人工智能是否会取代人类的工作为什么或为什么不
一、简述
从历史角度看，人类一直在寻找能够让生活更加便利和高效的技术，人工智能技术正是其中的一种。20世纪50年代开始，人工智能就开始逐渐发展起来，尽管当时的技术水平有限，但是人们对人工智能的探索并没有停止。在过去的几十年里，人工智能得到了快速的发展，特别是随着互联网的普及和大数据技术的发展，人工智能技术得到了更广泛的应用。
目前，人工智能已经成为了现代社会的重要组成部分，被广泛应用在医疗、金融、零售、制造业等众多领域。比如，医疗领域的人工智能应用包括基于图像识别的辅助诊断、基于自然语言处理的医疗问答系统、基于数据挖掘的健康风险预测等等。而在金融领域，人工智能技术被广泛应用于风险管理、信用评估、投资决策等方面，能够有效提高金融机构的效率和风险控制能力。在制造业领域，人工智能技术则能够优化生产流程、提高产品质量和降低成本，提升企业的竞争力。
除了以上的应用领域，人工智能还有很多其他的应用。比如，智能家居技术能够实现家庭的智能化管理，智能语音助手能够提供个性化的语音服务，自动驾驶技术则能够提高交通安全和交通效率。这些应用不仅为人们的生活带来了便利，也推动了各行各业的发展和进步。
总体来说，人工智能技术的应用范围非常广泛，其发展也十分迅速。在未来，随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断扩展，人工智能有望成为推动社会和经济发展的重要力量。同时，也需要注意人工智能所带来的风险和挑战，合理应对，充分发挥其优势，才能更好地实现人工智能与人类的和谐发展。
二、介绍
1.人工智能技术的快速发展
随着科技的飞速发展，人工智能技术已经成为当今世界的一个热门话题。自从20世纪50年代第一个人工智能程序被开发以来，人工智能技术已经经历了几十年的发展。随着计算能力和数据量的迅速增加，人工智能技术已经取得了令人瞩目的进展，包括语音识别、自然语言处理、机器学习、计算机视觉等领域。
2.人工智能对职业和就业形势的影响
随着人工智能技术的不断发展，人们开始担心它是否会取代人类的工作，从而给就业形势带来巨大的冲击。一些专家预测，未来10-20年内，许多行业的许多工作岗位都可能被人工智能取代，包括制造业、零售业、金融业、医疗保健业等。
3.本文的研究问题和目的
本文的研究问题是：人工智能是否会取代人类的工作？为什么或为什么不？本文旨在探讨人工智能对职业和就业形势的影响，并提出应对人工智能挑战的建议。
三、人工智能和职业的变革
1.人工智能取代人类工作的可能性
人工智能技术的发展已经让许多人感到担忧，因为它有可能取代一些人类的工作。实际上，一些重复性的、低技能的工作已经被自动化，例如在制造业中的装配线上的操作。但是，人工智能技术也有其局限性，例如无法理解情境和创造力等。因此，人工智能很难完全取代需要创造力、逻辑思维和人情味的工作。
2.人工智能带来的新职业机会
虽然人工智能技术可能会取代一些工作，但它也将带来一些新的职业机会。例如，许多公司正在积极寻求人工智能工程师、数据科学家和机器学习专家等高技能人才。此外，由于人工智能技术的快速发展，新的行业和领域也会不断涌现，从而创造更多的就业机会。
3.职业和技能的转型和升级
随着人工智能技术的发展和应用，许多行业和职业需要重新定义和升级。例如，在制造业中，工人需要掌握新的技术和工具，以便与自动化系统和机器人进行协作。在医疗保健行业，医生和护士需要学习如何使用人工智能技术来诊断和治疗病人。因此，技能转型和升级已经成为一个重要的问题，以确保人力资源的适应性和竞争力。
四、人工智能和职业的分析
1.可能会被取代的工作类型
