王华平，中国科学哲学专业委员会理事，中山大学哲学系（珠海）教授、博士生导师。研究方向为人工智能哲学、认知科学哲学、知识论，主要著作有《心灵与世界——一种知觉哲学的考察》、《意识的生成：基于可朽计算的视角》（论文）、《生成式人工智能具有创造力吗？》（论文）等。
摘要：智能社会中的主体性危机，并不主要表现为机器获得主体地位，而在于算法系统开始深度介入人类主体性的生成过程。主体性是人作为自主行动者，在经验、反思、社会关系与历史实践中，不断形成自身的存在方式。智能社会中的数据化、镜像化和预测化，使主体被还原为可计算的数据结构，被困于算法反馈形成的自我回声，并使未来越来越受到既有数据模型的预先塑形，从而持续侵蚀主体形成自身的基本条件。应对这一危机，不能简单拒斥智能技术，而应在智能技术深度嵌入社会生活的前提下，恢复经验主体、重建反思能力、维护未来开放性，并重构主体间性，以维护人的自我形成、自我超越和共同创造未来的能力。
人工智能的快速发展，正在推动人类社会进入一种以智能技术为基础结构的新阶段，即智能社会。在智能社会中，数据、算法与智能系统广泛嵌入社会运行过程，并持续重构人的认知活动、社会交往与行动方式。随着越来越多原本由人类自主完成的判断、决策与行动协调，被交由智能系统承担，人类在认知、行动与交往中的主体地位开始受到影响。在这种情况下，问题不再只是机器能够做什么，而是人在智能社会中，是否仍能够保持自身作为自主行动者的地位，以及这种主体性是否正在面临被削弱、侵蚀甚至替代的风险。这就是智能社会中的主体性危机。
主体性危机揭示了智能社会所面临的深层风险，即人类可能在享受智能技术便利的同时，逐渐丧失自主理解世界与塑造自身的能力。应对这一危机，需要分析技术系统是如何开始介入并改变人类主体性的。本文认为，智能社会中的主体性危机，本质上不在于机器获得主体性，而在于算法系统正在重构人类主体性的生成机制。首先，本文分析主体性的基本结构及其生成条件，说明主体性不仅涉及自我意识，更建立在反思活动、社会交往与实践过程之中；其次，考察智能社会中主体性危机的具体表现，重点讨论主体的数据化、镜像化与预测化趋势；再次，探讨主体性重构的可能路径，分析如何在智能技术深度嵌入社会生活的条件下，重新维护人的反思能力、实践能力与社会性存在。
人类主体性
与一般存在物不同，人类并不是单纯被动地存在于世界之中，而是始终以理解世界、回应世界并主动塑造自身生活的方式存在。动物更多依赖本能适应环境，人则不仅能够对外部世界作出反应，还能够意识到自身正在如何行动，并进一步追问自身为何行动、应当如何行动，以及希望成为什么样的人。人并非只是维持生命活动，而是始终依据某种对于世界、自我与未来的理解而生活。与此同时，人类的存在从来不是孤立封闭的个体存在。人的理解、行动与自我形成，总是在语言、劳动、社会交往与历史实践之中展开。人生活于既定世界之中，同时不断通过自身行动改变世界，并在这一过程中塑造自身。因此，人类的存在方式本质上是一种具有反思性、实践性与社会性的主体性存在，主体性也正是在这种持续理解世界、参与世界并塑造世界的过程中，逐渐形成并得以维持。
传统上，主体性常常被理解为一种内在意识结构，即主体对于自身的意识、自我体验或主观感受能力。这种理解可追溯到笛卡尔以来的近代主体哲学。笛卡尔提出的“我思故我在”，确立了主体作为确定性基础的地位，主体被理解为一个能够通过自我意识把握自身的思维实体，而世界则成为与主体相对的外部对象。此后，主体性问题在相当长时间内主要围绕意识、自我、经验与内在性展开，主体也往往被设想为一种封闭于个体内部的精神中心。然而，这种理解容易将主体性简化为一种静态的心理结构，从而忽视主体始终是在与世界的互动中生成的。20世纪以来，现象学、存在主义、精神分析以及后结构主义等理论不断表明，主体并不是脱离世界而存在的孤立意识，而是始终处于语言、社会关系、历史实践与权力结构之中。主体性问题的关键，也由“主体内部有什么”，逐渐转向“主体如何形成自身并参与世界”。
