邱澤奇：數(shù)智時代，小我怎樣體現(xiàn)能動性？

來源 | 人民論壇網(wǎng)-學(xué)術(shù)前沿雜志

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當(dāng)前，數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展大勢正在改變社會的基本面貌。習(xí)近平總書記強調(diào)：“認識世界發(fā)展大勢，跟上時代潮流，是一個極為重要并且常做常新的課題。”小我之能動性，是大勢之內(nèi)的根芽。在大勢中，人的現(xiàn)代化目標(biāo)的關(guān)鍵，是每一個小我能否保有能動性。在數(shù)智時代大勢中，小我的能動性如何體現(xiàn)？推薦閱讀北京大學(xué)博雅講席教授邱澤奇在《學(xué)術(shù)前沿》雜志的最新刊文。

核心觀點速覽

• 數(shù)智時代的大勢在賦能人的同時，可能在特定邊界上侵蝕人的能動性，而宏大敘事往往遮蔽小我的具體處境。

• 小我的能動性可見于認知、關(guān)系、勞動、價值等四類日常實踐，能動性的三個特征與“不躺平”的要求相互呼應(yīng)，形成從特征分析到行動方案的路徑。

• 每一個小我的現(xiàn)代化是人的現(xiàn)代化的微觀基礎(chǔ)，未來應(yīng)考慮在“人工智能+”行動中，增設(shè)覆蓋教育、健康、社交、勞動、價值、日常生活等方面的人機互生配套機制，以此把面向個體能動性的守護納入政策視野，使小我之能動性成為大勢之根基。

人機社會的大勢所趨

討論小我的能動性，首先需要理解小我所置身的大勢究竟是什么。如果僅把大勢理解為發(fā)展速度，那么這不過是一個修辭性的口號。事實上，數(shù)智時代的大勢是一組相互嵌套的結(jié)構(gòu)性變遷。

數(shù)智時代的大勢，可以從經(jīng)濟運行、社會本體、治理對象等三方面來理解。從經(jīng)濟運行來看，有學(xué)者將數(shù)智技術(shù)驅(qū)動的生產(chǎn)力大幅提高，稱作第二次機器時代。然而，生產(chǎn)力的提高并不必然均衡分布。有研究追溯千年技術(shù)變革史，提示技術(shù)進步與廣泛繁榮之間并非線性相關(guān)。其中，權(quán)力分配是不可忽略的中間環(huán)節(jié)。權(quán)力分配在數(shù)智時代具體表現(xiàn)為勞動議價空間的變化、市場份額的分布、平臺規(guī)則設(shè)定權(quán)的擴張。值得強調(diào)的是，生產(chǎn)力的提高與權(quán)力的配置，在數(shù)智時代表現(xiàn)為一體兩面。

社會本體也在轉(zhuǎn)變。有學(xué)者將數(shù)智革命視作繼哥白尼、達爾文、弗洛伊德之后的第四次革命，認為人類已進入信息圈（infosphere）的時代。信息圈把人機置于同一本體中，從根基上對以人為單一行動者的社會學(xué)預(yù)設(shè)提出挑戰(zhàn)。還有學(xué)者總結(jié)跨學(xué)科對新人機社會的系統(tǒng)研究，把人機網(wǎng)絡(luò)理解為社會本體的基礎(chǔ)構(gòu)件，進而將社會學(xué)的研究單元擴展到人類的邊界之外。

隨之而來的還有治理對象的延展。傳統(tǒng)上以人類為單一對象的治理框架，已擴展為人機復(fù)合體。算法既是治理的行動者，也成為被治理的對象。算法推薦系統(tǒng)、自動駕駛決策算法、自動化內(nèi)容審核系統(tǒng)都是這一新型治理形態(tài)的具體表現(xiàn)。機器既是治理的載體，也是治理的參與者。人類與機器構(gòu)成數(shù)智時代的復(fù)合行動者，形成新的治理單元。

數(shù)智時代大勢的認識分歧。人們對大勢的認知向來存在分歧，其焦點在于，人工智能到底是在替代人，還是在賦能人？爭議可分為側(cè)重點不同的三個議題，即任務(wù)、技能、主體。對任務(wù)的爭論較為直接。以美國勞動力市場為對象的調(diào)查研究結(jié)果顯示，約47%的工作崗位面臨被替代的高風(fēng)險；而一項隨機化實證研究結(jié)果顯示，一家擁有5000多名客服的公司，在引入生成式人工智能助手后，整體效率提高14%。

