【摘要】生成式人工智能推动人类社会迈入智能社会，深刻改变知识生产、认知能力、社会结构与治理体系，也对人的主体性构成冲击，影响人类社会文明前进方向。维护人的主体性是智能社会可持续发展的关键。应坚持人本主义基本立场，培养全民人工智能素养与批判性思维，提升问题定义能力；完善人工智能内容治理机制，筑牢人类认知安全防线；重构智能社会治理体系，积极参与全球智能社会治理。面向未来，智能社会需在技术演进与人文价值之间寻求平衡，确保人类在算法洪流中保持思考的尊严与主体地位。
【关键词】智能社会 人的主体性 知识生产 人工智能治理
【中图分类号】F126 【文献标识码】A
【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2026.11.003
杨永恒，清华大学公共管理学院教授、博士生导师，清华大学中国发展规划研究院院长。研究方向为公共服务与管理、中长期战略与规划、文化战略与政策，主要著作有《发展规划：理论、方法和实践》、《中国人类发展进程监测评估：迈向可持续的未来》（合著）、《现代治理视角下的发展规划：理论、实践和前瞻》（合著）。
近年来，以信息技术、人工智能为代表的新兴科技突飞猛进，加速融入经济社会各领域各场景，大大拓展了时间、空间和人们认知范围。习近平总书记指出，人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，深刻改变人类生产生活方式。[1]特别是生成式人工智能的横空出世，拉近人类与人工智能“技术奇点”[2]的距离，成为推动我国经济社会数字化、智能化转型的重要引擎，催生智能社会这一新型技术社会形态。[3]根据中国互联网络信息中心统计，2025年我国生成式人工智能用户数量达到6.02亿人，较2024年底增长141.7%；普及率达42.8%，同比大幅提高25.2个百分点。[4]生成式人工智能深度赋能生产生活，既提升了社会整体效率，成为培育新质生产力的重要引擎，也重塑着经济社会的长期运行逻辑，深刻影响人类认识世界和改造世界的能力，影响智能时代人类文明的建构。如何在积极拥抱人工智能的同时，维护好人的主体性，让科技演进与人文精神深度交融，是促进智能社会健康可持续发展、推动人类文明进步的关键。
把握智能社会的关键内涵
1956年达特茅斯会议正式提出人工智能的概念，但这并不意味着智能社会的开启。早期的人工智能受限于技术能力，未能实现社会的普遍智能化。直至大模型问世，人工智能才更接近“智能化”的特征，具备了使社会普遍智能化的可能。人工智能技术通过自主学习、决策和执行，减少对人类劳动的依赖，从传统意义上的辅助工具逐渐演变成可以独立于人并自主演进的“生态力量”，[5]一些智能技术甚至被视为与人类拥有同等地位的社会主体。[6]从生产过程的自动化到知识创造和决策支持，人工智能重塑社会生产力，深刻改变着生产关系与社会结构，推动人类社会进入智能社会的新阶段。
从人类社会演进的角度看，智能社会是继基于采集狩猎技术的渔猎社会、基于手工技术的农业社会、基于机器技术的工业社会、基于数字通信技术的信息社会之后的，一种全新的技术社会形态。[7]纵观人类历史，每一次科技革命都伴随着社会结构的变迁、新旧秩序的转换，而智能社会是在信息社会基础上的质的飞跃。与信息社会侧重于信息的数字化和网络化不同，智能社会的特征标志，是以大模型、智能体、具身智能等为代表的人工智能技术在社会中得到普遍而充分的应用，社会运行逻辑从“数字化”“网络化”跃升为“智能化”，带来生产生活方式、组织结构、文明秩序等的深刻变革，也给人的主体性乃至社会秩序、政府治理等带来前所未有的挑战。从当前的观察来看，智能社会主要存在社会运行逻辑上三个层面的持续改变。
在技术层面推动以智能化为主导的生产力革命。智能社会以人工智能、大数据、物联网、区块链等技术的深度融合为基础，实现从“人-机协作”向“人-智协作”的转变。智能体、人形机器人、具身智能等新形态的涌现，使“硅基生命”成为可能，为人类社会开辟新的生产力来源。这些硅基生命既可以利用海量知识储备，辅助人类进行创新思考、复杂决策和知识管理，提升人类解决问题的能力和效率，也可以在预设目标或通过学习获得的目标下，自主感知、决策并执行物理任务。
