中国哲学社会科学自主知识体系建设亟须把握人工智能技术带来的具有划时代意义的历史机遇。习近平总书记在哲学社会科学工作座谈会上的讲话中谈到，“要善于提炼标识性概念，打造易于为国际社会所理解和接受的新概念、新范畴、新表述，引导国际学术界展开研究和讨论。”（习近平，2016，第24页） 在人工智能引发知识生产发生深刻变革的背景下，这一目标的急迫性骤增，同时面临一次意义重大的机遇。对这一机遇的把握有可能成为中国社会科学自主知识体系建设更上一层楼的关键。2025年4月25日在中共中央政治局第二十次集体学习时，习近平总书记强调，面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。①习近平强调，人工智能可以是造福人类的国际公共产品。要广泛开展人工智能国际合作，帮助全球南方国家加强技术能力建设，为弥合全球智能鸿沟作出中国贡献。②目前拉动人工智能前沿技术挺进的两驾马车分别来自中美两国。2025年上半年，中国生成式人工智能用户规模达到 5.15亿人，较 2024年底增多 2.66 亿人。2025 年下半年，美国大语言模型 ChatGPT 的全球每周活跃用户数量超过 8亿。2025年一年间，中美两国生成式人工智能模型多次交替领跑，国产DeepSeek-R1模型一度追平美国顶尖模型。美国在人工智能前沿模型和高影响力专利数量上占优，中国则在论文发表量、引用量、专利产出量以及工业机器人装机量方面处于领先地位。就全球前100篇高引用率人工智能论文而言，中国学者发表的人工智能论文从2021年的33篇升至2024年的41篇。（Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence，2026）
然而就涉及人工智能的社会科学研究而言，中国学界仍然处在追赶阶段。一项文献计量学研究显示，根据对2013年到2022年通过各种语言发表的19408篇高引用期刊文章、述评、通讯、数据分析、图书章节、会议论文的统计分析，全球社会科学界针对人工智能的研究主要出自10个国家，其中美国和6个西方国家的学者贡献占50.21%，中国学者的贡献是13%。细而言之，美国学者的贡献达到 20%，中美学者的贡献合计为 33%，其他 6个西方国家的学者贡献合计为 30.21%，其余的贡献来自包括印度和俄罗斯在内的其他国家。（Prieto-Gutierrez et al.，2023）
对人工智能社会科学研究状况的判断，除了考虑学术出版物数量，还须考虑其他方面。其中一个重要的方面就是标识性概念。就此而言，中国学界也处在追赶阶段。标识性概念的提出需要基础研究作支撑。美国政府对人工智能社会科学研究的经费支持，分别来自美国国家科学基金会、美国国家健康研究所、美国劳工部、美国联邦贸易委员会。美国私人基金会，尤其是麦克阿瑟基金会、福特基金会、开放社会基金会、盖茨基金会、梅隆基金会、奥米迪亚网络慈善投资公司，也为人工智能社会科学研究提供了不少经费。美国政府机构和私人基金会对人工智能社会科学研究提供经费支持的原因主要在于三种担忧：一是对个人隐私保护和数据安全的担忧，二是对社会偏见和种族歧视的担忧，三是对失业问题和就业困难的担忧。这种取向的经费支持就范围而言或许显得过于狭窄，却是讲求轻重缓急的抉择。相比之下，中国社会科学界围绕人工智能开展的研究，经费支持主要来自国家。除了各省、自治区、直辖市社科项目管理部门针对人工智能研究提供的大批经费，截至2026年5月15日，国家社会科学基金先后支持了566个属于社会科学门类的人工智能研究项目。以国家社会科学基金2024年至2025年批准的11个社会学项目为例，其主题分别包括：人工智能与心理学的交叉与共构、人工智能时代的中国青年决策、医用人工智能工具的社会许可、人工智能替代劳动力恶化重构工作岗位的社会风险、人工智能赋能社会救助的机制、人工智能时代的医疗职业和医疗实践变革、大语言模型生成内容嵌入的社会偏见、青少年社交障碍动态智能监测、罕见病患者开源社区、人工智能视角下的乡村社会调查研究，以及人工智能系统对社会价值观的影响。其中有关人工智能重构劳动关系、大语言模型生成社会偏见、智能推荐系统影响社会价值观的课题，尤其体现出研究者对社会焦虑的关注。此类兼有世界性和本土性意义的社会焦虑集中体现在人工智能隐喻里面，让我们以如下一组人工智能隐喻举例说明。
