博文

三、中国自主知识体系与话语体系建构的内在逻辑

已有 723 次阅读 2026-9-13 10:08 |系统分类:教学心得

三、中国自主知识体系与话语体系建构的内在逻辑

依托上述语言哲学规律与思政-AI共生支撑关系，本研究明确中国未来知识/话语体系的建构逻辑是“三层反哺的正向循环”：

1. 第一层：思政语料的结构化转译：把沉淀在思政体系里的海量红色文献、政策文本、实践案例、群众叙事，按照AI训练的语料标准完成标准化标注、去同质化、场景化分类，当前中文AI语料面临多重困境：公域层面，全球网络内容中中文占比极低，根据2025年第三方机构对全球网站内容语言的统计显示，中文仅占全球网站内容的1.1%，远低于英文的49.2%，且充斥大量营销垃圾、AI自循环生成的“数字泔水”——研究显示，AI训练过程中即使仅混入0.001%的虚假文本，有害输出也会相应上升7.2%，模型能力甚至会逐代退化；私域层面，优质中文数据被平台垄断形成“数据孤岛”，公开可获取的高质量语料极度稀缺；国际话语层面，现有中文训练数据占比偏低，大模型易受西方话语体系影响。打破当前中文AI语料“公域低质、私域垄断、西方话语漂移”的格局，建成全球首个价值锚定统一、完整覆盖中国实践场景的中文高质量公共语料库，能够从源头让大模型“懂中国、懂人民、懂主流价值”。

2. 第二层：AI生产的价值内嵌：把思政的立场、观点、方法内嵌到大模型的预训练、微调、生成全流程，区别于西方AI把“资本利益最大化”作为生成优先级的逻辑，我们的AI知识生产优先适配公共利益需求：比如面向产业界生成的行业分析，不会被平台付费墙锁死；面向普通用户的经验内容，不会被流量算法篡改导向；面向国际传播的话语输出，不会被西方话术带偏节奏，让AI成为放大中国知识生产力的倍增器。

3. 第三层：话语输出的场景落地：依托AI的生成式交互能力，把抽象的中国特色知识体系转化为不同群体可感知的具体内容，已有诸多实践印证了这一路径的有效性：面向大众群体，广西社科联打造1500多集AI赋能的系列短视频传播社科知识，累计播放量超11亿次，有效实现了知识的大众化传播；还推出智能问答小程序，既可以满足群众随时获取知识的需求，也能适配老年群体便捷获取智能陪伴内容的需要。面向青年群体，浙江多地推出AI宣讲员、AI理论短剧等创新形式，相关内容实现数亿级传播量。当前AI技术的精准化、个性化、场景化优势，已经为思政思想引导工作注入了新动能，教育部数据也显示2025年全国高校使用AI红色教育平台的课程覆盖率达82%，且官方已经上线覆盖党团建设等场景的思政教育智能体，并在部分高校推广试用。借助AI技术能够更好地生成回应青年现实困惑的思想引导内容，打造沉浸式教学场景，推动思政引导从“讲道理”向“亲体验”转变，有效提升青年群体的认同感。面向国际受众，国产动漫《中国奇谭》通过AI生成20种语言版本，并根据不同国家文化特点调整叙事节奏，打造符合海外受众认知习惯的中国故事叙事。目前该作品已经登录B站国际版和YouTube频道，覆盖全球近200个国家和地区，跻身全球100多个国家和地区发行播映的国产动画第一梯队，还收获了近20个国内外重要奖项，不少海外观众自发通过二次创作传播作品，成为AI赋能下国产动画出海传播的典型案例。这种AI赋能的方式，有效破解了传统话语体系“场景适配性差、传播距离感强”的痛点，让中国话语真正完成跨圈层、跨文化的自然传播。

四、全闭环落地的规则、路径与实施策略

本研究最终形成“1套刚性规则+3阶落地路径+N项配套策略”的可落地完整闭环，完全符合国家社科思政专项“学理有创新、落地有抓手、国家有需求”的立项要求。（一）核心刚性规则体系

明确三条不可突破的底层规则，保障整个体系不会走向异化。

1. 公共数据非营利规则：思政引领的公共高质量语料池，定性为国家数字公共基础设施，禁止平台将其用于纯商业变现，从根源上避免资本把公共知识资源转化为收割用户的工具。

