從社會科學視角看，人工智能發展的核心問題正在發生轉移：過去需要解釋的是機器如何“理解”和“生成”，現在更需要解釋的是機器如何“行動”以及這種“行動”如何被制度化、責任化和公共化。大模型時代的核心議題是知識生產方式變革，智能體時代的核心議題則是行動秩序和治理結構重組。在這一意義上，從大模型到智能體，不只是技術路線的迭代，更是智能時代社會運行邏輯的深層變革。

重慶市沙坪壩區沙坪壩街道一心村社區壹心巷，經過智能化改造讓老街巷煥然一新。

社會發展的新行動節點。大模型之所以構成科技革命的重要節點，是因為它突破了傳統人工智能高度依賴規則、場景和人工標注的局限，并在大規模數據訓練基礎上，形成較強的語義理解、知識遷移和內容生成能力。大模型改變了人與信息、人與知識、人與符號系統之間的關系，成為智能時代新的認知基礎設施。但大模型并不是人工智能演進的終點。它不再只是給出答案，而是能夠形成連續行動；不再只是響應人的指令，而是在授權范圍內參與任務完成；不再只是輔助個體認知，而是可能進入組織流程、產業鏈條和治理場景，成為社會運行的新型行動節點。

當智能體進入企業管理、科學研究、公共服務、城市治理、應急處置和社會協同等場景時，人工智能就不再只是外在于社會系統的工具，而是被嵌入社會過程內部，成為影響組織效率、責任分配和公共價值實現的重要力量。未來一個時期，智能體的發展將推動人工智能從“模型競爭”轉向“體系競爭”。人工智能發展的重心由此從“模型是否強大”轉向“系統是否可用、場景是否適配、組織是否重構、責任是否清晰”。從這一意義上說，智能體標志著人工智能進入行動性智能階段。這個階段的關鍵特征是機器更能參與社會行動，使技術系統更深地嵌入人類組織過程。它將推動經濟社會運行方式從信息化、數字化進一步邁向智能化，大量原本依賴人工協調、經驗判斷和層級傳遞的任務，逐漸轉化為人機協同、數據驅動和智能調度的行動過程。

智能體塑造公共價值。智能體帶來的最大挑戰并不只是技術風險增加，而是社會科學意義上的治理命題更新。責任邊界是智能體時代首先需要回答的問題。傳統軟件系統的運行邏輯相對清晰，行為結果通常可以追溯到程序設計、用戶操作或系統缺陷。但智能體的行動鏈條更長、更復雜、更具不確定性。智能體可經過多輪推理，調用多個外部工具，訪問不同數據源，并在反饋過程中調整行動路徑。一旦出現錯誤執行、越權操作、數據泄露、資源誤配或公共風險擴散，責任究竟由開發者、部署者、平臺方、使用者、數據提供者還是應用單位承擔，就不再容易被界定。智能體越自主，責任鏈條越需要制度化；智能體越復雜，問責機制越不能停留在事后追究，而必須嵌入研發、測試、部署、運行和退出的全過程。社會不會因為系統“先進”就自然信任它，而是要看是否可解釋、可驗證、可追溯、可糾偏、可問責。

大模型時代，人們主要擔憂機器“說得不對”；智能體時代，人們更擔憂機器“做得不當”。前者可能造成認知誤導，后者可能造成行動損害。正因如此，智能體的可信性不能僅被理解為技術可靠性，還包括制度可預期性、過程透明性、責任確定性和價值正當性。

智能體進入公共治理領域后，不能被簡單視為提升行政效率的技術裝置，必須進一步追問“人工智能應該如何被嵌入社會制度”。工具賦能關注能力釋放，制度嵌入關注邊界塑造；工具賦能強調技術效率，制度嵌入強調責任秩序；工具賦能容易把人工智能看成外部手段，制度嵌入則要求把人工智能放進組織結構、治理程序和公共價值體系中加以理解。未來，人工智能發展的成熟程度，不僅取決于模型能力有多強，還取決于社會制度能否有效吸納、規范和引導這種能力。

構建智能社會發展的和諧秩序。傳統治理方式往往把人工智能作為被監管的技術對象，重點關注模型備案、算法合規、內容安全、數據保護和平臺責任。只重視這些已經不足以回應智能體時代的治理復雜性。新的治理范式應當從對象監管轉向過程治理。所謂過程治理，就是把治理要求嵌入智能體全生命周期，從研發設計、訓練測試、場景部署、用戶授權、工具調用、日志記錄、異常處置到責任追溯，形成連續性的制度約束。智能體不是一次性發布后就靜態存在的產品，而是在持續學習、持續交互、持續調用和持續反饋中運行的系統。它的風險也不是一次性評估即可消除，而是在具體場景、具體權限、具體任務和具體使用者之間不斷生成。只有把治理前移、嵌入和連續化，才能避免技術系統在規模化應用后形成難以糾偏的結構性風險。

智能體的應用場景極為復雜，既涉及技術研發，也涉及行業規則；既涉及市場創新，也涉及公共利益；既涉及企業責任，也涉及用戶權益和社會監督。單靠政府部門的外部監管，難以覆蓋全部風險鏈條。需要形成政府引導、企業負責、行業自律、技術支撐、社會參與、公眾監督相結合的共治格局。政府應當提供底線規則和制度框架，企業應當承擔安全可控和責任追溯義務，行業組織應當推動標準制定和倫理規范，科研機構應當加強評測體系和風險識別，公眾則應當擁有必要的知情權、選擇權、申訴權和救濟權。

從現實出發，新的治理范式更應從風險防控轉向可信建構。可信治理的關鍵在于，在發展和安全之間形成制度化平衡，使創新活動在明確邊界中展開，使風險控制在可解釋、可追溯、可糾偏的軌道上運行。與此同時，智能體治理還必須堅持人的主體地位。技術越具有自主性，就越要明確人的最終責任和價值判斷；系統越具有執行力，就越要保障人的知情權、同意權、選擇權和救濟權；算法越追求效率，就越要防止公共價值被技術指標替代。

由此來看，智能體治理的根本目標，是構建可控、可信、可問責的智能社會秩序。可控，意味著智能體的權限、邊界和風險處置機制必須清晰；可信，意味著智能體的運行過程能夠被理解、驗證和監督；可問責，意味著智能體造成的后果能夠被追蹤、解釋和責任化。三者共同構成智能體規模化應用的制度前提。沒有可控，就可能發生行動失序；沒有可信，就難以形成社會接受；沒有可問責，就會產生責任真空。

未來，人工智能發展的關鍵，不只是讓機器更聰明，而是讓智能系統在制度框架中更可靠地服務人、服務社會、服務公共利益。只有在技術創新與制度創新的深度耦合中，在發展主動權與治理主動權的協同塑造中，人工智能才能真正成為推動高質量發展、提升治理效能、增進人民福祉的重要力量。

作者系北京郵電大學經濟管理學院教授；哈爾濱工業大學經濟管理學院副研究員

來源：中國社會科學報

圖片來源：東方 IC

責任編輯：羅浩

新媒體編輯：張雨楠

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