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灵识社会:一种未来社会形态的构想

第一财经 2026-06-11 14:58:11 听新闻

作者:盘古智库新大航海时代公益课题组    责编:任绍敏

人类与智能体借助自然语言交互、可穿戴智能设备、脑机接口等载体实现全方位、无缝隙的深度耦合,一种突破人类生物局限、超越单一AI逻辑框架的扩展心智就此形成。

人工智能技术正全方位渗透经济、生产、生活、教育、治理等人类社会各个领域,逐步引发人类文明形态的深层嬗变。当下,社会各界普遍关注AI带来的岗位替代、数字鸿沟、价值重构等现实问题,传统社会结构、劳动模式、分配逻辑与发展理念均面临全新挑战。

在此背景下,盘古智库提出灵识社会这一新型社会形态构想,聚焦人类与智能体深度协同发展的未来图景。灵识社会是以人机融合认知为核心驱动力,以创造性思维全面激活为基本特征,以劳动价值重塑、社会普惠发展、人的全面自由发展为最终目标的新型社会结构。

灵识:人工智能与新大航海时代的必然产物

想要理解灵识,首先需要厘清几组核心概念的边界:灵识既不等同于人类原生生物智能,也并非纯粹的人工智能,更不是简单的智能辅助与能力增强。人类原生智慧依托生物大脑运作,具备直觉感知、情感共鸣、价值判断、意义赋予等独有能力,但受限于生理极限,存在算力不足、记忆有限、注意力稀缺、认知偏差等天然短板;人工智能则拥有海量存储、高速运算、全域模式识别、不间断作业的优势,却无法形成真正的主观理解、价值立场与情感体验。

当人类与智能体借助自然语言交互、可穿戴智能设备、脑机接口等载体实现全方位、无缝隙的深度耦合,两类能力相互补充、彼此赋能,一种突破人类生物局限、超越单一AI逻辑框架的扩展心智就此形成,这便是灵识。从生产要素演进的视角来看,工业时代的核心生产要素是土地、劳动力与实体资本,电气时代依托能源与工业机器实现生产力跃升,而在新大航海时代,知识、算力、算法与人机协同形成的灵识,成为驱动社会发展的第一生产要素。

灵识是人机协同进化的综合性成果,是二者融合后诞生的新质能力。AI可以在极短时间内调取人类数千年积累的全部文明成果,完成信息筛选、逻辑推演、数据拆解等机械化工作;人类则发挥碳基生命独有的创造力、同理心、价值取向,完成目标设定、方向把控、内容赋意等核心工作。二者结合形成的灵识,是兼具理性运算与人文温度、逻辑规则与灵感创造的复合型认知形态。如同蒸汽机定义工业时代、电力定义电气时代一般,灵识也成为本次智能革命时代最本质的标识。

灵识作为复杂人机系统的思维涌现

“灵识”自带“灵光一现”的意象,这一表述并非单纯的文学修辞,而是精准概括了灵识发挥作用的核心机制——复杂系统涌现。根据复杂系统理论,当大量基础单元按照特定规则相互联结、持续互动时,系统整体会诞生出任何单一单元都不具备的全新属性与能力,这种现象即为涌现。自然界中存在大量典型案例:单只蚂蚁行为简单无序,蚁群却能协同构筑结构精巧的巢穴;单个神经元不具备思维能力,亿万神经元连接成大脑后,便诞生了意识、思考与创造能力。灵识,正是人类群体与AI系统深度耦合后,形成的高阶智能涌现现象。

灵识的智能涌现并非随机、偶然的灵感迸发,它的稳定发生需要一套完整的支撑条件:第一,多元知识的普惠可及,开放的知识库、数据资源与信息渠道,为跨界思考提供素材基础;第二,松弛且专注的认知状态,摆脱机械式任务束缚,让思维拥有自由探索的空间;第三,高频高效的人机交互,保持人类与智能体的持续联动,形成稳定的认知循环;第四,具备综合素养的灵识主体,主体需要拥有好奇心、跨界整合能力、批判性思维与创新意识,这是触发涌现的核心关键,在这一支撑体系下,灵识的涌现便从偶然走向常态。

