2026年6月28日，“数字时代社会学基本问题”研讨会在北京大学英杰交流中心阳光厅举行。本次会议由北京大学社会学系、北京大学中国社会与发展研究中心、北京大学数字治理研究中心、北京大学社会学人类学研究所联合主办，邀请海内外学者共同围绕人工智能时代人机边界这一社会学基本问题展开深入研讨。会议由北京大学中国社会与发展研究中心主任、北京大学社会学系教授邱泽奇主持。

会议伊始，邱泽奇教授围绕人工智能时代的人机边界问题作开场发言。他指出，人工智能正在以对话、建议、协作和陪伴等方式进入人类的工作与日常生活，已经不再只是菜单中的一个选项。无论是写作中的措辞建议、医疗场景中的咨询，还是深夜里的情绪倾诉，人工智能都开始参与到人类原本熟悉的互动秩序之中。由此带来的问题远非技术效率的提升，更关乎人类如何重新理解自身的位置。

邱泽奇进一步指出，人类社会一直是在区分与分类中建立秩序通过语言、概念和责任划分，把世界变成可以辨认、可以叙述、可以共同生活的。边界并不只是限制，也是一种让责任、关系和行为预期得以稳定的机制。不同文明对于人与自然、人与物、自我与他者的理解方式并不相同，但共同面对的问题是：人类如何在承认自身受制于自然与技术条件的同时，仍然保持对意义、秩序和责任的解释能力。新一代人工智能的特殊之处在于，不再只是被动执行命令，而是通过语言、图像、推荐和生成等形式进入人类互动，并在越来越多场景中被当作可以回应、咨询、协作、甚至托付的对象。正是在这个意义上，人机边界问题已经超出单纯的技术议题，成为社会学讨论人类主体性、责任分配和社会秩序的重要问题。此次研讨会正是在这一背景下展开，通过多学科对话，共同回应人工智能发展带来的现实变化与理论问题。

北京大学社会学系主任周飞舟教授代表主办方致欢迎辞，并向与会嘉宾、老师和同学表示欢迎。他指出，本次研讨会以人机边界为主题，是北京大学社会学同仁回应数字社会变革的一项重要探索。“人机边界”这一议题表面上关联技术发展，实际则关系到当下未来相当长一段时期的社会变迁，也构成社会学需要重新的问题。人工智能正以前所未有的速度进入社会生活，在劳动协作、司法行政、照护教育和风险责任等领域改变既有秩序，使社会关系、责任归属和运行逻辑都面对新的挑战。这些问题由技术发展带来，无法只回答，还需要社会学人、社会关系社会秩序的持续追问。

周飞舟教授援引费孝通先生关于三级两跳的论述，指出中国社会在农业社会、工业社会和信息社会的重叠中形成了复杂的格局，而今天的社会进一步呈现出人机交互并存的新特征。面对这样的变化，社会学需要更新自身的理论、方法与实践，把田野延伸数智社会前沿。北京大学社会学系近年来成立数字治理研究中心，开设人工智能的相关课程，将数字社会发展与治理作为新的特色发展方向，正是以社会学的想象力和洞察力回应时代。周飞舟进一步强调，社会学的重要知识来自田野调查和社会实践，来自人的身体经验、情感感受、价值判断和相互理解。大语言模型可以在知识生成上快速进步，但人与人之间痛痒相关、休戚与共的实践之知，仍然是社会学理解社会的重要依据。人工智能可能生成幻觉，放大数据中的社会偏见，也可能在责任问题上造成新的模糊，因此价值对齐等问题最终会回到人类主体性和社会秩序的讨论之中。他期待与会学者通过共同研讨和彼此切磋，把这一关乎时代变化和人类社会自身的问题看得更深、更远。

武汉大学张平文以《未来社会与未来教育》为题进行了主题演讲。他提出，人工智能时代社会已不再以“知识稀缺”为特征，不确定性成为常态，未来人才需要具备人机协作能力、持续学习与自我更新能力以及跨学科整合与复杂问题解决能力，教育的功能边界因此亟待重新定位。

