金思宇／文（中国智库高级研究员、经济学家）

引言：科技并非中立，发展需有方向

新一轮科技革命与产业变革正在重塑全球竞争格局。人工智能、量子信息、生物制造、新能源等前沿技术加速突破，成为推动新质生产力跃升的核心引擎。然而，科技本身并非天然“中立”。其价值导向取决于应用场景、制度设计与社会伦理。技术的终极使命不是简单地替代人力，而是通过制度创新与伦理约束，推动发展成果普惠全民。

当前，全球科技竞争已从单一技术突破转向“技术—制度—人文”协同演进。脱离社会目标的科技发展，不仅难以实现人的自由发展，反而可能加剧结构性矛盾。本文将从理论深度、实践路径、案例支撑与数据佐证四个维度，系统阐述如何以制度向善保障科技向新，实现新质生产力的高质量、可持续发展。

一、科技作为新质生产力的核心驱动力：从质态跃升到系统重构

1.1 科技创新驱动全要素生产率提升

新质生产力的本质是摆脱传统增长路径的先进生产力质态，其核心标志是全要素生产率（TFP）的大幅提升。据国家统计局数据，2023年我国TFP对经济增长的贡献率已提升至42%以上，较2018年提高约8个百分点，这与数字技术、智能装备、数据要素的深度嵌入密切相关。

· 劳动者层面：AI推动劳动者从“工具执行者”转向“决策设计者”。例如，智能制造企业中，一线工人通过人机协作终端参与工艺优化与故障预判，技能结构向复合型跃迁。

· 劳动资料层面：工业互联网平台实现设备、产线、供应链的智能协同。截至2025年5月，我国重点工业企业关键工序数控化率已超过65%，数字化研发设计工具普及率接近80%。

· 劳动对象层面：数据成为关键生产要素。2024年我国数据生产总量预计超过35ZB，数据要素市场化配置改革在12个省份试点推进。

1.2 技术突破与产业变革的深度耦合

AI、5G、边缘计算等通用目的技术正从“辅助工具”演变为生产力系统的“中枢神经”。以制造业为例，华为盘古大模型在煤矿、钢铁等行业的应用，使生产效率提升15%-20%，设备故障预测准确率超过90%，实现了从“经验驱动”到“数据驱动”的质变。

二、科技革命对生产关系的重塑：制度供给不能缺位

2.1 技术颠覆与社会适应性的张力

科技革命催生新产业、新业态，但也带来了显著的“结构性摩擦”：

· 就业替代效应显现：据中国社会科学院2024年发布的《人工智能就业影响报告》，我国约27%的岗位面临较高替代风险，集中在客服、翻译、数据录入、基础会计等领域。与此同时，AI相关的新岗位年增长率达18%，但技能错配导致“有活没人干、有人没活干”并存。

· 收入分配差距拉大：清华大学的一份研究表明，掌握AI、大数据等核心技能的劳动者收入增长率（年均+11.5%）是普通岗位（年均+3.2%）的3.6倍。若不加以调节，技术红利将进一步向资本和高技能群体集中。

2.2 制度创新是技术价值落地的“转换器”

技术能否真正“解放人力”，取决于生产关系与上层建筑的适配性：

· 要素配置机制：破除数据、技术、人才流动壁垒。例如，广东建设“数据要素流通交易所”，探索数据确权与定价规则，推动数据从“沉睡资源”转化为“活跃资本”。

· 社会保障与再培训体系：上海设立“数字技能跃迁基金”，对受AI替代影响的劳动者提供最长12个月的转岗培训补贴，覆盖学习期间基本生活保障。截至2024年底，已帮助约3.2万人成功转岗。

· 科技伦理治理：国家新一代人工智能治理专业委员会发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，明确AI在医疗、司法、金融等领域的辅助定位，关键决策保留人类最终裁决权。

三、实现“技术普惠”的实践路径：案例与数据支撑

3.1 从“效率优先”转向“人本导向”

案例1：某大型制造企业的“人机协同”转型

该企业引入智能排产系统后，并未简单裁撤计划员岗位，而是将其升级为“智能调度师”，负责异常处理、模型校准与多目标优化。结果表明，人员优化15%，但综合效率提升28%，员工平均收入增长12%，流失率下降40%。这一实践印证了“效率与人本可以兼得”。

3.2 技术向善需系统性制度设计

案例2：腾讯“银龄计划”降低技术门槛

针对老年人“不敢用、不会用”智能技术的问题，腾讯联合社区、养老机构推出“银龄互助课堂”，并优化微信、健康码等产品的适老化设计（大字体、语音交互、一键求助）。截至2025年初，已覆盖全国200多个城市，帮助超过500万老年人掌握基础数字技能。

案例3：阿里巴巴大模型风险监测机制

阿里云在通义千问大模型部署后，建立“持续监测-实时反馈-定期审计”机制，对生成内容进行偏见、事实性、安全性三重校验。上线半年内，累计修正模型偏差案例1.2万次，有效降低了虚假信息传播与伦理风险。

3.3 普惠设计的主动路径

· 缩小数字鸿沟：中国互联网络信息中心数据显示，2024年我国农村互联网普及率达到66.5%，但仍比城镇低约18个百分点。为此，国家推进“数字乡村”工程，在县域建设智能终端共享服务站，降低边缘群体使用成本。

· 收益共享机制：浙江探索“数据要素收益按贡献分配”试点，鼓励平台企业与内容创作者、数据提供方建立收益分成机制，让中小劳动者也能分享技术红利。

四、制度与人文协同：科技发展的终极追问

全球科技竞争已进入新阶段。美国、欧盟、日本等纷纷布局“负责任的AI”“可信赖的自动化”“人本制造”等战略方向。我国若要在新一轮竞争中占据主动，必须从三个维度同步推进：

4.1 教育转型：培养“不可替代的人”

面向2030年，教育体系需从“知识传授”向“创造力、共情力、批判性思维”培养转变。芬兰已在中小学开设“算法伦理”“人机协作”课程，我国部分试点学校也开始引入“AI素养”必修课。

4.2 分配调节：让技术红利流向劳动者

建议探索“技术红利再分配”机制，如对高自动化行业征收“技术调节税”，用于全民数字技能提升与灵活就业保障。

4.3 伦理法治：守住“人的主体性”底线

未来应加快制定《人工智能伦理法》，明确算法可解释性、责任归属、数据主权等核心原则，确保技术始终服务于人，而非支配人。

结语

技术的终极价值不在于工具的先进性，而在于能否通过制度创新将生产力进步转化为人的全面发展。当前，我国正处于从“技术追赶”向“技术引领”跨越的关键期，也是社会结构深度调整的敏感期。唯有坚持“科技向新、制度向善、人文为本”三位一体，才能避免技术异化，真正实现“解放人力、普惠大众、自由发展”的崇高目标。