反思與重構：中國式現代化進程中的 人工智能“中國方案”

摘? 要? 人工智能的“奧本海默時代”正在降臨，技術加速的人類社會，迎來生成式AI發展的新機遇與挑戰。面對大語言模型的智能涌現，如何看待生成式AI對人類社會的顛覆式變革成為熱議的話題。在“賦能與創新：人工智能與中國式現代化”專題論壇上，跨學科的專家學者探討“準人類”與數字新物種、大語言模型與元宇宙、通用人工智能與“知識公理化”“人機軟融合”與智慧教育、人機交互傳播、“AI政治”與智能革命、數字空間與社會世界、智能智慧與有原則高度文明、數字時代的平臺資本主義批判等議題。從技術哲學和未來學視角，共同聚焦生成式AI的時代意義，闡釋生成式AI演變趨勢與意義重塑；結合政治資本關系，推演生成式AI技術應用對社會世界的現實重構；探索人機傳播的新興領域，探究生成式AI的傳播格局與溝通本質；以人文批判作為著眼點，反思智能風險與現代危機。最后重心回到中國式現代化的治理進路，提出了重返經驗、高度文明和技術向善的人工智能“中國方案”。

關鍵詞? 生成式人工智能? AIGC? 大語言模型? 中國式現代化

作者簡介 ：? 白龍，文學博士，南京傳媒學院新聞傳播學院講師，南京師范大學媒介與危機管理研究所研究員。

基金項目 ：? 2023年度江蘇省高校哲學社會科學研究一般項目“智能傳播時代的媒介哲學思想創新與技術應用倫理風險研究 ”（2023SJYB0637）

ChatGPT的橫空問世掀起生成式AI研究熱潮，生成式AI正在迎來奇點時刻，大模型帶來的“智能涌現”，影響人類社會各場景領域。在生成式AI崛起背景下，人工智能技術對人類社會的意義是什么，如何回應生成式人工智能帶來的挑戰，又應該如何在政策監管上汲取智慧力量，助力實現中國式現代化？圍繞諸多新銳問題，一場聚焦人工智能與中國式現代化的專題研討會應時召開。2023年10月15日，由南京信息工程大學主辦、南京信息工程大學社會科學處牽頭、《閱江學刊》編輯部承辦的“賦能與創新：人工智能與中國式現代化”專題論壇順利舉辦。來自中國社會科學院、北京師范大學、中國政法大學、復旦大學、南京大學、華東師范大學、南京師范大學、上海大學、南京財經大學、中共江蘇省委黨校、南京傳媒學院等單位的專家學者，通過專題報告的形式暢所欲言，從哲學、政治學、社會學、傳播學、政治經濟學、法學等跨學科視角，討論新時期生成式人工智能技術對人類社會的社會治理、政經模式、哲學思想、教育文明、人機傳播等方面帶來的新機遇與挑戰。針對生成式人工智能發展現實開展跨學科的多維思想碰撞、對話與批判，學者們揭示出生成式AI帶來的現代危機、邏輯困境、倫理風險和價值沖突，為增強危機意識和有效規避風險，形成新時代人工智能社會治理的中國方案和實現中國式現代化目標，提供了重要的思路指導與方案借鑒。

一、人工智能的“奧本海默時代”降臨：生成式AI演變趨勢與意義重塑

人工智能技術正迎來它的奇點時刻，段偉文研究員形象地把大模型的涌現，比作人工智能的“奧本海默時代”的到來。當機器算力、深度學習規模達到足夠大的程度，成量級積累的人工智能好比百煉成鋼的冶金技術，實現思維技術層面的涌現。但AIGC的意義并不是其字面上表達的人工智能生成內容（AI generated content）那么簡單，按照吳冠軍教授的觀點，它是一種無法可想的偉大文明（an impossibly great civilization），是改寫人類文明的要素。人類正進入一個人工智能比人更有知識、更懂策略、更會創作的“后人類”世界，這次人工智能“全面賦能”不只針對人的身體能力，還包括認知能力。? ?吳冠軍：《通用人工智能：是“賦能”還是“危險”》，《人民論壇》，2023年第5期。? 當人類在技術加速的時代，我們并沒有意識到自身正在陷入奇點，而AIGC（人工智能生成內容）必然走到AIGW（人工智能生成世界），帶來一種產生新世界的可能性。生成式人工智能在一定意義上，是對人類智能的合成，關乎人類的智能和機器的智能必然存在一個交錯點。今天的大語言模型會變成世界根本性的面向，所以它的發展給出了一個公式，就是世界化（worlding =wording + AI generating）。大語言模型與世界生成，幫助人類重新思考哲學史上的認識論和語言學轉向的時間關系。大語言模型不存在錯覺，對世界的把握要比人的眼睛更加準確，完全可以用智能的方式來闡釋世界、描述世界甚至構建世界。所以，大語言模型是世界生成的背景性力量，在今天甚至可能是形成主宰性的力量。

