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| 智能社会学研究与进展 |
| 第742期 作者：□文/洪思琪 时间：2024/12/1 11:05:26 浏览：8次 |
［提要］ 随着信息化、工业化的不断融合，新一代人工智能正在世界各国蓬勃发展并得到深度应用，人类社会正在加快迈进人机协同和跨界高度融合、互相嵌入的智能化时代。智能社会学是近年来社会学领域的一个新兴研究方向，它结合人工智能和社会学理论和方法，旨在探索和理解智能技术在社会结构、社会关系、社会行为以及社会变迁中的作用和影响。本文对智能社会学进行综述，概述智能社会学的研究背景及意义，描述智能社会学的内涵及特征，重点分析和归纳智能社会学的理论、技术以及议题研究现状，最后探讨智能社会学面临的问题与挑战，以期对推动智能社会的研究提供思路。
关键词：人工智能；社会学；智能社会学
中图分类号：C91；TP18 文献标识码：A
收录日期：2024年6月13日
社会学是一门独立的学科，起源于19世纪三四十年代，在《实证哲学教程》中，法国哲学家孔德是首位提出“社会学”这一概念并建议将社会学作为一门独立的实证科学来进行研究的人。随着人工智不断地发展与进步，它已经深入到人类生活的每个角落，科技进步所带来的社会巨变是推动社会学不断前行的外部力量，对社会结构、社会关系、社会行为以及社会变迁产生了深远的影响。面对这些影响，传统社会学显得力不从心，对社会问题的产生和解决带来了新的挑战。因此，社会学领域有必要更深入地研究人工智能技术对社会产生的影响，以便于更全面地了解社会现象和解决社会问题。在1956年美国达特茅斯会议上，约翰·麦卡锡（John McCarthy）第一次提出“人工智能”，并认为“人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出来的智能行为一样”。目前，人工智能正悄无声息地，全方位重新塑造当代社会的面貌。不可否认，智能技术的应用给人类生产和生活带来了巨大的便利性，但我们在欣喜其带来红利的同时，也应看到其带来的诸多社会问题。
时至今日，智能社会的发展，对社会学已有概念范畴和解释框架提出了新的挑战。面对这类挑战，社会学必须尝试建构新的概念和理论框架，重建社会学的内容和解释力。智能社会学作为一门新兴交叉学科，它结合人工智能和社会学的理论和方法，深入探索智能技术对社会的影响和作用。智能社会学的诞生和发展，首先对社会结构、生活方式、管理模式以及社会治理等具有重要的理论价值和实践价值。其次，社会学作为一门研究社会现象、社会关系和人类行为的学科，其研究方法、理论等也在不断发展和创新。它不仅关注智能技术对社会现象的直接影响，还关注智能技术与社会现象的互动关系，以及智能技术如何推动社会变迁和进步。通过智能社会学的研究，我们可以更好地理解智能技术对社会的影响，为制定科学合理的社会政策和推动社会可持续发展提供理论支持和实践指导。本文将从智能社会学的内涵与特征、研究现状、面临的问题与挑战进行分析和探讨，希望能为智能社会学的研究和发展提供有利的参考和借鉴。
一、智能社会学内涵与特征
（一）内涵。目前，智能社会学正处于发展的初级阶段，尚没有权威的定义。有研究者认为，作为一门具有高度问题意识和人文情怀的社会学科，智能社会学所权衡的是人工智能技术对于社会整体的利与弊。在此基础上，智能社会学应对这一颠覆性的科技革命的前景及其带来的社会变革与问题进行预测和解答。有研究者指出，人工智能社会学主要研究人工智能时代人与社会的关系，尤其是人与机器的关系，以及人工智能给社会发展带来的多层次影响，人工智能给人类关系和社会行动带来的影响等内容。
智能社会学是社会学与人工智能交叉融合的新兴学科，主要研究人工智能如何影响社会结构、社会关系以及人类行为等方面。智能社会学的建立是社会学领域发展的必然趋势，同时也推动人工智能发展。
（二）特征。智能社会学是一个新兴交叉学科，旨在探讨智能技术如何塑造和影响社会的各个方面。以下是智能社会学的主要表现特征：
一是人机协同发展。在智能社会背景下，人与机器之间共生关系逐渐建立，人工智能机器在人机互动关系中的角色和地位将持续上升，这预示着在未来新兴科技环境中，人类将逐渐成为 “更强大的存在”。无论是在线教学、远程办公，还是共享经济、物联网领域，都展现了人工智能社会合作与共享的理念。这种理念不仅推动了资源的优化配置，同时也促进了社会的发展与创新。
