［摘要］隨著人工智能技術(shù)的不斷迭代發(fā)展，生成式人工智能在社會生活中被廣泛采用。生成式人工智能作為一種推動未來人類技術(shù)顛覆性發(fā)展的新興技術(shù)形態(tài)，在以強大的內(nèi)容生成力賦能各種行業(yè)領(lǐng)域的同時，也給網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)領(lǐng)域帶來了風(fēng)險挑戰(zhàn)。不良社會思潮內(nèi)嵌生成式人工智能進行隱蔽滲透、算法偏見導(dǎo)致生成式人工智能的內(nèi)容偏向性、數(shù)據(jù)失真導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)的偏差、算法反噬削弱網(wǎng)民的意識形態(tài)鑒別力等風(fēng)險疊變致使生成式人工智能超越單純技術(shù)屬性的內(nèi)容生成功能，以隱蔽的方式影響網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)安全。我們可以從加強價值引領(lǐng)、加強大數(shù)據(jù)檢測與管理、掌控數(shù)據(jù)管理權(quán)力、重塑人機關(guān)系等多重路徑應(yīng)對生成式人工智能給網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)安全帶來的風(fēng)險挑戰(zhàn)。

［關(guān)鍵詞］生成式人工智能；網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)安全；風(fēng)險；防范

［中圖分類號］D64 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1003-7608（2025）02-0083-09

與傳統(tǒng)人工智能技術(shù)不同，以ChatGPT為代表的初代大語言模型標志著生成式人工智能發(fā)展的新階段。與此同時，DeepSeek作為國產(chǎn)生成式人工智能模型的典范，通過其創(chuàng)新性的技術(shù)架構(gòu)與應(yīng)用實踐，進一步推動了這一領(lǐng)域的深度發(fā)展。生成式人工智能以其降低大眾上手難度、提升人機交流效率、革新人機交互模式等特征影響甚至重塑人類思想形態(tài)、道德觀念、價值體系和行為方式，呈現(xiàn)出“一種更加脆弱的隱形意識形態(tài)”^［1］。從網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)安全角度審視生成式人工智能的意識形態(tài)特征及其本質(zhì)屬性，挖掘生成式人工智能威脅網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)安全的風(fēng)險因素，進而探究生成式人工智能引發(fā)網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)安全風(fēng)險的調(diào)適路徑，對于新時代推進網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)安全治理現(xiàn)代化具有重要的現(xiàn)實意義。

一、生成式人工智能的雙重屬性

生成式人工智能是一種新型的人工智能技術(shù)范式，它依托龐大的深度學(xué)習(xí)模型，對現(xiàn)有數(shù)據(jù)集進行深入理解和處理，并以強大的泛化能力獨立創(chuàng)作具有原創(chuàng)性和連貫性的文本內(nèi)容。隨著人工智能技術(shù)朝多模態(tài)方向發(fā)展，其輸入框架不再局限于文本和數(shù)據(jù)，而是可以接受音視頻、圖像、代碼等多種形式的輸入，激發(fā)出無限潛力。

生成式人工智能的誕生，立刻引起了國內(nèi)學(xué)術(shù)界的濃厚興趣和廣泛關(guān)注。國內(nèi)學(xué)者對生成式人工智能與傳統(tǒng)人工智能的特有屬性進行了多角度的對比總結(jié)。周維棟指出，ChatGPT的興起歸功于大語言模型和生成式人工智能架構(gòu)帶來的技術(shù)性能的顯著提升，它所采用的“大型語言模型”標志著在人工智能的深度合成領(lǐng)域取得了顯著的技術(shù)突破^［2］。張凌寒認為，以ChatGPT為代表的大語言模型代表了深度合成領(lǐng)域的重大進步，其與常規(guī)算法技術(shù)的不同之處在于，大語言模型通常使用數(shù)十億甚至數(shù)千億參數(shù)進行訓(xùn)練，這需要龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量和強大的計算資源^［3］。劉越男、錢毅、王平等學(xué)者從多個視角和維度對DeepSeek在檔案工作中的應(yīng)用及其未來前景進行了深入探討，強調(diào)DeepSeek能夠促進檔案工作的智能化轉(zhuǎn)型和進步^［4］。李國杰系統(tǒng)性地探討了DeepSeek的崛起所引發(fā)的關(guān)于人工智能發(fā)展路徑的深層次思考，并針對中國在人工智能領(lǐng)域的實力提升及實現(xiàn)技術(shù)自立自強的戰(zhàn)略路徑提出了建設(shè)性建議^［5］。這些研究成果主要聚焦于生成式人工智能的技術(shù)屬性層面，但對其價值屬性的考量相對較少，未能全面綜合地研究生成式人工智能的意識形態(tài)特征及其本質(zhì)屬性。生成式人工智能作為人類社會實踐的產(chǎn)物，與政治、文化、思想、價值觀等因素交織在一起。審視生成式人工智能引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)風(fēng)險時，不僅要關(guān)注其技術(shù)屬性，還應(yīng)將其納入網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)安全作用機制中進行評估和考量。

（一）生成式人工智能的技術(shù)屬性

便捷易用性和個性化定制是生成式人工智能的外在優(yōu)勢。生成式人工智能與傳統(tǒng)人工智能的顯著差異就在于它的便捷易用性。傳統(tǒng)人工智能往往要求用戶具備特定的專業(yè)知識和技能，對于缺乏相應(yīng)專業(yè)訓(xùn)練的普通用戶而言，使用門檻相對較高。生成式人工智能的出現(xiàn)真正打破了人工智能技術(shù)的專業(yè)知識壁壘：只要用戶能夠熟練地使用互聯(lián)網(wǎng)，他們就有能力操作生成式人工智能。當(dāng)前，國內(nèi)外涌現(xiàn)的一批成熟的生成式人工智能應(yīng)用如DeepSeek、ChatGPT、文心一言、訊飛星火等，都是以人機對話的模式模擬真實世界人與人之間的互相交流，不僅能夠迅速消除與用戶之間的距離感，還賦予機械的智能技術(shù)一種“人情味兒”。憑借獨一無二的技術(shù)應(yīng)用優(yōu)勢，生成式人工智能一經(jīng)推出便火爆全球，成功“出圈”。

