第一节 “人工智能赋能”的科学界定与内在关联

2016年，由谷歌DeepMind研究开发的AlphaGo在国际围棋“人机大战”中以4∶1的比分战胜了世界围棋冠军李世石。2017年，AlphaGo在与世界围棋排名第一的柯洁对战中，又以3∶0获胜。由此，人工智能声名大噪，与空间技术、能源技术并誉为“三大尖端技术”，并逐渐在各领域和场景中落地生根。随着人工智能在各领域的广泛“赋能”，极大地改变了人类认识世界的角度和方式，也进一步提升了人类改造世界的能力和水平。

一 “人工智能赋能”的界定与表征

人工智能作为计算机科学领域的一个新兴学科，包含了机器学习、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别等关键技术。随着大数据、互联网、云计算的发展，以及与仿生学、统计学、医学、教育学等多门学科的交叉融合，使人工智能在产业升级、社会治理、医疗教育等生活生产领域实现赋能。

（一）人工智能的生成与定义

从词源来看，人工智能包含人工与智能两个词汇。人工，泛指合成的、人造的。智能，是智力和能力的总称，在实践活动中体现为人类特有的一种思维方式和情感判断。所以，人类智能可划分为语言智能、数学逻辑智能、空间智能、身体运动智能、音乐智能、人际智能、自我认知智能、自然认知智能等类型。人类智能属于生物智能，而人工智能由于不是自然产生，所以又被称为机器智能。

“人工智能”（Artificial Intelligence，缩写为AI）一词起源于20世纪50年代，在达特茅斯学院举办的一次会议上，由约翰·麦卡锡首次提出，标志着人工智能的诞生。此后，人工智能经历了三次发展高潮，逐渐拓延发展为一个独立的研究领域。斯坦福大学尼尔斯·尼尔森把智能看作是一种具有“预见性”特征的实践活动，他指出“人工智能是致力于让机器智能化的活动，而智能是让一个物体正常运行并对所处环境有所预见的能力”[1]。斯坦福大学约翰·麦卡锡从学科门类的角度提出一种新说法，人工智能是模仿人的思维与行为而制作的智能机器，是以不断缩小机器与人类之间差异为研究目标的科学与工程。

关于人工智能的定义，学界莫衷一是，可以从狭义和广义两个维度去把握。狭义人工智能是指研制模仿和探索放大人类智慧的一门技术，所以可以将其理解为是模仿人类思维及其相关联的“认知”功能机器。具体来讲，人工智能是以大数据为基础、以存储计算能力为依托、以深度学习为引擎来实现人类指令的技术，是通过模拟人类中枢处理方式、延伸放大人体身心机能的现代科学技术。广义的人工智能是开发各种机器智能和智能机器的理论、方法、技术及其应用系统的综合性学科，是一门融合自然科学与社会科学的交叉学科，其基础学科是数学、指导学科是哲学。同时，关于人工智能是否能够实现推理、思考、解决问题，又可以将人工智能分为弱人工智能和强人工智能。弱人工智能是指不能制造出真正推理和解决问题的智能机器，只专注于完成某个特定任务。历经几十年的发展演进，从最初通过器械操作完成人类的简单指令，到通过技术手段跨越科学与应用之间的鸿沟，人工智能实现了无人驾驶、智能识别、人机对弈等场景的智能运用与推广。强人工智能通常称为“通用人工智能”，是指具有自我意识的、真正能思维的智能机器。目前，强人工智能在哲学界存在较大争论，其技术的实现也存在巨大挑战。

（二）“人工智能赋能”的界定

经过二十多年的相对沉寂后，2018年人工智能以“深度学习”为引擎，迎来了第三次发展浪潮，人工智能与产业发展相结合满足了信息时代产业革命的需求。自此，人工智能开始了从自身发展向其他学科领域“赋能”的时代。

