制度与技术结构变迁：人文价值正在成为新技术时代的重要力量
人工智能领域的发布会正在悄悄改变语气。在今年1月的腾讯“科技向善创新节”现场，当技术能力与大模型应用被反复提及时，腾讯集团高级副总裁、腾讯研究院副院长郭凯天却把焦点落在另一句话上——人工智能应成为“尊重人、成就人、有温度的力量”。当“有温度”这样的词汇出现在技术高管的核心发言中，它已不再是附带修辞，而正在成为技术叙事的一部分。
有温度成为技术公司的新底线
这种变化并非偶然发生。在中国，生成式人工智能备案制度逐步明确，模型上线需要合规审查，数据来源与输出责任被纳入制度框架。当技术被置入公共秩序之中，企业要争取的不只是市场份额，还包括社会可托付性。在这样的环境下，“有温度”不只是形容词，而是一种合法性声明。它回应的，不只是情感需求，而是制度要求。
在中国数字生态中，规则从来不是抽象的背景，而是具体可感的门槛。账号资质、合规记录、内容责任与可追溯机制，都会直接影响系统如何分发内容、如何分配信任。技术与制度早已深度嵌合，因此当企业强调“尊重人”时，它实际上是在向制度与公众表明：技术行为可被解释、可被监督、可被约束。
人文学科进入工程流程
这种语言的变化并不限于中国。作为全球最受关注的前沿人工智能公司之一，Anthropic以“安全与责任优先”的研发路径著称，被视为大模型治理讨论中的重要声音。Anthropic联合创始人兼总裁Daniela Amodei在今年年初采访中指出，在人工智能时代，学习人文学科可能比以往任何时候都更重要，因为模型在理工领域已具备强大能力，而理解历史、动机与人类经验的能力仍然属于人类自身。这番话并非浪漫主义的回潮，而是现实判断：当AI系统的影响力扩展至教育、媒体与工作场景，仅有技术性能是无法支撑公众信任的。
更值得注意的是，Anthropic并未停留在表达层面，据悉该公司的哲学顾问Amanda Askell正在参与模型价值框架与行为边界设计。这意味着“人文”不再只是对外姿态，而被写入内部结构。技术的训练数据、行为规则与风险控制逻辑，都需要一套可以被解释的价值框架。
当中美前沿企业在不同制度环境中同时强调人文学科的重要性时，这种趋势更像结构压力的体现，而非理念自发转向。制度经济学家道格拉斯•诺斯（Douglass Cecil North）指出，制度的功能在于降低不确定性，使社会互动变得可预期。在高复杂度技术环境中，降低不确定性的方式往往不是再增加算力，而是引入规范语言。人文因此成为技术合法化的一部分，而不仅是知识结构的一部分。
伦理成为合规语言的一部分
当人工智能被纳入监管与备案结构，技术公司必须面对更直接的问题：价值如何被确认，风险如何被分配，错误如何被追责。模型能力再强，如果缺乏责任框架，便难以获得制度信任。在这样的语境中，“伦理”“责任”“人文”成为解释技术行为的关键词汇。
法国著名社会理论家皮埃尔•布迪厄（Pierre Bourdieu）曾指出，象征资本只有在被权威体系承认后，才能转化为现实优势。价值语言因此既是约束，也是竞争资源。在AI时代，企业对人文价值的强调既是响应公众期待，也是争取制度承认的策略。一个能够证明自己“负责任”的技术主体，更容易获得合作许可与市场机会。
在中国语境中，这种机制尤为清晰。根据中国出台的规则，以DeepSeek为代表的开源大模型在完成国家网信办的生成式人工智能服务备案与安全评估后，必须依据《生成式人工智能服务管理暂行办法》的相关规定运行，包括遵守价值导向要求、防止生成违法或有害内容、保护用户隐私并建立投诉与纠错机制。企业在备案与合规框架下需提交算法说明、内容管理机制及风险处置方案，并在用户协议中明确强调遵守法律法规与内容规范。这种表达转向并非简单的语气变化，而是技术在制度结构中的位置发生改变：从单纯强调性能与开源能力，到突出可治理、可问责、可托付。语言的重心随之移动，人文与规范成为技术合法化的重要组成部分。
人文进入合法性工程