對任務(wù)的爭論，進一步延伸到技能層面。勞動力市場暴露度研究顯示，高收入職業(yè)的生成式人工智能暴露度高于中等收入職業(yè)，技能型技術(shù)變革偏好假設(shè)也因此被推翻。一項針對中等技能寫作任務(wù)的實驗顯示，引入生成式人工智能后，寫作任務(wù)的整體質(zhì)量明顯提高，低績效者受益更大，組內(nèi)差距收窄。對技能的考察，同時呈現(xiàn)暴露度上移與組內(nèi)收斂兩個方向。

如此，爭論的焦點也轉(zhuǎn)移到人工智能的主體性。替代派關(guān)注超級智能的控制權(quán)，人工智能權(quán)力地圖的政治經(jīng)濟學(xué)剖析，監(jiān)控資本主義等。其共識是，人工智能對人類主體性構(gòu)成侵蝕。賦能派倡導(dǎo)人類主動塑造未來，深度烏托邦設(shè)想等。值得注意的是，無論是替代派還是賦能派，都不否認人工智能能力的快速增長。二者的差別在于，對人類主體在其中位置的評估。

人類社會生活的數(shù)智化滲透。隨著人工智能對人類生產(chǎn)生活的快速滲透，近年來的研究把視角下移到任務(wù)、用戶、群體三個具體方面，對人工智能作用的邊界條件進行實證刻畫。本文把實證研究揭示的邊界，統(tǒng)稱為賦能邊界，用以指代大勢在何處賦能人、在何處又侵蝕人。

在任務(wù)邊界上，基于對波士頓咨詢集團758名咨詢師的研究指出，對邊界內(nèi)任務(wù)而言，人工智能讓咨詢師的產(chǎn)出提高12%至40%。對邊界外任務(wù)來說，人工智能反而把咨詢師的判斷帶偏，使錯誤率上升。這一研究發(fā)現(xiàn)被稱為“鋸齒形前沿”，至此，研究焦點已從人工智能的平均效應(yīng)，遷移到邊界條件，且邊界會隨任務(wù)類型、用戶能力、模型版本而變化。必須區(qū)分的是，鋸齒形前沿刻畫的是機器能力的差異，即任務(wù)落在機器勝任的范圍內(nèi)還是外；而賦能邊界要問的是，大勢在何處賦能人、在何處又侵蝕人。兩者雖都用“邊界”一詞，指稱的卻不一致。有學(xué)者將人機邊界視作持續(xù)協(xié)商的產(chǎn)物，區(qū)分互補、競爭、共演三種姿態(tài)，關(guān)鍵是人如何認知自身與機器的關(guān)系。本文沿這一方向再進一步，探討大勢對人的能動究竟在何處賦能、又在何處侵蝕。

在用戶邊界上，有研究指出，人工智能輸出的流暢性，誘發(fā)用戶信念膨脹，使用戶對其判斷過度采信。反復(fù)轉(zhuǎn)述又讓信息源頭逐漸隱沒。兩類現(xiàn)象疊加，把人工智能的影響延伸到用戶的元認知層次。隨著人工智能應(yīng)用的社會化，元認知的影響在普通用戶中的覆蓋面也隨之被放大。

在群體邊界上，有學(xué)者關(guān)注賦能與不平等的同時發(fā)生。賦能的具體收益與替代的具體成本，可能在同一群體中同時出現(xiàn)，其中，接入門檻、能力前置、組織資源的不均衡分布是差異的來源。這些研究把對大勢影響的爭論從抽象立場引向具體邊界，指出大勢在何處賦能、又在何處帶來侵蝕，以及小我在其中如何自處。

對大勢的政策回應(yīng)，則在不同地域分野鮮明。歐盟的監(jiān)管，優(yōu)先以個體權(quán)利為基礎(chǔ)。《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR）第二十二條，賦予個體對純自動化決策的拒絕權(quán)，并保障其獲得人工干預(yù)、表達意見與申訴的權(quán)利。2024年通過的《人工智能法案》第八十六條，進一步賦予受決策影響的個體獲得清晰解釋的權(quán)利。兩部法律在數(shù)據(jù)決策與高風(fēng)險系統(tǒng)的救濟環(huán)節(jié)銜接，形成對個體能動性的法律支撐。

