知與非知

張務農 湯潔

[摘 ? 要] 人工智能因其對人的模擬而成為一種能挑戰人類主體性的工具，其對教學主體的影響理應成為教學主體理論研究關注的焦點。不過，現有研究主要從“知”的視角分析問題，認為人工智能幫助人知得越多，人就越能把握自身命運進而獲得更多主體性。然而，從“非知”看，知存在著主體性的悖論，非知才是人的主體性的根本。文章主要以“非知”為觀察視角，討論人工智能對教學主體的影響。研究發現：（1）非知不僅是完全沒有被對象化的主體意識，而且通過“要成為”使人不斷地“總體化”，主體性也在這一過程中持續顯現；（2）盡管人工智能在人的主體性實現過程中能發揮作用，但對人工智能的知的迷戀，以及人工智能對人的知的過程的替代都會限制人的主體性；（3）從非知理解人的主體性，能為教學主體理論的紛爭提供一個合理的解決方案，進而發展教學主體理論，也能為人工智能時代教學主體理論的建立提供一種徹底的辯證唯物主義視角。

[關鍵詞] 非知； 教學主體； 人工智能； 主體哲學； 教育技術哲學

[中圖分類號] G434 ? ? ? ? ? ?[文獻標志碼] A

[作者簡介] 張務農（1976—），男，河南魯山人。 教授，主要從事教育基本理論與教育改革研究。 E-mail：zhwn@henu.edu.cn。

一、引 ? 言

人工智能因其對人類智能的模擬而成為一種能夠挑戰人類主體性的工具。但究竟其在何種意義上、通過何種途徑對人的主體性產生影響依然是一個待解的迷思。當代教育學理論一直以弘揚教學中人的主體性為鵠的，然而在人工智能時代如何實現教學過程中人的主體性，教育學理論仍未給出滿意答案。現有研究主要從“知”的角度研究人工智能對教學主體的影響，認為人工智能之所以對人的主體性產生影響，是因為人工智能借助于其強大的環境感知能力、數據處理能力等幫助人知曉更多，使人獲得了更多教學自由，因而也獲得了相應的主體性[1-4]。也有研究認為，人工智能的“知”帶來的并非人的主體性增加，而是對人的主體性的剝奪[5-7]。但這些研究有一個共同特點，即將知作為人的主體性的基礎，從知來判斷人是否具有主體性，對于人工智能是否增加主體性的爭論無非是圍繞人工智能的知是否正確、全面、客觀的爭論。

然而，人是否只有在知的情況下才擁有主體性、實現主體性，在主體哲學的思想史中是有爭論的。福柯（Michel Foucault）的生物政治學對此的回答為“是”。福柯認為，在規訓普遍存在的情況下，若無主體的自我認識、自我判斷和自行其是，就只能被規訓，從而不會擁有主體性。薩特（Jean-Paul Sartre）卻認為，正是人的自我認識、自我判斷和自行其是限制了人的主體性，人的有意識的知并非人的主體性的基礎，知只有作為人的持續總體化過程的一個節點時，才會具有主體性的意義，否則它就會成為人的主體性的限制。因此，他認為“非知”才是人主體性的基礎，知只是人主體性顯現的結果[8]。盡管福柯和薩特的主體哲學思想相距甚遠，但二人的哲學思想都和馬克思主義存在著淵源，在一定程度上都是馬克思主義主體哲學思想的進一步發展。尤其是薩特“把自己的抱負確定為，將主體性置于馬克思主義分析的核心”[8]。故本文擬以薩特的非知為觀察視角，討論人工智能時代教學主體的主體性面臨的困惑與可能出路。這并非要否定知的研究視角，完全代之以非知的視角，而是旨在為問題解決提供一個新視角，并期待后續研究能從二者對比中，取得對問題的更為全面的回答。

二、為什么非知才是主體性的基礎

在薩特的主體哲學思想中，有三個緊密聯系的概念：非知、要成為和總體化。其中，非知是最為基礎的概念，它是論證另外兩個概念的依據，也是另外兩個概念的基本內核。薩特通過對三個概念的論證，構建了以非知為基礎的唯物主義的主體性理論。

