生成式人工智能对秘书职业素养的重塑与现代文秘专业人才培养的升级

摘要：生成式人工智能技术在短时间内崭露头角，成为职业教育改革的重要推手，尤其对现代文秘专业的人才培养产生了深远影响。这种技术是基于大数据和模拟人类深度学习发展而来的，正在重新定义秘书职业的内涵和环境，它不仅对文秘专业的教学理念、评价方式以及学生就业产生了冲击，也为人才培养的升级带来了新的契机。基于此，现代文秘专业应从职业素养、技术融入和学生深度学习等方面着手，实现秘书职业素养的重塑，推动专业人才培养的升级，以应对生成式人工智能技术带来的挑战。

关键词：生成式人工智能；秘书职业素养；现代文秘专业人才培养

中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1672-4437（2024）03-0027-06

自2017年起，我国紧抓发展机遇期，制定了《新一代人工智能发展规划》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等政策及解读文件共计42个①。国家出台的关于人工智能的政策，对人们充分认识人工智能与职业教育的深度融合具有重要指导意义。以ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）为代表的生成式人工智uilEAtySma5gQpo/AhBSmw==能技术（Generative AI或简称GAI）的出现对职业产生了深刻影响，同时也推动着专业人才培养的升级。秘书在日常行政工作中需要借助新技术、新理念，创新处理大量图文信息，因此，生成式人工智能技术对秘书职业素养的重塑带来了新的挑战，也为现代文秘专业人才培养路径的升级提供了新契机。

一、生成式人工智能对秘书职业的影响及对秘书岗位技能的新要求

（一）生成式人工智能的发展及其主要功能

学界对人工智能的定义大致可分为两种类型：一种指的是机器表现出的智能，可以“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”[1]，即强人工智能；一种指的是机器通过模仿人类所表现出的智能，可以达到知识学习、交流感知、操控工具等类似人类的智慧行为状态，即弱人工智能。前者认为人工智能有知觉、有自我意识；后者则认为人工智能只能是看起来像智能，却不是真正拥有人类自主意识的智能。上述关于人工智能的两种定义并非对立，只是表现为人工智能的不同发展阶段。其中，以ChatGPT为代表的GAI，正处于弱人工智能到强人工智能的过渡阶段。

生成式人工智能是基于对提示数据集的学习、训练而形成的一种人工智能系统，是对自然语言进行处理的一种大语言模型。以ChatGPT为例，它主要是针对图文影像等信息的输入模式与结构进行自主学习，不仅能够分类或预测数据信息，还能生成与训练数据相似且有一定创新性的内容[2]。ChatGPT由OpenAI公司在2022年11月30日发布，在短短两个月之内，便收获1亿用户，成为2023年软件下载增量速度最快的应用程序②。紧随其后，生成式人工智能的大语言模型应用产品如雨后春笋般出现，如微软的BingChat、谷歌的Bard以及国内百度的文心一言、阿里巴巴的通义千问、科大讯飞的讯飞星火认知大模型等。以上应用软件的大规模出现，实则源于其具有同样的技术功能。

1.云量数据的存取能力

以ChatGPT为例，2022年诞生的ChatGPT，至今已进化到4.0版本，其中已知的是ChatGPT3.0所依赖的训练参数已达1，750亿[3]，成为生成式人工智能的主流之一。天量的数据存储需求，延伸出生成式人工智能的分支——云计算。国内主流的云计算有阿里云、百度云、华为云、腾讯云等，国外有三大云计算：亚马逊的Amazon Web Services、微软的Windows Azure操作系统以及谷歌的Google Cloud。大量数据的存储得以解决，为实现生成式人工智能的功能奠定基础。与此同时，云存储技术也使得数据存储突破物理形式的壁垒，云上数据随取随用的便捷，推动生成式人工智能对数据的需求在云计算环境中能够得到彻底释放。

2.基于特征的信息处理能力

信息处理流程得以快速实现的前提，是基于信息的特征化的提取。以ChatGPT为例，它处理信息是以最高效的方式，提取给定数据中的属性与特征，最大化地获取信息、分类信息，并加速数据转换，增强模型准确性和改进ChatGPT的信息反馈性能。特征化的信息处理能力，为大规模使用生成式人工智能技术带来可能，也为涉及信息处理工作的职业带来了机遇和挑战。

