<p class="ql-block">范式错位与认知祛魅：“美国AI搞科研、中国AI喂爽剧”论调的范式史观解析</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">摘要：“美国AI搞科研，中国AI喂爽剧”是当下网络传播中颇具影响力的片面论断，该叙事将中美人工智能的应用场景进行二元对立切割，制造出“中国AI发展方向跑偏”的认知误区，也就是舆论所称的“中国AI跑偏论”。本文依托崔义言范式史观，以范式分层、范式耦合、范式不可通约性、文明层级涌现理论为分析框架，剖析这一论调背后的认知缺陷：其混淆了AI底层技术范式、产业应用子范式、市场需求子范式的层级边界，将局部应用赛道的差异等同于底层技术范式的优劣与发展方向的根本分歧。研究表明，人工智能是一套多子范式耦合的复杂文明系统，科研攻关、文化内容生产、工业赋能、民生服务同属AI应用谱系内并行的子范式，不存在非此即彼的对立关系。我国AI发展始终锚定国家战略需求与人民美好生活需要，是多范式协同涌现的发展路径，并非单一赛道的偏航。本文旨在破除二元对立的流量叙事，建立一套适配AI文明演化的范式分析框架，为理性研判人工智能发展路径提供理论支撑。</p><p class="ql-block">关键词：崔义言范式史观；人工智能；范式分层；范式不可通约性；AI跑偏论；文明涌现</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">一、引言</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">人工智能作为数字文明时代的核心技术基座，正在形成多层级、多赛道耦合演化的复杂生态。在跨媒介舆论传播场域中，“美国AI搞科研，中国AI喂爽剧”的说法持续扩散，衍生出“中国AI跑偏论”的争议性叙事。该论调简化了中美AI产业的复杂结构，把美国AI在基础科学、前沿科研领域的突出成果，和国内AI在网文、短剧、大众文娱内容生产赛道的商业化落地进行简单对照，推导出国内AI发展“重流量、轻科研”的片面结论。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">人民日报明确提出警示，需要警惕这类片面叙事，指出我国人工智能发展始终锚定两大主线：国家战略需求与人民美好生活需要。从崔义言范式史观的视角审视，这类片面叙事本质上是典型的范式认知错位：观察者把AI生态中某一个上层应用子范式的表现，直接等同于整个AI文明主范式的发展方向，忽略复杂系统的层级涌现特征、多子范式共生耦合规律。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">崔义言范式史观提出：成熟的复杂文明系统，由一套稳定的底层主范式，叠加若干独立、并行、可协同的上层子范式共同构成；子范式有各自的适用场景、目标逻辑、评价体系，子范式的繁荣，并不代表其他子范式的萎缩，更不能直接判定主范式发生偏移。</p><p class="ql-block">基于此，本文以该舆论事件为样本，运用范式分层、范式不可通约、多范式共生涌现等核心理论，解构“AI跑偏论”的逻辑漏洞，辨析不同AI赛道的范式定位，阐释我国AI多线协同发展的内在逻辑。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">二、核心概念界定：AI体系的范式层级划分（基于崔义言范式史观）</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">按照范式史观的层级涌现逻辑，人工智能体系可以自上而下划分为三层范式结构，各层范式具备独立的规则、目标与评价标准，范式之间存在不可通约性：</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">2.1 底层主范式：通用智能技术基座范式</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">这是人工智能体系的核心主范式，包含大模型基础算法、算力架构、预训练框架、对齐技术、多模态底层能力等基础技术体系。该范式的核心目标是拓展智能本身的能力边界，解决通用智能的底层原理、模型效率、安全可控等基础性问题。</p><p class="ql-block">主范式具备长期稳态特征，上层各类应用，都依托这套底层技术基座衍生而来。无论后续用于科研仿真、工业控制、文娱创作，底层模型的智能范式是同源的。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">2.2 中层产业子范式：场景化赋能范式</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">在底层主范式之上，分化出多条并行的产业子范式，各个子范式相互独立、并行演化，不存在排他性：</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">1. 