一些重复性、低技能的工作可能会被人工智能技术取代。例如，在制造业中的装配线上的操作、在零售业中的收银员等工作。但是，人工智能技术很难完全取代需要创造力、逻辑思维和人情味的工作。例如，教育、艺术和娱乐等领域，人工智能技术只能提供有限的辅助功能，而无法替代人类的创造力和创新思维。
2.未来的职业和就业趋势
随着人工智能技术的发展，未来的职业和就业趋势也将发生变化。例如，一些职业需要更强的数字化和技术化能力，例如数据科学家、人工智能工程师等。另外，与人工智能技术紧密相关的行业和领域将会迅速发展，例如智能制造、智能家居、自动驾驶等。
3.人工智能技术的优势和劣势
人工智能技术具有高效、精准、可靠的优势。例如，在医疗保健领域，人工智能技术可以帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。但是，人工智能技术也有其局限性和劣势，例如无法理解情境和创造力等。因此，人工智能技术不能完全替代人类的智能和创造力。
五、人工智能和职业的发展趋势
1.人工智能技术的快速发展
人工智能技术的快速发展是不可否认的事实。随着计算能力的提升、算法的不断优化以及大数据的普及，人工智能技术正在不断地向前发展。这种发展趋势预计将持续下去，并且在未来几十年内将继续加速。
2.人工智能和职业的趋势
未来几十年，人工智能技术将进一步渗透到各个行业和领域。随着机器学习和深度学习技术的发展，人工智能系统将变得越来越智能，越来越适应各种任务。在此过程中，一些传统职业将逐渐消失，而新的职业也将不断涌现。
3.人工智能技术的应用场景
人工智能技术可以应用于各种行业和领域。例如，在医疗保健领域，人工智能技术可以帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。在金融领域，人工智能技术可以帮助银行和保险公司更好地管理风险。在制造业中，人工智能技术可以帮助提高生产效率和质量。
六、人工智能和职业的挑战
1.职业转型的挑战
人工智能技术的发展给传统职业带来了巨大的挑战。一些工作可能会消失，而另一些工作需要新的技能和知识。因此，技能转型和升级已经成为一个重要的问题，以确保人力资源的适应性和竞争力。
2.道德和法律问题
人工智能技术的发展也带来了一些道德和法律问题。例如，人工智能技术是否会剥夺人类的自由意志？是否会造成隐私泄露和安全问题？这些问题需要社会各界共同探讨和解决。
3.不平等和社会问题
人工智能技术的发展也可能会导致不平等和社会问题的出现。例如，一些人可能会失去工作，而另一些人则可能会因为掌握了新技术而更容易找到工作。这可能会导致社会的分化和不平等。因此，需要采取措施确保人工智能技术的发展符合社会的整体利益。
七.人工智能和人类的关系
1.人工智能和人类的协作
虽然人工智能技术的发展可能会给某些职业带来挑战，但是它也可以为人类带来很多好处。例如，在医疗保健领域，人工智能技术可以帮助医生更好地诊断和治疗疾病，提高医疗水平。在制造业中，人工智能技术可以帮助提高生产效率和质量，降低成本。因此，人工智能技术和人类可以进行协作，实现互补优势。
2.人工智能和人类的竞争
然而，也有一些人认为，随着人工智能技术的不断发展，它最终会取代人类的工作。例如，一些简单的机械化工作、重复性工作可能会被人工智能系统取代。但是，一些需要高度创造力、灵活性和人类智慧的工作则很难被人工智能系统取代。因此，人工智能和人类之间的关系是复杂的，需要进一步的探讨和研究。
3.人工智能的发展对人类的影响
人工智能技术的发展不仅会对职业和就业产生影响，还会对人类的生活方式、价值观和认知方式产生影响。例如，人工智能系统可能会改变人类的思考方式和决策方式，我们可能更倾向于依赖人工智能系统的推荐和判断，而不是自己的直觉和经验。这些影响需要引起足够的关注和思考，以确保人工智能技术的发展符合人类的整体利益。
