人工智能時(shí)代知識(shí)生產(chǎn)的變革趨勢(shì)

[中圖分類號(hào)]G434 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A

一、引 言

現(xiàn)代意義上的知識(shí)生產(chǎn)主要源于15世紀(jì)出現(xiàn)并在17、18世紀(jì)間風(fēng)靡一時(shí)的科學(xué)學(xué)會(huì)。不過，這一時(shí)期的科學(xué)學(xué)會(huì)更像是由貴族和特權(quán)階級(jí)為滿足個(gè)人業(yè)余愛好所成立的興趣社團(tuán)。從18世紀(jì)到20世紀(jì)，以柏林大學(xué)為起點(diǎn)，主要發(fā)達(dá)國家以大學(xué)的實(shí)驗(yàn)室、研究所或研究中心等為陣地，積極投人到純粹科學(xué)的研究之中。當(dāng)然，這一時(shí)期的知識(shí)生產(chǎn)秉承純潔的、欣賞的和人文的精神，包括對(duì)美的熱愛，關(guān)注由勇于主宰命運(yùn)而非消極服從的理想所確立的種種目標(biāo)2，以及追求超越具體派系的不帶偏向的純粹知識(shí)與真理。進(jìn)入20世紀(jì)特別是二戰(zhàn)后，美國出現(xiàn)了一個(gè)由政府、科學(xué)家和大學(xué)相融合的\"科學(xué)行政綜合體\"，在政府科學(xué)政策的引導(dǎo)與指向明確的研究資助下，不同類型的知識(shí)生產(chǎn)開始打破既有的學(xué)科知識(shí)邊界，以問題、項(xiàng)目、任務(wù)等形式開展廣泛的合作研究。更為關(guān)鍵的是，科學(xué)研究日漸被要求要滿足國家的需要、公眾的需求和社會(huì)的關(guān)懷，“為社會(huì)而研究\"“為國家而研究”成為一種新的行動(dòng)選擇，大科學(xué)時(shí)代的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型、科技攻關(guān)更是使知識(shí)生產(chǎn)的目標(biāo)日益與國家科技與產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略相關(guān)聯(lián)。

21世紀(jì)20—30年代，人工智能技術(shù)正在全面介入知識(shí)生產(chǎn)領(lǐng)域，人類文明正經(jīng)歷著自印刷術(shù)發(fā)明以來最劇烈的認(rèn)知革命。以ChatGPT、StableDiffusion為代表的大模型系統(tǒng)不僅重構(gòu)了知識(shí)生產(chǎn)的效率邊界，更從根本上動(dòng)搖了傳統(tǒng)知識(shí)生產(chǎn)的“人類中心主義”范式一一從文獻(xiàn)檢索、數(shù)據(jù)分析到理論建構(gòu)的完整知識(shí)生產(chǎn)鏈條中，算法逐漸從輔助性工具演變?yōu)橹R(shí)生產(chǎn)的主要參與者。在智能技術(shù)深度介人的“后人類知識(shí)生態(tài)\"中，我們?nèi)绾沃匦露x人類的知識(shí)生產(chǎn)？人類的知識(shí)生產(chǎn)又面臨怎樣的風(fēng)險(xiǎn)？技術(shù)驅(qū)動(dòng)的知識(shí)爆炸是否正在消解人類認(rèn)知的反思性特質(zhì)？對(duì)這些問題的解答，不僅關(guān)乎知識(shí)生產(chǎn)的理論范式革新，更決定著智能時(shí)代人類文明發(fā)展的未來走向。

二、人工智能時(shí)代知識(shí)生產(chǎn)的新形態(tài)

進(jìn)入21世紀(jì)，地球文明正在成為一個(gè)動(dòng)態(tài)的、異變的、自適應(yīng)的、有無限可能的高度復(fù)雜化的系統(tǒng)。特別是隨著計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)分類、分析和處理能力的日漸強(qiáng)大，數(shù)據(jù)收集能更大規(guī)模地推斷出各種信息和關(guān)系，或許意味著新的科學(xué)范式的出現(xiàn)，不僅僅在特定知識(shí)領(lǐng)域或社會(huì)、技術(shù)問題解決上進(jìn)行科學(xué)探索，而且可能從根本上改變知識(shí)生產(chǎn)的路徑與策略。如吉本斯所言，信息技術(shù)的發(fā)展預(yù)示了知識(shí)生產(chǎn)活動(dòng)的急劇轉(zhuǎn)變，解決復(fù)雜問題的各種技能和觀念的流動(dòng)，正得到信息、計(jì)算機(jī)和通信技術(shù)創(chuàng)新集群的支持，學(xué)科取向和所隸屬團(tuán)體已經(jīng)變得不太重要。專業(yè)的有形學(xué)院正在被去中心化，虛擬網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)共同體、學(xué)習(xí)社區(qū)以及無形學(xué)院的興起，則持續(xù)地改變著知識(shí)傳播、生產(chǎn)的方式，加速知識(shí)生產(chǎn)形態(tài)的變革。