从底层逻辑出发，张平文提出三方面判断：其一，数据作为新型生产要素具有非线性效应，将加剧社会财富的集中与贫富分化；其二，算法驱动的信息推荐机制带来“信息茧房”效应，侵蚀社会共识与凝聚力；其三，人工智能带来的组合优化能力提升，将对社会分工与生产效率底层重构。他认为，人工智能对人文社会科学的影响是颠覆性的。围绕上述判断，张平文介绍了武汉大学在数字教育领域的系列实践，包括发布数字教育白皮书、设立数字教育办公室与智慧校园部、新增数字相关学科与专业、构建1+16+N数字教育课程体系，以及通过“通关实验室”实现能力学分与个性化培养，并专门设立未来教师研修班，致力于在技术变革中坚守教师“言传身教”的核心价值。

麻省理工学院斯隆管理学院副教授以视频形式带来了题为《The Paper Factory（论文工厂）》的主题演讲。他基于其团队构建的多智能体（multi-agent）研究工作流展示了人工智能在实证社会科学研究全流程中的应用前景：从研究构想出发，智能体系统可自动完成数据处理、分析建模直至论文撰写的多个环节。他援引利用领英简历数据测度职场“高主动性（high agency）”语言变化趋势、分析美国工会去代表化事件等具体案例，说明了人工智能驱动的研究范式在实证社会科学中的应用潜力。

Wilmers同时指出了这一研究范式带来的多重挑战与风险：一方面，若研究者普遍采用“论文工厂”模式，可能导致学术期刊系统被海量论文淹没，并侵蚀社会科学研究者通过反复实践所积累的人力资本与研究判断力；另一方面，责任归属、研究可见度是否仍需以传统论文形式呈现成果等问题，已触及学术伦理与知识生产方式的深层议题。他建议，未来或可探索“研究模板”与人机协同的模块化研究范式，在人工智能效率与人类判断之间寻求平衡，并呼吁年轻学者在自动化浪潮中仍要重视基础性研究能力的培养。

清华大学王天夫教授《万物留痕：数字痕迹社会的来临》主题演讲。他动物行为学切入，以候鸟迁徙轨迹追踪、春运人口流动轨迹可视化等案例说明，人类与动物的行为必然会留下痕迹，但在数字时代，痕迹被前所未有地全面、持续且精确地记录下来，这一变化正从根本上改变社会运行的逻辑。王天夫指出，遗忘与隐私曾是人类社会得以正常运转的重要机制，因为个体在有限信息条件下作出选择，集体理性才得以可能。但在“万物留痕”的时代这一前提正在瓦解。王天夫援引搭便车理论，指出当所有行为都被清晰记录时基于信息不完全所形成的诸多社会现象将不复存在。而算法驱动的规训则犹如“数字牢笼”，与传统科层制理性化的结构性强制不同，显得更为隐性和温和，却更可能使全社会个体趋于行为同质化，从而消解越轨行为所蕴含的社会创新动力，甚至动摇历史与文化叙事存在的意义。

三场主题演讲后，会议进入第一场圆桌讨论，题为“数智时代的社会学研究”，由纽约州立大学石溪分校助理教授张勇军主持。厦门大学社会与人类学院教授徐延辉、中国社会科学院副研究员陈华珊、清华大学长聘副教授赵一璋、北京大学社会学系预聘副教授张洋和北京大学社会学系助理教授乔天宇共同参与了讨论。

张勇军在讨论之初指出，各位学者对人工智能工具的使用程度差异很大，这种差异本身就构成了数智时代社会学研究面临的一个现实切口。他由此提出，希望各位嘉宾结合自己的研究经历，谈一谈人工智能究竟在多大程度上进入了知识生产的各个环节，以及社会学应当如何回应这一变化。

徐延辉的态度相对审慎。她提到，有博士生曾建议用机器学习的方法处理文章，但她仍坚持以理论思想为主、模型为辅的立场，不主张刻意追求复杂的运算模型。她指出，不同代际的学者对使用人工智能工具的态度存在明显差异，年长的学者倾向保守，而年轻学者则更愿意尝试。在随后的讨论中，徐延辉提出了“有温度的技术”这一概念，主张数字时代的经济社会学研究应当继续关注人们的物质生活、情感生活与精神世界，而不应被技术议题本身所取代；她也分享了围绕人工智能时代基本收入保障等议题的国际学界讨论，并对科研评价体系是否会陷入单纯追求产出数量的大跃进状态表示担忧。

陈华珊则有着对人工智能工具高强度和长期的应用经历。他提到，在2023年，生成式大模型尚处雏形阶段时，自己就已开始探索将其应用于文献检索、辅助编程等具体研究环节当中。随着编程智能体和检索增强等技术的快速迭代与发展，这些工具也陆续被他引入了论文写作与研究的全流程中。陈华珊认为，在当前的科研生产过程中，绝大多数的环节都已经可以被人工智能工具辅助、甚至被部分替代。

