生成式人工智能与思想政治教育：机遇、挑战及其应对

2024-05-24胡洪彬朱星宇

中共山西省委党校学报 2024年2期

胡洪彬朱星宇

〔摘要〕生成式人工智能作为新一代人工智能技术的重要结晶，为人们提供了更加丰富、更具创造性的价值输出和表达方式。生成式人工智能的崛起不仅在数字生产力建设层面发挥了积极的作用，也给思想政治教育带来了全新的发展机遇，有助于进一步强化思想政治教育的效能性、精准性和协同性。生成式人工智能虽然在技术层面上实现了重大的创新，但是其作为信息传播的工具同样具有不确定性，极易模糊思想政治教育的主体责任，冲击思想政治教育的公信力和权威性，并在更深层次上诱发思想政治教育的价值虚无危机。面对生成式人工智能带来的多重挑战，思想政治教育者决不能被动与消极，必须在完善监管机制、内在运行和协作机制等方面不断进行创新。也只有这样，才能转危为机，推动生成式人工智能环境下思想政治教育实现高质量发展。

〔关键词〕生成式人工智能；思想政治教育；数字生产力；高质量发展；机制创新

〔中图分类号〕G41 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1009-1203（2024）02-0122-07

积极做好思想政治教育工作，是确保党和国家各项方针政策贯彻落实的基本前提，也是全面建设社会主义现代化国家的重要保障。习近平总书记明确指出，思想政治教育工作关系到“培养什么样的人、如何培养人以及为谁培养人这个根本问题”，必须努力将其“贯穿于教育教学全过程”，“实现全程育人、全方位育人”。〔1〕党的二十大报告提出了“完善思想政治工作体系，推进大中小学思想政治教育一体化建设”〔2〕36的要求。党中央的相关重要表述，不仅为新时代思想政治教育高质量发展夯实了理论根基，也为新征程上思想政治教育工作的进一步展开提供了根本遵循。近年来，随着全球智能科技的快速发展，尤其是在自然语言处理、深度学习算法和通用大模型等方面的突破，使得人工智能技术实现了进一步的迭代更新，这其中最为典型的就是生成式人工智能的飞速崛起。基于“大模型+大量数据”的技术组合，生成式人工智能不仅极大地促进了数字生产力的发展，而且通过自主学习、理解以及自动生成新的文本和信息，也在客观上不断推动着人类认知模式的改变，进而给思想政治教育发展营造了一个全新的客观环境。面对生成式人工智能的快速崛起，思想政治教育主体如何做到顺势而为和实现进一步创新，已成为一项亟待破解的新课题。笔者基于辩证思维视角，分析了生成式人工智能对思想政治教育带来的影响，探讨了生成式人工智能环境下思想政治教育进一步创新的策略，以期为推进新时代思想政治教育高质量发展提供借鉴。

一、生成式人工智能给思想政治教育带来的新机遇

生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，简称AIGC），即以大型预训练模型和生成对抗网络等为依托，通过数据识别和数据学习并自动生成新内容的智能技术〔3〕。作为新一代人工智能发展的又一个结晶，生成式人工智能可追溯至2014年，彼时包括DALL-E2和ERNIE 3.0等应用程序，事实上已经形成一定的自然语言生成能力〔4〕。2022年底，美国OpenAI公司推出的ChatGPT软件，在生成式人工智能技术领域实现了进一步突破。ChatGPT不仅能进行语言理解、交流互动和生成新文本，而且还可完成诸如文案、邮件、视频脚本甚至计算机代码等的撰写任务。因此，ChatGPT的诞生标志着生成式人工智能进入了一个全新的发展阶段。此后，国内科技公司亦纷纷推出了各自的AI大模型，如百度的“文心一言”、阿里巴巴的“通义千问”、华为的“盘古大模型”等。从技术发展视角来看，生成式人工智能广泛收集互联网数据，利用循环神经网络和变换器等算法模型进行数据训练，掌握数据分布规律，进而基于不同场景、领域生成原创性和多樣化内容，并根据用户的反馈作出调整和优化。相较于传统的只专注于某一特殊领域应用的分析式人工智能而言，生成式人工智能彰显出了更加强大的创造性、实时性、通用性、个性化和交互性等特征。生成式人工智能的崛起和应用不仅为经济社会发展注入了新动能，同时也给思想政治教育的展开带来了新的机遇。