（一）人工智能改變知識(shí)存儲(chǔ)與傳播

隨著生成式人工智能技術(shù)的快速更新與普及，其在資料整理、資源檢索與論文寫作等方面顯示出的巨大優(yōu)勢(shì)，使得人工智能系統(tǒng)正在改變?nèi)祟愔R(shí)的存儲(chǔ)與傳播方式。尤其是GPT以及相繼推出的一系列生成式人工智能大模型，其海量的百科全書式的知識(shí)存儲(chǔ)與實(shí)時(shí)調(diào)用，不僅可以代替數(shù)百名、數(shù)千名專業(yè)人員完成相關(guān)的科研任務(wù)，更是可以編織出無法想象的海量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)知識(shí)搜索與生產(chǎn)的“指數(shù)級(jí)\"增長。假如大腦有100個(gè)“G神經(jīng)元”，智能手機(jī)從8G擴(kuò)展到2000G的內(nèi)存，從理論上來講，就意味著在10年到20年內(nèi)，手機(jī)就會(huì)和大腦擁有同樣強(qiáng)大的處理能力。此外，我們只需要在其登錄界面輸入關(guān)鍵詞，0.27秒可以在谷歌上得到大約40，500.000個(gè)結(jié)果，而0.27秒在一個(gè)傳統(tǒng)的圖書館里可能什么都沒有找到。多樣化的技術(shù)平臺(tái)為人們隨時(shí)隨地交流構(gòu)建了一個(gè)龐大的實(shí)時(shí)在線網(wǎng)絡(luò)，僅就YouTube而言，超過27億人每月會(huì)訪問一次YouTube，活躍用戶在2023年達(dá)到27億，在91個(gè)國家/地區(qū)進(jìn)行了本地化部署，可以使用80 種語言進(jìn)行交流[]。正是在人工智能技術(shù)提供便利的基礎(chǔ)上，全球知識(shí)生產(chǎn)可以更為便利地共同解決問題。如在COVID-19期間，國際上多個(gè)組織合作創(chuàng)建了一個(gè)開放的研究數(shù)據(jù)集（COVID-19OpenResearchDataset），該數(shù)據(jù)集包括超過29.000篇來自世界各地的學(xué)術(shù)文章，這一平臺(tái)直接促成了全球?qū)W術(shù)界對(duì)資料和數(shù)據(jù)的共享1。此外，國際、各國數(shù)據(jù)中心以及英國研究理事會(huì)設(shè)立“科研門戶\"網(wǎng)站建立公共數(shù)據(jù)庫，英國科學(xué)促進(jìn)會(huì)（BritishScienceAssociation）納菲爾德基金會(huì)（NuffieldFoundation）以及維康基金會(huì)（WellcomeTrust）為“公共權(quán)益科學(xué)\"提供資料、技術(shù)以及準(zhǔn)確的信息。“公共權(quán)益科學(xué)\"即一種通過先進(jìn)技術(shù)為普通民眾爭(zhēng)取共享、開放信息數(shù)據(jù)的科學(xué)大眾化的轉(zhuǎn)型運(yùn)動(dòng)，率先在免疫學(xué)、氣候?qū)W、地球科學(xué)以及流行病學(xué)等領(lǐng)域開展。正因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)建立了大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、共享與交流中心，出現(xiàn)了更多關(guān)于“人即媒體”“專家已死\"“知識(shí)生產(chǎn)不在場(chǎng)”“知識(shí)生產(chǎn)大解放\"的討論，社會(huì)對(duì)先進(jìn)技術(shù)更新、轉(zhuǎn)型的關(guān)注遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于對(duì)知識(shí)自身的關(guān)注。

