編者按：當前，生成式人工智能廣泛應用于信息傳播、輿論引導、知識生產等領域，正在重構網絡空間的技術架構、信息傳播模式和意識形態生態格局等。在此背景下，生成式人工智能的發展對我國意識形態建設產生了哪些影響？應該如何把握機遇、抑制風險，推進主流意識形態建設？就此，光明網邀請了北京師范大學馬克思主義學院邢國忠教授探討技術變革背景下的主流意識形態建設之道。

　　生成式AI賦能增效，重塑主流意識形態傳播格局

　　光明網：生成式人工智能重塑了人類與技術的交互方式，改變了知識信息的生產方式。您認為這將給意識形態建設提供怎樣的發展契機？

　　邢國忠：一方面，生成式人工智能促進了內容生產范式重構。比如由“學習強國”學習平臺與百度生成式大模型文小言聯合開發的“學習強國公文助手”集成了文匯檢索、智能提問、信息摘錄等功能，滿足了用戶對公文信息的高效需求，重塑了數字時代主流意識形態傳播的路徑。生成式人工智能不僅實現了公域與私域資源的有效整合和知識信息的協同，而且在基于大模型數據訓練的基礎上擴展了知識邊界，有效擴大了意識形態內容的傳播范圍，實現了跨媒體、跨平臺的內容傳播。

　　另一方面，生成式人工智能有助于精準傳播效能提升。生成式人工智能與人類的持續互動能夠實時自主生成符合用戶喜好和習慣的意識形態內容，用戶可以通過自然語言向智能系統下達指令，獲取與其需求和價值觀相匹配的輸出，從而提升宏觀知覺，生產出大量符合主流意識形態的內容，增強意識形態引導的效果。比如國內首部文生視頻AI系列動畫片《千秋詩頌》，其創作團隊利用大量國畫和古詩詞作為訓練素材，與生成式大模型進行溝通，創作出具有中國獨特審美的AI動畫，創新了主流價值觀的表達方式，增強了社會主義意識形態的感召力、說服力和引導力。

　　技術應用催生新特征，意識形態建設面臨多維挑戰

　　光明網：在此背景下主流意識形態建設面臨的環境呈現出哪些新特征或者新挑戰？這些特征如何改變傳統意識形態工作的運行邏輯？

　　邢國忠：生成式人工智能兼具技術屬性和價值屬性，它的應用使意識形態建設面臨更為復雜的環境，呈現出如下的新特征：

　　首先，生成式人工智能引發了去中心化的信息生產范式變革。生成式人工智能賦予用戶近乎零門檻的內容創作能力，打破了傳統專業機構對信息生產的壟斷，拓寬了個人表達觀點的渠道，并使表達形式多元化。意識形態話語權的博弈場域從“機構—受眾”的傳統二元結構轉變為“算法—用戶—平臺”的復雜網狀生態，每個節點都可能成為意識形態傳播的觸發點。

　　其次，生成式人工智能構建了虛實交融的認知建構空間。生成式人工智能生成的虛擬內容與現實信息的界限模糊，虛假信息在價值取向層面可能成為具有潛在行動引導的意識形態，甚至演化為公共謠言。當虛假信息獲得超真實傳播力時，意識形態的“真相驗證機制”失效，公眾認知形成“擬態環境中的再擬態化”的嵌套結構，這可能消耗社會信任，稀釋甚至瓦解主流意識形態。

　　再次，生成式人工智能可實現微粒化的認知干預。通過用戶畫像和自然語言處理技術，生成式人工智能能夠實現意識形態傳播的精準投送，形成針對不同群體認知特征的“定制化敘事”，強化不同群體的固有認知或改變其認知結構，在不知不覺中建立用戶的意識形態，同時又以條理清晰的陳述方式提供極具說服力的體驗，降低用戶對其他信息的質疑和批判。

　　最后，生成式人工智能可能導致主體重構的認同危機。生成式人工智能已展現出生成意義信息、精準推送、審核加工信息等類似人類的能力，在一定程度上替代了人的部分勞動，但也使勞動作為人的基本能力面臨被剝奪的風險，人類主體性受到沖擊。同時，生成式人工智能生成的意識形態內容往往隱藏著算法偏見和技術倫理困境，當用戶無法辨別內容背后的人類意圖與機器邏輯時，主流意識形態的信任基礎面臨解構風險。

