生成式人工智能为新文科建设带来的机遇与挑战

生成式人工智能的快速发展正深刻改变着高等教育,也为新文科建设带来了巨大的机遇和挑战。在教育领域,生成式人工智能将引发教育格局、教育目标、教育理念、教学方法、教学内容等的巨大变革;在科研方面,生成式人工智能将对未来的学术范式、研究方法、研究问题以及具体研究工作的开展带来创新。但是,生成式人工智能在生成内容的准确性、生成方式的合法性以及技术应用造成的依赖性等方面存在风险。尽管还有很多弊端,但不可否认的是生成式人工智能与新文科建设深度融合的时代已经到来。哲学社会科学工作者应以友好而谨慎的态度充分合理地利用新技术,从文科学生的培养方案、教学主体的素养提升、学科建设的交叉融合和技术规范的合理完善等方面助推人工智能与新文科建设的深度融合。既要学习接受新技术和新问题,也要谨防新风险和新挑战。     

生成式人工智能介入知识生产的功用探析——借助ChatGPT和“文心一言”探究数字劳动的体验

ChatGPT和“文心一言”作为生成式人工智能的新产品，造就了人机合作进行知识生产（尤其是学术研究）的新形式。以探究数字劳动的含义为例，以人机问答的方式获得机器智能提供的答案，这展现了ChatGPT和“文心一言”可以辅助人进行学术研究的新功用，从而形成人机合作的知识生产新模式。在这种模式中，机器智能在提供资源的概括和简单的文本生成方面对人的知识生产提供高效的帮助，并通过人机问答的互动使这种帮助更具针对性和时效性。通过对机器生成内容的具体考察，深入体验这两款生成式人工智能新产品的实际使用，也可以发现其明显的不足和局限，尤其体现在：由于受限于训练数据集和能够进入的学术资源数据库，其归纳既有知识成果的全面性和准确性与人的要求还有较大的差距，更不能替代人去进行原创性的知识创新。鉴于此，需要理性地看待智能机器为人类的知识生产所能起到的功用，既要前瞻性预测这一新型的人机协同方式对人类未来知识生产走向的巨大影响和积极意义，也要根据现阶段生成式人工智能的工作机制，发挥好人在使用提示词等方面的作用，通过人的积极作为来调动智能辅助系统的潜能，在人机之间既有合理的分工又有融洽的互补式合作，来助力学术研究型知识生产活动的开展，并对人作为知识生产的主体始终保持足够的警醒。     

数字劳动与智能时代的"软工作"

随着人工智能的迅速发展,人类在工作领域面临着由人工智能所带来的极大挑战.不仅一些以往一直被视为人类专属的工作逐渐被人工智能所取代,而且随着算法的进步,人工智能的各项能力还会得到提升,其在理论上能够替代未来出现的各种新工作.由于技术和工作都是关系到人生存与发展的重要因素,所以,我们有必要通过重新思考人类发明和改进技术的初始目的 来找到智能时代人类的工作方式.根据马克思主义技术观,人类在智能时代所从事的必定是能够实现人自由全面发展的"软工作",尤其是打破了劳动与休闲严格区分的、具有社会性的、能促进人机关系和谐发展的数字劳动.我们需要做的是:转变工作观念、重构工作方式并开辟新的"软工作"领域.     

耦合与调适：数字乡村赋能乡村振兴何以行?

数字乡村赋能乡村振兴建设是借助大数据和人工智能的算法优势，集物联网、智能管理、农业自动化等于一体的新兴赋能农业农村发展模式。数字乡村在接续乡村振兴、融合乡村产业、赋能乡村综合治理、提升乡村数据价值等方面具有重要的应用价值和意义，可以说数字乡村成为赋能乡村振兴建设的引擎。当前，数字乡村赋能乡村振兴建设中还会遇到技术障碍、技术差异、技术鸿沟、技术堕距等张力困境，阻碍了乡村振兴的数字化转型。针对乡村振兴数字化转型遇到的突出问题，应充分利用数字化的赋能耦合调适功能，通过健全共建主体利益联盟、建立城乡数据耦合机制、提升数字包容优化路径、建构乡村新业态最优化等措施，不断推进数字赋能乡村振兴发展，对解决“三农”问题，实现农业农村数字化高质量转型发展具有重要的现实意义。     

