近年来人工智能迅速发展，对社会生活的影响日益广泛而深刻。本专题共三篇文章，分别从不同层次、不同视角探讨了人工智能对当代社会的影响。袁伟的文章在梳理人工智能发展历史的基础上，从历史唯物主义的视角探讨了人工智能的本质，指出了人工智能与人的根本区别所在，认为人工智能对社会的益处和风险均来自于其应用，而其应用又从根本上取决于其所处的社会生产方式，因而人工智能究竟是全面服务社会还是给社会带来风险，从根本上说取决于生产方式。刘鸿宇、彭拾和王珏的文章借助大数据分析软件，对社会科学引文索引数据库（SSCI）中 1998-2017 年的人工智能心理学研究文献进行知识图谱分析，展现了九十年代末以来人工智能心理学研究的 6 个知识聚类，并总结了人工智能心理学发展的各个阶段及其特征。王磊的文章提炼了一个描述人工智能赋权特征的概念——参差赋权，即人工智能技术赋权过程及其结果展现的非均衡性样态，他认为参差赋权是人工智能赋权的基本形态，并探讨了参差赋权的发生逻辑，分析了参差赋权可能给社会带来的风险，并提出了应对风险的防范策略。
（专题策划：袁伟）
摘要：人工智能引起了社会各界的高度关注,并正在广泛而深刻地影响着社会生活。人们在享受人工智能带来的好处和便利的同时,也对人工智能的风险产生了巨大的担忧。人工智能究竟会统治人类还是服务人类?历史唯物主义为这个问题提供了一个独特的思考视角。从历史唯物主义的视角看,人工智能的本质是人的本质力量的对象化,是人类实践活动的成果。人工智能的活动与人的活动有本质的区别,它不会实践,因而人工智能不是人,更不会全面超越人类和统治人类。人工智能的益处和风险均来自于其应用,而其应用又从根本上取决于其所处的社会生产方式。故人工智能究竟是全面服务人类还是给人类带来风险,从根本上取决于生产方式。
摘要：借助CitespaceⅢ对选自WoS的人工智能心理学研究文献进行知识图谱探析,结合自动聚类视图与议题标签展现了人工智能心理学领域的6个知识聚类:#0人工智能解决问题议题;#1人工与人类认知共性议题;#2人工智能学习议题;#3人工智能脑科学议题;#4人工智能环境认知议题;#5人工智能表征议题。在深入探究各聚类的核心与热点知识的基础上分析了人工智能心理学发展的各阶段特征:1.上世纪50年代图灵和米勒等人对机器认知与学习等概念的猜想与初探;2.70-90年代纽厄尔、西蒙和莱尔德等人基于模块记忆与层级分析对人工智能信息处理模型的系统性构建;3.本世纪初基于神经生理学的降维数据认知理论的发展;4.当下人工智能贝叶斯大脑与深度学习理论的兴起。
摘要：参差赋权作为人工智能时代技术赋权的基本形态,揭示了人工智能对党政部门、社会媒体与公众、技术生产部门三大主体赋权过程及其结果的不均衡性特征。这种非均衡性的扩张和深化可能会导致社会遭受"技术利维坦"、"信息茧房"与"公民离散"、"技术鸿沟"相互叠加的社会风险。基于此,从技术发展的阶段性以及参差赋权的特征来看,防止参差赋权风险有赖于技术生产部门的自觉调整、社会价值的道德规范与国家权力的强制性规制共同作用。