（二）人工智能改變知識(shí)生產(chǎn)與應(yīng)用

從全球知識(shí)生產(chǎn)趨勢(shì)來看，構(gòu)建大模型、大數(shù)據(jù)已經(jīng)是開展研究的重要條件，從而引發(fā)了新一輪數(shù)字化生產(chǎn)的全球競(jìng)爭(zhēng)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，美國正在推動(dòng)知識(shí)生產(chǎn)向數(shù)字化方案轉(zhuǎn)型，已建立一批以智能設(shè)施與數(shù)字技術(shù)為基礎(chǔ)的人文社會(huì)科學(xué)實(shí)驗(yàn)室與自然工程研究中心。一流高校不同學(xué)科領(lǐng)域成立數(shù)字智能實(shí)驗(yàn)室，如耶魯大學(xué)人類自然實(shí)驗(yàn)室、加州理工學(xué)院計(jì)算地球物理實(shí)驗(yàn)室以及哥倫比亞大學(xué)計(jì)算社會(huì)科學(xué)中心等等，也正在數(shù)字技術(shù)支持下推進(jìn)著知識(shí)體系的更新與調(diào)整[2]。韓國政府同樣投資AI與教育大數(shù)據(jù)等尖端技術(shù)，計(jì)劃從2023年開始提供為期五年的資金支持，每年計(jì)劃出資30億韓元支持首爾大學(xué)、韓國科學(xué)技術(shù)院、漢陽大學(xué)等三所大學(xué)設(shè)立人工智能半導(dǎo)體研究生院，培養(yǎng)AI半導(dǎo)體領(lǐng)域的高層次人才[13]。英國利用人工智能技術(shù)建立開放教育與終身學(xué)習(xí)機(jī)制，如英國開放大學(xué)發(fā)起在線學(xué)習(xí)平臺(tái)，倫敦大學(xué)學(xué)院設(shè)立“教育技術(shù)實(shí)驗(yàn)室”。總之，人工智能在教育中的運(yùn)用旨在為學(xué)習(xí)者提供最大的資源與技術(shù)支持，促進(jìn)教育的可持續(xù)發(fā)展與創(chuàng)新。

此外，人工智能與工程、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)等領(lǐng)域高度結(jié)合。在醫(yī)學(xué)研究中，ChatGPT提供的新一代的模型應(yīng)用在基因組、蛋白質(zhì)、代謝、藥理學(xué)、藥物遺傳學(xué)多個(gè)領(lǐng)域，可以更好地結(jié)合臨床知識(shí)和對(duì)話互動(dòng)，其獨(dú)特的敘事界面允許創(chuàng)新應(yīng)用，如模擬一個(gè)病人，可以通過加強(qiáng)患者參與、減少醫(yī)療保健提供者的工作量和提供最新信息，對(duì)臨床和轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生重大影響[4；在神經(jīng)科學(xué)中，基于數(shù)據(jù)構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用來預(yù)測(cè)人的行為；在材料科學(xué)中，計(jì)算機(jī)用于發(fā)現(xiàn)穩(wěn)定的材料并預(yù)測(cè)其結(jié)構(gòu)，使用數(shù)據(jù)挖掘并識(shí)別疾病（如癌癥）的分子機(jī)制，借用計(jì)算機(jī)建立的大數(shù)據(jù)模型預(yù)示著一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究時(shí)代的到來[。斯坦福大學(xué)開發(fā)了一種用于醫(yī)學(xué)影像分析的模型，以便提高診斷速度；加州大學(xué)伯克利分校的科研團(tuán)隊(duì)利用AI分析氣候模型和環(huán)境數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)氣候變化與農(nóng)作物產(chǎn)量，以此為政策制定提供依據(jù)。曾經(jīng)作為知識(shí)生產(chǎn)、傳播媒介的信息技術(shù)及其產(chǎn)品，如今已經(jīng)儼然成為參與知識(shí)生產(chǎn)的主體之一，人機(jī)協(xié)同、人機(jī)融合使人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究能夠模仿人的思維方式生成視頻、文本或編寫代碼，由此開展獨(dú)立的機(jī)器生產(chǎn)活動(dòng)。

三、人工智能時(shí)代知識(shí)生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)的新格局

正因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)加速了科學(xué)數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的傳播，從國家層面轉(zhuǎn)向全球?qū)用妫瑤椭b遠(yuǎn)國度的科學(xué)家建立了虛擬聯(lián)系（VirtualTies），進(jìn)而在突破空間限制的網(wǎng)絡(luò)（Networks）、知識(shí)創(chuàng)造的涌現(xiàn)（Emergence）、知識(shí)的流動(dòng)（Circulation）、資源的黏性（Stickiness）與合作方式的彌散（Distribution）等驅(qū)動(dòng)因素的影響下，一個(gè)全球性的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)正在形成之中[

（一）人工智能重塑知識(shí)生產(chǎn)的全球流動(dòng)

