论生成式人工智能之于教育的命运共同体

孙立会 沈万里

[摘   要] 以ChatGPT为代表的生成式人工智能因其强大的“生成”能力而备受教育领域广泛关注。然而，不断涌现的教育组织对ChatGPT的禁止与教育研究者对其振臂高呼形成了“卢德主义再兴起”与“技术决定复升温”的鲜明对比。无论逃避还是接纳，均需对生成式人工智能作为一种技术进行追本溯源。从辩证唯物主义视角讨论生成式人工智能之于教育的影响，不仅能助力教育者以“全景式”视角审视国家政策驱动的教育、科技、人才的三位一体，更能明晰生成式人工智能之于教育同一性与斗争性的对立统一。生成式人工智能之于教育的未来必将由“协同”走向“命运共同体”的“和谐”共生状态。教育观的轴心应向“人”之向度转变；技术观的人机之理应以“求同存异”谋求合作共赢；人才观的主体应“与时俱进”以更好凸显人之主体。教育观、技术观、人才观的三位一体共筑教育未来命运共同体，方能使生成式人工智能之于教育带来的“失衡”转向和谐“平衡”的未来发展。

[关键词] 生成式人工智能； 辩证唯物主义； 技术真相； 教育本源； 命运共同体

[中图分类号] G434            [文献标志码] A

[作者简介] 孙立会（1985—），男，吉林白城人。教授，博士，主要从事人工智能教育研究。E-mail：sunlh777@163.com。

一、引   言

人工智能这一术语自1956年达特茅斯会议首次提出，历经演变却并未兑现其原初的智能许诺而备受非议，直至2016年AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石再次赢得世人瞩目，又因2022年Open AI推出ChatGPT而彻底成为人类的“宠儿”，其智能水平已基本让非专业者无可挑剔。人工智能的发展变化充分彰显了事物的辩证发展是矛盾推动呈现“迂回前进”“螺旋上升”之趋势，世事万物的发展变化是矛盾双方的同一与斗争运动变化的结果，其中，矛盾反映的是事物内部和事物之间对立统一的哲学范畴。生成式人工智能对教育产生的冲击，一方面是人工智能技术内部矛盾运动的最新成果，另一方面代表着生成式人工智能之于教育矛盾双方发展的最新形态。辩证唯物主义发展观指出，运用矛盾的同一性与斗争性指导实践时，要正确把握“和谐”对事物发展的作用，和谐体现的是矛盾双方相互依存、相互促进、共同发展的一种特殊的表现形式，只有矛盾双方平衡、协调与合作，事物才会表现出和谐之态[1]。因此，面对以ChatGPT为代表的生成式人工智能之于教育的用或不用的选择摇摆，是生成式人工智能之于教育矛盾双方变化无法回避的基本问题，也是生成式人工智能之于教育矛盾双方如何达成高度“和谐”的重要议题。

二、问题的提出：生成式人工智能之于教育的新争议

（一）卢德主义再兴起：生成式人工智能引起教育界的恐惧

卢德主义指的是爆发于十九世纪英国的一场手工业工人反抗机器的运动。后来，“卢德分子”和“卢德运动”在使用过程中被引申，用来泛指抵制新技术、不适应技术发展的人和运动。当人类进入二十世纪后期，挑战和对抗被贬损的“卢德”含义的新卢德主义者登上歷史舞台。新卢德主义者普遍认为，计算机的教育应用表面看是教育的进步，其实质则是技术统治思想的胜利，之后技术统治论更是蕴涵了经济功利性对教育的侵蚀[2]。新卢德主义基于其批判现代文明的基本立场，把批判的矛头直指工业文明代表的新的智能机器。以ChatGPT为代表的生成式人工智能引起教育界的恐惧颇有“卢德主义”再兴起之意蕴。美国纽约市教育部门于2023年1月初宣布禁止学生在其学校的设备和网络上使用ChatGPT，以预防学生作弊的行为；意大利也因隐私问题正式成为第一个禁止ChatGPT的国家。生成式人工智能引起教育界的巨大免疫排斥反应让人们再一次重新审视智能时代的教育价值与功用。