八、总结
人工智能技术的发展对职业和就业产生了深刻的影响。虽然一些职业可能会消失，但同时也会有新的职业涌现。人工智能技术可以应用于各种行业和领域，提高生产效率和质量，降低成本。然而，人工智能技术的发展也带来了一些挑战，例如职业转型、道德和法律问题以及不平等和社会问题。人工智能技术和人类之间的关系是复杂的，需要继续深入探讨和研究，以确保人工智能技术的发展符合人类的整体利益。在未来，人工智能技术和人类可以进行协作，实现互补优势，也可能会存在竞争的情况。我们需要认真对待人工智能技术的发展，平衡各种因素，以确保其对人类产生积极的影响。
作为个人，我们可以通过不断学习和提高自己的技能来应对人工智能技术的发展。例如，学习编程和数据分析技能，了解人工智能技术的应用和发展趋势，适应职业和市场的变化。此外，我们还应该关注和参与到人工智能技术的发展中，促进其在人类整体利益上的应用和发展。
总之，人工智能技术的发展是一个全球性的趋势，对职业和就业产生了深刻的影响。我们需要从多个角度来看待这个问题，平衡各种因素，确保其对人类产生积极的影响。人工智能技术的应用需要加强监管和规范，以确保其合法、公正、安全和可靠。同时，个人也需要积极应对人工智能技术的发展，提高自己的技能和素养，适应职业和市场的变化。
人类为什么不会被人工智能取代?
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。
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。
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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】返回搜狐，查看更多
ChatGPT会取代人类的工作吗对这个问题，我们整理了20位大咖的看法
撰文|苏舒
编辑|李信马
题图| GAIDC官方图片
ChatGPT彻底火出圈了。
近日，科学技术部部长王志刚发言称，ChatGPT是个大模型、大计算、很好的计算方法，同一种原理，但做的质量还是不一样的。就像踢足球，都是射门，但是要做到像梅西那么好也不容易。我们国家在这个领域研究有一些成果，希望中外企业在人工智能领域有更多好的成果，要注意科技伦理，趋利避害。
科技的进步令人欣喜，不过对大多数吃瓜群众来说，ChatGPT火热讨论的背后，往往还隐藏着一份担忧——ChatGPT会取代人类的工作么？我会不会因此失业？
毕竟，被科技进步干掉的岗位，从古至今可以说数不胜数，即使ChatGPT还只是“初出茅庐”，却已经有了令人惊叹的潜力。对此，谷歌首席科学家PeterNorvig认为，ChatGPT可以帮助人们更好地处理大量的信息，但是，它无法替代人类的创造力和想象力。Facebook人工智能研究院的研究员YannLeCun也认为，ChatGPT可以取代某些重复性的工作，但是对于需要理解复杂上下文的工作，ChatGPT无法取代人类。
前不久，刚刚举办的全球人工智能开发者先锋大会上，ChatGPT也成为了热议的话题，一众专家学者也进行了激烈的讨论，发表了各自的观点。DoNews进行了整理，以飨读者。
一、目前的ChatGPT可以部分替代容错率较高的行业
BCG董事总经理、全球资深合伙人魏杰鸿：
ChatGPT生成式人工智能任务的容错度与创意要求的高低决定了技术应用的成熟度。目前来看，ChatGPT应用场景目前有三大领域：药物发现、自动编程、文本概括。
