生成式人工智能的对话窗口开启了人机交流的新纪元，为人类打开了未知世界的大门，延展了知识的边界，促成了人机协作，为公众提升自我提供了新舞台。然而，技术发展与应用过程中亦潜藏风险，虚假信息与价值预设、信息滞后错乱与交往伦理危机等都对现有信息生产传播秩序与价值观引导构成挑战。对此，我们有必要系统阐述生成式人工智能时代的价值观引导策略。

　　洞悉力与识别力：理解运作逻辑，辨别智能生成的内容。强月新等学者研究发现，以ChatGPT应用的使用者为例，青年群体作为该新媒体技术的采纳者，以年轻的知识群体为主，带有明显的阶层印记。为此，当务之急是开展“扫盲”与普及教育。具体而言，需关注智能生成内容的随机性与连贯性检测、语法、数据与来源分析等特征，使其能敏锐地观察、识别以及审读文本。

　　同时，加强智能媒体素养教育，培养批判性思维和多元文化意识，推动技术伦理教育。为此，应帮助公众客观评估生成式人工智能的利弊，教授信息真伪辨别方法，引导公众建立多元价值观，提高隐私保护意识，关注技术应用的道德影响。

　　参与力与创造力：主动出击，AI赋能助力价值引导。生成式人工智能改变了内容生成的逻辑与路径，但是从人类所追求的目标与需求满足来看，与专业机构及个体内容生产者在本质上是殊途同归的。如果对其运用得当，将为价值观引导提供技术动力。在人机协同方面，需要厘清人与智能机器的角色分工，实现社会效益最大化。

　　一是利用生成式人工智能进行文本、图像、影音等内容的分类分级管理，扩大信息覆盖面，关注最新技术应用，开展教育视频制作等创新实践，抢占信息高地。二是个性化内容生产。生成式人工智能可根据用户的信息提示、喜好等生成个性化内容，使得内容按需生产成为可能。三是事实核验与数据分析。借助技术手段进行信息核验，为价值观引导提供决策支持。而在信息审核、创作环节，仍需坚持“人工+智能”的协同模式，特别是在新闻行业，专业记者与编辑的价值判断不可或缺。

　　与此同时，价值观引领需要从提高数据质量等方面入手。在数据喂养方面，注重内容品质，提升符合主流价值观的内容比例；在人工训练算法过程中注入公共价值与社会价值，以主流价值观优化训练模型。对恶意“引导”性问题，提高机器的识别能力。 

　　规范力与治理力：技术规制与社会治理并行，建构多元主体协同治理机制。辨别力与赋权力是从智能生成技术的功能层面所作的探讨，主流价值观引导还需要超越该层面，从政策制定与协同治理角度作顶层设计思考，为其长远发展作全盘考虑。对此，结合我国国情以及2025年起实行的《人工智能生成合成内容标识办法》，可从技术规制与协同治理入手对该技术作出应对。

　　首先，建立技术工具箱，进行数字标识与自我修正。针对生成式人工智能信息来源不明、虚假信息泛滥问题，技术提供方可作出数码标识并进行来源追踪，方便公众鉴别与辨识。同时，在数据采集、模型算法设计及企业决策这几个阶段提升数据的透明度，杜绝“黑箱”操作与算法歧视。此外，数据质量提升也至关重要。关键在于让AI向人类价值观“对齐”，可通过逆向强化学习这种机器学习技术使机器能观察人类的行为并推断其偏好、目标和价值观。

　　其次，需要多主体协同共治，法治规范、行业自治与公众监督协同一体。有关规定支持各行各业在生成式人工智能技术创新、数据资源建设、转化应用、风险防范等方面开展协作。这为该类技术治理奠定了多元主体协同治理的基调，各相关主体皆大有可为。在制度设定与法治规范层面，监管方需持包容审慎态度，以智能技术的相关管理规定等为基准，在人工智能治理过程中，秉持人类优先原则，加强数据隐私保护、提高数据透明度、强化平台监管，完善风险预警机制，加强国际合作，营造安全可信的信息环境。

　　技术的提供方与平台方则需要进行分级分类管理，鼓励两方在依法依规前提下大胆创新。支持媒体、科研机构、公共文化机构等与国内生成式人工智能研发、服务机构开展合作，以AI赋能革新内容生态，推动智能化转型，开拓社会主义核心价值观传播阵地。与此同时，鼓励行业组织机构积极参与到技术标准制定中，履行数据隐私保护与安全存储义务，与监管部门合作，定期进行相应审计与评估，提高自我管理水平及内容产出质量。

　　公众层面，需秉持开放透明原则，促进信息来源向公众开放，将生成式人工智能技术发展置于公众监督之下。对此，为了使公众更好行使监督权，一方面，需要为公众赋权。鼓励技术提供方或平台为公众开放一定权限，可以查阅其训练数据集，删除人工智能生成的虚假、违法信息以及其他真人合成制品。另一方面，提升公众对大模型算法的整体认知水平及技术行动能力。具体包括熟知自身权益，保护个人隐私与数据安全。例如，不轻易在智能生成应用中输入敏感信息，避免个人信息被无限期地存储；了解各智能应用的知情同意权益要求；能区分事实和AI虚构作品，了解智能生成技术底层逻辑，突破模型算法束缚，提升智能化生存能力。

　　生成式人工智能作为连接人类与技术的新媒介，正在重塑我们的认知图景。面对其局限性，我们需要构建赋能与规制的协同体系，做到坚守与协同并举，一方面，坚守文明底线，充分理解技术边界，在控制与创新中寻求平衡；另一方面，通过教导与引导，以主流价值观干预、驾驭、引领模型算法，协同各方力量共同开拓价值观引导的新路径。面对AIGC的浪潮，我们既要充分借力其赋能效用，也要审慎构建其规制框架，以此协同共进，在实践中不断探寻价值观引导的创新之路。

　　（本文系国家社科基金重点项目“基于智能算法推荐的主流价值观传播及青年价值观引导研究”（23AXW005）阶段性成果）