人工智能幻觉，也被称为“大模型幻觉”，通常是指模型生成的内容不忠实于信息源或者与现实世界的事实不符，包含文本生成、图像生成、语音交互等内容的幻觉。幻觉的产生通常是由于模型在缺乏相关信息的情况下，通过概率性选择生成内容，而非基于真实世界的知识库或逻辑推理，这使得其输出不仅难以令人信赖，而且可能误导用户。英国广播公司（BBC）的一项研究揭示，微软的Copilot、OpenAI的ChatGPT、谷歌的 Gemini 以及 Perplexity等主流人工智能工具所生成的回答中，有超过一半存在“显著问题”，其中约五分之一的答案引入了明显的事实错误。2025年1月，世界经济论坛发布的《2025年全球风险报告》显示，虚假信息和错误信息连续两年位居短期风险之首，持续对社会凝聚力和治理构成重大威胁，它们侵蚀公众信任并加剧国内外分歧，生成式人工智能正放大这种风险。在思想政治教育中人工智能应用场景广泛，包括个性化学习、智能评估、虚拟教学助手、互动教学、大数据分析、情感识别与干预、跨学科融合教育等。准确识别、深入分析并有效消弭这些幻觉，对于充分发挥人工智能在思想政治教育中的积极作用，推动思想政治教育的现代化转型具有重要意义。
一、思想政治教育中人工智能幻觉的类别
人工智能幻觉的类别众多，根据不同的分类标准，可以将其划分为内在幻觉与外在幻觉，封闭域幻觉与开放域幻觉，输入矛盾幻觉、上下文矛盾幻觉以及事实矛盾幻觉，事实性幻觉和忠实性幻觉等。本文结合思想政治教育领域的特殊性，根据人工智能幻觉的内容差别，将大语言模型等技术应用产生的技术幻觉现象，分为事实性和知识性偏差、逻辑性错位与价值性偏移三种类型。
（一）事实性和知识性偏差
事实性和知识性偏差是指人工智能系统在处理思想政治教育相关信息时，输出与客观事实严重不符的内容。一项对ChatGPT的测试发现，在100个诱导式错误叙述中，ChatGPT的受骗率高达80%，结果“巧妙地对重大主题（如新冠疫情、乌克兰危机和学校枪击事件）发表了虚假和误导性的声明”。思想政治教育涵盖的知识类型丰富多样，包括形势政策事实、政治理论知识、思想道德知识、法治知识、“四史”知识等，信息的准确性至关重要。例如，在讲述中国近现代史上的重大事件时，人工智能可能错误地陈述事件发生的时间、地点或关键人物。这种对历史事实的错误呈现，会使学生构建起错误的知识体系，严重影响思想政治教育的知识传授功能。这种由训练数据碎片化或者信息源错误导致的史实错位，本质上是技术系统对历史唯物主义认知框架的“符号化模拟”。还有一种知识性偏差表现为一些人工智能模型对某些固定概念存在明显表达不当等问题，如将“社会主义核心价值观”表述为“中国特色社会主义价值体系”。
（二）逻辑性错位
思想政治教育的目标之一在于重点培养学生的逻辑思维能力，通过合理的论证和推理引导学生树立正确的价值观。人工智能输出内容的逻辑性错位表现为其生成的内容在逻辑推理上存在混乱或矛盾等结构性逻辑缺陷。具体表现为：一是因果链条断裂。如人工智能在解释社会主义核心价值观时，可能机械拼接概念要素，导致“结论悬浮”现象，以及核心价值体系的断裂式表达。这种简化论倾向源于算法对复杂社会系统因果关系的认知局限。二是价值坐标混淆。算法在处理多元价值判断时易产生逻辑位序紊乱，如将“个人发展”与“集体主义”置于对立层面。三是辩证思维缺失。人工智能在处理矛盾性命题时往往呈现非此即彼的线性逻辑，或者表现出“虚假辩证法”特征，难以把握马克思主义理论强调的辩证统一关系。尤其是在价值判断场景中，尽管模型生成文本的语义连贯性指数很高，但逻辑自洽性指数却很低，这反映出算法对辩证逻辑的形式化模仿的局限所在。这种逻辑性错位的根源在于技术系统的局限性，包括训练数据的历史语境剥离、形式逻辑对辩证法的降维处理，以及算法黑箱对思想演进过程的遮蔽。这一幻觉可能解构马克思主义理论的科学体系，使受教育者在认知建构中形成碎片化、表面化的价值理解。
（三）价值性偏移
