数字化背景下人工智能赋能德育的风险与应对*

■ 阮 博 史雨婷

伴随着第四次工业革命所带来的数字化变革，数字技术生态系统已经成为经济和社会变迁的重要牵引，推动着人类走向数字化时代。作为数字化时代的重要技术表征，人工智能正与社会各大领域产生深度融合，广泛参与社会领域的重塑和发展。对于作为社会重要子系统的德育而言，人工智能同样可以融入德育领域，对德育进行赋能。人工智能赋能德育，既是时代发展的应然指向，也是推动德育创新发展的战略需要。然而，数字化背景下人工智能赋能德育并非必然只是“美好事件”，其还隐匿着诸多风险。因此，研究数字化背景下人工智能赋能德育的可能风险及其应对之道，探讨如何将人工智能的赋能作用最大化地发挥出来以提升德育的实效性，是一个具有重要意义的课题。

一、数字化背景下人工智能赋能德育的价值意蕴

人工智能作为“会思考的机器”，是以计算机和大数据技术为基础的一种技术，它通过不断感知、模拟人类的思维过程而具备感知、思考和决策能力，进而延伸、拓展人的智能。究其本质，人工智能并非机器自身的智能，只是人类智能在机器上的体现，是人类智能的放大与延伸。人工智能可分为弱人工智能和强人工智能。基于人工智能发展水平和运用的现实状况，当前应用于社会各大领域的人工智能依然是弱人工智能。因此，本文所提及的人工智能实际上指的是弱人工智能。

赋能概念最早出现于心理学，而后被广泛应用于其他学科领域。赋能的核心内涵就在于赋予个体或组织某种能力，并通过这种能力上的赋予提高完成某事的成效。当前，人工智能作为带动经济社会发展的重要引擎，它对社会各领域的赋能得到了广泛的研究和关注。在教育领域，人工智能对教育的赋能成为推动教育现代化改革的新动能。基于此，不少学者对于人工智能赋能教育问题展开了深入的学理化探讨。德育作为一种重要的教育活动，也成为被人工智能赋能的重要领域。

基于上述对于人工智能以及赋能内涵的探究，可以对“人工智能赋能德育”进行界定。所谓人工智能赋能德育，指的是德育主体借助人工智能技术革新德育理念、内容、方法、载体等，为德育对象提供“智能德育”模式，进而推动德育实效性的提高。从技术角度看，人工智能赋能德育意味着德育主体利用人工智能对德育相关数据进行把握与分析，构建起适用于德育实践的智能模型，并依托这一模型对受教育者的情况作出科学预判和有针对性的德育实施；从思维角度看，人工智能赋能德育意味着在赋能过程中德育主体的思维方式会相应地发生变革，逐渐树立起与数字化背景下人工智能技术相匹配的生成性思维、预测性思维、精准性思维等，并善于基于“数据流”生成“想法流”；从实践角度看，人工智能赋能德育意味着德育主体运用人工智能帮助其更智慧地统筹和管理各德育要素，合理安排和分配德育资源，从而增强德育主体的育人能力和教学水平。

数字化背景下人工智能赋能德育主要体现在三个维度。一是德育方法赋能。数字化背景下借助人工智能技术可以为德育方法创新精准定靶。例如，通过利用智能大数据分析技术，可以精准分析教育对象当前以及预测未来一段时间内的心理特点、思想趋向、行为特征、接受偏好，从而为德育方法的合理选择提供重要依据。同时，人工智能也可以催动情景沉浸式、虚拟仿真式等新德育方法的萌生。二是德育资源赋能。数字化背景下人工智能可以助力德育资源开发走向动态化、德育资源配置走向共享化、德育资源传播走向快捷化，从而最大限度地发挥出德育资源的功效。三是德育环境赋能。数字化背景下运用人工智能能够模拟出与德育内容相匹配且能够提升德育实践吸引力的虚拟环境，打造出全景式、多维度、交互型、沉浸式的德育环境新样态。

数字化背景下人工智能对德育的赋能，对于推进德育创新发展具有重要的价值。其一，通过人工智能赋能德育，有助于推动德育个性化的实现。例如，利用智能“画像”技术，能以显性的方式呈现教育对象德性方面的某些隐匿特征，从而为开展个性化德育创造条件。其二，通过人工智能赋能德育，有助于推动德育精准化的实现。较于以往的数据分析技术，人工智能技术立足于神经网络并依托大规模数据的输入进行机器学习，具有总结规律、预测发展的强大能力。通过人工智能技术的运用和分析，能够精准掌握教育对象的内在需求。基于人工智能对教育对象需求的精准分析，能够提高德育供给的精度。其三，通过人工智能赋能德育，有助于推动德育交互化的实现。运用人工智能技术，能够畅通德育主体与对象的交互渠道，使德育信息的顺畅交互、即时反馈成为可能。德育主体通过依托人工智能的自然语言识别技术和数据分析技术，可以将教育对象反馈的信息进行及时转化和回应，从而营造和谐平等、交融互动的德育氛围。