目前看來，科學(xué)已經(jīng)是全球參與的事業(yè)。隨著人工智能的引人，從生活方式到知識(shí)生產(chǎn)、科學(xué)研究的定義都將發(fā)生變化。人工智能突破了知識(shí)的壁壘，構(gòu)建了全球網(wǎng)絡(luò)連接，加速了知識(shí)的爆炸式增長。技術(shù)的加持把零散的、碎片化的知識(shí)整合為節(jié)點(diǎn)，再由各大網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行推送，促進(jìn)了知識(shí)的發(fā)散式流動(dòng)。特別是人工智能技術(shù)帶來的全球知識(shí)生產(chǎn)的重構(gòu)與流動(dòng)，個(gè)人的知識(shí)與社會(huì)、國家、全球知識(shí)之間固有的、人為的邊界被技術(shù)所打破。國際間的知識(shí)流動(dòng)更為迅速，已經(jīng)從邊緣活動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂袘?zhàn)略重要性的核心制度問題，這些變化也可以在大學(xué)間的國際合作中觀察到[8。所以，知識(shí)生產(chǎn)的“無邊界化”日趨明顯，具體表現(xiàn)為研究人員的交流合作與知識(shí)的跨國流動(dòng)，身份認(rèn)同的全球化、學(xué)術(shù)知識(shí)與市場(chǎng)連接、新的技術(shù)媒介促進(jìn)知識(shí)獲取與共享。一項(xiàng)基于Webof Science核心集合收集的1900年至2022年間地理學(xué)領(lǐng)域文獻(xiàn)元數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，2010年到2020年間研究人員的全球流動(dòng)頻率明顯加快，且流動(dòng)呈現(xiàn)出一種多樣化的特征[。人工智能跨越了國家、公司機(jī)構(gòu)的界限，加之人才循環(huán)、日益靈活的全球資本、研究與實(shí)驗(yàn)發(fā)展（Ramp;D）的跨國合作、全球擴(kuò)散的文化想象和跨國公司追求全球市場(chǎng)份額，從而逐步構(gòu)建起了一個(gè)全新的人工智能全球格局[20]。

（二）人工智能重塑知識(shí)生產(chǎn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

知識(shí)生產(chǎn)的技術(shù)化、網(wǎng)絡(luò)化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型塑造了“萬物互聯(lián)”，進(jìn)而走向\"萬物智聯(lián)\"的時(shí)代。卡羅·瓦格納表示，在過去的350年里，科學(xué)的底層結(jié)構(gòu)已經(jīng)從個(gè)人本位系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)槁殬I(yè)本位系統(tǒng)，再到國家本位系統(tǒng)，最后到今天的網(wǎng)絡(luò)本位系統(tǒng)，今天，科學(xué)在全球的實(shí)驗(yàn)室和不同場(chǎng)所進(jìn)行著，科學(xué)網(wǎng)絡(luò)在本地區(qū)、區(qū)域內(nèi)和全球范圍內(nèi)運(yùn)行。依托數(shù)字技術(shù)開展的跨國合作構(gòu)筑了知識(shí)生產(chǎn)的全球互動(dòng)網(wǎng)絡(luò)。人工智能與機(jī)器的相融通用超級(jí)算力將大學(xué)中的研究者、科研院所、公司企業(yè)、政府部門等人員共同囊括起來，構(gòu)建全球各行各業(yè)知識(shí)生產(chǎn)的網(wǎng)絡(luò)中心。理論、模型以及方法和技術(shù)都在從學(xué)術(shù)界向其他機(jī)構(gòu)擴(kuò)散、外溢和衍生，知識(shí)生產(chǎn)正逐漸成為一種社會(huì)彌散式的過程。因此，科學(xué)中心不再是一個(gè)“支配\"世界科學(xué)活動(dòng)的單一主導(dǎo)極點(diǎn)，而是每個(gè)成員在試圖保持其自治時(shí)所堅(jiān)持的共同權(quán)威或管轄權(quán)2。知識(shí)的\"全球化\"生產(chǎn)和傳播形成了多極化、輻射性以及區(qū)域集群等多種模式。所以，全球知識(shí)生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)的建立確保了更大范圍、超時(shí)空的、快速的、更低成本的獲取分散的知識(shí)、資源[22]。

參與知識(shí)生產(chǎn)的對(duì)象從專業(yè)學(xué)者組建的學(xué)術(shù)共同體轉(zhuǎn)變?yōu)槿芈菪⑺闹芈菪⑽逯芈菪约拔磥砜赡艹掷m(xù)擴(kuò)張的 N+ 螺旋。技術(shù)促進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)融合加快了區(qū)域集群、產(chǎn)業(yè)集群與全球知識(shí)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的形成，將“社會(huì)資本\"作為一個(gè)集群聚集在一起。傳統(tǒng)的個(gè)體研究、平面式知識(shí)生產(chǎn)正在覆蓋全球，逐漸形成立體式的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。從單任務(wù)的指令接收到多任務(wù)處理、多工具使用與多個(gè)群體協(xié)同分工的系統(tǒng)化工程，智能時(shí)代形成了知識(shí)生產(chǎn)的虛擬網(wǎng)絡(luò)。

