人工智能与文学艺术：是产品，而非艺术品
提要
●倘若人工智能能够自己分析文学艺术的风格，那么，这种创造性探索才能被称为创作。事实上，目前人工智能的智能模式远不如人类，本质上仍是人类的工具，是一种技术手段
●未完成主体性的人工智能所生成的所谓“经验”，无法达成刹那的“浪漫”。它的产品是不会超越诗人的作品的。人工智能的算法还只是模仿，而这种模仿仍然依附于人类的主体性创造
●人工智能不是诗人和艺术家，但在它的协助下，诗人和艺术家的潜能将被极大激发，这是一道令人向往的风景
1月15日，光明日报《文艺评论周刊·文学》就人工智能与文学艺术的关系这个话题，刊发一组文章，即《主体还是工具——人工智能与文学艺术》《人工智能写的诗，算不算“作品”——关于人工智能的“创作资格”问题》《人工智能写作是一面镜子——由机器人小封诗集〈万物都相爱〉说开去》。三位作者从各自的角度，阐述了人工智能对于文学创作的潜在影响，并对未来的更多可能性进行预测和评估，读来让人受益匪浅，有话想说。
的确，人工智能已开始介入到诗歌、散文等文艺创作之中，甚至生成的某些产品具有特定的风格，有“类人”的趋势。随着智能媒介技术的快速发展及5G时代来临，人工智能业已渗透到人类日常生活的各个方面，深刻地改变当下世界的同时，也为文学艺术创作带来了新的命题。它的应用正改变着审美客体，解构着审美主体，其间也伴生出诸多审美问题。
人工智能之于文学艺术，只是一种技术手段
技术与艺术的关系是一个古老命题。技术的进步，可以为审美实践提供更多的元素。人工智能虽然有可能改变文学艺术的生产方式，甚至改变艺术作品的范式，但它所生成的只是产品，并非真正的艺术作品。在艺术起源的早期，技术与艺术并没有什么区别，古希腊人把凡是可以通过知识学会的工作都视为艺术，对艺术和技艺、技巧不进行区分。但是，艺术与技术是不同的。艺术创作具有更强的非预期性和无规定性，属于“无目的的合目的性”。人类纯逻辑的能力可以编码，但一些超越逻辑的能力，如直觉反应、灵感不可编码，数据不能等同于知识，算法不能简单地与创作画等号。
弱人工智能在语言、感性和创造力层面，存在着显著困难。对于这些人类所独有的文学艺术创作层面的典型特质，弱人工智能目前只能做到一定程度的模拟。在语言层面，人类日常使用的语言是人类自然语言，由人类社会发展演变而来。概括来说，自然语言是人类社会约定俗成的，区别于如程序设计的语言，也就是人工语言。多数的人工智能应用程序使用“自然语言处理”（NLP），关涉的是计算机对呈现给它的语言的“理解”，而不是计算机自己创造语言。因此，对“自然语言处理”而言，创造比接收更困难，包括主题内容和语法形式。在语法上，人工智能生成的诗歌通常很不恰当，甚至有时是不正确的。人工智能的诗歌产品，虽然形式上有先锋派的痕迹、后现代的味道，或许能给予读者一种“震惊”的短暂体验，但由于没有历史深度和时间刻度，显然属于一次性过的“仿后现代”。诗歌不能缺失历史的灵魂，如亚里士多德所言，“历史没有诗歌是了无生气的，而诗歌没有历史则是乏味的”。
基于情绪和情感依赖于人类大脑中散布的神经调节这一事实，“感性”也是人工智能难以企及的能力。虽然日本软银公司开发出“云端情感引擎”机器人“派博”（Pepper），试图模拟神经调节，但效果并不理想。无论是理论层面，还是应用层面，大部分研究仍很浅表。而感性是艺术创作过程中最不可或缺的品格。
在创造力层面，文学艺术创作如“羚羊挂角，无迹可寻”，这一主体性的特质也是弱人工智能所不具备的。至于强人工智能何时拥有主体性的创造力，未来并不可期。英国认知科学家玛格丽特·博登将创造力分为组合型、探索型、变革型。她认为只有探索型才有可能适合强人工智能。然而，即使是探索型人工智能也在很大程度上依赖人类的判断，因为只有人类才能识别并清楚地说明风格化的法则。倘若人工智能能够自己分析文学艺术的风格，那么，这种创造性探索才能被称为创作。事实上，目前人工智能的智能模式远不如人类，本质上仍是人类的工具，是一种技术手段。
