正文
2.对社会秩序的冲击
一是对社会个体和不同社群信息与机会公平的冲击。数智化探测和匹配技术，决定着不同社会主体的可知不可知、可得不可得及可为不可为，从而改变社会资源的配置。例如，针对个人偏好的新闻推送和广告投放，既能为消费者提供更合意更有个性的产品和服务，也很可能产生“信息茧房”效应，那些主动寻求多元信息能力较差的“文化弱者”受到的影响更大。二是对某些个体群体带来歧视性标准。算法为个体“精准”画像，成为他们在求学、求职、岗位匹配和升迁等过程中可以被他人知晓的重要参考。这有一定的积极作用，用人机构能够更全面地了解求职者特点，但同时也会对具有某些特征的人造成歧视。例如，探知女性求职者的婚姻生育情况和意愿，甚至将个人信仰、肤色、种族、婚姻状况、性别等因素纳入判别标准中，成为是否能入职的决定因素。三是对社会舆情和社会共识的冲击。掌握数据挖掘分析和传输技术的主体，有可能有意以偏颇信息乃至谣言影响社会公平与稳定。公民在网络空间的言论自由、契约便利和民主参与等方面的权力获得极大拓展，但由于数字身份的多元性、可伪性、超域性、流动性和可变性，隐私泄露、虚假信息、网络暴力等会加剧社会共识分裂并影响社会和谐稳定（董军、程昊，2018）。
3.对经济社会演进模式的冲击
现在，“大数据+”成为公共部门决策的一种趋势，数据被加载到公共部门的价值判断与决策过程。一方面，算法汇聚海量数据并依据预设的逻辑计算，不会受人类主观性的影响。另一方面，算法会将过往决策结果固化为“样本”，无法体现诸多需要“酌情”的情景和需要与时俱进的改变。例如，当执法者处理具体案件时，可以通过智能辅助办案系统查看过往判案数据库，对标类似案件判决结果的“平均数”并作为依据，从而规避人性局限和排除人为因素的影响，达到“同案同判”。然而，这种做法引起争论已久。2019年3月法国出台2019-222号法律，禁止多种大数据在司法领域的应用，其中之一就是我们上面所讲的“一致性分析”：将特定法官的办案数据与其他法官办理类似案件的大数据进行对比。禁用所涉及的理念很重要：“一致性分析”会使所有判决向平均结果靠拢。当每个法官独立判案时，其后呈现的“平均数”如果总体上向“趋重”或“趋轻”方向变化时，很可能表明社会对某种行为价值判断改变，司法体系和社会规则或许应该随之改变，这是人类社会进步的重要方式。当所有法官都依据由大数据给出的“平均数”来判案时，这种演进过程就会中止。
（二）数智原生秩序：标准缺失与监管失能
数智技术直接产生出若干新的秩序类型，我们称之为数智原生秩序。这些秩序在原有的经济社会秩序中并不存在或者不是主流，导致问题判断和行动方向都缺少标准，监管方也力不从心。
1.大型平台：数智时代的市场新秩序
平台企业与传统公司的最大不同在于他们既经营产品与服务，也创造和运营市场，兼具企业和市场两种属性。从市场网络看，市场规模愈大，对参与方的价值就越大，因此大型平台在资源配置上可能更有效率。从企业角度看，平台主要提供可复用、可复刻的数字化服务，边际成本递减甚至几乎为零，因此大型平台企业具有显著规模经济特征。由此，平台既作为市场又作为企业，带来双重规模效应，成为市场与社会秩序的重要塑造者。
平台秩序之所以是挑战，根本原因是其规模、复杂嵌套的结构以及作为市场运营者的地位是传统市场主体所无法比拟的。大平台上交易的密度、深度和广度前所未有，交易形态和交易内容的复杂程度前所未有，商业模式和交易规则的快速变化调整前所未有，从而使得市场各相关方感知运行规则、判断自身损益并通过竞争推动各方利益平衡的能力相对欠缺，也使监管方因技术变化快、模式翻新快和创新内容多，难以有效迅速地形成制度秩序（江小涓、黄颖轩，2021）。大平台监管是世界难题，近年来在美国和欧盟，各方关于“资本力量过于强大”“科技公司垄断市场”的质疑不断，监管部门也不断出台监管政策，但几个大平台的市值反而呈现快速上升趋势（参见正文图2）。各方面对于大平台创新能力和垄断能力之间的平衡不断摇摆，可见数智时代平台监管的难度之大。
2.网络空间：数智时代的社会新秩序
