类ChatGPT大模型对高校思想政治教育工作的价值、困境及应对

曹 杰

类ChatGPT大模型是生成式人工智能的标志性、代表性事物,也是我国布局数字教育、抢占世界高等教育制高点的最前沿赛道。类ChatGPT大模型作为一项新技术,其特性和技术应用蕴涵着育人的工具价值,为新时代思想政治教育工作提供了全新视域和试验场,已引发包括思政教育主客体在内的不同群体的关注和试用,形成了一种新的研究旨向和实践场景。

1. 类ChatGPT大模型对高校思想政治教育工作的价值意义

爱因斯坦认为,科学以2种方式影响了人类事务,“第一种方式是大家都熟悉的:科学直接地、并且更大程度上间接地生产出完全改变了人类生活的工具。第二种方式是教育性质的——它作用于心灵”(爱因斯坦,1979)。类ChatGPT大模型等生成式人工智能作为新技术,其作为工具的实践理性与作为触达心灵的价值理性,使其具有了融入高校思想政治教育的可行性和现实意义,具体表现在开放性、交互性、思想性、数字性等方面的连接融通和高度契合。

1.1 开放性的契合

开放性是类ChatGPT大模型生成式人工智能的主要特性,一方面,其链接和整合的互联网资源是海量的、开放的,它基于大数据、云计算、区块链等系统集成的知识流量和数据模型进行万物互联,所依赖和挖掘的是已有的、公开的、可抓取的基础资源。另一方面,其所建构的大语言、大数据模型,需要多模块、多链条协同共享和互通互联,技术原理和生成过程透明开源,最终面向不同的群体开放知识成果。开放性同样是高校思想政治教育工作的重要属性和主要功能。一直以来,高校思想政治教育工作能够充分利用互联网的每一次技术革新和迭代升级,从理论实践和形式内容构建多维度、开放式的工作体系和知识体系。同时,其所面向和服务的群体早已突破青年学生的界限,愈发具有社会性和普遍性。因此,类ChatGPT大模型与高校思想政治教育工作之间可以深度嵌入,融合开放,甚至互为体系。

1.2 交互性的契合

类ChatGPT大模型的本质属性是交互性,生成式人工智能通过机器语言学习和训练,实现人机对话的最基础功能。不仅于此,其还能根据条件变化和复合任务的调整,实现策略和行为的自适应,以满足不同的场景和功能需求。这不仅给高校思想政治教育工作的开展带来了新的契机,还为其提供了最为先进的交互平台。高校思想政治教育工作的根本任务是立德树人,育人的本质就是知识和思想传递、碰撞交互的过程。一方面,师生之间的课堂学习和课外互动需要交互,思政教师进行教育管理和价值引领,青年学生作出一定的行为响应,需要交互。另一方面,思想政治教育工作者借助新媒体、新技术,搭建交互式的网络社区或社交平台,或者利用微博、微信、抖音、B站等现有的、成熟的互联网平台开展思想政治教育工作,甚至可以利用类ChatGPT大模型开展更有针对性、精准性的交互学习和思想引导。因此,交互性是两者的主要特征和基础应用方向,类ChatGPT大模型可以整合、学习思政体系的全要素内容和案例,适应不同类型学生多层次、多维度的学习需要和思想诉求,把传统的思政优势转化为平台优势和第三方策略支持与信任优势。思想政治教育工作者则需要转变固有思维定式,在传统的思政交互模式中融入更多生成式人工智能的交互成果,或者更多借助生成式人工智能的平台和资源搭建全新的交互场景和叙事应用,来实现思想政治教育的目标。