现阶段，生成式AI可以在广告领域取得长足进展，来让人工智能自动生成一些广告文案和视频等。下一步，对于AI生成内容的质量比较宽容、允许结果不那么精确的行业，会有越来越多应用面世；相对而言，那些对内容精度要求高、容错率较低的领域，比如航空、金融、医疗等关键场景，AI还需要长期发展，因为这些行业不仅要求AI讲话漂亮，同时必须真正做到靠谱、严谨。
商汤科技董事长兼CEO徐立：
生成式的内容，不光是可以解决单一目标下的优化问题，还可以给出很多的问题，不同的解法的路径。
人工智能对于开发者来说是一种模式的变化，下一步对很多内容创作者来说，一样会面临工作模式的巨大变化。
人类正站在AI临界点上，其推动力就是以ChatGPT为代表的生成式AI。它可以自己生成文字、图片、视频，更重要的是会自己写软件代码。这意味着，生成式AI将来完全可以大幅降低软件开发门槛，将开发从“特权”变成普惠的行为，“未来70%的软件代码可能是由AI生成的，这将彻底改变社会”。
复旦大学人工智能创新与产业研究院院长漆远：
鸡兔同笼、相遇问题等小学数学题，ChatGPT全都顺利作答，而此前这对AI来说是不可能的。这表明，随着算法迭代，ChatGPT的进步从量变积累到了质变，它不仅在语言方面有天赋，更具备了数学推理能力。
智源人工智能研究院总工程师林咏华：
ChatGPT出现后，未来十年都很值得期待。软件、咨询这两大服务板块可能会改变很大。
同济大学百人计划、特聘研究员、博士生导师王昊奋：
ChatGPT出来后，我被问得最多的问题就是——知识图谱是不是不用做了？是不是相当于“判死刑”了？我说可能“死缓”吧，当然，也还有不少变数。
网易数帆副总经理金叶：
ChatGPT核心是根据大数据模型，实际上就是一个聊天器而已。但是ChatGPT确实深度和广度，对于我们来讲有非常多的想像空间。ChatGPT实际上颠覆了很多行业，尤其是教育、远程教育上。对于程序员来讲，程序员要更加往前端、业务侧去靠。
广东省连锁经营协会技术委员会联席主席、前喜茶、百果园数字化负责人沈欣：
目前能看到的，是ChatGPT通过自动化内容产生解决了内容的瓶颈。比如：开发程序。现在ChatGPT可以帮助比较基础的东西，生成五个都不满意，那就再生成五十个，然后在这上面挑或者修改一下即可。
另外，在ChatGPT相同模式下，未来可以看到文字生成图象、甚至文字生成视频，这对解决“元宇宙”的内容，也会有非常大的帮助。
BCG董事总经理、全球资深合伙人魏杰鸿、商汤科技董事长兼CEO徐立、复旦大学人工智能创新与产业研究院院长漆远 图片来源：官方网站
二、人类有AI取代不了的独特性
OpenTEKr创始人、上海开源技术协会狄安：
我们不用去担心人工智能的推理会比我们更强大、更快、更精准。其实人类的价值在哪里？人类的价值在于创造性，在于我们能够自由的发挥。正是因为我们的创造性和我们的没有逻辑，才创造了人类的未来。
未来人工智能毫无避免的会比人类越来越具有理性、越来越具有推理。未来应该干什么？未来应该是“反图灵测试”。通过反图灵测试来问出你的问题，当人类能够回答没有逻辑问题的时候、我们才是人类。也就是说，情绪化和非逻辑，才是人类创造力的本原。
商汤科技董事长兼CEO徐立：
未来人们不需要具备底层的制作能力，而是需要更多畅想、连接、协同的能力，这些能力才是跟AI协同共创的核心商业能力。
而这种生产力模型的变革，可能会产生类似于Photoshop这样的互联网SaaS（软件运营服务）应用和工具链，或者基于这些工具链新生成的社区，也就是我们可能会拥有下一阶段的“小红书”、B站等一系列互联网应用。
CSDN创始人&董事长、极客帮创投创始合伙蒋涛：