数字时代劳动教育的现实考量与实践转向

数字时代,劳动形态与劳动分工的转变加剧了劳动教育发展的现实复杂性。数字时代的劳动教育应致力于培养学生正确的劳动价值观,提升数字时代学生创造性的劳动能力,促进数字时代学生健康劳动关系的建立。由于缺少经验、制度、物质条件等的支持,数字时代劳动教育的发展面临价值理念失衡、教育性缺失、发生时空泛化等难题。数字时代劳动教育的实现需要明晰劳动教育的发展方向,促成数字时代劳动教育的内容体系建构,增进数字时代劳动教育的实践正义。     

生成式人工智能对音乐传播的变革探讨

伴随媒体信息技术的更迭进化和数字音乐产业的蓬勃发展,以音乐内容为生产核心、音乐营销与服务为传播要素的生成式人工智能音乐快速兴起,数字音乐内容生产与传播的交互结构、数字音乐内容内容协作与内容应用都发生了巨大变化。人工智能提升了人类参与全媒体内容生产的速率与效能,形成新型中心化全媒体传播体系。生成式人工智能使全媒体生产传播的供给侧结构性角色发生变革的同时,也需要建立一系列的风险预估与规避体制。     

ChatGPT类生成式人工智能的意识形态风险及其防控策略

面对人工智能技术的重大突破,尤其是ChatGPT等新一代人工智能在社会生活各个领域的广泛应用,审视、预判和防范ChatGPT类生成式人工智能的意识形态风险成为一个重要的理论课题。ChatGPT类生成式人工智能环境下的意识形态传播具有可塑性、可量化性、个性化和精准预测性等特点。ChatGPT类生成式人工智能介入意识形态传播的技术路径体现在技术与思想的耦合、预测性的算法推荐、个性化的话语创设和赋权性的网络传播等方面。ChatGPT类生成式人工智能介入意识形态传播会带来算法歧视、数据失真、算法监控和算法反噬等潜在的风险。应通过统筹科技伦理规制算法推荐、设计主流意识形态驾驭算法、协调传播主体与客体的价值需求、强化大数据技术检测与治理等,加强对ChatGPT类生成式人工智能意识形态风险的防控。     

共同富裕：数字劳动与数字资本剥削的中国应对

数字时代,数字资本扩张与数字劳动异化现象凸显,疾呼破局良方。数字劳动作为新时代典型劳动范式,在促进社会劳动生产率提升与世界经济革命性发展的同时,也为数字资本剥削提供了血液。在资本主义下,资本剥削的秘密在于通过与数字技术的合谋以更隐蔽、更合理的方式控制数字劳动,进行资本增殖。为兴利避害,我国从批判与建构双重视角提出了遏制数字资本野蛮扩张的中国方案,即发挥社会主义制度优势,将数字资本纳入到共同富裕的战略框架,坚持“以人民为中心”的经济发展立场,以调整数字劳动生产关系,凝聚数字经济共建合力为基本前提,以完善社会主义分配和社会保障制度作为重要路径,推进全体人民共同富裕。     

数字资本主义条件下“劳动价值论”的当代价值透视

“劳动价值论”当代价值的重新激活,需要建立在对以数字资本主义为代表的当代资本主义新变化的观照之上。 “活劳动”作为剩余价值唯一来源这一论断,正在面对着以“无人工厂”为代表的新的生产方式的挑战;以数字劳动为代表的劳动新形式也使得劳动与资本的对立程度进一步加深。面对数字技术加持下的劳动产品形态、劳动过程的控制、劳动者自身等正在发生的变化,仍需要回到价值生产领域之中,立足于资本主义劳动和资本的结构性矛盾,借助马克思主义政治经济学批判的立场和方法,把握数字技术与社会现实生产方式的复杂关系,从而深刻理解数字资本主义的本质与特征。     

