摘要：本文认为，机器的智能是人类认知方法论层面上的“镜像存在”，无法企及人类自觉的、实践的、创造性的摄悟能力与思维构式，亦无法生成真正的情感智力。 　　随着AI技术的急速推进与迭代发展，人类社会的内容生产模式与知识获取模式不断得以革新，AIGC成为继UGC、PGC之后的新型生产方式。在这一背景下，ChatGPT等应运而生，成为AIGC时代的一场“全动”。这场技术革命意味着如今技术与人之间已形成相互内化、双向内居的关系，人与机器业已互为尺度。对于使用人工智能的普通个体而言，技术产品“不仅是外在的辅助工具，而且是意识的内部转化”[1]，甚至具有“僭越人、物之间本体论上的意义”[2]。

　　证件、人脸，扫描对比，绿灯亮，通过，在经过高铁安检闸口的这一流程时，你也许会想：机器认识我。而实际上，并不是。 　　“当前的人工智能（AI）识别做的只是比对，缺少信息进入大脑之后的‘加工、理解、思考’步骤，因此仅仅停留在‘感知’，而并非‘认知’。”6月18日，纪念吴文俊诞辰一百周年活动的“认知智能行业应用大会”举行，中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长文继荣表示，要让AI有类似大脑的活动，走到认知阶段，需要让它掌握知识、进行推理。AI从“感知智能”走向“认知智能”的实践目前在通用状态下比较困难，但在一些诸如反洗钱、侦察等领域正在应用。

　　今夏这个问题已成两难之困。毕业季，得知某高校学者团队耗时三年的田野调查报告，被检测系统判定为“AIGC高风险”，明显误判。回溯年初，教育部与高校为防学术不端纷纷发布AI使用规范。身边院校教师感叹：“AI让教学变易，却让学术研究愈难。” 　　不可否认，在AI普及前后，学术与科研的生态图景发生了巨大的变化。幼时我酷爱数学，主动解题，阅读各种趣味数学书,在大学期间选修了《Mathieu函数》《拓扑学》《数论》等数学系课程；博士阶段在实验室里彻夜调试代码，十次失败方悟“控制变量”的真谛。那个时代学术成长源于各种“手搓”实践，具身认知铸就了学术研究的主线。

　　在科技浪潮奔涌的当下，人工智能已然成为时代发展的核心驱动力。从智能交互到复杂运算，从科学研究到生活服务，AI凭借其卓越的分析能力与高效的处理效率，构建起一个充满无限可能的智能世界。然而，最近一个令人瞠目结舌的现象打破了这份美好憧憬——曾以超强信息处理能力惊艳全球的Deepseek，其智识水平竟出现了令人震惊的退化。 　　Deepseek初露锋芒之时，堪称智能领域的“现象级选手”。无论是晦涩的学术难题，还是错综复杂的信息脉络，它都能如庖丁解牛般迅速剖析，精准输出答案。那些常人难以触及的隐秘信息，在它面前仿佛毫无秘密可言，其出色表现一度让人们对人工智能的未来充满无限遐想，坚信一个更加智能、便捷的时代即将到来。

　　本文认为，机器的智能是人类认知方法论层面上的“镜像存在”，无法企及人类自觉的、实践的、创造性的摄悟能力与思维构式，亦无法生成真正的情感智力。 　　随着AI技术的急速推进与迭代发展，人类社会的内容生产模式与知识获取模式不断得以革新，AIGC成为继UGC、PGC之后的新型生产方式。在这一背景下，ChatGPT等应运而生，成为AIGC时代的一场“全动”。这场技术革命意味着如今技术与人之间已形成相互内化、双向内居的关系，人与机器业已互为尺度。对于使用人工智能的普通个体而言，技术产品“不仅是外在的辅助工具，而且是意识的内部转化”[1]，甚至具有“僭越人、物之间本体论上的意义”[2]。

　　互联网、大数据与人工智能等信息技术的飞速发展，在过去半个世纪以来，已推动人类社会走向“人类-信息-物理”三元空间的智能融合，深度渗透至经济社会各领域。党的十八大以来，以习为核心的党中央高度重视我国新一代人工智能发展，提出了“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应”“加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题”等一系列重要论述，深刻阐明了人工智能在国家发展战略中的核心地位和关键作用。近年来，ChatGPT、DeepSeek等生成式人工智能技术的颠覆性突破，正推动人类社会进入新阶段。回望人工智能发展历程，从未有过任何阶段，技术发展的触角从产业革新进一步延伸至人类价值重构，真正成为关系国家数字主权竞争的战略制高点，成为牵动国家兴衰与文明存续的核心变量。

　　新华社北京9月8日电 近日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（下称《意见》），提出加快实施6大重点行动，强化8项基础支撑能力，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合。 　　“人工智能+”产业发展是《意见》中加快实施的6大重点行动之一。《意见》提出，培育智能原生新模式新业态，推动产业全要素智能化发展，助力传统产业改造升级。同时，强化基础支撑能力，探索模型应用新形态，提升复杂任务处理能力，优化交互体验。

　　《经济参考报》记者9月8日从国家能源局获悉，近日国家发展改革委、国家能源局印发了《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》（以下简称《实施意见》），提出能源领域人工智能发展的分阶段目标，系统部署了人工智能+电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气八大应用场景，以专栏形式明确了37个人工智能+能源的融合应用发展重点任务，支撑能源高质量发展和高水平安全。 　　《实施意见》提出，到2027年，能源与人工智能融合创新体系初步构建，算力与电力协同发展根基不断夯实，人工智能赋能能源核心技术取得显著突破，应用更加广泛深入。推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用，挖掘十个以上可复制、易推广、有竞争力的重点示范项目，探索百个典型应用场景赋能路径，培育一批能源行业人工智能技术应用研发创新平台，制定完善百项技术标准，培养一批能源与人工智能复合型人才，探索建立能源领域人工智能技术研发应用金融支撑体系，形成符合我国国情的能源领域人工智能技术创新发展模式，能源领域智能化成效初显。到2030年，能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平。

　　人工智能驱动科学研究快速发展，这一趋势已成为科学界的共识。要通过“通专融合”，推动整个科研范式的系统性变革。 　　人工智能以其基础性、平台性和通用性特点，在多个维度上对经济社会产生深远影响，科学研究就是其中的重要方面。国务院日前印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出加快实施六大重点行动，其中之一就是“人工智能+”科学技术。近年来，人工智能在生命科学、数学、生物、材料科学等领域发挥着越来越重要的作用。人工智能驱动科学研究快速发展，这一趋势已成为科学界的共识。