人类为什么不会被人工智能取代?
来源：人机与认知实验室
〔摘要〕文章旨在对人工智能的技术本质进行分析，以回应为什么人类不会被人工智能取代的问题。通过历史分析的方法，以“器官投影说”等技术哲学思想作为分析工具，回顾了人工智能技术的历程。发现在理论上，人工智能的研究加深了对人类智能的模仿的同时，更倾向于由机器与人类共建智能系统的解决方案;实践中，人机关系也从“分离”更多地走向“交融”。因此，人类除了能在本质层面上作为人工智能这种人工物所模仿的终极目的而存在，还能在个体层面上作为大的人工智能系统的行动者发挥智慧功能，人类不会被人工智能取代。
〔关键词〕人工智能;器官投影;人机融合
一、“人类是否会被人工智能取代”的当代回应
随着计算机科技的高速发展，“人工智能”的研究取得了长足的进步。随着“阿尔法狗”在人类引以为傲的围棋领域中让人间棋圣尽尝败果，“微软小冰”以诗人的身份混迹文学圈乃至出版诗集却一直未被人发现，人工智能谱曲、播报新闻的案例亦是屡见不鲜……人工智能的一切进展在反映科技事业的长足进步的同时，也让人类智能的优越性受到挑战，关于“人类将被人工智能取代”的恐慌也在社会上流行。
那么人类是否会被人工智能取代?人们从不同的视角给出了各自的答案:
基于人工智能目前在现实实践活动中的表现及其发展趋势，有人认为人工智能可以取代人类。如互联网行业先驱李开复曾预测“未来10年估计有50%的人类工作将会受到人工智能的影响……预计将有90%的人被人工智能取代”。新闻传播领域，匡文波与韩廷宾结合“腾讯Dreamwriter”和“新华社快笔小新”在新闻采写中的表现认为“未来某些领域消息写作有可能会被人工智能所取代”。而在文学艺术领域，袁跃兴根据“微软小冰”人工智能成功发表诗篇甚至出版诗集却一直没被人识破而慨叹“‘人工智能’技术已经发起了对人类文学尊严的挑战”。
也有人基于人类思维或情感的特殊性，认为人类不会被人工智能所取代。此类观点的基本预设便是，人工智能并不能理解人类情感，甚至认为人工智能并无人类一般的“智慧”。如黄欣荣认为“机器毕竟是机器，在体力、智力方面胜过人类，但在情感、意志等方面，机器还无法匹敌人类，因为人工智能目前仍是有智力没智慧”。徐英瑾也“并不倾向于认为人工智能取代人类……现有的人工智能并不具备灵活运用各个领域的知识进行综合判断的能力，而几乎我们能够想到的大多数人类所执行的工作任务，都需要执行者以相对灵活的方式来调配各个领域内的知识”。刘润坤则基于人类审美能力的独特性指出“人工智能在未来相当长的一段时间无法取代艺术家，其根本原因就在于机器创作没有灵魂”。
总体来看，认为人类会被人工智能取代的一方，其主要出发点是人工智能的现实功用，尤其是当人类和人工智能都可以完成类似于驾驶汽车这类的活动，且人工智能可以有更低的失误率时，人工智能在社会分工层面取代人类将极可能实现。而认为人工智能不可取代人类者，则是坚持认为人类与机器在本质上存在的差异，比如虽然人工智能完全可以完成一副画作，但它们只是通过一些机械的动作完成色彩与线条的搭配，永远是“知其然不知其所以然”。
但两方的回应都具有明显的不完备性。对于认为人工智能可以取代人类的一方，即便人工智能的很多功能可以实现对人类的替代，但是依据“多重可实现原则”可知，人工智能实现这些功能的机制可能与人类完全不同。这就意味着人工智能与人类社会的对接方式不一定与人类一致，甚至在某些潜在的情境下人工智能会与人类社会无法兼容。对于认为人工智能无法取代人类的一方而言，所有对于人类理性、情感或自由意志的坚信更像一种形而上学的预设。因此即便人工智能创作出如梵高、塞尚再世级别的画作，人类依旧可以用“没有灵魂”来进行拒斥或批判。但这种观点本身缺乏论证，关于人类特性的预设也显得带有神秘的不可知论的特征。
综合以上，上述两方面回应的共同缺陷在于，他们的探讨并未结合人工智能的发展历程，因而脱离了对人工智能的构建机制的研究。这就让人类智能和人工智能之间的比较，像是两个“黑箱”之间的对话，人们并不能更好地理解人工智能之于人类的挑战性和人类之于人工智能的独特性。基于此，本文将从人工智能的技术本质的角度探究，“人类是否会被人工智能取代”的问题。
二、对人类的模仿:人工智能的技术起点
阿兰·图灵是第一位真正提出，如何验证机器已经产生人类思维的实验标准的科学家。在图灵的思想实验中，计算机程序或者说是广义的机器人是在与人进行一场精致的“模仿游戏”，即在人与机器的双盲对话中，机器不断模仿人类的语言习惯，以欺骗参与对话的人类，让人类相信自己是在与人而非机器对话。这一思想实验后来在计算机科学的发展中，被发展成为广义的“图灵测试”。按照这种标准，一旦机器通过图灵测试，就可以判定机器具有和人相一致的思维能力，这种观点被称为“强人工智能”的观点。
围绕着机器通过了图灵测试，是否就可以判定机器的思维机制与人类相同，人工智能哲学界引发争论，其中又尤以塞尔的“中文屋”思想实验较为著名。
“中文屋”思想实验的主要预设是，在一个大家看不见内在构造的屋子前，只要人们对其说出某些中文，屋子中就会给出相对应的中文回应，这给人一种屋子中的人或事物非常精通中文的感觉。但一种可能的情景却是，屋子中有一套完备的中英文的对照规则手册，屋子中的人或其他事物根据手册指示，先找到接收到的中文所对应的英文，再基于对照手册的指示对外给出一个中文的回应，这样即便屋子中的人或事物不懂中文，也会看似精通中文。
