反思与重构：中国式现代化进程中的 人工智能“中国方案”

摘  要  人工智能的“奥本海默时代”正在降临，技术加速的人类社会，迎来生成式AI发展的新机遇与挑战。面对大语言模型的智能涌现，如何看待生成式AI对人类社会的颠覆式变革成为热议的话题。在“赋能与创新：人工智能与中国式现代化”专题论坛上，跨学科的专家学者探讨“准人类”与数字新物种、大语言模型与元宇宙、通用人工智能与“知识公理化”“人机软融合”与智慧教育、人机交互传播、“AI政治”与智能革命、数字空间与社会世界、智能智慧与有原则高度文明、数字时代的平台资本主义批判等议题。从技术哲学和未来学视角，共同聚焦生成式AI的时代意义，阐释生成式AI演变趋势与意义重塑；结合政治资本关系，推演生成式AI技术应用对社会世界的现实重构；探索人机传播的新兴领域，探究生成式AI的传播格局与沟通本质；以人文批判作为着眼点，反思智能风险与现代危机。最后重心回到中国式现代化的治理进路，提出了重返经验、高度文明和技术向善的人工智能“中国方案”。

关键词  生成式人工智能  AIGC  大语言模型  中国式现代化

作者简介 ：  白龙，文学博士，南京传媒学院新闻传播学院讲师，南京师范大学媒介与危机管理研究所研究员。

基金项目 ：  2023年度江苏省高校哲学社会科学研究一般项目“智能传播时代的媒介哲学思想创新与技术应用伦理风险研究 ”（2023SJYB0637）

ChatGPT的横空问世掀起生成式AI研究热潮，生成式AI正在迎来奇点时刻，大模型带来的“智能涌现”，影响人类社会各场景领域。在生成式AI崛起背景下，人工智能技术对人类社会的意义是什么，如何回应生成式人工智能带来的挑战，又应该如何在政策监管上汲取智慧力量，助力实现中国式现代化？围绕诸多新锐问题，一场聚焦人工智能与中国式现代化的专题研讨会应时召开。2023年10月15日，由南京信息工程大学主办、南京信息工程大学社会科学处牵头、《阅江学刊》编辑部承办的“赋能与创新：人工智能与中国式现代化”专题论坛顺利举办。来自中国社会科学院、北京师范大学、中国政法大学、复旦大学、南京大学、华东师范大学、南京师范大学、上海大学、南京财经大学、中共江苏省委党校、南京传媒学院等单位的专家学者，通过专题报告的形式畅所欲言，从哲学、政治学、社会学、传播学、政治经济学、法学等跨学科视角，讨论新时期生成式人工智能技术对人类社会的社会治理、政经模式、哲学思想、教育文明、人机传播等方面带来的新机遇与挑战。针对生成式人工智能发展现实开展跨学科的多维思想碰撞、对话与批判，学者们揭示出生成式AI带来的现代危机、逻辑困境、伦理风险和价值冲突，为增强危机意识和有效规避风险，形成新时代人工智能社会治理的中国方案和实现中国式现代化目标，提供了重要的思路指导与方案借鉴。

一、人工智能的“奥本海默时代”降临：生成式AI演变趋势与意义重塑

人工智能技术正迎来它的奇点时刻，段伟文研究员形象地把大模型的涌现，比作人工智能的“奥本海默时代”的到来。当机器算力、深度学习规模达到足够大的程度，成量级积累的人工智能好比百炼成钢的冶金技术，实现思维技术层面的涌现。但AIGC的意义并不是其字面上表达的人工智能生成内容（AI generated content）那么简单，按照吴冠军教授的观点，它是一种无法可想的伟大文明（an impossibly great civilization），是改写人类文明的要素。人类正进入一个人工智能比人更有知识、更懂策略、更会创作的“后人类”世界，这次人工智能“全面赋能”不只针对人的身体能力，还包括认知能力。   吴冠军：《通用人工智能：是“赋能”还是“危险”》，《人民论坛》，2023年第5期。  当人类在技术加速的时代，我们并没有意识到自身正在陷入奇点，而AIGC（人工智能生成内容）必然走到AIGW（人工智能生成世界），带来一种产生新世界的可能性。生成式人工智能在一定意义上，是对人类智能的合成，关乎人类的智能和机器的智能必然存在一个交错点。今天的大语言模型会变成世界根本性的面向，所以它的发展给出了一个公式，就是世界化（worlding =wording + AI generating）。大语言模型与世界生成，帮助人类重新思考哲学史上的认识论和语言学转向的时间关系。大语言模型不存在错觉，对世界的把握要比人的眼睛更加准确，完全可以用智能的方式來阐释世界、描述世界甚至构建世界。所以，大语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。