二是深度智能化。从工业生产线的自动化，到医疗诊断的精准化，再到交通管理的智能化，人工智能的触角已经深入到社会的方方面面。深度智能化的核心理念广泛应用于智能技术，这涵盖了强化学习、深度学习、神经网络等多种方法，实现对人工智能的深度挖掘和深度应用，并成为推动社会进步的重要力量。它提高了生产效率，优化了资源配置，提升了生活质量，使得整个社会变得更加高效、更加便捷和更加智能。
三是大数据驱动。数据成为新的生产要素，而人工智能则是处理和分析这些数据的得力工具。通过收集、整理、分析和利用大数据，人工智能能够帮助我们更好地了解社会运行规律，对未来发展方向进行预测，为决策制定过程提供强有力的科学支撑。大数据技术和深度学习算法共同构成了智能社会的基础结构。新一代的人工智能由大数据驱动，大数据不仅是新一代人工智能的基石，更是推动其发展的核心动力。
二、智能社会学研究现状
（一）理论。一是社会学理论。智能社会学作为社会学领域的分项研究，其理论基础自然离不开社会学的经典理论。例如，社会结构理论、社会变迁理论、社会互动理论等，这些理论为智能社会学提供了分析智能社会现象的基本框架和思路。二是技术社会学理论。技术社会学关注技术与社会之间的互动关系，研究技术发展对社会结构、社会秩序、社会交往等方面的影响。智能社会学作为研究智能技术与社会关系的学科，自然需要借鉴技术社会学的理论，分析智能技术对社会的影响。三是风险社会理论。风险社会理论强调现代社会是一个风险无处不在的社会。智能技术的快速发展和应用也带来了许多新的风险，如数据安全、隐私泄露、人工智能的决策风险等。智能社会学需要借鉴风险社会理论，研究智能社会中的风险问题，探讨如何降低和应对这些风险。四是智能技术理论。智能技术理论包括人工智能、大数据、云计算等相关领域的技术理论。智能社会学需要了解这些技术的原理、特点和应用，以便更好地分析智能技术对社会的影响和智能社会现象。五是交叉学科理论。智能社会学是一个高度交叉性的学科，需要借鉴多学科的理论。例如，计算机科学、信息科学、心理学、伦理学等相关学科的理论，都可以为智能社会学提供有益的启示和借鉴。
（二）技术。智能社会的发展进步，离不开诸多前沿技术的结合与相互促进，其中包括大数据、区块链、人工智能、数字孪生和元宇宙等。这几个技术领域之间相互渗透和协同发展为智能社会提供了有力的技术支撑，并共同促进了社会的智能化转型。
1、大数据技术。大数据技术是统计分析、数据挖掘、人工智能、自然语言处理、数据存储、数据分析等技术的综合运用，是当前最热门的基础技术。例如，城市规划和智能交通领域，通过大数据分析优化交通流、城市规划及环保监测；金融方面，通过大数据分析进行风险评估和客户关系管理；农业生产方面，大数据支持精准农业管理和病虫害预防；政府治理领域，借助大数据分析制定社会政策和优化公共服务，同时展示了大数据在智能社会中的广泛应用和价值。
2、区块链技术。区块链起源于比特币，是一种去中心化、去信任化的分布式数据库技术。它通过其独特的去中心化、安全性、透明性和不可篡改性等特点，不仅为传统行业带来了革新，也为构建更加智能、高效、安全的社会环境提供了有力支持。在金融领域，区块链技术推动了数字货币和智能合约的广泛应用，这不仅降低了交易成本，还提高了交易效率，并增强了金融系统的安全性和稳定性；在物联网领域，区块链技术为设备之间的通信和数据交互提供了可靠的安全保障，推动了物联网的智能化和普及化；在智慧城市建设领域，通过将城市各种信息基础设施整合，区块链技术让数据的共享和互操作性增强，促进城市管理智能化。
3、人工智能技术。人工智能是以模拟和延伸人类的智能为目标而进行理论创新、研发和应用的一门新兴的科学技术，是目前最炙手可热的领域。在个人层面，人工智能技术以智能助手和智能家居等设备为人类的生活提供更加便捷和高效的生活服务。无论是自然语言处理、语音识别或是智能推荐等领域，人工智能技术持续不断地提升用户体验，使得人们的日常生活越来越智能化。在企业层面，人工智能技术正驱动着各行业的数字化转型。通过生产流程的自动化与智能化，人工智能技术不仅降低了生产成本，更提高了生产效率。与此同时，它还能辅助企业开展精准的市场分析、客户画像和风险评估等工作，从而推动企业智能化发展。在社会层面，人工智能技术广泛地应用到智慧城市、智慧医疗和智慧教育等领域。通过大数据分析和预测使人工智能技术为城市规划、交通管理以及环境监测等方面提供科学的决策依据。
