——访中国人民大学党委书记、教授张东刚
■张娜 ■李定文
当生成式人工智能以前所未有的深度渗透至知识生产与人才培养的核心环节后，高校如何在技术浪潮中守住育人本质，成为亟待回答的时代课题。
中国人民大学党委书记、教授张东刚日前接受了中国经济时报记者独家专访，围绕人工智能时代高校人才培养的结构性调整、中国自主知识体系对人工智能的价值校准、跨文化传播中的学术话语权构建等重大命题，作出系统回应。
张东刚指出，要高度警惕两种错误倾向：既要防止“技术决定论”，不能任由工具理性僭越价值理性、技术逻辑取代育人逻辑，也要防止“技术恐惧论”，不能害怕技术冲击传统教育秩序而故步自封，而应正确理解技术和教育两者之间“双向赋能、相互塑造”的内在逻辑，以教育之力赋予技术以人文温度与价值方向、以技术之能拓展教育的边界与可能。
防止“技术决定论”，培育驾驭AI的批判性思维与价值判断力
中国经济时报：在AI工具日益普及的背景下，高校普遍担忧学生可能出现“数字依赖”与批判性思维弱化。您认为，高校应如何调整人才培养结构，防止“技术决定论”，守住人文精神与独立思考的底线？
张东刚：荀子讲“君子善假于物”，我的理解，人工智能就是当今时代最大的“物”。如何引导学生善用、会用、用好这个工具，是当代教育必须回答好的时代课题。我们要以“物”育人、以技启思，让技术成为激发学生更深层次思考与更大创造力的阶梯。AI本身所具有的即时满足性、算法封闭性与反馈单向性，能够以极低的认知成本提供看似确定的答案，这可能导致学生从复杂的“论证式思维”滑向轻松的“确认式思维”。
为此，我们需要高度警惕两种错误倾向：既要防止“技术决定论”，不能任由工具理性僭越价值理性、技术逻辑取代育人逻辑；也要防止“技术恐惧论”，不能害怕技术冲击传统教育秩序而固步自封，而应正确理解技术和教育两者之间“双向赋能、相互塑造”的内在逻辑，以教育之力赋予技术以人文温度与价值方向，以技术之能拓展教育的边界与可能。
在价值引领上，高校需要更加充分发挥思政教育的引领力、凝聚力、感召力，将习近平新时代中国特色社会主义思想贯穿教育教学全过程，注重“德智体美劳”五育融合的育人范式，培养学生的健全人格和道德判断，充分发挥实践教育的育人价值，让学生在中国式现代化建设火热实践中涵养“国之大者”的胸怀和“以人为本”的价值立场。
在能力培养上，传统教育强调知识传授和技能训练，AI时代则需要更加注重驾驭AI能力的培育。我们要引导学生有超越AI工具之外的问题意识与问题构建能力、有面对AI生成内容时的审视性评估与反思能力、有超越算法推荐的信息整合与价值判断能力，在信息过载中保持独立思考、在海量数据（603138）中坚持价值筛选。这些能力是AI无法替代的人类核心素养。
在教学和评价方式上，AI工具的普及，正在逐步消解传统标准化作业的评估效力。我们需要探索更加多元的教学评价方式，比如，增加面对面评价环节的比重，考察即时思考和表达能力；设计创造性解决的复杂任务，考核学生在AI辅助下的思维纵深、价值权衡与原创贡献；同时要注重过程性评价，关注学生在学习过程中的思维成长轨迹而非仅仅关注最终成果。
总之，我们要培养的是灵魂博大、思想深邃、专业精湛，能够有效、有益、有德地驾驭AI的时代新人。这样的人才培养才是进步的、有功效的。
为AI立心，以中国自主知识体系校准价值坐标并转化为可审查的伦理标准
中国经济时报：您强调，要以中国自主知识体系为人工智能“设定价值坐标、规划发展航道、筑牢安全屏障”。请问，在应对大模型价值偏见与“幻觉”风险方面，哲学社会科学怎样为AI校准价值坐标，如何将社会主义核心价值观转化为可操作、可审查的技术伦理标准？
张东刚：人工智能最大的“幻觉”，不是生成了不存在的事实，而是假装自己不具备价值立场。大模型训练与对齐过程高度依赖数据选择、标注规范和人类反馈，AI从训练之初就“被告知”了何为正确、何为价值。某些境外大模型用意识形态有色眼镜看待中国发展成就，刻意混入虚假事实与错误评价。这恰恰印证了缺乏正确价值引导的技术进步并不必然带来社会福祉，反而可能成为偏见固化、认知操控的加速器。
因此，哲学社会科学承担着不可替代的价值定位功能，可以概括为研判、校准、建构三个层面。首先，是“揭示与反思”的研判责任。要对大模型的隐含叙事框架进行知识溯源，破除“技术中立”的认知误区，通过发展“算法修辞批评”等方法论，系统识别模型在地缘政治、历史叙述等方面的认知偏向。其次，是“供给与筑基”的校准责任。要主动筑牢AI伦理的知识基础，将中国自主知识体系中所内蕴的社会公平、人的全面发展等价值共识进行学理阐释，作为人工智能从数据采集、算法设计到场景落地全链条的底层编码。最后，是“规范与引领”的建构责任。通过前瞻立法研究、参与标准制定，勾勒出清晰、坚实的治理“红线”，将“负责任的人工智能”从理念倡导落地为贯穿创新全过程的制度约束。
