摘"要：

隨著人工智能通用大模型的快速發(fā)展，其在黨建工作中的應(yīng)用日益受到關(guān)注。通過對人工智能通用大模型意識形態(tài)性的生成機理與學(xué)理基礎(chǔ)的分析，揭示人工智能在模擬人類意識過程中的功能性特征及與人類意識的本質(zhì)區(qū)別，系統(tǒng)性探討人工智能通用大模型在黨建工作中的意義、機遇與挑戰(zhàn)，以及如何有效融合這一前沿技術(shù)以促進(jìn)黨建工作的智能化、系統(tǒng)化和科學(xué)化轉(zhuǎn)型。在深入識別人工智能通用大模型賦能黨建工作面臨的主要挑戰(zhàn)，包括教育風(fēng)險、組織風(fēng)險、政治風(fēng)險和意識形態(tài)風(fēng)險等基礎(chǔ)上，提出包括理念轉(zhuǎn)換、規(guī)范制度建設(shè)和實施體系構(gòu)建的綜合性策略，以實現(xiàn)黨建工作與人工智能技術(shù)的有效融合。

關(guān)鍵詞：人工智能通用大模型；智慧黨建；意識形態(tài)

中圖分類號：TP29，D26""文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A""文章編號：1009-055X（2024）06-0021-12

doi：10.19366/j.cnki.1009-055X.2024.06.003

人工智能通用大模型（general-purpose artificial intelligence model，GPAI）作為一種先進(jìn)的技術(shù)手段，以其強大的信息處理能力、自然語言理解和生成能力，在各行各業(yè)中展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。習(xí)近平主席在第三屆世界智能大會致賀信時指出：“人工智能呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放、自主操控等新特征，正在對經(jīng)濟發(fā)展、社會進(jìn)步、全球治理等方面產(chǎn)生重大而深遠(yuǎn)的影響?！?sup>［1］

2019年1月印發(fā)的《中共中央關(guān)于加強黨的政治建設(shè)的意見》明確提出，要積極運用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)，創(chuàng)新黨組織活動內(nèi)容方式，推進(jìn)“智慧黨建”^［2］。2021年5月頒布的《中國共產(chǎn)黨組織工作條例》也指出，要“注重運用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、數(shù)字技術(shù)和信息化手段，提高工作效能”。在人工智能通用大模型快速發(fā)展過程中，深刻認(rèn)識、積極應(yīng)對其帶來的挑戰(zhàn)與機遇具有重要意義。

一、人工智能通用大模型意識形態(tài)性的生成機理與學(xué)理基礎(chǔ)

傳統(tǒng)意義上，技術(shù)往往被視為意識形態(tài)的傳遞工具，即被動接收并反映社會的價值觀和信仰。然而，隨著人工智能（artificial intelligence，AI）的發(fā)展，這種關(guān)系可能會變得復(fù)雜和微妙。人工智能技術(shù)不僅能被動接收意識形態(tài)，而且可以通過算法主動影響和重構(gòu)現(xiàn)有的意識形態(tài)結(jié)構(gòu)。

（一）人工智能的功能性意識模擬與人類意識的本質(zhì)區(qū)別

意識是人工智能領(lǐng)域研究的主要課題。人工智能缺乏主觀經(jīng)驗、自我意識，它們可以表現(xiàn)出智能行為，而無須意識到這些行為的含義，這與人類意識完全不同。

盡管人工智能缺乏主觀經(jīng)驗和自我意識，但其在實際應(yīng)用中能夠通過復(fù)雜算法和數(shù)據(jù)分析作出智能化行為。正因如此，人工智能技術(shù)在智慧黨建中展現(xiàn)出巨大潛力。通過模擬復(fù)雜的決策過程，人工智能可以預(yù)測可能的社會反應(yīng)，幫助黨組織提高決策的科學(xué)性和效率。

例如，在黨內(nèi)監(jiān)督工作中，人工智能可以分析各類數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險和問題，為廉政建設(shè)提供支持。

研究人員試圖通過添加一個記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其能夠檢查自己的記憶并從中學(xué)習(xí)，從而開發(fā)出一種適應(yīng)環(huán)境的模型。Sajid^［3］認(rèn)為，任何能夠高度整合信息的系統(tǒng)，無論是生物系統(tǒng)還是人工系統(tǒng)，都可以被認(rèn)為是有意識的。Bernard J.Baars提出全局工作空間理論（global workspace theory， GWT），認(rèn)為意識類似于一個劇院中的舞臺，在任何特定時間點上，這個“舞臺”只能呈現(xiàn)有限的信息。這些信息隨后會被“廣播”到大腦的各個部分，這些部分被認(rèn)為是執(zhí)行無意識任務(wù)的模塊^［4］143。在這個理論中，信息被提升到全局工作空間中以便進(jìn)一步處理和響應(yīng)。尤其是隨著人工智能通用大模型的發(fā)展，研究者開始嘗試設(shè)計一個具有類似人類大腦全局工作空間的人工智能系統(tǒng)，他們認(rèn)為這個系統(tǒng)可能會擁有一種形式的意識^［5］。這個系統(tǒng)可能不會像人類一樣具有主觀經(jīng)驗，但能進(jìn)行選擇性注意和信息整合，而這正是意識的關(guān)鍵特征之一。這就類似于在人工智能中創(chuàng)建一個中心處理器，這個處理器能夠調(diào)動不同的資源和信息來作出反應(yīng)或決策。那么，能否認(rèn)為人工智能通用大模型已擁有一種初級形式的意識？心智計算理論（computational theory of mind， CTM）認(rèn)為，心智活動可以被視為一種形式的信息處理，而大腦則是這個信息處理的物理基礎(chǔ)^［6］。支持這一理論的學(xué)者認(rèn)為，如果我們能夠理解大腦的工作機制，并在人工智能系統(tǒng)中復(fù)制類似的結(jié)構(gòu)和功能，那么我們或許能夠創(chuàng)造出具有意識的機器^［5］。然而，這個問題也引出了大衛(wèi)·查默斯提出“意識難題”（the hard problem of consciousness），即人的主觀體驗或現(xiàn)象意識，比如我們的疼痛和快樂等主觀感覺是如何在物理過程中產(chǎn)生的。目前，盡管我們可以描述和解釋許多認(rèn)知過程，但在這些過程中如何產(chǎn)生主觀體驗依然是一個未解之謎。例如，在制定黨員管理政策時，雖然人工智能可以提供數(shù)據(jù)支持，但如何平衡嚴(yán)格管理與人性化關(guān)懷，需要人類的智慧和情感投入。黨的建設(shè)是一項長期的、不斷發(fā)展的工作，需要根據(jù)社會實踐的變化不斷調(diào)整和創(chuàng)新，人的主觀能動性和創(chuàng)造力在其中起著關(guān)鍵作用。人類意識能結(jié)合歷史經(jīng)驗與現(xiàn)實需求，進(jìn)行創(chuàng)造性的實踐和探索。例如，黨組織可以根據(jù)現(xiàn)實中的新情況、新問題，創(chuàng)造性地開展各類主題活動和教育培訓(xùn)，提升黨員的思想覺悟和政治素養(yǎng)，顯然這方面人工智能是無法替代的。

人類意識與人工智能的“意識”在本質(zhì)上存在著不同。從馬克思主義意識理論的角度來看，人類的意識是與其社會實踐、歷史發(fā)展緊密相連的，具有社會性、能動性和歷史性。而人工智能所缺乏的正是這些關(guān)鍵特征。馬克思指出：“不是意識決定生活，而是生活決定意識?！?sup>［7］73人的意識和精神活動是由其社會和物質(zhì)條件所決定的，而不是相反?！白匀唤鐩]有造出任何機器，沒有造出機車、鐵路、電報、自動走錠精紡機等。它們是人的產(chǎn)業(yè)勞動的產(chǎn)物，是轉(zhuǎn)化為人的意志駕馭自然界的器官或者說在自然界實現(xiàn)人的意志的器官的自然物質(zhì)。它們是人的手創(chuàng)造出來的人腦的器官；是對象化的知識力量?！?sup>［8］102

