摘要：随着人工智能技术的不断拓展，机器正在更多领域逐步超越人类智能。如何在技术逻辑之外重申人类价值，如何让“类人”的AI赋能而非取代人，将成为人类社会面临的长期课题。
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导语：
随着人工智能技术的不断拓展，机器正在更多领域逐步超越人类智能。如何在技术逻辑之外重申人类价值，如何让“类人”的AI赋能而非取代人，将成为人类社会面临的长期课题。
IPP研究助理杨庭轩指出，未来的技术发展路径将不可避免地受到“技术决定论”的影响，但通过人才培养和教育创新，我们可以保持人类的独立性和多样性，将技术应用引导至对人类有益的方向，从而在社会结构和文化变迁中保有人类的核心价值。
近年来，在全球技术发展加速的背景下，人工智能（AI）引发了广泛的关注和争议。过去几十年中，技术进步塑造了人类社会的方方面面，特别是人工智能和自动化技术的迅速发展，给人类的生产方式、生活习惯和社会结构带来了深远的变革。这些技术进步让我们看到了前所未有的生产力提升空间，但同时也带来了人类社会着对失业、伦理失范和人类核心价值遭到冲击的担忧。
本文将从“技术决定论”——Technological Determinism的角度切入，探讨技术进步带来的“技术陷阱”，并提出在智能社会中体现人类价值的创新人才培养策略，为未来智能社会的技术与人文融合提供思考。
“人工智能”的担忧与潜在逻辑
2024年，Elon Musk在巴黎的VivaTech大会上再次强调了他对AI的警示观点[1]。他认为，AI的进步将深刻影响人类社会的结构，甚至带来根本性的存在威胁。
2017年世界政府峰会上，马斯克讨论了UBI在缓解人工智能带来的社会挑战方面的必要性。而在2024年的巴黎 Viva Technology 大会上，他推测人工智能取代所有人类工作的可能性为80%。
Musk预测，随着AI的广泛应用，“工作将变得可选”，多数劳动将被AI和机器人取代，人类的基本需求将更多依赖技术来满足。在这样的未来情境中，人类的工作或许仅作为“爱好”而存在。
他提出“通用高收入”的概念，旨在应对大规模失业对社会的冲击。这种观点显示出技术进步带来的社会再分配的挑战，反映出技术在重塑经济政策和资源分配上的主导地位。
Musk进一步表达了对AI“意义危机”的担忧。他援引科幻作家伊恩·班克斯的《文化》系列小说，描述了一个由先进技术主导的乌托邦社会，但也提出疑问：在如此高度自动化的未来社会中，人类是否还能找到情感满足？他指出，未来的问题可能在于“生活的意义”。
伊恩·班克斯在《文化》系列中描绘了一种理想化的AI形象，这些AI被赋予超越人类的智能和道德能力，代替人类成为文化社会中和平、繁荣和自由的维护者。
当AI能够在工作、创造、服务等方面超过人类时，人类是否还能保持生活的价值感？Musk甚至提出，人类或许会为AI赋予意义，这表明他对未来的技术掌控力持谨慎乐观的态度，期待技术带来福利的同时，也警惕其对人类存在价值的潜在侵蚀。
社会学家Tom Arcaro对此深表认同，并将Musk的警告与“技术决定论”联系起来。技术决定论认为，技术进步在很大程度上塑造了社会结构和文化变化，而非人类自主决定技术的发展方向。
Musk的警示反映了“技术决定论”中的一个关键观点：即技术的创新往往会带来不可预测的长期影响。例如，Facebook创始人Mark Zuckerberg最初无法预见该平台会对全球20亿用户的生活产生深远影响[2]。同样，AI的迅猛发展所带来的广泛社会与经济后果，很可能也超出人类的预期和控制。
扎克伯格在哈佛大学创立Facebook时，可能未曾预料到该平台会发展到拥有超过20亿用户的规模，占全球人口的四分之一以上。侧面印证了技术创新所带来后果的难以预测性。图源：Wikimedia Commons
Musk的观点与“技术决定论”的核心思想高度一致，同样都对AI不可控性及其可能带来的意义危机的警惕，揭示了技术发展对社会结构的深刻影响。
AI作为一种强大且迅速发展的技术，既可能推动巨大进步，也可能引发难以预料的社会文化变革。正是这种不可逆、超出人类控制且具有决定性的技术力量，使得AI的发展成为技术决定论的典型案例。
“技术决定论”及其带来的“技术陷阱”影响
技术的迅速发展在推动社会变革的同时，也引发了对其决定性影响的多方面思考。
简单来说，“技术决定论”认为技术对我们的生活有着重要影响。这一观点在大众想象和政治言论中占据重要地位，例如认为互联网正在革新经济和社会。
然而，反对者则主张，技术本身是由社会决定的，或者认为技术与社会结构在一个非决定论、不断涌现的过程中共同演化，亦或是认为任何特定技术的影响主要取决于其如何被实施，而这种实施方式本身也是由社会所决定的。
从“技术决定论”的角度来看，技术跃进往往塑造着社会的结构和文化，许多学者认为其影响甚至是不可逆的。然而，技术决定论者对技术的过度依赖带来了隐性的社会风险，包括失业、社会不平等和技术伦理等问题，使得我们不得不重新审视技术的主导地位。