大規(guī)模數(shù)據(jù)集和語言模型是生成式人工智能的作用基礎(chǔ)。在訓(xùn)練階段，語言模型通過接收海量語料并賦予單個詞匯權(quán)重，對語料庫中語句和段落的結(jié)構(gòu)和模式進行學(xué)習(xí)和建模，以便掌握復(fù)雜的人類語言規(guī)則；在生成階段，語言模型通過訓(xùn)練階段累積的數(shù)據(jù)和對語言規(guī)則的理解，對輸入語言進行邏輯嵌套和梳理，進而在人類的理解范疇內(nèi)給出答復(fù)。預(yù)訓(xùn)練語言模型的不斷迭代意味著模型參數(shù)的爆炸式增長，例如，GPT-3的參數(shù)量高達1750億^［6］。參數(shù)的引入旨在更加精確地擬合生成式模型和數(shù)據(jù)，使得生成式人工智能在文本生成、問答系統(tǒng)等應(yīng)用場景中更加得心應(yīng)手。語言模型通過反饋強化的學(xué)習(xí)方法使參數(shù)得以更新，借助人類指導(dǎo)實現(xiàn)大模型與人類意圖的對齊，從而提供個性化與定制化的回應(yīng)。

深度學(xué)習(xí)算法和高計算力是生成式人工智能的技術(shù)核心。深度學(xué)習(xí)算法是一種以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的機器學(xué)習(xí)方法分支，其核心理念在于通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來挖掘并表征數(shù)據(jù)的復(fù)雜特征。通常而言，深度學(xué)習(xí)模型由多個層次組成，每一個層級都會使用“神經(jīng)元”提取出數(shù)據(jù)的高層次特征，再將加工后的數(shù)據(jù)運往下一個層級進行處理。在大量數(shù)據(jù)的迭代訓(xùn)練下，深度學(xué)習(xí)模型能夠自主調(diào)整參數(shù)，進而具備獨立分析、目標分解規(guī)劃以及逐步利用工具完成指定任務(wù)的能力。同時，生成式人工智能的應(yīng)用離不開高算力，包括它所需的大數(shù)據(jù)、大模型。大語言模型在持續(xù)的自我訓(xùn)練和推算時需要消耗巨量算力資源，為了迎合其對高性能計算的需求，目前專用計算芯片和智算中心的配比正在逐步上升。

就技術(shù)層面而言，現(xiàn)階段生成式人工智能已經(jīng)建立龐大的知識庫，具備了優(yōu)秀的推理能力和高度精準的內(nèi)容生成技能。它變革了以往的信息傳遞和互動交流體驗，全面影響著人們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷?，成為用戶在日常生活和專業(yè)工作中不可或缺的智能化助手。

（二）生成式人工智能的價值屬性

生成式人工智能具有一定技術(shù)可行性，同時亦是人類價值觀在智能領(lǐng)域的延伸，內(nèi)含特定的價值取向。正如海德格爾所言，“如果把技術(shù)當(dāng)作某種中性的東西，我們就容易聽任技術(shù)的擺布”^［7］。生成式人工智能在生成包含人類價值觀的信息并融入網(wǎng)絡(luò)公共信息傳遞之時，已然超越了純粹的工具屬性。這種技術(shù)的廣泛應(yīng)用，不僅改變了信息傳播的方式，也對社會產(chǎn)生了深遠的價值觀影響。

第一，預(yù)訓(xùn)練模型會吸收大量混雜的價值信息。生成式人工智能的成熟與大規(guī)模數(shù)據(jù)的輸入和資源的整合密不可分。如果缺乏規(guī)范化的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，模型更容易形成觀點與價值上的偏見，潛移默化地影響使用者。隨著生成式人工智能與商業(yè)資本的深度綁定，它可能會成為全球信息數(shù)據(jù)的主要供應(yīng)者。這種數(shù)據(jù)壟斷建立在技術(shù)基礎(chǔ)上，并非對技術(shù)性能的極致追求或技術(shù)力量的最佳展現(xiàn)，而是更多地被用作一種凸顯和宣揚意識形態(tài)的工具。以目前市場占有率最高的生成式人工智能應(yīng)用ChatGPT為例，它所使用的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集在數(shù)據(jù)分布上表現(xiàn)出了明確的偏好性：訓(xùn)練數(shù)據(jù)絕大部分來自英文材料，鮮有來自中文世界的數(shù)據(jù)。在英文材料中所體現(xiàn)的，自然是歐美等西方主流國家的價值取向和觀念觀點，蘊含嚴重的政治偏倚。即使我們可以用中文與之交流，在語言轉(zhuǎn)換的過程中，其附帶的意識形態(tài)并不會隨之轉(zhuǎn)換，而是傾向于輸出英文原始材料的觀點。例如，北京理工大學(xué)計算機學(xué)院相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，“ChatGPT生成內(nèi)容中存在對于中國的大量偏見言論”^［8］。

