□譚明

人，往往有惰性。

就如同筆者寫下這個標(biāo)題，第一反應(yīng)便試圖用人工智能（AI）語言模型來“代勞”。可惜，筆者嘗試了3種語言模型，都沒有獲得想要的結(jié)果，只能作罷。

即便如此，人工智能的發(fā)展速度已經(jīng)超越了普通人的想象。

年初，大家還在討論GPT究竟要發(fā)展到第幾代才能通過圖靈測試。6月17日，便有媒體稱：GPT4已經(jīng)通過了圖靈測試，54%的參與者將其誤認(rèn)為真人。照這樣的速度，通用人工智能（AGI），甚至超級人工智能（ASI）似乎也變得可以想象。

工具是人類軀體的延伸，它幫助人類——這個動物界里軀體并不強大的動物，超越了軀體能力限制，成為地球最強大的高等動物。

這種延伸，從某種意義上說，也是一種替代勞動。從前，人類是通過工具增強軀體附加功能的方式，提升人類認(rèn)識自然和改造自然的能力，以代替人類完成軀體所不能及的勞動；如今，人類通過提升工具學(xué)習(xí)能力，訓(xùn)練工具模仿人類，在進(jìn)一步提升認(rèn)識自然和改造自然能力的同時，進(jìn)一步替代傳統(tǒng)工具不能及的人類勞動。

當(dāng)然，按照人類最初的設(shè)想，工具的替代勞動是體力勞動、重復(fù)勞動等。不過，技術(shù)進(jìn)步的節(jié)奏總讓人捉摸不定。當(dāng)大家來到人工智能時代后發(fā)現(xiàn)，人工智能時代工具的學(xué)習(xí)能力已超乎大家的想象，它對人類勞動的替代可能是全方位的。

因此，杰夫·科爾文在《不會被機器替代的人：智能時代的生存策略》中提出了一個問題：“人類作為有血有肉、有生命、獨特的有機體，難道就沒有最后一塊陣地是計算機無法侵入的？”

究竟有嗎？筆者不得而知。

不過，作為一名新聞工作者，筆者目所能及的新聞領(lǐng)域里，人工智能已經(jīng)在全面介入，它能夠?qū)懶侣?、播新聞，還能夠制圖、修圖、剪視頻……大家驚呼：“再不學(xué)習(xí)，自己的飯碗就讓人工智能給搶了?！?/p>

可是，學(xué)習(xí)什么呢？當(dāng)下，人工智能已經(jīng)具備自主學(xué)習(xí)的能力，能夠處理海量數(shù)據(jù)，在某些方面甚至展現(xiàn)出超越人類的能力。

我們難道只能“束手就擒”嗎？當(dāng)然不是。

舊的勞動方式被取代的過程，也是新的勞動方式被創(chuàng)造的過程，這是人類社會發(fā)展的規(guī)律之一。作為個體，我們所能做到的，便是不要成為被取代的那一個。

而能夠保持這種不被取代的辦法，唯有學(xué)習(xí)。

那么，究竟該怎么學(xué)習(xí)呢？

于個體，如何運用人工智能固然是學(xué)習(xí)的重點之一。嫻熟地運用人工智能服務(wù)于我們的勞動，這樣可以提高我們的勞動效率，提升勞動附加值。

但是，我們必須清醒地認(rèn)識到，這種運用只是一種提高勞動效率的方式，而不是絕對替代勞動。畢竟工具延伸了人類肢體和感官能力的同時，也會帶來人類原本能力的弱化。

因此，我們要通過不斷學(xué)習(xí)，培養(yǎng)持續(xù)學(xué)習(xí)的行為習(xí)慣，來保持人類原本的思考力和創(chuàng)新力，能夠以更寬闊的視野去認(rèn)識世界、理解世界。

同時，學(xué)習(xí)并不是一種簡單的知識積累和堆砌，它是在塑造人的思維方式和思想格局。我們要通過多維度、多視角學(xué)習(xí)，進(jìn)一步拓展信息感知能力、創(chuàng)新思維能力。尤其是在現(xiàn)階段，人工智能的“工程化”思維更多的是在結(jié)構(gòu)化問題領(lǐng)域得心應(yīng)手；在非結(jié)構(gòu)化問題領(lǐng)域，人類的大腦對非結(jié)構(gòu)化感知數(shù)據(jù)具有超強的學(xué)習(xí)和理解能力。作為個體，我們只有通過學(xué)習(xí)，始終保持一種探索精神，用好奇心打敗惰性，在適應(yīng)與探索中實現(xiàn)跨越，進(jìn)而不被替代。

人工智能不是“狼來了”，它是人類社會發(fā)展到今天，所必然經(jīng)歷的過程。就如同前些年，煤爐子被燃?xì)庠钊〈?，做煤球的工人是“換賽道”遠(yuǎn)離供能領(lǐng)域，還是去學(xué)修煤氣灶以適應(yīng)行業(yè)變化一樣。在這個過程中，“換賽道”需要學(xué)習(xí)、“修煤氣灶”也需要學(xué)習(xí)，不同的僅是學(xué)習(xí)的內(nèi)容。