（一）从主体层面来看，生成式人工智能的科学应用有助于进一步提升思想政治教育的效能性

思想政治教育是党和国家事业发展的“生命线”，必须高度重视效能性建设。思想政治教育效能，即思想政治教育主体通过一定的教育活动，对思想政治教育对象施加影响，进而在实现思想政治教育目标过程中所取得的成效及其影响〔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内容、思想政治教育对象特征以及整体社会环境等多重因素的影响和制约，但根本上还是依赖于思想政治教育主体素质和能力的不断提升。实践中，生成式人工智能在提升思想政治教育主体素质和能力的过程中发挥着独特的作用。一方面，科学利用生成式人工智能，能够更为有效地提升思想政治教育主体的工作效率。通过算法优化以及对大量数据进行学习和训练，生成式人工智能可以从中提取有价值的信息，进而生成创造性的新内容。以此为基，生成式人工智能不仅能够为教育主体在优化教学方法、设计教案内容等方面提供有效建议，而且也能够帮助思想政治教育主体完成课程总结、成绩登记和工作计划等方面的任务，使其从一些琐碎的事务中解脱出来，在减轻工作负担的基础上更好地专注于教育实践本身。另一方面，科学利用生成式人工智能，能够辅助思想政治教育主体更好地实现自我成长。生成式人工智能本质上也是一个内含各类数据资源、算法资源和开发工具的资源集合，利用其丰富的资源积累，生成式人工智能可以为思想政治教育主体提供专业发展的各类资源，从而使其不仅可以了解思想政治教育最新研究成果与发展动态，而且能够帮助其弥补自身短板和不足，进而使教育主体有针对性地实现自我提升。可以说，生成式人工智能为思想政治教育主体提供了一个契合自身特色的学习顾问和智能助理，能够帮助教育主体进一步释放学习力、思考力和创造力，显然这些都是分析式人工智能无法企及的。

（二）从客体层面来看，生成式人工智能的科学应用有助于进一步强化思想政治教育的精准性

切实做好思想政治教育工作，不仅需要强化思想政治教育主体的素质和能力，也离不开对思想政治教育客体对象的科学研判。主体和客体是思想政治教育不可分割的“两极”，如果说前者决定着思想政治教育的发展走向，那么对后者的把握则从根本上关乎着思想政治教育的整体质量和水平。思想政治教育的内涵和外延虽然不断丰富，但究其本质在于争取人心，因此，在思想政治教育实践中，对客体对象的精准把握亦至关重要。实现这一目标不仅需要制度体系的不断完善，同时也呼唤相关技术工具上的迭代更新。对此，生成式人工智能的应用价值同样彰显在两个方面：一是精准掌握教育客体的现实需求。思想政治教育的有效展开，以对教育客体的需求把握为基本前提，传统的分析式人工智能在此过程中虽然发挥了一定的作用，但在数据整合及其输出上仍欠缺敏锐性，而生成式人工智能在此过程中显然有了进一步的技术跃升，依托更为强大的机器学习、神经网络及遗传算法等程序，其可根据不同教育客体的学习习惯和知识储备等建立数学模型，进而生成切合其需求的教育内容，以推动思想政治教育在供给、需求之间实现有效衔接和动态平衡。二是精准把握教育客体的个性化特征。思想政治教育的状况和效果，也取决于对思想政治教育客体的个性化特征的精准把握。生成式人工智能同样可在此过程中发挥出独特的技术价值，其中的关键技术就在于实现了对用户的精准画像与个性化推荐。所谓用户画像，即通过收集用户的信息，再根据相关信息对用户进行人格化分析，包括人口属性、兴趣爱好和社交属性等，通过将用户信息抽象成标签来实现用户形象的具体建构，从而为其提供有针对性的服务。在生成式人工智能的加持下，目前已经能够基于话题、目标、行为、兴趣和偏好等多重渠道和模式对客体对象进行画像构建，形成针对不同客体对象的“个性化”的教育方案，进而为不同对象实现思想政治教育内容的专业定制和个性化推荐提供渠道〔6〕。这一过程的展开既有助于教育主体有选择性地实施思想政治教育方案，也有助于客体结合自身喜好和接受程度选择更为贴切且富有感染力的信息内容，从而在有效改变以往“大水漫灌”思想政治教育方式的基础上，确保思想政治教育的时效性和实效性实现双重提升。