1.3 思想性的契合

作为一项前沿新技术,类ChatGPT大模型本身没有思想性,即生成式人工智能本身没有意识,但其通过机器深度学习技术,模拟人的创新理念和思维,生产出带有一定思想内容和价值的文本、语言、图像、故事和对话等,甚至创作出具有逻辑性和连贯性的小说、论文和剧本。因此,经过千亿级数据采集和学习,以及千亿级参数集成推演,其链接的内容、过程中的逻辑运算素材和最终生成与输出的内容具有一定思想性,整个过程显示,类ChatGPT大模型本身不生产“思想”,它只是“思想”的搬运工,但它所输出的“思想”表达更清晰,反馈更专业,甚至展现的“思想”更深刻。思想性是高校思想政治教育工作的本质属性,它承担的主要职责就是在带有政治属性的思想体系下,由受过思想教育专业训练的教师,将具有思想性的内容传授给思想多元的青年学生,进而实现思想启迪和价值引领。两者至少在3个方面是高度契合的:其一,两者取材的数据或内容的来源是场域的包含关系,类ChatGPT大模型的基础素材更宽泛,“思想”接口的数据库更厚实;其二,“思想”供给的主客体是契合的,且由于大模型的开放性和交互性,主客体的界限进一步消弭,包括思政工作者在内的每个人皆可是人机对话的主体,人人又都是信息接受和被影响的客体;其三,“思想”最终输出的旨向和向度是一致的。从技术终端和教育目的角度来看,两者都实现了“思想”输出的闭环,且从一定意义上可以互为方式和手段,互相推动体系的双向促进和创新转化。

1.4 数字化的契合

综观人工智能发展史,一方面,类ChatGPT大模型是信息技术发展到一定阶段的产物,也是数字化积累到一定程度的结果。反过来,它的出现又进一步推动了数字化时代的变革。另一方面,大语言大模型学习交互的基础是数据库和数字化的内容。其信息处理的过程是将多模态的素材转化为可响应、可批量处理的多种类型的数据。最终输出的结果也是可识别、可量化的文本、声音、图像等多种数据形态。不仅如此,类ChatGPT大模型可以链接工业、产业等经济社会的方方面面,带动整个社会生产要素的数字化。教育的数字化浪潮已经到来,作为教育的桥头堡和主阵地,高校思想政治教育的数字化是数字教育转型的必然要求。要实现这一目标,必须在传统的思政体系中进行数字赋能,创设更多的数字应用场景,提升思政教师数字能力和青年学生数字素养,主动融入类ChatGPT大模型催生的数字变革,重塑教育的内涵和形态。因此,数字化代表着新兴技术的重要载体和方向,既是两者的重要链接点,也是各自数字体系建构和创新发展的内生驱动。

2. 类ChatGPT等大模型对高校思想政治教育工作的冲击困境

高校思想政治教育有成熟的体系和传统的优势。类ChatGPT大模型作为一种新生事物,其在思政领域的全场景全体系应用,尚缺乏一定的时机、基础和条件。但毋庸置疑,生成式人工智能自身的特性和应用的短板也必然给高校思想政治教育带来一定的困境和冲击。

2.1 单向度交互

类ChatGPT大模型本质上是一种人机对话,最基本的功能是检索引擎。虽然通过反复的机器学习,其反馈的信息更有针对性、场景感,也更加人性化,但无法改变它本身的机械训练和模型逻辑化的痕迹。因此,从本质上看,虽然其采用的是交互的形式,但终端呈现的结果仍是人与机器之间的单向度对话。而思想政治教育工作最基本的要求则是思想与心灵的交流。这种交互是带有思想和情感的现实的、立体的、多维度的,甚至是带有一定冲突的同频共振,是更高形式的思维过程。尽管类ChatGPT大模型信息处理技术的数据容量越来越大,给出的答案越来越有逻辑和情感化因素,但它仍然无法代替人与人之间的智慧、经验和思想碰撞,它无法通过简单问答和被动检索全面深入了解个体成长历程、情感冲突和思想动态,更难以掌握某一或多个群体的真实思想状况,以及群体中每个个体或某一部分个体的实际情况。其次,类ChatGPT大模型建构的对话模式是一对一或一对多的线性交流模式,这不是一个网络社区的概念,也不具有论坛的功能,基于ChatGPT大模型的用户与用户之间的社群交流会受到限制。再者,高校思想政治工作需要一定的政策环境、文化条件和氛围营造,是多种因素复合作用的综合体,这样更有利于触及青年学生的思想深处,达到较好的教育效果。ChatGPT大模型只是一个技术工具,其本身并不具备思政教育的应用条件和环境。