ChatGPT预示着AI迎来了iPhone时刻。有两大预测：一是未来五年，AIGC产生的内容应该会超过人类自己产生的文字、图片、视频等；二是下一个十年实际上是自然人机交互的新十年，或许还达不到现在幻想的程度，但是会极大的改变。
ChatGPT在编程方面，不会取代程序员。它真正带来的，是程序员技术栈的变化。从过去PC时代的Windows、API，互联网程序员的LAMP，移动的iOS、Android，云原生的K8s到今天，以大模型为代表的技术将推动更多的AI应用程序员产生。
Kyligence联合创始人兼CEO韩卿：
替换人类不一定是AI，但是用AI的人会技术向善。就AI伦理问题来说，我们需要理解什么样的技术用到好的地方，什么地方应该有一些这方面的限制。
对于AI开发者来说，需要持续保持有两种能力：一是对行业或者场景抽象归纳的能力。解决生产问题或者实际问题，需要抽象到一定的层面才能转化成数学问题，转化成算法问题。
高效的工程能力，当AI算力是唾手可得，算法慢慢区域雷同，这时跑一个算法的成本变成竞争点。
百度智能云主任架构师、百度AI中台总架构师谢永康：
ChatGPT可能会改变我们对人工智能开发的一些模式。一方面，以后提升一个模型能力的时候，可能会用“注入”和“激发”的这种模式去做。另一方面，未来我们对模型的场景落地很可能会通过一些指令式的、自然语言的方式去让它适应这个场景，而不是说我针对一个场景去设计。
我相信无论是ChatGPT还是后面会产生出来的更多具备AGI能力的这些AI技术，更多的应该是辅助人、与人会找到共存的平衡点，而不是全面的替代人。目前AGI（通用人工智能）各方向的技术，还是存在比较多的问题。首先，它的一个基础的大模型，其实缺乏可解释性或者说缺乏可控、可解释性。这里面可能会有新的技术突破，也可能长期是需要人去参与、去把控的。
CSDN创始人&董事长、极客帮创投创始合伙蒋涛、Kyligence联合创始人兼CEO韩卿 图片来源：官方网站
三、关于未来的思考
智源人工智能研究院总工程师林咏华：
虽然在过去看到了文生图应用、ChatGPT生成式模型的火爆，但实际上我们只看到了大模型领域的冰山一角。除此之外，我们更需要专注的是在冰山之下，层层的技术栈，需要有各种模态的预训练大模型，需要有海量的数据集以及十分优秀的数据集工具来过滤数据，还有大模型怎么评测，评测方法，以及一系列的AI系统的优化工具和技术。
未来十年ChatGPT带来产业的浪潮。如果没有底层的技术栈，ChatGPT生成式模型这样的冰山一角也很难露出。
GPT3.5+ChatGPT打开了AIGC的潘多拉盒子，但在大模型发展和产业落地中，我们面临着许多重要的技术挑战，涉及参数及模型大小、海量的训练数据、大模型的评测方法、大模型如何能持续学习、怎么显著提升训练和推理的效率等。
深势科技创始人兼CEO孙伟杰：
AI对我们最大困难和挑战是跨学科融合的协作体系、组织文化的建设，这本质上是我们对创新土壤的一次革新的机会。
具体来说，未来的困难点和挑战有三点，第一，将问题抽象成适合用AI解决的问题；第二，需要大规模的工程化建设，去中心化的推演训练；第三，把实际的经济发展、工业研发中的经验在融合到AI算法中，最终AI的创新一定是从原始创新、工程建设到落地应用非常紧密的结合
百度AI技术生态总经理马艳军：
我们一定要把人工智能的门槛降下来，从开发、训练、推理的流程，能不能从尽可能降低流程的成本，进一步演进为用更简单的流程取代它？才能让应用变得更广泛。
达观数据副总裁王文广：
“以人为本AGI”就是以人类为中心的通用人工智能，也就是说人工智能是以服务人类为目的的。它由神经网络大模型+知识图谱+强化学习构成，在ChatGPT浪潮中已经打好基座，未来将引起从效率革命到思维革命，从改造自然到改造自身的深远影响。
