生成式人工智能赋能思想政治教育的风险与规避

本论文聚焦生成式人工智能赋能思想政治教育这一前沿议题，深入剖析其在实践过程中面临的多重风险。通过分析可知，生成式人工智能在思想政治教育应用中存在内容价值偏差、技术依赖、数据安全、伦理失范等风险。为有效规避这些风险，需构建价值引领机制、优化技术应用策略、强化数据安全防护体系、完善伦理规范制度。本研究旨在为生成式人工智能在思想政治教育领域的安全、有效应用提供理论参考与实践指导，以期推动思想政治教育在智能化时代的创新发展。

随着人工智能技术的飞速发展，生成式人工智能凭借强大的内容生成能力，在教育领域展现出巨大的应用潜力。将其引入思想政治教育，能够创新教育形式、丰富教育资源、提升教育效率，为思想政治教育注入新的活力。然而，如同任何新技术的应用一样，生成式人工智能在赋能思想政治教育的过程中也面临诸多风险与挑战。若不能及时识别并有效规避这些风险，不仅无法实现赋能的预期目标，还可能对思想政治教育的本质与功能造成损害。因此，深入研究生成式人工智能赋能思想政治教育的风险与规避策略，具有重要的理论价值与现实意义。

一、生成式人工智能赋能思想政治教育的风险表现

（一）内容价值偏差风险

生成式人工智能的内容生成依赖于大量数据的训练，而这些数据来源广泛且质量参差不齐。在思想政治教育领域，若训练数据中存在错误的价值观导向、片面的历史解读或不良社会思潮，生成式人工智能可能会输出包含错误政治观点、歪曲历史事实、宣扬极端思想的内容。例如，在涉及国家主权、民族关系等敏感问题上，错误的数据可能导致生成式人工智能生成违背主流意识形态的内容，误导受教育者，动摇思想政治教育的价值根基。此外，生成式人工智能缺乏对内容的主观价值判断能力，难以根据思想政治教育的特殊要求，对生成内容进行深度的价值筛选和引导，使得生成内容难以契合思想政治教育培养正确价值观、塑造高尚道德品质的核心目标。

（二）技术依赖风险

生成式人工智能的应用使得思想政治教育在一定程度上依赖于技术工具。教育者可能过度依赖人工智能生成的教学方案、学习资源等，逐渐丧失自身的教学设计与创新能力，导致教学过程缺乏个性与灵活性。同时，受教育者也容易在学习过程中过度依赖人工智能提供的答案与解释，弱化主动思考、自主探索的能力，影响批判性思维和创新能力的培养。此外，一旦人工智能系统出现故障、网络中断或技术更新问题，思想政治教育活动可能会受到严重干扰，甚至陷入停滞状态，凸显出教育对技术的脆弱性依赖。

（三）数据安全风险

在生成式人工智能赋能思想政治教育的过程中，涉及大量教育数据的收集、存储与处理，包括教育者的教学数据、受教育者的学习数据、行为数据等，这些数据包含了个人隐私信息以及思想政治教育相关的敏感信息。若数据安全防护措施不到位，可能会遭遇数据泄露、篡改等安全事件。一方面，数据泄露可能导致个人隐私被侵犯，损害受教育者和教育者的合法权益；另一方面，思想政治教育敏感数据的泄露可能被别有用心的人利用，用于传播错误思想、干扰正常的思想政治教育秩序，对国家意识形态安全构成威胁。

（四）伦理失范风险

生成式人工智能在思想政治教育中的应用引发了一系列伦理问题。例如，在内容生成过程中，难以明确界定生成内容的版权归属，可能引发知识产权纠纷。此外，人工智能与教育者、受教育者之间的关系也面临伦理挑战。若人工智能在思想政治教育中占据主导地位，可能会削弱教育者的引导作用，破坏传统教育中师生之间的情感交流与人文关怀。同时，人工智能生成的内容可能会以一种看似客观、中立的方式传播不良价值观，导致受教育者在无意识中受到错误思想的影响，违背思想政治教育的伦理原则。