“赋能”一词作为“舶来品”，英译为activation或empower，最早用于心理学领域，旨在通过心理调节或环境改变给予他人正能量。随着“赋能”一词在各领域的泛化，词义更加丰富多元。在自然科学领域，“赋能”被用来形容能量传导。在管理学领域，“赋能”多指释放权力，旨在通过去中心化实现企业组织扁平化，使个体得以发挥最大限度的才智与潜能。在经济学领域，“赋能”指代财富增长。此外，根据规划目标不同，“赋能”可以进行具体划分。如京东为了打造赋能团队，将“赋能”划分为机制赋能、组织赋能、实践赋能、专业赋能四方面，以使互相信任、目标共建、信息共享等团队理念得到更好的贯彻和执行。在人工智能应用领域，“赋能”可以被粗略划分为算法赋能、工具赋能等。

“人工智能赋能”可以简单理解为人工智能使产业发展更快速、更安全、更便捷。要深入理解人工智能赋能，需把握以下两点：一方面，要理解人工智能赋能的目的。人工智能赋能的目的是提高人类主体认识能力、增强并放大人脑智能。人工智能赋能不仅将技术手段加持于其他领域，而且还将一种新的认识世界、解释世界、改变世界的方式融入其中。换言之，人工智能是依赖于人类智能的发展而发展的，不能由其自身独立完成，也就意味着人工智能赋能过程同样是智能技术模拟、延伸人类智能的一个发展阶段，其目的是服务人类，推动社会向前发展。另一方面，要理解人工智能赋能也是人工智能延伸自身技术的外在表现。通过“赋能”，人工智能足以在更复杂、更广泛的领域中发挥效能，如人工智能赋医疗、人工智能赋能交通、人工智能赋能教育等。人工智能赋能为社会生产、生活等领域现代化发展注入不竭动力，各领域在智能技术的加持下会衍生出属于现代社会的一个新的特性，即智能性。如智能性思想政治教育是人工智能同思想政治教育初步融合的衍生物，其作为现代信息技术与人文社会科学的结合，既具有人工智能的技术属性，又具备思想政治教育的社会属性。所以，随着时代发展、科技进步、产业升级，人工智能的赋能对象也会随之衍生出新的实践特性。

由此，可以从两方面理解“人工智能赋能”的科学内涵：一是人工智能赋能是智能技术的自我进化。人工智能赋能恰恰是在已有智能技术落地的基础上，通过模拟人类思维方式，对现有的参数设置、算法架构和运行程序进行升级优化，使之更趋智慧化，力求以“人”的思维方式、行为方式完成不同实践任务。二是人工智能赋能是对智能技术的工具性运用。人工智能将自身的技术优势以工具的形式赋予人类社会的方方面面，为社会主体提供更强大、可靠的能力支持，并通过提供超越人类自身能力水平的实践力量，帮助人类摆脱烦琐耗时、机械重复的任务束缚。

（三）“人工智能赋能”的现实表征

从技术赋能的角度来看，人工智能拥有比传统机器更高质高效的发展优势，并在新业态、新产能和新经济等发展模式的宏观影响下，逐渐成为各行各业实现降本增效、加速转型的新兴技术，在“赋能”经济社会发展过程中表现出一系列新特征。

一是跨界与融合同在。人工智能赋能的首要发展特征便是跨界合作，AI本身是一个技术工具和一种传输介质。以人工智能为牵头的新一轮产业变革中，单一的AI技术发展逐渐向“AI+”转化，叠加的不仅仅是技术，更是一种发展趋势与实践过程。可以说，所谓“人工智能赋能”，便是智能技术在人类社会生活各领域的渗透扩散与实践应用，这一过程本身便是客观技术与现实世界的跨界合作。智能技术的推广应用，使一些前沿技术与信息能源逐步开放共享，而不再是“行业私有”，行业领域间的跨界合作变得简单快捷。譬如，制造业与服务业的跨界实现了制造业服务化的发展。有鉴于此，在跨界合作模式下，每个相互独立的领域与个体之间必然产生交叉联系。交叉互动越频繁，渗透程度越深，行业间与区域间的界限便会越发模糊，并逐渐走向融合，进而形成一个新的发展形态。同理，“人工智能赋能”所体现的客观技术与现实世界的跨界也终将走向融合，实现“AI+”与“+AI”的融会相通。因此，“人工智能赋能”是一个跨界与融合同在的实践过程。2020年，国家发改委首次明确强调，人工智能成为“新基建”的一片重要范围。推动人工智能同实体经济深度融合，加速人工智能与其他高新技术的跨界研发和集成应用，已然成为社会发展的时代趋势，进一步说明实现“人工智能赋能”与各行业领域跨界融合的必要性与重要性。

