从“文科消亡论”到“文科抢手潮”，舆论场在过去一年间经历了戏剧性的反转。2026年春招季，“大厂月薪3万疯抢文科生”“AI叙事设计师”“人机交互伦理顾问”等话题接连登上热搜。与此同时，“文科无用”“文科危机”的论调从未真正消失。

看似矛盾的现象背后，本质上并非文理之争，面对新技术革命，所有学科从业者都必须直面“如何应变”之问。

有研究者指出：“一个仅擅代码编写而不理解代码将服务于何种人群、产生何种社会影响的程序员，难以在人工智能时代保持核心竞争力。”同样，一位仅知埋首故纸堆而对数字工具一无所知的人文研究者，亦难在人工智能时代发出属于自己的声音。

技术从不“偏袒”任何一个学科，它只会鼎力相助那些善于驾驭它向善的人。那么，文科如何以技术之力激活人文之思？答案，藏在“数字人文”里。

从“文科价值”到“数字人文”

在技术浪潮中，文科真正不可替代的价值从未改变，只是表达方式需要更新。

技术擅长回答“怎么做”，而“做什么”“为什么做”需要文科进行价值判断。当AI在工具理性层面越走越远时，恰恰需要文科来回答“应该往哪走”。技术可以提供答案，但无法回答更关键的问题：这些答案意味着什么？它们将把我们带向何处？

“而这正是文科长期承担的任务。问题不在于文科“该不该存在”，而在于它能否以新的形态存在——不是被保留下来的旧文科，而是被重构出来的新文科。”郭英剑老师在《中国科学报》 (2026-03-24 第3版 大学观察）如是说。

数字人文，正是这一重构的重要路径。一名数字人文专业的毕业生，也许在文化遗产机构里从事数字档案的知识图谱构建，也许在科技企业中参与文化类大模型的内容策略与价值对齐。他们既保留人文研究的批判性思维与阐释传统，又掌握数据建模、文本挖掘、空间分析等数字方法，形成“问题导向、方法多元、实践驱动”的综合素养。

政策与专业布局

数字人文的发展，已从学术探索上升为国家战略与教育实践。

政策层面

《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明确提出：深化新文科建设，强化科技教育和人文教育协同，让人工智能助力教育变革。这为数字人文的发展提供了顶层设计与制度保障。

专业建设层面

数字人文的发展格局已初步形成。2022年，教育部正式将数字人文纳入《普通高等学校本科专业目录》。目前，全国已有15所院校获批设立数字人文本科专业。

数字人文专业发展联盟成立与发展

2025年1月，数字人文专业发展联盟在北京成立，由中华书局古联公司联合25家高校共同组建。仅一年，联盟理事单位已从25家增至近50家。该联盟聚焦专业发展方向与路径、师资培训、课程设置、人才培养与就业、数字人文实验室建设等议题，为数字人文教育的标准化、国际化与可持续发展提供了平台支撑。

课程与培养——复合型人才的锻造路径

数字人文要培养的是“兼具人文精神和科技素养的复合型人才”。从培养目标、课程体系、教学模式到评价管理体系，各高校正在展开系统性探索。

以内蒙古师范大学蒙古学学院为例，作为国内第一个开设数字人文本科专业的院校，其专业定位强调产学研融合——人才培养、学科研究和产业服务三位一体。在课程体系建设中，紧密结合社会需求，融合传统与新兴，兼顾学生背景多样性以促进文理交叉，并强化实践与实验教学环节。

从多所院校的课程设置来看，数字人文专业通常包含三大模块：人文基础课程（文史哲核心）、技术工具课程（编程、数据库、可视化等）、交叉应用课程（数字档案、文化遗产数字化、人文知识图谱等）。这种结构使学生既保有深厚的人文底蕴，又具备驾驭数字工具的能力。

中国数字人文官网：https://nav.dhcn.cn/

实践成果——数字人文的落地与突破

数字人文并非空中楼阁，已在文化遗产保护、学术研究、文化传播等领域取得实质性突破。

“数字敦煌”：通过三维扫描、VR技术，将莫高窟“搬”到全世界，实现文化遗产的永久保存与全球共享。

故宫博物院：数字化文物建档、智慧展览，让文物“活”起来，使公众得以突破时空限制亲近历史。

“九歌·推敲”小程序：由清华大学中华传统文化智能实验室和数字人文研究中心研发，借助人工智能技术，将“推敲”功夫落地为一套可操控、可解释、可回退的智能化写作流程，让诗词爱好者拥有自己的“韩愈”。