（三）人工智能重塑知識(shí)生產(chǎn)的協(xié)作機(jī)制

人工智能聚焦人與技術(shù)協(xié)同生產(chǎn)的新機(jī)制。計(jì)算時(shí)代的人機(jī)交互早期主要是人利用計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行操作、管理和編程，當(dāng)技術(shù)與知識(shí)生產(chǎn)更為緊密時(shí)，強(qiáng)大的技術(shù)帶來了超文本、超媒體、超時(shí)空的協(xié)作支持，如信息科學(xué)為研究提供數(shù)據(jù)庫使用、信息檢索和數(shù)字化發(fā)展[23]。面對(duì)海量的數(shù)據(jù)，大語言模型（LLMs）支持從中提取有用的信息，并將數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為可視的知識(shí)圖譜，通過結(jié)構(gòu)化的形式將知識(shí)的流向、關(guān)系模型化。知識(shí)生產(chǎn)從個(gè)體的探索轉(zhuǎn)變?yōu)槿伺c技術(shù)共同推進(jìn)的“涌現(xiàn)”。人工智能在科學(xué)研究中的應(yīng)用越來越深入，如使用智能技術(shù)加速更新材料的使用、軟件的開發(fā)、提高實(shí)驗(yàn)效率、優(yōu)化實(shí)驗(yàn)算法并實(shí)現(xiàn)研究的自動(dòng)化更新與結(jié)果的精確性24。隨著生成式人工智能的全面參與，技術(shù)逐漸突破了對(duì)知識(shí)領(lǐng)域和指令的限制，甚至具備了一定的自我改進(jìn)與修復(fù)能力，即人工智能的“類人性”。

知識(shí)在商業(yè)、政府、媒體、博物館以及圖書館之間形成了網(wǎng)絡(luò)化，最聰明的人不再是房間里上課的人，而是容納房間中所有人與思想的房間本身，或者說就是承載知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)網(wǎng)與生成式人工智能大模型。關(guān)于ChatGPT對(duì)創(chuàng)造力的實(shí)證研究反映，這項(xiàng)技術(shù)在逐步（而不是激進(jìn)地）產(chǎn)生新想法方面最有效，積極影響可歸因于它能夠?qū)⑦h(yuǎn)程相關(guān)的概念組合成一個(gè)有凝聚力的形式，從而更清晰地表達(dá)想法2。所以，以人工智能為代表的新技術(shù)的快速發(fā)展重塑了全球?qū)W術(shù)共同體的生態(tài)系統(tǒng)，知識(shí)生產(chǎn)日益被要求從知識(shí)的生態(tài)環(huán)境、多重因素互動(dòng)機(jī)制、歷時(shí)與共時(shí)的演變來分析未來可能的發(fā)展方向。

四、人工智能時(shí)代知識(shí)生產(chǎn)的新挑戰(zhàn)

正是由于信息技術(shù)特別是人工智能的參與，使得知識(shí)生產(chǎn)、應(yīng)用與轉(zhuǎn)化發(fā)生著顯著的變革，而這些變革帶來的挑戰(zhàn)直接影響了教育領(lǐng)域中知識(shí)生產(chǎn)的結(jié)構(gòu)。

（一）日漸凸顯的技術(shù)鴻溝帶來的挑戰(zhàn)

隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用，教育的交互對(duì)象從基于知識(shí)的師一生互動(dòng)轉(zhuǎn)向人一機(jī)互動(dòng)，曾經(jīng)作為絕對(duì)教育代表與知識(shí)權(quán)威者的學(xué)校與教師自然要將很大一部分權(quán)力讓渡給不斷更新的人工智能系統(tǒng)。新一輪的技術(shù)浪潮特別是人工智能技術(shù)的介入，有可能讓技術(shù)貧困地區(qū)的知識(shí)生產(chǎn)陷入更大的知識(shí)生產(chǎn)困境。

單從互聯(lián)網(wǎng)使用來看，國際電信聯(lián)盟秘書長多琳·博格丹-馬丁（Doreen Bogdan-Martin）在2024年人工智能造福人類全球峰會(huì)上表示，雖然人工智能正在改變我們的世界和生活，但接近一半的人仍然遠(yuǎn)離技術(shù)，他們沒有使用權(quán)，而且當(dāng)今的數(shù)字鴻溝依舊嚴(yán)峻，全球仍有二十六億人無法接入互聯(lián)網(wǎng)[2。技術(shù)的基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字素養(yǎng)差異鴻溝導(dǎo)致諸多國家、地區(qū)的知識(shí)生產(chǎn)被迫邊緣化，如非洲多數(shù)國家的技術(shù)硬件和網(wǎng)絡(luò)較為落后，部分國家僅 30% 的家庭有穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)，而且與世界其他地區(qū)相比，非洲的信息技術(shù)的普及率、使用率以及區(qū)域差距是最大的，從而加劇了教育、研究的不平等2。在數(shù)字鴻溝、信息檢索鴻溝與技術(shù)鴻溝依然存在的情況下，那些在人工智能技術(shù)上占據(jù)有利地位的群體，由于可以控制系統(tǒng)和技術(shù)設(shè)計(jì)從而占據(jù)信息主導(dǎo)地位28。正如舊的全球知識(shí)生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)中以西方話語霸權(quán)占據(jù)優(yōu)勢(shì)或主導(dǎo)地位。在全球知識(shí)生產(chǎn)格局中，拉丁美洲、非洲等則處于邊緣或外圍區(qū)域，其較低的學(xué)術(shù)產(chǎn)出一定程度上源于其較低的地緣政治地位[29]。