二是机遇与挑战并存。近年来，集算法、大数据、云空间、强算力等先进技术于一体的人工智能技术正深度参与人类实践方式的探索与重塑，为各领域实现“人工智能赋能”带来机遇与挑战。一方面，发展人工智能已成为国家战略发展要求，国家政策支持与社会实践需求加快了人工智能新兴学科的技术研发与转化应用，为实现“AI赋能”提供了良好机遇。AI作为新生产力的代表，凭借其技术优势对现有工作流程与实践模式进行根本性改造，可以为传统产业结构转型升级“插上翅膀”，从而释放更为充足的生产力，让社会大众见证智能应用的“惊艳”与非凡。同时，在逐渐积累的高质量发展成果基础上，进一步推动了“AI+”理念向各行业、各领域的不断渗透、快速落地，也充分反映了人工智能发展的大好前景和发展机遇。另一方面，人工智能赋能尚处于初级探索阶段，在“AI+”需求激增中同样潜藏着前所未有的风险与挑战。例如，因“技术至上”导致人类主体的话语权弱化与角色认同危机；因“数据万能”导致的数据孤岛和数据主权危机；因“算法推荐”导致的受众本位倾向、“信息茧房”现象、“娱乐至死”危机等现实隐忧。这些潜在的风险挑战或将引发社会交往、人机协同、生产关系等内容的多重异化，在一定程度上消解着人类的社会主体地位，甚至发展为“人的异化”危机，进而影响人类社会的进步与发展。

三是线性与非线性交织。所谓人工智能赋能线性发展就是智能技术与原领域之间量与量的正比关系，二者的结合符合叠加原理；人工智能赋能非线性发展则指智能技术与原领域之间量与量的不规则交互关系，其结果存在多值性。当“人工智能赋能=AI+”时，呈现线性特征。从已有人工智能赋能的实践发展来看，智能技术与目标领域多以“相加”的方式进行赋能，即智能技术与被赋能领域是相对独立的，被赋能领域本身仍发挥广泛的基础作用，仅借以智能技术的能力解决领域内部实践的个别问题，即使存在突变问题也属可控范围之内。质言之，在应用领域尚未发生根本性变革之前，智能技术与被赋能领域的结合是呈线性有秩序推进的，并没有形成不规则的交互关系。当“人工智能赋能=AI×”时，呈现非线性特征。在人工智能对相关领域进行赋能的过程中，二者不可避免地发生相互作用，形成紧密关联，甚至产生鲜明的质量跃变与形态转化，达至指数型赋能的实践效果，这一变化是不规则且难以预测的，即二者在相互作用的过程中并不能始终保持清晰的界限，倘若二者任一变量发生异常，则意味着人工智能赋能将面临更多难以预料的“特殊事件”与风险挑战。人工智能赋能的理想状态应是线性与非线性的交织，二者互相取长补短，持续推进人工智能与各研究领域的深度融合，才能使人工智能赋能的实践发展更具内生性和外延性，进而走向新的境界。

二 “人工智能赋能”与“大数据赋能”的关联

人工智能与大数据既是互联网飞速发展的产物，也是引领现代信息技术不断变革的重要驱动力量，推动着人们的思维理念和生产生活方式发生深刻变革。二者之间既有紧密联系，又具有一定差异性。需要从人工智能与大数据的概念定义、工作模式、功能应用出发，阐释二者的关联性，进而阐明人工智能赋能与大数据赋能的关联性。

（一）人工智能与大数据的区别与联系

从人工智能与大数据的概念定义上看，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。大数据是一种从规模上远超传统数据统计功能的数据集合技术，能够实现数据获取、存储、管理、分析等数据处理功能，具有4V的特征，即Volume（容量）、Variety（多样）、Velocity（速度）、Veracity（真实）。

