生成式人工智能赋能思想政治教育的风险与规避

任凤琴 董子涵

摘 要：作为新一代人工智能技术的典型代表，生成式人工智能（AIGC）与思想政治教育的结合意味着新一代人工智能的产品应用将直接面向教育者和教育对象提供生成式的信息获取服务，为提高思想政治教育系统运行活力提供了新的着力点。然而，基于生成式人工智能的不确定性，其赋能思想政治教育的风险也大大增加，具体表现为智能工具的类人性威胁教育主体地位、智能程序的效用性消解教育话语价值、拟态环境的渲染性弱化教育对象社会性、算法模型的意识形态属性阻碍价值认同等。因此，应从坚守主线、明确界限、立足现实、价值引领四方面入手进行控制，确保生成式人工智能与思想政治教育实现更好的结合。

关键词：生成式人工智能；思想政治教育；意识形态

中图分类号：G41      文献标志码：A     文章编号：1002-7408（2024）02-0121-08

2022年11月，美国OpenAI人工智能实验室开发的大型语言模型ChatGPT正式上線，标志着以生成式人工智能（AIGC）和大模型为代表的新一代人工智能技术再度成为全球人工智能领域关注的焦点。生成式人工智能是指基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术。其本质是一个无监督或部分监督的机器学习框架，并通过使用统计学、概率等生成人工遗迹。数字化背景下，以ChatGPT为代表的新一代人工智能大模型应用类产品不断涌现，以其强认知性和高通用性迅速与其他学科融合发展，人类社会迎来人机协同、跨界融合的智能新时代。相应地，社会的深度转型导致思想政治教育的内部形态和外部环境发生变化，教育对象的认知能力、思维方式以及行为习惯不同于以往，思想政治教育的传统课堂、传统媒体、传统话语被其他高效多样的信息输送渠道所替代，传统思想政治教育方式面临巨大挑战。

一、生成式人工智能赋能思想政治教育的实践必然

党的二十大报告指出：“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。”进入数字信息时代，传统思想政治教育不可避免地受到各种社会思潮和多元价值理念的冲击，面临转型与创新发展的关键问题。从实际应用看，生成式人工智能作为颠覆性技术深度集成式产物的典型代表，尽管尚未广泛应用于社会各个领域，但其核心技术支持下的产品应用已经渗透到社会的部分领域，其赋能思想政治教育已成为实践必然。

（一）现实之需：生产力的发展使思想政治教育面临新的转型需求

思想政治教育作为维护社会稳定和国家发展整体利益的重要思想保证，伴随着凌驾于社会之上的公共权力——国家的产生而产生，同时伴随着社会历史的发展而不断演进，由统治者进行思想控制的“工具”演变为促进人自由而全面发展的活动。马克思在《〈政治经济学批判〉序言》中曾这样阐释人类社会历史的发展规律：“物质生活的生产方式制约着整个社会生活、政治生活和精神生活的过程。不是人们的意识决定人们的存在，相反，是人们的社会存在决定人们的意识。”同样，思想政治教育活动的发展并没有跳脱出历史唯物主义的领域，其在总体上仍然遵循这个发展规律，就其自身的作用方式和作用过程而言，虽然受到生产力的发展程度与生产关系现实形式的影响，但归根结底人类物质生活的生产方式依然对思想政治教育活动的历史演进起着决定性作用。

如今，以大数据、云计算、人工智能、区块链、物联网等为代表的数字化技术，逐渐成为引领人类社会发展的重要动力，深刻改变了人类的思维观念和生活方式，驱动着人类迈向新的文明时代——数字时代。国民经济和社会发展“十四五”规划指出，“迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。科技是教育发展的重要动力，随着数字化技术水平的不断提高，全社会全面推进数字化转型已经成为国家现代化建设的重要标识。在此境遇下，生成式人工智能赋能思想政治教育已是大势所趋，思想政治教育的发展需要人工智能赋能，智能社会的进步也需要思想政治教育价值引领。生成式人工智能技术将为精准思政、智慧思政等理念的实现，搭建跨时泛在的育人场域，形成跨域在场的学习体验，创设跨界协同的教学模式，为思想政治教育转型创造条件、提供动能。从这个角度看，生成式人工智能赋能思想政治教育是新一轮科学技术发展背景下的积极探索，更是社会历史发展、生产力进步的需求驱动。