3.模拟人类的深度学习能力

深度学习是机器学习技术，能使计算机像人类一样主动思考。计算机在深度学习框架中进行自动分类和特征提取，最终在计算机视觉、图像分类、语音识别等方面，提高程序的性能。如深度学习有助于自动驾驶汽车区分交通信号，并决定是否行驶；深度学习还有助于社交媒体个性化订阅、图像识别、在线文本识别等功能的实现。

除此之外，生成式人工智能的功能还包括人工神经网络、感知觉、智能预测等。功能的不断丰富，使人类不仅享受到科技发展的红利，也会遭受到技术快速发展所带来的其他影响。

（二）生成式人工智能对秘书职业的影响

生成式人工智能技术的发展，特别是在数据存取、信息处理、深度学习等方面所表现出的能力，已经对人们就业产生不可忽视的影响。如以ChatGPT为例，其给秘书职业带来的影响如下：

对秘书职业内涵产生影响。数字时代，传统秘书主要在线下开展工作，以纸质材料传递信息，并逐渐向网络云端迁移，向电子数据转变。当然，社会上也出现了网络秘书等新型文秘岗位，产生了“线上+线下”的双向互动工作模式。生成式人工智能技术赋能秘书工作，针对秘书，除要求其具备“办文、办事、办会”的核心职业能力外，还增加了数字化、网络化、智能化的新要求。

对秘书职业内容产生影响。杨树森认为“三办”是秘书工作的主要内容[4]。孙荣则认为秘书职业的主要内容是辅助领导履行相应职责，并协助领导进行有效决策、计划、组织、指挥、协调等[5]。虽然辅助管理和决策仍是秘书工作的核心内容，但是生成式人工智能技术对秘书工作内容确有影响，如文字整理和线上会议等秘书工作内容，在一定程度上会被技术代替，熟练使用GAI也就顺理成章地成为秘书工作的新内容。

对秘书职业环境产生影响。受制于网络技术的发展，过去秘书职业环境以线下为主，线上为辅，如今科技支撑让线上办公更具优势。另外，生成式人工智能技术的出现弱化了秘书对办公软件使用的依赖性，但同时也要求秘书必须适应生成式人工智能技术环境，形成新的技能。适应新的职业环境，本质上是适应时代变化的需要，从而满足秘书职业发展的需要。

对秘书职业思维产生影响。生成式人工智能技术具有利用复杂的算法、模型和规则对大规模数据进行集中学习的能力，它可以生成文本、图片、声音、视频和代码等多种类型的内容，其创作能力已超越了旧软件的数据处理和分析能力。如此快速、低延时的技术，要求秘书要熟练使用生成式人工智能软件，高效完成领导交办的各类任务。与此同时，秘书人员要加强技术服务职业思维，在不忽视人的思考价值之外，足够重视那些可以提升服务效率与质量的新技术。

（三）生成式人工智能对秘书岗位技能的新要求

生成式人工智能对秘书职业产生的影响，最终反映在对秘书岗位技能新要求的诸多方面。

1.提高存取数据的能力

数据存取是生成式人工智能得以运行的基础，也是秘书日常工作不可缺少的环节。生成式人工智能的使用模式依赖于人类的提问训练，训练的结果会存储为相关原始数据，成为下次取用的基础，取用本身也在创造数据。数据的指数性增长，使生成式人工智能在分析样本方面有了数量优势。同时，与手动处理数据相较，生成式人工智能在数据筛选上也有了质的飞跃，尤其是在整理数据与反馈结果中，可以显现出一定的逻辑推理能力。生成式人工智能的运用，为秘书工作中调用或存储大量信息带来了便利，也对秘书需要学会运用包括ChatGPT在内的AI工具提出了更高要求。

