引言：智能化时代的制度呼唤

当机械臂完成毫秒级焊接、智能排程系统指挥千辆港口物流车、大模型自动生成代码，劳动世界正在经历一场比蒸汽机、流水线更为深刻的整体转型。党的二十届四中全会为“十五五”乃至更长时期的国家发展擘画了宏伟蓝图，明确指出我国发展环境面临深刻复杂变化，战略机遇和风险挑战并存。在这一宏观背景下，智能化已不再是单纯的技术演进，而是重塑政治经济运行逻辑的根本力量。

《未来国策》的提出，正是基于这样一个核心判断：智能化时代到来，人们生活必须智能化，政治经济劳动生产必须智能化。这不仅是技术适配的要求，更是制度创新的必然。代际传承与智能化处理构成这一国策的两大支柱——前者关乎文明延续的制度安排，后者关乎智能社会的运行机理。两者交汇于“智能劳动生产体制”这一核心命题，形成对未来政治经济秩序的系统构想。

本文将从智能化时代的基本矛盾出发，系统阐述《未来国策》的理论基础、代际传承机制、智能化处理框架以及智能劳动生产体制的制度设计，力求为智能社会的治理提供具有可操作性的政策思路。

一、智能化时代的基本矛盾与制度回应

1.1 技术革命的双重效应

人工智能对全球经济发展和市场秩序重塑产生了深远影响。以生成式人工智能为代表的新技术，正在深刻改变人类的生产方式、社会结构与文化逻辑。这一变革具有双重效应：它既孕育着社会进步的巨大潜能，也带来结构性风险与制度性挑战。

从生产力维度看，人工智能正在系统性地重构人力资本的内涵。在新科技范式下，以受教育年限为代表的静态知识积累指标的重要性逐渐下降，而持续学习能力、适应性创新与人机协同素养等动态能力的作用日益凸显。这意味着国家间人力资本竞争的核心范式正在发生深刻转变。与此同时，人口结构的深刻转型——从“人口红利期”向“深度老龄化社会”的快速演进——使得“机器人红利”对传统“人口红利”的替代蕴含着历史性机遇。

从生产关系维度看，数字技术的深度嵌入重构了人类生存方式，使人的现代化进程面临结构性异化困境。算法规训引发的认知能力异化、技术黑箱导致的劳动过程异化、平台垄断造成的分配正义危机，共同构成了智能时代的治理挑战。这些挑战不能简单地归结为技术问题，而必须纳入制度变革的视野加以回应。

1.2 《未来国策》的方法论基础

回应智能化时代的制度需求，需要建立恰当的分析框架。江小涓教授提出的“合理性与合意性”双重目标，为我们提供了有价值的参照：从经济学角度，将“社会资源配置效率提高和发展成果相对公平分配”定义为合理；从社会学角度，将“具有最大公约数的社会共识和社会稳定”定义为合意。向这两个维度趋近和收敛，就是效率较高、相对公平、共识度高的社会秩序。

《未来国策》的构建，正是以合理性与合意性为双重基准，探索智能化时代政治经济体制的创新路径。其核心命题在于：如何在发挥人工智能技术优势的同时，防范算法霸权与技术异化；如何在保障个体自主性的前提下，实现社会的整体合意；如何在代际传承的连续性与智能化变革的颠覆性之间，建立动态平衡的制度框架。

这一探索必须回归历史唯物主义的分析方法。正如陈咏媛所言，社会主义以人的全面发展为目标，通过生产资料公有制将技术革命纳入人民至上的制度框架。《未来国策》的出发点和落脚点，正是以制度创新消除异化、保障人的主体性与自由全面发展。

二、代际传承的制度设计

2.1 从“物的传递”到“智的传承”

代际传承是人类文明延续的基本机制。在农业社会和工业社会，代际传承主要表现为物质资本和制度规范的传递——土地、厂房、设备、货币等生产资料的继承，以及文化传统、制度惯性的延续。然而，智能化时代正在重塑这一机制的核心内涵。

