从“资本”回归“人本”- 生成式人工智能赋能思想政治教育的双重逻辑

——从“资本”回归“人本”:生成式人工智能赋能思想政治教育的双重逻辑摘要：生成式人工智能资本逻辑与思想政治教育人本逻辑存在天然张力。作为承载价值理性的实践活动，思想政治教育对工具理性的扩张具有纠偏作用。然而，随着资本逻辑深度渗透的生成式人工智能迅猛兴起，思想政治教育在个体、人机关系和社会三个层面呈现出多重嬗变，表现为数据驱动与数据安全问题并存、人机协作与人机关系异化并存、智能思政与人文关怀缺失并存的样态。面对新挑战，必须坚持问题导向，以政策法规为保障推进数据驱动、以主体地位为基点修复人机关系、以人文关怀为要领引导价值取向，将生成式人工智能的创新动能转化为思想政治教育的育人效能。

关键词：生成式人工智能；思想政治教育；人本逻辑；资本逻辑；育人效能

思想政治工作根本上是做人的工作”[1]，必须“坚持人本逻辑，以从事现实活动的人为出发点和落脚点，坚持人民至上，聚焦人的自由全面发展。与之相对，生成式人工智能是资本逻辑统治下的产物，发展创新受到资本增殖的单向度禁锢[2]。它往往秉持理性至上、效率至上的价值取向，在与思想政治教育融合时存在意识形态层面上的冲突。随着技术迭代升级，ChatGPT、Sora、DeepSeek等大语言模型相继发布，标志着生成式人工智能的兴起，智能教育逐渐迈入多模态扩展、深度人机协作、沉浸式学习的全新发展阶段[3]。这一变革既为思想政治教育注入技术赋能的新机遇，也可能因资本逻辑的渗透、技术理性的扩张，使人本逻辑面临复杂境遇。为此，基于唯物史观对人工智能赋能思想政治教育的双重逻辑进行理论解构，探讨资本逻辑视域下生成式人工智能赋能思想政治教育的机遇与挑战，在工具理性和价值理性的双重作用下，聚焦人的主体性建构与价值性重塑是思想政治教育的重要议题。一、历史唯物主义视域下生成式人工智能赋能思想政治教育的双重逻辑生成式人工智能赋能思想政治教育呈现出资本逻辑与人本逻辑的双重张力。资本逻辑在生成式人工智能技术迭代中展现出新形式，通过算法黑箱、数据垄断与技术霸权将教育过程异化为资本增殖的工具，使教育主体沦为技术规训的对象。人本逻辑要求技术应用需始终以人的自由全面发展为根本遵循，两种逻辑映射出工具理性与价值理性的深层博弈。(一)生成式人工智能受资本逻辑操控与影响马克思强调:“一切发展生产力的手段都变成统治和剥削生产者的手段”[4]。生成式人工智能技术受到资本逻辑操控，映射着生产力与生产关系矛盾运动的新形态。与传统意义上作为人类肢体延伸的工具不同，生成式人工智能是工具理性膨胀的数字化产物，通过对人类智能的机械式模拟与效率化拓展，构建起以数字僭越、算法霸权为核心的新型统治体系。这一体系不仅将劳动过程解构为可计算、可追踪的数据流，更将人的情感、伦理乃至主体性异化为可量化的参数。这种异化呈现出双重特征：一方面，用户在人工智能的精准操控下逐渐沦为算法指令的执行终端；另一方面，用户行为数据作为劳动成果被资本无偿占有，技术研发人员的脑力劳动也在资本效率至上的胁迫下转化为训练模型的“数字原料”。正如马克思所揭示的“任何进步同时也是相对的退步”[5]，这种技术霸权导致社会关系被简化为输入输出的机械化数字，使人本逻辑受到挑战。这种看似矛盾的关系，恰恰揭示了生成式人工智能发展演进的内在矛盾性。当人类思维模式日益趋近机器学习的数据处理方式时，工具理性对价值理性的侵蚀便可能突破人类伦理的边界。而突破这一困境的可能性存在于生产关系的革命性调整之中，这要求生成式人工智能的发展必须从资本逻辑的桎梏中抽离出来。