非知之所以是主體性的基石，是因為主體性一定是非客體。主體性不可能是認識的客體，一旦成為認識的客體，主體性也就不存在了[8]。如一個勵志減肥的人在知曉自己身體狀況時，對身體進行控制，一旦他將自己的身體納入控制的對象，身體就成為意識的客體，不再具有主體性。非知即人所不知道的東西，或者沒有被意識到的內容。非知是那些個體并不知道但能夠支配個體行為的東西，且對非知的認識會妨礙個體行動。薩特認為，人的自我意識包括反思的自我意識知和非反思的自我意識非知，是一條源源不斷的河流，其中，反思的自我意識只是間歇性的，非反思的自我意識才是意識的主流。另外，知通常是外部的認識，是一種公共知識，并非純粹個人見解，因此基于知的行為也非純粹的主體性行為。無論是知還是非知，就像人的物理構成的身體一樣，均是實在的，它們并非其他什么的產物或者反映，它們自然地是其所是。非知并非人實現主體性的中介，它是不可中介的，因為人“在自己的實踐中，必然既是認識同時又是行動，是會產生自己智慧的行動”[8]。可見，非知之所以是主體性的基礎，首先是為了避免主體性被客體化，從而導致主體性在邏輯上的悖論；其次也說明了非知和實踐、行動是一體不可分離的，不僅沒有先后，而且都是客觀實在的。

“要成為”是主體性的顯現方式、實現過程。主體性不是靜態的，因此不能用一套形容詞來描述，只能用動詞對其進行指示。“要成為”是薩特對人的意識存在方式的理解，而人的主體性正是由意識的這種存在方式決定的，因此人的主體性也一直處于要成為的狀態。要成為意味著主體性不是恒定不變的，而是一種狀態，一種在不斷成為主體的過程。另外，人的主體性由意識支配，但人的意識則不由任何東西支配，他是一種實存。意識是一種不在潛能中，也不擁有任何潛能的存在，它本身就是一個嚴格地是其所是的、自為的存在[8]。薩特認為，實存的東西并不必然是物質的，人的意識如同人的物質的身體一樣，是切實存在的。這不僅是薩特對唯物主義的理解，而且他還認為這是對馬克思主義最正確的理解方式，認為將物質和意識對立起來反而不是馬克思主義。因此，意識之于人的主體性，不是簡單的決定與被決定關系，不能將二者分割、對立，主體性是在意識的作用下不斷實現人的總體化的過程。主體性和意識不是二元的，而是一元的，這很容易讓人想象到現象學方法論，但薩特還是堅決澄清了與梅洛-龐蒂（Maurice Merleau-Ponty）的不同[8]。但無論如何，薩特借助于意識（主要是非知）和要成為的關系說明了非知在人的主體性顯現中的重要作用機制，認為正是作為前反思的“非知”使得主體性的“要成為”成為可能。

“總體化”則是要成為的指向與結果，一次總體化就是人的主體性的一次短暫駐留。要成為意味著不存在一個典型的、恒定的、普遍的主體性，人的主體性一直處于生成的過程，即不斷通過總體化實現總體性的過程。總體性指向一個整體，但又不是某個確定的整體。整體是指人在實踐的基礎上與外部環境達到和諧統一的狀態。外部環境是不斷變化的，因此，整體性也是變動不居的。以整體性為指向的總體化不僅能夠解釋為什么沒有典型、普遍的主體性，也能夠解釋為什么人的主體性又不是任意建構的。薩特認為，人的總體化包含兩個層面，一個人的物質存在的總體化，另一個是人作為人能夠續存的總體化。對于前者，如當人患偏盲癥后，其視覺感覺區域雖然只有正常人的一半，但是病人的視覺系統會自動調整，以維持視覺系統的整體正常功能。對于后者，人只有根據新情形、新需要采取必要的勞動才能滿足需要、享受生活并維持人的續存，即人不斷通過“需要—勞動—享受”維持其主體性存在。在這一過程中勞動（實踐）也是人的主體性“要成為”的具體過程。因此，任何對主體性的典型的、普遍性的建構不僅不能弘揚人的主體性，反而會限制人的主體性。然而，人的主體性顯然也不能脫離他所處的具體的社會環境，人就是他所處的社會的環境[8]。