（三）从过程层面来看，生成式人工智能的科学应用有助于进一步拓展思想政治教育的协同性

协同，即协调两个或两个以上不同资源或个体，一致完成某一目标的过程或能力〔7〕。思想政治教育是关乎人的工作，因此，要推进思想政治教育高质量发展，除了不断提升效能性和精准性外，也需要尽可能地挖掘各类有效资源，并由此构建多元化的协同力量。思想政治教育协同化，即思想政治教育主体在开展思想政治教育过程中要积极争取多元化力量参与和支持，着力构建互动配合、同向同行和协作创新的工作格局，并由此达到不断提升思想政治教育效能的价值目标〔8〕122。分析式人工智能的介入，在一定程度上实现了对思想政治教育数据和任务的有效整合与科学分析，思想政治教育过程中的“人—机—人”协同得以基本实现，而伴随着生成式人工智能的不断崛起，使得智能体不仅善于实现推理和解决难题，而且具备了较高程度的自我学习和自主决策能力，为进一步走向思想政治教育过程中的“人—机”协同亦提供了现实可能性。这一过程主要通过以下两种方式

（二）算法的“奴役”：生成式人工智能与思想政治教育的“失真”问题

“思想政治教育的力量在一个‘真字上”，即“用真理说服人、用真情感染人、用真实打动人”。〔12〕因此，要提升思想政治教育质量，在压实主体责任的同时，既要着力强化理论武装和提升能力本领，更要对思想政治教育过程及其目标作出科学把握。生成式人工智能之所以具备一定的认知和判断力，根本上依托的是内部算法，以及由此展开的对历史数据的学习与训练。然而，同生成式人工智能一样，算法本身亦源于人类发明创造，这就使其必然带有不容忽视的主观特性，由此融入思想政治教育，就难以确保思想政治教育彰显出真实本意，并在实践中可能诱发三重现实问题：一是算法歧视可能加剧思想政治教育“不公正”问题的发生。算法歧视，即生成式人工智能在进行决策分析时，由于数据和算法缺乏中立性或隐含错误，进而对相关客体产生差别性对待和形成歧视性后果〔8〕141。如设计主体出于自身偏见，通过算法程序将相关思想政治教育内容屏蔽，而将对自身有利的信息进行无限放大，从而形成对思想政治教育内容的“不公正”选择，或者在思想政治教育的智能转型和应用中设置准入门槛，将一些不具备相关资质的对象排除在外，或在信息的生成过程中通过暗示、联想等隐喻的形式形成种族、性别和民族歧视等，从而加剧对思想政治教育对象的“不公正”对待，显然这些情景的出现对思想政治教育过程的展开和客体关照而言，都是极为不利的。二是算法黑箱可能加剧思想政治教育“不可为”问题的发生。算法黑箱，即生成式人工智能的内部算法处于不公开、不透明的运行态势，其特点就是算法运行仅有设计者等少部分人知晓，外人“无法了解或得到解释”〔13〕。算法黑箱也是导致算法歧视的重要根源。算法作为计算机指令，主要通过代码的形式加以呈现，这使其对于大多数人而言天然就构成了一个“异类”。对于思想政治教育而言，算法黑箱的客观存在，首先会导致生成式人工智能应用中形成“信息茧房”，剥夺思想政治教育主体的知情权。随着思想政治教育内容不断走向数字化，思想政治教育主体迫于技术限制，在“算法社会”中就会不断走向被边缘化，进而逐渐失去对算法数据的控制权。算法黑箱的存在，也使得算法层面的缺陷和漏洞得以隐藏，一旦生成式人工智能内部算法在模型、数据和方法上出现问题，则利用这些问题算法自动生成的文本和图片等信息，就可能同原始目标出现大相径庭的结果和结论。由此，就会对思想政治教育公信力和权威性带来一定的冲击。三是算法操纵可能导致思想政治教育出现“不可控”的问题。算法黑箱的存在也为算法操纵的形成提供了可乘之机。算法操纵，即相关主体通过算法控制并利用算法来达到把持、左右甚至支配实践，并达到其不可告人之目的的过程。由于生成式人工智能的信息输出亦依赖于用户的反馈，这也给意图炮制谣言者提供了操纵空间〔14〕。对于思想政治教育而言，生成式人工智能带来的最突出的风险就是体现在信息安全上。尤其是大量敏感数据的交互使用，不仅使思想政治教育过程中的一些敏感的信息游离于人的视野之外，也极易构成对思想政治教育主客体隐私的侵犯，一旦被一些非法的主体通过算法操纵进行攫取，必将引发更大的危机。面对生成式人工智能的不断壮大，思想政治教育主体如何对相关信息资源进行保护已成为当务之急。