大語言模型的發展讓機器在生成類人類語言方面帶來巨大突破，讓一種“準人類”的新物種崛起，它開啟的“大模型+人類反饋”自動化知識生成方式，是人類面向智能化未來的新綜合。? ?段偉文：《積極應對ChatGPT的倫理挑戰》，《中國社會科學報》，2023年3月7日。? 對知識甚至語言的統計本身就相當于理解，或者說可以制造出一個和理解完全類似的結果?！度祟惡喪贰纷髡哂韧郀枴ず绽谠谇把卣搲蠌娬{，人工智能無論是在文字、圖像或是聲音方面，都具備操縱、生成語言的超凡能力，人工智能正在以超越人類平均能力的水平掌握語言。掌握機器自然語言的意義重大，因為語言關乎人與人工智能連接的交互界面和友好程度，今天所能夠設想的最友好的通用人工智能交互方式，一定是語言。用自然語言去控制的交互界面必然是最友好的，用其他的方式，門檻只會更高。大模型確實重建了知識途徑或者世界圖景，數據的類型、數據量和模型參數能夠實現增長的時候，通過機器學習，機器完成的結果在一定程度上可以表現出人類的思維方式，甚至是情緒。OpenAI公司的核心價值觀最近發生重要轉向，它聚焦通用人工智能（AGI），致力于建立安全有益的通用人工智能，認為這將對人類未來產生巨大深遠的積極影響。當提及通用人工智能的通用性概念，一般性認識是指向多目的性和多功能性，但除此之外有個前提預設被忽略了，便是通用人工智能的普適性?？蓪崿F多主題、多任務和多模態的ChatGPT應用是可識別的，具備人類看、聽、說的功能表現，從這種意義來說，生成式人工智能成為一種準人類或是半人類。

生成式人工智能對人類社會的顛覆式創新，還體現在其正制造著某種關于世界的公理化知識體，公理化在某種程度上重構、改變人類對現實的理解。以德勒茲與加塔利的視角看來，資本主義是由公理構成的，運作型的公理意味著資本運行邏輯本身可以平滑推廣，無須預設且只有確定的規則，然則在技術話語的制造上，同樣存在公理化的趨勢。吳靜教授提出，通用人工智能有可能代表著知識的公理化趨勢，以大模型為底層技術邏輯的人工智能生成內容，類似于ChatGPT的文本預訓練生成，產生了外在性、集體性的共識經驗/知識，有可能瓦解人類基于對世界意義的理解所產生的知識基礎，改變人類認知架構。如今人類社會普遍認識到，生成式人工智能是通用人工智能的第一個版本，我們之所以有如此判斷，在于我們對于何為通用人工智能并不知情。通用人工智能的通用性體現在它能完成人類可完成的各種任務，不限于單一任務。盡管當今最先進的人工智能模型存在諸多缺陷，但若干年后它們將會被公認成為是通用人工智能的第一個真實事例。

