劳动教育是什么、教什么、怎么教纲要来了
人民网北京7月15日电（孙竞）今年3月，《中共中央国务院关于全面加强新时代大中小学劳动教育的意见》印发。近日，教育部印发《大中小学劳动教育指导纲要（试行）》，主要面向学校，重点针对劳动教育是什么、教什么、怎么教等问题，细化有关要求，加强专业指导。
《指导纲要》提出，在大中小学设立劳动教育必修课程。中小学劳动教育课平均每周不少于1课时；职业院校开设劳动专题教育必修课，不少于16学时；高等学校要将劳动教育纳入专业人才培养方案，明确主要依托的课程，可在已有课程中专设劳动教育模块，也可专门开设劳动专题教育必修课，本科阶段不少于32学时。
劳动教育应该如何理解？
“当前忽视劳动的现象主要表现为轻视体力劳动，尤其是看不起普通劳动者。”教育部教材局负责人表示，《指导纲要》重申《意见》提出的“以体力劳动为主，注意手脑并用”要求，并进一步阐明了劳动教育的内涵和特征，指出“劳动教育是发挥劳动的育人功能，对学生进行热爱劳动、热爱劳动人民的教育活动”。
该负责人指出，劳动教育具有三个基本特征：一是鲜明的思想性，强调劳动者是国家的主人，一切劳动和劳动者都应该得到鼓励和尊重，反对一切不劳而获、崇尚暴富、贪图享乐的错误思想；二是突出的社会性，要求引导学生走向社会，认识社会，强化责任担当意识，体会社会主义社会平等、和谐的新型劳动关系；三是显著的实践性，以动手实践为主要方式，引导学生在认识世界的基础上，学会建设世界，塑造自己，实现树德、增智、强体、育美的目的。
劳动教育应该教什么？
《指导纲要》规定，劳动教育的内容主要包括日常生活劳动教育、生产劳动教育和服务性劳动教育三个方面。其中，日常生活劳动教育要让学生立足个人生活事务处理，培养良好生活习惯和卫生习惯，强化自立自强意识；生产劳动教育要让学生体验工农业生产创造物质财富的过程，增强产品质量意识，体会平凡劳动中的伟大；服务性劳动教育要注重让学生利用所学知识技能，服务他人和社会，强化社会责任感。
《指导纲要》强调，劳动教育途径要注重课内外结合，在开设劳动教育必修课的同时，还要在课外校外活动中安排劳动实践。中小学每周课外活动和家庭生活中的劳动时间，小学1-2年级不少于2小时，其他年级不少于3小时；职业院校和普通高等学校要明确生活中的劳动事项和时间，纳入学生日常管理。
大中小学每学年设立劳动周，采用专题讲座、主题演讲、劳动技能竞赛、劳动成果展示、劳动项目实践等形式进行。小学以校内为主，小学高年级可适当安排部分校外劳动；普通中学、职业院校和普通高等学校兼顾校内外，可在学年内或寒暑假安排，以集体劳动为主，由学校组织实施。高等学校也可安排劳动月，集中落实各学年劳动周要求。
劳动教育应该怎么教？
教育部教材局负责人指出，当前学校中有教育无劳动和有劳动无教育的问题同时存在。《指导纲要》从独立开设劳动教育必修课、在学科专业中有机渗透劳动教育、在课外校外活动安排劳动实践、在校园文化建设中强化劳动文化四个方面明确劳动教育的途径，特别是对劳动教育必修课、课外校外劳动实践时间、每学年一次的劳动周提出了具体要求，将劳动教育纳入人才培养全过程，切实解决有教育无劳动的问题。
同时，劳动教育不是简单让学生扫地、做家务，《指导纲要》围绕讲解说明、淬炼操作、项目实践、反思交流、榜样示范等关键环节，加强对劳动教育方式方法的具体指导，要求通过组织学生参加劳动实践，对学生进行热爱劳动、热爱劳动人民的教育，切实解决有劳动无教育的问题。
《指导纲要》要求，将劳动素养纳入学生综合素质评价体系。建立诚信机制，实行写实记录抽查制度，对弄虚作假者在评优评先方面一票否决，性质严重的应依法依规严肃处理。在高中和大学开展志愿者星级认证。高中学校和高等学校要将考核结果作为毕业依据之一。推动将学段综合评价结果作为学生升学、就业的重要参考。
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人工智能的创新发展与社会影响
党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明了方向。2018世界人工智能大会9月17日在上海开幕，习总书记致信祝贺并强调指出人工智能发展应用将有力提高经济社会发展智能化水平，有效增强公共服务和城市管理能力。深入学习领会习总书记关于人工智能的一系列重要论述，务实推进我国《新一代人工智能发展规划》，有效规避人工智能“鸿沟”，着力收获人工智能“红利”，对建设世界科技强国、实现“两个一百年”的奋斗目标具有重大战略意义。
一、引言
1956年人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）的概念被正式提出，标志着人工智能学科的诞生，其发展目标是赋予机器类人的感知、学习、思考、决策和行动等能力。经过60多年的发展，人工智能已取得突破性进展，在经济社会各领域开始得到广泛应用并形成引领新一轮产业变革之势，推动人类社会进入智能化时代。美国、日本、德国、英国、法国、俄罗斯等国家都制定了发展人工智能的国家战略，我国也于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏等地政府也相继出台推动人工智能发展的相关政策文件，社会各界对人工智能的重大战略意义已形成广泛共识。
跟其他高科技一样，人工智能也是一把双刃剑。如何认识人工智能的社会影响，也有“天使派”和“魔鬼派”之分。“天使派”认为，人工智能领域的科技创新和成果应用取得重大突破，有望引领第四次工业革命，对社会、经济、军事等领域将产生变革性影响，在制造、交通、教育、医疗、服务等方面可以造福人类；“魔鬼派”认为，人工智能是人类的重大威胁，比核武器还危险，有可能引发第三次世界大战。2018年2月，牛津大学、剑桥大学和OpenAI公司等14家机构共同发布题为《人工智能的恶意使用：预测、预防和缓解》的报告，指出人工智能可能给人类社会带来数字安全、物理安全和政治安全等潜在威胁，并给出了一些建议来减少风险。
总体上看，已过花甲之年的人工智能当前的发展具有“四新”特征：以深度学习为代表的人工智能核心技术取得新突破、“智能+”模式的普适应用为经济社会发展注入新动能、人工智能成为世界各国竞相战略布局的新高地、人工智能的广泛应用给人类社会带来法律法规、道德伦理、社会治理等方面一系列的新挑战。因此人工智能这个机遇与挑战并存的新课题引起了全球范围内的广泛关注和高度重视。虽然人工智能未来的创新发展还存在不确定性，但是大家普遍认可人工智能的蓬勃兴起将带来新的社会文明，将推动产业变革，将深刻改变人们的生产生活方式，将是一场影响深远的科技革命。
为了客观认识人工智能的本质内涵和创新发展，本报告在简要介绍人工智能基本概念与发展历程的基础上，着重分析探讨人工智能的发展现状和未来趋势，试图揭示人工智能的真实面貌。很显然，在当下人工智能蓬勃发展的历史浪潮中如何选择中国路径特别值得我们深入思考和探讨。因此，本报告最后就我国人工智能发展态势、存在问题和对策建议也进行了阐述。
二、人工智能的发展历程与启示
1956年夏，麦卡锡（JohnMcCarthy）、明斯基（MarvinMinsky）、罗切斯特（NathanielRochester）和香农（ClaudeShannon）等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。人工智能的目标是模拟、延伸和扩展人类智能，探寻智能本质，发展类人智能机器。人工智能充满未知的探索道路曲折起伏，如何描述1956年以来60余年的人工智能发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能60余年的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年-20世纪60年代初。人工智能概念在1956年首次被提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序、LISP表处理语言等，掀起了人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：60年代-70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入了低谷。
