智能财务中的人机关系：替代还是共生

【摘要】伴随着数智化转型的进程， 人工智能技术在财务领域的应用日趋深入， 从自动化会计核算到智能化财务决策， 智能系统正在重塑财会行业的传统管理模式。同时， 这场变革也引发了人们关于人机关系的讨论： 智能系统发展的未来是替代人类工作还是最终成为人类的伙伴与助手？智能系统和人类工作者能否构建一种协同共生的模式， 共同创造更高效、 更智慧的未来？本文旨在探讨智能财务背景下的人机关系， 分析人工智能对财务领域的影响， 探讨智能系统与人类专家在财务管理和决策中互补合作的人机共生模式。通过案例研究和理论分析， 阐述智能财务时代下人机共生在提高管理效率和决策有效性、 激发创新思维、 推动财务领域持续发展方面的作用。

【关键词】智能财务；人机关系；替代；人机共生

【中图分类号】 F275；TP18 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994（2024）17-0038-5

自18世纪末第一次工业革命以来， 人类一方面为技术创新带来的社会经济繁荣、 基础设施进步以及生活方式改变而感到欢欣鼓舞， 另一方面对技术应用所带来的环境恶化、 资源消耗以及对自身工作的不断侵蚀而感到忧心忡忡。从蒸汽动力的引入、 纺织业的机械化、 铁路运输的大发展， 到汽车工业的崛起、 计算机的诞生和人工智能大模型的出现， 人类社会的发展始终伴随着技术创新和职业生存的矛盾与冲突。作为人工智能技术影响下的典型应用领域， 智能财务自诞生之日起就同样面临着人机关系的困惑。在财务领域， 伴随着技术的持续进步和应用场景的不断丰富， 有关智能系统是否会替代财会人员的讨论日渐增多。智能财务发展的目的是替代人类工作还是最终成为人类的伙伴与助手？机器和人类能否构建一种协同共生的模式， 共同创造更高效、 更智慧的财务未来？这些问题能否得到有效破解不仅决定了智能财务发展的未来， 还决定了今后财务人员的职业边界以及相关会计法规和制度的发展方向。本文旨在探讨智能财务背景下的人机关系， 分析人工智能对财务领域的影响， 探讨智能系统与人类专家在财务决策中的人机共生模式。通过案例研究和理论分析， 探究智能财务时代下人机共生模式在提高财务管理效率和决策准确性、 激发创新思维、 推动财务领域持续发展方面的作用。

一、 智能财务发展及其对会计职业的影响

2016年前后， 伴随着人工智能在财会领域的应用， 我国对于智能财务的探索从萌芽期、 导入期开始进入扩散期， 有关智能财务的研究和应用迅速增长， 这些研究和应用一方面聚焦于智能财务应用场景和信息系统的建设， 另一方面则关注智能化对会计职能、 会计工具方法以及会计学科发展等方面的影响（刘勤和李俊铭，2022）。

在过去的几年中， 智能财务在人工智能技术的推动下得到了显著的发展， 特别是在应用场景的拓展和深化方面， 智能财务借助RPA和IPA等流程自动化技术实现了大量基础财务工作的自动化， 借助专家系统和深度学习技术实现了单据的自动审核和潜在业务风险的识别， 借助大数据分析和挖掘技术实现了对海量业财数据的处理， 为企业财务决策提供了有力支持。在财务管理模式创新方面， 越来越多的大中型集团企业建成了财务共享中心， 通过集中化、 标准化、 智能化的财务管理模式， 提高了财务工作效率和质量， 降低了运营成本。智能财务系统还逐步打破了业务与财务之间的壁垒， 实现了业务数据与财务数据的无缝对接和实时共享， 促进了业财一体化发展。在智能财务生态系统构建方面， 智能财务与金融科技、 供应链管理、 人力资源管理等领域的深度融合， 为企业提供了更为全面的财务管理解决方案。智能财务生态系统的建设还打破了不同领域系统间的壁垒， 实现了数据共享和协同， 促进了信息系统间的合作开放和共赢发展。