在社会层面推动社会结构与关系的重构。智能技术正在深刻重塑劳动方式、认知模式、交往方式乃至个体的身份认同，同时智能社会呈现扁平化、网络化、动态化的特征。传统的“人-人”强关系演变为以智能体为中介的“人-智能体-人”关系，改变传统的社群归属和身份认同机制。数据与算法打破信息壁垒，使政府、企业、社区及公众都成为治理主体，传统自上而下的治理模式，转向多主体平等互动、协同决策的治理模式。人工智能赋能实时感知与资源调配，推动形成分散化、网络化的共治模式，提升治理韧性与效率。
在文化层面推动智能时代的文明发展。尤瓦尔·赫拉利（Yuval Noah Harari）曾表示：“人类文化基于语言。而因为人工智能已经破解了语言，它现在可以开始创造文化。”文化是人类认知与行为的“底层代码”，这意味着人工智能将改变人类的思考、感知和行为方式，进而可能影响人类文明的走向。纵观人类科技进步史，科技的演进从来不是冷冰、纯粹的线性递进，而是始终与人文精神深度交融、相互形塑，进而推动人类文明进步。智能社会的形成既离不开信息技术所构建的物质基础，也离不开人类对数智空间持续的人文塑造，是一个技术与社会相互建构、彼此融合的过程。肖峰指出，智能文明是“文明社会的智能化”与“智能社会的文明化”相互建构的过程，只有当智能化被文明化——尤其是与精神文明高度关联——才是真正步入了智能文明时代。[8]
综上，智能社会是以人工智能为核心驱动力的技术社会形态，其本质是生产力的智能化跃迁、社会关系的深度重构以及文明形态的协同演进。理解这一内涵与逻辑，是维护人的主体性、建构可持续智能社会的前提。
智能社会对人的主体性带来的影响
习近平总书记指出，人工智能带来前所未有发展机遇，也带来前所未遇风险挑战。[9]随着智能体普及、人形机器人进入生活、算法深度介入决策，智能社会既为生产力跃升与社会福祉增进提供巨大潜能，也深刻改变着个体的劳动方式、职业前景、认知模式和社会交往，带来就业替代、数字鸿沟、隐私侵蚀、主体性消解等新的挑战，引发各界对人类存在意义的反思。智能社会中的人不是被动的接受者，而是具备独立意识、行为能力与价值追求的主体，但这一主体角色正面临多维度的重塑与挑战。
改变知识生产范式。人工智能技术的突破，使得人类不再是知识生产的唯一主体，机器成为全新的知识生产主体，大幅提升了科学研究和知识生产的效率，拓展人类科学认知的边界。2020年，麻省理工学院团队基于深度学习，发现新型抗生素海利霉素。截至2020年，人类通过实验手段解析出了不到20万个蛋白质三维结构，而自人工智能介入，其依靠海量数据，预测出数以亿计的蛋白质三维结构，极大改进人类对生命过程的理解，缩短新药研发的周期。[10]但是，基于人工智能的知识生产也带来了真实性、可靠性、安全性等诸多方面的隐忧，涉及意识形态安全、科技伦理、学术不端与知识产权等问题。
首先，知识平庸化与文化多样性挑战。孙茂松指出，大语言模型本质上是概率模型，在语言理解上不能保证如人类一般精准可靠，会倾向于生成概率意义上“共识”较大的内容，而忽视具有个性禀赋的长尾内容，导致知识生产出现某种平庸化、同质化倾向。[11]换句话说，生成式人工智能显著提升个体创造力，却在宏观上降低了“新颖”内容的多样性，尽管其偶尔也能产生一些意想不到的新奇结果。这种“高均值、低方差”的知识生产模式，对人类知识生态构成长期威胁。如果所有人都相信同一个所谓的“智者”——而这位“智者”的本质是海量数据的统计平均——那么人类文化的丰富性和异质性将被系统性压缩。
其次，学术诚信与权威的消解。人工智能打破了人类对知识生产的垄断，也给传统学术共同体的同行评议、知识校验等机制带来冲击。2024年以来，世界经济论坛连续发布的三份全球风险报告，均将人工智能生成的错误信息和虚假信息列为全球首要风险之一。[12]其中，大语言模型的“幻觉引文”问题尤为突出，侵蚀着公众对科学的信任。《自然》有文章指出，大语言模型在辅助科研人员进行文献检索、稿件撰写与编排文献时，常常捏造查无实据的虚构文献，2025年以来或有数万篇学术出版物混入了由人工智能生成的无效引文。[13]据《科技日报》报道，在2025年举行的四场计算机会议上，2%至6%的论文含有无法通过数据库与期刊档案核验的标题或参考文献。[14]如果放任“幻觉引文”渗入学术生态，不仅会诱发不实结论、干扰后续研究，甚至可能误导学科未来发展方向。