第二，算法設(shè)計會包含開發(fā)人員的價值預(yù)設(shè)。算法是生成式人工智能的底層運轉(zhuǎn)邏輯。如果把生成式人工智能比作參天大樹，那么算法就是這棵大樹汲取養(yǎng)分的根系。算法設(shè)計作為技術(shù)合理性與價值主導(dǎo)性的結(jié)合體，致使其成為網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)安全風(fēng)險的一個重要誘因。從技術(shù)角度來看，算法是應(yīng)對日益增加的信息負載量的一種技術(shù)手段。從價值角度來看，算法推薦自誕生起就不可避免地帶有某種價值立場^［9］，具有準確的價值配對功能。一方面，生成式人工智能在開發(fā)和設(shè)計的過程中無法避免算法設(shè)計人員的價值觀融入。開發(fā)人員往往會優(yōu)先選擇具有相同價值立場的文本，這種做法破壞了算法技術(shù)原本應(yīng)有的客觀中立性，引發(fā)了算法設(shè)計的“技術(shù)利維坦”風(fēng)險。另一方面，生成式人工智能在調(diào)試優(yōu)化的過程中直接受到數(shù)據(jù)標注人員的價值偏好影響。數(shù)據(jù)標注人員通過對數(shù)據(jù)的分類和標記，引導(dǎo)算法模型朝著既定方向發(fā)展。換言之，如果數(shù)據(jù)標注人員在處理數(shù)據(jù)時受到主觀偏見的影響，那么算法將在帶有偏見的路上越走越遠，進一步加劇了算法的偏見性。盡管OpenAI有著一套極其嚴格的反饋強化學(xué)習(xí)機制，要求數(shù)據(jù)標注專家對每次訓(xùn)練進行記錄和反饋，但是他們也承認這些規(guī)定難以根除話語中的偏見生成，從而在數(shù)據(jù)偏差的層面引發(fā)網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)的偏離。

第三，不同用戶的使用習(xí)慣會塑造語言模型的價值取向。生成式人工智能必須應(yīng)對復(fù)雜的語言環(huán)境以及可能的語言暴力等情形。同時，為了迎合用戶的預(yù)期偏好，它可能會調(diào)整自身的立場和觀點?？梢哉f，意識形態(tài)的傳播生態(tài)由個性化的話語情境塑造。生成式人工智能通過接收用戶的多元話語素材，有的放矢地創(chuàng)造帶有推測性和預(yù)測性的個性化回答。一方面，生成式人工智能模糊了主客體之間的信息真?zhèn)谓缦蕖Ｉ墒饺斯ぶ悄艿谋举|(zhì)是為用戶服務(wù)，以用戶為主導(dǎo)。如果用戶用情緒化的言辭和飄忽不定的立場對它進行誘導(dǎo)，會導(dǎo)致其大概率輸出有害文本。一旦不法分子利用生成式人工智能生成釣魚網(wǎng)站、惡意軟件等，將對網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全和社會穩(wěn)定帶來巨大威脅。另一方面，生成式人工智能改變了意識形態(tài)的傳播樣態(tài)。傳統(tǒng)的意識形態(tài)傳播基于對主體與客體關(guān)系的推測性理解，意味著主體必須揣測和辨析客體的動機才能進行意識形態(tài)的引導(dǎo)。但是，生成式人工智能在個性化話題的建立中，突出“工具理性”，變革了意識形態(tài)的傳播樣態(tài)。正是因為生成式人工智能的“工具理性”過于死板，當(dāng)它在搜索、整理和糅合信息的過程中無法尋覓符合用戶習(xí)慣的價值判斷，就會傾向于收集大量影響用戶客觀判斷的有害信息，在觸發(fā)預(yù)設(shè)關(guān)鍵詞時欺騙和誤導(dǎo)用戶，無視用戶作為主體的主導(dǎo)地位。

第四，賦權(quán)性的網(wǎng)絡(luò)信息流傳播方式傳遞價值觀念。生成式人工智能在給用戶提供信息的過程中，對信息流中的不同內(nèi)容賦予不同的優(yōu)先級，進而在網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)傳播領(lǐng)域發(fā)揮作用。傳統(tǒng)的意識形態(tài)傳播場景如報紙雜志、主流媒體、書本教材等無一不強調(diào)人工審查把關(guān)的重要性。然而，在生成式人工智能的傳播場域中，網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)卻面臨著異化風(fēng)險，這種異化源于生成式人工智能的工具屬性取代了人類的社會屬性。造成這種現(xiàn)象的原因是多方面的。一方面是人機交互關(guān)系的異化。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)傳播是通過人與人之間的情感交流來實現(xiàn)的，生成式人工智能的出現(xiàn)使人與人之間的情感交際向人與機器的情感交互轉(zhuǎn)變，使得原來“人—人”的雙向社交模式被“人—機”單向互動替換。在生成式人工智能場域中，用戶可能獲得一種“滿足感”，同時也意味著網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)話語權(quán)的構(gòu)建方式更加隱蔽。此外，生成式人工智能還通過自主生產(chǎn)知識對用戶的認知框架造成沖擊，部分替代了原先的信息傳播渠道，以其獨特的行為方式?jīng)_擊著社會主流價值觀。另一方面則是人機創(chuàng)新主體關(guān)系的異化。在生成式人工智能出現(xiàn)之前，創(chuàng)新的主體和核心是人。如今，生成式人工智能可以勝任一些重復(fù)枯燥的工作，呈現(xiàn)出取代某些行業(yè)的趨勢，必然導(dǎo)致一定數(shù)量的群體失業(yè)，削弱了作為主體的人的創(chuàng)新動力和積極性。

二、生成式人工智能引發(fā)網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)安全的風(fēng)險因素

生成式人工智能與用戶之間存在著雙向互動的關(guān)系。人類通過調(diào)整和改進生成式人工智能的算法和模型，以期將其發(fā)展方向引導(dǎo)至符合預(yù)期的方向。然而，生成式人工智能又以智能主體的形象，在持續(xù)的個性化和自動化的人機交互對話過程中逆向影響人類的思維和行為模式。簡言之，我們設(shè)計技術(shù)，而技術(shù)反過來又設(shè)計了我們^［10］。隨著生成式人工智能向縱深發(fā)展，其在推動社會發(fā)展前進的同時，也造成網(wǎng)絡(luò)空間愈加復(fù)雜與割裂。這對主流意識形態(tài)的形成、傳播和接受產(chǎn)生了不利影響，致使網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)安全面臨風(fēng)險挑戰(zhàn)。