2.提高使用生成式人工智能工具的能力

生成式人工智能能够通过计算机读取文本或语音数据等人类语言，以更好地理解其中之意。计算机在人类输入、输出信息过程中起到了中介作用，通过计算机代码与人类语言之间的无障碍翻译，促成了机器与人类之间的智能交流。基于此，文本生成、语音识别等各类软件得以出现，如科大讯飞的语音识别、百度翻译等；数字员工也加速进入职场，如招商局集团的“招小影”、万科的“崔筱盼”、浦发银行的“小浦”和各大网购平台的电子客服机器人等。人工智能软件和数字员工的使用，提升了重复工作任务的自动化处理效率，以至于国际数据公司（IDC）预测，2024年将会有45%的重复工作任务通过使用人工智能提供技术支撑的数字员工，实现工作处理的自动化。数字员工进入职场势必会给秘书工作带来冲击，同时也会提高秘书使用GAI等工具的能力要求。

3.内化深度学习的核心理念

AI领域，深度学习的主体是机器，目的是使机器拥有模仿人类的自主行为能力。建立在学习样本数据规律的基础之上，机器才能获得对图文声像等数据的理解和解释能力，并用以指导其自主行为。深度学习在搜索信息、挖掘数据、机器学习、个性化推荐等众多领域的应用，既推动了生成式人工智能技术的迭代发展，也对秘书的学习能力提出了新要求。秘书不仅要准确理解机器深度学习的概念，熟悉机器精准完成物体检测、语音识别、语言翻译等任务的原理，还要内化深度学习于自身，形成批判性探索和解决问题的思考能力，以适应人工智能时代的工作。

二、基于生成式人工智能技术的应用，现代文秘专业人才培养面临的挑战

生成式人工智能技术的发展，使秘书从繁重复杂的工作中解放出来，同时也对秘书实现人的价值提出了更高要求。特别是ChatGPT出现之后，生成式人工智能技术被广泛应用于职业教育领域，使现代文秘专业人才培养面临诸多挑战。

专业人才培养理念受到影响

一是聚焦秘书职业能力的高要求。《高等职业教育专科现代文秘专业教学标准》（下文简称《现代文秘专业教学标准》）确定现代文秘专业培养的职业面向是文员、秘书、行政助理等，即以处理日常行政事务为主的文职工作。另外，据国际劳工组织发起“生成式人工智能与就业：对工作数量和质量潜在影响的全球分析”的研究，发现生成式人工智能技术的出现，对文职工作受技术的影响最大，超过四分之三的岗位受到中度以上影响[6]。可见，以文职为职业面向的现代文秘专业，受生成式人工智能技术的影响极大。当然，现有人工智能技术并非完全成熟，不是能够代替秘书而独立存在的。因为在人为干预或程序漏洞等仍然存在的情况下，生成式人工智能技术并不稳定，图文识别失败或文本生成错误也时有发生。因此，现代文秘专业应更加关注秘书思维能力培养，即信息价值判断能力和辅助决策能力的培养。

二是强化秘书职业素养的高标准。生成式人工智能技术是基于算法、模型、规则生成图文声像的技术。它所提供的产品与服务应当遵守法律法规，尊重社会公德、公序良俗。这既是对生成式人工智能技术提供者的要求，也是对技术利用者的约束。因此，它的出现不仅要求秘书要加强技能素养的培育，还要更加重视人文素质培养。同一事务不同秘书处理的效果截然不同，除了知识和能力素养以外，很大程度上与秘书职业素养的高低不同密切相关。

教师的教学和评价受到挑战

一是教学目标和内容受到挑战。理实结合的教学内容，高素质技术技能人才的培养目标，虽已成为现代文秘专业教学的共识，但由于GAI的出现，很大程度上死记硬背的教学会被有创造力和思考力的教学给替代。《现代文秘专业教学标准》明确现代文秘专业的培养目标是：培养能够践行社会主义核心价值观，德智体美劳全面发展，具有一定的科学文化水平，良好的人文素养、科学素养、职业道德和创新意识的高素质技术技能人才。因此，教师在教学目标的设置上要突出素养本位，而非单纯以知识输出为主的知识本位。教师教学的目标和内容，应尽早从知识本位向素养本位转变，教学内容选取要以培养学生的逻辑、批判、创造等思维能力为主要目的。