大语言模型的发展让机器在生成类人类语言方面带来巨大突破，让一种“准人类”的新物种崛起，它开启的“大模型+人类反馈”自动化知识生成方式，是人类面向智能化未来的新综合。   段伟文：《积极应对ChatGPT的伦理挑战》，《中国社会科学报》，2023年3月7日。  对知识甚至语言的统计本身就相当于理解，或者说可以制造出一个和理解完全类似的结果。《人类简史》作者尤瓦尔·赫拉利近期在前沿论坛上强调，人工智能无论是在文字、图像或是声音方面，都具备操纵、生成语言的超凡能力，人工智能正在以超越人类平均能力的水平掌握语言。掌握机器自然语言的意义重大，因为语言关乎人与人工智能连接的交互界面和友好程度，今天所能够设想的最友好的通用人工智能交互方式，一定是语言。用自然语言去控制的交互界面必然是最友好的，用其他的方式，门槛只会更高。大模型确实重建了知识途径或者世界图景，数据的类型、数据量和模型参数能够实现增长的时候，通过机器学习，机器完成的结果在一定程度上可以表现出人类的思维方式，甚至是情绪。OpenAI公司的核心价值观最近发生重要转向，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，认为这将对人类未来产生巨大深远的积极影响。当提及通用人工智能的通用性概念，一般性认识是指向多目的性和多功能性，但除此之外有个前提预设被忽略了，便是通用人工智能的普适性。可实现多主题、多任务和多模态的ChatGPT应用是可识别的，具备人类看、听、说的功能表现，从这种意义来说，生成式人工智能成为一种准人类或是半人类。

生成式人工智能对人类社会的颠覆式创新，还体现在其正制造着某种关于世界的公理化知识体，公理化在某种程度上重构、改变人类对现实的理解。以德勒兹与加塔利的视角看来，资本主义是由公理构成的，运作型的公理意味着资本运行逻辑本身可以平滑推广，无须预设且只有确定的规则，然则在技术话语的制造上，同样存在公理化的趋势。吴静教授提出，通用人工智能有可能代表着知识的公理化趋势，以大模型为底层技术逻辑的人工智能生成内容，类似于ChatGPT的文本预训练生成，产生了外在性、集体性的共识经验/知识，有可能瓦解人类基于对世界意义的理解所产生的知识基础，改变人类认知架构。如今人类社会普遍认识到，生成式人工智能是通用人工智能的第一个版本，我们之所以有如此判断，在于我们对于何为通用人工智能并不知情。通用人工智能的通用性体现在它能完成人类可完成的各种任务，不限于单一任务。尽管当今最先进的人工智能模型存在诸多缺陷，但若干年后它们将会被公认成为是通用人工智能的第一个真实事例。

二、政治、资本与机器：生成式人工智能应用对社会世界的现实重构

生成式人工智能制造的智能革命影响，同样渗透到政治与资本的关系当中，走向深度数字生活的机器逻辑将重构社会世界的秩序、结构。庞金友教授从政治学的逻辑来推演，预测人工智能将带来一种新形态的“AI政治”。当人工智能渗透、介入所引发的政治体系变革、权力结构重组、民主形式更迭甚至统治秩序重构，就有可能出现“AI政治”四个不同的发展阶段。在人工智能仅介入人类生产、生活领域的第一阶段，人类主宰一切，人工智能以弱人工智能为主，带来更多的是便利、舒适、效率和幸福。人工智能催生出资本与技术合谋的“超级权力”   庞金友、陈梦雪：《智能入场与民主之殇：人工智能时代民主政治的风险与挑战》，《广西师范大学学报（哲学社会科学版）》，2023年第4期。  ，在第二阶段，人工智能可能会发生四方面的权力重组，包括行政权力日渐式微、国家权威遭遇挑战、国际秩序面临重塑和超级权力迅速崛起。当弱人工智能达到发展顶峰的第三阶段，算法民主就有可能取代代议民主，人类和人工智能之间的实力对比会发生根本性扭转，任其发展就可能对已有的现代民主观念和制度造成一种终极威胁。到第四阶段，人工智能可能发展为超强人工智能，机器拥有了自主思维和独立意识，“后人类”的时代会来临，机器统治就会随之到来。因此，“AI政治”未来的发展，取决于当下人类对于人工智能的界定及态度。

