人机协同时代下学习型社会的重构

◎刘邓可 李家成

一、学习型社会的已有构想及其反思

“学习型社会”（Learning society）是人类从古至今所不断构想的一种理想型社会。这一概念最早可以追溯到西方的古希腊文化和东方的儒家思想之中［1］。自20 世纪下半叶以来，基于学习概念的不断变化，现代人对学习型社会赋予了新的理解。其中，美国教育学家罗伯特·赫钦斯（Hutchins，R.M.）于1968 年出版的《学习型社会》开辟了现代学习型社会研究的先河，是该领域中第一本称得上经典的著作［2］。在他看来，学习型社会是一个以所有人的全面发展和潜能实现为目的的社会，且所有社会制度的存在和发展都当以此为中心。在赫钦斯研究基础上，教科文组织委托编写的两份重要报告成为人们进一步思考现代学习型社会的重要催化剂。第一个是1972 年发布的《学会生存：教育世界的今天和明天》（富尔报告）［3］，该报告提出终身教育是学习型社会核心的“核心概念”；第二个是1996 年发布的《教育：财富蕴藏其中》（《德洛尔报告》）［4］，通过其“学习的四大支柱”强调了终身学习的重要性。这些观点共同反映了对传统的“前端”教育模式的反思［5］，同时将学习型社会作为一个等待被实现的愿望。这一愿望基于两个考虑：一是不仅应该考虑正规学习，而且应该考虑非正规和非正式学习，也应考虑与教育相关的各种学习；二是终身教育的观念，即教育超越学校教育，将对教育的关注渗透到整个社会［6］。随后，在很长一段时间里，学习型社会这一表达成为联合国教科文组织所倡导的终身教育运动话语表达的一部分［7］；同时这一趋势也影响了全球范围内的教育改革，自20 世纪90 年代中期以来，关于学习型社会的政策和实践逐步获得了显著发展［8］。

一方面，不断迈向学习型社会对于人类发展来说具有进步意义，它在应对全球挑战、实现公平和包容的可持续经济以及促进社会发展方面发挥着关键作用［9］。但另一方面，学习型社会这一术语其实也饱受争议，甚至受到过批判和质疑［10］，这主要体现在以下两点：第一，学习型社会的工具性价值取向受到批判。现代学习型社会的“创始人”赫钦斯一开始就在其著作中强调了学习型社会的非工具性取向——教育的目的是理解，除此之外的任何东西都是多余的，把人当作生产工具的教育，不仅不人道，而且没有效率，因为职业训练浪费了时间又没有培养出来好的生产工具［11］。学习型社会的非工具性被作为其发展的初衷和愿景——学习型社会本身被视为目的，而不是实现其他经济或公民目的的手段，它关注的是学习的内在价值，学习因其存在而具有价值［12］。然而，它也仅仅只是一种愿景。在实践中，学习型社会作为自身以外的事物的载体，已经采取了强有力的行动，将其他可能值得在非工具性理由上进行的学习活动边缘化［13］，过于强调学习的工具性和功利性，将学习视为服务于经济发展和竞争力的手段，而忽视了学习的解放性和人文性，将学习者视为人力资源，而不是人的本身。在这种导向下，个人一生所经历的一系列测试有助于识别、分类、培训和实现他们作为学生、工人和公民的未实现的潜力。在这种学习型社会中，教育已经痴迷于衡量一个人为了在经济中扮演特定角色而可以做些什么，但学习者还是“尚未知识渊博、尚不熟练、尚不能胜任、尚不能自主等等”的人［14］。每个人都面临更高的风险，生存成为最终的当务之急［15］。学习者必须是“精力充沛、工作、自主的个人”［16］。当工具性价值不合理地超越了其他价值追求并突破一个临界点时，社会就进入一种过度学习化社会（over-learning society）的状态。在这个社会中，学习者被强迫学习同一性，由此产生的学术代码被浪费，而不是被社会或个人利用［17］。第二，学习型社会的现实可能性受到质疑。由于学习型社会的构想在实践中并不能完全脱离工具性和功利性的价值取向，因此在很多人看来，这一术语是一种永远不可能被实现的梦想。休斯和泰特对“学习型社会”计划进行过尖锐的抨击，他们承认学习型社会是解决当地许多弊端的一种方法，但他们同时呼吁人们谨慎批判，并将学习型社会视为“现代神话”［18］。学习型社会的“神话”是建立在之前两个“神话发展的层次或阶段”之上的，它利用了第一个阶段/层次的生产力与变革神话，并建立在第二个阶段/层次的终身教育和学习型组织神话的基础之上，其结果是职业主义与个人/ 社区成长之间“不愉快和不稳定的妥协”，有可能使个人为实现自我而学习的目标边缘化。甚至有学者直接指出了学习型社会的弊端，伊万·伊利奇（Ivan Illich）声称学习型社会不一定是一个愉快、高效或平等的地方；相反，它很可能产生比我们尚未看到的更根深蒂固的不平等，它可能使其公民面临新的压力，并且它可能涉及创造对人类生产力和创造力影响很小或没有影响的教学形式［19］。也由此，人们质疑学习型社会是否会真正到来。正如Field（2002）所质疑的那样，我们已经生活在一个学习型社会中了吗？或者，正如Boshier（1980）对新西兰社会的假设，我们是否正在搬进来［20］。总结起来，从学习型社会的已有构想来看，人们看到了学习型社会在促进社会发展方面的积极作用，但同时对其工具性价值的过度膨胀所导致的对人类解放性的忽略甚至威胁表示了担忧，并消极地认为学习型社会是永远不可能实现的。

