AIGC在口語傳播教學中的倫理風險及其規制路徑探析

當前，生成式人工智能（AIGC）在教育領域的應用日益廣泛。在口語傳播教學中，教育者借助AIGC技術可以快速生成大量教學資料，模擬建構跨文化語境，即時推送互動信息，從而大大提升教學效率。然而，當AI生成的演講模板用于師生共創語言實踐，或虛擬助教的程式化語言代替人際情感互動時，學生傾向于放棄批判性思考，從而導致教學真實性根基與文化傳承受到威脅。對口語傳播教學而言，語言不僅是信息載體，還是培養學生批判性思維的重要媒介。當前，研究者多從技術應用和教育影響兩個維度探究AIGC產生的積極效應，未足夠重視其引發的倫理風險，對風險的發生機理和治理對策的研究也不夠深入。在此背景下，探尋AIGC對口語傳播教學帶來的倫理風險及其生成邏輯，尋求技術應用與教育價值的平衡，既是面對智能技術沖擊的現實問題，也是守住教育之根的時代課題。

一、AIGC在口語傳播教學中的風險表征

“在我們這個時代，每一種事物好像都包含有自己的反面。”[1]當前，口語傳播教學領域對AIGC 的應用研究多關注效率提升，而因此引發的認知誤導、主體異化與文化失真等倫理風險卻普遍被忽視。這些風險不僅威脅教學過程的真實性根基，還可能動搖語言作為文化載體的核心價值。

（一）內容生產層面的真實性危機

生成式人工智能輸出內容的準確性與訓練數據的質量直接相關，而現有大規模語料庫和互聯網數據中未經篩選的冗余信息、碎片化內容及虛假材料，導致AI生成的演講素材與辯論案例存在信息偏差和失真問題。例如，AI基于語料庫中的片面化表述生成具有誤導性的內容，或張冠李戴，或子虛烏有，師生若不加甄別地將其作為論據，就會在口語交流中無意識地傳播錯誤信息。另外，AIGC往往基于用戶行為數據生成內容，通過算法強化“確認偏誤”，優先推送符合用戶既有立場的觀點和論據，用戶被符合自身認知的信息包圍，最終陷入“信息繭房”。上述AI內容生成邏輯疊加算法推薦機制，容易引發觀點極化與價值窄化風險，違背口語傳播教學培養學生批判性思維與開放表達能力的核心目標。

（二）教學關系層面的主體異化

黑格爾指出：“生產的抽象化使勞動越來越機械化，到了最后人就可以走開，而讓機器來代替他。”[2]在口語傳播教學中引入AI對話系統后，教師從“互動主導者”轉變為“技術監督員”，師生互動被技術中介替代，教育過程中最珍貴的情感共鳴、價值觀培育和人格塑造被數據化流程取代，導致學生對人類語言中的隱喻表達、情感留白等的理解能力下降。在傳統口語教學中，學生從語言輸入到輸出，遵循“理解一內化一重構”的認知鏈條，而AIGC提供“即時反饋”機制，并形成“輸入一生成”捷徑。技術使學生逐漸放棄主動思考語言邏輯的深層結構，依賴算法提供的“標準答案”，進而喪失語言自主建構能力，表現為觀點同質化、邏輯推理碎片化，以及創造性思維退化。技術的過度應用導致口語傳播教學從“培養完整人”淪為“訓練高效表達工具”，學生雖擅長使用技術生成表達規范的語句，但缺乏對語言本質的理解、對他人的共情能力，以及追求真理的意識。

（三）文化傳承層面的價值沖突

AIGC在口語教學中易引發價值沖突，主要表現為語言多樣性生態破壞與文化認同建構異化。AIGC訓練數據多以通用語（普通話、英語）為核心，默認將語言標準化、規范化作為最優解，傾向于推薦主流語言表達范式，而忽視小眾語言特有語音韻律、語法結構和文化隱喻。AIGC口語訓練系統一般無法識別地方歷史文化的隱喻性表達，學生也會因此逐漸喪失通過語言理解地方文化基因的能力，最終導致地方及民族語言文化失傳。在國際口語傳播訓練中，AI往往基于訓練數據中高頻文化符號出現的規律篩選文化符號，而這種數據邏輯常將復雜的文化內涵轉變為刻板印象。如AI生成的“中國文化介紹”文本常聚焦于功夫、餃子、書法等易識別的表層符號，而對“和而不同”“天人合一”等哲學思想缺乏深度詮釋。當AI將文化差異簡化為可計算符號差異，當不同文明間平等對話與意義共創被簡化為“文化標簽機械交換”，文化多樣化根基將面臨消解風險。

