编者按：当前，生成式人工智能广泛应用于信息传播、舆论引导、知识生产等领域，正在重构网络空间的技术架构、信息传播模式和意识形态生态格局等。在此背景下，生成式人工智能的发展对我国意识形态建设产生了哪些影响？应该如何把握机遇、抑制风险，推进主流意识形态建设？就此，光明网邀请了北京师范大学马克思主义学院邢国忠教授探讨技术变革背景下的主流意识形态建设之道。

　　生成式AI赋能增效，重塑主流意识形态传播格局

　　光明网：生成式人工智能重塑了人类与技术的交互方式，改变了知识信息的生产方式。您认为这将给意识形态建设提供怎样的发展契机？

　　邢国忠：一方面，生成式人工智能促进了内容生产范式重构。比如由“学习强国”学习平台与百度生成式大模型文小言联合开发的“学习强国公文助手”集成了文汇检索、智能提问、信息摘录等功能，满足了用户对公文信息的高效需求，重塑了数字时代主流意识形态传播的路径。生成式人工智能不仅实现了公域与私域资源的有效整合和知识信息的协同，而且在基于大模型数据训练的基础上扩展了知识边界，有效扩大了意识形态内容的传播范围，实现了跨媒体、跨平台的内容传播。

　　另一方面，生成式人工智能有助于精准传播效能提升。生成式人工智能与人类的持续互动能够实时自主生成符合用户喜好和习惯的意识形态内容，用户可以通过自然语言向智能系统下达指令，获取与其需求和价值观相匹配的输出，从而提升宏观知觉，生产出大量符合主流意识形态的内容，增强意识形态引导的效果。比如国内首部文生视频AI系列动画片《千秋诗颂》，其创作团队利用大量国画和古诗词作为训练素材，与生成式大模型进行沟通，创作出具有中国独特审美的AI动画，创新了主流价值观的表达方式，增强了社会主义意识形态的感召力、说服力和引导力。

　　技术应用催生新特征，意识形态建设面临多维挑战

　　光明网：在此背景下主流意识形态建设面临的环境呈现出哪些新特征或者新挑战？这些特征如何改变传统意识形态工作的运行逻辑？

　　邢国忠：生成式人工智能兼具技术属性和价值属性，它的应用使意识形态建设面临更为复杂的环境，呈现出如下的新特征：

　　首先，生成式人工智能引发了去中心化的信息生产范式变革。生成式人工智能赋予用户近乎零门槛的内容创作能力，打破了传统专业机构对信息生产的垄断，拓宽了个人表达观点的渠道，并使表达形式多元化。意识形态话语权的博弈场域从“机构—受众”的传统二元结构转变为“算法—用户—平台”的复杂网状生态，每个节点都可能成为意识形态传播的触发点。

　　其次，生成式人工智能构建了虚实交融的认知建构空间。生成式人工智能生成的虚拟内容与现实信息的界限模糊，虚假信息在价值取向层面可能成为具有潜在行动引导的意识形态，甚至演化为公共谣言。当虚假信息获得超真实传播力时，意识形态的“真相验证机制”失效，公众认知形成“拟态环境中的再拟态化”的嵌套结构，这可能消耗社会信任，稀释甚至瓦解主流意识形态。

　　再次，生成式人工智能可实现微粒化的认知干预。通过用户画像和自然语言处理技术，生成式人工智能能够实现意识形态传播的精准投送，形成针对不同群体认知特征的“定制化叙事”，强化不同群体的固有认知或改变其认知结构，在不知不觉中建立用户的意识形态，同时又以条理清晰的陈述方式提供极具说服力的体验，降低用户对其他信息的质疑和批判。

　　最后，生成式人工智能可能导致主体重构的认同危机。生成式人工智能已展现出生成意义信息、精准推送、审核加工信息等类似人类的能力，在一定程度上替代了人的部分劳动，但也使劳动作为人的基本能力面临被剥夺的风险，人类主体性受到冲击。同时，生成式人工智能生成的意识形态内容往往隐藏着算法偏见和技术伦理困境，当用户无法辨别内容背后的人类意图与机器逻辑时，主流意识形态的信任基础面临解构风险。