美国码头工人举行罢工，反对港口机械设备自动化。图源：新华社
此外，技术与社会的关系并非单向，社会需求在推动技术发展的同时也对其产生反馈，强调了在技术进步中保持社会主体性的必要性。
“技术决定论”认为，技术发展是推动社会变革的决定性力量，认为技术会不可避免地塑造我们的社会结构、经济模式甚至文化习惯。Daniel Chandler和Rod Munday指出[3]，新技术是社会结构和过程的宏观层面发生重大社会和历史变革的主要原因，同时在微观层面，通过特定工具的日常使用，对社会和心理产生微妙但深远的影响。
不论具体的技术“革命”是什么，技术决定论者（无论是乐观的还是悲观的）都将其描述为一种戏剧性且不可避免的推动力量，其“影响”将导致深刻且“广泛”的效果或后果。这样的过程中，技术的影响显得“不可逆转”，是因为社会往往难以在技术发展的潮流中保持独立。
批评者则强调，技术发展并非独立于社会需求，而是受制于社会的推动，强调社会对技术发展方向的反作用。
“技术决定论”相信，技术的进步是不可阻挡的力量，能够自发解决社会问题。然而，这种观点忽视了技术发展可能带来的风险。在生成式人工智能并未迅速发展的过去，学者Frey和Osborne在2013年的研究中指出，到2030年，美国47%的岗位可能被自动化技术取代，这一预估引发了人们对技术至上主义带来失业危机的担忧[4]。
近日，安联研究公司调查了来自德国、法国、西班牙、意大利、波兰和奥地利的近6300名成年人，发现46%的受访者担心人工智能会让工作岗位减少，约33%的受访者认为这项技术会扩大劳动力市场。
图源：新华社
短期来看，这种“技术决定论”推动了生产力的提升，但长期则可能加剧社会不平等和就业困境。因此，技术决定论的影响不仅仅体现在效率提升上，也给我们提出了有关技术伦理和人类核心价值的思考。
实际上，技术与社会并非简单的单向关系。技术发展在满足社会需求的同时，也被社会需求所影响。例如，互联网的普及在很大程度上源于人类沟通和协作需求的推动。学者Jonas Hallström提出，当技术成为不可控制的力量时，会产生社会失控的风险。因此，需要一种更平衡的技术观，以避免技术完全主导社会发展方向，削弱人类的主动权[5]。
技术进步的益处并非均衡分布，部分群体因技术替代而面临失业等困境，形成了所谓的“技术陷阱”。
“技术陷阱”指的是，当技术进步的收益未能均衡分布，反而加剧了部分群体的失业或生活困境。
技术的进步一般分为劳动力替代型和赋能型。
劳动力替代型技术减少了对劳动力的需求，增加了工人的就业风险，而赋能型技术则鼓励工人提升技能，从而获得更高的劳动回报。以制造业为例，自动化设备的广泛应用导致了大量工人失去工作，而只有少部分掌握技能的工人能够受益于技术进步。这种技术进步的“技术陷阱”反映了技术进步带来的短期经济收益与长期社会风险的不平衡。
学者袁冉东认为，扩大“科技人口”规模是科技突破的关键[6]。技术决定论容易导致对人力资本培养的忽视。突破“中等技术陷阱”需要大量具备基础研究和动手能力的人才。
郑永年教授著作《中等技术陷阱》
然而，过度依赖技术自主性，忽视对“科学人口”和“技术人口”的培养，导致缺乏具备创新能力的人才储备，从而难以实现原创性突破，使得技术进步长期停留在中等水平。
这种对人力资本的忽视，使技术进步缺乏足够的社会支撑，进一步加剧了技术陷阱的形成。劳动力替代型技术尤其使部分岗位消失，而只有少数掌握高阶技能的工人受益于技术进步。
为跨越这一陷阱，扩大科技人口、推动创新人才培养至关重要。此外，“技术决定论”忽视了隐性技术知识的重要性。隐性技术知识需要通过长期的经验积累和技能传承，而不是单靠技术自主发展所能获得的。
缺乏对隐性知识的重视，意味着技术难以从中等水平向更高水平迈进，限制了技术在“从4到7”向“8到10”的提升，导致自主创新能力不足，从而陷入技术停滞的状态。
因此，技术决定论虽然强调了技术进步在推动社会变革中的重要作用，但过度依赖技术自主性容易忽略社会和人力资本的关键影响，进而导致“技术陷阱”的形成。
规避这种陷阱，需要修正人才政策，重视对科学人口和技术人口的培养，拓展人力资本的价值，使其成为技术进步和社会发展的重要推动力。只有通过拓展人的价值，才能更好地实现技术与社会的协同发展，确保技术真正服务于社会整体利益
如何在技术决定论背景下拓展人类价值？
在“技术决定论”的视角下，人工智能（AI）作为一种强大且迅速发展的技术，逐渐展示出类人智能的特质，其感知、学习、思维、决策等能力甚至使其被比喻为“类人才”。
在沙特阿拉伯首都利雅得举行的第三届全球人工智能峰会上，参会者体验AI人机对话。
然而，AI尽管展现出强大性能，在本质上依旧是由人类创造并为人类服务的工具。面对“技术至上主义”和“技术决定论”所带来的深刻影响，我们需要认真思考：在AI逐渐渗透各行各业的背景下，如何有效保持人类的核心价值，并在未来社会中保持人类的主动性？