赵一璋结合自身的研究经历指出了学术生态发生的一些改变。她提到，近两年在期刊投稿中，已能明显感觉到部分审稿意见疑似由人工智能生成。同时，人工智能产出的文字甚至比一些硕士生和博士生写得更通顺、逻辑性更强。由此，她担忧学术创作与学术评价可能走向某种分化：真正值得反复推敲的顶尖论文，仍主要来自少数顶尖学者，而大量的产出可能沦为“工厂化”的批量作业，这将对学者，尤其是青年学者和学生提出更高的要求。如何提出真正有价值的问题、做出经得起推敲的研究，将成为伴随这一代年轻学者成长过程的持续性焦虑。她同时提醒，量化社会学赖以安身立命的大规模数据资源，正越来越多地掌握在企业与平台手中，而非高校手中，这可能是社会学未来五到十年将面临的深层危机。

张洋结合自己近期投稿经历分享了对学术评价机制的具体观察。今年向国际期刊投稿时，她明显感觉到期刊来稿量大幅攀升、审稿周期被显著拉长，这很可能与人工智能辅助写作降低了论文生产门槛的现实有关论文数量与质量之间由此产生张力，而学术界对质量本身的评判标准、尤其是面对大量中等偏上水平、彼此相似度很高的稿件时也变得愈发模糊。面对这些文章时，期刊评审可能更依赖平台声誉或个人信誉这类间接信号，而真正成熟的学术共同体审美与品位的形成，仍需要相当长的时间沉淀。

乔天宇介绍了自己在数据清洗、模型迭代等环节借助人工智能大幅提升效率的经验，并指出，在研究设计与论文写作的最终打磨环节，人工智能仍难以取代人工判断。在人工智能广泛介入科研生产的背景下，研究的可重复性与学术规范问题将变得比以往更加重要。面对研究范式的未来发展这一问题时，他提出，社会学田野调查的价值应愈发予以重视，如何将田野调查的方法迁移到对人机关系的研究中来是值得深究的，同时也需警惕用调查数据训练人工智能硅基样本可能带来的新问题。

讨论尾声，张勇军对本场圆桌进行了简要总结。他提到，本场圆桌的六位参与者本身就构成了一个微缩的样本：从基本不使用人工智能工具到将其全面引入科研生产流程，各位参与讨论的学者之间的差异与跨度极大，技术给科研生产带来效率跃升的同时，也对学术评价体系、青年学者成长路径与社会学研究对象本身提出了新的问题与挑战。

第二场圆桌讨论的主题为“数智时代的人机关系”，由华东师范大学社会发展学院教授文军主持。清华大学社会科学学院政治学系长聘教授孟天广、东南大学人文学院教授洪岩璧、华中科技大学社会学院教授刘河庆、中国社会科学院社会学研究所副研究员付伟和北京大学社会学系教授刘能参与了讨论。

文军在讨论的引入阶段指出，今天讨论人机关系，首先要看到“人”和“机器”都已经不同于以往。社会学过去讨论的人往往被放在家庭、组织和阶层等关系中理解，而今天的人已经深度卷入数字技术和智能系统之中。与此同时，机器不再只是外在的辅助工具，而是正在进入家庭服务、知识生产、情感互动和社会治理等具体场景。由此带来的问题是，人和机器共同构成的社会应当如何被理解，人机关系又应当根据什么标准加以区分。

孟天广结合中国人工智能发展与治理调查的调研数据指出，普通公众面对人工智能时最关心的往往是技术是否可靠、是否好用、是否安全，以及是否会影响自身权益。相比抽象讨论主体性和自主性，公众更容易从具体使用经验判断人工智能的意义。在他看来，人工智能擅长基于大量数据进行模拟和模式识别，可以辅助文献检索、数据标注和场景仿真，但它并不能自行生产关于真、善和的判断，这些判断仍然依赖人的文化、制度和社会经验。因此，未来人机关系的关键是人的判断能力与机器的计算能力如何更加匹配。

