人工智能正在深刻改变信息的生成与分发方式，也正在改变人们认识世界、接受理论的路径。作为思政课教师，我关注到一个显著的变化：理论在不少学生那里的第一入口，已经不是课堂，而是手机和电脑里的对话框。一位学生直言不讳：遇到不懂的概念，第一反应是打开AI问一句，而不是翻教材、问老师。这种变化无关对错，是技术驱动交往方式的客观变化，但也对理论宣讲工作提出了更为紧迫的新要求。

　　事实上，进入到数智时代的理论宣讲工作面临着前所未有的挑战：有时候，讲得越来越细致、越来越系统，创新形式也越来越多，但真正进入人们认知进而影响判断的效果却并没有同步上升。问题不在讲得不够多，而在讲的方式还停留在上一代媒介。当前理论宣讲工作者所面对的是一个永远在线的解释者，即人工智能。场景变了，但是传统的理论宣讲模式有时却“涛声依旧”，以至于出现了两类常见的错位。

　　一方面是逻辑错位。传统宣讲遵循线性逻辑，从头讲到尾、一环扣一环；数智时代的人们则生活在网状逻辑之中，数字空间的叙事是多入口且可跳转的。从表面上看，人们接收的信息是刷出来的，实则是被算法推过来的。用线性的方式在网状的世界里做传播，就像在高速路上发传单，发得很努力，接到的人却很少。

　　另一方面是主体错位。传统的理论宣讲对象或许是单纯的听众，而数智时代的听众已经有了很强的创作者意识。当前，人们不再满足于消费文化，而是深度参与到生产和传播文化的过程中。尤其是当代青年，既熟悉全球流行的叙事语言，又对自己的文化有认同感和表达欲。今天，理论宣讲的对象不是一张白纸，人们不仅有生产能力，也有发布渠道。而不少理论传播的预设还是“我来讲、你来听”，甚至一些宣讲品牌就叫做“我来讲、你来听”或者“我宣讲、你来听”，实际上这个场景已经失效了。

　　但是需要注意的是，任何时代的技术，尤其是通达社会意识的技术，都会受到已有的历史文化与意识形态的影响。故而技术本身的价值中立性是极为有限的，需要我们在应用时加以鉴别、筛选与完善。例如，算法技术本身就装着价值取向，其传播与互动方式使得算法总是能在人不知不觉中“替”人做判断。这种“替”极为隐蔽，人们常常后知后觉，等意识到“替”的事实，算法给出的答案早已在脑中扎根了。在当前人们的信息获取网络中，人工智能是一个高效且全面的行动元，不仅可以参与定义问题和组织答案，更能够塑造认知。以共同富裕为例，如果人们问人工智能“怎么理解共同富裕”，往往会得到一段标准化的定义，如若再追问“这对一个普通年轻人意味着什么”，那么人工智能给出的才是贴合提问者处境的回答。人们对理论的印象就是在这样的对话框里形成的。但人工智能给出怎样的回答，则取决于训练数据和对齐方式，这都不是提问者能够左右的。

　　对于理论宣讲工作者而言，如何阐释理论是我们的责任。过去，这种解释权被固定在课堂里、书本中、讲台上，现在算法在其中的作用变大。让党的创新理论“飞入寻常百姓家”，就要推动理论宣讲直达大众获取信息的主阵地、第一场景。

　　其一，破解话语壁垒。算法时代的人们特别是年青人，广义上都是数字原住民，共享同一种媒介化的生存状态，即认知层面日益依赖算法供给、判断愈发地在信息流中完成。碎片化接收与参与式表达已经成为叙事之日常。很多时候，理论宣讲工作者所要做的是把理论翻译成人们熟悉的语言，在人们熟悉的文化符号、影视情节乃至游戏中抛出理论概念，让大家参与讨论，然后再回到定义，方能实现认知的升华。

　　其二，让受众成为共创者。数字记忆单靠传递是不够的，需要公众参与建构。理论宣讲工作当然需要生产足够多的内容，但同样需要设计能够有效容纳内容的话题和框架，更需要打造适合展开话题与框架的场景。这些场景应突破传统的讲堂，而且要充分融入具身智能等新型交互载体。场景是情境，是人与物共同构成的意义场域。认知不只发生在头脑中，也在身体与环境的互动中生成。理论之所以能在参与中被理解，是因为受众在参与的过程中把抽象概念放进了具体情境，便于结合自身经历进行理解、形成结论。

　　其三，把输出升级为对话。理论的生命力，在于始终面向实践敞开自身，在回答时代之问中发展自身。理论宣讲要敢于面对复杂问题，更要输入、要倾听。一方面，这是理论本性的要求。马克思在《关于费尔巴哈的提纲》中指出：“哲学家们只是用不同的方式解释世界，而问题在于改变世界。”理论的价值在于改变世界，“理论和我的生活有什么关系”这样的发问是实践对理论的质询。理论若不能回应这种质询，便只是悬浮于生活之上的经院话语。另一方面，实践是认识的来源，也是检验真理的唯一标准。问题是时代情绪与生活经验的凝结，是理论重新遭遇现实的契机。回避问题的传播切断了理论经由实践确证与修正的通道，最终会使理论脱离现实。

　　总之，数智时代的理论宣讲工作要把理论的解释权，从算法手里拿回来一部分，要让理论出现在人们打开手机就能看见的地方，让理论成为青年理解和解释自己生活的语言。

　　（作者为浙江大学马克思主义学院副院长[主持工作]，研究员、博士生导师）