第一，意識是社會存在的反映。人的意識形態(tài)是在物質(zhì)生活條件的基礎(chǔ)上形成的，與社會結(jié)構(gòu)和歷史發(fā)展緊密相連，而人工智能缺乏社會性和歷史性背景，其“意識”僅為算法的輸出，缺乏對社會關(guān)系和歷史變遷的理解和反映。第二，人的主體性包括個體的自我意識、自由意志和對環(huán)境的主動影響能力，其核心特征是自我反思能力和道德責(zé)任感，這是當(dāng)前的人工智能所無法實現(xiàn)的。雖然預(yù)訓(xùn)練的聊天生成轉(zhuǎn)換器（chat generative pre-trained transformer，ChatGPT）等人工智能系統(tǒng)表現(xiàn)出某種“能動性”，比如能夠響應(yīng)用戶的查詢并生成新的內(nèi)容，但這并不等同于馬克思所指的人類意識的能動性。人工智能的“能動性”是在程序和數(shù)據(jù)驅(qū)動下產(chǎn)生的，它們的反應(yīng)能力和生成能力是由預(yù)先編程的算法決定的，依賴于輸入的數(shù)據(jù)。因此，這種“能動性”實質(zhì)上是被動的。同時，人類意識的能動性涉及自覺性和創(chuàng)造性，表現(xiàn)為人不僅能夠適應(yīng)環(huán)境，還能預(yù)見、規(guī)劃并改造環(huán)境。這種能動性是人類社會實踐的核心，包含了價值判斷、倫理考量和文化理解。人工智能則缺乏這種深層的社會歷史意識。恩格斯在《自然辯證法》中指出：“人離開狹義的動物愈遠(yuǎn)，就愈是有意識地自己創(chuàng)造自己的歷史，未能預(yù)見的作用、未被控制的力量對這一歷史的影響就愈小，歷史的結(jié)果和預(yù)定的目的就愈加符合?！?sup>［9］18第三，馬克思認(rèn)為：“物質(zhì)生活的生產(chǎn)方式制約著整個社會生活、政治生活和精神生活的過程。”^［8］412“現(xiàn)實的個人”是馬克思關(guān)于意識本質(zhì)的邏輯開端，是指“處在現(xiàn)實的、可以通過經(jīng)驗觀察到的、在一定條件下進(jìn)行的發(fā)展過程中的人”^［10］525。人工智能作為技術(shù)產(chǎn)物，其發(fā)展僅限于技術(shù)層面的改進(jìn)，并不具備歷史發(fā)展的連續(xù)性和深度。因此，盡管人工智能在某些方面可能模擬甚至超越人類的認(rèn)知、計算和語言能力，但它仍舊無法取代復(fù)雜的人類意識。人工智能的功能性意識模擬在黨建工作中主要表現(xiàn)為對大數(shù)據(jù)的處理能力和對復(fù)雜情境的模擬分析能力，這種能力可以作為對人類主觀判斷和經(jīng)驗自覺的補充，提高決策的質(zhì)量和效率。不過，需要注意的是，這種決策支持依賴數(shù)據(jù)和算法，但缺乏人類主觀判斷和經(jīng)驗直覺的參與。例如，對輿情的解讀和應(yīng)對策略的制定涉及人的理解和判斷，這些都需要人類意識的參與。尤其在黨的建設(shè)中更應(yīng)注重人的主觀能動性，確保技術(shù)服務(wù)于黨建的理念和目標(biāo)。

馬克思指出：“像其他一切發(fā)展勞動生產(chǎn)力的方法一樣，機器是要使商品便宜，是要縮短工人為自己花費的工作日部分，以便延長他無償?shù)亟o予資本家的工作日部分。機器是生產(chǎn)剩余價值的手段?！?sup>［11］206-207技術(shù)發(fā)展的本質(zhì)目的應(yīng)該是促進(jìn)人的全面發(fā)展，而非簡單地追求效用或經(jīng)濟利益。在馬克思看來：“全部人類歷史的第一個前提無疑是有生命的個人的存在。因此，第一個需要確認(rèn)的事實就是這些個人的肉體組織以及由此產(chǎn)生的個人對其他自然界的關(guān)系?！?sup>［7］67人工智能作為現(xiàn)代技術(shù)的代表，確實推動著人類社會的進(jìn)步。然而，在資本主義社會中，技術(shù)的發(fā)展往往被資本的需求所驅(qū)動，技術(shù)發(fā)展的主要目的是增加資本積累和擴大市場份額，而非直接致力于人的自由全面發(fā)展和社會福祉。人工智能的發(fā)展應(yīng)服務(wù)于人的全面發(fā)展和自由解放，而非成為資本的工具。因此，雖然人工智能對提升生產(chǎn)力和改善人與自然的關(guān)系有重要作用，但它無法取代人類成為社會歷史實踐主體。

（二）基于算法的人工智能意識形態(tài)性選擇與隱藏

在算法驅(qū)動的人工智能應(yīng)用過程中，可能會無意地融入開發(fā)者的價值預(yù)設(shè)，大數(shù)據(jù)的選擇性訓(xùn)練也可能會對算法輸出結(jié)果產(chǎn)生意識形態(tài)上的偏倚。這種偏倚不僅體現(xiàn)在語言模型的自我學(xué)習(xí)迭代中，而且體現(xiàn)在多語種數(shù)據(jù)集的使用上仍然以英文為主導(dǎo)，可能導(dǎo)致某種“西方中心主義”的再生產(chǎn)。如果黨建平臺主要采用某一類數(shù)據(jù)源，那么這些數(shù)據(jù)源可能會反映出特定的意識形態(tài)或政治傾向，從而在算法輸出中出現(xiàn)偏見。此外，用戶與人工智能的互動也可能反饋到語言模型中，進(jìn)一步強化特定的意識形態(tài)傾向。因此，人工智能在意識形態(tài)性選擇和隱藏問題上，不僅僅在數(shù)據(jù)源等技術(shù)層面存在挑戰(zhàn)，而且在算法設(shè)計層面和用戶交互層面都有所體現(xiàn)。

首先是技術(shù)層面的數(shù)據(jù)偏差。算法訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)代表性不足或選擇性偏見問題是造成算法輸出結(jié)果存在意識形態(tài)偏差的主要原因。人工智能系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程是基于數(shù)據(jù)的，這些數(shù)據(jù)通常來自現(xiàn)有的信息庫，比如互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎、社交媒體平臺和文獻(xiàn)資料庫等。如果這些數(shù)據(jù)源存在偏見，比如文化上的偏好或社會階層差異，那么人工智能在學(xué)習(xí)過程中也會無意地承繼并放大這些偏見。

其次是算法設(shè)計層面的價值預(yù)設(shè)。算法并非價值中立的數(shù)學(xué)公式，它們是由具有特定文化背景和個人信仰的開發(fā)者設(shè)計的。開發(fā)者在設(shè)計算法時可能會有意或無意地將自己的價值觀和意識形態(tài)嵌入算法決策邏輯中，從而在人工智能的操作和決策中隱藏意識形態(tài)性選擇。退一步講，在算法的訓(xùn)練過程中，即使開發(fā)者試圖保持中立，隱性的意識形態(tài)偏見也可能被不經(jīng)意地強化。例如，搜索引擎的排名算法可能會優(yōu)先顯示某些政治觀點，從而影響用戶獲取信息的方式。美國學(xué)者斯科特·蒂姆克提出，目前開發(fā)的計算機算法技術(shù)都受到了意識形態(tài)的操控，這些算法技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，已經(jīng)讓大眾無法看清美國資本主義再生產(chǎn)的所有片段^［12］vi。蒂姆克看到了資本主義在算法運行中進(jìn)行意識形態(tài)控制的事實。對于人工智能通用大模型來說，也涉及在算法中植入的程序、賦值和參數(shù)等問題。