三是应用发展期：70年代初-80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入了应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：80年代中-90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：90年代中-2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，信息与数据的汇聚不断加速，互联网应用的不断普及加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年IBM深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念，这些都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年-至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越科学与应用之间的“技术鸿沟”，图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等具有广阔应用前景的人工智能技术突破了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术瓶颈，人工智能发展进入爆发式增长的新高潮。
通过总结人工智能发展历程中的经验和教训，我们可以得到以下启示：
（一）尊重学科发展规律是推动学科健康发展的前提。科学技术的发展有其自身的规律，顺其者昌，违其者衰。人工智能学科发展需要基础理论、数据资源、计算平台、应用场景的协同驱动，当条件不具备时很难实现重大突破。
（二）基础研究是学科可持续发展的基石。加拿大多伦多大学杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）教授坚持研究深度神经网络30年，奠定人工智能蓬勃发展的重要理论基础。谷歌的DeepMind团队长期深入研究神经科学启发的人工智能等基础问题，取得了阿尔法狗等一系列重大成果。
（三）应用需求是科技创新的不竭之源。引领学科发展的动力主要来自于科学和需求的双轮驱动。人工智能发展的驱动力除了知识与技术体系内在矛盾外，贴近应用、解决用户需求是创新的最大源泉与动力。比如专家系统人工智能实现了从理论研究走向实际应用的突破，近些年来安防监控、身份识别、无人驾驶、互联网和物联网大数据分析等实际应用需求带动了人工智能的技术突破。
（四）学科交叉是创新突破的“捷径”。人工智能研究涉及信息科学、脑科学、心理科学等，上世纪50年代人工智能的出现本身就是学科交叉的结果。特别是脑认知科学与人工智能的成功结合，带来了人工智能神经网络几十年的持久发展。智能本源、意识本质等一些基本科学问题正在孕育重大突破，对人工智能学科发展具有重要促进作用。
（五）宽容失败应是支持创新的题中应有之义。任何学科的发展都不可能一帆风顺，任何创新目标的实现都不会一蹴而就。人工智能60余载的发展生动地诠释了一门学科创新发展起伏曲折的历程。可以说没有过去发展历程中的“寒冬”就没有今天人工智能发展新的春天。
（六）实事求是设定发展目标是制定学科发展规划的基本原则。达到全方位类人水平的机器智能是人工智能学科宏伟的终极目标，但是需要根据科技和经济社会发展水平来设定合理的阶段性研究目标，否则会有挫败感从而影响学科发展，人工智能发展过程中的几次低谷皆因不切实际的发展目标所致。
三、人工智能的发展现状与影响
人工智能经过60多年的发展，理论、技术和应用都取得了重要突破，已成为推动新一轮科技和产业革命的驱动力，深刻影响世界经济、政治、军事和社会发展，日益得到各国政府、产业界和学术界的高度关注。从技术维度来看，人工智能技术突破集中在专用智能，但是通用智能发展水平仍处于起步阶段；从产业维度来看，人工智能创新创业如火如荼，技术和商业生态已见雏形；从社会维度来看，世界主要国家纷纷将人工智能上升为国家战略，人工智能社会影响日益凸显。
（一）专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定领域的人工智能技术（即专用人工智能）由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，因此形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域，统计学习是专用人工智能走向实用的理论基础。深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习理论在计算机视觉、语音识别、自然语言理解、人机博弈等方面取得成功应用。例如，阿尔法狗在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，语音识别系统5.1%的错误率比肩专业速记员，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平，等等。
（二）通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。虽然包括图像识别、语音识别、自动驾驶等在内的专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用智能系统的研究与应用仍然是任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。美国国防高级研究计划局（DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，简称DARPA）把人工智能发展分为三个阶段：规则智能、统计智能和自主智能，认为当前国际主流人工智能水平仍然处于第二阶段，核心技术依赖于深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习，AI系统在信息感知（Perceiving）、机器学习（Learning）等智能水平维度进步显著，但是在概念抽象（Abstracting）和推理决策（Reasoning）等方面能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
（三）人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，在其2017年的年度开发者大会上，谷歌明确提出发展战略从“MobileFirst”（移动优先）转向“AIFirst”（AI优先）；微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿，麦肯锡报告2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长，全球知名风投调研机构CBInsights报告显示2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