4、数字孪生技术。数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应实体的全生命周期过程。在工业制造领域，数字孪生助力工厂对机械设备和生产线的远程监控、维护以及改进生产流程，同时还可提高生产效率和产品质量保证；在交通与物流领域，通过数字孪生提升道路运行效率和物流效率；在教育领域，则利用数字孪生模拟和优化教学过程提供沉浸式学习体验。此外，数字孪生技术还在政府治理等公共服务与管理领域发挥着重要作用，其可优化社会政策制定和公共服务供给。
5、元宇宙技术。元宇宙是以互联网、人工智能、区块链技术为支撑，通过信息通信技术和智能设备把虚拟世界与现实世界耦合一体，依据自己的主观想象建构和再造的一个虚实融通的现实镜像世界。在社交与娱乐方面，元宇宙提供了沉浸式的社交平台，支持虚拟形象互动、音乐会与展览等活动；在文旅教育方面，元宇宙技术为旅游和教育带来了全新的虚拟体验；在创作与创作经济中，元宇宙为创作者提供了广阔的虚拟创作空间和资产交易机会；在游戏与竞技领域，元宇宙为游戏开发和虚拟竞技赛事提供了丰富的可能性；在公共服务与管理方面，元宇宙技术提升了政务处理效率，为城市规划管理的决策提供支持。
（三）议题。立足于社会“智能化”转型与社会学“智能化”演进的现实，展望智能社会学的发展，智能社会研究主要涉及以下议题：
第一，智能社会的形成。智能社会作为一种最新社会形态，以互联网、大数据、人工智能为核心的新技术革命为形成动力。智能社会关系中，最显著的是智能技术阶层、智能化治理者群体的崛起，这些群体的壮大不仅推动了社会智能化的进程，同时也引发了他们的社会地位界定及其地位制约问题。
第二，智能社会的结构、秩序。智能社会延续了工业社会的某些特征，同时也呈现出新的特征。它包含了自工业革命以来人类社会变迁的几乎所有要素，构建了一个全新的社会结构。对于智能社会新秩序的研究，虽然现有的社会学理论和方法仍具有一定的参考价值，但为了适应这一全新领域的挑战，必须在理论上进行深度创新，在方法上做出大胆的探索和尝试。
第三，智能社会风险、治理。智能社会作为一种前所未有的社会形态，其构建过程既是创新探索的旅程，也伴随着不容忽视的风险。回顾历史，每一次技术革命都在为社会带来显著进步的同时，也伴生出各种新的社会问题。所以，智能社会在继承和发展传统社会问题的同时，也赋予它们全新的面貌、内容和重要性。更关键的是，智能社会还将产生许多难以预测和评估的全新问题与挑战，这些问题可能会超出当前经验和科学知识的范畴，从而引发各种潜在的社会风险。
三、智能社会学面临的问题与挑战
随着社会智能化不断演变，智能社会学在人工智能学与社会学的深度耦合而持续发展变化。近年来，智能技术的快速发展已逐步地转变人类的日常生活和工作模式。智能技术为多个行业带来丰厚的回报，同时也引发了众多新的社会问题和挑战。
（一）隐私泄露和数据安全。随着智能技术的不断应用，智能系统用前所未有的方式收集、分析和利用个人信息。这些个人信息不仅包含传统的个人识别数据，还涵盖行为、偏好、健康数据等敏感信息。虽智能社会为人类提供便利，但公众对隐私保护意识薄弱以及部分企业商家通过收集大量用户数据达到商业目的。若这些数据信息被不法分子利用，会对我们的财产安全和个人隐私造成威胁。
（二）就业困境。智能技术的迅速发展，对就业市场产生了深远的影响。一是部分传统工作岗位面临被机器人取代，导致对岗位技能需求增加；二是新兴行业和新的岗位涌现，导致岗位结构的重组；三是部分传统行业面临就业岗位的减少，导致就业市场的结构性失衡；四是新兴行业岗位人才供给速度快，导致就业机会的不确定。人工智能提高了生产力，同时也增加了失业风险。所以，这不仅仅影响到个人的生活，还会对社会的就业结构产生影响。
（三）社会不平等。人工智能的建模和算法是由人类设计，相同的数据、相同的目标任务，可能因为设计者价值偏好不同，缺乏一定的客观性和可靠性。深度学习算法赋予了人工智能的自学习和自适应能力，以后它可能进化成为高度独立的非生物智能实体，进化过程中它可能逐渐摆脱人类的引导和监控，导致“技术失控”现象，从而产生巨大的社会风险。此外，人工智能技术的发展需要投入大量的资金，而往往少数人手中掌握了这些资金，而大多数人则无法从中受益，可能会加剧社会的不平等。
综上，本文首先描述了智能社会学产生的时代背景以及重要意义，其次阐述了其内涵和特征，接着通过调研梳理了研究现状，并从理论、方法、技术以及议题四个方面进行了归纳，然后指出了目前存在的问题与挑战，最后对未来的发展趋势进行了探讨。
智能社学会目前正处于初级阶段，仍需要不断的学术研究引领其科学性、系统性、实践性的高质量发展。
（作者单位：厦门大学经济学院）
主要参考文献：
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