包特、陈晓萌 | 哈贝马斯之后：AI时代的公共讨论、偏好与行为经济学|经济学_新浪财经

作者：

包特（新加坡南洋理工大学经济学长聘副教授）

陈晓萌（清华大学国情研究院研究助理）

来源：微信公众号「经济学家茶座」

德国哲学家哈贝马斯去世之后，人们再次回望他一生反复讨论的一个问题：现代社会中的公共讨论究竟意味着什么。

在1962年的名著《公共领域的结构转型》中，哈贝马斯（1962）提出“公共领域”的概念：在这一空间中，私人个体通过理性的讨论形成公共意见。18世纪欧洲的咖啡馆、沙龙和报纸，构成了这种讨论的制度基础。社会中的意见并不是简单汇总出来的，而是在交流、争辩与说服之中逐渐形成的。这一思想在政治哲学中影响深远，但对经济学来说，它的意义或许长期被低估。

长期以来，主流经济学建立在一个非常简洁的假设之上：偏好是既定的。经济学研究的是，在既定偏好下，个体如何做出选择，以及市场如何配置资源。从这一角度看，市场的任务是聚合偏好，而不是解释偏好。这一分析框架在过去一个多世纪中极其成功，但它也留下了一个明显的空白：如果偏好本身发生变化，经济学应该如何理解这种变化？

在这一问题上，行为经济学已经迈出了重要一步。例如，卡尼曼（2011）在《思考，快与慢》中揭示，人类决策并不完全遵循理性计算，而是受到认知偏差和心理结构的影响。塞勒与桑斯坦（2008）在《助推》中进一步指出，个体选择往往受到制度环境与“选择架构”的影响。换句话说，人们的行为并不是孤立的理性优化，而是嵌入在具体社会环境之中的。

与此同时，一些经济学家开始研究所谓的社会偏好。例如，费尔与施密特（Fehr & Schmidt, 1999）提出，人们不仅关心自身收益，还关心分配是否公平；贝纳布与梯若尔（Bénabou & Tirole, 2006）则指出，人们往往在意他人如何评价自己，因此会为了维护社会形象而采取某些行为。这些研究共同揭示了一个事实：人类的效用函数中包含着重要的社会维度。

然而，即便在这些模型中，社会偏好通常仍被视为一种给定的心理参数。例如，人们可能讨厌不公平，或者在意他人的评价，但这些倾向通常被当作稳定的个人特征，而不是社会互动的结果。

在这里，哈贝马斯的思想提供了一种更激进的视角。在他看来，人类社会的大量行为并不是单纯的工具理性计算，而是通过“交往理性”实现的。人们通过语言交流、论证和相互理解，逐渐形成对事物的判断与价值。在这一过程中，偏好本身也可能发生变化。换句话说，偏好并不是纯粹的私人心理状态，而是在社会互动与公共讨论中逐渐形成的。

这一观点在今天的数字社会中显得格外重要。过去，公共讨论主要发生在报纸、广播和大学等有限的制度空间中。如今，大量社会互动发生在由算法驱动的平台上。社交媒体、推荐系统以及各种人工智能工具，正在改变信息传播的结构，也改变了人们彼此看见的方式。这种变化不仅影响舆论，也影响偏好的形成。

在许多社会行为中，人们并不仅仅追求物质收益，还关心自己的社会形象。学术声誉、公益行为、环保消费，甚至日常表达，都可能包含一种“被看见”的动机。个体在意的不只是自己做了什么，更在意别人如何评价自己。从经济学角度看，这意味着效用函数中包含一个关键变量：他人对我的看法。

但他人的看法并不是一个纯粹的个人变量，它取决于信息如何传播，以及谁能够看见谁。在传统社会中，这种可见性主要由熟人网络决定；而在今天，它越来越由平台和算法塑造。推荐系统决定哪些内容被放大，哪些声音被忽略，从而影响社会认可的分配。在这种意义上，数字平台不仅在匹配信息，也在塑造社会形象与注意力结构。

这带来了一个值得思考的理论问题。传统经济学往往假定，大多数效用可以通过市场交换获得，例如食物、住房或娱乐。但在数字社会中，越来越多重要的价值来自社会互动本身，例如认可、声誉与归属感。这些价值很难通过简单的市场交易获得，而是依赖于公共空间中的互动与评价。换句话说，一部分效用是社会生成的。

当人工智能越来越多地参与信息传播和内容生成时，这种现象可能会进一步强化。算法不仅可以分析人们的偏好，还可能通过改变信息环境影响偏好的形成。推荐系统决定了我们看到什么、讨论什么，以及哪些观点获得更多关注。

这一现象与一些经济学家的观察不谋而合。例如，阿克洛夫与克兰顿（2010）在《身份经济学》中指出，个体偏好往往受到社会身份的影响；希勒（2019）在《叙事经济学》中则强调，经济行为在很大程度上受到社会叙事传播的影响。偏好并不是完全稳定的，而是在社会互动中不断演化。

如果从这一角度看，人工智能时代的经济学问题或许正在发生微妙的变化。传统经济学关注的是：在既定偏好下，资源如何有效配置。而在数字社会中，一个越来越重要的问题是：偏好本身是如何被发现、被塑造、甚至被放大的。

在这种意义上，人工智能不仅是一种新的生产技术，也可能是一种新的偏好发现机器。算法通过分析行为数据推断人们的兴趣，同时又通过信息推荐改变人们所接触到的内容，从而影响偏好的形成过程。这意味着，在AI时代，经济学或许需要重新面对一个被长期回避的问题：偏好从何而来。

哈贝马斯毕生关注的是公共理性如何在现代社会中得以维系。他担心，市场和权力可能“殖民生活世界”，侵入原本由沟通与理解维系的社会空间。今天，在数字平台和算法系统的环境下，这一问题似乎获得了新的意义。如果公共讨论的结构发生变化，那么偏好的形成方式也会随之改变。而当人工智能开始深度参与这一过程时，经济学或许不得不承认：偏好不再只是分析的起点，而可能是一个需要解释的社会过程。某种意义上说，AI时代的经济学，也许正是在重新发现哈贝马斯的问题。