劉怡靜 韋妙

（湖北工業(yè)大學(xué)，湖北武漢 430068）

近年來，人工智能技術(shù)不斷顛覆各行各業(yè)原有的生產(chǎn)流程和運(yùn)行模式，推動世界經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)加速轉(zhuǎn)型，但也導(dǎo)致勞動力市場上技術(shù)技能崗位供需不匹配的矛盾凸顯。2020年，習(xí)近平總書記《在全國勞動模范和先進(jìn)工作者表彰大會上的講話》中強(qiáng)調(diào)“努力建設(shè)高素質(zhì)的勞動大軍”“廣大勞動群眾既要樹立終身學(xué)習(xí)的理念適應(yīng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的需要……不斷提高技術(shù)技能水平?！盵1]作為技能型人力資源的主要供給方，職業(yè)教育必須主動適應(yīng)智能時代技能型社會建設(shè)的新需求，才能肩負(fù)起支撐中國智造高質(zhì)量發(fā)展的時代重任。

在人工智能驅(qū)動的新一輪科技革命沖擊下，遵循傳統(tǒng)職業(yè)教育理念和教學(xué)方式所培養(yǎng)出來的技術(shù)技能人才，已難以適應(yīng)智能時代經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展需求。一方面，各個產(chǎn)業(yè)“機(jī)器換人”催生了更多的“去技能化”勞動崗位，造成勞動者“沉默解雇”（silent firing）或“技術(shù)性失業(yè)”。另一方面，在新工作場域中，勞動者高度倚重機(jī)器進(jìn)行工作，不斷遭受機(jī)器“隱形剝削”（disguised exploitation）和“軟性壓迫”（soft coercion），主體地位日益弱化，淪為機(jī)器叢林中工作的工具人。當(dāng)下“數(shù)字窮人”“數(shù)字勞工”“賽博人”（cyborg）等新概念備受關(guān)注，背后正是人類對人工智能技術(shù)可能對人“異化”的隱隱擔(dān)憂。正如法國技術(shù)哲學(xué)家雅克·埃呂爾（Jacques Ellul）所言，一切技術(shù)的進(jìn)步都要付出相應(yīng)的代價，[2]技術(shù)是一把雙刃劍，在解放人的同時，也產(chǎn)生了新的“異化”。

因此，如何在明確人與技術(shù)界限的前提下促進(jìn)人與智能技術(shù)的融合，如何最大程度發(fā)揮智能技術(shù)賦能優(yōu)勢的同時，避免人工智能對技術(shù)技能人才的反向馴化，是未來職業(yè)教育技術(shù)技能人才培養(yǎng)中不得不思考的問題。

一、從“缺陷”到“代具”：斯蒂格勒“人—技術(shù)”關(guān)系理論

（一）雙向延異：“人—技術(shù)”關(guān)系的源起與存在結(jié)構(gòu)

柏拉圖（Plato）在《普羅泰戈拉篇》中提到，宙斯命令愛比米修斯與普羅米修斯把各種屬性分配給不同的動物使它們得以生存，但由于愛比米修斯的疏忽大意，遺忘了對人類屬性的分配，結(jié)果各類動物均各有所長，唯獨(dú)人類在世界上一無所有（赤裸身體），毫無生存技能，譬如人類既不像某些動物那么強(qiáng)壯，也沒有某些動物那么敏捷。為彌補(bǔ)這一過失，普羅米修斯盜取了火種作為對人類一無所有的替補(bǔ)（因?yàn)闆]有火就無法獲得和利用技術(shù)），于是人類從此誕生。[3]受柏拉圖關(guān)于人類起源的神話影響，貝爾納·斯蒂格勒（Bernard Stiegler）提出“代具”技術(shù)理論。他認(rèn)為正是愛比米修斯的疏漏與普羅米修斯的盜竊，導(dǎo)致人類在這種雙重過失中誕生，人類缺乏任何特殊的技能，因此淪為了先天的“缺陷”存在者（赤裸身體），需要通過不斷地發(fā)明和創(chuàng)造，并借助技術(shù)來實(shí)現(xiàn)僅憑自身肉體在世界上無法實(shí)現(xiàn)的生存。[4]因此，人類的“缺陷”就是技術(shù)的真正起源，并進(jìn)一步形成了“人—技術(shù)”的結(jié)構(gòu)格局，要求人類必須要借助技術(shù)（代具）來彌補(bǔ)這種缺陷。這種“人—技術(shù)”關(guān)系被斯蒂格勒定義為“雙向延異”，延異（differance）的本質(zhì)在于將“誰”（人）與“什么”（技術(shù)）耦合，即人與技術(shù)打破了主體與客體之間清晰的界限，不再是主客體二元論所主張的主體對客體的占據(jù)與支配關(guān)系，或者是客體對主體的威脅與奴役關(guān)系，而是一種相互依存與相互影響的共生體。此時，人成為了“賽博人”，結(jié)合了機(jī)器人與生物人的雙重邏輯，成為人類與技術(shù)的互嵌體。[5]