總之，非知、要成為、總體化構成了薩特關于人的主體性論證的最為核心的概念。非知是一種我們所不知道的意識，因此也可以在后續被個體賦予多種可能態度；他一旦被賦予某種態度，人的主體性的活動就會告一段落。可見，非知是人主體性的基礎、起點和重要內容，知只是個體主體性活動的一個節點、一個結果。非知是要成為的一個起點或者前提，一旦非知轉化為知，要成為的空間也就封閉了。不過需注意的是，人的“知”也與人的主體性有關，重視非知的作用并非不要有意識的反思。個體通過有意識的反思將非知轉化為知也是主體性顯現的過程。但相對于知，非知才是更值得重視的，因為他蘊含著我們不知道的東西，而且對人的主體性是實質性的。人的主體性就是人的“非知”不斷通過“要成為”持續“總體化”的過程。

三、人工智能的“知”對主體性的影響

既然非知是人的主體性的基礎，那么人工智能對非知的不斷緊逼和破解，必然影響到人的主體性，或改變主體性的顯現形式。在人工智能時代，有兩個明顯的趨向值得注意：一是人們正在利用人工智能的強大計算、分析能力盡可能地將一切非知轉化為知，力求消除人在其所處環境中的不確定感。二是從非知到知的人的總體化過程，不再依賴于人的有意識的反思，也不再依賴于人的實踐活動，而是付諸計算機。這正深刻改變著以非知為基礎的人的主體性，也使人的主體性的顯現不再取決于人與外部環境中非自我東西的不斷交換，而是讓渡于人工智能的獨立計算過程。

（一）人工智能對“知”的迷戀及其主體性悖論

人工智能通常有一個比人類更高效的“大腦”。盡管尚不能說人工智能的類人大腦已經全面超越了人類，但卻能在存儲能力、圖像識別能力、大數據搜集和處理分析能力等特定功能上超越人類。這使人工智能比人類大腦在更短時間內處理更多信息，從而獲得更多的知。人們也總是期待人工智能破解更多未知，以便能夠在知的狀態下確定地做事，而非在非知狀態下摸索和探險。當前，人工智能正在幫助人們“體驗學習情境、規范學習行為、評估學業水平和能力結構、制定個性化學習路徑和內容等”[3]。借助于智能教學工具，教師可以在全面了解各種學情的基礎上開展教學。人工智能不僅能夠分析學生外顯的學習行為，還能夠通過外顯的線索推斷學生的興趣、愛好、思維方式等內在的學習心理；不僅能夠分析學生的現狀，還能預測學生的未來[9]。技術樂觀主義者甚至認為，人工智能能夠在具體的教學情境中通過大數據刻畫每一個學生，進而使人們一直孜孜以求但一直都未完全實現的因材施教徹底成為可能。面對這樣一種情景，如果從“知”的視角看，教師將獲得更多教學自由，進而實現教師的主體性，促進學生沿著最合適的道路實現最大可能的發展，最終實現學生的主體性。但從“非知”視角看，人工智能破解一切的雄心潛藏著對教學主體削弱的風險：一是所有的知都具有外部性，并非主體性的意識；二是人工智能加劇了這一問題。

其一，對人的知意味著對人的某種外部性形塑。盡管這種外部性形塑也能構成人的總體化實現人的總體性，但總體性是一直是隨著環境條件變化不斷變化的總體性。一旦將人定位于特定的總體性上，人的主體性就停滯了。如在特定環境條件下，對什么是好的教師有一個總體的期待，但隨著環境條件變化，好教師標準也會改變。一旦將好教師標準靜態化，教師便不能在主體性意義上持續成為一名好教師。人工智能對教師、學生的知將置他們于某種總體性之下。當人工智能將教師歸為具有某種特點的某一類型時，是基于外在的特定的價值系統展開的，是有特定參照標準的，也是以某一群體在某一點上的標準來衡量個別教師。這時，教師便不再有主體性，而被外在的標準格式化了。對于學生也是如此，計算機對于學生的分析結果也將學生置于某種特定的總體性，學生在這種總體性之外的主體性顯現空間也會被限制。

其二，人工智能的知基于特定分析模型，這進一步加劇了知的外部性，也進一步限制了人的主體性。首先，人工智能的語言只是人類語言的范型化，仍無法與人類語言的豐富性相提并論。另外，人工智能的思維基于特定的計算模型，缺乏人類思維那樣的想象力，因而通過人工智能的計算大腦得出的知是類型化的。可見，在運用人工智能進行教學分析時，不僅將教師和學生作為分析的對象和客體，同時也將他們作了類型化處理。如此，人工智能不僅將非知轉化為知，還是特定類型的知，因而在雙重意義上限制了人的主體性。