聯(lián)合國教科文組織已經(jīng)在關(guān)注經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)國家和地區(qū)教育方面采取的行動(dòng)，同時(shí)呼呼各成員國開放科學(xué)，推進(jìn)知識(shí)在非科學(xué)界的共享行動(dòng)并擬定了開放科學(xué)的國際倡議書[30。如何借助人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)擴(kuò)大知識(shí)共享機(jī)制，在提高知識(shí)創(chuàng)新效率的基礎(chǔ)上使更多的知識(shí)可以流向經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)與技術(shù)薄弱的偏遠(yuǎn)地區(qū)，已經(jīng)成為人工智能時(shí)代知識(shí)生產(chǎn)、傳播面臨的一個(gè)全球性問題。

（二）人機(jī)交互對(duì)知識(shí)生產(chǎn)與傳播模式的挑戰(zhàn)

知識(shí)生產(chǎn)原本建立在個(gè)人思索與行動(dòng)基礎(chǔ)之上，然后研究者彼此溝通互補(bǔ)，營造適合成員集體創(chuàng)造的交往狀態(tài)，并在相互協(xié)調(diào)的基礎(chǔ)上共同維護(hù)科學(xué)對(duì)普通公眾的權(quán)威3。而正是由那些具有共同的學(xué)科背景、研究主題、研究方法、學(xué)術(shù)期刊、互動(dòng)網(wǎng)絡(luò)等研究者組成的知識(shí)群體，才以共同的專業(yè)話語、互動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、研究范式等構(gòu)筑了其所在學(xué)術(shù)共同體的合法性基礎(chǔ)。人工智能時(shí)代，人將權(quán)威、信仰與信任交付給技術(shù)的使用，不僅讓傳統(tǒng)意義上“完美理性\"的人性假設(shè)失去理想化可能，而且人類可以借助數(shù)字技術(shù)和媒介工具無限接近絕對(duì)理性，懸置了主體理性的價(jià)值維度，使得工具理性和完全理性成為個(gè)體選擇的決定力量[33]。如哈貝馬斯所言，技術(shù)理性導(dǎo)致人被工具化、思維被模式化，它過于局限在一個(gè)孤立行為者的原子論行為模式上，而忽略了人際關(guān)系賴以形成的行為協(xié)調(diào)機(jī)制、行為者與世界之間的關(guān)系[34]

日漸占據(jù)上風(fēng)的技術(shù)理性追求教育的外顯效益，即成績(jī)、分?jǐn)?shù)、排名與功用。甚至諸多研究已經(jīng)在思考技術(shù)的創(chuàng)造性、意識(shí)性與反思性，計(jì)算與數(shù)據(jù)代替人的思考，作為主體思考的人卻開始退場(chǎng)。教育的主體間性是人與人基于知識(shí)生產(chǎn)的對(duì)話性、平等性與再生產(chǎn)，不僅要認(rèn)識(shí)、掌握作為抽象符號(hào)化的數(shù)據(jù)、文字、圖表等知識(shí)，還要理解人及其知識(shí)生產(chǎn)活動(dòng)的背景、意義與周遭世界的建構(gòu)過程。正是在人與人的互動(dòng)、彼此的學(xué)習(xí)、知識(shí)的共享過程中構(gòu)建了教育的鮮活世界，但人工智能時(shí)代的交往互動(dòng)關(guān)系被弱化為技術(shù)工具向人的單向度傳輸、無差別接受的過程。此種知識(shí)生產(chǎn)并不滿足向人們展示真理，也不在于提供引起人共鳴的文字與情感，只有去行動(dòng)并解決具體問題[35]

（三）技術(shù)邏輯對(duì)知識(shí)生產(chǎn)與傳播本土情境的挑戰(zhàn)