（二）手段之利：生成式人工智能赋能思想政治教育的新技术优势

“人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式，推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。”相较于以往的人工智能，生成式人工智能能够在收集、提炼信息的基础上，利用现有的数字信息检查训练实例创建人工遗迹并学习其模式和分布，只需输入数据就能够生成具有一定可信度和可验证性的相关信息，其作用范围进一步扩大，人机融合水平进一步提高。当前，生成式人工智能的技术基础主要包括跨模态深度学习模型的文图对比预训（Contrastive Language-Image Pre-Training， CLIP）、可扩散化模型（以Disco Diffusion、DALL-E 2、Stable Diffusion等应用为代表）以及基于人类反馈的强化学习机制（Reinforcement Learning from Human Feedback， RLHF），这些新技术手段的产生和发展能够生成、模仿人类语言模式的交流对话内容，形塑人类社会的交往形态和人类的思想行为，为思想政治教育的样态创新奠定了技术基础。

第一，基于跨模态深度学习模型的文图对比预训促进思想政治教育的内容革新与形式转化。生成式人工智能跨模態深度学习模型CLIP经过在4亿未清洗的数据集上的训练，能够同时进行自然语言理解和计算机视觉分析，可以自定义并高效完成“文本—图像”检索、图像分类以及“文本—图像”生成等任务，打破了普通人工智能学习模型一对一的输出模式，灵活实现“视觉—文本”转换和内容生产，链接海量网络信息，促进了思想政治教育的内容革新和形式转化。第二，可扩散化模型促进思想政治教育内外环境多元交互。可扩散化模型进一步创新和精简了算法规则，通过增加噪声破坏训练数据以提升人工智能学习效果。从内部环境看，生成式人工智能通过可扩散化模型广泛采集教育对象的学习轨迹，在显性言行描述统计的基础上进行逆向转码，对教育对象的思想动态、行为趋势、学习效果以及互动情况进行深入分析，进一步掌握思想政治教育内部环境的变化。从外部环境看，可扩散化模型的双向可逆通道，能够有效打破时空限制和认知困境，随时随地构建主流意识形态的传播场景，瞬间将教育双方置于更真实、更降噪的拟态环境中，促进教育双方之间的进一步互动。第三，基于反馈训练模型的强化学习机制促进教育主体深度交流。根据人类反馈进行强化学习（RLHF）是生成式人工智能不同于其他人工智能的学习机制，其将人类学习与反馈相结合，将人类的偏好用作奖励信号，与人类的思想进行深度融合，以此不断引导模型生成更高质量的语言输出甚至是创意输出，继而由人类进行修改，再由模型进行展示，再修改、再展示，不断循环并形成反馈式学习机制。这种反馈强化学习机制能够进一步凸显教育对象的主体性，实现教育对象的个性化发展需求，同时将教育者和教育对象置于同一个“学习—反馈”机制中，使得教育主体双方能够及时接收学习反馈，促进思想政治教育者与教育对象间更高层次的交流。