可見，人工智能教學應用確實會削弱人的主體性，進而會威脅到現代教育學理論一直十分重視的教學主體的地位。但這種知的作用的慎重會否導向對其作用的完全否定而走向主體性的相對主義和主體虛無呢？并非如此。對知的謹慎只是為了在主體性問題上貫徹徹底的唯物主義和辯證法，反對將主體性視為任何永恒、普遍的東西。人的主體性是動態的，不能將某一條件下達成的主體性普遍化。只有承認非知對于人的主體性的決定作用，人的主體性才會不斷向新的環境條件開放，因為任何的知到新的環境條件下都不會再充分有效起作用，起作用的仍是那些還沒有被認識到的非知。從非知開始，根據新的環境條件重新修正人的認識和行為方式，以達到在新的條件下的知，人的主體性就會不斷在那個過程中顯現。

（二）人工智能對“知”的替代及其主體性局限

人工智能對人的“知”的替代不僅將人客體化，也使人的總體化過程即主體性的顯現過程發生變化，從而弱化人的主體性。人們在何種領域應用人工智能，當前的主要考量是其是否可以替代人類工作及其是否比人類更高效。人工智能對知的替代意指人工智能代替人通過有意識的反思或者勞動實踐獲得知的過程，使人成為人工智能知的消費者[10]。人的主體性在于非知，有兩層意思：一是只有在非知狀態下，人才是作為主體行動的；二是從非知到知的過程，是人的主體性外在化的過程，也是人持續總體化過程中主體性從蘊含到顯現再到結束的過程。在沒有人工智能介入下，上述兩方面都取決于人，但在人工智能介入下，上述兩方面均受到了影響：一方面，人工智能不僅將人作為分析的對象，將其客體化，還通過強大的計算試圖將所有的非知轉化為知。一旦將主體對象化，他就變形了，不再是純粹的主體。依照人工智能獲得的知去行動，也就不再是純粹的主體性行動。另一方面，作為人的主體性不斷外在化過程的總體化，也不再由人來單獨完成，而是植入了人工智能這一變量，甚至由人工智能來代替完成。不過，這也并不意味著主體性只與非知有關而與知無涉。主體性也是“情景通常所要求的東西與我對它的反應之間存在某種差異”[8]，那么非知通常能更為及時有效地幫助我適應“情境通常所要求的東西”，而“我對它的反應”通常也是基于知的。總體看，人總是有一種沖動，力求用人工智能來代替人獲得“知”，以獲得主體性，然而這反而會導致人的主體性的弱化。

那么，人工智能應用對人的總體化過程即主體性顯現過程產生影響的詳細機制是什么？依據上文分析，從非知到知的不斷的辯證運動過程是人的總體化過程，也是人的主體性的實現過程，但在人工智能介入下，這一辯證運動過程也部分或者全部被技術工具取代了。在沒有人工智能介入條件下，人的總體化過程是人與外部環境不斷交互的過程，即人總是根據外在環境條件通過總體化不斷實現人與外部環境的統一，人直接在實踐中實現從非知到知。那么在人工智能介入下，人被迫不再直接根據人與環境的交互調整自身的行為，也不是直接通過實踐獲得知，而是根據計算機的分析結果行事。而計算機的認知過程，甚至主要不是根據計算機與環境的交互形成的，也不是根據人與環境的交互形成的，而是通過計算機對人的行為分析形成的。即計算機依據人的行為或數據“痕跡”對人進行計算分析，人再依據計算機的分析結果做事。而那個對于人的主體性更為重要的人與環境的交互過程，即人通過“需要—勞動—享受”的鏈條不斷總體化的過程被忽略或者弱化了。其重要原因是當前人工智能的技術基礎仍不允許其充分與人協同感知環境，進而與人融為一體并作出決策；計算機做的事仍然主要是以人為對象并代替人意識到人的一些問題，以幫助人將非知轉化為知。故人與人工智能的結合在實現人的主體性方面形成了一定程度的內卷，很難從這里看到技術工具對主體性的增強，反而看到的是對主體性的削弱。

