技術驅動的社會轉型與中國特色社會學學科發展

石英

關鍵詞 中國特色社會學 學科發展 社會轉型 科技革命

〔中圖分類號〕Ｃ９１－０ 〔文獻標識碼〕Ａ 〔文章編號〕０４４７－６６２Ｘ（２０２４）０５－００２１－１０

一、社會轉型與社會變遷

社會轉型是指社會結構和社會運行機制從一種形式向另一種形式轉換的過程。這是一個改革開放以來中國社會政治生活領域高頻次出現的概念，通常是指我國社會由計劃經濟向市場經濟體制的轉型、由封閉社會向開放社會的轉型、由農業社會向工業社會的轉型、由傳統社會向現代社會的轉型。社會變遷是社會學的一個重要概念，“是一個表示一切社會現象，特別是社會結構發生變化的動態過程及其結果的范疇”。①

從定義內涵看，社會變遷和社會轉型意思相近又有所不同。一般理解，變遷表達的時間空間跨度要遠大于轉型。社會變遷總體上是一個長期的、緩慢的、每天都在發生的漸進過程。而社會轉型則是指在社會變遷的長過程中的某一特定歷史時期，由于量變的積累而發生質變的轉折階段。社會轉型是一個關鍵的歷史躍遷過程，它標志著社會整體性的結構和形態變遷，涉及社會經濟結構、社會運行機制以及生產方式、生活方式、文化形態、價值觀念等多方面的深刻變化。

毫無疑問，今天的中國正處于急劇的社會轉型期。這是中國共產黨領導下的人口規模巨大的傳統農業社會向現代工業社會的轉型，由初步的工業社會邁向數字智能社會的轉型，是中國式現代化的偉大實踐。

二、“工業４．０”與“社會５．０”

２０１３年，德國政府推出的《德國２０２０高技術戰略》中正式提出了“工業４．０”概念，①這一概念迅速得到世界各國的認可。“工業４．０”依據人類歷史上已經發生和正在發生的四次工業革命來劃分工業社會的發展階段：１８世紀末蒸汽機的發明和使用，標志著第一次工業革命——蒸汽機革命到來，人類由農業社會邁入工業社會，進入“工業１．０”時代；１９世紀內燃機以及電力的發現和使用被稱為第二次工業革命——電力革命，進入“工業２．０”時代；２０世紀以來，第二次世界大戰以后出現的電子計算機、互聯網，以及核能技術、空間技術、生物技術等一系列新型技術引發了第三次工業革命——信息技術革命，至今方興未艾，即“工業３．０”時期；而自２０世紀末到現在正在興起的以大數據、云計算、物聯網、人工智能技術為標志的第四次工業革命——人工智能技術革命，標志著“工業４．０”時代已經到來。

工業革命，意味著產業形態發生顛覆性、根本性的變革，其本質是科學技術的革命。翻開人類文明史，技術的出現要遠早于科學。早期的科學與技術相互分離，是“兩股道上跑的車”。哥白尼“日心說”的發現，牛頓《自然哲學的數學原理》出版，都與當時的技術沒有直接關系，可以看成是科學革命。而蒸汽機的出現則主要是技術革命而不是科學革命的產物。后來隨著蒸汽機技術的發展提出了熱力學研究的需求，不僅產生了偉大的熱力學第一、第二、第三定律，還使得相對笨重只能燒煤的蒸汽機進化到燃料多樣可靈活移動的內燃機技術。法拉第電磁感應的發現和麥克斯韋方程組的提出，不僅形成了“電學”科學門類，也產生了電動機、發電機、無線電等技術成果，人類步入電氣時代。技術與科學相互促進，科技的結合越來越緊密，科技轉化為生產力的效率也越來越高。因此，一般把科技革命與工業革命視為同一，四次工業革命也可被稱為四次科技革命。

科技發展史表明，科技革命的發生不是某一年的具體時間“點”，而是要經歷一個較長的時間“段”。兩次“革命”之間也不存在一條涇渭分明的界限，而是一個量變積累發生質變的或長或短過程。但總體上，“革命”發生的頻率越來越快，科學與技術的轉化和融合呈現加速發展的趨勢。二戰后第三次科技革命就蓬勃興起，而２０世紀９０年代開始的第四次科技革命到現在正進入大爆發的關鍵時期。我們現在所處的歷史時期，實際是第三、四次科技革命交叉重疊的“過渡期”。