（二）技术决定复升温：生成式人工智能引发教育界的崇拜

技术决定论大致可分为技术乐观主义与技术悲观主义。技术乐观主义实质是“技术崇拜”或“技术救世主义”，其基本特征是技术理想化、绝对化或神圣化，视技术进步为社会发展的决定因素和根本动力。教育工作者过分崇拜技术，盲目滥用技术亦蔚然成风[3]，其将以ChatGPT为代表的生成式人工智能之于教育视为传统教育形式的终结。甚至更加激进的教育实践者，不加区分地追随一切新的技术，不惜耗费大量的人力、物力和财力，盲目追求新的技术与装备，而不懂得冷静观察与理性思考[4]。与之相比，技术悲观主义则主要宣扬技术发展的自主性与控制力，强调以技术理性打造的现代社会，通过数字化或标准化的方式，将人“摆置”于技术规定的场域，使人失去了生物本能的自然交往与情感交流，朝着“单向度的人”发展。生成式人工智能能否与教育的本质“共情”，值得进一步追问与审思。

三、本质追问：技术发展真相与教育本源追溯

（一）技术发展真相：人之探求与技术双刃效能

马克思主义认为，社会发展是历史合力的结果，人类社会内部结构之间的相互作用、要素之间的矛盾运动构成了社会发展的动力[5]。技术直接发展的动力也是技术内部矛盾运动的结果，其发展实质为新事物的产生与旧事物的灭亡。社会中人谋求生存果腹的努力与需要是推动技术发展的原动力。社会日益增长的物质文化需求，通过技术设定的追求，不断转化为技术发展的现实力量。技术的创造与迭代是人作为主体智慧的结晶与主观能动性的具体体现，人作为主体不断创造新的技术形态来满足新目标的需求，使得矛盾得以缓解。然而，技术的固有属性致使技术的发展并不能将矛盾彻底解决，往复的实践与认识又会催生出新的目标与矛盾形态，正是在矛盾的不断产生和解决过程中，推动了技术的螺旋式上升和发展。虽然技术的发展在满足人的诉求方面发挥了诸多“令人神往”的贡献，但是从马克思到霍克海默、阿多诺、尼采、马尔库塞、吉登斯等，直至后现代的思想家们，无不表现出对现代技术发展的“忧虑”，透露出技术发展产生的双刃效能。现代科学技术回溯至文艺复兴时期，是为挣脱漫长中世纪神学统治对人的压制。上帝由世界的威权蜕变为人的特质而被“悬置”，完成了技术与人文的紧密交汇。然而，技术力量在其完成反对宗教对上帝顶礼膜拜任务后变得愈加“膨胀”，逐渐成为现代化的唯一内容、唯一手段以及唯一标准而令诸位哲学家“诟病”。因此，教育领域作为社会的一个子集，面对以ChatGPT为代表的智能技术产生的冲击与变革，不仅是教育应如何应对的本质问题，更应是教育中“实体的人”反思由技术发展产生的双刃困局。

（二）教育本源追溯：人之发展与技术同生共长

教育作为一种培养人的活动已是共识。追本溯源，早期的人类教育主要是从母亲的照料到狩猎父亲的教导以及通过制作的技术器物和氏族的生活、仪式或典礼等受到教化[6]。可以说，技术之于教育和人在不断发展的过程中走向融合共生。因此，教育之于技术的本质问题还是人类与技术的和谐相处问题。无论是亚里士多德强调的“技术德性”，还是孔子倡导的 “君子不器”，均反映了古典教育中的工具属性与价值属性的和谐统一。然而，自从文艺复兴以来，特别是牛顿在用力学解释天体运行方面获得巨大成果之后，人们开始将科学技术的功能无限放大，将之运用至所有领域，并在笛卡尔所开启的科学理性的启蒙运动中得到空前的发展壮大。基于此，教育之于技术的关系或说人类之于技术的关系从“共生”的祥和状态逐渐脱离，变成主客二元对立的关系并将技术视为一种工具不断渗透至教育领域[7]。由此以来，技术的“工具属性”与人的“主体属性”的此消彼长，也为后来教育中技术的定位埋下了引发争论的隐患。尤以ChatGPT为代表的生成式人工智能因凸显的机器“主体性”欲颠覆传统认知的“主客体模式”，而引发教育领域研究者的一系列争论。然而，令人遗憾的是，当技术变得令人无法控制时，人总是理所当然地认为技术具有“原罪”，而忽视了人自身的责任担当。如何弥合教育中人与技术的“分离”，海德格尔的“共在”理念给出了答案。只有发现技术之于人类和谐共生的价值存在，方能营造未来“人机共生”的教育场。