再次，人类知识库的污染风险。搜索引擎优化公司Graphite的一项抽样调研表明，自2022年ChatGPT问世后，人工智能生成内容迅速飙升；截至2025年5月，互联网上人工智能生成的内容比例已攀升至52%，超过了人类撰写的48%，[15]这意味着当前互联网空间人工智能生成的内容总量已超过人类生成的内容。大语言模型与生俱来的“幻觉”现象，可能生成大量看似合理实则虚假的内容。当人工智能在越来越被自身合成数据污染的训练集中进行迭代时，模型的性能将产生不可逆转的衰退，甚至失去与真实世界接轨的能力。如果不加以干预，随着合成数据质量的下降，人工智能系统可能陷入自我污染的恶性循环，最终脱离真实世界的参照系，导致“模型崩溃”，并对人类知识库产生颠覆性影响。
重塑人类认知能力。人工智能深刻改变知识生产模式，也改变了人类知识获取方式。人工智能的内容生产模式正在深刻重构人类的推理模式、判断机制和价值观念。个体获取信息与判断决策的方式被算法深度介入，从搜索引擎的排序到社交媒体的推荐，从大语言模型的生成内容到智能体的自主决策，人的认知活动越来越多地发生在人机协同的界面中，这给人类认知能力带来深远影响。
首先，信息茧房与群体极化。智能推荐算法通过对用户行为数据的深度挖掘，精准推送符合个体偏好的内容，显著提升个体获取信息的效率，但也构建起无形的“茧房”，导致个体视野受限、认知固化。清华大学团队基于5.7亿社交媒体用户的实证研究表明，超过57%的活跃用户受到信息茧房的影响，算法的精准推送持续固化用户认知偏差，致使不同群体达成共识的难度显著增加。[16]一项以脸书（Facebook）约4万名用户为对象的实验成果表明，社交媒体的算法刻意让个人接收与其意识形态一致的新闻，这实际上加剧了意识形态对立，严重影响青少年的学习和成长。[17]
其次，削弱独立分析判断能力。2025年10月，《自然》杂志发表了一篇深度报道，以清华、哈佛、麻省理工、牛津等世界顶尖高校为样本，研究生成式人工智能对高等教育的影响，发现使用人工智能辅导的学生在课后即时测试中表现更优，但长期记忆效果反而可能下降，会存在元认知失衡的风险。[18]个体过度依赖算法推荐，导致其主动获取信息、进行逻辑分析和事实核查的能力被系统性削弱。学生如果只是被动接收人工智能提供的唾手可得的答案，也极易陷入“认知卸载”的困境，从而丧失独立分析与批判性思考的能力。此外，大语言模型生成的真假信息深度缝合、难以辨别的“幻觉”内容，也对人类认知安全构成直接威胁。
再次，重复并放大人类的偏见和偏差。大语言模型依赖现实语料库进行训练，而互联网数据存在海量的虚假信息与固化的社会偏见，人工智能尚无法确认其表述内容的真实性和客观性，因而可能会延续现实社会中存在的偏见和价值偏差，并通过快速和低成本的应用加剧这些偏见和偏差的负面影响。[19]大模型背后的资本和利益，事实上也决定了其所代表的意识形态。ChatGPT能够面世的重要原因在于其符合美国的主流价值。此外，人工智能也可能被“武器化”，成为各方角力的新战场，成为进行舆论引导和斗争的新工具。
又次，重构人类权威体系。马克斯•韦伯（Max Weber）认为，权力和权威为社会稳定提供了根本保障。[20]人类对人工智能技术的过度依赖，可能会削弱自身的主体地位，导致以人类为中心的权威机制面临重构风险。传统社会的权威通常是由专家、领导者等人群所拥有的，但精准推送等算法驱动的影响力塑造机制，正在革新权威生成方式，使人工智能技术成为权威的来源之一。[21]在智能社会，人工智能技术的掌控者事实上可以重构整个社会的运行规则和权威体系。从另一方面讲，人工智能生成的虚假学术论文、错误科普内容若广泛传播，将可能导致公众科学认知混乱，甚至消解专业权威与科学共识，诱发历史虚无主义等错误思潮，对人类权威体系形成挑战。
推动社会结构变革。“人工智能＋”不仅推动技术创新，更涉及社会结构的重构，可能带来就业替代、智能鸿沟、伦理失范、隐私失密等社会风险。如何克服人工智能技术快速发展的负外部性，是推动智能社会朝着健康、可持续发展方向前进的关键。