思想政治教育肩负着培育学生正确世界观、人生观和价值观的重任，价值导向的正确性是其核心所在。价值性偏移是指人工智能在处理与思想政治教育相关的价值判断、价值引导等问题时，所生成的内容违背、偏离了社会所倡导的主流价值观。其主要体现为：一是价值观的扭曲。人工智能生成与社会主流价值观相悖的观点或内容，如在分析一些社会现象时，得出自由主义、个人主义至上的结论，而忽视集体主义、奉献精神等重要价值观。二是道德判断偏差。在涉及道德问题的评判上，人工智能由于无法准确把握道德的本质和内涵，对于一些复杂的道德两难问题，给出不符合道德常理和道德规范的解释和方案。三是价值引导错误。如过度强调物质利益的追求，而忽视精神层面的丰富和提升，使学生过于关注外在的物质享受，而忽略了自身内在品质的培养。四是文化价值误解。如对中华传统文化中的一些价值观进行片面解读，或者在跨文化交流中，不能正确传达不同文化的核心价值，人工智能因跨文化语料训练导致的价值立场模糊化现象尤为突出。
二、思想政治教育中人工智能幻觉生成的技术根源
在思想政治教育场景中，人工智能幻觉生成的技术根源呈现多维交织的复杂特征。从数据输入到模型运行，从算法设计到场景应用，从事实识别到逻辑推理，共同构成了技术层面的深层致幻机制。这些技术维度的缺陷相互叠加交织，最终在思想政治教育实践中催生出具有隐蔽性、迷惑性的人工智能幻觉现象。
（一）数据质量的偏误
1.训练数据不足的拟合风险
在思想政治教育领域，人工智能模型训练数据的匮乏将引发多重拟合风险。其一，数据稀疏性导致模型对意识形态概念的符号化认知。当社会主义核心价值观、马克思主义基本原理等核心概念的训练语料不足时，模型倾向于通过词频统计和共现关系构建浅层语义关联，形成“概念空壳化”现象。例如，对“人类命运共同体”的向量表征可能仅捕捉到地理空间特征，而忽视其政治哲学内涵。其二，知识图谱断裂加剧逻辑拟合偏差。思想政治教育特有的辩证思维和理论体系需要完整的知识脉络支撑，若训练数据碎片化，模型在构建“社会主要矛盾演变”等复杂命题时，其生成文本的因果链条完备性指数可能下降，产生历史唯物主义认知框架的断裂。其三，价值取向异化的隐性风险。数据覆盖不全迫使模型依赖概率分布填补知识盲区，如在涉及“中西方价值观比较”等敏感议题时，可能基于统计学优势生成隐性价值偏移内容。当训练数据中中国特色社会主义理论占比过低时，模型输出文本的价值立场一致性系数将跌破临界阈值，形成“技术无意识偏见”的意识形态渗透风险。这种数据驱动的拟合缺陷，本质上反映了技术系统对思想政治教育规律的形式化模拟困境。
2.错误标注的数据污染
错误标注引发的数据污染已成为威胁技术应用有效性的关键风险源，这种数据异化现象主要表现为三类结构性矛盾。其一，本体论层面的概念混淆。当马克思主义基本原理相关文本被错误标注为普通哲学理论时，模型在潜在语义分析中会出现核心概念向量偏移，导致语义表征失真。其二，价值导向的标签倒错。若将西方宪政民主论述误标为社会主义政治文明内容，会引发知识图谱的拓扑结构畸变。其三，语境关联的断裂污染。思想政治教育特有的历史叙事逻辑要求严格的事件时序标注，政策文本错误标注导致模型生成内容出现历时性错位，其时间线准确率骤降，这种标注偏差实质上重构了技术系统的认知框架，使模型架构中的注意力机制在意识形态维度产生价值权重分配紊乱。更严重的是，污染数据通过模型训练形成的错误参数固化，会产生“认知偏见代际传递”，在数据传播阶段可能会导致被污染数据“病毒式”传播。数据传播具有海量性、高速化、全渠道和高渗透的特点，因此会大幅提升被污染数据的传播效率，增加被污染数据的社会危害。
3.数据偏差的结论失准
思想政治教育数据可能因各种原因存在缺失值，比如某些历史时期的资料因年代久远难以完整获取，或者在数据收集过程中由于技术、人为、制度等因素导致部分数据遗漏。同时，数据收集过程中可能存在偏差，过度聚焦某些地区、群体或主题，而忽视了其他方面的多样性。在人工智能驱动的思想政治教育分析系统中，数据偏差导致的结论失准已演变为具有范式危机性质的技术伦理问题。这种认知偏离主要表现为两重解构效应：其一，本体论层面的概念坍缩。当马克思主义中国化理论数据覆盖率不足时，人工智能模型对“两个结合”的理论阐释会出现核心命题断裂，形成理论完整性的机械解构。其二，价值排序的隐性颠覆。当训练数据中集体主义与个人主义案例比例失衡时，模型在“个人与社会关系”议题上的结论生成中，就会出现文本隐含功利主义倾向，这种价值基准偏移就会突破意识形态安全阈值。在马克思主义认识论视域下，数据不仅是技术系统的生产资料，更是意识形态传播的物质载体。当前思想政治教育智能化进程中暴露的幻觉现象，本质上折射出数据生产关系的深层矛盾——当技术系统处理具有鲜明价值导向的教育数据时，传统的数据治理范式已难以适应意识形态教育的特殊要求。