2. 价值校准全流程内嵌规则：思政价值审核不设为AI生成的“后道关卡”，而是嵌入语料标注、模型训练、内容生成的全节点，杜绝“先生成后审核”导致的价值跑偏风险。

3. 用户主体性优先规则：所有AI思政交互的目标是激活人的独立思考，而非用算法替代人做判断，避免技术走向“单向度思想灌输”的反人本误区。

（二）三阶递进落地路径

第一阶（基础层）：当前AI大模型行业存在明确的语料质量困境：据与头部大模型厂商技术负责人交流得到的信息，目前头部大模型训练数据中真正符合要求的高质量语料占比还不到5%，仅这不到5%的数据就决定了大模型在专业场景的可用性，剩余95%的通用数据仅能支撑模型基础聊天能力，而公开网络的公域数据中约有12%—15%为虚假信息，主流开源数据集中平均也有8.7%的内容存在不同程度的语料污染。针对中文大模型而言，语料质量问题更为突出，中国工程院研究表明，全球通用的50亿参数大模型数据训练集里，中文语料占比仅为1.3%，原始数据中还充斥着大量噪声、冗余和偏见，整体治理能力尚存在明显短板。这类低质、结构失衡的公域语料已经成为制约大模型发展的关键瓶颈。基于这一行业现状，我们联合思政教育团队、语言哲学学者、AI技术团队，完成思政特色高质量语料的筛选、标注工作，以及开源共享标准的制定，优先面向高校、科研机构、主流AI企业开放非商用授权，逐步替代当前行业依赖的低质公域语料。

第二阶（应用层）：依托思政引领的大模型，落地一批标杆性应用场景：包括面向高校的AI思政对话助教、面向社区的老年精神陪伴智能系统、面向产业的公共行业知识服务平台，在实践中迭代优化价值传导的适配性。

第三阶（生态层）：把中国的AI语料价值标准、话语生成规范向全球开放，打破西方主导的AI话语生产规则，形成有全球影响力的中文知识体系输出生态。

（三）配套保障策略

1. 制度层面：当前“数据要素×”行动正在各地有序推进，据国家数据局公开通报，截至目前已有山东等10多个省市出台“数据要素×”行动整体或具体领域工作方案，配套制定了财政资金奖补等专项支持政策，其中贵州已在相关政策中将高质量数据供给明确列为支持方向，可在此基础上进一步推动将“思政价值导向的高质量数据供给”纳入国家数据要素治理政策。国内已有多地开展相关先行实践：内蒙古地域广阔、学校布点分散，当地依托数字化赋能推进教育公平，建成大中小学思政课教学资源平台，整合超3万件涵盖航天主题、北方民族交融史、红色革命等方向的优质思政课件、微课资源，还上线了“知礼小剧场”音视频、“学礼故事汇”案例，打造出“青年说”脱口秀、文物“活”起来、“这就是内蒙古”等网络爆款栏目，实现优质思政资源全网共享，平台访问量突破500万人次，覆盖师生800万人次，构建起“全域覆盖、全时在线、全员参与”的数字化思政育人生态；河南打造省级思政数字化综合平台，通过建立标准化数据接口和资源共享机制，打通高校、企业、社会机构之间的数据围墙，形成互联互通共建共享的思政数据生态。参照这类实践成果，可进一步建立“数据要素公共贡献”的激励机制，对开放思政垂类优质内容的平台给予政策扶持。

2. 评价层面：优化当前大模型评价“唯算力、唯参数”的行业导向，调整既有评价标准，把“价值锚定准确性、本土场景适配性、公共知识普惠度”作为核心考核指标，引导整个AI产业的资源向知识体系建构倾斜。

3. 研究层面：建立跨学科的长期观测机制，跟踪AI生成内容的话语演化规律，动态调整思政引领的适配方式，避免引导机制僵化，始终保持知识体系的活力与开放性。

本选题最终回应的核心国家需求是：我们要建设的从来不是一个“不会说错误话的AI”，而是在人工智能这个新一代人类知识生产的原生底座上，长出一套完全扎根中国实践、服务全体人民、掌握自主话语权力的未来知识体系，既破解AI时代信息生产异化的全球共性难题，也为发展中国家走出西方话语陷阱提供可参照的中国方案——这恰恰是国家社科基金思政专项“立足中国实践、回答时代命题、服务战略大局”的核心立意所在。