智能时代，技术物早已不再是咱们用起来方便的工具，现在它们简直像有了自己的想法。这些玩意要是不管不顾，要么让我们被控制住，要么就把世界搞得乱七八糟。所以，咱们得赶紧想辙，别再像过去那样要么完全排斥技术，要么就是盲目觉得啥都好。这可是关乎咱们人类文明往哪儿走的大问题，得靠新理论和新治理手段来改变局面，好让智能技术别成了威胁，而是变成能帮咱们发展的好伙伴。 南京航空航天大学马克思主义学院的董金平教授在《超越技术物的控制》这篇文章里就指出了这个问题。文章还提到了亚马逊仓库里的那个TOT（Time Off Task）监控系统，这玩意儿简直就是个电子枷锁。它把工人每个动作甚至每一秒的停留都变成数据来监控管理。这种做法太冷酷了，把活生生的人当成了追求效率的指标。所以咱们得先避开数据主义的坑。所谓数据主义，就是把人的所有情感和关系都简化成一堆数字来计算。这种做法有两大坏处：一是让人变得扁平单一，连自己的模糊性和内在价值都没了；二是把权力都集中到少数科技巨头手里了。咱们得想办法保护个人的数据所有权，别让他们随意掠夺我们的数据。同时还要在评价体系里加入非量化的维度，别让价值全被数字指标给定义了。 除了生产要素层面的问题，社会价值层面也得动动脑筋。算法虽然厉害，但它自己不会向善。你看现在的就业和信贷领域到处都是算法的身影，但这些算法的“黑箱”特性往往隐藏着偏见和不公。比如招聘算法可能歧视某些群体，内容推荐可能为了留人而放大极端情绪和假新闻。这就需要咱们主动去制衡和引导技术权力了。核心举措就是搞算法审计，让算法透明、可解释、讲公平。高风险领域的算法必须接受第三方独立审计，并且得给受影响的人一个明明白白的解释。贝丝·西蒙娜·诺维克说得好：既然算法能精准找到消费者，为啥不能同样精准识别需要帮助的人呢？把科技向善就得把目标从单纯的效率和利润转到社会公平和人类福祉上来。 最后咱们还得在认知层面来一场革命。平时咱们总习惯当个被动的“用户”，接受服务、享受便利、跟着预设的路走。这种身份认同感太弱了，让咱们失去了反思和批判的能力。咱们得变成“思考者”才行。变成“思考者”需要啥呢？需要算法意识和数据批判能力。算法意识就是让咱们在刷信息流时知道眼前的内容是筛选过的结果，并去追问背后的动机；数据批判能力则是让咱们明白数据不是天然的真理，它从采集到解读全是人搞出来的有偏差的建构产物。 具体怎么操作呢？就是在数字生存中搞出“停顿”来。别一打开手机就停不下来接收推荐信息了；定期来个“数字节食”，找回现实感；多看看不同的信息打破“过滤气泡”。这种“数字间离”不是不要技术，而是打断它的自动化流程，重新确认我们自己的反思性和自主性。 董金平教授还提到这次行动要由程鑫云负责编辑推送。文章原载于社会科学报第1993期第6版，里面的内容仅代表作者观点。如果你想了解更多内容或者订阅2026年的《社会科学报》，可以通过他们的平台购买。