在关注智能财务系统高速发展的同时， 学者们也关注到变革给传统财务工作带来的种种冲击， 如在政策法规、 信息安全、 人才培养、 伦理道德等方面带来的挑战， 尤其是对会计职业发展的挑战， 如就业替代、 技能更新和技术依赖等。随着智能财务的普及， 许多原本需要人工处理的重复性、 规则性财会工作， 如数据录入、 账目核对等， 现在可以由智能系统自动完成， 这样可能导致部分基础性财会岗位需求减少， 一些不具备高级技能或无法适应新技术变化的财会人员可能会面临失业的风险。智能财务的发展要求财会人员不仅要掌握传统的财会知识和技能， 还需要具备数据分析、 智能工具应用等新型技能， 如果财会人员不能及时更新自己的知识体系和技能结构， 将难以适应未来的工作环境和要求， 进而在就业市场上失去竞争力。

二、 智能财务中的人机关系

在讨论智能财务中的人机关系之前， 先通过几个经典案例来回顾人类在技术发展进程中的人机冲突事件。在工业革命之前， 纺织品主要依靠手工方式制作， 效率低下且成本较高。随着飞梭、 珍妮纺纱机、 水力纺纱机和动力织布机的陆续发明， 纺织生产迈入工业化进程。但技术的频繁迭代不断导致一些传统手工艺人失业， 19世纪初英国爆发了著名的卢德运动， 这是由手工业者发起的抗议活动， 参与者认为机器抢夺了他们的生计， 于是采取破坏机器的形式来表示抗议。这场运动反映了工业化时代早期人类与工业机器之间的冲突。在20世纪中后期， 随着印刷技术的进步， 特别是排版和印刷过程的自动化， 一些印刷工人担心不再需要他们的传统技能， 因而开展了一系列罢工活动。如1986年发生在英国伦敦东区新闻集团旗下《太阳报》和其他几家报纸的印刷工人之间的冲突， 工会成员通过持续罢工来抗议新闻集团因引进新的计算机排版系统导致许多印刷工人失业。这也是信息化时代人类与计算机应用系统之间矛盾所引发的冲突事件。进入21世纪后， 随着互联网、 物联网， 特别是人工智能和通用大模型技术的发展， 许多传统职业面临着被智能化替代的风险， 由此也引发了一系列冲突。比较典型的案例有： 因利用聊天机器人和虚拟助手处理客户咨询， 导致客户服务代表工作岗位减少所引发的抗议； 因自动结账系统的普及减少对收银员的需求所引发的相关员工不满和抗议的事件； 因百度在武汉等城市投放萝卜快跑无人驾驶汽车， 导致传统出租车和网约车司机收入下降所引发的争议等。值得注意的是， 当前以人工智能为主导的新一代人机关系已完全不同于以往工业革命时期的人机关系， 机器智能逐渐具有了人类智能的特征， 甚至有超越人类智能的势头， 因而人机关系变得越来越紧张（徐瑞萍等，2021）。

尽管如此， 但技术似乎一直都在向前发展。数百年的技术发展史表明， 一些机器已成功替代了人类的工作， 而另外一些机器则与人类实现了某种程度的共生。毫无疑问， 当今人类的职业种类与几百年前相比已发生了显著的变化， 这些变化不仅体现在新工种的涌现以及传统工种的消亡或转型升级上， 还体现在职业结构的变化、 工作方式的变革以及对职业要求的提高上。尽管人类对技术带来的职业变化有了一定的预期， 但鉴于劳动者个体技能学习速度难以匹配新技术的发展速度， 很多人还是深切地感受到了技术发展中自身职业发展的阵痛， 并在一定程度上产生了本领恐慌。因此， 技术发展的目的究竟是替代人类还是与人类共生， 也就自然成为热点话题。

1. 人机关系中的替代和共生。人机关系， 顾名思义， 是指人和机器之间的关系， 目前被广泛讨论的人机关系主要有“替代”关系和“共生”关系、 “机器替代”和“智能增强”的关系等。替代是指机器（包括自动化系统、 机器人或智能程序）完全或部分取代人类在某些任务中的角色。替代通常发生在那些可以通过技术手段实现更高效率、 准确性和一致性的领域， 如在财务领域基于产生式规则或知识图谱完成自动稽核、 自动记账等工作， 使用RPA和OCR等技术进行票据的自动识别和自动处理等， 这些智能系统已部分替代了基础会计人员的工作。替代可能会带来一些负面影响， 比如导致部分会计工作岗位减少、 引发人机冲突等， 但同时也会提高管理效率和工作质量。“共生”一词最早出现在生物学领域， 主要用来解释生物物种间的相互关系， 即“不同的生物共同生活”的意思， 这种宽泛的定义为共生理论的发展提供了广阔的空间（于雪等，2022）。首次将共生理论引入机器领域并提出人机共生概念的是约瑟夫·利克莱德（杨寅和刘勤，2024）。当前大家对人机共生概念的普遍理解是人与机器之间形成的一种互补合作关系， 两者互相依赖和支持， 共同完成任务或解决问题。人机共生的目标是通过智能系统与人类专业知识及判断力的结合， 创造更大的价值。

