作者系國(guó)家社科基金重大項(xiàng)目“數(shù)字智能技術(shù)與哲學(xué)發(fā)展及知識(shí)生產(chǎn)范式變革研究”首席專家、上海大學(xué)智能時(shí)代的馬克思主義研究中心教授

人工智能大模型的發(fā)展正深度重塑人類的演化邏輯。從整合既有人類知識(shí)，到融入人類智能要素實(shí)現(xiàn)內(nèi)容生成，人工智能的應(yīng)用邊界已涉入人類智能的核心腹地，催生了多領(lǐng)域的深層次變革。在這一系列變革中，知識(shí)生產(chǎn)領(lǐng)域正經(jīng)歷一場(chǎng)靜水流深的范式迭代。傳統(tǒng)知識(shí)生產(chǎn)完全依賴碳基智能的內(nèi)部協(xié)同，而人機(jī)數(shù)字融合的新型生產(chǎn)范式，通過(guò)碳基與硅基智能的數(shù)字融合，開(kāi)啟了知識(shí)生產(chǎn)領(lǐng)域人機(jī)智能交相輝映的全新格局。

從人類心智的獨(dú)奏到人機(jī)智能的數(shù)字交響

人類知識(shí)生產(chǎn)的演進(jìn)史，是一部以人類為核心的碳基智能載體不斷突破認(rèn)知邊界與協(xié)作藩籬的歷史。從發(fā)展脈絡(luò)看，傳統(tǒng)知識(shí)生產(chǎn)始終在人類協(xié)同的框架內(nèi)演進(jìn)。在協(xié)同模式維度，先后經(jīng)歷了從學(xué)科內(nèi)部專業(yè)化深耕、跨學(xué)科交叉融合探索、以創(chuàng)新為核心的破界全域協(xié)同三個(gè)階段；在覆蓋邊界維度，從最初僅依托大學(xué)學(xué)科體系，逐步納入產(chǎn)業(yè)、政府主體形成政產(chǎn)研協(xié)同聯(lián)動(dòng)，進(jìn)一步延伸至社會(huì)文化和生態(tài)發(fā)展等公共領(lǐng)域，邊界持續(xù)拓展，已初步顯現(xiàn)出學(xué)科一體化的發(fā)展趨勢(shì)。在這一過(guò)程中，人際協(xié)同的范圍越來(lái)越廣，但受限于碳基智能載體的屬性，人類神經(jīng)傳導(dǎo)、信息交互的速度瓶頸使得知識(shí)生產(chǎn)的效率逐漸觸達(dá)天花板，越來(lái)越難以適配數(shù)字時(shí)代知識(shí)爆炸式增長(zhǎng)的生產(chǎn)需求。

面對(duì)當(dāng)代發(fā)展中越來(lái)越多的學(xué)科一體化問(wèn)題，傳統(tǒng)知識(shí)生產(chǎn)范式逐漸暴露出三方面局限：規(guī)模、視閾和協(xié)同機(jī)制。在規(guī)模上，不能處理大數(shù)據(jù)；在視閾上，難以回應(yīng)甚至發(fā)現(xiàn)學(xué)科一體化問(wèn)題；在協(xié)同機(jī)制上，超越不了碳基智能載體的物理屬性限制。

人類智能碳基載體的天然屬性，決定了傳統(tǒng)知識(shí)生產(chǎn)在海量數(shù)據(jù)的量化處理上存在先天不足。人類智能與人工智能分別依托碳基和硅基載體，二者間的根本區(qū)別決定了各具優(yōu)劣勢(shì)。人類智能雖然也能處理一定量級(jí)的數(shù)據(jù)，但生物神經(jīng)系統(tǒng)的電信號(hào)與化學(xué)信號(hào)傳導(dǎo)速度，相較機(jī)器的電子流速度有天壤之別，這使僅依靠人類智能開(kāi)展的知識(shí)生產(chǎn)活動(dòng)，無(wú)法像人工智能那樣處理大數(shù)據(jù)，構(gòu)成了傳統(tǒng)知識(shí)生產(chǎn)范式難以突破的根本瓶頸。

大數(shù)據(jù)的興起，為知識(shí)生產(chǎn)范式變革奠定了全新基礎(chǔ)。它不僅重構(gòu)了知識(shí)生產(chǎn)迭代升級(jí)的底層邏輯，催生了全新的數(shù)據(jù)密集型研究范式，更推動(dòng)了基于大數(shù)據(jù)的人工智能快速發(fā)展，為知識(shí)生產(chǎn)范式的根本變革提供了時(shí)代條件。

