焦立濤 邢 軍 宋廣升

青島黃海學(xué)院 山東 青島 266427

以人工智能為代表的第四次科技革命的浪潮席卷全球,與現(xiàn)實(shí)社會(huì)、互聯(lián)網(wǎng)空間深度融合,人、機(jī)、物共同進(jìn)入萬物互聯(lián)、虛實(shí)結(jié)合、開放共享的人工智能時(shí)代。根據(jù)馬克思主義機(jī)器觀,人工智能具有技術(shù)與社會(huì)的雙重屬性。習(xí)近平總書記指出:“科技從來沒有像今天這樣深刻影響著國家前途命運(yùn),從來沒有像今天這樣深刻影響著人們生活福祉?！苯y(tǒng)計(jì)工作作為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要部分,不可避免地受到人工智能的深刻影響。人工智能與統(tǒng)計(jì)融合是統(tǒng)計(jì)工作必須面對(duì)的時(shí)代課題,學(xué)界關(guān)于人工智能與統(tǒng)計(jì)相融合的研究剛剛起步,融合缺乏系統(tǒng)性,迫切需要汲取其他學(xué)科的“養(yǎng)分”,迫切需要以系統(tǒng)性融合研究,實(shí)現(xiàn)“可用之器”向“向善之道”轉(zhuǎn)變。人工智能與統(tǒng)計(jì)融合屬于跨學(xué)科研究,實(shí)質(zhì)是人機(jī)融合的問題,需要從多個(gè)學(xué)科的角度,用多種學(xué)科研究范式進(jìn)行研究。在社會(huì)主義的中國,需要放在馬克思主義哲學(xué)視閾下總體把握,借鑒系統(tǒng)性的分析框架,增強(qiáng)融合的系統(tǒng)性。本研究以馬克思主義指導(dǎo),分析人工智能與統(tǒng)計(jì)融合的理論邏輯,以帕斯森功能結(jié)構(gòu)分析為框架探究融合的內(nèi)容結(jié)構(gòu),提出融合的實(shí)施路徑。

一、人工智能與統(tǒng)計(jì)融合的理論邏輯

(一)人工智能的本質(zhì)

關(guān)于人工智能“是什么”,學(xué)界進(jìn)行了深入探討,有科學(xué)技術(shù)說、復(fù)雜系統(tǒng)說、交叉學(xué)科說等觀點(diǎn)。在馬克思主義視閾中,人工智能本質(zhì)上是模擬、延展和學(xué)習(xí)人類智能,借助機(jī)器實(shí)現(xiàn)人類判斷、推理、感知、識(shí)別、預(yù)測(cè)等知識(shí)信息處理行為的外包,仍然屬于人類“對(duì)象性活動(dòng)”的產(chǎn)物,是人類器官的延伸。正是因?yàn)槿斯ぶ悄苁恰皩?duì)象性活動(dòng)”的產(chǎn)物、人類器官的延伸,與馬克思論域中“機(jī)器”本質(zhì)上是一致的,雖然馬克思沒有關(guān)于人工智能的直接論述,但是在馬克思對(duì)機(jī)器的論述中所蘊(yùn)含的基本原理,對(duì)于理解人工智能依然適用。人工智能本質(zhì)就是模擬人類的思維做各種事情,在幫助人類完成重復(fù)性高、繁雜冗余的工作同時(shí),也使得知識(shí)信息生產(chǎn)流程發(fā)生深刻變化。以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)已經(jīng)超越人類的感知局限,傳感器采集、機(jī)器分析、AI合成智能主播、實(shí)時(shí)算法精準(zhǔn)推送、VR/AR沉浸體驗(yàn)等變革了知識(shí)和信息的生產(chǎn)流程。人工智能實(shí)際上是知識(shí)處理的革命,人類知識(shí)處理的外包。工業(yè)革命實(shí)現(xiàn)了體力外包革命,人工智能將實(shí)現(xiàn)腦力外包革命。

(二)人工智能與統(tǒng)計(jì)的內(nèi)在關(guān)系

在馬克思主義哲學(xué)視閾中,人類活動(dòng)分為認(rèn)識(shí)世界和改造世界兩種,人工智能與統(tǒng)計(jì)同屬于認(rèn)識(shí)世界的范疇,在改造世界中認(rèn)識(shí)世界,進(jìn)而再指導(dǎo)人們改造世界。

