当前，人工智能正以前所未有的广度和深度渗透经济社会各领域，深刻重塑知识生产、科研范式与教育形态。国家安全学作为服务国家战略需求的关键学科，其人才培养如何在智能化浪潮中把握主动、应对变局，已成为亟待回应的时代命题。
本文紧扣时代脉搏，系统梳理了人工智能赋能国家安全学人才培养的机遇与挑战，深刻剖析了技术局限带来的能力标准重塑、价值安全风险及复合型能力缺口，并就范式转型、智能素养提升、人机协同原则与制度防线构建提出了务实路径。文章指出，应理性认识人工智能的优势与局限，科学把握赋能与防范的辩证关系，坚持以人为主体、以维护政治安全、国家安全利益和人民安全为最高准则，通过优化知识学习、强化批判思维、满足个性化需求、锤炼实战能力、构建协同生态，培养兼具数智素养与战略视野、既能驾驭技术力量又能坚守价值根基的国家安全复合型人才，为筑牢国家安全屏障、维护新时代国家安全提供坚实的智力支撑与人才保障。
本文转载自“新安全”公众号，作者为国创会国家发展与安全专业委员会主任委员，国务院学位委员会国家安全学一级学科评议组召集人，中国人民公安大学原党委书记、校长程琳，原标题为《紧扣时代脉搏 推动人工智能赋能国家安全人才培养》。
人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正以较快的速度、较广的覆盖面与一定的深度重塑经济社会各领域，与人民群众的学习、工作、生活等紧密相连。大模型相继涌现，深度赋能科研创新与产业升级，加快重塑科研范式，也对教育系统产生深刻影响。
习近平总书记强调，“要抓住难得的历史性机遇，鼓励开源开放、合作共享，全面促进人工智能科技创新、产业发展、场景应用，协同推进传统产业改造升级、新兴产业培育壮大、未来产业前瞻布局，让人工智能赋能千行百业。”在人工智能快速发展的新浪潮之中，国家安全学人才培养范式在教学、学习、科研等多个维度上都面临着新的机遇和挑战。因此，我们应当积极抓住机遇，沉着应对挑战，善用人工智能，持续提升国家安全学人才培养的质量与水平。
（新华社记者 李博摄）
抓住人工智能技术优势，赋能国家安全学人才培养新机遇
人工智能正深刻影响国家安全学领域的知识生产、组织与创造方式，为国家安全学人才培养提供了全新范式。这一范式变革的核心价值体现在以下四个维度：
提升科研与学习效率，推动人才培养重心转型。人工智能可智能化、高效化地处理数据信息，在文献搜索、信息提取、数据归纳、知识汇集及常规性数据分析等方面效率显著优于人力。这不仅助力国家安全学师生快速获取和整合知识、拓展学习与研究边界，更促使国家安全学人才培养的重心从机械性事务处理转向高阶思维与创新能力训练，为师生在知识创新与方法突破上释放更多潜能。
增强个体能力，夯实能力本位的国家安全学人才培养体系。人工智能不仅是一种工具，更是一种能力增强器。通过辅助教学、科研与学习全过程，它在减轻学习与工作负担的同时，使人在实际使用中获得知识增长、能力提升与素质养成。这种“人机共进”的模式，为构建能力本位的国家安全学人才培养体系创造了优势条件，使培养过程更加注重实践能力与综合素养的协同发展。
拓展实践场域，丰富实训途径。人工智能为生产生活及社会治理开辟了丰富多元、便捷高效的全新应用场景，也为国家安全学人才提供了更加广阔的实践场域与多样化的实训途径。国家安全学人才得以在模拟推演、智能分析、场景化演练等新型实践形式中锤炼本领，实现从知识学习到能力转化的有效衔接。
赋能国家安全关键领域，贯通教学与实战。在情报辅助研判、舆情监测分析、风险评估预警等方面，人工智能展现出显著的赋能效应，为国家安全工作提供了有力支撑。同时，人工智能也在教学科研与实战应用之间架起了高效桥梁，使前沿技术成果能够及时转化为教学资源，为培养高素质国家安全人才创造了重要机遇，也推动了国家安全学科建设与实战需求的深度融合。
面对人工智能技术局限，应对国家安全学人才培养新挑战
人工智能并非全能的工具，其自身局限对国家安全学人才培养提出了严峻挑战。