网络空间已经成为社会最重要的信息基础设施，构建了新的社会知识体系，塑造了人们对经济社会问题新的理解和认识，并持续改变着人们的生产行为与生活方式。网络文学、数字音乐、在线游戏、自媒体新闻等网站是信息生成与传播的主要渠道，海量数字化内容源源不断流向社会，成为数字时代经济和社会信息交互的主渠道。这个空间的规则制定者是各种社交类媒体平台，它们有自己的价值观、商业模式和生态系统，集制定平台参与规则和执行规则于一身，在特定网络空间中掌握着塑造与维护秩序的权利。例如，超级平台的传播能力可以渗透到社会各个角落，决定谁有资格和谁能优先获得知情权和行动能力，决定为哪部网剧哪种观点投放流量、哪个应用程序排序在前优先下载或得到热捧、哪些应用程序用什么方式
可以成
为默认出厂设置等等。网络空间还成为某些社会热点话题与极端观点相互冲突的主要场所，有意无意地带来立场极化的效应。它们还
有能力通过掌握的海量数据和自身引导能力，侵犯个人隐私、违背社会公平、塑造不恰当的价值观等。以谷歌公司为例，欧盟反垄断当局认为，它并非市场中的一个竞争者，而是为他人设置竞争条款的权力核心和“造王者”（king-maker）（阿里尔·扎拉奇、莫里斯·E.斯图克，2018；尼克·库尔德利、安德烈亚斯·赫普，2023）。
3.人工智能：数智时代的算法新秩序
人工智能大模型的发展日新月异，全面展现出汇聚全网数据、生成和提供海量信息、改变资源配置逻辑、重塑经济社会关系的颠覆性创新能力。人工智能大模型正在加速度叠加扩展，相关弱秩序如何演进和强秩序如何构建，都处于理念困惑与操作困难之中。
对市场而言，人工智能大模型对市场竞争带来新挑战。大企业利用竞争优势造成垄断问题，但在实体产业中，当企业规模超过了一个临界点时，有可能出现边际报酬递减，同时公共部门也可视情况进行反垄断监管，因此垄断不是一个突出和普遍问题。数字企业、智能企业有可能边际报酬递增，对市场竞争带来更大挑战。借用深度学习领域的一个重要概念“Scaling Law”（本文译为规模法则），这个概念描述了模型性能与模型规模（如参数数量、数据规模和计算资源）之间的关系，随着模型规模的增加，模型的性能也会提升。当规模超过一个阈值后，就会涌现出后来者无法企及的全新能力，这些是小模型完全没有的，已经不是“你多我少”“我先你后”，而是“我有你无”的碾压式能力。但是长期以来人们认为，大企业和大模型有更强的创新能力，使得垄断监管有些不知所措。迄今为止，大模型原生秩序无法纳入现有监管框架，它们在不受约束的情况下日新月异地发展。业内人士、社会名人甚至国际组织和论坛等多次呼吁暂停或暂缓，但未见任何效果，弱秩序和强秩序似乎都失去了力度。
对社会而言，机器生成的信息快捷增加，内容庞杂且真伪难辨，人类为高效处理数据和高效沟通而发明的机器，其产出的信息已经远超人类理解自然界和人类社会所需的范畴。由于合成信息大量加入和大模型产出的不可检验，主观有意和客观无能导致的“真—假—虚—实”内容交相纠缠在一起，当出现偏颇或虚假画像时，人类可能无法知晓问题出在何方。从人类利益而言，我们需要的不是海量信息，而是能够真实、正确地表征世界的信息，以及能够被人类接受、消化和理解的知识。这个时代的信息数量和信息内容变化的速度与程度，对人类社会信息的生成与传播构成了巨大的挑战。
综上所述，相对于传统秩序受到的挑战，数字原发秩序带来的挑战更为错综复杂、利弊共生，什么是合理又合意的标准和方向，尚无评判标准和共识。
三、合理与合意：寻求数智时代秩序演进的方向、目标和路径
数智时代社会秩序优劣之根本，依然是是否有利于经济发展与社会和谐。因此，合理性与合意性依然是重要目标：社会资源高效配置、提升人类福利总量，并尽可能地公平分配社会财富，社会共识最大化、形成和保持社会和谐稳定。这两个标准都是质性要求，也能匹配定量指标，达到定性与定量相统一。关于如何衡量资源配置效率，如何衡量财富公平分配，如何衡量社会共识与社会和谐，社会科学都做出过卓越贡献。今后，从数智时代秩序合理合意的要求出发，社会科学各领域还需要做更多更深入的研究，为秩序重构提供目标方向、评估标准和清晰进路。
这个时代的秩序重构更加需要多方治理合作。由于技术的快速演进及其带来的冲击很可能超出了监管能力的适应和提升速度，使得制度性强秩序难以快速全面形成，市场与社会中多种形态的弱秩序持续存在并不断迭代将发挥重要作用。同时，强秩序必须发挥重要作用，并引导弱秩序较快较好地向合理合意的方向演进。
（一）“弱秩序”具有向合理与合意方向趋近的内在驱动力，将长期存在并迭代演进