美國的政策取向則隨政府換屆發(fā)生轉(zhuǎn)變。拜登政府2023年10月發(fā)布的第14110號行政令以個體退出權(quán)與系統(tǒng)安全測試為重心。特朗普政府2025年1月以第14179號行政令撤銷該命令，轉(zhuǎn)向工人就業(yè)與國家利益優(yōu)先，2025年7月發(fā)布的《贏得競爭：美國人工智能行動計劃》是這一取向的落地。同一國家的政策基調(diào)從權(quán)力單元，切換到經(jīng)濟身份單元，突顯能動性的話語框定與執(zhí)政理念緊密關(guān)聯(lián)。

中國倡導(dǎo)創(chuàng)新驅(qū)動與集體可控，以人為本、智能向善。2025年的《國務(wù)院關(guān)于深入實施“人工智能＋”行動的意見》把人工智能與各行業(yè)全面融合作為產(chǎn)業(yè)方向，并配套相關(guān)治理要求。2023年發(fā)布的《全球人工智能治理倡議》，提出在國際場域打造可審核、可監(jiān)督、可追溯、可信賴的人工智能技術(shù)。國內(nèi)的創(chuàng)新與治理配套、國際的可控與共建主張，構(gòu)成內(nèi)外雙軌。可見，在中國語境中，能動性議題主要落在國家與社會層面。

國際共識體現(xiàn)在以人為本、人類監(jiān)督、人權(quán)等主張上。經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OECD）人工智能原則、聯(lián)合國教科文組織《人工智能倫理問題建議書》是譜系的官方文獻基礎(chǔ)。英國《布萊奇利宣言》與韓國《首爾宣言》則在峰會模態(tài)上延續(xù)相同表達。盡管具體內(nèi)涵各有側(cè)重，卻都強調(diào)以人為本。

大勢中人的能動性

相較于人們熱議的數(shù)智時代大勢，個體能動性則相對較少被關(guān)注。對人的能動性的討論，技術(shù)哲學(xué)從分布式能動性入手，強調(diào)人與非人的共構(gòu)。社會學(xué)從結(jié)構(gòu)化與反思性入手，把主體放在社會結(jié)構(gòu)的實踐位置。本文試圖以人的能動性為關(guān)注點，將其區(qū)分為工具性、反思性、建構(gòu)性等三個特征，每個特征在大勢中各有被侵蝕的機制，也各有可以堅守的條件。

本文歸納的三個特征沿著一條縱軸展開。小我改變其所處的約束結(jié)構(gòu)，從規(guī)則內(nèi)選擇手段，到質(zhì)疑與修改規(guī)則，再到參與框架建構(gòu)，深度逐層遞增。

工具性指在既定規(guī)則下，選擇手段的能動性表現(xiàn)，其經(jīng)典是韋伯的工具理性與工具性行動。比如，算法推薦機制讓用戶從十個推薦選項中選擇其一，這是工具性的典型情境。工具性出現(xiàn)在大多數(shù)日常行動中。

反思性指質(zhì)疑與修改規(guī)則的能力，其經(jīng)典則是吉登斯的反思性現(xiàn)代化與阿切爾的道德反思。如果用戶意識到推薦機制可能扭曲自己的判斷，且為此調(diào)整接受推薦的方式，人的反思性便出現(xiàn)了。反思性包含對選擇規(guī)則的元判斷，不是單純的選擇行為。

建構(gòu)性涉及參與構(gòu)建人機社會的制度與價值框架的能力。比如，公民參與、制度建構(gòu)、價值共同體。如果公民參與人工智能立法聽證、推動算法透明化制度的形成，建構(gòu)性就會發(fā)生作用。建構(gòu)性把能動性從個體行動延伸到共同體行動，從單點選擇延伸到框架塑造。

三個特征形成并列結(jié)構(gòu)，分別面對三種不同場景。在日常選擇中，工具性表現(xiàn)更直接，反思性在用戶追尋規(guī)則時更突顯，建構(gòu)性出現(xiàn)于共同體參與制度建構(gòu)場景。三種場景彼此獨立又可同時發(fā)生。完整的能動性結(jié)構(gòu)由三者并立而成。

三個特征在數(shù)智時代大勢中均遭遇不同的侵蝕。對工具性的侵蝕，來自機器算法接管人的選擇。推薦系統(tǒng)、排序系統(tǒng)、評分系統(tǒng)，在用戶不知不覺中預(yù)先框定選項空間，讓用戶在有選擇的場景中失去實質(zhì)的選擇權(quán)。堅守的條件在于選項的可拒絕性以及人工救濟通道的存在。歐盟《人工智能法案》第十四條要求，高風(fēng)險系統(tǒng)應(yīng)設(shè)置人工監(jiān)督環(huán)節(jié)，即工具性的制度堅守。