斯蒂格勒關(guān)于“人—技術(shù)”關(guān)系的闡述沖破了馬丁·海德格爾（Martin Heidegger）傳統(tǒng)形而上學(xué)技術(shù)哲學(xué)思想的藩籬，得到了學(xué)界廣泛認(rèn)可，推動當(dāng)代技術(shù)哲學(xué)“人—技術(shù)”關(guān)系研究進(jìn)入了一個新水平、新境界。[6]德國學(xué)者恩斯特·卡普（Ernst Kapp）也持有類似的觀點(diǎn)，其在專著《技術(shù)哲學(xué)綱要》中提出“器官投射論”，[7]將技術(shù)解釋為身體的延伸，并形象地將技術(shù)比喻為人體的器官在現(xiàn)實(shí)中的投影，實(shí)現(xiàn)著人體器官的功能。布魯諾·拉圖爾（BrunoLatour）采用哲學(xué)分析關(guān)系思維提出行動者網(wǎng)絡(luò)理論，認(rèn)為在每個行動者為主體的前提下，人與技術(shù)是相互影響，相互認(rèn)同的對等關(guān)系。我國學(xué)者吳國盛認(rèn)為技術(shù)是人的存在方式，是構(gòu)成人和世界的環(huán)節(jié)。[8]

斯蒂格勒進(jìn)一步指出，每一種技術(shù)猶如是一種“藥”，具備藥性和毒性雙重屬性。任何一種技術(shù)在使用時，其毒性與藥性是同時起作用的，[9]因此，并不能阻止技術(shù)在特殊情況下產(chǎn)生破壞性?！叭恕夹g(shù)”關(guān)系理論中，基于大數(shù)據(jù)的智能技術(shù)霸權(quán)使人與技術(shù)的關(guān)系被徹底重置，人的主體性呈現(xiàn)三種“無產(chǎn)階級化”（proletarianization），即工人工作姿態(tài)、人的情感和感性以及理論化思維能力的無產(chǎn)階級化。

（二）技術(shù)“代具”：技術(shù)技能人才與人工智能的關(guān)系解析

當(dāng)前，沒有一種力量像人工智能一樣如此深遠(yuǎn)地影響著技術(shù)技能人才的生存方式，與此同時技術(shù)技能人才在人工智能的支撐下也獲得了更多潛在發(fā)展方向。斯蒂格勒對“人—技術(shù)”關(guān)系的論述源于人的“缺陷性存在”和技術(shù)的“代具性彌補(bǔ)”。從這一視角出發(fā)考察技術(shù)技能人才與人工智能的關(guān)系，需要回答兩個問題：技術(shù)技能人才這一特定職業(yè)群體是否是一種“缺陷性的存在”？人工智能技術(shù)是否能夠發(fā)揮“代具性彌補(bǔ)”作用？

技術(shù)技能人才的職業(yè)性質(zhì)是體力勞動與腦力勞動并存。從體力勞動看，人在從事職業(yè)工作過程中會產(chǎn)生體力疲勞。體力疲勞是指隨著工作過程的推進(jìn)，工作者出現(xiàn)勞動機(jī)能衰退，工作效率下降以及對工作產(chǎn)生疲倦感等自覺癥狀的現(xiàn)象?？梢姡藷o法不分日夜地進(jìn)行工作，且隨著工作時長增加，所產(chǎn)生的疲憊感會使其工作的準(zhǔn)確度隨之回落。[10]從腦力勞動看，一方面大量的認(rèn)知科學(xué)實(shí)驗(yàn)顯示，人的認(rèn)知基本單元是知覺組織形成的“知覺物體”。[11]例如，由于人腦工作記憶容量的有限性，技術(shù)技能人才的視覺系統(tǒng)在注意到一個產(chǎn)品時，往往關(guān)注的是這個產(chǎn)品的整體，而非大量局部特征。另一方面，人具有社會性，是一切社會關(guān)系的總和，即每一個人都處于與他人的社會關(guān)系中，都不能離開他人而單獨(dú)存在。[12]因此，人類在處理很多問題時都不可避免地受到情緒、情感等非理性因素的干擾，[13]影響其對事物的客觀判斷與處理。然而對于技術(shù)技能人才來說，在工作中保持穩(wěn)定情緒是很重要的，因?yàn)榍榫w失控會導(dǎo)致其工作失誤，但由于人的社會性特征，其無法在工作環(huán)境中避免任何的心理波動。可見，由于體力和腦力生理局限，技術(shù)技能人才確實(shí)是一種“缺陷性”的存在。人工智能技術(shù)（artificial intelligence）屬于技術(shù)范疇，是一門研究、開發(fā)用于模擬、延伸和拓展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的技術(shù)科學(xué)，[14]其包括邏輯推理、知識表達(dá)、尋求目標(biāo)、解決問題和適應(yīng)性等要素。與人類相比，人工智能具有持久性，可機(jī)械重復(fù)地進(jìn)行勞動，而不會產(chǎn)生疲憊感；具備強(qiáng)大信息儲存能力以及有效避免與自身情感作斗爭的條件，能夠更客觀地判斷事物和快速適應(yīng)工作環(huán)境。人類為了使自身的本能得以完善，任何一種“缺陷存在”天然地存在著“補(bǔ)缺”的訴求，即需借助外在“代具”實(shí)現(xiàn)自身完整功能。在人工智能技術(shù)快速發(fā)展的浪潮中，技術(shù)技能人才是一種“缺陷性”的存在，無論從“體力”，還是“腦力”都存在著缺陷，而人工智能技術(shù)則具備高效率與高精確率的特征，比人類個體有著更大的效能優(yōu)勢，具備彌補(bǔ)技術(shù)技能人才缺陷的潛力，能夠充分發(fā)揮“代具性彌補(bǔ)”作用。

