对话是一种以“理解彼此的意义”为目的，通过持续回应、修正与协调而共同建构意义的社会—认知过程。对话是一个相互协商的过程，通过积极和富有同情心的倾听，寻求共同的理解，从而发现相似之处并理解不同视角和观点之间的差异。对话并非简单的交谈，也不是辩论。对话并不等同于“轮流说话”或“问—答”。对话的目的不是为了说服他人接受自己的观点或改变他们的想法。对话的目的是消除误解，打破成见，从而促进相互理解。对话旨在培养相互尊重，从而建立可持续的关系。对话着重于阐明两个人或群体在任何话题上的异同。对话为彼此不同的人搭建桥梁，将人际关系从无知或不宽容的状态转变为对共同点和差异的更深层次的理解和尊重。从伽达默尔（Gadamer）的解释学到马丁·布伯（Martin Buber）的关系哲学，它们共同为“真实对话”提供了深刻的理论根基，使其超越了日常的言语交换，成为一种存在论意义上的相遇和创造。在《真理与方法》中，伽达默尔把对话视为理解的“视域融合。他认为，理解本质上是“对话式的”。理解不是一个主体对客体的单向解读，而是一场与文本、传统或他者的对话事件。从这个意义上看，真实的对话要求参与者具备开放性，愿意让自身的观点处于风险之中，并承认理解的终点并非“达成一致”，而是在对话过程中共同进入一个更广阔的真理空间。他说：“一场真正的谈话，是话题牵着双方走。”伽达默尔认为，对话不是“交换信息”，而是“让真理发生”的方式。
在《我与你》中，布伯区分了两种基本关系模式：“我-它”关系和“我-你”关系“我-它”关系：主体将世界或他人视为客体、工具或对象，用于观察、分析和利用。“我-你”关系：主体与另一个存在者相遇，彼此作为完整的、不可替代的“你”而存在。布伯认为，真正的言说是“我-你”关系的表达。在真实对话中，言说不是传递信息，而是邀请“你”的到来。它要求全人的投入（而非仅智力的辩论）、当下的临在和对独特性（the between）的尊重。
在伽达默尔那里，对话是“视域融合”后产生的新的理解，在布伯那里，对话是“之间”领域涌现的崭新实在。两者都认为，真实对话不是复制已有知识，而是创造新意义。
Photo by Carl Tronders on Unsplash伽达默尔（Gadamer）的解释学到马丁·布伯（Martin Buber）的关系哲学共同构建了“真实对话”的哲学图景，也清晰地勾勒出了“真实对话”的核心特征和哲学标准：自发性、互惠性与意义共构。1、自发性（Spontaneity）真实对话是开放和不可预测的。它不是按照预设脚本进行的表演，而是在互动中自然生发的过程。对话的参与者会带来自己独特的思想、情感和偏见，从而产生意想不到的转折、洞见甚至是误解与冲突 。这种“生成性空间”（generative space）和“缺乏剧本化”（lack of scripting）是真实对话的生命力所在。2、互惠性（Reciprocity）真实对话是一种双向奔赴的关系，是一种“我-你”（I-Thou）而非“我-它”（I-It）的相遇。这意味着双方都将对方视为主体，承认对方拥有与自己一样的主观世界、意图和感受。对话中存在着真正的倾听、理解和被理解的渴望，双方在互动中相互影响、相互塑造。缺乏“真实的互惠性”（authentic reciprocity）的交流，即便看起来亲密，也可能只是“人造的亲密关系”。3、意义共构（Co-construction of Meaning）在真实对话中，意义不是单向传递的“货物”，而是在不同声音的碰撞与融合中共同创造出来的 。参与者通过协商、阐释、质疑和整合，共同构建出超越个体初始理解的新意义。这个过程根植于参与者共享的文化、历史和生活世界（Lebenswelt），充满了主观经验的交织。
人与人之间的对话，不同于人与大语言模型之间的对话，它们之间的差异不仅体现在交流方式上，更体现在理解、共情、意图和关系的层面。现在，让我们用“自发性”、“互惠性”、与“与意义共构”这三个哲学标准来审视生成式人工智能以及人与大语言模型之间的对话。1、关于自发性：算法预测下的“剧本化”幻觉