当人文被写进AI的权力语言，真正的问题随之浮现。价值语言的进入确实提高了技术扩张的成本，因为企业必须在公共讨论中解释自身行为，并接受更清晰的责任划分。但与此同时，人文也可能成为新的合法性工程。当企业能够熟练使用“责任”“伦理”“有温度”等词汇，它更容易塑造为一个可信任的主体。这并非阴谋式推测，而是制度演化的常态。历史经验表明，权力结构往往伴随新的道德叙事出现。关键不在于企业是否谈论人文，而在于人文是否仍保有独立的批判能力。当价值语言被纳入制度运行框架，它既可能约束技术，也可能被技术吸收。
人类学家韦布•基恩（Webb Keane）在《兽、机、神：我们为什么反复爱上非人类》（Animals, Robots, Gods: Adventures in the Moral Imagination）中提出，“道德想象”决定了我们如何界定哪些存在拥有意图、责任与行动能力。人类社会从来不是简单依据生物属性来划分主体，而是通过道德叙事来赋予某些对象以“可被问责”的位置。当机器人、算法或人工智能被纳入道德讨论的对象时，它们不仅被当作工具，更被放入一个关于责任与意图的叙事框架之中。问题因此变得更加复杂：当企业在谈论“负责任的AI”时，是在强化对技术的约束，还是在塑造一种新的道德想象，使机器成为一个可以被信任、被托付、甚至被拟人化的行动者？
如果人文语言让公众相信技术“有边界”“有原则”，它可能确实在发挥刹车作用；但如果这种语言同时让系统显得更加可控、更加温和，从而降低对权力结构的警惕，那么人文就可能成为合法性工程的一部分。基恩提醒我们，道德想象并不只是反映现实，它也在塑造现实。当AI被置入“责任”的语境，它既被限制，也被赋予新的地位。真正需要警惕的，或许不是企业是否使用伦理语言，而是这种语言如何重新界定机器与人的关系，以及谁在决定这种界定的方向。
负责任的边界由谁定义
AI企业频繁谈论人文，并不意味着世界突然转向文科，而更像是技术规模扩大后的必然回应。当AI影响到更广泛的社会结构时，它必须回答“谁负责”“谁受益”“谁承担代价”。语言的变化，通常早于制度的完全稳定，也预示着权力结构正在重组。但当“负责任”成为可以被认证、被传播、被采购的标签时，社会仍需追问：由谁来定义这一标准？当企业与制度共同塑造人文的边界时，公众是否仍拥有参与解释的空间？如果人文被完全制度化，它是否还能保有对权力提出质疑的能力？
哲学家尼克•博斯特罗姆（Nick Bostrom）在《未来之地：超级智能时代人类的目的和意义》（Deep Utopia：Life and Meaning in a Solved World）中提出一个更远的设想：当技术逐步“解决”物质稀缺与效率问题之后，人类真正面临的挑战将不再是生产与分配，而是意义本身。在一个高度自动化、系统高度优化的世界里，“什么值得被追求”“什么构成良好生活”将成为核心问题，而这些问题无法通过算力或算法直接给出答案。如果将这一设想置于当下语境，可以看到另一层张力：当AI企业强调“负责任”，他们不仅在回应制度压力，也在参与塑造未来社会对“好”“对”“合理”的理解方式。
如果“负责任的AI”成为共识，它所默认的价值框架将影响未来社会的意义结构。责任如何界定，风险如何权衡，效率与公平如何排序，这些选择并非技术中立，而是价值排序的结果。博斯特罗姆提醒我们的是，当一个世界被技术高度优化后，真正稀缺的将不再是资源，而是关于意义的判断权。在这样的背景下，“人文”不只是技术的辅助层，而是意义分配的核心场域。
人工智能时代的真正分界线，或许不在于企业是否谈论人文，而在于谁拥有定义人文的权力，以及这种定义是否保持开放。当价值语言成为制度语言，社会必须确保它仍然保有争论与修正的空间。否则，人文将不再让权力感到不适，而只会成为权力运行的平滑界面。
（注：Janus Y. Lu 卢盈瑾，文化经济研究者，关注文化创意产业中的价值生成与系统机制。本文仅代表作者个人观点。责编邮箱[email protected]）