生成式AI嵌入意識形態安全治理的機遇、挑戰及應對

黨的二十屆三中全會指出，“完善意識形態工作責任制”“完善生成式人工智能發展和管理機制”。意識形態工作是為國家立心、為民族立魂的工作，事關黨的前途命運，事關國家長治久安，事關民族凝聚力和向心力。當前，面對生成式人工智能(以下簡稱生成式AI)技術的重大突破，尤其是ChatGPT、Sora、DeepSeek等新一代生成式AI在社會生活各個領域的廣泛應用，守牢生成式AI的意識形態安全底線，既是維護我國意識形態安全的重要舉措，也是推動中國式現代化建設的題中應有之義。自前，學術界對于生成式AI與主流意識形態安全的研究主要集中于以下三個方面。一是圍繞生成式AI的概念內涵、技術特征、基本功能等，深人剖析其意識形態屬性與功能；[1-3]二是針對生成式AI對主流意識形態安全的影響表征進行多維透視，全面剖析生成式AI對意識形態安全的潛在風險；[4三是從技術、資本與傳播等維度，對生成式AI影響主流意識形態安全的內在邏輯進行學理分析。[5-6]現有研究多聚焦于美國占據生成式AI技術壟斷地位的語境，將分析重心置于該技術衍生的意識形態安全隱患層面，尚未充分關注生成式AI技術對意識形態安全建設的正向驅動作用。隨著以DeepSeek為代表的國產大模型迅速崛起，這種技術格局的深刻變革亟待構建新的研究范式，從防范與賦能的雙重視角，分析國產大模型嵌入意識形態安全治理的機遇，透視其可能造成的意識形態安全風險，進而探究生成式AI有效嵌人意識形態安全治理的應對策略。

一、生成式AI嵌入意識形態安全治理的時代機遇

2025年1月20日，中國人工智能企業深度求索(DeepSeek)發布DeepSeek-R1推理模型，旋即在全球引發轟動。作為以自然語言處理與生成為核心功能的智能系統，意識形態滲透貫穿于生成式AI技術的研發與應用全流程。這類創新技術展現出顯著提升主流意識形態影響力的潛力，通過價值嵌人、內容生成和認同塑造，在潛移默化中塑造著人們的思想與行為。

（一）實現主流意識形態價值嵌入

中國自主研發的生成式AI技術快速發展與廣泛應用，為我國在人工智能領域的戰略布局贏得了關鍵優勢，有效推動技術發展沿著正確的價值軌道前進，使主流意識形態貫穿技術全生命周期的各環節。

第一，從研發團隊來看，DeepSeek作為我國自主創新的人工智能成果，由本土科技企業聯合高校及科研機構共同攻關打造。其研發團隊堅持正確的政治方向，將社會主義核心價值體系貫穿于技術研發全過程，確保AI技術自主可控、數據安全可靠，最終實現技術發展成果惠及人民群眾的國家級人工智能戰略目標。

第二，在訓練數據方面，此類國產AI系統主要采用經過嚴格篩選的中文語料庫，這些數據既富含中華傳統文化精髓，也符合社會主義主流價值標準，通過數據清洗技術有效排除了可能危害意識形態安全的內容，從而保障了訓練素材的思想正確性和數據可靠性。

第三，在模型監管機制方面，人工智能通常會在訓練后期引人多層次監督策略，包括精細化微調和基于人類反饋的強化學習。研發團隊依照國家法律法規，利用專家標注的高質量數據集對基礎模型進行優化，并結合人機協同的反饋機制，使生成內容符合社會主義核心價值觀。此外，國產生成式AI在技術架構上更具開放性，其可解釋的推理過程和部分開源的模型設計為價值導向審查提供了便利條件，有力維護了技術應用的意識形態安全性。

（二)實現主流意識形態生產方式重構

以DeepSeek為代表的國產生成式AI，在自然語言處理和內容生成方面的顯著提升，推動了信息生產和分發的范式升級，為主流意識形態內容的高效生產和有效傳播打造了智能化、現代化的技術支撐。