（三）“技术利维坦”：生成式人工智能与思想政治教育的“失值”问题

作为关乎人的价值观的活动，思想政治教育呼唤价值理性，正是基于价值理性的存在，才确保了思想政治教育的正确方向，而作为一项具体的实践工作，思想政治教育又离不开技术理性的支撑，正是基于技术理性的介入，才进一步强化了思想政治教育主体的驾驭能力。相关教育部门要提升思想政治教育质量，既要强化价值引领，也要革新相关技术，以推动技术理性与价值理性的融合、统一。科学技术的突飞猛进推动人类实现了一次又一次的自我突破，由此也在自觉不自觉中，将技术理性推上了哲学的神坛与宝座。“人没有技术——即没有对其所处环境的作用与反作用——就不能算作是人。”〔15〕由此也使得技术理性在长期发展中，逐步实现了对价值理性的遮蔽与僭越，进而为“技术拜物教”的形成提供了现实土壤。这一趋势亦伴随着新一代人工智能的不断发展而得到强化，典型的表现诸如对人工智能产品的迷恋、对人工智能资本市场的热捧等，由此也导致思想政治教育出现价值虚无化的潜在危机。概言之，其主要通过以下两条路径：一是通过对作为思想政治教育主体的人的异化来实现。生成式人工智能“一键即答”的技术功能，使人实现了自我完善和自我解放，但智能体同时也在不知不觉中实现了对人的理性的奴役。在“技术拜物教”的裹挟下，有些人“孜孜不倦”地追求着并沉溺于智能科技带来的满足感和幸福感，由此在制造出一个又一个虚幻的“意义世界”的同时，也在不知不觉中模糊了阶级社会中应有的意识形态差异。二是通过思想政治教育的价值消解来实现。技术理性的僭越，意味着价值理性的缺位，也正是在此过程中，手段超越了目的本身，或实现了自证的合法性。因此，对于人工智能发展催生的过度的技术理性和“技术拜物教”，以及由此给思想政治教育带来的价值虚无主义的潜在性危机，必须给予重视并作出批判和矫正。

三、生成式人工智能环境下思想政治教育的应对策略

当前，生成式人工智能的快速崛起既为社会经济发展带来了新动能，也为思想政治教育的具体展开及其发展营造出一个新的外在环境。面对生成式人工智能技术不断发展的客观态势，思想政治教育要切实做到“因势而谋、应势而动、顺势而为”〔2〕147，就不仅要对作为思想政治教育主客体的“人”给予充分关照，也要高度重视智能体的创新建构，并实现二者的有机融合，由此才能在规避风险挑战的基础上进一步带来积极效应。笔者认为，当下应主要基于以下几个方面展开应对：