洪岩璧则提到，人工智能的影响不能只放在人与机器之间理解，还要看它如何改变人与人之间的关系。当前不少人工智能系统被设计成迎合人的偏好，使用者在与AI频繁互动之后，可能会对真实人际交往产生新的期待，也可能降低与人互动的耐心。他进一步指出，AI在不同群体中的意义差异很大。对一些普通使用者来说，它可能已经成为重要的信息来源和情绪支持；对研究者来说，它又更多是资料处理和文本理解的辅助工具。社会学需要进入具体的应用场景，弄清楚AI在不同人群的生活中究竟扮演什么角色。

付伟从“人之异于AI者几希”谈起。他认为，人工智能在逻辑推理、材料处理和数据运行方面已经非常强大，但人与AI之间的差异恰恰存在于一些细小却关键的地方。比如，亲人之间长期相处形成的情感磨合，家庭成员之间的责任感，以及人在具体关系中作出判断的能力，都不能简单转化为机器能力。他还提出，不能完全用人的需求来想象机器。如果未来出现某种机器社会，它的运行需求和组织形态可能与人类社会完全不同。人类如何面对这种差异，将成为数智时代的重要问题。

刘能提出，可以从“格”和“权”两个问题进入人机关系研究。人有人格，机器是否可能具有某种“机格”，这一问题需要被认真讨论。当前人类仍然把机器放在次级位置，人对机器拥有更高的支配权，但未来这种结构是否会改变，并不能简单排除。与此同时，机器参与劳动、创造收益、造成损害时，收益归谁、责任由谁承担，也会成为现实问题。刘能认为，社会科学讨论人机边界时，应当保留更开放的可能性，不能只在现有工具关系中理解机器。

刘河庆回应说，未来二十年人机关系会走向何处，与今天社会科学如何研究和介入有关。过去一些被认为难以替代的工作，已经在技术发展中受到冲击：情感曾被认为很难替代，但现实中已经出现部分替代的趋势。社会学接下来需要进一步辨析，哪些关系，比如情感关系会被技术改造，哪些仍然必须由人来承担。如果技术带来认知卸载和去技能化，学界也需要思考如何通过制度和研究推动更有利于人的能力提升的人机协同。

文军对这一部分各位学者的讨论进行了总结。他指出，人机关系的变化不只是功能替代问题，还会牵动信任、责任、伦理和社会组织方式。人工智能进入日常生活，必然会带来冲击，但更重要的是寻找合适的应对方式。未来的研究既要看到非人因素已经参与社会生活，也要继续追问人的价值如何被维护。法律、制度、组织安排和个体责任，都应当成为理解和处理人机关系的重要路径。

在主题演讲五中，中国社会科学院学部委员赵汀阳以《AI是否能够从agent演化为主体？》为题，围绕人工智能能否从代理功能发展出主体性展开演讲。赵汀阳认为，当前人工智能仍主要处在代理状态，尚未成为类似人的思维主体。与语言、工具、农业和工业等过往革命相比，人工智能革命的特殊之处在于，它不只是扩展人的能力，也可能把人的思维工作外包给机器。由此带来的问题是，人类并不完全清楚这场革命的目的、意义和最终后果，却已经无法轻易停止它的发展。

围绕人工智能是否能够形成主体性，赵汀阳区分了自我意识和独立意识。他认为，人工智能目前表现出的对话能力、反驳能力和拟人化表达，还不足以说明其已经拥有真正的自我意识。未来如果人工智能能够将某种稳定价值结构识别为自身思维系统中的固定点，可能会形成某种自我意识；但独立意识还需要更深层的自反能力。就目前而言，人工智能尚未具备这种能力。即便未来人工智能形成主体性，这种主体性也不会等同于人类个体的主体性，而更可能是一种来自人类整体知识资源的跨主体形态。赵汀阳最后强调，人工智能仍是一场带有高度不确定性的革命，人类需要正视其中的危险。

邱泽奇在总结发言中指出，上午的主旨报告与圆桌论坛从不同角度推进了对人机边界问题的理解：既有对人工智能技术逻辑和主体性问题的哲学辨析，也有对教育伦理、社会关系和人机协同的现实讨论。赵汀阳教授关于语言大模型、世界模型、自我意识与独立意识的区分，为理解人工智能与社会的关系提供了重要启发。邱泽奇教授表示，本次研讨会所讨论的人机边界并不是单一技术问题，而是关系到知识生产、社会组织、伦理责任和人的位置的综合性议题。未来仍需在跨学科对话中继续追问人工智能的发展方向及其社会后果。