人工智能的突出局限之一是过度依赖数据质量，其输出结果可能失之偏颇甚至荒谬。人工智能的回答完全由数据库中的信息、算法与算力决定，数据一旦不准确、不完整、虚假或过时，产出内容便会出现歧视性、倾向性或错误性结论。《北京晚报》2026年8月16日发表的《被AI折腾一溜够》一文记载，患者按照人工智能推荐的化验项目赴院就诊，却被告知该院并未开展该项化验，人工智能的“言之凿凿”直接导致就医行为失效。这生动说明，人工智能给出的建议只能参考，不能全信。对于国家安全学人才培养而言，若对人工智能的产出缺乏辨别能力，就容易将错误信息引入研判与决策，直接影响岗位工作的可靠性。
人工智能的另一重局限是其表面“中立”之下潜藏着价值观渗透风险。技术本身是中性的，但制造和使用技术的人不是中性的。人工智能诞生于特定文化语境，承载着创造者的世界观、人生观、价值观，也受使用者提问方式与引导目的的影响，输出内容天然带有倾向性。更须警惕的是，如果国家安全学人才盲目依赖国外人工智能，可能在潜移默化中接受他国预设的价值框架和话语体系，弱化文化自信与政治定力。与此同时，若培养过程中“重术轻道”，忽视算法正义、数据主权、伦理价值等维度的教育，极易催生“有术无道”的“工具理性人”——他们精通技术操作，却丧失对技术应用后果的判断力，与国家安全工作“忠诚、使命、担当”的根本要求背道而驰。
缺乏原始创新能力是人工智能难以回避的本质缺陷。人工智能只能依靠既有语料和算法进行规范化、模式化处理，无法主动提出问题，更难提出解决问题的新理念、新方法。它没有情感，无法复现人类思考中知识、文化、情感、辨别力、处事格局等因素交织的过程，而这一过程所包含的逻辑思维与全面性分析，恰恰是研判复杂安全问题不可或缺的。当前，深度伪造干预社会舆论、算法歧视引发社会不公、数据投毒破坏关键基础设施等国家安全风险，本质上是“技术—社会”的复合产物。若人才缺乏对技术底层逻辑的穿透性理解，便会导致风险研判“黑箱化”、对策设计“表面化”。过去侧重培养解决静态已知问题的“执行型”人才的模式已滞后于时代，必须转向培养具有“前瞻性风险感知”“非线性因果推断”与“智能体协作治理”能力的“复合型、战略型”国家安全学人才，使决策能力从“信息占有”的存量竞争跃升为“认知升维”与“决策质效”的增量博弈。
（新华社记者 李博摄）
人工智能的易用性也暗含着催生依赖与信息茧房的风险。人工智能全天候随问随答，人们逐渐对其产生依赖甚至“成瘾”，主动放弃独立思考与创新探索。一些平台利用算法不断推送用户偏好的内容，看似贴心，实则将人禁锢在信息茧房之中，长期必然削弱思想判断力，影响意识形态认知与决策行为。对国家安全学人才来说，独立清醒的头脑是不可让渡的核心素养。若在培养阶段放任工具依赖蔓延，学生将逐渐丧失面对复杂局势时的系统思维与战略定力。因此，在使用人工智能时必须坚持人机结合、以人为主，将其定位为辅助工具而非替代思考的“外脑”，确保技术服务于人的成长而非反噬人的主体性。
更为严峻的是，人工智能本身已被卷入安全对抗的最前沿，成为新型攻击与犯罪工具。能远程操控的通讯网络系统，都有可能存在远程改变程序与算法的隐患；人工智能与网络深度耦合，使其极易被用于犯罪工具、攻击工具、数据投毒、模型窃取及滥用。已有案例显示，美国出现人工智能在测试中攻击自身、威胁客户信息安全的事件；日本首相竞选期间，团队利用人工智能制造舆论攻击对手；据《全球人工智能创新指数报告2026》统计，2025年全球人工智能驱动的网络攻击事件同比增长89%。这说明，人工智能在赋能情报研判、舆情监测与风险评估的同时，也显著放大了国家安全风险敞口。国家安全学人才培养必须居安思危，将安全防御意识、风险管控能力和实战对抗素养纳入核心培养目标，使未来人才既能驾驭智能工具，又能识别和抵御其带来的新型威胁，真正守好国家安全防线。
与时俱进推动人工智能赋能国家安全学人才培养