“偏见放大镜”指的是AI模型在训练过程中过度依赖自身或同类系统的数据，原有数据的错误和模型生成的错误经过不断复制，导致错误被放大，其中包含被放大的社会偏见。“数字幽灵”特指生者缅怀逝者的数字人。在虚拟空间让死者复活的技术风险是生者对代表逝者的机器产生情感依赖，且不说有人可能通过编程让数字人干扰他人或戏弄生者。“认知卸载”用于描述用户因对大语言模型的过度依赖而丧失学习所需要的独立思考能力。“网络投毒”是说攻击者向训练数据注入虚假或有害的信息，使模型无须任何触发词就开始将其当作事实重复输出。另有一种创建大量网页故意公布恶意信息的投毒做法，模型提取这些网页信息后有可能重复虚假的、半真半假的、泄露隐私的恶意信息。“你的语言权”一说来自关于AI传递出的新型八股正在侵蚀人类大脑的观点。“声音盗窃”关乎一系列人工智能模拟人类声音的法律案件，从一位中国医生推销蛋白棒的造假视频走红网络而被本人打假开始，到多位中国配音演员的声音被人工智能工具克隆盗用并广泛使用，再到犯罪分子利用模拟声音的人工智能设备诈骗老年人的刑事案件。“AI押题”是说一种打着人工智能幌子的诈骗行为。2025年高考前，一些社交平台账号和培训机构宣称，它们研发的人工智能工具可以准确地模拟高考考题，以此作为虚假营销的引流噱头，高价出售所谓智能押题试卷。“思想抄袭” 指的是部分大语言模型在生成论文时，擅自挪用他人的研究方法或核心观点却未标注来源，属于只剽窃学术思想而不照搬原文表述的抄袭行为。“AI垃圾论文”是一些人利用大语言模型撰写学术文章。近一年来，中国学术界出现不少被质疑用人工智能工具生成的期刊论文。2025年4月14日，《社会科学辑刊》通过公众号公布“拒绝 AI创作的严正声明”时披露，近期发现多篇投稿存有“AI生成或辅助创作”现象，编辑部对此类行为予以严厉谴责并声明如下：一、对一经查实使用 AI 工具生成的学术论文，将退稿并把作者列入黑名单；二、强化审稿机制，采用技术检测与人工审查相结合的方式，杜绝 AI创作的学术不端行为；三、呼吁学术共同体自律，抵制技术滥用，对违规行为采取零容忍态度。这个声明提到的“技术检测”是指“AI打假”技术。在学术领域中，这种技术基于“智能生成内容”（AIGC） 检测模型 （比如中国知网提供的AIGC检测模型），可以帮助期刊编辑和大学教师检查一篇或多篇论文是否掺杂人工智能生成内容，其反馈是生成内容的特征值和字符数。我们利用中国知网AIGC模型做过两次实验。一次要求 DB 大语言模型帮助检查一篇学术文章是否掺杂 AI生成内容，其反馈是：AI特征值为0.0%，AI特征字符数为0。另一次是先让DB大语言模型改写那篇文章，再让中国知网AIGC模型检查经过改写的文本，其反馈是：AI特征值等于28.3%，字符特征数共有7111个。导致这种结果的主要原因是那篇八千多字的文章被改为两万五千余字，被改写的内容大多是生硬对齐的、相当夸张的、望文生义的，这不得不令教育界人士感到焦虑。
