人工智能的伦理挑战与科学应对
【光明青年论坛】
编者按
2023年2月21日，中国外交部正式发布《全球安全倡议概念文件》，呼吁“加强人工智能等新兴科技领域国际安全治理，预防和管控潜在安全风险”。在中国式现代化进程中，人工智能的技术革新是助推我国科技创新的重要力量之一。作为最具代表性的颠覆性技术，人工智能在给人类社会带来潜在巨大发展红利的同时，其不确定性也会带来诸多全球性挑战，引发重大的伦理关切。习近平总书记高度关注人工智能等新兴科技的发展，强调要加快提升“人工智能安全等领域的治理能力”，“塑造科技向善的文化理念，让科技更好增进人类福祉”。为此，本版特组织几位青年学者围绕人工智能的伦理挑战与科学应对展开讨论，并邀请专家予以点评，以期引发学界的更多关注，为推动人工智能健康发展贡献智慧。
与谈人
彭家锋 中国人民大学哲学院博士生
虞昊 华东师范大学政治与国际关系学院博士生
邓玉龙 南京师范大学哲学系博士生
主持人
刘永谋 中国人民大学哲学院教授、国家发展与战略研究院研究员
1.机遇与挑战并存的人工智能
主持人：新技术革命方兴未艾，以人工智能等为代表的新兴科技快速发展，大大拓展了时间、空间和人们的认知范围，人类正在进入一个“人机物”相融合的万物智能互联时代。请具体谈谈人工智能给人类社会发展带来什么样的机遇？
彭家锋：人工智能、大数据、物联网、云计算等智能技术蓬勃兴起，对人类社会的方方面面产生深刻影响，推动整个社会逐步迈入智能社会。在此过程中，存在许多重大历史机遇需要我们把握。就技术治理而言，人工智能作为一种治理技术，正在助推社会治理的治理理念、治理方式、治理效能等方面的变革，将传统技术治理提升至智能化新阶段，呈现出“智能治理的综合”趋势。智能治理将全面提升社会公共治理的智能化水平，主要呈现出四个方面的特征：一是治理融合化，即促进各种智能技术与其他治理技术相互融合，大幅度提升智能社会的治理水平；二是治理数据化，即以日益增长的海量数据为基础，通过对数据映射出来的“数字世界”进行社会计算，实现治理目标；三是治理精准化，即发挥智能技术强大的感知能力、传输能力和计算能力，将传统的粗放治理转变为精准治理；四是治理算法化，即不断完善智能决策系统，尝试将程序化的算法决策扩展到更多的决策活动中，从而提高决策质量。
虞昊：人工智能有助于反思人类社会得以建立与发展的基础。随着分析式AI向着生成式AI不断演变，尤其是生成式AI初步展现出判别问题、分析情感、展开对话、创作内容等越来越具有人类特征的功能，原本属于人类的领域正被人工智能以另一套由“0”与“1”构成的计算机语言逐步侵蚀。这既是对人类社会的冲击，也势必会在更加平等的开放性框架中增强人类的主体性，促进人类社会进一步发展。
邓玉龙：总体来说，以人工智能为代表的新科技发展，显著提升了社会生产力。例如，生成式AI不但能完成传统AI的分析、判断工作，还能进一步学习并完成分析式AI无法从事的创造性工作。从人机交互的角度来看，人工智能也促进了生产关系的高效发展。具体表现在：一是刺激劳动形态的转化。人工智能高效承担大量的基础机械性劳动，人类劳动则向高阶的创造性劳动转化，由此引发社会层面的劳动结构转型、升级，并且以人工智能为中介，社会范围内的劳动整合、协调能力也实现升级。二是促进劳动场域的重构。随着劳动形态的转化和劳动的社会化扩展，人工智能将劳动从固定场域中解放出来，人类劳动的灵活性增加。相比于创造性劳动，机械性劳动更加受到空间和时间的制约，而在人工智能从技术层面替代更低边际成本的基础性劳动之后，人类劳动空间和时间的自由性实现跃迁。三是对主体的发展提出了更高要求，尤其是对主体适应社会发展提出了更高要求。人工智能技术的发展对人类传统的知识结构提出挑战，要求人类更新原有的知识结构以适应社会发展需要，也对教育提出更高要求，教育模式和教育内容需要更契合科技发展的水平，培养更加全面发展的人才。
主持人：人工智能的一系列产物在给人们带来生活便利的同时，也一定程度上引起大家对其可能引发的伦理挑战的警惕。一些人关注人工智能的风险问题，对人工智能的推进有些焦虑。如何看待这种警惕和焦虑？
虞昊：人工智能的风险以及由此带来的焦虑，是完全可以理解的。但我们无法返回一个没有人工智能的世界，人工智能已然深度介入人类社会，试图遏制人工智能的推进只能是螳臂当车。同时我们对人工智能的发展也不能放任不管，无视甚至于压制人工智能的推进只能是掩耳盗铃。因此，我们应该正视这种焦虑，在发展人工智能的过程中探求解决方案，在人工智能带来的风险中寻求危中之机。
邓玉龙：我们应正确看待这种焦虑。要看到，焦虑有其积极的意义，它体现人类的忧患意识，催生对人工智能风险的预见性思考，提醒我们注意焦虑背后人工智能技术发展存在的问题。正确对待焦虑有助于积极采取措施防范风险，辩证分析焦虑中先见性的思考，通过社会治理模式的升级化解风险问题。同时，仅有焦虑和恐惧是不够的，更重要的是积极解决人工智能发展带来的社会问题。从劳动的角度看，人工智能确实会取代部分人类劳动，推动劳动结构转型升级，让劳动向着碎片化、个体化方向发展，劳动者处于弱势地位，面临着“机器换人”的挑战。但是我们也应该理性认识到，人工智能不是对人类劳动能力的完全替代，而是对劳动者提出了更高的要求，要求劳动者掌握科学知识，将技术的发展内化为自身能力，在更具创造性的劳动中实现自身价值。
彭家锋：任何技术的发明使用，不可避免地伴随着这样或那样的风险。人工智能技术自然也不例外，在其应用过程中，同样引发了诸如隐私泄露、算法歧视、法律责任等风险问题。因此，关注人工智能的风险问题，并由此对人工智能的推进产生焦虑，具有一定理论依据和现实基础。但更应当清醒地认识到，人工智能的某些相关风险可以提前得到规避，并不必然会发生；即便真的发生，也仍可不断寻求化解风险的有效手段。以个人隐私滥用风险为例，在治理过程中，虽然不可避免地会涉及个人数据收集和分析处理，但可以通过建立完整的规范和监管体系来保护个人隐私，降低滥用风险。
2.人工智能科技竞争的“伦理赛道”
主持人：习近平总书记在以视频方式出席二十国集团领导人第十五次峰会时指出，“中方支持围绕人工智能加强对话，倡议适时召开专题会议，推动落实二十国集团人工智能原则，引领全球人工智能健康发展”。请谈谈“人工智能原则”应包含哪些内容？科技向善的文化理念对推动全球人工智能健康发展具有怎样的现实价值？
彭家锋：为应对人工智能等新科技快速发展带来的伦理挑战，2022年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于加强科技伦理治理的意见》，其中明确了“增进人类福祉”“尊重生命权利”“坚持公平公正”“合理控制风险”“保持公开透明”等五项科技伦理原则。我认为，这五项原则基本涵盖了人工智能原则的伦理要求，彰显了科技向善的文化理念。科技向善的文化理念，根本目标是让科技发展更好地服务社会和人民，带来良好社会或社会公益的善。科技向善对推动全球人工智能健康发展至少具有以下三个方面现实价值：一是塑造公众信任。公众对人工智能的信任很大程度上并不完全由相关风险程度决定，而是取决于公众的利益与价值是否得到足够重视。后者正是科技向善的内在要求。二是引领技术创新。科技向善的文化理念将在技术创新发展过程中发挥价值引领作用。三是促进全球合作。科技向善的文化理念试图在全球范围内建立人工智能伦理规范的“最大公约数”，各国在达成伦理共识的基础之上，能够建立互信，实现更加充分深入的国际合作。
虞昊：个人认为，人工智能原则也应包含非对抗与非失控的理念。非对抗意味着不应将人工智能视作人类社会的对抗性存在，人工智能已经成为人类社会的构成性要素，我们必须持更为开放的态度去面对人工智能。非失控意味着不应放弃对人工智能的伦理规范，应以智能的方式去规范加速发展的人工智能。如果以上述理念为前提，也就是说，在支持人工智能发展的情况下，科技向善的文化理念在推动全球人工智能健康发展中就变得极为重要。此处的“善”在国家治理层面即指向“善治”，而当人工智能的发展从国家范围扩展到全球范围，“善治”就在构建人类命运共同体的意义上拥有了更贴近现实的内涵。各国应摒弃冷战思维与零和博弈，基于善意与友谊共同思考人类作为整体如何在人工智能的冲击下通往全球性的“善治”。
邓玉龙：2019年欧盟发布《可信赖的人工智能伦理准则》，2021年中国国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能伦理规范》（以下简称《规范》）。与欧盟发布的伦理准则相比，《规范》体现了中国特色社会主义的制度优势，旨在将伦理规范融入人工智能全生命周期。人工智能发展的根本目的是促进人的全面发展，因此，我以为，人工智能原则还应体现共享和有序发展的要求。共享，旨在防止人工智能的技术垄断。科技发展应该兼顾全体人民的利益，而不是服务于少数群体，由全体人民共享科技发展成果，推动全球科技水平的共同增长。有序发展，旨在防止人工智能技术的无序扩张。人工智能技术的发展最终是为了提升人的幸福感，推动科技有序发展能够促进人机和谐融合，有效预防潜在无序扩张的风险。
