1. 引言
生成式人工智能是指依靠人类思维符号表征系统如语言、文字等提示，自动生成文本、视频、声音等多媒体内容的人工智能技术。借助庞大的数据资源、先进的算法以及强大的算力，生成式人工智能为高校思想政治教育的数字化转型提供了现实可能，但其潜在隐患如算法的不透明性、效果导向的思维模式、对智能技术的过度依赖以及隐私保护问题逐渐凸显，并有可能削弱思想政治教育的实效。人工智能赋能教育是时代趋势，探索智能时代生成式人工智能融入高校思想政治教育的实践进路，是推进高校思想政治教育智能化转型的重要举措。
2. 生成式人工智能在高校思想政治教育领域的积极效应
思想政治教育与社会意识形态关系紧密，推进思想政治教育的转型须紧跟时代发展步伐。生成式人工智能的兴起，为高校思想政治教育的创新与发展提供了新契机[1]，其具备的海量数据资源、高效的算法以及强大的算力，改变了多媒体内容的产生、传播模式及受众接受方式，对高校思想政治教育的主体、客体、介体和环体产生深刻影响，推动高校思想政治教育新生态的形成。
2.1. 推进教育主体智能化提升，引导施教过程现代化
思想政治教育根本上是做人的思想工作，目的在于引导教育客体形成与国家或社会主导意识形态相符的思想。作为高校思想政治教育的主导力量，思政课教师承担着价值引领、知识传授与行为调控的三重使命。生成式人工智能通过深度嵌入教学全周期流程，以“认知增强–教学辅助–效能反馈”的闭环机制，推动教育主体实现从经验驱动向数据赋能的专业能力跃迁。
首先，思想政治教育主体作为思想政治教育的组织者，在教学准备阶段，生成式人工智能可提供强大资料收集、处理和创作能力优化课程前期准备工作。高校思政教师在确定教学目标后可通过生成式人工智能搜集相关教学资源和研究现状，确保教学内容的实效性和准确性。除了既定的教学资源外，生成式人工智能还可根据教师所给提示创造性生成相应的教学所需内容，如知识图谱、学情预判等教学相关内容，极大地减轻教师课前准备工作，为课堂教学创设良好前提条件[2]。
其次，思想政治教育主体作为思想政治教育的实施者，在课堂教学过程中，生成式人工智能可为教学实施提供师生深度交流机会。思想政治教育作为一种有组织、有计划的教育活动[3]，涵盖了教育主体与教育客体之间的互动过程，教育效果取得成效以教育主客体双方的良性互动为基础。生成式人工智能可通过大数据、智能化算法等方式实时把握教育客体的思想、心理和行为，提示价值认知冲突点，生成个性化教学策略，便于教师采用学生易接受的教学方式开展教学活动，实现教师与学生之间的双向良好互动。
最后，思想政治教育主体作为思想政治教育的调控者，需要对思想政治教育进行评估和改进，生成式人工智能基于深度学习模型可为教学评估提供科学反馈。传统的教学反馈通常是以教师的经验、学生的反馈为基础，存在主观性、片面性等局限。借助生成式人工智能的数据收集和分析能力，教师可科学高效地分过程分阶段掌握学生学情，及时发现授课过程存在的晦涩难懂处，了解学生知识困惑的“难点”。教师在取得科学的反馈后，不断改进自己的教学模式，突破自身教学瓶颈，在教学中促进师生共同进步。
2.2. 助力教育客体全面性发展，实现受教过程科学化
思想政治教育的客体即思想政治教育主体所作用的对象，一方面，就教育所处地位而言，其在教育过程中具有被动性，另一方面，就教育实效而言，其在教育过程中又具有主动性。作为高校思想政治教育的核心对象，大学生群体在认知和行为上表现出对生成式人工智能的适配，可在主客观条件下实现受教过程科学化。
