數字化背景下人工智能賦能德育的風險與應對*

■ 阮 博 史雨婷

伴隨著第四次工業革命所帶來的數字化變革，數字技術生態系統已經成為經濟和社會變遷的重要牽引，推動著人類走向數字化時代。作為數字化時代的重要技術表征，人工智能正與社會各大領域產生深度融合，廣泛參與社會領域的重塑和發展。對于作為社會重要子系統的德育而言，人工智能同樣可以融入德育領域，對德育進行賦能。人工智能賦能德育，既是時代發展的應然指向，也是推動德育創新發展的戰略需要。然而，數字化背景下人工智能賦能德育并非必然只是“美好事件”，其還隱匿著諸多風險。因此，研究數字化背景下人工智能賦能德育的可能風險及其應對之道，探討如何將人工智能的賦能作用最大化地發揮出來以提升德育的實效性，是一個具有重要意義的課題。

一、數字化背景下人工智能賦能德育的價值意蘊

人工智能作為“會思考的機器”，是以計算機和大數據技術為基礎的一種技術，它通過不斷感知、模擬人類的思維過程而具備感知、思考和決策能力，進而延伸、拓展人的智能。究其本質，人工智能并非機器自身的智能，只是人類智能在機器上的體現，是人類智能的放大與延伸。人工智能可分為弱人工智能和強人工智能。基于人工智能發展水平和運用的現實狀況，當前應用于社會各大領域的人工智能依然是弱人工智能。因此，本文所提及的人工智能實際上指的是弱人工智能。

賦能概念最早出現于心理學，而后被廣泛應用于其他學科領域。賦能的核心內涵就在于賦予個體或組織某種能力，并通過這種能力上的賦予提高完成某事的成效。當前，人工智能作為帶動經濟社會發展的重要引擎，它對社會各領域的賦能得到了廣泛的研究和關注。在教育領域，人工智能對教育的賦能成為推動教育現代化改革的新動能。基于此，不少學者對于人工智能賦能教育問題展開了深入的學理化探討。德育作為一種重要的教育活動，也成為被人工智能賦能的重要領域。

基于上述對于人工智能以及賦能內涵的探究，可以對“人工智能賦能德育”進行界定。所謂人工智能賦能德育，指的是德育主體借助人工智能技術革新德育理念、內容、方法、載體等，為德育對象提供“智能德育”模式，進而推動德育實效性的提高。從技術角度看，人工智能賦能德育意味著德育主體利用人工智能對德育相關數據進行把握與分析，構建起適用于德育實踐的智能模型，并依托這一模型對受教育者的情況作出科學預判和有針對性的德育實施；從思維角度看，人工智能賦能德育意味著在賦能過程中德育主體的思維方式會相應地發生變革，逐漸樹立起與數字化背景下人工智能技術相匹配的生成性思維、預測性思維、精準性思維等，并善于基于“數據流”生成“想法流”；從實踐角度看，人工智能賦能德育意味著德育主體運用人工智能幫助其更智慧地統籌和管理各德育要素，合理安排和分配德育資源，從而增強德育主體的育人能力和教學水平。

數字化背景下人工智能賦能德育主要體現在三個維度。一是德育方法賦能。數字化背景下借助人工智能技術可以為德育方法創新精準定靶。例如，通過利用智能大數據分析技術，可以精準分析教育對象當前以及預測未來一段時間內的心理特點、思想趨向、行為特征、接受偏好，從而為德育方法的合理選擇提供重要依據。同時，人工智能也可以催動情景沉浸式、虛擬仿真式等新德育方法的萌生。二是德育資源賦能。數字化背景下人工智能可以助力德育資源開發走向動態化、德育資源配置走向共享化、德育資源傳播走向快捷化，從而最大限度地發揮出德育資源的功效。三是德育環境賦能。數字化背景下運用人工智能能夠模擬出與德育內容相匹配且能夠提升德育實踐吸引力的虛擬環境，打造出全景式、多維度、交互型、沉浸式的德育環境新樣態。

數字化背景下人工智能對德育的賦能，對于推進德育創新發展具有重要的價值。其一，通過人工智能賦能德育，有助于推動德育個性化的實現。例如，利用智能“畫像”技術，能以顯性的方式呈現教育對象德性方面的某些隱匿特征，從而為開展個性化德育創造條件。其二，通過人工智能賦能德育，有助于推動德育精準化的實現。較于以往的數據分析技術，人工智能技術立足于神經網絡并依托大規模數據的輸入進行機器學習，具有總結規律、預測發展的強大能力。通過人工智能技術的運用和分析，能夠精準掌握教育對象的內在需求。基于人工智能對教育對象需求的精準分析，能夠提高德育供給的精度。其三，通過人工智能賦能德育，有助于推動德育交互化的實現。運用人工智能技術，能夠暢通德育主體與對象的交互渠道，使德育信息的順暢交互、即時反饋成為可能。德育主體通過依托人工智能的自然語言識別技術和數據分析技術，可以將教育對象反饋的信息進行及時轉化和回應，從而營造和諧平等、交融互動的德育氛圍。