在完成自身主体性之前，人工智能很难剥夺人类的创作权
真理即创造原则，是18世纪早期哲学家维柯所强调的。只有人类大脑才能真正认识自己的创造物。美国历史哲学家海登·怀特也深信，人类的创造力即自我诠释，是一种前逻辑的思维能力。人类在自我认知系统与自然世界的交互之中，理解了自我和世界的关系。当反思自我时，人既是主体也是客体，大脑可以观察自身，二元对立就消失了。自反性乃是人类最主要的主体性。这种特定的自我，可以让无意义的元素涌现出意义，这也是艺术创作产生的本源之一。目前人工智能并不能实现自反性。斯坦福大学研究人员训练机器人乘坐电梯，机器人会在门前停下。它把电梯玻璃门里的影子当成另一个机器人，并不能识别一个被放大的自己的影子。
文艺创作是超验、反思和自洽的，既包括规划构思过程，又包含结构、节奏活动。它以观念的构思形成艺术的表象，并以此作为生产的前提，从而使创作活动依据人的自觉目的进行。作品包含了主体对文化的整合和想象的跳跃，有物质层面的，有行为层面的，更有精神层面的，既具有技术属性，更具备创造属性。人工智能的诗歌产品，目前只具有创造属性中的转换创新，本质上还是通过“人—机”协助、协同的方式完成的。
对于人工智能而言，算法是大脑，算力是肌体，大数据是其成长的养分。基于深度学习的机制的人工智能，并不理解自己所生成产品的意义。它所做的只是在算法的驱动下，将一种形式投射到另外一种形式上。而真正意义上的“创作”，是比“算法”复杂得多的精神活动。
人工智能并不面向文学艺术，深度学习机制丝毫不关心读者是否会欣赏其产品。所谓的人工智能诗歌，是一种浅表的类型化文本，不能让读者实现永恒崇高的神圣性审美体验，只能满足读者的好奇心。
人工智能在文学艺术创作中可以成为诗人或者作家的助手，但不可能替代诗人或者作家。文学艺术创作过程中的非创造性重复工作，可以由人工智能承担，但是创作主体的心灵世界，诗人和艺术家的感性思维能力，艺术创作主体的灵感顿悟能力，是人工智能不可获得的。在完成自身的主体性之前，人工智能很难剥夺人类的创作权。未完成主体性的人工智能所生成的所谓“经验”，无法达成刹那的“浪漫”。它的产品是不会超越诗人的作品的。人工智能的算法还只是模仿，而这种模仿仍然依附于人类的主体性创造。
在人工智能协助下，人类将激发出更多的艺术潜能
我们也应看到，在反人类中心主义的框架中，在后现代的视域下，人工智能的进化是否可以承载些许“诗性”，还不能妄下定论。人类的身体、大脑等与生俱来的结构，决定了人类对人工智能的认知局限。人脑的局限性使人类无法理解一些终极真理，人类可知晓的事物范围存在边界和上限，所以我们应避免把人工智能狭隘化。
德国思想家本雅明对技术持乐观态度，他不只怀念机械复制时代之前的“灵韵”，也为技术变革所带来的艺术新形式欢呼。他所定义的机械复制文明时代已发展到人工智能时代，人工智能不再是简单的机械复制，而审美客体并未因之面目全非。在后现代主义看来，原创性不是判断艺术作品的最高标准，艺术哲学的美的概念性过于沉重，固执的理性观念主宰着审美，艺术必须打破这种界定。艺术与非艺术、反艺术之间的区分是可疑的，艺术本应多元、异质。
文学艺术属于一种“家族相似”，是相似性之网，它的概念应该开放和敞开。随着人工智能的发展，文学艺术可能会更加多元。而多元性拒绝虚假的慰藉，它的目的是使艺术通向真理。
在人工智能的推动下，人类的生活方式、生产方式将发生前所未有的变化。艺术与人工智能在更广范围、更深层次的融合，将激发人类无限创造的潜能，新的艺术范式将产生，艺术创作也将前所未有地变得更加日常。人工智能不是诗人和艺术家，但在它的协助下，诗人和艺术家的潜能将被极大激发，这是一道令人向往的风景。
（作者：朱志勇，系黑龙江大学新闻传播学院副教授，本文系黑龙江省哲学社会科学研究规划项目“融合媒体时代生活审美化研究”阶段性成果）
人工智能会取代人类吗
会这样吗？蔡华伟绘