九章云极DataCanvas副总裁于建岗：
ChatGPT的出现确实对于当前基于大模型的自然语言处理和通用智能带来了革命性的变化，但我觉得当前只是个开始。
北京智源研究智能研究院自然语言和多模态研究负责人及FlagAI飞智开源项目负责人伍昱：
ChatGPT背后的核心用大量的数据做预训练，翻译模型和架构算法，都可以用到多模态的模型发展。多模态融合已经成为AI的大趋势，另外，多种模态的融合也有助于不同的模态的提升。除了文本和图片的多模态融合外，在语言、语音、视觉、视频不同模态上融合上方法都是类似的。
复旦大学教授肖仰华：
大模型绝不仅仅是模型系统和算力，数据是非常重要的问题，我呼吁大家能够更多地关注大模型的数据治理。
智源人工智能研究院总工程师林咏华、深势科技创始人兼CEO孙伟杰、百度AI技术生态总经理马艳军 图片来源：官方网站
四、写在最后
科技的进步，会促进先进生产力取代落后生产力，这个过程中，部分人类工作的消失是不可避免的，但同时，新的对人类劳动的需求也会源源不断的被创造出来。人类相对于人工智能的优势之一，就是更灵活、更主动，也许AI可以替代一部分人类的工作，但人类也可以找到更多实现价值的方式。
比如在投资领域，量化投资通过对海量数据进行客观分析决策，利用模型扑捉价差，可以获得持续稳定的收益，避免人为主观因素的干扰。国内最早的量化对冲基金之一——UbiquantAILab首席专家BryanDai在不久前的采访中表示，AI应用到量化投资已经有多年，国际上大部分领先的量化公司都会应用AI技术来参与量化投资过程，而九坤已经在量化投资的全流程中应用AI和机器学习，包括数据收集和处理、阿尔法构建和市场预测、投资组合构建和优化，以及交易实现等。
但人的价值并没有因为AI的出现而彻底消失，即使使用ChatGPT的体验对BryanDai来说非常惊艳，对ChatGPT是否会替代专业投资人这个问题，他的回答仍是“否“，并认为，未来相对长时间内是AI应用和人共生的状态，人来指导AI完成整个量化交易过程、推动AI的迭代。在细分领域，专业人士的介入是不可或缺的，新技术的应用也需要更多的人才支持。
时代的进步是不可阻碍的，我们未来也会创造比现在的chatGPT更优秀的人工智能，但会和AI进步同样甚至更快的，还有我们人类自己。
ChatGPT刷爆全网，人工智能真的能大规模取代人类吗
一款由OpenAI公司开发的ChatGPT智能聊天机器人爆红全网。上线仅2个月活跃用户就破了亿，成为抖音之后，全球用户最快破亿的APP。
微软CEO纳德拉说：“对于知识性工作者来说，这完全等同于工业革命。”
以前，我们以为人工智能机器人首先取代的会是简单的体力劳动，但谁都没想到的是，人工智能机器人首先取代的竟然是简单的脑力劳动。
ChatGPT之所以能够在2个月内用户破亿，关键就在于，它在某些领域已经开始展现出比人类更高的智慧，对人类的工作已经形成足以令人恐慌的替代性作用。在接下来的2-3年里，许多人都会因人工智能技术的进步而失业。这已经是不可阻挡的技术浪潮。
ChatGPT到底有多强？它能干哪些工作？队长跟大家说几个简单的例子。
第一个，在线客服。在ChatGPT没出现之前，我们对在线客服机器人可谓是深恶痛绝。因为它根本就不智能，简直就是智障。其中臭名远扬的就有鹅厂的在线客服机器人，经常逼得用户亲自前往鹅厂总部，讨要说法。
那么，有了ChatGPT机器人后，它就可以大规模取代人工在线客服了。如果一家公司，原来需要100个在线客服，以后可能就只需要2-3个在线客服就够了。90%以上的问题都可以交给ChatGPT去回答。后台可以删掉所有的负面词汇，然后给它投喂行业内所有的客服数据，它会像知心小姐姐一样，回答它所知道的一切。