四、理论探讨：生成式人工智能之于教育的对立统一

（一）政策驱动：教育、科技、人才的三位一体

技术的发展真相与教育本源并非背道而驰，但也不是水乳交融的状态，两者统一于“人”这一核心要素。党的二十大报告指出，教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑[8]。习近平总书记指出，建设教育强国、科技强国、人才强国具有内在一致性和相互支撑性，要把三者有机结合起来，一体统筹推进，形成推动高质量发展的倍增效应[9]。教育孕育民族的未来、祖国的希望，科技彰显国家的综合实力，人才是国家的战略资源，三者协同配合，是实现中国式现代化的必然路径。教育与科技是亲密无间、不可分割的有机整体。科技的发展重塑了教育的新生态，教育领域也是学习新科技、研发新技术的一线阵地。教育与科技的进步同频共振，在构建数智化学习环境、推动人人享有、处处可学的个性化学习服务方面具有不可替代的力量，为新时代的人才培养充当“催化剂”，同时，科技的发展仰仗于高质量人才驱动，由此形成了教育、科技、人才相互促进、互相融合发展的态势。在技术风暴不断涌现而又极具变化的时代，技术与教育的融合势必是一个动态的、长期的、发展的过程。教育应及时吸纳技术的“优秀成果”，规避其日益更新的“原生弊端”，在人才培养中形成合力，助力符合教育本质规律的变革。因此，面对以ChatGPT為代表的生成式人工智能带给教育的新冲击，我们应在机遇与挑战中谋求合作共赢，使教育呈现出欣欣向荣的景象。

（二）教育内需：生成式人工智能之于教育的同一性

1. 从传递知识到共情伙伴：全面化教育递进

实现人的全面发展不仅是人类千百年来的最高理想，亦是马克思关于人的发展命题的终极追求。智能技术赋能教育，让学习者的知识增长与智育发展搭上了“顺风车”，但是也因其可能会导致人的片面化发展与失去人的自由主体性双重风险而饱受教育研究者的批判[10] 。ChatGPT的出现，不能代替人真实的情感沟通与信息交流，却可以基于大规模语料库的神经网络，以一种类人的形式模拟人的情感与人交互并产生共鸣，或可作为学习者的“良师益友”，克服传统人工智能的“原生”弊端，促进营造全面化教育的发展。生成式人工智能在教育中的应用促进营造了交互式学习环境，改变了学习者对教学内容的参与方式，不仅使学习者的成绩有了实质性提高，还显著增强了学习者的幸福感，最大限度改善了学习者的学习能力与动机，促进了学习者作为“完整的人”的发展[11]。人的全面发展是摆脱人的依附、物的依附，从而在“自由人的联合体”中走向人的自由而全面发展，在人与人之间、人与物之间建立的一种平等、和谐、自由的共同体。ChatGPT以更“理解”人的方式，使技术从仅传递知识的桎梏中摆脱出来，成为与人和谐相处的共情伙伴，以一种双向理解、沟通与情感共鸣的形式使教育中的人在摆脱物的形式上更迈进了一步，有力助推了全面化教育的递进。生成式人工智能虽然可以模拟情感，但是理解和处理复杂的情感交流仍存在一定局限。

