数字资本主义是资本逻辑在数据空间的具象化, 其权利结构长期处于结构性张力之中: 在算法治理下, 权利主体被降维为数据点, 权利内涵在平台垄断中被重写为可计算变量。其特殊性在于, 权利实现的同时受制于数据资本的增殖诉求与算力所构成的支配性权力。由此, 权利境遇的双重异化形成: 一方面, 权利确认被技术决定论神话所遮蔽; 另一方面, 权利保障被资本优先的算法设计所弱化。其根源在于, 数据价值链重构了传统权利关系, 使权利主张服从于数字资本的积累规律。为破解这一悖论, 须建立“赋权—限权”的双向矫正机制: 一是以算法规制与审计约束资本权力的无序扩张; 二是推动数据民主化与合理分配, 将数字劳动的价值转化为可主张的权利。此种制度性变革不仅关涉数字时代的权利保障, 也是通往社会公平正义的必要路径。
面对人口老龄化、老龄人口高龄化趋势持续加深及长期低生育意愿和低生育率困境, 以“一老一小”为重点, 健全覆盖全人群、全生命周期的人口服务体系, 是新时代北京市积极应对老龄少子化挑战的一项系统性社会治理工程。然而, 受家庭主体照料功能脆弱化、社会服务供给与需求不相匹配、重点群体保障精准度不足等因素影响, 北京市当前“一老一小”事业发展仍面临着严峻挑战。为此, 应立足北京市“一老一小”基本情况, 注重发挥超大城市规模和制度优势, 着力构建兼具中国传统文化基因与现代治理效能的“家庭善育, 社会共担”的“一老一小”事业新格局。具体而言, 提出以全生命周期人力资本投资视角统筹老龄化治理观, 以“发展型家庭政策”全方位赋能家庭“一老一小”主体性养育功能, 以及切实做好“一老一小”重点群体分类关怀施策的对策思路。
哲学与历史的纠缠比通常认为的更深、更广、更复杂, 哲学史对于哲学的作用也比通常认为的更加耐人寻味。然而, 只有在一种独特的元哲学意义上, 才能真正把握哲学与历史的多重纠缠, 以及哲学史的哲学内涵。以西方哲学史为例, 哲学与历史之关系既是哲学自我反思的起点, 亦构成理解历史的独特路径。首先, 作为家族相似概念“哲学”的内在历史性体现为哲学的语境性及哲学史的元理论价值; 其次, 哲学史具有学科独立性、自主性和不可还原性特征, 同时它与哲学相互依赖: 哲学的“内史”与“外史”分野揭示了编史学的双重功能——既为哲学提供历史反思的锚点, 又通过史学史研究激活当代思想参与; 最后, 哲学史与历史哲学的纠缠表现为双向支撑: 哲学史为当代理论重构提供历史资源库, 而历史哲学则为哲学编史学注入方法论自觉, 二者的张力构成哲学创新的动力机制。
大数据时代的来临催生了“相关关系替代因果关系”的主张, 批判性地考察了大数据分析的认识论与方法论特征, 明确反对了这一主张。首先, 肯定了大数据产生的相关关系对因果关系造成的严重挑战。其次, 通过辨析相关关系与因果关系的逻辑差异, 论证了因果关系在解释的方向性、排除虚假关联及支持政策制定等方面具有不可替代的价值, 阐明相关性分析虽具预测实效, 却缺乏因果推理所支持的反事实推断与主动干预能力。最后, 以数据密集型科学为例, 说明大数据与因果推理可在认识论、方法论及本体论层面相互融合。数据密集型科学所依托的贝叶斯更新、干预变量探测等方法, 与因果推断框架高度同构, 二者均视因果关系为可通过数据逼近的生成机制。应超越“相关与因果”的二元对立, 推动二者在方法论上的互补。
算法歧视的产生是多重因素耦合的结果。数据层的历史偏见与样本偏差是其“源头输入”; 算法层的运行机制、设计逻辑、训练方式与技术特性构成了“内在自因”; 系统层的技术系统与组织架构导致“环境催化”; 社会层的权力结构与文化偏见则提供“根源支撑”。算法歧视导致了多重伦理困境, 表现为: 在公平正义维度, 形式平等与实质公正出现断裂; 在责任归属维度, 责任主体与责任分配不明; 在自主性维度, 算法代理僭越人类主体; 在人类尊严维度, 工具理性贬损主体价值。算法歧视的治理须构建技术—法律—伦理—社会的协同框架, 通过技术纠偏筑牢算法公平的技术根基, 通过法律规制构建算法歧视的制度约束, 通过伦理引导塑造算法应用的价值共识, 通过社会共治凝聚算法向善的治理合力, 从而实现算法的公平与正义。
在个人服务和社会变革之间的摇摆, 是社会工作百年历程的基本特征。这一特征既为社会工作的持续发展提供了动力, 又导致社会工作理论与实务在个人与社会间关系上的二元对立。社会互构论突破了这种二元分裂, 为社会工作提供了整合性框架, 强调个人与社会关系的相互型塑与共变。在个人层面, 现代个体具有“一体三性”的品格特征, 体现多重属性的具体统一; 在社会层面, 自然系统与人文系统的相互作用, 共同建构了具有二重属性的社会情境。个人与社会既是相互依赖的存在单元, 也是彼此不断型塑的行动主体, 并形成个人与社会关系的“互构域”。社会工作的服务对象, 无一不体现在其所处的“互构域”及交互性建塑和型构的过程中, 个人与社会关系的同向谐变、逆向冲突和相互构建也都在“互构域”中得以呈现。社会互构论为弥合长期存在的理论与实务分裂, 尤其是微观个人与宏观社会之间的鸿沟, 提供了坚实的理论基础。