大數(shù)據(jù)的發(fā)展推動(dòng)人工智能邁入數(shù)字智能新階段。人工智能的發(fā)展迄今可以分為兩個(gè)基本階段：第一階段，將人類已有的知識(shí)輸入計(jì)算機(jī)，實(shí)現(xiàn)人類知識(shí)的集成與運(yùn)用；第二階段，隨著大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)的成熟，人工智能實(shí)現(xiàn)跨越式升級(jí)，催生了能夠自主生成內(nèi)容的人工智能大模型。大模型具備的強(qiáng)人機(jī)互補(bǔ)屬性，決定了知識(shí)生產(chǎn)的人機(jī)融合發(fā)展勢(shì)在必行。

大模型時(shí)代的人機(jī)融合屬于數(shù)字融合范疇。人機(jī)數(shù)字融合特指人在使用人工智能大模型的過(guò)程中，人機(jī)之間沒(méi)有硬件直接連接，只是以數(shù)字的方式融合。大模型優(yōu)異的內(nèi)容生成效能源自人機(jī)智能要素的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，其核心特征是人機(jī)以數(shù)字交互的方式融合實(shí)現(xiàn)。

大語(yǔ)言模型正是通過(guò)大數(shù)據(jù)納入的人類語(yǔ)境在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域取得了巨大突破，其運(yùn)行邏輯本身就是人機(jī)數(shù)字融合的典型體現(xiàn)。正是基于數(shù)字化的人類語(yǔ)境，不具備人類理解能力的大語(yǔ)言模型也能精準(zhǔn)生成符合各類語(yǔ)境要求的語(yǔ)言內(nèi)容。

人機(jī)數(shù)字融合對(duì)知識(shí)生產(chǎn)的意義，在于找到了碳基與硅基智能載體能力融合的數(shù)字化實(shí)現(xiàn)。人工智能大模型為人類知識(shí)生產(chǎn)提供了“數(shù)字腦區(qū)”，從而可以利用大數(shù)據(jù)獲得人類智能所不可能擁有的量化把握能力，由此完全超越傳統(tǒng)范式的局限，實(shí)現(xiàn)知識(shí)生產(chǎn)從人腦驅(qū)動(dòng)向人機(jī)融合的迭代跨越，知識(shí)生產(chǎn)范式由人類心智的獨(dú)奏升級(jí)為人機(jī)智能的數(shù)字交響。

人機(jī)數(shù)字融合催生知識(shí)生產(chǎn)新范式

數(shù)字智能時(shí)代知識(shí)生產(chǎn)范式的基本特征是人機(jī)數(shù)字融合。這一全新的知識(shí)生產(chǎn)范式既不是簡(jiǎn)單的人機(jī)協(xié)作，也不同于侵入式腦機(jī)接口那樣的人機(jī)物理機(jī)能融合，而是基于大數(shù)據(jù)、通過(guò)人機(jī)數(shù)字交互來(lái)實(shí)現(xiàn)智能要素優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的新范式。準(zhǔn)確理解“數(shù)字”的內(nèi)涵是把握這一范式變革的關(guān)鍵所在。

人機(jī)數(shù)字融合機(jī)制的準(zhǔn)確理解，必須建立在對(duì)信息概念理解深化的基礎(chǔ)上?！皵?shù)字化”已成為時(shí)代標(biāo)識(shí)，而關(guān)于這一概念的理解卻還不能滿足信息科技進(jìn)一步發(fā)展的要求?！皵?shù)字智能”的出現(xiàn)，倒逼我們必須深化對(duì)“數(shù)字”本質(zhì)的理解。而對(duì)“數(shù)字”內(nèi)涵的認(rèn)知升級(jí)，有賴于對(duì)信息理解的深化。

“數(shù)字化”和“數(shù)字智能”中的“數(shù)字”，實(shí)際上指的是信息的數(shù)字編碼。隨著信息科技的發(fā)展，更深層次事實(shí)不斷展開(kāi)：信息既不是物質(zhì)也不是能量，而是感受性關(guān)系。從日常生活中我們觀察花和葉，獲得的紅色和綠色等顏色效應(yīng)，到科學(xué)領(lǐng)域量子觀測(cè)產(chǎn)生的量子現(xiàn)象，其實(shí)都是物質(zhì)載體基礎(chǔ)上生成的感受性關(guān)系。

從感受性關(guān)系的視角理解信息，信息編碼及其與信息的關(guān)系就得以清晰呈現(xiàn)：信息編碼是感受性關(guān)系的物能化和觀念化，因此可分為兩種基本類型：物能編碼和觀念編碼。信息物能編碼的典型例子有通信中的電信號(hào)和DNA中的基因；觀念編碼的典型例子則有表征“紅”“黃”“藍(lán)”等具體感受性關(guān)系的概念和符號(hào)。

