
當今人類越來越依賴人工智能完成認知任務,當人類將認知活動外包給人工智能時,大腦的使用量會減少,那么,我們是否需要擔心大腦退化得更快?
技術導致某些舊技能衰退,這是一個不爭的事實。毛筆被鋼筆取代,人們口算、心算能力因計算器的普及而下降,手寫技能因鍵盤輸入而退化,自打我開始使用筆記本電腦,用筆書寫的幾率就大幅度下降,并且也越來越依賴敲擊鍵盤,似乎指尖在鍵盤上敲擊的過程更能促進大腦的運轉一樣。于是乎,隨著時間的推移,我的手寫能力在快速下降,到現在,連自己名字都越寫越丑。
所有這些,都可以視為是技術導致舊技能退化的鮮活例證。然而,如果將這一過程簡單地概括為“技能退化”,那可能就忽略了其復雜性和多面性。
無數歷史事實告訴我們,技術與技能的關系更像是一場持續的轉化與重構(transfommationandrestructuring),而絕非單向的線性衰退。
1.技術背景下技能的替代與新生
每一次技術革命,在淘汰舊技能的同時,幾乎都催生了對新技能的需求。
例如,工業革命雖然讓許多手工藝人的精湛技藝變得多余,但也創造了機械制造師、操作和維修機器的機械師、管理工廠的工程師等全新職業。
打字機的出現淘汰了繕寫員,使得我們的手寫能力下降,但它催生了打字員,并最終普及了全民性的鍵盤輸入技能。
知道如何有效使用人工智能工具,本身就是一項新興且至關重要的技能,它要求每一個使用者具備提問(prompting)、批判性評估、信息整合以及與A協作的能力。
2.技能門檻的降低與知識的普及
許多技術在“替代”高門檻技能的同時,也極大地普及了知識和創造能力。
印刷術使書籍不再是僧侶和貴族的專利,普通人也獲得了閱讀和學習的機會,這無疑極大地提升了整個社會的平均知識水平。同樣,數碼相機和智能手機的攝影功能,讓曾經需要高深光學知識和暗房技術的攝影藝術,變成了普羅大眾記錄日常和表達生活的方式。
A工具,如代碼生成器或數據分析平臺,也可能降低特定領域的入門門檻,使更多人能夠參與到過去只有少數專家才能從事的創新活動中。
3.技術升級過程中認知焦點的轉移
技術的介入往往將人類從煩瑣、重復的低階認知勞動中解放出來,從而可以將認知資源聚焦于更高層次的活動,如戰略規劃、創造性構想和復雜問題解決。
計算器的普及讓我們不再需要耗費大量精力進行繁復的四則運算,轉而可以思考數學模型背后的邏輯與意義。A的出現,理論上也能將我們從信息搜集、初步草擬等任務中解放出來,專注于研究思想的深度、論證的嚴謹性和創意的獨特性。
因此,歷史表明,技術進步與人類技能的關系并非簡單的“你增我減”的零和博弈。它是一個動態的過程,其中,舊技能被新技能替代,高門檻技能被普及化工具賦能,認知焦點也隨之向更高層次轉移。
真正的風險不在于“失去”某些舊技能,而在于我們是否成功地培養出了駕馭新技術所需的新技能,以及是否保留了那些支撐高階思維的底層核心能力。