主持人：从规范层面来说，伦理反思对规范人工智能发展的作用主要体现在哪些方面？
彭家锋：近年来，世界各主要国家在人工智能领域竞争日趋激烈，纷纷将人工智能发展置于国家发展的战略层面。比如，美国陆续出台《国家人工智能研究和发展战略计划》（2016）和《关于维持美国在人工智能领域领导地位的行政命令》（2019）；欧盟先后发布《欧洲人工智能战略》（2018）和《人工智能白皮书》（2020）；中国也较早发布了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》（2016）和《新一代人工智能发展规划》（2017）。人工智能科技竞争的客观局面已然形成。在此背景下，如果忽视人工智能技术发展所带来的全球性风险与挑战，极有可能陷入技术赶超的竞争逻辑。因此，亟须规范人工智能的科技竞争，而倡导伦理反思或许就是一条可行之路。伦理反思的意义至少在于：一是设定伦理底线。人工智能技术的开发和应用需要遵循一些基本的价值理念和行为规范。只有守住伦理底线，才有可能避免颠覆性风险的发生。二是实现敏捷治理。伦理反思是一个动态、持续的过程，贯穿于人工智能科技活动的全生命周期。为了确保其始终服务于增进人类福祉和科技向善的初衷，需要保持应有的道德敏感性，以灵活、及时、有效的手段化解人工智能带来的各种伦理挑战，确保其在科技向善的道路上行稳致远，实现良性发展。
邓玉龙：人工智能科技竞争是为了促进科学技术发展，而科学技术发展的最终目的是推动人类社会的进步。人工智能科技竞争不应该仅包括技术竞争的单一维度，更不应该通过技术优势遏制他国的科技发展，而应该是在人工智能科技条件下的综合性竞争，通过良性竞争促进全球人工智能和全人类的共同发展。其中就应该包括社会治理竞争，通过社会治理保障社会公平，因而对社会中人与人关系的伦理反思构成人工智能科技竞争的有机组成部分。首先，伦理反思对人工智能科技竞争提出了更高的要求。人工智能的公平性、可信任性、可解释与透明度、安全性不仅是伦理要求，也代表了人工智能技术的发展方向，是人工智能科技竞争需要抢占的技术制高点。科技的发展是为了人的全面发展，因而人的发展内嵌于科技发展要求，伦理反思有助于防止工具主义的泛滥。其次，伦理反思为人工智能科技竞争提供价值引导。伦理反思注重保障人的权利，科技发展并不是社会发展中的唯一衡量因素，我们还应该关注其中多样性的因素，尤其注重保护特殊群体的利益，例如防止数据鸿沟等不良影响。伦理反思有助于实现人工智能的综合性健康发展。
3.人工智能安全与人的全面发展
主持人：科学探究一直以来都是人们认识世界和了解自身的重要认知方式，人工智能等信息产业的革命如何影响着人们的认知方式？
彭家锋：人工智能等信息产业的革命，促进了科学研究新范式——数据科学的诞生，进而对人们的认知方式产生深刻影响。数据科学被认为是继实验、理论和模拟之后的新的科研范式。相较于传统科学，数据科学融合了统计和计算思维，通过人工智能等技术提供的海量数据、强大算法和算力，能够直接从数据中寻找相关关系、提取相关性或者预测性知识，进而产生一种基于相关性的科学思维模式。但这种相关性并不一定能够转化为因果关系，因为可解释性对于从数据科学技术确定的相关性中提取因果解释至关重要，而相关技术一般都缺乏必要的透明度和可解释性。数据科学更可能成为一种预测科学，但是预测并不是科学追求的唯一目标。通过揭示世界的潜在因果结构来解释和干预现象，也是科学的两个重要目标。因此，尽管数据科学能够通过分析大量数据生成相关性知识，却不能直接产生因果解释。对此，传统科学的可检验性假设方法和因果规律探求仍有其重要价值。数据科学并非取代传统科学，相反，两者将相互补充，共同成为人类探索世界的有效工具。
虞昊：显而易见的是，随着人工智能向着通用人工智能迈进，其能够为人们提供的教育资源、生活娱乐、工作讯息也越来越丰富，人们势必越来越依赖于通过与人工智能进行交互来获取外界信息。因此，当人工智能深度地构成人们认知世界的滤镜时，若不对人工智能本身具有重复性、同质性倾向的认知框架保持警醒，人工智能可能扭曲人们的认知方式直至影响人的主体创造性。
邓玉龙：以人工智能为代表的全新技术发展被称为第四次工业革命，其中最显著的特征就是机器与人类的深度融合，机器不再作为一种外在性的工具被人类使用，而是在与人类的深度关联中影响人类的认知方式。一方面，信息产业革命丰富了人类认知的联结方式。人工智能和大数据技术的发展促进人类的分析逻辑从因果关系扩展为相关关系，对相关关系的重视使人工智能可以从大数据而非小数据维度获取信息，为人类认知提供新的视角。按照传统人类认知方式的理解，因果关系要求关于世界的认知是确定性的，而这在数字时代的复杂性社会中很难实现。人工智能对相关关系的认知填补了这一缺失，允许我们在无法掌握确定信息但在掌握大量数据的条件下对未来趋势作出预测。另一方面，如果我们对人工智能等科技的输出结果和生成内容盲目信赖，将结果和内容与经验事实之间进行绝对等同的连接，误认为是事实的全部，那么我们就会丧失人文主义抽象反思的能力，对此我们应当保持警惕，始终坚持反思和批判的人文精神。
主持人：如何调适人的主体创造性与信息高度集成共享之间的关系？
彭家锋：当人们逐渐将更多创造性工作交由人工智能完成，不免让人担忧人工智能是否将会威胁到人的主体创造性。从人机关系的角度来看，这种担忧是基于一种人机敌对论的视角，认为人工智能挤压了人的主体创造性空间，是替代逻辑的延续。但从人机协作的视角出发，将人工智能看作人的得力帮手，通过创造性地使用人工智能可以赋予人类更大的创造性空间。比如，在进行文字写作、多媒体脚本、程序代码、文稿翻译等工作时，可先由人工智能高水平地完成草稿工作，然后再由人类进行一些创造性的调整和发挥。此时人工智能生成的内容将成为进一步创作的原材料，人类将以更高的效率投入创造性活动之中。当然，要实现以上效果并非易事，不仅需要思想观念的转变，还应在制度安排、教育方式等方面作出相应调整。
虞昊：面对信息高度集成共享的人工智能，人有可能转变为算法的动物。试想下述场景：当依据人工智能展开行动变得足够便捷有效时，行动者便会倾向于采信人工智能，此时，看似是人类行动者基于自然语言在进行互动，实则是算法逻辑基于计算机语言在进行数字化运转。于是，人的主体创造性被侵蚀，人可能沦为算法动物。对此类情形，我们应该保持足够的清醒与警惕。
邓玉龙：人工智能技术生成的内容（AIGC）具有高度集成共享的特性，能够高效地对人类知识进行数据挖掘、信息生成。调适人的主体创造性与信息高度集成共享之间的关系，我们需做到如下几个方面：首先，需要通过人的创造性扩大AIGC数据库，当下AIGC主要是依赖于大语言模型，以大量的网络文本作为训练数据库生成的，通过人的创造性生成可以不局限于网络文本，而是进一步扩展数据库的训练文本，从而提高其丰富度。其次，需要通过人的创造性为AIGC提供价值训练，通过人的创造性生成的价值立场、伦理法则等与AIGC的训练数据库相融合，从而建构可信赖、可持续的信息高度集成共享机制。最后，需要将人创造性生成的内容与AIGC共同作为人类知识的来源，人类知识的获得不能仅仅局限于AIGC，而是需要人发挥其主体创造性对人工智能技术生成的内容进行反思和拓展，将人类无法被数据化的、经验性的知识与AIGC数据化的知识融合成为人类知识的来源。
（本版编辑张颖天整理）
人工智能时代的工作变化、能力需求与培养
摘要：在人工智能时代，程序化工作和一部分非程序化工作将被人工智能取代，工作将向高度智慧化转移，劳动者的工作定位将发生升级方式、介入方式、前进方式、转移方式和集中方式等不同的变化。为了适应人工智能时代，要在学校教育和企业教育中注重提高受教育者的人工智能素养、培养创造性思维能力、社会交流能力以及环境应变能力。应对人工智能时代培养所需人才的关键措施包括：突出个性化培养理念；构建人工智能素养教育体系；实施问题导向及跨学科合作探讨的学习方式；利用人工智能技术提高学习效率。
关键词：人工智能；工作定位；能力需求；能力培养
基金项目：本文系中国社会科学院登峰战略企业管理优势学科建设项目、中国社会科学院京津冀协同发展智库研究课题的阶段性成果。