塞尔的“中文屋”思想实验就是在论证，即便机器人或者计算机可能在某些方面的表现不亚于人类，但是依旧不能说机器已经理解人类的思维方式。“一个弱意义上的人工智能程序只是对认知过程的模拟，程序自身并不是一个认知过程。”换言之“弱人工智能”的主要观点就是，人工智能可以在行为上模仿人类，但不代表它能像人类思维一般实现自我理解。
上述只是强弱人工智能之争的最基本内容，在人工智能哲学的后续发展中，关于“规则手册是否真的可能存在”“理解了规则手册是否相当于理解中文”等问题还引发了后续的诸多争论。相关的论述至今已经汗牛充栋，但本文的重点并不是细述强弱人工智能观点的分歧，而是试图发现它们都可接受的理论共识。
“图灵测试”最终的判断标准，是人工智能有没有骗过人类，或者更准确地说，就是人工智能是否已经掌握与人相似的表述方式。更广义地理解这一标准，也就是判定一个程序或机器人的设计好坏的标准在于，它的行为与表现究竟有多么接近人类。这样一来，即便是一个最终没能通过“图灵测试”的人工智能设计也具有积极的意义，因为它可能已经在接近人类的方向上又迈进了一步，它也完全可以保留自身的优势，在其最接近人类的方面做进一步的加强，甚至可能在这一方面超过人类。
也有人认为，塞尔的“中文屋”在很大程度上只是在给人类找回最后的颜面。因为如果只是在某些专业领域，比如数学计算或者棋类竞技上做一个长期的开发，人类很可能不是人工智能的对手。但即便如此，人类依旧可以有充分的理由认为，机器并不具有人类一般的智能，因为人工智能至多只是“规则手册”的良好执行者，并不真正理解其自身的行为。
综上可以发现，强弱人工智能观点的分歧，其实主要在于人工智能相较于人类智能的完备度的认可上。这反而彰显了它们在底层有这样一些最基本的共识：第一，人类智能是人工智能发展一直所参照和模仿的对象；第二，人工智能发展的完备程度只能以人类作为参照甚至以人类能否接受作为最终标准。 因此在这种意义上来讲，人工智能完全可以被视为人类智能的“投影”，这与技术工具发明的“器官投影说”相通。“人类在长期的劳动、生活过程中，学会了利用身边的各种器物以弥补我们自身的不足，进而还学会了主动制造原来不存在的各种工具和器械来增强人体自身的功能……人类发明、制造工具其实最初都是按照自身的某个器官做摹本。”只是人工智能的发明是以人类的智能器官———按照生理学或医学的概念范式就是大脑，按照哲学的概念范式就是心灵———作为模仿对象。
力主模仿人类“大脑”或“心灵”的人工智能研究，要提升研究水平的前提就是要有“投影”人类智能的方法。接下来的问题就是，人工智能研究中，这种“投影”的策略是什么?
三、对人类智能从浅到深的“投影”:人工智能的技术策略
按照器官投影说的说法，“投影”至少有两层含义，“一方面，人体器官的形状和功能‘投影’在工具中……另一方面，人体器官的尺寸、比例被抽象和放大到工具中”。在一般技术工具的发明和制造过程中，这两种“投影”都已经被应用到淋漓尽致的地步。以日常用来盛水或食物的碗为例，其原型就是人的双手捧起水或食物时聚拢在一起的形状，碗的发明就是实现了这种盛放物品的功能。同时，碗在实际的制作中口宽底窄，依然是配合人类的手型，但是又会依据碗的用途的不同，而放大或缩小相应的尺度。
但是人工智能想要投影人类智能并非易事。如果作为器官来看，人类的思维器官是最具复杂性和神秘性的脑。尤其在人工智能发展的初期，医学或生理学能够对大脑做出的解读并不多，这就让人工智能研究对于人类智能的投影只局限在表象层面的人类的行为。随着计算机技术水平的提高，人工智能的研究就走向对人类认知器官的某些特定功能的专门模仿。到了医学可以对脑有一个更深层次的解读，并且计算机技术可以实现对于脑更深层的模仿后，人工智能又来到一个新的纪元。
(一)对人类行为的投影
在心理学的预设当中，人类的行为是一种对于人类思维状态的表征。因此当人工智能可以对于人类的行为进行模仿时，也就在一定程度上实现了对于人类智能的模仿。
较初级的人工智能产物一般都是在极力模仿人类的各种行为。一些工业领域常用的智能维修机器人更是主要只是模仿人类操作器物的行为。很明显的是，单纯依靠此类人工智能技术并不能通过图灵意义上的“模仿游戏”的测试。从本质上说，此类人工智能产物是对于人类的“感知—动作系统”的模仿，更主要的是实现对于人类肢体动作的模仿。图灵的“模仿游戏”重点检测的则是更深层次的，机器对于人类“语言—思维系统”的模仿。
但是此类人工智能技术依然具有存在的意义，它在现如今的人工智能的整体设计当中主要充当一种辅助技术，尤其在人形机器人的肢体的设计与生产环节，因此相关研究依然在提升其技术精度，并仍被广泛应用于人形机器人的设计生产之中。
(二)对人类特定智慧功能的投影
此类的研究依然可以暂时悬置人类的认知器官的真实构造这一问题，而是直接“利用计算机作为硬件平台，通过编制聪明软件来模拟人类智力功能”。此类研究策略可以让人类的认知器官继续保持一种相对的“黑箱”状态，只要保证计算机硬件平台可以在输出端给出与人类的判断尽可能相似的结果就好。
