6月14日，“数智时代的道德责任与伦理治理——上海市伦理学会第十四届青年论坛”在华东师范大学闵行校区举行。来自复旦大学、华东师范大学、上海财经大学、上海师范大学、上海大学、上海理工大学等高校和科研机构的学者参加论坛，围绕人工智能（AI）治理、算法伦理、智能体设计责任、AI时代认知与创作等议题展开研讨。复旦大学中国研究院2025级博士生、上海市伦理学会会员史皓天参加论坛并作为唯一学生代表发言。

在题为“人工智能时代的学术生产革命与机器伦理”的发言中，史皓天结合AI技术演进、人文社会科学研究范式变化以及AI时代的学术伦理问题，提出了关于知识生产方式转型的思考。他认为，当下AI带来的变化不能只被理解为工具更新，更是一种认识方式的变化。早期AI依赖符号主义路径，通过概念、规则和逻辑推理描述世界；而以大语言模型（LLM)为代表的新一代AI，正在从规则推理转向关系建模和权重判断。换言之，当下AI理解世界的方式，不再只是“先定义对象，再解释对象”，而是“先判断关系，再生成判断”。

由此出发，史皓天提出，人文社会科学也需要反思自身的研究范式。概念、分类和理论框架仍然重要，但如果研究只是用既有概念裁剪现实，就可能把复杂世界压缩成低维标签。以中国研究为例，中国不是一个简单制度标签可以充分解释的对象。与其用单一概念套裁中国现实，不如把中国放在人口规模、历史连续性、文明传统、国家能力、政党组织、现代化进程与国际体系等多重关系中加以理解。文明型国家的理论意义正在于，它试图把单一标签式解释升维为一种关系性、结构性和历史性的综合判断。而这种范式的变化对中西方哲学的重新对话提供了崭新视角。西方现代知识传统重视概念、逻辑与定义，而中国哲学更强调人在关系、处境和实践中生成智慧。从“道可道，非常道”到“天人合一”“万物一体”，中国哲学始终提醒我们，世界不能只被概念裁剪，更要在真实处境中被体会。某种意义上当下AI技术范式的转向，恰恰让人重新理解关系、权重、经验和实践对于知识生成的意义。

围绕AI时代的学术写作问题，史皓天表示，AI之所以能够快速生成大量规范化文本，恰恰说明传统学术写作中的某些格式化、模板化环节已被充分暴露。AI时代的学术研究不能只追求文本完整和格式规范，更要回到研究者是否真正提出问题、理解材料、形成判断、承担责任上来，好的研究要敞开研究者的生命经验、认知系统与预测能力。对人工智能生成（AIGC)写作的讨论，也不宜简单停留在“是否使用AI”或“AIGC率高低”的层面，因为“AIGC率”的高低本质上是“AI使用能力”的强弱。更关键的问题在于作者是否理解自己的论证，是否核验材料来源，是否能够对文本中的判断负责。AI时代的学术伦理，不能只是检测伦理，更应转向责任伦理。

史皓天发言

史皓天还指出，AI正在打破文科与工科之间长期形成的边界。过去，许多新技术对于人文社会科学而言主要是研究对象，文科负责解释、评价和批判，工科负责开发、实现和运行。但AI不同，它不仅是对象，更是一种能力平台，正在把写作、检索、编程、知识组织、系统搭建和工作流设计拉到同一个操作台上。未来的人文社会科学研究者，既要保持对社会、制度、伦理和价值问题的敏感，也要理解一定的技术逻辑、系统逻辑和产品逻辑。

在此基础上，史皓天进一步提出“人即大模型”的思考。他认为，今天AI中的“系统提示词”“上下文窗口”“注意力机制”等概念，也可以反过来帮助我们理解人的成长与判断。每个人都在既有经验、知识结构和注意力分配中形成自己的“模型”，我们也需要像大模型一样不断训练、校准和“微调”自己，才能在新技术快速发展的时代更好地理解机器、驾驭机器，并保持人的主体性。

史皓天在发言的最后以“机器伦理的遗憾”概括AI与人的根本差异。他认为，机器可以生成文本，却不能承担文本的后果；机器可以模拟判断，却不能承担判断的代价；机器可以谈论责任，却不会真正进入责任本身。AI时代最值得警惕的，也许不是机器越来越像人，而是人越来越像机器。当人的写作越来越模板化，判断越来越标签化，表达越来越标准化，人就更容易被AI替代。人最后的价值，不在于生成，而在于承担；不在于输出答案，而在于在真实世界中形成判断、承担意义、完成责任。

史皓天的发言，受到与会者的好评，并引发了对相关问题的进一步讨论。

合影留念