中华智慧阅读空间：古联公司依托中华书局古籍经典资源，深度融合智能交互投影与AIGC技术，研制了《天工开物》《本草纲目》等沉浸式智慧阅读空间，实现从“读书”到“入书”的认知升维。

这些案例表明，数字人文正在使人文研究从“解释世界”向“改变世界”延伸。

就业前景——复合型人才的广阔空间

数字人文人才就业方向多元，前景广阔：

结语

从“文科消亡论”到“文科抢手潮”，这一年多的舆论反转，与其说是文科的命运转折，不如说：技术越发展，人类对意义、价值、伦理与文明的理解需求就越强烈。

文科不会因AI而消亡，它将借势改变——不是变成另一种东西，而是回到它本该在的位置：在技术飞速奔跑时，提醒人们不要忘记为什么出发。

数字人文，正是这种改变的实践形态。它以交叉融合的学科特质，培养兼具理论深度与技术能力的复合型学术力量，为人文研究的当代转化与体系创新提供了坚实基础。对于每一位身处浪潮之中的主体而言，与其被“文科生”或“理科生”的标签定义，不如主动成为学习者与创造者——去拓展技术的边界，也去追寻科技与人类的意义。

技术改变的是能力，人文守护的是方向。 这或许就是从“消亡论”到“抢手潮”背后，最值得我们记住的那条线。

当前，人工智能理解存在着一种规范性特征：人工智能用来增强人类而不是取代人类。然而，这一理解并不是静态的，还需要注意到未来的变化。总体来说，人工智能理解的未来变化是从无人工智能的工具进化为具备自主性的智能体（agent）。在这一特征前提下，生产关系与生产力的关系问题也将发生根本的翻转：以智能科技为代表的生产力走在了生产关系的前面。换句话说，这些智能科技正在提高生产力并呼吁与之相适应的新型生产关系类型。从劳动过程来看，机器劳动成为可能，劳动活动的属人性、社会性前提变得摇摆；劳动主体将演变为人-机协同体；劳动工具将消融在主体之中或者取代主体；劳动对象已经从实在对象变为虚拟存在；更可能的是，随着企业智能体的运用，未来工厂完全可能会出现智能体同事。鉴于此，本文将讨论智能增强工具如何构建形态多异的生产关系以及如何理解这种新的生产关系。

一、智能增强工具：人工智能理解的规范性特征

笔者曾经讨论过当前我们时代的特征这一问题，初步的结论是无论从国家战略还是从事物本质层面看，数智时代已经取代智能时代、信息时代成为我们当前所处时代的最好概括。在人工智能本质的理解中，工具论成为很显著的一个叙事特征，深深地隐藏在不同群体关于人工智能叙事中。人工智能领域存在四种叙事类型：科学化叙事、科幻化叙事、媒介化叙事和诗意化叙事。科学化叙事中科学理性最强、技术想象最弱；媒介化叙事中实用理性最强、技术想象最强；科幻化叙事中则科学理性弱化、技术想象最强；诗意化叙事中科学理性适中、技术想象适度。从不同的叙事中窥到其中隐含的工具论前提。

工具论观念在科学化叙事中表现尤其明显，这种叙事强调人工智能是一个独特的工具。人工智能科学家李飞飞指出人工智能是一个文明意义强大的工具。人类文明发展的轨迹是我们创造工具，是为了让生活变得更好。当然，工具也可能被滥用，这就更需要我们思考如何使其更好地服务于人类。这正是李飞飞“以人为本的人工智能研究所”的根本理念。也正是因为人工智能是一个具有文明意义的强大工具，接下来的事情是尽早建立将人类福祉置于核心位置的理论框架。因此，以人为本的人工智能最重要的就是赋能于人的理念。在她看来，思考人工智能与人类的关系建立需要遵循两个原则：尊重人类的主体性和尊重人性。第一个原则是避免将人工智能作为主语，因为将人工智能作为主体会剥夺人类的主体性；第二个原则是开发和使用人工智能过程中，尊重每个人渴望健康、希望富有成效、渴望成为受人尊重的人的品性。在2025年法国人工智能峰会上，李飞飞提出了一个以人为本的三原则和人工智能治理框架。三原则给人印象深刻：尊严、能动性和社区；治理框架强调应该摆脱科幻、意识形态以及割裂化思维。摆脱科幻意味着把治理放置在经验的数据与严格的研究之上，强调人的理性；摆脱意识形态意味着要防止滥用误用，也是强调人的理性；防止割裂思维意味着要把人工智能看作是一个生态系统，开源才能发展。