（二）模型理解能力的缺陷
1.语义理解的降维困境
思想政治教育中的语言具有丰富的内涵和特定的语境，这给人工智能模型的语义理解带来了巨大挑战。在人工智能赋能思想政治教育的实践中，算法对复杂语义的简化处理正在形成深层的认知困境。当技术系统将“人类命运共同体”“四个自信”等蕴含丰富理论内涵的政治概念机械拆解为词语关联和统计模型时，本质上是对意识形态话语的“扁平化”重构。例如，人工智能可能将“全过程人民民主”简化为“选举频率”“参与人数”等量化指标，却无法诠释其背后人民主体性的政治哲学逻辑。这种降维理解导致教育内容出现“符号空转”——受教育者接收到的只是概念外壳，而理论内核的辩证性、历史性却被技术过滤。更隐蔽的危机在于，算法对语义的“去语境化”处理使得价值传递失真：当人工智能将“社会主义核心价值观”拆解为孤立词语进行匹配时，系统可能将“公正”片面关联经济分配而忽视政治伦理维度，将“法治”局限为法律应用而淡化其人民性本质。这种语义理解的降维困境，折射出技术工具与意识形态教育规律的冲突，呼唤建立更具人文深度的智能教育范式。
2.语境重构的脱域风险
思想政治教育的内容往往与特定的历史、社会和文化语境紧密相连。人工智能模型在处理文本时，若难以充分理解复杂的语境信息，就会影响其对思想政治教育内容的准确解读。在人工智能重塑思想政治教育的过程中，技术对语境的解构与重组正在引发深层的文化断裂风险。当算法将“延安整风”“真理标准问题大讨论”等承载特定历史记忆的教育内容转化为去背景化的知识模块时，原有的时空坐标与精神内核可能会被悄然抽离，这种时空错位的叙事重构，使革命精神的传承链条出现裂缝。尤其是当涉及意识形态敏感话题时，模型对敏感词的刻意回避会导致语境连贯性断裂。更值得警惕的是，技术系统对动态社会语境的迟钝反应，如人工智能用固定模型解读“新时代社会主要矛盾”时，往往忽视现实语境的复杂性，导致理论阐释悬浮于社会实践之上。这种技术性脱域不仅割裂了理论的历史纵深，更在代际传递中弱化价值观教育的生命力，思想政治教育最核心的情感共鸣与价值浸润可能就会被算法悄然消解。
（三）算法对主流价值观的偏离
1.算法偏见对核心价值观的侵蚀
人工智能系统的价值嵌入机制逐步成为技术哲学领域的前沿议题。研究表明，算法偏见已超越传统技术缺陷范畴，演变为数字文明时代的新型价值观危机。这种价值侵蚀过程具有三重动力学特征：基于历史数据的价值惯性、技术黑箱中的价值异化，以及系统应用的价值扩散效应，共同构成对人类社会伦理秩序的深层解构。从本体论维度审视，算法系统通过数据化过程将社会现实转化为计算对象时，必然携带特定的价值预设。大量的例证印证了算法系统并非中立工具，而是通过指标选择、特征加权等技术环节实现价值体系的物质性固化。认识论层面的危机则表现为算法偏见引发的价值判断基准位移。自然语言处理模型在“法治与政治”等关联度测试中呈现的系统性偏差，证实了福柯知识—权力理论在数字时代的延伸——机器学习系统通过语料库的权力关系再生产，正在重塑社会认知的价值坐标系。这种隐蔽的价值形塑过程，导致公众在搜索引擎、推荐系统等日常技术接触中无意识接受算法构建的“数字真理体制”。
2.算法黑箱触发意识形态安全风险
