盛世豪专栏丨人文为人工智能立心

盛世豪

浙江省政府咨询委学术委副主任

浙江省社科联名誉主席

“当机器开始思考，人类如何与之相处？当算法参与决策，安全如何保障？当技术挑战伦理，治理如何跟上？当鸿沟不断拉大，普惠如何实现？”习近平主席在2026世界人工智能大会开幕式上的主旨讲话中提出的这四道“时代之问”，犹如四面明镜，照见了智能时代最深层的困惑。

当AI以前所未有的深度介入人类文明的创造过程，一个深刻的悖论也随之浮现：AI的能力越是逼近人类、越是能够模拟人类的表达与创造，它自身就越是陷入一种“意义真空”。AI可以生成一首以假乱真的杜甫风格律诗，却既不理解“国破山河在”所承载的历史悲怆与家国情怀，也不对文字所蕴含的伦理后果承担任何责任；它能以惊人的效率优化算法、提升产出，却无法回答“优化目标由谁定义、算法应当服务于谁”。能力越强，方向问题越迫切——这正是人工智能创新发展面临的“能力—意义”悖论。因此，人文不应是人工智能的外部约束或事后补丁，而应成为其创新发展的底层价值架构——它在创新链的每一个环节中定义方向、供给资源、孕育场景、承载生态、激发活力，构成人工智能创新发展的价值根基与意义来源。

一、人文之于人工智能创新发展的价值根基

长期以来，人文在科技创新的主流叙事中一直处于边缘位置。它被视为科技的“装饰品”——为冰冷的算法增添一丝温暖的叙事；被视为创新的“软背景”——为硬核的研发提供一点文化点缀；甚至被简化为可有可无的“文化配套”——在科技园区里开几家咖啡馆、挂几幅艺术作品便已足够。人们习惯聚焦算力、算法与数据，仿佛科技创新是一条自我驱动的直线。然而，随着人工智能日益逼近“类人”智能的临界点，一个不容回避的事实是，创新从来不只是科技活动，它同时是价值选择、知识建构与社会互动。科技能够回答“能否实现”，却无法回答“为何出发、凭何展开、向何处去”。对于人工智能这种能力边界远超单一场景的通用目的技术而言，每一次能力跃升都会将方向与意义的问题放大一分。人文的价值沿着创新链逐层展现，构成人工智能创新发展的价值底座。

（一）价值校正：为人工智能定向

工具理性解决“怎么做”的效率问题，价值理性解决“为何做”的方向问题。科技能力的高速扩张不能自动带来正确的方向，必须借助人文价值为“能力”锚定“方向”。熊彼特将创新界定为“建立一种新的生产函数”，而生产要素的新组合首先是价值选择。人工智能作为典型的通用目的技术，其应用场景横跨医疗、金融、司法、教育等高度价值敏感的领域，这使得价值校正已从抽象的哲学议题变为紧迫的技术刚需。从我国《新一代人工智能伦理规范》《生成式人工智能服务管理暂行办法》，到联合国教科文组织《人工智能伦理问题建议书》、欧盟《人工智能法案》，全球AI治理框架的密集涌现，本质上都是在为智能技术安装价值罗盘。“用全人类共同价值塑造人工智能的价值观”，其深意正在于推动价值观从人工智能的外挂附件转换为内嵌的核心构件。

价值校正并非悬浮于代码之上的抽象教条，而是可以落地的工程实践。杭州“城市大脑”从交通治堵起步，却未止步于效率最优：算法工程师被要求在信号优化模型中加入“景观道路优先保护”的权重参数，使“民生为上、绿色生态”的治理智慧逐条转译为技术的目标函数；系统随后又生长出“先看病后付费”“多游一小时”等应用，每一次功能拓展都是一次价值嵌入的过程。这意味着，人文价值只有完成从“理念”到“参数”、从“原则”到“代码”的转译，才能真正进入创新过程，成为技术架构的有机构成。