二、AIGC倫理風險生成的三重邏輯機制

生成式人工智能在口語傳播教學中的應用將引發多維倫理風險，而風險產生的根源在于技術工具性與教育人文性的價值沖突，形成機制涉及技術邏輯缺陷、教育主體認知局限及制度保障不足三重動因。

（一）技術邏輯的內在缺陷

AIGC倫理風險的形成首先在于技術邏輯的內在缺陷。深度學習算法決策過程如同暗箱，導致教育場景中AI內容生成難以追溯邏輯鏈條。這種不透明性使得訓練數據中的偏見因素被算法無意識放大，并形成“技術性偏見”，進而影響教育評價公平性。例如，某高校開發的口語測評系統中女生的評分普遍低于男性。研究發現，訓練數據中大部分高評分樣本來自男性演講者，算法在學習過程中默認將男性表達方式與高評分建立更強關聯，進而導致評分機制的性別失衡。此外，數據質量先天不足構成技術邏輯的根本缺陷。AIGC的訓練數據中往往包含網絡謠言、低俗表達、邏輯謬誤等噪聲內容，大量不規范的口語表達充斥其中，導致基于AIGC的口語傳播教學存在“垃圾進、垃圾出”的問題。這種技術邏輯與教育邏輯的內在沖突，使得AIGC在口語教學中可能成為偏見傳播者甚至低俗語言推手。

（二）教育主體的認知局限

教育主體認知局限源于技術崇拜下的倫理意識淡薄與數字素養缺失導致的認知錯位。馬克思指出：“由于推廣機器和分工，無產者的勞動已經失去了任何獨立的性質要求他做的只是極其簡單、極其單調和極容易學會的操作。”[1]一是生成式人工智能的廣泛使用導致教師對技術工具的非理性依賴，有的教師甚至將AI對話系統視為實現教學減負的“捷徑”，用AI生成的標準化模板替代個性化指導，弱化了自身的倫理判斷力。二是學生在學習過程中面臨“數字原生代認知困境”，他們雖熟悉技術操作，卻缺乏對AI生成內容的批判能力。例如，某高校曾開展大學生數字素養調查，絕大部分受訪者無法判斷AI生成口語表達與人類真實表達的差異，相當一部分學生甚至認為“AI的表達結構必然合理”。當教育主體無法辨識AI生成內容，無法評估技術應用倫理邊界，技術便可能從教育輔助工具異化為認知塑造者，加劇人的物化和異化。

（三）監管制度規范的滯后

AIGC輸出結果的倫理風險具有不可預測性，但當前教育技術倫理指南主要圍繞傳統數字工具（如在線課程平臺、數據分析系統）展開，未充分考慮生成式人工智能的技術特征與應用場景，對AIGC在口語傳播教學中的應用邊界缺乏明確界定。例如，AI在模擬師生對話時，若生成涉及種族偏見或其他錯誤價值觀的內容，責任應由算法開發者承擔還是應用者承擔？教育機構對AIGC的應用普遍采取“事后糾錯”模式，沒有建立針對AIGC的專項倫理審查流程，對數據來源合法性、內容合規性的評估仍依賴傳統人工審核，沒有形成教育行政部門及技術供應商之間的數據溯源與風險預警聯動機制，導致倫理風險及侵權行為要等到實際教學應用后才被發現，不僅增加法律糾紛風險，還損害師生權益與降低教育公信力。

三、AIGC倫理風險的系統化規制路徑

AIGC作為技術工具，其運行邏輯遵循效率最大化與數據最優化原則。口語傳播即人類言說活動，指人們以有聲語言和非語言為媒介“組織-發送-反饋”信息的行為[3]，其承載著增強溝通、激發創造與傳承文化的功能。當技術邏輯全面滲透教育場域，若缺乏倫理規制，將導致教學本質異化。因此，相關主體必須從技術治理、教育重構與制度規范三個維度建立協同規避路徑。