在乡村全面振兴背景下, 返乡农民工创业面临着严峻的结构性矛盾与升级挑战。在生存与发展的双重压力下, 部分返乡农民工从初始创业向持续创业迈进, 即在既有创业项目基础上, 围绕市场、技术与组织进行连续性、创新性调整, 以实现创业可持续发展。基于中部省份X县Z镇服装加工业创业主体的行动策略分析发现, 返乡农民工的持续创业呈现出无奈性、从众性、变革性与能动性的实践特征; 在产业转型升级与技术迭代带来的结构性冲击以及雇工成本上升、次级市场空间狭窄化与农村组织化不足形成的制度性约束等多重因素驱动下, 以第一代返乡农民工为主的创业主体逐步走向被动应对与主动变革的发展路径; 这些因素也对持续创业实践提出了切实挑战。为有效促进返乡农民工持续创业, 应建立健全创业政策支持网络体系, 推动政府、社会组织与市场等主体的协同参与。
企业既是数据的生产者也是处理者。随着公司筹资多样态的实践发展, 企业数据正逐步成为数字经济时代非货币出资的新客体。然而, 企业数据的非实体性、权属复杂性与价值波动性导致其出资的资本充实风险相较货币、实物等传统出资标的更为突出。为防范公司资本虚化, 企业数据作为出资标的要同时满足“价值稳定性”“独立转让性”“有限排他性”三项特殊要件。“价值稳定性”要求企业数据单列财产权出资客体, 而不能依附于物权、知识产权等其他有形或无形客体; “独立转让性”要求出资主体对该企业数据享有最为完整的权益, 包括持有权、使用权、以经营为核心的处分权能及收益权; 在“有限排他性”要求下, 数据来源者自身信息所形成的数据不可以直接出资, 并可以拒绝处理该数据的企业进行数据出资, 从而构成出资的权利限制, 同时, 企业数据不具有排除个人针对其个人信息依法行使权利而享有的优先效力。
企业进行数据资产信息披露可以树立良好形象和提升企业价值。为此, 基于2011—2022年中国A股上市公司数据, 从理论和实证两个方面探究企业数据资产信息披露的就业效应。实证结果表明, 企业数据资产信息披露可以显著扩大企业的就业规模, 且该结论通过了多种稳健性检验。机制检验发现, 企业数据资产信息披露降低了企业融资约束程度和提升了企业技术创新水平, 从而扩大了企业的就业规模。进一步分析发现, 企业数据资产信息披露对技术密集型企业的就业规模有显著正向影响, 可以显著扩大高学历员工、高技能员工的就业规模。因此, 应进一步推进企业数据资产信息披露, 为不同类型企业制定差异化的数据资产化路径, 为提升企业就业创造能力提供相应的政策支持。
新科技革命, 尤其是人工智能技术的快速发展, 正在深刻重塑民事司法的运作模式。人工智能在案件分配、法律检索、判例比对及裁判辅助等环节展现出高效性与精准性, 有助于提升司法效率、降低人力成本, 并增强裁判一致性。然而, 其应用亦面临着伦理判断、数据偏见、隐私保护及法律适用等复杂问题, 若缺乏明确的边界与监督机制, 可能影响法官裁量独立性和司法公正。作为司法辅助工具, 人工智能必须严格受控于法官裁判权之下, 确保裁判决策的独立性、透明性与合法性, 同时建立责任划分与可追溯监督机制, 对系统设计、算法优化及数据选择进行审查, 以防偏差与滥用。跨学科合作在此过程中能发挥关键作用, 法学与技术的深度融合不仅提供法律与伦理保障, 还通过动态反馈机制持续优化人工智能应用, 确保其在多样化司法实践中符合社会公平与法治原则。通过厘清技术边界、伦理要求及监管路径, 可实现人工智能在民事司法中的辅助性定位与跨学科协作, 为技术与司法制度的有效融合提供理论支撑与制度参考。
GAI与教育的深度融合, 正引发学生学习时间的本体性重构。要理解技术赋能下的学习时间重构, 应厘清学习时间的核心构成要素及其互动结构, 把握传统教育中学习时间的主权(谁支配时间)、节奏(如何安排时间)和价值(为何投入时间)的原初形态。从时间分配的去低效化、时间形态的去固化、时间节奏的个性化、时间价值的多元性四个维度, 系统阐明了GAI重构学习时间的实践表征。这一重构并非线性优化, 而是伴随着技术异化风险, 表现为时间主权让渡所致的算法绑架、虚实场景割裂形成的数字囚笼、节奏加速催生的竞速游戏及价值导向工具化引发的数据生存。为规避上述风险, 在操作机制上, 构建人机协同的决策机制以捍卫时间主权; 在场景生态上, 推动具身化的虚实融合以弥合数字鸿沟; 在节奏张力上, 建立技术与人文协同的调控体系以抵制加速异化; 在价值取向上, 重塑成长本位的时间伦理以对抗工具化转向。