（二）人文资源：为AI创新供给高阶数据

所谓“高阶数据”，是指那些蕴含深厚文化语义、承载独特认知框架且无法通过通用数据采集手段复制的知识资源。算力与算法渐趋普惠之后，大模型竞争的胜负手正转向语料质量与知识语境——谁能提供更丰富、更具独特性的高质量数据，谁就掌握了模型能力的差异化优势。浩如烟海的中华典籍、灿若星辰的文化遗产、绵延不绝的技艺传统，构成了我国特有的高阶数据富矿。人文资源是AI的“高阶数据”，AI是文化的“新质载体”。更关键的是，文化数据的独特性天然是对抗模型“过拟合”的正则项——通用数据容易导致模型趋同，而植根于特定文明传统的文化数据迫使模型学习更深层的结构规律，不仅仅是记忆表面的统计模式。

人文资源转化为创新要素，关键在于“活化”，即从静态遗产转化为动态知识库。甲骨文字存世稀少、残损严重，研究团队通过小样本学习与知识迁移技术，已能辅助识别上千个甲骨文字；这一方法被迁移至工业缺陷检测等场景，反哺通用技术——低资源环境这一“劣势”，反而开辟出机器学习的前沿赛道。中医药大模型“岐黄”的研发人员将“五行生克”关系图谱与“经络传导”网络拓扑引入模型架构，使“辨证论治”的整体思维参与塑造机器的知识表示，实现了“默会知识”的可计算转化。

人文资源的创新价值取决于“可解码程度”与“可重组潜力”。当全球科技创新日益陷入算力军备竞赛与算法同质化困境时，深植于不同文明传统的文化资源，构成了产生颠覆性思想的巨大“另类要素”。谁率先把文明的深厚家底转译为机器可学的知识，谁就为智能时代的创新锁定不可复制的资源禀赋。

（三）人文场景：定义智能时代的“真问题”

传统创新往往是先进行研发再寻找应用，场景驱动创新则通过反向路径——从定义清晰的痛点与边界条件出发，寻求技术解决方案。人文场景的独特功能在于为科技创新定义“真问题”，即源自真实人类需求、具有非标准化特征且无法通过通用数据与既有模型充分表达的问题。实验室指标不等于真实世界能力，通用数据只能给出已知问题的答案，唯有独特的人文场景才能提出尚未被定义的“真问题”。文化场景因其非标准化、高情感密度、强交互反馈等特征，天然成为检验和迭代人工智能的“压力测试场”。

《只有河南·戏剧幻城》由21个剧场、56个格子空间、近700分钟的非线性叙事构成超大型沉浸空间，观众可自由探索且剧情随环境动态变化，彻底打破了传统舞台“固定机位+线性剧本”的模式。这一场景迫使技术团队研发基于AI的动态调度引擎——包括人群行为预测模型、多模态内容同步系统及情感计算反馈闭环，以应对超大尺度、高不确定性物理空间中的实时决策需求。该技术体系的经验可直接迁移至智慧城市应急疏散与大型交通枢纽调度等场景。

文化场景还是高频、高密度、带情感标签的真实人类反馈流的重要来源，使RLHF（人类反馈强化学习）得以部分摆脱对昂贵人工标注的依赖。文化场景不是技术的“应用题”，而是定义下一代人工智能“应该是什么”的“命题作文”——它把模糊的人文痛点转译为精确的工程命题，把“恰当”置于“极致”之上。最尖端的人工智能技术，往往诞生于对人类文化最深邃、最感性需求的回应之中。场景定义问题的能力，本质上就是创新的定义权。

（四）人文空间：跨界孕育创新的社会生态

创新的本质是异质要素的重新组合。人文空间因其独特的场域和多元人群构成，成为跨界碰撞的最佳催化器，为创新提供社会性的“发生装置”。丹尼尔·西尔与特里·克拉克的研究指出，由咖啡馆、剧院、美术馆等“舒适物”构成的城市“场景”，以其承载的文化价值观吸引特定人群集聚，塑造一个地方的创新气质。空间从不中立：它决定“谁与谁相遇”“何种对话可能发生”，进而决定什么样的创意有机会诞生。