（一）消極價值觀內(nèi)嵌生成式人工智能進行隱蔽滲透

數(shù)字化時代在推動經(jīng)濟社會發(fā)展、為人們提供生活便利的同時，消極價值觀如極端個人主義、拜金主義、享樂主義等隨著生成式人工智能的普及運用，深入滲透至網(wǎng)絡(luò)空間內(nèi)。這種狀況可能導(dǎo)致主流價值觀的凝聚力逐步瓦解，從而引發(fā)人們在價值認同上的迷茫以及價值觀的紊亂。伴隨著生成式人工智能的普及應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)的斗爭更加隱秘、復(fù)雜且智能化。首先，生成式人工智能促使各種消極價值觀的社會影響擴大。生成式人工智能為各種消極價值觀的傳播提供了更為廣闊的平臺，顯著擴大了這些價值觀念的社會影響力和傳播范圍。其次，生成式人工智能持續(xù)收集同用戶交流時產(chǎn)生的數(shù)字內(nèi)容，利用這些具備意識形態(tài)的文本來窺探和監(jiān)視民意民情、時政熱點、社會矛盾、輿論風(fēng)向和群體偏好等意識形態(tài)要素，通過將這些素材與特定的算法機制相結(jié)合，生成式人工智能能夠針對性地對焦點事件和政治思想進行精準干預(yù)和靶向解構(gòu)，沖擊主流價值觀陣地。如今的第四代多模態(tài)GPT，可以接受音頻和圖像等多模態(tài)輸入，使其在傳播消極價值觀方面具有更大的潛在風(fēng)險。再次，生成式人工智能的“生成”也暗藏玄機。它生成的內(nèi)容虛實參半，往往具有一定的價值導(dǎo)向性。生成式人工智能還會編造虛假的信息源，如果被其欺騙而怠于查證則無疑有害教育、科研的發(fā)展^［11］。隨著網(wǎng)絡(luò)民粹主義的泛起，生成式人工智能可能成為其傳播載體，生成含有大量民粹主義內(nèi)容的網(wǎng)絡(luò)言論，再定向推送給非理性、極端化的群體，加劇整個社會的價值撕裂。

（二）算法偏見導(dǎo)致生成式人工智能的內(nèi)容偏向性

算法偏見是指生成式人工智能在生成文本時，可能會根據(jù)其訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法模型中的偏見，呈現(xiàn)出一定的價值偏好。作為大數(shù)據(jù)和大模型的結(jié)合體，算法并不是獨立存在、永恒不變的實體，而是處于一個相互關(guān)聯(lián)、動態(tài)演變的狀態(tài)。傳統(tǒng)的信息生成和文本生成是調(diào)動傳統(tǒng)算法從原有數(shù)據(jù)里截取、糅合內(nèi)容，這種算法具有較高的可控性。生成式人工智能的內(nèi)在算法強調(diào)生成內(nèi)容的隨機性與邏輯性，導(dǎo)致生成內(nèi)容的不可控性顯著增加。這種特性可能使受眾的視野和觀念趨向“一元化”。它通過嵌入用戶閾下信息從而影響其認知，逐漸改變用戶的情緒、態(tài)度或者價值觀，容易形成“信息繭房”?！靶畔⒗O房”恰當(dāng)?shù)孛枋隽诵畔⑷缤靶Q繭”一般把人包圍于其中，讓他們失去以不同的態(tài)度與視角認識社會的能力^［12］。算法偏見導(dǎo)致的“信息繭房”，既削弱了不同群體間價值共識的基礎(chǔ)，也阻礙了網(wǎng)絡(luò)主流意識形態(tài)的傳播。算法是以大數(shù)據(jù)計算為基礎(chǔ)的，而大數(shù)據(jù)計算有著既定的計算規(guī)則，不斷的計算必然會讓算法帶有高重復(fù)性、同偏好性的價值觀印記，使其生成和擴散的內(nèi)容偏向持續(xù)同質(zhì)化，鞏固了原有算法的壁壘，從而喪失了對類似內(nèi)容的批判性。人類知識應(yīng)該是獨特性與共享性的有機統(tǒng)一。然而，算法偏見過分強調(diào)了人類知識的獨特性而忽略了其共享屬性，一味地制造、強化和推薦符合特定價值觀的內(nèi)容，只為滿足所謂的“一己私欲”。一旦經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)擴散的具有意識形態(tài)屬性和價值屬性的內(nèi)容觀點符合受眾的口味，那么算法偏見自身就形成了“信息繭房”。在很多情況下，“信息繭房”內(nèi)部集聚了受眾的非理性力量，與社會主流價值觀背道而馳。

