引言

习总书记指出：“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新。”近年来，ChatGPT、文心一言等生成式人工智能技术蓬勃发展，凭借卓越的语言处理与交互能力，成为推动思想政治教育变革的重要力量。思想政治教育作为意识形态建设和立德树人的关键领域，主动融入这一技术浪潮是顺应教育智能化趋势、提升育人实效的必然选择，然而，技术嵌入在带来资源拓展、效率提升等机遇的同时，也因算法逻辑与价值引导的矛盾、数据驱动与人文关怀的冲突，引发伦理关系失调、伦理规范失序等伦理风险问题，冲击传统教育体系。基于此，系统探究生成式人工智能嵌入思想政治教育的价值意蕴、深度剖析其伦理风险，并探寻新时代推动思想政治教育高质量发展优化路径，不仅是剖析技术赋能思政教育内在逻辑、填补交叉学科研究空白的重要基础，更是破解思政教育实践难题、推动教育数字化转型与强化意识形态阵地建设的关键支撑。

一、生成式人工智能赋能思想政治教育的价值意蕴

习近平总书记指出，做好思想政治教育工作，“要善于运用互联网做好思想政治工作，推动思想政治教育工作传统优势同信息技术高度融合，增强时代感和吸引力。”生成式人工智能凭借强大的技术优势，从资源供给、教学模式、话语传播等多维度突破传统思想政治教育教学模式，重塑教育生态，为新时代思想政治教育发展注入新动能、开辟新路径。

（一）教育模式创新与效能提升

生成式人工智能通过构建智能化教学场景、实现教学资源动态整合与精准供给，革新传统教学模式，显著提升思想政治教育的教学效能与资源适配性。其一，实现教育资源的动态整合与精准供给。“生成式人工智能是数据收集、储存、整理与再现的先进生产工具，在数据整合上具有强大优势。”依托强大的算法与数据抓取能力，它可以实时整合新闻热点、社会案例、学术研究成果等多元资源，并根据教学目标和学生特点生成定制化教案，有效解决思想政治教育资源更新滞后、针对性不足的问题，并提高教学资源的适配性和使用效率。其二，构建智能化教学场景。生成式人工智能能够结合虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等前沿技术，打造为沉浸式、交互式的学习新生态，突破传统课堂的时空局限，重塑思想政治教育的体验维度。

（二）话语传播革新与价值深化

生成式人工智能借助深度学习技术，使思想政治教育理论传播更具象立体化，提升教育感染力。一方面，重构通俗话语体系：通过分析流行语言、青年文化，运用语义转换、情感计算等技术，将理论话语转化为符合当代受众认知的鲜活表达，开创价值观教育的共情化转向。它通过构建认知映射系统，把马克思主义理论变为可交互网络，打破理论与受众的认知隔阂，增强主流话语共鸣。另一方面，构建精准传播矩阵：依托算法与用户画像，联动多新媒体平台实现个性化推送，突破时空限制，扩大思政教育覆盖面，构建起“全方位、多层次、立体化”的意识形态传播格局，提升主流价值引领的实效性。

（三）评价体系优化与育人增效

依托生成式人工智能构建动态化过程性评价体系，结合个性化反馈与精准指导，能突破思政教育评价拒绝先，优化体系结构，提升育人成效。其一，构建动态过程性评价范式。生成式人工智能能通过多模态数据采集技术与情感语义分析技术，实时捕捉学生学习中的互动表现、情感倾向及实践行为，突破单一考试评价局限，构建起知识习得、情感认同、行为转化三维度量化评估体系，实现对学生思想成长的全周期动态监测。其二，个性化育人机制的创新。基于大数据分析与机器学习算法，生成式人工智能精准诊断学生思政学习的薄弱环节与价值困难，生成定制化学情报告及发展建议，教育者基于此实施差异化教学策略，推动思想政治教育从群体化普适模式向精准化育人范式转型，全面提升育人效能与科学化水平。