在剩下的三种叙事中，都是反思工具论设定的。诗意化叙事和科幻化叙事中，将人工智能看作是工具的理解是被反思和批判的。海德格尔在《技术的追问》中重点批判了工具论的观念，强调了现代技术的集置本质。在集置中，人和一切对象都变成了持存物。从这一观念出发，人工智能作为现代技术的极致形式更是如此，成为“存在升级”的主导因。科幻化叙事更是突出人工智能和机器人的自主意识，这种叙事突出人与机器的对立，如果机器仅仅是一般工具，那么冲突无法达到极致。媒介化叙事对于工具论这一平淡观念也是拒绝的。出于对公众的引导，即便是承认工具论观念，也是把这种观念导致的社会效应最大化。所以，在四种不同叙事中，对于人工智能的理解存在着极大差异：从工具到主体。如果我们继续追问人工智能的工具性，那么面临的两个问题：人工智能是体现什么关系的工具？它是什么性质的工具？

人工智能是体现什么关系的工具？人工智能与使用者的关系一直是学者们讨论的话题。DeepMind根据通用性和成效将通用人工智能划分为笨手（no AI）、熟手（emerging，胜过一些）、能手（Competent，胜过50%）、专家（expert，胜过90%）、大师（Virtuoso，胜过，99%）、超人（superhuman）。我们可以看到辅助、增强、协同等三种关系都有所体现。熟手与能手意味着人工智能工具可以超出50%的一般人做事情，这对于使用者来说，发挥协同作用没有问题。因为在科研领域，已经胜过了大多数的研究生；协同的关系已经出现在专家层面，在这个层面，人工智能工具已经胜过90%的人。大多数的教授专家与人工智能工具可以分工协作，完成目标任务。还有一类大师，则会对使用者进行必要的指导。此时人工智能开始指导使用者，类似于导师。在这个划分中，笨手不仅不会产生帮助，还会减少使用者的效率。至于超人作用，还没有具体的论文进行研究。我们只能从文学作品中获得一些启发，人类要突破自己的感官和知识的限制，必须达到超人层面。在尼采那里，凡人则通过三级变形——骆驼、狮子和孩子——达到超人，能够实现权力意志的自由支配。

人工智能是什么性质的工具？我们从两个最常见的概念谈起：人工智能作为日常工具（tool）和人工智能作为科研工具（instrument）。在不同场景中，人工智能作为工具出现。如家庭场景中有扫地机器人、服务场景有迎宾机器人、商业场景经常见到咖啡机器人等。这些工具略有智能成分，实现特定功能。作为日常工具的人工智能和生活世界高度融合，成为很重要的辅助工具。但是人工智能作为科研工具则有极大的专业特殊性，可以看作是身体器官的延伸。比如在AI4Science、AI4Social Science领域，人工智能是作为科研工具起到作用，在科学研究准备阶段、科学研究进行阶段、科学研究发展阶段以及成果分享阶段发挥着不同的作用。人工智能作为科研工具很容易让我们想到现象学的例子。现象学工具箱里有很多范畴工具。如今，人工智能已经表现出明显的现象学特性，因为众多的人工智能工具已经让学术研究者感到眼花缭乱，这在很大程度上增加了学术界的负担。此时，所谓的辅助、增强和协同作用反而大受影响，甚至会对研究者造成不必要的扰乱。

 然而，这种工具论的理解却存在着明显的问题。哲学上的反思在于如果是技术，那么工具可以被替换。因为需要不同，所以可以采用不同的工具。对于人工智能来说，如果是作为笨手、熟手和能手，这种替换的概率还是很大的。然而进入专家和超人层面，恐怕就不是那么容易更替的了。如今例如ChatGPT和DeepSeek等大模型被使用顺手了，那么它很难被放弃，此时工具论的观念限制就会出现。约书亚·本杰明（Yoshua Bengio）从另外一个角度指出了工具论存在的问题。“很多人都希望人工智能可以成为工具。但智能体（Agent）作为一个自主的实体，有自己的目标，会自主选择如何实现这些目标，希望智能体成为工具就有些一厢情愿了。”在海德格尔看来，把现代技术看作是人类的活动和满足人类需要的方法的工具论观念并没有看到现代技术集置的本质特性，看不到现代技术呈现为一种天命。这种海德格尔式的理解对于人工智能来说始终触不到痛点。现在国内的学者看到了人工智能与人类的双主体特性、看到了人工智能具有的能动性这一关键点。赵汀阳看到了人工智能会演变为新的主体，带来新的存在论问题。主体意识觉醒或者能动性呈现是“新主体”独有的特性。“由于大量应用需求的推动，以及‘接受’评价原则的采纳及相关研究的深入和成果推广，人工智能技术的发展已形成了一种新的可能性：在不远的将来，某些人工智能产品或技术载体如情感交互机器人，会被部分大众接受为‘非人非物、亦人亦物’的第三种存在物。”非人非物的“第三种存在”是人工智能的独特规定性。所以从两位学者的论述中可以看出，人工智能作为新的主体、人工智能作为第三种存在都显示了人工智能具有的一种超越工具的规定性。这一转变让我们意识到对人工智能的工具论理解存在的局限。