２０１６年，日本政府發布《第五期科學技術基本計劃（２０１６—２０２０）》，提出“社會５．０”概念。“社會５０”寓意為人類社會發展繼狩獵社會、農耕社會、工業社會、信息社會之后的“超級智能社會”階段，并給出明確定義：“能夠細分掌握社會的種種需求，將必要的物品和服務在必要時以必要的程度提供給需要的人，讓所有人都能享受優質服務，超越年齡、性別、地區、語言差異，快樂舒適生活的社會。”②

可以看到，“工業１．０”開啟了“社會３．０”——工業社會的大門；“工業２．０”進一步推動了工業社會全覆蓋和繁榮昌盛；“工業３．０”標志著人類進入“社會４．０”——信息社會；“工業４．０”則對應于“社會５．０”——超級智能社會，即我們今天所說的“智能社會”。

早在２０世紀８０年代，美國記者托夫勒出版的《第三次浪潮》就將人類文明劃分為農業社會、工業社會和信息社會三大發展階段。這里的“社會５．０”將“智能社會”看作是“信息社會”之后的一種新型社會形態，因為從信息社會到智能社會確實有質的躍遷。當然，從大歷史視角也可以認為，智能社會是信息社會發展的成熟和高級階段。

三、科技革命與中國社會的跨越式雙重轉型

第三次科技革命發端于第二次世界大戰期間，戰爭通訊、破譯密碼以及彈道計算等的需要產生了能夠快速計算的計算機的需求。世界上第一臺電子計算機在１９４５年由美國賓夕法尼亞大學研制成功。１９４９年英國劍橋大學制成存儲程序計算機，自此電子計算機開始了工業化生產階段。２０世紀７０年代中期，美國英特爾公司推出微處理芯片，蘋果公司開發的微型電腦標志著ＰＣ——個人電腦時代的到來。１９８６年康柏公司推出“３８６”“４８６”系列ＰＣ，２０世紀９０年代微軟開發出Ｗｉｎｄｏｗｓ操作系統，自此電腦真正成為一種普及型“家用電器”。

我國在電腦研發的開始階段遠遠滯后于美國，但迎頭追趕使得我們在開發應用方面的差距不斷縮小。早在２０世紀５０年代末，我國就制造出了國內第一臺電子計算機。１９８２年中國國防科技大學研制成功大型計算機“銀河一號”。１９８４年“長城”成為中國第一臺個人電腦品牌。１９９０年第一臺筆記本電腦“聯想”誕生，并很快涌現出聯想、方正、紫光、海星等一大批個人電腦制造商，我國家庭電腦迅速普及。１９９５年國家計算機中心推出“曙光”系列巨型計算機，其運算速度已達到國際先進水平。① 據《中國網絡發展報告２０２０》，２０２０年中國的家庭電腦普及率達到８１．６％，大部分家庭都擁有了電腦設備。

１９６９年，美國國防部出于資源共享的需求，將電腦連接成網絡建立了“阿帕網”。之后隨著大量局域網的出現，產生了去中心化的互聯網，１９８２年ＴＣＰ／ＩＰ協議被正式確定為國際互聯網——“因特網”標準，世界各國按此標準紛紛加入，一個新的網絡世界由此誕生。

１９８７年９月北京市計算機應用研究所實施國際聯網項目，首次接入因特網發出我國第一封電子郵件。１９９４年中國正式接入了國際互聯網，并迅速成為發展最快世界最大的網絡用戶。剛開始階段，還只是在部分高校、科研單位和政府機關有聯網電腦。到２０世紀９０年代末，幾乎所有大中城市街頭都興起了網吧。不久之后電腦連同網絡進入家庭成為潮流。２１世紀初，中國城市家庭聯網由電話線到光纖寬帶的同時，移動寬帶隨智能手機開始普及，２Ｇ、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ迅速迭代，本土品牌如華為、小米、ＯＰＰＯ、ＶＩＶＯ等紛紛崛起嶄露頭角，并在全球智能手機市場占據重要地位。到２１世紀第二個十年，我國無論城鄉成年人幾乎達到人手一機。有關數據表明，截至２０２３年１２月，我國手機網民規模達１０．９１億人，較２０２２年１２月增長２５６２萬人，網民中使用手機上網的比例為９９．９％。② 《全面建成小康社會：中國人權事業發展的光輝篇章》白皮書顯示，２０２０年，全國移動電話普及率達１１３．９部／百人。③ 隨著技術的更新和市場的變化，智能手機的更新迭代也在加速，不少用戶同時擁有多部手機，市場保有量還在不斷增加。而智能手機的計算速度和功能也遠超早期一般臺式機和筆記本電腦，成為人們日常生活中不可或缺的一部分。