贯穿其中的研究策略在很多的专门领域当中取得较好的成效，目前已经在实践领域当中有广泛使用的人工智能产品，实际上就是采用此类的研究策略。诸如大家所熟知的京东、阿里巴巴和腾讯集团推出的智能客服，以及华为的“YOYO智能助手”和小米的“小AI同学”等，实际上就是在实现对于人类某些方面的语言功能的模仿。
此类研究的局限性就在于它总是只能解决某一专门领域的问题，比如一个智能家居助手可以解决的问题是将室内温度调整到20℃，但是它可能并不能理解温度数据与人类关于“寒冷”“炎热”的感受，更不能体会“老人怕冷”“孩子怕热”这类的亲情关怀。
(三)针对人脑的技术投影
随着近现代生理学尤其是脑科学的发展，对于人类认知器官的认识也逐渐走向了精细化。信息技术的高度发达，让计算机系统的搭建也可以形成对于人类认知器官的深层次模仿。近年来，随着“在不同方向上观测不同认知任务下脑部神经的活动变化并获得相关类脑智能数据已成为可能……发展类脑智能现已成为人工智能学科以及计算机应用相关领域研究的热点”。例如前文中提到的阿尔法狗的构建理论基础，就是人工神经网络技术的深度学习策略，类脑人工智能是其技术实质。除了人工神经网络技术外，“参考人脑神经元结构和人脑感知认知方式来设计的”类脑芯片也在成为目前人工智能领域研究的重点，并且芯片的运算机制已经愈发地接近人脑思考问题的方式。
基于人类脑科学研究成果而发展出来的此类人工智能技术，被称作“类脑智能”。此类技术不再只是从模仿外部的人类的行为或功能来实现机器的智能涌现，而是直接着眼于人类智能的发端，对脑的结构进行更深层次的模仿。类脑智能的研究可谓是人工智能目前最前沿的进展之一。但是直到目前为止，针对人类复杂的大脑的研究尚处于起步阶段，要实现对人脑的整体解读仍需要一个很长周期的研究。
综上所述，人工智能研究的认识论基础是技术哲学意义上的“器官投影说”，脑科学的最新研究进展成为人工智能更精细化投影人类认知器官的理论工具。当然，认识论层面上的理论基础或理论预设都会带有一定的理想化的特征，尤其只是在近些年脑科学的新进展才更好地支撑了人工智能研究的发展。在此前和未来的很长一段时间里，人工智能的研究主要还是要集中在与人类相似的智能功能的实现层面上，而未必是内在结构上与人类认知器官的高度一致上。因此，这里实际上需要分析的问题是，当人工智能的结构构建必然与人类智慧器官自身存在差异的前提下，人工智能自身是否会有相应的局限，人类又可以通过扮演怎样的角色来协助人工智能突破这样的局限呢?
四、从分离到交融:人工智能与人的现实关联
一个人工智能产物能够存在于社会，必然因为它可以实现某些方面的功能，从而满足社会某些方面的需求。这些相应功能可以实现的实质就是，人与人工智能，同客观世界之间以特定的形式发生相互关联，并且在不同的情境下人与人工智能之间的关系将有所不同。
(一)作为世界的一部分的人工智能
在诸如前文中所提到的各种研究环节，人工智能实际上都被视为一种待研究的对象来看待。其实不仅在研究阶段，到了应用层面也同样需要经历一个人对人工智能的认识和熟悉的过程。这就像我们拿到一台新的个人计算机，对于操作界面和随机功能均有一个必要的熟悉过程一般，一个新的人工智能产物走入到生产生活中，人类作为操控者或者说工作上的“合作伙伴”，需要将人工智能作为一个崭新的客体来进行研究。
此时的人工智能相当于世界的一份子，对于人处于一种几乎未知的状态，人与人工智能也在一种比较充分的分离状态之下。
(二)作为人与世界的媒介的人工智能
关于人工智能最为常见的应用模式，就是让人工智能代替人类去从事一些与外在世界之间的交互。比如人类派出探险机器人去探测星体表面，此时的机器人就是以人类的代理者的身份去完成人类的指令。在此类的应用之中，人类将自己的指令翻译成人工智能可以理解的计算机指令，人工智能完成相应的行动;在反馈环节中，人工智能则是依靠自身携带的各类传感器，将其收集到的各类信息传递给人类以备后续分析。
作为中介的人工智能带有一定的被动性，多数时候只能服从于人类的操控。这种意义上来说，此类人工智能更像是人类的欲望或意向性的转移者。它们也同样可以被视为世界向人类传递信息的媒介，它将那些人类肉身难以轻易企及的处所的信息传递给了人类。
人与作为世界的媒介的人工智能之间，会因为“使用”这种行为而发生交互，“使用”一旦停止人机将再次分离。
(三)作为人的“身体”的人工智能
称人工智能可以作为人类的“身体”，并不只是意味着人工智能产物已然植入人类身体(虽然在技术层面这早已可以实现)，而是重点说明人工智能在应用层面给人带来的体验。
这种体验时常让人不会轻易察觉到人工智能技术的存在，它“展现出部分透明性，它不是人类关注的中心……经过短时期的适应之后，你不会感觉到它的存在……它已经成为身体体现的一部分，具有人的身体的某部分特征，它成为人类身体的延伸”。最常见的例子就是，如今的智能手机基本都具有导航功能，并且很多的导航程序都已经具有了很明显的人工智能特征。人在行走的过程中，其实已经让导航软件加强甚至替代了自己的“方向感”或“路感”。当一个人来到陌生的城市，也很少将辨识方位视为需要提前很久去完成的准备工作。
