作者简介

单文鹏，中国人民大学马克思主义学院副教授、硕士生导师、思政课德法教研部主任，受聘中国人民大学“杰出学者支持计划”青年学者B岗。在《教学与研究》《人民日报》《光明日报》《思想理论教育导刊》《马克思主义理论学科研究》等核心刊物发表论文20余篇，主持国家社会科学基金青年项目等多项，出版专著1部，参编著作多部；荣获北京高校第十四届青年教师教学基本功比赛一等奖、北京高校思想政治理论课教学基本功比赛特等奖等。

生成式人工智能对思想政治教育主客体关系的变革与调适

关键词：生成式人工智能；思想政治教育主客体；技术赋能

摘 要：深化思想政治教育主客体关系研究是落实立德树人根本任务、推动新时代思想政治教育高质量发展的题中之义。生成式人工智能凭借对复杂价值命题的语义解构、逻辑分解与意义生成，突破了思想政治教育主客体关系既有理论框架的单向度认知，改变了人与人、人与物、能动与受动等关系展开范式，深度重塑着思想政治教育主客体的存在样态、作用场域与互动逻辑。在存在论层面，技术介体的“拟主体性”特征引发主客体范畴延伸；在空间论层面，时空融合的教育生态扩大主客体交互范围；在认识论层面，智能算法的知识生产方式重塑主客体认知路径；在方法论层面，人机协同的教育实践革新主客体互动范式。面对生成式人工智能带来的系统性变革，应遵循育人规律和技术逻辑的辩证统一，追求共生关系，构建人机共育的主体性教育新范式；强化技术赋能，提升思想政治教育主客体的数智化素养；注重意义引导，完善生成式人工智能治理监管体系。

习近平总书记指出：“谁能把握大数据、人工智能等新经济发展机遇，谁就把准了时代脉搏。”党的二十届四中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》，提出“全面实施‘人工智能+’行动，以人工智能引领科学范式变革”。中共中央国务院印发《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》聚焦教育数字化，强调“促进人工智能助力教育变革”，“打造人工智能教育大模型”。在工具理性层面，人工智能本质属于服务思想政治教育主客体的“技术介体”，其通过算法优化与数据处理为思想政治教育提供效率支撑。然而，在人工智能技术跃迁与教育数字化战略转型的协同演进中，以Deepseek为代表的国产生成式人工智能大模型，凭借对复杂价值命题的语义解构、逻辑分解与意义生成，在实际应用中正在突破单纯工具客体范畴，成为具有“拟主体性”的认知参与者。当然，也需要清醒认知到“拟主体性”终究有其边界，生成式人工智能虽深度嵌入思想政治教育主客体关系网络，但其始终不具备人类主体的价值判断力和实践能动性，无法替代人类主体的核心地位。在此“变”与“不变”的双重背景下，系统剖析生成式人工智能影响下的思想政治教育主客体关系，回答数智时代思想政治教育主客体关系的科学调适问题，既是推动思想政治教育学科基础理论创新发展的逻辑必然，亦是破解意识形态传播效能困境的实践要求。

一、现代信息技术演进中思想政治教育主客体关系的研究反思

思想政治教育主客体关系是思想政治教育学的理论基石。生成式人工智能的介入使得思想政治教育主客体关系面临人机关系重构的挑战。在技术从工具性存在升格为“拟主体性”存在的背景下，学界尚未形成系统性的研究回应。为此，有必要回归思想政治教育主客体关系的本体论根基，对既有研究成果进行整体性反思。

（一）人与人的人本框架面临人机共生的前提性挑战

按照马克思主义主客体理论在人类社会历史领域的应用，思想政治教育主客体关系统一于现实的个人，围绕人与人互动而展开理论建构。传统研究主要有三种进路：一是按照“主体-客体”的作用逻辑，从主动与被动、主导与从属的关系角度界定主客体；二是遵循反向推演的对象化逻辑，认为教育者和受教育者都是具有独立自主、主观能动性的主体；三是突破主客体对立的认知界限，从“主体客体化和客体主体化的双向运动”出发，认为任何思想政治教育过程都是“双主体”的互动过程。

生成式人工智能的技术迭代对从人与人的角度把握思想政治教育主客体关系提出了前提性挑战。从技术现象学视角审视，生成式人工智能尤其是具备具身交互能力的大语言模型，通过模拟甚至增强人类的感知通道，重塑思想政治教育过程中“现实的人”的感知方式，推动人与技术从纯粹的解释学关系、外在的他者关系向具身关系演变。在此视角下，生成式人工智能更接近一种认知“拟主体”，而不仅仅只是一种技术介体或交互工具。所以，思想政治教育主客体是否仍限定为“现实的人”，成为亟待回应的理论与现实问题。