当前，我们正处在全面进入人工智能时代的过渡期，几乎所有领域都出现了装载有人工智能技术的机械设备。18世纪中期以来，人类历史上先后出现了蒸汽机、内燃机与马达、计算机与互联网技术。这些技术极大地改变了人类的生产生活方式，推动了人类社会的发展。可以说，人工智能是继三大技术之后的又一重大技术。况且，与以往技术不同，人工智能可以替代人的脑力劳动，这将大幅度地改变人们现有的工作内容，并要求人们拥有不同于以往的特殊能力。然而，关于如何界定人在人工智能时代的工作定位及所需能力、如何培养人工智能时代所需要的人才，是尚未解决的课题。目前，有研究围绕人工智能可能产生的就业影响，尤其是结构性失业风险以及社会经济对策等方面进行了分析（万昆，2019；陈明生，2019；王君等，2017；潘文轩，2018），也有研究对人工智能背景下职业教育体制改革与发展问题进行了探讨（南旭光，汪洋，2018；毛旭，张涛，2019；丁晨，2019），但深入到工作能力层面，从劳动者角度探究人工智能时代的人才培养问题的相关研究还较为少见。鉴于此，本文基于技术—工作—能力—培养的视角，结合前沿研究进行理论分析，阐明人工智能对工作业务的影响机制，明确人工智能时代的工作定位与能力需求，探讨能力培养的战略思路和关键方法。
一、人工智能时代的工作变化
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是指可以感应环境、做出行动，并获取最佳结果的合理主体（RationalAgent）（S.J.Russell，P.Norvig，2018）。感应环境、做出行动和获取最佳结果，属于人的智慧行为，而这些行为通过计算机程序（合理主体）被再现出来，就成为了人工智能。换言之，人工智能就是具有人类智慧的计算机系统。而在现实的工作环境中，人工智能的计算机系统又是与大量的感应器、超高速通信网、大数据收集分析装置、终端设备、机器手等组成更为复杂的系统来进行实际作业的，如机场出入境管理的人脸识别系统、汽车自动驾驶系统等。因此，可以说人工智能就是装载有可以模拟人类智慧行为的计算机程序的自动化设备。
现阶段的人工智能可以在一定程度上替代人完成识别、决策和操控方面的任务。在识别方面，人工智能可以进行信息判别、分类与检索，如从影像中发现癌变征兆；从音调语速中检测情绪；从图像中监控设备异常、天气异常、用户账号异常等。在决策方面，人工智能可以进行数值形式下的物象评估与匹配，如预测销售额、GDP指标、民意度、信用风险、病变风险；推断消费者爱好、产品推销时机；根据消费者爱好、习惯不同而推荐不同内容的商品广告等。在操控方面，人工智能可以进行表现生成、设计行动最佳化及作业自动化，如自动撰写新闻稿件、概括文章大意；设计项目路线图、商品标识、网页布局、药品成分、建筑物结构；优化游戏策略、送货路线、店铺布局；实施自动驾驶、客户咨询等。只要人规定好了计算机程序的信息处理目的和分析方式，人工智能就能准确无误地替代人工进行作业（安宅和人，2015）。
（一）工作变化的特征
人工智能时代工作变化的特征体现在以下三方面。
1.程序化工作被人工智能取代
所谓程序化工作，按照美国经济学家奥托（D.H.Autor）等的定义，是指变化少、可以按照事先规定的程序进行的工作（Autoretal，2003）。程序化工作又分为主要使用认知能力的程序—认知型工作和主要使用肢体能力的程序—肢体型工作。认知能力是指直觉、判断、想象、推理、决策、记忆、语言理解等能力；肢体能力是指体力。程序—认知型工作具有重复性、单一性、目的明确并且主要使用脑力等特点，如行政事务、会计工作。程序—肢体型工作虽然也有重复性、单一性、目的明确等特点，但主要使用体力，如流水线组装、仓库运输业务。由于程序化工作相对简单，易于编制成计算机程序，所以人工智能对人类劳动的替代，首先会从这些工作开始。例如，产品组装是按照作业标准反复实施同样内容的工作，而作业标准完全可以编制为计算机程序，所使用的设备以及动作也完全可以建立成模型，因此，产品组装就可以由人工智能来代替实施。再如，需要一定认知能力的会计业务，人工智能也可以通过扫描或接受电子信号等方式获取相关数据，而后根据规定程序进行分类、汇总等作业。因此，在人工智能时代程序化工作会呈现明显的减少趋势，以往的自动化设备，基本是替代体力劳动的蓝领劳动者，而人工智能将替代白领劳动者。英国剑桥大学学者弗雷（C.B.Frey）与奥斯本（M.Osborne）在2013年发表的报告中指出，美国在未来20年里将有47%的工作存在被替代的可能性，电话推销员、标题审查与摘要人员、手工缝纫工、技工、保险受理员、手表修理工、货物运输人员、税务代理员、照片处理工、会计助理、图书馆技术员、数据输入员等工作被取代的概率可高达99%（C.B.Frey，M.Osborne，2013）。日本经济新闻和英国金融时报2017年合作进行的调查显示，制造、餐饮、运输等23个产业的2000项工作中有超过3成的业务可能被替代，制造业被替代的比例是80.2%，包括焊接、组装、裁缝、制鞋等业务；餐饮业被替代的比例是68.5%，如客服、点餐、食材准备、餐桌与餐具摆放等业务；运输业被替代的比例是48.4%，包括车辆维修、飞机驾驶、运输信息提供等业务（ShotaroTani，2017）。这些研究表明，被取代概率高的工作基本上都是重复性、单一性、目的明确的程序化工作，其中不乏白领岗位的部分业务。
2.一部分非程序化工作被人工智能取代
相对于程序化工作，非程序化工作通常变化较大，难以按照事先规定的计划进行。这一工作又分为两类，一类是非程序—认知型工作，如科学研究、文学创作、作曲作画、经营管理、医疗诊断、诉讼辩护等；一类是非程序—肢体型工作，如烹饪、理疗、看护以及汽车驾驶等。非程序—认知型工作需要高层次的文化水平、分析能力和想象力，现阶段的人工智能还达不到完全替代的水平。烹饪、理疗、看护以及汽车驾驶等非程序—肢体型工作需要高度的人际间互动、灵敏的环境反应能力以及灵活的肢体动作，而这些要求现阶段的人工智能尚不能完全做到，所以这些工作基本上还需要人来承担。但随着人工智能技术的发展，人工智能在未来不仅会代替人做更多的程序化工作，而且有望将一部分非程序化工作纳入替代范围，如自动驾驶、行走助力、编制诉讼方案、作曲作画等（Autor，2015）。届时非程序化工作完全由人来完成的局面就会发生变化，进而带来业务重组，从以前由人承担所有业务变成由人工智能和人共同分担业务，如影像诊断由人工智能完成，最终诊断由医生完成；围棋陪练由人工智能承担，棋艺解说由教练承担。
3.工作向高度智慧化转移
装载有人工智能的设备可以替代人的程序化工作，甚至部分非程序化工作，但现阶段人工智能仍有很大的局限性，如人工智能不能设定目标和规划未来、不能产生意识、不能对未曾有的变化作出反应、不能提出问题、不能设计分析框架、不能产生灵感、不具有常识判断力、不具有指挥人的领导能力（安宅和人，2015）。所以现阶段仍有四类工作是人工智能所无法替代的。一是高度创造性的思维工作。如通过综合分析各种知识归纳和提出新概念、通过多方面分析发现问题并提出解决方案、基于情感创造出文学艺术作品等。二是高度社会化的沟通工作。如包含理解、说服、交涉在内的工作，人际间交往与协同作业等。三是高度灵敏的肢体型工作。如演奏乐曲、表演舞蹈、高难度手工艺等。四是高度非程序化的工作。如看护、清扫工作。这些工作看似简单，但需要人根据知识、经验以及常识等对情境作出判断，如在清扫时对发现的废纸需要进行判断，确定它是重要笔记还是真正的废纸，而人工智能的扫地机是无法做到的（野口悠纪雄，2018）。但即使如此，现在几乎所有领域中都在使用人工智能，并且人工智能的工作领域还在不断扩展。在看护工作中，移动搀扶患者机器人已经开始出现；人工智能已能够进行文学、绘画及音乐的初步创作，人与人工智能协同作业的状态已成为普遍现象。在这种状态下，人的工作内涵必然要向高度智慧化转移。
（二）人机关系与工作定位
在刚开始引进人工智能的生产过程中，人仍是作业的主体，人工智能起辅助性和支持性作用。人工智能辅助人进行数据和信息处理方面的业务，支持人做一些复杂的、技术性的工作，从事需要肢体劳动的、程序化的操作，但对于需要高度认知能力的工作，如推理与决策，以及需要与人沟通的工作，如协调、开发与咨询、沟通与互动，人工智能的贡献相对较少，但这种情况将会发生改变。世界经济论坛《职业前景报告2018》发表了2018年人与设备的工作时间占比值和2022年人与设备的工作时间占比的预测值（见表1）。对于所有业务，2022年设备的工作时间占总工作时间的比值会增加，其中设备在信息和数据处理、探索和获取业务信息的工作时间占比将超过人的工作时间。在行政、肢体的程序化任务、识别和评估业务信息、执行复杂技术任务中，设备的工作时间占比也将超过四成。即使在推理与决策以及沟通与互动这样原本主要由人来完成的业务中，设备的工作时间也将提高三成左右。因此，未来人工智能不仅能在生产过程中起辅助、支持的作用，而且在一些业务中将会作为“数字劳动力”发挥主导作用。进而言之，在人工智能时代，智能设备将越来越多地替代人的劳动，人机协作的关系将越来越显著。