（三）人工智能在何種意義上增加人的主體性

盡管人工智能在實現人的主體性方面存在局限，但仍可通過轉換視角找到人工智能增強人的主體性的正確路徑和著力點。

其一，人工智能可在超越的意義上對人的主體性產生積極影響。主體性是人對自身的不斷超越過程，人工智能可在這一過程中克服其惰性進而在人的主體性實現中發揮積極作用。首先，人工智能的惰性是指人工智能將人擺置在特定的客體地位。人的主體性的中介是人的身心統一體[8]，意味著人的主體性之所以在非知，根本原因就是非知與身體并未分離，身與心是零距離的；知之所以預示著主體性的終結，就在于他與人的身體保持了距離，將身體置于客體地位。而人工智能只能作為人的身心統一體的一面鏡子，與人保持著距離。其次，人工智能以一種惰性的形式存在著。因為機器的操作程序是設定的，這要求人按照一定的標準、程序、方法處理問題。一旦將人和特定的機器聯系在一起，人的存在就被規定了。但主體性不是停留于當前的某種東西，而是與他面前的東西聯系但表現為“某種超越性、某種彼岸性的東西”[8]。主體的超越性是自我通過對非自我東西的納入而實現的，在這一過程中，人會對非自我的東西產生需要，工具在決定人存在形式的同時，還能夠幫助人滿足這些需要。滿足需要的過程就是人的超越性的過程。人工智能作為一種先進的工具，在這一過程中會發揮有效作用。但這是有條件的，即它要持續地作為人的超越性條件，而非一件用來告知人如何做事的便利工具。

其二，在人的需要持續滿足的過程中，人工智能也可以直接承載主體性。主體性是人的需要不斷滿足的過程，是我與非自我東西的交互過程，從這一視角看，人工智能作為一種外部的存在也可以內在化，進而承載主體性。首先，在人的總體化的過程中，人的主體性總是根據外部環境條件不斷重新整合，進而將外部化的主體性內在化——人造工具就是人的主體性外在化的產物。這也意味著，人工智能與人的其他實踐工具一樣，從來不是獨立于人的，而是人存在的內容，是人的主體性顯現鏈條上的不可分割的部分。人工智能也是人的需要的產物，人與需要的疊加將產生某種新的主體性。薩特雖未對需要進行詳細界定，但人自身的局限也會產生某種需要，例如人需要借助于人工智能彌補人類智能的不足[11]。這種對人身心統一體缺陷的彌補會形成將人工智能融于其中的新的身心統一體。事實上，即便某種工具是人造的，人對其也未必完全了解。人在運用工具時固然需要知，但也會調動非知，包括那些不為人所知的肌肉、骨頭和神經脈絡的認識等。另外，人們運用人工智能會產生預料之外的后果[12]，也是非知導致的。即人工智能與原有身心統一體的結合會產生新的非知，進而形成新的主體性基礎。

四、對理解人工智能時代

教學主體主體性的啟示

非知能將主體性建立在馬克思唯物主義和辯證法的基礎上，因而是把握教學主體主體性的正確道路，非知不僅能夠合理解釋人工智能對教學主體主體性的影響，也能為人工智能教學應用確立基本的倫理原則。

（一）非知是把握教學主體主體性的辯證唯物主義道路

非知具有客觀實在性，從非知出發能夠把握主體性這一“主觀現實的客觀的結構，實踐的結構”[8]。主體的主體性表現為“對正常適應活動的超越”，或者表現為“停留在正常的適應活動中”[8]。前者表現為主體的創造性，是指主體在實踐活動中不斷適應新的情景，進而實現主體性不斷超越的過程；后者指主體的主體性在某一點上的暫留，是主體性在特定實踐情境下的實現。但無論如何，主體的主體性都是客觀實在的，具有客觀的實踐結構。故在教學活動中，師生的主體性都體現在具體的客觀實踐結構中。師生對特定情境下教學活動的適應，就是主體性的暫留過程，指的是師生在特定的教學情境中，適應了特定的教學工具、教學內容、教學方法等，達到了教學的合理狀態或者最優狀態，教師成為他可能成為的最好的教師，學生也成為他可能成為的最好的學生。但這種所謂的最優化只是一種暫留，因為隨著教學環境、教學工具和教學內容等的改變，最優化的狀態隨時會消失。此時，師生需要進行調整以追求在新的條件下的最優教學狀態，師生各自在超越自身的過程中都實現了主體性。當然這只是籠統描述，事實上這種超越的過程是一種沒有具體邊界的創造性過程，給主體性的實現提供了可能空間，師生主體性的實現究竟如何，取決于各自在追求最好自己過程（即總體化過程）中的創造性程度。

