引言

法治宣传教育是一项长期性的工作，在依法治国的整体格局中属于长久的基础性工作，大学生法治宣传教育则是全方位依法治国工作的重要组成部分，其本质就是教育、培养我们国家未来的建设者和接班人形成正确的法治观念、规则意识以及高超的法律素养。传统的大学生法治宣传教育更多的是通过课堂宣讲、法治讲座等形式来进行，存在着知识信息缺乏更新时效性、互动性差、缺乏个性化指导等问题，很难适应现今大学生多元化、场景化的学习需求。大语言模型可以实现对大学生法治宣传教育模式的重塑，有助于学生实现法治宣传教育内容的更新迭代、学习路径的定制化推送以及法律知识的应用场景构建等功能，从而帮助学生更好地应对大学中不同的学习环境与情境，弥补传统教育的缺陷。

当前对于LLM赋能大学生法治宣传教育的风险方面的研究还停留在初始探索阶段，在此基础上进一步深入系统剖析LLM赋能大学生法治宣传教育风险的类型，并建立健全防范化解此类风险的有效机制是保障大学生法治宣传教育质量和有序推进LLM在教育领域的合规应用的基础和前提。

一 大语言模型赋能大学生法治宣传教育的核心风险分析

LLM赋能大学生法治宣传教育的风险涉及多层面的复合型风险。结合大学生法治宣传教育的目标定位与LLM的技术特性，其核心风险可划分为四大类：信息准确性风险、法律合规风险、伦理价值风险与教育效果风险。

（一）信息准确性风险：法治宣传教育的根本性风险

法治宣传教育的核心要求是传递准确、权威、最新的法律知识，而LLM的概率生成机制与数据依赖特性，使其在信息输出过程中难以完全保障准确性，这构成了LLM赋能大学生法治宣传教育的根本性风险，具体表现为以下三个方面：

第一，“幻觉”现象导致的法律信息编造。 “幻觉”是指LLM在生成内容时，会编造看似合理但与事实完全不符的信息，且无法自主识别其错误。在大学生法治宣传教育场景中，可能表现为编造不存在的法律条文、错误解读法律原则，或混淆不同法律制度的适用条件。例如，在回答“大学生兼职受伤是否属于工伤”这一问题时，LLM可能忽略劳务关系和劳动关系的基本前提，错误引用《工伤保险条例》的条款，给出“兼职大学生可享受工伤保险待遇”的回答。此类错误信息若被学生采信，不仅会误导其对自身权益保护途径的认知，还可能使其在实际权益受损时采取错误的维权方式，导致权益无法得到有效保障。

第二，数据滞后导致的法律信息过时。 法律法规的动态更新是法治社会的常态，近年来我国《民法典》《刑法修正案》《个人信息保护法》等重要法律均经历修订或出台，司法解释与指导性案例也在持续更新。LLM的知识范围受限于其训练数据的截止时间，若未及时接入最新的法律数据库，其输出的法律信息必然存在滞后性。大学生若基于过时的法律信息形成认知，将难以适应未来社会生活中的法律实践需求。

第三，法律信息来源的非权威性。 法治宣传教育对信息来源的权威性要求极高，学生获取的法律知识需有明确的法条依据、司法解释或权威案例支撑。但LLM生成内容时，可能混合引用不同学者的学术观点、非权威媒体的报道，甚至网络论坛中的错误解读，而未明确区分学术观点与法律规定、权威解读与民间说法的差异。大学生缺乏对法律信息来源的鉴别能力，易将非权威信息视为法律依据，进而形成错误的法治认知。

（二）法律合规风险：教育应用的制度性风险

LLM在大学生法治宣传教育中的应用，需严格遵守我国关于教育、法律、数据安全等领域的法律法规，若突破法律边界，不仅会导致教育活动的合规性危机，还可能引发法律责任纠纷，具体表现为以下两类风险：