（二）人与物的工具属性面临“拟主体”的价值介入挑战

在人与物的关系维度中，教育者与受教育者共同作为主导性主体，利用教育内容、教育载体、教育手段等物的客体，建构起“主体（教育者）-客体（教育内容等）-主体（受教育者）”的模式。物的客体性主要表现为教育资料的中介属性与工具本质。

生成式人工智能介入思想政治教育过程，实现了思想政治教育客体范畴的技术性扩展。作为“增强型思想政治教育客体”，其能够使思想政治教育客体在信息处理效率、内容适配精度及交互反馈时效等方面的能力大大增强。需要说明的是，生成式人工智能虽具有物的客体性，但在实际应用中也因其具有意识形态偏向而超越单纯的“物的客体”范畴。从算法政治学视角审视，生成式人工智能具备自主生成、筛选、推送带有意识形态偏向内容的能力，甚至通过“算法黑箱”隐蔽地影响教育过程中主体的价值认知，此时其已不再是被动的教育工具，而是主动参与价值建构的“拟主体”，这对客体总体上作为价值传递中介的传统认知构成了挑战。

（三）能动与受动的辩证结构面临人机互构的挑战

思想政治教育主客体关系也呈现为教育者与受教育者间能动交往的实践过程。从能动性维度来看，教育者的主体性实践体现在教育目标的预设性建构、教育过程的策略性调适、教育效果的反思性评估等方面，受教育者的能动性则集中体现为认知结构的创造性转化。从受动性维度来看，教育者的实践活动既受制于教育目标的价值导向约束，又受限于受教育者认知阈限的客观制约；受教育者的受动性不仅受既有价值体系的继承性影响，教育场域中的角色定位也影响着认知转化的具体路径。

将生成式人工智能引入“能动-受动”的思想政治教育主客体关系中，当生成式人工智能以自然语言理解与自主对话深度介入后，作为第三方“拟主体”，它具备独立语义理解、意图推断与内容生成能力，在交互中可能重组话语逻辑、新增价值倾向、改变对话走向。“主体对象化”产物实际呈现出“对象主体化”特征，从根本上打破了传统人际关系的直接互动结构，思想政治教育主客体关系由此进入技术与人共同塑造能动与受动关系的新形态。

综上，传统思想政治教育主客体关系的理论建构始终以人作为逻辑原点，却困囿于实体性思维与具象化分析的理论框架，尚未突破经验性认知而走向哲学层面的本体追问。当生成式人工智能深度嵌入思想政治教育生态时，对思想政治教育主客体关系的认知应超越“谁主导-谁从属”的操作性探讨，转而置于人机互构、虚实共生的新型场域之下展开分析。

二、生成式人工智能对思想政治教育主客体关系的多维变革

生成式人工智能的发展速度突破了人们的原有预期和想象，当大模型突破工具理性的技术阀限、实现认知架构的进化论转向时，技术介体已在事实层面从被动性客体升维为具有“拟主体性”的认知实体。这种系统性变革既孕育技术赋能的创新机遇，也潜藏价值异化的现实风险。

（一）存在论视域下思想政治教育主客体关系范畴延伸

从技术特性来看，生成式人工智能的“拟主体性”生成源于其认知架构的高速进化。Deepseek拥有5500亿中文Token，ChatGPT拥有超5万亿的各语言Token，这种千亿乃至万亿级的参数大模型往往能够通过跨模态学习，构建起系统的知识图谱，在与思想政治教育者或受教育者的交流场景中展现出“类人”的交互能力。生成式人工智能不仅能够在一定意义上解析宏观的科学理论、抽象的价值命题，也能够回复受教育者在理想和现实、利己和利他等具体的思想困惑，且依据频繁的本地化信息输入，这种特殊的意识形态叙事往往可以契合自身认知、逻辑自洽，其“思维方式已展现出由传统的机械主义向经验主义和进化论转向的趋势”。这种愈发强烈的“拟主体性”甚至有可能“润物无声地溶解人类的主体性”。

与此同时，也需要看到，尽管生成式人工智能对思想政治教育主客体关系有所挑战，但目前还不足以撼动教育者与受教育者的主体性地位。生成式人工智能“拟主体性”的发挥本质上还是人类智能的镜像化表达。马克思所讲的人的主体性本质在于"自由的有意识的活动"，而生成式人工智能仅仅是超强算法对意识现象的统计学模拟，缺乏社会实践基础与价值批判能力。即便在强人工智能时代，人类仍可通过“技术规训”手段保持其主体地位。