不久前，在中国乌镇围棋峰会上，人工智能程序“阿尔法狗”与排名世界第一的中国围棋职业九段棋手柯洁对战，以3∶0的总比分大获全胜。在此之前，它曾经以4∶1的总比分击败过同为围棋世界冠军的韩国职业九段棋手李世石，并在中国棋类网站上以“大师”为注册账号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩。两年来，“阿尔法狗”横扫中日韩围棋棋坛，并且每次表现都堪称完美。
一直以来，就有人工智能的发展会威胁到人类生存的观点，而“阿尔法狗”能在典型的反映人类智慧的围棋比赛中屡屡打败人类，更是加重了一些人的担忧。
那么，人工智能对人们工作、生活的直接影响到底有多大？它具备了人的部分能力，甚至比人类做得更好，未来会不会和人类抢“饭碗”，甚至对我们产生威胁？
具有不可
比拟的优势
未来人工智能可在金融投资、医疗诊断、企业经营、军事指挥等方面进行高水平的预测和决策
人工智能会取代人类吗？应当说，这种担忧也有一定道理。
近年来，人工智能各方面的发展都在逐渐完善，应用也越来越多，并且在很多方面的表现都超越了人类。
比如，2015年9月，腾讯财经推出了自动化新闻写作机器人。它能根据算法在第一时间自动生成稿件，瞬时输出分析和研判，一分钟内就能将重要资讯和解读送达用户。
还有，备受关注的微软小冰，作为一个虚拟伴侣型机器人，它能够模拟人的语气与人对话，聊天时让人感觉这就是一个活生生的人而并非机器。
此外，据外媒报道，摩根大通已经开发出一款金融合同解析软件，原来律师和信贷人员每年需要36万小时才能完成的工作，该软件只需几秒就能完成，且错误率大大降低。
青岛智能产业研究院智慧教育研究所副所长刘希未说：“在问题求解方面，人工智能程序已经能知道如何考虑它们要解决的问题，即搜索解答空间，寻找较优解答。在无人驾驶方面，人工智能已经可以实现长距离复杂路况下的自主驾驶。”
“未来在认知层次，人工智能还将会有广阔应用空间，例如人工智能可在金融投资、医疗诊断、企业经营、军事指挥等方面进行高水平的预测和决策。”中国科学院自动化研究所研究员孙哲南说。
而著名物理学家史蒂芬・霍金则认为人工智能给人类社会带来的冲击将更为巨大。2016年底，他在英国《卫报》发表文章预言说：“工厂的自动化已经让众多传统制造业工人失业，人工智能的兴起很有可能会让失业潮波及中产阶级，最后只给人类留下护理、创造和监管等工作。”
这样的判断还有待未来验证，不过，相比人类智慧，人工智能的确有着不可比拟的优势。
刘希未说：“和人脑相比，人工智能算法应对数值和符号计算更加精确快速，稳定可靠。特别是对于有确定规则的计算问题，人工智能可以远远超出人脑的计算速度，也更容易找到最优的解答。比如，在数值计算，图形、语音、生物特征、行为姿态等方面的识别，甚至更加复杂的预测推理任务方面，人工智能都有超越人脑的优秀表现。”
不会取代
甚至威胁人类
人工智能不具备感性思维，无法跨越到意识领域
那么，人工智能真的会因此而取代人类本身，甚至对我们产生威胁吗？记者采访的几位专家都给出了否定的答案。
首先，专家们认为，当前的计算机架构和编程模式具有本质上的劣势，使得人工智能无法实现与人脑情感、意志、心态、情绪、经验等方面的自然交互。本质上，人工智能仅仅是物质世界范畴的概念，无法跨越到意识领域。
1981年荣获诺贝尔生理学奖的罗杰・斯佩里博士曾发布著名的“左右脑分工理论”，认为人脑的左右半球有着不同分工：左半脑擅长分析、逻辑、演绎、推理等理性抽象思维；右半脑擅长直觉、情感、艺术、灵感等感性形象思维。迄今为止，人工智能的所有智能化表现仅仅在模仿人类左半脑的理性思维模式，而完全不具备右半脑的感性思维。
“也就是说，目前的人工智能技术还很难应对具有显著人类主观意识影响的社会文化和意识领域的各类问题，而人脑却可以通过长期在复杂社会环境下的学习成长轻松应对这类问题。”刘希未说。