生成式人工智能与任何颠覆性技术一样，往往都是来自资本，且属于资本。张志鹏博士认为，马克思主义本体论、政治经济学批判研究都是以关系为基础，而人工智能技术关乎资本主义社会的交往关系，特别是生产关系。生产符号文本等劳动技能很容易被生成式人工智能取代，劳动被对象化到以生成式人工智能为表现形式的情感思想主义里。所以我们不仅要对AI保持警惕，更要对背后的资本要保持警惕。资本控制了数字平台与技术，也宣告划分出资本、权力专属的领域，显然这一切都是意识形态的神话。   蓝江：《左翼加速主义及其缺憾——为什么加速主义不可能替代资本主义？》，《阅江学刊》，2023年第3期。  人工智能发展推动以生产数据流量为主的数字劳动兴盛蓬勃，经济正在经历新一轮转型，蓝江教授称之为真正的大数据经济转型。这种转型处在雇佣经济向平台经济转型的过程中间，目前这一过程正在发生深刻变化。平台经济最核心的逻辑是把生产的数据，交给背后的算法去分配，实现整合化处理。每个劳动也被提取出来，并由背后的平台算法产生一定的数字流量和数据关系。个人通过数字连轴的关系，把生产融入各个领域，构成一种崭新的生产方式。因此在数字资本主义时代产生一种智能化劳动，算法价值会产生对应的智能对象，将个人用户放进评价系统，并会在评价系统中形成分级制，算法价值就形成了独特的社会分化。在每个数字平台繁荣的泡沫后面，都横卧着一个普通用户被榨取、甚至被榨干的灵魂。

智能化、数字化转型使得人类向数字空间移民，导致了社会世界结构的变化。在骆正林教授看来，网络空间中人类的数字交往实践与现实交往融合，构造出全新的社会世界，   骆正林：《空间生产与秩序再造：网络空间国家治理的数据战略》，《现代传播（中国传媒大学学报）》，2023年第7期。  尤其是人工智能的出现重塑了社会世界的秩序，机器的觉醒深刻影响着社会世界的交互关系。此时准人类开始崛起，物的主体性不断增强，人类原有的关系、秩序受到冲击并在持续的过程中不断被重构。重构的变化首先体现在基础设施环境对整个秩序的影响，人类接触的基础设施发生变化，由自然的社会空间世界转变到有智慧的、有意志的数字空间。其次，数字软件、代码构建的数字空间约束着每个人的生活，人类传统社会世界的伦理道德很容易被更改甚至被删除。此时，权力、资本与算法合谋，人类面临着被殖民的风险，社会世界产生的亚系统有可能对生活世界进行殖民。数字空间中人的权利被人工智能快速地夺走，机器在不断地替代人的劳动，精英殖民者尝试把我们的大脑智慧交让出去，利用人工智能对绝大多数人进行统治和殖民。于是，人们在原来的社會生活中用自由交流的精神协商来维系社会秩序的状态失去了。同时，资本拜物教对数字空间和人工智能的影响力巨大，可以说，技术开发和市场扩展影响到什么地方，拜物教就在什么地方。数字空间中，我们跟机器不断地赛跑、不断地被加速。没有时间停下思考是因为谁而被剥削，社会公正是什么等一系列核心问题，人就变成了被机器操纵和统治的工具。社会世界的重构，更应该让我们反思社会世界的秩序和殖民化问题，捍卫日常生活的正确性，保持对技术文明的警惕。