（三）目标之通：生成式人工智能赋能思想政治教育促进人的全面发展

生存和发展是人类社会历史长河中恒久不变的话题。历史唯物主义视域下，人的发展被看作一个“由低级到高级”的历史运动过程，最终指向“自由而全面发展”，表现为“人以一种全面的方式，就是说，作为一个完整的人，占有自己的全面的本质”。纵观人类发展的历史过程，科学技术作为一种“革命性的力量”在其中扮演着重要角色。“人类社会的文明史与技术史具有天然的同构性，技术始终以一种根本而广泛的力量，形塑了人类的生存发展图景。”技术会改变人与人之间的关系，继而推动社会发展，人工智能的产生和发展，不仅是工具性的进步，从其现实性来讲，还在于深刻改变人类的生产生活方式。从第一次工业革命到生成式人工智能火爆全球，每一次技术革命的背后都是人类社会“由低级到高级”的跨越。随着人工智能等数字信息技术的进一步发展，我国迈入数字文明的新时代，思想政治教育也面临着新的机遇和挑战，但促进人自由而全面的发展仍然是其不变的初心和价值旨归。思想政治教育作为一种培养人的客观存在的社会实践活动，其本身也具有工具性和交往性。因此，基于当下的社会历史背景，思想政治教育的数智化转型为“促进人全面发展”这一教育目标的实现提供了广阔的探索空间。

一方面，生成式人工智能赋能思想政治教育增加了人全面发展的深度和广度。马克思主义认为，“人是一切社会关系的总和”，在人的发展过程中，可以简单将这“一切社会关系”概括为“四个面对”，即人与人、人与自然、人与社会以及人与自身的关系，而实际上思想政治教育活动的开展正是围绕着“四个面对”所展开。数字时代，生成式人工智能类产品所具有的万物互联的开放性特征赋予了“四个面对”新的“打开方式”。人与人的交往不再被地域所限制，教育者与教育对象的交流也由“课上—课下”拓宽为“线上—线下”，教育对象只需要运用相应设备便可进入虚拟教学场景，足不出户便可游览世界，自我认知也随之改变，运用各种先进的数字技术来辅助思考、学习，为人的全面发展提供了更加多样化、个性化的环境和条件。另一方面，生成式人工智能赋能思想政治教育提升了人全面发展的层次和质量。生成式人工智能的发展在一定程度上促进了人的劳动解放，在社会生产领域表现为“无人时代”的来临，各种无人汽车、无人港口、无人工厂等的兴起成为主流，在思想政治教育领域则表现为教育主体的劳动解放。具体而言，生成式人工智能赋能思想政治教育能够实现生成思想政治教育教学计划、推荐文献、提供图片影像及编写代码等的高效整合，极大地减轻教育主体繁重的、重复性的劳动，使人有更多的时间和精力用来提升自我，丰富自身的精神世界，提升人全面发展的层次和质量。

二、生成式人工智能赋能思想政治教育的潜在风险

作为前沿数字信息技术的集合体，生成式人工智能的流行，从根本上体现了人类对于更高阶想象力和自我进步的持续超越和求索。然而，“技术总是同时打开两个相反的可能性”，智能技术为思想政治教育带来无限可能的同时，其本身所具有的类人性、效用性、渲染性、意识形态属性等因素也大大增加了思想政治教育的不确定性。

（一）智能工具的类人性威胁教育主体的地位

生成式人工智能区别于一般人工智能的关键在于其具有建立在算法、模型、规则基础上的学习性和创造性，这就决定了其具有相对于传统人工智能更高的类人性——自主创新性，随着生成式人工智能越来越“智能”，“谁是主体”逐渐成为人与技术维度最关键的问题。思想政治教育的本质是研究如何教育人、如何提升人精神品质的活动，其主体也必须是“现实的人”。而生成式人工智能因其叠加了多种先进数字技术和软硬件，所以其本身呈现出的泛化性、更正性、安全性和创新性等特征，导致智能类产品的“类人性”不断提高并具有多元替代能力，各种数字孪生体、虚拟数字人逐渐参与到人们认识世界和改造世界的客观活动中，开始产生技术客体主体化的趋势。因此，生成式人工智能在与思想政治教育同构的过程中，势必会在一定程度上为了让渡“虚拟的人”而遮蔽“现实的人”，从而威胁思想政治教育主体的地位。