（三）數(shù)據(jù)失真導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)的偏差

生成式人工智能傳播網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)的基礎(chǔ)是對高維數(shù)據(jù)集的分析與整合。通過使用不同類別的標簽進行標注和分類，生成式人工智能可以在網(wǎng)絡(luò)空間中映射出各種虛擬身份，滿足不同用戶的個性化需求。這種算法革命基于細分個體自身價值與相關(guān)數(shù)據(jù)的精準匹配，從而接入網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)傳播環(huán)節(jié)。在傳播的過程中，數(shù)據(jù)失真會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)產(chǎn)生偏差。一是謠言的大規(guī)模生產(chǎn)。經(jīng)過大量的機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，生成式人工智能已經(jīng)具備產(chǎn)生欺詐性和誤導(dǎo)性謠言內(nèi)容的能力。一方面，生成式人工智能促使謠言的多樣化發(fā)展，助力謠言從傳統(tǒng)的單一口語形式升級為涵蓋聽覺、視覺和感覺的多模態(tài)化形態(tài)。另一方面，生成式人工智能對謠言的加工與包裝將侵占網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)傳播空間，削弱主流意識形態(tài)的權(quán)威地位。經(jīng)過巧妙偽裝的虛假信息可以提升用戶的認知感受，使他們沉浸于其中的愉悅感而難以自拔，阻斷了真實信息流的傳播。二是生成內(nèi)容的真假摻雜會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)安全處于復(fù)雜情境。生成式人工智能在數(shù)據(jù)來源方面缺乏真實性和科學(xué)性的檢驗，導(dǎo)致虛假信息的無序生成和劣質(zhì)信息的肆意擴散。即使基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存在紕漏和瑕疵，算法模型仍然會輸出所謂的“標準答案”。不僅如此，生成式人工智能創(chuàng)造的內(nèi)容往往存在拼接湊數(shù)、“車轱轆話”等特征，一旦經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)平臺流入主流意識形態(tài)圈，將集中擠兌主流意識形態(tài)空間。真與假是人類重要的價值判斷，然而，生成式人工智能產(chǎn)生的話語和文本往往真假難辨。生成式人工智能利用失真數(shù)據(jù)和深度偽造技術(shù)生成虛假事件、虛假人物、虛假視頻等，這些虛假內(nèi)容極易消耗人們對社會的信任，稀釋甚至瓦解主流意識形態(tài)，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)主流意識形態(tài)走向離散化。

（四）算法反噬削弱網(wǎng)民的意識形態(tài)鑒別力

在生成式人工智能傳播的過程中，算法推薦是關(guān)鍵的一環(huán)。算法賦予信息流以意識形態(tài)性，而信息流反過來借助算法推薦技術(shù)塑造和強化后續(xù)信息的內(nèi)容屬性，這就是算法反噬的形成機理。算法反噬效應(yīng)導(dǎo)致信息在傳播過程中難以被分辨真?zhèn)?，同時具有深刻的意識形態(tài)屬性。這種特性能夠造成人的思維偏差，操縱人的行為方式，甚至讓人不禁自我懷疑：到底人是機器的主宰，還是機器在操控人的行為。算法反噬的影響同樣波及人機之間的情感互動，主要體現(xiàn)在人對生成式人工智能的畸形依賴上。這種依賴致使個體的思想價值體系面臨消極價值觀的滲透，嚴重削弱了個體辨識意識形態(tài)的能力。一方面，生成式人工智能會剝奪人的自主決策能力和獨立思考能力。人的主體性主要體現(xiàn)在個體對自己行為和決策的內(nèi)在驅(qū)動力和自我引導(dǎo)能力上，而過度依賴生成式人工智能可能會導(dǎo)致人們逐漸喪失自我進步和自我完善的主體意識。盡管生成式人工智能可以通過簡潔的對話問答迅速為用戶提供既定的、看似合理的“標準答案”，但實際上它正在悄然削弱用戶的主動思考能力，導(dǎo)致個體的自主思維能力退化。在生成式人工智能的代理思考下，個人的思考模式將從依靠自身轉(zhuǎn)變?yōu)橐揽客饬?，逐步降低個體的獨立思考能力。而個體的主體意識一旦失守，消極的價值觀便會乘虛而入。另一方面，生成式人工智能會弱化人的批判性思維。倘若人們完全依賴技術(shù)，知識構(gòu)建的主體將不再由人擔(dān)任，隨叫隨到的生成式人工智能提供的所謂標準化答案會讓人們最終喪失獨立思考能力和批判性思維。

三、生成式人工智能引發(fā)網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)安全風(fēng)險的調(diào)適路徑

在世界百年未有之大變局的時代背景下，意識形態(tài)風(fēng)險是一種“可能遲滯或中斷中華民族偉大復(fù)興進程的全局性風(fēng)險”^［13］。意識形態(tài)安全往往和經(jīng)濟發(fā)展、技術(shù)創(chuàng)新、信息服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)文化、國際合作等方面緊密聯(lián)系，是事關(guān)國家安全的戰(zhàn)略議題。為了有效地抑制生成式人工智能帶來的意識形態(tài)風(fēng)險，我們必須建立一個所有參與主體嚴格遵守的規(guī)則體系。

（一）加固網(wǎng)絡(luò)主流意識形態(tài)傳播“護欄”

習(xí)近平指出，“網(wǎng)絡(luò)空間已經(jīng)成為人們生產(chǎn)生活的新空間，那就也應(yīng)該成為我們黨凝聚共識的新空間”^［14］。守好網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)安全陣地，需要構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)主流意識形態(tài)傳播機制，既要堅持社會主義意識形態(tài)的價值引領(lǐng)，又要為社會主義法治體系提供堅強保障。