第四次科技革命是人工智能革命。早在２０世紀中葉，人工智能的概念和設想就已提出，但直到最近幾年隨著大數據、算法和算力的突破性發展，才有了人工智能的爆發。一定意義上，人工智能革命可以看成是信息技術革命的延伸。當然不僅僅是延伸，而是有了質的改變和升華。所以才會有“社會４０”和“社會５．０”的區分。

人類智能來自人的思維，思維的器官是我們的大腦。１９５０年，英國數學家圖靈發表論文《機器能思考嗎》，提出：如果由人類測試者向機器提出一些問題由機器作答，當測試者無法分辨給出答案的對方是人還是機器，則該臺機器通過測試，可以認為其具備“智能”，這就是著名的“圖靈測試”。１９５６年，約翰·麥卡錫在達特茅斯會議上正式提出了人工智能概念，并將其定義為一門新的學科。麥卡錫因此被稱為“人工智能之父”，他所開啟的這門學科實際上就是計算機科學。６０年過去，盡管計算機科學技術已取得難以想象的長足進步，但仍未能達到圖靈測試提出的標準，因此我們把電子計算機稱為“電腦”而不是稱其為人工智能。直到２０１６年３月，谷歌公司開發的圍棋程序“阿爾法狗”對弈職業圍棋九段李世石取得勝利，人工智能發展才算迎來了重要的里程碑和轉折點。

２０２２年底，美國ＯｐｅｎＡＩ公司發布ＣｈａｔＧＰＴ，緊跟著一年之后又推出Ｓｏｒａ，掀起人工智能朝向大模型方向發展的新一波高潮。幾乎與此同時，中國企業的“文心一言”“通義千問”“訊飛星火”“天工ＡＩ”等大模型也紛紛問世。毋庸諱言，中美之間高科技發展還存在不小的差距。但站在公正立場上客觀評價，當今世界中美兩國同處于人工智能研發應用水平的第一方陣，這也是從事人工智能研發科學家的共識。① 總體看，中國在個人電腦、互聯網和智能手機等領域雖起步稍晚，但發展迅猛進步顯著，為人工智能革命所需的算法算力尤其是大數據準備了充分條件。２１世紀之初，中國城市的共享單車、網上購物、電子政務、無現金支付等基于大數據的應用蓬勃興起。２１世紀第二個十年，從無人商店到無人駕駛，智慧城市、智慧社區、智慧養老、智慧旅游、智慧農業……尤其三年疫情期間的社區封控管理，沒有“綠碼”寸步難行，讓每個人都深刻感受到，我們已進入到一種全新的社會形態——數字智能社會！

由于歷史的原因，中國錯過了第一、二次工業革命，但我們趕上了第三、四次工業革命，且正在奮起直追。與西方發達國家相比較，中國正在經歷的由傳統農業社會向現代工業社會再向后現代智能社會的社會轉型，是兩步并一步的跨越，帶有強烈的補課和疊加性質，是一種跨越式雙重轉型。而以中國的空間之大和人口之多，這種雙重轉型也必然具有不均衡性。跨越性、疊加性、不均衡性，構成轉型社會的中國特色。

四、由“點”及“面”數字化的社會轉型機制

跨越式雙重轉型，意味著我們跨過了第一、二次科技革命，一步登上了第三、四次科技革命兩級臺階，用３０年時間從傳統農業社會直接邁入后現代數字智能社會。３０年在歷史長河中只是短暫的一瞬，雙重轉型是一種“突變”。然而對于身處其中的社會成員，我們每一個個體所感受到的依然是悄無聲息潛移默化的“漸變”。尤其是伴隨電子游戲長大的“９０后”一代年輕人，會覺得虛擬世界網絡時空都是生來就有的存在。

回顧我國進入數字智能社會的一些關鍵時間節點，可以看到，社會轉型的確不是一蹴而就的。中國的數字化發展過程大致經歷了由點及面的四個階段：２０世紀９０年代，個人電腦在我國大中城市開始進入少數知識分子和中產家庭。移動電話也在那個時期出現，不過在當時“大哥大”只是模擬信號的通訊工具。可以認為這是數字化設備呈“點狀分布”的第一階段。世紀之交前后，星星點點的家庭電腦通過電話線連接，互聯網公司、平臺和門戶網站以及街頭網吧紛紛興起，但由于普遍網速較慢，只有寥寥數條“信息高速公路”，可以稱為是數字化“連點成線”的第二階段。緊接著２００５年之后大約十年左右時間，寬帶、光纖傳播以及移動互聯網大幅加速，手機開始普及且越來越智能，進入“結線聯網”的第三階段。２０１６年以來大數據、云計算、物聯網、區塊鏈等人工智能相關技術愈益成熟，“人手一機”意味著數字網絡越織越密，我國社會數字化已進入“織網成面”的第四階段。