（四）创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术（IT）和产业的发展史就是新老IT巨头抢滩布局IT创新生态的更替史。例如，传统信息产业IT（InformationTechnology）代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网IT（InternetTechnology）代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等，目前智能科技IT（IntelligentTechnology）的产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动AI技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理GPU服务器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。在技术生态方面，人工智能算法、数据、图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）/张量处理器（TensorProcessingUnit，简称TPU）/神经网络处理器（NeuralnetworkProcessingUnit，NPU）计算、运行/编译/管理等基础软件已有大量开源资源，例如谷歌的TensorFlow第二代人工智能学习系统、脸书的PyTorch深度学习框架、微软的DMTK分布式学习工具包、IBM的SystemML开源机器学习系统等；此外谷歌、IBM、英伟达、英特尔、苹果、华为、中国科学院等积极布局人工智能领域的计算芯片。在人工智能商业和应用生态布局方面，“智能+X”成为创新范式，例如“智能+制造”、“智能+医疗”、“智能+安防”等，人工智能技术向创新性的消费场景和不同行业快速渗透融合并重塑整个社会发展，这是人工智能作为第四次技术革命关键驱动力的最主要表现方式。人工智能商业生态竞争进入白热化，例如智能驾驶汽车领域的参与者既有通用、福特、奔驰、丰田等传统龙头车企，又有互联网造车者如谷歌、特斯拉、优步、苹果、百度等新贵。
（五）人工智能上升为世界主要国家的重大发展战略。人工智能正在成为新一轮产业变革的引擎，必将深刻影响国际产业竞争格局和一个国家的国际竞争力。世界主要发达国家纷纷把发展人工智能作为提升国际竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧积极谋划政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。无论是德国的“工业4.0”、美国的“工业互联网”、日本的“超智能社会”、还是我国的“中国制造2025”等重大国家战略，人工智能都是其中的核心关键技术。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，开启了我国人工智能快速创新发展的新征程。
（六）人工智能的社会影响日益凸显。人工智能的社会影响是多元的，既有拉动经济、服务民生、造福社会的正面效应，又可能出现安全失控、法律失准、道德失范、伦理失常、隐私失密等社会问题，以及利用人工智能热点进行投机炒作从而存在泡沫风险。首先，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，促进社会生产力的整体跃升，推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域发展积极正面影响。与此同时，我们也要看到人工智能引发的法律、伦理等问题日益凸显，对当下的社会秩序及公共管理体制带来了前所未有的新挑战。例如，2016年欧盟委员会法律事务委员会提交一项将最先进的自动化机器人身份定位为“电子人（electronicpersons）”的动议，2017年沙特阿拉伯授予机器人“索菲亚”公民身份，这些显然冲击了传统的民事主体制度。那么，是否应该赋予人工智能系统法律主体资格？另外在人工智能新时代，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题都需要我们从法律法规、道德伦理、社会管理等多个角度提供解决方案。
由于人工智能与人类智能密切关联且应用前景广阔、专业性很强，容易造成人们的误解，也带来了不少炒作。例如，有些人错误地认为人工智能就是机器学习（深度学习），人工智能与人类智能是零和博弈，人工智能已经达到5岁小孩的水平，人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平，30年内机器人将统治世界，人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。还有不少人对人工智能预期过高，以为通用智能很快就能实现，只要给机器人发指令就可以干任何事。另外，有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益的现象时有发生。因此，我们有义务向社会大众普及人工智能知识，引导政府、企业和广大民众科学客观地认识和了解人工智能。
四、人工智能的发展趋势与展望
人工智能经过六十多年的发展突破了算法、算力和算料（数据）等“三算”方面的制约因素，拓展了互联网、物联网等广阔应用场景，开始进入蓬勃发展的黄金时期。从技术维度看，当前人工智能处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有数据、能耗、泛化、可解释性、可靠性、安全性等诸多瓶颈，创新发展空间巨大，从专用到通用智能，从机器智能到人机智能融合，从“人工+智能”到自主智能，后深度学习的新理论体系正在酝酿；从产业和社会发展维度看，人工智能通过对经济和社会各领域渗透融合实现生产力和生产关系的变革，带动人类社会迈向新的文明，人类命运共同体将形成保障人工智能技术安全、可控、可靠发展的理性机制。总体而言，人工智能的春天刚刚开始，创新空间巨大，应用前景广阔。
（一）从专用智能到通用智能。如何实现从狭义或专用人工智能（也称弱人工智能，具备单一领域智能）向通用人工智能（也称强人工智能，具备多领域智能）的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是国际研究与应用领域的挑战问题。2016年10月美国国家科学技术委员会发布了《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯（DemisHassabis）提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年7月成立了通用人工智能实验室，100多位感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
（二）从人工智能到人机混合智能。人工智能的一个重要研究方向就是借鉴脑科学和认知科学的研究成果，研究从智能产生机理和本质出发的新型智能计算模型与方法，实现具有脑神经信息处理机制和类人智能行为与智能水平的智能系统。在美国、欧盟、日本等国家和地区纷纷启动的脑计划中，类脑智能已成为核心目标之一。英国工程与自然科学研究理事会EPSRC发布并启动了类脑智能研究计划。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。人机混合智能得到了我国新一代人工智能规划、美国脑计划、脸书（脑机语音文本界面）、特斯拉汽车创始人埃隆·马斯克（人脑芯片嵌入和脑机接口）等的高度关注。
（三）从“人工+智能”到自主智能系统。当前人工智能的研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预：人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据（非常费时费力）、用户需要人工适配智能系统等。因此已有科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类AI”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低AI人员成本。
（四）人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、材料等传统科学的发展。例如，2018年美国麻省理工学院启动的“智能探究计划”（MITIntelligenceQuest）就联合了五大学院进行协同攻关。