从人工智能与大数据的工作模式上看，人工智能是一种主动计算形式，可以实现机器识别与认知，具有一定的自主反应能力，在一定程度上可以模拟人类的行为反应。人工智能系统旨在通过分析和整合数据来解决实际问题，帮助人类在决策过程中实现更优的决定。大数据是一种被动计算形式，其目的是通过对结构化数据、非结构化数据的分析获得洞察力。大数据以寻找结果为目标执行计算行动，不会因为结果发生变化而更新运算，其核心功能是实现对海量数据的交换、选择、整合和分析，以此发现新的知识，创造新的价值。

从二者的定义和工作模式来看，二者之间似乎并未具有实质性的联系，仔细研究二者的功能应用，却是相互促成的关系。数据是人工智能的基础，算法是人工智能的核心，算力是人工智能的驱动力，海量的大数据通过优化的算法技术、借助超强的运算能力，共同促进了人工智能的突破式发展，带来难以估量的价值。一方面，大数据是人工智能创新发展的重要基础和前提。人工智能的运行效果与大数据为其提供的数据量成正比，数据量的丰富程度决定了是否有充足数据便于神经网络进行训练，决定了人工智能的运行是否稳定可靠。另一方面，人工智能是保障大数据实现数据价值化的重要工具。随着第五代移动通信技术的跃迁和演进，人类可获取的数据正以爆炸式增长，人工智能通过对数据进行分析、解读、辨别、整合等操作，将有限的现实数据、无限的虚拟数据转化为各领域现代化发展所需要的有效信息，实现海量数据的价值化。

（二）“人工智能赋能”与“大数据赋能”的区别与联系

人工智能赋能与大数据赋能存在着相辅相成、相互依存的关系。建立在集群技术上的大数据为人工智能赋能提供了原始输入与强大算力。大数据赋能是人工智能赋能的基础架构，离开大数据赋能则无从谈起人工智能赋能。人工智能赋能与大数据赋能两者之间是包含与被包含的关系，人工智能赋能中的基础层就涵盖了大数据应用，即人工智能赋能是大数据赋能的充分不必要条件。人工智能赋能主要是依托快速处理数据、优化服务模式、实现千行百业的产能增效。随着异常检测、模式识别、图形处理等应用于大数据的人工智能技术诞生，人工智能赋能与大数据赋能之间的关系就越发呈现出密不可分的趋势。

“人工智能赋能”与“大数据赋能”也存在明显的区别。一方面在于赋能领域的覆盖面不同。人工智能赋能在某种程度上领先于大数据赋能，某些领域中仅靠大数据赋能是难以实现高质量发展的。相较于大数据赋能，人工智能赋能的领域更加广泛，且深刻改变着人类的思维方式、生活方式、生产方式，如语音助手、智能医疗、人脸识别、无人驾驶、智能博弈等。另一方面在于二者实现目标的手段略有不同。大数据赋能主要是通过数据的对比分析帮助人们更直观、更方便地了解数据，进而挖掘其他有价值的数据，推演出人们的偏好倾向。而人工智能赋能的初步应用，则是通过从大量数据中发现规律、收集规律、利用规律，代替人类做大量标准化、重复性的工作，辅助人类高效低能地完成某些任务或进行某些决定。虽然二者的实现目标的手段略有不同，但其最终目标都是服务人类，创造更大的价值。

三 人工智能赋能思想政治教育的阶段性存在样态

人工智能技术的发展与应用深刻改变着人类的生产、生活方式，加快智能技术赋能步伐“将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎”[2]。新时代教育的信息化推进与适应性变革呼唤人工智能技术的参与，人工智能赋能势必给整个教育领域和新时代思想政治教育的发展带来一场真正意义上的变革。

（一）人工智能与教育的“相遇”

在《新一代人工智能发展规划》与《中国教育现代化2035》等文件中，均提出要发挥人工智能在人才培养和教育改革方面的重要作用，稳步推动人工智能赋能、创新和重塑教育，为新时期人才培养提供新思路，以进一步深化教育改革，建设高质量教育体系。教育是关乎国家和社会现代化发展前途和人的自由全面发展的大事业，也是一个对实践元素发展水平极为敏感的领域。在即将到来或已经到来的人工智能时代，人类的生产生活和思维认知方式以及实践、学习形态，都将发生变革式甚至颠覆式的发展与重构，面对智能技术与教育“相遇”，是“迎面直上”还是“避而远之”，注定产生不一样的育人效果。