基于此，本文所讨论的主体性，并不限于狭义的意识经验问题，而是指人作为自主行动者的存在方式。主体性不仅意味着“我意识到自己”，更意味着“我能够理解、判断、选择并实践自己”。一个具有主体性的人，并不仅仅是一个拥有主观经验的存在者，更是一个能够基于自身理解参与世界、回应世界并塑造自身生活的人。正因如此，主体性本质上体现为一种能动性的结构（agency structure）。这种能动性并不意味着主体能够完全脱离社会条件、技术环境与历史结构而独立存在，但却要求主体能够在既有条件之中，保持一定程度的反思能力、价值判断能力与实践能力，并能够通过行动不断调整和重塑自身与世界的关系。
这样理解的主体性概念至少包含四个彼此关联的维度。主体性的第一个维度是第一人称性。主体对于世界的经验，并不是一种完全外在和中立的观察关系，而始终包含着第一人称视角。“疼痛”不仅意味着身体发生某种反应，同时意味着“我正在疼痛”；“理解”不仅意味着形成某种认知活动，同时意味着“我正在理解这个世界”。因此，经验并不是漂浮于世界中的匿名事件，而是始终属于某个正在经验世界的主体。从现象学看，经验总是以“属我”（for-me-ness）的方式被给予，也总是以某种“对我而言”的方式向主体呈现。正因如此，第一人称性构成主体经验世界的基本方式，也构成主体理解世界、理解自身，并在世界中定位自身的起点。
主体性的第二个维度是反思性。主体不仅仅停留于直接经验之中，还能够进一步将自身作为对象，加以理解、评价与反思。主体不仅会行动，还会追问自身为何行动；不仅具有欲望，还会进一步反思自身应当欲求什么；不仅生活于现实之中，也会思考自身希望成为什么样的人。反思性反映这样一个事实：人并不只是顺从欲望、环境与现实处境而生活，而是能够回过头来审视自身的行动理由、价值取向与生活方向，并在这种自我审视中不断修正自身行动。
主体性的第三个维度是关系性。主体并不是孤立存在的原子化个体，而是始终处于语言、社会交往与公共生活之中的个体。人的理解能力、价值意识与行动方式，需要通过与他人的互动逐渐形成。一个人之所以能够理解自身，不仅因为其能够反思自身，还因为其能够在与他人的交流、回应与相互承认之中，建立对自身的认知。总之，主体并不是封闭于内心世界中的独立意识，而是始终在社会关系之中展开自身的存在。如果离开语言、交往与社会实践，主体性就无法真正形成与维持。
正因为主体始终是在具体社会关系与实践活动之中形成的，所以主体性并不是一种固定不变的实体属性，而是始终处于不断生成与变化的过程之中。这构成主体性的第四个维度，即历史生成性。人的理解方式、价值观念与行动方式，都会随着社会制度、文化结构与技术环境的变化而发生改变。不同历史时期的人，对于自我、世界以及社会关系的理解并不相同，其主体性的结构形态也因此存在差异。当社会的交往方式、知识结构与行动环境发生深刻变化时，主体性的形成方式与存在形态也会随之发生变化。
第一人称经验、反思能力、主体间关系以及历史实践，共同构成主体形成自身的基本条件。主体并不是一种先验存在，而是在参与社会实践，并与他人发生关系的过程中不断形成自身的。当一种新的社会技术结构开始深刻改变人的经验活动、社会交往与实践方式时，主体性的形成条件也会随之发生变化。智能社会的重要问题，在于人工智能系统开始越来越深入地进入这些主体生成过程本身，从而引发主体性危机。
智能社会中的主体性危机
工业社会主要通过机械系统扩展人的体力劳动，信息社会主要通过网络系统加速信息流通，与这两者不同，智能社会中的算法系统已经开始介入人的认知活动、判断过程与行动组织。技术对社会生活的影响，也不再停留于外部工具层面，而开始进入人的经验活动与主体形成过程本身。主体与世界、主体与自身，以及主体与他人的关系，也因此被重塑。主体性危机正是在这一背景下逐渐显现。