（五）人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来十年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，在现有基础上能够提高劳动生产率40%；美、日、英、德、法等12个发达国家（现占全球经济总量的一半）到2035年，年经济增长率平均可以翻一番。2018年麦肯锡的研究报告表明到2030年人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
（六）人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出未来五年人工智能提升各行业运转效率，其中教育业提升82%，零售业71%，制造业64%，金融业58%。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
（七）人工智能领域的国际竞争将日趋激烈。“未来谁率先掌握人工智能，谁就能称霸世界”。2018年4月，欧盟委员会计划2018-2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即提出谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
（八）人工智能的社会学将提上议程。水能载舟，亦能覆舟。任何高科技也都是一把双刃剑。随着人工智能的深入发展和应用的不断普及，其社会影响日益明显。人工智能应用得当、把握有度、管理规范，就能有效控制负面风险。为了确保人工智能的健康可持续发展并确保人工智能的发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，深入分析人工智能对未来经济社会发展的可能影响，制定完善的人工智能法律法规，规避可能风险，确保人工智能的正面效应。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所(UNICRI)决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。2018年4月，欧洲25个国家签署了《人工智能合作宣言》，从国家战略合作层面来推动人工智能发展，确保欧洲人工智能研发的竞争力，共同面对人工智能在社会、经济、伦理及法律等方面的机遇和挑战。
五、我国人工智能的发展态势与思考
我国当前人工智能发展的总体态势良好。中国信通院联合高德纳咨询公司（Gartner）于2018年9月发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》报告统计，我国（不含港澳台地区）人工智能企业总数位列全球第二（1040家），仅次于美国（2039家）。在人工智能总体水平和应用方面，我国也处于国际前列，发展潜力巨大，有望率先突破成为全球领跑者。但是我们也要清醒地看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
一是高度重视。党和国家高度重视并大力发展人工智能。党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明方向。2016年7月习总书记明确指出，人工智能技术的发展将深刻改变人类社会生活，改变世界，应抓住机遇，在这一高技术领域抢占先机。在党的十九大报告中，习总书记强调“要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。在2018年两院院士大会上，习总书记再次强调要“推进互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，做大做强数字经济”。在2017年和2018年的《政府工作报告》中，李克强总理都提到了要加强新一代人工智能发展。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动，人工智能将成为今后一段时期的国家重大战略。发改委、工信部、科技部、教育部、中央网信办等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
二是态势喜人。根据2017年爱思唯尔（Elsevier）文献数据库SCOPUS统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。从2012年开始，我国在人工智能领域新增专利数量已经开始超越美国。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成全球人工智能投融资规模最大国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。近两年，清华大学、北京大学、中国科学院大学、浙江大学、上海交通大学、南京大学等高校纷纷成立人工智能学院。2015年开始的中国人工智能大会（CCAI）已连续成功召开四届、规模不断扩大，人工智能领域的教育、科研与学术活动层出不穷。
三是差距不小。我国人工智能在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在较大差距。英国牛津大学2018年的一项研究报告指出中国的人工智能发展能力大致为美国的一半水平。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，存在“头重脚轻”的不均衡现象。在Top700全球AI人才中，中国虽然名列第二，但入选人数远远低于占一半数量的美国。据领英《全球AI领域人才报告》统计，截至2017年一季度全球人工智能领域专业技术人才数量超过190万，其中美国超过85万，我国仅超过5万人，排名全球第7位。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家AI计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快，对可能产生的社会影响还缺少深度分析。
四是前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出到2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
人类社会已开始迈入智能化时代，人工智能引领社会发展是大势所趋，不可逆转。经历六十余年积累后，人工智能开始进入爆发式增长的红利期。伴随着人工智能自身的创新发展和向经济社会的全面渗透，这个红利期将持续相当长的时期。现在是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧需要深入思考。
（一）树立理性务实的发展理念。围棋人机大战中阿尔法狗战胜李世石后，社会大众误以为人工智能已经无所不能，一些地方政府、社会企业、风险资金因此不切实际一窝蜂发展人工智能产业，一些别有用心的机构则有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益。这种“一拥而上、一哄而散”的跟风行为不利于人工智能的健康可持续发展。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。根据高德纳咨询公司发布的技术发展曲线，当前智能机器人、认知专家顾问、机器学习、自动驾驶等人工智能热门技术与领域正处于期望膨胀期，但是通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初步阶段，人工智能还有很多“不能”，实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此发展人工智能不能以短期牟利为目的，要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，并务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