首先，职业结构加速分化。与主要替代体力劳动的前几次工业革命不同，人工智能正日益替代文本撰写、数据分析、代码编写等认知型白领工作。根据国际货币基金组织最新分析，全球近40%的就业岗位将暴露于人工智能的影响之下；在知识密集型产业集聚的发达经济体，这一暴露比例更是高达60%以上。OpenClaw等智能体技术的出现，进一步将“自动化”从信息处理扩展至行动执行领域，直接冲击初级白领岗位。
其次，引发财富分配不均。人工智能发展依赖巨额资本投入，技术红利极易向少数掌握核心技术的科技巨头以及具备人工智能应用能力的精英阶层集中。[22]人工智能替代劳动，意味着劳动收入份额的下降和资本收入份额的上升，能够驾驭人工智能的精英将获得超额回报，而被替代者则可能面临失业或降级。此外，数字基础设施完善的地区将加速发展，而落后地区可能被进一步甩开。缺乏技术接入能力、数字素养较低的群体和欠发达地区，或将处于被边缘化的境地。
再次，加剧能源资源紧张。人工智能运行所需的算力呈指数级增长，数据中心的运转需要消耗大量的电力资源。据国际能源署最新预测，受人工智能算力需求影响，2030年全球数据中心的耗电量将达到950太瓦时，略高于目前日本全国的用电总量。能耗加剧可能导致能源供应紧张，加剧能源短缺风险，并推高全社会的用能成本。据有关机构预测，到2035年，我国数据中心和5G基站的总用电量约为2020年的2.5～3倍，将达6951亿～7820亿千瓦时，将占中国全社会用电量5%～7%；碳排放预计将达到2.3亿至3.1亿吨，接近目前北京市碳排放量的两倍。[23]
提升治理难度和复杂性。智能社会是碳基生命与硅基生命、物理空间与赛博空间深度融合的社会。以算法为核心的技术秩序可能引发信息不对称加剧、算法歧视等问题，带来安全、法律、伦理、隐私等方面的社会风险。算力垄断、算法权力、数字资本主义、人工智能治理等议题日益成为实践界和学术界研究和反思的重点。如何建构智能社会的规则和秩序、营造良好的智能社会生态，是未来智能社会治理的焦点。
首先，数字基础设施垄断化。互联网平台天然具有双边市场、“赢者通吃”与规模经济的基因，存在相当程度的自然垄断属性。从全球范围来看，很多国家的人工智能基础设施高度集中于头部数字企业，体现为人工智能基础设施的极度私有化。根据路透社报道，2026年，Alphabet、亚马逊、Meta、微软四家科技巨头计划在人工智能领域投资6500亿美元，几乎全部用于人工智能算力设施。日益增长的数据处理、内容生成、商业决策乃至部分公共服务功能，都运行在极少数私有公司控制的人工智能基础设施之上，带来智能社会深刻的权力转移。美国学者乔迪·迪恩（Jodi Dean）提出“新封建主义”（Neo-feudalism）的概念，[24]其特征是出现垄断的“互联网领主”和为其创造价值的“互联网农民”。当算力成为像土地一样不可或缺的生产要素，而其控制权又高度集中于私人部门时，国家主权、市场公平与政治稳定将面临巨大挑战。
其次，模糊了数智时代政府和市场关系，加剧政府监管压力。在智能社会中，数字企业和人工智能公司不仅是服务提供者，也是秩序的建构者和维护者，一定程度上扮演着数字空间的“政府”角色，这带来了政府和市场边界的模糊。2018年，扎克·伯格（Mark Elliot Zuckerberg）受访时曾直言：在很多方面，脸书更像一个政府，而不是一个传统的公司。我们有这个庞大的社区，相比其他科技公司，我们更是在实际制定政策。[25]这就意味着个体的命运越来越多地取决于少数私人实体控制的算法决策。人工智能技术的飞速发展，也拉大了科技巨头和政府之间的“数智鸿沟”，削弱政府在秩序建构和文化塑造方面的话语权。动辄千亿级的参数，使得人工智能模型普遍存在高度的复杂性与不可解释性，也使得监管部门难以进行穿透式审查与实质性审计。如果政府能力不足、监管滞后，将会加剧智能社会的运行风险，导致传统国家主权被平台主权实质性挤压。
