发布日期:2025年06月10日
生成式人工智能意识形态风险研判与防范策略研究
生成式人工智能技术的迅猛发展，在深刻重塑信息生产、传播与交互范式、带来巨大便捷的同时，也因其强大的内容生成与扩散能力及运作机制的高度非透明性，对主流意识形态安全构成了系统性挑战。生成式人工智能技术在训练数据或算法偏差的影响下，可能存在无意识地散播错误信息、固化社会偏见、挑战公众既有的认知框架的现象；抑或被用于有目的地制造和传播与主流价值观相悖的叙事，进行意识形态渗透或操纵。倘若这些风险未能得到及时识别与有效治理，将可能严重威胁主流意识形态安全。因此，系统研判生成式人工智能意识形态风险的类型与特征，并构建前瞻性的综合治理策略，对有效推动网络信息生态健康发展、维护主流意识形态安全至关重要。
一、生成式人工智能的意识形态风险分析
1.意识形态风险的内涵及其特征
生成式人工智能意识形态风险，通常指生成式人工智能技术在信息生产与传播过程中，因输出内容或交互方式与社会主流价值观发生冲突，且超出当前治理体系的管理能力时，对主流意识形态构成潜在威胁的现象。这种风险一般具有以下特征：一是风险传播隐蔽性强。生成式人工智能决策机制的“黑箱”特性导致价值导向不可溯源。当系统基于隐含偏差的训练数据生成内容时，用户往往难以觉察其价值预设，形成隐蔽性渗透；二是风险扩散速度指数级增长。技术赋能的自动化内容生产与精准推送机制，使风险信息在社交网络呈病毒式传播，挤压主流叙事空间，从而削弱主流声音的影响力。三是风险造成后果的不可控性。用户与系统的错误内容互动会产生新的训练数据，经模型迭代后进一步强化认知偏见，从而导致后续的输出更显偏激。
2.生成式人工智能在意识形态领域引发的风险类型
生成式人工智能在意识形态领域主要衍生四类风险：一是深度伪造技术诱发的内容失真风险。生成式人工智能生成的深层次伪造内容正在模糊真假界限，影响了公众对传统信源的信任。其通过算法裂变传播伪造内容，使社会陷入“后真相”认知危机，极易消耗人们对社会的信任。二是训练数据内化导致的价值基准隐性异化。生成式人工智能是从海量文本中获取自身价值基准，本质上是价值观的隐形搬运工。这种算法规训隐蔽重构价值判断尺度，若系统在语料训练中吸收历史偏见与立场预设，即使输出的结论看起来是客观的，但实质上仍然隐含着立场指导。三是生成式人工智能内容生产引发话语权失衡。技术赋权消解传统媒体“守门人”机制，使反建制叙事通过算法流量分配获得超量传播。其本质是资本与技术合谋重构话语权力结构，以信息洪流挤压理性对话空间。四是数据霸权主导的文化符号殖民化风险。生成式人工智能输出内容中对文化概念的再现受数据分布支配，若西方文化元素主导训练数据，很容易使本土文化符号被系统性替代，逐渐消解民族文化认同。
二、生成式人工智能意识形态风险的防范策略
1.“法律—伦理”协同治理框架的构建
生成式人工智能的意识形态风险防控亟须建立动态适应性立法机制，通过制度约束保证科技发展不背离社会根本价值取向。针对技术迭代超前于法律更新的结构性矛盾，应构建数据源预审备案制度，如政治历史敏感语料双重审查、算法价值观影响评估等制度，同时制定《人工智能训练数据伦理审查办法》等专项法规，弥合治理制度滞后性问题。在伦理规范层面，必须建立起一套基本的行为规范，如禁止煽动暴力仇恨、禁止解构历史共识、禁止系统性传播歧视理念等。针对AI内容很难追查到相关责任人的现象，需明确各主体责任，如开发者承担训练数据偏见过滤的源头责任、平台履行动态敏感词库更新与内容溯源的过程责任、发布者执行生成内容标识的终端责任。
2.基于“人机协同”的技术治理体系构建
生成式人工智能的意识形态风险防控需植入多级纠错能力，通过输入过滤、实时干预、文化矫正等方式实现闭环治理。一方面，在数据输入层部署跨模态过滤系统。应用自然语言处理识别暴力仇恨言论，结合知识图谱标注历史争议内容，构建风险预阻机制。另一方面，在内容生成层建立双轨干预体系。基于深度学习的实时扫描引擎自动捕获高风险内容，同步接入中华优秀传统文化数据库进行语义校准，对不符合要求的内容进行自动纠正；当系统检测到意识形态渗透内容时，应立刻冻结主题生成功能24小时并回溯模型缺陷。同时，设置人工审核环节，让算法筛选出风险较大的内容，然后由经过专业训练的团队进行最终审核。
当生成式人工智能重塑网络意识形态交锋前沿，其技术赋能的双刃剑效应正将网络空间转化为国家总体安全的“最大变量”。生成式人工智能技术通过个性化叙事、智能内容生产及人机关系重构形成的价值渗透力，已在数据基础、主客体关系、传播范式三个维度解构传统安全防线。要破解“变量”困局亟须构建社会主义导向的协同治理体系，法律上要更快出台专门针对人工智能的法律法规，技术上要大力开发更先进的识别工具。唯有通过制度优势与技术创新的化学反应，方能将“最大变量”转化为“最大增量”，并在构建人类数字文明新秩序的进程中，彰显中国式现代化对科技向善的范式引领，使智能时代的意识形态安全成为护航民族复兴的稳定器与助推器。