　　堅持黨的領導與創新治理并舉，筑牢智能時代主流意識形態陣地

　　光明網：基于您談到的這些新變化，您認為在我國應如何平衡機遇風險，加強主流意識形態建設？

　　邢國忠：在智能算法技術日益深入信息傳播的背景下，社會主義意識形態的傳播策略需要積極適應并主動融入這一變革，通過巧妙地將新型算法技術以柔性方式融入主流意識形態的傳播架構，實現傳播手段的創新與升級。

　　其一，堅持黨的領導。應堅持黨管數據原則，在生成式人工智能數據庫中融入黨媒數據和社會主義意識形態內容，打造具有“溫度”的數據資源，使生成式人工智能產品成為傳播主流意識形態的“新喉舌”。強化智慧生態系統中的技術賦能與以人為本理念，保障數據的人民性，深入挖掘真實反映人民群眾心聲的數據價值。加強對生成式人工智能大模型提供者的監管，建立黨領導下各方協同參與的意識形態工作責任制。總之，要確保黨在智能技術發展中占據主動和優勢地位，確保主流意識形態在生成式人工智能市場中占據主導地位。

　　其二，完善法律法規體系。現行法律在各主體價值傳遞義務等方面有待完善，在法律監管上有待加強，需要通過國家法律制度明確生成式人工智能的使用邊界，劃定意識形態管理紅線，高度重視對生成式人工智能大模型訓練數據采集、智能算法運行及生成內容的法律監管。應建立生成式人工智能數據監管框架，完善數據風險投訴舉報機制，細化風險防范措施，構建統一的數據風險責任體系。確立智能技術應用的算法規范，完善算法備案審查程序，探索算法侵權公益訴訟途徑，規范個性化推薦算法，防范算法風險。關注生成內容的知識產權與法律責任，保護創作者版權，明確各方責任義務，進一步完善人工智能身份界定及其社會行為法律規范，確保法律體系與技術發展相適應。

　　其三，堅持技術創新。首先，通過全產業鏈布局推動技術創新。深化國家戰略規劃，加大數據、算法、算力和應用等關鍵領域的研發投入，推動生成式人工智能的全產業鏈與一、二、三產業的深度融合，實現技術與意識形態治理的有機結合，以期技術發展與國家戰略目標同步。其次，通過規范資本發展助力技術創新突破。政府需通過資本引導和政策規范，推動科技企業與主流意識形態傳播深度融合，防范資本短視行為。最后，要加強人才培養夯實技術創新基礎。完善人才培養機制，與產業鏈需求緊密對接，加強數據架構師、算法工程師、數據工程師和人工智能訓練師等關鍵崗位的人才培養，為技術發展提供堅實的人才支撐。

　　其四，創新話語表達。當前，基于生成式人工智能的敘事議題常表現為表達碎片化、泛娛樂化，導致嚴肅正向的主流意識形態在戲謔娛樂中逐漸被稀釋。因此，主流媒體應提升議題設置能力，通過設定社會治理、科技創新、綠色發展等貼近民眾生活親切有力敘事議題，構建滿足受眾個性化需求的議題傳播環境，增強主流意識形態的引領力。主流媒體要提高意識形態敘事的效能。應充分發揮人工智能技術優勢，分析用戶偏好，借助多樣化的敘事模式，生成豐富敘事風格，運用懸念、反差等敘事技巧，實現意識形態話語的立體傳播和感官表達，通過智能化手段更新內容展現形式，增強價值認同。

　　其五，提升智能素養。有意識地持續提升用戶的智能素養，有助于優化人機交互信息生態，糾正生成式人工智能內嵌的偏見意識形態價值，強化人的主體性。要培養用戶的數據主體意識，提升用戶對數據采集、處理、利用和轉化的主動意識，形成適應智能時代的正確數據觀念。要提升用戶的數據表達素養，讓用戶通過大量傳播正向信息，在人機交互的反饋循環中占據主導，有效克服語言模型可能攜帶的先驗意識形態偏見。要提升用戶生成式人工智能的使用能力，國家應充分利用宣傳教育資源，全面推廣智能技術知識，培育民眾形成科學的智能技術認知，使他們能以理性的態度接受生成式人工智能帶來的變革。（光明網記者劉夢甜、實習生敬悅萱采訪整理；北京師范大學博士生賴希然對本文亦有貢獻。）