2.2 同质化生产

ChatGPT大模型等生成式人工智能代表着技术前沿,互联网头部企业和用户群体均对它保持极大关注,大量资本涌入相关领域,风投融资不断炽热化,由此也大大增加了同质化的风险。一是生成式人工智能工具的同质化。2022年11月,美国人工智能公司OpenAI发布了大型语言模型ChatGPT。与OpenAI关联密切的微软率先将其接入了旗下的必应搜索引擎和Edge浏览器,谷歌、脸书等企业则迅速推出了其竞争品。在国内,包括百度、京东、360在内的多家企业也都陆续宣布要推出对标ChatGPT的产品(陈永伟,2023)。因此,在全球范围内,生成式人工智能工具在工作原理、功能、产品等方面已出现同质化趋势。二是生产内容的同质化。类ChatGPT大模型本质上是一个语言处理机制,其运行原理和逻辑框架在运行模式上差异不大,而且其抓取的数据基本都来源于互联网公开的内容,因此同一范畴议题设置的交互结果、得出的回答从层次到内容基本一致。此外,作为一个网络平台,其原创内容的生产与供给不足,引导议题设置和主动创作内容的能力有所欠缺,同时,忽视了产品的品牌化、特色化运营,网络空间内容良莠不齐、野蛮生长、同质化严重的情况仍然存在。三是用户群体的同质化。一方向,生成式人工智能按照其规则创作的内容越来越契合人的心理,产生一定的共情共理,潜移默化地影响甚至引导着人们的行为,形成了趋同化的群体。另一方面,跟风心理是网络群体的共性,对ChatGPT等新事物的群集化应用,一定程度上形成同质化的群体行为。

2.3 迭代化升级

类ChatGPT大模型正引领着互联网信息技术的风潮,但它一定不是最终形态的人工智能。迭代升级是互联网发展最明显的特征。一方面是技术层面的迭代升级。从互联网技术的基础建设时期到PC互联网时期,再到移动互联网时期,再到元宇宙时期,互联网迭代的速度越来越快,周期越来越短,交互越来越智能。与之相伴随的是,高校思想政治工作借助互联网技术,也经历了大学生在线、论坛BBS、博客时期、易班、短视频直播等阶段,每一次迭代升级,对高校思想政治工作体系都会产生不同程度的冲击,因为青年学生在哪里,网络阵地就在哪里。要做到与青年学生思想的合拍共振,就必须紧跟互联网发展的时代步伐。事实上,思政工作体系的升级要比互联网技术的迭代升级迟缓一些,有时当工作体系还在适应和完善的时候,互联网技术已到下一个风口。另一方面是思维层面的迭代升级。“迭代”是互联网思维的核心思维之一。与用户思维、流量思维、平台思维等互联网思维不同,迭代思维强调的是见微知著和快速更新,这种迭代是一种持续的状态,带有一定的不确定性。即使是类ChatGPT大模型也一直处于快速迭代的“自我革命”之中。而高校思想政治教育工作的核心思维是政治性、思想性和稳定性。从这个意义上看,两者在思维层面是存在冲突的。因此,无论是生成式人工智能的技术理性还是价值理性,其迭代升级对高校思想政治工作体系的冲击显而易见,必然会给高校思政教育工作带来一段时间的震荡期和适应期。

2.4 普适性实践

类ChatGPT大模型的普适性实践是指其从一个概念,经过不断迭代升级,最终真正应用到各个行业产业中发挥推动作用,给新一轮信息技术革命进程带来积极而重要的影响。其一,从开发进程上看,类ChatGPT大模型整体还处于从概念到迭代升级的阶段,部分大模型还处于建设初期,数据库和语料库还在整合,参数基数量级不够,与行业产业的结合基本处于可能性研究和尝试阶段。世界各国对生成式人工智能的推动尚处于布局和基础设施建设初期。因此,目前远没有达到嵌入、应用于高校思想政治教育工作体系的程度。其二,从场景实践上看,类ChatGPT大模型目前主要应用是问答检索,相当于深度人工智能版的搜索引擎。其给出答案的逻辑性和清晰表达带来了很大的震撼。目前阶段的研究和应用更侧重于对未来工作和生活场景的宏观设想和长远规划,还缺乏人工智能产业的应用实践。高等教育是政治性、公益性导向的事业,其对技术前沿行业和产业的反应和应用进程要慢得多。其三,从群体适用上看,类ChatGPT大模型并没有对适用群体作出限制,而高校思想政治教育工作的主客体是相对特定的。一方面,思政教师群体还没有完全意识到这一新生事物对思政工作体系带来的冲击和深远影响,不仅缺乏必要的科普启蒙和培训,而且也没有基于生成式人工智能的工作界面或教学载体。另一方面,青年学生群体已经在类ChatGPT大模型新奇体验中掌握技能,开展一对一的个性应用。即在类ChatGPT大模型相关领域,思政教师群体与青年学生群体没有实现同步入驻、同频共振,高校思想政治教育工作已经出现了灰色地带或空窗期。