积极应对生成式人工智能对文科教育的挑战

生成式人工智能将人类引向AI辅助生存的环境中。文科教育视野应从面向现在转为面向未来，直面GAI对知识生产领域、学生就业领域以及应试教育根基的深度挑战。文科教育基本模式应从传承式文科教育跃升为创新性文科教育，兼顾专业训练的功利目标和素质教育的超越目标，尤其强调以意义而非数据为中心。文科教育创新性变革至少可以强调从博学转向慎思、专学转向通学、提升科学素养、熟悉技术工具、专业精品教育、意义扎根交往等方面，以应对生成式人工智能对教育领域的巨大冲击。     

人工智能推动舆论生态转型及其治理进路

以人工智能为代表的数字技术推动了网络舆论环境的生态化转型,使得网络舆论热点的酝酿、发展与爆发环节发生了结构性的变化,进而为智能媒体时代个体的信息接受与观点表达设置了新的“技术—文化逻辑”。具体而言,生成式人工智能技术借由自动化信息生产、精准化算法推荐与情感化交互对话呼应了网络舆论在场景、主体与内容等维度上的发展趋势,在任务型知识生产与辅助型角色层面为网络舆论研究理论带来了新的想象空间。利用人工智能技术进行舆论治理,须满足两个前置条件:确立技术向善的价值立场;科学把握人工智能时代的舆论生成、演化规律。     

中国特色社会主义政治经济学如何迎接新经济时代的挑战?

世界正在进入新经济发展时代,随着互联网、大数据、人工智能等新技术的兴起与发展,世界经济体系开始由传统经济占主导逐渐向新经济占主导转变。新经济是一种以信息化和互联网为主导的经济形态,是新技术、新产业、新业态、新模式的综合。新经济发展给传统政治经济学的财富理论、劳动价值理论、生产力理论、商品理论、交换理论、再生产理论带来了挑战。针对这些新的挑战,面对新经济带来的新变化,中国特色社会主义政治经济学需要拓展研究视野,更新研究方法,在财富理论、劳动价值理论、生产力理论、商品理论和再生产理论上不断创新发展,以提高其解释现实和指导实践的能力。     

人工智能和社会科学研究

人工智能属于通用目的技术,不仅能够引发产业变革,而且能够催生新科学研究范式。随着以生成式人工智能为代表的通用人工智能的发展,人工智能的应用成为社会科学研究范式创新的前沿。数据的高维度、编程语言的强结构性和长程关联性、以参数形式表征的隐式知识库和预训练的结构重整带来新知识和模式发现,为社会科学研究创造出新的发展空间。同时,数据隐私、价值观和研究结论的“黑箱”化带来了人工智能在社会科学应用中的新挑战。如何把大模型的知识发现和基于研究者实践经验的探索式研究相结合,形成人机共生演进的知识生产方式,是社会科学研究中人工智能应用的方向。     

生成式人工智能与知识生产新形态——关于三阶知识生产的探析

知识生产是智能时代人类的“主业”，以ChatGPT为代表的生成式人工智能正在深度地介入和改变人类知识生产的方式和内涵，使得“三阶知识生产”在既有一阶和二阶知识生产的基础上走向前台。三阶知识生产开辟了文本自动生成和人机对话等智能交互的新方式，可以对人在知识生产中提升效率以及获取灵感等提供强大的帮助，还可以取代人的一些传统的二阶知识生产活动，并为提升一阶知识生产能力拓展了新的路径。通过三阶知识来定位生成式人工智能的认识论功能，有助于合理地评价以ChatGPT为代表的知识生产新工具的价值和意义。     

劳动替代危机下人机关系的颠覆与重建

生成式人工智能热潮再次引发社会普遍焦虑,主要体现为作为人类独有能力的语言与情感劳动的替代性担忧。导致替代焦虑的根源与传统的人机对立观有直接关联,即机器是作为人类主体的工具性存在,这种观点并未准确辨识人与技术的协作共生关系,难以有效应对生成式人工智能在当代社会中角色的新变化。为了解决这一问题,需要走出人类中心主义,重新辨析人的本质与人工智能劳动的角色,将人工智能从人类中心的权力结构中解放出来,寻求对传统人机关系的颠覆,视人工智能为与人类共生的存在者,在坚守人的本性基础上重建协同共生的人机共同体。     