波士顿肯德尔广场被称为“地球上最具创新性的一平方英里”，其咖啡馆座位密度全球最高——每一张咖啡桌都可能是一场跨学科合作的开端。表面的“偶然相遇”，实为空间设计与文化氛围共同营造的必然：密集的第三空间把不同学科背景的头脑持续置于弱关系的碰撞之中，使跨界对话成为日常。上海张江科学城AI创新小镇更是把前沿科技“搬出展厅、融入街区”，让市民近距离感受AI赋能城市生活的新形态。企业家与艺术家并肩而坐，创业者与策展人展开对话，跨界融合从偶发现象变为常态生态。

真正的科创空间不是装载技术的容器，而是孕育创新的生态系统。规划一个创新区，首先要设计它的“社会脚本”——即什么样的人群以什么样的方式在此相遇、交流、碰撞——而非仅仅设计它的“建筑脚本”。人文空间的核心价值在于提供了科技无法自我生成的三样东西：真实的问题情境、丰富的人际连接、深厚的人文意义。

（五）创新文化：以试错容差培育创新的社会土壤

创新文化的本质，是一个区域对待失败与不确定性的集体态度——它决定创新活动的容错边界、试错勇气与进化速度。萨克森宁指出：硅谷与波士顿128号公路在技术储备与资本投入上不相上下，命运却迥然不同，根源在于硅谷开放协作的文化生态完胜128号公路封闭自足的组织传统。旧金山湾区之所以成为全球AI革命的策源地，一个常被低估的原因是其独特的“失败文化”——在这里，一次失败的创业不被视为污点，而被看作荣誉勋章和宝贵经验。这种对冒险的激赏、对失败的宽容，构成了创新生态的底层文化规则。

深圳华强北是国内最具特色的创新文化样本。1.45平方公里内集聚二十余万家企业，形成了“上午接单、下午采购、晚上贴片、凌晨测试、次日交付”的极限节奏。这个看似杂乱的电子市场，实际上内嵌着一套成熟的文化生态：快速试错、并行迭代、极致成本控制、非正式知识共享——所有这些要素叠加，造就了极端的迭代速度。深圳硬件创业的速度因此达到硅谷的3到5倍，其根本原因在于对失败近乎本能的宽容与对速度近乎偏执的追求。

然而，创新文化也是一柄双刃剑。旧金山湾区“有效加速主义”与“有效利他主义”之间的论战警示我们：缺乏人文反思的创新文化，会把科技狂飙误读为文明进步。文化自身也必须成为被审视、被更新的对象——这恰恰是人文对创新最深层的守护。

二、人文驱动人工智能创新发展的机制

把创新理解为一个从问题提出、方案形成、验证迭代到扩散采纳的完整链条，人文的价值就不再是笼统的“熏陶”，而是可以在每个环节被清晰辨认、被经验验证的运行机制：问题重构作用于创新的起点，约束内化作用于方案的成形，反馈闭环作用于迭代的效率，意义赋能作用于成果的扩散。环环相扣、彼此成就，把人文从创新的“背景变量”变为“内生变量”——看不见、摸不着，却决定着整个系统的运行方向、交互方式、安全边界和演化能力。

（一）问题重构：从“能做什么”到“该解什么”