在算法系统主导的信息环境中，主体越来越倾向于被还原为一组可计算、可分析与可预测的数据集合。人的浏览、停留、点击、消费、移动、睡眠、情绪乃至身体状态，都不断被记录、量化和实时更新。主体于是逐渐被拆解为一系列可以追踪、计算与关联的数据痕迹。平台真正关心的，不再是主体如何理解世界、为何作出某种选择，而是主体在何种条件下会继续停留、继续消费、继续响应。人的行动、兴趣与关系开始不断被压缩为行为参数、偏好模型与风险指标。主体因此被重新编码为一组动态更新的概率结构。人的存在开始从“意义存在”转向“数据存在”。
这种数据化不仅仅意味着信息被记录下来，更意味着主体开始被纳入“监控资本主义”运行逻辑之中。平台系统持续从人的日常活动中攫取“行为剩余”（behavioral surplus），并将其转化为预测人未来行为的原材料。于是，主体越来越不再像是行动的发出者，而成为被持续预测、引导与调节的对象。主体的欲望、兴趣乃至情绪波动，都开始表现为可计算的行为数据。人的生活经验因此被不断压缩为一系列可分析的数据痕迹，人本身则越来越作为“数据身体”（data body）被识别、计算与管理。
更深层的问题在于，数据化改变主体形成自我理解的方式。在传统社会中，主体主要通过现实实践、社会交往与反思活动理解自身；而在智能社会中，平台标签、算法推荐与数据排名，正逐渐成为主体认识自身的重要媒介。一个人喜欢什么、适合什么、属于什么群体，越来越多地由算法系统加以定义。主体开始通过“被推荐的自己”来认识自己，通过“被计算的偏好”来确认身份。结果，主体不只是单纯地被数据化，而是开始主动按照数据逻辑塑造自身：为获得更多关注而调整表达，为适应平台机制而重构行为，为维持可见性而持续生产数据。在这一过程中，主体对于自身的理解开始逐渐外部化，并越来越依赖算法系统的持续反馈。
这种外部化趋势进一步导致主体的镜像化。主体对于自身的理解从来不是凭空形成的。一个人之所以知道自己是谁、关心什么以及属于何种存在，往往需要借助他人的回应、评价与承认来确认自身。主体正是在这种不断被看见、被回应和被理解的过程中，逐渐形成对于自身的认识，即通过“镜中我”的方式确认自身。但在智能社会中，这面镜子发生根本变化，回应主体的不再主要是具体他人，而是算法系统生成的反馈图像。推荐系统、社交平台与生成式人工智能，共同构成一种新的“人工智能之镜”（AI mirror）：它们将主体过去留下的行为痕迹、表达习惯、情绪反应和消费偏好，重新组织为一个可见的“我”，再将这个“我”返回给主体。主体于是开始在机器生成的倒影中确认自身，被推荐的内容仿佛成为“我的兴趣”，被强化的表达仿佛体现“我的性格”，被贴上的标签仿佛定义“我的身份”。
镜像化具有很强的循环效应。“人工智能之镜”会把主体过去的选择转化为未来选择的依据，会把偶然兴趣固化为稳定偏好，会把短暂情绪强化为持续感受。于是，主体容易逐渐被锁定在自身既有数据轨迹之中。久而久之，主体面对的便不再是一个开放的现实世界，而是一个不断返回其自身偏好与行为模式的“过滤气泡”。在这种环境中，人似乎获得了更精准的内容、更即时的回应，以及更贴合自身的服务，但与此同时，更容易被困在自身数据茧房里。世界开始越来越成为主体自身偏好的延伸，现实世界的陌生性、差异性与抵抗性则被不断削弱。主体也不再主要通过与他者的真实遭遇来扩展自身，而是在算法不断制造的熟悉性中，反复确认那个已经被模型预测和计算过的“自己”。
镜像化不仅压缩主体的反思空间，也改变主体的自我呈现方式。在日常社会交往中，人总是以某种“前台”（front）形象面对他人，并通过表演、修饰与印象管理获得社会承认。但在智能社会中，观众逐渐变成算法，“前台”变成界面，表演的目标也从获得他人的理解转向获得系统的可见性。为了被看见、被推荐和被认可，主体开始主动调整语言、情绪、姿态和身份表达，使自身更符合人工系统的计算规则。于是，人不仅开始在“人工智能之镜”中认识自己，也越来越开始按照系统所识别、放大和奖励的方式塑造自己。主体对于自身的理解，逐渐停留于算法生成的反馈结构之中，而自我解释、自我判断和自我生成的能力，则不断受到挤压。因此，主体镜像化并不是简单的自我表达数字化，而是一种主体生成机制的重组。