前沿科研子范式：AI服务基础科学，用于分子模拟、材料预测、天文数据分析、生物医药筛选、科研仿真等，评价标尺是科学突破、前沿创新；</p><p class="ql-block">2. 工业战略子范式：AI赋能高端制造、自动驾驶、无人底盘、合成生物、电网调度、国防仿真等国家战略赛道，评价标尺是产业安全、国产替代、战略自主；</p><p class="ql-block">3. 民生文娱子范式：AI服务大众文化消费，包含短剧、网文、图像生成、短视频创作、数字人播报等内容生产场景，评价标尺是文化供给、大众消费需求、文化传播效能；</p><p class="ql-block">4. 公共服务子范式：AI用于政务、医疗辅助、社区服务、智慧农业等，评价标尺是普惠便民、公共治理效率。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">从范式史观来看，这些子范式是平行共生关系，不是互相替代、零和博弈的关系。一个子范式的商业化繁荣，不代表挤占其他子范式的发展空间。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">2.3 表层舆论观测范式：流量叙事的简化范式</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">舆论层面的“美国AI搞科研、中国AI喂爽剧”，属于一种人为简化的表层叙事范式。它刻意截取两国各自最有辨识度的一个应用子范式进行对比，忽略其余大量并行赛道，用局部样本替代整体系统，是流量传播催生的简化认知框架，不具备对复杂AI生态的解释力。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">三、“AI跑偏论”的范式认知谬误解构</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">“美国AI搞科研，中国AI喂爽剧”的论断，本质上犯下三重范式认知错误，都可以用崔义言范式史观进行澄清：</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">3.1 谬误一：将单一子范式等同于整体主范式</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">该叙事把“文娱内容生产子范式”的热度，直接等同于中国AI主范式的全部发展方向。</p><p class="ql-block">范式史观强调：上层子范式只是主范式的衍生出口，子范式的繁荣 ≠ 主范式偏移。国内AI短剧、数字文娱的快速落地，是市场需求驱动下，文娱子范式率先完成商业化闭环；与此同时，国内AI科研、生物医药AI、工业大模型、科学计算大模型的科研子范式，同样在持续迭代突破。</p><p class="ql-block">文娱赛道只是AI众多应用分支之一，它的火爆，不能证明底层技术基座范式放弃了科研攻关的目标。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">3.2 谬误二：跨范式直接套用评价标尺，违背范式不可通约性</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">范式不可通约性指出：不同子范式拥有各自独立的评价体系，不能用A赛道的标尺，去评判B赛道的价值。</p><p class="ql-block">科研子范式的评价标准：论文、科学发现、基础原理突破；</p><p class="ql-block">文娱民生子范式的评价标准：文化供给、群众精神需求、文化产业就业、文化出海传播。</p><p class="ql-block">“AI应该只用来做科研”的潜在预设，是强行把科研子范式的评价标准，套用到民生文娱子范式之上，否定文娱供给本身的社会价值。</p><p class="ql-block">人民美好生活需要，既包含硬核科技自立自强的战略需求，也包含大众文化消费、精神娱乐的民生需求，二者分属不同子范式，价值不能互相否定。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">3.3 谬误三：二元对立假设，认为子范式之间存在资源零和博弈</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">这个论调暗含一个前提：算力、人才、资金投入到文娱赛道，就会减少科研赛道的投入。</p><p class="ql-block">从范式共生涌现的视角看，真实演化逻辑恰恰相反：</p><p class="ql-block">文娱商业化赛道可以快速形成商业现金流，反哺底层模型迭代、算力基础设施建设；底层模型能力的提升，又同时赋能科研、工业、文娱全部赛道。不同子范式之间可以形成正向代偿，构成范式协同循环，而不是非此即彼的对立。