二、政治、資本與機器：生成式人工智能應用對社會世界的現實重構

生成式人工智能制造的智能革命影響，同樣滲透到政治與資本的關系當中，走向深度數字生活的機器邏輯將重構社會世界的秩序、結構。龐金友教授從政治學的邏輯來推演，預測人工智能將帶來一種新形態的“AI政治”。當人工智能滲透、介入所引發的政治體系變革、權力結構重組、民主形式更迭甚至統治秩序重構，就有可能出現“AI政治”四個不同的發展階段。在人工智能僅介入人類生產、生活領域的第一階段，人類主宰一切，人工智能以弱人工智能為主，帶來更多的是便利、舒適、效率和幸福。人工智能催生出資本與技術合謀的“超級權力”? ?龐金友、陳夢雪：《智能入場與民主之殤：人工智能時代民主政治的風險與挑戰》，《廣西師范大學學報（哲學社會科學版）》，2023年第4期。? ，在第二階段，人工智能可能會發生四方面的權力重組，包括行政權力日漸式微、國家權威遭遇挑戰、國際秩序面臨重塑和超級權力迅速崛起。當弱人工智能達到發展頂峰的第三階段，算法民主就有可能取代代議民主，人類和人工智能之間的實力對比會發生根本性扭轉，任其發展就可能對已有的現代民主觀念和制度造成一種終極威脅。到第四階段，人工智能可能發展為超強人工智能，機器擁有了自主思維和獨立意識，“后人類”的時代會來臨，機器統治就會隨之到來。因此，“AI政治”未來的發展，取決于當下人類對于人工智能的界定及態度。

生成式人工智能與任何顛覆性技術一樣，往往都是來自資本，且屬于資本。張志鵬博士認為，馬克思主義本體論、政治經濟學批判研究都是以關系為基礎，而人工智能技術關乎資本主義社會的交往關系，特別是生產關系。生產符號文本等勞動技能很容易被生成式人工智能取代，勞動被對象化到以生成式人工智能為表現形式的情感思想主義里。所以我們不僅要對AI保持警惕，更要對背后的資本要保持警惕。資本控制了數字平臺與技術，也宣告劃分出資本、權力專屬的領域，顯然這一切都是意識形態的神話。? ?藍江：《左翼加速主義及其缺憾——為什么加速主義不可能替代資本主義？》，《閱江學刊》，2023年第3期。? 人工智能發展推動以生產數據流量為主的數字勞動興盛蓬勃，經濟正在經歷新一輪轉型，藍江教授稱之為真正的大數據經濟轉型。這種轉型處在雇傭經濟向平臺經濟轉型的過程中間，目前這一過程正在發生深刻變化。平臺經濟最核心的邏輯是把生產的數據，交給背后的算法去分配，實現整合化處理。每個勞動也被提取出來，并由背后的平臺算法產生一定的數字流量和數據關系。個人通過數字連軸的關系，把生產融入各個領域，構成一種嶄新的生產方式。因此在數字資本主義時代產生一種智能化勞動，算法價值會產生對應的智能對象，將個人用戶放進評價系統，并會在評價系統中形成分級制，算法價值就形成了獨特的社會分化。在每個數字平臺繁榮的泡沫后面，都橫臥著一個普通用戶被榨取、甚至被榨干的靈魂。

智能化、數字化轉型使得人類向數字空間移民，導致了社會世界結構的變化。在駱正林教授看來，網絡空間中人類的數字交往實踐與現實交往融合，構造出全新的社會世界，? ?駱正林：《空間生產與秩序再造：網絡空間國家治理的數據戰略》，《現代傳播（中國傳媒大學學報）》，2023年第7期。? 尤其是人工智能的出現重塑了社會世界的秩序，機器的覺醒深刻影響著社會世界的交互關系。此時準人類開始崛起，物的主體性不斷增強，人類原有的關系、秩序受到沖擊并在持續的過程中不斷被重構。重構的變化首先體現在基礎設施環境對整個秩序的影響，人類接觸的基礎設施發生變化，由自然的社會空間世界轉變到有智慧的、有意志的數字空間。其次，數字軟件、代碼構建的數字空間約束著每個人的生活，人類傳統社會世界的倫理道德很容易被更改甚至被刪除。此時，權力、資本與算法合謀，人類面臨著被殖民的風險，社會世界產生的亞系統有可能對生活世界進行殖民。數字空間中人的權利被人工智能快速地奪走，機器在不斷地替代人的勞動，精英殖民者嘗試把我們的大腦智慧交讓出去，利用人工智能對絕大多數人進行統治和殖民。于是，人們在原來的社會生活中用自由交流的精神協商來維系社會秩序的狀態失去了。同時，資本拜物教對數字空間和人工智能的影響力巨大，可以說，技術開發和市場擴展影響到什么地方，拜物教就在什么地方。數字空間中，我們跟機器不斷地賽跑、不斷地被加速。沒有時間停下思考是因為誰而被剝削，社會公正是什么等一系列核心問題，人就變成了被機器操縱和統治的工具。社會世界的重構，更應該讓我們反思社會世界的秩序和殖民化問題，捍衛日常生活的正確性，保持對技術文明的警惕。