二、数字化背景下人工智能赋能德育的风险评判

人工智能作为数字化背景下最前沿的新兴科学技术，可以为德育创新性发展提供重要契机。与此同时，当前人工智能技术正处于高速发展期，仍存在很大的优化空间。因此，在积极推动人工智能赋能德育以提升其针对性和有效性的同时，也要对人工智能赋能德育的可能风险进行清醒的考量。数字化背景下人工智能赋能德育的风险主要体现在三个方面。

第一，人工智能技术的“预设固化”机制与德育过程生成性之消解风险。人工智能想要“落地”，必须要经历算法“训练”这一阶段。在这一阶段中，需要一套人们预先设计、编排好的程序作为算法框架，经海量数据“喂养”完成对模型的构建，进而使人工智能通过外部反馈数据进行自我学习、自我迭代。可见，人工智能天然带有“预设固化”的特征。实际上，对德育进行赋能的人工智能本质上就是已经预先设计好的固定程序和模型。然而，德育是一项具有生成性特征的教育活动。德育主体和对象是活生生的不断发展变化着的“现实的人”，其思想行为变化往往会呈现出复杂性、非线性甚至非理性的特征，而这些信息中的许多部分是无法被预先设定的算法程序识别和确认的。同时，德育过程是德育主体和对象彼此的精神交流过程，是二者通过知识传授、情感对话、移情共鸣、启发点拨等而生成的生命性互动，其中的许多环节和节点是无法被技术性预设和程序化预定的。人工智能对教育对象学习行为的评估和预测是基于学习数据的一种概率分析，即用带有预设性的程序模型对教育活动进行一种形式化、数学化的认识和控制。当运用人工智能赋能德育时，这种“预设固化”机制极易弱化德育过程的生成性，使得德育中难能可贵的创造性、情感性、艺术性的因素被消解。

第二，人工智能技术的“算法赋权”与德育内容供给之扭曲风险。人工智能的一个鲜明特质乃是算法承担起信息分发的“职责”。在这种情态下，传统的“把关人”角色不可避免地受到弱化，“把关权力”让渡给算法。算法以用户的价值取向和兴趣爱好为首要准则，对信息进行选择、过滤以及推送级别上的排序。一个基本的事实是，在智能算法推荐衍生的信息传播和接受样式下，以及随之而来的五花八门的“猜你喜欢”“个性推荐”“热点头条”中，不乏负面、消极、低劣甚至危险的信息内容。实际上，智能算法推荐极易被强势的资本逻辑、异化的技术逻辑和扭曲的符号逻辑裹挟，导致智能算法所推送的往往是缺乏正确价值导向的内容。由此可见，在运用人工智能赋能德育时，由智能算法推荐与个体偏好“彼此互嵌”的可能并非社会的主流价值观，而是被包裹在庞杂网络信息中的消费主义、泛娱乐主义、极端个人主义、虚无主义、无政府主义等错误意识形态。正如有学者所指出的：“只要用户关注，不管信息品质如何，都是头条；只要用户不关注或无兴趣，不管信息内容再有品质，在智能算法眼中也将毫无价值。”可见，当运用人工智能赋能德育时，要警惕人工智能技术的“算法赋权”。因为人工智能技术的“算法赋权”隐含着压缩德育内容辐射力的风险，也隐含着矮化甚至扭曲德育内容供给的风险。

第三，人工智能技术的“用户中心主义”与德育引导性功能之弱化风险。随着人工智能技术的发展，智能算法推荐技术的发展及其在信息传播领域的广泛应用，“我的日报”式的定制化信息模式得到进一步巩固。实际上，智能算法推荐就是“用户价值主导下的场景化适配”。在智能算法推荐模式下，平台和资讯终端通过分析其接受信息的偏好，并以用户兴趣为导向将信息与用户进行个体匹配，只推送给用户符合其“口味”的信息。长此以往，个体便不自觉地沉溺于这种由人工智能技术带来的“不谋而合”，逐渐囿于“信息茧房”中而越陷越深，从而导致视野窄化、自我封闭与认知偏狭。再加上智能网络空间中资本逻辑宰制下“流量为王”的利益链条，使得泛娱乐化、庸俗媚俗低俗化、极端个体化的文化叙事极易通过人工智能技术流行开来并对个体产生深层性影响，这些都会严重削弱德育的引导性功能。此外，在人工智能技术的影响下，不少人的认知习惯和认知方式正在悄然改变，许多人更热衷于碎片化、具象化、浅表化和迅疾化的叙事方式和演绎态度，而渐渐丧失了思想咀嚼、理论沉思、情感共鸣、心灵对话、精神关怀的兴趣，这使得运用人工智能赋能德育时的“德育”效果也遭遇窘境。总之，在追求人工智能赋能德育带来德育之个性化、精准化的同时，也要认真考虑德育之引导性、品质性所受到的冲击和挑战。