二是教学过程与设计受到挑战。以往课中提问或实训是教师“提出—解决—反馈”到学生“接受—解决—反馈”的教学过程，实行的是“教师—学生—教师”的师生互动模式，其间教师用一定时间反馈学生的实训结果。如今ChatGPT的参与，使得教师教学过程与设计转变成为“教师—学生—ChatGPT—学生—教师”的人机互动模式，教学过程容易受到ChatGPT得出的创造性答案带来的冲击，教学设计也存在着极大的不确定性，这对教师实施教学的控场能力、应变能力要求很高。另外，ChatGPT经常生成漏洞百出的错误答案，也对教师进行教学设计具有一定挑战。

三是教学评价受到挑战。以往教学评价是针对教学全过程的综合评价，涵盖期中检查、期末考核、作业批改、提问评分等多种评价方式。其中，针对学生的各类书面写作，如有网络搜索的痕迹，教师仍可清晰辨认。然而，生成式人工智能具有强大的文本生成能力，它在辅助学生写作的同时能够避免文本生成的重复，使得教师难以对学生进行真实的评价，导致教师与学生之间出现信任危机，影响教学评价的客观公正性和科学适用性。

（三）学生的学习和就业受到冲击

首先，学生被动的知识接受方式受到冲击。在人工智能热潮到来之前，学校教育以学生为中心，教师以知识传播主体的身份出现，而学生则是接受知识的主体，其接受知识的路径较为单一，自主学习的效率并不高。与之相较，生成式人工智能具有快速、廉价、全面等处理信息的优势。如ChatGPT-3的数据覆盖了1.75万亿个参数，可以随时随地取用，能够自动生成、综合归纳数据。但想要很好地使用生成式人工智能技术，学生要改变过去被动接受知识的方式，做到真正自主学习。

其次，复杂的知识生产过程受到冲击。知识生产是人们发明、发现、创造各类思想、观点、方法、技巧的过程，目的是认识世界、改造世界。知识生产作为更高层次的生产力，它具有信息性、探索性、创造性与非重复性、低可比性和继承性[7]。知识生产不是简单学习就能够形成知识的创造性转化的，它是一个复杂而艰辛的过程。然而，随着生成式人工智能技术的出现，人们通过简单问答的方式，即可参与储存、整合以及知识创造。如ChatGPT、百度AI伙伴、“谷歌写作”、微软“小冰”等生成软件，能够自动生成简单的文章摘要、标题，同时还能进行自然语言对话。这些AI写作软件被广泛运用于代码编写、图文优化、文稿生成等诸多领域，相对缓解了知识生产的难度。

最后，传统的职业能力要求受到冲击。不同职业对从业者的职业能力要求不一，以秘书职业为例，《现代文秘专业教学标准》强调，现代文秘专业应着重培养学生的职业能力，使其掌握扎实的公务文书、事务文书、文书与档案管理等方面的专业知识，从而具备数字时代办文、办事、办会能力，最终能够胜任文员、秘书、行政助理等工作。ChatGPT等生成式人工智能在自主学习、自然语言交流以及逻辑推理等方面具有强大能力，其可以替代简单重复的智力劳动，包括一些流程化的脑力劳动，如公文、文案、计划和总结等方面的写作业务，这就会给秘书从业者带来新挑战。

三、基于生成式人工智能技术的应用，现代文秘专业人才培养路径的升级

科技是把双刃剑，生成式人工智能技术在培养理念、教学和评价、学习和就业等方面，对现代文秘专业人才培养造成了一定冲击，这也促使着现代文秘专业在人才培养上要转变思路。

（一）专注学生职业素养培育，提高教育竞争力

1.积极响应人工智能，赋能教育数字化战略

《中国教育现代化2035》《教育信息化2.0行动计划》等政策文件的出台，反映了国家教育数字化战略行动的持续推进。抓住GAI带来的发展契机，是进一步推进教育数字化，推动教育高质量发展，建设教育强国的内在需要。推动以ChatGPT为代表041tR5I+6CB19LmP3ozPqkcnEnmm0J9umULabyjj7Dk=的生成式人工智能技术与专业教育的融合发展，关乎职业教育在育人理念、专业人才培养等方面的全面调整、升级，关乎职业教育在实现教师教学素养提升、学生深度学习等方面的发展需求。职业教育作为响应人工智能赋能教育数字化战略的关键一环，肩负着人才培养、科学研究、社会服务、文化传承创新和国际交流合作的重要职能。因此，高职院校要站在建设教育强国的高度，积极响应人工智能赋能教育数字化的发展战略，为国家培养高素质技术技能人才。