再次，显著提升社会系统性运行风险。随着智能感知、生成式人工智能等技术的发展，社会进入前所未有的“信息富集时代”，让政府可精准感知公众诉求、乡村学生可获取全球优质教育资源，大大降低社会运行的信息壁垒，但也带来信息污染、深度伪造、低成本造假、虚假信息泛滥等新问题。近期，生成式引擎优化（GEO）技术对大模型“投毒”、OpenClaw后门植入插件等事件，都折射出技术阶段性突破带来的短期风险。世界经济论坛2026年的最新报告中提出，“深度伪造已让身份本身成为可合成、可大规模武器化的工具”。[26]近日，全球顶尖人工智能专家共同签署《IDAIS伦敦宣言》并指出，当前人工智能技术快速迭代，大幅降低恶意技术使用门槛，导致缺乏专业背景的犯罪分子也能轻易发起对关键信息基础设施的持续性威胁攻击，呼吁全球协同治理人工智能安全问题。[27]杰弗里·辛顿、约书亚·本吉奥、姚期智等专家认为，一旦通用人工智能甚至超级人工智能得以实现，目前尚无技术路径可以确保其始终处于人类控制之下。这一警示提醒我们，在拥抱技术进步的同时，必须保持足够的审慎和敬畏。
以人的主体性建构可持续智能社会的思路与举措
人工智能给人类社会带来的变革前所未有，但其本身也是“双刃剑”。当越来越多的决策由算法辅助甚至主导时，技术理性对人文价值的挤压日益凸显，“何为人类美好生活”这一根本问题反而变得更加模糊——如果人工智能可以无限复制任何风格、任何内容，那么人类创作的独特性何在？如果算法可以精准预测甚至引导人的偏好，那么人的自由意志何在？如果“人-人”关系被“人-智能体-人”关系取代，那么情感的真实性何在？智能社会可持续最终取决于其是否坚持人的主体性，使智能技术服务于人的全面发展，而非使人沦为技术的附庸。
维护人本主义基本立场。从哲学意义上讲，人本主义是一种以人的价值、尊严、潜能与自我实现为核心的哲学与心理学思潮，其关键主张是“以人为中心，强调人的自然本性、自由意志、理性与尊严”，反对把人物化或仅看作机械的存在。[28]人类智能是具身的、情绪驱动的、追求意义的智能，而人工智能是离身的、目标函数驱动的、无感受的智能。对一个尊重人之意义的智能社会而言，人应该成为人工智能的标尺，为人工智能标定方向。
人工智能赋能人的知识生产和创新创造行为，但绝非替代人，更无法取代人对意义的理解和判断——这是人类认知世界和改造世界的根本。人工智能是数据与计算的产物，尚未拥有生命意识与情感体验，人类真正难以替代的是直觉、领悟、想象力和精神追求，这正是人工智能时代人的价值核心和创造力源泉。[29]人类可以在少量信息的基础上进行抽象、推理和创新，这也是人工智能依赖海量数据和算力所难以真正复制的。孙茂松指出，在人工智能时代的知识生产及传播进程中，人始终应占据主导地位，生成式人工智能应成为人类的好助手、好伙伴，但绝不能“反客为主”。[30]
筑牢人类认知安全防线。智能社会的科学底色，首先在于保护人类认知的自主性。认知安全问题并非发生在系统或数据层面，而是直接发生在人的大脑之中，是对人类推理模式、判断机制和价值观念的干扰或塑造。捍卫科学底色，不是让人工智能永远“不犯错”，而是在人工智能犯错时，确保人类依然具备识别、纠偏与重建真相的能力。
加强人工智能素养培育。要将全民人工智能素养培育列为国家重要战略优先级，将人工智能基础认知、数据伦理和算法批判性思维纳入国民教育体系，让每一个公民既熟练掌握和有效利用人工智能工具，又对模型幻觉、隐私泄露等风险保持警惕。需加强对被替代风险较高的群体的系统性人工智能再培训，提升应对人工智能冲击的韧性和能力。
完善人工智能内容治理机制。语料是人工智能能力的基础、成长的养料，要着力创建高质量的清洁语料数据库，从数据源头确保人工智能发展的文化主体性与科学性，以高质量内容对冲网络虚假信息和幻觉内容冲击。近年来，《人民日报》等主流媒体集中力量建设“主流价值语料库”，为行业大模型训练筑牢高质量内容的根基。要大力推广“AI-Ready”科学数据质量评估体系，对数据可发现性、可访问性、互操作性和可重用性等维度进行严格评估，防止合成数据污染科学认知。应对人工智能生成内容的“幻觉”现象，要完善人工智能内容标识与溯源制度，实现人工智能生成内容的可识别、可追溯和可问责，加大对深度伪造、“幻觉引文”等行为的惩处力度。2025年3月，国家互联网信息办公室等四部门联合印发《人工智能生成合成内容标识办法》，要求所有人工智能生成内容必须强制添加“显式标识”和“隐式标识”，推动人工智能生成内容规范化治理迈出重要一步。