三、人机交互的智能交错点：生成式人工智能的人机传播与沟通变革

以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术，带来了传播概念的问题域转换，越来越多研究开始聚焦人机交互的传播问题，人工智能发展出一种感知通达能力，发挥不可替代的作用。随着AI技术迭代演进，生成式人工智能依靠深度学习进一步模拟人类思维，人机交互迈入数字交往2.0时代，智能传播也过渡到去中心化的Web 3.0时代。白龙博士主张人工智能的讨论要重返沟通，人机交互的沟通概念是理解生成式AI本质的入射角。如何认识人机传播，邓建国教授抛出了人机传播三问：为什么？是什么？如何做？首先，探讨人机传播的前提是，机器作为媒介的角色关系已发生改变。当人类不再限于依靠技术实现与他人的沟通，甚至与技术直接实现沟通，人机传播的新兴研究领域便得以出现。生成式人工智能重新赋予机器平等沟通的地位，机器从沟通的介质转变为沟通的主体。关于人机传播存在三个传播概念，人际传播、以计算机为中介的传播和人机沟通。机器也有三类，计算机、智能代理和机器人，机器扮演各种角色，包括传输、交换、生产和塑造信息。像是ChatGPT与人交流的智能原因在于它的高拟真“反馈”，存在共通的信息模式和具备令人信服的传播信息的能力，   邓建国：《概率与反馈：ChatGPT的智能原理与人机内容共创》，《南京社会科学》，2023年第3期。  而功能、关系和素养问题是人机传播研究的重点抓手。

在功能方面人机传播需要关注，在何种类型的关系中和在何种情境下，人机是如何协调自我披露与隐私保护、新颖感与可预测感这两对关系的。按照巴克斯特的关系协商理论，人际传播中充满着各种冲突管理和协商。倘若参照该理论，人类自我披露与隐私保护的一组关系同样适用。人类在使用智能通信技术过程中不断披露个人的信息，机器攫取人类的隐私数据，然后预测人类的行为并产生智能。在新颖感与可预测感的关系上，“社交机器人”与“工厂机器人”分别给人新颖感与预测感。但按照格莱斯的人际沟通质量评估四原则，机器是否达到较好的人际沟通质量？是否绕开人际互动的默会知识（常识）？从奥基夫的“信息设计逻辑”理论视角可知晓，聊天机器人具有角色和语言多样性，譬如运用修辞手法就能获得人类用户更高的评价，为此人机传播还需关注AI角色定位如何影响人机沟通功能。

此外，我们也应关注人机传播的关系和素养研究。在以计算机为中介的传播环境中，无论信道多么贫瘠，人机总能克服因信道局限所形成真正的关系。那么我们要思考，用户在人工智能时代如何使用已有的AI弥补各种不足？传统传播环境即便缺乏个性化社会线索，一方倾向以去个性化的角度想象对方，即从单一的社会群体角色去想象对方。当人与人型AI沟通时个性化社会线索增加了，之前的想象是否会下降？事实上“千面AI”导致微观分析每个人和AI的特定关系非常艰难。此外人工智能存在深度欺骗的风险，人机传播也要探究人工智能素养。ChatGPT按照概率预先内嵌了中立的“全球公共价值观”和最为中和的表达方式。具有明显的撒播特征导致它总是以一种预设的“公共话语”来抵抗，阻止任何用户试图引导它进入“私人话语”。迅速自愿与机器建立亲密关系的人具有社会脆弱性，如何保护这类人，人类如何来看待AI，均属十分重要的素养问题。

人机传播另一个重要议题是人机交互的情感问题，关键要注重人机交互中人工共情的发展。在崔中良副教授看来，人机交互中存在情感缺失性问题，这种缺失性不仅是因为人工智能技术的不足，还有数据资源的原因。目前人工共情本身仍然是依赖高阶的表征、推理和计算来理解人的情感能力，更需要从实践的层面和生活层面来探究。人工共情发展过程涉及三重纬度：一是初级主体间性交互模拟。面对面的交互模拟和学习，机器获得直接感知人类情感的能力；而这种主体间的交互模拟，更多显示的是人-机之间的直接交互关系。二是次级主体间性交互模拟。机器反复模拟人类目光和以共情方式参与共同事件，进入到联合注意场景，与人类一起构建世界的意义。在人机交互过程中，机器产生了对世界的认识，拥有人-机-物的关系，并由此产生第三人称视角，产生了语言的问题。三是语言叙事扩展交互模拟。持续地进行语言交流，人工智能获得更全面的情感表达，不断输入的情感类语言库使得机器也产生相应的情感表达，形成情感语言。在此期间产生人-机-物中语言的多元与情感融合，扩展语言交互环境以及消除交互复杂性的角色。即便在数据量极其缺少的环境，更多的人机交互也能够获得更加真实的语言，生成更加独特的语言数据和人工智能模式。