2.努力培养学生专业核心素养，赋能产业发展需要

生成式人工智能基于稳定规则对已有数据进行再生成，它对现代文秘专业人才培养的职业面向产生了巨大冲击。区别于人工智能的人类智慧、情感以及创造力，是人类始终处于人机共生关系中主体地位的关键素养。因此，面向未来教育教学的核心，即是让学生深刻了解生成式人工智能技术原理，形成智能机器目前达不到的信息价值判断能力和逻辑思维能力，提高适应未来不确定性的能力。现代文秘专业要顺应公共管理与服务领域的数字化、网络化、智能化发展新趋势，专注于学生的数字化改造，以及学生政治素养、人文素养、职业道德和创新意识的培育，以满足现代服务业、先进制造业、战略新兴产业优化升级的需要。

（二）融入人工智能技术，提高教学创新力

1.促使教师提高对教学本质的认知

数字技术的快速变革及其在教学中的应用，要求教师必须增强对技术价值的认知，深刻反思教学的本质。以ChatGPT对现代文秘专业教师教学的影响为例，教师对技术价值的清晰认知，是把握教学本质的关键。一方面，技术赋能教学是生成式人工智能的潜在优势，如协助现代文秘专业教师进行有效的课程设计，提高学生在办文模块学习的效率；另一方面，技术也有弊端，如教师在教学设计、实施以及评价等环节，对生成式人工智能技术的高度依赖，会滞缓教师教学水平的提升，从而引发学生对教师教学水平的质疑。同时，作为网络原住民，学生长期接触并习惯于使用ChatGPT，也会对其产生依赖，继而削弱学生对专业理论知识的掌握程度，特别是秘书写作相关知识。因此，教师对待技术本身的认知是否全面，影响着其合理使用生成式人工智能技术进行专业教学的进程和效率。现代文秘专业教师需要了解GAI技术的文字生成规则，以应用于文书档案管理、秘书写作、文案策划等课程的教学设计与实施，同时，还要善于把GAI作为教学手段，以专业育人目标为抓手，以行业从业标准为依据，回归教学本质，重新审视教学。

2.促使教师教学与生成式人工智能技术深度融合

生成式人工智能技术带来的冲击，促使教育手段迭代升级，但并未改变教师的育人初心。教师育人的最终指向是怎样培养人、为谁培养人以及培养什么样的人。因此，人工智能时代教师应该回归教学本质，思考如何让技术服务赋能教学，推动专业教学过程与技术的融合，回归教学育人的本质。一是要求教师不断学习利用信息技术，锻炼办公软件的应用、视频剪辑、图文编辑等基本功，熟悉并掌握以ChatGPT为代表的生成式人工智能软件，学着融入教学。二是要求教师结合学生学情、课程特点和教学环节等，选择适用的技术。如针对已掌握秘书写作理论知识的学生，引导其掌握人工智能软件的文本生成规则，以提高文书写作的效率；针对文案策划等课程特点，引导学生课前完成文案策划，课中分组讲解，课后复盘。三是要求教师要对学生加强信息安全观教育。专业教学过程中，教师要担负起信息安全观教育的责任，运用秘书工作案例，向学生讲清秘书保密原则，使学生在文档收集、存储、分析和共享等环节，警惕非法信息来源和信息滥用问题，强化数据安全意识，培养学生良好的信息素养，让学生能够科学合理地使用新技术，传递正向价值。

（三）促使学生加强深度学习，提高就业适应力

1.引导学生加强深度学习

一是增强对机器深度学习的认识。深度学习是机器学习领域中的一个新方向，它使机器学习能够更接近于人工智能[8]。学生想要掌握生成式人工智能技术的使用方法，必须了解机器深度学习的原理。学生掌握机器对大量样本数据的处理规律，就可以轻松获得生成图文声像的结果。基于此，现代文秘专业学生要学会熟练使用生成式人工智能技术，掌握信息搜索与挖掘、文本处理与翻译、语音视频生成等技能，为将来从业后能圆满完成秘书日常事务打下坚实的基础。二是增强终身学习的意识。当下知识生成日新月异，技术创造层出不穷，现代文秘专业培养的是服务社会、适应社会变化的工作人员，因此，引导学生加强终身学习是应对未来不确定性的重要路径。