以上人工智能隐喻揭示的集体焦虑，导致从个人到社会到国家产生对“真实对答”“网络疫苗”“天使式智能”“第零定律”“数字主权”“主权智能”“数字去美国化”等的诉求。其中“网络疫苗”特指识别深度造假的应用系统，比如标识视频是否经由 AI 制作的提示系统。“第零定律”从机器人伦理出发关涉AI伦理。科幻作家艾萨克·阿西莫夫 （Isaac Acimov） 曾在一部小说中提出“机器人三定律”：第一定律禁止机器人伤害人类；第二定律要求机器人服从人类，除非对人类的服从会违反第一定律；第三定律要求机器在不与其他两条定律相冲突的情况下保护自己。“第零定律”排在这三个定律之前，是要让机器人控制机器人，用伦理算法和向善模型制约有害人类的 AI 系统。“数字去美国化”则针对“美国人工智能殖民主义”以及美国“双头利维坦”难以控制的现实。前者来自斯坦福大学人工智能政策研究中心主任 Marietje Schaae （玛丽切·斯哈克） 2025年8月20日在英国《金融时报》发表的一篇文章，后者见于突尼斯裔法国女学者阿斯玛·姆哈拉 （Asma Mhalla） 2025年出版的专著《赛博朋克：新极权体系》。姆哈拉在这本书中提到的“双头利维坦”是指美国大型科技公司在为人工智能殖民主义编程，建构一种新集权主义制度，巩固美国数字帝国的霸权。
兼有世界性和地方性的集体焦虑或许应是中国社会科学研究者在人工智能时代提炼标识性概念的方向之一。然而检视当前中国社会科学的发展现状即可发现，大量研究仍习惯于套用西方理论概念来裁剪中国现实，同时机械地借用舶来概念解释具有世界性的问题。这种学术概念意义上的依附性就是习近平总书记提到的中国哲学社会科学“有理说不出、说了传不开”（习近平，2016，第24页） 的困境之所在。在人工智能时代，这一困境得以放大的可能性，既是一个关涉中国学术自主性的问题，也是一个关乎人工智能治理的世界性问题。毕竟中国政府发布的《人工智能能力建设普惠计划》列明了面向发展中国家的多项合作意愿：共同挖掘人工智能赋能绿色发展等潜力，共建人工智能开源开放社区，保障和提高妇女和儿童的数字权益，共同开展人工智能语料建设，以及促进和完善数据基础设施等。①以上多项“愿同”在于打破人工智能时代的“硅基帷幕”，突破西方中心主义的知识编码系统，以中国研发和使用人工智能的经验为全球人工智能治理贡献智慧。这种智慧贡献不仅需要科技知识的输入，还有必要溢满社会科学思想养分，其中包含标识性概念。
随着人工智能技术的更新换代，西方学术界提出一系列具有社会科学意义的标识性概念，比如“算法社会”“批判性数据研究”“信息茧房”“版权洗钱”“代理歧视”“数据近亲繁殖”“数字多巴胺攻击”“提示词防护盾”“模型生存本能”。与此同时，一些发展中国家的学者提出“数字殖民主义”与“亡灵政治”等形影相随的见解。“亡灵政治”这一概念来自喀麦隆历史政治学家约瑟夫·阿基勒·姆毕贝 （Joseph-Achille Mbembe），用于刻画“活死人世界”，且针对现代生物权力学说。法国学者福柯将现代生物权力视为对少数人群而言既有保护性亦有压迫性的双刃剑。姆毕贝却认为，世界上很多人生活在既得不到权力机构保护又受到权力机构压迫的濒死者世界。（Mbembe，2019） 一名亚裔荷兰学者借用“亡灵政治”概念，提炼出“亡灵输出”概念，以此阐述人工智能加剧全球不平等的趋势。比如，全球北方需要的数据集加工任务通过众包平台分配给在全球南方包括童工在内的廉价劳动力完成。又如，服务于全球北方国家的高耗能的数据中心在全球南方国家设立分支机构和设施基地，对当地生态环境构成严重威胁。高耗能的人工智能设施导致的气候变化和资源枯竭问题，不成比例地波及全球南方国家。（Regilme，2024） 另有三名非洲学者指出，欧洲20多个国家通过欧盟对人工智能伦理问题采用自上而下的统一原则，强调人工智能匹配欧盟价值观的重要性。相比而言，美国政府采用自下而上的方式，让地方立法机构和企业扮演监管人工智能研发和应用的重要角色。尽管如此，欧美人工智能伦理原则的一致性在于借鉴西方经典的医学伦理原则，即自主、正义、有益、不伤害。这三名学者认为，非洲国家不应效仿欧美的做法，而应运用非洲人熟悉的语言和概念思考人工智能伦理问题，共同发展出体现非洲文化精髓的人工智能伦理准则。尤其对于撒哈拉沙漠以南的非洲国家和人民而言，“人工智能乌班图原则”有可能成为这一努力的根基。在体现集体主义和互惠精神的乌班图思想指导下，非洲国家才有可能在人工智能领域中拧成一股绳，获得发言权。（Gwagwa et al.，2022）