“方向感”本身属于人类智能的一部分，智能导航程序相当于加强了这种能力，但是在日常生活中，使用者会不自觉地将智能程序加成的“方向感”深以为然地视为自己天然具备的能力，这就是人工智能作为人类“身体”出现的最普遍的表现。
作为人的“身体”的人工智能，其影响力不仅在于实际的操作层面，而且在于它已经在人类的认知层面形成一种清晰的意向，让人类与其不自觉地相同一。
(四)人作为人工智能的“部件”
前文提到的“人工智能”总好像有一些很具象化的特征，也就是所有的人工智能产物似乎都有一个比较清晰的形态。不可否认的是，为了让人机交互显得更加友好，人工智能产品在其交互界面的设计上的确非常有人类色彩，如以人类的语音作为向导、仿照人类的形态制作输入输出设备等。
但实际上，人工智能系统的实际构造可能远比使用过程中所看到的界面要复杂得多。尤其是在分布式网络日益发达、大数据应用日益成熟的今天，理论上整个的网络信息平台都可能成为人工智能的数据库或云计算组件。因此，网络上的人类用户，在一定程度上就可能成为人工智能系统的某个空间节点上的部件一般的存在。并且需要注意的是“人比机器的优势之一就是：可以从较少的数据中更早地发现事物的模式”。也就是说作为人工智能“部件”的人类，一方面可以减轻实际应用层面上人工智能的计算压力，另一方面也在技术层面上搭建了以网络联结为基础的人机混合的智能系统结构。
人类充当人工智能系统的“部件”的原因大致上有两个：其一，就是实现应用目标的便利性的诱惑，毕竟在语言翻译等领域让人工智能短期内达到人类母语水平并不现实。在具体情境下，不一定非要人工智能通过模型计算给出合理的结果，直接转述人类在相应情境下的回应，可以更经济也更快速地实现应用需求。其二，就是目前人工智能领域研究的现实局限，前文提到的类脑人工智能的发展前景极具诱惑，其研发的基础就在于“以脑科学和信息科学的基本理论为指导……标记、获取、分析……精细脑网络结构与功能信息”。但攻克这项工程需要的可能是全人类长期的共同努力，突破人工智能的局限性不可能在一朝一夕，于是更可行的解决方案就是让人类作为宏观的人工智能系统的“部件”完成操作任务。
由此，在实际的应用层面上，随着人工智能功能的完善和大数据技术等的全面加持，人与人工智能之间不会再是泾渭分明的“分离”状态，而是随着彼此之间依赖的加深(人将人工智能默认为自身的功能，人工智能借助人类智慧的优势更快完成操作任务)，人与人工智能实际上走向了一种“融合”的状态之中。
(五)从模仿到共建:人机融合的现实趋势
如前文所言，最理想的人工智能研究，其实是通过脑科学的“逆工程”制造出一个完整的人工生命，“这是对于传统的，通过具有某些特定功能的计算机子系统来分析性地构建智能系统的人工智能研究的替代方案。”
但是人工智能事业的发展，不能等待着此类研究的彻底完备，而是需要在实践中提升智能系统的问题解决能力，“这迫使我们要做出具体的工程决策，充分考虑抽象和具象的对象之间，以及观察的和理论的现象之间的关系”。在现实层面上，实际上需要被考虑的是人工智能性能的提升问题，既然“人机交互所产生的融合双重智能可以……提升人工智能系统的性能……更加高效地解决复杂问题”，那么人机融合就应该是被选择的趋势。
一个现代的人工智能系统不再应该被简单地视为与人类孤立的技术产物，而更应该被视为一个人类智慧与机器智慧所共建的广义的网络系统。这一网络系统的特征与巴黎学派的拉图尔、卡龙和劳等人所提出的“行动者网络”非常类似。“‘行动者网络’本身是一种‘异质型’网络，即人类行动者和非人行动者平等构成网络，在具体的科技活动中……平等地影响着网络，并且通过对于网络的‘协同’或‘背叛’影响网络的运作”。人与非人行动者会因为他们有共同的行为意向而联结在一起，并作为整体共同实现相应的实践目标。
并且应该与“行动者网络”理论的预设相一致的是，对于一个有某种明确的应用目的的智能系统而言，人与机器应该处于一种相对平等的状态之中。这里的“相对平等”的实现很可能是一种动态的总体的平等，即在某些具体的情境下，可能人类的主观意愿占据主导。但是在另一些情境下，机器的计算目标则更加重要。人类与机器在联结性和目的性等层面上发生的耦合，是人机共同构建智能系统的基础，它们之间彼此的协同促进，是共同提升系统功能的基本方法。
那么基于以上认识，我们又可以从何种意义上说明人类不会被人工智能取代呢?
五、结语：人有人的用处，人机共建新系统
人工智能是科学高度发展的智能化产物，其自身的本质依旧是技术人工物。任何广义的人工物，都具有主导其功能与构成的形式和质料。
从技术发展史的角度来说，人工智能的研究起步于对人类智能的模仿，因此人类的形式就是其追求的终极的形式，只是它用以实现人类智能的质料又与人类的肉身大相径庭。比如各类金属或有机材料是构建人工智能的机械身体的物质质料，各类运算机制和计算方法则是实现计算机智能的语言质料。这些现实的差异，以及人工智能后来所取得的一系列进步，让我们开始习惯于用一种对立甚至敌对的眼光去审视人类模仿自己而创造的各种人工智能产物。但不能忽视的却是，技术人工物得以持存的原因是某些目的性的实现。此时一个更加现实的问题就是，当人类不是以一种对立的姿态看待人工智能，而是以一种相互交融的态势与人工智能发生关联将会发生怎样的变化?