他进一步举例说，比如人工智能至今也还没有创作出真正具有人性境界的作品。“电脑与人脑，毕竟有着机械性与生命灵性的本质区别，因此，电脑创作与人脑创作之间尚存在着难以逾越的鸿沟。个性化是人类文学艺术创作的生命，而已有电脑创作系统尚无个性可言，只不过是对已有的艺术作品的模仿、复制与重组。”
那么，随着人工智能的不断发展完善，将来是否有可能实现这种自发的情感智能呢？
“情感智能化分成两个层面，一个是让机器本身具有情感，另外一个是让机器理解人的情感，两者是不一样的”，中国科学院自动化研究所研究员易建强说，“让机器去理解人的情感，这件事是有可能做到的。目前有一部分机器人系统能够做到部分理解场景、环境及对话内容，并根据其结果做出相应的反应或者表情。但要机器人或人工智能系统完全达到人类的水平，有自发的情感和创造性，那是很难实现的，或者说不可能实现。”
中国自动化协会副理事长、秘书长王飞跃对此表示认同，“我个人认为100年内无法实现，或许永远不可能实现，除非重新定义什么是人的情感、理解、推理等等。原因很简单，人们现在都还不清楚这些情感的内涵、产生的过程及其方式。”
将成为人类
发展的加速器
人工智能的确会对人类就业造成一定冲击，但人类的工作不会消失，而是转变为新的形式
科学家们还认为，人工智能技术只是人类智慧创造的一种新型工具，它有助于人类更快做出突破，提高我们应对那些亟待解决的全球性难题的能力。
“我们需要人工智能这个强大的工具来帮助处理复杂问题，预测未知，支持我们实现以往不可能的目标。”王飞跃说。
专家们表示，很多划时代的科技成果必然引发人们生活方式的改变，短期内很可能难以被接受，但若放眼历史长河，就会发现，所有重大的科技革命无一例外地都最终成为人类发展的加速器，同时也是人类生活品质提高的根本保障。
“人工智能技术的出现也同样如此，它的确会对人类的就业造成一定冲击。比如，人工智能更适合处理简单重复、规则确定或者通过案例学习可以找到有效处理规则的问题。像安检、看病理切片和监控视频审核等交给人工智能更为高效可靠，这些工种也因此比较容易受到冲击和替代。”不过，易建强表示，不必因此就担心它会彻底取代人类。“以第一次工业革命为例，它不仅仅是让人类的既有工作被取代，同时会制造出足够多的新的就业机会。大多数情况下，工作不是消失了，而是转变为新的形式。”
易建强说，马车被汽车取代就是一个非常典型的例子。当年，汽车开始进入大城市并逐渐普及的过程中，曾经在数百年的时间里充当出行工具的马车，面临着“下岗”威胁。但后来的事实证明，新兴起的汽车行业拥有比传统马车行业多出数千倍甚至数万倍的产值和工作机会。
“现阶段，在一个真正实现人工智能的工作场景中，传统劳动者也并未被‘下岗’，只是改变了角色而已。仍然需要人类对人工智能的表现进行监控，进行情报采集与分析，以及开展预测性的实验与评估，引导性的过程管理与控制。”王飞跃说，“我相信将来人类90%以上的工作是由人工智能提供的，就像今天我们大多数的工作是由计算机和各种其它机器提供的一样。”
《人民日报》（2017年07月07日20版）
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人工智能会取代科学家吗
传统认为，科技工作因其高度的创新性，因此科技工作者很难被人工智能取代。但日前，国际学术期刊《自然》发表的一篇论文吸引了大家的眼球。科学家们改造了一种汽车装配线上常见的机器人，让它可以在化学实验室内工作。通过与机器学习算法相连，这种机器人可以使用和人类化学家一样的标准分析仪器，“相当于使研究人员而非仪器变得自动化”。同时，由于它和人类体积相当，可以在传统实验室内工作，而无须建立或改造新实验室。在提高一种聚合光催化剂性能的实验中，这款机器人在2～3天内便优化了反应条件，而人类要几个月的时间才能做到。原因之一，就是这种机器人采取了激光扫描和触觉反馈相结合的方式实现定位，而不是视觉系统——不用“看”的机器人无须光亮，因此极大地提高了光催化实验的效率。研究者认为，这个机器人将在传统实验室有更多应用。那么，人工智能会取代化学家吗？会取代科学家吗？本期，我们邀请兰州大学化学化工学院教授王为，中国科学院自动化研究所研究员侯增广，和中国科学院物理研究所研究员王磊一起来谈谈这个话题。