表12018年、2022年人与设备的工作时间占比值单位：%
资料来源：作者根据世界经济论坛《职业前景报告2018》整理。
在人工智能时代，一些职业及一些工作被替代是不可避免的趋势，因此劳动者必须对职业及工作选择有清楚的认知。美国管理学学者达文波特（T.H.Davenport）和卡比（J.Kirby）认为，人工智能时代劳动者的工作定位，即如何选择能实现自身价值的职业，有五种方式，分别为：一是升级方式，即提升管理素质和掌握超越计算机的大局思维，向高级管理岗位发展。这要求对经营系统有透彻的理解，并需要有充分的计算机知识与技能。随着人工智能质量的提高、数量的增加，高级管理岗位的事务性工作将被大幅度替代，因此升级到高级管理岗位的人数会比以往少；二是转移方式，即转移到不能程序化、结构化的工作领域。现阶段，人工智能设备尚不能完全替代人的劳动，因此工作流程中会保留一些人的岗位。但随着人工智能水平的提高，这些岗位也将逐渐被替代，因此，这些岗位的劳动者，要有充分的危机感；三是介入方式，即学习计算机的程序化决策过程，掌握监视和调整计算机功能的新型能力，以现场管理者的身份介入基本上由人工智能实施的作业过程中；四是集中方式，即以计算机程序尚未渗透到的领域为唯一标准来选择职业或工作。这种方式要求特殊、高超的人类智慧及技能，需要早期、长期训练，甚至需要天赋；五是前进方式，指与时俱进，加大学习力度，研究开发能改变当前领域工作效率的高水平智能机器（T.H.DavenportandJ.Kirby，2015）。从与人工智能的关系看，升级方式、介入方式和前进方式，都需要学习人工智能技术。对这些人群，国家应该对他们的学习进行资助。转移方式中劳动者没有学习新技术的欲望或能力，他们的收入可能会减少，就业也不稳定，国家应从就业政策角度进行援助。集中方式需要从中小学起通过个性化教育对这方面的人才进行培养。
二、人工智能时代的能力需求
随着人工智能在生产过程中的普遍应用，人在生产中的地位不断发生变化，大量程序化作业、甚至越来越多的非程序化作业都将由自动化设备实施，而人必须能够驾驭智能设备，发现和解决工作流程中的问题，对智能设备进行更新创造，从而使其更好地服务于人类社会。从劳动者角度看，必须具备符合人工智能时代所需要的能力，才能使自己的劳动付出变得更有价值；从企业角度看，具有符合人工智能时代能力的员工，是创造价值所不可缺少的人力资源，值得大力引进和培养；从社会角度看，劳动队伍和后备力量都具备符合人工智能时代要求的能力，就可以稳定就业，促进社会经济持续发展。关于能力，可以对有认知能力和社会情感能力的基础理论进行研究。为了探讨能力与社会需求的关系，能力被分成诸多子能力，以验证与不同技术条件的适配性。在解析这些研究之后，笔者将提出符合人工智能时代要求的能力要件，以便为理论研究和政策决策提供参考。
（一）能力的两个方面
理论上看，人的能力一般包含两个方面。一个方面被称为认知能力，另一个方面是非认知能力。其中关于非认知能力有着几种不同的命名，如社会情感能力、软能力、社会能力、人格特质、性格（Heckman，Kautz，2012）。以下将沿用经济合作与发展组织（OECD）（2015）的表述样式，用“社会情感能力”来表示非认知能力。该研究认为，认知是关于获取和应用知识经验的过程，而认知能力就是所有与获取和应用知识经验有关的能力。认识能力有三个层次：第一层是基本能力，如模式识别、计算和记忆；第二层是获取能力，如检索、分类和解释；第三层是应用能力，如思考、推理和概念化。这三层能力的复杂程度从低到高、依次递进。与认知能力不同的是，社会情感能力是对目标实现、社会协作和情感控制产生影响的人格特征。例如，目标实现方面的忍耐、自律、意愿；社会协作方面的沟通、开放、体贴；情感控制方面的自尊、灵活、自信等。
在实际中，人是认知能力和社会情感能力的载体。换言之，这两种能力在人的身体中同时存在，相互影响、相互作用，形成了人的脑力活动和肢体行为。例如，批判性思考就是两种能力合二为一的结果。批判性思考既有认知能力的特点，即能够客观地进行逻辑推理，严守成本收益原则，冷静地进行战略分析。同时，因为批判性思考的对象是现实中的新问题，仅仅依靠过去的经验和教科书手法是不够的，还必须对新现象持有开放心态，根据具体情况，灵活改变思路和行动，而这些特点正是社会情感能力范畴的内容（池迫浩子，宫本晃司，2015）。
（二）能力需求变化与预测
技术进步使得工作环境发生变化，对劳动者的能力需求也出现了新变化。20世纪70年代以来，以大型计算机、电脑终端和互联网为代表的信息通信技术迅速发展，制造业以及服务业的生产过程大为改观，这使得对劳动者的社会情感能力的需求显著提高（Deming，2015）。在1980-2012年间，需要高度社会情感能力的职业就业人数占美国所有就业人数的比例增长了近12个百分点，而只需要认知能力的职业就业人数占比减少了3个百分点。另外，需要高度社会情感能力的职业的工资增长也比其他职业更快，并且2000年以后的增幅大于2000年之前。这是因为生产过程自动化，岗位任务重组，人员重新分配，团队形式增加，而社会情感能力可以降低协调成本，加强不同作业领域的有效合作。
以数字技术为轴心的自动化设备的应用，不仅要求劳动者提高社会情感能力的水平，同时也要求其认知能力和社会情感能力综合水平的提高。维因伯格（Weinberger，2014）利用美国职业大典的数据，对1977-2002年间各职业就业人员具有的计算能力、人际能力以10阶段法进行了赋值，根据数值把职业分为了两类，一类是计算能力与人际能力赋值均高于5的职业，一类是两种能力中一方赋值高于5而另一方赋值低于5的职业。分析发现，两种能力赋值均高于5的职业的就业人数增加，仅一种能力赋值高于5的职业的就业人数减少。该研究还以1972年和1992年的高中3年级中的两个年级层为对象，考察了各层人群的高中数学成绩、领导经验和高中毕业7年后的工资之间的关系。结果表明，同时具有数学能力和领导经验的人的工资在增加，只有一方面能力的人的工资没有变化，不具有这两方面能力的人的工资在减少。这个结论揭示了能力间互补的重要性，即认知能力与社会情感能力，不是各自单独产生价值，而是相互组合（互补）来产生更大的价值。技术进步并没有否定人的任何一方面的能力，而是要求在提高各自水平的基础上达到新高度的互补。由此可以推论出，兼有两种能力的劳动者在以人工智能为轴心的新技术时代将为社会所需，他们的劳动价值会得到社会认可。
表22018年、2022年关键能力需求
资料来源：世界经济论坛《职业前景报告2018》。
以上的推论不仅在以往的数据研究中得到了验证，在近未来的预测研究中也得出了同样的结论。世界经济论坛的《职业前景报告2018》发表了313家跨国企业管理高层的调查数据，从中可以看出2022年需要的关键能力中，属于认知能力的有8个，分别是：分析性思考与创新，主动学习与战略性学习，创造性、独特性和主动性，技术设计与编程，批判性思考与分析，解决复杂问题，问题推理与构思，系统分析与评估。与2018年相比，技术设计与编程、系统分析与评估是新增项目，反映出人工智能时代对劳动者的数字技能的强烈需求，揭示了劳动力素质提高的方向。而领导力和社会影响、情绪性智商属于社会情感能力的范畴。这两个能力同时出现在2018年、2022年两个时间段里，由此可以说，社会情感能力在未来的人工智能技术环境中是不可缺少的。只要生产过程中有人的存在，只要市场及组织内部环境不断变化，就需要社会情感能力去发现问题、运用技术技能去解决问题从而实现劳动的价值。另一方面，包括脑力、肢体在内的基本认知能力的需求将会减少，如操作灵活性、持久性与准确性，视觉、听觉与说话，读、写、算等能力。一些基本操作能力的需求也会减少，如财务和物资资源管理、设备安装与维护、质量管理与安全管理等能力。这些能力基本用于实施程序化业务，其工作的操作标准简单明了，个人发挥创造性的空间较少，从能力层次看，虽然属于知识经验应用能力范畴，但处于低级层次。
世界经济论坛在2016年对人工智能时代的能力需求变化进行了探讨。当时的研究报告指出，高层次认知能力不仅在当时受到重视，而且在2020年对其的需要将会进一步增加。而对于与肢体相关的能力，专家大都认为其需求将会减少。尤其是设备维护、质量管理与安全管理等能力，2016年报告中还有五成的人认为需求会处于稳定状况（世界经济论坛，2016）。由于2016年、2018年的调查方式不同，因此不能对其进行严格的对比，但可以看到能力变化的趋势，即对高层次认知能力的需求一直处于增强趋势，而对设备安装与维护等低层次能力的需求则明显减弱，这反映出人工智能时代对能力的高层次化有着越来越强的需求。