替代与共生并非相互排斥的关系， 而是相互交织、 共同作用的关系。在现实情况下， 我们观察到的大多数智能财务应用场景都是这两种关系的混合表现， 即在某些方面智能系统取代人力， 而在其他方面则与人形成互补合作关系。随着技术的发展， 在实际应用中如何平衡人机关系， 找到最佳的共生方式， 将成为智能财务发展乃至整个智能化转型中需要重点关注的问题。

2. 关于替代的不同观点。在机器智能与人机关系的研究领域， 始终存在人工智能“替代人类”与“增强人类”的理念对立（于海防，2019）， 这种对立也反映在对替代的认识方面。目前普遍存在着支持替代和反对替代两种不同的观点。支持者认为， 替代可以提高效率和生产力、 降低成本、 提升精确度以及促进创新和发展， 如RPA或IPA等流程自动化系统可以连续工作， 能够在短时间内处理大量数据或完成重复性任务， 显著提高流程处理的工作效率和生产力、 降低企业运营成本、 促进创新和发展、 推动新产业和新服务的出现等。反对者则认为， 替代可能会产生失业问题， 导致技术失衡、 失控和新型管理风险的出现， 如RPA和IPA系统的上线必然会使部分工作岗位消失， 尤其是那些具有重复性、 规律性特点的基础性工作岗位。随着机器承担的任务越来越多， 人们可能会逐步丧失一些原本熟练掌握的技能和经验， 如会计核算方法、 报表编制技巧、 成本控制策略等， 长此以往， 不仅可能降低个人职业发展的竞争力， 也可能导致整个社会技能水平下降， 还会使人类失去与他人和社会交流的机会， 影响社会凝聚力和个人幸福感等。

笔者认为， 替代在短期内可能会导致会计就业市场的波动， 但从长远来看， 它也可能会创造财会领域新的就业机会和经济增长点， 如创造大数据分析师和智能财务分析师这样的新岗位、 增加智能财务系统相关研发和咨询市场的发展机会等， 重要的是如何平衡技术替代过渡期岗位稳定需求与技术创新的关系。

3. 关于人机共生的进一步思考。相对于替代， 共生是一种既能持续支持技术发展又能兼顾人类就业的良好人机关系。从本质上看， 共生也是渐进式替代过程中的一种动态平衡状态， 因为共生中的智能系统在持续进化， 同时共生中人类的作用在不断演变， 在渐进式的替代过程中， 人类在共生中不断寻找自身的新位置。在人机共生的关系中， 人和机器应发挥各自的优势（表1列出了人类智能和机器智能各自的优势和不足）， 即机器应被用于从事快速、 精密、 单调重复、 长期连续不断、 复杂、 高速运算和环境恶劣的工作， 而人应从事创造性、 情况多变、 非简单重复、 需要情感和同理心、 对机器系统工作程序的指令安排与程序设计以及监督控制计算机系统运行等类型的工作（刘勤，2021）。在人机共生模式下， 机器增强了人的能力， 人负责监督、 决策和从事创造性的工作， 最终人机共同实现比单独一方更高的效率和更好的成果。

为实现人和机器之间的取长补短， 人机共生需满足互补性、 增强性、 灵活性、 透明性、 适应性等方面的要求。其中： 互补性是指发挥机器和人类各自擅长的能力， 如利用人工智能大模型进行财务报表辅助分析， 在大模型提供参考结果的同时， 保留人类的最终决策权； 增强性是指一方面应充分利用机器帮助人类增强自身的能力， 如通过智能工具提高人类工作效率、 风险管控和大数据处理能力等， 另一方面， 人类可指导机器更好地理解复杂情境， 并根据具体情况调整机器的行为， 从而增强机器的智能； 灵活性是指人机共生系统能根据任务需求和环境变化， 如会计法规的变更、 供应链的变化、 国际市场的变化等， 灵活调整人机双方的角色和职责； 透明性是指为实现有效的人机共生， 需建立双方的信任关系， 特别是在决策过程中， 机器的行为需要透明和具有可解释性， 以便财务专家能理解决策依据和验证机器的决策结果； 适应性是指人机共生系统应能不断学习和适应新的信息、 技能和环境变化， 这种适应不仅应体现在人类和机器层面， 还应体现在人与机器互动和信息交流的形式方面。总之， 人机共生的目标是通过结合人类的智慧和机器的力量创造更大的价值， 而不是简单地用机器取代人类的工作。