四、科技与人文批判的必要张力：生成式人工智能的哲学思辨与伦理反思

德雷福斯1964年发表的《炼金术和人工智能》，引发人工智能热潮的“冷思考”，就像炼金术一样，人工智能植根于神秘的隐喻，人类对大模型行为背后的机制知之甚少，缺乏实验基础和人文解释。大数据驱动的人工智能跟人类相比还有根本性的层次差异，这个差异恰恰是哲学可以介入的。在段伟文研究员看来，科学界的通用人工智能和人文批判之间存在非常大的张力，人类社会对于人工智能的理解和技术人文的批判具有可塑性。人工智能本身就是跨学科的概念，我们对于人工智能的技术批判，是在过去的理论基础上批判现在的技术。人工智能大发展与技术哲学批判是一个向前进的双螺旋，关于人类智能、人类语言或是智能和语言的本质，要从立场上后退一步来思考。另外，科技的探索也要从炒作退回技术现实，使哲学批评和人文反思更具有思想的弹性，形成对技术实践具有可塑性的一种力量。

学者们首先关注到生成式人工智能的欺骗性与虚假性。基于海量数据库的自然语言处理系统的可通约性和亲人性，增强了AI的权威感，故权威感的建立曾一度被认为是数字可信性的表征。“可解释性陷阱”告诫我们，通过语言建立的亲人性或亲密关系，存在着可解释性陷阱，亲密性是可以被语言形式本身所误导的，哪怕设计者本身无意操纵用户或是刻意欺骗。尽管数字化语境的量化运作速度和效率惊人，但在王天恩教授看来，人工智能通过大数据进入人的语境制造迷惑，内容生成的统计模型根据概率去关联，出现“幻觉”不可避免。人工智能的语境跟经验语境不一样，只具有形式化的语境。这种具有（局部）严密语言逻辑的生成内容，会形成流利但失实的局面，一旦涉及它未学习的新领域就会失控，陷入“一本正经地胡说八道”的伪装逻辑。吴冠军教授形容大模型像是一个谎言机器，是用全新的技术来实现的欺骗和重新拼接。当获取足够多数据后，机器创造输出的文本让人感到很“惊艳”，只不过它没有任何原创性，只把已有的数据重新排列组合，整合的数据库里没有一个元素是原创的。

同样，大多数学者倾向认同大语言模型语境理解的局限性，读懂语言并不等于读懂“人心”，现阶段掌握语言符号生成逻辑的大语言模型，尚不具备类人的意识。《人工虚拟智能：拒绝妥协》作者柯林斯认为，计算机没有人类语境，这是因为机器智能是数字思维，與人类语境截然不同。所以在吴静教授看来，生成式人工智能是一种概率上的综合，跟康德提到的先天综合能力不一样，隔绝与经验之间的关系，同时不会因为这种生存方式而具有普遍性。自然语言处理系统与人类真正理解世界的隐私意义不一样，其主要通过数学统计的关系去处理。处理语言的目的是使计算机系统以人类语言作为中介，有效实现机器和人类用户之间的通信，但并不关注单个语词含义和语言结构的意义生成。AIGC形成的意义体系是隔绝经验的，机器传达出的内容是被数据、网络文本重构过的。在此意义上，大语言模型确实不具有真正的思考和理解能力，只能通过深度学习的思维链条和语言概率逻辑生成数学结果，并非综合的认知能力结果。

段伟文研究员援引本德的比喻，将大模型比作“随机鹦鹉”，认为机器只能理解语言的形式，对语言形式编排并生成看似流畅连贯的人类语言。这类似于结构语言学能指与所指的一组概念，机器并不知晓所指，不知道世界的意义是什么。机器能把语词符号构成信念的网络，但并不清楚语词符号跟世界的对应关系。正如乔姆斯基批评道，大模型事实上混淆了人类和机器的语言与智能。王天恩教授也表达相似观点，大型语言模型应用就现有条件而言，受数据能力限定，与物理世界交互完全依靠大数据，并不能通向通用人工智能。大数据驱动的人工智能与人类相比，底层的大型语言模型没有理解能力，更不可能涌现出意识。