首先，思想政治教育客体在思想政治教育过程中居于被动地位，是被动接受教育灌输、提升自身思想政治素质的过程。对于高校思想政治教育而言，死记硬背的价值转化远不如理解认同的基础上的价值共识。生成式人工智能有着覆盖全网的数据库，可根据提示生成符合逻辑、便于理解的教学内容，形成链条式的内容输出。在知识建构上，生成式人工智能凭借其算法逻辑，形成符合情理的思想政治教育内容，能够协助教师做到以理服人，从而更好地将政治理论、价值观念等传递给高校学生。
其次，思想政治教育客体在思想政治教育转化过程中具有主观能动性，大学生可在利用生成式人工智能接受思想政治教育的场域中彰显主体性。大学生思维活跃且具有教学主体性，在知识学习中遇到的问题驱动学生发挥主观能动性去解决，生成式人工智能可根据学生的个体化反馈生成相应对策，并在学生充足的反馈中保存数据记忆，构建个性化AI学习伴侣，提供精准的解答。这有利于充分激发学生的学习积极性，与教育主体保持良性互动，实现“大水漫灌”向“精准滴灌”的理论学习，共同推进高校思想政治教育的高质量发展。
2.3. 驱动教育介体创新性突破，满足思政教学需求性
思想政治教育介体作为连接教育主体与教育客体的中介因素，是思想政治教育内容和方法的统一。思想政治教育内容和方法的创新关系着价值转化的成败。生成式人工智能所具备的深度思考逻辑、交互式对话情境和程序语言解析功能可为高校思想政治教育内容和方法的创新赋能，驱动教育介体创新性突破，满足高校思想政治教育的需求。
首先，就教育内容方面，生成式人工智能凭借强大的程序理解能力，依靠人类思维符号表征系统提示，基于给定的主题或所提供的多媒体内容，按照使用者提示需要并生成有启发性和创造性的内容。人工智能所创作出来的多媒体内容既符合课堂要求又具有趣味，可有效提升教学效果，既可成为教育主体的教学素材，也可以在思维广度上对教育主体和教育客体产生启发。
其次，就教育方法而言，生成式人工智能其运作的基础在于人们的“投喂”，即训练所用的数据量，在高校思想政治教育中生成式人工智能可凭借强大的信息分析功能，分析学生基本学况，在此基础上生成个性化的教学方式。生成式人工智能可根据学生对所学知识的运用等表象的内容，通过解析能力抽象出学生在教学过程中的难易点，生成学生的学情画像，进而给教育主体给出适切的教学设计与多种教学方案，给教育客体提供个性化学习支持和动态学习反馈，优化其学习路径。
2.4. 促进教育环体多维化扩展，增强教育课堂可塑性
思想政治教育环体是指在进行思想政治教育过程中的环境因素，生成式人工智能对高校思想政治教育环体的影响主要从促进环体变迁和调节环体系统两方面体现，并将全方位、持续性地影响和改变高校思想政治教育环体。
生成式人工智能可促进环体变迁，开发并整合教育资源促进教育环体多维化扩展。一方面，生成式人工智能可以克服空间时间等条件束缚，开发创设新的教育场景。如生成式人工智能可通过虚拟仿真技术创造虚拟教育场景，为教育主体和客体提供独特的情感体验、经历感受和思维训练等[4]。另一方面，生成式人工智能可根据所掌握教育客体的“数据画像”，针对其个体特性和需求进行有目的性环境创设，既满足个性化需求，又在潜移默化中推动价值转化。
生成式人工智能可调节环体系统，增强思想政治教育课堂的可塑性。生成式人工智能调节环体系统主要是对教育的关键要素的影响和改变中体现出来，生成式人工智能对思想政治教育环体的影响是由实到虚，再由虚到实的过程。生成式人工智能在影响教育的主体、客体和介体的技术赋能过程中，主体、客体和介体实际上自身发生了改变。技术赋能主客介体是实到虚的转变，而主客介体发生的变化则是虚到实的表现。对于教育环体而言，主体、客体和介体的变化将影响着整个教育的环境系统，进而影响教育课堂。
3. 生成式人工智能在高校思想政治教育领域的潜在隐患