由此可见，学习型社会这一术语兼受信奉与质疑、赞赏与批判。然而，其分歧并不在于人们对这一愿景本身的态度，而是在于人们对学习型社会这一愿景在现实中所面临的各种复杂性因素的判断。一方面，人们认可尽管学习型社会是一个永远在迈进的过程之中，并且不可避免地会面临种种挑战，但它对于我们追求一个理想的社会仍然具有指引意义；另一方面，人们对学习型社会的担忧主要在于人的学习和工作之间的关系，认为人的终身学习被过度地应用于经济发展而边缘化了人自身的解放。关于学习型社会的已有思考是我们继续迈向理想社会的起点，但仅仅以此为参考是远远不够的，我们还需要基于目前最新的、对人类影响最大的因素来重新考虑。2022 年全球教育变革峰会提到，近年来对人类影响最大的因素包括气候变化、全球大流行、数字化转型等。这对人们的绿色素养、健康素养、数字素养等方面提出了新的要求。其中，数字化转型正在开启人工智能的新纪元，新技术对人的学习、工作的影响将比以往更加深刻［21］。学习型社会的已有构想建立于过往的经济结构和教育模式中，在新技术影响下，学习型社会的工具性取向、现实可能性等一系列的问题可能会迎来颠覆性重构，现在需要重新审视这些问题，在新技术时代下重新构想学习型社会［22］。

二、人机协同时代与教育变革

人类历史上每一次科学技术的飞跃都极大地塑造了教育的变革。从第一次工业革命（蒸汽动力）、第二次工业革命（电力革命）到第三次工业革命（信息革命），我们的教育都不断被要求做出改变。同样地，我们目前正处于第四次工业革命的风口浪尖［23］，这推动了教育寻求自身的创新之路。历次工业革命的本质都是人类创造了改变人类社会的重大技术，是人与技术的关系变革。然而，与前三次工业革命所不同的是，在以人工智能为核心的第四次工业革命中，技术已经超越了客体地位，技术开始“成为人”，人机协同成为不可避免的未来趋势。实际上，人机协同并不是新鲜事，自机器产生以来，人机协同就一直存在，毕竟机器需要在人的控制下才能执行任务，但在传统的人机协同中，以技术为载体的机器仅仅只是作为一种工具或手段，这种模式与人和其他任何工具的协同没有区别，因此人们较少特意地强调这种广义上的人机协同。然而，当人机协同作为一个时代的重要标志时，它的意义就已经超越了传统和广义上的含义。在人机协同时代，技术和机器已经不仅仅只是一种客体形式上的工具了，它所具备的类人逻辑与沟通能力正在影响甚至威胁人类作为主体的精神世界和物质世界，这也尤其地对教育产生了深刻的影响。在人机协同时代，教育将迎来颠覆性的变革。