主体镜像化的进一步发展，便是主体的预测化。在智能社会中，人的经验不再只是被记录和解释，而是被转化为可提取、可计算、可出售的“行为剩余”。算法系统通过对搜索、浏览、停留、购买、移动、社交乃至情绪反应的持续捕捉，生产关于未来行为的“预测产品”。推荐系统预测个体将会观看什么，平台系统预测用户何时停留、点击和消费，金融系统预测信用风险，公共治理系统则以风险评分、异常识别和行为画像的方式，预判个体潜在问题。于是，人的未来被提前折算为可交易、可干预、可管理的行为预期。
这种预测逻辑的危险性在于，其并不满足于只是知道主体，而是进一步要求塑造主体。预测越精细，系统就越倾向于通过推荐、排序、提醒、奖励、限制和风险干预，来降低行为不确定性，使主体的行动更接近模型所期待的轨迹。推荐系统不断推送与主体既有兴趣相似的内容，平台机制持续强化用户已经形成的行为习惯，风控系统依据历史数据提前筛选和限制主体可能行为。于是，预测不再只是对未来的描述，而成为生产未来的力量。主体被纳入一种被精算化的循环：过去的行为生成画像，画像决定未来的机会，未来的机会又反过来巩固过去的画像。伯纳德·哈考特（Bernard Harcourt）预测的所谓“棘轮效应”在这里获得更广泛的主体性含义，即分类一旦形成，便会通过制度性反馈不断强化自身，使主体越来越难以摆脱既有轨迹。
因此，主体预测化最终触及的是人的“未来时态的权利”。“未来时态的权利”并不是某种具体的法律权利，而是指主体始终保有一种尚未被预先规定的未来。主体之所以是历史性的存在，关键在于其未来并不完全包含在过去之中。人能够改变既有目标，修正原有判断，摆脱过去经验束缚，并在新的实践中生成此前不存在的可能性。但主体预测化正在逐渐削弱这种开放的未来结构。算法系统不断依据主体过去的行为记录、兴趣偏好与风险标签，对其未来行为作出提前判断，并进一步影响信息分发、资源配置与行动机会。过去的数据因此不再只是对既有行为的记录，同时开始参与对未来路径的组织。人在进入未来之前，未来的一部分已经被人工智能提前塑形。预测逻辑越深入社会运行过程，主体摆脱既有行为轨迹、形成新行动方向的空间就越容易受到压缩。
正如我们所看到的，数据化使主体越来越被还原为可计算的信息结构，镜像化使主体对于自身的理解越来越依赖算法反馈，预测化则不断压缩主体面向未来生成自身的开放空间。主体性危机的根本表现，在于主体形成自身的过程，越来越深地嵌入算法系统之中。正因如此，对智能社会的反思不应仅停留在风险批判层面，还必须进一步转向主体性重构问题。
智能社会中的主体性重构
主体性重构问题，并不在于如何摆脱智能技术，而在于如何在智能技术深度嵌入社会生活的条件下，持续维护主体形成自身的能力。智能技术已经深度嵌入现代社会运行过程，成为人们获取信息、建立关系、组织行动和理解世界的重要条件。主体不可能脱离这些技术环境，重新返回某种前技术状态。因此，主体性重构的任务，就是要在智能社会的条件下，为主体形成自身保留必要的空间。相应地，主体性重构需要从以下四个方面展开。
应当恢复主体与世界之间的第一人称关系。主体的自我形成并不是一个封闭的过程，而是一个持续回应世界的过程。哈特穆特·罗萨（Hartmut Rosa）所说的“共鸣”很好地揭示了这一点：真正重要的世界关系既不是主体对世界的单向支配，也不是主体对世界的被动接受，而是一种主体与世界相互作用、相互改变的关系。在这种关系中，世界能够回应主体，同时能够挑战主体；主体能够影响世界，同时会因世界的回应而改变自身。