（二）加强基础扎实的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。在此发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。根据2017年爱思唯尔文献数据库SCOPUS统计结果，尽管我国在人工智能领域发表的论文数量已经排名世界第一，但加权引文影响力则只排名34位。为了客观评价我国在人工智能基础研究方面的整体实力，我们搜索了SCI期刊、神经信息处理系统大会（ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems，简称NIPS）等主流人工智能学术会议关于通用智能、深度学习、类脑智能、脑智融合、人机博弈等关键词的论文统计情况，可以清楚看到在人工智能前沿方向中国与美国相比基础实力存在巨大差距：在高质量论文数量方面（按中科院划定的SCI一区论文标准统计），美国是中国的5.34倍（1325:248）；在人才储备方面（SCI论文通讯作者），美国是中国的2.12倍（4804:2267）。
我国应对标国际最高水平，建设面向未来的人工智能基础科学研究中心，重点发展原创性、基础性、前瞻性、突破性的人工智能科学。应该鼓励科研人员瞄准人工智能学科前沿方向开展引领性原创科学研究，通过人工智能与脑认知、神经科学、心理学等学科的交叉融合，重点聚焦人工智能领域的重大基础性科学问题，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
（三）构建自主可控的创新生态。美国谷歌、IBM、微软、脸书等企业在AI芯片、服务器、操作系统、开源算法、云服务、无人驾驶等方面积极构建创新生态、抢占创新高地，已经在国际人工智能产业格局中占据先机。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。美国对中兴通讯发禁令一事充分说明自主可控“核高基”技术的重要性，我国应该吸取在核心电子器件、高端通用芯片及基础软件方面依赖进口的教训，避免重蹈覆辙，着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如军民融合、产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。
另外，我们需要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过标准实施加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
（四）建立协同高效的创新体系。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，但是单一的创新主体很难实现政策、市场、技术、应用等方面的全面突破。目前我国学术界、产业界、行业部门在人工智能发展方面各自为政的倾向比较明显，数据资源开放共享不够，缺少对行业资源的有效整合。相比而言，美国已经形成了全社会、全场景、全生态协同互动的人工智能协同创新体系，军民融合和产学研结合都做得很好。我国应在体制机制方面进一步改革创新，建立“军、政、产、学、研、用”一体的人工智能协同创新体系。例如，国家进行顶层设计和战略规划，举全国优势力量设立军事智能的研发和应用平台，提供“人工智能+X”行业融合、打破行业壁垒和行政障碍的激励政策；科技龙头企业引领技术创新生态建设，突破人工智能的重大技术瓶颈；高校科研机构进行人才培养和原始创新，着力构建公共数据资源与技术平台，共同建设若干标杆性的应用创新场景，推动成熟人工智能技术在城市、医疗、金融、文化、农业、交通、能源、物流、制造、安全、服务、教育等领域的深度应用，建设低成本高效益广范围的普惠型智能社会。
（五）加快创新人才的教育培养。发展人工智能关键在人才，中高端人才短缺已经成为我国人工智能做大做强的主要瓶颈。另外，我国社会大众的人工智能科技素养也需要进一步提升，每一个人都需要去适应人工智能时代的科技浪潮。在加强人工智能领军人才培养引进的同时，要面向技术创新和产业发展多层次培养人工智能创新创业人才。《新一代人工智能发展规划》提出逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能课程。目前人工智能科普活动受到各地学校的欢迎，但是缺少通俗易懂的高质量人工智能科普教材、寓教于乐的实验设备和器材、开放共享的教学互动资源平台。国家相关部门应高度重视人工智能教育领域的基础性工作，增加投入，组织优势力量，加强高水平人工智能教育内容和资源平台建设，加快人工智能专业的教学师资培训，从教材、教具、教师等多个环节全面保障我国人工智能教育工作的开展。
（六）推动共担共享的全球治理。人工智能将重塑全球政治和经济格局，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能将进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。美国、日本、德国等通过人工智能和机器人的技术突破和广泛应用弥补他们的人力成本劣势，希望制造业从新兴国家回流发达国家。目前看，我国是发展中国家阵容中唯一有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应采取不同于一些国家的“经济垄断主义、技术保护主义、贸易霸凌主义”路线，尽快布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合国家“一带一路”战略，向亚洲、非洲、南美等经济欠发达地区输出高水平、低成本的“中国智造”成果、提供人工智能时代的中国方案，为让人工智能时代的“智能红利”普惠人类命运共同体做出中国贡献！
（七）制定科学合理的法律法规。要想实实在在收获人工智能带来的红利，首先应保证其安全、可控、可靠发展。美国和欧洲等发达国家和地区十分重视人工智能领域的法律法规问题。美国白宫多次组织这方面的研讨会、咨询会；特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能；科研人员自发签署23条“阿西洛马人工智能原则”，意图在规范人工智能科研及应用等方面抢占先机。我国在人工智能领域的法律法规制定及风险管控方面相对滞后，这种滞后局面与我国现阶段人工智能发展的整体形势不相适应，并可能成为我国人工智能下一步创新发展的一大掣肘。因此，有必要大力加强人工智能领域的立法研究，制定相应的法律法规，建立健全公开透明的人工智能监管体系，构建人工智能创新发展的良好法规环境。
（八）加强和鼓励人工智能社会学研究。人工智能的社会影响将是深远的、全方位的。我们当未雨绸缪，从国家安全、社会治理、就业结构、伦理道德、隐私保护等多个维度系统深入研究人工智能可能的影响，制定合理可行的应对措施，确保人工智能的正面效应。应大力加强人工智能领域的科普工作，打造科技与伦理的高效对话机制和沟通平台，消除社会大众对人工智能的误解与恐慌，为人工智能的发展营造理性务实、积极健康的社会氛围。
六、结束语
人工智能经过60多年的发展，进入了创新突破的战略机遇期和产业应用的红利收获期，必将对生产力和产业结构以及国际格局产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。但是，我们需要清醒看到通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初级阶段，人工智能不是万能，人工智能还有很多“不能”。我们应当采取理性务实的发展路径，扎实推进基础研究、技术生态、人才培养、法律规范等方面的工作，在开放中创新，在创新中发展，全速跑赢智能时代，着力建设人工智能科技强国！
（主讲人系中国科学院院士）
