转自：廊坊日报

当前，生成式人工智能正在为各行业新质生产力的培育与发展注入新动力。就党建工作而言，通过生成式人工智能技术赋能，不仅能破解传统党建工作教育模式同质化困境，还能催生前置思想动态捕捉、数据安全风险防护、沉浸式实践育人等新场景、新体验、新模式，形成“技术革新—模式创新—价值创造”的良性循环。在此背景下，探究生成式人工智能赋能高校党建高质量发展的实施路径，对于破解传统党建静态化瓶颈，推动高校党建从“经验主导”向“智能治理”转型，创造新时代高校党建兼具政治引领性与技术可行性的实践范式具有重要意义。

推动高校党建从大水漫灌到精准滴灌的转变。人始终是社会变革和发展的主体，但人的主体性并非自然赋予，而是通过实践逐步生成。从党建视角来看，引导学生从治理客体转变为治理主体，不仅是理念转向，更是组织路径与制度安排的深刻变革。生成式人工智能赋能高校党建工作推动了党建与教学、科研和学生实践深度融合，实现了高校党建工作从粗放式落实到精准化嵌入。过去，高校党建在理论学习方面采用统一的学习材料与课程安排，形式相对固化，多以集中讲座、会议传达为主，未能充分考虑不同学科、年级、专业的学生以及教职工群体的差异。在组织学习党的政策理论时，不同专业的学生接受知识的方式和兴趣点不同，然而却在接受相同的讲解方式与案例，“一刀切”的内容设置无法满足多样化需求。在教职工党建培训中，行政人员与专任教师面临的工作场景和思想困惑不同，统一的培训内容难以解决他们各自工作中的实际问题。生成式人工智能的即时响应与动态生成能力，本质上是对传统党建静态化、程式化模式的革命性突破。通过数据中介打破传统党建中信息不对称的局限，使党建工作者能依托思想画像数据库，超越个体经验局限，实现对学生思想动态的根本把握；通过人工智能的动态适应、数据治理与算法调优，突破传统党建模式的路径依赖，实现技术逻辑与党建需求的深度耦合，突破传统上传下达的工作模式，实现了高校党建工作的精准化转型。

推动高校党建从工具使用到能力重塑的跨越。在智慧党建阶段，生成式人工智能主要被视为“执行性工具”，服务于信息统计、理论教学任务的自动化处理与标准化操作。尽管帮助党务工作人员提升了工作效率，但整体还是处于外围支撑地位，缺乏认知共生的策略调整和感知学习过程。《国务院关于深入实施“人工智能＋”行动的意见》提出，要“把人工智能融入教育教学全要素、全过程”“推动育人从知识传授为重向能力提升为本转变”。近年来，生成式人工智能的快速演进显著拓展了人工智能的认知边界，使其在情境理解、反馈生成与策略调适等方面逐步具备类人化的认知能力，推动生成式人工智能在高校党建工作中实现由工具型嵌入向认知型协同的深层跃迁。不同于传统人机协同侧重党员信息管理、党费核算等功能互补，或混合智能强调组织生活策划、党建数据统计等任务协同与策略合作，当前生成式人工智能正朝着更高层次的认知参与演化，在党组织引导与师生党员反馈机制驱动下，逐步转变为能够深度参与党建认知活动、承担理论学习深化与党性修养建构的认知伴侣，为强化党建引领育人、提升基层党组织组织力注入智能动能。

推动高校党建从被动应对到主动作为的突破。传统技术手段通常依赖静态规则与事后补救，工作缺乏预见性，也难以保障应对策略的精准性。生成式人工智能赋能高校党建，能够在系统建设之前就适配相关制度、明确主体责任及关联机制、确定数据耦合平台，保障高校党建从被动应对向主动作为转变。诚然，在实践的过程中，生成式人工智能引入高校党建也会引发安全风险，如数据滥用和算法偏误等，但是数据最小化、权限最小化、模型围栏化和过程溯源化等优点，能够在一定程度上规避风险，实现高校党建工作在“有约束的自由”与“有温度的精准”之间的辩证统一。