在這一視角下，信息、數(shù)據(jù)和知識(shí)的關(guān)系十分清晰：信息是感受性關(guān)系，數(shù)據(jù)是信息編碼，而知識(shí)則是在信息觀念編碼基礎(chǔ)上建立起來(lái)的關(guān)系體系。比如在“紅”“綠”和“藍(lán)”等信息概念編碼的基礎(chǔ)上，可以推導(dǎo)出“顏色”等更高層次的抽象概念，并由此形成關(guān)于顏色的知識(shí)體系。信息的觀念編碼經(jīng)歷了經(jīng)驗(yàn)編碼、圖形編碼、概念編碼和符號(hào)編碼的發(fā)展過(guò)程，信息的數(shù)字編碼正是信息符號(hào)編碼的特殊方式。當(dāng)前被廣泛使用的“數(shù)字”實(shí)際上指的是信息的數(shù)字編碼。

在信息的數(shù)字編碼中，“0”和“1”構(gòu)成的二進(jìn)制編碼具有特殊的價(jià)值。數(shù)字化之所以這么重要，在于作為信息數(shù)字編碼標(biāo)志性符號(hào)的“0”和“1”擁有雙重屬性：它既屬于信息觀念編碼中的符號(hào)編碼，同時(shí)又可以轉(zhuǎn)化為信息的物理編碼，比如用電流的“開(kāi)”“關(guān)”表示，由此搭建起信息與物能之間的轉(zhuǎn)換橋梁。正是數(shù)字編碼的發(fā)展催生了大數(shù)據(jù)浪潮；正是大數(shù)據(jù)的發(fā)展和相應(yīng)的技術(shù)創(chuàng)新，為數(shù)字智能的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，催生了人機(jī)數(shù)字融合；正是人機(jī)數(shù)字融合，開(kāi)啟了數(shù)字智能時(shí)代。

從感受性關(guān)系的視角理解信息，為準(zhǔn)確把握數(shù)字智能和人機(jī)數(shù)字融合知識(shí)生產(chǎn)范式提供了必要的理論基礎(chǔ)。正是在信息數(shù)字編碼的基礎(chǔ)上，可以看到相對(duì)于人類智能，數(shù)字智能具有兩個(gè)重要方面。一是作為信息編碼層次的人工智能，不可能實(shí)現(xiàn)真正的通用化。類人人工智能的實(shí)現(xiàn)必須進(jìn)一步深入到信息層次，通用人工智能核心機(jī)制的理解必須全面深化到感受性關(guān)系。二是數(shù)字智能雖然不可能通用化，但其通用性擴(kuò)展意味著人機(jī)數(shù)字融合的廣闊發(fā)展空間，其中最重要的方面，就是推動(dòng)人類知識(shí)生產(chǎn)向人機(jī)數(shù)字融合范式升級(jí)。

人機(jī)數(shù)字融合知識(shí)生產(chǎn)范式指人以信息數(shù)字編碼的方式與人工智能大模型融合，從而利用大模型進(jìn)行知識(shí)生產(chǎn)的方式。大模型則通過(guò)大數(shù)據(jù)融入了人類智能機(jī)制并使其數(shù)字化。

在數(shù)字時(shí)代，人機(jī)數(shù)字融合知識(shí)生產(chǎn)范式之所以必不可少，除了可以處理大數(shù)據(jù)、應(yīng)對(duì)人類無(wú)法獨(dú)立完成的高密度運(yùn)算任務(wù)，更重要的是能夠系統(tǒng)性研判、解決日益涌現(xiàn)的學(xué)科一體化問(wèn)題。隨著人類實(shí)踐和認(rèn)識(shí)的發(fā)展，學(xué)科一體化問(wèn)題的復(fù)雜程度不斷提升，如果不能實(shí)現(xiàn)人機(jī)數(shù)字融合知識(shí)生產(chǎn)范式的轉(zhuǎn)換，這些問(wèn)題會(huì)越來(lái)越難以面對(duì)和解決。

人機(jī)智能數(shù)字交響中的哲學(xué)社會(huì)科學(xué)

人機(jī)數(shù)字融合范式的興起，正開(kāi)啟人類知識(shí)生產(chǎn)的黃金時(shí)代。從傳統(tǒng)人類智能的經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)，到人機(jī)協(xié)同的經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)整合驅(qū)動(dòng)，人機(jī)數(shù)字融合范式下的知識(shí)生產(chǎn)已經(jīng)涌現(xiàn)出越來(lái)越多的創(chuàng)造性成果。