最后是用戶交互層面的反饋效應(yīng)。用戶與人工智能系統(tǒng)的互動不僅是信息查詢的過程，也是意識形態(tài)交流的過程。哈貝馬斯的交流行為理論認(rèn)為社會是由符號建構(gòu)起來的生活世界^［13］49，意識形態(tài)是通過語言交流和社會實踐在社會成員間構(gòu)建和傳遞的?！凹夹g(shù)統(tǒng)治論的命題作為隱形意識形態(tài)（als Hintergrundideologie），

甚至可以滲透到非政治化的廣大居民的意識中，并且可以使合法性的力量得到發(fā)展。”^［13］63在人工智能通用大模型背景下，我們面臨一個前所未有的情境：一個非人類實體參與到理性交流中，它既是信息的傳遞者也是信息的創(chuàng)造者。人工智能通用大模型通過模擬人類思維模式，能夠在一定程度上參與理性交流中，并且提供信息、引導(dǎo)討論，甚至模擬達(dá)成共識的過程，從而在無意中參與構(gòu)建特定的意識形態(tài)框架，影響黨員乃至全體社會成員的價值觀和信念。在此過程中，用戶的查詢、反饋和偏好進(jìn)一步被人工智能系統(tǒng)學(xué)習(xí)，形成一種循環(huán)，即人工智能不斷根據(jù)用戶的交互來調(diào)整其響應(yīng)和行為。這種動態(tài)互動可能導(dǎo)致某些意識形態(tài)或價值觀的加強，特別是當(dāng)大量用戶展示出類似的交互行為時，這種效應(yīng)更為明顯。由此，我們設(shè)計技術(shù)，而技術(shù)反過來又設(shè)計了我們^［14］。

二、人工智能通用大模型賦能智慧黨建的邏輯框架與風(fēng)險考量

《中共中央關(guān)于加強黨的政治建設(shè)的意見》提出：“主動適應(yīng)信息時代新形勢和黨員隊伍新變化，積極運用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)，創(chuàng)新黨組織活動內(nèi)容方式，推進(jìn)‘智慧黨建’?！彪m然智慧黨建在激發(fā)黨員參與黨內(nèi)活動的積極性、提升黨建工作科學(xué)化水平方面發(fā)揮著重要作用，但在實際操作中，諸如管理不規(guī)范、數(shù)據(jù)化不到位、系統(tǒng)設(shè)計不科學(xué)等問題依然存在。

（一）人工智能通用大模型賦能智慧黨建的邏輯框架

黨的十八大以來，習(xí)近平總書記反復(fù)強調(diào)，互聯(lián)網(wǎng)是我們面臨的“最大變量”，“科學(xué)技術(shù)從來沒有像今天這樣深刻影響著國家前途命運，從來沒有像今天這樣深刻影響著人民生活福祉”^［15］。數(shù)字化技術(shù)正在改變黨建工作的傳播方式和參與模式，“表現(xiàn)為工藝革命的生產(chǎn)力革命，還實現(xiàn)著生產(chǎn)關(guān)系的革命”^［16］473。一方面，通過網(wǎng)絡(luò)平臺和移動應(yīng)用，黨建知識和信息能夠更廣泛、更快捷地傳播，黨員也可以更加便捷地學(xué)習(xí)和交流。另一方面，智能化技術(shù)如人工智能和大數(shù)據(jù)分析正在重新定義黨建工作的范疇，提高黨建活動的精準(zhǔn)性，實現(xiàn)個性化的黨建教育和管理。具體而言，人工智能通用大模型從技術(shù)驅(qū)動的創(chuàng)新應(yīng)用、系統(tǒng)集成與流程優(yōu)化、數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學(xué)決策三個方面賦能智慧黨建，由此共同構(gòu)成了智慧黨建的整體邏輯架構(gòu)，推動黨建工作全面提升。

1.技術(shù)應(yīng)用層面：以技術(shù)驅(qū)動的創(chuàng)新應(yīng)用賦能黨建工作的智能化發(fā)展

在黨建工作中，人工智能通用大模型如ChatGPT的融合應(yīng)用，意味著黨建信息傳播與教育模式的重大轉(zhuǎn)型。這一轉(zhuǎn)型的核心在于定制化黨建數(shù)字人的開發(fā)，其基于專屬的黨建知識庫經(jīng)過機器訓(xùn)練，并結(jié)合生成式人工智能問答技術(shù)以及通過真人語音提取和實時語音合成技術(shù)增強交互體驗。這種交互不單純追求信息交流的自然度和逼真性，而是致力于模擬真實人類的交流方式，以此增強用戶的參與感和認(rèn)同感。進(jìn)一步地說，與數(shù)字人交互式學(xué)習(xí)的模式也代表了一種教育創(chuàng)新，這一模式超越傳統(tǒng)的單向信息接收模式，變?yōu)橐环N雙向的、動態(tài)的交流過程。用戶不只是被動接收信息，還能主動提出問題，從而獲得量身定制的回答。2002年美國技術(shù)哲學(xué)家唐·伊德提出了“技術(shù)具身”這一融合身體和技術(shù)的概念^［17］13，2023年斯坦福大學(xué)和谷歌的研究者們創(chuàng)造了一個類似于《模擬人生》 （The Sims）的虛擬小鎮(zhèn)《模擬人生》是一款由Maxis開發(fā)、Electronic Arts于2000年發(fā)行的生活模擬游戲，允許玩家創(chuàng)建、控制虛擬人物——“模擬人”（Sims），并管理他們的日常生活、職業(yè)、關(guān)系和家庭。游戲的互動性和深度自定義選項賦予玩家在一個沙盒環(huán)境中塑造和模擬人類經(jīng)驗的能力。，將25個生成式智能體置于其中，并讓它們在一個沙盒環(huán)境中共同生活。每個生成式智能體都有不同的身份和行動決策，背后依靠ChatGPT大模型來完成行動決策。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，這些生成式智能體會像人一樣生活，比如作家就去寫作、店主就去經(jīng)營商店，而且彼此之間會發(fā)生交互^［18］。有公司開始將具身智能機器人運用到黨建領(lǐng)域，包括人機交互增強、自主學(xué)習(xí)和決策能力提升等，借助人工智能技術(shù)優(yōu)勢，進(jìn)行學(xué)習(xí)質(zhì)量監(jiān)督、個性化學(xué)習(xí)方案定制、學(xué)習(xí)互動交流、情感心理元素引導(dǎo)，在感知和行為方面形成閉環(huán)^［19］39。

2.組織管理層面：以系統(tǒng)集成與流程優(yōu)化賦能黨建工作的系統(tǒng)化發(fā)展

數(shù)字孿生和GPAI技術(shù)的結(jié)合，有助于構(gòu)建一個系統(tǒng)化的黨建工作體系，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，構(gòu)建統(tǒng)一的信息平臺。黨建工作的數(shù)字孿生，可以模擬黨組織的實際結(jié)構(gòu)和活動，包括黨員信息、黨組織活動、黨建項目等，通過創(chuàng)建虛擬的黨建環(huán)境和實際黨建活動的動態(tài)映射，為黨建管理、決策和優(yōu)化提供強大的支持。系統(tǒng)化的黨建工作體系，可以優(yōu)化黨建資源分配，利用平臺對黨建活動進(jìn)行評估，確保黨建工作符合既定目標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)，提升黨建活動的效率和效果。例如，建設(shè)黨建工作數(shù)據(jù)庫，將黨員發(fā)展培養(yǎng)的5個階段中的25個環(huán)節(jié)、50余個節(jié)點進(jìn)行有效規(guī)范和記錄，系統(tǒng)內(nèi)置提醒節(jié)點和發(fā)展階段性培養(yǎng)考察評價，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對黨員信息進(jìn)行深入挖掘和分析，通過實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析，對黨員的學(xué)習(xí)情況、工作表現(xiàn)和思想動態(tài)等方面進(jìn)行全面評估，為黨組織科學(xué)決策提供依據(jù)。據(jù)此，實現(xiàn)黨員發(fā)展全過程培養(yǎng)，形成數(shù)據(jù)等“生成+更新+挖掘+梳理+運用”的閉環(huán)。