在人类历经艰辛的教育实践探索中，其发展形态已基本定型，不同时期新兴技术与教育活动的“相遇”虽效果各异，但无疑都大大丰富了人类教育的内涵与外延。当下，随着智能技术的嵌入，教育领域即将迎来覆盖整个教育体系的大调适与大变革，可以说人工智能与教育活动的融合，或致使包括教育者、教育中介与教育对象在内的全部构成要素的转化升级，进而更加注重教育资源的公平分配和教育质量与教育效率的不断提升，实现教育体系的健康快速发展。

根据党的十九大报告提出的新时代我国社会主要矛盾转化的新论断，教育发展的主要矛盾同样发生了结构化变革，即转变为人民对更优质、更公平教育服务的向往与不平衡、不充分的教育发展现状之间的矛盾。在智能技术逐渐占据发展主动权的时代，要解决好这一矛盾，关键在于教育的高质量、高效能发展，而人工智能与教育结构层面、教学管理层面和智能服务层面的良性“碰撞”为破解此难题创造了良好的智能教育环境。“公平而有质量”一直是我国教育发展所秉持的实践本色与初心使命，教育公平不仅仅要实现机会平等、资源平等，更追求过程公平、结果公平。人工智能技术的推广应用使得偏远地区的师生同样可以享受到聆听名师课堂、观摩名师教学的机会。其中，万物互联的实现之于教育资源流转、师资力量均衡和教学服务共享起到了“远程连通器”和“杠杆调试器”的作用；AR、VR、MR等技术的成熟推进传统教学模式向“虚实双师教学”“多维感观组合”转化，进一步优化了教与学的体验感；智能软件的教学嵌入则使“因材施教”更趋科学化，并以精准高效的数据分析为基础快速匹配定制教学方案，为不同层次学生的发展提供个性化服务创造了更多发展空间。习近平总书记在致国际人工智能与教育大会的贺信中同样提及要“高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新，充分发挥人工智能优势，加快发展伴随每个人一生的教育、平等面向每个人的教育、适合每个人的教育、更加开放灵活的教育”[3]。可见，人工智能技术及其实践应用的日趋成熟对于终身教育、平等教育、个性教育及开放教育系统的构建将发挥重要支撑作用，一个更加开放包容的教育生态体系将促使二者从“相遇相知”逐渐发展为“相濡以沫”的深度融合阶段，越发彰显智慧育人的非同凡响。

（二）“人工智能+思想政治教育”的可能与限度

任何一种事物的存在和发展都有其合理性，智能技术迅猛发展已经是时代发展的必然趋势，思想政治教育的内容形式与实践特性自然也因时而进、因势而新地发生变化，以此建构与人工智能技术发展水平相适应的思想政治教育教学体系。作为一种有益探索和实践创新，以人工智能驱动和赋能思想政治教育发展，精准把握“人工智能+思想政治教育”的融合可能与发展限度，对新时代思想政治教育发展来说不仅必要，而且可行。

目前，人工智能与思想政治教育的融合探索尚处于初级阶段，“人工智能+思想政治教育”何以可能可以从两个角度来理解。一方面，人工智能学科与思想政治教育学科具有研究基础上的共通点。人工智能学科是一个以计算机科学为基础，交叉融合脑科学、心理学、哲学等多个研究领域的新兴学科；思想政治教育学科同样涉及哲学、教育学、心理学等多学科内容的有机结合，二者在学科内容与理论基础上存在一定交叉共性，为二者的融合发展奠定了前期基础，进而为智能性思想政治教育的兴起提供了理论可能。另一方面，人工智能与思想政治教育具有实践发展上的互塑性。人工智能作为一种新兴技术，为思想政治教育的教、管、学创造更多发展空间，是推进思想政治教育工作高质高效发展的一种外部驱动力，也是实现思想政治教育现代化转型升级必不可少的技术后盾。与此同时，思想政治教育也为人工智能技术的开发与应用提供了基本的道德准则与正确的价值引领。人工智能技术是一把双刃剑，在深刻改变人类社会生产、生活方式的同时，也导致了“风险话语”的显现，引发了诸多伦理问题，而“人工智能+思想政治教育”的深度融合与创新发展则可以迎刃化解因纯技术带来的人类主体性缺失、道德编码困难等问题，并大幅降低技术发展的潜在风险率。简言之，“人工智能+思想政治教育”的融合发展多以技术工具为触角，以价值引导为核心，在新兴技术的支撑下为思想政治教育实践研究的新角度与新方式探索提供可能，进而推动社会成员对“人工智能+思想政治教育”进行深层次的思考与探究。

