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刘怡静 韦妙
（湖北工业大学，湖北武汉 430068）
近年来，人工智能技术不断颠覆各行各业原有的生产流程和运行模式，推动世界经济产业结构加速转型，但也导致劳动力市场上技术技能岗位供需不匹配的矛盾凸显。2020年，习近平总书记《在全国劳动模范和先进工作者表彰大会上的讲话》中强调“努力建设高素质的劳动大军”“广大劳动群众既要树立终身学习的理念适应新一轮科技革命和产业变革的需要……不断提高技术技能水平。”[1]作为技能型人力资源的主要供给方，职业教育必须主动适应智能时代技能型社会建设的新需求，才能肩负起支撑中国智造高质量发展的时代重任。
在人工智能驱动的新一轮科技革命冲击下，遵循传统职业教育理念和教学方式所培养出来的技术技能人才，已难以适应智能时代经济社会的发展需求。一方面，各个产业“机器换人”催生了更多的“去技能化”劳动岗位，造成劳动者“沉默解雇”（silent firing）或“技术性失业”。另一方面，在新工作场域中，劳动者高度倚重机器进行工作，不断遭受机器“隐形剥削”（disguised exploitation）和“软性压迫”（soft coercion），主体地位日益弱化，沦为机器丛林中工作的工具人。当下“数字穷人”“数字劳工”“赛博人”（cyborg）等新概念备受关注，背后正是人类对人工智能技术可能对人“异化”的隐隐担忧。正如法国技术哲学家雅克·埃吕尔（Jacques Ellul）所言，一切技术的进步都要付出相应的代价，[2]技术是一把双刃剑，在解放人的同时，也产生了新的“异化”。
因此，如何在明确人与技术界限的前提下促进人与智能技术的融合，如何最大程度发挥智能技术赋能优势的同时，避免人工智能对技术技能人才的反向驯化，是未来职业教育技术技能人才培养中不得不思考的问题。
（一）双向延异：“人—技术”关系的源起与存在结构
柏拉图（Plato）在《普罗泰戈拉篇》中提到，宙斯命令爱比米修斯与普罗米修斯把各种属性分配给不同的动物使它们得以生存，但由于爱比米修斯的疏忽大意，遗忘了对人类属性的分配，结果各类动物均各有所长，唯独人类在世界上一无所有（赤裸身体），毫无生存技能，譬如人类既不像某些动物那么强壮，也没有某些动物那么敏捷。为弥补这一过失，普罗米修斯盗取了火种作为对人类一无所有的替补（因为没有火就无法获得和利用技术），于是人类从此诞生。[3]受柏拉图关于人类起源的神话影响，贝尔纳·斯蒂格勒（Bernard Stiegler）提出“代具”技术理论。他认为正是爱比米修斯的疏漏与普罗米修斯的盗窃，导致人类在这种双重过失中诞生，人类缺乏任何特殊的技能，因此沦为了先天的“缺陷”存在者（赤裸身体），需要通过不断地发明和创造，并借助技术来实现仅凭自身肉体在世界上无法实现的生存。[4]因此，人类的“缺陷”就是技术的真正起源，并进一步形成了“人—技术”的结构格局，要求人类必须要借助技术（代具）来弥补这种缺陷。这种“人—技术”关系被斯蒂格勒定义为“双向延异”，延异（differance）的本质在于将“谁”（人）与“什么”（技术）耦合，即人与技术打破了主体与客体之间清晰的界限，不再是主客体二元论所主张的主体对客体的占据与支配关系，或者是客体对主体的威胁与奴役关系，而是一种相互依存与相互影响的共生体。此时，人成为了“赛博人”，结合了机器人与生物人的双重逻辑，成为人类与技术的互嵌体。[5]