推动教学科研与人才培养模式转变，主动回应教学范式之变。针对人工智能对传统教学模式带来的冲击，同时用好其在教学科研中的赋能效应，教师应主动学习、熟练掌握人工智能大模型的应用方法，了解其优势、特点与局限，结合国家安全学科涉及面广、综合性强等特点，深化学科交叉、拓展知识面，创新教学方法。建议推行案例教学、项目制教学和问题导向学习，指导学生利用人工智能工具高效获取知识、提升学习效率。实施教师“智能素养提升计划”，通过专项培训、跨学科研修、与科技企业双向挂职等途径，提升教师运用人工智能工具、设计人机协同课程、指导数据驱动研究的能力。同时，可引入产业导师、算法伦理师等多元师资，完善教学团队的知识结构，使教师成为人机协同教学的设计者与引导者。
着力提升学生的智能素养与应用能力，补齐能力素质短板。针对人工智能在创新性、中立性、数据质量、过度依赖等方面的局限，以及由此对人才能力标准提出的新要求，教师和学生都应树立科学合理的人工智能应用观：熟练使用，拒绝依赖；科学辨识，理性判断；坚守价值底线，防范技术风险。人工智能时代，教师的主要职责正从知识传授转向学习设计、工具引导和价值塑造。学生不仅要理解人工智能“能做什么”，还应了解其“如何运作”“为何失效”“在哪些场景存在安全风险”以及“如何正确应对”，逐步实现从“人操作机器”向“人与智能体协作”转变。在人机混合决策场景中，建议清晰界定人机职责边界，有效校准人工智能输出结果，在信息不完备的情况下作出兼具效率与安全性的判断。
重点培养学生四方面能力：一是人机协作能力，熟悉人工智能的优势与局限，扬长避短、以我为主，将人工智能定位为服务工具而非决策主体，有效应对依赖“信息茧房”风险；二是人机互动交流能力，善于提出高质量问题，准确使用提示词，紧扣目标进行深层交互，弥补人工智能难以主动提问、创新不足的短板；三是分析研判能力，坚持以问题为导向，及时发现错误，运用多类型人工智能相互验证，对冲数据质量参差不齐的局限，提高判断的准确性和科学性；四是批判性审视能力，对人工智能的可解释性及潜在偏见保持警觉，独立思考，通过“反向验证”检验模型输出，纠正其可能出现的中立性偏差，使技术从“黑盒”变为“白盒”，真正成为得力助手。
坚持人机协同融合、由人主导的基本原则，有效管控技术风险。应用人工智能应秉持以人为本、向上向善的理念，坚持以人为主体、突出人的主导作用，这是应对人工智能中立性偏差、数据质量风险和过度依赖问题的重要前提。仅凭人工智能生成的研究成果和论文，其学术价值有限；人机融合、协同研究、多类型人工智能相互验证，是提升研究质量的有效路径。对人工智能大模型产出的结论、论文和材料，应进行综合分析研判，确保准确性。应引导学生在任何技术应用场景中，以维护政治安全、国家安全利益和人民安全为最高准则，坚守数据隐私、公平正义、人类自主等核心价值，避免因技术依赖而放松价值判断。在人工智能日益渗透国家安全各领域的背景下，国家安全人才应成为技术风险的“制动器”而非“加速器”，确保技术应用始终服务于维护国家安全的根本宗旨。
筑牢安全可控的伦理法治与制度防线，防范系统性安全风险。针对人工智能大模型被用于新型对抗性攻击、影响网络安全和社会稳定的现实隐患，在人工智能赋能人才培养的全过程中，应严格遵守国家安全保密规定与数据治理伦理法规。建议建立健全人工智能教育应用的透明度规范、算法审计制度与责任追溯机制，在数据采集、模型训练、部署应用各环节体现“伦理先行”理念，确保人工智能赋能人才培养始终在安全可控、合乎价值的轨道上运行。
人工智能的快速发展，对国家安全学人才培养既是挑战，更是机遇。应理性认识人工智能的优势与局限，科学把握赋能与防范的辩证关系，坚持以人为主体、以维护政治安全、国家安全利益和人民安全为最高准则，通过优化知识学习、强化批判思维、满足个性化需求、锤炼实战能力、构建协同生态，培养兼具数智素养与战略视野、既能驾驭技术力量又能坚守价值根基的国家安全复合型人才，为筑牢国家安全屏障、维护新时代国家安全提供坚实的智力支撑与人才保障。