最后，生成式人工智能强调科学技术的过度理性亦会招致风险，技术逻辑本身又可能形成不可调和的新矛盾。认知计算主义坚持认知的本质就是计算，AIGC在人类社会变革的重大转向，就是变成文字性、文本性的东西。人工智能时代存在一种“普遍理性”神话，便是计算主义的认知架构将数据与知识等量齐观，吴静教授批评这种数字普遍理性消解了知识的丰富构成内涵，以ChatGPT为代表的生成式AI超越空间疆域限制，在崭新的数字公共场域塑造一种“数字化的普遍理性”。   吴静、邓玉龙：《生成式人工智能前景下的公共性反思》，《南京社会科学》，2023年第7期。  ChatGPT独特的预训练生成方式，通过源码预测学习语法关系，再进入微调，判断信息是否真实确切。一方面文本质量表现生成文本的信息度和准确度，另一方面机器把生成文本当成纯粹客观的东西。但人机互动中对数据参数的过多强调，导致对数据与算法模型有效性与合理性的忽视。

科学技术的过度理性并不意味着道德、知识的进步，物质的智能化，并不意味着人的智慧提升，生命物质越有生命却有可能使人越物化，西方现代化在文明根基处造成“物是人非”的特性。   沈湘平、李松美：《超越“物是人非”的文明形态》，《南昌大学学报（人文社会科学版）》，2023年第1期。  沈湘平教授从汤因比的挑战与应战理论出发，认为自然界和人类社会面临多重技术挑战。人类应战的策略形成了不同模式的文明，生成式人工智能则是某一模式带来的结果，挑战-应战的模式升级为输入-生成模式，以及更高级的提问-应答模式。生成性人工智能生成的“神奇”基于三方面的悬殊，多人与一人的悬殊、高明和平庸的悬殊、迅疾与漫长的悬殊。但人工智能是人本身的一种对象化、异化，依赖人工智能越多，人自身就会越脆弱、越愚钝。西方数理逻辑的人工智能文化排除东方传播观念，将其纳入“异传播”的范畴。邓建国教授认为，随着大语言模型的到来，升级和扩大东西方价值观的摩擦将是必然的。 我们曾主张中学为体、西学为用，但随着技术越来越多地触及我们的“体”，造成了不可调和的中西方矛盾，而中西方矛盾也会进一步尖锐。基于海量语料库的ChatGPT，鼓励全球信息流动，形成人工智能新全球信息秩序，即信息从西到东，部分信息选择性地从东到西，价值观从西到东。ChatGPT对西方价值的传播，会带来算法歧视、种族歧视、隐私侵犯、人工智能殖民主义等问题，我们惊叹AI先进性、前沿性的同时，是否意味着否定、打压不能與之同步发展的“落后”人类？是否意味着一种人工智能新自由主义？

五、生成式人工智能赋能中国式现代化的进路

赋能与创新，是人类在认识、使用生成式人工智能新技术的主线任务，尽管我们目前对深层次人工智能的认知存在滞后，但人类从未停止过追寻合宜、合理的人工智能治理方案。恰如机器智慧给人类社会一种重要启示，人类也应生成最广泛的集体智慧，本次论坛学者们以跨学科“众包”的形式，推出众多可供推广、借鉴的中国式解决方案。

中国发展生成式人工智能面临的首要问题是数据自身的问题，目前全球互联网数据空间的中文内容占比约4%，中文数据量少、质量差、数据有效性低，是制约中国人工智能发展的瓶颈。除此之外，如何摆脱对人工智能认识的不足，通过什么样的方式规避智能技术风险，如何实现生成式人工智能认知逻辑更新和路径优化，如何使生成式人工智能技术更好地服务中国社会等问题之意义同样重大，讨论会上学者们从不同学科视角畅所欲言。即便面临诸多风险，骆正林教授依然坚信人类还是有理智的，能够解决好人工智能问题。正如邓建国教授所言，我们应更加关注用户是如何创造性地使用新技术交互，怎么弥补当下生成式人工智能的各种不足。吴冠军教授鼓励我们认识生成式人工智能视野要打开，从元宇宙、智能体的宏观视角来研究世界。段伟文研究员给出理解和认识生成式人工智能的三大策略：一是在认识论上注重生成论或是“创造”进化论，把创新理解为一个从虚拟到实现的创造性过程，这就与从可能性到现实性的实现过程不一样，令创新不是建立在一个观念的前提下。二是为具有可塑性的技术现实预留更大的探索和讨论空间。从以发展学科理论的论断为出发点，转向对技术现实发展潜力的解读。三是在人工智能的未来理解上寻求更多的新隐喻，加强理论的解释力和判断力。吴静教授给出一条新思路，就是要重返经验，重建知识和经验世界之间的关系，刺穿技术例外主义的意识形态屏障，探寻人机互联的多样化可能，使知识回到人类对世界的理解维度。