斯蒂格勒关于“人—技术”关系的阐述冲破了马丁·海德格尔（Martin Heidegger）传统形而上学技术哲学思想的藩篱，得到了学界广泛认可，推动当代技术哲学“人—技术”关系研究进入了一个新水平、新境界。[6]德国学者恩斯特·卡普（Ernst Kapp）也持有类似的观点，其在专著《技术哲学纲要》中提出“器官投射论”，[7]将技术解释为身体的延伸，并形象地将技术比喻为人体的器官在现实中的投影，实现着人体器官的功能。布鲁诺·拉图尔（BrunoLatour）采用哲学分析关系思维提出行动者网络理论，认为在每个行动者为主体的前提下，人与技术是相互影响，相互认同的对等关系。我国学者吴国盛认为技术是人的存在方式，是构成人和世界的环节。[8]
斯蒂格勒进一步指出，每一种技术犹如是一种“药”，具备药性和毒性双重属性。任何一种技术在使用时，其毒性与药性是同时起作用的，[9]因此，并不能阻止技术在特殊情况下产生破坏性。“人—技术”关系理论中，基于大数据的智能技术霸权使人与技术的关系被彻底重置，人的主体性呈现三种“无产阶级化”（proletarianization），即工人工作姿态、人的情感和感性以及理论化思维能力的无产阶级化。
（二）技术“代具”：技术技能人才与人工智能的关系解析
当前，没有一种力量像人工智能一样如此深远地影响着技术技能人才的生存方式，与此同时技术技能人才在人工智能的支撑下也获得了更多潜在发展方向。斯蒂格勒对“人—技术”关系的论述源于人的“缺陷性存在”和技术的“代具性弥补”。从这一视角出发考察技术技能人才与人工智能的关系，需要回答两个问题：技术技能人才这一特定职业群体是否是一种“缺陷性的存在”？人工智能技术是否能够发挥“代具性弥补”作用？
技术技能人才的职业性质是体力劳动与脑力劳动并存。从体力劳动看，人在从事职业工作过程中会产生体力疲劳。体力疲劳是指随着工作过程的推进，工作者出现劳动机能衰退，工作效率下降以及对工作产生疲倦感等自觉症状的现象。可见，人无法不分日夜地进行工作，且随着工作时长增加，所产生的疲惫感会使其工作的准确度随之回落。[10]从脑力劳动看，一方面大量的认知科学实验显示，人的认知基本单元是知觉组织形成的“知觉物体”。[11]例如，由于人脑工作记忆容量的有限性，技术技能人才的视觉系统在注意到一个产品时，往往关注的是这个产品的整体，而非大量局部特征。另一方面，人具有社会性，是一切社会关系的总和，即每一个人都处于与他人的社会关系中，都不能离开他人而单独存在。[12]因此，人类在处理很多问题时都不可避免地受到情绪、情感等非理性因素的干扰，[13]影响其对事物的客观判断与处理。然而对于技术技能人才来说，在工作中保持稳定情绪是很重要的，因为情绪失控会导致其工作失误，但由于人的社会性特征，其无法在工作环境中避免任何的心理波动。可见，由于体力和脑力生理局限，技术技能人才确实是一种“缺陷性”的存在。人工智能技术（artificial intelligence）属于技术范畴，是一门研究、开发用于模拟、延伸和拓展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学，[14]其包括逻辑推理、知识表达、寻求目标、解决问题和适应性等要素。与人类相比，人工智能具有持久性，可机械重复地进行劳动，而不会产生疲惫感；
具备强大信息储存能力以及有效避免与自身情感作斗争的条件，能够更客观地判断事物和快速适应工作环境。人类为了使自身的本能得以完善，任何一种“缺陷存在”天然地存在着“补缺”的诉求，即需借助外在“代具”实现自身完整功能。在人工智能技术快速发展的浪潮中，技术技能人才是一种“缺陷性”的存在，无论从“体力”，还是“脑力”都存在着缺陷，而人工智能技术则具备高效率与高精确率的特征，比人类个体有着更大的效能优势，具备弥补技术技能人才缺陷的潜力，能够充分发挥“代具性弥补”作用。