巴克什（Bakhshi）等利用美国和英国数据预测了两国2030年各职业的就业增长和职业所需的能力（Bakhshietal，2017）。该研究中的职业能力包括120项。美英两国各职业最为重视的能力有15项（见表3）。从表3看，美国和英国总体情况类似。在美国，与人际交往有关的能力会越来越重要，这些能力包括指导、社交知觉/认识、协调、服务导向、主动倾听，以及相关知识，如心理学和人类学、教育和培训、治疗和咨询、哲学和神学。认知能力范畴中的应用能力也会越来越重要，如要求能够了解当前和未来形势并且能够做出行动规划（战略性学习）；能够了解新信息对当前和未来问题的解决与决策发挥影响（主动学习）；能够提出有关某个主题的许多想法（思想流利性）。在英国，有10项属于认知能力范畴中的应用能力，这些能力是判断和决策、思想流利性、主动学习、战略性学习、原创性、系统评价、推理、解决复杂问题、系统分析、批判性思考。在人工智能技术更为广泛应用的近未来，劳动者只有充分具备这些能力，才能够有效解决新环境中出现的新问题，并且能够有针对性地提出新想法，积极吸收新信息；能够识别社会技术系统的变化，了解社会技术系统各环节的互连和反馈关系并采取正确行动。另外，英国对于人际交往的能力也非常重视，这些能力包括指导、协调，以及相关知识，如教育和培训等。
表32030年美国、英国各职业中最重要的15项能力
资料来源：作者根据Bakhshi等（2017）整理。
2017年，日本人才咨询公司阿德卡（Adecco）对309家上市公司管理高层进行了抽样调查，收集到了两个时间点（调查时间点为2017年、人工智能普遍应用的2035年）对各种能力的需求程度。结果显示（见表4），2035年最需要的前10项重要能力中，5项为认知能力，包括创造性、分析性思考与抽象性思考、解决复杂问题、信息收集和解决简单问题。5项是社会情感能力，分别是人际关系、灵活性、挑战精神、领导力和积极性与主体性。2017年的前10项重要能力中，4项为认知能力，依次是分析性思考与抽象性思考、解决复杂问题、创造性和信息收集；6项是社会情感能力，如人际关系、积极性与主体性、挑战精神、团队工作与协调性、灵活性和目标实现意愿。从数量看，不论是2017年还是2035年，认知能力和社会情感能力的排名基本相当，表明无论什么时代，均衡能力结构都是必要的。从内容看，不论是2017年还是2035年，认知能力和社会情感能力的子项目基本相同，反映出企业能力需求具有一定的稳定性。从个别能力变化看，有两个突出现象，一个是认知能力中，创造性需求的大幅上升。这表明在人工智能时代企业将进行业务重组，要求员工在高价值工作领域创新工作方式和取得突破；另一个是社会情感能力中，对灵活性的需求有所提升。这反映出企业需要员工充分发挥主动性，去发现生产流程中的问题、发现新的社会需求，而不仅仅是执行指令。
表42017年、2035年最需要的前10项重要能力
资料来源：作者根据西村崇（2017）整理。
（三）符合时代要求的能力要件
综合以上研究，笔者认为，在人工智能时代，能力的首要内容应该是与人工智能有关的新知识、新技能。此外要在人工智能的学习与应用过程中提高社会情感能力，主要是指与人沟通的方法与相关知识。再者，劳动者的能力结构要向高层次升级，应重点发展高层次认知能力。具体概括为两个方向：一是应用人工智能技术创造新产品、新服务的能力，这里称作创造性思维能力；二是发现新问题和解决新问题的能力，这里称作环境应变能力，包括主动学习与战略性学习、解决复杂问题等。在人工智能时代，对于劳动者而言，重要的是使能力结构升级以符合技术发展需要，不仅认知能力要达到新水平，还要与工作方式变化相匹配，而且与人工智能技术互补的社会情感能力也要同步发展。鉴于此，人工智能时代的能力要件可归纳为以下四个方面。
1.人工智能知识
正如读、写、算是工业社会所必须的基本能力一样，对于要在人工智能技术条件下工作的劳动者而言，人工智能的基础知识是不可缺少的。这是以往时代所没有的全新的能力。所谓的人工智能知识，首先是数学知识。因为人工智能的基础就是数理模型，主要包括概率、统计、线形代数等内容；其次是数据科学，是在计算机上收集、解析数据的知识和技能，需要有数理和计算机语言知识，需要计算机操作能力。有了这两方面的知识，就可以形成关于人工智能的新技能：能够使用程序语言，利用既成模块，编制、操作或使用具有简单的感应、解析、反馈等智慧行为的自动化装备。劳动者掌握了人工智能的新技能，不仅可以理解新设备的基本机制，甚至可以研究更先进的人工智能、或利用人工智能来提高生产效率。根据领域、岗位、业务的不同，涉及人工智能的内容会有所不同。国家的教育、经济以及科技部门应该与企业联手设计内容、层次不同的教材，设定认知资格制度，作为评价人才的标杆。
2.社会交流能力
在人工智能时代，要创造新价值，人际或社会交流能力愈发显得重要。创造新产品、新服务及新的工作模式，意味着要对现状有充分的了解，利用人工智能对现状进行改变、重组。这需要周边很多人及社会的理解、帮助及合作。因此，在人工智能时代，人应该提高自身的社会交流能力，能简明扼要地说明目的，开诚布公地寻求理解与帮助，诚实守信地与人合作。社会交流能力的基础是情感，所以人在情绪、意志等方面的情商以及对于文化艺术的审美都非常重要。人工智能时代社会交流能力的特点，就是大量运用网络社交媒体、互联网等工具。这些工具有其便捷之处，但也存在虚假信息等伦理道德问题以及易受黑客攻击的脆弱性问题。社会交流能力与创造性思维能力一样，需要长时间的培养，需要社会氛围的支撑。社会交流能力的特殊之处在于它涉及性格，而性格有天生的因素。所以，在学校教育以及企业教育中，既要传授基本的交流方法，也要考虑个人性格中的天生因素，因人施教，调动有利因素，培养能够从社会中学习、有益于社会的人才。
3.创造性思维能力
人工智能技术使程序化的工作自动化，把人从单一循环、重度及危险的劳动中解放出来，给予人更多的时间，为人的创造性思维提供了更大的可能性。同时，人也必须发挥自己特有的创造性思维能力，才能在人工智能时代确立自身的存在价值。所谓创造性思维能力，是利用人工智能技术，结合自己所在的特定领域，去发现社会及市场需求，提出关于新产品、新服务以及新工作模式的能力。创造性思维能力包括抽象能力、综合能力和应用能力。抽象能力，就是能够概括出事物本质并发展成为概念的能力。借助抽象能力进行分析和推理，才会产生新的认识。综合能力，就是能够融会贯通，把不同领域的知识连接起来，进行整合、分析和再创造的能力。经济学家熊彼特认为，创新有五种形式，即产品创新、技术创新、原材料创新、市场创新和组织创新，它们无一不是生产要素间组合与创造的结果（约瑟夫·熊彼特，2016）。利用人工智能提出关于新产品、新服务以及新工作模式的设想，是对人工智能与其他知识进行融合与创造的过程，所以需要综合能力。应用能力，是能够把知识应用于解决现实问题，也就是解决问题的能力。其中的关键是有目的意识，能够发现问题，使创造性活动具有经济价值与社会意义。而这恰恰是人类特有的能力，无法用计算机程序再现。创造性思维能力，需要长时间的培养，从幼儿园到大学、甚至到就业之后都必须接受持续的教育或启发。同时，要在家庭教育、学校教育和社会上形成鼓励独创、容许差异的宽松氛围。
4.环境应变能力
环境应变能力，就是能够根据不同情境作出不同决策的能力。在人工智能时代留给人的工作基本上都是非程序化工作，它们不可事先预测，也无法编制操控指南，需要劳动者根据自身掌握的知识、经验、常识以及悟性来灵活行动。现阶段的人工智能可以通过大样本学习来增加经验和提高应变能力，但世界是复杂的，很多变化都带有偶然性，解决方案没有经验可循，这限制了样本数量，从而制约了人工智能应变能力的提高。与人工智能不同的是，人所特有的生命体的构造使得其对事物的理解在很多情况下只需要小样本学习和借助常识就可以完成（李开复，王咏刚，2017）。在以往的人才培养中，人们也注意到了环境应变能力，但人工智能时代的特殊之处在于劳动者要接触更为复杂的数字技术，而数字技术的进步日新月异，人们为了防止知识的陈腐化，要能够主动学习，因为仅仅靠教师或上级安排的在岗或离职学习完全不够，要根据自己的具体情况，不间断地吸取新知识。战略性学习，是具有前瞻性的、有长远目标的学习。这个长远目标，可以是对自己所在领域发展前景的预测、自我发展方向的判断，也可以是对企业战略的理解，提前着手学习新知识，当环境变化时就可以游刃有余地应对。人工智能时代的劳动者往往处于与自动化设备合作的作业环境中，生产过程中的故障不仅有硬件的问题，也有计算控制系统的问题，只有在对硬件、软件充分理解的基础上，才能解决现场工作中的复杂问题。总而言之，人工智能时代的环境应变能力，有其鲜明的时代要求，在学校教育和企业教育中必须使用有针对性的教学方法来培养有用人才。