数据化的问题在于，主体所接触的世界逐渐被压缩为一个能够被迅速吸收、迅速确认和迅速回应的世界。世界慢慢失去陌生性、抵抗性与不可预期性。主体对于世界的经验，也因此越来越容易退化为对既有自我的重复确认。因此，主体性重构需要恢复主体作为世界参与者的地位。主体不应仅仅成为信息的接收者、判断的执行者或者结果的消费者，还应持续作为能够介入世界并改变世界的行动者而存在。
要恢复主体与世界之间的第一人称关系，应当为主体保留非算法化的经验空间。这些空间的意义在于，其能够使主体持续遭遇超出自身预期和控制的世界。在阅读、艺术体验、自然接触以及各种身体实践之中，主体所面对的不再是经过个性化筛选和预测机制加工后的信息环境，而是一个具有自身逻辑和自身节奏的世界。这样的世界不会完全迎合主体的既有偏好，也不会持续重复主体已经拥有的观点和兴趣，而是不断向主体呈现新的问题、新的经验和新的可能性。正是在这些遭遇中，主体被驱动超出既有认知框架和行动习惯，重新理解世界与自身。维护这样的经验空间，实际上就是在维护主体形成自身的条件。
此外，还应当警惕生活世界被单一的量化逻辑所支配。问题不在于数据和指标本身，而在于当越来越多的生活领域被纳入持续测量、持续比较和持续优化的框架之后，主体开始倾向于通过外部指标，而不是通过自身经验来理解自己。社会交往被还原为关注度和影响力，健康被还原为各种可穿戴设备生成的数据曲线，个体的生活轨迹不断被转化为各种可计算的绩效指标。在这种条件下，主体逐渐从生活的参与者转变为自身的管理者，逐渐从意义的创造者转变为绩效的优化者。人的注意力开始越来越集中于“表现如何”，而不是“为何如此生活”；越来越关注“指标是否提升”，而不是“这种生活是否值得追求”。
因此，主体性重构需要重新确立量化工具的边界。在教育、医疗、社会治理以及平台治理等领域，应当避免将评价机制完全建立在可测量指标之上，应当为经验判断、专业解释和主体自我叙述保留制度空间。尤其，在涉及人生规划、职业发展、社会信用以及个体能力评价的领域，应当坚持指标辅助判断而非替代判断的原则，使数据始终服务于主体对自身生活的理解，而不是反过来成为规定主体如何理解自身的标准。只有当主体仍然保有解释自身生活意义的能力时，量化工具才不会演变为塑造主体的唯一力量，生活世界也才不会退化为一个被不断计算、比较和优化的绩效空间。
应当恢复主体对自身的反思能力。反思性的真正意义不在于不断确认“我是谁”，而在于持续追问“我为何如此”“我是否应当如此”，以及“我还能成为谁”。这些问题所指向的并不是对既有自我的描述，而是对既有自我的审视和超越。正是在这种不断超出自身既有状态的过程中，主体才获得形成自身的可能性。主体能够反思自身，恰恰是因为主体始终能够与自身保持一定距离，将自己已经形成的观念、欲望、习惯和身份认同，重新置于检视之下。一个缺乏这种距离感的主体，固然能够不断获得关于自身的信息，但却难以真正改变自身。因为，新的经验最终会被纳入既有偏好的框架之中，新的选择最终会服务于既有自我的延续。于是，主体越来越清楚自己已经是什么，却越来越难以成为不同于现在的自己。主体性重构因此要求重新恢复人与自身之间的批判性距离，使主体能够不断将既有自我转化为反思对象，并在持续的自我审视之中开启新的可能性。
恢复主体的反思能力，首先，需要打破主体不断听见自身回声的镜像结构。反思之所以成为可能，并不是因为主体不断获得关于自身的信息，而是因为主体能够暂时脱离既有自我，并从新的视角重新审视自身。镜像化的问题在于，主体所接触的信息、观点和价值取向，越来越围绕既有偏好展开。结果，虽然主体不断获得关于自身的信息，却越来越难以形成对自身的质疑。因此，智能社会需要有意识地构建异质信息环境，避免信息分发机制完全服从个性化逻辑。在推荐系统、搜索系统以及公共传播平台中，应当保留不同观点、不同价值立场和不同生活经验进入主体视野的可能性。主体只有不断遭遇不同于自身的事物，才能突破既有认知框架，重新思考自身为何如此，以及是否应当如此。