加强人工智能安全和伦理审查。人工智能带来的安全风险，既包括因自身技术特点引发的数据投毒、算法黑箱、模型幻觉等风险，也包括在应用过程中被恶意伪造、滥用、误用等风险，必须推动模型算法、数据资源、基础设施、应用系统等安全能力建设，建立健全人工智能技术监测、风险预警、应急响应体系。[31]完善人工智能伦理审查机制，将科技伦理和安全要求贯穿人工智能科技活动全生命周期，确保科技向善。2026年3月，工业和信息化部等十部门联合印发《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》，明确将科技伦理审查纳入人工智能科技活动中，并要求对人机融合系统、具有舆论动员能力的算法模型和高度自主的自动化决策系统等高影响领域实施伦理审查。
强化人工智能时代人的关键能力素养。人工智能可以大量替代人的工作，把人类从重复性、程序性日常事务中解放出来，从而将人类认知资源转向对重大问题的思考。作为智能社会的主体建构者，人类在享受人工智能便利的同时，如何守护和强化自身独有的独立思考与批判性思维能力，更好地研判人类文明演进方向、掌握改造世界的主动权，就显得尤为重要。
提升人的问题定义能力。人工智能能够便捷获取人类已有的公开知识，从而将人从事实记忆和答案导向的惯性思维中解放出来，转而把注意力转向人工智能无法超越和取代人类的方面，如提出问题、构建理论等更加复杂、更具创新性的活动。对于智能社会中的个体而言，“想做什么”比“怎么做出来”更为重要。提出好的问题、思考人类前进方向，是智能社会时代人的关键技能。这就需要推动教育从“知识导向”转向“问题导向”，养成独立思考能力，培养批判性思维，将问题定义权牢牢掌握在人类手中。
注重人文素养教育与技术教育的融合。培养兼具科技素养与人文情怀的复合型人才，引导个体树立正确的技术观、伦理观、价值观，为人工智能技术发展和应用注入价值理性，确保人工智能符合人类基本价值。人工智能只有与人文精神深度融合，才能推动智能向善，建设更加美好的人类未来。
培育个体更加开阔的视野。人工智能虽然带来信息茧房、算法偏见，但也拉近了个体之间、民族之间和国家之间的距离，让不同文明成果变得触手可及。应着力培育个体的全球视野，帮助个体突破信息茧房、拓展认知边界，提升数智时代跨文化沟通能力，更好地理解世界的多样性和差异性，进而增强个体的社会责任、人文关怀和人类情怀。
构建智能社会治理体系。人工智能是当前全球科技竞争的焦点，如果审查监管过度严苛，可能会扼杀企业创新活力，甚至导致国家在科技竞争中错失发展机遇。但是，如果监管过于宽松，一旦风险失控，不仅会阻碍人工智能发展，还可能对国家经济、政治和社会安全造成严重影响。面对人工智能带来的风险和挑战，现行基于物理空间的治理体系难以有效应对，亟需构建适应智能社会时代的治理体系。
重塑智能社会的政府和市场关系。既要充分尊重企业的创新主体地位，以企业创新推动技术进步和智能社会的繁荣发展，也要夯实政府的治理主体地位，发挥好政府在保障公共利益、维护公共秩序、促进社会公平公正方面的基础性作用。应着力提升政府官员的人工智能治理素养，帮助决策者理解人工智能技术的基本原理、发展趋势和潜在风险，避免出现监管能力与被监管技术之间的严重脱节。
构建适应性敏捷治理体系。针对以算法为核心的技术秩序引发的安全、法律、道德、伦理、隐私等方面的社会风险，智能社会必须构建“回应型法律秩序”，[32]既保持自主的稳定性又具有能动的开放性，既能前瞻研判风险、对技术变化作出快速响应，又能根据不同场景灵活适用。此外，生成式人工智能模型具有动态更新、自我优化的特征，传统数字平台监管使用的固定化审查标准难以适用，[33]要推动政府监管对象从静态算法转变为动态演进系统，监管需要从“点状检查”转向“持续监测”，从“规则遵循”转向“原则治理”。