3.決策與研究層面：以數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學(xué)決策賦能黨建工作的科學(xué)化發(fā)展

GPAI的發(fā)展不僅有助于實現(xiàn)黨建工作的智能化和系統(tǒng)化，而且可以促進(jìn)黨建工作向科學(xué)化方向深入發(fā)展，展現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持、精準(zhǔn)化的黨建策略以及動態(tài)的黨建環(huán)境適應(yīng)性。GPAI可以通過集成和分析大量的黨建數(shù)據(jù)，比如黨員活動參與度、理論學(xué)習(xí)效果等，為黨建決策提供科學(xué)依據(jù)，并根據(jù)不同黨員的特點和需求，設(shè)計個性化的黨建教育方案。同時，根據(jù)氛圍文化、政策環(huán)境等外部因素的變化，及時調(diào)整黨建內(nèi)容和形式，以此提高黨建工作的精準(zhǔn)化程度。此外，也可以進(jìn)一步通過知識圖譜技術(shù)，將黨建知識系統(tǒng)化、結(jié)構(gòu)化，支持黨建研究和知識管理。智能化的黨建工作涉及黨建工作流程和結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，科學(xué)化的黨建工作則側(cè)重于理性分析和證據(jù)驅(qū)動的決策，確保各環(huán)節(jié)和各部分協(xié)同高效運作。例如，“有些市紀(jì)律檢查委員會、監(jiān)察委員會著力打造人工智能、OCROCR圖像識別與紀(jì)檢監(jiān)察業(yè)圖像識別與紀(jì)檢監(jiān)察業(yè)務(wù)相結(jié)合的智能化應(yīng)用系統(tǒng)，‘構(gòu)建專有超腦能力體系’，用以提高紀(jì)檢工作效率與辦案質(zhì)量，輔助反腐敗斗爭的科學(xué)決策與精準(zhǔn)實施”^［20］。

（二）人工智能通用大模型賦能黨建工作的風(fēng)險考量

人工智能通用大模型在黨建工作中的應(yīng)用，雖然在優(yōu)化信息處理、提升工作效率方面表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，卻也引發(fā)了一系列新的問題和挑戰(zhàn)，特別是在思想政治教育和黨組織凝聚力方面。人工智能的應(yīng)用可能帶來的深遠(yuǎn)影響，須從多角度深入分析，為黨建工作在面對數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供更為全面和深入的理論視角。

1.教育風(fēng)險：“信息繭房”效應(yīng)與思想政治教育范式轉(zhuǎn)變的挑戰(zhàn)

人工智能通用大模型可能成為一種依賴性工具，削弱黨員獨立思考、批判思維和創(chuàng)新能力。GPAI算法的“信息繭房”效應(yīng)在黨建工作中尤為明顯。在強化個性化信息推送的同時，根據(jù)用戶需求生成的內(nèi)容，可能導(dǎo)致黨員接收到的信息過于定制化。這種“過濾氣泡”“過濾氣泡”（filter bubbles）主要描述了個性化搜索算法如何影響用戶接觸信息的方式，導(dǎo)致用戶只被呈現(xiàn)與其既有觀點和興趣相符的信息，從而限制了用戶接觸到的信息范圍和多樣性。參見帕里澤.過濾泡：互聯(lián)網(wǎng)對我們的隱秘操縱. 方師師， 楊媛，譯. 北京：中國人民大學(xué)出版社，2020：2?？赡軐?dǎo)致黨員只能接觸到符合自己現(xiàn)有認(rèn)知和偏好的信息，從而限制了他們對黨的全面理解。簡化或通俗化內(nèi)容的表層化信息傳播忽視了黨的理論知識的實踐性與理論性，不利于提高黨員的理論素養(yǎng)和思考深度。

2.組織風(fēng)險：技術(shù)依賴下的組織凝聚力與戰(zhàn)斗力削弱風(fēng)險

GPAI在黨建工作中的運用，可能引發(fā)形式主義的傾向，表現(xiàn)為對技術(shù)手段的過度依賴，進(jìn)而忽視黨組織活動的實質(zhì)內(nèi)容和深層次的人際互動。一是組織領(lǐng)導(dǎo)力的下降。技術(shù)依賴可能導(dǎo)致組織中人的領(lǐng)導(dǎo)力被機械化的數(shù)據(jù)決策所替代，在高度依賴人工智能系統(tǒng)進(jìn)行決策的環(huán)境中，決策者獨立思考和判斷的能力可能會下降，領(lǐng)導(dǎo)力的核心價值，包括靈活性、情境感知能力和個性化影響力等可能會被削弱，從而影響組織的適應(yīng)性和創(chuàng)新性。二是組織協(xié)調(diào)能力減弱。人工智能的數(shù)據(jù)分析可能不足以捕捉黨組織內(nèi)部協(xié)調(diào)的微妙動態(tài)，尤其是涉及人際關(guān)系和非形式化溝通的部分。黨建工作的協(xié)調(diào)不僅是任務(wù)分配，而且更關(guān)鍵的是意見協(xié)商、沖突解決和共識建立。過度依賴技術(shù)，可能導(dǎo)致忽視這些人的元素，進(jìn)而減弱組織內(nèi)部的默契和協(xié)作，影響戰(zhàn)斗力的形成。三是黨內(nèi)監(jiān)督的減弱。在GPAI的支持下，黨內(nèi)監(jiān)督可能趨向于數(shù)據(jù)驅(qū)動的監(jiān)控模式，這種模式側(cè)重于可量化和數(shù)據(jù)化的結(jié)果監(jiān)督，而難以涵蓋更為微觀和深層次的政治生活。GPAI雖然可見高效提供數(shù)據(jù)監(jiān)督，但可能缺乏對黨性原則和政治紀(jì)律的深刻理解，不能全面覆蓋黨內(nèi)監(jiān)督的政治、道德和行為規(guī)范各個層面。

3.政治風(fēng)險：模型偏見與黨員意識淡化

人工智能通用大模型是基于大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在偏見或歧視性內(nèi)容，模型可能會學(xué)習(xí)到這些偏見或歧視性內(nèi)容，并在黨建工作場景中產(chǎn)生不良影響，導(dǎo)致黨建工作在思想引導(dǎo)和政治工作中存在片面性和誤導(dǎo)性。

