1. 引言
人工智能技术飞速发展，广泛应用于社会各领域。习近平总书记在党的二十届四中全会中强调：“全面实施‘人工智能+’行动”[1]。表明党和国家高度重视人工智能的发展。而教育作为国之大计、党之大计，是“人工智能+”行动深度赋能的重要领域。高校思想政治教育肩负着引导青年成长成才的重要使命，要利用人工智能技术推动自身与时俱进。探索生成式人工智能赋能高校思想政治教育，是促进高校思想政治教育智能化发展，实现高校思想政治教育育人目标的应有之义。
以Transformer架构为核心的大语言模型(LLM)是当前生成式人工智能的核心载体，也是高校思政教育场景中应用最广泛的技术形态。其核心运行逻辑是基于海量文本语料的预训练，通过对下一个词元(Token)的概率预测完成序列生成，其能力来自于对人类语言规律、知识关联的统计性拟合，而非对客观事实的因果推理、对价值规范的本质理解[2]。这一技术本质，决定了生成式人工智能既能实现内容生成、智能交互、个性化适配的赋能价值，也内生了不可根除的技术局限性，成为高校思政教育场景中各类风险的底层技术根源。
2. 生成式人工智能融入高校思想政治教育的机遇
随着深度学习与多模态数据处理技术的快速发展，生成式人工智能凭借其独特的内容生成与智能交互能力，深度融入高校思想政治教育的各个环节，成为推动教育模式革新的重要动力。生成式人工智能融入高校思想政治教育，提升了教育主客体的自主性，生成了丰富教学内容，创新了教育方法，全方位为高校思想政治教育高质量发展注入全新活力。
2.1. 提升教育主客体的自主性
生成式人工智能有效提升高校思想政治教育主客体的自主性，助力教育者提升教学效率、增强教学主动性，调动受教育者的自主学习积极性。
第二，生成式人工智能可充当受教育者的学习伙伴。通过优化学习场景、丰富资源供给、激发自主探索，推动受教育者从被动接受知识转向主动参与探索。模拟轻松开放的交流场景，鼓励受教育者提问解惑，借观点碰撞打破固化思维，突破课堂时空限制，实现课上课下、线上线下无缝衔接的启发式互动学习。依托海量思想政治教育资料与实践案例，提供多元解题思路，助力受教育者理解运用理论知识，在自主探索中培养独立思考与判断能力，切实提升学习收获与参与积极性。后人类主义打破了人与技术的二元对立，认为技术是拓展人类认知边界、实现自我发展的重要载体。生成式人工智能重构了思政学习场景，让学生可根据自身认知节奏与学习需求定制学习路径，推动思政教育从“大水漫灌”转向“精准滴灌”，助力学生在自主学习中完成理论内化，实现学习主体性的建构与彰显。
2.2. “凭空创造”适宜的教育内容
生成式人工智能凭借生成视频和图文的技术特点，能够“凭空创造”教育内容，解决了传统教育内容跟教学需求不匹配的问题，其优化作用体现在以下两个方面。
第一，借助生成式人工智能创造更适配的思想政治教育内容。传统思想政治教育教材更新滞后，案例难以跟进时政热点，与社会现实、学生生活实际存在衔接断层。生成式人工智能基于跨模态深度学习模型实时获取网络信息，通过算法精准提炼时政热点与理论前沿，转化为适配高校思想政治教育的图文视频等多模态资料。例如，学习党的二十届四中全会精神，教师可凭借生成式人工智能工具，生成展现“十五五规划”未来图景的视频与图文，帮助学生更好理解党和国家的发展规划与方针政策，增强高校思想政治教育的时效性。
第二，依托生成式人工智能创造个性化的思想政治教育内容。教育内容可精准适配受教育者的个体需求，通过分析受教育者学习情况，精准把握需求，生成专属的学习内容。教育者把控理论讲解的深度、案例选用的类型，紧密结合受教育者日常思想状况，贴合其认知水平，避免传统教学中内容与受教育者认知不匹配引发的学习困难或抵触情绪问题。个性化内容生成推动高校思想政治教育从“大水漫灌”转向“精准滴灌”，提升高校思想政治教育的针对性与亲切感。
2.3. 产生智能体验的教育方法
利用生成式人工智能创新高校思想政治教育方法，产生智能对话、虚拟场景等具有智能体验的有效教育方法。