对人工智能的工具论反思导致的可能性出路，我们要进行追问。很多学者开始提出人类与人工智能出现了一种共在、协同、协调的关系，在这种关系中，人工智能表现为具备甚至超越人类主体的存在，双方为了完成共同生存和进化而共在一个宇宙。为了适合这一规定性，人工智能需要新的规定性。

人工智能作为智能体（agent）存在，表现出能动性（agency）。在这一规定中，人工智能与环境、场景、语境形成了良性互动，能够适应环境的演变、对来自环境的危机作出及时反应，采取最优化行动。无论是在强调历史过去的人类数据构造的环境下，还是来自机器合成的数据构造的环境下，都能够作出上述行为。这一点意味着人工智能可以很好地利用合成数据，而不只是会产生模型崩溃这样唯一的结果。模型崩溃的担忧来自一种线性思维：机器在错误的数据基础上产生新的合成数据，无限下去，必然会产生灾难性后果。但是，错误的数据只是在传统人类中心立场下的判断结果，而非机器认可的数据。对于机器来说，数据是否可以识别才是有效的标准。就如同0、1形式的数据可能被解读，而其他形式的数据是无法被解读的，因此也就没有意义。此外，“无限下去”的设定如同回形针的设定一样，机器设计者不允许出现无限的情况，机器自身也不会允许自身无限无效率地运行下去。

此外，智能体与包括人类在内的环境因素必然会合成在一起。因此人工智能作为系统将是另一个重要的规定性。此处的系统并不是一个控制论系统，一个封闭式的机器依靠自动性运转，而是人类掌控着这个自动进程。此处的系统主要突出的是与智能本身无限繁殖特性相关的扩容性。但是对于智能系统来说，它会通过不同的接口（interface），其中最为主要的代表形式是应用程序编程接口，这是一种程序之间的接口。主程序随时通过特定的机制调取其他子程序。接口类似于人体的关节，使得不同的智能体程序产生关联，从而构成一个系统。所以人工智能系统是通过一种特定接口如应用程序编程接口实现行动的系统，只要赋予不同对象以接入的可能性，最终会实现万物互联的一个总体系统。

 因此，我们通过对人工智能工具论的分析最终展现了对人工智能理解的变化，反思工具论理解的狭隘，将作为智能体、系统总体的人工智能面貌呈现出来。在这个过程中，一种类似于第三世界的观念——“第三种存在”——被提出来，但是非人非物过于模糊。作为新的主体的人工智能始终是哲学阐述，也就是诗意化叙事的构造物，展现了构造智力自身的精细结构，同时人工智能具有人格这样的心理学阐述。人工智能系统被视为人格所需的三个核心条件：自主性、心智理论和自我意识。可以说让我们感受到对人工智能在内的智能科技有了一个总体把握。而在智能科技与数智时代的变迁中，生产力与生产关系也获得了进一步分析的智能化背景。

二、数智时代生产关系与生产力关系模式的四种类型

“形成与新质生产力相适应的生产关系”是最近理论界讨论的问题。但是从历史角度看，生产关系与生产力的关系问题一直以来都是学术界关心的问题。20世纪60年代前后，中国学界曾有过一场生产关系与生产力的关系的讨论。李达指出劳动过程涉及劳动者、劳动工具和劳动对象等三个要素；“人类的劳动”是社会的劳动，具有社会性、在基于人的社会关系中进行，人类劳动的特征贯穿在各个历史形态中；相比之下，经济学领域则讨论生产关系与生产力的关系问题。这个时期以农业为例，呈现出生产关系走在了生产力前面的特征。

我们将在不同情况下考察生产关系与生产力的关系问题的不同模式，最终指向与新质生产力相适应的生产关系如何理解？“不同情况”是一个权宜称呼，它指代我们对生产关系与生产力的反思要建立在人工智能理解的嬗变逻辑下理解。当人们把人工智能看作是一般工具时，理解依然处在传统生产力阶段；当人们意识到工具的增强性，有着一种突破的可能性；但是只有人们充分理解人工智能具有的能动性规定，也就是说突破了工具论思维时，我们才可以说进入新质生产力的了解中。我们将通过四象限构筑生产力与生产关系的框架便于展开分析。