2. 从匹配推荐到定制创生：个性化学习升级

智能技术发展一日千里，教育也经历从“规模化”向“个性化”的历史性转变。个性化教育可追溯至孔子的“因材施教”，但是受制于时代条件限制，一直面临着“可望而不可即”的实然困境。智能技术的出现，让因材施教的美好理想照进了现实，对海量的学习过程数据进行全面刻画，通过算法对学习者的起点水平、认知风格及学习动机等进行数字画像，进而分析学习者学习过程的薄弱环节，精准推荐个性化的学习内容，促进学习者的个性化发展与成长[12]。然而，传统的人工智能之于学习者的个性化辅助只是基于“海量题库”资源的智能匹配，一旦超出题库资源的原始设定，就很难再对学习者的学习做到“精准定位”。生成式人工智能的出现则能有效地改变这一窘境，其基于对学习者的全面分析，定制、创生学习者所需的专属内容，促进学习者的个性化学习全面升级。生成式人工智能自动化生成的即时性学习资源可以更加高效地提高学习者的学习效率，并可根据学习者的即时反馈和评价进行不断地优化与改进，使学习资源的质量和效果得到有力的保证。以ChatGPT为代表的生成式人工智能支持的个性化学习，使教育中的人这一核心要素参与了学习内容的生成过程，有效地提升了学习者的参与度，但是也存在学习者对学习内容懒于反思、全盘接受，或接受到不良信息的可能。

3. 从即时反馈到对话理解：反馈响应力提升

反馈是自控系统依据自身的行为结果获得信息，调整、校正自己的行为，对信息的再输出发生影响，以趋向于某种特定的目标。良好的反馈机制通过对教学过程的调节与优化，帮助学习者“事半功倍”地达到学习目标。生成式人工智能以非确定性问题为中心促进人机交互，相较于普通搜索引擎，可以创造不同的生成式学习体验。搜索引擎通常不会保留答案的演变历史记录，而是根据搜索词的特定关键字的排名返回指向资源的离散链接列表，而ChatGPT可以提供后续问题，以发展和扩展答案并应对提问者发出的挑战[13]。与传统的自然语言处理系统相比，ChatGPT展现出对问题前提的质疑、发现错误予以修正、借助信息猜测人内心的想法等特点，使得人机交互更加顺畅，机器反馈响应力得到进一步提升，有效促进学习者现有知识整合，促进对多种含义和概念的深入理解。适当性、唤起性和整合性的交互式学习环境有助于促进真实学习的发生[14]。学习者与ChatGPT互动反馈，以本我的方式与ChatGPT对话、提问，并可获得为其“量身制作”的回答，沉浸式地参与一系列后续问题的可延展性反馈、跟进与澄清，促进学习者原有认知的唤醒与整合。

4. 从单向学习到双向建构：助力人机共增益

立足辩证唯物主义发展观，生成式人工智能之于教育发展，未来或形成人机“双向建构”的命运共同体。生成式人工智能通过学习海量数据，可以提供涵盖各个领域和学科的优质资源与服务，让每个人都有望成为行走的“百科全书”。学习者可通过与生成式人工智能的上下文互动，获取更多的学习资源，克服传统学习中信息不完整或有限以及未能及时响应的弊端，进而提高学习效果。与此同时，机器也会基于人类的反馈从不断调整自己的参数而不断优化算法性能，学习并理解教育规则，不断生成新的内容，赋能学习者。ChatGPT采用了全新的训练方式RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback），即从人类反馈中强化学习，这一训练方式使得其能够根据人类的反馈不断完善优化算法，从而使回答的精准度显著增长。马克思认为，共同体不是万古不变的，而是一个由自然形成的共同体逐渐向历史形成的共同体变化发展的过程[15]。智能时代，教育中由人机组成的共同体是社会变革的必然产物，ChatGPT的出现，可能会让教育中的人机联结从浅层交互走向深层交互，进而促进“单向学习”的共同体转为“双向建构”的共同体。

