當前，生成式AI憑借強大的內容生成能力、智能交互特性與個性化學習支持，為思政教育突破從傳統“大水漫灌”邁向“精准滴灌”模式提供了全新的技術路徑與想象空間，成為推動高校思政教育的重要工具。

　　然而，科技是發展的利器，也可能成為風險的源頭。一方面，生成式AI能夠賦能資源供給、創新教學場景、實現精准思政﹔另一方面，其技術邏輯本身及不當應用，可能潛藏著消解教育主體性、扭曲價值傳遞等風險。如何構建一個多層次、立體化的防控機制來有效駕馭技術、防范風險，確保思政教育在數智化轉型中始終堅持正確的政治方向和價值導向？這一議題的研究，對高校思政教育改革創新與高質量發展具有重要理論價值與現實意義。

　　一、生成式AI賦能高校思政教育的積極作用

　　實現個性化學習體驗，增強思政教育針對性。生成式AI能夠智能生成基於學生學習歷史、互動反饋和認知程度的定制化學習內容和路徑。例如，針對同一思政主題可為不同專業背景、興趣取向的學生提供差異化解讀和拓展閱讀材料。這種“千人千面”的個性化教學，有助於打破傳統思政課“大鍋飯”的局限，使教育內容更貼合學生個體實際，充分調動學生學習主觀能動性，實現思政教育由“大水漫灌”到“精准滴灌”的轉變。

　　創新教學內容與形式，提升思政教育吸引力。AIGC工具可高效生成文字、圖像、音視頻以及模擬對話場景，極大豐富了思政課程素材庫。教師可快速創建沉浸式歷史情境、模擬對話，將理論知識與現實問題相結合即時生成分析材料，這種多元化、動態化資源呈現形式，契合了當代大學生的信息接收習慣，有效降低理論理解門檻，增強思政教學的形象性、互動性與時代感，從而提升課程吸引力和感染力。

　　拓展深度互動與即時反饋，強化思政教育引導力。基於大語言模型的聊天機器人或虛擬助教能夠隨時為學生答疑解惑、探討觀點和提供情感陪伴，在課堂外，可以繼續就困惑的理論問題或社會現象等與AI進行深入交流並得到及時客觀的反饋與多視角的分析，這不僅延展了教學時空，更形成了一種低心理壓力下的練習場域，讓學生勇於提問大膽思考。教師則可以從AI生成的互動記錄中掌握學生思想的共性疑點與認知偏差，在課堂上對學生進行更有針對性的引導，強化價值引領的實效。

　　輔助教學評估與研究，推動思政教育科學化。生成式AI可協助教師完成作業批改、論文初步分析、學習過程跟蹤等程序性工作並通過情感分析、主題聚類等技術，對海量的學生文本反饋進行質性數據分析，識別學生群體情緒動向與思想關注焦點，為教學效果評估提供了超越傳統分數之外的，更豐富的評價數據支撐，進一步推動科學治教。

　　二、生成式AI在高校思政教育中存在的風險

　　（一）內容生成層面：價值偏移與內容失真風險

　　價值導向偏差。生成式AI的內容生成依賴於海量訓練數據，有的訓練數據中可能包含錯誤信息和消極觀點。同時，生成式AI有時會根據用戶歷史交互數據推測偏好，主動推送貼合用戶既有認知的內容，導致學生陷入“信息繭房”。

　　內容真實性缺失。生成式AI在生成內容時可能出現“幻覺現象”，即編造虛假信息、偽造數據來源、曲解理論知識。思政教育內容具有嚴格的科學性與嚴肅性，若AI生成的教案素材、案例解析、理論解讀存在虛假成分，將直接損害思政教育的權威性與實效性。

　　（二）交互過程層面：主體性消解與思維惰性風險

　　學生主體性弱化。在生成式AI與思政教育融合的“師—機—生”三元互動模式下，AI憑借強大的信息整合與快速回應能力，逐漸成為信息傳遞的核心樞紐，使得部分學生過度依賴AI獲取知識、解決思想困惑，並將AI提供的結果視為“標准答案”，久而久之造成學生獨立思考能力和批判性思維能力減弱，導致思政教育難以實現價值內化，最終消解學生在思政教育中的主體性地位。

　　教師主導權邊緣化。生成式AI能夠協助教師完成教案設計等大量基礎性工作，但若過度依賴技術，教師可能逐漸喪失對教學內容的主導權。部分教師缺乏對AI生成內容的甄別與批判能力，直接將AI輸出的內容用於教學，難以發揮自身的價值引導作用。同時， AI對學生思想動態的精准分析，可能使教師忽視與學生的情感溝通，導致思政教育陷入“技術至上”的誤區，弱化教師在育人過程中的核心引領作用。

　　（三）數據治理層面：隱私泄露與安全風險

　　學生隱私泄露風險。生成式AI在應用過程中會收集大量學生個人數據，包括學習行為數據、思想動態數據、情感態度數據、個人身份信息等。這些數據包含學生的思想傾向、價值偏好等敏感信息，若缺乏完善的數據治理機制，可能出現數據泄露、濫用等問題，甚至被別有用心之人利用。