智能时代背景下，思想政治教育可以而且应该推进与人工智能技术深度“结合”，但并不是说任何时候、任何方面都能实现二者的深度融合。“人工智能+思想政治教育”的深度融合与创新发展是有限度的。关于其限度大致可以从两方面加以思考：一方面，“人工智能+思想政治教育”的深度融合适于预成性发展而非生成性发展。在思想政治教育的实践教学中，“人工智能+思想政治教育”主要表现为在事先已规划好的教学内容与教学流程的基础上融入智能教学工具与手段，以完成预设的教学任务，整个教学过程仅是一种传递式的预成性发展；而真正的思想政治教育则是生成性的，是可以根据教学互动状态适时调整教学方案与教学活动的，就目前的发展水平来看，“人工智能+思想政治教育”的融合并不适于生成性发展的实践过程。另一方面，“人工智能+思想政治教育”的深度融合适于知识技能的传输而非情感精神的传递。思想政治教育是做人的工作，其本质不在于知识、技能的传输，而在于对主体心灵情感、精神世界的塑造。在思想政治教育工作实践过程中，其功能价值必须借助人与人面对面的情感交流来实现，若借助于人工智能技术中介，会使其降格为纯信息的交换，而丢失思想政治教育工作的本心。由此，“人工智能+思想政治教育”的融合并不适于生成性发展的实践过程。

人工智能作为一个飞速发展的新兴技术，拥有强大的技术能量与广阔的发展前景，在剖析“人工智能+思想政治教育”何以可能与融合限度的基础上，合理活用人工智能技术并以正确的方式打开人工智能赋能思想政治教育之门，对于建设有活力、有价值、可持续发展的思想政治教育生态有着重要的实践意义。

（三）人工智能赋能思想政治教育是一个动态发展过程

任何事物的发展，都是一个波浪式前进、螺旋式上升的过程。思想政治教育的变革与创新作为一项复杂且长期的系统工程，自然也是一个动态前进、曲折发展的实践过程。2012年，于《华尔街日报》发表的《科技变革即将引领新的经济繁荣》一文，将大数据、智能生产和无线网络革命称为引领未来的三大技术变革，可以说，以大数据牵头的智能技术正逐步彰显出强大的社会变革力与发展影响力。智能时代，适者生存。作为推动社会进步的重要力量，面对前所未有的发展机遇与现实挑战，思想政治教育更应因时而谋、应势而动、顺势而为，在人工智能赋能思想政治教育的动态实践过程中坚持立德树人导向，树立谋新求变意识，以“智能+”接棒“互联网+”，不断探索与智能技术水平相适应的思想政治教育发展新特性与新模式，助推思想政治教育现代化发展实现新跨越。人工智能赋能思想政治教育的动态实践发展过程，主要体现为智能性思想政治教育和智能化思想政治教育两个阶段。

从概念界定上看，二者存在鲜明区别：就智能性思想政治教育而言，其智能性是在人工智能技术不断加持下使思想政治教育逐渐生成的一种功能特性，也是思想政治教育为满足自身创新发展的内生需求与人工智能技术进行的一次主动融合。智能性思想政治教育作为人工智能赋能思想政治教育动态实践过程中的阶段性产物，是在原有思想政治教育固有特性基础上，伴随时代发展而衍生出的新特性。就智能化思想政治而言，其智能化是指随着智能时代的发展，在大数据、强算力、物联网以及人工智能等技术支持下，能动地满足人与实践发展各种需求的属性。相对智能性思想政治教育，智能化思想政治教育是建立在数据化技术上的思想政治教育系统的全面升华，其实践系统更趋无人化；即意味着思想政治教育系统通过对智能技术的应用，逐步具备类似于人类的感知能力、决策能力和自适应能力等，并在各种教育场景中，做到以人类诉求为中心，能动地进行数据处理与反馈，作出合理决策并付诸实践。