从价值理念到伦理标准的转化，意味着将以社会主义核心价值观为代表的新时代中国特色社会主义文化，凝练为可学理阐释的伦理原则，转化为可学术表达的技术规范，升华为可审查、可问责、可迭代的标准体系，关键是要做好以下转化路径。
一是场景化解码，由哲学社会科学工作者牵头，把“社会公平”“人民至上”“和合共生”等价值理念，根据不同技术应用场景转化为具体的行为准则。比如，在算法推荐中，“公正”可以体现为不得因地域、民族、收入等因素对用户进行歧视性对待。二是指标化量化，将上述准则进一步细化为技术开发人员可直接使用的测试指标，包括建立价值观对齐的评测高质量数据集、开展常态化安全测试等。三是全流程嵌入，推动伦理审查从最后把关走向前端介入，把价值要求嵌入数据采集、模型训练、输出审核等各个环节，建立可追溯的伦理审计制度，确保伦理安全指引落到实处、见到实效。
从数据根基、方法范式、核心技术三方面掌握学术话语主导权
中国经济时报：您提出，人工智能可以助力标识性概念的识别、提炼与精准传播。但AI的“幻觉”现象在跨文化传播中极易放大理解偏差。在全球技术竞争日趋激烈的背景下，中国学界应如何利用AI提升学术话语权，确保中国自主知识体系在“走出去”过程中不走样？
张东刚：算法能够识别一切概念，但概念背后的文明主体性不能被替代。在跨文化传播中，当AI缺乏对某一文化概念的系统性表征时，会倾向于用训练数据中占主导的另一种文化逻辑进行填补性解释，导致“高语境文化”下精微意义的丢失，从而产生所谓的AI“幻觉”。因此，我理解，AI时代，国际话语权的竞争已不再是简单的“声量之争”，而是深刻的“定义之争”与“解释权之争”。可以说，谁掌握了AI的底层架构与语义生成逻辑，谁就掌握了概念在国际场域的最终阐释权。中国学界应当从三个层面同时发力。
筑牢数据根基，让概念识别“有据可循”。AI“幻觉”的根源之一在于训练数据的缺失与偏狭。当前，国际大模型对中国学术文献、政策文本、典籍资源的覆盖仍然有限，中国学界亟须对各学科领域特别是与中国式现代化重大实践密切相关的理论与实践探索进行系统梳理，构建覆盖全面、动态更新的学术资源库。
重塑方法范式，让概念提炼“有理可依”。人工智能的算法逻辑与研究理路，本质上仍延续着西方学界的认知习惯，并非完全适配于中国问题的复杂性。语言大模型倾向于生成“共识”较大的内容，却可能遮蔽真正具有思想穿透力的原创性洞见。中国学界不应仅仅满足于“使用”既有模型，更应以自主知识体系为引领，加快形成具有中国风格的学术范式与研究理路，并在此基础上对大模型进行针对性训练与调适，使其真正“理解”而非仅仅“处理”中国概念的内在逻辑。
突破核心技术，让概念传播“由我主导”。标识性概念在跨文化传播中若要“不失其本”，其根本保障在于技术自主性。无论是智能转译中的语义保全、场景重构中的文化适配，还是精准推送中的叙事策略，这些关键环节的技术路径都必须“由我定义、由我主导”。将核心命门交予他人，纵有再好的概念，也可能失之毫厘、谬以千里。
高校作为教育、科技、人才的集中交汇点，理应充分发挥主力军作用，努力成为自主知识体系的供给者、研究范式的创新者、关键技术的攻坚者，为AI提供“真问题”与“好概念”，为AI训练确立方法论框架，为跨文化传播提供自主可控的技术底座。高校既要“借AI之力”，更要“守学术之本”，让中国自主知识体系在世界学术之林中立得住、传得开、信得过。
双向赋能以交叉融合、价值治理和成果转化提供人大先行示范
中国经济时报：面对全局性挑战，中国人民大学在AI赋能学术评价、跨学科协同、价值治理等方面有何先行探索？
张东刚：面对全局性挑战，中国人民大学以“双向赋能”为核心，展开了一系列体系化探索，初步构建起人工智能与哲学社会科学深度融合的发展格局。主要体现在三个方面的行动。一是打破学科壁垒，以“技术—人文”交叉融合建生态、育新人。二是校准价值准则，以中国自主知识体系定坐标、划底线。三是推动成果转化，以“政产学研用”一体协同优治理、惠民生。
我们的探索表明，在人工智能时代，人文社会科学非但不会失色，其作为价值导航仪、伦理“压舱石”的作用将空前凸显，从而进入一个研究方法深刻革新、引领能力全面增强、发展活力空前迸发的新阶段。
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