评论：人工智能时代更需重视劳动教育
劳动是中华民族的传统美德，教育与生产劳动相结合也是马克思关于人的全面发展理论的重要内容。中共中央、国务院近日印发了《关于全面加强新时代大中小学劳动教育的意见》，明确指出劳动教育是中国特色社会主义教育制度的重要内容，直接决定社会主义建设者和接班人的劳动精神面貌、劳动价值取向和劳动技能水平，强调要把劳动教育纳入人才培养全过程。
近年来，劳动教育一直是教育界关注的热点。习近平总书记在多个场合多次强调要重视劳动教育，比如在全国教育大会上和全国高校思想政治工作会议上，他都强调要构建德智体美劳全面培养的教育体系，希望广大青年通过劳动砥砺意志、锤炼品格、增长才干、塑造健全人格，通过劳动不断提高综合素质与劳动素养，练就真本领。
《意见》特别指出，劳动教育要“体现时代特征”。当今世界正在进入数字时代，人工智能的迅速发展正在深刻改变人类社会生活、改变世界。人工智能的概念最初诞生于1956年“达特茅斯会议”，经过半个多世纪的发展，人工智能这个词在我们生活中出现的频率越来越高，从产业界、学术界一直燃烧到媒体和普通大众层面。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，我国于2017年正式提出《新一代人工智能发展规划》，将发展人工智能上升到国家战略高度。当人工智能正在重塑各行各业的形态，当我们从体力劳动以及一些常规性的脑力劳动中解放出来之后，今天我们来理解劳动教育，就应当赋予其新的时代内涵。
一方面，劳动教育并不只是对某种生活技能的单纯机械训练，更重要的，是要在劳动实践中唤起人们对自身主体价值的觉知，在劳动中真实感知完整生活的意义。另一方面，劳动教育是要建立人们与真实世界的连接。人工智能与教育的深度融合发展，虚拟环境与现实环境的相互交融，使我们今天学习知识比以往任何时候都要便捷，那么知识是否会必然带来能力的提升，这中间却是不能完全画等号的。我们在今天强调劳动教育，就是要强调其实践性，推动教育由知向行转化。
具体来说，劳动教育在人工智能时代的重要性主要体现在以下三个方面。
第一，人的社会交往。社会性是人的本质属性。马克思强调，“人的本质不是单个人所固有的抽象物，在其现实性上，它是一切社会关系的总和”。人工智能技术的发展使得我们传统的交流方式正在改变，人机关系、虚拟和现实关系正在成为人际交往的重要组成部分。人与人交流的物理性限制在不断地消失，但与此同时，网络依赖症、微信依赖症、手机依赖症等各种社交工具，在一定程度上对现实中的人际关系带来了陌生化的挑战。劳动教育通过家务劳动、校园劳动、社区劳动以及社会志愿者活动实践，可以很好地拓展人在现实环境中的社会交往能力。我们在劳动教育的实践中，也可以重新思考如何处理与他人、与社会的关系，通过这些实践活动，从而提高自身的主体意识、合作意识、大局意识以及解决问题的能力。
第二，人的思维。互联网已经成为我们生活不可或缺的一部分，当我们随时随地可以通过智能手机上网获取解决问题的答案时，互联网也在改变着我们的思维方式。既然数字时代获取知识如此方便，那么通过网络寻找答案当然也是解决问题的途径之一。但思想的成熟是需要有一个持续不断的训练过程的。如果我们碰到问题首先想到的就是网络，对问题没有调查研究，或者调查了之后也没有形成对结论的真实性进行独立思考的过程和习惯，那么很难说我们的思想就是成熟的。劳动蕴含着人的心智和思维方式，今天的劳动教育，更多地着眼于提高人的思考力、创造力和创新力，这些能力正是人工智能时代我们需要具备的核心素养。
第三，人的价值观。在马克思看来，劳动本身就是真善美相统一的过程。人工智能时代强调劳动教育，重要的是弘扬劳动精神。“民生在勤，勤则不匮”。中华民族是勤于劳动、善于创造的民族。正是因为劳动创造，我们拥有了历史的辉煌；也正是因为劳动创造，我们拥有了今天的成就。正如习近平总书记所说，“幸福都是奋斗出来的”。通过劳动教育，要使广大学生能够理解和形成马克思主义劳动观，真正崇尚劳动，尊重劳动，树立劳动最崇高、劳动最伟大、劳动最美丽的观念，培养勤俭、奋斗、创新、奉献的劳动精神，通过辛勤劳动、诚实劳动、创造性劳动来开创我们美好的未来。（戴菁）
29《人工智能时代的劳动教育：价值、变革与回应》 叶文丽
关键词：人工智能；劳动教育；马克思主义劳动观
劳动是人类的本质活动，是推动人类社会进步的根本力量。党的十八大以来，习近平总书记多次礼赞劳动，强调劳动教育的重要性，指出“劳动创造幸福，实干成就伟业”。[1]人工智能时代是继农业革命、工业革命后人类社会的第三次浪潮，人工智能是推动新一轮技术革命的重要战略性技术，正在对世界经济发展、人类社会进步、全球政治经济格局等方面产生深刻的影响，人工智能既为劳动教育赋能又给劳动教育带来一定的冲击和挑战。在人工智能时代，有必要重新回到马克思主义经典著作中正确认识劳动及劳动教育的价值，进而深入分析人工智能时代劳动教育的变革，以期回应劳动教育时代发展的迫切需要。
一、劳动教育的永恒价值
马克思主义劳动观是我国劳动教育发展的理论基础，马克思主义经典著作中曾多次出现“劳动”这一概念。人是马克思主义的出发点，马克思主义劳动观亦是从人出发，但它既不同于费尔巴哈“设想出来的人”，也不同于黑格尔孤立地看待人，而是指现实的人、实践的人、处在一定社会关系中的人。劳动、劳动教育均是以人为核心，劳动回答了“何以为人”的问题，而劳动教育则使人“成其为人”。
（一）劳动的价值：“何以为人”
劳动是马克思主义的基石，从某种程度上讲，马克思主义的思想体系以劳动问题为核心。探讨劳动的价值是什么？需要回到马克思主义的经典著作中深入解读劳动的相关论述。
第一，劳动创造了人本身。恩格斯于1876年写下《劳动在从猿到人转变过程中的作用》一文，阐述了劳动在人的形成中的决定作用。首先，恩格斯从人类的进化角度论证劳动的重要性，劳动使得猿的手变为人的手，使得人类与动物界相分离，“人类社会区别于猿群的特征在我们看来又是什么呢？是劳动。”[2]其次，恩格斯提出了人类与动物的区别：人类的劳动是有意识的自觉活动，人们在劳动中认识世界、改造世界；而动物只是无意识的出于本能的活动。“一句话，动物仅仅利用外部自然界，简单地通过自身的存在在自然界中引起变化；而人则通过他所作出的改变来使自然界为自己的目的服务，来支配自然界。这便是人同其他动物的最终的本质的差别，而造成这一差别的又是劳动。”[3]
第二，劳动是人的对象化的活动。马克思提出了“劳动的对象化”和“劳动的异化”两个概念，从哲学层面来剖析劳动的含义。马克思认为“劳动的对象化”是指“劳动的产品是固定在某个对象中的、物化的劳动。”[4]人的劳动是对象化的活动，在劳动过程中能够体现人的本质力量、占有自己的全面的本质。而在资本主义条件下劳动的对象化表现为“劳动的异化”。“在国民经济的实际状况中，劳动的这种现实化表现为工人的非现实化，对象化表现为对象的丧失和被对象奴役，占有表现为异化、外化。”[5]马克思明确指出了异化的四个方面：一是劳动者同劳动产品之间的异化，二是劳动活动本身的异化，三是人同自己类本质的异化，四是人与人之间相互关系的异化。
第三，劳动是人与自然之间的物质变换过程。首先，马克思充分肯定了劳动在人类社会实践中的作用，“劳动在任一社会形态中皆是人类的生存条件；这是一个永久的自然的必然（Naturnot-wendigkeit），没有它，人与自然间将无物质的交换，也就无人类生活。”[6]在《资本论》中，马克思抛开了特定的社会形态，从考察劳动过程的角度阐释“物质变换”的劳动概念，“劳动首先是人与自然之间的过程，是人以自身的活动来中介、调整和控制人和自然之间的物质变换的过程。”[7]马克思认为人是自然的一部分，“人直接地是自然存在物”[8]，而且是“具有自然力、生命力，是能动的自然存在物”[9]，同时自然也是人的一部分，“自然界，就它自身不是人的身体而言，是人的无机的身体”[10]，而劳动作为人与自然之间的物质变换过程，人与自然的关系正是在这种物质变换中逐渐走向融合，人通过劳动将自在自然日益发展为人为自然。
（二）劳动教育的价值：“成其为人”