三、人機交互的智能交錯點：生成式人工智能的人機傳播與溝通變革

以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術，帶來了傳播概念的問題域轉換，越來越多研究開始聚焦人機交互的傳播問題，人工智能發展出一種感知通達能力，發揮不可替代的作用。隨著AI技術迭代演進，生成式人工智能依靠深度學習進一步模擬人類思維，人機交互邁入數字交往2.0時代，智能傳播也過渡到去中心化的Web 3.0時代。白龍博士主張人工智能的討論要重返溝通，人機交互的溝通概念是理解生成式AI本質的入射角。如何認識人機傳播，鄧建國教授拋出了人機傳播三問：為什么？是什么？如何做？首先，探討人機傳播的前提是，機器作為媒介的角色關系已發生改變。當人類不再限于依靠技術實現與他人的溝通，甚至與技術直接實現溝通，人機傳播的新興研究領域便得以出現。生成式人工智能重新賦予機器平等溝通的地位，機器從溝通的介質轉變為溝通的主體。關于人機傳播存在三個傳播概念，人際傳播、以計算機為中介的傳播和人機溝通。機器也有三類，計算機、智能代理和機器人，機器扮演各種角色，包括傳輸、交換、生產和塑造信息。像是ChatGPT與人交流的智能原因在于它的高擬真“反饋”，存在共通的信息模式和具備令人信服的傳播信息的能力，? ?鄧建國：《概率與反饋：ChatGPT的智能原理與人機內容共創》，《南京社會科學》，2023年第3期。? 而功能、關系和素養問題是人機傳播研究的重點抓手。

在功能方面人機傳播需要關注，在何種類型的關系中和在何種情境下，人機是如何協調自我披露與隱私保護、新穎感與可預測感這兩對關系的。按照巴克斯特的關系協商理論，人際傳播中充滿著各種沖突管理和協商。倘若參照該理論，人類自我披露與隱私保護的一組關系同樣適用。人類在使用智能通信技術過程中不斷披露個人的信息，機器攫取人類的隱私數據，然后預測人類的行為并產生智能。在新穎感與可預測感的關系上，“社交機器人”與“工廠機器人”分別給人新穎感與預測感。但按照格萊斯的人際溝通質量評估四原則，機器是否達到較好的人際溝通質量？是否繞開人際互動的默會知識（常識）？從奧基夫的“信息設計邏輯”理論視角可知曉，聊天機器人具有角色和語言多樣性，譬如運用修辭手法就能獲得人類用戶更高的評價，為此人機傳播還需關注AI角色定位如何影響人機溝通功能。

此外，我們也應關注人機傳播的關系和素養研究。在以計算機為中介的傳播環境中，無論信道多么貧瘠，人機總能克服因信道局限所形成真正的關系。那么我們要思考，用戶在人工智能時代如何使用已有的AI彌補各種不足？傳統傳播環境即便缺乏個性化社會線索，一方傾向以去個性化的角度想象對方，即從單一的社會群體角色去想象對方。當人與人型AI溝通時個性化社會線索增加了，之前的想象是否會下降？事實上“千面AI”導致微觀分析每個人和AI的特定關系非常艱難。此外人工智能存在深度欺騙的風險，人機傳播也要探究人工智能素養。ChatGPT按照概率預先內嵌了中立的“全球公共價值觀”和最為中和的表達方式。具有明顯的撒播特征導致它總是以一種預設的“公共話語”來抵抗，阻止任何用戶試圖引導它進入“私人話語”。迅速自愿與機器建立親密關系的人具有社會脆弱性，如何保護這類人，人類如何來看待AI，均屬十分重要的素養問題。