對反思性的侵蝕，來自信息超載、注意力經(jīng)濟、信念膨脹。如前文提及，人工智能輸出的流暢性會誘發(fā)人的信念膨脹，用戶對自己未經(jīng)核驗的判斷會產(chǎn)生過度自信，可源頭的不確定性也在反復(fù)轉(zhuǎn)述中消減。與此同時，人的反思性在持續(xù)的信息沖刷中會被磨損。堅守反思性的條件，則在于教育資源、休閑時間、心理資源的可獲得性，以及人工智能素養(yǎng)的普及和提升。

對建構(gòu)性的侵蝕，來自平臺壟斷與監(jiān)控資本主義。公共領(lǐng)域被平臺架構(gòu)吸納，人們參與制度建構(gòu)的渠道，在私有化算法基礎(chǔ)設(shè)施中被擠壓。即便渠道尚存，參與也很容易停留在程序上。堅守建構(gòu)性，應(yīng)保持公民參與機制的開放性，并讓參與觸及框架與權(quán)力層面。這一目標(biāo)的實現(xiàn)，還有賴于關(guān)聯(lián)的制度安排。

堅守三個特征則對應(yīng)不同的條件。對三個特征的侵蝕機制與堅守條件的梳理，具有微觀到宏觀的連續(xù)性。對工具性的侵蝕，作用于人的每一次具體選擇；堅守工具性的條件，是更多的選項與更及時的救濟設(shè)計。對反思性的侵蝕，作用于人的認知帶寬與價值序列；堅守反思性的條件，是系統(tǒng)性的教育與社會保障的供給。對建構(gòu)性的侵蝕，作用于公共領(lǐng)域；堅守建構(gòu)性的條件，涉及制度安排。三者相互呼應(yīng)，缺一不可。

如果用三個特征分析一些流行的術(shù)語或概念，就會有新的發(fā)現(xiàn)。比如，作為概念和倡導(dǎo)的人類在場（human-in-the-loop），在人工智能治理實務(wù)中使用非常廣泛。這一概念強調(diào)關(guān)鍵決策環(huán)節(jié)應(yīng)當(dāng)有人類參與，觸及的能動性特征是工具性的，即人作為最后把關(guān)者參與單點決策。問題在于，這一概念既不涉及反思性的認知資源，也不涉及建構(gòu)性的制度渠道。如果把人類在場當(dāng)作能動性的完整方案，顯然窄化人的能動性。因此，只有從三個特征整體出發(fā)，才能完整觀察人的能動性，把窄化的實務(wù)理解，拓展為完整的能動性結(jié)構(gòu)。

又如，在人工智能安全研究中，價值對齊處在關(guān)鍵位置。這一概念關(guān)注人工智能的目標(biāo)與人類價值的匹配。有學(xué)者指出，還需要把價值對齊升級為人機對齊，把對齊從單向的“機對齊人”，擴展為雙向的相互建構(gòu)。人機對齊是建構(gòu)性的關(guān)鍵，探索的是人機社會的價值框架由誰、依何參與建構(gòu)。也只有從三個特征整體視角，才可把抽象的價值對齊映射到建構(gòu)性特征，使其落到具體場景的能動性實踐。

再如，后人類主義的分布式能動性，挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的主體觀，揭示能動性的關(guān)系性。分布性洞察便于解釋人機混合行動的過程。通常認為，道德的能動性分布于人與技術(shù)的復(fù)合體，而技術(shù)物不承擔(dān)責(zé)任，責(zé)任仍在人，但這一觀點未指明這個“人”到底是誰。事實上，身處復(fù)雜組織與供應(yīng)鏈的個體，因分散而難以被追責(zé)，責(zé)任落實到人也由此無法實現(xiàn)。

分布式是可分析的事實，價值后果歸屬則是另一問題。具體痛苦總是由具體的小我在承受，價值守護也應(yīng)以小我為最終對象。小我之為價值主體的依據(jù)，不在于其能否獨自擔(dān)責(zé)，而在于小我是覺知與判斷的最小單元，也是群體、組織、國家乃至人類覺知與判斷得以建構(gòu)的基石。分布式可以作為分析工具，然而，價值倡導(dǎo)應(yīng)當(dāng)回到小我。如果希望價值后果落在小我，問題也隨之而來，小我如何在大勢的每一具體交集上，把能動性落實為日常行動呢？