一是強化價值引領(lǐng)，拓寬網(wǎng)絡(luò)主流意識形態(tài)的陽光大道。網(wǎng)絡(luò)已是當(dāng)前意識形態(tài)斗爭的最前沿^［15］。作為一種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，生成式人工智能應(yīng)該維護社會主義意識形態(tài)的主導(dǎo)地位，通過其內(nèi)在的價值理念來限制過度的工具化趨勢?！叭绻覀冊诮探o強大的智能機器基本倫理標準之前，在某些標準上達成了共識，那一切就會變得更好”^［16］。生成式人工智能視角下的網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)傳播必須在開發(fā)、設(shè)計、推廣的每個環(huán)節(jié)都融入主流意識形態(tài)，加強對收集數(shù)據(jù)的意識形態(tài)把關(guān)，構(gòu)建內(nèi)嵌主流意識形態(tài)的算法設(shè)計。算法推薦在意識形態(tài)傳播過程中重塑話語權(quán)，重新定義了話語內(nèi)容和話語價值的傳播方式。因此，一方面，我們要提高技術(shù)開發(fā)和產(chǎn)品運營團隊對于主流價值觀的認同度，增強他們在維護意識形態(tài)安全方面的責(zé)任感。具體而言，開發(fā)者在政府主導(dǎo)下由權(quán)威機構(gòu)有組織、有計劃地推動主流價值觀的數(shù)字化和算法化，確保數(shù)據(jù)的全面性、中立性與人民性，避免忽視弱勢群體。開發(fā)團隊還要適當(dāng)提高時效性和積極性數(shù)據(jù)的權(quán)重，及時更新語料庫，設(shè)計契合主流價值觀的算法，避免形成價值偏見，促使生成式人工智能與用戶的對話內(nèi)容更具有主流價值導(dǎo)向性。另一方面，我們要警惕消極價值觀的定向滲透。解決這一問題的關(guān)鍵在于采用內(nèi)容審查和海量過濾等技術(shù)方法篩選并隔離消極價值觀，通過總結(jié)其典型的敘述方式和常見話題，分析消極價值觀影響日常生活的內(nèi)在邏輯。然后，通過智能分析技術(shù)來識別并卸下消極價值觀的面具，從而有效增強主流價值觀在互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)傳播的廣度和深度。

二是建立健全相關(guān)法律法規(guī)，鋪設(shè)維護網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)安全的法治軌道。“國無常強，無常弱。奉法者強則國強，奉法者弱則國弱”^［17］。網(wǎng)絡(luò)空間不是“法外之地”。網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)安全治理需要運用法治思維和加強法治建設(shè)。

一方面，在法律制定方面，國家應(yīng)積極推進相關(guān)法律法規(guī)的起草和修訂，為規(guī)制生成式人工智能潛在的意識形態(tài)風(fēng)險夯實法律基礎(chǔ)。目前，雖然《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》的實施在一定程度上遏制了生成式人工智能無序擴張的情況，但是，考慮到目前生成式人工智能可能帶來的各種風(fēng)險，單憑該暫行辦法還不足以應(yīng)對瞬息萬變的網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)風(fēng)險。這就意味著我們需要對生成式人工智能的原理和技術(shù)路徑有清晰的認知，對由生成式人工智能引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)風(fēng)險以及由此滋生的違法犯罪活動的特征、成因及規(guī)律進行嚴謹分析評估。針對生成式人工智能相關(guān)問題的具體細節(jié)，擬定并完善細分領(lǐng)域的具體法律法規(guī)，確保生成式人工智能的網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)屬性在法律框架內(nèi)得到正面引導(dǎo)。例如，歐盟的《人工智能法案》旨在明確人工智能技術(shù)的監(jiān)管手段，保障技術(shù)應(yīng)用的合法性和遵規(guī)性。

另一方面，針對生成式人工智能形成的網(wǎng)絡(luò)輿論，國家應(yīng)通過培育大眾法治思維和加強國家法治建設(shè)加以引導(dǎo)。隨著生成式人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)輿論在傳播中逐漸形成了紅色地帶、黑色地帶和灰色地帶，對待不同地帶要采取不同策略。對于其中的灰色地帶和黑色地帶，需要依法遏制網(wǎng)絡(luò)謠言、暴力等不良信息的傳播，建立完善的網(wǎng)絡(luò)違法和不良信息舉報受理處置一體化的法律機制。通過法律明確網(wǎng)絡(luò)空間各方的權(quán)利和義務(wù)，依法治理網(wǎng)絡(luò)空間，維護網(wǎng)民的正當(dāng)合法權(quán)益。網(wǎng)絡(luò)空間法治化進程要始終維護好人民利益，在法律上明確所有參與者的網(wǎng)絡(luò)權(quán)利、責(zé)任和義務(wù)。

（二）加強大數(shù)據(jù)技術(shù)監(jiān)測與管理

在生成式人工智能快速發(fā)展的背景下，網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)傳播具有高度的不確定性。因此，加強對生成式人工智能全領(lǐng)域覆蓋的大數(shù)據(jù)技術(shù)監(jiān)測和管理對于確保其健康發(fā)展不可或缺。

首先，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進行監(jiān)測，規(guī)范生成式人工智能在傳播網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)時所使用的算法與模型，促進主流價值觀的精準傳播。生成式人工智能所使用的大模型，在展現(xiàn)其驚人生成潛力的同時，也伴隨著多維度的安全隱患。第一種是模型安全風(fēng)險。大模型可能使用從網(wǎng)絡(luò)中獲取的“帶毒”內(nèi)容進行訓(xùn)練，在遇到預(yù)設(shè)觸發(fā)詞時欺騙和誤導(dǎo)用戶。數(shù)據(jù)“投毒”渠道多樣，“投毒”行為往往發(fā)生在用戶監(jiān)管之外，這些因素導(dǎo)致傳統(tǒng)的監(jiān)測技術(shù)無法覆蓋。第二種是數(shù)據(jù)安全風(fēng)險。用戶高度參與的訓(xùn)練范式，用戶提出的問題、指令都參與生成式人工智能的訓(xùn)練，不僅可能外泄個人隱私，單位信息、國家信息等數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險也大大增加。運用先進的大數(shù)據(jù)監(jiān)測技術(shù)，我們可以對信息的可信度進行實時監(jiān)測與把關(guān)。大數(shù)據(jù)監(jiān)測技術(shù)可以通過數(shù)據(jù)挖掘、情感分析和文本檢測等手段構(gòu)建特征數(shù)據(jù)庫，主動鎖定“帶毒”內(nèi)容并予以封鎖，阻斷“毒素”的傳播路徑。同時，大數(shù)據(jù)監(jiān)測技術(shù)還可以從話語體系、情景語境、信息共性等方面對生成內(nèi)容作二次分析，對疑似內(nèi)容構(gòu)建風(fēng)險評估機制，對涉及敏感話題和個人隱私的內(nèi)容及時攔截，避免它們流入公眾空間。