人类其实不单单可以作为人工智能所模仿的形式而存在，也可以作为技术系统当中真实有效的质料或部件。脱离开对人工智能的具象化的刻板预设，让人类、计算机和手机等智能单元都成为数据运算的可能参与者，这将是一种能让人工智能更快提升功能的解决方案。因此，在技术人工物的视角下审视人工智能的发展，其实质就是提供实现某类功能的可行的解决方案。在这种意义上来说，人非但不会存在被取代的可能，更可以与技术产物相互交融构建新的系统，人类智能不仅是人工智能研究中终极意义上的形式与目的，也是智慧功能实现层面上可以带来现实意义的行动者。
维纳用《人有人的用处》这一书名，来提示人们在控制论和信息论背景下应该重新思考“人”的概念。这里我们用“人有人的用处”来回应，为什么在现实的实践的视角下，人类不会被人工智能取代。当人类摒弃了人与机器的对立态度，在一个可以平等进行信息交换与计算的网络上共建一个人工智能系统，人类既能依旧作为智能系统的终极目的而发挥类本质层面上的导引作用，又可以在个体层面上履行新的社会分工责任———人将仍然有人的用处。
〔参考文献〕
［1］李开复，王咏刚．人工智能［M］．北京：文化发展出版社，2017．［2］匡文波，韩廷宾．消息写作有可能被人工智能取代［J］．新闻论坛，2017，(4):32-35．
［3］袁跃兴．“人工智能”技术能否取代诗人?［N］．北京日报，2017-06-22(18)．
［4］黄欣荣．人工智能对人类劳动的挑战及其应对［J］．理论探索，2018，(5):15-21．
［5］徐英瑾．人工智能无法全面取代人类［N］．第一财经日报，2018-09-18(A11)．
［6］刘润坤．人工智能取代艺术家?——从本体论视角看人工智能艺术创作［J］．民族艺术研究，2017，30(2):71-76．
［7］梅剑华．理解与理论：人工智能基础问题的悲观与乐观［J］．自然辩证法通讯，2018，40(4):1-8．
［8］黄欣荣．卡普技术哲学的三个基本问题［J］．自然辩证法研究，2012，28(8):27-31．
［9］王楠，王前．“器官投影说”的现代解说［J］．自然辩证法研究，2005，21(2):1-4，17．
［10］钟义信．范式转变：AlphaGo显露的AI创新奥秘［J］．计算机教育，2017，(10):9-14．
［11］宋小芹，王莉丽，张卫星．基于机会认知的类脑智能数据挖掘机制［J］．计算机仿真，2016，33(11):375-378．
［12］陶建华，陈云霁．类脑计算芯片与类脑智能机器人发展现状与思考［J］．中国科学院院刊，2016，31(7):803-811．
［13］吴国林．后现象学及其进展——唐·伊德技术现象学述评［J］．哲学动态，2009，(4):70-76．
［14］刘伟，厍兴国，王飞．关于人机融合智能中深度态势感知问题的思考［J］．山东科技大学学报(社会科学版)，2017，19(6):10-17．
［15］骆清铭．脑空间信息学—连接脑科学与类脑人工智能的桥梁［J］．中国科学，2017，47(10):1015-1024．
［16］Correia，L．Fromnaturaltoartificiallife［J］．ＲevistaPortuguesadeFilosofia，2010:789-802．
［17］King，Ｒ．D．ＲiseoftheＲoboScientists［J］．ScientificAmerican，2011，304(1):72-77．
［18］李平，杨政银．人机融合智能：人工智能3．0［J］．清华管理评论，2018，(Z2):73-82．［19］毕丞．行动者网络理论在科技传播领域中应用的可行性研究［J］．自然辩证法研究，2014，30(3):76-82．
本文摘自：北京科技大学学报(社会科学版)2019年4月第35卷第2期
【毕丞：北京科技大学哲学教师】
未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能，互联网和脑科学交叉研究机构。
未来智能实验室的主要工作包括：建立AI智能系统智商评测体系，开展世界人工智能智商评测；开展互联网（城市）云脑研究计划，构建互联网（城市）云脑技术和企业图谱，为提升企业，行业与城市的智能水平服务。
如果您对实验室的研究感兴趣，欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
AI绘画技术兴起，人工智能是否会取代人类
从围棋界诞生的Alpha-Go，到近日在互联网上引起热议的AI（人工智能）绘画，自人工智能诞生以来，机器是否会取代人类的话题热度从未减退。
AIGC，即AI-Generat-edContent（AI技术自动生成内容的生产方式），或将引领这一轮内容工业化。随着机器学习的数量与效率成倍提升，不过经历短短数月，AI从只能生成拼接画，进化到与人类画师作品相差仿佛。数字绘画行业似乎提前嗅到了危机的气息。
AI绘画目前仍然存在哪些乱象？对行业格局造成了何种影响？业内又是如何应对这一变迁的？记者进行了采访与调查。
机器解构艺术？绘画行业受到冲击
AI绘画的迭代堪称“日新月异”。
今年初，AI绘画还只能生成些概念化的草图，无法准确识别人体，造成许多笑料，取代人类画师更是天方夜谭。