当资本逻辑将生成式人工智能推向工具理性的巅峰时，客观上会催生出三重解放潜能：技术范式的革命性突破、社会关系的数字化重构和人类主体性的回归。在技术革命维度，算法优化与算力提升正在解构传统生产要素组合方式，深度学习系统突破人类认知阈值，这一过程既是对工具理性的强化，也为超越资本增殖逻辑奠定基础。在社会关系层面，交往关系的数字化催生了新的交往方式，区块链技术的分布式协作以及元宇宙构建的虚拟社群提供了虚拟化、跨时空的交往空间。就人类主体性而言，生成式人工智能虽然利用数据采集与行为建模加剧了人的异化，但同时也为人类摆脱机械劳动、重获创造性发展提供了历史机遇。这种技术发展的双重效应深刻体现了历史唯物主义视域下异化与超越的辩证运动规律，即任何事物“按本性说是对抗的、包含着矛盾的过程，一个极端向它的反面的转化”[6]，亟待在工具理性与价值理性的统一中探索生成式人工智能赋能思想政治教育的新路径，推动资本逻辑向人本逻辑转换。(二)思想政治教育以人本逻辑为内在导向“人的本质不是单个人所固有的抽象物，在其现实性上，它是一切社会关系的总和”[7]501。在唯物史观视域下，人本逻辑以从事现实生产活动、处于一定社会关系、具有主体能动性的现实的人为出发点，始终聚焦于人的自由全面发展。事实上，马克思主义针对资本逻辑统治下人的异化困境，明确指出唯有通过感性实践活动变革人们的生产方式和生存方式，彻底消解资本逻辑的统治体系，“使人的世界即各种关系回归于人自身”[7]46，才能使人的本质力量在自由自觉的创造性活动中得到充分释放，并最终实现从必然王国向自由王国的飞跃，完成人的类本质的历史性复归。习近平强调:“要健全全员育人、全过程育人、全方位育人的体制机制，不断培养一代又一代社会主义建设者和接班人”[8]。思想政治教育始终以人本逻辑为内在价值导向。从理论逻辑来看，思想政治教育围绕现实的人的生存境遇与发展需求展开，以促进人的自由全面发展为根本目标。这一理念实现了对传统思想政治教育中物化倾向的超越，将人从被动接受话语规训的客体转化为具有自主性、能动性、创造性的主体。在实践层面，思想政治教育的人本逻辑表现为三重向度：教育目标从工具理性向价值理性位移，致力于实现知识性与价值性相统一；教育方法从单向灌输向主体间性转型，借助互动教学、情境体验等多元化方式激活人的主体能动性；教育评价从结果量化向过程生成革新，通过全方位、全过程追踪学生的思想行为轨迹，建立兼顾社会期待与个体特质的动态发展性评价体系。这种实践转向是对资本逻辑统治下教育异化的批判性回应，在人本逻辑的引导下推动教学理念升级和体制机制变革，重塑主体间关系。二、资本逻辑扩张：生成式人工智能赋能思想政治教育的二重性生成式人工智能为思想政治教育带来了数据驱动、人机协作、智能运作等新机遇。但科技是把双刃剑，技术也可能“表现为异己的、敌对的和统治的权力”[9]。随着生成式人工智能的智能化、自主性程度越来越高，思想政治教育的人本逻辑不可避免地受到数据殖民和算法霸权的侵蚀，逐步形成解构既有伦理体系的异化风险矩阵，具体表现为个人数据泄漏、人机关系嬗变与人文关怀缺失等风险。(一)个体维度：数据驱动与数据安全问题并存数据驱动是一连串数据的传感、抓取所形成的有关特征与路径的数字描绘[10]。多维度、多模态的数据资源为生成式人工智能提供了丰富的训练资料，借助数据采集、数据分析和数据生成，教育者可以更加全面地把握受教育者的思想行为状态、及时反馈受教育者的思想行为变化。一方面，数字化生存方式为精准识别受教育者的实际需求奠定了现实基础作为网络原住民“Z世代”的生存样态已深度数字化，其在虚拟网络空间中的行为轨迹与浏览偏好均以数据的形式被完整记录，形成立体化的数字足迹，为人工智能进行需求分析与行为预测提供了技术可行性。