二、生成式人工智能赋能思想政治教育的伦理风险

伦理风险强调的是伦理、道德层面的风险问题和价值选择的优先性问题。科学技术有时候“表现为异己的、敌对的和统治的权力”，生成式人工智能在优化思想政治教育内容、模式、评价体系的同时，也不可避免地带来了伦理关系失调、伦理价值失衡、伦理规范失控、伦理行为失当等风险。

（一）伦理关系失调风险

生成式人工智能赋能思政教育在革新教育模式时，也导致了人机主体认知紊乱、师生信任结构、教育伦理失范及多元主体协同破裂等伦理关系失调问题，深刻影响思想政治教育的育人实效。

其一，人机主体关系的认知紊乱。生成式人工智能深度介入思想政治教育场景后，传统“教师主导-学生主体”的二元关系结构被打破，引发主体认知层面的伦理困境。一方面，教育者对技术的过度依赖导致角色异化，部分教师将内容生成、答疑解惑等核心教育环节外包给智能系统，削弱自身价值引领作用；另一方面，学生作为受教育者，在生成式人工智能的作用下易陷入“技术崇拜”误区，将其输出的知识内容等同于权威观点，降低了自身的批判性思维能力，甚至会出现认知主体性消解现象。此外，算法黑箱特性使得教育交互中主体边界感模糊，难以明确界定责任归属，伦理关系的权责链条面临断裂的风险。

其二，师生信任关系的解构危机。生成式人工智能在思政教育中的应用，将原本“师-生”关系变为“师—生成式人工智能—生”关系，师生面对面情感交互机会减少，师生之间信任感缺乏，师生关系逐渐疏离。从情感互动机制来看，智能技术凭借高效的信息处理能力与即时响应特性，逐渐取代部分传统师生互动场景，但其缺乏人类教师所具备的情感认知、共情反馈与人格感召能力，难以满足教育场域中主体间深层情感互动需求，教育过程中的情感交流面临着功能性萎缩。从信任建构层面来看，人工智能生成内容的专业性与精准性持续消解传统师生信任关系的价值基础，生成式人工智能输出思政内容的严密逻辑与教师教学认知局限形成的反差，易动摇学生对教师专业权威性的信任。

其三，多元协同主体关系的破裂。生成式人工智能的深度嵌入，从责任分配与协同治理两个层面割裂思想政治教育多元主体关系。在责任分配层面，人工智能技术应用打破了传统教育场域中的责任边界，引发主体间权责关系的系统性紊乱。学校、家庭、社会与技术平台间等多元主体在教育过程中的角色定位与责任归属缺乏明确界定，技术企业的商业目标与教育公益性目标存在价值张力。在协同治理层面，多元主体对人工智能伦理风险的认知差异显著，价值诉求难以整合。学校关注育人目标，家庭注重隐私保护，社会强调公共价值，技术平台侧重商业利益，多方缺乏统一协调机制，导致沟通成本高、治理效能低，进一步加剧思想政治教育伦理关系的无序化与离散化。

（二）伦理价值偏离风险

生成式人工智能的技术逻辑与价值传导机制在深度介入思政场域中产生的伦理价值偏离风险不仅体现在教育资源分配的公平性维度，更折射于社会价值共识建构的宏观层面。

其一，技术赋能存在梯度差异，可能对思政教育的公平性带来一定影响。受技术资源与制度保障制约，生成式人工智能在思政教育中的应用，可能拉大不同区域和群体间的数字化差距。在区域维度，发达地区凭借技术资本构建智能思政教育生态，实现精准教学；而欠发达地区受限于硬件设施与师资力量，在技术应用上面临一定挑战。在群体维度，不同阶层在技术获取与应用能力上的差异，也可能在一定程度上加剧资源分配的不平衡。这种现象可能对思政教育公平的基础产生潜在影响。