8月31日，美国科罗拉多州博览会一项美术竞赛中，一幅名为《空间歌剧院》的AI作品横空出世，斩获一等奖，也将AI绘画带入大众视野。
ACG绘画行业遭遇前所未有的冲击，在国内的社交媒体与行业内部，一场关于机器是否取代人的辩论正拉开序幕。
“AI模仿的其实是画风，也就是数据。AI真正无法复现的是画作中的人类思考，例如，AI目前无法创作讽刺漫画，因为它无法理解人的情感与价值观。”AI绘画爱好者小林认为。
“AI绘画本质是拼图，底层逻辑不是创作而是拼接。”游戏原画师苏苏对记者坦言，AI作为辅助参考工具有其价值，可以帮助画师创作草图，但目前的技术尚需进步。“目前，AI并不能替代人类画师，因为随机性太强了。”她说。
虽然目前的AI并不能完全替代人类，但是AI的高成长性依旧让行业忧心忡忡。例如，招聘软件已出现给AI“打杂”的插画师岗位，工作内容是使用AI绘图产生不同风格的插画并精修，待遇远远低于一名有经验的原画师。
感受到危机的不止是作为供给方的业内，更致命的是，需求端的大众其实无法很好地分辨AI作品。
一项关于AI绘画的图灵测试问卷在社交媒体上获得高转载，一共20道题，受测者需要在4张图片中选出AI作画的选项。记者注意到，网络受测者晒出的得分很少超过50分，普遍在30分及以下。
“我现在约画稿都会很谨慎，找画风独特小众、暂时无法被AI模仿的画师，但依旧会警惕对方是否使用AI，因为我不希望购买‘流水线’作品。”毕业于四川传媒学院，如今担任美术老师一职的柳女士表示，“自从AI绘画出现后，画师必须自证人工完成作画，提供线稿与过程。而且，AI也对依赖机械性、高重复性绘画单的行业中低层画师生计造成了很大影响。”
“未来，人类画家绘画效果真实已经不再是关键，具备独特绘画风格的画家才会拥有市场。”浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员盘和林对记者表示。
版权乱象难解AI的权力边界在哪里
风口将至，资本正在将目光投向AI绘画领域。
在国外，DiscoDiffu-sion、DALL-E2、StableDif-fusion、Midjourney、Make-A-Scene、NUWA等平台如雨后春笋般涌现。
在国内，文心一格、盗梦师、TIAMAT等AI绘画平台兴起。其中，TIAMAT由上海科技大学孵化，10月刚完成了数百万美元的天使轮融资。
7月，百度世界大会上，AI用时1秒就复原了《富春山居图》残卷，应用的正是百度开发的飞桨和文心大模型技术。8月19日，百度正式发布业内首个AI艺术和创意辅助平台——文心·一格。
AI到底是如何作画的？记者尝试以文心·一格平台生成画作，只要输入关键词，选择画作风格，例如动漫风、概念、原画等。经过几分钟的排队，AI就会自动生成数幅指定画作。但是，成品风格、质量并不稳定，具有很强的随机性。
新技术领域尚且边界不清，市场乱象却初步显现。据记者调查，国内互联网上已经出现自称专业画师提供AI代画业务的现象，交易平台上，贩卖AI软件破解安装包、已验证有效的描述词条、AI绘画教程等，利用信息差赚取第一桶金的现象屡见不鲜。除此之外，网络平台与群组中，也时常有“以AI绘画为兼职，将图片上传素材网站可达成月入过万元”的虚假消息流传。
“我承认AI是个很棒的工具，但有些使用者不是。作为画师，我对无授权爬取网络上画手的图喂给AI的行为感到非常不适。”一位插画师对记者表示，“我最关注的是版权问题，在法律能约束这一行为前，我肯定不会发图了。”
“从法律角度来说，AI侵权的真正行为人还是自然人、法人或者其他组织，只要具备了侵权行为，一造成过错，二造成了欺压后果，第三，过错和后果有因果关系，就该承担侵权责任。”中国人民大学商法研究所所长刘俊海对记者表示，侵权者应当停止侵权，赔偿损失，赔礼道歉。
“从现有法律的意义上看，实际上很难将AI绘画的成果定义为侵权。AI绘画虽然是通过数据喂养而形成的能力，但深度学习神经网络下，AI绘画能够避免重复数据库的作品，且可以通过数据库的侵权规则，很好地规避侵权。由于深度学习神经网络，即便是某位画家在画作中看到自己作品的影子，也没办法去证实是自己的作品，因为无法证明因果关系。”盘和林表示，对于AI绘画的侵权问题，还是要建立一套适合AI绘画的规则。
行业格局或将变化人类如何驾驭机器
纵观国内外，AI内容产业发展趋势已不可阻挡。
中关村大数据产业联盟发布的《中国AI数字商业展望2021—2025》报告预测，至2025年，中国AI数字商业核心支柱产业链规模将达到1853亿元，未来五年复合增长率约57.7%。其中，AI数字商业内容产业规模将达到495亿元。
机器对人类的挑战已经迫在眉睫，数字绘画行业是如何看待这一现象的？
“一方面，AI确实可以替代很多基本功不扎实的新手画师，一定程度上遏制行业乱象。另一方面，在紧急需要图宣时，AI可以作为工具或辅助，提高生产效率。但绘画行业的核心还是想法，AI是工具与手段，不是目的。”一位动画行业人设主管对记者说，未来画师只有两条路，要么是被AI带着走，被算法左右，失去创造力和逻辑性。要么是驾驭AI，让机器为自己服务。