家居場景具身智能機器人做家務(wù)演示圖。北京通用人工智能研究院供圖

小我能動性的場景

從小我拓展而來的覺知與判斷，是價值落地的實踐形態(tài)，意味著小我應(yīng)當(dāng)在大勢的每個場景中，把能動性落實為日常行動。日常行動的形態(tài)，由“不躺平”展開。在數(shù)智時代的零工勞動語境下，勞動者通過不斷學(xué)習(xí)、調(diào)整、選擇，獲得對勞動的自主、自在、自由。 “不躺平”是數(shù)智時代人獲得尊嚴的邏輯前提。若小我放棄自我支配，尊嚴的基礎(chǔ)也會隨之而失。

在大勢之下，小我的能動性需從勞動場景擴展到更廣的實踐面，包括認知、關(guān)系、勞動、價值等四個場景。如果把四個場景與前文提及的三個特征建立一個列聯(lián)表，則每一場景都同時承載著工具性、反思性、建構(gòu)性的實踐要求，不同場景的側(cè)重也有不同。

數(shù)智時代對小我能動性的侵蝕，易發(fā)生在認知場景。大模型把判斷的成本降至前所未有的低位。一個問題交給模型，幾秒鐘之內(nèi)便可得到流暢、自信且看似權(quán)威的回應(yīng)。然而，便利的代價是人的判斷的讓渡，隨之可能帶來判斷能力的退化。

• 適度的認知摩擦是判斷發(fā)生的條件。具體來說，質(zhì)疑、追溯、推敲這些慢的環(huán)節(jié)，是人的判斷形成的必然工序。算法投喂的“一鍵即得”，把這些工序壓縮為零，讓便利感取代人的判斷感。零摩擦的設(shè)計，利用人的“認知吝嗇”，誘使認知能動性讓渡。應(yīng)對之策是，以刻意保留的摩擦，守衛(wèi)認識主權(quán)。維護認知摩擦，是認知不躺平的諸多場景之一。

• 認知不躺平有四個具體實踐。其一，不把人的判斷外包給機器算法。算法可提供素材、線索、候選答案，最終的判斷應(yīng)當(dāng)由小我承擔(dān)且負責(zé)。在這里，有必要把相信與采信進行區(qū)分。相信是即刻反應(yīng)，便利、依賴于算法呈現(xiàn)的置信度。采信需要核驗、追溯與自我推敲，是經(jīng)過審慎思考之后的判斷。其二，保持源頭追溯的人的習(xí)慣。算法輸出常常隱去信息源頭。反復(fù)轉(zhuǎn)述會讓源頭模糊，使信息在“無人作者”的狀態(tài)下流通。源頭追溯是認知能動性的基礎(chǔ)功夫。其三，警惕人的信念膨脹。流暢的輸出誘發(fā)對未經(jīng)核驗判斷的過度自信。人的信念膨脹是認知能動性的威脅。其四，維護人的認知摩擦。在“一鍵即得”的誘惑下，主動保留人思考的耗時與摩擦感。摩擦是判斷的代價，也是認知能動性的工序。

• 認知不躺平對應(yīng)能動性的工具性與反思性兩種特征。工具性要求小我對算法輸出的權(quán)重作出選擇，反思性要求小我對算法機制保持質(zhì)疑。判斷的工序穩(wěn)定，關(guān)系的接觸才有據(jù)可依。

關(guān)系維度也在不斷遭受侵蝕。社交平臺把關(guān)系建立、關(guān)系維護、關(guān)系評價中介化。點贊、轉(zhuǎn)發(fā)、評論的數(shù)據(jù)反饋，替代現(xiàn)實關(guān)系的質(zhì)感。親密關(guān)系被數(shù)據(jù)化處理。心率監(jiān)測、定位共享、聊天頻率分析，侵入親密關(guān)系中的私密部分。