一是“數(shù)據(jù)-認(rèn)知”層面的風(fēng)險。GPAI數(shù)據(jù)集的編譯過程中可能存在不足，比如語料庫缺乏多元化與全面性、機器學(xué)習(xí)過程中對現(xiàn)有人類偏見的無意識習(xí)得以及數(shù)據(jù)來源不均等。一方面，人工智能模型的學(xué)習(xí)依賴于大量的數(shù)據(jù)輸入，通常是來自已有的語料庫。若這些語料庫在政治觀點、文化背景、社會實踐等方面缺乏代表性，將會影響黨建工作中黨員的全面發(fā)展和政治認(rèn)識的均衡性。另一方面，機器學(xué)習(xí)算法在處理數(shù)據(jù)時，也會在無意中習(xí)得并放大人類的偏見，比如性別、種族、年齡等方面的歧視，進(jìn)而在黨建工作中引導(dǎo)黨員形成或鞏固錯誤的社會認(rèn)知和政治判斷。二是“信息-價值”層面的風(fēng)險。在信息與價值觀的協(xié)同界面上，智能模型在處理和推送信息時，潛在的數(shù)據(jù)源偏差可能會無意地強化錯誤的價值觀念或者淡化正確的價值導(dǎo)向。這一過程，黨員的政治警覺性和堅定立場可能會被弱化，導(dǎo)致其政治意識的漸次消褪。與“過濾氣泡”效應(yīng)不同，GPAI在“信息-價值”層面所帶來的風(fēng)險更突出體現(xiàn)為“回音室效應(yīng)”“回音室效應(yīng)”（echo chamber effect）出自桑斯坦的著作《網(wǎng)絡(luò)共和國》，用于描述在特定的社交或信息網(wǎng)絡(luò)中，觀點、信念通過重復(fù)傳播而被放大和強化的現(xiàn)象。在回音室中，由于缺乏不同或?qū)α⒌挠^點，團(tuán)體成員的原有信念和態(tài)度可能會得到加強，甚至走向極端。參見桑斯坦.網(wǎng)絡(luò)共和國.黃維明，譯.上海：上海人民出版社，2003：36。 。“過濾氣泡”更多強調(diào)算法和技術(shù)的作用，而“回音室效應(yīng)”則側(cè)重于社交網(wǎng)絡(luò)和群體動態(tài)中的自我強化。三是“策略-行動”層面的風(fēng)險。首先，人工智能可能導(dǎo)致黨建工作策略的表層化風(fēng)險，表現(xiàn)為在追求技術(shù)實施便捷性的同時，忽視深層次策略的制定和實施，使得黨建活動變得形式化、工具化。其次，人工智能的過度應(yīng)用可能導(dǎo)致黨建內(nèi)容的同質(zhì)化，降低內(nèi)容的針對性，影響黨員的政治學(xué)習(xí)和理論武裝。最后，人工智能的普及可能造成黨建工作機制的數(shù)字鴻溝，即技術(shù)應(yīng)用與基層黨建實際需求之間出現(xiàn)脫節(jié)。習(xí)慣于依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，忽視創(chuàng)造性和主體性的行動策略，會減弱黨建工作的動力和效能。

4.意識形態(tài)風(fēng)險：意識形態(tài)偏離與武器化傾向

人工智能通用大模型不僅會在表層工作上影響意識形態(tài)管理，而且可能在意識形態(tài)管理邏輯方面引發(fā)深層次變革。這種變革不僅體現(xiàn)在技術(shù)層面，還涉及社會、文化和倫理等多個維度，尤其是在意識形態(tài)的生成、傳播、監(jiān)控和接受方式上。

第一，意識形態(tài)生成的去中心化與被操縱性。傳統(tǒng)的意識形態(tài)生成往往是自上而下的，但大型語言模型使得生成過程更加去中心化，引導(dǎo)意識形態(tài)生成變得更加多元化。然而，GPAI算法的復(fù)雜性和決策過程的不透明性則加劇了意識形態(tài)的復(fù)雜程度?；谌斯ぶ悄芎蜕疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)的深度偽造技術(shù)，會對公眾思想產(chǎn)生明顯的影響。深度學(xué)習(xí)算法通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練來識別模式和特征，其技術(shù)核心是生成對抗網(wǎng)絡(luò)。這一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由生成器（創(chuàng)建圖像）和鑒別器（區(qū)分真實和偽造圖像）組成，通過這種方式，系統(tǒng)在不斷的迭代中提高生成假圖像的能力^［21］66。深度偽造技術(shù)源于機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，尤其是深度學(xué)習(xí)的子領(lǐng)域。這種技術(shù)能夠制造似是而非的政治陳述或虛假新聞，引導(dǎo)公眾觀念偏向某個特定的政治或意識形態(tài)立場，從而對社會和政治環(huán)境造成深遠(yuǎn)影響。

第二，意識形態(tài)傳播的邏輯發(fā)生變革。在傳統(tǒng)的意識形態(tài)傳播中，信息流通通常遵循較為固定的線性路徑，從“人-人”“人-媒介-人”“人-大眾傳媒”到“人-互聯(lián)網(wǎng)”，再到大語言模型的交互，表現(xiàn)為從人際交往向人機交往轉(zhuǎn)變的總體趨勢^［22］。過去意識形態(tài)管理主要聚焦于信息的傳播階段，通過媒體控制和內(nèi)容審查來影響公眾的觀點和信念，但人工智能通用大模型的出現(xiàn)使得意識形態(tài)的管理邏輯由信息的傳播階段轉(zhuǎn)向生成階段。模型自動生成的信息是基于復(fù)雜算法和海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)物，這就意味著管理的對象要從具體文本信息轉(zhuǎn)為海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅包括文本信息，還包括用戶的行為數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)等。此外，通過提供海量數(shù)據(jù)與多種語言的支持，大型語言模型便于突破傳統(tǒng)的語言與內(nèi)容壁壘，實現(xiàn)意識形態(tài)內(nèi)容在全球范圍內(nèi)的多元傳播。這些都給黨建工作的內(nèi)容管理和審查帶來了新的挑戰(zhàn)。

第三，意識形態(tài)內(nèi)化過程發(fā)生轉(zhuǎn)變。意識形態(tài)內(nèi)化過程正在經(jīng)歷顯著的轉(zhuǎn)變：一方面，大量且多樣化的信息內(nèi)容，為個體提供了新的認(rèn)知材料，這些信息被用于構(gòu)建和重塑個體的政治認(rèn)知，重構(gòu)其認(rèn)知框架；另一方面，基于復(fù)雜的算法和對大量情感表達(dá)數(shù)據(jù)的分析，大型語言模型已能夠模擬人類的部分情感反應(yīng)，提供看似真實的情感交流體驗。隨著時間的推移，用戶甚至可能會對與人工智能的持續(xù)互動產(chǎn)生依賴，形成一種類似于人際關(guān)系的陪伴感，將人工智能視為具有獨立人格的實體，從而與其建立更深層次的情感聯(lián)系。在這種情況下，意識形態(tài)的接受和內(nèi)化過程會發(fā)生幾個關(guān)鍵的變化：一是認(rèn)知和情感的混合，用戶在情感層面上會與人工智能產(chǎn)生共鳴。這種混合會加強信息的內(nèi)化效果，使得意識形態(tài)更容易被個體接受并融入其日常生活。二是個性化信息的影響。通常個體會更傾向于接收與自身現(xiàn)有觀念相一致的信息，從而加劇信息繭房效應(yīng)，進(jìn)一步強化和固化其意識形態(tài)。三是情感依賴與人格化。這種人格化的趨勢可能會加大人工智能的意見和建議對用戶的影響力，從而使得人工智能在意識形態(tài)的接受和內(nèi)化過程中成為更加重要的角色。2023年Nature發(fā)布的年度十大人物名單中，首次將非人類實體列入其中，不僅證明了ChatGPT等人工智能技術(shù)的發(fā)展成就，而且反映了社會對這些技術(shù)的態(tài)度和預(yù)期。不過，這種人格化傾向可能會導(dǎo)致用戶對人工智能的意見和建議產(chǎn)生更多的信任，這種信任可能會加強人工智能對用戶意識形態(tài)的影響，特別是在政治、社會和倫理等復(fù)雜議題上。除此之外，人工智能還可被用于軍事用途，比如人工智能驅(qū)動的無人機的使用、由智能算法精心策劃的網(wǎng)絡(luò)攻擊以及自主武器做出生死攸關(guān)決定等場景，人工智能的參與模糊了問責(zé)的界限，進(jìn)而引發(fā)了深刻的道德和安全問題^［23］。

三、人工智能通用大模型賦能智慧黨建的實踐策略

建立一個完善的管理體系需要考慮幾個關(guān)鍵要素：明確的指導(dǎo)理念、實效性強的規(guī)范制度以及協(xié)調(diào)一致的實施體系。其中，指導(dǎo)理念是策略發(fā)展的靈魂，規(guī)范制度是實踐操作的核心，而實施體系則是策略實施的宏觀框架。人工智能賦能下黨建工作所面臨的挑戰(zhàn)和風(fēng)險表明，黨建工作未完全實現(xiàn)從傳統(tǒng)方法到現(xiàn)代技術(shù)應(yīng)用的轉(zhuǎn)變。因此，理念上的轉(zhuǎn)型需要結(jié)合時代發(fā)展的步伐，規(guī)范制度的完善需要立足于實際工作的有效性，而實施體系的構(gòu)建則需要全面考慮人工智能技術(shù)的特點和優(yōu)勢。同時，為了避免數(shù)據(jù)中心主義，智慧黨建數(shù)字平臺的開發(fā)與完善更應(yīng)強調(diào)人文化，即有溫度的黨建平臺的運作，使智慧黨建平臺成為黨的理論和文化價值傳播的現(xiàn)代化黨建工具，增強黨組織的凝聚力和戰(zhàn)斗力。

