【目前学界按知识结构粗略划分,大约可分为“自然科学知识分子”和“人文科学知识分子”。而“人工智能”议题目前一般大都集中在自然科学知识分子的视野内。那么,“人工智能”能给人文科学带来什么?人文科学知识分子如何有效围绕技术讨论政治经济学呢?五月初,《北京青年报》记者张知依采访了复旦大学中国研究院副研究员余亮。】
按照部分科技界人士的说法,2017 年或成为中国的人工智能元年;知识界也早已掀起了关于人工智能的讨论,比如老牌人文知识分子刊物《读书》已经发表了一系列讨论文章。
复旦大学中国研究院副研究员余亮也是热心讨论人工智能的一位,已在虎嗅、观察者网、“智能国”等撰写了不少相关议题的文章。谈及和人工智能的缘分,要追溯到他的大学时代:“本科学的纯理科,数学系的概率论和运筹学专业,虽然学的不好,但我对策略和效率的兴趣一直延续下来。当下的人工智能恰恰是算法、策略的集合。”
手机截图。目前国内的语音识别对普通话、粤语识别率都达到了90%以上
冢中枯骨?枯骨也能在冢中舞
接受青阅读记者专访时,余亮这样说,他本人很喜欢寻找提高效率的工作办法,比如编辑文档时候用超级剪贴板工具减少重复操作,通过百度语音识别输入法完成打字工作,“在外面做演讲报道,以前会等待速记员的速记稿,现在有了语音识别的人工智能系统,可以低成本高效完成语音和文字的转换,实际上强化了个人。”
先搞清楚当下的人工智能技术本身是什么
采访这天刚好赶上五一劳动节,在这个时间点讨论人工智能于不远的将来究竟会如何取代人们的工作再合适不过。对于李开复提到的“五秒钟法则”(即一项本来由人从事的工作,如果可以在5 秒钟以内的时间里,对工作中需要思考和决策的问题作出相应决定,那么,这项工作就有非常大的可能被人工智能技术全部或部分取代,这些工作包括翻译、新闻报道、助理、保安等),余亮并不反对,在他看来,所有能找出规则、模式、并且重复模式的职业都会面临被取代的前景。
“现在的人工智能思路和90 年代以前的不同,以前是人来总结规则,转化为符号表达,编成程序喂给机器,但人类其实并不了解自己大脑神经的复杂规则,你会说话,但你并不了解大脑内语言神经元在发生什么,所以也没法有效教育机器。
但现在随着大数据技术和计算能力的提高,人类开始让机器自己从海量数据(人类行为记录)里寻找规则(拟合函数),生成出来的模式、规则远比人类找到的多。”
如果一种行为存在规则,那么记录的行为数据越多,越能够找出大致规则,图中的曲线就是对这些数据点函数关系的拟合
他举出一家银行最近辞掉大量法务人员的例子说,“法务工作的背后就是条文查询,条文也是数据的一种,机器对于条文的检索、总结和生成能力比人强得多。”
如果一种行为存在规则,那么记录的行为数据越多,越能够找出大致规则,图中的曲线就是对这些数据点函数关系的拟合。
“其实很多讨论都是针对传统的白领,但我觉得他们因为受到的教育水平不低,想得到转行的机会应该不难。”是的。很多时候谈到“取代”,我们更容易想到离我们生活更近的城市白领,但目之所及的已经面临流水线生产带来的工作危机的蓝领工人,如何理解他们的处境呢?
