生成式人工智能融入思想政治教育中的伦理挑战、调适路径和价值导向

摘要：生成式人工智能是AI技术中的前沿技术，也是思政教育改革创新的必然趋势和要求。目前生成式人工智能已开始渗透到思想政治教育中，它通过海量数据的知识图谱建立知识供给机制，帮助思想政治教育在内容供给上实现精确教育；通过自监督学习实现教育方式上的按需育人；通过多模态交互增加教育场域时空跨度，将思想政治教育带入“智能+”时代的崭新模式中。同时其融入中引发数据隐私与信息安全的伦理困境、算法偏见与公平性的伦理困境、人机关系及道德责任的伦理困境，从而冲击教育的伦理底线。本文旨在全面剖析生成式人工智能在思想政治教育中面临的伦理挑战，并提出相应的调适路径和价值导向。

关键词：生成式人工智能；思想政治教育；伦理调适；价值导向

坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指引，深入落实二十大和三中全会精神、《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》，将人工智能教育与中小学教育教学深度融合，构建教育新形态，赋能新质生产力人才培养。近年来，人工智能、大数据等新兴科学技术持续获得国家更多的政策、资金支持，通过前瞻布局全方位进入思想政治教育的各个领域。借助技术驱动力的强大力量，思想政治教育发生了飞跃式的观念、方式、机制的创新变革。技术要素从传统从属辅助地位成为重构意识形态教育传播模式、塑造价值认同生成机制的主体性驱动要素，生成式人工智能强大的数据解析能力、个性化学习算法、多模态的交互体验正在塑造并改变思想政治教育发展的格局。而这一新技术革命带来的伦理挑战、数据隐私保障、信息安全维护、算法偏见消除、人机关系的道德界定等问题的解决，则是我们必须要认真思考和处置的。因此，思考生成式人工智能技术与思想政治教育深度融合的调适路径，明确思想政治教育的价值导向，对推动思想政治教育创新发展具有重要的意义。

一、生成式人工智能融入思想政治教育的伦理挑战

随着人工智能技术的迅猛发展，生成式人工智能（Generative AI）正成为思想政治教育领域的一个新兴互动平台。它以一种全新的方式促进了教育者、学生与教育载体之间的联系，从而进一步加深了学生对思想政治教育内容的理解。与此同时，这一融合过程也带来了诸多伦理挑战即如何在利用生成式AI提高思想政治教育效率的同时，妥善解决这些伦理问题，是当前教育工作者和政策制定者亟须面对的挑战。

（一）数据隐私与信息安全

在生成式人工智能技术与思想政治教育融合的背景下，学生的思想动态和观点通过社交网络和各类数字平台得以广泛表达，其个人信息和学习数据因此成为教育分析的重要资源。然而，在这些数据的采集、存储及分析过程中，隐私泄露和信息安全问题日益凸显。一方面，学生的敏感个人信息，如姓名、学号、家庭住址等，一旦被非法获取，将对学生个人安全构成直接威胁。另一方面，学生的学习数据，包括学习进度、成绩、兴趣爱好等，亦可能被用于不当商业活动，如精准营销、广告推送等，这不仅侵犯了学生的隐私权益，亦可能对学生的学术和日常生活产生不良影响。这不仅违背了教育的公平性原则，也可能对学生的心理健康和社会适应能力造成长远的负面影响。因此，如何在利用生成式人工智能提升思想政治教育效果的同时，确保学生的数据隐私和信息安全，防止数据被滥用，成为一个亟待解决的问题。教育工作者和政策制定者需要共同探索有效的数据保护措施，建立健全的数据管理和监管机制，以应对这一伦理挑战。同时，我们还必须考虑到数据保护的法律框架，确保所有措施都符合现行的法律法规，并且能够适应未来可能出现的新情况和挑战。

（二）算法偏见与公平性

在应用生成式人工智能技术辅助思想政治教育的实践中，算法偏见与公平性问题显得尤为重要。由于算法的设计与开发通常基于历史数据和人类决策，算法可能无意中继承并延续了人类社会的偏见与歧视。这些偏见可能源自种族、性别、经济状况、地域等多重维度，一旦被算法吸收，便可能对思想政治教育内容的生成与推荐产生不公正的影响。若算法设计过程中未能充分顾及性别平等原则，即可能倾向于推荐特定性别的角色或价值观，从而无意识地强化性别刻板印象。同理，若算法受到经济因素的不当影响，它可能更倾向于推荐与富裕阶层相关的教育内容，而忽略贫困阶层的需求与权益。此类算法偏见不仅违背了教育公平性原则，还可能加剧社会不平等现象。另外，地域性偏见也是算法中的常见偏见性问题，如果算法运用在教育教学与评价中的训练数据主要来自一个相对的或者较为单一的数据地域空间或民族，算法很可能会倾向于对这种地域空间或民族所生成与推荐思想政治教育内容。同时，由于算法中存在的公平性问题，容易形成所谓“信息茧房”。如果算法根据用户的个体偏好和过往活动信息为用户提供教资时，如果用户已经被某种刻板观念和偏见所左右，算法也有强化和增强偏见的可能性，并进一步剥夺人们了解、掌握相互对立或多样观点信息的机会，限制人的认识可能性，加剧社会矛盾和冲突。因此，在引入生成式AI技术助力思政教育的实践过程中，我们不能忽视算法偏见和公平性问题，保证思政教育内容的公平性和多样性。