（二）空间论视域下思想政治教育主客体交互范围扩大

一方面，生成式人工智能创设的全新拟态空间，可供教育者与受教育者在场域内实现交互。通过自然语言交互界面构建的虚拟空间，与传统实体思想政治教育空间相呼应，形成了“嵌套式”的基本结构。教育者可借助生成式人工智能的代理实现全天候在场，而受教育者则突破课堂的空间限制获得个性化引导。这种拟态空间与现实空间的互嵌性，使思想政治教育从“定点定时”的封闭场域转向“泛在渗透”的开放生态。倘若将生成式人工智能与虚拟现实、数字孪生等技术融合，则能共同构建出元宇宙教室、虚拟思政展厅等新型交互场域，更进一步推动思想政治教育从“泛在渗透”向“全域浸润”的育人生态转变。

另一方面，生成式人工智能的即时响应能力可延展思想政治教育的时间限度，增强教育者与受教育者间的交互密度。传统思想政治教育受限于“课时制”的时间结构，但生成式人工智能却可以实现全时段的在线交互，完全渗透到受教育者的日常生活间隙之中。当受教育者在Deepseek中探讨“个人理想与社会理想”时，其不仅能即时生成逻辑自洽的参考方案，还能在后续对话中主动回溯该议题，将思考回路与推演逻辑完整呈现，实现价值引导的长效影响。这种时空秩序的重设意味着思想政治教育从“阶段性任务”升华为“终身性实践”。

（三）认识论视域下思想政治教育主客体认知深度拓展

在计算智能方面，生成式人工智能通过对受教育者课堂发言、思想汇报、线上互动留言等多方面相关数据的编码与关联分析，将抽象的思想认知、价值倾向等信息转化为可量化的认知数据指标，推动教育内容的生成逻辑从“经验驱动”向“数据驱动”转型。在认知智能方面，生成式人工智能可以依据受教育者交互数据适时调整内容输出的抽象层级和信息密度，将思想观念重置为适配受教育者接受阈限的符号序列。而且，生成式人工智能所达成的思想政治教育过程往往是受教育者主动学习或寻求自我教育答案的过程，这意味着“教育对象逐渐从被动的思想观念接受者转变为兼具深度发问、辩证思考和理性批判能力的主动参与者”。在感知智能方面，生成式人工智能的跨模态深度学习框架能够突破文本叙事的一维局限，将富含技术情感的文本表达向视觉、听觉符号转化，使得思想政治教育获得多感官通道的认知强化效应。

当然，生成式人工智能对教育内容的重置也有相当的风险性，往往会因技术幻觉而带来内容失真。所谓技术幻觉，是指生成式人工智能大模型自信地编造"事实"并指称为真实信息的情况。在思想政治教育这一强调政治性、思想性与价值性的特定领域中，此种幻觉的危害远不止于信息谬误，更可怕的是从西方意识形态话语的隐性输出，解构思想政治教育基础，弱化思想政治教育功能。

（四）方法论视域下思想政治教育主客体互动模式革新

就微观交互的智能重建而言，生成式人工智能凭借基于超强算力的对话生成与情感分析手段，实现了思想政治教育静态知识传授与动态情感互动的统一。生成式对话模型通过分析对话历史，能够生成具有针对性的动态回应策略，甚至通过内置的情感分析与立场检测模块实时识别受教育者的认知偏差。就宏观育人的终身伴随而言，生成式人工智能所蕴含的复杂时间序列关联挖掘、概率预测、非线性思维方式决策，以及持久记忆存储与情景关联能力，赋予思想政治教育互动以更为深远而持久的效果，并构建起受教育者思想演变成长的数字孪生模型。

需要指出的是，这种人机协同的全新互动模式也容易使思想政治教育陷入“算法陷阱”之中。第一，“大模型算法依赖”会扼杀思想政治教育主客体的独立思考能力和自主决策权。第二，各类生成式人工智能大模型因内部工作机制的复杂性、不透明性和不可解释性，这一“算法黑箱”容易导致信任危机、伦理争议和意识形态风险。第三，生成式人工智能的价值立场本质上受制于训练数据的伦理框架与算法设计者的价值预设，难以具备人类教育者特有的价值判断与纠偏功能。

三、生成式人工智能影响下思想政治教育主客体关系的调适路径

生成式人工智能势不可挡，应当辩证地看待其对思想政治教育主客体关系的重塑。一味强调技术风险的防御性规避，只能让思想政治教育固步自封于传统模式。面对生成式人工智能带来的系统革命，既不能陷入“算法决定论”的盲目崇拜，也不可固守“技术风险论”的防御姿态，而应作出新的适应性调整。

