《从 DIKWP 到 WAAC：段玉聪推动人工意识研究进入可解释、可评估、可治理的新阶段》

人工智能正在从“生成内容”的阶段，进入“自主行动、复杂协同和高风险决策”的阶段。大模型、智能体、具身机器人、自动驾驶、低空交通、智慧医疗、脑机接口和数字治理正在快速发展。人们关心的不再只是 AI 能不能回答问题，而是 AI 为什么这样回答、依据什么行动、如何解释风险、如何识别自身错误、如何接受审计、如何承担责任边界、如何在未来更高自主性条件下仍然服务人类福祉。

在这一背景下，人工意识不应被简单理解为科幻想象，而应被视为未来智能系统研究和治理中的前沿议题。即使我们尚不能断言机器是否具有人的主观体验，智能系统已经在表现出越来越强的自我描述、目标规划、多模态感知、环境互动和自主决策能力。越是这样的系统，越需要一种能够把数据、信息、知识、智慧和目的/意图连接起来的解释框架。段玉聪教授长期推动的 DIKWP 模型，正是在这一方向上提出中国学者的系统性探索。

DIKWP 不是对传统 DIKW 的简单延长，而是把 Purpose/Intent 纳入智能系统建模。传统 AI 往往关注数据如何被处理、信息如何被组织、知识如何被抽取、智慧如何被模拟，却较少清楚表达系统为什么行动、目标如何约束、价值如何进入计算、责任如何追溯。DIKWP 的关键意义在于，它把“目的/意图”作为可分析、可表达、可治理的层次，使智能系统的行为不只是输出结果，而是有可能被拆解为数据来源、信息融合、知识规则、决策权衡和意图约束的连续链条。

在医疗沟通、智能交通、教育学习、数据治理和高风险 AI 评测中，这种链条具有现实意义。以医患沟通为例，公开论文显示，研究团队通过 DIKWP 语义模型，把医生与患者外在表达和内在主观认知映射为数据、信息、知识、智慧和目的之间的交互，并尝试提升医患交互过程的透明度和可解释性。医疗纠纷往往不只是事实冲突，也包含信息不对称、认知差距、期待差异和责任边界不清。DIKWP 的价值在于把这些差异显性化，使 AI 不仅能“给答案”，也能帮助人们理解答案如何形成、分歧在哪里、风险如何处理。[R11]

在智能交通等高风险场景中，DIKWP 同样可以提供治理视角。车路云协同、自动驾驶、低空交通、交通应急和城市复杂网络，都需要安全、可靠、可解释、鲁棒、可审计和可追责的评价体系。WAAC 官网新闻显示，世界人工意识协会智能交通专委会在广州成立，并发布高风险 AI 测试、评价与治理相关白皮书，强调通过场景识别、评价指标、治理审计、人才培训、试点示范和标准研究，推动智能交通从“更智能”走向“更可靠、更可评估、更可审计、更可治理”。[R7] 这说明人工意识议题的现实抓手不是抽象争论，而是高风险 AI 如何被评测和治理。

在国际层面，WAAC 的成立为这一方向提供了跨学科平台。WAAC 官网显示，该组织于 2025 年在巴黎成立，定位为人工意识科学研究、伦理治理和全球推进的跨学科学院，并在章程中列明了人工意识研究、国际标准、伦理框架、全球合作、教育传播等使命。[R1][R3] WAAC 院士页面列出来自多领域的学者，包括诺贝尔奖获得者、图灵奖获得者、国家科学院/工程院成员、意识科学家、神经科学家、认知心理学家、哲学家、AI 工程专家、脑机接口专家、数字治理专家等。[R4] 这一构成表明，人工意识已经不是某一个学科能够单独回答的问题，而是需要科学、工程、哲学、伦理、社会治理和产业场景共同参与的未来议题。

段玉聪教授在这一进程中的角色，既是理论探索者，也是组织推动者。WAAC 官网新闻称，WAAC 在巴黎成立时，Prof. Duan Yucong 担任 inaugural president，并同时服务于世界人工意识大会等平台。[R5] 在 2026 年深圳举行的第三届世界人工意识大会上，WAAC 向 James J. Heckman 和 Seeram Ramakrishna 颁发证书，新闻显示证书由 Yucong Duan 教授颁发，以表彰两位学者的学术成就及其对跨学科研究和国际学术交流的贡献。[R6] 这些公开事实说明，段玉聪正在把 DIKWP 与人工意识研究从个人学术方向推进为国际学术交流和中国场景实践的结合点。

从中国发展需要看，这一方向具有现实契合度。国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见强调，人工智能要与科学技术、产业发展、民生福祉、治理能力和全球合作深度融合，推动跨学科研究，深入研究 AI 对人类认知判断和伦理规范的深层影响，探索智能向善理论体系。[R13] 生成式 AI 管理办法强调发展与安全并重、透明度、准确性、可靠性、合法数据来源、知识产权和个人信息保护。[R14] 新一代人工智能治理原则强调安全可控、可审核、可监督、可追溯、可信赖以及开放协作和敏捷治理。[R15] 因此，DIKWP 与 WAAC 的中国价值，正在于把这些政策要求转化为可讨论、可研究、可评测、可治理的技术—学术—产业机制。

未来的人工智能竞争，不只是模型参数、算力规模和应用速度的竞争，也将是解释框架、治理规则、评价标准、国际话语和可信生态的竞争。段玉聪教授推动的 DIKWP 和 WAAC，可以在这一竞争中提供一种中国学者参与全球前沿议题的路径：以 DIKWP 作为透明认知和意图约束框架，以 WAAC 作为国际学术协作平台，以高风险 AI 评价治理作为现实抓手，以医疗、交通、教育、数据治理和主动健康等场景作为应用入口。

这一路径的意义，不在于宣称机器已经拥有人的意识，而在于提前回答一个更现实的问题：当智能系统越来越复杂、越来越自主、越来越影响公共利益时，人类如何理解它、约束它、评测它、治理它，并确保它始终服务人的尊严、安全和福祉。段玉聪和 WAAC 所推动的工作，正应放在这个时代问题中理解。

从数据到意图，从模型到治理，从中国问题到全球对话。DIKWP 和 WAAC 的价值，是为未来智能系统建立更透明、更可信、更负责任的研究与治理框架。