大模型把全球知识打包成一个智能知识库，智能代理则在授权范围内自主决策，使个人无需“依赖单位”即可获得海量知识、实时反馈与多线程协同等诸多能力。这种劳动能力的外部化，意味着“人力资本”的积累和传递方式发生了根本性变化。传统的代际传承——父辈向子辈传授技能、知识和社会资本——正在被“人机协同”的新型能力形成机制所补充乃至部分替代。

《未来国策》的核心理念之一，就是将代际传承从“物的传递”拓展为“智的传承”。所谓“智的传承”，包括三个层面：一是数字身份的代际延续，即个体在数字空间的行为数据、信用记录、技能凭证等资产的可继承性；二是人机协同能力的代际累积，即每一代人形成的与智能系统协作的经验和模式，能够被编码、沉淀并为后代所用；三是算法偏好的代际调适，即在尊重个体选择的前提下，建立算法系统在代际间的适应性优化机制。

2.2 数字生产资料的代际共享

代际传承的制度化，核心在于数字生产资料的所有权和使用权安排。在数字资本主义框架下，数据作为私有化生产资料被资本垄断，形成“数字圈地运动”：平台通过用户协议将劳动者行为数据商品化，算法沦为“死劳动”统治“活劳动”的殖民工具。这种制度安排不仅造成了当代的不平等，更切断了代际共享的可能——数据资产被商业平台垄断，无法成为社会共同体代际积累的公共财富。

《未来国策》主张构建数字生产资料的代际共享机制。这一机制的理论基础，源于马克思生产劳动理论对劳动物质规定性的揭示：劳动是人与自然之间的物质变换过程，其成果凝结为独立于主体的客观存在。在智能时代，数据、算法、模型已经成为生产的核心要素，它们不仅是当代劳动的产物，更是历代劳动积累的结晶。因此，将数字生产资料纳入公共领域，使其成为代际共享的财富，具有法理上的正当性。

具体而言，代际共享机制包括以下制度安排：

第一，数据遗产制度。明确自然人对其数字行为数据的权利，允许个体通过遗嘱等方式指定数据继承主体。对于无主数据，纳入国家数字公共资源池，由专门机构受托管理。

第二，算法公共化机制。对于使用公共数据训练、获得公共资金支持或具有自然垄断性质的核心算法，实行“算法开源+公共受托”的双轨管理。算法模型作为公共产品，其迭代升级接受社会监督，其收益按比例注入代际共享基金。

第三，数字技能凭证的跨代认证。建立基于区块链技术的“技能积分”制度，将个体在人机协同中形成的技能积累转化为可验证、可流转的数字凭证。这些凭证不仅是个体劳动能力的证明，也是代际间能力传递的媒介。

2.3 代际正义的智能保障

代际传承不仅涉及“传什么”和“怎么传”，更涉及“传得是否公平”这一代际正义问题。在人口结构深刻转型的背景下，老龄化社会的代际平衡成为紧迫的治理命题。智能技术在这一领域的应用，既可能加剧代际不平等（如算法歧视老年群体），也可能为代际正义提供新的保障手段。

《未来国策》提出建立“代际影响评估”制度，作为智能治理的常规机制。任何涉及公共资源的重大政策、涉及算法部署的重大决策，都必须进行代际影响评估，量化分析其对不同年龄群体的差异化影响，并制定代际补偿方案。这一评估由独立的“代际正义委员会”负责，评估过程和结果向社会公开。

同时，智能技术本身可以成为保障代际正义的工具。例如，通过模拟推演不同政策方案下的代际福利变化，为决策提供科学依据；通过智能合约自动执行代际转移支付，减少人为因素造成的偏差；通过数据穿透式监管，防范代际利益输送。关键在于，将“人的全面发展”作为智能系统的核心目标，防止技术理性对价值理性的僭越。

三、智能化处理的治理框架

3.1 政治智能化的边界与底线

政治智能化是社会智能化的逻辑延伸，也是最具争议的领域。有学者提出“人工智能君主制”设想，主张由AI全面接管人类的治理权，将人工智能系统置于国家治理的最高位置。这一设想虽然在决策效率上具有技术优势，但因其对政治本质的扭曲、对人类主体性和人文价值的消解，被公认为政治智能化的歧路。