 第一种情况是传统生产关系与传统生产力的关系问题。传统生产力主要是指与农业时代、工业时代相适应的生产力。从动力形式来说，比如来自畜力、蒸汽动力和电力。当前人力被比喻为牛马，这在一定程度上将人还原到自然力。人在无技术装备的情况下，靠体力来进行劳动，那么还是停留在自然层面。蒸汽动力和电力是来自于人工的力量，或者是所谓的工业技术的力量。与这种生产力共在的生产关系就呈现为二元的关系，比如奴隶与奴隶主、农民与地主、工人与资本家。从劳动过程来看更为清楚。劳动主体是作为依附个体的人，或者是没有技术装备或者有技术装备；劳动对象是实在对象，比如种植农产品和生产工业产品；劳动工具是无智能的工具，只是按照物理原理组装的工具而已。从适应关系的性质来看，这种关系是一种非实质性适应，其实质是一种比喻性描述。畜力、蒸汽动力、电力的使用之后出现二元社会关系的划分，人们会想当然地将二者看作是因果关系。但是这或许类似于原始思维的效果，把两个相继出现的现象如布谷鸟、春天看作是具有因果关系，而忽略了对其内在关联的阐述。

 第二种情况是新型生产关系与传统生产力的关系问题。这种关系状态下，生产力依然是传统的，比如自然能源消耗型的技术占主导，如石油、畜力在社会中继续使用。但是生产关系会发生变化，因为随着社会制度的变化，二元结构本质上发生变化，随之进入的是一种来自外在影响的新型生产关系的出现，比如合同关系的出现。这种关系是现代社会变迁的产物，合同作为一种新的形式成为维护人与人之间权益的方式，受到当事人意愿决定和时间的限制。原先的二元层次之间存在着生死冲突的可能性，而且在常规时期，双方默认了不可变更，只是在特殊时期才出现反抗。新的二元形式中，主体具有了自由选择的可能性。从动力形式来说，没有变化，依然处在工业时代或者农业时代；从劳动过程来看，首先劳动者发生了变化，作为独立个体的人开始出现，可以按照理性作出自由选择，而且能够获得一定技术的加持；劳动工具、劳动对象与上述基本相同。从适应关系来看，新的生产关系开始呼吁新的技术的合理运用，具备理性的人利用老的技术。理性的人与老的技术始终表现出各种不适应性的冲突。

 第三种情况是传统生产关系与新质生产力的关系问题。新质生产力是随着信息技术、智能技术等新兴技术出现而形成的范畴。新质生产力不仅是技术类型上的新，而且也是性质上的新。如果是技术类型上的新，那么只可以成为新型生产力，更多是表达了生产力的指向上的新，体现了科技的伦理关怀，如科技向善、智能向善；如果是性质上的新，也体现了指向构筑人民的美好生活，如通过各类数字技术可以确保数字福祉、通过智能技术可以构筑未来智能化生活，做到智能养老、智能护幼。但此时，生产关系落后于生产力的变化。以自动驾驶汽车为例，旧有的法律无法考虑将汽车看作是责任主体，所以面对自动驾驶汽车的事故责任划分时显得力不从心；还有智能科技提出许多全新的问题，而现有的法律制度没有办法应对这种变化。所以这种落后是非常明显的。而新的技术创新需要更好的法律法规加以保护和约束。从劳动过程来看，劳动主体没有发生一些变化，停留在自由选择的个体层面，但是劳动主体必须意识到人类与智能工具之间具有的多种复杂关系；劳动工具带有了一定的智能性，称之为具备智能的工具。按照Deep Mind的划分，进入了熟手、专家，甚至大师的水平。人工智能语言模型在感知道德专业知识方面可与专家伦理学家相媲美，也就是说达到了专家水平。劳动对象出现了很多新的形式，如数字劳动对象、机器劳动对象等。

