人工智能正在改变信息的生产和获取方式，将战略挑战从知识创造转移到判断力的运用。
文化可以提供解释基础，通过文化，我们可以赋予意义、协商优先事项并将决策转化为合法行动。
在人工智能时代，文化将作为一种战略资产发挥越来越重要的作用，它能够增强社会应对复杂性的能力。
在他的史诗小说中 犯罪与惩罚费奥多尔·陀思妥耶夫斯基 道德责任 人类自由的核心在于，知识本身是不够的，还需要对如何解释和运用意义承担道德责任。
随着各国政府向预测性和人工智能（AI）赋能的模式转型，信息与决策之间的界限也变得模糊不清。 人类的判断 变得越来越重要。在一个数据爆炸的时代，决定性的问题不再是社会知道什么，而是社会如何确定什么才是重要的。
这归根结底是一个文化问题。文化提供了共享的框架，信息通过这些框架获得意义，优先事项得以协商，集体行动也成为可能。
人工智能可以处理人类无法企及的信息规模，并揭示出原本无法发现的关联。 数字孪生 可能揭示出一个历史悠久的街区正在经历人口结构变化，正如 算法 可以识别出面临教育不公平问题的学区。
然而，这两种体系都无法决定在保护地方特色和重建之间孰轻孰重，也无法确定资源应该用于公平、卓越还是效率。信息可以揭示现状，但无法决定其重要性。
解读现实的社会框架
作为法国社会学家和人类学家 马塞尔·莫斯 人们观察到，社会不仅继承了知识，也继承了共同的现实解读框架。事实本身并不具有意义：它们的意义是通过集体经验、制度实践和文化背景而产生的。这一点在涉及文化遗产、教育、健康或社会福利的决策中尤为重要。
预测性人工智能模型可以识别出哪些 遗产地 遗址最容易遭到破坏，但这并不能决定为何某个遗址应该优先于其他遗址，尤其是在不同社群赋予每个遗址不同的历史、象征或文化价值的情况下。证据固然重要，但它无法决定哪些遗址应该被保护、优先保护或改造。这些决定取决于解读、责任和公众认可。
虽然数字系统在保存信息方面非常有效，但它们在复制人类解释信息、赋予意义和做出判断的能力方面却远不如人类有效。
随着各国政府向更具前瞻性和人工智能赋能的治理模式转型，信息与意义之间的区别变得日益重要。世界各地的公共机构都在重新设计服务，使其围绕民众生活而非行政结构展开。
阿布扎比的 预见性政府模式 新西兰的 福祉框架和预见性治理的日益普及 经济合作与发展组织（OECD） 各国的情况可以说明这种演变的某些方面。
然而，这也揭示了一个重要的界限：随着日常决策的自动化程度越来越高，那些无法自动化的决策类别也越来越清晰地呈现出来。涉及人生大事、社区生活或文化传承的问题，不能仅仅通过优化来解决。它们需要判断自动化的界限在哪里，个人责任从哪里开始。
人类判断的战略价值
人工智能可以扩展分析能力，但创新最终取决于人类的判断：将信息置于现实生活中，将事实与价值观联系起来，理解后果并承担行动责任的能力。
机构处理事务的方式也正在发生同样的演变。 知识多年来，各组织一直专注于知识管理：收集信息、记录专业知识并改善数据访问。如今，挑战日益转向知识治理：确保信息、专业知识和经验能够转化为切实可行的行动。
这种区别很重要，因为并非所有知识都能被系统化。正如匈牙利裔英国博学家所言。 迈克尔·波兰尼 通过观察，我们了解到的信息远比我们能表达出来的要多。专业知识往往取决于经验、对背景的理解和实践判断，而这些并不能完全简化为程序或算法。
并非所有知识都能被系统化。正如迈克尔·波兰尼所观察到的，我们知道的比我们能表达的要多。
文物保护专家评估历史建筑、教师应对特定课堂的需求或医生解读复杂的诊断结果，所有这些都会运用各种形式的…… 隐性知识 这些技能是通过实践而非正规教学而形成的。某些专业技能得以传承，并非因为它们被记录下来，而是因为它们在实践社群和制度文化中得以延续。
因此，人工智能时代机构面临的挑战不仅仅是存储更多知识，而是要维护知识支持有意义判断的条件。
文化作为诠释的基础设施
人们常常从遗产、参与、旅游或创意经济的角度来探讨文化。然而，文化的贡献远不止于此。正如基础设施支撑着交通出行，数字基础设施促进着互联互通，文化也赋予了诠释意义的能力。
它提供了社会理解变革的共同参照标准和价值观。判断能力很少是在做出决定的那一刻产生的，而是随着时间的推移，通过共同的经验、集体记忆和文化实践逐渐积累起来的。
因此，文化不仅应被视为一个领域，更应被视为一种赋能治理体系。它增强了公共机构在应对不确定性、复杂性和相互冲突的优先事项时所依赖的诠释能力。
这种观点的一个必然结果是，文化测量方法必须与时俱进。几十年来，文化指标主要集中于参与度、出席率、就业率和经济贡献。
正如教宗良十四世所强调的那样 伟大的人性这些指标 几乎系统性地忽视了对人类和环境的整体福祉至关重要的方面因此，我们面临的挑战日益在于理解文化如何促进韧性、信任、社会凝聚力、适应性和制度学习。这些维度难以量化，但在技术和社会变革时期，它们却显得尤为重要。
阿布扎比的经验说明了这种转变。构建文化指标需要超越标准化的衡量框架，并采用与当地相关的衡量形式。 价值其目的不仅仅是衡量文化活动，而是了解文化对更广泛的发展成果和制度能力的贡献。
在人工智能时代，文化是一种战略资产
当前正在进行的转型通常被描述为向人工智能原生机构的转变。然而，更深层次的变革关乎人类判断本身。随着人工智能的日益普及，那些支撑诠释、责任和合法性的、不易察觉的文化能力变得愈发重要。
文化和教育机构在这一议程中占据着尤为重要的地位。它们的贡献不仅限于知识的传播和遗产的保护。
博物馆、图书馆、档案馆、学校和大学保存记忆、阐释信息背景，并让人们接触到多元视角和相互竞争的叙事。在此过程中，它们培养的能力在人工智能时代变得日益重要：判断力、驾驭复杂局面的能力以及理解决策深远后果的能力。
在此背景下，文化不仅仅是创新的受益者：它构成了促成机构学习、适应和保持合法性的有利环境的一部分。
从这个角度来看，文化就成为了一种 战略资产 因为它增强了社会应对复杂性的能力。随着人工智能扩大信息的可用性，关键挑战在于如何将信息转化为意义，并将意义转化为判断。然而，判断本身并非最终目标。公共机构还必须确保合法性：即证明决策合理性、赢得信任和维护公众信心的能力。
文化为这种合法性的构建提供了诠释基础。从这个意义上讲，这场辩论的范围已经超越了人工智能治理本身。技术系统的能力越强，文化作为社会确定重要事项、进行判断并将知识转化为合法行动的框架，其战略意义就越发凸显。
这一洞见与陀思妥耶夫斯基的一个永恒主题不谋而合：仅凭知识和理性是不够的，道德责任同样不可或缺。随着机构步入一个日益受人工智能影响的时代，挑战不仅在于构建更智能的系统，更在于强化支撑判断、合法性和负责任行动的文化基础。