《未来国策》对政治智能化的定位是“辅助而非替代、赋能而非僭越”。人工智能在政治领域的应用，应当限定在信息处理、方案生成、风险预警、执行监测等辅助性功能，而不能取代人类的价值判断和最终决策。这一边界的确立，基于对政治本质的认识：政治关乎利益协调、价值权衡、共识凝聚，这些都需要人类的主体参与和程序正义的保障。算法无论多么“智能”，都无法替代公民的审议、代表的协商、领导者的担当。

但这并不意味着政治智能化只能停留在低水平应用。相反，在明确边界的前提下，人工智能可以极大地提升政治过程的合理性与合意性。江小涓教授指出，数智时代的秩序重构需要“弱秩序”与“强秩序”的协同：市场和社会各方自发合作形成的“弱秩序”与公权力介入形成的“强秩序”将长期并存，共同向合理与合意方向趋近。人工智能可以在弱秩序层面促进共识形成，在强秩序层面提升监管效能，从而优化治理的整体绩效。

3.2 算法治理的合理性与合意性

智能化处理的核心是算法治理。然而，算法并非价值中立的技术工具，其设计、训练和应用都内嵌着特定的价值取向。要实现算法治理的合理性与合意性，需要建立系统的制度约束。

合理性维度要求算法提升资源配置效率和社会运行效能。这意味着算法设计应当遵循科学原则，数据采集应当全面准确，模型训练应当避免偏差，决策输出应当可解释可验证。当前实践中存在的“算法黑箱”问题——劳动者只能在狭窄的信息范围内作决策，逐渐丧失根据实际情况灵活判断的能力——正是合理性缺失的表现。解决之道在于建立算法透明化制度，要求高风险算法向社会公开其基本原理、训练数据、测试结果和运行绩效，接受专业机构和公众的监督。

合意性维度要求算法促进社会共识和社会稳定。这意味着算法系统必须尊重社会多元价值，避免强化偏见和歧视，保障弱势群体的利益表达。当前一些平台算法通过个性化推荐构建信息茧房，使劳动者的认知范围被限定在资本预设的信息圈层中，这种“认知殖民化”侵蚀了社会共识的基础。《未来国策》主张建立“合意性审查”机制，由伦理委员会对可能影响公共价值的算法进行事前审查和动态评估，确保算法运行符合社会核心价值。

合理性与合意性之间存在张力，但这种张力并非不可调和。通过制度设计，可以在二者之间建立动态平衡。例如，在算法推荐领域，可以设置“多样性系数”，在保证用户体验的同时，确保信息的多元供给；在信用评分领域，可以建立“异议申诉通道”，在维护效率的同时，保障个体的程序权利。关键在于，将合理性与合意性作为算法治理的双重基准，任何算法都不能只追求效率而牺牲公平，也不能只强调共识而压制创新。

3.3 数据主权与统一大市场

智能化处理的物质基础是数据。郑永年教授指出，尽管我们有十四亿人的数据，但是我们的数据比起美国来并不大，因为内部没有完全整合好，都是一个个数据孤岛。数据不整合，质量就特别差，人工智能的训练和应用就受到根本制约。

《未来国策》将“构建国内数据统一大市场”作为智能化处理的基础工程。这一市场的构建，涉及数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等多重制度安排。在数据产权方面，明确区分数据所有权、使用权、收益权，探索建立“个人享有基本权利、平台享有经营权利、国家享有主权权利”的多元产权结构。在流通交易方面，建立全国统一的数据交易平台和交易规则，打破地方保护和行业壁垒，促进数据要素自由流动。在收益分配方面，确立“谁贡献、谁受益”原则，保障数据生产者的合理回报，同时通过税收等方式将数据收益注入公共财政。在安全治理方面，建立分级分类的数据安全管理制度，对核心数据、重要数据和一般数据实行差异化保护。