一是增加主流意識形態內容的深度，激發用戶思考。生成式AI依托海量數據資源，既能基于理論體系和客觀事實提升意識形態內容的信息量，又能突破資本主導的信息壁壘，幫助公眾打破認知局限，以更加理性、全面的視角看待和思考意識形態議題，從而深化意識形態安全治理的層次。

二是豐富主流意識形態的內容形式，優化表達效果。作為生成式AI的核心功能，文本創作不僅能依據主題、關鍵詞和框架自動生成小說、故事等多樣化文本，更能深度理解人類情感與行為邏輯，對表達方式加以優化調整，使主流意識形態傳播更具感染力。通過語言風格的靈活轉換和表達方式的創新，生成式AI技術助力主流意識形態內容實現從抽象到具體、從理論到生活、從說教到共鳴的轉變，從而增強思想引領力、價值認同感和情感凝聚力。

三是優化主流意識形態內容的傳播方式，提升傳播效能。隨著國產生成式AI的快速發展，國內科技領軍企業紛紛開放多模態大模型資源。如今，多模態大模型已能夠高效輸出文本、圖像、視頻、3D建模乃至數字人交互內容，極大簡化了視聽化內容創作流程，為抽象主流意識形態內容的視覺轉化提供了強有力的技術支撐。借助此類開源多模態模型，能夠快速生成高水準的主流價值傳播素材，通過更具表現力和感染力的形式，使主流意識形態教育更加直觀、鮮活，大幅提升了宣傳教育的影響力和滲透效果。

（三)實現主流意識形態教化模式重塑

生成式AI的廣泛應用促進了“人一機一人”互動模式的普及，使這種新型交往方式逐漸成為常態。生成式AI憑借其對話交互的產品特性影響著意識形態的傳播方式。相較于傳統的單向意識形態宣教方式，生成式AI技術更具滲透力，能夠以潤物無聲的方式增強公眾對主流價值觀的認同感。

一是借助智能問答的互動機制，激發用戶自主學習的積極性。依托人機對話的基本原理，在用戶提問與AI反饋構成的動態交流過程中，生成式AI能夠精準響應用戶需求，針對涉及意識形態的疑問提供豐富的知識參考和思維引導。這種模式促使用戶從單向的信息接收者轉變為具備獨立思考能力的主動探索者，通過雙向互動深化對主流價值觀的理解、認同與踐行。

二是基于對自然語言的深度理解，提升主流意識形態的教化效果。生成式AI具備出色的智能交互特性，能夠精準解析用戶需求并以生動自然的方式作出反饋，在輔助學習與思想引導方面展現出獨特優勢。在交流過程中，交互系統可智能識別使用者的認知偏差與價值困惑，通過實時互動構建精準的數字化認知圖譜，形成高度個性化的思想對話場域，能夠借助智能化的人機交流促進主流價值認同的自主形成。

三是依托深度推理能力強化主流價值引導效能。以Kimi、DeepSeek等為代表的國產大語言模型具備獨特的邏輯推演能力，能夠將宏大的思想理論、價值觀念等抽象概念分解為循序漸進的思維鏈條。這一技術特性使用戶在“理解現象本質一把握內在邏輯一認識必然規律”的漸進式思考中，自然而然地深化對主流意識形態的認同與理解。

二、生成式AI嵌入意識形態安全治理的風險挑戰

生成式AI重塑了意識形態的生成、傳播與互動方式，彰顯出高效滲透、隱蔽規訓與智能教化的意識形態塑造功能，而其技術局限與濫用可能造成意識形態傳播失控、意識形態斗爭加劇、意識形態治理失調等風險，成為數智時代維護我國主流意識形態安全亟須攻克的難題。

（一)技術異化的內生性風險：訓練偏差與生成失序

生成式AI是一種以自然語言理解與生成為核心的信息處理技術，通過抽取、整合、分類等方式，實現人機間的智能交流。語言具有意識形態屬性，使得此類人工智能具備引導意識形態的潛在功能，而訓練語料中可能包含錯誤觀念和有害內容，在模型反復調用中易被放大，削弱主流意識形態的影響力。