首先，我们需要清楚的是，人机协同已经发展到了何种水平，这对于理解教育变革是基础和前提。事实上，第四次工业革命的技术更新速度已经达到了比我们能够想象到的程度还更加无以复加的程度，也许此时此刻我们所讨论的技术，在若干个月甚至若干天后又已经进化到了全新的阶段。因此，我们仅能参考当前的人机协同水平。目前，人机协同领域中最新和最广泛的讨论是ChatGPT。2023 年《自然》年度十大人物（Nature’s 10）将ChatGPT 评选为其中之一，虽然ChatGPT 不算人类，但它在过去的一年里对科学界产生了深远的影响。GPT 的英文全称为Generative Pre-trained Transformer（生成式预训练转换器），是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。ChatGPT“脱胎”于OpenAI 于2020年发布的GPT-3，在2022 年末横空出世，一跃成为人工智能领域的现象级应用。ChatGPT 因其出色的NLP 模型、庞大的数据训练等优势显现出强大的功能，很多人形容它是一个“六边形战士”，不仅能搜索、翻译、聊天，撰写文章和代码，还能开发小游戏、作答美国高考题，甚至能做科研、当医生等。它的出现开启了人工智能的新纪元，因为这意味着，人工智能开始从以前的大数据统计分类阶段走向类人逻辑沟通阶段。同时，它为通用型AI 打开了一扇门。根据AI 的能力水平，我们可以将AI 分为狭义AI、（ANI）、通用AI（AGI）和超级AI（ASI），ANI 只能在人类的操作下完成特定的任务，AGI 像无所不能的计算机，ASI 则将超越技术属性，具备自我意识，成为“穿着钢铁侠战甲的人类”。通用AI的成功不仅意味着人工智能能够处理和解决更加复杂的难题，也意味着它将更加深刻地渗透到人们生活的每个角落，同时为进化成超级AI 创造了可能性。当然，尽管它十分强大，但它并不是完美的，生成式AI 还有一个根本性的问题尚未解决：LLM 构建世界模型时仅仅依赖语言，而没有判断真假的概念，因此会把训练集里的偏见或错误在结果中重现，还可能编造信息，生成不存在的引用文献［24］。另外，它还面临着算力困境、能耗困境、版权争议等问题。然而，技术的更新会使它不断优化。从总体来看，ChatGPT 并不是一项单独存在的技术，而是正在以不可想象的速度渗透和融入到人类的各个领域中，除了以此为基础的人工智能已经在商业、医疗等领域引起了产业颠覆与模式创新以外，它正在试图“成为”人本身，人形机器人就是一个很好的例子，人形机器人目前可以大致分为工业机器人和服务机器人，前者主要将其应用于生产领域，后者则应用于社会生活的方方面面。我们正在经历一个不断更新的人机协同时代。

其次，我们需要考虑的是，人机协同时代对教育会产生何种影响。从目前来看，这种影响主要体现在以下方面：一是人工智能生产内容（AIGC）正在掀起一场内容生产的革命。以ChatGPT 为代表的生成式人工智能最强大的功能，是基于深度学习后的“知识再造”，这种人机协同生成文本的过程打破了以往人作为生产主体的边界，并且成为未来人格化程度最高的机器作者的先导。同时，随着技术的不断优化，AIGC 的质量不断提高，很多作品难以从人类作品中区分开来，甚至很多作品在生产效率、内容多样性等方面能够比人类更加优秀。同时，这一内容生产模式也带来了新的内容消费模式，目前人们开始越来越广泛地消费由AI 所生成的文字、图像、声音、视频等，并且能够获得较好的体验感［25］。当然，AIGC 在帮助人类提高内容生产效率以外，也在安全、隐私等方面存在隐患，但技术正在不断使其完善。传统教育模式擅长通过各种方式对人进行“知识输入”，然后在过程中运用一些标准判断其是否“合格”，对合格者颁发合格证明，最后再让其进行“知识输出”。AIGC 所引发的内容生产革命对于传统教育来说将是巨大的威胁，因为学习者在以知识为主导的教育模式中将彻底失去其优势，AI 能够在考试中获取最高分就是一个很好的证明。这意味着，以纸笔测试来评价知识掌握程度为主的传统评价方式将受到冲击，因为AI 在这方面能够比人类有更好的表现力［26］。二是人工智能让每个人都有可能拥有自己的高级助理，这将彻底颠覆教与学。在人工智能出现以前，尽管我们一直在探索个性化教育与因材施教，但囿于现实因素，教育整体上仍然一直遵循着班级授课制的统一性和学习的同一性。随着人机协同时代的到来，每个学习者将拥有自己的助理，这个助理在知识的广度与深度方面远超过任何一位人类教师，同时这个助理能够常伴在侧、永不疲倦，这种人机协同模式将彻底改变教与学。以往我们利用技术变革教学与学习的方式往往是发挥其在资源流通方面的优势，主要体现在通过技术打破时空限制，实现云课堂、慕课、翻转课堂、泛在学习等。在人机协同模式下，技术不仅仅有利于资源流通，它甚至自身就成为了资源的生成者，因此它能够在一定程度上承担教学的事务，并且能够辅导人类学习，而且能够为每个学习者“量身定制”教学与学习方案，这让每个学习者都能实现个性化的教与学。目前，越来越多的课堂正在探索将AI 教师纳入进来［27］，人机协同模式下的教与学将成为一种常态化趋势。当然，人机协同时代对教育的影响远不止如此。但有一点可以确定的是，这种影响只会越来越广泛、越来越深刻。