三、 在智能财务中实现人机共生的挑战与对策

在智能财务中实现人机共生是一项复杂且充满挑战的系统工程， 因为构建良好的人机关系需要解决其中的技术复杂性、 法律责任、 社会接受度、 经济影响、 安全与隐私、 文化差异及伦理等一系列问题， 需要在组织分工、 流程配套、 信息传递、 系统衔接、 风险管控、 利益权衡等方面进行全面的考虑。

1. 实现人机共生面临的挑战。在实现人机共生的过程中， 设计者将面临多种挑战， 这些挑战会覆盖技术、 社会、 伦理等多个领域。

在技术方面： 一方面， 当前的智能系统在处理模糊逻辑、 理解复杂语境以及创造性思维方面的能力依然有限， 使得智能财务系统难以在多种情境下被灵活应用； 另一方面， 企业信息系统中的数据质量， 尤其是业财数据的标准尚存在一系列问题， 直接影响到机器学习的效果。此外， 如何确保智能系统在各种环境下稳定运行、 防止故障或意外事故的发生、 保障系统不被滥用或出现新的安全漏洞等都是面临的难题。在社会方面， 快速发展的技术使得财务人员所具备的一些传统技能变得过时， 如数电票的发展使得一些基于纸质票据的处理技能被逐渐淘汰， 报表智能生成技术导致传统的报表编制技术无处使用， 这就需要对财务人员进行持续的教育和培训来适应新技术。因此， 如何跟踪新技术的发展， 为财务人员提供有效的转岗培训， 确保他们能够胜任新的工作角色， 避免可能发生的社会动荡是一个巨大的挑战。在伦理方面， 如何在保护个人隐私和确保数据有效利用之间达到一种平衡， 如何确定智能系统的伦理准则， 判断智能系统是否应该拥有某种形式的权利或义务， 当智能系统发生错误或造成决策损失时判断责任归属等都是挑战。此外， 在心理与文化方面， 让人们接受智能系统作为合作伙伴而非简单的工具、 缓解人们对智能系统的恐惧或抵触情绪以及提高社会对人机共生的接受度等也是挑战。

2. 应对挑战的策略。应对上述挑战需要跨学科的合作， 包括企业管理、 工程技术、 社会学、 伦理学等多个领域专家的共同努力。此外， 还需要政府、 企业及社会各界的积极参与和支持。借鉴系统工程的思想， 可以尝试采取以下步骤和策略来应对挑战： ①明确目标与角色。首先， 明确人机共生的具体目标， 如提高工作效率、 降低管理成本、 改善服务质量或提升决策水平等。其次， 明确人和智能系统各自的优势， 以为双方设定合适的角色和责任。②设计人机界面。通过设计直观的人机界面， 确保人与智能系统之间的交互， 便于双方快速理解和操作， 其中应用最广的是自然语言处理技术， 该技术可使智能系统更好地理解和响应财务人员的自然语言指令。此外， 还需引入快速反馈机制， 增强财务人员的沉浸感和操控感。③加强沟通与协作。确保人与智能系统之间的信息传递是双向的， 智能系统不仅要能够接收命令， 还要能向财务专家提供反馈信息， 可以利用语音、 手势等多种方式增强人机交互的自然性和流畅性。精心设计共同决策的场景， 例如可以让智能系统提出建议或方案， 并由财务人员做出最终的决定。④持续学习与适应。利用机器学习技术使智能系统能够从每次交互中进行自我学习， 逐渐改进其性能， 同时基于财务人员的偏好和习惯， 调整智能系统的行为， 提供个性化服务； 还可建立机制让智能系统自我评估其表现， 并根据评价结果调整行为或请求财务人员的帮助。⑤强调伦理与安全性。确保在设计和部署人机共生系统时考虑数据隐私和安全问题， 提高机器决策过程的透明度， 让用户了解机器是如何做出特定选择的。通过设计伦理原则， 确保智能系统的行为符合社会价值观和法律规范。⑥教育与培训。设计必要的培训机制， 帮助财务人员掌握与智能系统合作所需的技能。鼓励终身学习的态度， 紧随会计科技的发展更新知识和技能。在大学教育体系中融入跨学科的内容， 让财会专业大学生学会如何与智能系统协作共生。⑦法规与生态支持。会计主管部门及时制定相应的政策和法规， 为人机共生提供法律保障。各类社会组织通过课题研究、 影响会计行业的信息技术评选、 智能系统展示、 最佳实践宣传等方式提高公众对智能系统及人机共生模式的认识和接受度。