2.5 安全性风险

自类ChatGPT大模型兴起之初,安全性方面的风险一直被持续关注。为促进生成式人工智能技术健康发展和规范应用,国家互联网信息办公室起草了《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》,这是在生成式人工智能兴起之初,在最短的时间内形成的一套管理办法,对大语言模型进行规范和引导,创下了近几年来网络领域立法的最快纪录,进一步凸显了国家对这一技术及风险的高度重视。一是价值导向方面的风险。大模型所链接的海量数据源于互联网和数据库,其所生成的文本、图像、视频等内容也是以此为基础。互联网是意识形态斗争的主阵地、最前沿,历史虚无主义、网络民粹主义等思潮和错误言论,网络亚文化以及网络暴力、诈骗、色情、犯罪等内容充斥网络空间,网络意识形态工作面临巨大风险挑战。在这种情况下,类ChatGPT大模型在主流思想引导和价值判断方面容易产生问题。而这恰恰是高校思想政治教育工作需要克服的难题。二是数据安全方面的风险。一方面,类ChatGPT大模型本身的算法模型存在安全性和防御技术问题。另一方面,基于模型输出可能造成数据泄露风险。不仅其使用数据库的合规问题受到质疑,而且使用类ChatGPT大模型过程中涉及的敏感信息、核心机密、商业秘密等都可能成为其迭代更新训练的内容。而高校思政政治教育工作中的意识形态工作、安全稳定、重大舆论斗争等均具有涉密属性。三是个人隐私泄露的风险。类ChatGPT大模型能够通过问答和检索收集用户信息纳入数据库用于学习、训练,还可以用来进行网络跟踪和画像。此外,其难以避免被恶意滥用,生成恶意软件和钓鱼网站邮件等,非法获取或诱骗用户信息,导致网络诈骗事件发生。青年学生群体思想尚未成熟,缺乏安全防范意识,容易坠入利用深度人工智能所编织的虚拟世界的陷阱。

3. 高校思想政治教育工作的应对策略

类ChatGPT大模型给高校思想政治教育工作带来了机遇,也带来了前所未有的冲击。要实现思政教育的传统优势与类ChatGPT大模型的结合,使高校思想政治教育工作搭上生成式人工智能的快车道,必须从定位、功能、实践、治理等多个维度,尽快跟上信息技术发展步伐,采取有效应对策略,缩短技术适应期,增强思政系统张力,焕发思政体系创新活力,赋能相关用户群体和工作载体,最大限度将类ChatGPT大模型的工具价值和技术应用转化为思想政治教育工作守正创新的强大势能动能。

3.1 定位层面:明确4个导向

一是“思想为体、技术为用”导向。在利用类ChatGPT大模型开展高校思想政治教育工作时,首先要明确在整个工作体系中,思想政治教育工作处于主体地位,类ChatGPT大模型作为工具处于辅助地位,两者不能本末倒置,体用颠倒,也不能一味追求新技术,在基础条件不具备的情况下生搬硬套,避免盲目崇尚技术导致无序链接、工作错位的情况出现。二是价值引领导向。类ChatGPT大模型和高校思想政治教育工作两者的深度融合,必须充分体现高校思想政治教育工作的政治属性和思想引导功能,强化阵地意识,主动加强议题设置,用主流思想舆论和优质网络内容抢占生成式人工智能的新阵地、新高地,从输入端、过程端、输出端把好整个工作链条的思想导向,增强思政工作的政治导向。三是问题导向。充分挖掘类ChatGPT大模型的技术优势,有针对性地破解传统思政体系中固有的的难题和症结,重点围绕青年学生群体思想和行为存在的突出问题,以及舆论场和网络阵地同场不同频的现象,借助新技术、新应用,找准靶点靶向,连接师生共同的兴趣点,赋能精准思政。四是“时度效”(时机、力度、效果)导向。坚持用户思维,注重群体体验和实践效果,把握时代时事时势重要节点,以思政教师群体更加易于接受、动态感知,青年学生群体更加喜闻乐见、愿意参与的形式,构建以不同群体应用场景体验为核心的考量评价体系,不断提高思想政治教育工作的时代感和实效性。