最后，我们需要反思的是，在人机协同时代下，教育应该做出如何回应？从历次教育变革来看，教育的改变总是具有滞后性，这正如很多科学家所感叹的：为何科技对世界的改变如此之大，但对教育的改变却如此微小。当我们还在讨论如何升级教室里的电子设备时，人形机器人已经在医院里当起了医生。由于教育自身具有周期性，因此从客观上来说，其滞后性是由内在规律决定的。但另一方面，为何我们又不断要求教育做出改变呢？因为我们已经看到了教育模式的僵化所带来的不良后果，最直接的表现就是教育系统所输出的人才无法完全跟上社会的发展步伐。除此之外，我们也看到了教育在做出改变方面是具有潜力的，教育改革的成功案例证明了教育系统自身的有效性和必要性。既然教育需要做出改变，并且具有做出改变的潜力，那么接下来我们就需要思考教育向何处改变的问题。

三、重新构想学习型社会

现代社会中的“学习型社会”这一术语延续于“终身学习”这一术语。在新自由主义的背景下，生产的急剧扩张和全球的快速变革要求劳动者不断进行学习，一种“所有人需要在生命全程的各种场合中进行学习”的终身学习理念不断被强调，同时这种理念在联合国教科文组织、欧盟、经合组织、世界银行这四个国际组织的话语推动下，成为全球范围内的教育趋势。随着这种趋势加强，话语开始从个体层面的终身学习继续转向社会层面的学习型社会。从终身学习向学习型社会的话语转向，其核心理念是一脉相承且不断加强的，当所有人都实现终身学习时，也许就构成了一个理想的学习型社会。由于学习型社会是一个实现人人终身学习的社会，但我们在实际中总是难以达到这种完全的饱和程度，因此，学习型社会成为一种构想。不断向学习型社会迈进，体现了其希冀推动经济发展方面的初衷。然而，当这一术语在主导话语中被奉为促进社会发展的法宝时，它也在一些批判性思维中受到质疑，认为该术语尽管在主导话语中被强调为“促进经济发展和实现个体发展”，但在实际中，其促进经济发展的工具性价值远远超越了个体自我实现的价值，甚至后者不断被边缘化，个体并不能从中获得解放。这两种话语的交锋有利于我们辩证地看待学习型社会的构想。一方面，学习型社会的构想本身并无坏处，只是实现路径上不断面临挑战；另一方面，当我们深刻地考虑以人机协同为核心的人工智能对教育的变革时，也许我们需要重新构想学习型社会所面临的一系列问题。尽管我们并不能将经济发展和个体自我实现完全地分开，但其作为一种解放性的分析视角，仍然具有启发意义。在很多人看来，学习型社会的工具性价值和非工具性价值分别指向经济发展和人自我实现，而且两者往往是难以兼容的，在人机协同时代，人的工作、闲暇时间和职业培训将被重构，这对人的非工具性学习和工具性学习带来了新的影响。

其一，人机协同将使人重获闲暇时间，这为人的非工具性学习带来机遇和挑战。赫钦斯认为，学习型社会基于两个重要的事实：日益增加的自由时间，以及快速的变化，快速的变化要求不断地学习，而闲暇的时间使这种学习成为可能［28］。在他看来，人的终身学习主要发生在工作之外的闲暇时间。然而，就目前的情况来看，人在工作之外的时间进行自由地学习几乎不可能。随着工作时间的不断延长，人的闲暇时间不断被压缩而非日益增加，现代人在闲暇时间主要进行放松和休息。因此，现代成年人的学习主要发生在工作场所，工作时间的延长使职业训练成为可能。也由此，学习成为了劳动者的职业培训，学习型社会成为了不断为劳动者加压的“工作型社会”。然而，这是我们当下的情况，未来技术有潜力对这一情况进行缓解［29］，人机协同使人类重新获得闲暇时间，这种闲暇时间一方面来自于人能够从繁重的劳动中解放出来，因为大部分工作内容将可以直接交给机器人来完成；另一方面来自于人机协同过程中的“闲暇间隙”，例如，当人给机器布置完任务后，机器开始工作，人可以自由活动，等到机器做完后，人和机器再次合作，未来世界中，人类将从人机协同中获得闲暇间隙。闲暇时间的重新获得为人的自由学习奠定了基础，这意味着人能够实现学习的非工具性价值，使学习扩展为一项除了工作培训以外的自由活动。然而，新的问题在于，人需要学习如何利用好形式多样的闲暇时间，因为人很少接受过这方面的培训，教育需要提供相关的学习机会。因此，在人机协同时代，其挑战可能并不在于限制学习型社会的工具性价值来为人的非工具性学习活动争取空间，而在于人如何利用闲暇时间实现自我发展。

