当前，以人工智能为代表的新一轮科技革命和产业变革加速突破，深刻影响世界发展格局。从生成式大模型到具身智能，从人工智能赋能科学研究（AI for Science）到智能体（Agent）生态，人工智能正深度嵌入人类生产生活。未来，随着通用人工智能（AGI）、脑机接口、人机协作等领域持续拓展，人类社会将加速迈向智能时代。与此同时，智能技术的爆发式增长也带来前所未有的深层挑战。习近平总书记强调，“促进全球人工智能朝着向上向善、造福人类的方向发展”。这为智能技术服务中国式现代化建设、服务人与社会全面发展提供了根本遵循。站在智能经济加速成型、智能社会加速到来的时代窗口，亟须深入把握智能向善的深刻内涵、基本要求和实践路径，为智能技术健康发展确立价值坐标。

智能向善的内涵

从理论维度看，智能向善反映了新质生产力和新型生产关系的辩证统一。人工智能具有突破技术前沿、推动生产力跃迁的属性，其发展方向则受制于生产关系和价值规范。按照马克思主义政治经济学理论，生产力决定生产关系。当智能技术推动的生产力发展超越既有制度框架的边界、突破伦理规范的承载阈值时，便会通过“创造性破坏”打破和重构原有生产关系。不同于以往任何一次技术革命，智能技术的“自主性”和“涌现性”使其对生产关系的冲击具有更强的不可预测性。通过制度创新、伦理建构、分配调节等生产关系层面的主动调整，智能向善实现智能技术发展的源动力与价值规范的深度适配，将无序的“创造性破坏”转化为有序的“建设性重构”，确保智能演进始终锚定人类文明进步的轨道。

从历史维度看，智能向善是人类社会统筹技术发展与价值追求的必然选择。第一次工业革命以机器生产替代手工劳动，摧毁了旧有的封建庄园经济，但在新生产关系形成过程中，也出现了早期工厂制的劳动剥削等深刻矛盾。第二次工业革命推动电气化与大规模标准化生产，在创造空前物质财富的同时，也带来周期性经济危机、垄断资本扩张等新挑战。第三次工业革命以信息技术为核心，在推动全球化和数字化的同时，也暴露出数字鸿沟、平台垄断等问题。历史经验表明，人类社会并没有被技术浪潮裹挟着走向混乱。虽然每一次技术革命都会因新的社会关系调整而产生新矛盾，但都通过集体行动、法律完善、社会意识觉醒，逐步建立起劳动保护制度、反垄断法、生态伦理、国际气候公约等一系列新规范，成功将强大的技术力量重新拉回增进人类福祉的正常轨道。当前，智能技术带来的诸多挑战，也同样需要从历史长河中汲取智慧，通过价值引领与规范引导，实现技术力量与人类文明的协同演进。

从时代维度看，智能向善是中国式现代化在智能时代的本质要求，也是为全球智能治理提供的价值样板。中国式现代化是人口规模巨大、全体人民共同富裕的现代化。“向善”体现为坚守公平普惠原则，通过智能技术弥合而非扩大数字鸿沟，保障特殊群体、新就业形态劳动者的合法权益，确保智能红利“一个都不能少”。“向善”同时还要求智能技术的终极指向必须锚定人的全面发展、社会全面进步和人与自然和谐共生。智能向善与中国式现代化的价值追求深度耦合，为全球智能治理提供了具有实践意义的价值规范和典型范式。

智能向善的基本要求

一是坚持价值引领。智能技术的发展不是凭空产生的，其演进方向必然受社会制度和历史文化的共同塑造。推动智能向善，要以社会主义核心价值观为根本引领，使智能技术的研发、应用与治理同“富强、民主、文明、和谐”的国家价值目标同向，契合“自由、平等、公正、法治”的社会价值取向，符合“爱国、敬业、诚信、友善”的公民价值准则。同时，要以中华优秀传统文化为深厚沃土，推动“道法自然”“天人合一”的生态观在智能技术与人机关系中的创新性发展，发挥“仁者爱人”的生命观在生物智能与人工智能融合中的伦理约束，实现“义利兼顾”“见利思义”的商业伦理在大模型商业化、算力经济中的价值平衡。

二是坚持以人为本。智能发展的检验标准在于是否促进人的全面发展，而非仅仅追求算力的增长或效率的提升。破除“唯算力论”“唯参数论”的错误技术观，将“惠民、利民、富民”作为智能技术发展的出发点和落脚点。努力弥合“智能鸿沟”，通过发展AI辅助教育、远程智能医疗、无障碍智能交互等，促进智能技术普惠共享，确保老年人、残障人士、偏远地区居民等群体不被智能浪潮边缘化。妥善应对智能技术对就业结构的影响，在大模型替代知识型岗位、具身智能替代体力型岗位的同时，积极培育“人机协作”新职业新工种，构建面向AI时代的终身学习与技能重塑体系，防范大规模结构性失业风险。着眼于共同富裕，通过智能技术提升全要素生产率，并完善税收、社保、转移支付等再分配机制，探索“机器人税”“数据红利分享”等新型分配制度，确保智能发展成果更多更公平惠及全体人民。