目前中国社会科学界有关人工智能的标识性概念，在数量上仍然相当有限。在经济学界，戚聿东、朱正浩、赵志栋针对人工智能研究，提出了基于以中国理解中国、以中国理解世界、以世界理解中国、以世界理解世界的“四重理解”框架。（戚聿东等，2025） 在社会学界，邱泽奇建议把“人机互生的数智世界”作为社会学的叙述对象，强调人类智能和机器智能共同参与知识生产、创新、传播的三重范式。易言之，人类也不再是知识生产的唯一参与者，机器智能有能力且存在于知识生产之中，由此形成人机共生的格局，进而重构人类的知识生产范式。（邱泽奇，2025） 在人类学界，张小军提出的“人工智人”概念包含“二次性”和“去文化”之说。其意是指人工智能技术基于人类已有的知识、经验、文化和数据进行“二次”加工、复制、重组，这种“二次性”反过来影响人类自身，甚至使人类文化和人们的知信行被机器逻辑重塑。（张小军，2023） 更多的学者先后长期使用了“智能社会”这个概念。在中国社会科学界，“智能社会”作为“信息时代”以及“网络社会”的一种延伸性概念，已有30多年的时间。外国学者对这一概念的使用则是小心翼翼、姗姗来迟。谷歌学术平台的文献检索结果显示，以“智能社会”为篇名的英文论文 2020年之后才出现几篇。在中国知网，以“智能社会”为篇名的中文论文从 1989年到2025年逾270篇。另有学者提出“硅基社会”概念，把硅元素视为智能社会生产要素中最基础的物质性要素，其他生产要素，比如劳动力、技术手段以及劳动对象，由于生产过程出现的“硅基化”转向，因而有可能形塑新型的劳动关系和其他社会关系。“硅基社会”这个概念的提出，源于人类惯于以关键物质及其利用方式来命名历史时期、文化形态、社会特征，由此出现的术语包括：“旧石器时代”“新石器时代”“玉文化”“青铜文化”“采集狩猎民族”“刀耕火种民族”“游牧民族”“农耕社会”“水利社会”“机器时代”“信息时代”“网络社会”。这些术语的一个共性是以物传神，用于揭示某一时代、某个文化、某些社会的特征。如今，硅片是制造人工智能设备芯片的基础性材料。中央处理器、图形处理器、张量处理器，均以硅晶圆为基底。硅基芯片是连接人工智能算法与物理系统的设备，助力人工智能设备与物联网、机器人、5G 等技术实现融合。硅基传感器用于采集现实世界的数据。模拟人脑神经结构的神经形态计算芯片，仍以硅作为核心材料。至少在可以预见的未来，硅仍将是人工智能硬件发展的基石。（景军，2026） 再有就是为人工智能社会科学注入以事寓理的历史叙事魅力，破除有关这一技术进程的欧美中心主义迷思。简言之，来自中国、印度、伊朗以及拉丁美洲、非洲等地区的学者对这一技术的发展都作出过非同小可的贡献。林军、岑峰共同研究出版的 《中国人工智能简史》 一书，回顾了 1979年到 1997年中国人工智能的研发历程，为撰写全球南方与这一技术研发的紧密关系开辟了先河。（林军、岑峰，2023）
总体而言，中国学界近年来加强了对人工智能的社会科学研究，且相对集中在治理议题上。针对治理问题展开研究无疑极有意义，同样重要的努力莫过于全面地建构标识性概念。鉴于西方学界在人工智能社会科学领域较早地提出了一系列标识性概念，另外考虑到许多发展中国家的学者围绕如何建立“主权人工智能”问题也提出了为数不少的标识性概念，中国社会科学界若不能以与时俱进的速度和决心及时地提出更多的切中要害、具有系统性和创新性、蕴含本土性和世界性意义的标识性概念，就会在人工智能领域陷入被动境地，甚至丧失话语权。
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