其二，人机协同将重构人的职业培训，这需要工具性学习的减负和增效。一方面，人的工具性学习需要减负。在专业知识领域，机器仍然无法完全取代人类，但低效的职业培训则将面临危机，因为它越来越不成为一个劳动者的必要技能，这意味着目前大多数职业培训的内容将大大贬值甚至毫无意义，职业培训应该不断减少这种繁重且无用的培训内容。另一方面，人的工具性学习需要增效。陈旧的职业培训所带来的人机协同并非人的解放，而是人的解雇，因为人将不能像从前一样通过自己所获得的职业培训来获得收入。在没有接受新的职业培训的情况下，人突然从繁重的劳动中解放出来时，人并不会感到轻松，而是对闲暇时间变得恐慌和无助。因此，学习型社会需要新的职业培训来应对人工智能造成的中断和劳动力流离失所［30］，其中之一是培养人的人机协同能力。随着智能机器日益成为各种工作环境的重要组成部分，高效使用此类机器并与之协作的能力成为学习的一个重要方面［31］。我们需要不断探索这种能力的具体内容，例如有些研究者认为，融合技能［32］和增强策略［33］是这种能力的核心内容；同时，我们应该将这种能力纳入到职业培训中，将人的职业培训转向人机培训，实现一种人机学习的互惠学习方法，同时提高人类和机器的能力，以提高他们的“集体智慧”［34］。

科技对教育的变革体现在两个方面。一方面，科技作为一种手段或工具直接地影响了教育在效率、质量等方面的改变；另一方面，科技作为一种指向或适应间接地影响了教育在人才培养目标等方面的改变。前者体现了科技成果的应用造福于教育，后者体现了教育在推动和引领科技变革方面所应该承担的使命。教育变革需要将这两个方面结合起来考虑，当人类科技不能在教育中发挥其价值时，对于教育来说是一种落后；当教育不能走在人类科技前面时，教育将失去其价值。因此需要考虑的是，在迅速到来的人机协同时代，如何将科技应用于教育，教育如何走在科技的前面。同时，科技是把双刃剑。一方面，科技是人类社会向前发展的引擎；另一方面，科技发展中的危害也是我们时常考虑的问题，这正如我们在人机时代构想进一步迈向学习型社会的愿景时，同时也需要考虑人机协同的缺陷和弊端对学习型社会所带来的阻碍和挑战。例如，目前的技术仍然无法对以ChatGPT 为代表的生成式人工智能所生成的内容进行识别［35］，而且其所产生的错误性内容可能会污染科学知识库，这将会给教育带来一些难题。同时，人机冲突也是一个潜在的风险。当AI 具有了自我意识，甚至超越了人类的水平时，就会给人类社会带来极大的威胁。牛津大学人类未来研究所所长Nick Bostrom 曾提出过一个经典案例：如果有一个能力强大的超级智能机器，当我们给布置一个任务：制作尽可能多的回形针，那么它就会不择手段地制作回形针，把地球上所有的人和事物都变成制作回形针的材料，最终摧毁了整个世界。尽管科学家目前试图通过“价值对齐”来解决这一难题，即让AI 的价值观和我们人类的价值观对齐，让AI 具有人类的生命价值概念。但人类自身的价值观本身就存在多样性，很难说世界上是否存在一个“标准化”的人类价值观。因此，这意味着，克服人机协同过程中的难题并不容易。人工智能已经踏上了高速发展的加速车，这一趋势已无回头之路，新事物的出现一定会带来新的进步和新的险境，更何况这一新事物已经在一定程度上实现了“机器取代人”。人唯有持续学习才能持续生存，终身学习仍然是我们应对人机协同时代的关键。然而，尽管学习本身一直没变，但学习的内容、形式、目的等具体的构成一定会在人机协同时代被深刻地重构。在这样的情境下，如何继续迈向学习型社会，是不变？还是改变？