其次，主体性重构还要求重新培养主体的反思能力。镜像化最深刻的影响并不是信息同质化本身，而是主体逐渐失去突破既有自我的能力。算法不断依据主体已经表现出的兴趣、偏好和行为习惯进行反馈，使主体越来越容易停留在既有认知框架之中。这告诉我们，人在智能社会所需要的不仅仅是信息获取能力，更是不断突破既有认知框架、重组认知资源，并形成新的理解方式的能力。认知可塑性的重要意义在于，其使主体能够超出既有偏好和既有立场限制，从新的视角理解世界并重新审视自身。因此，教育和公共文化建设应当更加重视对批判性思维、自我解释能力，以及延迟判断能力的培养。反思并不是迅速形成意见，而是暂时中止意见；不是立即确认立场，而是重新检视立场。只有当主体能够不断将已经形成的观念、欲望和身份认同，重新转化为反思对象时，主体才可能突破既有自我，并在持续的自我修正中形成新的自我。
再次，人工智能系统本身也应当摆脱以自我确认为中心的设计逻辑。当前许多平台的目标在于提高匹配效率和用户黏性，其结果往往是不断向主体反馈其已经喜欢的内容、已经接受的观点，以及已经形成的行为模式。未来的智能系统应更多地承担认知的拓展功能，引入探索性和多样性机制，使主体能够接触尚未接触的信息、理解尚未理解的观点，并发现尚未意识到的问题。技术不应只是成为主体的镜子，也应成为主体反思自身的契机。当智能系统不再只是重复主体“已经是谁”，而能够帮助主体发现自己“尚未成为谁”的可能性时，技术发展才真正有助于主体反思能力的重建。
应当恢复主体面向未来的生成能力。主体之所以是主体，并不仅仅因为其能够在既定选项之间作出选择，更因为其能够开启此前尚不存在的可能性。从这一意义上说，主体的历史生成性建立在未来的开放性之上。汉娜·阿伦特（Hannah Arendt）曾将人的行动能力理解为一种“诞生性”（natality），即开启新的开始的能力。每一次真正的行动不仅是在既有秩序中作出选择，也可能为世界带来此前并不存在的结果。主体能够规划未来、期待未来并改变未来，正是因为未来始终保留着超出既有经验和既有规律的开放空间。如果未来完全被过去所规定，那么行动便失去创造性，历史也将退化为既有趋势的机械延续。
要重构主体面向未来的生成能力，首先，要防止预测结果直接转化为决策结果。预测的价值在于提供参考，而不是替代判断。然而，在越来越多的社会领域中，预测结果正在逐渐获得事实上的决策地位。风险评估影响司法裁量，信用评分影响金融服务，行为画像影响就业机会，学习分析影响教育资源分配。当预测结果直接决定主体未来的发展路径时，未来便不再是一个等待行动去创造的开放空间，而逐渐成为过去数据的延伸。因此，智能社会应当始终坚持预测辅助决策，而非替代决策的原则。
其次，还应当建立针对算法预测的可争议机制。预测模型本质上是基于历史数据所形成的概率判断，而不是关于个体未来的确定性事实。主体性重构要求主体始终拥有对这些判断提出质疑、要求解释和申请修正的权利。只有当个体能够对算法预测保持批判距离，并能够通过新的行动改变系统对自身的既有判断时，预测才不会演变为一种新的命运机制。未来不应被视为等待验证的预测结果，而应被理解为主体持续创造和重新定义的过程。
再次，还应当主动维护个体的试错空间和重新开始的机会。主体的历史生成性并不体现为一次性作出正确选择，而体现为在不断尝试、修正和改变之中形成自身。许多重要的人生转折都产生于对既有轨迹的偏离，而非对既有轨迹的延续。因此，在教育评价、人才选拔、社会信用以及职业发展等领域，应当避免过度依赖预测模型对个体未来进行提前分类和长期锁定，应当为个体保留重新选择、重新学习和重新开始的制度空间。真正开放的未来并不是一个能够被准确预测的未来，而是一个始终允许新的行动、新的可能性和新的自我不断出现的未来。只有当主体始终保有开启新的开始的能力时，未来才不会沦为过去的重复，主体也才能在持续生成的过程中不断形成自身。