• 關(guān)系“不躺平”有三個具體實踐。其一，不把人的社交完全托付給平臺。平臺的算法邏輯追求停留時長與互動頻次，與關(guān)系的邏輯并不一致。關(guān)系需要慢，需要靜默，需要不被評價的沉浸。把人的社交完全交給平臺，等于把人的關(guān)系邏輯讓渡給商業(yè)的機器邏輯。其二，保留親密關(guān)系的非中介通道。面對面交談、不語的共處與肢體的接近等“非中介”實踐，不可被數(shù)字交往替代。有研究提示，“過度中介”的關(guān)系帶來更深層次的孤獨。其三，警惕數(shù)據(jù)化的人的親密。親密關(guān)系一旦被量化，其內(nèi)在邏輯便發(fā)生根本變化。關(guān)懷的溫暖、承諾的分量，是不可被數(shù)據(jù)化的部分。有研究顯示，離開數(shù)據(jù)化的關(guān)系，反而有助于獲得人的關(guān)系的還原。

• 關(guān)系“不躺平”也對應(yīng)能動性的反思性與建構(gòu)性兩種特征。反思性要求小我對關(guān)系的中介機制保持反思，建構(gòu)性要求小我參與構(gòu)建非平臺化的公共關(guān)系基礎(chǔ)設(shè)施。人的實體性關(guān)系守得住，勞動的物質(zhì)基礎(chǔ)便有共同體的支撐。

面對勞動維度的侵蝕，存在更大的爭議性。以平臺騎手這一行業(yè)為例，在算法管理日益嚴密的勞動組織中，騎手保有對接單與不接單的實質(zhì)選擇權(quán)，這是勞動能動性的基礎(chǔ)。人工智能替代任務(wù)的邊界在變動，勞動者可以通過技能升級，將自己置于賦能邊界的有利位置。然而，這一主張需要面對兩條反證。一條來自經(jīng)驗，平臺勞動者的反制，往往只能換來暫時的喘息，人的能動性，受算法的識別與加碼影響。另一條來自理論，自動化與增強在時空上相互轉(zhuǎn)化，使得賦能邊界難以確定。值得注意的是，在兩條反證中，勞動的能動性沒有消失。

勞動能動性的實質(zhì)，是隨邊界漂移而持續(xù)的再定位。對抗式的規(guī)避一旦被算法識破，即告失效。然而，技能性的迭代卻把能力沉淀下來，不因被識破而消失。從個體的以勞易資，發(fā)展為集體勞動制度，勞動能動性便從工具性延伸至建構(gòu)性。勞動“不躺平”對應(yīng)能動性的三個特征，也是“不躺平”概念的發(fā)源地與原型場景。

價值是大勢中隱蔽且根本的侵蝕對象。算法不直接塑造價值，卻通過推送、排序、獎勵機制，持續(xù)塑造價值的可見性、可達性，以及相對位置。久而久之，價值序列已被算法重構(gòu)，小我卻尚未察覺。

• 價值“不躺平”也有四個具體實踐。其一，不讓人的價值序列被機器算法塑造。算法把熱度、點擊率、轉(zhuǎn)化率作為隱含價值標(biāo)尺。這些標(biāo)尺會把小我的價值排序悄然帶向流量邏輯。價值不躺平要求小我意識到這一塑造過程，主動校準(zhǔn)自己的價值序列。其二，保持人對價值反思的元能力。元反思指對自己價值判斷的二階反思，探索我為何持此價值、此價值從何處來、此價值在新境遇下是否仍然成立。元反思是反思性能動性的深層部分，也是抵御算法塑造的重要防線。其三，參與人的價值共同體。價值在共同體的實踐中得以傳承、修正、再生產(chǎn)。家庭、社區(qū)、行業(yè)協(xié)會、學(xué)術(shù)共同體、宗教團體，這些非平臺化的共同體是價值能動性的實踐場所。其四，承擔(dān)人的價值的最終責(zé)任。聯(lián)合國教科文組織2021年通過的《人工智能倫理問題建議書》明確，人工智能系統(tǒng)永遠無法取代人類的最終責(zé)任和問責(zé)。人工智能無論多強，人對價值的最終責(zé)任不可委托。

• 價值“不躺平”依然對應(yīng)能動性的反思性與建構(gòu)性兩個特征，是四個實踐場景的基礎(chǔ)。

四個場景之間存在密切的關(guān)系。四個場景構(gòu)成有序的支撐鏈。認知承載人的判斷，關(guān)系孕育人的意義，勞動提供物質(zhì)基礎(chǔ)，價值則給出能動性的方向。任一場景失守，其他三個場景都會受牽動。認知一旦失守，判斷便失去依據(jù)，進而影響關(guān)系、勞動與價值的實踐。關(guān)系一旦失守，意義的對話對象、勞動場域的伙伴、價值傳承的共同體，都會隨之削弱。物質(zhì)與方向兩維同理。四個場景互為前提，缺一不可。