首先,二者同一性決定了融合必然性。人工智能與統(tǒng)計(jì)從認(rèn)識(shí)世界的角度講都屬于社會(huì)意識(shí)的范疇,從改造社會(huì)的角度講,都是社會(huì)存在中生產(chǎn)力的范疇,屬于科學(xué),二者具有同一性。人工智能是模擬人類智能,是模仿人的意識(shí)與行為,而統(tǒng)計(jì)是人研究數(shù)據(jù)的意識(shí)反手,人工智能是模仿人的意識(shí)的部分,而不能模仿人的全部,人的全部意識(shí)處于逐漸認(rèn)識(shí)的過程中,具有無限可能性。人機(jī)結(jié)合是未來人的存在樣態(tài),是未來社會(huì)的發(fā)展趨勢(shì)。但是,在融通和結(jié)合的過程中,人工智能與統(tǒng)計(jì)二者融合的關(guān)鍵問題是相互之間的語言問題,語言就是數(shù)據(jù)。人工智能與統(tǒng)計(jì)的融合隨著人機(jī)交互的日益密切逐漸深化。

其次,統(tǒng)計(jì)具有基礎(chǔ)性。意識(shí)的本質(zhì)就是發(fā)現(xiàn)人類社會(huì)的規(guī)律,構(gòu)建規(guī)則,促進(jìn)人的自由發(fā)展。人類社會(huì)存在著規(guī)則與自由的本質(zhì)邏輯。而統(tǒng)計(jì)和人工智能都從某個(gè)角度在探析、研究、傳播、構(gòu)建著規(guī)則,統(tǒng)計(jì)是研究人的意識(shí)方向性的規(guī)則,具有基礎(chǔ)性,人工智能是輔助人完成感知、認(rèn)知等決策層面的問題,具有具體性。統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門傳統(tǒng)學(xué)科,是人工智能技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)。在深度學(xué)習(xí)技術(shù)出現(xiàn)之前,統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法是人工智能技術(shù)的主流,如回歸分析、支持向量機(jī)、貝葉斯分類器和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、決策樹、聚類、主成分分析、馬爾科夫鏈蒙特卡羅法等。同時(shí),深度學(xué)習(xí)技術(shù)中,仍有諸多方法是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。所以,推動(dòng)人工智能和統(tǒng)計(jì)的融合技術(shù)創(chuàng)新,是順應(yīng)科學(xué)發(fā)展規(guī)律的自然要求。

第3,人工智能具有輔助性。人工智能雖然是模仿人類智能的部分,但是其具有高度的規(guī)范性和專一性,能夠極大地延伸和拓展人的認(rèn)知、分析和執(zhí)行能力,人工智能恰恰可以彌補(bǔ)人類認(rèn)知和、分析和執(zhí)行的能力不足,幫助人實(shí)現(xiàn)腦力的自由全面發(fā)展。人工智能能夠促進(jìn)統(tǒng)計(jì)有效性的提高和效度的轉(zhuǎn)化。人工智能因?yàn)槠淠７氯祟愔悄艿姆侨嫘?所以全局性決策和分析具有局限性,特別是涉及多個(gè)因果的相關(guān)性分析,涉及人類價(jià)值與情感的問題,必須在人類價(jià)值指引下進(jìn)行。

二、人工智能與統(tǒng)計(jì)融合的內(nèi)容建構(gòu)

(一)帕森斯功能結(jié)構(gòu)分析框架

結(jié)構(gòu)功能論認(rèn)為,社會(huì)行動(dòng)系統(tǒng)是由多個(gè)行為主體構(gòu)成的,他們承擔(dān)著不同角色構(gòu)成動(dòng)態(tài)的模型,以一個(gè)整體的形式自我調(diào)適維持著社會(huì)運(yùn)轉(zhuǎn),行動(dòng)者之間的關(guān)系結(jié)構(gòu)形成了社會(huì)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),并以特定的功能對(duì)社會(huì)系統(tǒng)整體發(fā)揮作用。美國社會(huì)學(xué)家帕森斯(Talcott Parsons)是結(jié)構(gòu)功能論的杰出代表人物,他提出任何社會(huì)行為系統(tǒng)都存在一定的結(jié)構(gòu),一定結(jié)構(gòu)具備一定的功能,任何社會(huì)結(jié)構(gòu)以組織化的形式整體存在,其部分雖然發(fā)生變化,但是可以通過組織自我調(diào)節(jié)實(shí)現(xiàn)平衡。[1]他構(gòu)建的AGIL分析框架(簡稱AGIL),把社會(huì)行動(dòng)視作一個(gè)多個(gè)行為主體通過不同角色相互影響的動(dòng)態(tài)模型,任何社會(huì)系統(tǒng)存在和發(fā)展必須具備某些社會(huì)功能,社會(huì)行動(dòng)系統(tǒng)一般具有適應(yīng)功能(Adaption)、目標(biāo)達(dá)成功能(Goal attainment)、整合功能(Integration)和模式維持功能(Latency pattern maintenance)四項(xiàng)結(jié)構(gòu)功能[2]。