二、數字化背景下人工智能賦能德育的風險評判

人工智能作為數字化背景下最前沿的新興科學技術，可以為德育創新性發展提供重要契機。與此同時，當前人工智能技術正處于高速發展期，仍存在很大的優化空間。因此，在積極推動人工智能賦能德育以提升其針對性和有效性的同時，也要對人工智能賦能德育的可能風險進行清醒的考量。數字化背景下人工智能賦能德育的風險主要體現在三個方面。

第一，人工智能技術的“預設固化”機制與德育過程生成性之消解風險。人工智能想要“落地”，必須要經歷算法“訓練”這一階段。在這一階段中，需要一套人們預先設計、編排好的程序作為算法框架，經海量數據“喂養”完成對模型的構建，進而使人工智能通過外部反饋數據進行自我學習、自我迭代。可見，人工智能天然帶有“預設固化”的特征。實際上，對德育進行賦能的人工智能本質上就是已經預先設計好的固定程序和模型。然而，德育是一項具有生成性特征的教育活動。德育主體和對象是活生生的不斷發展變化著的“現實的人”，其思想行為變化往往會呈現出復雜性、非線性甚至非理性的特征，而這些信息中的許多部分是無法被預先設定的算法程序識別和確認的。同時，德育過程是德育主體和對象彼此的精神交流過程，是二者通過知識傳授、情感對話、移情共鳴、啟發點撥等而生成的生命性互動，其中的許多環節和節點是無法被技術性預設和程序化預定的。人工智能對教育對象學習行為的評估和預測是基于學習數據的一種概率分析，即用帶有預設性的程序模型對教育活動進行一種形式化、數學化的認識和控制。當運用人工智能賦能德育時，這種“預設固化”機制極易弱化德育過程的生成性，使得德育中難能可貴的創造性、情感性、藝術性的因素被消解。

第二，人工智能技術的“算法賦權”與德育內容供給之扭曲風險。人工智能的一個鮮明特質乃是算法承擔起信息分發的“職責”。在這種情態下，傳統的“把關人”角色不可避免地受到弱化，“把關權力”讓渡給算法。算法以用戶的價值取向和興趣愛好為首要準則，對信息進行選擇、過濾以及推送級別上的排序。一個基本的事實是，在智能算法推薦衍生的信息傳播和接受樣式下，以及隨之而來的五花八門的“猜你喜歡”“個性推薦”“熱點頭條”中，不乏負面、消極、低劣甚至危險的信息內容。實際上，智能算法推薦極易被強勢的資本邏輯、異化的技術邏輯和扭曲的符號邏輯裹挾，導致智能算法所推送的往往是缺乏正確價值導向的內容。由此可見，在運用人工智能賦能德育時，由智能算法推薦與個體偏好“彼此互嵌”的可能并非社會的主流價值觀，而是被包裹在龐雜網絡信息中的消費主義、泛娛樂主義、極端個人主義、虛無主義、無政府主義等錯誤意識形態。正如有學者所指出的：“只要用戶關注，不管信息品質如何，都是頭條；只要用戶不關注或無興趣，不管信息內容再有品質，在智能算法眼中也將毫無價值。”可見，當運用人工智能賦能德育時，要警惕人工智能技術的“算法賦權”。因為人工智能技術的“算法賦權”隱含著壓縮德育內容輻射力的風險，也隱含著矮化甚至扭曲德育內容供給的風險。

第三，人工智能技術的“用戶中心主義”與德育引導性功能之弱化風險。隨著人工智能技術的發展，智能算法推薦技術的發展及其在信息傳播領域的廣泛應用，“我的日報”式的定制化信息模式得到進一步鞏固。實際上，智能算法推薦就是“用戶價值主導下的場景化適配”。在智能算法推薦模式下，平臺和資訊終端通過分析其接受信息的偏好，并以用戶興趣為導向將信息與用戶進行個體匹配，只推送給用戶符合其“口味”的信息。長此以往，個體便不自覺地沉溺于這種由人工智能技術帶來的“不謀而合”，逐漸囿于“信息繭房”中而越陷越深，從而導致視野窄化、自我封閉與認知偏狹。再加上智能網絡空間中資本邏輯宰制下“流量為王”的利益鏈條，使得泛娛樂化、庸俗媚俗低俗化、極端個體化的文化敘事極易通過人工智能技術流行開來并對個體產生深層性影響，這些都會嚴重削弱德育的引導性功能。此外，在人工智能技術的影響下，不少人的認知習慣和認知方式正在悄然改變，許多人更熱衷于碎片化、具象化、淺表化和迅疾化的敘事方式和演繹態度，而漸漸喪失了思想咀嚼、理論沉思、情感共鳴、心靈對話、精神關懷的興趣，這使得運用人工智能賦能德育時的“德育”效果也遭遇窘境。總之，在追求人工智能賦能德育帶來德育之個性化、精準化的同時，也要認真考慮德育之引導性、品質性所受到的沖擊和挑戰。