如此把握教學主體的主體性才能避免唯心主義對教學主體理論構建的影響。事實上，以往存在著有關教學主體的不同主張，形成了不同的教學主體理論，存在著“學生為主、教師為輔”“教師主導、學生主體”“雙主體”“動態生成的主體”“平等中的首席”等有關教學主體的爭論，莫衷一是。之所以會產生這些觀點各異甚至互相對立的主張，是由于在對待教學主體的主體性問題時，沒能遵循唯物主義，而是陷入了主觀唯心主義。那些觀點各異的主張也存留著時代的痕跡，歐洲的新教育和美洲的進步教育無非是因為傳統教育對教師作用的過度強調才將教學主體理論引入了兒童中心論；而當人們意識到兒童中心論的嚴重負面作用后又想到了教師的主導作用或主體地位。這意味著人們并未根據主體性的客觀實踐結構來解釋教學主體，而是陷入了主觀唯心主義的隨意之中。若從非知的客觀實在要素把握教學主體，就能在教學中按照人的不斷總體化的需要，不斷實現人的超越，進而實現主體性。

（二）基于非知能合理解釋人工智能對教學主體主體性的影響

當前教育學的一般教學主體理論敘述中，主要是考慮人的主體性地位，并不會考慮技術工具的主體性問題，技術工具一直被作為一種客觀的教學手段。但在人工智能時代，關于教學工具是否有主體性的討論引起了關注。不過在教育技術基本理論中，對這一問題存在不同解釋：一種稱為技術工具論的觀點認為，工具是中性的，它既無主體性，也無客體性，對人的主體性也不會產生影響；一種被稱之為技術實在論的觀點則認為，技術工具會擺置人，從而影響到人的主體性，但主要體現為一種技術批判，關注的是技術工具對主體性的負面影響；而第三種被稱為技術具身論的觀點則從現象學的主體發生出發，認為技術工具在上手的狀態下會成為人的身心統一體的組成部分，從而融入人的主體性中。如斯蒂格勒（Bernard Stiegler）對技術的代具論解釋[11]、唐·尹德（Don Ihde）關于三個身體的劃分及其對人與技術工具四種關系的描述[13]。梅洛-龐蒂則通過對自在、自我和本身的劃分，認為技術工具是我通過客觀化活動征服的客體[14]。后人類主義者則將人與技術工具拉平，展現一種人機混合的人類未來發展前景[15]。而薩特卻通過非知、要成為、總體化等概念，將技術工具作為人總體化的重要客觀實在條件，從而將技術工具納入人的主體性的客觀實踐結構，進而讓技術工具承載人的主體性。這也是一種對主體性的馬克思主義解釋，更符合當代我國教育學理論傳統，也能夠提示我們應從改進教學實踐結構層面更好發揮人工智能作用。

另外，人工智能本身也是人需要的產物。既然人通過勞動對需要的滿足既是實踐的本質，又是人的主體性的表達，那么在教學中運用人工智能就如運用其他勞動工具一樣，也是人的主體性的實現過程。人的總體化之所以能夠持續，就是人能夠通過勞動不斷滿足需要；反之，人的需要不斷滿足的過程，也是總體化不斷持續的過程。相較于梅洛-龐蒂、斯蒂格勒等現象學學者對于技術在人的主體性中作用的理解，這更容易被基于馬克思主義的教學主體理論傳統所理解和接受。盡管在主體性理論建構方面，薩特運用非知、要成為、總體化這些概念，以及“需要—勞動—享受”這一實踐結構將技術工具納入了人的主體性中，但與現象學還是有很大不同，主要是在這一分析框架中始終將人與工具保持一定距離，而且一直在強調勞動工具的惰性。而現象學不僅將技術工具作為被人征服的客觀，而且用上手強調人和技術在身心統一體中的融合。但無論如何都應當承認技術工具在人的主體性中的作用，承認智能工具相對于人身心統一體而言不僅具有外部性，也具有內部性，而且人工智能正在以可穿戴、植入的方式與人的距離不斷拉近，甚至融為一體，因而在人的總體化或者需要滿足的過程中會發揮越來越重要的作用。