从发展过程上看，二者具有密切联系：思想政治教育从本质上而言是做“人”的工作，随着“现实的人”与社会实践条件的发展与完善，将呈现不同的工作形态。由于人工智能技术的推广与普及运用，思想政治教育工作的某一方面或某些场域在一定程度上被赋予了“智能”性质，即生成智能性思想政治教育形态；在此基础上，随着智能技术的不断成熟与完善，思想政治教育或将实现全部工作的人工智能化，即实现无人的真实“当下”情感、理性与感悟的获得，达到智能化思想政治教育的工作形态；与此同时，只要社会生产力发展到能够支持智能存在的社会条件，智能态思想政治教育作为一种社会存在样式同时存在于智能性思想政治教育与智能化思想政治教育两个发展阶段之中。

四 人工智能赋能思想政治教育的概念具化与辨析

概念是事物本质属性的反映。在概念具化的过程中，实践主体往往以个人感知、已有经验和事物表象为基础，进行综合分析、抽象概括等思维活动，继而在从特殊到普遍、从具体到抽象的实践认知中逐步了解事物本质，把握概念定义。显而易见，概念的生成与具化往往内蕴于实践主体对事物本身的动态认知过程中。同理，人工智能赋能思想政治教育的概念具化及其关系辨析在思想政治教育的动态实践过程中亦有不同样态的表现。

其一，数据思政，即以数据为核心，在系统分析大数据资源的基础上透视数据中所蕴藏的思想政治教育实践价值，进而形成集数据抓取、解析、处理和反馈于一体的新时代思想政治教育表现样态。2018年，教育部印发《教育信息化2.0行动计划》，正式吹响了高校从“无纸化办公”“数字化校园”建设向“教育信息化、数据化”建设过渡的号角，由此，数据信息建设对思想政治教育的影响也由外在存量转化为内生增量，数据思政也成为新时代思想政治教育实践顺应大数据技术发展的核心指向与首要选择。DIKW概念模型（数据Date、信息Information、知识Knowledge、智慧Wisdom）为数据思政的运行与驱动提供了分析工具。借助互联网、大数据、5G技术等智能条件的支持，将思想政治教育多元化要素、多样性形式、多层次互动、多维度发展的原始文本、音像、符号等资料转化实践群体或个体的数据链条并保存成库，而后按照思想政治教育工作对象的全样本、实践工作模式的个性化、主客体行为的可预测的大数据技术优势实现多方数据的动态串联，将原本未开发或者含金量低的实践信息转化为高价值的数据信息，进而形成思想政治教育特有的动态数据资源中心，当有需要时再从数据库中抽调相应的数据资源主动开展相关工作。

其二，算法思政，即以算法技术为主导，在思想政治教育主客体和教育教学信息之间建立二元关系并形成特定程序闭环的基础上，输入相应代码，根据已设定的算法模型进行数据处理和自动推理而输出结果的新时代思想政治教育表现样态。智能发展大势下，面对庞大的数据库、众多的数据类型和信息的碎片化发展，思想政治教育工作者没有足够的时间与精力去筛选并调取指定的数据参数，因而，最直接有效的方法便是委托算法技术进行批量运算，并根据指定口令与模型输出筛选结果，实现信息的快速分发与匹配。可以说，算法思政在具有“助推”效应的算法技术与精准育人理念的深度融合下，实现了思想政治教育与算法模型的实践互嵌。借助算法的数据剖析、精准画像和建模预测的技术优势，思想政治教育工作者可在教育信息的“生产—过滤—推荐”环节上精准聚焦、合理选择和及时调适，将思想政治教育内容有效融入其中，从而做到思想政治教育方案的群像定位、精准适配和个性定制，切实提高思想政治教育实践活动的针对性与实效性。

