文献类型：期刊文章

作　　者：王少[1]

WANG Shao(School of Marxism,Tongji University,Shanghai,200092)

机构地区：[1]同济大学马克思主义学院,上海200092

出　　处：《深圳大学学报（人文社会科学版）》

基　　金：教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“新形势下办好高校思想政治理论课战略研究”(17JZD055)。

年　　份：2023

卷　　号：40

期　　号：2

起止页码：153-160

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSSCI、CSSCI2023_2024、NSSD、RCCSE、RWSKHX、核心刊

摘　　要：ChatGPT基于跨模态深度学习模型获取了参与思政教育对话的能力,从而在现实中直接实现思政主客体与人工智能的交流。具体而言,依托特征关联技术精确识别思政教育问题和答案的对应机理后,ChatGPT通过反馈强化学习机制,在与思政主客体互动交流中,聚合语料知识,转化数据意义,生产文本内容,修正并输出答案,实现对思政教育的技术介入。然而ChatGPT介入后所生产出的思政教育话语却导致了主客体关系失衡、主体间性的推测性价值解构和主体情感功能消解等问题。ChatGPT的技术瑕疵以不能准确分辨信源真伪和不能充分理解语言内涵为甚,两大瑕疵对输入输出内容的影响可能会强化思政教育客体对主流意识形态的错误认知,并破坏客体已经成型的符合主流意识形态的认知结构。由于对ChatGPT的不当利用会导致意识形态渗透和错误思潮传播等安全风险,因此思政教育主体应积极解析ChatGPT的底层算法技术,研究其生产思政话语的规律和特点,建构正向的思政传播与接受机制,使思政主客体由被动适应技术介入转向主动识别智控技术,从而实现守正创新、立德树人的教育使命。

关 键 词：ChatGPT  思想政治教育 思政话语  意识形态 安全风险  守正创新  

分 类 号：G641] G206[教育学类]