（一）以共生理念构建人机共育的主体性教育新范式

生成式人工智能技术理性与价值理性的越位，容易诱发现实生活中“主体悲观论”“主体无用论”“主体低能论”等消极论调。这些“论衰人类未来的观点并未看到主体的历史性和阶段性，是凭借机械、呆滞、有限的认知狭隘地以局部优势否定人类全局能力”的片面之言，将思想政治教育者和受教育者的认识视野和思维模式局限于其中，忽略了人类本身才是技术背后具有控制性的主体力量。为此，需要寻求一种战略性调适理念，找到“技术赋能”与“教育守正”的平衡点。

首先，转变“唯技术是从”的观念。生成式人工智能的代码系统运算是在语言大数据中挖掘统计学意义上的高概率关联，它“是人设计出来的，仍然是人类智能的一种可能性”，现阶段的生成式人工智能尚无法企及人类真正意义上的情感智力，故保持对技术输出的批判性反思是首要的。其次，加强人的自我意识建设。不论时代如何发展，教育者和受教育者始终是思想政治教育过程中最核心的参与者，思政育人的终极指向乃是人的自由全面发展，要充分提升思想政治教育主体的自我意识建设，实现“技术为我所用”而非“我为技术所役”的主体性复归。最后，构建“人类+生成式人工智能”的人机共生共育范式。在人机共生的主体性教育范式下，生成式人工智能并非单纯意义的“拟主体”或工具客体，而应基于育人需要展开分析，既可以作为教育者与受教育者交互的重要场域，又可以作为教育介体为教育者提供技术补充和支持，还是受教育者展开自我教育的重要对象化存在。

（二）以技术赋能提升思想政治教育主客体的数智化素养

技术对人类社会的影响是客观的、历史的、辩证的，人类对技术的适应和反馈也应当是客观、历史且辩证的。生成式人工智能为思想政治教育主客体交互带来的技术利好才是主要的方面。

一方面，教育者应当自觉提升对生成式人工智能大模型的敏锐感和关注度。经过大量“喂食”和无穷迭代的自我训练，Deepseek这类通用语言大模型在理论容量上可以获得人类全部知识，无限趋向于全知视角。但趋向于“全知”并不意味着全知，更不代表着全能，教育者主体性功能的发挥依然在思想政治教育过程中发挥关键性作用。在从知识传授者向价值引领者的角色转变、从教学实施者向人机协同设计者的能力升级等方面，教育者所发挥的作用依然至关重要。应通过系统性培训重点提升算法理解能力、价值嵌入能力以及风险识别能力等核心数智素养。另一方面，受教育者也需培养“算法批判力”，形成对生成式人工智能内容的审辨思维和价值过滤能力。生成式人工智能提供的“即时满足”体验，导致受教育者的精神世界趋向表面化与浅层化，这与铸魂育人、立德树人的目标是背道而驰的。受教育者在享受数字化便利的同时，应避免陷入“情感依赖”“技术沉迷”的窠臼之中，把握算法的基本原理，防范数据茧房对价值引领的消解。

（三）以价值引领健全生成式人工智能治理监管体系

生成式人工智能所带来的负面效应，归根结底并不是技术的本质使然，往往是因技术发展尚不健全或主体不合理地利用所致。构建并完善治理监管体系，是追求思想政治教育主客体关系动态平衡的题中之义。

第一，研发企业要坚持正确的发展方向，从技术底层的算法逻辑着手，将社会主义核心价值观作为基准融入模型训练与优化过程。在数据层，构建以马克思主义经典著作、党的创新理论成果、中华优秀传统文化典籍等为核心的高质量语料库。在算法模型层，建立专家参与的价值对齐机制。在应用治理层，针对涉及意识形态核心命题的交互内容设置审核前置程序，针对技术幻觉导致的内容失真风险，应引入“生成-验证-迭代”的事实核查机制，确保交互内容的真实可靠。第二，有关教育部门、各类新闻媒体以及广大社会民众等具有监督管理职责和权利的主体应当发挥自身优势，形成对生成式人工智能的监管合力，科学、系统、有效地评估生成式人工智能所带来的算法依赖后果及可能产生的主体性威胁。第三，有关立法部门还应在立法层面有效指引和规范生成式人工智能所带来的隐私泄露问题、数据滥用问题、算法歧视和偏见问题等，以风险防范导向的治理体系设计为技术应用提供制度保障，为重塑人机协同的新型主客体关系筑牢安全屏障。唯有建立完善的立法体系，为生成式人工智能的健康发展保驾护航，才能使思想政治教育交互在安全、有序、公平的技术环境中得以更好开展，促进教育者与受教育者之间的良性互动，推动新时代思想政治教育高质量发展。