第一，生成式人工智能提供智能语言对话式学习方法。受教育者与生成式人工智能的对话，实现了苏格拉底式对话学习法，可提升受教育者参与度。在对话场景中，受教育者主动提问并持续追问，通过递进式问答与内容迭代，逐步抵达“智慧问学”境界[4]。受教育者不再是被动知识接收方，而是在虚拟对话中主动构建认知、明晰价值、表明立场，提升了受教育者学习主动性。教育者可借助生成式人工智能的对话数据追踪与分析功能开展教学工作，结合受教育者在对话中反馈的困惑与需求实时调节内容难度，确保教学目标达成。
第二，生成式人工智能提供虚拟场景沉浸式体验方法。借助生成式人工智能的文本生成能力，能够打造高度拟真的3D场景、动态视频及交互式虚拟环境。在人机交互过程中，教育者依托生成式人工智能技术及配套技术支持，聚焦思政教育核心主题，精准提炼与教学目标相契合的场景要素，再借助技术工具将其转化为可交互的虚拟情境架构，供受教育者进行沉浸式体验。从现实、虚拟、虚实结合等维度拓展思想政治教育方法的广度和深度，构建出融合贯通的体系化方法[5]，借助VR构建全沉浸体感交互实现情境代入，将教材中抽象的概念转化为可感知的对象。教育者则基于这一沉浸式体验场景开展针对性价值引导，为受教育者理解思想政治教育内容提供更具亲和力的方法。
3. 生成式人工智能融入高校思想政治教育的困境
随着高校思想政治教育数字化建设推进，生成式人工智能融入思想政治教育助力高校思想政治教育高质量发展。但“技术总是一把双刃剑”，需警惕其技术异化，确保技术应用始终服务于高校思想政治教育、培养时代新人。生成式人工智能作为数字时代新兴技术，融入高校思想政治教育的过程中潜藏不容忽视的风险。这些风险表现为主体性弱化风险、生成内容不当风险以及潜藏的非主流价值观渗透风险。
3.1. 生成式人工智能引发主体性弱化风险
生成式人工智能融入高校思想政治教育，算法崇拜会弱化教育者与受教育者的能动意识，引发主体性弱化风险。
一方面，对教育者而言，技术依赖会削弱其教学主导地位。教育者过度依赖生成式人工智能，难以传递自身的情感温度与价值认同。在培养受教育者政治觉悟、道德素养与理想信念的过程中，弱化了教育者与受教育者的直接联系[6]。生成式人工智能可分担机械性教学工作，但教育者若无法结合受教育者学情与思想认知水平开展教学，个性化教育实效便无从谈起。部分教育者在数字素养与技术应用能力上仍有不足，难以将技术工具真正转化为提升教学质量、增强育人实效的有效支撑。
另一方面，对受教育者而言，技术依赖会削弱其学习自主能动性。人工智能对学生思考、计划、猜测、表达等能力的替代可能导致教学中人与机器角色的倒置，从而产生学生主体性丧失[7]。传统教育模式下，受教育者经历发现问题、探究问题、归纳答案的流程完成知识内化。生成式人工智能的应用直接省略该思考环节，难以引导其深入思考，长此以往独立思辨能力、自主学习能力与探索精神被弱化。高校思想政治教育将面临受教育者自主学习动力不足、探索意识薄弱的困境。
3.2. 生成式人工智能导致教育内容不当风险
依托生成式人工智能生成的高校思想政治教育内容，能提升适配性、实现个性化供给，却也可能引发教育内容不当的风险。
第一，生成式人工智能生成的虚假内容，有被误用混入教育内容的风险。其一，虚拟空间因其虚拟性与隐秘性弱化了现实约束，为虚假信息的人为生成与传播提供了空间，而海量训练数据质量参差不齐且未经严格核验，则从数据层面加剧了不实信息的滋生风险[8]。这类失真信息若被纳入教育内容筛选范围，直接从源头上污染了教育内容。海量训练数据良莠不齐且缺乏严格筛选，算法模型因此吸纳大量错误内容，造成虚假内容流入教育内容的风险。其二，生成式人工智能的幻觉问题对高校思想政治教育构成严峻挑战。其统计模型生成的内容易出现历史时序错位、理论逻辑相悖、语义偏离等问题。生成式人工智能会编造看似合理但实际荒谬的事物，并以具有权威性和说服力的语言来“骗取”他人的信任[9]。此类内容若未加筛选直接采用，让价值观形成关键期的大学生接触不良失真信息，引发思想认知偏差，会严重削弱思想政治教育内容的准确性与权威性。