(二)人工智能與統(tǒng)計(jì)融合的內(nèi)容結(jié)構(gòu)

AGIL適用于多元主體動(dòng)態(tài)協(xié)同社會(huì)行動(dòng)。[3]主要進(jìn)行宏觀系統(tǒng)的分析。而人工智能與統(tǒng)計(jì)融合恰恰是一項(xiàng)需要宏觀把握的,多元主體、動(dòng)態(tài)的社會(huì)行動(dòng)。[4]融合創(chuàng)新是指人工智能與統(tǒng)計(jì)雙方依據(jù)一定目標(biāo),制定融合內(nèi)容,運(yùn)用科學(xué)方法對(duì)融合的過程及結(jié)果進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)的過程。人工智能與統(tǒng)計(jì)融合是多元主體參與的,而治理的一項(xiàng)核心內(nèi)容就是多元主體的協(xié)同作用。從人工智能與統(tǒng)計(jì)融合功能結(jié)構(gòu)構(gòu)建角度來講,恰恰需要宏觀系統(tǒng)的科學(xué)分析框架,根據(jù)AGIL分析框架,社會(huì)行動(dòng)系統(tǒng)要保證維持和延存,使社會(huì)行動(dòng)結(jié)構(gòu)趨向新的平衡,就必須實(shí)現(xiàn)四項(xiàng)基本功能,人工智能與統(tǒng)計(jì)融合要從這四項(xiàng)功能出發(fā)探究其結(jié)構(gòu)。第一,適應(yīng)(A)。適應(yīng)功能主要依靠行為有機(jī)體承擔(dān)[5],具體到人工智能與統(tǒng)計(jì)融合就是由主體承擔(dān)。人工智能與統(tǒng)計(jì)共同輔助人的認(rèn)識(shí)和決策,是人類認(rèn)識(shí)能力的拓展,從主體出發(fā),最終落腳到主體,融合關(guān)鍵取決于對(duì)主體的適應(yīng),融合的情況也最終體現(xiàn)在主體支撐上。第二,目標(biāo)達(dá)成(G)。目標(biāo)達(dá)成功能主要依靠社會(huì)行動(dòng)的目標(biāo)來導(dǎo)引[6],在人工智能與統(tǒng)計(jì)融合中,目標(biāo)達(dá)成功能主要通過融合的價(jià)值目標(biāo)來完成,沿著正確的方向來推動(dòng)融合創(chuàng)新。第三,整合(I)。整合功能主要依靠技術(shù)來運(yùn)作[7],具體到人工智能與統(tǒng)計(jì)融合就是技術(shù)融合創(chuàng)新來實(shí)現(xiàn),用技術(shù)整合各部分的資源,增強(qiáng)二者融合的黏性。第四,模式維持(L)。模式維持功能主要依靠調(diào)節(jié)平衡來實(shí)現(xiàn)[8],具體到人工智能與統(tǒng)計(jì)融合就是由二者融合的法治體系作用。融合需要通過法治體系協(xié)調(diào)各方關(guān)系,對(duì)整個(gè)過程進(jìn)行評(píng)價(jià)調(diào)節(jié),在融合過程中不斷根據(jù)產(chǎn)生的新問題進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。

三、人工智能與統(tǒng)計(jì)融合的實(shí)施路徑

人工智能與統(tǒng)計(jì)的融合要面向統(tǒng)計(jì)發(fā)展中的問題,把縱向的守正繼承和橫向的交流互鑒兩種方式結(jié)合起來,以融合性的人才培養(yǎng),以系統(tǒng)性的目標(biāo)導(dǎo)引,以戰(zhàn)略性的技術(shù)創(chuàng)新,以發(fā)展性的治理體系,實(shí)現(xiàn)人工智能與統(tǒng)計(jì)的深度融合。