（三）非知能為人工智能教學應用確立基本的倫理原則

非知并非什么神秘的東西，而是我們并不知道的客觀實在。若以知為依據優化教學，將導致人工智能過度替代教師勞動。當前教學中運用人工智能的一個重要方面就是解放教師勞動。一種看似完美的說法是讓機器做機器該做的事，讓人做人該做的事[16]，但隨著人工智能發展，機器正在知曉更多的事，也在做那些曾經被認為它不能做的事，例如詩歌創作、繪畫等文藝活動。當前，國內人工智能研究團隊正在開發能夠更好地對各種文本進行分析的智能工具，以判定包括創新性在內的科技論文質量以及幫助教師批改作文等。人工智能正在之前認為不可能有所作為、不應有所作為的領域代替人或者解放人。人工智能之所以能夠不斷拓展其發揮作用的空間，就在于當前人工智能應用取決于其知的程度。那些曾被認為最難以被計算的內容包括論文的創新點、文學作品語言的情感和句法結構等，都正在被人工智能的算法攻克。如關于論文創新點的判定，人工智能可以通過創新類型的劃分、創新點的個數、提示詞以及大規模語句篩查等算法予以解決[17]；而學生作文的立意、創新也可以用類似方法解決；情感因素則可以用表達情感詞語的個數、分布、難度等數量化指標進行計算。且相信未來會開發出更好的人工智能算法[18]。相較于人類專家對科技論文、教師對學生作文文本內容的分析，人工智能無論是在注意的廣度、持續、細致、客觀程度上都會超越。如此，隨著人工智能知的能力的不斷強大，他將無限制代替人的勞動。然而，片面地如此發展不僅不會增進人的主體性，反而會不斷弱化它。因為人們無法將教學建立在知的基礎上以發揮師生的主體性，而應當放在如何改進教師的勞動質量、如何改進教學的實踐結構上。應當在人工智能的應用過程中迷途知返，重視非知的可能性，才能真正發揮人工智能在實現人的主體性中的作用。

誠然，知可以消除不確定性，可以為教學帶來決策信息，包括對教學環境、教師和學生的了解都可為進一步教學改進提供依據。但這只是問題的一方面。另一方面，教學也應當向非知開放，充分發揮非知的作用，非知才是主體性的根本。然而，既是非知，又如何意識到他并發揮其作用呢？由于無法直接把握非知，因為一旦對其進行把握他就不是非知了，因此只能通過淡化對知的過度倚重來對非知保持開放性。也可通過對非知作用的描述以便知曉如何才能有意識地淡化知，進而較為針對性地發揮非知的作用。就人工智能教學工具的運用來看，人們都愿意在目的層面將其定位為更好地促進教學和人的全面發展，然而事實上人工智能可能因為某種復雜的原因淪為應試強化工具[3]。這里面存在復雜原因，在沒有弄清楚原因之前就是非知。在制造人工智能的過程中也有很多非知參與，人對制造出來的人工智能也未必完全了解，在科學史上也總會看到一種發明意外成就了另一種發明。可見，非知能決定人工智能應用的實際結果。事實上，在人工智能的教學運用中也會產生很多意料之外的后果。這說明我們永遠需要與人工智能提供的信息保持距離，才能時刻注意并反思影響人主體性的非知因素，進而在非知到知再到非知的持續過程中促進教學主體主體性的實現。這一過程就是人的總體化的過程，是人的需要不斷滿足的過程，也是教學實踐結構的展開過程，還是教學主體的主體性的顯現過程。

[參考文獻]

[1] 李政濤， 文娟. 計算教育學： 是否可能， 如何可能？[J]. 遠程教育雜志， 2019（6）： 12-18.

[2] 劉三女牙， 楊宗凱， 李卿. 計算教育學：內涵與進路[J]. 教育研究， 2020（3）： 152-159.

[3] 郭炯， 榮乾， 郝建江. 國外人工智能教學應用研究綜述[J]. 電化教育研究， 2020（2）： 91-98，107.