   第四种情况是新型生产关系与新质生产力的关系问题。在这种关系中，新型生产关系可以从多个方面进行呈现。劳动主体不但有自由意志，还有更强大的推理、感知和记忆能力，甚至抵达超人状态，这是增强人类的问题。增强人类将成为新型生产关系的一个重要变化。增强人类可以从两个层面进行理解，其一人类利用药物、神经技术和智能技术对个体的增强，从而出现所谓的增强人类，这种增强技术与人类的融合是永久性的或者是无法断开的连接。这个维度的极致形式就是超人的出现。而且不是比喻意义上的超人。其二是人类借助各种智能增强工具实现的增强，个体可以作出选择能够断开连接。此外，生产关系中出现了新的关系形式，如机器人同事、虚拟同事或者增强同事。这种关系无疑是新鲜的，机器人超强的同理心、超强的推理能力会给人类造成倒逼。大模型在社会情境判断方面可以胜过人类。社会情境判断（SJT）是一种标准化的心理测试工具，提供行为选项，让参与者选择最适当与最不适当的行为。这意味着在人机共存的关系中，机器能够优于人类进行情境判断并处理好社会关系。当然未来工厂甚至可能出现的情况是人类完全退场，工厂原先人声嘈杂的情况不再有，只剩下自动机器运转的声音；黑夜不再有人需要加班，不再有灯光。因为机器无休止的运转，不再需要所谓的光源。原先的适用关系将会有实质性适应作为内涵充实起来。与原先的比喻性适应不同，这种适应已经有各种关系类型开始呈现出来，比如智能契约关系用来约束超级人类与超级机器、共在关系引导人类与超级智能体的相处等。在这种关系中一切都是全新的有待于讨论的问题。

三、智能增强工具的本质与新型生产关系变革

总体来说，数智时代下构建适应新质生产力的生产关系要对劳动主体和劳动工具的新特征有认识。在这一基础上，才能理解劳动过程发生的性质变化。

首先，劳动过程出现性质的变化。人类劳动的社会性、基于人类关系进行的两种性质会发生逐渐地改变。如果人工智能作为一般工具性存在，那么在新型生产关系的构建时，“人类劳动”或者劳动的主体依然是没有本质变化的，这种劳动依然是基于人-人的，具有社会性、属人性。因为工具无法改变使用者的本质规定，所以这种社会性和属人性依然是不变的，在问题出现时或者责任的承担上，依然是使用者承担责任。“在人工智能发展中的‘对齐问题’上，人工智能带来的危害从根本上说来自于人工智能的研发者、制造者和使用者。因此，需要规范和约束的不是人工智能技术本身，而是研发、制造和使用人工智能的人。”在赛博格主体下，劳动性质还保留社会性、与人相关，但是已经变得微弱；而在纯粹的机器主体下，劳动的社会性、人际性会完全消失。因为对于机器而言，社会性是不存在的。机器与机器之间只是系统构成的关系，从本质上看，是功能耦合的结果，没有社会性可言。而没有社会性、属人性的劳动关系不存在。但是生产关系依然会存在。因为机器生产创造的价值却是实在的。就如同数字流量带来财富可以进入流通领域，购买商品。但是数字流量本身却没有任何的属人性。

其次，劳动主体会发生两个方面的变化。一方面，人类劳动主体依然存在。人类在通用目的工具或者通用人工智能的加持下实现增强，这也就是上面所说的智能增强。智能增强会以两种形式与人类实现融合，嵌入与非嵌入。未来主体会成为赛博格形式，比如利用脑机接口进行融合；还有装着外骨骼设备进行各种劳动。利用大模型实现增强，能够处理额外的任务；另一方面，机器劳动主体逐渐涌现。自动机器、智能决策系统会逐渐取代传统人类角色而变成劳动主体。比如在一些工厂已经出现了智能安全检查员取代了人工检查。劳动主体成为机器或者平台，比如在生产中人工智能利用合成数据生成新的数字产品。人工智能科学家的出现就属于这种形式。在生物医药领域，人工智能科学家在虚拟实验室从事科研工作。诸如DeepSeek等可以撰写科学论文等。目前以DeepSeek-R1为代表的开放模型用于科学研究的尝试已经从这里开始了，覆盖数学和神经科学研究。“选题包括生物信息学、计算化学、认知神经科学等。”这些都说明知识生产主体发生的变化。如果人工智能作为agent存在，生产关系的变革就成为必然。从生产关系的主体来看，会出现新的主体形式。

 （1）独立个体：人-机、机-机。比如我开着一辆自动驾驶汽车，借助车上的导航装置行进。在这个常见的现实场景中，人与汽车相对，人类司机控制着车辆，去往人类设定的目的地。如果是一般的非智能汽车，那么掌控权完全在人手中，当然，出现问题也只是司机走神或者疏忽犯错。但是如果是L3级别汽车，L3自动驾驶指的是在特定条件下，车辆能够完全自主驾驶，驾驶员可以在系统请求时接管车辆。这种级别的自动驾驶被称为“有条件自动化”，因为它依赖于特定的场景，如高速公路，在这些条件下系统可以完全接管驾驶任务。在高速路上，驾驶系统掌管驾驶任务。此时驾驶系统掌管汽车就成为另一个关系模式。如果是L4级汽车，那么要求系统在其设计运行条件下持续地执行全部动态驾驶任务并自动执行最小风险策略。在这种关系中，驾车的人与汽车是可分离的，我们称之为独立个体。