［作者单位：哈尔滨工业大学马克思主义学院。本文系教育部人文社会科学研究青年基金项目：“全媒体时代网络意识形态风险生成机理及治理路径研究”（22YJC710034）；黑龙江省高等教育教学改革项目思想政治理论课教学改革研究专项“高校思政课数字化建设与育人效果提升研究”（SJGSZD2023004）］
一、生成式人工智能的意识形态风险分析
1.意识形态风险的内涵及其特征
生成式人工智能意识形态风险，通常指生成式人工智能技术在信息生产与传播过程中，因输出内容或交互方式与社会主流价值观发生冲突，且超出当前治理体系的管理能力时，对主流意识形态构成潜在威胁的现象。这种风险一般具有以下特征：一是风险传播隐蔽性强。生成式人工智能决策机制的“黑箱”特性导致价值导向不可溯源。当系统基于隐含偏差的训练数据生成内容时，用户往往难以觉察其价值预设，形成隐蔽性渗透；二是风险扩散速度指数级增长。技术赋能的自动化内容生产与精准推送机制，使风险信息在社交网络呈病毒式传播，挤压主流叙事空间，从而削弱主流声音的影响力。三是风险造成后果的不可控性。用户与系统的错误内容互动会产生新的训练数据，经模型迭代后进一步强化认知偏见，从而导致后续的输出更显偏激。
2.生成式人工智能在意识形态领域引发的风险类型
生成式人工智能在意识形态领域主要衍生四类风险：一是深度伪造技术诱发的内容失真风险。生成式人工智能生成的深层次伪造内容正在模糊真假界限，影响了公众对传统信源的信任。其通过算法裂变传播伪造内容，使社会陷入“后真相”认知危机，极易消耗人们对社会的信任。二是训练数据内化导致的价值基准隐性异化。生成式人工智能是从海量文本中获取自身价值基准，本质上是价值观的隐形搬运工。这种算法规训隐蔽重构价值判断尺度，若系统在语料训练中吸收历史偏见与立场预设，即使输出的结论看起来是客观的，但实质上仍然隐含着立场指导。三是生成式人工智能内容生产引发话语权失衡。技术赋权消解传统媒体“守门人”机制，使反建制叙事通过算法流量分配获得超量传播。其本质是资本与技术合谋重构话语权力结构，以信息洪流挤压理性对话空间。四是数据霸权主导的文化符号殖民化风险。生成式人工智能输出内容中对文化概念的再现受数据分布支配，若西方文化元素主导训练数据，很容易使本土文化符号被系统性替代，逐渐消解民族文化认同。
二、生成式人工智能意识形态风险的防范策略
1.“法律—伦理”协同治理框架的构建
生成式人工智能的意识形态风险防控亟须建立动态适应性立法机制，通过制度约束保证科技发展不背离社会根本价值取向。针对技术迭代超前于法律更新的结构性矛盾，应构建数据源预审备案制度，如政治历史敏感语料双重审查、算法价值观影响评估等制度，同时制定《人工智能训练数据伦理审查办法》等专项法规，弥合治理制度滞后性问题。在伦理规范层面，必须建立起一套基本的行为规范，如禁止煽动暴力仇恨、禁止解构历史共识、禁止系统性传播歧视理念等。针对AI内容很难追查到相关责任人的现象，需明确各主体责任，如开发者承担训练数据偏见过滤的源头责任、平台履行动态敏感词库更新与内容溯源的过程责任、发布者执行生成内容标识的终端责任。
2.基于“人机协同”的技术治理体系构建
生成式人工智能的意识形态风险防控需植入多级纠错能力，通过输入过滤、实时干预、文化矫正等方式实现闭环治理。一方面，在数据输入层部署跨模态过滤系统。应用自然语言处理识别暴力仇恨言论，结合知识图谱标注历史争议内容，构建风险预阻机制。另一方面，在内容生成层建立双轨干预体系。基于深度学习的实时扫描引擎自动捕获高风险内容，同步接入中华优秀传统文化数据库进行语义校准，对不符合要求的内容进行自动纠正；当系统检测到意识形态渗透内容时，应立刻冻结主题生成功能24小时并回溯模型缺陷。同时，设置人工审核环节，让算法筛选出风险较大的内容，然后由经过专业训练的团队进行最终审核。
当生成式人工智能重塑网络意识形态交锋前沿，其技术赋能的双刃剑效应正将网络空间转化为国家总体安全的“最大变量”。生成式人工智能技术通过个性化叙事、智能内容生产及人机关系重构形成的价值渗透力，已在数据基础、主客体关系、传播范式三个维度解构传统安全防线。要破解“变量”困局亟须构建社会主义导向的协同治理体系，法律上要更快出台专门针对人工智能的法律法规，技术上要大力开发更先进的识别工具。唯有通过制度优势与技术创新的化学反应，方能将“最大变量”转化为“最大增量”，并在构建人类数字文明新秩序的进程中，彰显中国式现代化对科技向善的范式引领，使智能时代的意识形态安全成为护航民族复兴的稳定器与助推器。
［作者单位：哈尔滨工业大学马克思主义学院。本文系教育部人文社会科学研究青年基金项目：“全媒体时代网络意识形态风险生成机理及治理路径研究”（22YJC710034）；黑龙江省高等教育教学改革项目思想政治理论课教学改革研究专项“高校思政课数字化建设与育人效果提升研究”（SJGSZD2023004）］