第二个，标准化新闻写作。队长是做媒体的，但队长毫不怀疑，ChatGPT可以完成绝大部分的标准化新闻写作，尤其是事实类新闻报道。但它的缺陷是，写不了新闻评论。它只能算是一个高级写作机器人，缺乏视角、观点、立场和深度。
新闻是一个需要为内容负责的行业。如果出现重大新闻失误，ChatGPT不能背锅，这是人工智能最大的弱点。可以说，时政新闻，是人工智能机器人暂时还无法进入的领域。
举一反三的话，你要看你的工作能否被替代，你就看你是否需要为你的工作承担重大的法律责任。在这个情况下，会计师、律师和建筑设计师等需要终身负责的职业，是难以被替代的。它不可能代替你去坐牢。
第三个，程序猿。人工智能技术是程序猿发明和推动的，但程序猿也在革自己的命。许多代码具备复制性和通用性，这些可复制、可通用的代码都能由ChatGPT所完成。
那么，基层的程序猿都有可能被大量替代。
除了上面三个职业外，像画师、平面设计、论文代写以及口水歌等，都能被ChatPGT所替代。
ChatGPT的工作模式其实并不复杂。我们可以把它理解成一个超级洗稿机器人。它的素材量巨大无比，理论上可以包含全人类的数据资料。当我们让它去写一篇文章时，它会迅速检索海量数据库，对人类的原创内容进行重新组织，进而生成一篇新的文章。
它缺乏人类的思想，但它可以完成那些不需要思想的内容创作。它可能写不出《三体》这样的科幻小说，但你让它写个睡前小故事，写个鸡汤文，写个历史小短文，那太简单了。它可以在一分钟内给你写完满满的一本杂志。
ChatGPT的出现可以让搜索引擎变得更智能。我们以前使用百度搜索时，它是单向的。百度有什么信息，就出来什么信息。但有了它，以后的搜索就是双向的了。你可以像聊天一样，去不断地追问，直到得出你想要的答案。
很多美国大学生都用这玩意儿代写论文，代写作业。以后，在学校厕所里的论文代写广告可能很快就会消失了，这个行业要死掉了。
对付应试考试，ChatGPT具有先天性优势。它最擅长的就是标准。
化和机构化，标准化和结构化程度越高，ChatGPT的替代能力越强。以后，ChatGPT要是写出一篇高考满分作文，大家也不要惊诧。
我们一直在讲的人工智能革命，从数字货币，到元宇宙，都没有真正地大规模落地，也没有真正地深入到人类的生活。数字货币关系到金融稳定，元宇宙缺乏配套的产业链技术，可ChatGPT不同，它是可以直接拿来用的，具备广泛的应用场景。
就像前文中所提到的在线客服、平面设计师、画师、论文代写、口水歌、程序猿以及文案编辑等，都能有所取代。ChatGPT不会彻底消灭这些行业，但它作为一款人工智能工具，可以大幅减少用工数量。
它具有极强的通用性，可能是人类人工智能革命的转折点。微软已经把ChatGPT应用到必应搜索引擎中，试图颠覆谷歌搜索的霸主地位。它能丰富人们的搜索结果，提高搜索体验，百度搜索也很快会引入相关人工智能机器人。
如果人工智能机器人得到广泛应用，它首先带动的不是互联网行业，而是云计算行业。它每天需要处理海量的数据，对算力消耗极大。OpenAI公司投身微软，就是想获得微软云计算的支持。不然，仅算力成本就是OpenAI所不能承受之重。
“人工智能”取代“人工”，青少年如何应对未来世界
的确，人工智能技术正在被广泛应用于各个范畴，未来那些重复操作、没有创造力、可替代性强的工作都将被淘汰，许多岗位和职业会逐步消失，一大波的一线员工可能面临着失业。
当技术革新的浪潮来袭，首先波及的就是那些“熟能生巧”的非创造性的低技能职业，如司机、保安、家政、会计、银行客服等。