第二，生成式人工智能催生“信息茧房”效应，导致教育内容窄化风险。智能算法持续推送契合使用者认知体系与兴趣偏好的教育内容，受教育者在浏览、互动过程中，对思想政治教育内容的接收范围会逐渐缩窄，自动隔绝与既有观点相悖或超出兴趣范畴的内容[10]。这种现象，桎梏受教育者的思维广度与深度，使其难以接触多元的思想观念与认知体系，陷入单一认知框架，无法全面客观理解复杂社会现象与思想议题。不利于受教育者批判性思维与辩证思考能力的培育，增加教育者向受教育者精准传递规范教育内容的难度。长此以往将局限受教育者认知判断与行为选择。
3.3. 生成式人工智能引发非主流价值观渗透风险
语言在实际运用中总是自觉或不自觉地以一定的意识形态为导向[11]。生成式人工智能在研发与迭代过程中，难免嵌入开发者的意识形态倾向，西方价值理念、生活方式、制度模式与宗教信仰相关内容可能随之渗透。以美国为首的西方国家，始终未放弃对发展中国家的文化入侵与思想渗透，将其作为传播非主流价值观的重要手段[12]。
第一，生成式人工智能的私域特性存在意识形态风险。以ChatGPT为代表的西方生成式人工智能对话工具，具有极强私域属性，对话内容“仅本人可见”，后台数据“无人可见”[13]。西方生成式人工智能通过隐蔽软性渗透向大学生输出非主流价值观，西方生成式人工智能根植于其西方意识形态底色，在交互中通过软性、隐蔽的方式向大学生输出个人主义、历史虚无主义等非主流价值观念。这种渗透隐蔽性强难以察觉，易误导大学生对意识形态的认知，与我国主流价值观念相抵触，直接削弱高校思想政治教育实际成效[14]。更值得警惕的是，生成式人工智能借助持续互动反馈潜移默化形塑大学生认知模式与价值取向，侵蚀其对主流价值观的认同感。
第二，国产生成式人工智能存在选择性回答问题的特点。国产生成式人工智能对部分议题采取审慎回应策略，信息供给维度相对单一，影响大学生认知发展、批判性思维培育与现实感知能力提升。当前国产生成式人工智能尚处技术发展阶段，依托关键词管理、内容风控等机制处理部分政治社会议题。大学生搜索历史争议事件等内容，得到的并非基于我国主流价值观、经权威梳理的全面阐释与理性分析，而是“针对这个问题我无法为你提供相应解答”的机械性拒答。这类选择性回应与机械拒答的方式，无法为大学生提供符合主流价值观的正确解读，不利于其全面把握历史的来龙去脉，了解社会问题的本质，难以在坚守正确价值导向的基础上锻炼独立判断能力，既削弱其深入探究现实问题的动力，也阻碍其对现实问题的理性研判与深度认知能力的培育与提升。
4. 生成式人工智能融入高校思想政治教育的路径
生成式人工智能深度应用为高校思想政治教育注入技术新动能，催生技术依赖、教育内容不当、非主流价值观渗透等风险，挑战高校思想政治教育的价值引领与育人实效。立足立德树人根本任务，以马克思主义人学理论为指引，增强师生主体性，强化教育引导，深化。实现技术工具理性与高校思想政治教育价值理性的辩证统一，推动高校思想政治教育高质量发展。
4.1. 增强师生主体性以克服技术依赖
马克思在《黑格尔法哲学批判》导言中提出“人是人的最高本质”论断[15]，深刻揭示人类作为价值主体的根本属性，强调个体不应沦为技术异化的客体。智能技术深度融入高校思想政治教育领域的背景下，亟需构建以人的全面发展为核心的教育模式，平衡技术应用与人文关怀的关系。
一方面，教育者需提升教学能力与责任意识以克服技术依赖。面对生成式人工智能冲击，教育者不应沉溺技术便利催生的懒惰惯性，要以提升教学能力作为第一要务。与受教育者共同明确生成式人工智能应用边界，制定清晰使用规则，确保生成式人工智能始终作为辅助工具。教育者应坚持主导性原则，结合受教育者学情、思想认知水平因材施教，培养受教育者的政治觉悟、道德素养与坚定的理想信念。教育者要注重提升数字素养，增强数字技术知识与技能[16]，主动适应新科技发展，紧跟生成式人工智能等前沿技术步伐，同时坚守科技为我所用、以人为本的价值观，始终服务于立德树人的根本任务。