(一)深化科教融合,培養(yǎng)跨學(xué)科的人才

人工智能與統(tǒng)計(jì)的都是人“對(duì)象性活動(dòng)的產(chǎn)物”,要實(shí)現(xiàn)融合關(guān)鍵在于具備融合的人才,只有人才掌握了融合技能,融合才能不斷科學(xué)發(fā)展。融合能力的培養(yǎng)需要打破學(xué)科邊界進(jìn)行跨學(xué)科的培養(yǎng),深化科教融合,促進(jìn)人工智能與統(tǒng)計(jì)在實(shí)踐中融合。首先,加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì),科學(xué)謀劃跨學(xué)科人才培養(yǎng)。要科學(xué)設(shè)置人才培養(yǎng)方案,注重師生協(xié)同發(fā)展,有序推進(jìn)跨學(xué)科人才培養(yǎng)。其次,提升教師的人工智能與統(tǒng)計(jì)融合水平。人工智能是以技術(shù)應(yīng)用為牽引的,而統(tǒng)計(jì)注重理論分析,所以優(yōu)秀的教師,應(yīng)該既是精通人工智能和統(tǒng)計(jì)理論的“理論家”,又是洞察行業(yè)需求、擅長應(yīng)用相關(guān)技術(shù)解決實(shí)際問題的“實(shí)踐家”,因此,應(yīng)以“開發(fā)者型教師”為發(fā)展目標(biāo),提升教師的融合能力。再次,推動(dòng)產(chǎn)教融合培養(yǎng)跨學(xué)科人才。高校立足于產(chǎn)教融合培養(yǎng)人才,學(xué)生應(yīng)能面向行業(yè)需求,具有較強(qiáng)的解決實(shí)際問題的能力。然而,由于多方面原因的綜合影響,學(xué)生獲取“經(jīng)驗(yàn)”的途徑有限,解決實(shí)際問題的“應(yīng)用”能力不足,同時(shí)還存在一些突出問題。我們必須幫助學(xué)生解決好以上幾個(gè)問題,通過系統(tǒng)化的訓(xùn)練積累經(jīng)驗(yàn),逐步使學(xué)生深化對(duì)行業(yè)需求的理解,提高將人工智能技術(shù)賦能行業(yè)應(yīng)用的能力。

(二)強(qiáng)化價(jià)值引領(lǐng),保障意識(shí)形態(tài)安全

人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用,已經(jīng)深刻地改變了行業(yè)發(fā)展和人們的生活,同時(shí)帶來隱私安全、主體界定、社群區(qū)隔、偏好固化、數(shù)字鴻溝等問題。為了有效保障意識(shí)形態(tài)安全,需要強(qiáng)化價(jià)值引領(lǐng)。一是通過價(jià)值引領(lǐng),引導(dǎo)人工智能良性發(fā)展。雖然當(dāng)前代表人工智能發(fā)展最高水平的深度學(xué)習(xí)技術(shù),已經(jīng)在很多領(lǐng)域取得了巨大成功,如計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音識(shí)別、機(jī)器翻譯、推薦系統(tǒng)等,但仍處于感知智能階段,離認(rèn)知智能仍有相當(dāng)大的差距,知識(shí)圖譜等推理技術(shù)仍在探索中,遠(yuǎn)未達(dá)到通用人工智能的水平,人工智能系統(tǒng)也無法像人類一樣實(shí)現(xiàn)價(jià)值判斷,內(nèi)容審查、信息管理等不能完全放手讓人工智能接管,必須由人類對(duì)人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行過程和決策情況進(jìn)行監(jiān)管,以實(shí)現(xiàn)人類正確的價(jià)值觀對(duì)人工智能系統(tǒng)理性判斷的彌補(bǔ)和完善。二是加強(qiáng)人工智能從業(yè)者的意識(shí)形態(tài)教育。我們一般只從技術(shù)層面關(guān)注人工智能從業(yè)者開發(fā)或使用的相關(guān)技術(shù),對(duì)于技術(shù)背后滲透的人文價(jià)值觀往往疏于了解。而人工智能從業(yè)者的意識(shí)形態(tài)、價(jià)值觀等可能會(huì)在開發(fā)新技術(shù)或使用技術(shù)解決實(shí)際問題中體現(xiàn)出來,若不加以正確引導(dǎo)和甄別,可能會(huì)形成意識(shí)形態(tài)安全隱患。需要重視人工智能從業(yè)者的主流意識(shí)形態(tài)教育,確保開發(fā)或使用人工智能技術(shù)時(shí),自覺甄別并融入正確的價(jià)值觀,在意識(shí)形態(tài)危機(jī)初期即能有效化解。三是注重價(jià)值在技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用中的體現(xiàn),努力將正確的價(jià)值觀融入技術(shù)體系,增強(qiáng)社會(huì)主義核心價(jià)值觀對(duì)人工智能系統(tǒng)統(tǒng)領(lǐng)能力,從系統(tǒng)層面防范技術(shù)演進(jìn)中的意識(shí)形態(tài)安全風(fēng)險(xiǎn)。