一方面，威胁教育者的主导地位。在思想政治教育过程中，教育者依据社会要求积极主动地对教育对象进行思想政治教育，并在教育过程中始终起支配和主导作用。生成式人工智能具有强大的信息整合、生成、响应能力，人们只需提供一个教育主题其便可自动生成一系列教学方案，相较于传统的教育者备课有着明显的技术优势。但当教育者过度信任和依赖生成式人工智能的数据投喂，则会丧失作为“现实的人”的创新性和反思性，最终演变为技术的依附者。而此时，生成式人工智能获得了思想政治教育活动的支配权，成为教育过程的真正主导者和决策者，教育者的主导权最终让渡给了“虚拟的人”，丧失了技术赋能思想政治教育的初衷。另一方面，弱化教育对象的主体能动性。教育对象的主体能动性是影响思想政治教育活动开展的重要因素。在生成式人工智能赋能思想政治教育过程中，生成式人工智能可以通过代劳机械性工作、启发教育对象的思维、提供个性指导等方式，提升教育对象学习成果的完成度与创意性。但与此同时，这种便捷的“标准答案”获取方式也在一定程度上削弱了教育对象的主体能动性，陷入技术崇拜误区，丧失探索学习过程的乐趣，沦为机器意志的承担者。

（二）智能程序的效用性消解教育话语的价值

思想政治教育话语既是实现思想政治教育由理论诠释向实践转化的重要媒介，也是思想政治教育由观念倡导向意识形态权力跃升的重要载体。生成式人工智能是具有“视觉—文本”转换和内容生产的高级集成式智能技术，能够在充足训练数据的基础上持续、主动地生产、输出思想政治教育话语内容，从而在教学内容和教学模式等方面引导思想政治教育的数字化、智能化转型。显而易见，生成式人工智能在赋能思想政治教育过程中，思想政治教育主体的一切教学活动不可避免地置于智能程序的工具理性之下，“现实的人”的一切理性需要被智能工具中“虚拟的人”所统治，似乎“一个社会和它的统治利益打算对人和物所做的事情都在它里面设计着”。因此，这种对智能程序“有用即真理，效率是第一”效用性的盲目崇拜，在一定程度上忽视了思想政治话语实践的价值理性，消解了思想政治教育话语内容的价值意义和实践意义。

一方面，生成式人工智能的数据整合消解思想政治教育话语的价值意义。思想政治教育话语的价值意义主要体现在其自身所特有的人文性和思想性，能够在“鼓舞和推动别人前进”的意义上赋予人文化哲理和思想启迪。数据作为人工智能技术的核心算法之一，能夠将思想政治教育的话语内容问题转化为数据问题，跨领域、跨时空地广泛收集有关思想政治教育的信息，并进行分析整合，从而实现对思想政治教育话语内容的持续生产与输出。在这种意义上，思想政治教育的话语内容被分解为“数据收集——数据分析——数据产出”的固定程序，而数据背后的人文价值、思想价值等显然是算法无法真正触及的。另一方面，生成式人工智能的过度生产掩盖思想政治教育话语的实践意义。思想政治教育话语实践的本质在于通过“说理”方式引导和形塑受众的价值理念，生成式人工智能类产品可以依托大语言模型并借助算法化的信息推送和超强动态感知能力，为受众提供符合人类语法规则与语义习惯的个性化答案，从而与教育主体进行多轮对话，对思想政治教育话语内容的产生和传播有着不可忽视的技术优势。但需要注意的是，这种具有不确定性风险的“跨界合作”一旦没有把握好“度”，就会产生技术过载的风险，掩盖思想政治教育话语内容的实践意义。“当传媒不是为了传播知识、交流思想或者互相理解，而只是为了刺激公共性需求的时候，意义符号就‘失去’了意义。”从整体意义上说，当生成式人工智能过度生产传播思想政治教育话语内容时，不仅会给教育主体带来信息负担，也会在一定程度上阻碍教育主体间话语交往的真实性与真诚性，从而丧失思想政治教育话语实践的原本意义。