人機傳播另一個重要議題是人機交互的情感問題，關鍵要注重人機交互中人工共情的發展。在崔中良副教授看來，人機交互中存在情感缺失性問題，這種缺失性不僅是因為人工智能技術的不足，還有數據資源的原因。目前人工共情本身仍然是依賴高階的表征、推理和計算來理解人的情感能力，更需要從實踐的層面和生活層面來探究。人工共情發展過程涉及三重緯度：一是初級主體間性交互模擬。面對面的交互模擬和學習，機器獲得直接感知人類情感的能力；而這種主體間的交互模擬，更多顯示的是人-機之間的直接交互關系。二是次級主體間性交互模擬。機器反復模擬人類目光和以共情方式參與共同事件，進入到聯合注意場景，與人類一起構建世界的意義。在人機交互過程中，機器產生了對世界的認識，擁有人-機-物的關系，并由此產生第三人稱視角，產生了語言的問題。三是語言敘事擴展交互模擬。持續地進行語言交流，人工智能獲得更全面的情感表達，不斷輸入的情感類語言庫使得機器也產生相應的情感表達，形成情感語言。在此期間產生人-機-物中語言的多元與情感融合，擴展語言交互環境以及消除交互復雜性的角色。即便在數據量極其缺少的環境，更多的人機交互也能夠獲得更加真實的語言，生成更加獨特的語言數據和人工智能模式。

四、科技與人文批判的必要張力：生成式人工智能的哲學思辨與倫理反思

德雷福斯1964年發表的《煉金術和人工智能》，引發人工智能熱潮的“冷思考”，就像煉金術一樣，人工智能植根于神秘的隱喻，人類對大模型行為背后的機制知之甚少，缺乏實驗基礎和人文解釋。大數據驅動的人工智能跟人類相比還有根本性的層次差異，這個差異恰恰是哲學可以介入的。在段偉文研究員看來，科學界的通用人工智能和人文批判之間存在非常大的張力，人類社會對于人工智能的理解和技術人文的批判具有可塑性。人工智能本身就是跨學科的概念，我們對于人工智能的技術批判，是在過去的理論基礎上批判現在的技術。人工智能大發展與技術哲學批判是一個向前進的雙螺旋，關于人類智能、人類語言或是智能和語言的本質，要從立場上后退一步來思考。另外，科技的探索也要從炒作退回技術現實，使哲學批評和人文反思更具有思想的彈性，形成對技術實踐具有可塑性的一種力量。

學者們首先關注到生成式人工智能的欺騙性與虛假性?；诤Ａ繑祿斓淖匀徽Z言處理系統的可通約性和親人性，增強了AI的權威感，故權威感的建立曾一度被認為是數字可信性的表征?！翱山忉屝韵葳濉备嬲]我們，通過語言建立的親人性或親密關系，存在著可解釋性陷阱，親密性是可以被語言形式本身所誤導的，哪怕設計者本身無意操縱用戶或是刻意欺騙。盡管數字化語境的量化運作速度和效率驚人，但在王天恩教授看來，人工智能通過大數據進入人的語境制造迷惑，內容生成的統計模型根據概率去關聯，出現“幻覺”不可避免。人工智能的語境跟經驗語境不一樣，只具有形式化的語境。這種具有（局部）嚴密語言邏輯的生成內容，會形成流利但失實的局面，一旦涉及它未學習的新領域就會失控，陷入“一本正經地胡說八道”的偽裝邏輯。吳冠軍教授形容大模型像是一個謊言機器，是用全新的技術來實現的欺騙和重新拼接。當獲取足夠多數據后，機器創造輸出的文本讓人感到很“驚艷”，只不過它沒有任何原創性，只把已有的數據重新排列組合，整合的數據庫里沒有一個元素是原創的。