其次，在系統(tǒng)思維和動態(tài)思維下加強對大數(shù)據(jù)技術(shù)的統(tǒng)一管理，構(gòu)建大數(shù)據(jù)規(guī)范網(wǎng)絡(luò)信息傳播機制。大數(shù)據(jù)技術(shù)的管理對象主要是行業(yè)，行業(yè)管理的關(guān)鍵在于根據(jù)各種特定情境，制定精確而高效的管理策略。系統(tǒng)思維要求研制一個覆蓋多源異構(gòu)知識的行業(yè)大模型，積極制定生成式人工智能平臺的基本行業(yè)準則，構(gòu)建多主體合作、多維監(jiān)管、多方協(xié)調(diào)的算法管理范式。具體而言，我們可以通過篩選高質(zhì)量指令數(shù)據(jù)實現(xiàn)多行業(yè)的快速學(xué)習(xí)，通過行業(yè)知識模塊化整合避免造成大模型對原有知識的遺忘，利用大模型能力解耦、知識編輯技術(shù)對大模型參數(shù)進行更新，將所需模塊靈活組合以便迅速適配新任務(wù)。同時，還要提升模型的泛化能力，通過大模型生成幻覺檢測系統(tǒng)，對生成內(nèi)容和意識形態(tài)進行管理與糾偏。動態(tài)思維主要強調(diào)的是大數(shù)據(jù)技術(shù)的創(chuàng)新。各企業(yè)要關(guān)注國際前沿實踐并重視技術(shù)交流和經(jīng)驗分享，加快研發(fā)基于我國國情的新型人工智能技術(shù)，牢牢把握未來生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展動向?！按蠓岣咦灾鲃?chuàng)新能力，努力掌握關(guān)鍵核心技術(shù)”^［18］。這就要求創(chuàng)建和豐富我們的語料庫和數(shù)據(jù)庫，自主研發(fā)算法技術(shù)和語言模型，擺脫西方世界在這個領(lǐng)域的一元統(tǒng)治，持續(xù)改進現(xiàn)有的生成式人工智能產(chǎn)品，扣緊網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)領(lǐng)域的“安全帶”。

（三）掌控數(shù)據(jù)管理權(quán)力

在缺乏有效監(jiān)管和算法透明度不足的情況下，數(shù)據(jù)領(lǐng)域往往容易演變?yōu)槭袌龌奶摂M空間。技術(shù)的信息篩選與推送權(quán)力可能導(dǎo)致平臺趨向市場壟斷。這不僅損害信息的質(zhì)量與多樣性，還可能對社會價值觀及公共對話造成不利影響。因此，構(gòu)建一套全面的數(shù)據(jù)管理體系是必要的，旨在捍衛(wèi)數(shù)據(jù)領(lǐng)域的主權(quán)，確保生成式人工智能的健康發(fā)展。

一是要掌握數(shù)據(jù)準入權(quán)力。與互聯(lián)網(wǎng)的開放與包容特性相異，生成式人工智能對數(shù)據(jù)內(nèi)容的準入設(shè)定了嚴格門檻，僅有契合算法及模型既定標準和條件的數(shù)據(jù)得以向用戶呈現(xiàn)。不達標的信息則常被邊緣化，深藏于用戶難以觸及的隱蔽角落。鑒于數(shù)據(jù)準入標準的差異引發(fā)了生成式人工智能在無形中嵌入意識形態(tài)特征的現(xiàn)象，我們必須采取以下措施。一方面，為確保生成式人工智能輸出內(nèi)容符合意識形態(tài)安全標準，必須在數(shù)據(jù)準入環(huán)節(jié)融入相關(guān)原則。這要求開發(fā)具備價值判斷能力的智能算法，能夠?qū)?shù)據(jù)內(nèi)容的立場、來源等進行深度分析，識別潛在的意識形態(tài)傾向，并優(yōu)先篩選及推薦那些有助于保障國家意識形態(tài)安全的信息內(nèi)容。另一方面，針對意識形態(tài)屬性模糊的詞句，不應(yīng)采取簡單的篩選過濾措施，而應(yīng)采用情感分析與人工審核相結(jié)合的數(shù)據(jù)編碼策略。人類語言的結(jié)構(gòu)遠超計算機語言，其中所蘊含的意識形態(tài)傾向復(fù)雜多變，算法難以實現(xiàn)完全精確的識別與評估。因此，盡管大模型在處理海量數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，但在捕捉語言細微差別，特別是那些需要深刻文化及語境理解的表述時，仍存在一定的局限性。在數(shù)據(jù)準入處理過程中，必須運用先進的算法技術(shù)對數(shù)據(jù)進行編碼，并與人工審查相結(jié)合，以細致剖析內(nèi)容中的模糊性信息。

二是要掌握數(shù)據(jù)糾偏權(quán)力。盡管數(shù)據(jù)準入設(shè)置了一系列門檻，但仍有一些有害數(shù)據(jù)能夠巧妙地規(guī)避審查，成為“漏網(wǎng)之魚”。因此，對包含不當(dāng)價值觀的數(shù)據(jù)進行后續(xù)的篩選和修正，是確保生成式人工智能在意識形態(tài)安全方面實現(xiàn)長期穩(wěn)定發(fā)展的關(guān)鍵措施。一旦大數(shù)據(jù)監(jiān)測技術(shù)發(fā)現(xiàn)疑似含有不良意識形態(tài)的數(shù)據(jù)內(nèi)容，必須通過分析相關(guān)信息所引發(fā)的追隨型輿論，以判斷其實際的意識形態(tài)屬性，并及時移除數(shù)據(jù)集中隱含的錯誤價值傾向的內(nèi)容。此外，還需建立和完善數(shù)據(jù)追溯機制，對于頻繁散布有害我國意識形態(tài)安全信息的賬號和個人實施封禁和追責(zé)，從根本上遏制有害數(shù)據(jù)信息的擴散。