以上归纳了符合人工智能时代要求的四个方面的能力，这四个方面的能力并不是独立存在的，它们之间有着不可分割的联系。人工智能知识是新时代劳动者能力的基础，有了它才能够驾驭自动化设备，进行新产品、新技术及新价值的创造。创造性思维是人工智能时代劳动者能力的核心，突出显示了人的智慧价值。而社会交流能力和环境应变能力则对人的气质或性格提出了新要求，要求处于人工智能时代的劳动者区别于越来越聪明的自动化设备，在纷繁复杂的社会和飞速变化的技术环境中发挥人的作用。
三、人工智能时代的劳动者能力培养
为了培养与人工智能时代相适应的人才，提高全社会的智慧水平，我们应该在理念、内容以及方式、手段上有所变革。
（一）突出个性化培养理念
在工业时代，大批量单品种生产是主流方式，为了提高效率实施机械化、专业化分工，产生了大量单一循环、目标明确的标准化工作岗位。企业将作业编成操作手册或计算机程序，要求劳动者达到按照手册或程序正确操作的能力标准。在这种体制下，劳动者和设备、产品一样都是标准化管理的对象，因此人才培养也是标准化的。体现在高等教育、职业教育及企业教育上，就是培养能够按照标准进行反复、简单作业的劳动者。教育方法基本上依靠大量、统一的习题，或反复练习。这样的理念与方法培养出来的学生或劳动者，只能做单纯的工作，其不仅在精度、速度方面要输给人工智能，并且会变得只能简单地对工作中的变化作出机械的反应，缺少发现问题、解决问题的能力，更谈不上创造新价值，而这种能力恰恰是人工智能时代的劳动者最需要的。因为程序化的工作都由人工智能完成，需要人来做的正是去发现工作系统的问题，不断地进行更新改进，提高生产效率，或者通过新思路、新方法创造新价值。因此，人工智能时代的人才培养，尤其要重视学习者的创造性思维能力，要在因材施教的理念下，充分发挥个人的潜在优势。
（二）构建人工智能素养教育体系
把人工智能教育贯穿小学、初高中、大学以及工作后的全部阶段，提高全社会的人工智能基本素养。目前，包括中国在内的主要国家都已经在小学及初高中开展计算机编程教育，在大学实施更为专业的人工智能教育。同时，针对在职者的相关教育也极为重要。这是因为人工智能技术对劳动的影响面越来越广泛，工作甚至职业变得愈发不确定，在职者要提前做好转业与转岗的准备。为了维持社会经济的可持续发展，国家应该就全社会、全生涯的人工智能素养教育制定战略规划，集结教育及各行业行政管理部门的力量，从资金、设备、师资、教材、技术资格认定、学习费用补助等诸方面制定具体措施。对于义务教育的中小学阶段，应该完善每个学校的信息网络，要使高速Wi-Fi网络覆盖全部校区，使每个学生都有自己专用的终端设备（电脑或平板电脑）。在教室等集体授课的场所，安装可以触屏输入、可以数据储存传递的电子黑板，在教学过程中使用人工智能设备。当前，教育界中能担任人工智能教学的教师人才十分欠缺。国家应该制定紧急行动计划，至少要在5年内填补中小学相关基础素养课程的空白，使每个学校至少有一名该学科的教师。教师的来源，可以直接从博士毕业生、企业的工程师等专业人才中招聘，可以不受教师资格的约束。在大学阶段，理工科要学习高度的人工智能技术，文科及美术、音乐等学科，也要开设人工智能专业课程，因为今后人工智能将在模拟人的艺术感受方面深入发展，需要既懂艺术又懂人工智能的人才。由于人工智能技术发展很快，要组织学术界和企业界的力量，及时更新课程，并且根据人在不同生涯阶段的特点编制有针对性的教材。应该利用大数据来补充劳动力市场信息系统并监控不断变化的技能需求，以适应所提供的课程与教材（OECD，2016）。要尽快设立国家人工智能技术资格认定制度，使学习成果能在社会上受到评价，提高学习者的学习积极性。对于在职人员的学习，应给予费用和时间上的支持。对于企业实施的员工培训，应该以减免培训费等激励政策给予扶持。
（三）实施问题导向及跨学科合作探讨的学习方式
创造性思维能力、社会交流能力的具体表现是能够利用人工智能技术解决现实问题，以及能够利用人工智能创造新产品、新服务与新工作模式。以往“满堂灌”的学习方式难以培养这些能力，今后应该加强问题导向及跨学科合作探讨方式的学习。所谓问题导向，就是有明确、真实并且具体的现实问题，解决这些问题是学习的目的。这需要企业与学校共同制订学习目标，引导学生进行社会实践。问题导向的学习方式，还需要学习材料具有现实性。数据要真实，设备及材料要先进，教材要能够反映前沿理论与实践。跨学科合作探讨学习包含四个方面，首先是跨学科的学习内容，即学生根据具体问题学习数学、统计、数据、人工智能以及物理、化学、生物、艺术等多学科知识，这需要打破以往文理分科的界限；其次是跨学科的学习成员，即打破以往班级学习约束，组成由不同专业背景学生构成的小组，尤其是大学阶段要尽可能采取这种办法；再次是小组学习方式，即在教师指导下以小组为中心进行讨论和得出解决方案。同时，要构筑互联网学习平台，教师与学生之间、学生与学生之间有充分的提问—反馈—讨论的渠道。跨学科合作探讨形式的学习方法，不仅有利于提高学习自主性和团队合作性，也有助于进行知识碰撞、知识整合和知识创造，从而提高综合能力和应用能力。
现阶段，包括中国在内的一些国家都在进行问题导向及跨学科合作探讨学习方式的实践，诞生了STEAM（Science，Technology，Engineering，Art，Mathematics）教育课程、问题/项目导向型教育课程（Problem/Project-BasedLearning：PBL）、创新思维课程等方法。但这些方式都处在发展过程中，需要专家和学者不断吸取有益经验对其进行改进。日本为了培养人工智能人才，制定了国家战略推行STEAM教育，并研究整理了具体案例，为各学校及企业提供参考材料。如日本某职业高中与企业合作，开展了STEAM教育课程。该课程的项目之一是设计使用便利的人工智能设备，推进智能化农业生产。项目分四个阶段进行。第一阶段引发学生对农业和机器人的兴趣，使用4个课时。教师启发学生考虑联系农业作业的实际需求，确定制作机器人的具体内容。企业技术专家介绍机器人控制语言，演示机器人的动作。学生进行讨论，得出关于制作方向的结论；第二阶段进行机器人控制与数学、物理等学科知识的应用，使用4个课时。具体任务有两个，一个是解剖分析现有农业机械，获得感性、基础认识，再使用控制语言设计机器人基本雏形，另一个是运用数学知识，探讨马达转速与机器人动作的关系，设计控制程序，制作马达。企业技术专家讲解高感度彩色感应器、图像识别等技术，联系物理知识，讲解关于摩擦作用的处理方法；第三阶段学习机器人开发的基本程序，使用4个课时。技术专家讲解现实社会中技术人员如何编写“产品规格书”、通用计算机语言、数据解析工具等，引导学生继续使用控制语言模块制作机器人；第四阶段进行总结和演示，使用4个课时。学生演示、讲解自己制作的机器人的特点以及与农业作业的关联。同时，教师引导学生梳理学习内容，激发今后学习机器人技能的兴趣（经济产业省，2019）。
（四）利用人工智能技术提高学习效率，增强学生的创造性思维能力、社会交流能力
现阶段的人工智能已经可以代替教师对学生进行辅导，提高学生的学习效率，如X-Tech、EdTech、LearnTech等技术。这些工具可以根据每个学生的实际情况，给出不同的学习指导方案，提高学习效率。有国外学校在教学中引进了人工智能系统，学生使用平板电脑阅读数学教材、做习题。人工智能系统收集所有学生的学习信息，包括答案、解题过程、速度、集中力、理解力等，在此基础上判断出每个学生的强、弱项，给出符合个人学习水平的阅读材料和习题，大大提高了学习效率。该学校利用人工智能对小学六年级学生进行了初中一年级上学期的数学课程教育，常规需要14周的学习内容仅用2周就完成了，并且学生们的考试成绩都超过了常规教育的平均点。如果能如此高效地接受知识，学生就可以把时间更多地用在联系实际的项目学习以及体育、艺术等活动上，强化学生创造力和社会交流能力的培养。如果说铅笔、笔记本、橡皮是传统必需的学习工具，那么当前与互联网无障碍连接的电子终端已经成为人工智能时代学习的必要工具。国家应该尽快完善义务教育、高中教育、大学教育和在职教育的电子化环境，引进人工智能设备，提高全社会的学习效率。
目前，人工智能正以前所未有的速度部分或完全替代人的劳动，社会生产率将会大大提高。我们必须精准理解人工智能对职业、劳动和能力的影响，从国家层面制定战略规划，运用市场经济杠杆和政策手段提高包括义务教育、高中教育、高等教育和在职教育在内的生涯教育的人工智能基本素养，维持社会经济的稳定发展。