（一）理念轉(zhuǎn)型：數(shù)據(jù)驅(qū)動與黨建工作的融合

數(shù)據(jù)驅(qū)動與意識形態(tài)教育的結(jié)合不僅是技術(shù)層面的融合，更是理論與實踐、傳統(tǒng)與創(chuàng)新的結(jié)合。在理念轉(zhuǎn)型的過程中，須構(gòu)建起“認(rèn)知-治理-價值”三維黨建數(shù)字化格局?！皵?shù)據(jù)-認(rèn)知”層面在于提升對數(shù)據(jù)的理解和認(rèn)知，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)驅(qū)動下決策制定的科學(xué)性；“數(shù)據(jù)-治理”層面在于確保數(shù)據(jù)資源的有序流動和安全使用，實現(xiàn)數(shù)據(jù)在多元化應(yīng)用中的價值最大化；“數(shù)據(jù)-價值”層面的實踐路徑注重數(shù)據(jù)在促進(jìn)組織學(xué)習(xí)、創(chuàng)新以及文化建設(shè)方面的作用，強調(diào)持續(xù)動態(tài)的價值創(chuàng)造，從而實現(xiàn)黨建工作的全面提升和持續(xù)發(fā)展。

1.精準(zhǔn)管理：“數(shù)據(jù)-認(rèn)知”層面的優(yōu)化路徑

數(shù)據(jù)是人工智能的基石，在人工智能通用大模型的研發(fā)與應(yīng)用中，高質(zhì)量數(shù)據(jù)是確保人工智能模型準(zhǔn)確性和可靠性的關(guān)鍵，包括對數(shù)據(jù)的清洗、篩選和優(yōu)化處理，以保證數(shù)據(jù)的真實性、相關(guān)性和代表性。在黨建工作中，通過融合真實數(shù)據(jù)和合成數(shù)據(jù)，可以更好地應(yīng)對人機交互帶來的挑戰(zhàn)，并有效利用這些技術(shù)來傳遞積極信息和弘揚主旋律，從而在意識形態(tài)的傳播與教育中建立新的陣地。一方面，真實數(shù)據(jù)可以提供對現(xiàn)實世界的直接認(rèn)知和理解，包括歷史數(shù)據(jù)、實際案例、黨建活動記錄等。這些數(shù)據(jù)有助于模型更好地理解和響應(yīng)黨建工作中的具體情境和需求。例如，上海市閔行區(qū)“依托黨員黨組織管理信息系統(tǒng)，建立區(qū)級黨員黨組織信息庫，打破平臺壁壘，定期傳輸數(shù)據(jù)，確?；A(chǔ)數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整、實時同步，真正實現(xiàn)對于全區(qū)4000個黨組織和10萬名黨員的全覆蓋有效管理”^［24］。另一方面，合成數(shù)據(jù)通過算法生成，可以模擬真實數(shù)據(jù)中未覆蓋或稀缺的情景，比如特定政治事件的模擬反應(yīng)或黨建活動的虛擬案例。由此，拓展模型的應(yīng)用范圍，可以提高模型在復(fù)雜情境下的適應(yīng)能力和反應(yīng)能力。

2.服務(wù)導(dǎo)向：“數(shù)據(jù)-治理”層面的融合策略

缺乏有效治理的數(shù)據(jù)，不僅無法轉(zhuǎn)化為資源，反而可能成為巨大的風(fēng)險。要應(yīng)對人工智能通用大模型對黨建工作的挑戰(zhàn)，就必須調(diào)整數(shù)字化黨建工作的邏輯，樹立數(shù)據(jù)全程、系統(tǒng)治理思維。黨建數(shù)據(jù)治理是對黨建相關(guān)的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行規(guī)劃、組織、監(jiān)督、控制和優(yōu)化的系統(tǒng)性活動，其核心目標(biāo)是通過確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性、安全性和合規(guī)性來提升數(shù)據(jù)的有效性和價值，進(jìn)而支撐黨組織的日常管理、戰(zhàn)略決策制定和實現(xiàn)黨建工作的長遠(yuǎn)目標(biāo)。對通用大語言模型的數(shù)據(jù)收集、篩選、生成、交互、反饋全過程進(jìn)行管理，將改變以往只對網(wǎng)絡(luò)傳播環(huán)節(jié)具體文本、信息進(jìn)行審核的情形。例如，上海市閔行區(qū)通過“智慧黨建+資源需求”，“對733個需求和1028個資源的智能匹配，共形成項目1264個。同時，對項目從立項、推進(jìn)、完成等進(jìn)展情況進(jìn)行實時動態(tài)跟蹤督辦，通過對項目狀態(tài)的跟蹤式管理，確保項目落地見效”^"［24］。人工智能通用大模型甚至可以預(yù)測項目的潛在風(fēng)險，從而實現(xiàn)更有效的監(jiān)督和管理。在智慧黨建項目中，集成多源數(shù)據(jù)并自動化生成資源匹配及數(shù)據(jù)報告是至關(guān)重要的。黨建工作的數(shù)字化區(qū)別于以往的信息化，信息化是數(shù)字化的基礎(chǔ)，數(shù)字化則是信息化的進(jìn)一步發(fā)展。黨建工作的數(shù)字化側(cè)重于通過數(shù)據(jù)技術(shù)深化黨建工作的內(nèi)容和形式，推動黨建工作的智能化和創(chuàng)新發(fā)展。黨建工作的信息化和數(shù)字化對比情況如表1所示。

3.智能互動：“數(shù)據(jù)-價值”層面的實踐路徑

在黨建工作中，數(shù)據(jù)治理通過DATA模型將數(shù)據(jù)資源價值釋放，變?yōu)辄h建工作資產(chǎn)。這里的資產(chǎn)不僅僅指物質(zhì)資源，也包括組織能力、工作效率、政治引領(lǐng)以及文化影響等方面。黨建工作在“數(shù)據(jù)-價值”層面的實踐路徑如圖1所示。通過持續(xù)的數(shù)據(jù)治理實踐，黨建工作可以培育一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的文化，這種文化將數(shù)據(jù)視為提升組織能力和工作效率的關(guān)鍵資源，強化數(shù)據(jù)在促進(jìn)政治引領(lǐng)和文化影響方面的作用。DATA模型不僅僅是一個數(shù)據(jù)管理的框架，還是一個行動指導(dǎo)和價值觀塑造的過程。其中，數(shù)據(jù)包括黨員基本信息、活動記錄、學(xué)習(xí)進(jìn)度、思想動態(tài)等；行動是指根據(jù)收集的數(shù)據(jù)采取的具體措施，包括組織活動、深化學(xué)習(xí)、交流互動等；轉(zhuǎn)化是指通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的行動促成的黨建工作質(zhì)的飛躍，包括黨員政治素質(zhì)的提升、組織凝聚力的增強、黨建工作流程的優(yōu)化等；價值觀是指在數(shù)據(jù)、行動和轉(zhuǎn)化過程中形成的黨員和組織的核心理念和行為準(zhǔn)則。黨建工作的數(shù)據(jù)活化致力于提升數(shù)據(jù)的實時性和互動性，這不僅僅涉及技術(shù)層面的數(shù)據(jù)共享，更關(guān)鍵的是跨部門協(xié)作的機制建立。由此，才能打破信息孤島，促進(jìn)資源共享與創(chuàng)新。