1.人工智能已成为科学家的好帮手
侯增广（中国科学院自动化研究所研究员）：简单地说，《自然》刊登的论文在技术方面有两个亮点。一是采用机器人代替传统实验室的实验员，克服了光催化实验人工操作过程中的一些问题。这个实验应用的就是常见的具有机械臂的移动机器人平台，它连续运行了8天，做了688个实验。第二个亮点是采用了贝叶斯算法，这是一种基于概率统计的分类算法，使实验效率大大提升。
机器人最早在制造和生产领域得到应用。目前，在科学发现领域，机器人在精度要求比较高的场景中，如时间精度、位置精度、操作精度等，有了很多应用。例如，人工授精要求把精子准确地送入卵子中，精度要求比较高，这类任务如果采用机器人将比人工操作的效率高很多。
人工智能的应用给科研带来很多新变化，增加了新可能。比如，采用人工智能方法对数据的采集更客观、分析更准确。同时，人工智能有强大的计算能力，能够发现人容易忽略的小样本事件、罕见样本事件，可能给科学研究带来意想不到的发现。
王为（兰州大学化学化工学院教授）：人工智能如何帮助化学家？我们首先要理解“化学学科”和“人工智能”的内涵和外延，判断它们各自面临的瓶颈和发展的方向，再分析它们可能采用什么方式交汇融通。
化学是发现和创造物质的学科。要解决的基本问题包括：物质如何（精准）创制？物质的组成和结构如何？物质有什么（独特）的功能？上述问题的解决，从根本上讲需要对微观物质世界的底层逻辑形成理论体系。因此，化学学科既需要动脑，也需要动手：从发现和创造物质的实践中获得数据，从数据中总结新的经验和规律，再从经验和规律中指导未知的、获得新数据的实践。简言之，化学学科的发展需要从微观到宏观的多尺度层级上，高效精准获取数据、建立数据和理论之间的强连接、完备理论体系。
新一代人工智能的核心是在大数据基础上将智能问题转化为数据问题，其发展需要三个核心要素的支撑：计算能力、海量数据、数学算法。人工智能的基本层级是智能放大和综合，包括信息的采集、录入和分析。进阶层级是智能预测，即在大数据基础上预测特定事物的发生概率。高级层级是智能学习，即通过算法上的革新，突破人类的思考模式，在基本规律下自主地创造机器的思考模式，从而输出全局最优的结果。
人工智能在化学领域中的应用初见端倪。其对于化学家的帮助可能表现在以下几个层级：一是辅助动手，高效获得数据。二是辅助动脑。通过对海量数据的分析，人工智能可能预测出新的物质合成途径、发现物质的新功能、建立新的逻辑连接（构效关系）等。三是针对化学领域的核心问题，通过深度学习（算法创新）和深度自动化，实现动手和动脑的深度结合，完成自主创新。以此标准衡量，人工智能在化学领域中的应用还处在起步阶段。《自然》这篇工作的核心亮点是提供了高效获取数据的深度自动化研究平台，为将来动脑和动手的有效结合起到示范作用。
王磊（中国科学院物理所研究员）：今天的人工智能已经在科研领域给科学家带来很多帮助。我们可以想象，爱迪生发明灯芯，要对各种材料不停试错，如果有这种机器人的帮助，那可能提早电灯的发明。其实，在科研领域有很多类似的应用。比如我们中科院物理所，在晶体材料的合成和生长上，就使用人工智能作为辅助。我们所几辈科研人员在这个行业深耕几十年，留下了丰富的实验数据，但都是写在纸上的。我们把这些实验记录数字化，再“训练”一个识别程序，就能用来预测晶体能不能长成等。再比如，在材料科学中，很多时候科学家们要从材料微观组成，例如原子排列顺序等，来推测材料可能具备的宏观功能，例如亲水性等。通常这个计算是很复杂的，需要耗费大量时间。现在，人工智能通过“学习”之前的计算结果，已经可以完成这部分工作。当然，其准确性还有很大提升空间。
2.什么样的科技工作者会被替代
王为：我的基本观点是：人工智能在未来会替代重复性的化学实验和测试工作，有可能改变甚至变革化学研究的范式，但从根本上无法替代化学家。