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人工智能怎么改变了劳动
何云峰 | 上海师范大学知识与价值科学研究所所长、教授、博士生导师
人工智能的出现一开始的时候，主要是人类为了弥补自身劳动能力的不足。因此也可以说，人类创造人工智能的目的就是要替代人类去完成某些人类自己无法完成的事情，或者是为了减轻人的劳动负担，抑或是为了提高劳动的效率。这样的替代挑战了人们的劳动权利，但带来的却是人的劳动解放和自由而全面发展的机会，并推动人类劳动向真正的自由劳动复归。
人类创造人工智能的目的就是要替代人类劳动，帮助人类完成某些人类无法完成的任务，代替人类执行危险的任务。这样的替代尽管在广泛的领域里可能给人类的劳动机会带来挑战，导致部分人失业，但是人们却获得了前所未有的劳动解放，繁重的、单调的、枯燥乏味的、危险性的劳动不再折磨人类;而且，人们获得了大量的时间去自由而全面地发展自己。因此，人工智能挑战的是劳动权利，带来的是人的劳动解放和自由而全面发展的机会。
人工智能为替代人类劳动而生
人工智能的出现一开始的时候，主要是人类为了弥补自身劳动能力的不足。因此也可以说，人类创造人工智能的目的就是要替代人类完成某些人类自己无法完成的事情，或者是为了减轻人的劳动负担，抑或是为了提高劳动的效率。
其一，人工智能的初始目的是代替人类完成人类无法完成的任务。人工智能就是沿着工具发展的智能化逻辑而衍生出来的结果。最早的类似于人工智能的东西是工具。人与动物区别开来的最根本标志就是人能够制造生产工具。所以，马克思说:“劳动是从制造工具开始的。”人在自然面前显然有很多无法控制的因素，于是人类通过创造工具来提升自己对自然的控制能力。比如说我们肉眼可见的范围有限，我们听到的东西也有一定的限度，但是人希望把这些缺陷加以克服，我们要弥补这些不足，所以从制造弥补人类进化不足的东西开始，人工智能就已经开始萌芽了。人类有运算能力，但对大数字的运算却非常费劲。于是，人类就去发明计算器，替代了算盘、口算等人类劳动形式。
其二，人工智能的初始目的也可能是为了减轻人类的劳动强度或者劳动负担。人类的体力非常有限，一般无法搬动二倍于自身体重的物体。但大量超重物体要搬运。一开始人们发明了杠杆工具，助力于人力搬运。后来，制造放大人力型的工具，类似于起重机、挖土机以及交通运输工具之类的东西，使人类(特别是单个个体)无法完成的任务变得十分轻松。可以说，大量的机器都是为了助力于人类劳动而发明的。它们跟真正的人工智能注重于模拟人类思维不同，主要注重于体力任务的分担，而且也以一定方式模拟人类承担的体力劳动，主要是模拟人或者动物的体力功能发挥作用而加以设计的。甚至到了人工智能非常发达的今天，有许多人工智能机器仍然致力于体力型模拟，并且越来越智能化地以“聪明的”方式完成本应该由人类完成的劳动任务。
其三，人工智能的初始目的还可能是为了提高劳动的效率。人类在尝试到各种机器的“好处”以后，便进一步致力于制造人力集成型的劳动工具，就是要把人类不同的优点甚至包括动物的优点都集成在一起，成为超越单个人的存在物。这两种类型的工具都会模拟人的某些功能。第二种是模拟人或者动物的思维功能发挥作用而设计的。但无论哪种工具的制造都不是复制人或动物的某种(些)功能，而是要使这种功能得到放大或者集成，从而突破单个人类个体的现有能力限度。换句话说，超越人类劳动能力的限度是人工智能的最初诱因。当劳动生产率得到大幅度提高以后，实际上，对劳动力的需求就自然而然会减少。
今天，人们创造了大量的智能机器人，既要做人类无法完成的事情，减轻人类的劳动强度，并不断提高劳动效率，又要努力向人类“学习”，力图像人一样聪明。真正的人工智能是从模拟人类思维开始的。体能形式的模拟相对而言比较容易，但思维模拟，让机器学会像人一样有头脑、有自主性，则是相当困难的。现在，我们一般说到“人工智能”的概念，主要指的“是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用”。不过，人工智能虽然是模拟人类智能，但并不是简单复制人类智能。人工智能一开始就是要代替人类劳动的，只不过是局部功能的替代而已。不超越人类智能，根本不可能产生人工智能。现代人工智能已经远远超越了思维模拟的阶段，已经朝更全面或更多方面同时超越人类智能的方向迈进。人工智能有多种形式。例如，人类智能弥补型、人类智能代替型、人类智能集成型、人类智能优化型等。无论哪种形式，都具有弥补人类智能进化缺陷的效果。人工智能本质上是人类针对自身能力不足而提出来的一种解决方案。自然语音识别及处理、物体识别、计算机视觉、翻译机器等，这些都不断地在我们身边演进着，随着我们的思维创造力的发挥而进步，并多层次地影响着我们的生活。
人工智能的飞速发展和广泛运用，对人类智能的挑战是多方面的。
首先，它挑战了人类的自我优越性。人工智能的大量使用，使单个人自身的劳动能力显得越来越渺小，甚至微不足道。人工智能越强大，人类自身的低位感就会越突出，人类劳动的局限就会显露无遗。尽管我们可以说，迄今为止，“能够思维的人脑的存在就仍然是一个奇迹”，但在人工智能面前，我们的许多劳动能力实在无法比拟。当然，人类也不是一无是处。人类在很多方面也仍然有劳动优势。不过，人类劳动能力被人工智能超越以后，人类感到越来越自卑，这并不是唯一的一种情绪反应。人工智能对人类劳动权利似乎正在进行前所未有的挑战，人力的付出所带来的饭碗正在被智能机器人卷走。
其次，人工智能也使人类的自信心受到前所未有的挑战。随着科技深入的发展，人工智能越走越远。在这种情况下，人类感受到人类自身的地位受到了威胁。人类的无上优越性地位受到了前所未有的挑战。人类发现，人类创造出来的东西比自身强大无数倍。于是，人类自身开始自卑了。
再次，从劳动挑战的角度来说，人工智能的迅猛发展，的确会对人类社会生活的方方面面产生非常深远的影响。尤其是，智能化机器人的大量使用虽然有望填补人口减少导致的劳动力缺口，但过度取代也有可能严重破坏可选职业的多样性。史蒂芬·霍金甚至警告大家说，人工智能机器人可能在100年之内取代人类。由于机器人的大量使用，专家们还预测说，人工智能20年内将取代日本近半职业。据媒体报道，剑桥大学已经可以制造出母体机器人，它可以制造新机器人，而且可以按照不断优胜劣汰的方法提升自己。最近，日本有人搞了一个调查，结果也令人担忧。研究人员总共调查了601种职业，想看看各种职业中哪些工作可以被机器人取代，算下来49%的人类现在从事的工作可以让给机器人去做。所以，如果智能机器人被广泛应用，许多人会面临失业的现实。尽管如此，笔者还是以为，应该冷静对待被机器人替代的挑战。如果是单调的、劳作性的工作岗位，被机器取代对人类来讲可能也是一种好事，那样的话人类可以去做其他事情。举例来讲，你要去写文献很麻烦，但现在有一个软件，如文献管理软件Note Express、End Note、Ref Works等，这些软件可以帮你克服文献管理方面的繁琐，这就大大提高我们的工作效率，也能减少文献标注的错误。
人工智能为实现劳动解放创造了条件
尽管人工智能对人类劳动有诸多挑战，但是总体来说，多数人还是比较乐观的。笔者也属于乐观派。在笔者看来，人工职能的发展给我们带来的更多是便捷和高人性化物理世界的层出涌现。人工智能与其说是对人类的劳动主宰地位的挑战，倒不如说是对人类劳动的解放和超越。
首先，人工智能的大量运用，使劳动越来越复归到“自由的生命表现”上来。劳动之于人类而言，具有多重的意义。在人类的产生和进化中，劳动是原动力。正是劳动创造了人本身。人的自我实现，是一个通过劳动而自我诞生、自我创造和自我发展的历史过程。所以，劳动成就人的生命本质，没有劳动就没有人本身。劳动正是人的本质力量的展现。所以，在本源意义上，劳动是与人的本质相一致的。从这个意义上来说，劳动本身就是人的本质需要，是人生存的目的，是人的自我实现、自我创造、自我升华。马克思说:“我的劳动是自由的生命表现，因此是生活的乐趣。”换言之，真正的人类劳动应该是体现人类快乐和享受、实现人的价值，展示人的本质规定性的过程。更为重要的是，人工智能大量采用之后，使劳动生产率得到前所未有的提高。过去，需要几十个人甚至几百人干的活，现在一个智能机器人可能就完全足够，甚至比人类干得更好。这意味着，一个智能机器人干活可以养活许多人。在这种情况下，社会必须大力完善社会福利和保障体系，个体生存被完全社会化，也就是由整个社会用福利和保障体系来保证每个人能够解决生存问题。当生存问题解决后，人类就不必要为使自身保持生命体形式存在而烦恼，从而被迫地去劳动。劳动的被迫性将降低到最低限度。于是，劳动的合意愿性，真正实现“自由的生命表现”，就成为可能了。其次，人工智能的大量运用，使劳动越来越充满快乐性，人们将从劳动厌恶情绪中逐渐获得解放。虽然劳动在其本真意义上应该是快乐的，但不可否认的是，劳动对人的脑力和体力又会产生消耗，在一定意义上损耗人的脑力和体力。如果过度地劳累，不恰当的劳动时间消耗和不及时的功能恢复，过分地超强度劳动等等，都会对人本身产生不必要的摧残。尤其是那些繁重的体力劳动和危险性高的劳动，对人类的影响无疑是十分负面的。在这种情况下，大量的智能机器人引入之后，人类可以得到很大程度的解放，从不必要的奴役中摆脱出来。