（二）制度規(guī)范：明確應(yīng)用邊界與完善數(shù)據(jù)保護(hù)

隨著技術(shù)的進(jìn)步，物質(zhì)基礎(chǔ)的變革對意識形態(tài)和社會實踐產(chǎn)生了重大影響。這就意味著，在面對ChatGPT等大型語言模型時，我們需要構(gòu)建能夠適應(yīng)技術(shù)變革的制度機制，確保黨建工作的高效性和組織的凝聚力。同時，須處理好新技術(shù)帶來的復(fù)雜問題，降低潛在風(fēng)險和不確定性，以確保技術(shù)應(yīng)用不偏離黨的基本理論和目標(biāo)。

第一，建立主體責(zé)任制。在黨建工作中使用ChatGPT等技術(shù)工具應(yīng)遵循“誰生成、誰生產(chǎn)、誰負(fù)責(zé)”的原則。這意味著，開發(fā)者、平臺供應(yīng)商以及黨建組織等多元主體需共同承擔(dān)起技術(shù)應(yīng)用的風(fēng)險責(zé)任，大型語言模型的開發(fā)者和運營商應(yīng)充分披露模型的數(shù)據(jù)處理機制和內(nèi)容生成原則，就數(shù)據(jù)的生成邏輯、來源和應(yīng)用場景提供詳盡的解釋和說明，以促進(jìn)數(shù)據(jù)正義的實現(xiàn)。

第二，強化內(nèi)部規(guī)約和提高數(shù)據(jù)透明度。要加大對大型語言模型輸出檢測器的研發(fā)投入，開發(fā)新的工具以增強對算法與生成內(nèi)容的監(jiān)控和篩查能力，確保用于訓(xùn)練大型語言模型的數(shù)據(jù)來源合法、正當(dāng)?；谒惴ê蛢?nèi)容同步治理的理念，對于意識形態(tài)“偏差隱藏”和“偏見放大”的風(fēng)險，須增強對算法代碼和內(nèi)容生成的全面審查和監(jiān)控，以阻斷風(fēng)險傳遞。通過建立數(shù)據(jù)來源審核和認(rèn)證制度，明確并公開訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的來源，包括數(shù)據(jù)類型、收集方法和使用范圍等，增強算法的透明度和內(nèi)容的可解釋性?？山⑺惴▊惱砦瘑T會，確保語料庫和數(shù)據(jù)庫中的內(nèi)容符合黨建的意識形態(tài)指導(dǎo)和政策導(dǎo)向，并逐步將以倫理為基準(zhǔn)的算法設(shè)計理念融入算法的設(shè)計過程中，避免意識形態(tài)偏見。

第三，完善相關(guān)法律法規(guī)建設(shè)。須明確數(shù)據(jù)收集和使用的法律界限。目前，盡管《中國共產(chǎn)黨黨員教育管理工作條例》和《中國共產(chǎn)黨普通高等學(xué)校基層組織工作條例》等黨內(nèi)法規(guī)對基層數(shù)字化黨建提出了基本要求，但專門的具體規(guī)章制度還相對缺乏。因此，有關(guān)部門應(yīng)及時出臺相關(guān)規(guī)章制度，以建立宏觀層面的制度框架，特別是在ChatGPT及其他人工智能工具在黨建工作中的應(yīng)用邊界以及數(shù)據(jù)保護(hù)方面，對于法律責(zé)任確認(rèn)、個人隱私保護(hù)、信息安全利用等方面的法律問題仍須深入研究。

（三）體系構(gòu)建：以“智慧黨建”集成系統(tǒng)加強黨的數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力建設(shè)

黨的數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力建設(shè)是在信息化和數(shù)字化背景下，通過云計算、大數(shù)據(jù)分析、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代技術(shù)手段，對黨的組織結(jié)構(gòu)、決策過程、信息流通和黨員教育進(jìn)行的系統(tǒng)轉(zhuǎn)型和優(yōu)化。此過程增強了黨建活動的實時性、互動性和精細(xì)化。構(gòu)建以基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理、黨員和支部成長數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)資源數(shù)據(jù)為核心的三維集成平臺，可以加強黨員教育與培訓(xùn)，提高黨組織的服務(wù)質(zhì)量，并實現(xiàn)對黨建活動的全面監(jiān)督和評估。這樣能夠加強黨的組織力、凝聚力和戰(zhàn)斗力，推動黨建工作高質(zhì)量發(fā)展，以服務(wù)黨的長遠(yuǎn)戰(zhàn)略目標(biāo)和滿足現(xiàn)代化建設(shè)需求。在此背景下，智慧黨建平臺的核心推動力主要來自兩個方面：一是通過深入的數(shù)據(jù)集成，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的全面匯聚與精細(xì)化管理；二是通過提升內(nèi)容質(zhì)量，確保教育資源和培訓(xùn)內(nèi)容的高水平與高效性。為深入探討這一過程，可以從以下三個方面展開論述：

1.聯(lián)動架構(gòu)：通過“1平臺-N應(yīng)用-多終端”的三層聯(lián)動打造集成式黨建學(xué)習(xí)系統(tǒng)

傳統(tǒng)黨建學(xué)習(xí)方式面臨諸多挑戰(zhàn)，比如內(nèi)容單一、互動性不足、缺乏個性化學(xué)習(xí)路徑等，而基于集成式黨建學(xué)習(xí)平臺，則可以為每位黨員定制個性化的學(xué)習(xí)路徑和推薦內(nèi)容，構(gòu)建新型黨建體驗?zāi)Ｊ?。首先，平臺層是智慧黨建系統(tǒng)的核心，它基于一個強大的云平臺，集成了人工智能大模型的分析能力和高級數(shù)據(jù)處理能力。這個平臺不僅具有基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)存儲、處理和分析功能，還內(nèi)嵌先進(jìn)的人工智能算法，用于支持智慧黨建的各種應(yīng)用場景，比如個性化學(xué)習(xí)推薦、智能問答和行為分析等。平臺的設(shè)計應(yīng)確保高度的安全性和可擴展性，能夠支持未來更多應(yīng)用的接入和大數(shù)據(jù)量的處理?！耙粋€入口”可以發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)扁平化和零距離的優(yōu)勢，“所有黨員和黨組織使用唯一身份認(rèn)證，不同終端只有一個入口，后臺數(shù)據(jù)統(tǒng)一登錄，在使用上確保黨員和黨組織全面覆蓋，在管理上確保線上線下精確匹配”^［19］41"。其次，應(yīng)用層是連接平臺層和終端用戶的橋梁，包括多種具體的智慧黨建應(yīng)用。這些應(yīng)用根據(jù)不同黨員的需求和學(xué)習(xí)習(xí)慣定制開發(fā)，比如在線學(xué)習(xí)課程、互動討論區(qū)、黨務(wù)管理系統(tǒng)等。每個應(yīng)用都能夠利用平臺層提供的人工智能能力，實現(xiàn)功能的智能化，也可以通過數(shù)據(jù)分析推動課程內(nèi)容的優(yōu)化。大模型技術(shù)融合可以為黨員提供交互式、情景式和有溫度的多場景的沉浸式學(xué)習(xí)體驗，通過數(shù)字孿生技術(shù)，將實體的紅色展館和教育基地復(fù)制到虛擬環(huán)境中，提供更加靈活和便捷的學(xué)習(xí)方式。最后，終端層覆蓋了黨員通過各種設(shè)備接入智慧黨建系統(tǒng)的所有可能性，包括智能手機、平板電腦、電腦和其他智能設(shè)備等。這一終端層構(gòu)建的目的是提供一致且高質(zhì)量的服務(wù)。終端設(shè)計需要考慮易用性、可訪問性和交互設(shè)計，確保每個終端都能高效地展示應(yīng)用層提供的服務(wù)，并實現(xiàn)設(shè)備間的無縫切換和數(shù)據(jù)同步。