大语言模型无法主动发起对话，它总是对人的提问和“输入”进行一种被动回应。人与LLM之间的对话中，LLM尽管具有类主体性，但它毕竟是没有“自发性”的，它所展现的“自发性”，本质上是一种高度复杂的算法模拟，而非源于生命体验的真正涌现。它缺少真实对话中的情感共鸣、历史与关系、默契、责任感，缺乏了人与人对中中常见的那种不确定性、动态性以及“生成性空间”。2、关于互惠性：主体缺席的“我-它”关系这是AI作为对话伙伴最根本的本体论缺陷。AI没有意识、没有自我、没有情感、没有意图，也没有任何主观体验。当它说“我同意”、“我理解”或“我同意”的时候，这只是一个语言符号的输出，背后没有任何真实的心理状态与之对应。因此，人与AI的互动，无论看起来多么流畅和富有同理心，本质上都是马丁·布伯所描述的那种“我-它”关系。3、关于意义共构：模式匹配下的意义模拟LLM能够出色地执行与意义建构相关的任务：它能总结观点、提炼论点、比较不同理论、甚至生成新的文本来“融合”学习者的输入。从表面上看，这似乎是“意义共构”。然而，这一过程缺乏一个关键要素：共享的主观世界。AI的“理解”并非基于生活经验、文化背景或价值关怀，而是基于对语言符号之间统计关系的学习。因此，当学习者与AI“共构意义”时，更准确的描述是：学习者利用AI作为一个强大的语义计算器和文本生成器，来辅助和加速 自己 的意义建构过程。AI本身并未“参与”到意义的创造中，它只是提供了高质量的原材料和加工工具。很显然，我们无法将LLM视为“另一个你”，那么，最佳策略或许是转变视角：不将其视为对话的“主体”，而是视为一种前所未有的、智能化的“对话式学习环境”或“认知伙伴”。因为，如果让我们审视人与人之间的对话，人与大语言模型时间的对话，不难发现，二者也有不少共同之处，比如，1、形式上的交互性：两者都遵循“轮流发言-回应”的基本结构，具有问答、讨论、辩论等对话形式。2、语义连贯性：优秀的LLM能保持极高的上下文连贯性，甚至能模仿某种风格、人格或知识背景，使得对话在信息层面流畅自然。3、工具性价值：两者都可以作为获取信息、激发想法、练习技能或提供陪伴的工具。LLM在某些方面（如信息广度、即时性、不知疲倦）甚至超越了人类对话者。
现在，摆在我们面前的问题，就变成了：
在人工智能时代，我们如何通过与LLM对话来有效践行对话式学习？基于生成式人工智能的对话式学习，是一种以持续的人机对话为核心机制的学习范式。在该范式中，生成式人工智能作为可适应的对话参与者，支持学习者在概念理解、实践操作、反馈修正与反思提升之间不断循环，从而实现学习意义的共建与深化。与大语言模型的对话本身并不自动等于学习，生成式人工智能并不会因为“可对话”而自动促进学习。真正的问题不是：“学生有没有在跟 AI 进行问答？” 而是：AI 是否在人的有意识地问答过程中参与了学习意义的共建过程？如果对话只是用来获取答案，它最多提升效率。如果对话被用来挑战理解、促进行动、引发反思，它才构成学习。只有当学习过程被系统性地设计为对话——涵盖理解、实践、反馈与反思——生成式人工智能才能真正提升学习质量。因此，并非所有人机对话都是对话式学习； 但任何真正高质量的生成式 AI 学习，都必须被有意识地设计为对话过程。在人机对话式学习中，学习者的核心能力不再是“会不会提问”，而是“能不能设计一个让自己不得不学习的对话”。因为学习的本质从来不是“有没有答案”，而是“有没有被迫改变自己的想法”。真正的对话设计，就是把这种改变变成必然。在生成式人工智能支持的人机对话式学习中，学习者的关键能力不在于提示技巧，而在于能否通过对话结构的设计，使理解的暴露、行动的发生、反馈的介入与反思的完成成为不可回避的过程。大型语言模型为我们提供了一个前所未有的强大认知工具，但工具的价值最终取决于使用者的智慧。作为学习者，我们如何才能超越简单的信息检索，将与LLM的互动设计成一个系统性的、促进深度学习的对话过程？我们如何才能主动驾驭这个强大的工具，使其成为我们个人认知发展的“脚手架”和“思辨伙伴”？如何用好大语言模型，使其成为我们自己深度主动学习的对话伙伴，这是基于大语言模型的对话式学习的核心和观点，也是最大的难点和最大的挑战。从被动的“问答机器”到主动的“对话伙伴”的范式转移，是释放LLM巨大教育潜力的关键所在。基于大语言模型的对话式学习的真正目的，不仅仅是让我们学得更快、更多，更是为了培养一种面向未来的核心能力——与人工智能对话、高效协作、进行批判性思考、并终身保持学习与成长的能力。这或许才是人工智能时代给予教育最宝贵的礼物。您说，是这个理不？！The Freedom to Think Otherwise: Dialogue with and about Artificial Intelligence in Higher Education. Tiffany Petricini.[2025-12-06]
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