三、数字化背景下人工智能赋能德育的风险应对

要应对数字化背景下人工智能赋能德育的上述风险，消弭人工智能赋能德育在实际技术应用中遭遇的现实难题，推动人工智能赋能德育实现高质量的发展，需要从以下几个方面着力。

其一，明晰介入边界，确保人工智能赋能德育的适度性。数字化背景下人工智能赋能德育的诸多风险挑战，实际上来源于人工智能技术权力的不断扩张。因此，要从明晰人工智能介入德育的合理边界入手进行化解。首先，要明晰人工智能赋能德育的“介入广度”。明晰人工智能赋能德育的“介入广度”，就是在对人工智能技术风险和局限进行深度考量的基础上，设置和规定人工智能赋能德育过程中能够参与的具体领域和环节。不可否认，人工智能具有数据采集、储存、运算、检索等方面的技术优势，但其在解决受人类主观意识影响的社会文化和价值观领域相关问题上亦有局限。例如，人工智能在情感的交流、思想的生产以及道德价值的选择等方面存在诸多不足。因此，要审慎地判定并限制人工智能赋能德育实践中对于上述领域的介入，以明晰人工智能在德育中的应用广度。其次，要明晰人工智能赋能德育的“介入深度”。“介入深度”是指人工智能介入德育各领域的限度，即对德育过程中各要素的影响程度。在人工智能赋能德育的实践中，应秉持“智能技术为‘用’，立德树人为‘本’”的理念。在人工智能技术应用和德育价值彰显上，只有摆好二者的位置，才能明晰人工智能介入德育的限度，也方可有效规避因人工智能在德育领域深度扩散和过度使用而导致的工具理性对价值理性的消解，以及随之而来的德育过程畸变、德育内容遮蔽、德育功能不彰等风险。

其二，注重源头嵌入，确保人工智能赋能德育的正向性。从某种意义上说，人工智能的本质就是算法。人工智能具有鲜明的“算法赋权”特性，在人工智能赋能德育的实践中，仅凭借或是过度依赖“他者”植入的算法进行内容的分发和传递，极可能会削弱德育的价值引领作用。因此，在人工智能赋能德育的实践中，欲化解智能算法推荐所衍生的种种德育风险，就需要将德育所传导的核心价值观嵌入算法，以确保人工智能赋能德育在源头上的正向性。换言之，将德育的价值追求渗透到人工智能技术应用的最初环节，让人工智能赋能德育实践中所承载的信息从生产开始就承载符合主流价值观的特征，这是保证人工智能赋能德育的过程不偏向和不走样的重要举措。毕竟在数字化背景下，作为人工智能技术之重要依托的算法犹如一匹脱缰的野马，必须给其套上缰绳，方可确保其不产生负效应。另外，注重源头嵌入，以德育所秉持的价值理念驾驭算法，还可以提高德育内容的供给密度、精度和效度。例如，通过特定的算法植入，可以给予承载德育的内容信息在推送力度和推送范围上的优先级，同时使得那些带有低俗价值观的与德育目标相抵牾的内容信息在分发关口前就得到过滤和剔除。总而言之，在人工智能赋能德育过程中，通过源头嵌入能够有效解决德育的“方向偏移”或者“趣味下沉”问题。

其三，建立保障机制，确保人工智能赋能德育的稳健性。数字化背景下人工智能赋能德育要取得良好效果，离不开相关保障机制的建立。首先，要建立德育主体的人工智能素养教育机制。数字化背景下人工智能赋能德育图景，其实对德育主体提出了新的更高的要求。要满足人工智能赋能德育对德育主体提出的新要求，就要建立德育主体的人工智能素养教育机制，以促使德育主体确立与数字化时代相匹配的技术水平、智慧思维和教育理念，从而积极有度地利用人工智能开展德育。其次，要建立人工智能赋能德育的风险监测机制。人工智能赋能德育的风险监测机制应贯穿智能算法嵌入德育实践的全过程和各环节。例如，在算法的设计环节，要强化对算法德育风险的审查；在算法运行环节，要配以相应德育风险的监测预警机制和处理应急机制，以保障智能算法助推德育目标的实现。最后，要建立人工智能赋能德育的协同管理机制。数据在人工智能赋能德育中发挥着关键性的驱动作用，而数据的共建共享成为人工智能赋能德育过程顺利展开并取得预期效果的关键。在人工智能赋能德育的实践中，若数据的共建共享存在阻滞，就会导致德育信息的“孤岛现象”凸显，从而衍生很多风险。因而，建立人工智能赋能德育的协同管理机制，健全德育数字化发展与智能化应用的组织管理体制，设立拥有统筹、集约、管理、分享德育大数据权限的相关组织，是应对人工智能赋能德育实践中由于信息“孤岛现象”所生成之德育风险的可行之策。