另一方面，生成式人工智能具备多源异构数据的采集整合与语义关联构建的功能。GPT-4o以200B的网络公开数据、电子数据以及用户的对话内容作为数据基底，DeepSeek-R1的参数规模则从1.5B到671B，适用于大模型训练、复杂推理任务等场景。生成式人工智能通过采集受教育者的个性化信息，依托深度语义匹配算法与自然语言交叉接口进行语义关联分析，挖掘语言元素间的隐性逻辑关联，最终生成与教育需求高度适配的话语内容，实现个性化传播。然而，数据驱动的个性化服务却潜藏着人本逻辑异化的伦理风险。《个人信息超范围收集与泄露问题分析研究报告》显示，从2021年至2025年3月，中国网络空间安全协会受理处理违法违规收集使用个人信息投诉举报9.6万条，协调3500余家App运营者进行整改[11]。当数据监测系统演化为无差别的数据捕获时，这一伦理边界将逐渐模糊化，个人隐私泄露、责任识别模糊等伦理问题也逐渐显现出来。一方面，隐私边界消解，个人数据主权弱化。大数据跟踪是一种无差别的跟踪[12]，在信息采集过程中缺乏必要的数据分层机制，教育主体不可避免地面临个人隐私过度暴露的潜在伦理风险。当人的思想行为被大数据采集、分析并商品化时，人的思想意识、价值取向、行为特征便异化为数据流中的计算节点，成为资本逻辑谋取商业价值的量化参数，例如精准广告投放、用户画像交易等。这种数据殖民是劳动异化在数字时代的延伸，教育者与受教育者的主体性在数字全景监控中被客体化，沦为资本增殖链条中的可计算要素。另一方面，责任伦理失范，数据泄漏风险加剧。思想政治教育大数据网络涉及政府、技术提供商、教育平台以及学校等多方主体，但现行治理体系尚未建立清晰的权责划分机制。每当数据泄露事件发生，各参与主体总能借技术黑箱规避责任，技术提供方常将问题归因于用户操作失误，教育机构则多归咎于平台安全漏洞，而人本逻辑所强调的受教育者主体性、尊严与权利，在责任推诿与技术遮蔽中被逐渐虚置。这种数据安全困境与责任伦理失范背离了人本逻辑中以人为本的价值内核，前者以数据隐私的暴露威胁受教育者的人格尊严与安全边界，后者则通过责任主体的虚拟化不断消弭教育过程的伦理温度，二者共同导致资本逻辑对人本逻辑的僭越与侵蚀，使思想政治教育的人文关怀在技术博弈中逐渐式微。(二)关系维度：人机协作与人机关系异化并存习近平指出:“以信息技术、人工智能为代表的新兴科技快速发展，大大拓展了时间、空间和人们认知范围，人类正在进入一个‘人机物’三元融合的万物智能互联时代”[13]。从ChatGPT的文本生成到Sora的文生视频、再到DeepSeek的多模态推理，生成式人工智能不断重塑着人们的认知与信息交互方式。在此背景下，思想政治教育呈现出主动性提升和主体性嬗变的双重样态。人机协作推动思想政治教育主体结构从单一主体到多元一体的范式转型。生成式人工智能凭借类人指令生成能力，构建起开放多元的人机交互场域，为受教育者创设了主动性释放的虚拟空间。受教育者可通过人机协作主动探索、自主学习，实现从被动接受者到自主生产者的角色跃迁。同时，生成式人工智能还催生了教育主体的多元转向，即数智时代的用户群体既是潜在的教育者，也是潜在的受教育者[14]。主体双方不再局限于单一角色定位，而是借助语义理解、动态建模、自适应生成等功能，在教育资源开发者、教育活动组织者、知识内容学习者等多元角色间自主切换。主体间性的重构，使思想政治教育的价值导向更加聚焦主体特征、方法论选择更趋向个性适配、知识边界得以有效拓展，最终实现人的主动性提升与技术赋能效应的有机统一。