作为一种教育实践活动，劳动教育的终极目标是培养全面发展的人，即“人以一种全面的方式，作为一个完整的人，占有自己的全面的本质”[11]，使人真正成其为人。
第一，劳动教育能够促进个体活动、需要和能力的全面发展。活动的全面发展表现为活动内容丰富、形式多样，每个人可以按照自己的喜好自由地选择进行何种活动；需要的全面发展表现为个体能够按照自己选择的活动来发展一切合理的需要，将“自由个性”作为最高的发展需求；能力的全面发展表现为个体所有能力的全面发展，包括个人的体力、智力、个性和交往能力的发展等。通过劳动教育，学生参加各种劳动活动，不仅可以培养劳动情感、劳动态度和劳动习惯，而且利于掌握和提升基本生产劳动技能，满足自己的发展需求，推动个体智力和体力的尽可能的多方面的、充分自由的和统一的发展。
第二，劳动教育能够促进个体社会关系的全面丰富。“人的本质不是单个人所固有的抽象物，在其现实性上，它是一切社会关系的总和。”[12]马克思强调现实的个体都是在一定的社会联系和社会关系中存在的，人所拥有的社会关系是自己创造出来的，人的发展取决于社会关系的发展。人的社会关系是在交往中发展和实现的，社会关系的全面丰富必然伴随着人的社会交往的普遍性。在劳动教育的过程中，学生在个体交往之间、个体与群体和社会的交往之间经历和建构着多种社会关系，人的本质不断地进行生成和变化，进而实现个体的全面和谐发展。
第三，劳动教育能够促进社会全体成员的全面发展。马克思关于人的全面发展学说从全人类解放出发，认为人的全面发展不是抽象的、孤立的“某一个人”，而是现实的、具体的“每一个人”，人的全面发展是包括社会全体成员的全面发展。劳动教育是面向全体学生、贯穿人的一生的教育，从横向看，劳动教育是全员性的，贯穿大中小学各学段以及普通教育、职业教育各类型，接受劳动教育是每个学生的基本权利；从纵向看，劳动教育是终身性的，家庭中的劳动教育、学校中的劳动教育和社会中的劳动教育对个体的影响是持续一生的。
二、劳动教育的时代变革
人工智能时代大数据、机器学习、物联网、语音和面部识别、自适应学习等新技术给劳动带来了革命性的变化，为劳动教育注入了“新鲜血液”。但兴一利必有一害，人工智能在推动劳动教育变革的同时也在冲击着劳动教育的发展。
（一）人工智能赋能劳动教育
1.革新劳动教育目的
相较于传统的劳动教育，人工智能时代的劳动教育更加注重培养创造性劳动者和终身学习型劳动者。创造性劳动者是指在劳动生产过程中依靠主体的创造力和想象力创造价值的劳动者[13]，他们能够以新颖独创的方法解决生产过程中的问题，而终身学习型劳动者能够快速适应人工智能时代技术的更新速度。由于人工智能技术旨在重现或超越计算系统中人类的“智能”，因此它对社会各行各业均会产生革命性的影响，在人工智能的协助下，许多过去繁重枯燥、费时费力的工作变得轻而易举，全自动化的生产甚至可以脱离人的控制。智能机器会逐渐取代低端的人类劳动，麦肯锡全球研究院作出了相关的预计：在2016-2030年，中国被替代的全职员工的规模大约在4000-4500万；如果自动化进程加速，到2030年将有近1亿劳动者需要更换职业类型。[14]可见，工业化时代所培养的具有简单操作技能的人员将难以适应未来社会发展的需要，人工智能时代需要劳动者掌握创造性、机器难以替代的技能，并且促使人们终身学习、活到老学到老，不断适应智能社会。另一方面从人工智能目前发展的前景看，人工智能人才就业薪资高、缺口大，人工智能在未来必将在各个领域得到更加广泛的应用，因此，更加迫切要求劳动教育变革培养目的，重视高素质劳动者、创造性人才的作用，建设创新型、终身学习型劳动者大军。
2.更新劳动教育模式
人工智能技术的广泛应用正在更新着劳动教育的模式，人机协作、虚拟劳动空间、丰富的劳动教育资源等给劳动教育带来颠覆性的变化。首先，人工智能时代显著的特征是使得人机协作成为现实，2021年清华大学招收国内首个原创虚拟“学生”华智冰，这意味在未来学校中将会出现大量的虚拟“学生”和虚拟“教师”，劳动教育将由人类教师、人类学生以及人工智能机器人共同承担教学任务。其次，虚拟现实、增强现实以及混合现实能够打造虚拟劳动空间，劳动教育不再局限于线下面对面的课堂教学，“云端”成为劳动教育的新载体，学生可以通过智能设备进入劳动教育空间。詹青龙设想创立智慧劳动空间，学生可以通过互联网、移动技术、云计算、传感器和物联网的结合，虚拟或远程地进行劳动，实现随时随地通信、协作和完成劳动。[15]最后，人工智能的融入给劳动教育带来了丰富的教育资源。一方面，人工智能教育拓宽了劳动知识获得的广度与深度，使得劳动教育的资源不再局限于书本知识，线上线下相结合的教育形式极大丰富了劳动教育资源；另一方面，人工智能可以提供更多具有实用性、实效性和情境性，尚未被专家学者加工整理成系统的软知识，教育资源更加具有灵活性、生动性。
3.定制劳动教育过程
“尼尔·斯蒂芬森认为：人工智能教育的‘圣杯’是一个能根据每位学生的才能和需求打造学习计划的全面教育体系。通过人工智能教育，为他们量身打造学习计划，使他们能达到最佳的受教育程度。”[16]人工智能的显著优势在于能够对受教育者实施因材施教的个性化教学，定制劳动教育的过程。教育是教育者和受教育者相互作用的双边统一活动，人工智能在教育中的应用既解放了教师又给学生提供了更多可能。首先，从教育者的角度看，人工智能将教师从繁重的行政、管理等工作中解放出来，教师更加专注于教学。通常，教师们不仅需要备课、上课，还需要完成批改作业、评估成绩、管理课堂、家校沟通等工作，真正用于教学的时间往往有限。而教师借助人工智能的人机互动、智能评阅管理、物联网等技术，可以更加高效便捷地处理除教学之外的工作，专业于学生教学。其次，从受教育者的角度看，人工智能的发展给学生自主学习提供了更多的选择和可能，并将学习的主导权从教师转移到学生手中。人工智能技术能通过自动化地资料推送来满足学习者的个人需求，为学生提供个性化的学习内容，学生也可以根据自己的兴趣、爱好、需要等有针对性地制定学习计划，选择最适合自己的学习课程。人工智能使得学生不再像工厂流水线上的产品一样，面临标准化统一的要求，利于实现学生的个性化发展。
（二）人工智能挑战劳动教育
1.冲击传统劳动教育
在人工智能时代，传统劳动教育受到前所未有的冲击。在传统的劳动教育中，教育者是教育过程中的“权威”，教育者以官方的劳动教材为教育内容、根据自己对劳动知识的认知理解开展劳动教学和实践活动，受教育者往往处于“被动”的地位。而人工智能则对传统的劳动教育发起了严峻的挑战，人工智能时代劳动教育认知的逻辑起点是受教育者，利用人工智能技术能够为受教育者“量身定制”教育内容，劳动教育可以不受时空的限制。人工智能依托人工智能技术赋予劳动教育新内容、新目标、新模式等，这些势必将激发新型劳动教育与传统劳动教育之间的矛盾。首先是劳动教育的课程，我国的劳动教育课时在教育体系中占比有限，如何实现原有劳动教育与新型劳动教育的耦合而非简单的“东拼西凑”？其次是劳动教育的师资，目前我国尚处于缺乏劳动教育专业教师队伍的状态，而人工智能的加入无疑会对教师的信息素养提出更高的要求，另一方面教师还需要补齐人工智能忽视学生情感需求的短板，这对教师而言更是难上加难。最后是劳动教育的设备经费，众所周知，我国东西部教育经费差距较大，而人工智能技术的应用需要大量的教育经费支持，毫无疑问这样将拉大经济发达地区与经济落后地区之间劳动教育的差距。面对这些冲突与矛盾，我们不得不思考人工智能时代如何平衡新旧劳动教育，以便人工智能更好地赋能劳动教育。
2.异化劳动教育本质
劳动教育的本质在于育人，人工智能技术原本是用来服务劳动教育的，最后劳动教育却被人工智能裹挟，异化了劳动教育的本质。异化是指主体在发展的过程中，由于自己的活动而产生的对立面，然后这个对立面又作为一种外在的、异己的力量而转过来反对或支配主体本身。人工智能的异化是马克思主义异化理论在人工智能时代的新形式，其在劳动教育中具体表现为以下四个方面：一是人工智能技术开发者与人工智能算法之间的异化，由于开发者不能独自占有生产资料，因此其设计的劳动教育产品越完美，劳动教育产品应用范围越广，这些产品越可能成为开发者的敌对力量；二是人工智能技术在劳动教育领域应用本身的异化，师生沉溺于智能化的劳动产品，机器人在使用中逐步控制甚至替代师生，劳动教育会变成被动的、外在的教育，人类将会逐步丧失劳动；三是教育主体类本质的异化，人工智能使得教育中主客体地位的边界正变得越来越模糊，师生“降格”为教育客体，人工智能技术“上升”为教育主体，人逐渐成为单向度的人；四是教育主体交往的异化，人工智能导致了人的交往危机，劳动教育数据信息极易泄露，师生之间毫无隐私，成为“透明人”，同时劳动教育的虚拟化加深了师生之间的疏离感，成为“表面人”。