3.2 功能层面:打造四大核心承载功能

按照类ChatGPT大模型与高校思想政治教育工作深度融合的定位,必须开发能够承载这一定位的核心功能或主阵地,将大模型的先进技术优势转化为推动思政工作守正创新的机制优势。一是思政资源配置的承载功能。思政体系的创新转型是一个系统工程,大模型的建设和升级也不是一朝一夕之功。在支撑两者交互支撑的过程中,相关资源的匹配至关重要。包括政策资源、课程资源、人力资源、硬件设施、专项经费、环境条件等在内的资源供给是必要的前置基础,需要形成可持续性的、较为完备的保障体系。二是多模块协同育人承载功能。类ChatGPT大模型和高校思想政治教育工作是各自独立的2个领域,前者有其多模块、自成体系的工作原理和运行机制,后者也有健全的“三全十育人”的工作体系。实现两者的共生互动,并不是两个体系各模块机械、简单地“加减乘除”,而是要有一个嵌入式、融合多模块、有机协同的模式或机制,实现2个体系内外模块间运行良好,交互自洽为一个更高位阶的整体。体系的深度融合,才是实现两者有机统一、汇聚育人合力的关键要素。三是优质内容生产承载功能。在全媒体和智能时代,内容为王、渠道为要是黄金准则。作为一个新兴的网络平台,其空间内容的质量和舆论的生态如何,对青年学生的思想将产生直接而重要的影响。因此,高校思想政治教育工作与类ChatGPT大模型功能无缝链接的同时,要同步考虑海量优质内容的供给。应打造一定数量级的优质内容数据库和链接渠道,在终端检索源端口和前端交互界面,主动丰富内容生产,最大限度用主流声音占领并引导舆论场,最大程度摒弃互联网不良信息,营造有利于青年学生成长的相对清朗的网络环境。四是友好社群服务承载功能。青年一代被称为“网络原住民”,他们思想多元,对新兴事物保持好奇和兴趣,喜欢在网络社群聚居灌水潜水,表达欲望较强,乐于担当网络意见领袖,同时也容易受网上一些错误思潮或不当言论的影响。思政教师群体要动态感知青年学生思想动态,首先要掌握他们在哪个网络阵地上聚居发声。而类ChatGPT大模型目前的人机交互还是一对一、一对多的模式,尚未形成成熟的网络社群交流模式或论坛模式。因此,无论是从高校思想政治教育工作需要出发,还是从用户群体的社交需求来看,必须依托类ChatGPT大模型构建一个虚拟的前端匿名、后端实名的网络社区,从中实现学习、工作、生活、社交、实践等一站式服务。

3.3 实践层面:构建可持续的五大应用场景

类ChatGPT大模型与高校思想政治教育工作相结合的驱动力在于应用场景的布局和建设。场景的体验感很大程度上影响着用户群体对新兴事物的热情和驻留与否。因此,要搭建一个与高等教育思想政治教育相契合的定制化、场景化、个性化的虚拟应用案例。一是学习教育场景。类ChatGPT大模型给青年学生带来的最大改变是学习方式的变革。对高等教育的最直接冲击就是对传统教学模式的影响。青年学生获取知识和经验的方式较以前发生很大变化,通过大语言大模型可以轻松获得数量级训练集成的专业回答,甚至能在其辅助下完成撰写论文、剧本、音视频等任务。这一功能特别受用户群体的喜爱。相当一部分的美国大学生使用ChatGPT写论文,导致一些大学不得不出台相关禁止性规定。即便如此,类ChatGPT大模型也不可能代替传统课堂的面对面知识传授与思想交流。因此,要充分利用这一对学习方式带来的变化,借助虚拟现实和人工智能技术,搭建包括高校思想政治教育在内的全课程学习场景,让学生坐在家中就仿佛置身课堂,聆听全球最优质的课程。二是智慧社区场景。除了学习变革,还要有适应青年学生社交需求的虚拟社区。与传统网络论坛,抖音、B站等视频平台不同,智慧社区更加立体化、场景化,交互性更强,社交功能更强大,社区黏合度更高。三是消费文娱场景。除了学习和社交功能,还需要根据青年学生的生活习惯、消费状况和文娱偏好等设计相关元素的场景。这样与用户群体生活息息相关的相当一部分诉求,在生成式人工智能平台中可以实现,深度“AI+电商”“AI+文旅”“AI+科普”“AI+游戏”等都是类ChatGPT大模型企业争相尝试和推动产业化的领域。高校思想政治教育工作应充分利用这些场景,甚至定制某些更加契合青年学生思想和成长特点的专属功能,构建一个平行于现实社区的逼真的虚拟社区。据预测,到真正的元宇宙时代,用户有可能用大部分时间沉浸在虚拟社区,而现实社区将可能成为一种附属,只用来满足最基本的生活需求。鉴于此,基于类ChatGPT大模型搭建更加生活化、仿真化、情景化的思政育人功能,面向未来的意义更为重要。四是社会实践场景。将类ChatGPT大模型的社会属性和工具属性相结合,赋能社会实践活动。一方面,高校思政教育工作者需要通过参加生成式人工智能实践项目,体验未来社会的生活图景。另一方面,高校思政教育工作者需要主动参与网络社区治理,开展网上志愿服务和公益活动,传播网络文明,提升师生数字素养。这是高校思想政治教育工作的重要组成部分。五是健康陪伴场景。随着学习科研压力的增大,青年学生的心理问题非常严峻。他们在现实中遭遇困境,产生迷惑,希望在虚拟社区排解情绪或寻找慰藉。而长期浸淫在更加深度智能的网络社区,一旦回到现实世界又容易产生较大的心理差异,导致身心处于亚健康状态。因此,需要具有强大心理调适功能的健康陪伴场景,创设不同类别的智能仿真机器人,在适应现实与虚拟世界、融合前沿技术与人文关怀中培育智慧思政。