（三）拟态环境的渲染性弱化教育对象的社会性

拟态环境是由媒介通过对象征性事件或信息进行选择和加工、重新加以结构化之后向人们提示的环境。不同于非现实环境，拟态环境更像是相关媒介运用各类数据符号对现实环境的选择性建构而形成的一种符号化的信息环境，生成式人工智能正是基于这个原理构建思想政治教育的拟态环境，具体表现为虚拟的教学场景搭建。思想政治教育相较于其他科学，因其“意识形态辩护共具”的特殊属性而具备多元性和复杂性等特点，思想政治教育能否促进个人思想品德的养成，关键要素之一在于思想政治教育环境的构建。生成式人工智能在构建思想政治教育拟态环境的过程中，会因工具理性的偏好而对其过度渲染，与现实世界脱节，不利于教育对象的社会化进程。

一方面，弱化教育对象的社会性。作为专门培养人的学问，思想政治教育天然地具备促进人社会化的职能。而人是生活在具体环境中的，思想政治教育活动的开展也应该发生在具体的环境当中。生成式人工智完全有能力将各种脱离现实世界的数字符号在想象化演绎和渲染后搭建出一个完全符合教育对象主观诉求的虚拟世界，教育对象长期置身于这种完全满足其精神需求的拟态环境中，由具身情境参与退为技术义肢代劳、主动意义建构流于惯性索取，将会对这种虚拟环境上瘾而无法自拔，逃避现实世界的人或事，从而阻碍其社会化进程，不利于思想政治教育功能的发挥。另一方面，瓦解教育主体间的伦理关系。思想政治教育不仅仅是社会历史发展的产物，其基本目的更在于伦理价值的传递和实在化。思想政治拟态环境的渲染性会弱化教育对象的社会性，从而引发伦理方面的风险，主要表现为教育者和教育对象伦理关系的瓦解。当教育对象长期沉溺于人工智能所构建的拟态环境中，现实世界中教育者的角色被拟态环境中“虚拟数字人”所替代，师生关系的教育功能价值随即虚化，传统师生间的伦理生活以及原先所制定的伦理生活的固定原则将被改变，教育者自身的价值也相应地消减。

（四）算法模型的意识形态属性阻碍价值认同

意识形态问题关乎社会的发展与进步，更关乎“现实的人”的生存和发展。长期以来，思想政治教育不只是作为国家“支配人的意识形态”的工具而存在，更重要的是作为促进人的社会化、塑造人精神世界的力量而存在，因而具有鲜明的意识形态属性。生成式人工智能作为人类社会实践的产物，早已超越自身工具属性范畴，与社会系统中的政治、文化、价值等要素交织叠加在一起，正在以内容生成、交互对话、多维应用等方式发挥着意识形态功能。换句话说，生成式人工智能的意识形态属性总是体现在其发挥作用的各个流程之中，相应地，其意识形态属性也不可避免地作用于思想政治教育过程，这无疑是对思想政治教育的一大挑战。

一方面，算法模型渗透着西方意识形态。算法模型是生成式人工智能的内生驱动力和底层逻辑基础，算法模型的运算程序、数据训练以及变量选取等方面都体现着算法模型研发者的价值偏好和意识形态。众所周知，生成式人工智能的研发和推广至今仍然由西方资本主义国家主导，其运行机制深蕴西方的资本逻辑。“资产阶级，由于开拓了世界市场，使一切国家的生产和消费都成为世界性的了。”西方资本通过控制生成式人工智能例如ChatGPT、DELL-E等实现剩余价值的增加，以实现资本扩张，附着在技术上的资本逻辑以科技领域为核心向社会的政治、经济、文化等领域扩张，不仅在国际上抢夺我国主流意识形态的话语权，而且导致我国的思想政治教育效果也因这种技术渗透而大打折扣。另一方面，智能传播的新范式隐匿传播不良思潮。生成式人工智能的出现改变了人类社会信息的传播范式，人们由从公开平台获取信息转为通过生成式人工智能产品例如ChatGPT等获取信息，这就意味着人们获取信息的过程由公开化逐渐转变为私人化，但这种“私人化”并不能排除生成式人工智能，即每次对话的内容都将被算法吸收（相当于扩充了其数据库）并融合到下一轮的传播当中。因此，这种传播方式下的“把关人”角色被弱化，各种社会不良思潮以隐匿方式传播扩散，不断侵蚀着人们的思想，给思想政治教育的开展、社会主流价值的认同埋下隐患。