余亮认为,要理解人工智能只是人类诞生以来对工具的重视的一个最新发展,人不能外在地去讨论或者对抗,而要深入到其逻辑中去博弈。李彦宏在《智能革命》一书中说:过去的工业革命是人要去学习如何操作机器,现在是机器在主动学习和适应人类。这就意味着机器和人的博弈关系已经有了变化。
怎么办
他认为,政府的作用很关键。在互联网+、大数据和人工智能已经作为国家战略写入政府工作报告的今天,也应该要有国家体系层面的对劳工职业问题的准备,“特别是教育体系的改变,从孩子基础的教育到成人的职业教育,不论形式还是内容都应该引入人工智能、以及科技的新知识。”
余亮用最近范雨素和工人文学小组的新闻打比方说,“让劳动者在劳累的工作间隙通过文学得到升华和慰藉是好事,对抗异化嘛,不过我也在想,理工科的知识分子是不是也可以去和工友们接触一下。”他和观察者网作者、物理研究员徐令予谈及这个想法,“我问他如果让他去给工友讲课,会讲什么。他说他会从每个劳动者手中都有的智能手机开始讲起,一步一步讲解手机中蕴含的科学知识、手机的生产流程,中国的工业化道路和民工的伟大贡献,穿插实用职业技术知识。我觉得这个想法很好。”往深一步将讲,是今天知识分子的割裂。
科学技术分子很多人考虑不到工人的处境甚至人的特性,比如现有的所谓算法推荐新闻客户端就建立在对人性的粗糙理解上。而人文知识分子呢,能够重视生产关系,重视人的主体性,但往往是绕过生产力(技术)来讨论生产关系,最后都是隔靴搔痒。要注意,马克思恩格斯都不是为了平等而讨论平等,而是为了生产力而讨论生产关系。恩格斯首先是位工厂主。
需要反思的不是人文精神,而是人文社科的知识
余亮提及学者潘毅到深圳工厂流水线上做女工做调研的经历并表示钦佩,“潘毅关注到的女工的痛苦已经落角在具体的生产环节,不过她主要还是直接从生产关系视角去看,比如流水线上的压迫、宿舍劳动体制等等。
对于工业生产、市场竞争本身的艰难并不关注。所以同样路数的知识分子就可能被荷兰那个所谓的‘公平手机’忽悠(《宇视》编者注:一个荷兰的热血青年从众筹开始,打造了世界上第一款不沾血腥、供应链符合公平贸易的手机,‘公平手机’本质是高利润低配置的把戏)。
讨论问题要历史化。比如左翼关于劳动力的讨论,其实是在马克思在工业时代定义的‘劳动力’上展开。
那时候有就业后备军和剩余人口。AI 时代可能就不需要那么多劳动人口了。福柯曾经论述现代民族国家的建设,如何使得‘人口’代替了启蒙知识分子重视的‘个人’概念,成为实际的政治经济载体。所以也许我们应该重新理解劳动力、人口甚至GDP 概念了。”余亮认为政治经济学的讨论很重要,但是必须被革新。他想到人工智能发展对政治经济学的另一个启发是,对生产与分配的关系需要历史化思考。“福特公司曾经引入生产线这样的生产方式,大量降低制造汽车的成本,同时工厂雇佣大量工人,工人拿到工资就可以去买这样的汽车。
但后来工业自动化极大发展,生产线上没有人了,美国汽车工会的人就反问汽车公司:你们生产出来的汽车谁来买呢?卖给机器人吗?”余亮得出一个推论,“人工智能真的落到社会生成领域,面临的问题就是,旧的分配方式(市场交换)无法匹配新的生产制度。人工智能的冲击需要生产关系和分配关系做出调整,中国能做出什么尝试?这应该是政治经济学考察的对象。”
他认为,人工智能话题在知识界内部引起看似激烈的讨论,却有相同的瓶颈。
不久前,《读书》杂志组织了一批优秀人文学者讨论人工智能话题,并整理成“如何把握我们这个复杂的时代”一文刊于《读书》杂志5 月号。学者们延续90 年代人文精神大讨论的思路,开始反思人工智能对人文精神的挑战。