四個場景“不躺平”指向小我的實踐。實踐發(fā)生在真實的社會之中，由守正與創(chuàng)新一起構(gòu)成其進入現(xiàn)實的路徑。守正以抵御大勢的侵蝕，創(chuàng)新以參與大勢的塑造。大勢通過算法（推送、排序、評分）、平臺（勞動組織與社交中介）、組織（績效算法管理）、教育（標(biāo)準(zhǔn)化測評與人工智能替代式學(xué)習(xí)）四個具體通道作用于小我。四個通道把大勢的力量滲透到小我的日常實踐之中，而識別四個通道是小我守正的前提。小我也通過斷網(wǎng)與離場、價值堅守與社群建構(gòu)、技能升級與終身學(xué)習(xí)、社會團結(jié)與制度建構(gòu)等四個通道應(yīng)對大勢。能動地應(yīng)對是小我創(chuàng)新的具體路徑，其將小我能動性從個體行動匯集為共同體行動。

在四個場景“不躺平”之外，小我的實踐姿態(tài)還體現(xiàn)為與機器相伴。算法、平臺、人工智能輸出、數(shù)據(jù)化親密、價值塑造等交集持續(xù)而廣泛，僅靠抵御不足以應(yīng)對，還應(yīng)在與機器的相互建構(gòu)中，完成日常能動性實踐。與機器相互建構(gòu)的過程，即本文不斷強調(diào)的人機互生，也與已有的人機共生相區(qū)分。共生立意于人與機并列共存，不分主從；互生則以小我為主、以機相伴，標(biāo)識小我在大勢中與機器相互促進、成就人類的當(dāng)下處境，是一種現(xiàn)實。從現(xiàn)代性視角觀之，人機互生是人的現(xiàn)代化的前沿實踐與表達。

每一個小我的現(xiàn)代化

中國式現(xiàn)代化要走出一條符合中國國情的現(xiàn)代化的路徑，把每一個小我的能動性作為微觀基礎(chǔ)，把人機互生作為微觀基礎(chǔ)的實踐形態(tài)，是可行路徑。習(xí)近平總書記在黨的二十大報告中，對中國式現(xiàn)代化進行了系統(tǒng)闡述。中國式現(xiàn)代化是人口規(guī)模巨大的現(xiàn)代化、全體人民共同富裕的現(xiàn)代化、物質(zhì)文明和精神文明相協(xié)調(diào)的現(xiàn)代化、人與自然和諧共生的現(xiàn)代化、走和平發(fā)展道路的現(xiàn)代化。

這意味著，在大勢中，人的現(xiàn)代化目標(biāo)的關(guān)鍵，是每一個小我能否保有能動性。中國式現(xiàn)代化要求，每一個小我都能參與并享有現(xiàn)代性的成果。那么，數(shù)智大勢下，人的現(xiàn)代化究竟靠什么微觀機制實現(xiàn)？本文認為，依靠小我能動性的三個特征及其堅守。把抽象的人的現(xiàn)代化，接入可操作能動性的機制，再嵌入人機社會的具體場景。

中國話語對現(xiàn)代化有落地的具體方案。以人民為中心作為發(fā)展觀的總指向，智能向善作為科技倫理的方向引導(dǎo)，“人工智能＋”行動作為產(chǎn)業(yè)落地的政策抓手。在此背景下，能動性在中國話語中落腳于國家與社會對人工智能的可審核、可監(jiān)督、可追溯、可信賴。然而，這種在國家層面的可控與社會層面的向善，尚未充分融合為個體行動者的能動性實踐與表達。中國式現(xiàn)代化的獨特之處，在于把每一個小我的能動性，納入集體現(xiàn)代化的微觀基礎(chǔ)之中。

當(dāng)然，實現(xiàn)每一個小我的現(xiàn)代化還需有相應(yīng)的配套機制，其著力點也應(yīng)在于把小我導(dǎo)向人機之間的雙向互生。為此，在“人工智能＋”行動中還可考慮正式增設(shè)人機互生配套機制。