(三)推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新,供給與需求相契合

人工智能與統(tǒng)計(jì)融合關(guān)鍵要靠基礎(chǔ)創(chuàng)新,在普遍性基礎(chǔ)上把握特殊性,在供求平衡中增強(qiáng)融合的粘性。首先,機(jī)器學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能的核心技術(shù),而統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的基礎(chǔ)性理論。很多新開發(fā)的人工智能技術(shù),仍有很多統(tǒng)計(jì)理論的支撐,而統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論中,還有很多問題有待進(jìn)一步研究,比方說如何利用相關(guān)理論或?qū)嶒?yàn)的方法計(jì)算VC維,尋找反映學(xué)習(xí)機(jī)能力的更好的參數(shù)從而得到更好的推廣性的界,支持向量機(jī)的核函數(shù)和參數(shù)值的選擇。其次,這些統(tǒng)計(jì)問題的解決,可以從人工智能、數(shù)學(xué)、信息論、最優(yōu)化理論等相關(guān)領(lǐng)域開展研究,如非凸優(yōu)化算法、微分方程求解、小樣本學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等,從而拓寬解決統(tǒng)計(jì)問題的思路,推動(dòng)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的發(fā)展。最后,在人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用中,雖然當(dāng)前很多產(chǎn)業(yè)實(shí)踐都用到了深度學(xué)習(xí)技術(shù),但是統(tǒng)計(jì)技術(shù)在解決小樣本、非線性、高維數(shù)和局部極小點(diǎn)等問題方面仍有著明顯的優(yōu)勢(shì),一些思想和技術(shù)路徑對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用開發(fā)有著重要價(jià)值。所以,現(xiàn)有人工智能與統(tǒng)計(jì)融合技術(shù)創(chuàng)新,仍要重視統(tǒng)計(jì)技術(shù)的基礎(chǔ)理論創(chuàng)新和推動(dòng)作用,并基于不斷演進(jìn)的統(tǒng)計(jì)技術(shù)來助推融合。

(四)加強(qiáng)社會(huì)治理,法治與倫理共發(fā)力

人工智能算法復(fù)雜度很高,即使開源,絕大多數(shù)業(yè)內(nèi)人士也無法全面解讀,且隨著算法的不斷演進(jìn),在與統(tǒng)計(jì)融合中,全面準(zhǔn)確地解釋這些算法變得愈發(fā)困難。如何針對(duì)人工智能算法與統(tǒng)計(jì)融合進(jìn)行立法和治理,使其體現(xiàn)平等、安全、公平的原則,是一項(xiàng)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。一是制定法律法規(guī),推進(jìn)法治化治理。針對(duì)人臉識(shí)別、語音識(shí)別、生物特征識(shí)別、信用分析等具體應(yīng)用場景,制定相應(yīng)的法律法規(guī),明確數(shù)據(jù)選擇使用的權(quán)責(zé)利,透視算法內(nèi)在機(jī)理,并通過政策文件和行業(yè)規(guī)范,為人工智能與統(tǒng)計(jì)融合創(chuàng)設(shè)良好的制度環(huán)境。二是借鑒國外人工智能倫理監(jiān)管的經(jīng)驗(yàn),加強(qiáng)科技倫理的宣傳教育,制定安全、可靠、公正的基本原則,倡導(dǎo)開發(fā)合乎道德規(guī)范的人工智能應(yīng)用,建立貫穿整體生命周期的人工智能監(jiān)管機(jī)制,規(guī)劃未來治理路徑。三是大力發(fā)展人工智能與統(tǒng)計(jì)融合法治與倫理協(xié)同治理機(jī)制。深入研究倫理與法律存在的功能差異,充分考察統(tǒng)計(jì)工作的特殊性,將多種社會(huì)要素融入進(jìn)來,共同發(fā)力實(shí)現(xiàn)治理目標(biāo)。