“人工智能+”是智能时代的显著特征，高校思想政治教育与生成式人工智能的结合过程中可能会因技术本身存在的局限、效用思维的影响和人的使用不当性等导致隐患，主要表现为算法黑箱淡化主流意识形态认同、效用思维削弱思想政治教育原则、异智依赖消解主客体自我意识和隐私伦理风险四方面。
3.1. 算法黑箱淡化主流意识形态认同
智能时代，生成式人工智能早已不单单作为一种技术，其与政治、经济、文化等要素关系越来越紧密，这意味着生成式人工智能隐藏的价值偏见、算法歧视等负面因素有可能淡化思想政治教育的主流意识形态认同功能。
首先，生成式人工智能算法的不透明性和真实性易造成主流意识形态传播困境。生成式人工智能的算法模型繁杂，决策过程不透明，提供的是完成式答案，这使得学生对答案及其依据存疑。这种不透明性会剥夺受教育者的知情权，影响价值传递。另外，生成式人工智能具有强大的生成能力，可依据某段多媒体内容生成出不存在的事实，如虚假视频、虚假录音等。生成式人工智能这一强大的生成技术为某些意图不轨的人制造虚假信息提供了便利，这些虚假信息一经发出，极易影响主流价值，扰乱社会秩序，造成恶劣的影响，由此导致意识形态问题复杂化。
其次，生成式人工智能算法黑箱威胁主流意识形态阵地。算法是人工智能的核心，在人工智能算法设计上，西方国家对此有较早的起步和持续的投入。作为人类发明创造的产物，算法自身必然会带有主观特性，将其融入政治性极强的思想政治教育活动存在着一定的隐患。不同的社会制度存在不同的意识形态，西方国家对生成式人工智能的设计暗中可能夹带其意识形态的渗透。在进行思想政治教育过程中，由于算法程序的机械运作，会将不符合话语体系的内容排除在外，或将在信息生成中夹带私货，掺杂种族、性别和民族歧视等。此外，算法是处于不公开、不透明的状态中运行，其运作只有设计者等少部分人知晓，这种算法黑箱是导致算法霸权的重要根源，对于思想政治教育的展开和发展造成了不利影响。
3.2. 技术理性削弱思想政治教育原则
在生成式人工智能融入思想政治教育的过程中，潜藏着技术逻辑对教育本质的解构危机。这种异化风险并非源于技术本身，而是根植于现代性语境下工具理性与价值理性的结构性冲突，具体表现为教育专注结果而忽略过程，育人本质遭遇认知遮蔽。
智能时代生成式人工智能的快速发展导致工具理性的过度膨胀，这一趋势对思想政治教育产生了双重影响。其一，技术赋能虽为教育创新注入动力，却易诱发主客体对智能工具的路径依赖，削弱人的学习能力退化与创新意识；其二，工具理性对价值理性的持续挤压，使教育对象难以体悟思想政治教育深层的价值意蕴，违背了价值引导的育人本质。
智能技术的工具理性僭越可能削弱思想政治教育价值理性。作为以主流意识形态引导人为根本使命的育人实践，思想政治教育的本质在于通过情感共鸣实现价值传导，而生成式人工智能的算法霸权重构了教育主客体的交互范式：当技术中介替代人际对话成为教学主导，情感双向交流的断裂偏离了“以人为本”的教育理念，忽视现实的人的情感需要，会缩减思想政治教育的感性维度，弱化思想政治教育的价值引领作用。
3.3. 异智依赖弱化主客体自我意识
高校思政教育中，生成式人工智能的应用易引发异智依赖，导致学习过程中呈现自我意识去中心化趋势，弱化师生自主学习和创新能力，同时加剧“信息茧房”与“算法歧视”风险。
首先，高校思想政治教育主客体在使用生成式人工智能的过程中对其产生的依赖心理会削弱自身的学习能力和创新能力。生成式人工智能凭借强大的算力，能够帮助教育主客体生成、处理、分析并加工所需学习材料，提供便利的同时却也使教育主客体产生对智能技术的过度依赖，弱化了自身对信息的收集和处理能力。生成式人工智能的突出特点就是“人机交互”，在这种与机器的交流中，易导致教育主客体缺乏对事实的直接接触，易产生盲从、误判的现象。