一是生成式AI模型高度依賴大規模語料進行訓練，而這些數據常存在偏差和缺陷，容易引發價值誤導。訓練語料通常分為原始數據和標注數據兩類。但是，當前大模型主要采集網絡公開內容作為訓練數據，內容雜亂，常含虛假信息、極端言論與歧視偏見。已有研究表明，自然語言處理任務中普遍存在算法偏見，模型易因數據失衡而做出錯誤判斷。

二是生成式AI的“幻覺”失控，可能導致虛假信息規模化生產與人的認知偏差。模型可能生成看似合理卻事實錯誤的內容，源于訓練階段反復使用不準確數據，最終導致輸出失真。在實際應用中，為滿足用戶需求，模型可能不斷生成虛假信息并自我引用，擴大誤導范圍。這類信息不僅帶來知識偏差，也因用戶過度信任而成為新的信息控制源，擠壓主流意識形態的傳播空間。例如，DeepSeek采用的蒸餾技術雖提升效率，但也可能固化原始數據問題；思維鏈機制增強邏輯結構，卻可能掩蓋錯誤，放大誤判風險，加深認知混亂。

（二)智能技術的工具化轉向：價值陷阱與認知操控

生成式AI以算法、算力和數據為基礎，對人類語言和思維進行模擬，已逐漸演變為具備價值滲透、信息偽造、議程設置與輿論操控能力的意識形態傳播工具。在技術、資本與政治力量的共同推動下，其隱蔽性和影響力不斷增強，成為智能時代意識形態斗爭的重要載體。

一是訓練階段的隱性價值輸人構成潛在的意識形態滲透。大語言模型依賴海量語料訓練，而這些數據本身就承載著特定的文化與政治價值。模型在數據篩選、標注與算法對齊過程中不可避免地嵌入設計者的價值判斷，形成“思想鋼印”。特別是人類反饋強化學習雖旨在實現價值對齊，但其獎勵機制往往反映設計者的意識形態偏向，易將某些立場反復強化，導致模型輸出長期固化，潛藏價值陷阱。

二是生成式AI可能成為意識形態話語斗爭中的技術“工具箱”，加劇深度偽造與認知操控的風險。憑借強大的內容生成能力，生成式AI不僅可以自動創作新聞報道、評論文章，還能合成語音、圖像與視頻，形成“以假亂真\"的信息產品。這項能力一方面提升了人類信息處理與表達效率，另一方面也為惡意行為者制造輿論干擾提供了新手段。在國際意識形態博弈中，生成式AI正被納入國家戰略工具體系，成為信息戰與認知戰的重要技術武器。從長遠看，隨著技術進一步普及與算法持續優化，生成式AI所帶來的不僅是內容層面的變化，更可能深刻重塑人類的認知結構、價值系統與社會共識，成為主流意識形態安全亟須防范的“看不見的對手”。

（三)治理框架的適應性危機：制度遲滯與協同困境

生成式AI正處于快速發展和大規模應用階段，其技術演進速度和落地范圍不斷擴展，給現有治理體系帶來前所未有的挑戰，亟須建立與其發展相匹配的法律規范與監管機制，以保障其有序健康發展。

一是生成式AI意識形態風險的技術監管與法律規制仍顯滯后。生成式AI技術迭代迅速，覆蓋場景廣泛，顯著沖擊傳統意識形態安全治理模式。一方面，當前人工智能的主導開發者多為企業資本力量，受逐利動機驅使，一些企業可能急于推動模型上線，卻忽視風險評估與內容安全審查，積聚潛在意識形態風險。另一方面，生成式AI兼具復雜性與通用性，使治理難度加大，對制度設計提出更高要求。2023年7月，國家網信辦聯合多部門聯合公布了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，為國內治理提供了基本依據，但整體內容仍偏宏觀，責任細則和可操作的管理機制不夠明確，難以支撐復雜現實的治理需求。

二是生成式AI意識形態風險治理在國際上尚未達成共識。一方面，當前全球治理體系呈現出碎片化特征，整體處于探索起步階段。

由于各國在國情、技術基礎與產業格局上的差異，治理理念與制度設計路徑不盡相同，尚未形成可協同運作的意識形態安全治理框架。同時，現有治理機制在術語定義、規范邊界、法律條文等方面仍存在模糊、沖突與局限，難以有效約束生成式AI在研發與應用中的意識形態風險。另一方面，受技術民族主義及零和競爭思維影響，國際合作治理陷人“集體行動困境”與“安全發展悖論”的雙重挑戰。例如，DeepSeek因技術優勢在全球引發關注，卻以數據安全與隱私爭議為理由被部分國家全面封禁，反映出各國圍繞技術控制權與治理主導權的博弈加劇，全球協調治理的難度加大。