同樣，大多數學者傾向認同大語言模型語境理解的局限性，讀懂語言并不等于讀懂“人心”，現階段掌握語言符號生成邏輯的大語言模型，尚不具備類人的意識?！度斯ぬ摂M智能：拒絕妥協》作者柯林斯認為，計算機沒有人類語境，這是因為機器智能是數字思維，與人類語境截然不同。所以在吳靜教授看來，生成式人工智能是一種概率上的綜合，跟康德提到的先天綜合能力不一樣，隔絕與經驗之間的關系，同時不會因為這種生存方式而具有普遍性。自然語言處理系統與人類真正理解世界的隱私意義不一樣，其主要通過數學統計的關系去處理。處理語言的目的是使計算機系統以人類語言作為中介，有效實現機器和人類用戶之間的通信，但并不關注單個語詞含義和語言結構的意義生成。AIGC形成的意義體系是隔絕經驗的，機器傳達出的內容是被數據、網絡文本重構過的。在此意義上，大語言模型確實不具有真正的思考和理解能力，只能通過深度學習的思維鏈條和語言概率邏輯生成數學結果，并非綜合的認知能力結果。

段偉文研究員援引本德的比喻，將大模型比作“隨機鸚鵡”，認為機器只能理解語言的形式，對語言形式編排并生成看似流暢連貫的人類語言。這類似于結構語言學能指與所指的一組概念，機器并不知曉所指，不知道世界的意義是什么。機器能把語詞符號構成信念的網絡，但并不清楚語詞符號跟世界的對應關系。正如喬姆斯基批評道，大模型事實上混淆了人類和機器的語言與智能。王天恩教授也表達相似觀點，大型語言模型應用就現有條件而言，受數據能力限定，與物理世界交互完全依靠大數據，并不能通向通用人工智能。大數據驅動的人工智能與人類相比，底層的大型語言模型沒有理解能力，更不可能涌現出意識。

最后，生成式人工智能強調科學技術的過度理性亦會招致風險，技術邏輯本身又可能形成不可調和的新矛盾。認知計算主義堅持認知的本質就是計算，AIGC在人類社會變革的重大轉向，就是變成文字性、文本性的東西。人工智能時代存在一種“普遍理性”神話，便是計算主義的認知架構將數據與知識等量齊觀，吳靜教授批評這種數字普遍理性消解了知識的豐富構成內涵，以ChatGPT為代表的生成式AI超越空間疆域限制，在嶄新的數字公共場域塑造一種“數字化的普遍理性”。? ?吳靜、鄧玉龍：《生成式人工智能前景下的公共性反思》，《南京社會科學》，2023年第7期。? ChatGPT獨特的預訓練生成方式，通過源碼預測學習語法關系，再進入微調，判斷信息是否真實確切。一方面文本質量表現生成文本的信息度和準確度，另一方面機器把生成文本當成純粹客觀的東西。但人機互動中對數據參數的過多強調，導致對數據與算法模型有效性與合理性的忽視。

科學技術的過度理性并不意味著道德、知識的進步，物質的智能化，并不意味著人的智慧提升，生命物質越有生命卻有可能使人越物化，西方現代化在文明根基處造成“物是人非”的特性。? ?沈湘平、李松美：《超越“物是人非”的文明形態》，《南昌大學學報（人文社會科學版）》，2023年第1期。? 沈湘平教授從湯因比的挑戰與應戰理論出發，認為自然界和人類社會面臨多重技術挑戰。人類應戰的策略形成了不同模式的文明，生成式人工智能則是某一模式帶來的結果，挑戰-應戰的模式升級為輸入-生成模式，以及更高級的提問-應答模式。生成性人工智能生成的“神奇”基于三方面的懸殊，多人與一人的懸殊、高明和平庸的懸殊、迅疾與漫長的懸殊。但人工智能是人本身的一種對象化、異化，依賴人工智能越多，人自身就會越脆弱、越愚鈍。西方數理邏輯的人工智能文化排除東方傳播觀念，將其納入“異傳播”的范疇。鄧建國教授認為，隨著大語言模型的到來，升級和擴大東西方價值觀的摩擦將是必然的。 我們曾主張中學為體、西學為用，但隨著技術越來越多地觸及我們的“體”，造成了不可調和的中西方矛盾，而中西方矛盾也會進一步尖銳?；诤Ａ空Z料庫的ChatGPT，鼓勵全球信息流動，形成人工智能新全球信息秩序，即信息從西到東，部分信息選擇性地從東到西，價值觀從西到東。ChatGPT對西方價值的傳播，會帶來算法歧視、種族歧視、隱私侵犯、人工智能殖民主義等問題，我們驚嘆AI先進性、前沿性的同時，是否意味著否定、打壓不能與之同步發展的“落后”人類？是否意味著一種人工智能新自由主義？