　　坚持党的领导与创新治理并举，筑牢智能时代主流意识形态阵地

　　光明网：基于您谈到的这些新变化，您认为在我国应如何平衡机遇风险，加强主流意识形态建设？

　　邢国忠：在智能算法技术日益深入信息传播的背景下，社会主义意识形态的传播策略需要积极适应并主动融入这一变革，通过巧妙地将新型算法技术以柔性方式融入主流意识形态的传播架构，实现传播手段的创新与升级。

　　其一，坚持党的领导。应坚持党管数据原则，在生成式人工智能数据库中融入党媒数据和社会主义意识形态内容，打造具有“温度”的数据资源，使生成式人工智能产品成为传播主流意识形态的“新喉舌”。强化智慧生态系统中的技术赋能与以人为本理念，保障数据的人民性，深入挖掘真实反映人民群众心声的数据价值。加强对生成式人工智能大模型提供者的监管，建立党领导下各方协同参与的意识形态工作责任制。总之，要确保党在智能技术发展中占据主动和优势地位，确保主流意识形态在生成式人工智能市场中占据主导地位。

　　其二，完善法律法规体系。现行法律在各主体价值传递义务等方面有待完善，在法律监管上有待加强，需要通过国家法律制度明确生成式人工智能的使用边界，划定意识形态管理红线，高度重视对生成式人工智能大模型训练数据采集、智能算法运行及生成内容的法律监管。应建立生成式人工智能数据监管框架，完善数据风险投诉举报机制，细化风险防范措施，构建统一的数据风险责任体系。确立智能技术应用的算法规范，完善算法备案审查程序，探索算法侵权公益诉讼途径，规范个性化推荐算法，防范算法风险。关注生成内容的知识产权与法律责任，保护创作者版权，明确各方责任义务，进一步完善人工智能身份界定及其社会行为法律规范，确保法律体系与技术发展相适应。

　　其三，坚持技术创新。首先，通过全产业链布局推动技术创新。深化国家战略规划，加大数据、算法、算力和应用等关键领域的研发投入，推动生成式人工智能的全产业链与一、二、三产业的深度融合，实现技术与意识形态治理的有机结合，以期技术发展与国家战略目标同步。其次，通过规范资本发展助力技术创新突破。政府需通过资本引导和政策规范，推动科技企业与主流意识形态传播深度融合，防范资本短视行为。最后，要加强人才培养夯实技术创新基础。完善人才培养机制，与产业链需求紧密对接，加强数据架构师、算法工程师、数据工程师和人工智能训练师等关键岗位的人才培养，为技术发展提供坚实的人才支撑。

　　其四，创新话语表达。当前，基于生成式人工智能的叙事议题常表现为表达碎片化、泛娱乐化，导致严肃正向的主流意识形态在戏谑娱乐中逐渐被稀释。因此，主流媒体应提升议题设置能力，通过设定社会治理、科技创新、绿色发展等贴近民众生活亲切有力叙事议题，构建满足受众个性化需求的议题传播环境，增强主流意识形态的引领力。主流媒体要提高意识形态叙事的效能。应充分发挥人工智能技术优势，分析用户偏好，借助多样化的叙事模式，生成丰富叙事风格，运用悬念、反差等叙事技巧，实现意识形态话语的立体传播和感官表达，通过智能化手段更新内容展现形式，增强价值认同。

　　其五，提升智能素养。有意识地持续提升用户的智能素养，有助于优化人机交互信息生态，纠正生成式人工智能内嵌的偏见意识形态价值，强化人的主体性。要培养用户的数据主体意识，提升用户对数据采集、处理、利用和转化的主动意识，形成适应智能时代的正确数据观念。要提升用户的数据表达素养，让用户通过大量传播正向信息，在人机交互的反馈循环中占据主导，有效克服语言模型可能携带的先验意识形态偏见。要提升用户生成式人工智能的使用能力，国家应充分利用宣传教育资源，全面推广智能技术知识，培育民众形成科学的智能技术认知，使他们能以理性的态度接受生成式人工智能带来的变革。（光明网记者刘梦甜、实习生敬悦萱采访整理；北京师范大学博士生赖希然对本文亦有贡献。）