当今社会的时代特征
许多人对当今时代看不明白，似乎充满了各种各样的矛盾，所谓“桃花乱落”“群鸡斗争”。社会分裂成各种不同的群体，保守的、激进的、功利的、平权的、民粹的、一体化的、发展为要、环保至上等等各种思潮，各说各话；彼此对立，吵吵嚷嚷。勒庞所谓的“乌合之众”的特点在每一个群体之中依然有显著的体现，但作为一个个群体，却又有着鲜明不可调和的特点。而所有这些特点的背后其实是一个由技术发展带来的根本性矛盾，那就是“连接的力量”与“分化的趋势”之间的矛盾。形象化的说法，就是当代人既“原子化”生存，又“节点化”生存。
原子化生存
先说原子化存在。人的原子化存在的特点可以概括为以下五点：首先是社会连接弱化，人们自觉不自觉地处于孤立的状态。其次是在做出价值选择的时候，秉持功利性优先的原则，弱化情感价值的作用。第三，对公共事务参与度弱化，社会责任感和使命感消退。第四是协作意识消解，借助网络信息解决问题的意识增强。第五是意义匮乏。价值取向趋于个体化，过度关注自我感受与个人成就；缺乏集体目标与精神寄托，易产生迷茫、空虚等负面情绪，抗风险的精神支撑薄弱。
展开剩余76%原子化是社会现代化转型的必然产物，它不是绝对的好与坏，而是传统社会结构向现代社会结构转型过程中的一种阶段性状态，本质是个体从传统集体共同体中剥离，尚未完全融入新型社会联结形态的过渡性表现。
节点化生存
而所谓的“节点化”存在，实际上是强调了网络技术统治下，人的生存状态：人成为互联网世界中的一个具体的节点，为互联网世界所界定和决定。
“节点化”生存具有以下的特点：
首先是关系悬浮。互联网的节点之间是通过通讯协议相互连接的。节点和通讯协议之间的联系并非完全是固定的，而是呈现出“分层架构下的相对固定”与“实际应用中的高度可变”相结合的特点。所以这种关系不是固定的还是“悬浮”的。节点的不确定性增加了生存的不确定性。
其次这种存在方式以互联网、平台为核心枢纽，个体联结无需依赖物理空间与强关系，基于特定需求、兴趣、利益快速对接对应节点，联结目的性强、精准度高，脱离需求后联结可随时弱化或断开。
第三，节点间互动以功能互补为核心，弱化情感等非功利性联结，注重即时价值交换；追求即时满足，对长期稳定的深度绑定需求降低，生存节奏贴合节点对接的高效性要求。
第四，线上虚拟节点（社交账号、平台账号等）与线下实体节点（工作场所、居住空间等）深度融合，生存场域不再固定；个体可自由接入或脱离不同节点网络，流动性与灵活性远超以往。
第五，个体价值的发挥依赖于在节点网络中的位置，通过对接优质节点获取资源、机会，实现能力变现与自我赋能；孤立节点难以产生价值，个体价值与节点网络的关联性极强。
第六，作为信息传播的终端节点，接收的信息被算法切割为碎片化内容；同时困于同频节点形成的信息圈层，信息视野易受局限，形成认知茧房。
节点化是数字时代与市场经济深度结合的必然产物，是个体适应数字化、高效化社会运行逻辑的生存形态转型，本质是个体从“依附式生存”转向“链接式生存”的进化，其核心是“功能优先、灵活适配”，无绝对优劣，仅取决于个体与节点网络的适配方式。节点化生存的核心矛盾，是个体对灵活发展的需求与节点网络的不稳定性、功利性之间的矛盾；其核心价值在于链接，风险在于过度依赖或被网络裹挟，关键是个体需掌握节点选择权，而非被节点定义。
数字技术下的原子化与节点化
数字技术既有可能加剧原子化，同时又催生节点化。1.线上碎片化互动替代了线下深度社交，让个体物理与情感层面更趋孤立（加剧原子化）；同时，技术搭建的各类平台又让个体能跨越时空，基于需求快速链接同类节点（实现节点化），技术的双面性让两种形态同步发生。2. 算法机制的推波助澜。算法既会根据个体偏好推送同质化内容，让个体陷入孤立的信息茧房（强化原子化）；又会精准匹配供需，让个体快速对接目标节点，实现高效联动（强化节点化），进一步固化了双重存在的状态。
在这样的背景下，人工智能技术，既可能成为社会矛盾的催化剂也有可能成为社会矛盾的弥合剂。就看我们如何驾驭人工智能技术。
既是催化剂也是粘合剂
从激化矛盾的角度看，人工智能会进一步加剧“信息茧房”的形成，让人们沉浸在“多数即正义”的迷幻之中，而且还可能让信息造假规模化产业化。不仅如此，人工智能的技术垄断和技术壁垒，也可能进一步加剧社会的分化。资源与财富更多地集中到掌握了人工智能产业的资本手中。另一方面，随着人们对虚拟社会生活的依赖，实体经济将会进一步被削弱，网络流民的出现会对真实社会产生严重影响。更重要的是，这种既原子化又节点化的生存的状态还会使人文精神严重衰退，社会伦理受到严重挑战。
但从另一方面说股票配资查询网，如果我们善用人工智能，也能够有效弥合社会矛盾，促进新的文明样态的出现。例如，信息更容易获得，就为彼此理解沟通创造了可能性。创造变得更为便捷，工具研发让创作中的“心想事成”变成可能。摆脱物质束缚之后，重振人文精神具备了更好的条件。但需要达到这样的目标，就需要明确AI的中立性边界，避免训练数据自带的立场偏见被放大。同时保留人类对信息的最终判断权；通过技术优化减少算法偏见，确保AI传递多元视角而非单一结论，让其成为沟通桥梁而非新的认知主导者，才能真正有效弥合认知对立，而非制造新的分歧。
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