隨著我國社會數字化“點—線—網—面”的快速擴散，城鄉居民的生產生活方式發生了質的改變，社會時空大幅壓縮，社會結構分化重組。人工智能革命帶來生產效率的極大提升，意味著時間和空間被壓縮。交通通訊的便捷直接改變了人們的居住形態和生活方式。農業社會人們由狩獵游牧轉變為“逐水而居”的定居；進入工業社會首先是城市化潮流，當汽車普及又帶動了“逆城市化”；信息社會人類進入到“地球村”時代。當我們跨入智能社會的門檻，城鄉融合、城鄉一體，旅居生活漸成時尚。生產效率的提升，人均壽命的延長，帶來大量自由時間、剩余時間。物質生活富裕之后，精神生活的需求更為迫切。休閑娛樂，文化藝術體育皆成產業。產業形態、生產關系逐步發生根本性的變化。與此同時，人們的價值觀念也悄然轉變。農耕文明，平原土地最值錢；工業社會，貿易往來使沿海價值顯現；智能社會，旅游休閑時代，山川河流自然生態必將更受青睞。

數字化轉型不僅提升生產制造業的時效，也直接改變著人們的閱讀認知、人際交往和休閑娛樂方式。我國社會由電腦普及開始的數字化進程，首先是文字，繼而是圖像、語音、視頻。由鍵盤輸入到手寫輸入、音頻視頻輸入，由讀書到讀屏、無紙化辦公、多媒體融媒體普及。再進一步，隨著攝像頭、傳感器、存儲器遍布，以及物聯網、智能家居、可穿戴設備不斷發展，社會生活中相當部分信息會自動輸入到“云”中，越來越多的人與物都可以和存儲器中數字相對應起來，形成了一個物理世界與數字世界緊密連接的閉環，就是所謂“數字孿生”。實體空間對應于虛擬空間，虛實交錯的社會空間結構打破或弱化了中國傳統社會長期形成的血緣、親緣、地緣、業緣圈層關系、差序格局，社會結構得以改變。

智能社會生產效率提升的同時，也拉大了不同人群擁有物質財富的差距。當然，任何時代人們的收入不可能是平均的，但當社會的物質總量愈豐富，貧富懸殊一般也會更大。狩獵社會普遍不得溫飽，部落成員過著原始共產主義生活。農業社會糧食有了剩余，地主和農民之間的收入差距迅速拉開。工業社會資本家和工人擁有財富的懸殊遠超過農業社會。信息社會出現富豪排行榜，少數人擁有的財富數量讓一般人難以想象。智能社會的生產存在較高的技術門檻和大數據壟斷效應，且人工智能對技術性白領人才的就業替代程度更高，這一方面可能使財富更加集中，另一方面也會帶來社會階層結構進一步分化和重構。

科學技術是人類社會文明進步的重要推動力量，其推動的機制就是由產業革命帶來生產生活方式的變革，進而導致生產關系、經濟基礎、社會結構的變化，也促使社會進一步轉型。

五、技術驅動社會轉型的動力來源及其本質

按照馬克思主義的觀點，生產力是推動社會文明進步的原動力。生產力包括勞動者、勞動資料和勞動對象三大要素。產業革命驅動社會轉型，本質上反映生產力的演進。那么，生產力的“力”從何而來？

一定意義上，人類對自然的認知和改造首先是從對力的認知開始。近代自然科學就誕生于牛頓力學。從牛頓時代開始直至今天，人們對于事物發展變化的一切原始動因統統歸結于力的作用。科學家認為自然界存在著四種基本作用力，即強力、弱力、電磁力和引力。愛因斯坦畢其一生致力于尋找統一這四種力的理論，以揭示宇宙的奧秘。雖終究未能達成大統一目標，但毫無疑問，科學對力的認知正在一步步深入。

在物理學中，力的本質被歸結為能量。質量守恒、能量守恒定律的分別發現，是近代物理學、化學早期發展重要的里程碑。牛頓時代及以前千百年來的物質世界，質量和能量如同兩條永不相交的平行線，相互獨立、各自守恒。直到１９０５年，愛因斯坦在提出光量子和狹義相對論的基礎上，寫下了著名的質能關系式：Ｅ＝ｍｃ２。這里Ｅ代表能量，ｍ是質量，而ｃ是光速。這一劃時代的方程表達了質量和能量可以相互轉化的關系，喻示著物質的質量其實是一種超濃縮的能量。據此，人類研制出了原子彈。并以０６千克物質質量轉化為巨大能量的爆炸，結束了１７萬人的生命。① 原子彈的爆炸使人類第一次切身感受到科學技術所蘊藏的巨大威力，體驗到“知識就是力量”的客觀真理性。然而，精神形態的知識（科學技術）為什么能夠轉換成物質世界的能量？知識和能量之間的關系能否得到像質能關系式那樣的數學表達？

