论文题目：如何智慧地丧失对智能的控制
作者：吴冠军，华东师范大学中国现代思想文化研究所暨政治学系教授。
本文原载《社会科学报》，2020年7月9日。
神经网络算法（人工智能）在各个社会领域的“全面赋能”，实则意味着“生物化学算法”（“人类智能”）的全面赋闲。
人类可能正在丧失对智能的控制。但真正关键的问题在于，如何智慧地去丧失对智能的控制。这或许才是“人类智能”自其诞生至今所面对的最艰难的考验。
媒体已经反复向我们宣布：“人工智能时代”已经到来。2019年在上海召开的“世界人工智能大会”，集中地展示了人工智能在教育、健康、金融、零售、交通、制造、服务等各个社会领域的“全面赋能”，包括解放双手的无人驾驶、人工智能技术加持的智能车间、由“机器人医生”坐诊的“诊室”、“看脸”吃饭与购物的智能商场，等等。“赋能”，便正是人工智能在我们这个时代施加改变的形式。
人类或将越来越被闲置
更加值得注意的是，从购物、获取资讯、投资、招聘乃至择偶，人们正在把越来多的决断权交给人工智能算法。当大数据投喂下不断迭代的算法在分析人类行为、预测人类决策时已经“比你更了解你”，人们便会更多地让算法来代替自己做决策，这又导致其决策更容易被算法处理——在人工智能与人类这样的彼此互动中，最后的结果无可避免地是后者被最大程度地边缘化。由于运算和处理数据的速度大幅落后，人类或将越来越被闲置。换句话说，神经网络算法（人工智能）在各个社会领域的“全面赋能”，实则意味着“生物化学算法”（“人类智能”）的全面赋闲。
牛津经济研究所2019年6月25日发布最新报告《机器人如何改变世界：自动化对于就业与生产性究竟意味着什么》，根据其计算，仅就制造业而言，自2000年以来全球已有170万就业岗位消失，而在2030年前会有多达2000万个岗位消失，这些就业岗位由自动化系统替代，机器人能够处理高度复杂任务并适应不同的工作环境，且成本越来越低。除制造业外，机器人已经大幅度地深入到医疗保健、物流、零售、运输以及餐饮相关行业，并在向社会各个领域快速延伸。大致上只要是重复性的、机械性的工作，以及需要海量检索和分析数据的工作，机器的取代都迫在眉睫。
人工智能可能将全方位地进入各种专业领域
有意思的是，这份牛津报告的主要篇幅，聚焦在制造业上。这让我们很容易联想到十九世纪机器取代工人的场景。今天媒体仍然将人工智能威胁论者如埃隆·马斯克、斯蒂芬·霍金、比尔·盖茨称作“乐戴分子”（旧译“卢德分子”）——这个标签最早指的是十九世纪英国纺织工人所组成的秘密社团，他们摧毁棉纺机器，声称新技术将毁灭世界。许多当代人工智能研究者亦认为，无需对岗位消失感到担心，因为就像当年离开制造业的工人大量进入服务业，超级计算机、智能机器、机器人、算法亦将会带来很多新的岗位。
社会学家杰奥夫·科尔文在其影响广泛的《人类被低估》著作中宣称：过去三百年在推动经济发展上被认为重要的那些技能，在今天已经不再是最有价值的了，“新的高价值技能是我们最深层的本性的一部分，那些诚然将我们定义为人类的能力：感知别人的想法和感受；在群体中有生产性地工作；建立关系；共同解决问题；以用逻辑无法达到的力量来表达我们自身。”科氏观点实际上就是，人际关系与互动的能力在人工智能时代将成为“高价值技能”。而牛津报告也给出了同“科氏职场指南”相近的答案：需要“同情心、创造性、处理人际关系”的工作，“在未来几十年内仍将专属于人类”。