在这个意义上，智能机器人的大量运用更多地是人类解放的实现，是人类彻底摆脱奴役劳动的标志。其实，不仅摆脱繁重体力型劳动和危险型劳动，是人类自由发展的必然要求，而且简单的单调型劳动和低水平重复性劳动所带来的枯燥乏味，也会严重影响劳动的快乐。这样的劳动如果能够由机器人取而代之，对于人类自由发展来说，肯定也是极其有利的。劳动本来应该是快乐而幸福的，劳动应该是通向幸福的桥梁，让机器人去承担那些不能带给人类幸福和快乐的劳动，复归劳动的快乐本质，是自由劳动的表现。由于劳动展现人的本质，人要成为人，就必须劳动。而且由于劳动实现了人的本质，所以劳动应该是快乐和享受的过程。离开劳动，人就不成其为人。人需要劳动，不仅仅是因为劳动创造能够满足人类需要的物质生活资料，更主要的是因为劳动实现人的本质，带给人最高尚的幸福和快乐。所以，在劳动意义上的人类解放，是要摆脱劳动的摧残性、危险性、单调性和枯燥性，但这不是指人什么事情都不干，而是指人要干能够给自己带来快乐和享受的劳动。
再次，人工智能的大量运用，使劳动选择性越来越高，人们成为越来越自由的劳动者。在智能化的助推下，人类社会生产能力会迅速提升。劳动生产率的迅速提升，使生产力水平达到前所未有的高度，这为产品的丰富化创造了良好的条件。当产品能够在占用很少劳动力的条件下生产出来的时候，大部分人则可以享受幸福的劳动成果，从繁重的劳动中解放出来，选择自己喜欢和感兴趣的职业去参加享受性劳动。特别是，生产率极大提高后，劳动保障水平可以更加显著地得到提高。个体的生存问题，可以非常容易地以社会化的方式加以解决。社会化生存之后，个体可以更有尊严地参与劳动，享受到劳动的真正价值，从而为其劳动复归到自由劳动创造了条件。
马克思曾在《哥达纲领批判》中提出了“劳动成为人的第一需要”的概念，这是共产主义社会的基础。但是在现代社会中，人们看到的现实却是劳动不仅不是人的第一需要，而且是给人带来痛苦、折磨的苦役，仅仅是人为了谋生而不得不去做的事情。因此，劳动如何成为人的第一需要，是马克思主义者必须回答的一个问题。劳动形态是一个历史范畴，不同社会形态下的劳动具有不同的性质和内涵。智能机器人的出现可能并不是取代了人类劳动的神圣地位，而是带来劳动形态的变革和进化。在人工智能和机器人大量运用的时代，过去那种依靠简单的工具进行低效率生产的劳动形态正在消失，人类将在更加科技化、更加延伸的生产工具辅助下超高效率地劳动。这是因为，智能机器人从纵横两个维度同时延伸了人类的活动空间。智能机器人在许多情况下弥补了人类生理上的不足和缺陷。由于人类自身的天然局限，人类的活动空间受到极大限制。人类只能在很有限的宏观世界里生活，只能感知到很有限的物理世界。微观世界、宇观世界和更广大的宏观世界，人类几乎不能直接感知，必须依赖于一定的仪器和专门工具。而这些仪器和工具，在很大程度上都跟人工智能具有不可分割的联系。人的感官和身体能力被延伸之后，人类改造自然的能力会大大提高，人化自然在现实的合目的性过程中进一步确证人自身的价值和能力。
最后，人工智能的大量运用，使各种威胁人类生命的因素不断降低威胁程度。拿战争来说，任何战争都会有伤亡。这成为人类最大的悲剧。然而，随着战争不断地发达，今天战争已经在某种意义上来讲超越了原来战争的观念。今天的战争实际上追求的不光是打赢，打赢的同时还要追求己方零伤亡，且不伤害平民。过去是不择手段打赢就好了，将来的战争不是这样的，减少对人类自身的伤害，这起码在保护人类自身，为人类的尊严以及生命做最大的保护。这种追求表明，人类通过人工智能的运用例如精准制导武器的运用、无人飞机、智能机器人、虚拟战争、理性地避免战争等，使战争越来越不再成为人类生命的最主要剥夺者。这实际上标志的是人类的一定程度的解放。智能化高科技产品在医疗、健康、人类日常生活等领域的广泛运用，人类越来越能够自主地控制各种疾病或者其他自然的威胁，最终使人类能够更加自主地决定自己的命运。这样的人类解放，是以往大机器时代根本无法比拟的。
由上可见，智能机器人与其说是挑战了人类劳动的神圣地位，还不如说解放了人类劳动，并推动人类劳动向真正的自由劳动复归。
人工智能替代人类劳动，促进人的全面发展
在人工智能的作用下，人类劳动得到解放，每个人能够自由支配的时间将越来越多;同时，工作的固定性越来越减少，人们不再会为了生存而委曲求全，而是将劳动尊严看得越来越重要，从而需要不断地再教育再发展。此外，物质条件的丰富，社会保障的完善，又能够创造多种多样的条件使每个人自由而全面发展。可见，人工智能将带给人类的不是失业，而是自由选择工作;不是剥夺人类的劳动权利，而是激发人的多方面潜能。
首先，人工智能促使每个人更有尊严地参与劳动，以真正的人的方式存在，为人的自由发展提供了可能性。在人工智能大量普及的社会里，每个人的生存不是自己去挣扎，社会奉行的不是丛林法则，而是共生法则。于是，每个人都不需要为基本生存而被迫地劳动。在生存问题没有以社会化的方式解决的时候，人们不得不卑躬屈膝，低三下四地求资本家赐给自己工作机会。这是一种迫不得已的屈服，因为没有工作就没有生存的基础。但是，当人工智能大量运用从而能够极大地提高生产率的时候，个体的生存被社会化就成为可能。在那样的情况下，资本逻辑猖獗所导致的除了出卖劳动力什么都没有的无尊严状态将不复存在。在那样的社会里，“将给所有的人提供健康而有益的工作，给所有的人提供充裕的物质生活和闲暇时间，给所有的人提供真正的充分的自由”。部分人即使没有工作，也照样能合人道地活着。人们的劳动尊严不再是一个问题了。人们能够真正作为人有尊严地去选择性地劳动。自由发展是真正符合人的发展之必然要求的。“任何人都没有特殊的活动范围，而是都可以在任何部门内发展，社会调节着整个生产，因而使我有可能随自己的兴趣今天干这事，明天干那事，上午打猎，下午捕鱼，傍晚从事畜牧，晚饭后从事批判，这样就不会使我老是一个猎人、渔夫、牧人或批判者。”所以，人工智能可能带来的是人成为真正自由的人，从而使该未来社会成为“自由人联合体”。“各个人在自己的联合中并通过这种联合获得自己的自由。”
其次，人工智能最大可能地增加了人类的自由支配时间，从而为全面发展提供了可能性。当人们从繁重的劳动中解放出来的时候，就会获得大量的自由支配时间。这些时间不应该被滥用或闲置，而必须用于人的自我发展、完善和提高，特别是用于劳动技能的再培训。那样，人们不会固定不变地以某种教育成果的形式拿着文凭从事一个工作。在人工智能时代，一劳永逸地解决自我发展的问题，是不可能的。许多单调、烦躁的劳动岗位会被智能机器人取代，人们不得不重新学习，去适应新的劳动要求。人的发展变成了终身发展，人的学习变成终身学习的过程。当人类劳动得到解放的情况下，尽管“所有的人都必须劳动”，但是“过度劳动者和有闲者之间的对立消灭了”，从而使得“所有的人都将有可以自由支配的时间，发展自己的自由时间”。所以，闲暇时间越多意味着人们自我发展的时间越多。
最后，人工智能被大量运用于劳动中有助于异化劳动的克服，从而最大限度地消除各种不利于人的全面发展的因素。当劳动不再是迫于生计而从事的活动的时候，就可以在一定程度上促使“我在劳动中肯定了自己的个人生命”，“我的劳动是自由的生命表现，因此是生活的乐趣”。换言之，劳动会逐渐变成快乐的事情。于是，人们就愿意通过发展自己而参与劳动。当人工智能没有普遍采用的时候，各种阻碍人的发展的因素极大地限制了人的发展的可能性空间。按照荷华德·加德纳(Howard Gardner)的多元智力理论，人有多重智能，因而人的潜能是多方面的。这使有闲暇时间者获得自由而全面发展成为可能。当客观条件具备的时候，人们就能将自己的多种潜能发挥出来。在传统劳动组织形式下，人们不得不娴熟地专于某一项劳动技能，因而其他潜能很可能得不到应有的发展。这表明，传统社会里人的发展往往具有单向度性，是适应劳动竞争需要不得不顺从地发展起来的技能。而人工智能时代，人们可以最大限度地全面发展。
总之，人工智能替代人类劳动之后，让人们有更多的时间和机会去自由而全面地发展自己，人将愈来愈全面地实现自己的本质。这正是人工智能带来的巨大社会变化。所以，我们没有理由在人工智能面前胆战心惊，应该张开热情的双臂去拥抱它。