（一）構建可信教育AI生態

馬克思強調：“只有采用同生產力的現在的發展程度相適應的新的生產方式，新的生產力本身才能保存并進一步發展。”[4]針對口語傳播教學場景，高校應開發可解釋性AI模型，通過可視化工具顯示內容生成數據源權重分布、語義關聯規則及邏輯推理路徑，避免“黑箱操作”導致師生對評價結果的不信任。同時，高校應構建教學專用區塊鏈存證平臺，將原始訓練數據哈希值、生成時間戳、修改記錄等信息上鏈存儲，對AI生成內容其須強制嵌入“AI生成”元標簽，使師生可通過數字水印查詢內容版權歸屬與演變過程，從而對AI生成內容進行全鏈路追蹤。針對深度偽造風險，高校還應研發多模態檢測預警軟件，對文本采用對抗訓練模型識別AI生成內容的邏輯矛盾；對視頻通過頻譜分析捕捉合成媒體非自然波形特征；對音頻則分析文件聲紋特征以區分真人語音與AI合成語音，并在檢測到極端觀點或事實性錯誤時觸發分級預警，及時向教師推送風險提示或自動隔離爭議內容。

（二）重塑數智時代教學關系

“任何解放都是使人的世界即各種關系回歸于人自身。\"[1]針對教師群體，高校應增設“AIGC倫理沖突仿真”模塊訓練，應用虛擬現實技術模擬AI生成學生心理評估報告泄露隱私、算法推薦強化教育偏見等典型倫理困境，提高教師的AI倫理風險處置能力。針對學生群體，高校應在口語傳播教學中嵌入“AI雙刃劍”項目式學習，引導學生使用“邏輯漏洞檢測矩陣”分析文本中存在的問題，并通過對比AI生成文本與人類撰寫文本的差異，訓練學生識別AI生成文本中的情感操縱。在語言類教學中，師生應遵循“人機協作口語傳播訓練協議”，高校須規定AI僅輔助生成框架結構，情感表達必須由師生自主完成。

（三）完善教育技術倫理規范

相關部門應出臺《口語傳播教學領域生成式人工智能應用倫理準則》，明確AIGC技術應用的“負面清單”與“責任清單”。例如，其可以規定口語傳播教學中禁止使用AI模仿特定個體聲紋進行情感誘導式對話，并設定AI生成內容強制標識規則，由AI生成的課件須標注技術路徑與原始參考文獻。相關部門還應組建跨學科教育倫理委員會，由專家依據數據敏感性、AI干預度、算法自主性、應用場景等，對高風險口語傳播教學課程實施“一票否決”制。同時，相關部門應逐步建立分級式倫理審查制度，對口語傳播教學類AIGC系統實施動態合規認證，在基礎層審查訓練數據的合法性，在應用層審查輸出內容的價值導向，確保算法在設計、部署、迭代全周期符合教育倫理準則。同時，相關部門應實施“倫理信用積分”制度，對違規教師采取階梯式懲戒，對合規教師開放“白名單”快速審批通道，以提高教師運用AIGC的積極性，提升運用AIGC的效率與效益。

總之，AIGC在口語傳播教學中的倫理風險呈現多維度滲透態勢，在內容生成層面，算法黑箱與數據缺陷導致事實性偏差與觀點極化；在教學關系層面，技術中介消解學習主體性，弱化師生情感聯結；在文化傳承層面，技術標準化傾向擠壓語言多樣性空間。這些風險的形成，既源于技術系統內在的缺陷，也暴露教育主體的認知局限，更折射出制度規范的滯后性。破解困局須相關主體構建“技術-教育-制度”三位一體協同治理體系，在算法設計中嵌入教育倫理準則，在制度建設中預留文化保護空間，在技術應用中始終將人的主體地位置于核心，使AIGC既發揮提升教學效率的技術優勢，又成為守護語言文化多樣性、促進人的全面發展的賦能者，最終引導AIGC真正服務于口語傳播教學“培養完整人”的根本使命。

[參考文獻]

[1]馬克思，恩格斯.馬克思恩格斯選集（第1卷[M]北京：人民出版社，2012.

[2]黑格爾.法哲學原理［M］.范揚，張企泰，譯.北京：商務印書館，1961.

[3]李亞鳴，王群.口語傳播學：一個亟待建構的新學科［J].編輯之友，2014（07）：65-69.

[4]馬克思，恩格斯.馬克思恩格斯選集（第3卷[M].北京：人民出版社，2012.