如果人工智能模型过度依赖境外开源语料库，极有可能生成包含历史虚无主义倾向的大量案例。这一典型场景揭示了人工智能赋能思想政治教育时面临的价值导向偏离风险——当技术逻辑遭遇意识形态传播的复杂性，算法幻觉正在引发意识形态安全危机。从技术哲学视角审视，人工智能系统的价值编码具有双重异化特性。一方面，预训练模型通过海量数据吸收的价值立场，往往与社会主义核心价值观存在隐性冲突；另一方面，算法黑箱导致的价值输出不可控性，使得技术系统可能成为西方价值渗透的“特洛伊木马”。这种价值偏离机制印证了技术统治论的核心论断：工具理性正在侵蚀教育场域的价值理性基础。知识社会学研究揭示了更隐蔽的认知重构危机，即人工智能教育系统通过知识图谱构建的“信息茧房”、对话机器人设置的话语框架，实质上重塑着学习者的价值判断范式，并使其呈现出价值认知碎片化趋势。这种算法中介化的意识形态传播，导致福柯所言“话语权力”从教育主体向技术系统的隐秘转移。当前思想政治教育人工智能系统暴露的幻觉现象，本质上是算法黑箱与教育规律深层冲突的外化表现。
（四）交互与应用场景的偏差
1.接收模糊指令引发输出失准
由于用户自身表达能力有限或对问题的理解不够深入，可能会向人工智能发出模糊不清的指令，或者存在隐含的其他意图。在人工智能赋能思想政治教育的实践中，模糊指令引发的输出偏差正在形成深层的教育风险。当教师输入“讲解马克思主义基本原理”这类宽泛指令时，人工智能系统往往陷入“概念拼贴”的困境，将“实践是检验真理的唯一标准”简化为知识点的线性排列，割裂其与改革开放历史语境的有机联系，导致生成的教案内容存在理论逻辑断裂。更隐蔽的失准表现在价值立场的隐性偏移上，当要求人工智能“比较中西民主制度”而未明确方法论时，系统可能机械罗列制度特征，却忽视社会主义民主政治的本质属性，甚至出现“程序民主优先”的西方话语渗透。而且，这种输出偏差已超越技术缺陷范畴，还会演变为教育主体性危机的导火索，长期依赖人工智能生成模糊指令内容的教师群体便会逐渐丧失理论阐释的原创力，其课堂教学的价值引导力也会随之下降。
2.应用场景变化引致适配难题
人工智能赋能思想政治教育的过程中，应用场景的动态迁移正催生新型技术适配困境。当人工智能从标准化的课堂知识传授转向虚实融合的沉浸式教学场景时，技术系统对教育规律的理解滞后性被急剧放大。例如在红色VR教育场景中，某平台人工智能将革命者坚定的肢体语言误读为“情绪波动指数偏高”，导致一些体验者形成对历史人物性格的认知偏差。这种适配危机本质上是技术工具性与教育人文性的冲突：算法试图用固定参数捕捉动态发展的价值观教育需求，却忽视不同场景中认知建构的差异性。在在线讨论社区的应用中，人工智能对隐喻表达和青年亚文化符号的误判也时常出现，常将对“躺平”等话语的批判性讨论简单归类为负面情绪，阻断思想引导的对话可能。更严峻的挑战在于跨场景迁移中的价值传递失真，如使用人工智能撰写的乡村调研报告，将留守儿童教育问题转化为“家校互动频率不足”的技术命题，遮蔽了城乡结构矛盾的本质。这种场景适配的失能，警示着技术赋能必须建立在对教育场景政治属性的深刻把握之上。
（五）逻辑推理与抽象能力的短板
1.逻辑链条断裂诱发结论荒诞
人工智能通过构建逻辑链条进行推理，如果在推理过程中出现前后逻辑不一致，比如前提与结论之间缺乏合理关联，或者推理步骤之间存在跳跃、矛盾，就会导致其得出的结果与实际情况不符，产生幻觉。如在分析事件因果关系时，错误地将时间先后关系当作因果关系，得出不合理结论。逻辑链条的断裂正催生令人警惕的结论异化现象。当技术系统将“党的领导是中国特色社会主义最本质特征”这一完整命题，拆解为孤立的“领导力指数”“制度效能参数”进行量化分析时，理论阐释的内在逻辑将会被算法悄然肢解。这种逻辑塌陷在教育实践中有可能演变为荒诞的知识拼贴，导致出现跨越时空的价值错位。更隐蔽的风险在于隐性逻辑替代：当算法用“数据关联”替代“因果论证”时，“社会主义优越性”就可能被转化为经济增长曲线的单一维度阐释，遮蔽了制度优势的复合性逻辑根基。这种逻辑解构不仅消解了思想政治教育的理论深度，更在技术理性包装下，悄然动摇着价值观教育的认知根基。
2.多源信息冲突致使认知紊乱