五、生成式人工智能賦能中國式現代化的進路

賦能與創新，是人類在認識、使用生成式人工智能新技術的主線任務，盡管我們目前對深層次人工智能的認知存在滯后，但人類從未停止過追尋合宜、合理的人工智能治理方案。恰如機器智慧給人類社會一種重要啟示，人類也應生成最廣泛的集體智慧，本次論壇學者們以跨學科“眾包”的形式，推出眾多可供推廣、借鑒的中國式解決方案。

中國發展生成式人工智能面臨的首要問題是數據自身的問題，目前全球互聯網數據空間的中文內容占比約4%，中文數據量少、質量差、數據有效性低，是制約中國人工智能發展的瓶頸。除此之外，如何擺脫對人工智能認識的不足，通過什么樣的方式規避智能技術風險，如何實現生成式人工智能認知邏輯更新和路徑優化，如何使生成式人工智能技術更好地服務中國社會等問題之意義同樣重大，討論會上學者們從不同學科視角暢所欲言。即便面臨諸多風險，駱正林教授依然堅信人類還是有理智的，能夠解決好人工智能問題。正如鄧建國教授所言，我們應更加關注用戶是如何創造性地使用新技術交互，怎么彌補當下生成式人工智能的各種不足。吳冠軍教授鼓勵我們認識生成式人工智能視野要打開，從元宇宙、智能體的宏觀視角來研究世界。段偉文研究員給出理解和認識生成式人工智能的三大策略：一是在認識論上注重生成論或是“創造”進化論，把創新理解為一個從虛擬到實現的創造性過程，這就與從可能性到現實性的實現過程不一樣，令創新不是建立在一個觀念的前提下。二是為具有可塑性的技術現實預留更大的探索和討論空間。從以發展學科理論的論斷為出發點，轉向對技術現實發展潛力的解讀。三是在人工智能的未來理解上尋求更多的新隱喻，加強理論的解釋力和判斷力。吳靜教授給出一條新思路，就是要重返經驗，重建知識和經驗世界之間的關系，刺穿技術例外主義的意識形態屏障，探尋人機互聯的多樣化可能，使知識回到人類對世界的理解維度。

王天恩教授從智慧教育方面，提出一種全新的“人機軟融合”思路，機器憑借外設方式與人融合，超越結構意義的相連并深入進化意義上的融合。? ?王天恩：《人機融合進化：方式、機制與前景——兼及ChatGPT的人機軟融合進化地位》，《探索與爭鳴》，2023年第6期。? 軟融合讓人類語境融入人工智能，讓智能處理大數據的能力融入人類，人工智能通過大數據納入“人類語境+人機交互”的智慧化，這樣的雙向循環機制成就了人機軟融合的本性。雖然大型語言模型發展局限明顯，但人機軟融合對智慧教育意義重大?！癓LM處理大數據能力+人腦”具有更深層次信息處理能力，通用人工智能的核心機制通過大數據納入人類語境，構成智慧教育大型語言模型的基礎，同時強化訓練，為智慧教育社會化奠定基礎，人機交互策略成就人機軟融合智慧教育自我教育普遍發展。

許娟教授從司法實踐角度，探尋生成式人工智能在法律上的合理應用。人工智能技術不僅能夠有效化解個人數據保護面臨的困境，? ?許娟、羅熠?。骸兜谌綌祿蚕碇衅髽I的個人數據保護義務構建》，《科技與法律（中英文）》，2023年第4期。? 而且通過生成式人工智能模型采取特征提取的技術改進，能夠有效應對類案同判中的困難挑戰。法律應用層面我們可以通過語義識別檢索、機器學習和深度學習，來建構類案推理的標準化模型，前置數據的自動化提高類案裁判的準確性和公正性，通過建立智能化的案情知識圖譜，自動構建并存儲案件重要信息，同時依托語音識別、圖像識別技術和信息電子化處理緩解司法人力資源緊缺狀況。龐金友教授從政治領域強調我們要看到人工智能實現新型數字民主的可能，智能化、自動化、精準化的人工智能技術，在精準回應公民訴求、把握政治走勢動向方面，具有獨一無二的優勢。