短短幾年間，人工智能大模型的蓬勃發(fā)展，已經(jīng)在越來(lái)越多學(xué)科領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，不斷釋放重塑科技創(chuàng)新格局的巨大潛力，正以加速度激發(fā)創(chuàng)新活力，顯著降低創(chuàng)新門檻。在哲學(xué)社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，人機(jī)數(shù)字融合知識(shí)生產(chǎn)范式同樣越來(lái)越重要。

人機(jī)數(shù)字融合范式將帶來(lái)哲學(xué)社會(huì)科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)的方法論實(shí)現(xiàn)全方位升級(jí)。人類可以基于信息的觀念編碼建立觀念體系，人擁有質(zhì)性整體觀照智慧，可以在概念體系的整體觀照中實(shí)現(xiàn)對(duì)研究對(duì)象的深層次理解。這種整體觀照正是哲學(xué)思維的根本方式，由于不能像計(jì)算機(jī)那樣高效處理海量符號(hào)系統(tǒng)，人類不具備大模型那樣的量化整體把握能力。

人機(jī)數(shù)字融合范式下的知識(shí)生產(chǎn)，讓量化整體把握和質(zhì)性整體觀照二者形成廣闊的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)空間。人機(jī)數(shù)字融合推動(dòng)定量定性與計(jì)算方法深度融合，一方面，質(zhì)性整體觀照可以彌補(bǔ)量化整體把握缺乏深層理解的缺陷；另一方面，量化整體把握可以彌補(bǔ)質(zhì)性整體觀照全局精準(zhǔn)度不足、容易流于空泛思辨的短板。二者在人機(jī)數(shù)字融合中實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，將整體認(rèn)知能力提升到一個(gè)更高層次。

質(zhì)性整體觀照和量化整體把握的整合將在哲學(xué)社會(huì)科學(xué)中廣泛運(yùn)用。人機(jī)數(shù)字融合知識(shí)生產(chǎn)范式將不斷拓展現(xiàn)有計(jì)算人文與計(jì)算社會(huì)的研究維度與能力邊界，為社會(huì)仿真提供全新的實(shí)驗(yàn)與推演手段，彌補(bǔ)社會(huì)科學(xué)難以開(kāi)展大規(guī)?？煽貙?shí)驗(yàn)的天然短板。

人機(jī)數(shù)字融合知識(shí)生產(chǎn)范式將推動(dòng)哲學(xué)社會(huì)科學(xué)理論創(chuàng)新模式實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)換。人工智能大模型能夠從紛繁復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)人類研究者難以察覺(jué)的隱蔽規(guī)律、反常關(guān)聯(lián)等。這一范式對(duì)當(dāng)下哲學(xué)社會(huì)科學(xué)的影響，將呈現(xiàn)出逐步滲透、加速擴(kuò)展的過(guò)程。由人機(jī)融合的跨域協(xié)同屬性所決定，越是在學(xué)科一體化交叉領(lǐng)域，人機(jī)數(shù)字融合知識(shí)生產(chǎn)范式的價(jià)值越突出；越是在單一學(xué)科領(lǐng)域，其相對(duì)作用可能越有限。

人機(jī)數(shù)字融合范式下的知識(shí)生產(chǎn)，將極大釋放人類的創(chuàng)造性潛能。在新范式的知識(shí)生產(chǎn)中，可由人工智能大模型承擔(dān)重復(fù)性的腦力勞動(dòng)，而人類則可以將更多精力投入到創(chuàng)造性活動(dòng)中。人工智能大模型具有基礎(chǔ)支撐地位，但由于其沒(méi)有人類的主觀理解能力，人類始終在整體過(guò)程中發(fā)揮主導(dǎo)作用，人工智能大模型不僅內(nèi)容生成的語(yǔ)境來(lái)自人類，而且從內(nèi)容生成的目的設(shè)置到生成內(nèi)容的最終賦義，根本上也都需要由人類完成。

由人類為機(jī)器生成內(nèi)容賦義的過(guò)程中，可以看到人文社會(huì)領(lǐng)域理解和運(yùn)用人工智能大模型的雙重價(jià)值。這場(chǎng)深刻的人機(jī)數(shù)字融合知識(shí)生產(chǎn)范式變革，正是哲學(xué)社會(huì)科學(xué)在新時(shí)代煥發(fā)蓬勃生機(jī)的開(kāi)端。在數(shù)字化帶來(lái)的信息爆炸與問(wèn)題復(fù)雜度指數(shù)升級(jí)的當(dāng)下，人機(jī)數(shù)字融合不僅在知識(shí)生產(chǎn)中扮演著越來(lái)越重要的角色，而且將推動(dòng)人類邁向更高層次的進(jìn)化。