三、生成式人工智能赋能思想政治教育的风险规避

生成式人工智能赋能思想政治教育的过程中，智能技术的个性化逐渐向普适化方向转变，技术实用主义盛行下智能产品工具理性大有扩张之势，而形成对价值理性的僭越。风险的不确定性从技术外部延伸至思想政治教育内部，传统的治理范式不再适用于人工智能技术风险的防治，更多的则是需要在考虑思想政治教育特殊性的基础上“化险为能”，有效控制生成式人工智能赋能思想政治教育的潜在风险。

（一）坚守主线：强调主体价值，确保教育权威

思想政治教育是有关“现实的人” 的教育，从这个意义上讲，生成式人工智能赋能思想政治教育的“潜在风险”，实际上是人在未来思想政治教育实践中的“潜在风险”。审视这种“似乎是指向未来”的教育隐忧，表面上看是社会历史进步下的思想政治教育进化所产生的潜在风险，实质上是思想政治教育的现实存在在未来技术时代内含危机的现实反映，而这种未来社会下的危机折射，最终还是指向社会历史的主体，即“现实的人”。因此，要预防这种思想政治教育隐忧的发生，首要的是充分發挥作为主体的人的价值。

一方面，增强思想政治教育者的教育认知，树立教育情怀。思想政治教育在实践意义上的进步主要取决于教育者自身教育情怀的树立和教育认知的进步，这是教育者作为教育活动主导者的天然责任。认知是指人们对事物概念和规律的总结，情怀是指人们含有某种感情的心境。在思想政治教育领域，教育者的教育认知和教育情怀具体表现为如何理解和对待思想政治教育。其关键在于教育者要意识到“思想政治教育”并非一个或几个“技术性”的过程或行为，而是暗含一定社会一定阶级所需要的价值准则和价值追求的“观念”，只有这种“观念”与教育者具体的教育行为相结合，思想政治教育才能真正“落地”成为一种客观的社会实践。因此，教育者要认同思想政治教育的目的和价值，对思想政治教育内容保持知识和道德的理智崇尚，与教育对象进行合理的情感交流，这也是教育者与生成式人工智能最大的区别，即生成式人工智能并不具备人的意识活动，同时也并不具备教育情怀。相应地，一个具备教育情怀的教育者，也不会被一个机器所取代。另一方面，审视思想政治教育对象的价值理性，确保教育功能的充分发挥。教育对象的价值理性问题，在思想政治教育领域主要表现为“培养什么人”的问题。如果思想政治教育只是为了培养“更聪明”的人，那么生成式人工智能完全可以胜任教育者的角色，但这并非现代社会真正所期望的，在立德树人理念的驱动下，思想政治教育更需要培养“全面发展” 的人。“人的幸福”是人类社会一切进步和发展的最终目的，否则越是发达的技术越会成为一种异己的力量。因此，面对思想政治教育领域生成式人工智能强大的工具理性，我们更需要正确认识和考量“现实的人”的价值理性，避免被技术绑架、被工具宰制，在立德树人理念下实现人的自由而全面发展。