（四）以風(fēng)險意識重塑人機關(guān)系

在生成式人工智能構(gòu)建的虛擬情境中，用戶一直是意識形態(tài)風(fēng)險的主要受眾和能動主體。這不僅表明生成式人工智能將在人機互動的過程中影響用戶的思考模式和思維觀念，而且為用戶提供的對話數(shù)據(jù)也被其用作訓(xùn)練素材，從而進一步反哺和優(yōu)化智能傳播過程。由于用戶群體規(guī)模極為龐大，因此，用戶的主動參與和監(jiān)督對于防范生成式人工智能潛在風(fēng)險至關(guān)重要，可以通過與機器的持續(xù)互動逐步培養(yǎng)風(fēng)險預(yù)防和權(quán)益保護意識。

一是用戶應(yīng)當(dāng)不斷培養(yǎng)自身的“智能素養(yǎng)”。在生成式人工智能時代，只有用戶具備與生成式人工智能相匹配的智能素養(yǎng)，才能在廣泛參與生成式人工智能治理的進程中構(gòu)建抵御網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)風(fēng)險、保護網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)安全的堅實防線。首先，要增強用戶的數(shù)據(jù)感知。用戶應(yīng)充分了解智能算法和語言模型的工作原理，對生成式人工智能提供的內(nèi)容保持理性態(tài)度，充分鑒別有用信息，避免虛假信息的誤導(dǎo)，以批判性思維評估新興的智能工具。其次，用戶要在人機交互中增強自身的數(shù)據(jù)表達能力。用戶應(yīng)以主體意識看待生成式人工智能，驅(qū)動自身對數(shù)據(jù)的收集、處理、應(yīng)用和轉(zhuǎn)換，在實際操作中逐步建立適應(yīng)時代發(fā)展的思維模式和話語體系。再次，用戶要正確使用生成式人工智能產(chǎn)品。用戶必須堅守法律底線思維，對于不實的內(nèi)容要拒絕傳播，并在發(fā)現(xiàn)有害信息時立即保存相關(guān)證據(jù)，及時向平臺或監(jiān)管機構(gòu)報告，自覺抵制對不良信息的二次創(chuàng)作和擴散，同時尊重他人的知識產(chǎn)權(quán)和個人信息權(quán)利，避免侵犯他人合法權(quán)益。

二是用戶必須始終堅持主體意識。為了始終保持人機關(guān)系中的主體地位，在參考生成式人工智能提供的信息或建議時，用戶應(yīng)當(dāng)保留自己獨立思考的空間。從技術(shù)的本質(zhì)來看，人類是主導(dǎo)者，技術(shù)則是被操作的實體。網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)的風(fēng)險因素往往是通過人這一主體產(chǎn)生影響的。盡管生成式人工智能是由開發(fā)者創(chuàng)建的，但它是在與用戶的實際交互過程中不斷進化的，其意識形態(tài)的最終影響力必然是由廣大用戶群體所決定的。用戶在人機交互時，若能自覺傳播正向價值觀內(nèi)容，他們將成為規(guī)范技術(shù)的關(guān)鍵力量，并有助于在輸入端預(yù)防由生成式人工智能引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)風(fēng)險。利用生成式人工智能的循環(huán)反饋機制，促使用戶的價值表達與語言模型的價值輸出相輔相成，糾正生成式人工智能固有的先驗價值取向，以實現(xiàn)對生成式人工智能發(fā)展的價值引導(dǎo)。

四、結(jié)語

“網(wǎng)絡(luò)空間成為國家意識形態(tài)交流交鋒交融的前沿陣地，成為威脅我國總體安全的‘最大變量’”^［19］。新一代生成式人工智能的興起，標志著人類步入下一個智能時代。通過創(chuàng)造個性化的對話體驗、生成智能化的信息內(nèi)容以及塑造新的人機交互關(guān)系，生成式人工智能不再僅僅被視為工具，而是展示出強大的意識形態(tài)影響力，隨之而來的網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)風(fēng)險亦日益凸顯。生成式人工智能的迅猛發(fā)展使網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)安全在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、主客體關(guān)系、內(nèi)容傳播等方面都面臨著巨大的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對這一系列挑戰(zhàn)，我們需要深入研究生成式人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀和未來趨勢，精準研判其潛在的意識形態(tài)風(fēng)險，加強預(yù)見性防范和標準化指引，確保生成式人工智能發(fā)展的可控性、可用性和可靠性，促進生成式人工智能這一“最大變量”向“最大能量”轉(zhuǎn)化。

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［14］習(xí)近平.加快推動媒體融合發(fā)展 構(gòu)建全媒體傳播格局［J］.求是， 2019（6）：4-8.

［15］中共中央文獻研究室.習(xí)近平關(guān)于社會主義文化建設(shè)論述摘編［M］.北京：中央文獻出版社，2017：36.

［16］泰格馬克.生命3.0：人工智能時代人類的進化與重生［M］.汪婕舒，譯.杭州：浙江教育出版社，2018：444.

［17］習(xí)近平.在慶祝全國人民代表大會成立六十周年大會上的講話［J］.求是，2019（18）：4-15.

［18］習(xí)近平在中共中央政治局第九次集體學(xué)習(xí)時強調(diào) 敏銳把握世界科技創(chuàng)新發(fā)展趨勢 切實把創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略實施好［N］.人民日報，2013-10-02（1）.

［19］呂列霞，陳錫喜.國家治理現(xiàn)代化視域下新時代意識形態(tài)功能提升論析［J］.東南學(xué)術(shù)，2022（2）：23-30.

［責(zé)任編輯：靳芳菲］