问题重构是将“能做什么”的科技追问，转换为“该解什么”的价值追问。创新本质上是在科技可能性边界上的“探路”行为，但“边界在哪里”“相邻如何界定”并非科技自身的给定，而是深受人文价值框架的影响。当医学AI将“提高诊断准确率”作为唯一优化目标时，它解决的是一个技术问题；而当人文医学的视角将“维护患者的叙事完整性”纳入考量时，问题便被重构为“如何在保证诊断准确率的同时，保留医生与患者之间不可替代的信任关系”。这一重构直接导向了可解释AI在医疗场景中的科技攻关方向，使算法不仅要“准”，还要“可理解”“可对话”。“城市大脑”将“景观道路优先保护”纳入交通优化模型，同样是科技问题的根本性重构——从“最短通行时间”到“最优综合体验”，目标函数的变化重塑了整个技术架构。问题重构机制的本质，是将人文场景中暴露的科技盲区转化为高价值的创新信号，既为科技开辟新赛道，也让创新的起点回归人的真实需要。

（二）约束内化：将伦理规范从“事后合规”变为“原生嵌入”

约束内化是指人文价值通过文化禁忌、审美标准与伦理规范构成“不能做什么”的消极约束，这些约束一旦被创新主体所内化，便转化为技术路线选择的“筛选器”。与事后合规不同，约束内化要求将人文价值嵌入技术架构的原生设计参数之中。波士顿生物医药产业对FDA监管规则的严格遵守，表面上是法律合规，深层则是新英格兰学术文化中对“审慎”与“可验证性”的价值承诺——这种文化基因使得合规不再是外部强加的负担，而是内生的质量追求。故宫文物修复恪守“最小干预”“可辨识”的伦理准则，数字修复团队将其注入生成模型的先验分布，使算法目标从“最像真的”转向“最负责任的”；由此形成的证据链生成逻辑，对医疗影像、司法存证等高风险场景具有直接的迁移价值。约束内化揭示了一个重要规律：价值约束越早进入技术架构，治理成本越低，而“可信”本身也因此从合规负担转化为核心竞争力。

（三）反馈闭环：以社会参与驱动技术迭代

健康的创新生态需要灵敏的反馈回路，而人文要素为这种反馈提供了不可或缺的“感受器”。文化场景是高频、高密度的人机交互场域，观众的即时情绪反应、游客的随机提问、居民的日常使用，构成了海量、真实、带情感标签的反馈数据流。这种基于真实情境的反馈，比人工标注的标准化数据更丰富、更具生态效度——因为人的情感、偏好与价值判断本身就是模型需要学习的最复杂信号。观众的情绪波动、居民的方言纠正、修复师的每一次操作记录，本身就是高质量的监督信号，形成了“使用即标注”的正向飞轮。硅谷之所以能在PC时代、互联网时代与AI时代连续领跑，一个重要原因在于其社会形成了对科技创新的“快速反馈”文化：工程师社群的同行评议、科技媒体的批判性报道、公众对隐私议题的高度敏感，共同构成了一张密集的反馈网络。这一机制的效应不仅在于模型迭代提速，更在于让科技扎根本土、赢得人心——因为每一次反馈都是一次价值对话。

（四）意义赋能：从“技术赋能文化”到“文化定义技术”

意义赋能是人文学科最深刻的作用方式，就是通过人文叙事构建信任资本，降低新技术进入社会的“摩擦系数”。这一机制推动创新的主导逻辑从“技术赋能文化”转向“文化定义技术”。在前一范式中，科技是主动的赋能者，文化是被动接受技术改造的对象；在后一范式中，文化成为科技发展的方向设定者与价值仲裁者。《黑神话：悟空》以极致的东方美学赢得全球玩家，公众对其中AI生成内容的小瑕疵表现出罕见的宽容——文化认同在此转化为宝贵的“信任红利”，使技术的不完美被赋予了意义的光晕。

这一范式转换的战略意义不容低估：在全球技术竞争日趋白热化的背景下，“硬”的技术能力正在快速趋同（芯片制程、模型参数、算力规模均可通过持续投入追赶），而“软”的文化定义权——即“技术应当服务于何种文明愿景”的话语权——将成为决定创新生态位高低的关键变量。掌握芯片制程很重要，但更重要的是定义“何种应用场景值得用芯片去实现”。数据说服理性，叙事说服情感：一个守护文化传统、讲述文明故事的智能系统，更容易获得数据、人才与制度的持续投入。在人才“用脚投票”的时代，意义供给是比税收优惠更持久、更根本的竞争力。