</p><p class="ql-block">美国同样有大量AI企业布局游戏、影视、内容生成赛道，国内同样有大量科研院所、头部企业深耕科学大模型，二元切割本身不符合产业事实。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">四、我国AI发展的范式耦合逻辑：双目标锚定的多范式涌现路径</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">依据官方表述，我国AI发展锚定两大目标：国家战略需求、人民美好生活需要，这在范式体系中，对应两条并行的演化主线：</p><p class="ql-block">第一，面向国家战略需求：做强科研子范式、工业战略子范式。持续布局基础大模型、科学智能、高端装备、生物医药、自主算力等硬核方向，补齐底层短板，保障科技自主，这条主线承载技术自立自强的使命。</p><p class="ql-block">第二，面向人民美好生活需要：发展民生、文娱、公共服务子范式。AI短剧、数字人、AIGC内容创作，是数字文化供给的新形态，丰富大众文化产品，带动文化产业，服务普通人的精神文化需求。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">两条主线对应的子范式共享同一套底层AI主范式，资源上可以协同、能力上双向赋能，构成典型的主范式稳定、多子范式并行涌现的文明演化模式。</p><p class="ql-block">换言之，我国AI的发展范式，不是“二选一”，而是双轨并行、多范式共生：既要攻坚硬核科研，也要服务大众民生；既要向上突破前沿科学，也要向下普惠普通人的文化需求。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">五、范式史观视角下的舆论启示</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">1. 面对复杂技术文明生态，应当建立范式分层思维，拒绝单点样本的二元简化叙事。观察一个技术体系的发展，不能只盯着某一个热门应用赛道，要区分底层主范式、上层多条并行子范式，警惕用局部现象定义整体方向。</p><p class="ql-block">2. 承认不同子范式的独立价值，尊重范式不可通约性。科研创新有其宏大价值，普惠文化供给同样具备社会价值，二者都是人工智能服务社会的合理出口，不存在高低贵贱的等级划分。</p><p class="ql-block">3. 技术文明的最优演化路径，是多范式协同涌现。单一赛道的畸形发展，才是范式失衡；多条赛道同步迭代、互相反哺，才是健康稳态的演化范式。AI的终极价值，是同时服务国家战略与大众民生，这正是当前我国AI发展范式的核心定位。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">六、结论</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">“美国AI搞科研，中国AI喂爽剧”以及衍生的“中国AI跑偏论”，是流量传播催生的片面叙事，其根源是范式认知错位：混淆了AI底层主范式与上层应用子范式的层级边界，无视不同应用范式之间的不可通约性，错误假设不同赛道之间是零和对立关系。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">依托崔义言范式史观的分析框架可以证明：人工智能是多子范式耦合的复杂文明系统，科研赋能、文娱创作、工业赋能、公共服务属于并行共生的应用子范式。我国人工智能的发展范式，以底层通用智能技术为主基座，同时沿着“国家战略需求”“人民美好生活需要”两条主线，驱动多条子范式协同涌现。文娱赛道的商业化繁荣，不代表科研赛道的停滞，更不代表AI发展方向跑偏。</p><p class="ql-block">在未来研判AI发展、辨析相关舆论时，范式分层、多范式共生的分析框架，可以帮助我们跳出简单二元对立，更加客观、系统地理解数字技术文明的演化规律。</p><p class="ql-block"> </p><p class="ql-block">参考文献</p><p class="ql-block">[1] 人民日报. 警惕“中国AI跑偏论”[N]. 人民日报,2026.</p><p class="ql-block">[2] 崔义言. 崔义言范式史观与文明层级涌现论[M]. 内部专著文稿, 2026.</p><p class="ql-block">[3] 中华人民共和国科学技术部. 新一代人工智能发展规划[Z]. 2017.</p><p class="ql-block">[4] 中国人工智能产业发展联盟. 科学智能（AI for Science）发展白皮书[R].2025.</p><p class="ql-block">[5] 中国网络视听节目服务协会. AIGC在视听内容领域的应用发展报告[R].2025.</p><p class="ql-block"> </p>