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(chuàng)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(yǎng)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(chǎn)生的積極效應，未足夠重視其引發(fā)的倫理風險，對風險的發(fā)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(xiàn)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?！盵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(fā)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(chǎn)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(shù)據(jù)的質量直接相關，而現(xiàn)有大規(guī)模語料庫和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中未經(jīng)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(jù)，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(shù)據(jù)生成內容，通過算法強化“確認偏誤”，優(yōu)先推送符合用戶既有立場的觀點和論據(jù)，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(fā)觀點極化與價值窄化風險，違背口語傳播教學培養(yǎng)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(chǎn)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?！盵2]在口語傳播教學中引入AI對話系統(tǒng)后，教師從“互動主導者”轉變?yōu)椤凹夹g監(jiān)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(shù)據(jù)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(tǒng)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(xiàn)為觀點同質化、邏輯推理碎片化，以及創(chuàng)造性思維退化。技術的過度應用導致口語傳播教學從“培養(yǎng)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(guī)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(fā)價值沖突，主要表現(xiàn)為語言多樣性生態(tài)破壞與文化認同建構異化。AIGC訓練數(shù)據(jù)多以通用語（普通話、英語）為核心，默認將語言標準化、規(guī)范化作為最優(yōu)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(tǒng)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(shù)據(jù)中高頻文化符號出現(xiàn)的規(guī)律篩選文化符號，而這種數(shù)據(jù)邏輯常將復雜的文化內涵轉變?yōu)榭贪逵∠?。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(chuàng)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(fā)多維倫理風險，而風險產(chǎn)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(shù)據(jù)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(fā)的口語測評系統(tǒng)中女生的評分普遍低于男性。研究發(fā)現(xiàn)，訓練數(shù)據(jù)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(lián)，進而導致評分機制的性別失衡。此外，數(shù)據(jù)質量先天不足構成技術邏輯的根本缺陷。AIGC的訓練數(shù)據(jù)中往往包含網(wǎng)絡謠言、低俗表達、邏輯謬誤等噪聲內容，大量不規(guī)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(shù)字素養(yǎng)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(chǎn)者的勞動已經(jīng)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?！盵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(tǒng)視為實現(xiàn)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(shù)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(shù)字素養(yǎng)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(jiān)管制度規(guī)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(tǒng)數(shù)字工具（如在線課程平臺、數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)）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(fā)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(shù)據(jù)來源合法性、內容合規(guī)性的評估仍依賴傳統(tǒng)人工審核，沒有形成教育行政部門及技術供應商之間的數(shù)據(jù)溯源與風險預警聯(lián)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(fā)現(xiàn)，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(tǒng)化規(guī)制路徑

AIGC作為技術工具，其運行邏輯遵循效率最大化與數(shù)據(jù)最優(yōu)化原則?？谡Z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(fā)送-反饋”信息的行為[3]，其承載著增強溝通、激發(fā)創(chuàng)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(guī)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(guī)范三個維度建立協(xié)同規(guī)避路徑。

（一）構建可信教育AI生態(tài)

馬克思強調：“只有采用同生產(chǎn)力的現(xiàn)在的發(fā)展程度相適應的新的生產(chǎn)方式，新的生產(chǎn)力本身才能保存并進一步發(fā)展?！盵4]針對口語傳播教學場景，高校應開發(fā)可解釋性AI模型，通過可視化工具顯示內容生成數(shù)據(jù)源權重分布、語義關聯(lián)規(guī)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(qū)塊鏈存證平臺，將原始訓練數(shù)據(jù)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(shù)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(fā)多模態(tài)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(qū)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(fā)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(shù)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(xiàn)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(xié)作口語傳播訓練協(xié)議”，高校須規(guī)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(guī)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(guī)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(guī)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(jù)數(shù)據(jù)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(tǒng)實施動態(tài)合規(guī)認證，在基礎層審查訓練數(shù)據(jù)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(guī)教師采取階梯式懲戒，對合規(guī)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(xiàn)多維度滲透態(tài)勢，在內容生成層面，算法黑箱與數(shù)據(jù)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(lián)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(tǒng)內在的缺陷，也暴露教育主體的認知局限，更折射出制度規(guī)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(xié)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(fā)揮提升教學效率的技術優(yōu)勢，又成為守護語言文化多樣性、促進人的全面發(fā)展的賦能者，最終引導AIGC真正服務于口語傳播教學“培養(yǎng)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.