今天，我们讨论人工智能对知识生产范式带来的冲击，我想先明确什么是“知识生产范式”，它有哪些特征？

梳理整个人类的知识生产，我把它划分为三个阶段，对应三大范式，即古典知识生产范式、现代知识生产范式和智能时代知识生产范式。第一个阶段是古典时期，我们可以称之为狭义的知识生产，主要是指知识精英群体通过思辨、统计、辩论等方法，对自然和人类社会进行观察、形成认知，最终实现知识创新。例如古希腊的苏格拉底、柏拉图、亚里士多德，中国的诸子百家，他们构造的古典知识生产范式，以及由此生产出来的文学、艺术、哲学、科学等知识产品，对后世产生了深远影响。第二个阶段是自公元16世纪开始的科学革命，在组织化的知识创新基础上，增加了组织化的知识传播。知识从一部分人的头脑中生产出来以后，经由学校向另外一部分人传播，最后才走入社会大众。我把它称之为现代知识生产范式。最典型的例子是现代教育体系尤其是高等教育体系的形成。知识分子通过学术研究等生产知识，学生通过教学接受知识传播，再通过实践将知识应用到社会各个领域。中国的第二阶段开始得比较晚，从西学东渐到京师大学堂，才正式进入现代知识生产阶段。第三个阶段即当下，人类知识的数据化和人工智能技术的发展，正在形成机器智能不可或缺的知识生产范式，其中，还增加了知识扩散与知识普惠。比如，现在大家的手机上有很多应用程序不仅具备社交功能，也是知识生产和应用同步发生的场景。随着人与人交流的泛在，不同观念、潮流形成、相互碰撞，最后沉淀为每个人日用而不觉的常识。如果说，古典知识生产的主体是一小部分人，现代知识生产的主体是一个组织体系，那么智能时代的知识生产主体已经扩展为每一个人。

人工智能，尤其是生成式人工智能的快速发展，使我们在人类智能之外，创造了另一种智能——机器智能。它不仅能够在很短的时间内学习人类知识、模仿人类行为，还能够自我学习、自我迭代，发展出新的能力。充分发挥机器智能的作用，推动人机互生，可以产生乘数效应，也是知识生产范式革命的应有之义。

在知识创新环节，人工智能已经有了广泛应用。比如人工智能支持的数据汇集。几年前，“事件视界望远镜”（EHT）团队发布了人类历史上第一张黑洞照片，这深刻影响了人类对黑洞、引力乃至宇宙的认知。黑洞是肉眼无法直接观测到的，分布在世界各地的8台天文望远镜采集到的观测数据异常庞大，装在硬盘里都有半吨之重，光凭人力无法处理。最终科学家团队运用机器学习和成像算法，捕捉到了黑洞的身影。比如人工智能辅助的数据挖掘。在大数据时代，人工智能可以在商务管理、市场分析、工程设计、科学探索等领域辅助处理海量数据，将其转换成有价值的信息。比如数据汇集和挖掘基础上的科学假设，在化学、物理学、数学、材料科学等领域也取得了相当多的成就。再如人工智能驱动的实验与仿真，被运用于实验科学、行为科学中。

在知识传播环节，目前国内外很多高校都在研发或计划研发具备自身特色的教育大模型。必须承认，人工智能时代的教育活动已经不再只局限于课堂，教育主体不再只是教师。相比人工智能，人类个体的知识汇集和传播能力太弱了。我认为，未来的教育模式会逐步从大课堂回到师徒模式，这个师徒模式不是传统的师徒模式，而是师（教师）、机（人工智能）、生（学生）共在互生的师徒模式，机器智能会给予我们启发和帮助，强化知识传播的效果。这就意味着，未来一所学校自己训练的教育体系越好，就越有可能在教育领域塑造更大的影响力和权威性。我认为，未来5到10年，可能是教育尤其是高等教育变革的关键时期。

在知识普惠环节，借助各类人工智能应用，知识的生产和传播打破时空界限，也不再局限于某个群体内部的循环，而是不同群体间相互影响。目前大家都在广泛地使用各种知识平台和社交媒体，一方面获取自己想要的知识和信息，另一方面也在生产和传播着知识和信息。以自我为中心的社会建构正在替代以社会为中心的社会建构，自我变成了这个时代真正的主体。这也是人机互生的基本模式之一。需要注意的是，知识普惠并不会导致知识一致，反而有可能造成更大的知识差异和知识分化。这便需要有相应的公共政策，来弥合由此产生的知识鸿沟。对智能知识生产范式而言，公共政策的调节作用将尤为重要。

总而言之，人机互生将给知识生产范式带来两大革命性变革：第一，知识生产从传统的只由人类创造知识，变成人机共同创造；第二，从过去知识创新、知识传播和知识普惠三项分立，变成基于人机互生的、三位一体的知识生产网络，其中各个环节、各个群体都会相互影响、相互作用。

专家简介：邱泽奇，北京大学博雅讲席教授、教育部长江学者奖励计划特聘教授。北京大学中国社会与发展研究中心主任、数字治理研究中心主任。中国社会学会科学社会学专委会理事长、计算社会学专委会名誉理事长、技术社会学专委会名誉理事长。

来源：《浙江日报》2025年7月7日