（一）提升认知水平，树立前瞻性指引理念

理念作为行动的先导，决定着行动的发展方向，“发展理念搞对了”，“政策举措也就跟着好定了”。〔16〕互联网和大数据的不断成熟，在客观上早已实现对思想政治教育过程及其模式的深刻改变，而伴随着当前更为强大且通用的生成式人工智能技术的不断演进，其势必会对思想政治教育发展提出更加深层次的要求。在这种情况下，作为思想政治教育主体和客体对象的人首先就要明确责任和把握主动，积极形成前瞻性和科学性的认知理念，以有效应对生成式人工智能带来的挑战。一方面，对思想政治教育的主体而言，最为重要的是进一步形成智能思政的发展理念。这里所指的智能思政，即思想政治教育主体通过运用现代智能科技，以不断强化思想政治教育的亲和力、渗透力和实效性等为基点，对思想政治教育的过程、模式及其方法等进行智能整合与优化，从而推进思想政治教育走向科学化和精准化的实践及其发展过程。生成式人工智能强大的整合性和创造性，为智能思政的实现提供了更加坚实的技术根基。当前，有关部门要通过政策引导，强化思想政治教育主体实现理念转型，促使其既打破对生成式人工智能“谈虎色变”的片面认知，又积极形成风险防范意识，在不断盘活思想政治教育资源的基础上，为推进思想政治教育进一步实现数智化转型夯实理念根基。另一方面，对于思想政治教育客体而言，要进一步强化智能素养意识。生成式人工智能的崛起也是对应用者科技素养的一场考验，对于能够科学驾驭的人而言，其是一个很好的学习助手，反之，则可能造成对人的认知的偏见和反噬，进而给思想政治教育的开展带来复杂性。为此，在生成式人工智能的环境下，必须进一步强化对教育客体的智能素养教育，以促使其在自我獨立意识和批判分析意识等方面实现全面提升，由此才能在同思想政治教育主客体协同中，为推进思想政治教育高质量发展夯实根基。

（二）完善治理体系，建立健全配套监管机制

生成式人工智能对思想政治教育带来的双重影响，决定了思想政治教育要实现有效应对，除了强化理念创新外，还必须上升至治理层面来完善监管体系，如此才能进一步促使其在不断转化危机的过程中为思想政治教育实现赋能。对此，应重点基于以下两个方面展开：一是要着力形成针对生成式人工智能的思想政治教育专业领导机制。思想政治教育能否有效应对生成式人工智能带来的挑战，除受思想政治教育主体能力与水平的影响外，同相关领导干部的宏观掌控能力亦紧密关联。在生成式人工智能环境下进一步推进智能思政的发展，有必要成立一支兼具智能治理和思想政治教育治理双重前瞻理念的领导干部队伍，如成立专业化的智能思政建设领导小组等，以期在治理层面确保思想政治教育发展的正确航向。二是要建立健全专门针对生成式人工智能的思想政治教育风险预警机制。思想政治教育风险预警，即思想政治教育治理体系中的相关预警主体通过广泛收集风险信息，通过运用科学方法与预警体系，对思想政治教育的风险作出研判，以确保教育主体及时掌握并规避危机产生的行为及过程〔8〕253。面对生成式人工智能的快速崛起，要确保思想政治教育始终走在时代前列，必须强化风险预警机制建设。在机制建设的进程中，既要明确思想政治教育风险预警的领导主体和专业执行主体，不断拓展参与主体范围，以壮大预警力量，也要着力建构和形成专门面向生成式人工智能的思想政治教育风险预警指标体系，如基于生成式人工智能连接、嵌入和运行等具体性层面形成系统性预警指标，通过具体性和可操作性的预警工作，确保思想政治教育主体能够及时发现自身的短板和不足，由此实现思想政治教育风险防范能力的整体性提升。

（三）优化数据和算法模型，不断夯实内在运行根基

数据和算法是生成式人工智能的内在核心，而要切实规避生成式人工智能对思想政治教育构成的消极影响和挑战，必须在实现二者同向而行的过程中追求社会效益的最大化。实践中，除了从治理体系层面完善配套监管体系外，对人工智能体内部训练数据及其算法模型的优化亦至关重要。2023年，国家网信办等七部门联合印发的《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确指出，要积极做好算法的设计和自主创新，并“按要求对训练数据来源、规模、类型、标注规则、算法机制机理等予以说明”〔17〕。这一要求为生成式人工智能的数据和算法治理明确了方向。具体到思想政治教育领域，一方面，要不断盘活思想政治教育的相关数据资源，如搭建形成综合性思想政治教育数据共享平台，推动思想政治教育的相关数据资源在协议和格式上实现统一，由此在不断扩展训练数据和提升训练数据质量的基础上，推动生成式人工智能对思想政治教育的赋能效应的不断提升。另一方面，要不断提升算法治理能力。其中既要根据国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等相关文件的要求，不断扩大算法备案的覆盖面，以强化数据准入审核、提升算法的透明度，并要在此基础上，进一步建构和形成契合主流意识形态传播的驾驭算法，如通过设计主流意识形态话语引领的算法推荐技术，赋予人工智能体以特定的意识形态倾向，以期在价值排序中实现意识形态智能传播的目标〔18〕。或在算法决策中引入相应的人工干预机制，不断丰富生成式人工智能输出信息的价值内涵，以通过人工补位来弥补算法偏差，进而促使其为思想政治教育发展提供有力支撑。