王天恩教授从智慧教育方面，提出一种全新的“人机软融合”思路，机器凭借外设方式与人融合，超越结构意义的相连并深入进化意义上的融合。   王天恩：《人机融合进化：方式、机制与前景——兼及ChatGPT的人机软融合进化地位》，《探索与争鸣》，2023年第6期。  软融合让人类语境融入人工智能，让智能处理大数据的能力融入人类，人工智能通过大数据纳入“人类语境+人机交互”的智慧化，这样的双向循环机制成就了人机软融合的本性。虽然大型语言模型发展局限明显，但人机软融合对智慧教育意义重大。“LLM处理大数据能力+人脑”具有更深层次信息处理能力，通用人工智能的核心机制通过大数据纳入人类语境，构成智慧教育大型语言模型的基础，同时强化训练，为智慧教育社会化奠定基础，人机交互策略成就人机软融合智慧教育自我教育普遍发展。

许娟教授从司法实践角度，探寻生成式人工智能在法律上的合理应用。人工智能技术不仅能够有效化解个人数据保护面临的困境，   许娟、罗熠琛：《第三方数据共享中企业的个人数据保护义务构建》，《科技与法律（中英文）》，2023年第4期。  而且通过生成式人工智能模型采取特征提取的技术改进，能够有效应对类案同判中的困难挑战。法律应用层面我们可以通过语义识别检索、机器学习和深度学习，来建构类案推理的标准化模型，前置数据的自动化提高类案裁判的准确性和公正性，通过建立智能化的案情知识图谱，自动构建并存储案件重要信息，同时依托语音识别、图像识别技术和信息电子化处理缓解司法人力资源紧缺状况。庞金友教授从政治领域强调我们要看到人工智能实现新型数字民主的可能，智能化、自动化、精准化的人工智能技术，在精准回应公民诉求、把握政治走势动向方面，具有独一无二的优势。

夏雨凡博士从乡村经济视角发现，智能化的数字经济模式实现了乡村经济融合发展和乡村经济新形态，为中国乡土社会带来深刻影响。尤其是以短视频直播为代表的数字平台模式，成为乡村振兴新动力。基于算法和数字智慧基础的短视频，在实施乡村振兴中存在修复、重构和共创三个关键环节。新型基础建设带来乡村生产要素的全新重建，整合生态、农业、特色产业的基础數据，构建全村网络和数据管理的数据库，提升生产分配和交付消费的各环节。短视频直播平台提供了关于生产和消费的全新信息空间，促进信息流动。农村现场的直播带货，构建了全新的乡村组织关系与结构，提高了乡村居民的平台素养和数据素养。“前店后厂”快速实现生产链的重构，实现供需的精准化匹配，激活乡村的青年人力资源。

生成式人工智能通过日渐强大的机器算力和深度学习能力，创造出技术可以拥有的崇高属性。只不过对技术进步的惊叹和欢呼，掩盖了其问题和矛盾，我们应重视其引入和扩散的有害作用。在价值取向上，生成式人工智能发展要朝着“技术向善”的方向前进，不仅要为人类社会提供有价值有意义的解决方案和精准信息，更重要的是恪守人类社会价值规范和伦理道德，培养理解、适应和生成符合人类价值观取向的能力。中国出台的《全球人工智能治理倡议》《互联网信息服务深度合成管理规定》是实现技术向善的有力回应。智能技术依然可以在合理监管框架下发展，我们的着力点是要在中国话语体系中，构建人工智能技术的良性发展环境。生成式人工智能的发展离不开国家的宏观调控、引导，在张志鹏博士看来，要对人工智能技术进行更深度的理解或者规范、调控，关键在于依靠国家力量，从国家层面的进行整合，建立可执行的新式知识产权保护制度和切实可行的共同体运行机制。从中国传统文化逻辑来看，机器文明强调文明与道德相关，与情感智慧相关。文明的真正含义在于智慧和发展，有了道德秩序，就有了社会进步。中国式现代化创造了人类文明新形态，正如沈湘平教授所强调的，在生成式人工智能技术浪潮之下，我们要回到中华民族现代文明，实现中国式现代化更是要追求有原则高度的文明，才能形成超越西方逻辑、达到人本的高度的现代化。

〔责任编辑：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.