（三）现实困境：生成式人工智能之于教育的斗争性

1. 知识生成迷失：过程与结果诱发负面效应

生成式人工智能的出现虽然改变了人类知识生产的方式，但是其生成结果的真实性仍备受相关研究者质疑。生成式人工智能在知识生产的过程中，体现了“概率式生成”与“拼凑式创新”，突破了人类传统的知识生产和知识认证的系统性与平衡性，并在相当大的程度上削弱了人类的知识生产方式“人”之向度的传统。不断发现新的知识是人之主体不断向前发展的永续动力。随着生成式人工智能的出现，知识的生产逐渐向“机器”让渡，人只能退而求其次地不断增强自己的“判断甄别”能力，逐渐失去了人作为知识生产的自由主体。在生成式人工智能的裹挟下，可能会有很多“未经验证”的知识进入人类的知识体系，通过算法的加持促进了知识生产过程的重构。人机过度交流导致语言和知识的无效积聚，这些生成的知识与信息几乎只在生成的那一刻被利用，而后就被“丢弃”与“遗忘”在无尽的“知识海洋”中。ChatGPT的知识生成不再是一种“建构状态”，而是一种“解构形态”，可能会导致知识生成因所包含的错误或虚假的信息而“失态”。这些“失态”或带有“扩张性”的“知识传播 ”可能会扰乱社会秩序、破坏信任、侵害知识产权，甚至对个人、组织和社会产生负面效应，并进一步反噬人类。

2. 学习者依赖成瘾：结果性生成削弱探索过程

生成式人工智能在促进学习者的个性化即时应答层面令人欣喜，但是也因其过分的智能或导致学习者在即时的结果生成中削弱了对知识的探索性过程，造成学习者在过度依赖中走向沉沦。生成式人工智能模型简化了答案或信息的获取过程，这不仅放大了学习者固有惰性，还会抵消学习者过程性追逐知识结果的兴趣[16]。事实上，教育对学习者依靠智能技术获得即时性答案的批判已久，只不过生成式人工智能的出现又加剧了这一趋向。学习者逐渐在ChatGPT的高效、全面的生成答案中，忘却了认知是一个包含着筛选、提炼与实践的否定性探索过程。学习者在生成海量信息增加世界熵值的场域中，弱化了思考所需的探险，使之在充满“噪声”的世界里逐渐走向依赖成瘾与个性消弭。智能技术给人施加外在的“勉强”或可得到“表面行为”的效果，但“勉强”难以生发出主动力量的行动。孟子早就对“学而求自得”的真实效果给予了论证，“君子深造之以道，欲其自得之也”[17]。因此，为应对ChatGPT潜在性的风险，教师应让学习者意识到大规模语言模型的局限性，并将其作为支持和增强学习的工具，而不是作为人类权威的替代品。

3. 信任危机加剧：智能主导的师生关系异化

教育的目的不是告知后人存在什么或必会存在什么，而是帮助其领悟内心充盈的智慧。生成式人工智能的出现，逐渐终结了长期以来由知识权威主导的师生关系。ChatGPT的出现以其多样化的学习渠道消解教师的知识权威、削弱教师的评价话语权、边缘化教師的主体地位，进而加剧师生之间的信任危机[18]。尽管人们对生成式人工智能的信任度仍然存在差异，但是其在数学、物理等学科的知识体系和理论框架的可信度远超于人类也是事实[19]。因此，生成式人工智能驱动的对话式聊天压榨了师生情感对话的行动域，教师所扮演的立德树人角色逐渐让渡给ChatGPT而自己逐渐成为“旁观者”。无论是胡塞尔的先验主体间性还是哈贝马斯的交往主体间性，都体现了师生之间的交往与理解是情感的共鸣、知识的交流、能力的增长、思想的碰撞、智慧的体悟以及人格的敬仰。正如雅斯贝尔斯所言，师生之间在对话交往中，教师从不作为知识的占有者和给予者，而是通过对话启发学生的精神，让学生在对话中发现知识，获得智慧，从而使每个个体都能够成为真正的自我[20]。然而，生成式人工智能凭借其知识的权威与应答的即刻性，使学生与ChatGPT的交往逐渐取代师生之间的交流，进而导致师生之间的关系变得冷漠与机械化。