　　（四）內容審核層面：人工審核效率的局限性難以匹配AI生成內容的幾何級擴容

　　首先內容審核重點從靜態、確定的已知內容轉向應對動態、不確定的AI生成內容，使審核的復雜性和必要性顯著增加﹔其次傳統依賴人工經驗的審核模式已難以應對海量、實時的AI生成內容，審核的范疇不再局限於內容的最終呈現，除了政治性、科學性等傳統維度外，算法本身的公正性、訓練數據來源的合規性、生成邏輯的可解釋性成為必須納入考量的新標准﹔最后學生的數據安全和隱私保護的合規性審查，不再是事后保障措施，而已成為允許在思政教育中使用任何AI工具的強制性前提條件，這些都成為內容審核的現實挑戰。

　　三、生成式AI在高校思政教育中的風險成因探析

　　算法黑箱與數據質量缺陷。生成式AI的核心算法具有高度復雜性與隱蔽性，算法的決策過程、數據處理邏輯都很難被我們完全理解和監控，導致對AI生成內容的價值導向難以精准預判，並且生成式AI的訓練數據主要來自於包含大量良莠不齊信息的互聯網，算法在優化過程中可能自主學習訓練數據中的一些錯誤信息和觀點，且難以通過外部干預及時修正，導致生成式AI在思政內容生成的精准性、科學性上存在不足，容易出現內容失真、價值偏差等問題。

　　教育主體數字素養不足與學生辨別能力欠缺。一方面是思政教師數字素養薄弱，部分思政教師缺乏系統的人工智能技術培訓，對生成式AI的技術原理、應用邊界、風險隱患認識不足，缺乏對AI生成內容的甄別、批判與優化能力，導致將錯誤內容引入課堂﹔另一方面，學生媒介素養與辨別能力不足，面對生成式AI生成的海量內容，學生難以辨別信息的真實性、權威性，容易被表面化、娛樂化的內容吸引，對錯誤信息的警惕性不足。

　　網絡輿論復雜。目前網絡空間的信息質量參差不齊，生成式AI的應用進一步加劇了信息傳播的復雜性，AI生成的虛假信息和錯誤觀點能夠迅速傳播，進而形成輿論熱點。大學生處於價值觀形成的關鍵時期，容易受到網絡負面輿論的影響，給思政教育帶來挑戰。

　　四、生成式AI在高校思政教育中的風險防控機制構建

　　加強頂層設計，完善制度保障。高校應積極推動國家《生成式人工智能服務管理暫行辦法》等法規制度的貫徹落實，制定完善高校相關管理制度文件，建立生成式AI教學應用負面清單，明確禁止使用場景和內容邊界。

　　優化算法架構，筑牢安全防線。持續強化學習算法，提高AI內容生成過程中主動規避錯誤信息的能力。依托馬克思主義學院、黨史研究機構、紅色教育基地等資源，整合優質思政教育數據，構建專屬思政資源庫，建立資源庫動態更新與審核機制，定期篩選、清洗數據，剔除有害信息，及時更新思政教育資源與時政熱點，為生成式AI的精准應用提供高質量數據支撐。建立信息安全應急處置機制，強化數據安全防護技術，實行信息數據分級分類管理。

　　提升數字素養，強化協同能力。加強師生數字素養培訓，建立常態化培訓機制，將生成式AI技術應用風險識別與防控作為思政教師培訓內容，明確教師在人機協同育人中的主導地位，引導教師樹立正確技術應用觀念，合理運用技術提升教學質量。培養學生批判性思維與數字素養，引導學生正確認識生成式AI的技術特性與局限性。鼓勵學生主動參與思政內容的創作與傳播，提升學生主體性與價值建構能力。

　　強化輿論引導，構建協同治理格局。加強高校校園網絡陣地建設，完善網絡信息發布審核制度，實時監測網絡輿情，及時回應學生關切，引導網絡輿論朝著正確方向發展。開展校園網絡文明建設活動，倡導學生自覺抵制錯誤虛假信息，營造積極向上、風清氣正的校園網絡環境。充分發揮生成式AI創新優勢，通過構建沉浸式場景、互動式文本、多模態視頻等形式，傳承弘揚中華優秀傳統文化、革命文化、社會主義先進文化。加強對時政熱點的引導，幫助學生正確認識社會現象，增強辨別是非的能力。推動高校、政府、社會、家庭形成協同治理合力，共享防控經驗與技術資源，形成全方位風險治理網絡。

　　生成式AI帶給高校思政教育的並非是單一的機遇或挑戰，而是一個機遇與風險並存、亟待審慎駕馭的復雜變革。應對這些風險，必須超越對技術“用或不用”的簡單爭論，應轉而尋求“何以善用”的智慧之道。高校思政教育在人工智能時代的使命，不僅是利用新技術提高教學效率，更是要在這場技術革命中，堅守立德樹人初心，著力培養能夠清醒認知技術本質、自主駕馭技術工具、在數字洪流中依然堅定信仰、具有深厚人文情懷的社會主義建設者和接班人。（作者及單位：曹曉，西南財經大學西部商學院﹔逯暢，西南財經大學黨委宣傳部）