人工智能焦虑的社会舆论治理要坚持人民立场

生成式人工智能加速进入生产、教育、医疗、传媒和公共治理等领域，一种新的社会情绪也在舆论场中持续生长：技术越能替人完成工作，人们却未必因此更加从容；获取知识越便捷，个体反而越担心自己的知识失去价值；社会整体效率不断提高，身处其中的人却更容易产生被时代甩下的紧迫感。这意味着，人工智能引发的焦虑不能仅仅归因于技术陌生，也不能简单理解为新旧职业交替中的短期阵痛。它所触之深，是当技术开始参与知识生产、判断形成和意义表达，人将如何确认自身在社会运行中的位置？

社会舆论是社会存在的能动反映。治理人工智能焦虑，不能把群众的现实忧虑简单视为认知偏差，更不能把社会舆论治理窄化为平复情绪。坚持人民立场，就是透过舆论看见现实处境，把解决思想问题同解决实际问题结合起来，使技术进步转化为人的发展能力。

从历史逻辑看，人工智能焦虑是技术变革中的社会心态投射。每一次重大技术变革，都不仅改变生产工具，也会重新划分人的社会位置。马克思在分析机器大工业时指出，当劳动者被纳入机器体系，机器便可能从人的能力延伸转变为支配劳动节奏的力量。技术原本服务于人，一旦嵌入特定生产关系，也可能反过来规定人的工作方式。与传统机器主要接管人的体力不同，生成式人工智能开始进入知识和判断领域。它不仅替人完成任务，也参与界定什么是有效的知识和高效的工作。由此带来的变化，不只是哪些岗位可能减少，更是什么样的人才算有用。人工智能焦虑首先表现为能力折旧焦虑，人们越来越担心的是自己多年形成的能力正在缩短有效期限。

从生成机理看，人工智能焦虑是技术速度、利益分配和能力获得之间的落差在社会舆论中的反映。一是技术迭代与人的成长周期存在速度落差。模型可以按月甚至按周更新，人的教育和职业转换却需要更长时间，也并非所有人都拥有同等的资源和试错空间。当技术迭代速度超过普通人的适应速度，焦虑就不再只是个体心理问题，而成为一种结构性社会心态。二是总体收益与个体成本存在分配落差。人工智能可能创造新的产业和职业，但宏观意义上的岗位增加，并不意味着原有劳动者能够顺利进入新岗位。旧岗位与新岗位之间，隔着专业能力、年龄结构和地域机会。技术收益可以用总体数据呈现，转型代价却具体落在劳动者及其家庭身上。三是工具普及与能力获得存在使用落差。智能工具向所有人开放，不等于所有人都能有效使用。对知识基础较强者而言，人工智能是放大优势的杠杆；对缺乏训练者而言，它可能成为又一道门槛。数智时代更隐蔽的不平等，是同样面对工具，有人获得能力，有人交出能力。

从认识方法看，人工智能焦虑的社会舆论治理要由情绪识别走向现实回应。社会舆论治理不能停留在对网络文本、情绪指数和传播路径的技术分析上，还应回到人工智能进入生产生活的具体实践中，观察不同群体正在经历什么、担忧什么、需要什么。人工智能可以汇总舆论、识别风险，却很难完整理解尚未被数据记录的生活经验。如果治理过度依赖可计算、可分类的信息，那些沉默的、边缘的经验就可能失去可见性。人工智能可以让治理看见更多数据，却未必让治理看见更多的人。社会舆论治理的进步，不是把所有人变成数据，而是防止具体的人在数据中消失。因此，对人工智能焦虑既不能放任其演变为技术恐慌，也不能急于定义为错误认知。群众的情绪表达可能不够精确，却包含真实的生活经验；舆论表达可能带有感性色彩，却可能触及尚未进入政策议程的问题。治理者不是替群众宣布不必焦虑，而要通过政策回应创造不必过度焦虑的现实条件。

从价值尺度看，人工智能焦虑的社会舆论治理要维护人的主体地位。从价值尺度看，有关机器能否超越人的讨论，往往预设了人与机器处于同一条效率赛道。如果以计算速度、信息储量和标准化生产能力为尺度，人必然在越来越多的领域落后于机器。但人的价值从来不只建立在速度之上。人能够理解具体情境，在价值冲突中作出选择，并为选择承担责任。这些不是计算能力的低级形态，而是社会生活得以成立的基础。人工智能可以生成答案，却不能独立决定哪些问题值得提出；可以测算方案成本，却不能确定何种利益应当优先；可以模拟有温度的语言，却不能承担社会后果。机器善于从已知中寻找答案，人的责任则是在未知中决定什么值得追求。当效率和可计算性成为衡量人的主要尺度，人的迟疑、反思和想象便容易被视为低效。人的危机未必始于机器拥有意识，而可能始于人只允许自己拥有机器认可的价值。坚持人民立场，就是把人的自由全面发展作为技术进步的价值尺度。

从实践路径看，以人民立场提升人工智能焦虑的社会舆论治理效能。化解人工智能焦虑不能依靠个体无止境地追赶技术，更不能仅靠传播技巧管理情绪，而应在技术跃迁与社会适应之间建立制度缓冲，形成倾听民意、回应关切、解决问题的治理闭环。一是把舆论感知转化为政策感知。既要关注人工智能相关热点事件和情绪变化，也要从中识别就业转换、教育公平、劳动权益等结构性问题。建立社会舆论部门与人社、教育、工信等部门之间的信息衔接机制，使舆论场中的共性关切能够及时进入政策评估和公共决策。二是把技术普及转化为能力普惠。推动人工智能教育从工具训练转向问题意识、事实核查、价值判断和责任伦理培养，面向青年学生、产业工人和基层劳动者提供与真实岗位相衔接的培训。人工智能越能提供答案，教育越要重视提出问题的能力；技术越是快速迭代，公共服务越要为普通人保留重新学习的机会。三是把情绪疏导转化为权益保障。企业因人工智能获得效率收益，也应承担劳动者培训、岗位重构和转岗支持责任。公共政策应关注算法管理对劳动强度和工作自主权的影响，防止人工智能成为无限提高绩效要求的工具。技术提高的是社会生产能力，不应只是少数主体压缩成本的能力。四是把风险回应转化为责任治理。人工智能可以参与舆论分析、风险识别和政策评估，但涉及权利分配、利益取舍与责任认定的事项，必须保留清晰的人类责任链条。不能以算法建议代替公共论证，也不能以模型结论消解责任主体。技术可以回答能够做什么，社会治理必须回答应当做什么、为了谁而做。

人工智能焦虑并非只是技术发展的负面伴生物，也是社会调整制度安排的重要契机。一个社会面对技术变革仍然保持警觉，说明人们依然珍视劳动价值、发展权利和主体尊严。社会舆论治理坚持人民立场，就要正视焦虑背后的现实诉求，把群众的急难愁盼作为治理起点，把人的获得感作为检验技术进步的落脚点。

（作者简介：李嘉奇，男，天津师范大学政治与行政学院国家治理专业硕士研究生，研究方向：舆情研究与数智治理。 王桂彬，男，天津师范大学政治与行政学院国家治理专业硕士研究生，研究方向：舆情研究与数智治理。）

作者：李嘉奇 王桂彬

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来源：新湖南客户端

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