就获取数据而言，人工智能在预先设计的化学实验中表现得更加高效。相较于人的操作，其标准化程度更高、误差更小，能帮助化学家获得更大量的、标准化的、可对比的数据。就数据分析而言，相比于人类记忆以及理解数据的局限性，人工智能可以更为精准、有效地收集、分析、整合数据，并可能寻找到相应的规律。因此，人工智能有可能在化学领域的应用中率先取得突破，从而改变甚至变革化学研究的基本模式。
而取得突破的先决条件至少有两点。一是获取海量数据。人工智能的基础是大数据。就机器学习的需求而言，目前化学领域所能提供的数据数量非常有限、可对比度极低。二是实现算法创新。基于化学领域提出的特定科学问题，在海量数据存在的前提下，通过算法创新，突破化学领域现有的思考模式和理论框架，锁定多参数复杂体系的最优解。就此而言，人工智能在化学领域中的应用还有很长的道路要走。
侯增广：人工智能很可能给实验室带来巨大变革，甚至出现无人实验室。但我认为，短时间内，人工智能和机器人不能替代科学家。我们看《自然》刊登的这个实验中，进行实验顶层设计的，比如实验架构等，还是科学家，机器人和人工智能只不过是人的手和眼的延伸。我认为，即便深度学习等人工智能方法发展起来，也不太可能替代科学家。因为人工智能是建立在算法之上，它的能力的获取是基于大量数据得来的，强大的基于数据的计算能力是人工智能的核心能力。但人工智能和真实的生物智能还有很大差距，人从来就不是这么思考的，人类的智能是基于知识、而非基于数据的。而这点，人工智能还做不到。比如我们课题组在研究手术机器人。在某些方面，它的精准度比普通医生要高。但是人体是非常复杂的，每个人的情况也千差万别，遇到复杂病灶、复杂障碍如何处理？这点机器人还不行，比不上经验丰富的医生。因为这些能力和判断都是基于经验知识的，而非简单数据。
王磊：科研中，那些重复性高的、有固定流程的工作可能被替代。但对于是否能替代科学家这个问题，我的看法是比较保守的。比如我们物理学，最重要的是在现象中发现新的物理定律。但目前的人工智能算法，还看不到能发现新物理定律的可能，作出创新性发现的可能性比较小。我现在做的深度学习与计算物理交叉的研究，起码目前还没有看到人工智能能够取代科学家的证据。虽然现在也有很多实验模拟一个环境，看看人工智能是否能取得重新发现。比如给人工智能万有引力定律发现之前的各种数据，看人工智能能不能像牛顿一样发现万有引力定律。有些实验声称获得了很好的结果，但仔细研究这些实验，会发现其中有很多可控的空间。因此，我总体认为，目前的人工智能做出创造性发现的可能性比较小。
3.人工智能是否会引发与人争工作的伦理隐忧
侯增广：我觉得这方面担忧是不必要的。我们借助人工智能和机器人可以提高工作效率，把人从重复性的、危险性的工作中解放出来。这是一种社会的进步。当然，人工智能的发展也面临很多伦理问题，这不可能在一个访谈中尽谈。我只能从我所在的这个领域谈一个伦理问题的例子：目前的人工智能方法是不能够保证计算结果百分百正确，我们应该把什么样问题的决定权交给人工智能？如果出现失误，这个责任应该由谁来承担？我们再以手术机器人为例。之前说过，人体是十分复杂的，手术中会遇到各种各样的状况。如果是人做手术，他很清楚自己能力或技术的边界在哪里，什么样的问题是他不能解决的。因此，可以及时向老师、前辈请教，或者邀请其他科室的大夫来会诊。但如果是机器人自主做手术，它是按照程序来运行的，这个程序不可能包含所有可能发生的情况，机器人也不会清楚自己能力和技术的边界。那么，在某些程序交由机器人来判断和决定的情况下，一旦手术失败，这个责任由谁来承担？是算法的研究者，是机器人的制造商，还是按下操作键的医护人员？这是一个值得大家关注的伦理问题。