在探索应对挑战的策略时， 托马斯·达文波特和茱莉娅·柯尔比（2018）提出的智能时代人类胜出的5大策略也特别值得借鉴，其提出了超越、 避让、 参与、 专精和开创5个方面的策略， 以帮助人类在与机器共生中掌握主动权。其中： 超越是指通过建立全局观以及建立对于计算机而言难以做决策的体系， 从而超越自动化； 避让是指转移到计算机不擅长且不以决策为中心的一类工作上， 做人擅长做的事情； 参与是指让人类参与计算机系统的自动化决策， 从而理解、 监控以及不断改进它们； 专精是指在专业中找到一个精细到没有人想要自动化的专门领域； 开创是指在某个特定领域开发出支持智能决策和行动的新系统。这5大策略为我们拓展人的智能， 在与机器的赛跑中获得先机提供了很好的思路。

3. 探索人机共生财务系统新模式。理想中的人机共生财务系统应该由人处理相对复杂的工作， 由智能系统处理程序化的工作， 对于各种复杂的问题， 则由人和智能系统通过密切的协作来高效地解决。但事实上， 做到这一点并不容易， 因为长期以来， 管理流程和管理制度的设计并未充分考虑人机共生的问题， 在组织分工、 流程配套、 系统衔接等方面基本上将人和智能系统分开考虑， 并未兼顾深度融合问题。因此， 要想解决人机协同共生的问题， 就必须在组织分工、 流程配套、 信息传递、 系统衔接、 风险管控、 利益权衡以及伦理安全方面进行全面的考虑（刘勤，2021）。

图1描述的是一种正在探索中的人机共生智能财务管理系统框架。在这个系统中， 人类专家从业务系统中获取相关的数据和管理需求， 经过预处理， 将问题通过人机交互接口传输给智能机器。智能系统通过运用规则库、 模型库、 算法库、 神经网络、 知识图谱中的知识， 对人类提交的问题进行分析、 搜索和匹配， 传输给知识应用引擎进行处理， 并将处理结果反馈给人类专家， 最终完成某项财务管理活动。在该系统中， 人机协同共生的工作机制是： 如果规则、 算法或者模型已知， 则通过人机交互接口确定某些参数， 经过推理后， 得出多目标决策的满意解； 如果规则、 算法或者模型未知， 则基于财务专家的自身经验， 对结果进行评价和选择， 做出最终的推理和决策。在人机共生知识应用的基础上， 智能财务系统会进一步实现人机协同的知识发现和创新。即可以借助数据挖掘、 模式识别和机器学习的算法， 利用已有的数据和案例进行学习， 在人类专家的帮助下， 通过知识发现系统， 产生新的规则、 算法或模型， 从而实现知识的发现和创新。需要说明的是： 图1所示的人机共生智能财务管理系统是一种理想中的信息系统， 不仅要在知识存储、 推理、 发现、 创新等环节充分考虑人机的组织分工、 流程衔接、 信息传递等问题， 还需要在安全、 伦理、 隐私、 法律、 制度、 文化等更大的范围内进行机制设计和安排。