另一方面，受教育者需强化主体意识与批判能力主动驾驭技术工具。受教育者立足主体地位主动作为，学习驾驭生成式人工智能的技能与方法，了解其工作原理、发展脉络，掌握提问技巧与精准指令。在生成式人工智能辅助学习的过程中，受教育者需锤炼辩证思维与价值判断能力，学习如何批判性地使用生成式人工智能工具，以此有效抵御工具理性对人文主义价值取向的消解。在生成式人工智能深度融入思想政治教育的背景下，受教育者与教育者协同配合，推动生成式人工智能应用中的工具理性与价值理性实现辩证统一。
4.2. 强化教育引导应对生成内容挑战
为应对生成式人工智能在高校思想政治教育中引发的教育内容不当风险，要推动高校构建内容准确、专业权威的思想政治教育专属大模型，从源头保障教育内容的质量与供给，也要通过教育者的主动引导强化学生对信息的辨别能力，双管齐下化解生成内容相关隐患。
一方面，构建高校思想政治教育大语言模型，提供正确教育内容。一是明确模型的技术能力。依托技术深度学习符合我国主流价值导向的多模态优质语料库[17]。高校思想政治教育大模型融合先进技术工具及育人理念，理解、生成和转化社会主义核心价值观，生成规范正确的高校思想政治教育优质内容资源。二是明确思想政治教育大模型的长远应用规划。教育者以前瞻性视野参与模型应用设计优化，依托模型及时将新时代党的创新理论转化为思想政治教育内容，依托模型实现高质量思想政治教育内容的稳定供给与课堂落地。
另一方面，教育者引导学生提升信息辨别能力，抵御不良内容的侵蚀。一是加强信息素养教育。系统讲解生成式人工智能的技术原理与数据特性，重点阐释可能导致的信息失真、幻觉等问题，引导受教育者认知生成内容的不可靠性，明确这类内容对思想政治教育内容准确性与权威性的潜在威胁。同时，向受教育者解析信息茧房的形成逻辑，警惕算法推送带来的认知固化风险，引导受教育者主动拓展思想政治信息获取渠道。二是传授具体信息辨伪方法。引导受教育者核查生成内容来源权威性、对传播信息追根溯源、通过权威数据库或专业文献交叉验证。培养学生的批判性思维，引导受教育者在接收信息时保持理性警惕、不盲目轻信，并运用所学知识进行辨析，增强对虚假信息的敏感度和辨别力。
4.3. 深化价值引领坚守主流价值观
以ChatGPT为主的国外生成式人工智能，在大数据收集和整理过程中天然留存了大量西方意识形态内容，受教育者使用这类工具，极易面临非主流价值观渗透风险，这对高校思想政治教育的价值引领工作提出了挑战。因此，高校思想政治教育作为引领主流价值方向的主要阵地，其作用变得尤为重要。
一方面，针对西方生成式人工智能意识形态风险，强化价值引领，筑牢意识形态安全防线。一是高校思想政治教育坚持马克思主义理论指导。生成式人工智能的核心价值在于内容生成，但生成的内容却不一定符合思想政治教育价值诉求，有的可能偏离社会主义核心价值观[18]。生成式人工智能带来的复杂信息环境中，坚持马克思主义理论指导是高校思想政治教育抵御非主流价值观渗透的根本遵循。马克思主义蕴含的辩证唯物主义与历史唯物主义，为精准识别技术异化现象、破解算法背后的价值编码提供科学方法论。二是高校思想政治教育丰富大学生社会实践教育。增进大学生对国情的了解，认同中国式现代化的历史逻辑与中国特色社会主义制度优势，提升马克思主义中国化最新理论成果的说服力，有效应对生成式人工智能的意识形态风险。青年在实践中与社会现实直接对话，将书本理论阐述转化为可触摸的发展逻辑，在根本上消解算法虚构的认知假象。
另一方面，针对国产生成式人工智能选择性回答问题，深化认知引导，规避认知偏差。一是引导学生建立多元信息获取渠道。推荐权威政府网站、主流媒体平台和专业学术数据库等可靠信源，在课堂上系统讲解信息检索技巧，教会学生辨别不同立场的资料，对比同一历史事件在不同权威史料中的记载差异，让学生在多源权威信息对照中形成对复杂议题的立体认知。二是营造开放包容的思想政治教育研讨氛围。针对社会热点与历史争议事件，引入持不同观点的文献、视频等资料引导学生展开多元研讨，鼓励其在观点碰撞中挖掘问题的多面性。探讨政策变迁议题时，引导学生从经济、社会、文化等多维度剖析背后的深层动因，着力培养学生深入探究的思维习惯。