技術(shù)工具的運(yùn)用試圖在盡可能短的時(shí)間內(nèi)為社會(huì)的運(yùn)行、教育的發(fā)展尋求確定的規(guī)律與不變的結(jié)構(gòu)，并據(jù)此作出可靠的闡釋。人們也總是自信地認(rèn)為，自己發(fā)明技術(shù)便足以掌控技術(shù)，卻沒發(fā)現(xiàn)技術(shù)已經(jīng)規(guī)制了人的思考方式與教育研究路徑。不過，正如貝爾納·斯蒂格勒曾提及，“我們作為自身的存在者，卻遠(yuǎn)沒有借助技術(shù)的方法成為自然的主宰，相反，我們自已作為自然的一部分也服從技術(shù)的要求\"3。而且技術(shù)的根基在于種種無目的的欲望，欲望的內(nèi)容是關(guān)注“不變性”“規(guī)則性\"“穩(wěn)定性\"和“一致性”，隨著預(yù)見和預(yù)測(cè)的被驗(yàn)證，就出現(xiàn)了控制的欲望37]。顯然，在人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用過程中，知識(shí)生產(chǎn)與傳播出現(xiàn)的技術(shù)依賴、技術(shù)成癮正在影響人類的自主思考、創(chuàng)造力、想象力以及內(nèi)在的動(dòng)機(jī)[8。與此同時(shí)，由于人工智能參與的知識(shí)生產(chǎn)既沒有遵循經(jīng)驗(yàn)邏輯，也不是完全的理性邏輯，更不是實(shí)踐邏輯[3，或者說僅僅是具有模糊性質(zhì)的技術(shù)邏輯，生成式的知識(shí)也可能是拼湊式，使得強(qiáng)大的人工智能技術(shù)正在塑造一個(gè)新的“知識(shí)生產(chǎn)黑箱”，我們不僅對(duì)依賴于算法的信息匯總、數(shù)據(jù)計(jì)算的具體過程不得而知，而且對(duì)其真實(shí)性、可靠性與可信度仍然存疑。

進(jìn)入21世紀(jì)，教育日益成為一個(gè)復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，已經(jīng)深深嵌人科學(xué)、社會(huì)與文化相互作用的社會(huì)進(jìn)程之中，成為特定時(shí)代的特定文化產(chǎn)物。換而言之，教育是以知識(shí)為中心形成的社會(huì)關(guān)系與學(xué)術(shù)觀念在知識(shí)生產(chǎn)過程中的一種具體表現(xiàn)形態(tài)4]。面對(duì)繁雜龐大的數(shù)據(jù)、文本以及證據(jù)，除了總結(jié)經(jīng)驗(yàn)建立因果關(guān)系，賦予數(shù)據(jù)以價(jià)值，更要看到教育活動(dòng)對(duì)本土社會(huì)的意義、價(jià)值以及支持。如果只有先進(jìn)的技術(shù)工具，沒有這樣的理解，知識(shí)本身將變得毫無結(jié)果傲慢自大但沒有產(chǎn)出[4。同時(shí)，即便人工智能已經(jīng)迅速滲透到教育中，但必須看到，很難將其應(yīng)用于知識(shí)生產(chǎn)、傳播的社會(huì)情境之中來理解國家或社會(huì)對(duì)知識(shí)創(chuàng)新的特殊要求。尤其是當(dāng)前我國為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)、科技轉(zhuǎn)型以及“卡脖子\"技術(shù)賦予了教育新的時(shí)代使命，作為科技變革的戰(zhàn)略組成部分服務(wù)于國家和區(qū)域的需求，應(yīng)該盡可能從教育的特殊性把握知識(shí)的標(biāo)準(zhǔn)、原則、概念與范疇，立足中國獨(dú)特教育體制與發(fā)展歷程，把握關(guān)鍵教育問題并重建知識(shí)體系，發(fā)揮專業(yè)群體的影響力。所以，教育顯然不是一個(gè)由各種概念、方法和發(fā)現(xiàn)組成的穩(wěn)定體系，而是將其看作一組相互聯(lián)系的知識(shí)方案，它們始于各式各樣的社會(huì)起點(diǎn)，并邁向一個(gè)不可預(yù)知的未來[42]。

五、結(jié)語：人工智能時(shí)代知識(shí)生產(chǎn)的價(jià)值重塑

過去的知識(shí)生產(chǎn)基于人與人彼此的交流、溝通以及批判，促進(jìn)新知識(shí)、新思想的產(chǎn)生，人與人的對(duì)話顯得格外重要。而現(xiàn)在，技術(shù)鏈接的科學(xué)不僅將知識(shí)鏈接到它最初的來源，還將知識(shí)鏈接到知識(shí)被生產(chǎn)、使用、討論、產(chǎn)生的意義語境和過程中，整合地呈現(xiàn)了出版、數(shù)據(jù)、儀器、閱讀材料和研究的方法論、思想流派、假說、理論、事實(shí)、猜想以及科學(xué)家的雄心壯志、爭(zhēng)議、合作與分歧等。過去的科學(xué)研究是實(shí)體化的著作發(fā)表、出版與知識(shí)的講授，或者借用技術(shù)推廣、傳播知識(shí)，而現(xiàn)在技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)本身都被整合為被研究、思考的學(xué)術(shù)。知識(shí)被轉(zhuǎn)化為可以隨時(shí)存儲(chǔ)、調(diào)用與開發(fā)的信息產(chǎn)品，重要的不是誰、在何時(shí)、如何生產(chǎn)知識(shí)，而是知識(shí)如何被鏈接到更大的知識(shí)系統(tǒng)中并被引用論證，從而使得知識(shí)日益脫離科學(xué)家而成為一種獨(dú)立存在的載體和生命。更多的工作、研究正在交給自動(dòng)化的機(jī)器、智能化的大模型，而且成熟的智能技術(shù)已經(jīng)初步具備自我更新與思考的能力。