首先，非法提供法律意见的合规风险。 根据《中华人民共和国律师法》规定，没有取得律师执业证书的人员，不得以律师名义从事法律服务业务。LLM赋能大学生法治宣传教育的核心定位是知识传递而非法律实务指导，但在实际应用中，若交互方式不恰当，为学生提供诉讼指导，本质上已超出普法教育的范畴，进入法律实务指导领域，可能陷入合规风险。

其次，数据合规与隐私保护风险。 大学生在使用LLM法治宣传教育应用时，可能输入个人敏感信息。若LLM应用未建立完善的数据收集与保护机制，可能导致学生隐私信息泄露或被用于商业推广等领域，违反数据处理原则。

（三）伦理价值风险：法治宣传教育的导向性风险

大学生法治宣传教育的核心目标之一是培养学生符合社会主义核心价值观的法治观念，而LLM的训练数据可能包含多元甚至冲突的价值取向，使其在输出内容时面临伦理价值偏差风险，具体表现为以下两个方面：

首先，社会主义法治精神的偏离。 我国大学生法治宣传教育以社会主义法治精神为核心导向。然而，当前主流LLM的训练数据中包含大量西方社会的法律制度、法治观念与价值取向，若未进行针对性的价值引导与数据优化，LLM在输出内容时可能出现社会主义法治精神偏离的情况，误导学生对我国法律制度价值取向的认知。

其次，数据偏见导致的法律认知不公。 LLM的训练数据来源于现实社会，不可避免地包含社会中存在的性别、地域、职业等偏见，这些偏见会通过LLM的输出传递给大学生，导致其形成不公平的法律认知。此外，LLM对不同地区法律实践的解读也可能存在地域偏见，如过度侧重一线城市的法律实践经验，忽视中西部地区的司法特点，导致来自不同地区的学生无法获得符合自身实际的法治宣传教育内容。

（四）教育效果风险：法治宣传教育的目标性风险

LLM赋能大学生法治宣传教育的最终目标是提升学生的法治素养与法律应用能力，若应用不当，可能导致教育效果背离预期，甚至产生负面教育影响，具体表现为以下两类风险：

首先，学生对LLM的过度依赖与自主思考缺失。 LLM的实时交互与便捷性特点，易使大学生形成对其的过度依赖，放弃自主思考与知识探究。在遇到法律问题时，仅依赖LLM的回答，而不主动查阅法条、司法解释或咨询专业教师。这种过度依赖会导致学生丧失对法律知识的深度理解能力与逻辑思维能力，无法形成系统的法治知识体系，违背大学生法治宣传教育培养独立法治认知能力的目标。

其次，提示词诱导导致的法律知识滥用。 大学生具备一定的信息筛选与提问设计能力，可能通过精心设计的提示词，诱导LLM生成用于规避法律、损害他人权益的信息。此类诱导生成的内容不仅会误导学生的法律认知，还可能促使其在未来社会生活中尝试钻法律空子，违背法治宣传教育培养规则意识的核心目标。

二 大语言模型赋能大学生法治宣传教育的风险化解策略

LLM赋能大学生法治宣传教育的风险化解并非单纯的技术问题，需结合技术特性、法律要求、教育规律，构建“技术优化—制度规范—价值引导”三位一体的风险化解体系，在充分发挥LLM技术优势的同时，最大限度降低风险，保障大学生法治宣传教育的质量与方向。

（一）技术优化：构建LLM法律信息的准确性保障机制

技术优化是化解LLM信息准确性风险的核心手段，需通过知识库对接、内容审核、技术限制三重技术路径，确保LLM输出的法律信息准确、权威、最新。

对接权威法律知识库，实现信息实时更新。 LLM的信息滞后性与非权威性风险，可通过对接权威法律数据库得到有效缓解。与国家立法机关、司法机关、政府普法平台建立数据对接机制，确保LLM能及时获取最新修订的法律法规、司法解释与指导性案例，避免信息滞后性与非权威性。