在人工智能整合思想政治教育信息的过程中，不同来源的信息必然存在差异或相互矛盾。若人工智能不能有效融合和协调这些信息，在推理时就会出现混乱，导致生成的内容与事实不符，出现幻觉现象。尤其是多源信息的价值冲突可能会制造认知生态的系统性紊乱。当人工智能系统将主流意识形态理论、网络亚文化话语、西方价值观念等异质信息进行机械聚合时，技术中立的表象下暗涌着认知坐标的错乱危机，有可能混淆社会主义核心价值观与“普世价值”两种价值体系的本质差异。当算法将百余年党史的苦难辉煌与网络解构主义叙事混合训练时，生成内容便会出现“娱乐化历史”的倾向，会将长征精神阐释为“极限生存挑战真人秀”，彻底消解革命叙事的崇高性。这种认知紊乱已超越信息过载范畴，演变为意识形态阵地失守的技术化路径，使得技术工具异化为消解主流价值权威性的无形推手。
三、思想政治教育中人工智能幻觉被放大化的主体认知误区
在技术革命与教育变革的交汇点上，教育主体对人工智能的认知误区正在成为技术幻觉被放大化的关键变量。这种认知异化不仅源于技术黑箱的遮蔽效应，更深层次地折射出教育主体在技术社会化进程中的价值迷失。当我们将审视焦点从技术缺陷转向主体认知时，会发现三个相互交织的认知陷阱正在重塑思想政治教育的技术实践逻辑。
（一）思想政治教育主体对人工智能技术“全知全能”的过度神化
在技术乌托邦思潮的裹挟下，教育主体正陷入对人工智能的认知谵妄。这种技术拜物教的形成，本质上是对技术本质的认知降维——将具有工具属性的人工智能系统异化为价值真理的终极裁判。如有教育者认为“2050年左右，AI将全面超越人类智能”；同时，一些受教育者认为人工智能具有超越人类的知识储备，还有一些受教育者则将人工智能生成内容直接等同于经过验证的真理。这种认知错位在思想政治教育的实践中极有可能会演变为危险的权威让渡：如直接将人工智能生成的理论阐释文本作为教学标准答案，而导致核心概念的解释出现意识形态偏差。
技术神化的认知机制源于三重误判：其一，将数据储量等同于知识深度。当教育者忽视思想政治教育特有的价值建构过程，将“全过程人民民主”的理论阐释委托给人工智能时，系统可能输出数万字看似严谨的论述，但其内在逻辑却割裂了党的领导、制度优势与群众路线的辩证关系。其二，混淆了算法效率与教育效能。使用人工智能即时生成课堂问答虽使师生互动频率显著提升，但问题深度指数可能反而下降。其三，错把技术迭代当作认知进化。当教育者盲目推崇ChatGPT等大模型时，往往忽视其价值中立的本质缺陷。这种认知异化在代际传递中形成恶性循环：大量青年学生将人工智能视为“移动的马克思主义理论库”，自主研读经典著作的时间明显减少。
技术神化的终极危险在于消解教育主体的价值判断能力。如人工智能将“社会主义市场经济”解释为“效率优先的混合经济模式”时，受教育者却未能及时察觉其中的新自由主义倾向。这种认知危机警示我们：当教育者将理论阐释权让渡给算法，思想政治教育就面临沦为技术附庸的风险。
（二）思想政治教育主体的技术理性膨胀所导致的技术依赖
在工具理性支配下，教育主体正经历着从技术使用到技术依赖的认知蜕变。这种异化过程遵循着“效率诱惑—能力退化—主体消解”的演化路径，最终导致教育者沦为技术系统的操作终端。过度依赖人工智能备课的教师，便会逐渐丧失独立设计教学方案的能力，其课堂创新能力必然会下降。
这种依赖症候群的病理特征体现在三个维度。首先，技术依赖重构了教育认知的时空结构。当人工智能实时生成教学资源成为常态，教师的知识储备便会从历时性积累转向即时性索取，最终会使得教育者掌握的马克思主义理论体系的完整度逐步衰减，对党的创新理论体系的理解能力逐步下降。其次，技术工具异化为教育目的。如技术依赖会使得教师将技术参数优化等同于教学质量提升，陷入“点击量崇拜”“互动频率竞赛”等数字化迷思。最后，技术依赖导致教育主体性的双重消解。教育者沦为数据输入员，受教育者退化为信息接收器，思想政治教育特有的主体间性对话被简化为人机交互的技术流程。
这种认知异化的典型症候引发了三重结果：一是理论阐释失去深度。如人工智能生成的教学案例中，涉及“共同富裕”的讨论大篇幅停留在收入分配层面，未能触及社会主义本质属性。二是价值引导失去温度。如基于情感计算的人工智能谈心系统，将学生的思想困惑处理为若干个情绪标签，却无法理解“00后”青年的价值焦虑。三是教育实践失去创新。如虚拟仿真实验室中，长征精神被解构为若干个任务关卡，学生通关率实现了全能，但情感共鸣指数相较于传统实践教学却可能有所下降。
（三）思想政治教育主体沉醉于人机协同的“完美融合”