夏雨凡博士從鄉村經濟視角發現，智能化的數字經濟模式實現了鄉村經濟融合發展和鄉村經濟新形態，為中國鄉土社會帶來深刻影響。尤其是以短視頻直播為代表的數字平臺模式，成為鄉村振興新動力?；谒惴ê蛿底种腔刍A的短視頻，在實施鄉村振興中存在修復、重構和共創三個關鍵環節。新型基礎建設帶來鄉村生產要素的全新重建，整合生態、農業、特色產業的基礎數據，構建全村網絡和數據管理的數據庫，提升生產分配和交付消費的各環節。短視頻直播平臺提供了關于生產和消費的全新信息空間，促進信息流動。農村現場的直播帶貨，構建了全新的鄉村組織關系與結構，提高了鄉村居民的平臺素養和數據素養?！扒暗旰髲S”快速實現生產鏈的重構，實現供需的精準化匹配，激活鄉村的青年人力資源。

生成式人工智能通過日漸強大的機器算力和深度學習能力，創造出技術可以擁有的崇高屬性。只不過對技術進步的驚嘆和歡呼，掩蓋了其問題和矛盾，我們應重視其引入和擴散的有害作用。在價值取向上，生成式人工智能發展要朝著“技術向善”的方向前進，不僅要為人類社會提供有價值有意義的解決方案和精準信息，更重要的是恪守人類社會價值規范和倫理道德，培養理解、適應和生成符合人類價值觀取向的能力。中國出臺的《全球人工智能治理倡議》《互聯網信息服務深度合成管理規定》是實現技術向善的有力回應。智能技術依然可以在合理監管框架下發展，我們的著力點是要在中國話語體系中，構建人工智能技術的良性發展環境。生成式人工智能的發展離不開國家的宏觀調控、引導，在張志鵬博士看來，要對人工智能技術進行更深度的理解或者規范、調控，關鍵在于依靠國家力量，從國家層面的進行整合，建立可執行的新式知識產權保護制度和切實可行的共同體運行機制。從中國傳統文化邏輯來看，機器文明強調文明與道德相關，與情感智慧相關。文明的真正含義在于智慧和發展，有了道德秩序，就有了社會進步。中國式現代化創造了人類文明新形態，正如沈湘平教授所強調的，在生成式人工智能技術浪潮之下，我們要回到中華民族現代文明，實現中國式現代化更是要追求有原則高度的文明，才能形成超越西方邏輯、達到人本的高度的現代化。

〔責任編輯：李海中〕

Reflection and Reconstruction： The Chinese Solution for Artificial ?Intelligence in the Chinese-Style Modernization Process

——A Summary of the Special Forum on Empowerment and Innovation： ?Artificial Intelligence and Chinese-Style Modernization

BAI Long

The “Age of Oppenheimer for Artificial Intelligence” is upon us， as our rapidly advancing technological society witnesses new opportunities and challenges in the development of generative AI. The emergence of large language models has sparked intense discussions on how to perceive the disruptive transformations that generative AI may bring to human society. In the “Empowerment and Innovation： Artificial Intelligence and Chinese-Style Modernization” special forum， interdisciplinary experts and scholars explored various topics， including “quasi-humans” and digital new species， large language models and the metaverse， general artificial intelligence and “knowledge axiomatization，” human-machine soft integration and intelligent education， human-machine interaction and communication， “AI politics” and the intelligent revolution， digital space and the social world， intelligent wisdom and principled high civilization， and critiques of platform capitalism in the digital era. These discussions collectively focused on the significance of the generative AI era， interpreting its evolving trends and reshaping its meanings from the perspectives of philosophy of technology and futurism. By examining the political and capital relationships， they inferred the practical reconstruction of society through the application of generative AI technology. In the emerging field of human-machine communication， they explored the patterns of communication and the essence of generative AI. Through a humanistic critique， they initiated reflections on the risks of intelligence and contemporary crises. Finally， the focus returned to the governance approach of Chinese-style modernization， proposing an “AI Chinese Solution” that embraces experience， high civilization， and the benevolent use of technology.