知識是人類對客觀事物及其規律的正確認識，是人們在社會實踐中獲取的認識和經驗的概括和總結。個人擁有的知識屬意識和精神范疇，存在于人的身體中。人類共有的知識則需要通過文字、符號、圖像、音頻視頻等記載、表達和傳播。而文字符號、圖像、音視頻都屬于信息。就是說，知識可以表達為信息。信息論的創始人香農于１９４８年首次使用“比特”作為信息量的基本單位，定義信息為“不確定性的消除”或“有序性的度量”。② “有序性”的反面是“混亂度”。我們知道，“熵”是表征一個體系混亂程度的物理量。因此，信息也被直接表達為“負熵”。

１８５４年，克勞修斯提出了著名的熱力學第二定律——熵增加原理。這一定律直接揭示了時間的不可逆性和宇宙“熱寂”的本質。面對熱寂說對宇宙命運的宣判，許多科學家開始尋找對抗熵增的方案。１８７１年，麥克斯韋設想存在一種小妖，可以辨別和追蹤系統中的每個分子并指令操控其改變運動狀態，從而使運動的分子由無序變為有序。這是一個物理學史上非常著名的思想實驗，其中假想的小妖被稱為“麥克斯韋妖”，其抵抗熵增大的作用相當于就是“負熵”，而信息也是“負熵”！由此似乎可以猜測，信息與能量之間具有某種聯系。隨著對信息研究的不斷深入，科學家堅信信息和能量之間一定條件下可以互相轉化，因而信息也是一種物理實體。③ “麥克斯韋妖”對分子的指令操控必須要消耗能量，這是一種“信息—熱機制”。１９６１年，ＩＢＭ物理學家蘭道爾證明了重置１比特的信息會釋放出極少的熱量，該能量大小即為“蘭道爾極限”或“蘭道爾閾值”。這就解釋了為什么我們使用電腦或手機刪除信息會產生熱量，人腦思考問題也需要消耗能量。“物質—能量—信息”三位一體，構成我們的物理世界。三者之間的相互轉化，成為宇宙演化和文明演進的不竭動力。人類社會的文明進步，本質上可以理解為利用能源和信息不斷克服熵增實現熵減的過程。

“在物理世界里，只有兩樣東西恒久不變：能量和信息。能量比較容易理解，而信息可以轉化為知識。一種有效的可以解決多種任務的表達方法，就是知識，而知識是一種潛在的能量”。④ 知識通過信息的形式得到記載、表達、傳播，而“知識含量”與以比特為計量單位的“信息量”全然不同。或者說，知識表達為信息是高度濃縮的，人類知識的積累所轉化的能量極其巨大且難以想象，絕不是受“蘭道爾閾值”約束的那一丁點直接釋放的能量。早在１７世紀英國哲學家培根名言“知識就是力量”，我國改革開放之初小平同志提出“科學技術是第一生產力”，不再僅僅是一句簡單的口號或抽象的哲學思辨，而是可以得到實證的科學理論。

“物質、能量、信息是社會漸進發展的三大要素。這三個要素在每個歷史時期都同時并存，但是每個要素的輕重和整體結構會隨著社會發展而有所不同。總體上，隨著時代的推進，它們從物質—能量—信息依次重要的程度在演變”。① 狩獵社會，人作為勞動者因制造和使用石器棍棒等工具而戰勝獵物，自身也從動物界脫穎而出。農業社會，勞動資料和勞動對象變為農具和土地，勞動者除了充分利用自己的體能，還學會了利用自然能。“萬物生長靠太陽”，種植和養殖本質上都依賴于太陽能的光合作用。工業社會，石油煤炭等化石燃料成為主要的能量來源，人們掌握了機械能、化學能、生物能、電能等不同性質的能量相互轉換和遠距離傳輸的知識，進而學會了質量和能量間的轉換，即核能的開發，自然界儲存的潛在的能量得以充分開發利用。信息社會，數據信息成為主要的生產資料，人們開始進入物質內部量子層面探索能量與信息之間的關系，并學會了信息操控，生產力水平更是大幅提高。