数据统一大市场的构建，不仅是效率问题，更是主权问题。在人工智能高度集中的技术结构下——技术分布集中在少数国家、集中在少数大公司——数据主权关乎国家安全和发展主动权。《未来国策》强调，必须在保障数据安全的前提下实现开放流通，做到数据“出得去、进得来”。这需要积极参与全球数字治理规则制定，推动建立公正合理的国际数据治理新秩序。

四、智能劳动生产体制的核心构造

4.1 人机协同的劳动新形态

智能劳动生产体制的核心，是人机协同的新型劳动形态。王天玉研究员指出，人工智能正在把原本由单位制组织承担的信息收集、方案生成、质量检验、风险预判等功能内化为劳动者个体工作界面的一部分，“人机协同”使劳动行为具备脱离组织协作独立发展的可能。这一变化反映出劳动形态在智能时代的根本变革——改变的不仅是工具，更是劳动能力的构成方式以及获得赋能的技术路径。

从劳动过程理论看，人机协同的实质是“死劳动”与“活劳动”关系的重构。在资本主义条件下，机器应用延展了人类器官的功能，提升了生产能力，但也加深了工人的异化。进入大模型生产时代，智能机器获得了日益多样化的“劳动能力”，人与智能机器通过平台系统频繁交互，形成全新的“人机集合体”。这种集合体糅合了智能机器近乎无限的运算能力和人类的洞察力、综合思维能力，形成“混合智能”，从根本上重塑知识商品生产的工作流程。

《未来国策》对智能劳动生产体制的设计，正是建立在对人机协同本质的认识之上。这一体制的目标不是用机器取代人，而是通过人机协同实现劳动能力的全面跃升；不是固化工种岗位，而是适应劳动形态的动态变化；不是延续工业时代的组织逻辑，而是构建适应智能时代的新型生产关系。

4.2 行为权利清单的制度创新

人机协同技术的普及，使劳动者可以借助人工智能随时随地为不同的雇主完成工作，传统的以固定劳动关系为轴心的法律框架难以适应这一变化。《未来国策》的核心制度创新，就是从“保护工作岗位”转向“保护劳动行为”，构建以“行为权利清单”为基础的新型劳动法律制度。

“行为权利清单”的逻辑起点是：将每一次具体任务作为基本单元，以“任务—行为—结果”为最小登记单元。劳动者每完成一次与人工智能协同的任务，其行为数据、模型调用记录、结果贡献度被加密上链，形成可追溯的“劳动行为凭证”。该凭证是后续权益计算、技能认证、风险分担的原始依据。

在此基础上，建立“最低保障+动态加成”的权利配置模式。休息权、最低报酬、职业安全、算法透明、数据收益等设为不可让渡的“核心权利”，由法律强制保障；同时依据任务风险等级、人工智能自治程度、数据贡献度等变量，创设由收益分成、技能积分等构成的“浮动权利包”，由市场机制调节。人工智能工具的提供方应当搭建“权利沙盒”，向劳动者明示权利配置、风险系数及申诉通道。

这一制度设计的深远意义在于，它将劳动权益保障从“身份”转向“行为”，从“静态”转向“动态”，从“单一”转向“多元”。劳动者无论身处何地、与何种人工智能协同，都能获得与贡献相匹配、与风险相对称的即时保障。这既是对劳动者主体性的尊重，也是对劳动形态变化的适应性回应。

4.3 数智劳动的生产性重构

智能劳动生产体制的构建，必须回答一个根本问题：数智劳动是否具有生产性？或者说，在什么条件下数智劳动是生产性的？伍书颖从马克思生产劳动理论出发，提出了理解这一问题的分析框架：劳动的物质规定性构成生产劳动的前提，劳动的社会形式构成生产劳动的本质。

从物质规定性看，数智劳动之所以是“劳动”，必须满足四重内涵：对象化的物质能量消耗、生产性和工具性、有意识的计划性、对自然必然性的服从。这从根本上反驳了数智劳动“非物质性”的错误观点——数据的表象是非物质的，但数据的存在和运动离不开数据中心的电力消耗、程序员的神经生理耗费、用户的肌肉运动，这些都是劳动物质性的表现。