人工智能技术的代具性功能弥补了人先天存在的缺陷，但当人类无限放大人工智能技术的代具性功能时，技术不再是人体功能的延伸，而是人体功能的“窃取者”。[15]人工智能时代，由于对人工智能的盲目追捧，技术技能人才在智能化工作场域被异化，逐渐丧失劳动机会和价值。
（一）知识丧失：技术技能的无产阶级化
若“延异”是斯蒂格勒“人—技术”关系的核心，那么无产阶级化则是这种“人—技术”关系的失衡表征，在“人—技术”关系中，无产阶级化是一个知识丧失的过程。[16]斯蒂格勒指出，记忆就是知识的原型。[17]记忆的存储是完成一切推理和判断的基础，也是通往真理的道路，而遗忘则意味着错失了最佳的学习机会。智能时代，人工智能技术强大的存储和传递能力能够无数次地修复人的记忆，然而这种舍本逐末的修复会造成更致命的遗忘，即技术技能人才容易丧失自身的理论知识，导致技能知识衰退。
一是技术技能人才理论知识走向边缘化。理论知识储存于人的大脑记忆中，然而，人有限的记忆导致其需要借助外在化的载体和工具保存记忆。[18]人工智能时代，在庞大资源数据库的支持下，抽象的理论知识交由人工智能技术代为“保管与整理”。这种通过技术来对知识资源进行控制和管理的方式，一定程度上方便了知识的调取和利用，但也加剧了知识资源对象对理论知识体系的遗忘速度。在多数情况下，技术技能人才已不愿意再花费时间与精力主动进行理论知识学习与识记，因为只需点击几下鼠标，就能快速地检索出自己所需的全部知识。在这过程中，作为记忆产品的智能技术消耗了属于技术技能人才自主思考与记忆的时间，导致其难以对知识进行系统化构建，从而陷入理论知识丧失的困境。
二是技术技能人才技能知识逐步退化。卡尔·海因里希·马克思（Karl Heinrich Marx）曾对机器对人的异化现象进行过深刻揭露，“机器虽然代替了手工劳动，但却让一部分工人回到野蛮的劳动，并使另一部分工人退化为看管机器的工具”。[19]托马斯·达文波特（Thomas H.Davenport）和茱莉娅·柯尔比（Julia Kirby）也曾警示：“技能退化的速度将会随着计算机开始占据越来越多的知识工作任务而加快”。[20]人工智能时代，智能化、自动化的人工智能设备不断被发明出来，与此同时，程序性知识被自动离散化地写入机器。这种“知道怎么去做”的知识原本是积淀于技术技能人才肌肉记忆、骨骼记忆和神经反射系统记忆的连续流程，其被离散化后，技术技能人才便由事必躬亲的“核心参与者”沦为机器的“看管者或者旁观者”，其不再需要掌握复杂的技能知识，只需要按照冗长呆板的操作流程和规则输入口令式“机器语言”，便能让机器自动完成生产工作。久而久之，这种“旁观”态势将导致技术技能人才面临技能知识衰退的危险。
（二）思维固化：数字化系统性愚昧
斯蒂格勒指出数字化时代是一个系统性愚昧的时代，人们只听从数字算法引导来做决策，而绕过个体心理协商环节的活动是一种系统性愚昧的行为。这种行为在技术技能人才身上有着充分的体现：随着人工智能技术力量的逐步壮大，人工智能技术和技术技能人才之间的延异关系发生了畸变，技术技能人才被潜移默化地剥夺了思考能力，陷入去理性、意识贫瘠化的可怕境地，丧失创新能力。这种数字化系统性愚昧具体表现在以下两方面。