在人机协同的浪漫想象中，教育主体正在建构着危险的“技术无摩擦”认知图式。这种认知乌托邦将技术介入视为教育进化的必然选择，却刻意忽视人机系统的本质差异与内在张力。如很多教育者认为“人工智能可以完美融入思想政治教育全流程”，一些学校将“人机协同度”列为评价教学质量的核心指标。
这种认知偏差在实践中将会制造出三重幻象。其一，角色互补幻象。教育者设想人工智能承担知识传授等“低级”工作，教育者则专注于价值引领等“高级”任务。但事实上，长期使用人工智能进行知识讲解的教师群体，其价值引导能力不升反降——因缺乏知识传递过程中的情感互动与辩证阐释，学生的价值观内化效率也会相应下降。其二，效能叠加幻象。虽然人工智能使课堂信息量大幅提升，但学生的理论体系建构完整度却会呈现不升反降的趋势，以及知识碎片化与价值悬浮化并存的特征。其三，进化共生幻象。一些教育者期待通过持续的人机交互实现协同进化，但事实上，过度依赖技术系统的教师反而会出现创新能力的退化。这种认知误区的本质，是将教育复杂性简化为技术适配性问题。这也警示我们：人机协同绝非简单的功能互补，而是涉及教育本质的价值博弈。
四、思想政治教育中人工智能幻觉的消弭路径
人工智能与思想政治教育的深度融合必须超越技术工具主义范式，在马克思主义技术观指导下构建价值导向型发展路径。通过建立“数据模型治理—算法审计—认知革命—制度保障”四维治理体系，实现技术赋能与价值引领的辩证统一，为新时代思想政治教育创新发展提供新范式。
（一）技术层面：数据模型治理
1.强化数据质量控制
从数据源头上筑牢防范技术幻觉的堤坝是数据治理体系的核心。在思想政治教育场景中，数据质量控制具有双重属性，既是技术精度的保障机制，更是意识形态安全的守护屏障。
面对人工智能平台企业所面临的核心理论数据碎片化、实践案例数据同质化、价值导向数据模糊化等数据准确性问题，建立精准化数据筛选机制成为当务之急。技术上可以通过构建五层过滤模型实现数据的提纯：第一层筛除非权威信源，排除网络论坛数据、明确标注的人工智能生成数据、明显被污染过的数据等低质量数据；第二层进行意识形态合规检测，识别潜在价值偏差；第三层实施理论完整性验证，确保马克思主义基本原理的系统性；第四层开展语境还原处理，保留教育场景的时空特征；第五层完成教育适配度评估，匹配不同学段认知规律。
数据多样性不足引发的“数量幻觉”，可以通过数据扩容来解决。在时间维度上，建立马克思主义理论发展史的历时性数据库；在空间维度上，采集全国各地区的特色实践案例；在形态维度上，整合文本、影像、实物等各类教育媒介，通过建立立体化数据生态使人工智能模型有数据可依。
2.增强模型理解能力
突破算法对思想政治教育规律的形式化模仿，需要建立价值导向的认知增强框架。传统人工智能模型在处理马克思主义理论的复合概念时，往往陷入“语义降维”困境——将丰富理论内涵简化为词语共现关系。为此，可以通过构建包含马克思主义核心概念、马克思主义理论体系的知识网络和思维导图等，引导模型建立政治话语的逻辑关联。
语境理解能力的强化是消除技术幻觉的关键。通过人工智能模型的三层架构提升模型的历史方位感，第一层嵌入时代特征标签，自动识别文本的历史语境；第二层构建事件因果链，还原理论发展的实践逻辑；第三层植入价值观分析维度，确保阐释的价值一致性。
价值判断能力的培养需要突破算法中立的认知迷思。可以通过“价值观对齐”训练框架，将社会主义核心价值观细化为若干个评估维度，通过强化学习引导模型建立价值优先级，以此增强模型的价值判断能力。
3.开发多模态人工智能模型
单一模态的技术局限在思想政治教育场景中尤为凸显。以弘扬延安精神为例，当模型仅处理文本数据时，对延安精神的理解缺失视觉符号的具象支撑，对《黄河大合唱》文本的阐释缺乏听觉震撼的情感传递。通过构建“红色多模态大模型”的三层融合架构可以突破此局限，即底层建立跨模态对齐空间，实现图文音视频的语义映射；中间层构建情境理解模块，还原历史事件的多维语境；顶层开发价值强化网络，确保多模态表达的价值一致性。