随后，职业中可自动化、计算机化的任务越多，就越有可能被交给机器完成。操作类型的工作最容易被替代，其次就是对信息分类探索型的工作，以行政、销售、翻译、金融、物流、医疗、服务业最为危险。
如今人工成本高昂，企业为寻求替代方法已将视线瞄准人工智能。例如快递行业，完整的物流运输，从揽件、分拣，到运输、投递，可以说都是流水作业，机械性非常强，因此也最容易被替代。很多快递公司，已经在这些方面大力开发，实现全部的智能化，过程中几乎不需要有人参与。这不仅大大提高了效率，还压缩了成本，让物流的价格进一步降低。
因此，人工智能会夺走一部分人的饭碗并不是危言耸听。如同汽车代替马车、机器代替手工，历史的齿轮永远向着更高效、更快捷、更强大的方向前进。
寻求人工智能时代的出路
当然，人工智能并不能改变人的主体地位。“技术向善”必然是当今乃至往后很长远的时间里，人类社会的发展主流。我们无需去惧怕技术的发展，更不应该对人工智能心存芥蒂，“人机”的友好交互为我们未来社会绘制了美好的蓝图。
但是，想要在大浪淘沙之中屹立于时代潮头，就必须积极拥抱新的技术，培养人工智能时代必须具备的信息素养与思维能力。
对于产业工人来说，如今虽然在积极推进智能化制造的过程中，减少了劳动密集型生产模式，但对于业务和技术都熟练掌握的复合型人才，相较以往却更加渴求。通过主动学习和提升，掌握较高技能的产业技术，非但不用担心机器人的“抢岗”，反而会被各家企业追捧，将机器人“踩”在脚下。
而对于青少年来说，作为数字时代的原住民，可以预见的是，随着人工智能不断向下扎根，新生代的少儿们将迎来更大的挑战。
青少年如何迎接人工智能时代
培养创新思维与创造力
想要超越人工智能，创新思维必不可少。STEAM教育要求孩子们动手动脑，使得孩子注重实践、注重动手、注重过程，但提升动手实践能力不等于提升创造力。基于创新意识下，结合动手实践和探索才能真正唤醒孩子与生俱来的创造力潜能。
以问题为导向，不用固定僵化的思路解决问题，而是尝试通过不同的方法和思路进行探索，用工程技术验证想法，从而锻炼创新意识，因此结合科学的方法还有艺术的思维，才能更好地激发创造力。
培养多方面技能与综合能力
人工智能时代越来越需求高素质复合型人才，在科学、技术、工程、数学、艺术之间存在着一种相互支撑、相互补充、共同发展的关系。
STEAM教育可以培养孩子动手技能和多样化的思维角度，在不同的思维方式中交互运用各种知识和技能。在实践他们生活相关的项目中，在知识的相互的碰撞中，实现深层次的学习、理解性学习，可以说是真正培养到了孩子各个方面的技能与认识。
激发学习兴趣与好奇心
信息时代，学习将会是贯穿我们一生的任务。STEAM教育体系着重点在于对已有的知识进行拿来主义，能用上的都利用起来，围绕问题提出解决方案，选择不同的技术手段创造性的解决问题，这是问题导向式的教育体系，力求让孩子在探索中获得成就感和满足感，在寻求结果的尝试过程中锻炼思维方法和实践能力。
用这种探索性的方法调动起学生的兴趣和好奇心，是一种很好的引导方法。这才是教育实际的意义：启迪心智。
锻炼团队协作能力
人工智能时代，单兵作战是难以成功的。优良的人才是需要有团队协作才能有更大的成就，社会的进步，也有赖于团队产生驱动力。让孩子在探索中学会相互交流，协调团队关系，获得别人的认同和帮助，这是产生杰出人才的重要锻造过程。
人工智能时代，既是挑战，也是机遇。
正如百度CEO李彦宏所预言的，人工智能会是一场堪比工业革命的大变革，确实会替代很多人类的工作，但也一定会创造出更多新职业，筛选淘汰掉一些低端岗位，带来更多高质量的就业岗位。
而我们要做的，就是转变我们的思想与教育模式，培养孩子应对人工智能时代的各项素养与能力，让孩子驾驭人工智能，而不只是被人工智能所裹挟。返回搜狐，查看更多