如果我們對科技革命前后的生產力水平粗略評估，可以認為：狩獵社會和農業社會，人類學會使用工具和直接利用自然能，生產力水平提升呈加法效應——逐步緩慢累積增長。進入工業社會，工業１．０、２．０時代，生產力水平提升呈乘數效應——快速成倍增長。由信息社會邁入數字智能社會，工業３．０、４０時代，數字技術、信息操控，生產力水平則呈指數效應——爆發式增長。由此，我們對“知識經濟”“數字經濟”等概念理念，對“新質生產力”所表現的高科技高質量高效能，可以有更為深刻和本質的理解。

六、從“預測”到“建構”：社會學學科體系亟待拓展

社會學作為一門學科的誕生，是工業２．０時代的產物。其時正值近代數理自然科學的蓬勃興起，牛頓物理學如日中天，元素周期律、生物進化論等自然規律逐一被發現，確定性和決定論的機械自然觀成為不容置疑的科學真理。社會學的創立者們普遍認為社會運行也會像鐘表一樣遵循嚴格的規律，而社會學乃至整個社會科學的任務就是發現和揭示社會規律，做出預測，指導行動。問題在于，社會發展變化究竟有無規律可循？

社會學研究就目的而言可區分為“描述性研究”“解釋性研究”和“預測性研究”等類型，分別回答“是什么”“為什么”和“會怎樣（怎么辦）”問題。經典的社會學研究暗含著一個前提，就是認為雖然單個的人行為難以預測，但人群的集合還是會表現出某種“統計規律”。然而以筆者有限的視野所見，社會研究“事后諸葛亮”式成果可謂汗牛充棟，但成功準確的“預測”卻極其罕見。譬如新冠疫情期間關于病毒流行及變異走向的專家預測，甚至美國總統大選前夕民意調查媒體選舉結果預測也常有失誤。

為什么“測不準”？２０世紀以來自然科學、社會科學不同學科不同視角的探討提出不少新的概念和理論。德國社會學家貝克提出的“風險社會”理論影響深遠；經濟學家常用“黑天鵝”來形容不可預料的突發事件；復雜性科學混沌理論“蝴蝶效應”，更是成為今天人們普遍認可的預測困難基本原因。

我們知道，開啟數字智能社會的自然科學基礎是量子力學理論。正是量子力學不確定性原理，從根本上否定了“客觀必然規律”存在的可能性。過去可以追溯，未來不可預測，已經成為越來越多自然科學家和人文社會科學學者的共識。“整體經濟的短期波動以及所謂的‘經濟周期性的繁榮與蕭條在本質上是無法預測的”。② “在充滿極端不確定性的世界中，對不確定的未來進行量化預測更容易使決策者誤判”。③不同領域的一些專家甚至明確主張，“不預測未來，而是創造可能性”。① “確定性的世界，無可挽回地被不可預測甚至不可解釋的新世界替代。創造更多的可能性和意義，是人與自己的創造物共生演化的內在動力”。②

“歷史”不能決定“未來”，但歷史決定了現在，現在正在創造未來。“量子隨機性”為人的主觀能動性開辟了足夠的空間。其實，正因為未來是不確定、不可預測的，存在著無限可能性，我們的生活和奮斗才是有意義的。這也應當是社會學學科的價值之所在。

２０世紀８０年代，記者出身的美國作家托夫勒出版暢銷書《第三次浪潮》，繪聲繪色地描述了“信息社會”的生產與生活：跨國企業盛行；人們擺脫朝九晚五工作的桎梏，在家或旅途中隨時隨地辦公成為可能；標準化生產讓位于個性化定制，ＤＩＹ（自己動手做）興起；知識“爆炸”，終身學習等等。該書出版時家用電腦在美國才剛剛問世不久，互聯網還處在實驗室階段，大多數人看到書中描繪如同科幻小說或神話故事一般。然而不到４０年，托夫勒的預言絕大部分已成了現實。一方面，這種預言與其說是“預測”，不如說是“猜測”——這種猜測既基于對科學進展前沿和趨勢的了解及經驗，也依賴于天才的直覺；另一方面，也可以把“預測”理解為一種“建構”——通過“預測”為科學家和公眾提供心理導向和預期，導致其最終成為現實。

