【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，观察者网经授权转载此文。】

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

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。）

他举出俄罗斯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。