一是人工智能技术严重削弱了技术技能人才的洞察能力。从创造活动的过程来看，发现新问题是创造活动的肇端。随着大数据算法的日益演化，网络信息用户的画像愈发呈现精准化的特征，但长此以往，技术技能人才会由于不断地接受智能技术个性化精准的推送而失去接触多元信息的机会。同时，斯蒂格勒认为以光速传播为导体的数字化信息中，一个事物或者现象如果没有经过媒体报道所制造的事件化，它就是不在场的。[21]换言之，若以光速传播的智能化媒体未对今天发生的事情进行报道，它就是不存在的。因此，如果视智能化网络媒体为唯一获取信息渠道，那么技术技能人才便会禁锢于信息窄化的“茧房”中，饱受视野窄化的危害。此外，由于智能技术具有实时传播特征，海量的信息使技术技能人才头脑长期处于被占据的状态。可悲的是，当下的信息量俨然远远超出了人自身处理能力的界限，[22]所以当大量支离破碎的信息扑面而来时，技术技能人才为了追求信息的量，不得不以无力注意以及去思想化为代价沉浸其中，从而失去觉察新问题的能力。
二是人工智能技术严重影响了技术技能人才的思辨能力。思辨能力是创新能力的基础。现代智能媒介文化的基本特征是“接收即接受”，[23]这使得受众一味地接受而不乐于反思。正如思想家汉娜·阿伦特（Hannah Arendt）指出：“尽管人们有能力破坏地球上的所有生命，但人们受任何一项形式化、标准化、统一化的技术所控制时，机器就会替代了人的思考和判断，使人变成了无思想的劳动动物”。[24]吴冠军也认为人类正在被加速的算法边缘化，不得不将决断权交给技术。[25]因此，技术技能人才在长期使用人工智能技术来获取信息的过程中也被反向驯化为服从算法的无思想物种，其接收信息的模式也由最初的谨慎化、系统化的反思式转换为碎片化、随意化的去思想化，如此一来，“程序化”“符号化”“数据化”将成为技术技能人才的主要思维方式，严重束缚其对事物的基本判断能力、天马行空的想象能力以及创新能力。
（三）精神掠夺：职业道德的弱化
随着人工智能广泛嵌入生产工作中，技术技能人才技术异化也表现为精神掠夺，造成技术技能人才职业道德的弱化，成为“单向度工具人”。
一是人与人之间的真实交往过程被数字化的虚拟关系所代替。职业认知形成于从业者的生活学习或者人际交往中，是对特定职业的认识和评价的心理活动。[26]人与人之间的真实交往被数字化的虚拟关系所代替，将造成技术技能人才职业认知“短路”，无法形成与工作相匹配的职业素养。当前，虽然人们之间关系建构的广泛性似乎随着智能技术的出现而增加，可是这些数字化信息关联中的“接触点”已经不再是真正意义上的交汇点，而是无线电流在诸多智能技术中相互交织且共时化，并最终完成融合成为储存库的入口。[27]可见，今天技术技能人才之间通过人工智能技术的远程交流与理解，并非实际意义上的沟通，而是一串串冰冷和无感的系统符号之间的碰撞。这样一来，虚拟交往中的情感空洞加剧了技术技能人才对职业的错误认知，最终导致其职业道德的弱化。
二是人工智能技术的求利价值替代了技术技能型人才的积极职业价值。现代技术，尤其是以智能技术为核心的技术形式，将技术与资本合二为一，形成合谋之势，呈现交叠状态。[28]技术的更新与创新离不开资本的支持，但也必然导致技术的研发、设计与产生都渗透着利益至上的资本逻辑。因此，从根本上看，以算法为工作机制的人工智能技术深受求利价值偏向的制约。正如斯蒂格勒指出：“每天通过大众化的程序推送，都能够生产大量的‘人工群众’（artificialcrowd）”。[29]当以资本逻辑为导向的信息推送到技术技能人才群体中，利益至上为核心的主流价值观便会根植人心，这将导致一个严重的后果，即效率观念代替了适当性观念。[30]技术技能人才对高效、精准的技术效果的极大推崇将打破工具理性与价值理性二者之间的平衡点，导致自身像机器一样工作，牺牲真理、美甚至职业道德来迁就技术，进而消弭了承载于自身多样的职业精神。