（二）明确界限：厘清双方关系，明晰介入边界

马克思全面揭示了资本驱使下技术异化的本质，强调技术存在有利于人类发展的工具性价值，这是值得高度肯定的一面。但是技术一旦膨胀发展，就会贬低人的力量，进而逐渐发展为人的异己力量，最终导致技术异化。智能技术赋能思想政治教育，关键应厘清思想政治教育主体和生成式人工智能的耦合关系，明确技术嵌入思想政治教育的边界和时机，避免思想政治教育被生成式人工智能绑架，放任技术成为教育过程中的主导力量，最终畸变为技术中心主义范式。

一方面，以立德树人为根本任务和道德准绳，明确生成式人工智能的功能定位。生成式人工智能赋能思想政治教育，归根结底是为思想政治教育提质增效，二者的耦合发展必须共同指向立德树人。从根本上说，思想政治教育是二者作用过程中的决定性因素，任何教学实践活动的开展都应该以思想政治教育的发展目标和价值标准为遵循。因此，在生成式人工智能赋能思想政治教育的过程中，应建立“教育为主，技术为辅”的合作关系，以关系澄明为前提、以立德树人为技术介入的道德准绳，明确生成式人工智能辅助性的角色定位，坚持思想政治教育的价值引领和技术向善，合理利用生成式人工智能完成相应的教学实践活动，以回应思想政治教育高质量发展的诉求。另一方面，以法律法规为行动共识和硬性标准，勘定生成式人工智能应用的边界限度。生成式人工智能赋能思想政治教育，只有在具备人工智能技术可追责、可处罚的前提下才能真正符合其为人类服务的价值逻辑。随着生成式人工智能类产品的意识形态属性不断增强，为防止其在赋能思想政治教育的实践过程中价值扭曲和伦理异化，需要以法律为硬性标准对其进行约束。2023年7月出台的《生成式人工智能服务管理暂行办法》（以下简称《办法》），明确了生成式人工智能的研发和服务规范，“在算法设计、训练数据选择、模型生成和优化、提供服务等过程中，采取有效措施防止产生民族、信仰、国别、地域、性别、年龄、职业、健康等歧视”，防止“算法黑箱”和“信息茧房”的出现，在全社会形成“规制技术”的行动共识。此外，相关教育部门要配合《办法》制定相关的规章制度并加强使用管理，组织有关高新数字技术的培训学习，提高教育主体的责任伦理意识，合理控制技术所带来的潜在风险，打造技术伦理规范的教育环境。

（三）立足现实：端正现实本位，重拾文化自我

作为一门具有鲜明阶级性和实践性的学科，思想政治教育与其外部的社会现实构成了一种“能量交换”关系，即“外部社会的种种能量输入构成了课堂教学现实的社会基础”。可以说，思想政治教育本质上作为“改造人的社会实践活动”，其教学活动的开展和功能作用的发挥都是以现实的社会环境为平台和蓝本的，最终也指向“现实的人”。而生成式人工智能的出场为思想政治教育提供了另一种“人造现实”——拟态环境。拟态环境中的事和物都来自客观现实环境，在经过广泛的信息传播后这些事和物会被虚拟化，从而构建一个来自于社会现实环境却不完全等同于社会现实环境的环境，也被称之为“现实环境的拟态化”。人长期处于拟态环境下，社会化身体维度的情感需求被限制在了虚拟身份间的交互——导致脆弱的不仅是身体，还包括作为社会化身份与互动的脆弱性。而这也大大背离了思想政治教育的初衷。因此，要避免拟态环境带来的负面影响，应增加对现实本位的考量，重拾文化自我。