社會心理學理論有著名的“皮格馬利翁效應”，又稱“羅森塔爾效應”，通常指一個人對另一個人行為的期望成為其自我實現的預言的現象。即預言會造成人的心理預期，而心理預期會形成一種強烈的心理暗示，這種暗示直接影響到人的行為，自覺不自覺地朝著預期方向去努力，最終就會使預言得以實現。就像一些商家每年的時裝趨勢或流行色發布，并非是真正的科學預測，而是廣告造勢影響社會心理，進而形成時尚潮流。當某種權威預測導致公眾社會行為的改變，實質上即是社會的“建構”。

預測即建構！托夫勒以《第三次浪潮》開創了一門新的學科：未來學。近年來一些中國讀者比較熟悉的科普著作如《世界是平的》《未來簡史》《人類簡史》等暢銷書，也都可稱得上是未來學的經典。顯然，未來學是文理交叉學科。因此，在《中華人民共和國國家標準學科分類與代碼》現行版本中，“未來學”被劃歸為“管理學”學科下的二級學科。然而，管理學通常著眼于細分的專業和門類，而未來學本質上應當面向宏觀整體的社會發展，屬于社會學的范疇。因此，建議在學科分類標準和高校學科設置中將未來學調整為社會學大類下的二級學科，或者在科技社會學二級學科下增設未來學研究方向（三級學科）。

跨越式雙重社會轉型，是現階段中國最大的特色。中國特色社會學學科體系構建必然以此為背景。“我們必須共同決定，我們是在宏偉技術的幫助下為人類建設更美好的未來，還是以犧牲人類為代價建設一個更好的技術的未來……出現一個我們無法控制的未來是可能的，果真如此的話，我們只能反躬自責”。③ 面向未來，納入未來學學科，回答社會轉型期的時代之問，引領數字智能社會發展，建構美好生活，應當是中國特色社會學學科的發展方向和歷史使命。

七、從“俯視”到“平視”：社會學研究視角應當調整

中國社會學恢復重建將近半個世紀，社會學學科建設從無到有，取得長足發展，人才隊伍和學術成果無論數量還是質量均已躋身世界一流行列。與此同時，社會學界一些學者卻對于學科發展有一種危機感。近年國內有高校的社會學本科專業由于就業率偏低被消減，在西方國家也有將社會學視為“無用之學”而取締。在人文社會科學各學科中，最應當緊貼時代的社會學學科發展，似乎還有些跟不上時代的步伐。為什么社會學“無用”？社會學的價值體現在哪里？這有必要從學科自身定位進行反思。

社會學以“社會”為研究對象和分析單位。社會到底是什么？自社會學學科誕生以來，我們對于社會概念的認知一直在不斷演進和深化。從不同角度對社會概念的定義已不下數百種，但總體看無非是五個方面指向：與自然相對應的社會；與作為個體的人相對應的社會；與社區相對應的社會；與經濟相對應的社會；與國家或政府相對應的社會，即市民社會。

旅居海外的社會學者丁學良先生在紀念已故社會學家李強的一篇文章中回憶，李強多次講過“清華大學當年有社會學專業，就是因為吳文藻教授從美國留學回來以后，認為中國傳統的學術重視的是朝廷，忽視的是社會，而我們不能夠忽視社會，因為社會就是民間，社會就是民眾，社會就是人民，社會就是草根，社會就是希望。……我們要研究社會，要研究中國社會發展的底層動力”。① 這段話表明，中國學者們早已認識到，我們的學術傳統缺少平民視角。而來自西方的社會學一直標榜其科學性，強調研究者的客觀和價值中立。正是這種立場的學術訓練，更使得一些社會學研究者以高高在上的視角俯視蕓蕓眾生。沉迷于自說自話、自我陶醉、自娛自樂式研究，滿足于詮釋政策，“發現”常識，反復“實證”理論，探尋并不存在的“規律”。卻始終找不到真問題，提不出新問題，當然也解決不了轉型社會出現的諸多問題。“社會科學的客觀性在自然科學家看來就是笑話……實證主義并沒有讓人文社會科學獲得尊嚴”。②

處于跨越式雙重轉型期的中國，科技與社會關系愈益密切，已成為影響經濟社會運行的核心要素。一方面，“科技向善”的美好社會建設，有許多制度、政策、倫理、法律問題亟須社會學介入研究，如網絡社會的隱私與數字安全問題、“機器換人”帶來的就業與社會保障問題、“數字鴻溝”導致的貧富分化加劇和社會階層重構問題，等等。另一方面，公眾對未來的盲目樂觀或恐懼擔憂問題，人工智能與人的價值“對齊問題”，智能工具帶來人的異化問題，“信息繭房”困擾、知識教育與創造力培養問題，“唯科學主義”與傳統文化和人文精神的劇烈沖突問題，也都有待于社會學視角的解釋和回應。