二、生成式人工智能赋能思想政治教育风险的成因分析

（一）技术自身的局限性

当前的人工智能算法主要基于数据统计和模式识别，缺乏对语义的深度理解和对价值观的准确判断能力。它无法像人类一样从社会、历史、文化等多维度对内容进行综合分析和价值判断，只能根据训练数据中的模式生成内容，这就容易导致生成内容在价值取向上出现偏差。此外，人工智能系统的稳定性和可靠性也有待提高，算法漏洞、系统故障等问题可能导致其在应用过程中出现不可预测的错误，增加了风险发生的可能性。

（二）教育应用场景的复杂性

思想政治教育具有鲜明的意识形态属性和人文性，其教育目标是培养具有正确世界观、人生观、价值观的社会公民。与其他学科教育相比，思想政治教育对内容的价值导向、教育方式的情感共鸣和人文关怀要求更高。生成式人工智能在其他领域的成功应用经验难以直接套用到思想政治教育领域。同时，思想政治教育的对象具有个体差异性，不同受教育者的思想观念、认知水平、价值取向各不相同，这就要求教育内容和方式具有高度的针对性和个性化。而目前生成式人工智能在满足思想政治教育个性化需求方面还存在不足，难以精准适配复杂多样的教育场景。

（三）数据治理与伦理规范的不完善

在生成式人工智能的发展过程中，数据治理和伦理规范的建设相对滞后。一方面，对于人工智能训练数据的质量监管缺乏有效的标准和机制，难以确保数据的真实性、准确性和价值观的正确性。另一方面，针对人工智能在思想政治教育领域应用的伦理规范尚未形成完善体系，在版权保护、责任界定、人机关系等方面缺乏明确的规定和指导，导致在实际应用过程中出现问题时，无法及时、有效地进行规范和解决。

三、生成式人工智能赋能思想政治教育风险的规避策略

（一）构建价值引领机制

1、强化数据筛选与审核

数据是生成式人工智能输出内容的基础，要规避内容价值偏差风险，强化数据筛选与审核至关重要。在数据收集阶段，需制定严格且细致的数据筛选标准，围绕思想政治教育的核心目标，明确哪些数据能够用于训练，哪些数据应被排除在外。例如，涉及错误历史观、极端政治言论、不良文化倾向的数据，均不得纳入训练范畴。同时，组建跨领域专业审核团队，该团队由思想政治教育专家、数据分析师、伦理学家构成。思想政治教育专家凭借专业知识，确保数据符合主流意识形态和正确价值观；数据分析师运用技术手段，保障数据的真实性与准确性；伦理学家则从道德伦理层面，审视数据是否存在潜在风险。通过多专业协同审核，对数据进行全面、细致的审查，形成多层把关机制。此外，数据并非一成不变，应建立动态更新与优化机制，定期对训练数据进行评估，及时剔除过时、错误的数据，补充反映时代精神、弘扬正能量的新数据。如此一来，从数据源头把控质量，为生成式人工智能输出符合思想政治教育价值导向的内容奠定坚实基础，有效降低内容价值偏差风险，确保思想政治教育的正确方向。

2、嵌入价值引导算法

在人工智能算法架构中深度嵌入价值引导算法，是构建价值引领机制的技术核心。传统算法多聚焦于内容生成的效率与流畅度，而价值引导算法则将社会主义核心价值观、思想政治教育的根本要求转化为可执行的代码规则。当人工智能进行内容生成时，价值引导算法如同“隐形审查官”，实时监测内容的价值取向。例如，在生成关于社会热点事件的分析内容时，算法会自动依据正确的政治立场、道德标准，对内容中涉及的观点、论述进行筛查。一旦发现与主流价值观相悖的表述，或是存在片面解读、误导性言论，算法能够迅速触发修正程序，对内容进行调整优化；若无法自动修正，也会及时向教育者发出预警提示。同时，价值引导算法并非一成不变，通过不断学习思想政治教育领域的新政策、新理论、新案例，持续更新迭代价值判断标准，以适应时代发展和教育需求的变化。借助这种方式，价值引导算法将价值规范深度融入人工智能的内容生成逻辑，使技术工具成为传播正确思想、弘扬正能量的有力载体，有力规避生成式人工智能在思想政治教育应用中可能出现的价值偏差风险。