3.4 治理层面:从源头和过程规避五大风险

互联网治理是一项系统工程,国家平均每年出台2—3部规范性法律文件,开展诸多专项治理来清朗网络空间。即使这样,网络乱象也没有得到根治。特别是以类ChatGPT大模型为代表的生成式人工智能技术不断迭代升级,致使网络意识形态面临新的挑战,网络立法规制还存在一定盲区。因此,要从源头和过程防范和化解新技术带来的风险,最大限度减少对高校思想政治教育工作的冲击。其一,抵御意识形态底线风险。类ChatGPT大模型具有舆论动员的属性。一些错误思想、敏感或不当言论容易在平台上累积、发酵,甚至发生线上动员、线下聚集的群体性事件。因此,网络治理的核心是抵御意识形态风险,这是高校思想政治教育工作的根基。根基不牢,高校思想政治教育工作与类ChatGPT大模型的融合共赢就是无源之水、空中楼阁。其二,压制平台野蛮生长风险。除了短视频平台的井喷式增长,类ChatGPT等大语言大模型平台正处于无序生长状态。长期的流量驱动法则,导致一些平台运营模式和用户内容生产偏离网络治理的秩序规则。为了引流、吸粉,平台不断扩展渠道和空间,衍生新的载体,但平台往往疏于管理,甚至一味坚持流量至上,故意躲避监管,导致阵地出现管理的灰色地带。其三,消解思政体系与新技术同场不同频的风险。高校思想政治教育工作所处的舆论场,主流声音和民间舆论交织混杂,新技术、新工具对舆论场形成新的冲击。思政工作者对舆论场和新技术的感知驾驭能力有待提高,而青年学生对新事物的适应性较强。即原本驳杂的舆论场上并未解决的同场不同频的现象将更加凸显,思想引领的难度增大。另外,传统的课堂教学模式和课程供给同样面临同场不同频的问题。因此,需要充分利用新技术调制解频,消弭价值、技术和思政体系的融合鸿沟,动态感知青年学生的思想变化,赋予更多生活和故事场景,融入更多潜移默化、过程辅导的元素。其四,规避数据合规风险。大模型的基础是数据,其中必然涉及高校思政系统内部自建数据库的保护、外接数据库的链入合规和数据抓取、存储、使用中的风险,形成完善的数据风险解决方案,这是深度融合过程无法避开的重要环节。其五,网络安全风险屏障。应加强类ChatGPT大模型法律适用的保障,特别是加强对青少年、未成年人等特殊群体的保护。推动网络安全、数据安全、个人信息保护等相关法律法规在大数据大模型中的延伸适用,尤其是在高校思想政治教育领域进行加权保障适用,强化涉网络安全风险防范评估。同时,借助国家网络安全宣传周和数字素养提升月活动,提升师生网络安全素养,构建政府、社会、高校、企业、个人等多方主体参与的网络综合治理体系。