（三）人机关系与道德责任

随着生成式人工智能技术的融入，教育者与学习者之间的人机互动关系经历了本质性的变革。在传统思想政治教育模式中，教育者通过言传身教的方式，向学习者传授正确的价值观和道德观念，但在人工智能技术的辅助下，教育内容的生成和传播方式发生了革命性的变革。人工智能技术能够依据学习者的个人特征和历史行为，生成高度个性化的教学内容，实现了“一对一”的教学模式，从而在一定程度上提升了教育的针对性和有效性。如果人工智能教育者越来越多地根据教育者的个人偏好和需求生成教育者。这些行为将增加我们对人工智能进行学习的重要性，特别是个性化服务。正如针对知识应用任务的研究表明，基于学生的教育内容生成在未来可能受到广泛欢迎，因为该方法能够消除冗余知识的传递，实现知识点的个性化传输。因此，教师的教学需求将不再与以往相同，教师在一定程度上可能逐渐减少被视为“专家”的角色。随着人机关系中这种双向信息交流的减少，人与人工智能之间的关联将会被改变。而此时教育者可能由于依赖于人工智能的推荐和生成，人工智能可能影响到人的认知结构，影响到教育者的职业认同感、自我价值感，这可能从深层次影响到人与人工智能之间的关系。

二、生成式人工智能融入思想政治教育的调试路径

生成式人工智能正深度融入各学科的发展之中，为思想政治教育的创新与进步带来了充满挑战与机遇的新局面。随着技术维度的不断增强，思想政治教育领域亦面临多维度的伦理风险。

（一）以学生为中心：尊重党员主体地位与遵循教育规律

在生成式人工智能与思想政治教育融合的伦理调试路径中，以学生为中心的原则占据核心地位。该原则着重于尊重学生的主体地位，即在教育过程中重视学生的主动参与和作用，同时严格遵循教育的内在规律，确保教育活动的科学性、系统性和有效性。因此，我们应借助智能化技术，建立AI内容伦理审查机制，以识别并满足不同学生的需求，避免统一化的教学方法。以学生为中心的原则还要求我们尊重教育的内在规律。在生成式人工智能的应用中，必须尊重教育的渐进性、连续性和阶段性，避免过度依赖技术而忽视教育的本质和规律。同时，以学生为中心也强调关注学生的全面发展，不仅限于知识的传授，更应重视学生的道德、情感和价值观的培育。在教育过程中，我们应鼓励学生积极参与、主动思考，培养他们的批判性思维和创新能力，使其成为具备独立思考能力和承担社会责任的人才，要践行以人为本的教育理念，在课程思政教育中要鼓励学生积极参与教育活动、自主思考，促使学生批判性地思考问题以及培养创新能力。

（二）技术向善：契合社会主义核心价值观的内在要求

技术向善理念在生成式人工智能与思想政治教育融合过程中，扮演着至关重要的伦理导向角色。该理念主张技术应用及发展的方向需与社会主义核心价值观保持高度一致，这些核心价值观涵盖富强、民主、文明、和谐、自由、平等、公正、法治、爱国、敬业、诚信、友善等多个维度。在确保技术应用与社会主义核心价值观不相悖的层面，杜绝任何可能违背社会公德、职业道德及家庭美德的信息传播。除此之外，技术向善还需技术的使用者自觉地把弘扬与推动社会主义核心价值观的思想和认识融入应用，比如虚拟现实、增强现实等最新智能化技术手段去创建多种多样的社会场景模拟，让学生在体验式的过程中更加深切地理解和践行社会主义核心价值观，提高其内在认同和社会自觉践行意识。技术向善要求，实现技术与道德的良好发展需要从技术本身研发和技术应用规范两方面进行努力，在技术研发与应用上，需要注意技术创新、技术实用的同时，技术需具备稳定性和安全性，以保证技术应用的安全。对于应用层面，应当建立科学、健全的监管机制，加强对生成式人工智能应用于教育的全方位、立体性的审查和考评，使之完全符合社会主义核心价值观的内在要求。

（三）透明可控性：可解释性与人工监督的深度融合

透明可控性原则被认为是生成式人工智能融入思想政治教育领域的核心伦理调试策略。该原则强调技术应用必须同时具备透明性和可控性，以确保用户能够深入理解技术的运作逻辑和决策流程，并具备对技术应用进行有效监管和调控的能力。为达成此目标，我们需致力于构建直观且易于操作的用户界面和交互模式，以便用户能够深入掌握技术的内在机制和决策路径。管理措施及手段有权限与权限控制、数据保护以及隐私防护等内容，其目的在于使技术的生成与应用不触及用户权益和隐私。就研发端的透明可控性来说，技术产品的透明可控性体现在技术生成者要开发出符合用户理解的技术产品及技术过程，要求用户了解清楚技术生成原理与决策路径。对于应用落地而言，则要形成完善的管理制度、调整机制，保证技术运用遵循相应的伦理原则、法律原则；同时提高用户教育、培养工作，提升用户对生成性AI知识了解程度和使用水平，从而更好地促进技术向善发展。