然而我想提出的观点恰恰是：人工智能所带来的“全面赋能”，和十九世纪的那次“机器入侵”全然不同。媒体和研究者对制造业的特别聚焦，实则恰恰遮蔽了这个不同——人工智能的赋能，不只是针对人类的身体能力，并且针对其认知能力。那就意味着，人工智能绝对不只是用机器（智能机器）将工人从工厂车间中驱赶出去，绝对不只是针对所谓的“低技能岗位”“体力劳动”，而是全方位地将人类（所有的“人类智能”）驱赶出去，包括律师、教师、医生、理财经理这类主要建立在认知能力之上的工作岗位。
“机器”或“机器人”，是一个很误导性的对人工智能的称呼。人工智能并不需要一个机器人的“身体”，而是只需要连接互联网即可。今天以神经网络算法为核心的人工智能也不会产生出“意识”乃至“自我意识”，甚至它同媒体上所谓的“通用人工智能”也丝毫没有关系。然而，通过那种被命名为“机器学习”的神经网络学习方式，人工智能（大数据投喂下的神经网络算法，即媒体所谓“狭义人工智能”或“专用人工智能”）却正在全方位席卷式地进入各种以认知为核心的专业领域，不断地快速迭代自身。故此，在《人类简史》三部曲作者尤瓦尔·赫拉利看来，“由于机器学习和机器人技术会持续进步，所以其实任何人类工作都有可能受到自动化的威胁”，“人工智能要把人类挤出就业市场，只要在特定行业需要的特定能力上超越人类，就已足够”。
我们正在面对一个“后工作社会”
对于科尔文等人所提出的人际互动沟通能力，赫拉利很有说服力地提出：人工智能的“非人类能力”，实则能够在更智能——亦即，更有效率达成目标——的层面上直接解决问题。人工智能并不致力于加强人类“个体”彼此之间的互动与联系，而是用远为高效的“集成网络”来全盘取代。对此，赫氏的论证如下：“计算机并不是彼此相异的独立个体，因此很容易把计算机集成为一个单一、灵活的网络。所以这样说来，我们面临的不是几百万台计算机和机器人取代几百万个工人，而是所有个体的工人都会被一套集成的网络所取代。因此，讨论自动化的时候，不该把‘一位司机’的能力拿来和‘一台自动驾驶汽车’比较，也不该把‘一位医生’和‘一位人工智能医生’进行比较，而该拿‘一群人’的能力和‘一套集成网络’进行比较。”
赫拉利的这一段分析强有力地论证了，人际互动与沟通上人类具有的所谓“高价值技能”，恰恰能够被人工智能的“非人类能力”在远为智能的层面上整个取代。由一群人（如人类医生、人类司机等）所构成的人际合作网络，不管里面有多少擅长“感知别人的想法和感受，在群体中有生产性地工作、建立关系、共同解决问题，以逻辑用无法达到的力量来表达我们自身”的高能力个体，其彼此互动所形成的最终效应，都无法达到人工智能这个“集成网络”所产生的效应——后者不只是在处理数据、运算和学习上具有巨大的速度优势，组成它的各单元彼此“互动”方式亦远为直接，不需要“沟通技巧”，无需感知或猜测“别人的想法和感受”，亦不需要用超过逻辑的“力量”来表达自身。
因此，代之以加入讨论哪些领域和岗位会较少受人工智能影响，我们需要讨论人全面被边缘化的问题——前者只是策略性的讨论（个体策略），而后者才是政治性的讨论（共同体政治）。我们正在面对一个“后工作社会”，但妥当的政治问题恰恰在于：那会是一个怎样的“后工作社会”？是通向马克思当年所冀望的每个人都有闲暇来从事“非异化”活动（自由地切换于打猎、捕鱼、放牧以及从事批判）的社会？还是通向一种“被普遍化了的无产阶级化”（贝尔纳·斯蒂格勒语）的社会，在其中所有人都因为知识和马克思意义上“一般智力”的被清空而变得不再相关、不再在工作的意义上被需要？在我看来，这才是人工智能时代最关键的政治哲学问题。
质言之，我们必须哲学性地与政治性地参与到那无可避免正在到来的“后工作社会”的构建中。我十分同意法国思想家凯瑟琳·马勒布对这个时代所作出的判断：人类可能正在丧失对智能的控制。但真正关键的问题在于，如何智慧地丧失对智能的控制。这或许才是“人类智能”自其诞生至今所面对的最艰难的考验。