（四）加强科技支撑，建立健全协作发展机制

作为新一代人工智能的重要分支，生成式人工智能是人类智能科技发展的又一个高阶产物，思想政治教育要切实破解发展难题、跟上时代发展步伐，进而做到顺势而为，必须通过协作机制的建构来不断提升现代科技的支撑力度。自2022年底ChatGPT问世以来，生成式人工智能技术快速发展。与此同时，国内相类似的产品亦在不断增多，除了前文提及的“文心一言”“通义千问”和“盘古大模型”以外，目前比较突出的还有抖音的“云雀大模型”、智谱AI的“GLM大模型”、商汤科技的“日日新大模型”等。在此背景下，思想政治教育要有效应对生成式人工智能带来的挑战，可以同相关的科技企业和研发机构展开技术协作。一方面，可借助相关科技企业和研发机构的技术优势，逐渐形成思想政治教育智能转型的技术孵化机制。如可以通过外包的途径，委托相关研发主体在整合数据资源和优化算法的基础上，打造更加专业的“思想政治教育大模型”，以期为推进思想政治教育的数智化转型提供技术路径等。另一方面，可借助相关研发单位和科技企业的智能技术优势，形成思想政治教育有效应对生成式人工智能挑战的人才培育机制。面对生成式人工智能的快速发展，要切实提升思想政治教育的发展质量，亦需要大量复合型人才的有力支撑，如推动思想政治教育主体走进研发机构和相关科技企业进行考察，学习和了解生成式人工智能运行的基本原理与内在机理，或聘请有关的技术研发主体担任思想政治教育数智化转型的技术发展顾问等，帮助思想政治教育主体提升应对能力，由此在形成一支思想政治教育复合型人才队伍的基础上，促使其為智能思政的发展不断贡献力量。

〔参考文献〕

〔1〕习近平.论党的宣传思想工作〔M〕.北京：中央文献出版社，2020：275.

〔2〕习近平著作选读：第1卷〔M〕.北京：人民出版社，2023.

〔3〕姜莎，赵明峰，张高毅.生成式人工智能（AIGC）应用进展浅析〔J〕.移动通信，2023（12）：71-78.

〔4〕喻国明，苏健威.生成式人工智能浪潮下的传播革命与媒介生态——从ChatGPT到全面智能化时代的未来〔J〕.新疆师范大学学报（哲学社会科学版），2023（05）：81-90.

〔5〕邓海龙，徐国亮.国家治理现代化视域下思想政治教育效能的理论意涵与提升路径〔J〕.思想教育研究，2020（04）：96-100.

〔6〕林逢春，盛渤乘.以生成式人工智能赋能思想政治教育高质量发展〔EB/OL〕.（2023-08-28）.https：//tech.gmw.cn/2023-08/28/content_36791956.htm.

〔7〕孙烨.协同学方法论在社会科学中的定性研究分析〔J〕.自然辩证法研究，2013（09）：118-124.

〔8〕胡洪彬.人工智能时代的思想政治教育研究〔M〕.北京：人民出版社，2023.

〔9〕朱永新，杨帆.ChatGPT/生成式人工智能与教育创新：机遇、挑战以及未来〔J〕.华东师范大学学报（教育科学版），2023（07）：1-14.

〔10〕石冠彬.人工智能民事主體资格论：不同路径的价值抉择〔J〕.西南民族大学学报（人文社会科学版），2019（12）：94-102.

〔11〕吴童立.人工智能有资格成为道德主体吗〔J〕.哲学动态，2021（06）：104-116.