2.引导学生加强拓展学习

一是学习内容向生成式人工智能方向拓展。即便是文科生也需要懂得一定的编程语言和逻辑思维，以适应未来激烈的就业竞争。二是学习形式向校企合作方向拓展。传统理论学习的形式不容易让学生形成解决问题的思维模型，因此，加强校企合作，深化产教融合，是拓展学生学习形式的重要方向。这种学习形式符合理论与实践相结合的认知规律，能够引导学生借助实际操作形成处理任务的思维模型，最终将知识转化成能力。三是学习方法向学思结合方向拓展。坚持合作学习，保持独立思考的学习方法，使学生既掌握思考的自主权，又保留思维碰撞的机会。

3.引导学生加强批判性学习

秘书职业所需的能力并非单一，不仅仅是ChatGPT所拥有的简单的文本生成与运用的能力。实际上，生成式人工智能也有不擅长的技能，如价值判断等思维能力。职场人过分依赖GAI技术，可能会导致各项职业技能蜕化，因此，如要学生在人工智能辅助的工作环境中保持一定的竞争力，必须对学生强化以价值判断为主的批判性学习，促使学生在处理工作任务时扮演好三种角色，即内容鉴定者、工作任务制定者以及苏格拉底式的发问者[9]。以学会提问、判断、选择指引学生加强批判性学习，全面提升专业能力，提高就业适应力。

综上所述，以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术，已然成为职业教育的热门话题。短时间内，它已经成为职业教育改革的一个重要推手，对包括现代文秘专业在内的专业人才培养产生深远影响。一方面，生成式人工智能是基于大量数据存取、信息处理和模拟人类深度学习而发展的，它对秘书职业的内涵、内容、环境以思维皆有影响。另一方面，它对现代文秘专业人才培养的理念、教师教学与评价、学生的学习和就业等方面提出了诸多挑战。生成式人工智能技术的发展是把双刃剑，它在对秘书人才培养提出挑战的同时，也为人才培养升级带来了新的契机。“GAI+专业”的人才培养升级，归根结底是专注于提升人的能力，而非依赖机器的生成技术。基于此，培养秘书人才要从职业素养培育、人工智能技术融入和人才的深度学习等方面着力，以便能够抓住人工智能时代的新机遇，助推现代文秘专业人才培养的升级。

注释：

①在国务院政策文件库中，以人工智能为关键词进行搜索发现，早在2017年7月国务院已经发布《关于印发新一代人工智能发展规划的通知》，此后，国务院及有关部门围绕人工智能发布相关政策及解读文件共计42个。

②Krystal Hu在《ChatGPT sets record for fastest-growing user base-analyst note》中表明，ChatGPT在2022年11月30日发布之后的两个月之内，收获1亿用户，成为2023年软件下载量增长速度最快的应用程序。

参考文献：

[1]KAPLAN A， HAENLEIN M.Siri， Siri in my Hand， who's the Fairest in the Land？ On the Interpretations， Illustrations and Implications of Artificial Intelligence[J].Business Horizons，2019（01）：15-25.

[2]PASICK A.Artificial Intelligence Glossary： Neural Networks and Other Terms Explained[N].The New York Times，2023-03-27.

[3]SINGH M， CAMBRONERO J， GULWANI S，et al.CodeFusion： A Pre-trained Diffusion Model for Code Generation[J].Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing，2023：11697-11708.

[4]杨树森.秘书学概论[M].合肥：安徽大学出版社， 2012：78.

[5]孙荣.秘书学概要[M].上海：上海社会科学院出版社， 2006：11.

[6]GMYREK P， BERG J， BESCOND D.Generative AI and jobs： A global analysis of potential effects on job quantity and quality[EB/OL].（2023-08-01） [2024-02-02]https：//webapps.ilo.org/static/english/intserv/working-papers/wp096/index.html.

[7]王绍平.图书情报词典[M].上海：汉语大词典出版社， 1990：556.

[8]陈先昌.基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究[D].杭州：浙江工商大学，2014：1.

[9]刘永谋.积极应对生成式人工智能对文科教育的挑战[J].南京社会科学，2023（06）：119-128.