3.弱化劳动教育实践
人工智能一个显著特征就是虚拟性，人工智能技术催生了虚拟劳动这一新的劳动形态，劳动教育呈现虚实结合的新特点，劳动教育的实践性面临新的考验。虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）与人工智能技术相结合，让劳动教育走向沉浸式、虚拟式，师生能够通过技术体验最真实的劳动场景，让受教育者足不出校就可以体验最贴近现实的劳动。有学者预测，未来的劳动教育将更可能依托全时域的数字网络、以线上教育的形式开展。[17]另外，如今的学生可以称为人工智能时代的“土著居民”，智能产品已经融入他们的生活之中，学生容易沉浸于虚拟世界的感官体验而非选择在现实生活中劳动，从而形成忽视劳动实践、甚至厌恶劳动实践的现象，劳动教育面临重虚拟轻现实实践的危机。习近平同志在纪念马克思诞辰200周年大会上的重要讲话中指出：“马克思主义是实践的理论，指引着人民改造世界的行动。”[18]实践性是马克思主义理论区别于其他理论的显著特征，实践的观点也是马克思主义劳动观的首要观点，忽视实践性的劳动偏离了马克思主义劳动观的本质，忽视实践性的劳动教育偏离了我国教育事业的发展方向。
三、劳动教育的回应路径
人工智能时代来势汹汹、势不可挡，从我国的《新一代人工智能发展规划》，到美国的《保持美国在人工智能领域的领导地位》，再到欧盟的《人工智能法》，人工智能陆续上升为国家战略。马克思主义是不断发展的开放的理论，劳动教育在人工智能时代的背景下应积极回应时代变革，坚持工具理性与价值理性的统一、理论学习与劳动实践的统一以及体力劳动与脑力劳动的统一。
（一）工具理性与价值理性的统一
韦伯将人类的理性区分为工具理性和价值理性，工具理性和价值理性是不可分割的两个方面。人工智能时代下的劳动教育存在着工具理性与价值理性失衡的问题，表现为工具依赖、育人失真和情感缺失等。
第一，形形色色的智能工具不仅让劳动者从纷繁复杂的工作中解放双手，而且能够提供生动灵活的个性化劳动课程，但技术的使用却禁锢了劳动者和师生的身心，人们完全依赖人工智能的工具，将自己的时间、经历、学习、劳动体验全部交给工具。智能平板、电脑在教育领域的应用旨在更好地服务于学生的学习，然而现实生活中不计其数的学生沉迷于此，电子游戏、各类小说等让学生无心学习；电子白板、课件的使用旨在服务师生，最终反而可能会导致教师对PPT的依赖，缺乏PPT就无法上课。第二，劳动教育中对人工智能技术至上、技术崇拜致使育人失真。人工智能给劳动教育带来的利好让人们开始盲目崇拜人工智能，劳动教育的目的窄化为学习人工智能技术，这就篡改了劳动教育育人的本质，过分强调工具性价值而丧失了对受教育者劳动态度、劳动情感和劳动观念的培育，导致育人失去本真。第三，人工智能虽然能替代人的某些“智能”，却不能替代人的情感。虽然智能化的教学设备在物理空间上可以拉近师生之间、生生之间的距离，但因为缺乏情感的沟通与交流却使人与人之间的心理距离越来越远。这些都是工具理性泛滥、价值理性缺失的结果，正如庄子所言：“有机械者必有机事，有机事者必有机心”，长此以往，工具的使用反而会吞噬使用者自身，吞噬劳动教育。
劳动教育应坚持工具理性与价值理性的统一。一方面，劳动教育既要坚持工具理性，毫无疑问，智能技术的应用可以改变现有的教育手段、方式方法以及教育环境等，提高教育的效率；另一方面，劳动教育又要坚持价值理性，教育的本质在于培养全面发展的人，劳动教育需要关注教育主体的内在尺度和精神需求，使人成为真正幸福的人。
（二）理论学习与劳动实践的统一
理论联系实际是马克思主义“活的灵魂”，也是劳动教育的重要原则，人工智能时代亦是如此，劳动教育理论学习与劳动实践缺一不可。
人工智能时代下的劳动教育需要加强基础知识、基本理论的学习。首先是关于智能知识的学习，劳动教育要求教育者和受教育者都要掌握当前社会发展所需的智能知识，并能够在此基础上运用创新。其次是经典名著、各个学科基本知识等人文知识的学习。要素主义和永恒主义都认为文化的价值具有永恒性，在人类文化中有不变的共同要素，教育的任务就是将这些共同要素传授给受教育者。人工智能时代知识爆炸增长、信息良莠不齐，但教育的本质不变、人的理性也不变，经典知识的学习一方面可以作为学习其他知识的基础，另一方面有利于培养学生的批判性思维和反思性意识。最后是道德伦理知识的学习。当前，由于人工智能技术尚不成熟，在个人隐私、国家安全等方面仍面临诸多风险。人工智能和技术本身并没有好坏之分，只有当人使用它时才会产生价值判断，因此学习道德伦理知识应该作为人工智能教育应用的先行者。第二，人工智能时代下的劳动教育离不开劳动实践。不可否认，借助人工智能技术可以延伸身体感官，让学生身临其境地体会劳动，但劳动实践是直指现实世界和当下生活的实践，脱离实践的劳动教育如同纸上谈兵。人工智能时代的劳动教育可以借助智能技术丰富劳动教育的形式、增强劳动教育的情境性，但是真实的劳动实践是同样不可忽视的。
劳动教育应坚持理论学习与劳动实践的统一。理论学习可以武装劳动者的头脑、积累劳动知识，劳动实践可以培养劳动者的劳动情感和劳动习惯、提升劳动技能，劳动教育需兼具理论性与实践性。
（三）体力劳动与脑力劳动的统一
马克思认为体力和脑力是劳动主体内在的一种关系。人工智能改变了传统的劳动过程，智能时代下的劳动教育将在体力劳动和脑力劳动中展开新的博弈。
劳动教育中重视体力劳动是人类生存发展的基础性要求。人工智能时代在强调培养创造性劳动者、重视脑力劳动的同时，也不能忽视重视体力劳动与手工劳动。首先，体力劳动在我国经济体系中占据大量比例，我国基层社会短期内仍然是乡土社会，体力劳动和手工劳动势必将长期存在。其次，任何技术性劳动都以体力劳动和手工劳动为基础。[19]人工智能是一项复杂的系统工程，智能劳动离不开体力劳动的协助。最后，由于目前科技发展存在较大的局限性，体力劳动在社会发展中有其独特的地位，如遇到火灾洪涝等特殊情况必须依靠体力劳动。第二，劳动教育中重视脑力劳动是人工智能发展的时代性要求。人工智能技术改变了传统的劳动手段，劳动手段逐渐智能化，催生了智能劳动，智能劳动是以人工智能技术为手段，创造出智能产品或产品中包含人工智能技术的劳动方式，[20]它是脑力劳动的一种体现，劳动者在生产中运用的是智力、科学文化知识和生产技能。人工智能时代需要的劳动者将从事人工智能无法完成的创造性和复杂劳动岗位，具有创造性、创新性的设计、艺术、心理咨询等高端岗位需求也相应有所提升。在未来，真正可贵的是人性的光芒，人的思想、情感、好奇心、求知欲、想象力等涉及到人的思想性的内容才是教育需要格外重视的。
劳动教育应坚持体力劳动与脑力劳动的统一。体力劳动与脑力劳动在本质上均是劳动，只是两种不同的劳动形态，在教育过程中，既要防止学生“重体轻脑”，也要防止学生“重脑轻体”，而应“体脑结合”。
注释：
①此文系“第二届马克思主义教育思想研究青年论坛”的投稿发言论文。
参考文献：
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[18]人民网.纪念马克思诞辰200周年大会在京举行习近平发表重要讲话[EB/OL].http://cpc.people.com.cn/n1/2018/0505/c64094-29966411.html.
[19]孙振东.关于劳动教育的若干理论问题[J].教育评论，2021（04）.
[20]何玉长，宗素娟.人工智能、智能经济与智能劳动价值——基于马克思劳动价值论的思考[J].毛泽东邓小平理论研究，2017（10）.
初审：刘 兰
复审：孙振东
终审：蒋立松