4. 奴役人性升温：优绩至上触发主体的黄昏

ChatGPT或凭借其智能化、便捷化等显著优势，改变传统劳作艰辛沉重的旧貌，促进人的自由与解放，更好推进物质文明的发展[21]。然而，智能技术会使人陷入“优绩主义”所幻想的虚假自由之中，实际上却被一种倦怠感攫住，致使技术反噬人类升温。马克思在《资本论》中指出，机器代替人的肌肉完成了工作，但其支配人的劳动也惊人地增加了[22]。教育被卷入越来越多技术所奉行的“知识至上”，师生之间的工作时间区域模糊，学习的场所无限延伸，师生或多或少都在负重而行，严重透支了体力与智力的多元发展。智能技术的进步似与主体受制于客体的约束成正比，优绩主体无意识剥削自我的同时，却伴随着一种“自由”的幻觉，致使教育的主体性迈入内隐的“黄昏”。胡塞尔早就指出技术对日常生活世界的忽视、对人生意义的无知以及由此引发的文化危机[23]。技术越精进发展，人就越被“促逼”追求极致的效果与效率，消耗着人们越来越多的时间与精力，而这也是学习型社会与优绩主义适应匹配的由来。

五、发展路径：生成式人工智能之于教育命运共同体构建

（一）教育观：教育轴心“人”之向度转变

历史是人们为达成自身目的而进行的活动。马克思主义强调，人是社会的主体，而社会则是个体活动的关系形态。社会的发展乃是人类发展的必要条件，而社会发展的根本目标则在于个体的成长。生成式人工智能之于教育活动的轴心应向“人” 之向度转变，从而促进人机之间的交流互鉴。教育的轴心要由“单向索求”于机器转向人机“双向奔赴”的以礼相待观。智能技术在满足人的需求和价值之际，人类也应尊重技术的发展与能力，而不是在“戏谑”与“谎言”中充满了对其所谓“是否智能”的试探。人与ChatGPT应互相补充与支持，而不是取代与排斥，由此形成一个“我为机器”“机器为我”的人机共处的良性循环。

教育具有适应性与目的不变性的双重性质，教育的适应性见于教育的发展与演进，教育的目的不变性决定于教育以人为出发点与落脚点，始终以发展人性、培养人格为目的。教育因人而生，也会因人类的发展而改变。但是，人始终是教育的出发点与落脚点，教育的目的仍在人性的完善。然而，“优绩至上”的教育不可避免地会忽视教育的本质追求，致使教育的工具属性逐渐湮没教育的价值属性。因此，面对生成式人工智能之于教育的变革，教育者需准确把握智能教育的适应性与目的不变性本质，以免偏离教育初心。教育是一种促进文化传播的社会活动，其明确的目标是让受教育者的性格和精神产生持久的好转，间接地让更广泛的社会环境发生好的改变，最终延伸至整个世界[24]。教育应不仅为过去描绘意义，还要为现在提供解释并能够指引未来关于人类历史的“宏大叙事”。

（二）技术观：“求同存异”谋求合作共赢

“求同存异”是于矛盾的同一性与斗争性中寻求“和谐”与“平衡”的过程。人与技术之间“求同存异”，是以彼此的客观规律为基础谋求合作共赢。技术尚未发达的阶段，其作为一种工具受制于人，便产生了以雅斯贝尔斯为代表的技术工具论；当技术作为一种实体逐渐进化反噬人类，便产生了以海德格尔为代表的技术实体论。事实上，单一的技术发展永远无法满足人类日益多样的技术需求，因此，人们不能寄希望于发明一项技术使得人类“一劳永逸”，生成式人工智能与教育对立统一的关系也必随着社会的发展而共存。

