中的相關預警主體通過廣泛收集風險信息，通過運用科學方法與預警體系，對思想政治教育的風險作出研判，以確保教育主體及時掌握并規避危機產生的行為及過程〔8〕253。面對生成式人工智能的快速崛起，要確保思想政治教育始終走在時代前列，必須強化風險預警機制建設。在機制建設的進程中，既要明確思想政治教育風險預警的領導主體和專業執行主體，不斷拓展參與主體范圍，以壯大預警力量，也要著力建構和形成專門面向生成式人工智能的思想政治教育風險預警指標體系，如基于生成式人工智能連接、嵌入和運行等具體性層面形成系統性預警指標，通過具體性和可操作性的預警工作，確保思想政治教育主體能夠及時發現自身的短板和不足，由此實現思想政治教育風險防范能力的整體性提升。

（三）優化數據和算法模型，不斷夯實內在運行根基

數據和算法是生成式人工智能的內在核心，而要切實規避生成式人工智能對思想政治教育構成的消極影響和挑戰，必須在實現二者同向而行的過程中追求社會效益的最大化。實踐中，除了從治理體系層面完善配套監管體系外，對人工智能體內部訓練數據及其算法模型的優化亦至關重要。2023年，國家網信辦等七部門聯合印發的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》明確指出，要積極做好算法的設計和自主創新，并“按要求對訓練數據來源、規模、類型、標注規則、算法機制機理等予以說明”〔17〕。這一要求為生成式人工智能的數據和算法治理明確了方向。具體到思想政治教育領域，一方面，要不斷盤活思想政治教育的相關數據資源，如搭建形成綜合性思想政治教育數據共享平臺，推動思想政治教育的相關數據資源在協議和格式上實現統一，由此在不斷擴展訓練數據和提升訓練數據質量的基礎上，推動生成式人工智能對思想政治教育的賦能效應的不斷提升。另一方面，要不斷提升算法治理能力。其中既要根據國務院《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》等相關文件的要求，不斷擴大算法備案的覆蓋面，以強化數據準入審核、提升算法的透明度，并要在此基礎上，進一步建構和形成契合主流意識形態傳播的駕馭算法，如通過設計主流意識形態話語引領的算法推薦技術，賦予人工智能體以特定的意識形態傾向，以期在價值排序中實現意識形態智能傳播的目標〔18〕。或在算法決策中引入相應的人工干預機制，不斷豐富生成式人工智能輸出信息的價值內涵，以通過人工補位來彌補算法偏差，進而促使其為思想政治教育發展提供有力支撐。

（四）加強科技支撐，建立健全協作發展機制

作為新一代人工智能的重要分支，生成式人工智能是人類智能科技發展的又一個高階產物，思想政治教育要切實破解發展難題、跟上時代發展步伐，進而做到順勢而為，必須通過協作機制的建構來不斷提升現代科技的支撐力度。自2022年底ChatGPT問世以來，生成式人工智能技術快速發展。與此同時，國內相類似的產品亦在不斷增多，除了前文提及的“文心一言”“通義千問”和“盤古大模型”以外，目前比較突出的還有抖音的“云雀大模型”、智譜AI的“GLM大模型”、商湯科技的“日日新大模型”等。在此背景下，思想政治教育要有效應對生成式人工智能帶來的挑戰，可以同相關的科技企業和研發機構展開技術協作。一方面，可借助相關科技企業和研發機構的技術優勢，逐漸形成思想政治教育智能轉型的技術孵化機制。如可以通過外包的途徑，委托相關研發主體在整合數據資源和優化算法的基礎上，打造更加專業的“思想政治教育大模型”，以期為推進思想政治教育的數智化轉型提供技術路徑等。另一方面，可借助相關研發單位和科技企業的智能技術優勢，形成思想政治教育有效應對生成式人工智能挑戰的人才培育機制。面對生成式人工智能的快速發展，要切實提升思想政治教育的發展質量，亦需要大量復合型人才的有力支撐，如推動思想政治教育主體走進研發機構和相關科技企業進行考察，學習和了解生成式人工智能運行的基本原理與內在機理，或聘請有關的技術研發主體擔任思想政治教育數智化轉型的技術發展顧問等，幫助思想政治教育主體提升應對能力，由此在形成一支思想政治教育復合型人才隊伍的基礎上，促使其為智能思政的發展不斷貢獻力量。

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責任編輯 王桂芳

〔收稿日期〕 2024-02-16

〔基金項目〕 浙江省哲學社會科學規劃課題重點項目（23GXSZ004Z）。

〔作者簡介〕 胡洪彬（1981-），男，浙江杭州人，浙江財經大學馬克思主義學院教授，法學博士，碩士研究生導師，主要研究方向為思想政治教育。

朱星宇（1997-），女，江蘇鹽城人，浙江財經大學馬克思主義學院碩士研究生，主要研究方向為思想政治教育。