在人工智能技术强劲发展的势头下，一场前所未有的工作革命正在爆发。人在新的智能化工作场景中越来越需要技术的“代具”支撑才能更高效地工作。但人工智能技术无论智能化到什么地步也无法取代人的全部工作。从“人—技术”关系的哲学视角来看，未来人类与技术不再是简单的、线性的对抗，而是走向融合与共生。因此，未来职业教育应着力培养技术技能人才终身学习能力，提升其创造性思维能力，培育其职业道德素养，帮助其摆脱被技术“异化”的危险，并合理借助人工智能技术赋能优势获得更好的职业适应力和更持久的就业创业能力。
（一）摒弃代替：培养技术技能人才终身学习能力
人工智能快速迭代席卷各行各业，在一定程度上已经替代了很多程序性劳动，缩短了人的劳动时间，但亦存在不可规避的弱点。因此，对高素质技术技能人才而言，掌握扎实的理论知识与娴熟的操作技能依然尤为重要。当前，为扭转技术技能人才无产阶级化，职业院校可以从以下两方面着手。
一是引导技术技能人才树立终身学习的理念。（1）职业院校要充分发挥新型智能媒体的舆论传播优势，营造“人人皆学、处处能学、时时可学”的终身学习氛围，从根本上转变技术技能人才的学习观、工作观与发展观。（2）职业院校要与企业联合，运用多种形式综合评估技术技能人才，并健全技能人才终身发展考核、激励和引导体系，形成技术技能人才终身发展的整体氛围和发展生态。（3）职业院校要深化改革，打破传统教育方式，建立智能化以及终身化现代职业教育发展机制，[31]助力技术技能人才灵活地利用碎片化时间进行技术知识学习。（4）职业院校要跳出二元替代的思维模式，廓清人工智能的优势与有限性，帮助技术技能人才正确看待人工智能。人工智能的优势是能够成为一种高效的知识来源且能进行重复性、机械性的任务，但它无法进行跨领域思考或一些需要复杂策略的工作。[32]此外，职业院校也应帮助技术技能人才摆脱对技术的完全依赖，激发其不断学习的内生动力。
二是帮助技术技能人才不断扩展和延伸个体功能。马丁·海德格尔（Martin Heidegger）提出，“此在”中的技术以一种“不在场”的方式存在着，这也是人工智能技术之所以能够成为“代具”的一个重要原因。当技术技能人才熟练掌握智能技术的操作技巧时，技术会逐渐透明化，内化于技术技能人才的认知体系中，促进个体功能不断扩展和延伸。因此，为了让技术技能人才走出技能无产阶级化的困境，与人工智能技术深度融合，更好地服务于生产劳动，职业院校必须了解技术技能人才习得某方面技能的身心特征；
了解技术技能人才探究外界能力的最近发展区；
提供缩小技能现有发展水平与潜在发展水平差距所依靠的方法、物质以及思维等条件。[33]
（二）避免固化：发展技术技能人才的创造性思维
随着“大众创业，万众创新”之风的兴起，技术创新成为人工智能时代经济发展的主旋律，新兴技术岗位不断涌现，对技术技能人才创新能力的要求也越来越高。然而，现实中也存在由于误用人工智能技术导致视野窄化以及思辨能力弱化等问题，严重阻碍了技术技能人才创新思维能力的发展。因此，职业院校应从以下两方面入手发展技术技能人才创造性思维。
一是在智能化教学改革中优化算法参数，加强信息多元化。凯斯·桑斯坦（Cass R. Sunstein）提出公共媒体应通过构建“信息偶遇”的环境来解决信息窄化问题。职业教育需引进专业化的算法技术人员，打破已有单一化的推荐算法模式，不断进行多元算法参数的研究。多元算法参数除了能为技术技能型人才推荐个性化的惯性内容外，还能为其带来更多的“奇遇”信息，甚至“刺耳”信息，促进技术技能人才拓宽视野，破除“信息茧房”束缚，获得接触多元信息的机会，从而发展创造性思维。