其二，价值认知碎片化倾向对社会共识的构建带来新的挑战。“生成式人工智能作为人类社会实践的产物，早已超出自身工具属性范畴，与社会系统中的政治、文化、价值等要素较之叠加在一起。”在应用过程中，若过度强调其工具属性，可能会在一定程度上弱化思政教育所倡导的价值理性，影响共识性价值的凝聚。从算法推荐机制来看，人工智能基于行为数据的个性化推送易形成“过滤气泡”，使学生对社会主义核心价值观等主流价值体系的认知趋于片面、碎片化。从内容生成逻辑层面来看，若缺乏必要的价值引导与内容校准，生成式人工智能可能输出与主流价值相偏离的观点。这类内容通过拟人化交互和情境化叙事等方式进行传播，容易对学生的价值判断形成潜在干扰，加深个体间的认知差异，进而影响社会价值共识的凝聚效率。

（三）伦理规范失控风险

在生成式人工智能融入思政教育过程中，技术与伦理矛盾加剧，现有规制难适配技术发展，数据治理环节漏洞衍生出隐私保护、权责界定等伦理风险，可能在一定程度上影响思政教育价值与成效。

其一，隐私数据保护体系尚不完善，存在一定的潜在风险。生成式人工智能在思政教育应用中依赖多维度学生隐私数据挖掘，然而现有伦理规范滞后，尚未建立适配的数据治理框架，致使隐私保护机制存在结构性漏洞。在数据采集环节，“生成式人工智能的大模型训练往往采用大规模抓取网络公开数据的方式，这些数据可能涉及思政教育者和教育对象的隐私信息。”加之数据挖掘原则不明，使思政教育隐私边界模糊。在数据存储与传输过程中，由于统一的加密技术标准与安全审计机制尚未完全建立，数据安全面临一定挑战。此外，相应的责任追溯与应急机制也有待进一步健全。上述情况若得不到有效改善，可能影响学生对教育环境的信任，也不利于人工智能与教育融合的持续深化。

其二，在多主体协同治理过程中，存在一定的权责配置不够清晰、监管效能有待提升的情况。生成式人工智能伦理规制亟需多方协同，但现存权责分配机制尚不完善，数据管理、内容审核等关键环节监管覆盖仍显不足。技术开发者逐利忽视教育伦理，教育机构因技术局限难以有效审查，师生参与监管渠道不畅。各方权责失衡致使问题发生时相互推诿，监管链条断裂。此外，现有规范尚未建立起覆盖技术全生命周期协同与责任追溯机制，多以事后应对为主，这在一定程度上制约了其对思政教育实践的有效引导与规范作用。

三、生成式人工智能赋能思想政治教育的优化路径

党的二十大报告指出：“教育是国之大计、党之大计。培养什么人、怎样培养人、为谁培养人是教育的根本问题。”思想政治教育是落实立德树人根本任务的关键，肩负重大使命。面对技术变革带来的机遇与挑战，需秉持育人为本、技术为用原则，探索融合路径，推动“人机对立”向“人机协同”转变，实现生成式人工智能与思政教育有机结合，助力思政教育高质量发展。

（一）构建多维协同的伦理关系新范式

确保生成式人工智能对思政教育的赋能增效，就要防止教育者与受教育者被人工智能驾驭，促进人机共生。应对伦理失调风险，需要构建情感联结紧密的师生关系和功能互补的人机关系。

其一，构建和谐的师生关系，强化师生思政教育主体性。教师层面，需跳出技术依赖，利用人工智能数据分析学情，以虚拟仿真等技术构建沉浸式教学场景，将其作为教学辅助工具而非决策主体。学生层面，着重培养批判性思维与创新意识，引导其对碎片化知识进行深度思考，推动思政内容与智能伦理的知行合一；同时提升数字素养，增强价值判断与自律能力，实现从被动学习到主动建构的转变。