人機互生配套機制應(yīng)覆蓋教育、健康、社交、勞動、價值、日常生活六個方面。教育互生把人工智能素養(yǎng)，納入國民教育體系與終身學(xué)習(xí)體系，培育反思性能動性的認知資源。健康互生兼顧身體與心理，以應(yīng)對“算法久坐”“屏幕依賴”“姿態(tài)退化”等身體問題，同時為算法依賴人群提供公共心理支持，以應(yīng)對主體性蠶食的“臨床后果”。社交互生建設(shè)公共領(lǐng)域的非平臺化基礎(chǔ)設(shè)施，保留關(guān)系性活動的非中介通道，作為建構(gòu)性能動的實踐場域。勞動互生推動算法管理透明化并健全勞動者參與機制，保障工具性能動的選項空間，把勞動者從被管理對象轉(zhuǎn)化為制度共建者。價值互生開放公民參與人工智能治理的制度通道，構(gòu)建建構(gòu)性能動的實踐場域，把價值共同體從隱性傳承轉(zhuǎn)化為顯性建構(gòu)。日常生活互生維護數(shù)字工具之外的“非中介”日常實踐空間，如線下社群、傳統(tǒng)手藝、面對面交往等，保留小我作為日常生活主體的完整性。

六個方面互生構(gòu)成能動性三個特征的堅守條件，與不躺平的四個場景形成對應(yīng)。教育、健康兩方面互生，面向反思性、能動性的資源供給，支撐認知不躺平的認知與心理條件。社交與日常生活兩方面互生，則面向建構(gòu)性、能動性的實踐場域，托舉關(guān)系不躺平的非中介場景。勞動互生，面向工具性能動的選項保障，落實勞動不躺平的制度安排。價值互生，面向建構(gòu)性能動的方向引領(lǐng)，承載價值不躺平的共同體落點。六個方面與四個場景一一對應(yīng)，對應(yīng)中又有交融。

人機共生標(biāo)識的是人們對小我在大勢中當(dāng)下處境的工程性認知，人機互生則標(biāo)識人機互動的雙向提升與發(fā)展的方向。六個方面互生配套機制的著力點，在于從認知上激活人的主觀能動性，把人際關(guān)系引向雙向互生。

2026（第十九屆）北京國際汽車展覽會上展出的具備物理AI能力的國產(chǎn)智能汽車。唐克攝（人民視覺）

結(jié)語

既往對數(shù)智社會的研究覆蓋結(jié)構(gòu)、關(guān)系、認知、物種四個議題，卻沒有涉及行動者。至此，勞動尊嚴、重構(gòu)關(guān)系、人機互生、物種分化、加上小我能動性，共同構(gòu)成對數(shù)智社會基本理解的完整鏈條。

小我能動性的關(guān)鍵在于與大勢隨行而仍能保有人的自覺。自覺的含義，是在每一具體交集上保有選與不選的元能力。算法的推送、平臺的中介、人工智能的輸出、數(shù)據(jù)化親密的侵入、價值的塑造，是大勢作用于小我的常見入口。在每一個入口前，小我都應(yīng)保有最后的元判斷，即在系統(tǒng)給出的默認選項之外，保留選擇與拒絕的機會與權(quán)利。每一個小我的能動性，是在每一次人機接觸中的覺知與判斷。

人機共生與人機互生存在認知錯位。人機共生是對小我在大勢中，與機器各自獨立、平起平坐的想象；人機互生則是對小我與機器互動現(xiàn)實的刻畫，以及雙向提升與發(fā)展的方向性期待。小我的自覺是把相互獨立的并行，轉(zhuǎn)向主動的互生。

為推進相關(guān)研究，本文留下幾個有待檢驗的經(jīng)驗問題。其一，能動性的三特征（工具性、反思性、建構(gòu)性）在不同社會群體（按年齡、教育、職業(yè)、收入等維度）中的分布與差異；其二，四個不躺平場景實踐（認知、關(guān)系、勞動、價值）的可操作量表，特別是對認知摩擦的測量；其三，人機互生六個方面配套機制的政策實施效果評估。

小我之能動性，是大勢之內(nèi)的根芽。守住根芽，便能在變局中找到立身之本。這是中國式現(xiàn)代化要回答的問題，也是每一個小我對自己的承諾。

上文略有刪減

選自 |《學(xué)術(shù)前沿》雜志 2026年第11期

原標(biāo)題 | 數(shù)智時代大勢與小我能動性

作者 | 北京大學(xué)博雅講席教授、博導(dǎo) 邱澤奇

新媒體編輯 | 王思楠 常宇峰

原文責(zé)編 | 李思琪

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