建立人机协同内容审核机制，防范“幻觉”与错误信息。 从LLM层面，一是使用经过权威审核的法律数据对模型进行专项训练，降低“幻觉”发生率；二是设置错误检测算法，对LLM生成的内容进行实时检测，识别并拦截明显错误的法律信息。从人工审核层面，组建由法学教师、执业律师、法律实务工作者构成的专业审核团队，负责对学生高频提问的法律问题对应的LLM回答进行定期复盘与修正。

设置功能边界技术限制，避免法律意见与实务指导。 在LLM的算法设计中植入功能限制规则，当学生输入具体个人法律案例时，LLM不得提供具体操作指导，仅能输出一般性法律知识。另外，设置敏感问题拦截功能，当学生提问涉及如何规避法律、如何进行诉讼欺诈等不当内容时，LLM应自动拒绝回答，并提示“此类问题不符合法治精神，建议咨询专业法律人士获取合法解决方案”。

（二）制度规范：构建LLM法治宣传教育应用的合规管理体系

制度规范是化解LLM法律合规与教育效果风险的关键保障，需从数据合规和责任界定两个维度建立完善的管理制度，确保LLM应用符合法律法规要求与教育规律。

完善数据收集与保护制度，保障学生隐私安全。 在学生首次使用LLM应用时，以清晰易懂的方式告知数据收集的范围、用途、存储期限及保护措施，获得学生的明确同意后方可收集数据。强化数据安全保护，采用数据加密、脱敏、匿名化等技术手段，防止学生隐私信息泄露。明确数据使用边界，收集的学生数据不得用于商业推广、数据交易等其他目的，且在学生终止使用应用时，需按照规定删除或匿名化处理其个人数据。

明确多方主体责任，化解法律责任纠纷风险。 LLM赋能大学生法治宣传教育涉及多方主体，需明确各方的责任边界，避免责任界定模糊导致的纠纷。一是开发者责任，需在应用的用户协议、使用界面中明确履行风险告知义务；二是高校责任，需对引入的LLM法治宣传教育应用进行合规性审查，严禁使用存在明显风险的应用，并在教学过程中引导学生正确认识LLM的局限性，培养学生的信息鉴别能力，避免过度依赖；三是学生责任，需理性使用LLM应用，不得通过提示词诱导生成不当内容，不得将LLM输出的信息作为实际法律行为的唯一依据。

（三）价值引导：构建符合社会主义法治精神的LLM教育导向机制

价值引导是化解LLM伦理价值风险的核心，需通过数据优化和价值校准两方面着手，确保LLM输出的内容符合社会主义核心价值观与社会主义法治精神。

优化训练数据，植入社会主义法治精神。 LLM的价值取向源于训练数据，需通过数据优化确保其输出内容符合社会主义法治精神。将党的法治建设文件、权威普法教材、体现社会主义核心价值观的典型案例等纳入LLM的核心训练数据，强化模型对社会主义法治精神的认知。同时，组织法律专家与伦理专家对LLM的训练数据进行筛查，删除或修正包含西方价值偏向、性别偏见、地域偏见的内容，确保数据的客观性与公正性。

建立价值校准机制，纠正偏离性内容。 设置社会主义法治精神检测指标，通过算法对LLM生成的内容进行实时检测，若发现内容存在偏离，自动触发修正机制。建立偏离案例库，将LLM输出的偏离性内容整理为案例库，用于优化模型算法，提升其对社会主义法治精神的理解与传递能力。

三结论与展望

未来，随着LLM技术的不断成熟与法治宣传教育需求的深化，LLM赋能大学生法治宣传教育的应用场景将更加丰富，但风险也将呈现出新的形式与特点。因此，需持续关注LLM技术的发展动态与法治宣传教育的需求变化，不断优化风险化解机制，推动LLM在大学生法治宣传教育中的合规、安全、高效应用，为培养具有坚定法治信仰的新时代大学生提供有力支撑。

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