二是重视培养技术技能人才的思辨能力。（1）职业院校要培养技术技能人才反思人工智能技术的能力，使其认识智能算法“黑箱”在信息传播中造成的负面影响，从而引导技术技能人才利用更多元渠道获取信息。（2）职业院校要增强技术技能人才对各种信息的甄别与筛选能力，使技术技能人才在接收信息内容时，既能看到内容呈现的表象内容，又能看到隐藏在表象背后的事实和价值倾向，进而能够在技术面前独立思考与判断。（3）职业院校可以借助人工智能技术，建设面向教育数据共享的平台，[34]为技术技能人才打造一个能够创生创意思维与灵感的智能学习共同体。通过智能学习共同体，技术技能人才可以便利高效地与各群体进行交流，进而启发个体的创意灵感。（4）职业院校可以运用智能技术构筑众创空间，让技术技能人才在产生碎片化创意时，可以即时通过虚拟的操作空间进行动手操作，为创新思维转换提供实践路径。
（三）克服异化：培育技术技能人才职业道德素养
随着工业4.0 时代的到来，是否具备良好的职业道德成为劳动者职业生涯在各行业、各业态、各工作模式下顺利成长的关键条件。技术技能人才如果对人工智能技术过分依赖，则会导致自身沉浸于虚拟交往关系中，最终陷入技术至上迷途，缺失职业精神。因此，职业院校应从以下两方面入手培育技术技能人才职业道德素养。
一是避免技术技能人才之间因运用智能技术造成的人际疏离。职业院校应以各种社团活动、社会实践活动以及专业实习活动为载体，如采用顶岗实习、订单班、现代学徒等形式，提高技术技能人才的社会实践参与度，构筑真实的人际交往关系，从而进一步加深技术技能人才职业认知及职业认同感。技术技能人才通过切身体会自身岗位所必备的职业道德，继而在实践活动中养成良好的工作态度、工作责任心、团队合作能力等，才能为就业做好充分准备。[35]
二是扭转技术技能人才技术至上的价值观。（1）职业院校不仅要发挥校园环境的陶冶功能，提升校园职业道德的魅力值，而且要充当好连接校园文化与企业文化的中介，在校园中构建与企业文化对接的文化场域。一方面，职业院校可以利用人工智能打造以职业道德培育为主题的各类虚拟职业情景，让技术技能人才“身临其境”，切实体悟职业道德情怀，引起情感共鸣。[36]另一方面，职业院校可以结合各专业特点，通过在实训室张贴企业的规章流程、安全规则以及安全标语的方式，对职业态度、职业理想、职业认知进行直观展示。同时，还可以利用智能技术健全对学生的综合评价，[37]促进学生全面发展。（2）职业院校应大力加强榜样教育。哲学家汉娜·阿伦特（Hannah Arendt）认为，做好榜样教育一方面要有具体道德情境；
另一方面要尊重个体主体能动性，满足多样需求。[38]因此，职业院校在进行职业道德榜样教育时，不仅要充分凸显榜样的人生历练与工作情境，而且要关注技术技能人才的实际需求，从而激发技术技能人才对榜样的崇敬之情，转变其技术至上的价值观，形成良好职业道德。
智能时代，只有正确认识人工智能对人类主体的“代具”作用，“人—技术”关系才能从对立与失衡逐渐走向超越与平衡。在这一进程中，职业教育应始终坚守终身学习能力、创造性思维、职业道德素养并重的育人焦点，才能有效化解人工智能对技术技能人才的反向驯化风险，助力技术技能人才健康可持续发展。
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