将算力纳入公共基础设施体系。目前，各国算力基础设施建设方式差别很大，主要存在私人企业投资、国家主导建设、公私合营建设三种典型模式，同时许多国家也呈现混合特征。算力基础设施具有自然垄断属性，该领域容易出现市场失灵问题，如果缺乏有效监管，垄断企业势必会滥用市场支配地位，损害消费者的合法权益。应将算力作为关键生产要素纳入公共基础设施体系，由国家统筹布局并管理运营，或者在国家严格监管下由企业进行运营。加强对大型科技平台的反垄断监管，防止其利用算力优势实施排他性行为，避免陷入少数巨头垄断人工智能基础设施的困境。国家可以通过建设公共算力平台、发放算力券、实施算力补贴等方式，降低中小企业和公众获取算力资源的门槛。我国“十五五”规划提出，构建多层次算力设施体系和全国一体化算力网，就是要将算力作为国家关键基础设施进行统筹建设和运营，这为全球范围内建设互联互通、公平可及的算力基础设施提供了中国方案。
积极参与全球智能社会治理。人工智能全面赋能经济社会发展，也显著改变着人类的行为和决策方式，引发道德、伦理、隐私、规范等新的社会问题，使人工智能治理成为全球关注的重要话题。我国已走在全球人工智能发展前列，在引领人工智能发展方向、推动全球人工智能治理、构建智能时代人类文明等方面应积极作为。
积极参与全球人工智能治理标准和规则制定，推动形成具有广泛国际共识的人工智能治理框架和标准规范，打破欧美国家的话语垄断，同时要以更加主动、透明的姿态，积极宣介人工智能全球治理的中国主张，提升我国国际话语权。
用好世界互联网大会、世界人工智能大会等国际平台，分享我国在构建普惠可及的数字基础设施、提升公众人工智能素养、开展人工智能安全治理等方面的实践和探索，推动我国制定的智能社会治理相关标准走向世界，为全球智能社会发展贡献中国智慧。
积极履行大国责任担当，搭建更多国际对话平台，推动各国在普遍参与、平等对话的基础上开展深入合作，共建人工智能全球治理体系，打造平权、互信、多元、共赢的人工智能开放生态，让人工智能真正成为造福人类的国际公共产品。
结语
《荀子》有言：“君子役物。”驾驭外物而非反被外物驾驭，此为君子之智，亦为人之清醒。技术是人的延伸，而非人的替代。技术越是强大，越要珍惜、爱护和发扬人的因素，重视好奇心、同理心、创造力、内驱力等人类独有的能力，让人的情感、思想和创造永远成为人类创造的核心要素。坚守智能时代人的主体性，并非拒绝技术，而是在技术中保持人的清醒；并非排斥智能，而是以人的智慧驾驭智能。
长远来看，智能社会的存续与发展，需在坚守人类主流价值与回应时代需求之间寻求平衡，既要以人工智能赋能经济社会发展，更要从哲学和意义层面思考人类文明前进的方向。在硅基文明与碳基文明加速融合的智能时代，捍卫人的主体性，以价值理性驾驭工具理性、以主流价值引领技术引擎，这既是人类的自我救赎，也是人类在算法洪流中锚定存在意义的战略抉择。唯有如此，当奇点时刻来临时，我们才能以主体意识和实践真正地证明自己——人之为人。
（本文系国家社会科学基金重大项目：“国家文化软实力测度与提升路径研究”的阶段性成果，项目编号：23&ZD130）
注释
[1][9]《坚持自立自强 突出应用导向 推动人工智能健康有序发展》，《人民日报》，2025年4月27日，第1版。
[2]1982年美国数学家弗诺·文奇（Vernor Steffen Vinge）首次提出“技术奇点”（Technological Singularity），尔后“技术奇点”被定义为人工智能超过人类智力极限的时间点。
[3]技术社会形态是以生产力和技术发展水平以及与此相适应的产业结构为标准划分的社会形态，是对马克思以生产关系差异划分的“经济社会形态”的重要补充。具体参见：赵家祥、李清昆、李士坤：《历史唯物主义原理》，北京：北京大学出版社，1992年。
[4]《我国生成式人工智能用户超六亿人》，2026年3月3日，https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202603/content_7060221.htm。
[5]苏竣、周超男：《智能社会研究》，北京：清华大学出版社，2025年12月。
[6]米加宁：《生成式人工智能十大认识论问题》，《探索与争鸣》，2024年第11期。
[7][21]苏竣、魏钰明：《迈向智能社会：现实图景、发展趋向与治理使命》，《西北大学学报（哲学社会科学版）》，2025年第1期。