也有专家认为，AI绘画让人类艺术向更高层次发展。“AI的绘画来自于数据，但如果遭遇了冲突的绘画风格，AI就会选择数据量更多的绘画风格，因此，最后AI绘画的系统一定是越来越真实地展现所见，通过虚构来刻画一个真实的画面，这是AI的特长，但通过虚构来刻画一个虚构的画面，这是人类特长，人类区别于万物的唯一特点是，人类具备想象力，诸如印象派的画作，只有人类才能从这些画作获得更多启发。”盘和林认为，从结果来看，人类绘画不会被机器取代。
“实际上，人类的想象往往具有局限性，很难不受现实的影响。利用计算机进行艺术创作，能够突破传统美学以及社会心理学对视觉艺术创新形成的阻碍。”在四川大学计算机学院（软件学院）数据智能与计算艺术实验室从事智能绘画创作研究的李茂副教授看来，计算机因为技术与工具的特性，在一定程度上可以超越人类的创作与想象能力以及文化和环境的限制，其结果可能是生成从未见过、无法想象的图像，给艺术创作带来一些新的可能性。
在面对蓬勃发展的AI技术时，人与AI的关系应该如何建构？传统人的权利应该如何保护？“在新技术到来时，传统的伦理规则和法律规则很难严丝合缝地运用人工智能新领域里，作为处理侵权等疑难问题的分析框架。”刘俊海表示，法律界应当对此作出回应，启动法律的“立改废释”四个途径，修改著作权法，或是修改司法解释，与时俱进，真正让AI技术造福于人类。
■中国城市报记者：方紫薇
人工智能与人类辩论胜出 AI是否会抢走所有的工作
[摘要]人工智能，毫无疑问是人类发明的最重要的一项工具。即将发生的一切，并非人工智能的侵略，而是人类自我的解放。
自动播放开关自动播放剑桥大学学生辩论输给AI，AI成功表明自己是有害的，堪称最强自黑正在加载...2019年11月24日，剑桥大学的学生联合会举行了一个主题为“人工智能是否会对人类有害”的辩论会。其中持正方观点的是几名剑桥大学的学生，而反方则是一个人工智能。很讽刺的是，这次辩论的结果是人工智能胜出。也就是说，人工智能成功地说服了评委，自己是对人类有害的。
唯一让人感觉有点欣慰的是，赢得辩论赛的人工智能使用的论点，来自1100多名剑桥学生事先整理的资料。这并不是人工智能自己思考的结果。不过，我们由此也可以看到，人工智能的能力正在飞速提升。
如果大胆展望一下未来，人工智能会发展成什么样子呢？太遥远的未来我暂时放一边。我只想以5年作为一个节点，大胆预测一下：每过5年，会有哪些人工智能取代人类工作的大事件发生？
第一个5年间，手机、家用电器、汽车等标准化程度高、装配精度高且能够量产的生产线，必然会成为第一批全面装备机器人的生产线。目前，仍在这类企业工作的产业工人，也随时会面临失去工作的情况。这是正在发生的事情。所有从事简单重复性工作岗位的人员，都将面临失业，比如收银员、银行窗口办事员、电话客服、建筑工人等，甚至有些你想不到的影像科医生、律师助理、科研助理、金融分析师助理、初级会计等简单重复性的文职人员，也会面临失业。
不过，同时也会有很多新岗位被创造出来，这些岗位集中在需要提供个性化服务的领域。比如说，很多企业对于销售人员、公关人员、运营人员的需求反而会旺盛起来，因为个性化服务会提升企业竞争力。当然，程序员这类与计算机打交道的岗位依然会持续增长。
第二个5年，也就是在未来5-10年中。可自主学习的通用型机器人开始量产。通用型机器人，不再需要通过人工编程的方式学习岗位技能。它可以通过动作跟踪和深度学习来直接学会岗位技能。这就把原来需要对每一道工序进行程序设计的成本省掉了。通用型机器人的表现更像一个普通工人，你只要手把手地“教会”它做固定的动作，它就可以立即上岗工作了。
不过，一开始，机器人的昂贵价格依然会让中小企业望而生畏。到时候，可能会出现一种机器人租赁的商业模式，他们会以低于国家最低工资的租金，把机器人租给中小型工厂，并提供机器人的岗位培训服务。没有任何企业主会拒绝这一商业模式。企业没有任何的额外投入，就彻底摆脱了劳动法的限制。只要有电，工厂就能持续稳定地生产。不过，会有更多与教育、文化、娱乐产业有关的新岗位被创造出来。
第三个5年，也就是10-15年之间，将会迎来通用型工业机器人的大爆发。
在第三个5年中，除了小型的家庭作坊式生产企业外，所有大型生产企业的产业工人都将永久性失去工作，只剩下极少量管理性工作岗位。现在刚刚参加工作的年轻工人们，有必要为这个必然到来的未来做做准备工作了。
那些创造性强、工序模糊、非量产的工作，暂时还不会被机器人侵占。
由于工业机器人的工作环境比较固定，需要抓取的零件也有相对准确的位置，对计算机视觉的要求也相对比较低，这样的机器人执行固定任务还是不错的，但是如果想让他们离开流水线随意走动工作，就有些勉为其难了。
在这个阶段，会产生一个名叫机器人服务业的新行业，推广、维护机器人并且对机器人进行有效的培训，是这个新行业的主要工作。在机器人大量上岗的阶段，培训机器人这个新职业甚至会有点人力密集型产业的特点。很可能一个机器人的上岗，就需要几个人参与上岗前的调试和培训工作。
第四个5年，也就是15-20年之间。计算机视觉的技术很可能在15年后得到实质性的突破，这将使得机器人也能理解周围的空间环境，并且能够学习识别各种常见的物品。这将让工业机器人走下生产线，进入民用领域。这也会成为一个里程碑式的事件。