其二，构建协同的人机关系。一是要明确人机功能互补边界，针对人工智能“黑箱”特性与功能越位问题，需通过指定负面清单划定其作用范围。在思政教学中，人工智能主要承担教学素材生成、数据分析等辅助性工作，而教学目标设定、价值导向把控等核心环节必须由教师主导。二是要提升人机交互的伦理适配性。为避免人工智能内容价值观偏差，需强化其伦理适配性，研发具备情绪识别能力的智能交互系统，根据学生情感状态动态调整内容输出；此外，还需组建跨领域伦理审查团队，定期评估人工智能内容生成算法与价值导向，引入第三方认证机制，确保其符合思政教育规范。

（二）建立价值导向型内容治理体系

为应对伦理价值偏离风险，需以以人为本的价值理念为根基，充分发挥社会主义核心价值观的引领作用，构建系统化的内容治理体系。

其一，确立以人为本的价值导向，将促进教育公平、凝聚社会共识作为内容建设的核心目标。在智能思政教育中，依托大数据精准把握学生认知差异与价值困惑，消弭技术应用引发的资源分配失衡。同时，通过人机交互的“情感响应”机制，动态识别学生困惑，推送多元引导内容，摒弃单一价值灌输，保障教育资源分配公平与思政教育实效。

其二，强化社会主义核心价值观的引领作用，构建全链条内容治理体系，筑牢社会共识的价值根基。在数据端建立严格的分级审核机制，由多领域专家组成审核团队，对AI训练数据进行筛查，重点过滤可能加剧群体对立、扭曲主流价值的内容，从源头杜绝价值偏差。在算法与内容输出环节，采用可解释技术，要求智能系统生成观点时同步标注价值依据，确保内容既体现社会主义核心价值观的统一性，又兼顾社会多元价值诉求的包容性。

（三）构建多维协同伦理制度运行体系

习近平总书记指出：“要前瞻研判科技发展带来的规则冲突、社会风险、伦理挑战，完善相关法律法规、伦理审查规则及监管框架。”伦理相关的制度机制和法律法规是生成式人工智能在思政教育中有效应用的重要保障，也是化解伦理风险的必要措施。

其一，在法律法规建设维度，需以《生成式人工智能服务管理暂行办法》为基础，制定契合思政教育场景的专项法律细则，重点规范学生思想数据采集边界与使用权限，严禁商业滥用，“思想政治教育工作者要主动辨明适用场景，即时锁定使用范围，防止‘数据外溢’，避免既定任务完成后数据的再次流转。”同时，针对传播错误价值观等行为，建立起行政处罚、刑事追责相结合的梯度化责任体系，强化法律威慑力。

其二，在伦理审查规则层面，伦理审查机制构建需依托多学科协作，组件跨领域专家委员会，建立“事前审核—事中监控—事后评估”全周期审查流程，严格审核算法逻辑与数据来源，定期开展内容合规性检查，将社会主义核心价值观等要素纳入审查指标，并通过负面案例库动态更新审查标准。

其三，在监管框架完善方面，强调“政府—行业—机构”三级协同。政府制定监管政策与技术标准，开展专项督察；行业协会发挥自律作用，推动团体标准建设与技术培训；教育机构落实主体责任，建立内容监管机制。此外，运用区块链、大数据等技术搭建智能监管平台，动态监测数据、算法与内容，构建全链条协同监管闭环，保障生成式人工智能在思政教育领域规范运行。

总之，生成式人工智能与思想政治教育的深度融合，是技术革新与教育变革同频共振的必然趋势。它在创新教育模式、活化话语传播、精准育人评价等方面释放显著效能，却也因技术逻辑与教育伦理的碰撞，衍生出主体关系紊乱、价值共识消解、数据治理失范等多重风险。新时代下，需在技术赋能与价值引领的平衡中，推动二者从“单向结合”迈向“深度融合”，为新时代思政教育高质量发展注入新动能，筑牢意识形态安全的教育防线。

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