然而，和谐是相对的，矛盾是绝对的。据第55次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2024年12月，我国网民规模达11.08亿人，互联网普及率达78.6%，但这其中，能够熟练在互联网上搜索信息并辨别真假的网民却仅占比28.8%[15]。由于主体数字素养偏差，人机协作的过程容易引发人机关系异化的风险，而人机关系异化是技术赋能与主体性消解的内在矛盾关系。一方面，教育者的主导性遭受遮蔽，在生成式人工智能时代，教育者的主导作用逐渐依赖智能系统的数据处理和交互间接实现[16]。运用算法进行学情分析等核心工作时，教育者的不可替代性受到削弱，其主导权威与经验智慧逐渐退化为对智能算法的被动接受。另一方面，受教育者的主体性遭受弱化。生成式人工智能技术通过深度学习、分析受教育者的个性特征与价值偏好，构建起具有认知囚笼效应的信息茧房。受教育者受到精准式投喂与网络舆情煽动的双重规训，容易陷入单向度接受的认知闭环，信息筛选、价值判断与主动探索能力异化为对算法推荐信息的适应性盲从，具体表现为跟风点赞、盲目转发等非理性行为。总之，人机协作虽极大提升了教育主体的教育教学水平与学习能力，但是资本逻辑统治下的效率提升。人与机器越亲密，人机融合度越高，人的思维模式、价值判断乃至存在方式受到工具理性的反噬与规训就越严重，这种主体性的消解，恰是资本逻辑通过技术媒介对人本逻辑实施的系统性解构，最终导致思想政治教育逐渐偏离人的自由全面发展这一本质规定。(三)社会维度：智能思政与人文关怀缺失并存教育部等九部门在《关于加快推进教育数字化的意见》中强调，要深入实施国家教育数字化战略，促进人工智能助力教育变革[17]。生成式人工智能与思想政治教育的深度融合已成为不可逆转的时代之势。思想政治教育要实现高质量发展，就必须主动顺应科技革命潮流，将传统育人优势与人工智能技术优势深度融合，切实增强引领力、针对性与亲和力。生成式人工智能深刻变革了人们的交往方式与思维模式，成为推动思想政治教育数字化、智能化、精准化发展的新质生产力。首先，思想政治教育多模态大模型的开发与应用实现教育场景革新。自DeepSeek-V3、GPT-4o等先进模型发布以来，展现的多模态交互、强算力支撑能够高效支持思想政治教育叙事空间从传统单一的物理场域向立体化数字空间延伸拓展。通过整合视频资料、文本档案、语音记录等多维数据要素，系统可创新打造革命历史情境再现、现实社会议题仿真、实时互动教学场景等多模态叙事情景，推动思想政治教育环境更具动态适应性与空间延展性。其次，思想政治教育知识图谱呈现跨语言跨模态融合趋势。依托覆盖马克思主义理论、党史国史、社会主义核心价值观等核心内容的知识图谱体系，智能系统可精准抽取政策理论、红色故事、先进典型等教育素材，并通过跨模态联合学习技术，将文本论述、影像资料、音频宣讲等多源信息进行深度语义关联，形成结构化、可视化的知识网络体系，为教育内容供给提供智能化支撑。最后，计算机视觉技术重塑思想政治教育动态评估机制。YOLO、FasterR-CNN和Ego-Exo4D作为当前先进的深度学习目标检测模型，分别侧重于实时识别、高精度定位和多视角行为分析，为动态评估提供了技术基础。基于这些模型，计算机视觉技术通过面部微表情识别、肢体语言分析等感知模型，可实时捕捉受教育者对思想政治教育内容的理解程度与情感反馈，构建了包含知识接受度、价值认同度、情感共鸣度的多维度评估模型，使思想政治教育能够动态追踪不同社会群体的思想动态。