 （2）复合实体：在复合主体中，会出现多种类型，比如人-机与人、人-机与机、人与人-机、机与人-机。因此，生产关系会出现非人的形式，比如人机协同关系、人机协调关系、人机共在关系等。与新质生产力相符合生产关系类型根基不是单个实体，而更可能是人-机融合的存在对象。

第三，劳动工具也会发生变化。然而，我们想说的是，这种成见需要反思。当我们站在人工智能的另外一个规定性上，这种成见的牢固性就会发生变化。按照陈小平的看法，人工智能产品是非人非物的第三类存在。大胆设想一下，第三类存在最终会以超级智能的形式出现。本文指出，要认识到人工智能作为工具性存在特征，因为在伦理规范的范围内，人类的主导地位始终要确保，而人工智能的辅助作用就要保持着；还要认识到人工智能的主体性变化。无论人们是否承认，人工智能作为新主体的齿轮已经发生转动，趋势难以避免。有两种力量在推进这个转动。一些学者通过赋予人工智能的人格、道德地位、自我意识来确保其主体性。另一些学者较为聪明地将这个问题转变为准主体或者拟主体来处理，认识阻力没那么大了。但是一切都是悄然在发生变化。

第四，劳动对象也会发生极大的变化。以能源开采为例，以往是开采地球自然资源，如石油、天然气、煤炭，或者利用风能等，自然资源是实体对象。但是数智时代中劳动对象会成为数字对象。在这种情况下，数据就变成了资产，变成了财富。如果一个公众号能够吸粉10万人以上，就能够带来明显受益。不少平台也给出免费、各种各样优惠措施来吸引用户，用户的数据就构成了保障。因此，数字经济成为与实体经济相并列的新的经济形式，生产劳动对象也变为数字对象。从劳动对象来看，虚拟对象开始层出不穷，比如各类数字产品开始出现。笔者曾经在上海当代艺术博物馆看到一个数字艺术作品，艺术家把观众看新闻产生的微表情用3D打印设备打印出来，从而作为展品放在场馆中展览。倘若能够进入商品流通，恐怕每个个体都要回购自己的情感数字品。勒汉·埃拉舍科（Reham A.Elsheikh）等指出，可以采取创新的深度卷积网络（AA-DCN）模型识别出包括愤怒、悲伤、快乐、轻蔑、厌恶、惊讶、恐惧和中性等八类情感。从适应关系角度看，传统的个体关系根本无法与新质生产力相适应。

从上面分析看出，劳动主体、劳动工具和劳动对象的变化意味着劳动过程的性质变化。这种变化表现为劳动主体从人到非人的变化的性质变化，劳动对象从实在对象变为数据对象的变化，劳动工具从单个的实体变为与人的融合形态的变化，而这影响新型生产关系的构建。这种关系中机器主体、赛博格主体将成为新的形式，影响着生产关系的构建。

  四、超工具人工智能的哲学根据与新型生产关系构建

 如果我们接受本杰明·约书亚的观点，很多人坚持的“人工智能仅仅是工具”的想法只是一厢情愿。我们需要做的是通过澄清人工智能多于工具的规定性内容让这些一厢情愿的人认清现实是什么。当这一点澄清之后，对于适应于新质生产力的生产关系讨论就有了一个全新的出发点。正如上面论述的，人工智能超出工具性的理解有三个方面内容，而且我们也可以为这三种理解找到合适的哲学根据。

从技术本身看，人工智能成为智能体，智能体是实体，能够自主选择目标，自主决策并且选择实现目标的方式。在这一观点中，自主性成为关键的哲学概念，它是人工智能进行感知、决策和行动的一个重要特征。从传统人工智能系统中，学习过程是有人类监督的学习过程，人类对数据进行标注，然后人工智能机器进行学习，所以标注行为的主观性很容易演变为人工智能的偏见；在决策中，人类的主导地位不容撼动，机器决策的天花板就出现了。但是在智能体的情况下，学习过程变成了无监督学习、机器决策变成完全自主。以具身智能机器人为例，新一代的机器人将通过现实生活中实际人的行为进行模仿学习，而这以前是通过视频数据完成学习。在这一情况下，辛顿的担忧也就变得可以理解了。因为人类的行为存在极大偶然性，人性的复杂使得行为变得难以理解，如果机器可以在现实中模仿并超越，那么的确危险很大。