三是坚持伦理底线。坚决捍卫人的主体尊严，在大数据和生成式AI时代将个人信息保护、认知自由置于优先位置，推动“隐私设计”“数据最小化”“算法透明”原则落地。警惕并治理大模型在招聘、信贷、司法、教育等领域应用中可能隐含或放大的算法歧视，建立健全算法审计与伦理审查机制，提高模型可解释性。切实保障劳动者权益，引导平台企业优化智能调度算法规则，改善“算法管理”下新就业形态劳动者的工作环境与权益保障，推动构建人机协同时代的和谐劳动关系。在脑机接口、基因编辑、合成生物学等智能与生物融合领域，设立严格的伦理红线，维护人类生命的尊严。

四是坚持全球共治。智能技术无国界，但智能治理有立场、有边界。在人工智能安全、数据主权、算力公平、AI军控等全球性挑战面前，单边主义和技术封锁无法解决“公地悲剧”，唯有开放合作才能行稳致远。中国作为负责任大国，应主动将智能向善理念融入全球AI治理体系，推动建立普遍参与、平等协商的全球智能治理新机制。积极参与大模型安全、具身智能标准、AI for Science规范等前沿领域的国际标准制定，依托《全球数据安全倡议》《全球人工智能治理倡议》等中国方案，倡导“以人为本、智能向善、安全可控、公平普惠”的全球AI治理原则。加快建设国际调解院、世界数据组织、世界人工智能合作组织等多边平台，反对AI霸权与算力封锁，推动智能基础设施共建共享与技术成果惠及更多全球南方国家，让智能技术成为构建人类命运共同体的积极力量。

多方协同推动智能向善

政府强化制度供给，形成智能向善的价值导向。政府是智能治理“定规则、守底线、促公平”的设计者、主导者和管理者。要健全人工智能伦理治理的法规政策体系，推动治理重心从“事后处置”向“事前预防”和“全生命周期管理”转变，加快制定和完善覆盖大模型安全、具身智能、智能体自主行为、算法推荐、生物智能等领域的法律法规与伦理规范，推动伦理审查、风险分级、模型备案、责任认定等制度落地。把向善理念融入科技管理全流程，在国家AI战略、项目立项、大模型评测、机构评估中，增加伦理合规与社会效益的考核权重。加强关键领域的敏捷监管与动态防控，针对算法歧视、深度伪造、智能武器化、就业冲击等问题，建立“沙盒监管”和动态调整机制，在守底线的前提下为智能创新留出试错空间。

企业是实践责任主体，推动智能向善的发展模式。企业是智能技术研发和产业化的主力军，也是践行智能向善的第一责任人。应探索建立内部AI伦理审查机制，鼓励头部科技企业设立AI伦理委员会或首席AI伦理官，对高风险大模型、具身智能产品、自主智能体等开展前置性伦理评估与安全测试，确保算法公平、数据合规、行为可控、责任可溯。推动行业自律和标准引领，鼓励平台企业主动优化“算法管理”规则，改善新就业形态劳动者的工作条件，维护用户隐私权与选择权。倡导“义利兼顾”的智能商业文明，支持有条件的科技企业将部分算力资源、开源大模型、智能工具向中小企业、科研机构、公益组织和全球南方国家开放，鼓励在欠发达地区部署普惠性智能基础设施、提供免费或低成本的AI公共服务。

社会要积极参与监督，构建智能向善的良好生态。公众的认知、认同与广泛参与，是智能向善深入人心、落地生根的深厚土壤。在全社会形成智能向善的普遍共识，通过多种渠道普及人工智能基本原理、数据权利、智能伦理等知识，提高公众识别AI风险、抵御“认知操纵”、维护自身权益的能力，不断提升全民数字素养与伦理意识。畅通公众参与智能治理和监督的渠道，建立AI伦理议题的社会对话机制，通过公开听证、公众咨询、第三方独立评估等方式广泛听取民意，鼓励媒体和公益组织开展专业性、建设性的舆论监督。引导公众以“用脚投票”的方式，优先选择公平透明、尊重隐私、具有社会责任感的智能产品与服务，以消费者力量驱动企业向善；引导公众自觉遵守智能伦理规范，形成“智能向善、人机共生”的社会文明新风尚。

（作者魏楚，系中国人民大学应用经济学院院长。原文刊载于《学习时报》2026年10月28日第06版。）

原文链接：[学习时报]如何理解“智能向善”