其次，生成式人工智能的推荐模式易使思想政治教育主客体陷入“信息茧房”和“算法歧视”之中。生成式人工智能会根据使用者所喜好的内容再根据所预训练的数据库进行推荐，一方面，生成式人工智能在针对教育主客体描绘“精准画像”的同时也会产生一定的偏差，仅根据教育主客体所喜好或所存在的不足进行相应内容推荐，这给“信息茧房”的出现和发展提供了条件[5]。另一方面，生成式人工智能训练所用数据量本身就可能包含对一些事件或群体的偏见，即所谓的算法偏见，在思想政治教育应用中，其生成内容的偏见，也可能造成现实世界偏见的进一步加深，使教育主客体在不经意间受到影响，阻碍正确价值观的传播。
3.4. 隐私风险威胁思想政治教育安全
生成式人工智能的运作必须依靠庞大的数据资源，将生成式人工智能与高校思想政治教育结合则需要相应的数据资源作为支撑，当前生成式人工智能在思想政治教育应用过程中还不能保障数据安全，有可能引发隐私泄露的伦理风险。
生成式人工智能在思想政治教育应用中的隐私风险主要有三方面：一是数据收集的广泛性，二是数据存储与传输的安全性，三是数据使用的透明度缺失。在数据收集方面，使用生成式人工智能需要用户授权相关信息，如学生的个人信息、行为数据甚至生物识别数据，并且在使用过程中相关的记录也将同步存储于数据库中，此外，在使用生成式人工智能时往往需要登录社交账号，社交账号本身又已收集了用户信息，这些数据若未妥善处理，可能被恶意利用或被第三方窃取。在数据存储与传输的安全性上，技术供应商可能因技术漏洞导致数据泄露，如此前的学习通数据库信息泄露事件。在数据使用的透明度上，教师、学生及家长可能不清楚AI如何利用数据，如数据是否被用于模型训练亦或是否与第三方软件共享，在数据使用过程中缺乏教师、学生和家长“知情同意”的保障。
4. 生成式人工智能在高校思想政治领域的实践进路
思想政治教育的创新发展已步入智能化转型的新阶段，针对生成式人工智能在高校思想政治领域风险挑战，可从掌握技术主导、坚守价值主线、重塑协作模式和规范应用边界四方面进行实践路径的探索。
4.1. 掌握技术主导，打造自主数据支撑的智慧教育
习近平总书记强调：“关键核心技术是要不来、买不来、讨不来的。”[6]构建智能思政需立足技术自主创新，研发适配思想政治教育场域的生成式人工智能，通过人机协同赋能思政教育创新。
传播社会主义核心价值观，生成与主流意识形态相一致的多媒体内容，是生成式人工智能融入高校思想政治教育的必然要求。一方面，要打造具有中国话语体系的生成式人工智能，使其生成内容符合中国高校意识形态要求。我国相关运营商已推出生成式人工智能技术，如百度的文心一言、字节跳动的豆包以及深度求索(DeepSeek)等，而西方国家所打造的生成式人工智能是建立于西方话语体系之上的，在内容输出方面存在价值观念的差异[7]。智能思政须以技术主权为基础，依托本土化数据基座构建人机协同育人范式，实现思想政治教育铸魂育人本质的智能化转型。目前，不少高校宣布完成了DeepSeek系列大模型的本地化部署，国产通用大模型DeepSeek也由此吹响了进军高等教育领域的号角。我国高校思想政治教育与生成式人工智能的创新结合需要以自主数据作为支撑，高校在运用国产AI大模型过程中应建立自主数据支撑的智能教育，推动高校思想政治教育迈向智能化新阶段，通过全场景覆盖、多维度数据整合、智能化决策支持，推动打造具有自身特色的智慧教育。
4.2. 坚守价值主线，加强主流意识形态的内容播化
思想文化领域所呈现出多元、复杂、多变的特征要求思想政治工作要因事而化、因时而进、因势而新，构建生成式人工智能与思想政治教育深度融合的智能思政必须坚守以人为本的价值主线，加强主流意识形态的内容播化。