这些通用型机器人能做的事情非常多。比如说在快餐行业，炸薯条、制作汉堡或者给客人冲咖啡，都是机器人力所能及的。而家政、保洁以及环卫类工作的机会也将彻底消失。
通用机器人不需要重新编程，但需要接受训练。这个阶段，很可能出现一种叫做机器人教练的工作岗位。这项工作的基本内容，就是对通用型机器人进行训练，帮助它们提高工作能力。这些机器人教练同时也是机器人的售后服务人员，他们的工作对于收集数据，改进机器人的工作水平至关重要。
在这一阶段中，人类可以选择去做一些与人打交道的工作，或者协作性比较强的工作，这类工作需要人与人之间频繁交换意见，并且提供反馈。暂时，机器人还无法胜任这类需要频繁交流想法的任务。
我的预测暂时只能到这里，因为人工智能再往后发展，会有一道科学原理上的瓶颈需要突破，而突破这个瓶颈的时间现在很难预测。这个瓶颈就是，对自然语言的理解能力。
2018年5月份，谷歌曾经发布了一个人工智能电话客服的视频，在视频中的人工智能几乎已经与普通的接线员没什么差别了。但事后证明，谷歌的这个视频，还是有一定的宣传和表演成分的，并不是人工智能的真实表现。
理解自然语言，是当前人工智能技术的热点。我们的手机里一般都会有一种叫做语音助手的程序，很多人家里也都有智能音箱。一些大公司的客服电话，有时候也能听到智能语音导航的声音。但是，这些程序目前只能与我们进行相当简单的交流，它们对于自然语言的理解水平仍然是相当低的。
自然语言的语义理解，对于人工智能来说，真正困难的是常识的学习。比如说，我们在日常对话过程中，突然问了一句：“什么？”我们的意思就是想表达：“你说的上一句话我没听清，希望你能重说一遍。”但是人工智能缺乏这个常识，对于这句突如其来的“什么”，就会难以理解。到现在为止，我们的人工智能专家还没有找到有效的方法，让人工智能自己去学习常识，这也是自然语言识别这些年来没有本质突破的主要原因。
一旦人工智能对自然语言的理解出现突破，我们身边的人工智能的水平一下子就会有飞跃式的进展。虽然他们的工作能力没有改变，但学会语言会让它们看起来更有灵性。而我们则有可能通过交流的方式，教会和调整机器人的工作。这使得机器人不但可以独立工作，也能够与人一起协作做事了。
具备语言能力的人工智能，将有能力取代所有常见的人类工作。诸如做会议记录、查阅资料、接待客人这类文职工作，机器人做起来肯定是得心应手的。这一阶段肯定会诞生一些外观极其漂亮的机器人，它们会取代人类做好各种服务和接待类的工作。一些专业水平比较高的机器人，应该具备更高水平的专业技能，比如具备法律专长的机器人可以从事律师类的职业，具备医疗专长的机器人可以在门诊接待病人。
大家需要注意的是，这一阶段的机器人，虽然可以进行自然语言的理解，但本质上仍然是专用型的弱人工智能。想让它们具备下围棋的能力，就需要下围棋的算法支持。想让它们能够当门诊医生，就需要对应的医疗诊断算法和数据库作为支撑。它们对自然语言的理解，不过是打开了与人工智能的语音交互接口而已。
自然语言的语义理解，很可能就是从弱人工智能突破到强人工智能的关键点。随后的人工智能，很可能会从专职向一专多能转变。你可以向为你做家务的机器人提出要求，让它利用业余时间学习围棋，那么几天之后，它就可以陪着你对弈了。这种学习的过程，很可能与我们手机下载App的过程差不多。会有免费的围棋程序可以下载，也会有类似AlphaGO和腾讯绝艺这样的顶尖围棋程序，但后者可能是付费或者会员制的。
你可能还希望你的家用机器人会弹钢琴或者会帮你化妆，这些都需要额外学习，而且不同的App的价格也会不尽相同。但不管怎么说，这一时代的到来，将意味着具体工作的彻底终结。与我们前面提到过的机器人训练师一样，在这样一个时代，设计一个可供机器人下载学习的学习包将会是一个重要的岗位。有些很感性的工作，比如跳舞，也许可以手把手地教会一个机器人，然后再由这个机器人将新学会的技能打包上传，其他机器人下载后就等于学会了。这是一个与机器人协作和共同创造的时代。
此时，绝大多数非创造性的文职工作，都可以由人工智能担任。外形酷似人类的人形机器人在这个时代也会大量出现。这一时代的到来，宣告着传统非创造性工作的终结。
在这一阶段，有一些依赖人类高级创意能力的工作，比如写小说、导演、编剧、艺术创作等创意型工作，人还能比机器做得更好。但是，这种优势能保持多久呢？
一旦弱人工智能突破了限制，成为强人工智能，它们很可能会开启一个崭新的时代。虽然他们很可能依然没有情感，也没有欲望，但它们的能力将远远超越人类。突破之后的强人工智能，很可能能够做到包括完善自身在内的绝大多数人类能做的事情。这一天何时会到来，对不起，数据不足，无法回答。
不可否认，对于人工智能的发展，很多人都心存忧虑。关于人工智能是否会成为人类的威胁这一话题，我本人是持乐观态度的。人工智能，毫无疑问是人类发明的最重要的一项工具。即将发生的一切，并非人工智能的侵略，而是人类自我的解放。当所有的工作岗位都成为历史时，人类这个物种将完成一次升级。我真的很期待这一天的到来。
（作者汪诘为科普作家，著有《时间的形状》《星空的琴弦》《亿万年的孤独》《未解的宇宙》《少儿科学思维培养书系》《迷途的苍穹》《精卫9号》等书。）