第二届“马克思主义视域下的人工智能研究”“人工智能＋思政课改革”暨第24届上海中青年技术哲学论坛会议现场 本网记者 陈炼/摄

　　中国社会科学网上海讯（记者 查建国 夏立 陈炼）3月27日，上海市自然辩证法研究会技术哲学专业委员会、上海师范大学马克思主义学院主办，上海师范大学21世纪马克思主义研究中心和上海德育课程教学研究基地承办的第二届“马克思主义视域下的人工智能研究”“人工智能＋思政课改革”暨第24届上海中青年技术哲学论坛在上海师范大学召开。上海师范大学马克思主义学院副院长赵银亮、复旦大学发展研究院杨庆峰教授分别作开幕式发言。

　　本次论坛采用线上线下相结合的方式举行。来自清华大学、复旦大学、上海交通大学、厦门大学、中国政法大学、中央党校、中国社会科学院、上海社会科学院、上海大学、江西师范大学、上海师范大学等全国各地高校和科研机构的170多位专家学者出席会议，共有14位专家学者进行了研究成果的汇报交流。整个论坛主要围绕“人工智能+思政课改革”“马克思主义视域下的人工智能研究”两个主题展开。

　　做好人工智能与思政教育的跨界融合

　　围绕着“人工智能+思政课改革”这一主题，上海师范大学马克思主义学院院长张志丹教授表示，人工智能的发展给传统的意识形态、马克思主义理论和思政课改革带来了巨大机遇与挑战，思政课对此不能失语、失声、失踪，而是需要从哲学高度给予必要的多维关切。我们唯有慎重对待人工智能的当代发展，才能在有助于马克思主义理论当代创变与功能发挥的同时，引领新时代人工智能和智能机器人的健康发展，更好地服务于人类美好生活与福祉。这就对担负着马克思主义理论教育重任的思政课的改革创新提出了迫切的要求。

　　上海师范大学马克思主义学院吴宁教授提出，大数据和人工智能时代的到来彻底改变了人们的日常生活，涉及生活的各个方面，同时开启了思想政治教育的新领域。人工智能时代的思想政治教育有助于实现个性化教育、对受教育者进行多元评价、增强信息化工作能力等，也面临着网络安全、网络伦理道德、技术支撑等挑战。我们必须运用人工智能大数据增强网络治理的有效性、高校思想政治教育的针对性和实效性等，推进“人工智能+思想政治”教育的创新实践。人工智能在改变社会和人们的思想与行为的同时,也深刻影响并改变着思想政治教育模式和途径，给当前的思想政治教育带来新的挑战和机遇。

　　山东师范大学马克思主义学院左娟凡博士认为，人工智能与思想政治教育的跨界融合，取得了许多令人瞩目的成就，扩宽了思想政治教育的教学管理途径，也给思政课堂和教师角色带来了前所未有的冲击。我们应以鼓励思想政治教育挖掘智能化课程资源为依托，以培养具有综合素质的思政教育团队为助力，以实现智能化人才培养目标为重点，切实将三种智能形态融入思想政治教育过程。

　　围绕“马克思主义视域下的人工智能研究”这一主题，上海社会科学院哲学研究所副所长成素梅研究员认为，人工智能本身就是马克思主义理论研究的应有之义。在人工智能时代，思政课堂的教学形式应当作出相应改革。她结合四次技术革命分析认为，人工智能革命与前三次技术革命不同，它是一种汇聚技术，从赋能技术转变为赋智技术，有着适应性、会聚性、融合性、互联性和意识性的显著特质，我们不能将人工智能笼统的归于信息革命中，而应将其看作第四次技术革命。人工智能带来的自动化为人的劳动带来了解放，我们应做好美好生活与生命意义和自我成长的反思。

　　研判未来新型人机关系的新方向、新可能

　　杨庆峰阐述了“人工智能的迷思及其限度”问题。他从技术想象的两种形式出发，认为想象与技术是互动关联的，并将技术想象的形式分为五个方面：第一，合理的技术想象与过度的技术想象；第二，AI想象化的理性根据；第三，AI想象化的科学根据；第四，加剧的疏离感:AI去想象化的可能性障碍；第五，寻找熟悉感:AI去想象化的哲学之路。最后，他认为，在对人工智能的讨论中，面对独特的技术文化，合理的想象与反思有助于人工智能的发展，过度的想象则会阻碍其发展。

　　上海大学马克思主义学院闫坤如教授认为，随着人工智能时代的来临，人对技术的依赖性不断加深，技术在生理上、心理上重塑着人对自我和世界的认知，不断加大对人类的影响。我们应从方法论革命与科学论革命两个方面进行科学研究革命，立足于大数据特征，进一步引出当前人工智能时代下所面临的数据困境问题。她主要围绕经济、政治、国际竞争以及学术研究四个角度作了展开，并且提出了大数据的共享-隐私悖论，从数据共享-隐私悖论、个人的隐私态度与隐私行为悖论以及意识与行动悖论三个方面展开具体阐述。最后，她基于数据困境产生原因的分析，提出了相应的规避路径。

