◇王世强（经济研究所副研究员）

　　数据是人工智能三大核心要素之一。将数据确立为新型生产要素，是习近平总书记深刻洞察科技变革大势作出的重大战略判断，也成为中国在数字经济时代对人类文明演进的重要制度贡献。这不仅是一个经济学命题，更是一个关乎人类认知命运的文明命题。从人文视角看，这一创举将人的思想结晶从知识论的抽象范畴，上升为国家战略层面的基础性资源。深刻领会其战略意图，才能理解：高质量数据绝非简单的数字堆积，而是人类思想精华的系统化凝练。经过结构化整理，转化为人工智能可理解的语义体系，成为提升算法认知与推理能力的关键支撑。数据要素的价值深度，取决于其所承载的人类智慧浓度。

　　当前AI远未达到自主进化阶段，其性能提升仍高度依赖于将人类先进思想转化为高质量训练数据。正如“熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟”，若训练语料缺乏深厚的人文积淀，就无法生成有深度的应答。少年王勃不是借助大模型才在赣江边写下“落霞与孤鹜齐飞，秋水共长天一色”。这些逻辑背后，暗藏着一个认知悖论：AI越是表现出“智慧”，人类越容易交出思考的主导权。算法推荐让人陷入信息茧房，当答案获取过于便捷，提问的能力、怀疑的勇气、批判的锋芒便悄然退化。倘若人类停止思考，放弃从历史经验、社会实践与经典文献中汲取智慧的习惯，AI的迭代也将失去源头活水。这不仅是技术的困境，更是人类的认知危机。这场危机正在无声地蔓延：学生满足于让AI代写论文，研究者习惯于用AI生成综述，决策者面对AI给出的最优解逐渐丧失追问的直觉。当思考变成点击即得的轻触式行为，人类产出高质量思想的能力便在“温水煮青蛙”中逐步流失。破局之道，在于重新审视一个根本问题：AI时代，学习的意义究竟是什么？

　　AI时代非但不能弱化学习，反而更需强调对各学科基础理论与知识的扎实内化，更需倡导走出书斋、走向田野，在深度调研中生成原创性思想认知。学习的本质正在发生深刻迁移：从占有知识转向激活知识，从记忆已知转向发现未知。扎实掌握基础理论，目的不是成为行走的百科全书，而是培养一种超越算法逻辑的理论直觉。对于人类而言，熟读唐诗宋词，是为了涵养超越格律的诗心与洞察力，而非方便日后对词句的精巧拼接。走向田野、躬身调研，则是在真实世界中检验、修正乃至颠覆既有理论框架的唯一路径。唯有经过这种兼具学理深度与实践温度的思考过程，人类才能持续产出区别于机器组合式智能的创生性智慧，才能给AI源源不断地“投喂”思想精华。

　　要将这些创生性智慧高效转化为AI可用的数据要素，还需打通从实践创新到知识提炼、从隐性经验到显性编码的常态化转化通道。这条通道的起点，不是算法，而是有血有肉的生命所产生的体验。今天的人类感叹AI“出口成章”，更应清醒认识到：当李白在黄鹤楼目送孟浩然远去，写下“孤帆远影碧空尽，唯见长江天际流”的千古离愁；当托尔斯泰在俄罗斯严寒中怀着对土地的热爱一字一句构筑《战争与和平》的宏大史诗，他们实际上以最纯粹的方式为后世的AI生产着数据。AI读到的是“孤帆远影碧空尽”若干词元，但无法感知李白目送友人远去时江风拂面的凉意、杯中残酒的余温，以及不知何时再相逢的苍茫。AI读到的是《战争与和平》中的道德困境，却从未在战场上见证过生死，也未曾为一句信仰而彻夜辗转。这些浸润着人类至深情感与思想结晶的生命经验，才是训练算法理解世界不可或缺的精神原料。

　　唯有将源自实践与思考的思想成果高效转化为数据，并确保人类始终保有对知识方向的价值判断与颠覆性重构能力，AI才能真正辅助人类完成复杂任务。以人为主的人机协同，不应退化为以机器效率替代人类思考的惰性依赖，而应成为以人类智慧引领算法进化的主动姿态。当全球竞争日益聚焦于算力与算法的堆叠时，我们尤须沉潜下来，投资于人的深度思考与高质量原创。将数据作为生产要素，既是对新一轮科技革命的前瞻布局，更是对人类认知主体性的坚定捍卫。若人类故步自封，数据之渠必将干涸，算法亦将沦为无源之水。唯有以奔涌不息的思想活水涵养AI的脉络，才能守住认知高地。这正是时代赋予所有思想生产者的历史责任。