过去一年，世界正步入一个难以预测、结构性重塑持续深化的历史阶段，不再遵循周期性的“危机—修复—增长”轨迹。取而代之的，是一种持续性颠覆的状态。冲击接踵而至，秩序难以稳定，新旧体系之间的张力日益剧烈。
全球治理结构正经历一场深层的再调整。以美国为主导的国际体系正在松动，新的多边格局逐步形成。这种结构性重构不仅发生在国家层面，也在供应链、安全观念、国际投资网络等多个维度同步展开。
更重要的是，这种趋势具有不可逆性。越来越多国家开始重新评估对单一大国的依赖，强调战略弹性与自主布局，预示着全球合作逻辑正在发生方向性的变化。
人工智能（AI）无疑是当前最具颠覆性的变量之一。它的突飞猛进在多个行业已经展现出变革效应，但在宏观经济指标中尚未显现出清晰的正相关性。原因在于：技术本身的跃迁，与制度、组织、社会接受程度之间存在明显“时差”。更令人关注的是，AI的发展方向似乎陷入一种效率主义的路径依赖。企业普遍以降本增效为主目标推进自动化，过度强调替代而非赋能。
这种做法虽然短期内提升局部生产力，却可能带来更深层次的结构性风险，如中产岗位的消失、就业结构的断层、社会心理的撕裂、人类伦理的流失等。我们观察到，AI不仅放大技术红利，也放大社会分化。部分高适配、高技能人群受益明显，但更广泛的中等技能劳动者面临被边缘化风险。这种技术鸿沟的扩大，或将成为未来社会冲突的新诱因。
但从现实角度看，经济增长仍是化解社会矛盾、推动结构改革的关键缓冲器。若经济陷入长期低迷，任何收入再分配或社会政策调整，往往都会演变成零和博弈。只有在经济扩张的基础上，改革措施才有腾挪空间和持续动力。因此，增长不是唯一目标，但在当前阶段仍是不可回避的前提。AI如果能被正确引导，确实有可能成为新一轮增长的驱动器。但这须要制度层面的积极作为，否则技术红利很可能只停留在资本端，难以辐射至更广泛的社会层面。
技术的落地从来不是靠单一科技突破就能实现的。我们认为，AI的成功应用，实质上是一种组织创新。一个成功的AI项目，需要技术、系统性工程设计与商业逻辑的深度融合。最有效的团队往往是跨界、复合型的组合，其中懂业务的人才反而最关键。
放大到国家层面也一样。政府在推动AI发展的过程中，不应只是技术投资的买单者，更应成为激励机制的设计者、生态系统的营造者。在政策设计上，既要避免过度干预扼杀市场，也不能缺位放任资本逻辑主导方向。
信息不对称曾是市场失灵的重要原因，而AI，尤其是大语言模型的崛起，正在重塑信息获取与认知方式。我们担忧的是，当越来越多人将AI作为主要信息入口，却缺乏基本的判断与甄别能力时，技术反而可能加剧社会的认知分裂。这不仅是技术问题，更是教育问题、治理问题。
AI不会自动带来更美好的未来，它也可能成为新的冲突源。真正决定我们能否善用这场技术革命的，是背后的制度安排与社会治理能力。我们正处在一场从变量积累走向结构突变的过渡期。越是在这种不确定中，越须要保持战略定力，厘清方向，强化治理能力与社会韧性。未来的关键，并不在于技术多先进，而在于我们是否做好准备去接住它，并用好它。
作者白士泮是南洋大学校友学术会顾问、新加坡社科大学客座教授
石建政是新社科大客座讲师与特许金融科技分析师