首先，人工智能的快速发展可能导致低技能劳动岗位的消失，迫使社会重新评估人的价值。传统上，人的价值被定义为经济产出，但随着这些任务被AI接手，人的价值应更多地基于创造性、人际交往和经验等非物质因素。
因此，未来的人才培养应注重提高决策与创新能力，使人类与人工智能紧密协作，共同推动社会进步。教育系统应关注培养学生的洞察力和创造性，而不仅仅是技术技能，确保人在决策和创新中的核心地位。
其次，人类在情感上的独特性是其不可替代的核心价值。尽管AI在计算和数据分析方面展现出卓越的效率和准确性，但人类的情感、意识和自我认知依旧是AI无法替代的核心领域。
AI虽然可以通过模式识别模拟出某种“情感”反应，但其本质上依旧是数据和算法的产物，缺乏人类情感的真实性和多维性。人类的情感源于生物、文化和生活经验的交互，具备深度和复杂性，是人类关系中不可或缺的纽带。
这种深刻的情感交流不仅是人与人之间的核心联结，也赋予了人类独特的生命体验和价值。因此，未来的人才政策应关注对情感和人文价值的培养，确保人在社会中的独特地位得以保持。
最后，人工智能虽然在效率和精确性方面优于人类，但其决策往往基于历史数据，可能存在偏见。相比之下，人类的多元性和复杂性基于深厚的文化和生活经验，这些是人工智能无法复制的。因此，人才政策应注重培养多元化的理解与包容，特别是在涉及种族、性别和文化差异时，确保人在社会中的独特性和多样性得以尊重和发扬。
教育系统可以通过跨学科课程、跨文化合作项目等方式，帮助学生发展多元视角，使其在未来能够有效地应对复杂的社会问题。这种多元性不仅将成为未来人才的重要特质，也有助于避免技术发展对社会多样性和文化包容性的侵蚀。
中国工程院院士郑南宁指出，由于大语言模型可以获取全世界的所有知识，学习者可以更加专注训练高阶思维技能。图源：新华社
通过修正人才政策，发挥技术决定论的长处，规避其短处，我们可以更好地实现技术与社会的和谐发展，充分发挥人的决策力、情感和多元价值，确保技术进步服务于人类的整体福祉。
未来的技术发展路径不可避免地受到“技术决定论”的影响，但通过人才培养和教育创新，我们可以保持人类的独立性和多样性，将技术应用引导至对人类有益的方向，从而在社会结构和文化变迁中保有人类的核心价值。
参考文献
[1] Samantha Murphy Kelly. Elon Musk says AI could take your job — but not in the way you think [EB/OL]. CNN. (2024-05-23) [2024-10-29]. https://edition.cnn.com/2024/05/23/tech/elon-musk-ai-your-job/index.html
[2] Tom Arcaro. The unstoppable force of artificial intelligence vs. the immovable object of capitalism [EB/OL]. Elon University. (2017-09-12) [2024-10-29]. https://www.elon.edu/u/news/2017/09/12/in-my-words-the-unstoppable-force-of-artificial-intelligence-vs-the-immovable-object-of-capitalism/
[3] Chandler, D., & Munday, R. (2011). A dictionary of media and communication. Oxford University Press, USA.
[4] 麻省理工科技评论. 人工智能如何改变未来经济格局[EB/OL]. (2023-09-15). [2024-10-29]. https://www.mittrchina.com/news/detail/3584
[5] Hallström, J. (2022). Embodying the past, designing the future: technological determinism reconsidered in technology education. International Journal of Technology and Design Education, 32(1), 17-31.
[6] 袁冉东.科技人口、隐性技术知识与中国应用技术系统[J].中国科学院院刊,2023,38(11):1645-1654.DOI:10.16418/j.issn.1000-3045.20230813003.
★本文作者：
杨庭轩 华南理工大学公共政策研究院 研究助理 政策分析师
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来源：IPP评论