四、 智能财务中人机关系的未来展望

未来智能财务领域的人机共生发展将受到技术进步、 市场需求、 政策导向以及社会接受度等多种因素的影响。在技术进步方面， 将会有更强大的AI技术出现， 随着深度学习和自然语言处理技术的进一步成熟， 未来的人机共生系统将能够更好地理解复杂的财务文档和报表， 提供更精准的数据分析和预测。RPA将进一步集成AI技术， 实现更加智能的工作流程自动化IPA， 实现包括自动发票分类、 自动对账、 智能决策等功能。人机交互将更加自然， 通过语音识别、 自然语言处理等技术， 使财务人员可以更直观地与智能系统进行交流。在应用场景方面， 人机共生系统将覆盖从预算编制、 成本控制、 财务报告到风险管理等所有财务流程， 实现端到端的自动化和智能化。同时， 将实现对财务数据的实时监控和分析， 即时发现潜在问题并提供解决方案， 提高财务决策的速度和准确性。利用大数据和机器学习技术， 人机共生系统将能够提供更为精确的财务预测和规划建议。在人机协作模式方面， 财务人员将更多地依赖智能系统提供的信息来做出决策， 而这些系统将越来越能够理解特定的业务背景。通过机器学习技术， 智能财务系统将能够根据每个组织的独特需求提供更加个性化的服务和支持。人与机器之间的角色分配将更加灵活， 并能根据具体情况做出动态调整， 例如在需要创造力和判断力的任务中， 人类将继续扮演关键角色， 而需要大范围信息检索和快速处理的任务， 则更依赖智能系统。在标准化与合规性方面， 随着技术应用范围的扩大， 监管机构将制定更多的标准和规定， 以确保智能财务系统的安全性和合规性。保护客户和企业的敏感财务信息将成为人机共生系统开发的核心关注点之一。在社会接受度方面， 随着智能财务系统的发展， 对财务人员的培训也将变得更加重要， 以确保他们能够充分利用这些新技术。随着人机共生的深入， 对AI决策的透明度和公平性要求也会越来越高， 这将促使开发者采取更加负责任的方法。

总而言之， 未来智能财务领域的人机共生将朝着更加高效、 智能和人性化的方向发展。随着技术的不断进步和社会对人机协同共生模式的接受， 可以预见智能财务系统将在未来几年内变得更加普及和强大。同时， 也意味着财务人员需要不断提升自己的知识储备和技能， 以适应这种新的工作方式。

五、 结束语

随着智能财务系统的发展， 机器替代人类部分财务岗位的情况将会持续地发生， 而且被替代的岗位性质将从那些相对简单的基础性工作渗透到更为复杂的管理和决策类岗位中， 那些一度被认为只有人类才能完成而机器无法胜任的工作将会被重新定义。与此同时， 我们也应看到， 鉴于机器智能固有的局限性以及财务工作严谨规范的特点， 完全依赖智能系统至少在短期内并不可行。在不断被替代的阵痛中， 有效的应对方法是将智能财务发展引导到人机共生的轨道上， 通过对人机共生模式的深入探索与实践， 充分发挥人类和机器协同合作的作用。即便是智能系统替代人类的趋势不可阻挡， 我们也应看到这一过程需要足够多的时间才能完成， 从会计生态形成的角度看， 社会需要一定的时间来适应这种变化， 以培养新的技能、 管理模式和价值观。当然， 随着技术的发展， 国家需要制定相应的法律法规来保护数千万财务人员的个人权益和社会公正， 帮助大家逐步适应技术的变化， 同时确保相关技术的发展能服务于人类的整体利益。

【 主 要 参 考 文 献 】

刘勤，李俊铭．智能技术对会计实务的影响：文献回顾与分析［ J］．会计之友，2022（17）：16 ～ 22．

刘勤．智能财务中的知识管理与人机协同［ J］．财会月刊，2021（24）：15 ～ 19．

托马斯·达文波特，茱莉娅·柯尔比著．李盼译．人机共生：智能时代人类胜出的5大策略［M］．杭州：浙江人民出版社，2018．

杨寅，刘勤．人工智能时代的会计变革：演进逻辑与分析框架［ J］．会计研究，2024（3）：3 ～ 20．

徐瑞萍，吴选红，刁生富．从冲突到和谐：智能新文化环境中人机关系的伦理重构［ J］．自然辩证法通讯，2021（4）：16 ～ 26．

于海防．人工智能法律规制的价值取向与逻辑前提——在替代人类与增强人类之间［ J］．法学，2019（6）：17 ～ 30．

于雪，翟文静，侯茂鑫．人工智能时代人机共生的模式及其演化特征探究［ J］．科学与社会，2022（4）：106 ～ 119．