上述四重机制首尾相衔，构成一个自增强的循环：场景提出真问题，价值塑造新方案，反馈验证并优化方案，意义扩大应用与支持，更广泛的应用又暴露新问题。人文由此嵌入人工智能创新的全生命周期，从“场外指导”变为“场内主力”。

三、以人文驱动人工智能创新发展的实践路径

《2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议主席声明》明确指出，“未来人工智能的突破，取决于我们能否实现技术与人文的深度融合”。这清晰地传递了一个鲜明的导向：推动人工智能进入下一程的创新动力，不只藏于更深的网络和更大的参数之中，更孕育在曾被忽略的那一极——人文。面对当前人工智能发展中工具理性膨胀、意义缺失与创新内卷等深层挑战，亟须从创新源头强化人文驱动。

第一，推动价值原生嵌入。参照2026世界人工智能大会相关成果中关于人文素养的倡导方向，加快构建可量化、可迭代的“人文评测”框架，将伦理审查前置到研发立项环节；在医疗、金融、教育等重点行业制定可审计、可测评的价值对齐技术标准与测试基准。强化“人文要素是人工智能创新发展基础设施”的理念，支持龙头企业设立跨学科伦理委员会，让人文学者与工程师同席议事，把“以人为本、智能向善”从原则转译为代码。

第二，推动实施人文资源活化工程。文化资源应从被观赏的“静态遗产”转化为可学习、可拆解、可重组的“动态知识库”。加快推动古籍、文物、非遗、方言的数字化列入新型基础设施规划，建设国家级人文语料库与垂直知识图谱，并向科研机构等创新主体开放；建立“文化资源—技术需求”对接平台，定期发布人文驱动的技术攻关榜单，引导AI、机器人、新材料等领域的企业与研究机构从中汲取创新灵感。

第三，开放高价值人文场景。在文博、文旅、医疗、养老、教育等领域发布场景开放清单，推行首试首用与包容审慎的监管沙盒，辅以首购首用风险补偿，让真实需求牵引真创新，让“压力测试场”成为技术迭代的加速器。

第四，以“社会脚本”育成创新空间。城市更新中可保留混合业态与“必要的混乱”，新建或更新科技园区时，要按一定比例配建书房、剧场、茶吧咖啡馆等人文设施；以动线设计制造“有组织的意外”，提高创新主体的跨界偶遇率，让人文空间真正成为异质要素重新组合的催化器。

第五，培养“科技+人文”的复合型创新人才。在人工智能、生物科技等前沿专业中，将哲学思辨、科技伦理与设计思维深度融入核心课程，培育‘左手代码、右手诗歌’的新一代创新者。同时，建立非遗传承人、艺术家与科学家的长期结对共创机制，通过双向驻留与数字化工具，将传统技艺、艺术直觉等隐性知识转化为可复用的技术资产。

第六，以文明互鉴拓展全球治理。鼓励科学家、人文学者、企业家围绕人工智能重大议题进行公共讨论，推动主流媒体从“技术突破”叙事转向“文明创造”叙事，构建具有全球感召力的科技人文话语。依托世界人工智能合作组织等平台，推动把尊重文明多样性、保护文化独特性纳入国际治理规则，支持中文语料、东方美学标准与治理经验走向世界，让“各美其美、美美与共”的文明观成为智能时代的公共产品。

技术决定我们能走多快，人文决定我们走向何方。机器在快速学习人类，人类更应在深刻的自我省思中定义何为真正的进步。让人文照亮智能，让算法接住灵魂——这正是人工智能向善向上的根本保证，也是技术文明持续生成意义代码的不竭源泉。

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