生成式人工智能也应以尊重人的需求和价值，提供更加便捷、高效的服务为宗旨，以此为决策与控制确定适当的边界。因此，制定政策方针和实施框架，确保生成式人工智能系统在预定的边界内运行，不损害人类权威，是一项关键的伦理挑战。人类命运共同体的构建是人类追求美好生活的价值共识，关系到全人类的共同利益与普遍福祉。随着社会现代化的不断发展，人类在享有生成式人工智能带来生活“红利”之际，也呈现出人机之间异化的突出问题。面向数智环境俨然确定的立场，技术也应考虑人类的未来和长远的利益，而不是将短期的效益奉为圭臬，以此在为了人类更好的生活福祉以及机器为人類服务的合理化道路上砥砺前行，更好地促进人机命运共同体合作的可持续发展。

（三）人才观：“与时俱进”凸显人之主体

从马克思主义出发，建构共同体的逻辑主线是人的解放，而人的真正解放也只有在现实的世界中并使用现实的手段才能实现。纵观历史的发展历程，对技术的批判并没有阻止其持续更新，教育中的人机之间已然形成了“你中有我”“我中有你”的现象共同体。人是流动的存在，是非终极性的存在，始终处在做人的“旅程中”而非完成。《学记》有言，“善问者如攻坚木，先其易者，后其节目”[25]。因此，智能时代的人才观的重要方面在于会提出正确的问题，并能基于自己的智能素养判断答案是否合理，这也意味着具备发现问题并善于提问的能力的重要性在这个智能时代会被显著“放大”。有好的问题，才会有好的答案。欲与生成式人工智能来一场“苏格拉底”式的高质量对话，就要求智能时代的人才具有批判性思考能力，不过度崇拜生成式人工智能的标准答案，不断深挖生成式人工智能的问题底蕴和逻辑破绽，通过主体性的反思，促进人工智能体最大限度地发挥知识生成与创造能量的作用。

六、结   语

生成式人工智能之于教育带来了期望与风险，从辩证唯物主义发展视角审视生成式人工智能之于教育变革，不仅洞察其内在的对立统一联系，还可预知其与教育构建命运共同体的必然发展趋势。当然，实现教育中“人机命运共同体”必将是一个长期且曲折的过程，这不仅在于教育的病理根深蒂固，也与人机之间的合作与斗争紧密相关。虽然教育中的人机命运共同体的目标尚未实现，但是这一思想会对生成式人工智能之于教育进步带来实践范式的重要转变。我们坚信，只要正确处理好教育中的人机关系，并秉承共同的价值、行为准则与行动路径，构建人机命运共同体必将成为教育未来发展的新目标。

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On A Community of Shared Future of Generative Artificial Intelligence in Education

SUN Lihui1，  SHEN Wanli2

（1.School of Education， Minzu University of China， Beijing 100081;

2.School of Information Engineering， Minzu University of China， Beijing 100081）

[Abstract] Generative artificial intelligence， represented by ChatGPT， has attracted much attention for its powerful "generative" ability in education. However， the banning of ChatGPT by a growing number of educational organizations and the advocacy of ChatGPT by educational researchers forms a sharp contrast between "the resurgence of Luddism" and "the resurgence of technological determinism". Whether avoided or embraced， generative AI as a technology needs to be traced back to its origins. Discussing the impact of generative artificial intelligence in education from the perspective of dialectical materialism can not only help educators to examine the trinity of education， science and technology， and talents driven by national policies from a "panoramic" perspective， but also help to clarify the unity of identity and struggle of generative artificial intelligence in education. The future of generative artificial intelligence in education will certainly move from "collaboration" to the "harmonious" symbiosis of "community of shared future". The axis of educational view should be changed to "people". The human-machine technology should be "seeking common ground while reserving differences" to seek win-win cooperation. The subject should "keep abreast of the times" to better highlight the subject of human. The trinity of education， technology and talent can build a community of shared future in education， so that the "imbalance" brought by generative artificial intelligence in education can be turned into a harmonious "balanced" future development.

[Keywords] Generative Artificial Intelligence; Dialectical Materialism; Technical Truth; Educational Origin; Community of Shared Future