[4] 張務農， 賈保先.“人”與“非人”——智慧課堂中人的主體性考察[J]. 電化教育研究， 2020（1）： 122-128.

[5] 譚維智. 計算社會科學時代需要什么教育學——兼與《計算教育學： 內涵與進路》作者商榷[J]. 教育研究， 2020（11）： 46-60.

[6] 孫田琳子. 人工智能教育中“人—技術”關系博弈與建構——從反向馴化到技術調解[J]. 開放教育研究， 2021（6）： 37-43.

[7] 程猛， 陽科峰， 宋文玉.“精準識別”的悖論及其意外后果——人臉情緒識別技術應用于大學課堂的冷思考[J]. 重慶高教研究， 2021（6）： 78-86.

[8] 讓-保羅·薩特. 什么是主體性[M]. 吳子楓， 譯. 上海： 上海人民出版社， 2017： 25-70，2，35，35，9，178，124，43，42，30，47，47.

[9] 張務農. 大數據應用于教學決策的可能與限度——基于教學認識論的視角[J]. 中國教育學刊， 2017（10）： 64-69.

[10] 王伯魯， 魏擎宇. 伯格曼聚焦物與裝置范式關系解析[J]. 電子科技大學學報（社科版）， 2015（2）：69-72.

[11] 舒紅躍， 李早. 斯蒂格勒“代具”技術理論探析[J]. 自然辯證法研究， 2019（11）： 33-38.

[12] 安德魯·芬伯格. 在理性與經驗之間： 論技術與現代性[M]. 高海青，譯. 北京： 金城出版社， 2015： 111-117.

[13] 吳寧寧. 對伊德“人—技術關系現象學”的辨析[J]. 自然辯證法通訊， 2015（3）： 145-151.

[14] 莫里斯·梅洛-龐蒂. 行為的結構[M].楊大春，張堯均，譯.北京： 商務印書館. 2010： 241-273.

[15] 蔡仲， 肖雷波. STS： 從人類主義到后人類主義[J]. 哲學動態， 2011（11）： 81-86.

[16] 張志禎， 張玲玲， 羅瓊菱子， 鄭葳. 人工智能教育應用的實然分析：教學自動化的方法與限度[J]. 中國遠程教育， 2019（3）： 1-13，92.

[17] 葉繼元， 袁曦臨. 基于核心功能的學術期刊質量評價指標體系框架探討[J]. 江南大學學報（人文社會科學版）， 2021（4）： 5-17.

[18] 劉寶存，黃秦輝.國外在線教學評價研究的前沿和熱點——基于2000—2020年WoS期刊載文的可視化分析[J].西北工業大學學報（社會科學版）， 2020（4）： 32-44.

Knowing and Not-Knowing —On the Influence of Artificial Intelligence Application on Teaching Subject

ZHANG Wunong1， ?TANG Jie2

（1.Department of Education ， Henan University， Kaifeng Henan 475004;

2.Kaifeng Jiying Middle School， Kaifeng Henan 475004）

[Abstract] Artificial intelligence has become a tool that can challenge human subjectivity because of its simulation of human beings， and its influence on teaching subject should be the focus in the theory of teaching subject. However， the existing research mainly analyzes the problem from the perspective of "knowing"， and believes that the more artificial intelligence helps people know， the more people can control their own destiny and gain more subjectivity. However， from the perspective of "not-knowing"， there is a paradox of subjectivity in knowing， and not-knowing is the basis of human subjectivity. This paper mainly discusses the influence of artificial intelligence on teaching subject from the perspective of "not-knowing". It is found that （1） not-knowing is not only a subject consciousness that is not objectified at all， but also a continuous "totalization" of the people through "to be"， in which the subjectivity continuous to emerge. （2） Although artificial intelligence can play a role in the realization of human subjectivity， the obsession with the knowing of artificial intelligence and the substitution of artificial intelligence for the process of human knowing will limit human subjectivity. （3） Understanding human subjectivity in terms of non-knowing can provide a reasonable solution to the dispute over the theory of teaching subject， which in turn can develop the theory of teaching subject， and can also provide a thorough dialectical materialism perspective for the establishment of the theory of teaching subject in the era of artificial intelligence.

[Keywords] Not-knowing; Teaching Subject; Artificial Intelligence; Subject Philosophy; Philosophy of Educational Technology