尼爾·波斯曼提醒我們注意信息技術(shù)、人工智能機(jī)器的飛速發(fā)展導(dǎo)致信息泛濫，一切文化、思想與研究臣服于技術(shù)的壟斷。但當(dāng)今的社會(huì)是一個(gè)難以把握的世界，“因?yàn)槲覀儧]有掌握全面而持久的世界圖像，所以事情就不會(huì)像是不可接受的。我們之所以相信那些事情，那是因?yàn)槲覀儧]有找到不相信的理由于是，技術(shù)壟斷就剝奪了我們了解世界的社會(huì)、政治、歷史、思辨、邏輯和精神的基礎(chǔ)\"[43]。進(jìn)步被等同于技術(shù)的進(jìn)步，我們要去適應(yīng)新技術(shù)的需要。保羅·迪肯反思了科學(xué)的諸多革命，并不是說新一代工業(yè)規(guī)模的處理器對(duì)科學(xué)事業(yè)毫無幫助，事實(shí)上，大數(shù)據(jù)革命中的眾多突出事例都不過是天真的統(tǒng)計(jì)運(yùn)算，由于外加電腦等強(qiáng)大設(shè)備的加持，大數(shù)據(jù)又被大家一致認(rèn)為是我們這個(gè)時(shí)代的偉大先知[4]

面對(duì)技術(shù)性與價(jià)值性的雙重裹挾，人工智能時(shí)代的知識(shí)生產(chǎn)應(yīng)該是“人 .+ 技術(shù)\"的協(xié)同創(chuàng)造，不管其知識(shí)生產(chǎn)方式與知識(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如何便利，其成員需要在技術(shù)提供的大平臺(tái)與大模型的輔助下，始終保持對(duì)認(rèn)識(shí)世界的規(guī)律、社會(huì)結(jié)構(gòu)的本質(zhì)以及透視人與技術(shù)的互動(dòng)方式這類基本問題的探究熱情。正如拉圖爾關(guān)于實(shí)驗(yàn)室的研究中所提及，知識(shí)生產(chǎn)確實(shí)發(fā)生于一個(gè)人工建造的實(shí)驗(yàn)室里，但在它的背后有一個(gè)完整的社會(huì)世界[45]。人類所創(chuàng)造的所有技術(shù)和知識(shí)生產(chǎn)與應(yīng)用旨在造福于人類，人工智能時(shí)代的知識(shí)生產(chǎn)同樣不能例外。為消解人類對(duì)技術(shù)特別是人工智能的過度依賴，邁克斯·泰格馬克就指出，較之機(jī)器的制造與技術(shù)的使用，人類應(yīng)該對(duì)什么是“意義”什么是“生活\"和終極的道德問題是什么等哲學(xué)與倫理問題給予更多的關(guān)注和討論，唯此才能使每個(gè)人在日趨復(fù)雜與先進(jìn)的技術(shù)環(huán)境中，更多地體驗(yàn)與追求生命與生活過程中的快樂、善良、美麗與幸福4。所以，我們應(yīng)該以制度、政策尊重、保障知識(shí)、研究的自主性與多樣性，以新的技術(shù)工具推進(jìn)知識(shí)生產(chǎn)的進(jìn)程，將抽象的概念、知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)踐中的合作、對(duì)話，真正依托人工智能技術(shù)有效發(fā)揮知識(shí)生產(chǎn)的集體力量。

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Transformative Trends of Knowledge Production in the Age of Artificial Intelligence

ZHAO Xiaoli， XUN Yuan （Institute of Higher Education， East China Normal University， Shanghai 200062）

[Abstract] The participation and involvement of technology in the process of knowledge production in the era of artificial intelligence has transformed the trend of knowledge production，forming a new form of knowledge production，a new pattern of knowledge production network and a new challenge of knowledge production in the era of artificial intelligence.As for the new form，artificial inteligence haschanged knowledge storage and dissemination，knowledge production and application.From the perspective of the new pattern，artificial intelligence reshapes the global flow，network structure and collaboration mechanism of knowledge production. At the same time， new challenges to knowledge production in the age of artificial intelligence have also emerged. The\"technological divide\"accelerates the\"knowledge divide\"in production，\"technical rationality\" covers up the \"intersubjectivity\"of knowledge production，and \"technical regulation\" ignores the \"discrepancy in issues\" of knowledge production. Therefore，in order to reshape knowledge production in theera of artificial intelligence，it is necessary to adhere to exploring the human and its meaning and value in education while improving technical efficiency.

[KeyWords] Artificial Intelligence; Knowledge Production; Technological Divide; Network Collaboration; Technical Rationality