其三，计算思政，是在思想政治教育发展基础上，结合计算科学、大数据、算法与人工智能等现代技术而形成的新兴交叉学科，它以数据抓取为基点、以算法解析为过程、以强算力为支撑，将思想政治教育进行全面数据建模的信息科学研究，主要包括“计”与“算”两方面。计算思政的“计”，即对思想政治教育工作体系的计测与量化。思想政治教育作为一个开放发展的适应系统，其系统中的主体元素都是具有独立思维与行为的“现实的人”，繁杂的数据源导致思想政治教育很难实现对其系统内部参数测量和数据采集的精准锚定。随着大数据技术的不断成熟，使思想政治教育系统的计测问题得到了相应技术支持，通过对人的思想、情感以及行为中潜在数据痕迹的智能感知和测绘抓取，使思想政治教育系统成为可观测的系统，为下一步的“算”提供了研究基础。计算思政的“算”，即对思想政治教育工作实践的模拟与预测。在可观测的思想政治教育系统中，其每一个系统要素、发展环节和发展过程所表现的海量数据都有强大的云空间存储和云计算剖析支持，并依靠深度学习、模拟仿真等技术进行各种烦琐的计算处理，进而在诸多数据轨迹中找出内在发展规律，促进思想政治教育工作体系实现信息化，使其成为参数可测、模型可建、发展可预的数据化、科学化系统。

其四，智能思政，主要是指在大数据、深度学习、强算力等智能技术赋能思想政治教育的实践过程中，衍生出的能够助推思想政治教育要素、内容、过程和结构等智能化发展的新时代思想政治教育表现的新样态。所谓人工智能，“简单来说就是让机器完成一些需要人的智能才能完成的任务”[4]。为了助推智能时代思想政治教育更好地完成立德树人根本任务，往往需要借助人工智能技术为其赋能，进而被赋予并形成适应人工智能技术水平的发展特性，智能思政便应运而生。具体来说，就是促进人工智能与思想政治理论课教学、日常思想政治工作等思想教育活动的无缝衔接和深度融合，进而倒逼教育理念、教学方法、工作方式的升级转型，助推思想政治教育教学体系与实践工作体系的智能化建设，继而为人工智能时代思想政治教育的改革创新提供全新研究视角和发展机遇。

科学辨析人工智能赋能思想政治教育具化概念之间的关系，需要把握如下几点：首先，这些具化概念是人工智能赋能思想政治教育实践的发展产物。人工智能技术赋能，使思想政治教育有条件、有能力、有底气对反映社会成员思想、观念和行为的实践内容进行流程化加工和数据化利用，进而在此过程中形成数据思政、算法思政、计算思政、智能思政。可以说，没有智能技术赋能，就不会形成这些具化概念，四者是在人工智能赋能思想政治教育的前提下而形成的。其次，数据思政、算法思政、计算思政与智能思政之间存在必然的发展联系，一定意义上，前三者是智能思政在不同维度的表现样貌。大数据与算法是人工智能的基础资源层，智能技术离开大数据与算法，便是无源之水、无本之木。由此，与之相对应的数据思政、算法思政便是智能思政在基本发展阶段所呈现的形态样貌，也是智能思政形态最终形成的根基所在。计算是人工智能的服务应用层，以此类比，计算思政则是为智能思政形态塑造剖析数据规律、挖掘预见性价值的表现样貌，从而可以将智能思政理解为是数据思政、算法思政、计算思政的“集大成者”。当人工智能赋能思想政治教育达到一定程度时，智能思政将具备数据思政、算法思政、计算思政于一体的实践功能与发展价值。最后，不论是数据思政、算法思政、计算思政，还是智能思政，其第一要义是“思政”而不是其前缀词。在人工智能赋能思想政治教育的改革创新进程中，要“坚持技术为‘用’，追求育人之‘本’”。从本源上看，数据思政、算法思政、计算思政、智能思政都是借助智能技术支撑来丰富、创新思想政治教育的教育形态与实践形态，达到传播主流意识形态的根本目的，进而凸显其根本的政治属性，真正落实立德树人的根本任务。质言之，四种发展样态中政治属性与意识形态属性都是第一位的，技术只是实践辅助工具，不能一味追求技术应用而忽视思想政治教育发展的初衷与本源。