当然，多模态技术的深度融合也面临一些挑战。其一，跨模态语义鸿沟问题，需开发具有意识形态敏感性的对齐算法。其二，教育场景的动态适配难题，要求模型实时感知教学环境的模态需求。其三，计算伦理风险，需建立多模态输出的价值观审查机制。但是，只要坚持工具理性与价值理性的统一，始终将“努力培养更多让党放心、爱国奉献、担当民族复兴重任的时代新人”的教育任务作为技术创新的价值坐标，人工智能就能真正成为新时代思想政治教育的赋能者而非解构者。
（二）管理层面：算法审计
1.实施人工审核与干预
在意识形态敏感领域，人工审核不是技术辅助手段，而是维护教育主导权的必要防线。单纯依赖算法审核会导致意识形态偏差内容漏检，因此，采取双轨审核体系极为必要，即初级审核由人工智能完成关键词筛查与语义预警，高级审核则通过专家组成的机构实施价值研判。在实施人工干预时，时效性的把握尤为关键。可以通过三阶响应机制将干预节点前置，即一阶干预在算法训练阶段，可以邀请思想政治教育相关专家直接参与相关工程设计；二阶干预在模型部署阶段，建立教学场景的动态监测系统；三阶干预在内容生成阶段，设置“红色急停按钮”实现异常输出的实时阻断。
2.引入官方数据和专家知识
权威知识注入是破解算法“价值悬浮”的关键路径。通过实施“红色知识嵌入工程”，由国家主导构建包含三大知识模块的官方数据池，即马克思主义经典文献库、党的创新理论数据库、中国特色实践案例库。还可以通过专家知识蒸馏技术，系统记录整理权威理论专家的问题阐释过程，提炼出若干个价值判断规则注入算法，成功矫正模型在马克思主义理论领域常见的认知偏差。鉴于知识转化壁垒的现实困境，建立专家协同机制极为必要。可以将专家知识解构为四个可计算维度：概念网络、逻辑范式、价值坐标和语境规则，其中明确设定社会主义核心价值观的优先级规则，以有效提升价值一致性。
3.定期更新人工智能模型
教育语境的动态演进要求建立模型更新的“生物钟机制”。可以通过建立四维更新体系实现实时更新，即在时间维度设置季度强制更新节点，在空间维度持续采集各地区实践新样本，在理论维度跟踪党的创新理论发展，在技术维度融合最新算法突破。通过实时更新，全面提升人工智能模型阐释的时效性。与此同时，更新质量需要通过建立验证机制来保障，如可以通过建立“红蓝对抗测试”模拟意识形态博弈场景，由红方团队输入党的创新理论，蓝方团队设计西方价值渗透测试事例。借此成功识别出西方意识形态渗透中的新型话术变体，推动模型防御策略的升级，有效提升意识形态风险防御能力。
4.提高人工智能模型的透明性与可解释性
破解算法黑箱是重建教育信任的基础工程。通过建立决策溯源系统的三层解释框架以实现算法的透明化：第一层是展示内容生成的知识来源，甚至精确到文献段落；第二层是展示可视化价值判断路径，逐一呈现价值观权重分布；第三层是揭示潜在认知偏差，逐一标注大类风险预警标记。
可解释性技术的深化需要攻克价值推理可视化的难题。可以通过开发红色决策树技术，将人工智能的生成过程转化为符合马克思主义方法论的解释路径，如从问题界定、矛盾分析、历史定位、理论阐释到价值判断，每个节点都关联理论依据与实践案例，借此可以成功追溯模型的偏差路径，推动算法的优化。
（三）教育层面：认知革命
1.正确认识人工智能技术本质
人工智能赋能思想政治教育的深层变革，本质上是教育认知范式的数字化转型。当技术工具重塑知识生产与价值传递的基本逻辑时，教育主体亟待通过认知革命重建技术时代的育人坐标系。当然，破除技术认知迷雾是防范教育异化的思想前提。当前教育场域中普遍存在的“技术中立论”与“算法万能论”，实则是技术认知的形而上学化。这种认知偏差的根源在于对技术社会性的忽视——当教育者忽视人工智能训练数据中隐含的资本逻辑、文化霸权与技术政治时，实质上放任了技术权力对意识形态阵地的渗透。
在马克思主义技术观的指导下，主体认知框架需要实现三重突破。其一，在技术本体论层面，揭示人工智能系统的社会关系属性，通过解析推荐算法的资本控制机制、自然语言处理的西方话语霸权，使教育主体认识到“算法即政治”的本质。其二，在技术价值论层面，批判“价值中立”的技术神话，通过教育主体接受技术批判思维训练，提升对人工智能内容价值偏差的识别能力。其三，在技术方法论层面，确立“技术为人”的教育立场。通过对教育者开展“技术工具性”与“教育主体性”的辩证关系培训，使教育主体真正树立“用技术而非被技术所用”的自觉意识。其四，在技术实践论层面，提升教育主体的技术反思能力。通过解构技术神话，分析AlphaGo战胜人类棋手背后的有限博弈空间；通过揭示技术权力，解剖社交算法如何塑造青年价值观；通过探索技术超越，研讨人机协同的有效路径。