　　上海交通大学马克思主义学院闫宏秀教授围绕“哲学如何解码技术”问题展开分析，认为面对技术议题，作为时代精神精华的哲学对技术的思考是其应有之义。她认为，面对技术的发展，我们需要结合时代背景，再度审视技术哲学的发展路向，进而实现对技术的有效编码。技术哲学并非仅仅是对技术的哲学脚注，而是在对技术本质的厘清中，走向技术实践，而这种走向恰恰需要先验与经验的联袂。技术的发展必须突破技术工具论的局部有效性，应将伦理作为其内在的一个严肃方面。在技术时代，技术哲学应通过跨学科的协同作战与技术哲学自身独特性的保有开启哲学解码技术之路，在对技术审视的基础之上，走向规范与引领，以慎思的哲学姿态拥抱技术。

　　同济大学马克思主义学院李振教授从马克思的“人与机器”思想出发，探讨了智能时代的“人机关系”问题。他认为，“人与机器”复杂而深邃的辩证存在关系被当代窄化、浅化是一个越来越值得忧虑和反省的时代现象。世界本来没有机器，任何机器的产生、发展及本质皆不是“物本身”，而是特定生产关系和社会关系的执行者、实现者和体现者。马克思彻底走出抽象的“人与技术”关系，将“人与机器”的还原为现实生产、生活权力关系、资本生产关系的直接显现和实现机制。回应时代课题，我们必须“回到马克思”，在马克思人机关系思想的批判视域下，智能时代“人机关系”不仅仅是生活（包括精神文化）领域的全面监控与宰制，而且是生产领域的全面扩张和替代。致力于当下现实与未来发展，应以构建“以人为本”的人工智能应用道德规范为着力点，构建“以人为本”的“人机共融”和谐态势，实现真正的人的自由全面发展与解放，探索未来新型人机关系的新方向、新可能。

　　上海师范大学马克思主义学院贾淑品教授表示，明确如何创造幸福的问题，有助于我们深化对马克思劳动价值论的认识，科学回答人工智能背景下劳动价值的地位，进一步深入理解劳动与幸福的关系。她认为，人工智能背景下生产力要素的智能化增强，社会主义制度是劳动创造价值、劳动创造幸福的保障，在人工智能背景下，更需要进行劳动创造价值、劳动创造幸福的劳动教育。

　　探索人工智能时代未来社会的理想状态

　　针对“人工智能对马克思劳动价值论的挑战”问题，江西师范大学马克思主义学院王水兴副教授认为，人工智能时代，人的劳动是创造价值的唯一源泉不会改变，劳动者作为社会生产者和消费者的双重主体地位不会改变。技术进化中人工智能能否超越人类智能，取决于人们如何定义处在技术和社会双重进化中的“人类智能”和“人类”。他认为，人工智能不会使劳动阶级成为多余阶级，也不能自发消解资本主义雇佣劳动制度。人工智能“劳动”与人类劳动不具有等同意义。智能社会深度发展，人工智能将代替社会的“必要劳动”和“异化劳动”，丰富和发展人的本质的自由劳动将成为人们生活的第一需要。为此，只有把科技革命和社会革命结合起来，人工智能才能发挥促进人类自由全面发展的“历史杠杆”作用。

　　上海师范大学马克思主义学院苏令银副教授从马克思对“一般智力和机器技术体系”的研究出发，提出马克思对科学技术在生产资料中的地位的认识。他认为，一般智力、科学技术和机器技术体系的特殊之处在于，它消耗其他形式的原料就像工人消耗食物一样，但作为劳动工具，其作用却不同于工人个人，这与人工智能对当代资本与劳动力关系重塑的争论相吻合。在此基础上，随着人工智能技术的进步，资本主义经济发展出现了劳动物化和经济“优步化”趋势，其可能会加剧资本和劳动力之间的矛盾。无论是在后资本主义时代还是后劳动时代，人工智能技术应用所带来的失业风险表明，劳动力投入下降的紧张性和复杂性，必将导致劳动力与技术、资本问题的产生。苏令银认为，只有运用马克思主义基本原理研判人工智能对当代资本-劳动力关系所具有的深远影响，可以预见人工智能时代对劳动者解放的可能性是未来社会的理想状态。

　　针对“算法歧视的治理”问题，厦门大学哲学系詹好博士表示，算法歧视是近几年国内外科学界和哲学界的研究热门方向，其中，算法歧视治理是在这一系列研究的重点。算法歧视治理涉及对于算法歧视现象产生原因以及对于规制问题的诸多讨论，其难点在于对治理边界与问责边界的把控。他主要从方法维度及时间维度出发，分析不同治理方案的核心观点及面临的困难。同时，还列举了按方法维度划分算法歧视治理方案所带来的弊端，以及使用时间维度中的事中治理方案来解决算法歧视问题所带来的优势。

　　杭州电子科技大学刘宇老师在发言中提出，学界依据人工智能的认知水平将其划分为“弱”“强”“超”三个阶段，并隐喻为“超脑”“超人”和“超神”三种境界。他从马克思主义认识论的分析视角来审视、预判和批判人工智能的认知方式、认知程度与认知本质。在发言中，他首先对人类智慧与人工智能的认知差异及本质区别展开论述；其次通过对机器主体在类本质特征上的核心差异来进行反驳人工智能主体存在论与认知论的溯因推理；并且，借助人机合体复合生物模式、机器文明共生模式以及人类文明“黑域”模式来进行未来“人际关系”的预测；最后提出从马克思主义认识论出发，实现对人工智能的技术控制。

　　中国政法大学人文学院孙国柱老师就“人工智能时代背景下中国传统文化的学科设置问题”进行了探讨，认为随着人工智能时代的来临，人类固有的知识体系发生了前所未有的变化，相应的现有的学科生态亦需要有一番新的分合整合。