同时也需要客观看待,灵识的普及不代表个体认知能力会走向绝对平均。即便人人都可借助AI触发思维涌现,个体的思维素养、学习能力、探索意愿依然会形成认知分层,进而催生新的认知差距。对此,社会需要依托普惠教育、公共知识平台、基础智能工具均等化供给等方式,尽可能缩小认知鸿沟,保障创新机会的公平性。

灵识社会对劳动结构的系统性重构

自工业文明建立以来,“就业”始终是维系社会运转的核心基石。灵识社会的到来,将从底层逻辑上颠覆传统劳动模式,推动整个社会从“就业”全面转向“乐业”。

二者存在本质区别:就业以生存为核心目标,劳动是外部强加的义务与谋生工具,具备被动性、功利性、依附性,劳动者被固定在岗位框架之内;乐业以自我实现为核心目标,劳动是个体表达自我、释放创造力、追寻人生意义的内在需求,具备主动性、创造性、志趣性,劳动本身即是价值与快乐的来源。灵识社会为这一转变提供了坚实的技术基础与社会条件。

首先,人工智能将系统性替代全领域的程序化、重复性劳动,但这并非社会危机,而是人类摆脱异化劳动的历史性解放。人类得以从机械、枯燥、无创造性的劳动中抽身,将时间与精力投向更契合自身天性的创造性领域。

其次,灵识的普及推动生产资料全面民主化,让大众化创造成为现实。如今AIGC内容创作、智能辅助设计、轻量化研发等应用,已经初步印证了这一趋势。生产资料不再被少数机构、资本垄断,普通个体拥有了独立开展创造性劳动的能力。

当然,从“就业”到“乐业”的转型无法自然完成,需要配套社会制度作为支撑。一是普惠型社会保障体系,探索完善全民基本收入、跨职业技能再培训、就业过渡保障等制度,兜底民众基本生活,解除生存焦虑;二是开放共享的数字基础设施,免费向社会供给基础算力、公共知识库、通用创作工具,保障生产资料的全民可及;三是弹性化社会组织形态,打破传统科层制架构,推广项目制、灵活协作、自由联合体等组织模式,适配创造性劳动的运行规律。

通向共同富裕的现实路径

传统语境下的共同富裕,更多聚焦于物质财富均等、收入差距缩小、基本公共服务全覆盖,核心落脚点在物质层面。而灵识社会所追求的共同富裕,是物质富裕与精神富裕相统一的高阶形态:一方面,依托普惠数字经济、完善的社会保障与分配制度,夯实全民物质生活保障,实现基础层面的物质共同富裕;另一方面,让每一个社会成员都能借助灵识释放创造潜能,平等参与价值创造、体验劳动乐趣、实现自我价值,达成精神层面的共同富裕。此时,衡量“富裕”的标准不再局限于个人拥有多少物质财富,而是个体能够创造多少价值、体验多少生命意义、实现多大程度的自我发展。

灵识社会同时构建起“我为人人,人人为我”的良性微观运行机制。经过合理规划与治理的AI系统,将成为全社会共享的公共知识公地;个体依托灵识完成的创意、知识、成果,可通过数字平台快速共享、惠及全体社会成员。

需要清醒认识的是,灵识社会不会随着技术发展自动生成,理想形态的落地离不开主动的制度设计、完善的规则约束与广泛的社会共识。当前阶段,各类潜在风险已然显现:灵识鸿沟问题,数字素养、智能工具使用能力的差距,会进一步拉大不同群体的发展差距;算力与算法垄断问题,头部企业凭借技术与资本优势垄断高端算力、优质模型,挤压普通个体与中小主体的发展空间;数字权利缺失问题,数据产权、灵识创造成果归属、人机协同伦理等规则尚未建立;此外,人机关系失衡、智能滥用等伦理风险也亟待防范。

针对以上风险,需要同步推进多维度治理建设:一是强化智能领域反垄断监管,对算力、通用大模型、核心算法等关键资源实施公共化规制,防止资本无序垄断;二是加快数字权利立法,明确个人数据权益、人机协同创作成果的产权规则,筑牢数字时代权利边界;三是布局国家级公共智能基础设施,打造免费开放的公共AI平台、全民知识库,弥合灵识鸿沟;四是建立统一的人机协同伦理准则与社会治理框架,规范技术应用边界。

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