2.模塊開發(fā)：通過“集成-升級-應(yīng)用”實現(xiàn)信息技術(shù)的融合與優(yōu)化

智慧互聯(lián)平臺需要整合先進(jìn)的通信技術(shù)、大數(shù)據(jù)處理、云計算和人工智能算法，形成一個技術(shù)融合的信息樞紐。這種技術(shù)整合以模塊化（管理、教育、宣傳、服務(wù)、監(jiān)督）為核心，精細(xì)化分解動作，通過處理海量數(shù)據(jù)、提供實時通信以及支持智能化的信息管理和分析，“讓數(shù)據(jù)自己說話”，確保系統(tǒng)的靈活性與可擴展性，從而實現(xiàn)資源的最優(yōu)配置和高效管理。例如，中國電信上海分公司按照“縱向能貫穿、橫向能融合、外圍能擴展、整體可對接的思路設(shè)計，打造積木式、模塊化應(yīng)用，黨支部可自主配置功能模塊”^"［19］41，比如設(shè)置“翼黨建”黨務(wù)日志功能，“及時對需要開展的規(guī)定動作進(jìn)行預(yù)警，對即將到期換屆的黨組織，未按期開展組織生活的黨組織，未交納黨費、未參加組織生活的黨員等進(jìn)行及時預(yù)警，解決組織生活不正常、黨費交納不及時、換屆選舉不規(guī)范等問題”^［25］。模塊化不僅提高了系統(tǒng)的開發(fā)效率，還降低了維護(hù)成本，單個模塊的更新或故障不會影響到整個系統(tǒng)的運行。模塊化設(shè)計的關(guān)鍵是技術(shù)融合，“集成”階段重在確保不同技術(shù)的兼容性和協(xié)同性，通過標(biāo)準(zhǔn)化接口連接不同的技術(shù)模塊；“升級”階段則重在持續(xù)跟蹤技術(shù)發(fā)展趨勢，定期更新系統(tǒng)模塊以引入新技術(shù)；“應(yīng)用”階段則重在突出黨建工作與核心業(yè)務(wù)的內(nèi)嵌融合，共同促進(jìn)黨建與生產(chǎn)經(jīng)營。例如，國網(wǎng)上海市電力公司“開發(fā)‘智慧黨建+抗高溫+防大汛’模式，加強網(wǎng)格化電力搶修駐點黨組織資源配置，落實防汛責(zé)任，組織黨員連續(xù)51天值守一線，發(fā)現(xiàn)并處理隱患 1944個”^［25］。把黨建制度植入業(yè)務(wù)流程，把黨建優(yōu)勢發(fā)揮到關(guān)鍵崗位，有助于推動黨的建設(shè)與企業(yè)發(fā)展深度融合，有助于發(fā)揮智慧黨建的專業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化、信息化、流程化的優(yōu)勢。

3.迭代優(yōu)化：通過“收集-分析-反饋”的閉環(huán)管理體系綜合評估和優(yōu)化黨建活動

應(yīng)構(gòu)建綜合性的數(shù)據(jù)收集與管理框架，設(shè)計客觀的、可量化的評價指標(biāo)體系，這些指標(biāo)應(yīng)涵蓋黨員干部的綜合素質(zhì)、工作能力、道德品質(zhì)、群眾基礎(chǔ)等關(guān)鍵領(lǐng)域。應(yīng)打通黨組織重要會議、“三會一課”、黨日活動、談心交心、民主生活會、組織生活會、民主評議等多領(lǐng)域績效評價數(shù)據(jù)庫，形成詳盡的“全息圖”和“全身像”，使干部選拔任用、黨員評議、黨支部建設(shè)等工作由“經(jīng)驗驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)評鑒”轉(zhuǎn)變。數(shù)據(jù)與內(nèi)容的雙輪驅(qū)動，使黨建工作更加精準(zhǔn)、高效。首先，在人工智能大模型支持的智慧黨建系統(tǒng)中，可以利用各種日志文件和用戶反饋工具來收集數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅應(yīng)該包括黨員的學(xué)習(xí)進(jìn)度、活動參與情況和滿意度評分，還應(yīng)該涵蓋黨員在使用智慧平臺時的行為數(shù)據(jù)，比如點擊率、頁面停留時間等。其次，利用數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以從大量數(shù)據(jù)中識別出模式和趨勢，比如哪些類型的黨建活動最能吸引黨員參與，哪些內(nèi)容提升了黨員的學(xué)習(xí)效果，等等。例如，上海市經(jīng)信工作黨委提出“四感兩度”慧心指數(shù)（獲得感、幸福感、安全感、歸屬感；業(yè)績貢獻(xiàn)度、測評滿意度），運用小波基函數(shù)繪制思想脈搏動態(tài)圖，從“薪酬與文化、總體認(rèn)知認(rèn)同、壓力感受、奉獻(xiàn)與擔(dān)當(dāng)”四個維度建立仿真模型，形成分析報告，以此為企業(yè)決策提供參考^［25］。最后，根據(jù)分析的具體情況，調(diào)整黨建活動的設(shè)計，比如改進(jìn)課程內(nèi)容、調(diào)整學(xué)習(xí)平臺的用戶界面或增加新的互動功能等。所有的改進(jìn)措施都應(yīng)定期評估其效果，以確保它們達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)。通過這樣一個動態(tài)的“收集-分析-反饋”閉環(huán)管理體系，智慧黨建項目可以不斷適應(yīng)新的挑戰(zhàn)，實現(xiàn)持續(xù)的自我迭代和優(yōu)化，黨建工作也可以朝著更高效、更智能的方向發(fā)展。

四、結(jié)"語

人工智能通用大模型賦能黨建工作，既是對傳統(tǒng)黨建工作模式的一種補充和完善，也是對黨建工作理念和方法的一種創(chuàng)新和變革。隨著技術(shù)的不斷演進(jìn)，人工智能的應(yīng)用將進(jìn)一步深化，推動黨建工作由被動向主動轉(zhuǎn)型，借助強大的數(shù)據(jù)處理及分析能力為智慧黨建注入新動力。特別是在追求高質(zhì)量黨建工作的大背景下，智慧黨建數(shù)字平臺的開發(fā)與完善尤為重要。通過構(gòu)建集成化、科學(xué)化、智能化的黨建平臺，可以實現(xiàn)資源高效聚合、知識傳播途徑優(yōu)化和黨建工作的精準(zhǔn)化、集中化管理與指導(dǎo)，為新時代黨建工作提供全方位的支持和助力。這一數(shù)據(jù)驅(qū)動、技術(shù)支撐的新型黨建模式，不僅可以增強黨員的政治認(rèn)同感，提升黨建工作的吸引力與影響力，還可以為黨建工作的現(xiàn)代化與系統(tǒng)化提供了新的可能性。隨著應(yīng)用場景的進(jìn)一步拓展，人工智能通用大模型在黨建工作中也將扮演更加關(guān)鍵的角色，為實現(xiàn)黨建工作的高質(zhì)量發(fā)展開辟新的路徑。

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Logic and Strategy of Empowering Intelligent Party Building with the General-purpose Artificial Intelligence Model

ZHANG"Dongli

（School of Marxism，South China University of Technology，Guangzhou 510641，Guangdong，China）

Abstract：With the rapid development of general-purpose artificial intelligence model（GPAI）， its application in party building has begun to attract widespread attention. Through the analysis of the ideological generation mechanism and theoretical basis of the GPAI， this paper revealed the functional characteristics and essential differences of artificial intelligence in the process of simulating human consciousness and systematically discussed the significance， opportunities and challenges of the GPAI in the party building. It also stated how to effectively use the technology to promote the intelligent， systematic and scientific transformation of the party building work.

On the basis of in-depth identification of the main challenges facing the party building work under the ability of the general large model of artificial intelligence， including educational risk， organizational risk， political risk and ideological risk， the comprehensive practical strategy of concept transformation， normative system construction and implementation system construction was proposed to realize the effective integration of party building work and artificial intelligence technology.

Key words：general-purpose artificial intelligence model; intelligent party building; ideology