然而，技术的工具理性难以真正契合思想政治教育的人文属性。经济合作与发展组织发布的《塑造数字教育——促进质量、公平和效率的推动因素》报告显示，55%的成员国通过数字化评估管理系统优化行政管理、数据管理和评分流程以减缓教师的工作负担，但在涉及高利害性考试的数字化改革领域却进展迟滞[18]。思想政治教育作为一项育人实践活动，通过教育主体间的话语互动，在价值共识和精神世界对话中实现人的社会化与个性化发展。生成式人工智能虽能高度仿真教育对话，但底层逻辑仍是二进制代码的机械运算，无法复制人类主体特有的价值判断、道德体验与人文关怀[19]。当教育过程中的共情理解、价值引导等人文要素被异化为算法驱动的数据交互时，教育者与受教育者间的情感联结将不可避免地被弱化，这种情感缺位使思想政治教育的人文关怀面临技术理性解构的现实风险。三、回归人本逻辑：生成式人工智能赋能思想政治教育的优化路径面对生成式人工智能赋能思想政治教育的风险挑战，要转变观念意识，审视技术理性的危害，以政策法规为保障推进数据驱动、以主体地位为基点修复人机关系、以人文关怀为要领引导价值取向，平衡工具理性与价值理性，推动生成式人工智能赋能思想政治教育回归人本逻辑。(一)以政策法规为保障推进数据驱动生成式人工智能通过解构个体认知特征、思想轨迹与行为模式，正不断优化着个体层面的交互模式与价值引导路径。然而，在数据采集、分析与应用的全链条中，个体的数据安全问题也日益凸显，亟待以政策法规为底层保障，构建兼顾创新发展与风险防控的制度框架。第一，完善生成式人工智能在思想政治教育中应用的法律法规。当前，生成式人工智能所暴露的个人信息过度采集、数据使用不规范、算法决策责任追溯模糊等，凸显出现有法律体系在应对新兴技术场景时适应性不足的问题。为此，需要在现有《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律框架下，细化生成式人工智能应用的专门条款，明确数据收集的最小必要原则与算法透明度要求，同时还要设定技术开发者、技术使用者、平台运营者等责任主体的多元认定标准，建立涵盖技术研发、应用实施、风险评估、纠纷解决的全流程法律规制体系。在法律制定中体现社会主义核心价值观的导向要求，确保技术应用不偏离育人本质。第二，制定生成式人工智能在思想政治教育中应用的规章制度。习近平指出:“制度是关系党和国家事业发展的根本性、全局性、稳定性、长期性问题”[20]。针对算法黑箱引发的个人信息过度采集及数据滥用风险，除了要借助制度规范与政策引导实现数据采集应用的合法化与透明化，健全数据采集主体与使用主体等利益相关方的责任追溯机制外，还要出台配套的技术应用保护政策，例如数据合成技术应用方案。合成数据是一种通过计算机算法、模型等方法生成的，旨在模拟真实数据统计特征的非真实数据[21]，能够在一定程度上弥补算法模型训练所需的真实数据样本，有效保护个人隐私。因此要建立科学严谨的制度框架，保障合成数据等新兴技术在合法合规的前提下实现迭代升级与跨领域协同共享。第三，建立生成式人工智能在思想政治教育中应用的监管机制。在思想政治教育领域，个人数据安全已超越单纯的技术防护范畴，成为关乎数智时代意识形态工作安全性的重要命题。为此，亟待建立契合思想政治教育特殊性的生成式人工智能监管框架。在技术治理层面，随着生成式人工智能自主学习能力的提升，需要开发自动化合规监测与风险评估工具，通过人工智能与区块链等技术的融合实现数据流向的全程可追溯，提升监管的实时性与精准性，为数据安全筑牢技术防线。