三、生成式AI嵌入意識形態安全治理的應對策略

應對生成式AI在意識形態領域的潛在影響，需采取系統化治理方略。在技術應用進程中，既要善用生成式AI涌現出的賦能潛力，又要警惕技術泛化可能引發的指數級風險。通過構建價值引導機制、完善技術研發全流程的監管體系、建立人機協同的治理機制等多維路徑，將生成式AI技術在思想安全領域的雙重效應轉化為維護主流價值安全的創新動能。

（一）構建價值引領機制，完善技術治理生態

黨的二十屆三中全會明確要求“完善生成式AI發展和管理機制”。[7]要堅持黨對意識形態工作的全面領導，以社會主義核心價值觀為遵循，明確生成式AI應用的價值導向，逐步完善人機共生的倫理框架與法律法規。

一方面，明確價值導向，在算法開發和部署過程中嵌入價值預設，促使主流價值觀與智能算法深度融合。一是構建涵蓋技術研發全鏈條的價值引導機制，形成“價值引領一技術賦能\"的良性循環。毫不動搖地堅持馬克思主義在生成式AI意識形態安全治理中的指導地位，建立民生需求驅動的技術開發模式，聚焦教育、醫療、政務等民生領域的智能化轉型。二是從價值觀層面為生成式AI發展提供意識形態安全保障，覆蓋“數據治理一模型訓練一應用部署”全流程。在數據準備階段，建立包含社會主義核心價值觀的優質語料庫。在模型微調環節，通過強化學習將“共同富裕\"“人類命運共同體”等核心價值理念轉化為獎勵函數的關鍵參數。在應用部署階段，建設價值偏離預警系統，實時監測算法輸出的意識形態傾向。

另一方面，堅持德法共治，加快完善保障人工智能健康發展的法律法規和倫理道德框架。一是建立“法律規制一倫理約束一行業自律\"三位一體的制度保障體系。堅持“技術向善\"的原則理念，將數據使用、隱私保護、算法公平性和包容性等要求具化為可執行的技術標準。構建倫理審查機制，要求技術人員在模型訓練中嵌人道德推理模塊。二是聚焦“主體權責一行為規范一懲戒機制\"三個維度開展法律體系建設。建立主體權責清單制度，制定生成式AI意識形態安全管理相關管理辦法，構建分級懲戒機制，為生成式AI領域的意識形態安全治理提供法律依據與保障。

(二)構建技術監管系統，實施全鏈路價值校準

應對生成式AI的潛在意識形態風險，要從被動防御轉向主動嵌人，需著眼數據過濾與價值標記、算法審查與價值對齊，強化技術監管，實施全鏈路價值校準。

一方面，以主流意識形態引領高質量數據庫建設。一是從資源建構與安全過濾兩個維度，筑牢數據“護城河”。整合中華經典文獻、紅色文化資源等核心數據庫，提升傳統文化元素的數字再現能力。嚴格遵循2024年全國信息安全標準化技術委員會發布的《生成式人工智能服務安全基本要求》，通過人工標注將“人類命運共同體”“共同富裕\"等價值理念轉化為多維語義向量，形成可計算的意識形態安全參數矩陣。二是構建本土數據保護與跨境數據審查機制。在預處理階段部署多模態內容識別系統，通過關鍵詞圖譜、情感分析模型、價值傾向分類器等技術工具，自動化篩查有害信息。針對跨境數據流動，開發基于區塊鏈技術的溯源追蹤系統，建立包含政治敏感性、文化適配性、價值合規性等維度的風險評估模型。特別是在數據標注環節設置意識形態安全專家復核制度，確保訓練數據的可用性。