在数智时代，技术发展及其对经济社会的影响变化太快，何为合理合意的秩序难以及时判断，“强秩序”难以及时成为经济社会秩序的主要部分，弱秩序将发挥更加广泛而重要的作用。弱秩序的范围可大可小，在不同场景下有不同形态，能探索如何平衡各方利益，也能及时调整方向和重点。弱秩序不会是理想的合理合意秩序，也不可能是各方都满意的秩序，但有望在波动中向合理合意方向趋近。
1.内部外部竞争压力推动平台构建商业生态弱秩序
平台无疑能提高供需匹配效率和生产交易各个环节的效率。从各方利益平衡和公平性看，平台是一个局部市场，必须提供交易规则来规范相关主体的行为。平台从自身利益出发，制定的规则必须最大限度关注相关各方面诉求，兼顾各方利益，力争使更多商户和消费者接受，平台才能够有效运转和持续发展。因此，平台会努力使其规则的合意性最大化。同时，平台之间存在竞争，即使是最大的平台，仍然处于可竞争的市场环境中，潜在竞争者始终存在（鲍莫尔等，1982）。而且平台在线运营是全球性的，这种可竞争性不局限于本地，而是扩展到网络可以触达之处。同时，消费者转换平台的沉没成本几乎为零，只需手指点击几下即可转到另一个平台；平台上的商户也是多栖性的，时时刻刻比较不同平台的优劣。因此，平台要力争使自己的管理规则最有竞争力，并且不能因为自身与平台上各个主体体量悬殊而一味欺客。如此种种，平台必须提供使各方都能有效配置资源（上平台者增加收益）的规则和能力，使平台秩序在多方博弈中趋向合理。不过，大平台的确存在制造准入障碍、垄断客户与消费者数据、隐性优待关联企业等不公平竞争行为，尤其在与平台商业生态之外的中小企业竞争中处于强势地位。
2.意见表达、舆情压力推动信息生成传播主体构建网络空间弱秩序
网络空间的意见表达极为便利，不同社会主体的多元化诉求和公众的不同关切能够公开表达，构成激励或约束。有学者论及科技相关伦理问题时指出，科技干预的对象从物到人的演变带来新的挑战，当科学家们试图改变我们人体的全部或部分时，公众有权知情和发表意见。因此，科技伦理要“以价值的共识塑造”为核心，以“集体性的磋商”为基础与原则（李秋甫等，2022）。再以未成年人网络游戏为例，从21世纪初期开始，这个问题在学校和家长中反映强烈，有大量媒体报道了“沉迷网游”问题，舆情压力很大，国家新闻出版署等监管部门也多次发布相关通知和要求。来自公众、媒体和监管部门的多重压力，推动游戏平台投入相当多资源开发未成年人保护系统。这些兼顾游戏爱好者、企业和公众利益的行业规则，虽然仍有诸多问题，但各方都感到向认同度较高的合意方向趋近。再如，内容审核是平台保障内容合规合意的重要自治手段，其中监管方要求、用户反馈和公众舆论的权重较高，仅仅出于对声誉的考虑，企业就有意愿回应各方关切，形成合意社会形象。
3.软件、网络和模型开放开源构成技术社区弱秩序
开源技术源于软件，指的是向社会大众开放源代码的软件技术。软件开源社区能够获得海量数据、软件资源、项目开发轨迹和实时交互的场景反馈。随着互联网的发展，基于网络的更多软硬件开放社区快速发展，产业互联网便是其中的一种类型。以平台企业为头部的产业互联网能够广泛连接众多创新主体，构建以其为枢纽的创新生态系统。小米发布的四足仿生机器人 Cyberdog2开放了图形化编程界面，给开发者提供丰富的接口和资源，极大降低了编程技术门槛，加快产品创新迭代。早期的人工智能大模型领先者采用闭源模式较多，如微软的Turing-NLG和OpenAI的GPT-4等，但近期有更多大模型采用开源模式。2025年1月DeepSeek发布了最新版本，在性能和成本之外，其开源模式同样引人注目。该模型采用MIT许可证开源模型权重，产品协议明确支持模型蒸馏，允许任何人自由地使用、修改、分发和商业化该模型。开源加速了分布式协作创新模式的构建，推动了技术社区内部的充分交流与创新协作，促进了社会共创共享文化的繁荣。显然，开源是一种能够提高资源配置效率的合理模式，同时开源社区有共同行为规则，只有认同这些规则才会分享与合作，必然是志同道合者共建的一个合意空间。
4.共享共治数据空间构建数据市场弱秩序
数据的共享和复用会带来极大价值，然而也存在许多难题。一是不敢共享，数据中含有大量与个人信息、商业机密以及与国家安全相关的信息，担心数据可能被滥用、泄露和篡改；二是不愿共享，权属与利益分配不明确，担心正当权益无法保障；三是不能共享，数据定义和模型接口不统一，无法接通和交互。由于数据类型和特征极为多样，由政府出台数据治理的“强秩序”只能针对少数关键数据和重要问题。大部分数据如何流通分享和使用，只能由相关各方共同探索开拓。