三、數字化背景下人工智能賦能德育的風險應對

要應對數字化背景下人工智能賦能德育的上述風險，消弭人工智能賦能德育在實際技術應用中遭遇的現實難題，推動人工智能賦能德育實現高質量的發展，需要從以下幾個方面著力。

其一，明晰介入邊界，確保人工智能賦能德育的適度性。數字化背景下人工智能賦能德育的諸多風險挑戰，實際上來源于人工智能技術權力的不斷擴張。因此，要從明晰人工智能介入德育的合理邊界入手進行化解。首先，要明晰人工智能賦能德育的“介入廣度”。明晰人工智能賦能德育的“介入廣度”，就是在對人工智能技術風險和局限進行深度考量的基礎上，設置和規定人工智能賦能德育過程中能夠參與的具體領域和環節。不可否認，人工智能具有數據采集、儲存、運算、檢索等方面的技術優勢，但其在解決受人類主觀意識影響的社會文化和價值觀領域相關問題上亦有局限。例如，人工智能在情感的交流、思想的生產以及道德價值的選擇等方面存在諸多不足。因此，要審慎地判定并限制人工智能賦能德育實踐中對于上述領域的介入，以明晰人工智能在德育中的應用廣度。其次，要明晰人工智能賦能德育的“介入深度”。“介入深度”是指人工智能介入德育各領域的限度，即對德育過程中各要素的影響程度。在人工智能賦能德育的實踐中，應秉持“智能技術為‘用’，立德樹人為‘本’”的理念。在人工智能技術應用和德育價值彰顯上，只有擺好二者的位置，才能明晰人工智能介入德育的限度，也方可有效規避因人工智能在德育領域深度擴散和過度使用而導致的工具理性對價值理性的消解，以及隨之而來的德育過程畸變、德育內容遮蔽、德育功能不彰等風險。

其二，注重源頭嵌入，確保人工智能賦能德育的正向性。從某種意義上說，人工智能的本質就是算法。人工智能具有鮮明的“算法賦權”特性，在人工智能賦能德育的實踐中，僅憑借或是過度依賴“他者”植入的算法進行內容的分發和傳遞，極可能會削弱德育的價值引領作用。因此，在人工智能賦能德育的實踐中，欲化解智能算法推薦所衍生的種種德育風險，就需要將德育所傳導的核心價值觀嵌入算法，以確保人工智能賦能德育在源頭上的正向性。換言之，將德育的價值追求滲透到人工智能技術應用的最初環節，讓人工智能賦能德育實踐中所承載的信息從生產開始就承載符合主流價值觀的特征，這是保證人工智能賦能德育的過程不偏向和不走樣的重要舉措。畢竟在數字化背景下，作為人工智能技術之重要依托的算法猶如一匹脫韁的野馬，必須給其套上韁繩，方可確保其不產生負效應。另外，注重源頭嵌入，以德育所秉持的價值理念駕馭算法，還可以提高德育內容的供給密度、精度和效度。例如，通過特定的算法植入，可以給予承載德育的內容信息在推送力度和推送范圍上的優先級，同時使得那些帶有低俗價值觀的與德育目標相抵牾的內容信息在分發關口前就得到過濾和剔除。總而言之，在人工智能賦能德育過程中，通過源頭嵌入能夠有效解決德育的“方向偏移”或者“趣味下沉”問題。

其三，建立保障機制，確保人工智能賦能德育的穩健性。數字化背景下人工智能賦能德育要取得良好效果，離不開相關保障機制的建立。首先，要建立德育主體的人工智能素養教育機制。數字化背景下人工智能賦能德育圖景，其實對德育主體提出了新的更高的要求。要滿足人工智能賦能德育對德育主體提出的新要求，就要建立德育主體的人工智能素養教育機制，以促使德育主體確立與數字化時代相匹配的技術水平、智慧思維和教育理念，從而積極有度地利用人工智能開展德育。其次，要建立人工智能賦能德育的風險監測機制。人工智能賦能德育的風險監測機制應貫穿智能算法嵌入德育實踐的全過程和各環節。例如，在算法的設計環節，要強化對算法德育風險的審查；在算法運行環節，要配以相應德育風險的監測預警機制和處理應急機制，以保障智能算法助推德育目標的實現。最后，要建立人工智能賦能德育的協同管理機制。數據在人工智能賦能德育中發揮著關鍵性的驅動作用，而數據的共建共享成為人工智能賦能德育過程順利展開并取得預期效果的關鍵。在人工智能賦能德育的實踐中，若數據的共建共享存在阻滯，就會導致德育信息的“孤島現象”凸顯，從而衍生很多風險。因而，建立人工智能賦能德育的協同管理機制，健全德育數字化發展與智能化應用的組織管理體制，設立擁有統籌、集約、管理、分享德育大數據權限的相關組織，是應對人工智能賦能德育實踐中由于信息“孤島現象”所生成之德育風險的可行之策。