另一方面，以主流價值邏輯駕馭技術邏輯，推動生成式AI算法的不斷完善與優化。一是構建算法治理鏈。在技術研發端，將社會主義核心價值觀解構為可操作的技術規范，通過強化學習框架將其轉化為模型獎勵函數的核心參數。在算法架構層面，對主流價值相關語料設置合適的加權系數，確保價值輸出符合預期導向。二是構建算法監管體系。在技術層面開發逆向解析工具包，運用可解釋AI技術破解算法黑箱，實現參數調整與價值輸出的因果追溯。在制度層面完善算法備案制度，要求企業披露價值權重設置方案、語料篩選標準等關鍵信息。建立算法影響評估矩陣，從意識形態傳播、文化認同塑造、價值觀念引導三個維度設置量化評估指標，實施季度性算法“主流意識形態安全體檢”。三是打造立體化監管網絡。政府部門組建跨領域的算法審查專家委員會，實現從數據采集到內容生成的全鏈路監測；技術平臺組建專業化的AI倫理審查團隊，完善內部“紅藍對抗\"測試機制；構建公眾監督反饋平臺，運用眾包模式收集價值偏離線索，形成“監測一反饋一修正\"的閉環治理機制。

（三)構建協同治理機制，打造智慧治理新范式

人工智能在數據處理與邏輯推理方面展現出卓越效能，而人類則憑借獨特的情感智慧、創新思維與綜合決策能力占據優勢。人機協同模式正成為推動智能時代發展的關鍵動力。面對生成式AI技術帶來的意識形態挑戰，應當雙管齊下，一方面，貫徹“科技為人\"理念，持續提高公眾的數字智能素養與實務操作能力；另一方面，踐行“技術向善”原則，充分激發生成式AI在強化主流意識形態傳播效力、優化社會思潮引導機制方面的積極作用

一方面，發揮生成式AI的積極作用，關鍵在于激發主體自覺、提升數智素養，增強人在人機協作中的主導力量。一是著力構建高素質的智能技術人才隊伍。對于技術研發及相關從業人員，在專業培養體系中深化科技倫理教育，促使從業者將職業規范轉化為自覺行動準則。將思政教育有機融人專業培訓各環節，幫助技術人員深刻認同社會主義核心價值觀，通過開設專題講座、組織學術論壇等多樣化形式，增強其對技術可能引發的意識形態問題的敏感度，主動扛起捍衛主流意識形態安全的重任。二是全面提升用戶群體的數字智能應用能力。面向社會大眾，開發系統化的智能技術普及課程，邀請領域專家開展講座，借助全媒體平臺進行廣泛傳播，使公眾準確把握生成式AI的運作原理、應用場景及潛在風險。重點培養用戶甄別錯誤信息和價值傾向的辨析力，防范意識形態滲透的警覺性以及運用智能工具實現自我提升的數字化發展能力。

另一方面，維護主流意識形態安全，既要充分發揮生成式AI的積極作用，又要防患于未然，建立健全意識形態風險的防范與化解機制。具體而言，一是創新主流意識形態的傳播教育方式，增強思想引導效能。在內容生產環節，借助生成式AI技術對主流意識形態內涵進行合理深化與擴展，將理論化的意識形態內容置于真實的歷史場景、社會現實和文化氛圍中呈現，采用視覺圖像、動態影像等多樣化敘事方式，提升主流意識形態的感染力和吸引力。在教育方法層面，巧妙運用生成式AI技術對用戶個性化的思想動態和認知需求進行智能分析。通過互動交流這種潛移默化的教育形式，實現主流意識形態內容的精準觸達，有效提升其價值引領效能。二是強化意識形態風險預警與應對能力，構建智慧化治理體系。依托強大的算法模型、高性能計算平臺和海量數據資源，智能生成技術展現出類人化的認知能力，可在交互過程中通過解析用戶提問內容、思維模式等要素，準確把握其意識形態特征，完成對使用者的“意識形態畫像”。基于大數據分析和算法預測，系統把握各類社會群體的價值觀演變規律，實現早期預警和快速響應，運用精準化的傳播手段和輔助工具，使意識形態管理機制更加靈活高效，從而對不當言論、不良與情和認知偏差進行及時矯正和正向引導。

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（作者系中共無錫市委黨校講師、博士)【責任編輯：易玉潔】