2.提升教育者与受教育者的人工智能素养
当前人工智能素养教育的结构性缺陷突出表现为技能培训与价值教育脱节、知识传授与批判思维脱节、理论学习与实践创新脱节。因此，培育不应止步于操作技能训练，而应构建“技术认知—价值判断—创新应用”的三维素养体系。
构建中国特色人工智能素养教育体系需要夯实四个支点。其一，分层教育体系。基础教育阶段聚焦技术认知与信息安全，高等教育阶段强化价值批判与创新应用，教师发展层面开展人工智能教育领导力培养。其二，课程融合创新。通过开设人工智能伦理课程，将技术批判嵌入专业教学；在“马克思主义基本原理”课程中解析推荐算法的资本逻辑，在“思想道德与法治”课程中讨论情感计算的伦理边界。其三，实践赋能平台。通过实践场景重塑素养教育，如拆解ChatGPT模型的价值判断机制、开发思想政治教育人工智能助手、开展价值观人机博弈等。其四，评价改革牵引。通过建立人工智能素养发展档案，突破传统量化评价模式，从技术理解深度、价值判断信度、创新应用效度三个维度实施过程性评价。
（四）伦理与价值观层面：制度保障
1.在算法中嵌入伦理规则
传统技术伦理治理往往依赖事后审查与被动纠偏，而在思想政治教育场景中，伦理规则必须转化为算法运行的底层逻辑。可以通过建立多层级治理模型，即在价值观内核层，构建马克思主义伦理知识图谱，将抽象伦理原则转化为若干个可计算参数；在决策逻辑层，开发基于辩证唯物主义的伦理决策树，要求算法在生成内容前必须通过“历史合法性审查”“现实合理性验证”“价值正当性检验”等逻辑关卡；在输出控制层，建立动态伦理审查网关，通过神经网络实时监测生成内容。当检测到高风险表述时，系统自动触发“红色熔断机制”，阻断内容传播并标记审查。
2.在算法中确立主流价值观导向的制度保障
智能时代的意识形态安全博弈已延伸至算法维度，在多元价值博弈的数字空间中，人工智能必须成为主流价值观的坚定传播者而非被动载体。唯有将社会主义核心价值观深度植入技术系统的价值编码层，才能确保人工智能真正成为巩固主流意识形态的战略工具。捍卫社会主流价值观，杜绝生成内容的不可控风险，应当构建“五位一体”制度保障体系。第一，建立价值观嵌入的算法备案制度。我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确要求“坚持社会主义核心价值观”。后续可以要求所有生成式人工智能模型在训练阶段内置社会主义核心价值观数据库，通过对抗性训练消除算法偏见，并将核心价值观代码向监管部门备案审查。第二，构建多方协同的立体监管网络。设立由技术伦理委员会、第三方认证机构、用户监督平台等构成的治理矩阵，对人工智能输出内容进行全生命周期监测。通过采用风险分级监管模式，对社交聊天机器人实施“实时内容审核+用户警示”双重机制。第三，完善数字空间法治框架。通过立法明确人工智能服务提供者的价值观传播责任，建立人工智能生成内容追溯机制；在人工智能对话中必须声明非人类身份，为价值观纠偏提供法律依据。当然，既要通过法治框架为人工智能注入价值理性，同时制度创新更要考量技术发展的包容性。习近平总书记指出，“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应”，“加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题”。唯有坚持工具理性与价值理性的辩证统一，人工智能才能真正成为造福人类的文明之光。
（作者单位：西北工业大学马克思主义学院）
来源：《马克思主义理论教学与研究》2025年第3期
网络编辑：静穆
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