三、生成式人工智能融入思想政治教育的价值导向

生成式人工智能在思想政治教育领域具有显著的学术价值，其能够提供个性化、互动性强的学习体验，增强教育的吸引力和实效性。通过智能生成内容，能够针对不同学生的需求和兴趣，促进学生主动学习，从而推动思想政治教育的创新发展。

（一）提升教育个性化与精准化

在思想政治教育教学中，传统思想政治教育教学模式由于各种各样的局限性和不足，主要针对学生政治思想上的引导，这种方式的教育教学难以满足每个学生多样化的需求。生成式人工智能依靠深度学习和大数据分析功能，对学生的实际学习行为和学习成绩进行深度挖掘处理和分析，能够精准实现思想政治教学的个性化和精准化教学。例如，对于对历史故事感兴趣的学生，生成式AI可以创作出引人入胜的政治历史故事，以激发他们的学习热情。而对于理论知识掌握程度不同的学生，AI可以根据他们的理解水平调整讲解的深度和难度，确保每个学生都能在适合自己的节奏下学习。此外，生成式AI还可以通过模拟不同的社会情境，让学生在虚拟环境中进行角色扮演，从而加深对思想政治知识的理解和应用。通过这种方式，生成式人工智能不仅能够提高学生的学习兴趣和参与度，还能确保教育内容的针对性和有效性。最终，这种个性化的教育方式将极大地提升思想政治教育的实效性，帮助学生形成正确的世界观、人生观、价值观。

（二）创新教育方法与手段

生成式人工智能进入思想政治教育领域产生了一个范式革命，并为思想政治教育提供创新的方法和手段。思想政治教育过程中存在大量的讲授和单一的教学资源，容易让学生感到枯燥，学习内生动力不足。而基于强大自然语言处理、图像识别、深度学习等能力。生成式人工智能具备创造性生产思想政治教育资源能力，该类人工智能技术可生产出与课堂教学有关的视频、动画、模拟对话等教学资源，资源形式、类型多样化，提升学生对思想政治教育资源的理解和记忆。通俗来说，通过生成式AI我们可以构建一系列模拟历史上不同场景发生事件的动画，学生通过观看动画，理解历史发生背景、过程和影响。另外，通过生成式人工智能我们还可以模拟不同社会情境，让学生在虚拟生活中进行角色扮演，沉浸体验，获得直接体验，提升学习动机、培养批判性思维和社会问题解决能力。以上新教学方法和新手段不仅极大地丰富了思想政治教育教学的形式和内容，提高了思想政治教育教学的针对性和实效性。

（三）强化价值观引导与道德教育

价值观引导和道德教育是思想政治教育的重要内容。生成式人工智能对价值观引导和道德教育有着同样的重要性。生成式AI可以生成一系列有思想教育作用的故事情节、人物关系和人物对话，在人机互动中进行教育和引导，如将一些故事人物设定为传递社会主义核心价值观的虚拟人物，让这些人物通过言语、行为展现正确的价值观与道德观。生成式AI能够跟踪和监测人的互动情况，当人的响应不当时，可以调整生成式AI生成内容。也可以利用生成式AI，辅助教师进行道德分析，在不同情境下自动生成道德案例，提供与道德案例相关的事情分析和解决方案，帮助学习者完成道德分析和判断。可见，生成式AI应用于思想政治教育能提升思想政治教育过程的个性化和精准性，优化思想政治教育的方式和方法，加强思想政治教育的价值引领和道德教育。从价值观的视角看，生成式AI的应用应是在支持和赋能思想政治教育发挥其育人功能的重要手段，是有助于社会主义建设者和接班人培育的助手。

四、结语

在人类社会发展的历史进程中，技术革新不断涌现，引发对人类存在本质意义的深刻反思。当前，生成式人工智能的迅猛发展再次将我们推向审视思想政治教育意义的十字路口。教育的转型亟需重新审视伦理问题，确保技术的健康发展与人类社会的伦理价值相协调。在这个维度上，“价值引领”作为思想政治教育固有的特性便可以成为教育发展的动力。因此，我们需不断探索和实践，将生成式人工智能与思想政治教育深度融合，既发挥技术的优势，又坚守教育的初心，以培养具有高尚品德、创新精神和实践能力的新时代人才为目标。唯有如此，我们方能在新技术的浪潮中，保持教育的纯洁性和方向性，为人类的可持续发展贡献力量。

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作者简介：杨艺 ，2002 9.29 ，满族， 辽宁沈阳人， 沈阳建筑大学马克思主义学院， 马克思主义理论思想政治教育方向