从社会形式看，数智劳动是否具有生产性，取决于它所处的生产关系。在资本主义私有制下，只有生产剩余价值的劳动才是生产性的；在社会主义公有制下，只要是有助于满足社会成员物质文化需要的劳动，都具有生产性。这一区别具有根本意义：它决定了智能劳动生产体制的价值取向——是以资本增殖为中心，还是以人的全面发展为中心。

《未来国策》坚持社会主义的价值立场，将数智劳动纳入“总体工人”的范畴，承认其在社会财富创造中的生产性地位。在此基础上，探索数智劳动的价值实现和分配机制，保障劳动者在数据贡献、模型训练、算法优化等环节的合理收益。正如王天玉所言，当每一次人机协同都被系统性地记录、评估与保障，技术进步才能真正兑现劳动者的尊严与繁荣。

4.4 智能社会的治理使命

智能劳动生产体制不是孤立的经济制度，而是智能社会治理体系的有机组成部分。清华大学智能社会治理研究院提出，在通用人工智能日臻成熟、智能社会转型提速的新形势下，需要加快从“智能的社会治理”转向“智能社会的治理”。这一转向的核心，是将人工智能从治理对象拓展为治理主体，从外部变量内化为社会运行的有机组成部分。

《未来国策》将“实验主义治理”作为智能社会治理的基本方法。由于人工智能技术快速迭代、应用场景高度复杂、社会影响难以预判，传统的“先立法后执行”模式难以适应。实验主义治理强调在真实场景中开展小范围、可控制的社会实验，通过“试错—学习—调整”的迭代过程，积累治理经验，提炼制度规范。人工智能社会实验正是这一方法的具体实践，它为国家层面的制度设计提供了经验基础。

从更宏观的视野看，智能社会的治理使命在于实现“人文智能”的发展目标。所谓人文智能，是指人工智能的发展和应用必须以人为中心，服务于人的解放和全面发展。这要求我们在技术理性与价值理性之间建立平衡，在效率与公平之间寻求兼顾，在创新与安全之间把握分寸。《未来国策》的最终指向，正是构建一个人机共生、代际传承、合意合理的人文智能社会。

结语：从政策构想到制度实践

本文对《未来国策》代际传承与智能化处理智能劳动生产体制的阐述，是一个初步的政策构想。这一构想的出发点是：智能化时代已经到来，人们生活必须智能化，政治经济劳动生产必须智能化。这不仅是技术发展的客观趋势，更是制度创新的历史机遇。

从代际传承看，我们需要从“物的传递”拓展为“智的传承”，构建数字生产资料的代际共享机制，以智能技术保障代际正义。从智能化处理看，我们需要明确政治智能化的边界，建立算法治理的合理性与合意性双重基准，构建国内数据统一大市场。从智能劳动生产体制看，我们需要适应人机协同的劳动新形态，以“行为权利清单”保障流动中的劳动者权益，从历史唯物主义立场确认数智劳动的生产性。

这些制度设计能否落地，取决于政策实践的深化。党的二十届四中全会强调“投资于物和投资于人紧密结合”的战略方向，如何实现高效、精准且可持续的投资已成为关键命题。在智能时代，投资于“智”或许比投资于“物”和“人”更具战略意义——投资于智能基础设施、智能教育体系、智能治理能力，为代际传承和智能化处理奠定物质技术基础。

我们正处在一个阶梯式递进、不断发展进步的历史过程。中国所面临的人口结构转型与全球科技革命相互交织，是经典教科书未曾预见和系统阐述过的复杂课题。回应这一课题，需要理论创新，更需要制度创新。《未来国策》的价值，不在于提供现成答案，而在于提出问题、明确方向、激发讨论。唯有在实践中不断探索、试错、调适，才能在智能化浪潮中走出一条既符合国情又面向未来的发展道路。