生成式人工智能赋能思想政治教育须坚守人本原则，通过人机协同机制提升主流意识形态传播效能，实现技术向善与价值浸润的辩证统一。生成式人工智能在思想政治教育过程中起到辅助作用，在应用边界、内容生成和风险保障三方面应确保技术赋能与价值引领的统一。要建立意识形态安全审查算法模型，如敏感词汇检测，明确划定技术应用边界。要结合思想政治教育特点，搭建思政语料强化学习模型，确保生成符合主流意识形态要求，助力主流意识形态的内容播化。最后应建立起风险防控机制，实时监测生成内容偏移度，通过强化学习，确保主流意识形态传播的准确性和有效性。教育者与受教育者在教育过程中需要增强主体性意识，利用技术着眼于自身的全方面发展，坚持与以人为本的价值主线相契合，让技术更好地造福人类。
4.3. 重塑协作模式，实现教育主客体的智能发展
马克思指出，技术的膨胀发展，就会贬低人的力量，进而逐渐发展为人的异己力量，反过来控制人，最终导致技术异化。智能思政的前提应保证人的主体性地位，避免技术越界和技术逻辑主导等现象导致人机地位的异化。
思想政治教育者与受教育者应自觉摒弃异智依赖思维，增强主体性意识，在人机交互中促进自身发展。智能思政背景下，生成式人工智能可为教育者高效完成教学工作提供辅助，与此同时，教育者需不断提升数字素养，以身作则利用AI进行教学。教育者在思想政治教育过程中彰显的人文关怀是机器替代不了的。思想政治教育的对象是人，人作为一种复杂性的存在，不仅有生存的需要，还有情感上的需求，情感的沟通与共鸣依靠的是人与人之间的实践交往。倘若教育者在教育中过分依赖于人工智能，忽略了与学生的沟通交流，将会丢失教育中的人文关怀[8]。此外，生成式人工智能在教育实践中的应用潜藏认知依赖风险，其强大的内容生成能力易使学生将学习任务异化为技术操作，导致知识内化困难、学术诚信受损及创新思维缺失，导致教育目标偏离。作为知识学习者，受教育者应当筑牢自身知识根基，坚决抵制错误观念和不良思维方式。面对生成式人工智能融入高校思想政治教育的新趋势，受教育者要主动适应这种变化，努力在人机交互的协作模式下实现自身全面发展[9]。
4.4. 规范应用边界，确保智能技术应用的合理合规
生成式人工智能的快速发展在给思想政治教育带来创新机遇的同时也引发了隐私安全、价值观偏移等风险，因此需要通过立法明确AI应用的边界，构建技术赋能与风险防范并行的治理体系，确保思想政治教育在智能化转型中坚守意识形态安全和教育本质。
智能思政视域下生成式人工智能的应用边界应通过法律清晰框定，在技术伦理规范框架内释放其教育创新潜力。首先，须在借鉴国外法律和现有法律的基础上，对于生成式人工智能在教育的应用作出明确规定：明确AI生成内容必须符合国家意识形态安全，对于教育类人工智能应公开训练数据来源和内容。其次，针对思想政治教育应设立特殊的法律体系。思想政治教育因意识形态主阵地属性，其技术应用特殊性呈现多维挑战性，算法黑箱易导致输出价值观的偏移，如历史虚无主义的隐形渗透，深度伪造技术有可能被利用为篡改红色资源，消解历史真实性，个性化推荐算法易导致“信息茧房”，削弱社会主义核心价值观的传播效力。思想政治教育场景的特殊性需要纳入现有人工智能伦理规范体系，并且未经意识形态安全审查的智能模型不可在思政教学中应用，同时需要压实责任主体，AI生成的教学内容必须标注“人工智能辅助创作”标识。
生成式人工智能展现出的强大潜力，为高校思想政治教育模式的变革带来了新的机遇。然而，在积极利用这一技术优势的同时，我们也要以谨慎的态度看待其在赋能思政教育中的潜在隐患。未来教育向“信息化、数字化、智能化”发展的趋势不可逆，高校思想政治教育必须主动适应这一变化，抓住人工智能发展的时代机遇，积极探索高校智能思政的实践路径。