王磊：每一次技术的更新换代，都会带来产业的变化，某些工种可能被替代，从而引导劳动力向不同的方向分流。我觉得从人类整体的发展而言，与人争工作这个伦理问题可能不是最急迫的。我们目前讨论更多的伦理问题，是如何让机器不“染上”人类的偏见。我们知道，人工智能是基于大数据的，这些数据集的标签的制备过程都需要人。特别是，原来数据集是由人写的，可能会进行克制。现在数据集都是互联网搜集的，偏见很难避免，比如基于肤色的偏见、基于性别的偏见等。那么，在人工智能的应用中，如何在算法中去除这些偏见，是我们要面对的比较紧迫的伦理问题。
（本报记者 齐芳）
人工智能为什么不能代替人类―中国经济网
■吴荻枫
人工智能没有意义的概念，没有价值观，终究只能是人的工具，而不可能超越人类。
近年来，人工智能技术发展极其迅速，各种智能设备、智能软件已走进千家万户，改变了我们的生活方式和工作方式。因此，不少人认为，在不久的将来，人工智能将会全面代替人类智能，甚至超越人类智能。不过，这种观点过于悲观，人类的思想和行为中最重要最独特的部分，是人工智能无法实现，更无法替代的。
人工智能不管多么发达，归根结底，都是在人类给定的框架下解决问题。比如，某人每天上下班，公司和家之间的距离有15公里。他可以选择的交通工具包括打的、公交车、地铁、自驾车、共享单车，以及这些工具的组合。如果他去问导航软件，导航软件可以根据他的要求以及实时路况，给出一个最优的出行方案。这在现实中往往是很有用的。然而，虽然有不少人会选择在工作地点附近买房或租房来解决通勤问题，导航软件却绝不会给出搬家的方案。因为导航软件的运行程序，或者说运行框架没有这种手段可供选择，但人却不会受既有框架的约束。
人工智能也不能主动确定需要解决的问题是什么。举一个非常简单的例子，如果我问智能应答软件：“帅帅在哪里，你看到帅帅了么？”它要么回答不知道，要么给出一个错误的答案。而我如果拿这个问题去问人，被问的人不管知识水平如何，第一个反应恐怕都是：“你说的帅帅是谁啊？”我就会告诉他，帅帅是我的小狗，是什么样子，有多大，有什么特点，等等。可见，人类首先能够主动确定要解决的问题是什么，也就是说确定目标。我举的这个例子非常简单，以后人工智能或许也能应对，但并不是软件学会了如何确定问题所在，而是设计人员扩充了或者改变了软件运行的程序或框架。
总之，如果人类确定了问题，确定了可用的手段或者信息，人工智能可以给出答案，乃至近乎完美的答案。但是，人工智能不会设计这种目的―手段的框架，也不会主动突破这种框架。
人是追求意义的智慧生物，因此有自己的价值观。人类赋予某些事物以意义或价值，才构成了目的―手段的逻辑关系。也就是说，人能知道自己要的是什么，怎样才算是达成了目的。而人工智能没有意义的概念，需要人类将具有意义的逻辑关系编码输入，人工智能才能按照这种关系工作，但它本身无从建立这种关系。
人以意义来理解世界，也以此与他人交流、合作。米塞斯曾举过一个例子，假如某人闯入了一个从未去过的原始部落。那些原始人未开化，没有语言，或者即使有语言他也听不懂。但是，如果他看到这些原始人架锅生火，他就会知道，他们是要做饭了。人类有相似的心智结构，即使语言不通，也可以相互理解。如果换成机器人呢？除非是科幻电影里那些由演员扮演的机器人，否则它只会搜索和输出代码，而不会真正试图去理解眼前所发生的事。
可见，人与人工智能最大的不同，就是人通过意义和价值与外部世界建立联系。这是人作为主体而不是客体的基础，也是人类合作和创新的基础。人工智能没有意义的概念，没有价值观，终究只能是人的工具，而不可能超越人类。
值得注意的是，我们可以看出，主流新古典经济学的理性经济人假设，正是将人当成了在既有目的―手段框架下寻求最优解的机器。这其实是省略了人的行为中最具有本质性和创新性的部分。理性经济人所构成的经济体，是静态的、机械的，被动的，充其量是人工智能的世界，而不是人类社会。
经济学是价值中立的科学，因此经济学不研究也没有足够的能力研究某个个人究竟应该确定什么具体的目标，运用什么具体的手段，但是，经济学应该将个人在目的―手段框架的行为模式纳入研究的范畴，否则就是舍本逐末，具有难以克服的缺陷。
（作者系西南民族大学讲师）