“有些遗憾。”余亮说他对这样的论述方式略感失望。“正如你无法设想莫言或者钱理群可以有效讨论量子物理对人类文明的冲击。左翼意识到社会分工和失业的问题,熟练地使用‘异化’、‘主体性’这些概念,我不是说这样的讨论不重要,只是说,如果把‘人工智能’换成‘生物科技革命’或者‘工业自动化’,那么这样的讨论几乎可以一字不改地重来一遍。
而这正是能被人工智能学习到的‘模式’啊,如果只限于这样,那未来人工智能就能完成这样的讨论了。《读书》的讨论认为今天的人文危机是90 年代所讨论的危机的‘展开’,认为引导着人类制作技术‘上帝’的仍是某种‘技术神学’的想象。这些说法充满黑格尔的客观唯心主义味道,却偏离了黑格尔那种具有生产性的辩证法。”
那么如何有效围绕技术讨论政治经济学呢?他再次强调:“生产关系与生产力不可分割,技术是生产力最重要一环。这几年网上出现了一个半玩笑的概念,叫‘工业党’的兴起。
虽然有人会批评他们只讲生产力不讲生产关系,是国家主义之类云云,说的不能算错,但问题就是,人家确实从事过生产、技术工作,有生产力领域的专业理解,就是比你知道的多,你怎么办?这就是为什么知乎会兴起的原因,知乎很多作者拥有技术生产和商业经验,讨论社科问题也会比社科知识分子更有看头。”
他还提到接触过的很多TMT 媒体的作者,“论知识水平,他们肯定比不了学院派,比如对历史、地缘政治等的理解非常大众化,但是他们具有‘做事’的知识,那是一种无声的知识,一种深深嵌入在市场、产品中的具体知识。
跌摸滚爬讨生活,对具体事情门槛儿清,学院派怎么比?”
在他看来,相比左翼学者,另一派人文学者也陷入类似的套路,“《读书》发表了周濂的文章《用政治‘锁死’科技?》,前半部分思路对头,能够超越人类中心主义,但后半部分又直接跃入价值观宣言——强调必须从人类中心主义出发才能解决问题,追随福山,认为西方民主制度万能药能够解决科技问题。和左翼知识分子类似,绕开经济基础直接谈上层建筑。回想一下,19 世纪的洋务派说要坚持中学为体,也是一种中心主义,这没有错,但是没有用!
AlphaGo 刚出来的时候,还有文学批评家称赞人工智能恢复了人类丢弃已久的古典人类精神,这都是想当然,扯太远。你赞也好批也罢,自说自话,AI 都不在意。”不过余亮认为周濂的讨论可以启发出一个问题:一国之内率先控制科技有无可能?要从全球博弈的现实主义角度去思考,正如欧洲工业革命是把痛苦转嫁给殖民地。
中国不能再让自己首先沦陷于失败的痛苦,这绝不是一个坐而论道的问题,人文知识分子要去关注科技工作者在艰苦地做什么,做到了什么。如果中国能率先探索解决问题,还可能给世界创造新的办法。”
自然科学和社会科学界有没有办法就“人工智能”完成一次不被人工智能嘲笑的,言之有物的对话呢?在余亮看来,相互学习是必要的。他向人文类的读书会推荐了《终极算法》、《数学之美》、《工业大数据》、《机器人的未来》等科普书。“百度是目前国内人工智能公司公认的领头者,他们刚出品的《智能革命》一书有点意思,里面不止讲技术,还谈到数字鸿沟、工具理性、国有企业改革经验,甚至谈到波兰尼社会保护运动这样的社会科学问题。人文知识界的学者也许可以通过这本书看到文化社科理论如何向技术界渗透。
而人工智能界,既然已经可以通过对海量病历的机器学习来提升医疗水平,为什么不能把社会保护的历史数据当作一种社会病历,通过大数据和机器学习来学习和总结经验?正如有技术员对唐诗做的高效大数据分析那样。但首要问题,还是我们人文知识分子与生产技术领域的隔膜问题。”
波兰尼
采访的最后,余亮转述了科幻作家刘慈欣在《智能革命》序言中提出的一个问题:“如果卡尔·马克思知道人工智能这回事,他关于资本主义和共产主义的理论会是什么样子?”
本篇成文时是5月5日,马克思的诞辰日,我们也以这个问题作为这篇报道的开放式结尾,希望大家能得出一个不会被人工智能计算出的答案。