（二）优化技术应用策略

单一的生成式人工智能在思想政治教育应用中存在局限性，通过与其他前沿教育技术协同融合，能够形成优势互补的技术生态，为思想政治教育带来全新变革。将生成式人工智能与虚拟现实（VR）、增强现实（AR）技术相结合，可打造沉浸式的教育场景。例如，在讲解红色历史文化时，借助VR技术构建逼真的革命历史场景，生成式人工智能实时提供生动的历史故事与人物对话，让受教育者仿佛身临其境，增强情感共鸣与思想认同。与学习分析技术融合，则能实现对教育过程的精准把控。生成式人工智能快速生成多样化学习资源，学习分析技术对学生的学习行为、知识掌握程度等数据进行深度挖掘，两者配合，教育者可据此调整教学策略，推送个性化学习内容，满足不同学生的学习需求。此外，教育机器人与生成式人工智能的协同也颇具潜力，教育机器人可承担部分重复性的教学任务，生成式人工智能则为其提供智能交互内容，让教育过程更具趣味性与互动性。通过建立各类技术间的协同标准与接口，促进数据与功能的互通共享，使多种技术在思想政治教育中协同发力，有效弥补单一技术的不足，提升教育的智能化、个性化水平，规避因技术应用单一而产生的风险，推动思想政治教育迈向新高度。

（三）强化数据安全防护体系

1、完善数据管理制度

强化技术应用策略为思想政治教育筑牢技术防线，而保障数据安全同样不可或缺，完善数据管理制度便是守护数据安全的关键举措。数据作为生成式人工智能运行的“血液”，其管理的规范性直接关系到思想政治教育的安全性与有效性。完善数据管理制度需贯穿数据全生命周期，在数据收集环节，制定严格的数据采集标准，明确规定收集数据的类型、范围及用途，确保数据收集合法合规且符合思想政治教育需求，杜绝过度采集个人敏感信息。存储阶段，采用分级分类管理模式，依据数据的敏感程度、重要性划分不同密级，对涉及国家意识形态、个人隐私等核心数据进行加密存储，并定期检查存储设备的安全性，防止数据因存储介质故障或被非法入侵而泄露。处理数据时，严格限定访问权限，遵循“最小必要”原则，仅向相关授权人员开放对应数据的操作权限，同时建立操作日志记录系统，对数据的任何修改、调用行为都进行详细记录，以便追溯核查。在数据传输过程中，运用安全可靠的传输协议，防止数据在网络传输时被窃取或篡改。此外，定期对数据管理制度进行评估与更新，结合技术发展和教育实际需求，及时填补制度漏洞，确保数据管理制度始终契合生成式人工智能在思想政治教育应用中的安全要求，为教育活动的平稳开展提供坚实的数据保障。