[8]肖峰：《大模型与智能社会：基于历史唯物主义的探索》，《中国社会科学》，2024年第7期。
[10]施一公：《人工智能时代，教育何为》，《人民日报》，2026年6月3日，第9版。
[11][30]孙茂松：《生成式人工智能与知识生产创新》，《求是》，2026年第11期。
[12][26]World Economic Forum, "The Global Risks Report 2025," https://www.weforum.org/publications/global-risks-report-2025/.
[13]M. Naddaf and E. Quill, "Hallucinated Citations Are Polluting the Scientific Literature. What Can Be Done?" Nature, 1 April 2026.
[14]刘霞：《幻觉引文悄然侵蚀公众对科学的信任》，《科技日报》，2026年4月11日，第4版。
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责 编∕桂 琰 美 编∕梁丽琛
Human Subjectivity in the Intelligent Society:
From Cognitive Reshaping to Governance Restructuring
Yang Yongheng
Abstract: Generative artificial intelligence has propelled human society into the age of intelligent society, profoundly transforming knowledge production, cognitive capabilities, social structures, and governance systems. It has also challenged human subjectivity and influenced the future direction of human civilization. Preserving human subjectivity is key to the sustainable development of an intelligent society. It is essential to uphold a humanistic stance, cultivate AI literacy and critical thinking among all citizens, and enhance the ability to define problems. It is also necessary to improve AI content governance mechanisms to fortify the defense line of human cognitive security, restructure the governance system for intelligent societies, and actively participate in global intelligent society governance. Looking ahead, an intelligent society must strike a balance between technological evolution and human values, ensuring that humanity retains its dignity of thought and its subjective position amidst the flood of algorithms.
Keywords: intelligent society, human subjectivity, knowledge production, AI governance