“每一個組織，每一家企業，在管理、工具和流程上，如何讓數字世界和物理世界跟所有的社會機制更好地對接，一起互動，一起協作，讓數字化真正造福于人類，依然面臨著諸多問題”。“計算機科學對世界的描述其實不夠完整，要真正做好必須是計算機科學加上經濟學家。……一般開發團隊一定有一位優秀的經濟學家”。③ 然而可以看到，今天能夠參與到人工智能開發團隊的社會學家只是鳳毛麟角，遠不如經濟學家和新聞傳媒工作者。面對智能社會向何處去的公眾疑惑，社會學家也往往回答不了，更不用說引領智能社會發展。

社會學之用，就在于學習社會學能夠使我們對所處的社會有更深刻的理解，能夠讓我們的視野更加開闊，看得更為長遠，能夠讓自己并幫助他人更好地融入和改善社會。在這個科學技術是第一生產力的社會，在這個急劇轉型的數字智能社會，社會學者不應當以“文科生”而自居自足。３０年前費孝通先生提出要拓展社會學傳統界限，其實也包括拓展社會學者的知識結構。更重要的是，社會學研究的視角應當由“俯視”轉為“平視”——當然不是要放棄社會學宏觀整體的分析視角，而是要改變研究者居高臨下的站位，由“外來者”變為“自己人”立場，深度參與智能社會建構實踐，如此才能夠更好地回答時代之問。

八、從“數據化”到“數字化”：社會學學術范式需要重構

農業社會到工業社會，小農經濟轉變為大規模生產。工業社會的特征可以概括為規模化、標準化和數據化。相應地，智能社會特征則表現為多樣化、個性化和數字化。這里，數據化與數字化有何區別？

近代自然科學起源于“實驗＋數學”方法。數據是數學運算的基礎。誕生于工業社會的社會學，數據化是其與生俱來的特征。社會調查研究首先要將概念操作化為可觀測的指標，經取值測量獲取數據（變量）。量化社會學研究本質上是以規模化、標準化的數據為中心的統計分析。這里的數據是指經人工測量獲取并整理的結構化、十進制的數字。

信息社會、智能社會的轉型驅動力源自計算機技術。利用計算機處理信息，無論文字、圖像、語音、視頻，都會被轉換成用０和１表示的二進制代碼，這一過程就是數字化。這里的數字實際是自動生成、雜亂無章的非結構化數據。

可以看到，數據、數字經常是被混用的。或者，數字即通常所說的大數據；相應地，數據可稱小數據。本文為敘述的方便將其加以區分。可以將數據看成是數字的一個特殊子集。我們把對結構化小數據進行數學運算處理的過程稱為數據化，把大數據的計算機算法處理過程稱為數字化。因此，今天的智能社會也常常被稱為數字智能社會、數智社會、數字時代。

社會學作為工業社會的產物，其學術范式必然反映那個時代的特征。隨著時代跨入信息社會、智能社會，客觀上要求以小數據統計回歸分析為主的傳統方法轉向大數據聚類算法，即數據化研究范式向數字化范式轉型。計算機技術尤其人工智能的發展，為社會科學研究提供了越來越多的新模型、新工具，在此背景下“計算社會科學”的方法和概念正蓬勃興起，不少人認為其有可能成為人工智能時代社會學研究的主流學術范式。然而需要注意的是，依托于計算機互聯網的社會學“實驗室”研究方式，并不能完全替代真實的面對面人際互動，不能替代置身其中深度參與的田野調查。

“計算社會科學”的基本思路和出發點，本質上仍未跳出工業社會的實證主義范式，未能從根本上擺脫不顧人性的復雜性、簡單把“人”及其行為歸結為“數據”、把“人”的研究交給機器的“方法主義”研究理念。大道至簡。面對高度復雜的社會巨系統的運行，也許我們從直覺出發得到的判斷比數據分析要更加貼近于真實。有人工智能科學家以自身經歷發出呼吁：人不能把自身命運的決定權交給機器，“有時候，直覺反應可能會更好”！①

雙重社會轉型，在方法論上表現為“否定之否定”的螺旋式上升，也意味著科學主義的量化分析方法向人文主義的整體把握直覺判斷的回歸。費孝通先生的社會學“雙重性格論”具有極其深刻的學術洞見。數字智能社會的社會學仍然需要保持自我，保持基于直覺的社會學想象力，以方法的多元化重構社會學學術范式，而不能把自己演變成為一門計算機科學的分支學科。

作者單位：西北農林科技大學人文社會發展學院、陜西省社會科學院

責任編輯：秦開鳳