在价值引领层面，监管机制需上升至维护意识形态安全的战略高度，这就要求在科学界定思想政治教育领域敏感数据范畴的基础上，建立健全涵盖数据出境安全评估、跨境流动审批、风险预警响应的全链条管控体系，通过构建多部门协同的监管工作机制，实现技术防护、制度约束与价值引领的动态平衡。(二)以主体地位为基点修复人机关系生成式人工智能具有通用性和类人化的特点，当介入思想政治教育领域时，“谁是主体”的问题便愈发凸显[22]，这可能会影响教育主客体的能动性、创造性、互动性，进而偏离育人的本质要求。为此，要通过发挥教育者的主导作用与受教育者的主体能动性，重构技术赋能与人的全面发展相协调的人机关系。第一，发挥教育者在技术赋能中的主导作用。生成式人工智能为思想政治教育提供了多元手段和广阔空间，但技术本质上是工具，如若过度介入技术、忽视教育者的主导作用，便可能陷入工具理性主导的误区，导致教育的人文性和思想性被消解。为此，要加强培训，如通过开设生成式人工智能研修班、人工智能实操工作坊，增强教育者对生成式人工智能的系统性认知与专业性驾驭能力，使被技术剥夺的教育主权重新回归教育者本身。与此同时，教育者还要专注提升自身的思想政治素养，在技术赋能的过程中始终把握思想政治教育的方向与灵魂，将自身的理想信念、价值观念和人格魅力作为引领受教育者的精神旗帜。随着大数据、人工智能技术的迭代升级，思想政治教育将面临更复杂的技术环境与教育生态，教育者的主导作用应更多地体现在对技术伦理的深层审视、对受教育者个性化需求的精准把握，以及在人机交互中构建深层次的思想交流与情感联结上，为生成式人工智能赋能思想政治教育筑牢伦理根基、锚定价值坐标。第二，发挥受教育者在技术赋能中的主体能动性。当生成式人工智能的自动化生成、即时性反馈、虚拟性交互成为受教育者认知建构与实践活动的路径依赖时，数智技术便可能演变为削弱受教育者主体能动性的异质性存在。为此，培养受教育者在技术赋能过程中的认知自觉、确立价值自主、激发实践创造，是推动生成式人工智能由工具论向人本论转变的重要路径。在技术应用中，既要通过系统培训提升受教育者的数智素养，深入理解并掌握算法驱动的内在逻辑，在运用生成式人工智能技术时保持能动性，又要通过价值引导强化受教育者对技术的批判性认知，能够辨别算法生成内容的价值倾向，在人机交互过程中保持思想的主体性与独立性。在教育实践层面，需构建人工智能辅助——受教育者参与——教育者引导的三元协同模式，借助生成式人工智能的万物互联特征和人机交互功能[23]，提升受教育者参与式、探究式、体验式学习实践，推动教育者完成知识体系的建构与价值观念的塑造，在技术赋能与人文精神的交融中培育时代新人。(三)以人文关怀为要领引导价值取向习近平指出:“要把满足人民对美好生活的向往作为科技创新的落脚点，把惠民、利民、富民、改善民生作为科技创新的重要方向”[24]。随着生成式人工智能的快速发展，算法生成的标准化内容与数字孪生的虚拟化传播在思想政治教育领域逐渐流行起来，这些新兴技术虽能高效传递教育话语，却由于缺乏温度与感染力，导致教育话语难以深入受教育者的精神世界，教育活动中情感共鸣、思想启迪等人文关怀维度逐渐被边缘化。所以，要建立技术理性与人文精神的动态平衡机制，将以人文关怀为导向的价值理性置于技术应用的先导地位，真正践行技术为人的发展服务的价值旨归。第一，推进个性化生成，在内容建构维度融入人文关怀。生成式人工智能的技术逻辑囿于工具理性，缺乏对人类情感的深度解析能力，在对受教育者的个性化思想动态与情感需求的捕捉中存在明显滞后性。为此，要优化算法模型，通过设计情感计算模块增强算法对情感信号、价