数字资本主义下数字劳动的主体性发展困境与出路——马克思主义视域下的数字劳动批判

信息技术与生产劳动的结合必然会带来新的颠覆性革命,以信息技术为载体的数字劳动正在不断地改写着资本主义生产方式。以数字资本为载体的数字劳动也是驱动数字资本增值的动力,并在全球范围内构建了数字劳动的治理体系。资本主义制度下的数字劳动背后隐藏着深刻的符码逻辑和物化逻辑,被技术拜物教捆绑的数字劳动者在主体性发展方面陷入能动式微、发展失衡和建构混乱的困境。将数字劳动者置于资本主义体系中可以发现,数字劳动者只有彻底脱离异化和剥削,回归到以劳动为第一目的、以交往为第一需要的主体发展状态中,才能真正实现对个人本质的全部占有。对资本主义条件下数字劳动的批判并不意味着拒绝数字技术所引发的科技革新和社会进步,而是在广泛运用数字技术的基础上克服数字劳动者的异化状态,充分促进劳动者的主体性发展。     

人工智能背景下大学生劳动精神培育的逻辑理路

弘扬劳动精神是培养社会主义合格建设者和可靠接班人的重要举措,人工智能的发展对大学生劳动精神培育提出了新挑战和新要求。为更好应对人工智能发展带来的对人的意志、道德和社会角色的挑战,在辛勤劳动中承继奉献传统、在诚实劳动中坚守奋斗本心、在创造性劳动中弘扬创造新风,需注重理论引导与实践践行的结合,推动传统教学模式和现代科学技术相融合,通过理论引领、实践夯实、科技助力等方式培育大学生的劳动精神,推动高校劳动育人的新发展。     

数字经济时代的中庸领导智慧研究

世界正处于工业经济向数字经济转型的大变革时代。数字时代呈现出快速变化、日趋复杂、充满模糊和不确定等新特征，企业领导者面临着认知产生凝滞、整合冲突常态化和决策逻辑亟待改变等新挑战。源自中华优秀传统文化的中庸智慧将为领导者应对环境新变化提供有益启迪。本文分析了数字经济的新特征，总结了领导者面临的新挑战，阐述了中庸领导智慧的时代价值，提出了数字经济时代中庸领导的五项法则。     

从数字资本逻辑走向人本逻辑:数字劳动推动人的自由全面发展

在数字经济时代,数字劳动成为劳动的新形态,它除了具有传统劳动的一般性特征,还具有劳动过程数字化、劳动时空自由化、劳动观念虚无化等特殊性,其本质上依旧属于物质劳动和生产劳动。当前,被数字资本逻辑控制的数字劳动产生了一系列问题：一是通过数据垄断加剧贫富分化;二是利用劳动和闲暇界限的模糊加深对劳动主体的控制;三是通过技术操控背离劳动属人性,这一切都扩大了数字资本控制劳动者的广度和深度,更大程度上抑制了人的自由全面发展。唯有超越数字资本逻辑,通过数据共享、劳动与闲暇相融合、技术反哺等方式最大限度发挥数字劳动有利于人发展的优势,方能推动数字劳动从数字资本逻辑走向人本逻辑,实现人的自由全面发展。     

站在巨人肩膀上的初学者:社会科学研究中的生成式人工智能

如何利用生成式人工智能助力社会科学研究是近期社会科学研究者们共同关心的重要议题之一。在此背景下,从一般社会科学研究的实践需求出发,通过具体的实例考察生成式人工智能在社会科学研究的理论、方法和研究偏误三个方面的具体表现。生成式人工智能对于总结和复现现有资料具有很大的优势,以其强大算力来预处理海量在线资料,可以帮助研究者节省信息搜索的时间成本和精力成本。但是,生成式人工智能难以对既有理论进行“阅读”后的“理解”,同时亦不擅长进行方法层面的优劣对比和新分析工具的开发。此外,在生成内容上也表现出明显的偏见或者误差。背靠人类既有资料积累的生成式人工智能可谓站在巨人肩膀上,但由于其本身缺乏成熟的能动创新能力,生成式人工智能在学术研究的意义上仍然是一位“初学者”。如何引导和培养这位“初学者”,是社会科学研究者需要思考和完成的任务。