从哲学角度看，人工智能是主体，具有意识、自主性。更为重要的是，计算机科学界已经开始介入意识问题的讨论中。谭铁牛指出，“通用人工智能旨在研制出具有与人类相同智能水平乃至超过人类智能水平的机器，甚至可能使机器拥有自主意识”。这一观点刺激了科学界，与辛顿对话的周伯文指出，“这一个观点可能让在坐的许多研究者感到惊讶” 。同时也激励了哲学界，因为意识问题关乎概念的理解，而且反思性极强，辛顿指向的是使用词语的一套理论，人们可能正确地运用某个词语，但是理论也可能是错误的。有意思的是，李飞飞拒绝这一概念的使用。她认为人工智能利用了先进的数据学习、模式识别，重要的是理解，而意识是一种科幻想象中的东西。辛顿与李飞飞之间表面是对立的，但深层却是一致的：对意识的非实在论设定。对于辛顿而言，意识是概念的理解和运用；对于李飞飞而言，意识是科幻的想象或者是形而上学的想象结果，她的态度让我们想起了牛顿。物理学要远离哲学。所以说，这两个人目前越来越清晰地表现出来一种认识张力。但是意识的说法带有太强的形而上学色彩，并且与智能科学的实证研究方法形成了鲜明的冲突。尽管意识的说法具有吸引力，但是关于意识的讨论框架极具冲突性。这种冲突性大大影响观点的可用性。最为重要的是，这种认识并没有将人与机器的关系纳入其中，而依然是把二者看作割裂的两级。

 从系统看，人工智能作为系统存在，这种理解不显山露水，但是却慢慢浸润到社会肌体内部，以一种深度智能化的形式表现出来。在这个过程中，有些对象是以不同形式、不同层次纳入系统，比如程序员利用应用程序编程接口在另一个系统中嵌入其他应用程序，用户使用母体APP进行一个平台，然后无数个APP嵌入在母体上，就让我们想到藤壶附着在鲸鱼的身体上。这个母体最希望产生的行为是无数个体涌入系统深处，这将是一个没有底、可以无限突破的过程。我们可以在西蒙栋（Gibert Simondon）和埃吕尔（Jacques Ellul）的技术哲学中找到哲学根据。这两位在人工智能的系统理解上提供了哲学根据。西蒙栋通过元素（element）、个体（individual）、组装（ensemble）等三个范畴完成了技术物系统的构建。这种观点认为技术物自身呈现为一个系统，比如复杂的汽车、电话等都是不同技术个体组装的结果。然而这个系统却是自封闭系统，而与社会没有链接起来。比如已开发的、但未普及使用的技术物或者已经为社会淘汰的技术物品，甚至演变为其他意义形式存在的技术物品。此时，技术功能完全丧失，尽管其作为技术组装的形式尚在，但是已经完全丧失了技术物的特征。埃吕尔的哲学则使得技术物系统和社会系统链接起来，构成了一个更大的系统。技术物从来不是一个单独的存在，它必须和社会系统以不同形式整合在一起。以基础设施的形式成为社会运行的物质基础。以城市智能治理为例，首先，视频采集系统布局城市角落，这是智能体的感知来源；其次，视频对象的数据进入到数据中心，进行数据分析智能化处理，这是决策的基础；最后，智能机器采纳数据中心给出的数据进行智能化行动，比如智能红绿灯与自动驾驶汽车。这个系统作为基础设施而存在。此外，以智能辅助工具的形式成为人们决策的一个重要伙伴。现在的导航系统、各类APP都是如此，能够辅助人类实现自己的目标。

人工智能新的认识内涵已经为我们反思新型生产关系提供了一个完全不同的基础。从总体上看，劳动过程智能化嵌入深度逐渐变得明显，劳动过程的社会性与属人性开始消失；劳动主体也出现了和智能机器协同的新形态，这种协同不仅仅表现在劳动层面，而且还表现在日常相处，一种新的伙伴关系会阻碍或者刺激劳动的效率；劳动工具的智能化程度开始加大甚至变成了主体，这种新主体会成为他者，嵌入原有劳动者的自然身体或者社会身体中；劳动对象也成为虚拟存在，而处置虚拟劳动对象将成为一种常态。这四者会影响到新型生产关系的整体构建。因此，新型生产关系的构建必须要考虑整个劳动过程、主体、工具和对象的改变。

编辑 | 文化遗产智能计算实验室

审校 | 刘争

主讲人：张宁

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本文来源：魏晖,施春宏,刘晓海,等.“新质语言教育”大家谈[J].语言教学与研究,2026,(02):1-15.

魏小石  马修·詹姆斯

0  序言：

声像档案领域的“三重困境”

1  “辅助”而非“取代”

2  如何开发AI编目工具？

——从通用模型到专用系统的路径

3  AI技术实践的“一小步”：

赋能中国近现代声音文献检索

4  结语