2、提升数据安全技术水平

完善数据管理制度从制度层面为数据安全保驾护航，而提升数据安全技术水平则是从技术维度为数据筑牢防护壁垒。在数字技术快速迭代的当下，唯有以先进技术手段武装数据安全防线，才能有效抵御各类潜在风险。先进的数据安全技术是应对复杂数据安全威胁的核心力量。在数据加密领域，采用高强度的加密算法，如国密算法，对存储和传输中的数据进行深度加密，使非法获取的数据呈现乱码状态，即便数据泄露，也难以被破解还原，确保数据的保密性。访问控制技术方面，引入多因素身份认证机制，除传统的账号密码外，结合生物特征识别（如指纹、人脸识别）等技术，提升访问门槛，精准区分合法用户与非法入侵者，防止未授权访问。数据脱敏技术的应用同样关键，在数据共享或对外展示时，自动对敏感信息进行变形、屏蔽处理，既保证数据可用性，又避免隐私泄露。此外，借助人工智能与机器学习技术构建智能监测预警系统，通过对海量数据安全日志和网络流量的实时分析，自动识别异常行为模式，如数据异常下载、频繁越权访问等，一旦发现潜在威胁，立即触发预警并采取阻断措施。区块链技术凭借其去中心化、不可篡改的特性，可用于构建数据存证和溯源系统，确保数据操作全程可追溯，增强数据的可信度与安全性。多种数据安全技术协同发力，形成多层次、立体化的数据安全防护体系，为生成式人工智能赋能思想政治教育提供坚实的技术支撑。

（四）完善伦理规范制度

1、制定专项伦理准则

在伦理层面，制定专项伦理准则则是规范其应用、守护教育价值内核的关键。面对生成式人工智能在思想政治教育中引发的诸多伦理挑战，唯有建立明确的行为规范，才能确保技术应用不偏离正确轨道。制定专项伦理准则，是为生成式人工智能在思想政治教育领域的应用划定清晰的伦理边界。准则需聚焦核心伦理问题，首先明确内容生成的伦理要求，规定人工智能生成的内容必须符合社会主义核心价值观，不得传播错误思想、虚假信息或诱导性言论，从源头上杜绝不良内容的产生。在版权归属方面，清晰界定人工智能生成内容的知识产权，避免因权属不清引发纠纷，可明确规定教育机构、开发者及使用者在不同场景下对生成内容的权利与义务。针对人机关系，准则应强调教育者在思想政治教育中的主导地位不可动摇，人工智能仅作为辅助工具，不得替代教育者与学生之间的情感交流和价值引导。同时，准则还需涵盖数据使用伦理，要求在数据收集、处理过程中充分尊重个人隐私，遵循知情同意原则，禁止利用数据进行任何形式的歧视或不当行为。

2、建立伦理审查机制

制定专项伦理准则为生成式人工智能在思想政治教育中的应用明确了规范框架，而建立伦理审查机制则是确保这些准则得以切实执行、有效防范伦理风险的重要保障。在技术与教育深度融合的过程中，唯有通过严格的审查监督，才能及时发现并纠正潜在的伦理问题。建立伦理审查机制，需从组织架构、审查流程和监督反馈等多方面着手。组建跨学科的伦理审查委员会，成员涵盖思想政治教育专家、伦理学家、法律专家以及一线教育工作者等。不同领域的专业人士从各自视角出发，对生成式人工智能在思想政治教育中的应用进行全方位审查。在人工智能系统开发阶段，委员会要对其设计方案、算法逻辑和数据来源进行严格评估，确保系统从源头上符合伦理要求，避免出现价值观偏差或隐私侵犯风险。进入应用阶段后，定期开展伦理审查工作，对系统生成的内容、数据使用情况以及人机交互过程进行检查。例如，审查生成的教学内容是否存在误导性信息，数据收集是否遵循合法合规原则，人工智能与师生的互动是否符合教育伦理规范。一旦发现伦理失范问题，及时要求相关方进行整改，并跟踪整改落实情况。

四、结语

生成式人工智能为思想政治教育带来了新的发展机遇，但其在应用过程中面临的内容价值偏差、技术依赖、数据安全、伦理失范等风险不容忽视。通过深入分析这些风险的表现与成因，提出了构建价值引领机制、优化技术应用策略、强化数据安全防护体系、完善伦理规范制度等一系列规避策略。在未来的发展中，随着技术的不断进步和相关制度的逐步完善，应在充分发挥生成式人工智能赋能作用的同时，有效规避风险，推动思想政治教育在智能化时代实现高质量发展，更好地完成培养社会主义建设者和接班人的重要使命。