一方面，端正现实本位，强化现实互动。不管是社会现实还是虚拟现实都是一种偶然的象征性结构，但区别于虚拟现实，社会现实由于其不彻底的人造属性而更加富有教育意义。在生成式人工智能賦能思想政治教育的过程中，要立足社会现实，积极引导教育主体参与到真实的人与人、人与自然的互动当中，学校要积极开展相关社会实践活动，在实践过程中发挥思想政治教育功能，强化教育对象的社会交往，以现实沉浸取代虚拟沉浸，从而摆脱由拟态环境带来的认知困难以及社会性弱化等潜在风险。另一方面，厚植文化根基，重拾文化自觉。文化是一个社会共享的并由社会传播的思想、价值和观念，对经验赋予意义，影响日常行为并被行为所反映。文化是相对于政治、经济而言的人的全部精神活动及其产品，与思想政治教育息息相关。文化自觉是一种主观意识，同时又是对本国文化的正确认识，也是抵御西方文化入侵的重要手段。在技术赋能思想政治教育过程中，要坚定文化自信，充分利用中华优秀传统文化等资源，有效削弱生成式人工智能的工具理性，丰富思想政治教育话语的文化内涵。

（四）价值引领：嵌入主流价值，做好系统把关

随着数字技术的进一步发展，生成式人工智能意识形态图景逐渐呈现主体形态多元化、价值观念多样化的趋势，这既是技术发展的客观事实，又预示着数字时代的意识形态发展态势。思想政治教育是我国意识形态工作的重要阵地，必须以我国主流价值为导向开展教学活动。因此，在生成式人工智能赋能思想政治教育的过程中，需要正视技术发展所带来的意识形态风险，在发挥技术优势的同时有效维护我国主流意识形态的主导地位，以主流价值引导生成式人工智能赋能思想政治教育的全过程。

主流价值让个体心中形成“相互联结的意向”，是个体跨越到共同体的关键黏合剂，是形成思想共识、群体认同和社会合力的价值。一方面，要加强算法程序的价值敏感性设计，强化算法的主流价值导向。算法作为生成式人工智能的底层逻辑之一，是一把锋利的“双刃剑”，在其赋能思想政治教育的过程中，要加强对算法技术性的纠偏方法探究。在算法模型中融入我国社会的主流价值观念，并将其落实到思想政治教育虚拟场景的搭建、教育内容的生成及传播中，既发挥技术的正面优势，又赋予主流价值新的生命力。生成式人工智能不仅仅是思想政治教育的工具或手段，它本身具有技术天然的“自我动力因”，通过各种具备显化功能的外部设备给予个体强烈的感官刺激，能够对教育内容重新进行结构化处理，加强主流价值的传播效果，强化思想政治教育话语供给。另一方面，思想政治教育者和相关研发者要充分发挥“把关人”的作用，合理把控议程设置，发挥主流价值在教学过程中的主导作用。教育者要在教学场景设置中正确处理“沉浸”和“规避”的价值调试，依托生成式人工智能的技术优势以场景化、隐喻化的手段，以虚拟场景搭建、教学信息获取等方式将主流价值观念贴近教育对象的现实世界，促进其内化于心、外化于行，从而提高抵御其他意识形态入侵的风险。作为生成式人工智能赋能思想政治教育的参与主体之一，相关技术研发者要提高自身的伦理素养和风险感知能力，在强调生成式人工智能工具属性的同时重视其社会属性，坚持以人为本和技术向善的研发观念，为思想政治教育的智能化转型提供技术保障。

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【责任编辑：何妮】

基金项目：教育部人文社会科学研究项目“基于‘讲好乡村振兴故事’的知农爱农思政课育人模式研究”（23JDSZK110）；山东省科社规划课题“‘微网’之下高校德育创新研究”（17CSZJ07）；2022年山东省学校思政课教学改革重点项目“新时代高校思政课‘金课’建设标准研究”（SDS2022ZD03）。

作者简介：任凤琴（1977—），女，山东鄄城人，山东农业大学马克思主义学院教授，硕士生导师，研究方向：思想政治教育；董子涵（1999—），女，山东泰安人，山东农业大学马克思主义学院硕士研究生，研究方向：思想政治教育创新与发展、科学技术哲学。