应当恢复主体形成的社会基础。主体从来不是一个孤立存在者，而是在语言、交往、承认与合作之中形成自身的存在者。无论是主体对于世界的理解、对于自身的反思，还是对于未来的规划，都离不开与他人的持续互动。因此，主体性重构不能仅仅停留于主体与世界、主体与自身，以及主体与未来关系的修复，更需要重构主体之间真实而持续的联系。只有当主体重新进入语言交流、公共讨论、合作实践，以及相互承认的社会关系之中时，主体性才能获得稳定而持久的支撑。主体并非一个独立完成的项目，而是一项始终在共同生活中展开的事业。重构主体性，最终意味着重构人与人之间共同创造意义、共同承担责任并共同塑造未来的能力。
恢复主体的社会关系基础，首先，需要重建公共讨论空间。在智能社会中，人与人的交往越来越受到平台逻辑和算法机制的中介，公共讨论也容易被碎片化的信息流、情绪化的表达，以及即时反馈机制所主导。然而，主体间理解并不是在不断重复既有立场的过程中形成的，而是在公共讨论中不断修正自身理解、回应他人观点，并在共同形成公共判断的过程中形成的。因此，应当积极维护开放、多样和理性的公共讨论空间，为不同群体之间的交流和协商创造条件，使公共领域重新成为主体形成公共意识和公共责任的重要场所。
其次，还应当促进真实而持续的社会交往。主体性并非仅仅来源于信息交换，而是在具体的互动关系中逐渐形成。家庭、学校、社区以及各种社会组织，不仅承担着功能性任务，还承担着主体形成的重要功能。智能社会的发展不应以削弱现实交往为代价，而应当通过制度设计和社会建设，维护人与人之间稳定而持续的联系，使主体能够在合作、信任和相互承认之中形成对于自身和他人的理解。只有当主体始终处于真实的社会关系网络之中时，主体间性才不会被抽象的信息连接所取代。
再次，还应当警惕社会关系的过度平台化和商品化。在许多数字平台中，社会关系越来越被转化为流量、关注度和用户价值，人与人的互动也越来越服从于点击量、参与度和商业收益的逻辑。当社会关系被持续纳入交换和计算体系时，他人就容易从共同生活的伙伴，转变为资源、受众或竞争对象。主体性重构因此要求为社会关系保留非工具化的维度，使人与人的交往不仅建立在效率和利益之上，也建立在理解、信任、责任与共同实践之上。与此同时，还应当不断提升数字公共领域的质量，通过优化平台治理机制、提高信息透明度和增强公共参与能力，推动数字空间从单纯的信息传播场所，转变为公共讨论和共同生活的重要空间。
综上，主体性重构并不是恢复某种脱离技术环境而存在的主体状态，而是在智能社会条件下，重新维护主体形成自身的基本条件。数据化将主体还原为可计算的数据对象，因此，需要恢复主体作为经验主体与世界发生真实遭遇的能力；镜像化使主体不断陷入自我确认的循环，因此，需要重建主体反思和超越既有自我的能力；预测化压缩了未来的开放空间，因此，需要维护主体创造新的可能性和创造未来的能力。这三种机制又共同削弱人与人之间真实而持续的联系，因此，还需要重构主体形成自身所依赖的主体间关系。只有当主体能够通过经验理解世界、通过反思超越自身、通过行动创造未来，并在与他人的交往和共同生活中不断生成自身时，主体才能持续作为一个能够形成自身的存在者而存在。
结语
从历史上看，每一次重大技术变革都会改变人与世界的关系，并由此重塑人的存在方式。智能社会所带来的挑战，并不仅仅在于机器变得越来越智能，而在于技术开始深度介入人类主体形成自身的过程。当数据、算法和模型越来越广泛地参与人的认知、判断和行动时，我们所面对的已经不再只是技术效率问题，而是人将以何种方式存在的问题。一个社会的进步不仅体现在其创造了多么强大的技术系统，更体现在其能否为人的成长、反思、创造与共同生活保留足够空间。对于智能社会而言，真正需要守护的，或许不是某种固定不变的人性，而是人不断超越既有自身、持续创造新的可能性，并共同塑造未来的能力。
文章来源：《学术前沿》杂志2026年第11期（注释从略）