二、從“代具”到“代替”：人工智能對技術(shù)技能人才的反向馴化表征

人工智能技術(shù)的代具性功能彌補(bǔ)了人先天存在的缺陷，但當(dāng)人類無限放大人工智能技術(shù)的代具性功能時，技術(shù)不再是人體功能的延伸，而是人體功能的“竊取者”。[15]人工智能時代，由于對人工智能的盲目追捧，技術(shù)技能人才在智能化工作場域被異化，逐漸喪失勞動機(jī)會和價值。

（一）知識喪失：技術(shù)技能的無產(chǎn)階級化

若“延異”是斯蒂格勒“人—技術(shù)”關(guān)系的核心，那么無產(chǎn)階級化則是這種“人—技術(shù)”關(guān)系的失衡表征，在“人—技術(shù)”關(guān)系中，無產(chǎn)階級化是一個知識喪失的過程。[16]斯蒂格勒指出，記憶就是知識的原型。[17]記憶的存儲是完成一切推理和判斷的基礎(chǔ)，也是通往真理的道路，而遺忘則意味著錯失了最佳的學(xué)習(xí)機(jī)會。智能時代，人工智能技術(shù)強(qiáng)大的存儲和傳遞能力能夠無數(shù)次地修復(fù)人的記憶，然而這種舍本逐末的修復(fù)會造成更致命的遺忘，即技術(shù)技能人才容易喪失自身的理論知識，導(dǎo)致技能知識衰退。

一是技術(shù)技能人才理論知識走向邊緣化。理論知識儲存于人的大腦記憶中，然而，人有限的記憶導(dǎo)致其需要借助外在化的載體和工具保存記憶。[18]人工智能時代，在龐大資源數(shù)據(jù)庫的支持下，抽象的理論知識交由人工智能技術(shù)代為“保管與整理”。這種通過技術(shù)來對知識資源進(jìn)行控制和管理的方式，一定程度上方便了知識的調(diào)取和利用，但也加劇了知識資源對象對理論知識體系的遺忘速度。在多數(shù)情況下，技術(shù)技能人才已不愿意再花費(fèi)時間與精力主動進(jìn)行理論知識學(xué)習(xí)與識記，因?yàn)橹恍椟c(diǎn)擊幾下鼠標(biāo)，就能快速地檢索出自己所需的全部知識。在這過程中，作為記憶產(chǎn)品的智能技術(shù)消耗了屬于技術(shù)技能人才自主思考與記憶的時間，導(dǎo)致其難以對知識進(jìn)行系統(tǒng)化構(gòu)建，從而陷入理論知識喪失的困境。

二是技術(shù)技能人才技能知識逐步退化?？枴ずＲ蚶锵！ゑR克思（Karl Heinrich Marx）曾對機(jī)器對人的異化現(xiàn)象進(jìn)行過深刻揭露，“機(jī)器雖然代替了手工勞動，但卻讓一部分工人回到野蠻的勞動，并使另一部分工人退化為看管機(jī)器的工具”。[19]托馬斯·達(dá)文波特（Thomas H.Davenport）和茱莉婭·柯爾比（Julia Kirby）也曾警示：“技能退化的速度將會隨著計(jì)算機(jī)開始占據(jù)越來越多的知識工作任務(wù)而加快”。[20]人工智能時代，智能化、自動化的人工智能設(shè)備不斷被發(fā)明出來，與此同時，程序性知識被自動離散化地寫入機(jī)器。這種“知道怎么去做”的知識原本是積淀于技術(shù)技能人才肌肉記憶、骨骼記憶和神經(jīng)反射系統(tǒng)記憶的連續(xù)流程，其被離散化后，技術(shù)技能人才便由事必躬親的“核心參與者”淪為機(jī)器的“看管者或者旁觀者”，其不再需要掌握復(fù)雜的技能知識，只需要按照冗長呆板的操作流程和規(guī)則輸入口令式“機(jī)器語言”，便能讓機(jī)器自動完成生產(chǎn)工作。久而久之，這種“旁觀”態(tài)勢將導(dǎo)致技術(shù)技能人才面臨技能知識衰退的危險。

（二）思維固化：數(shù)字化系統(tǒng)性愚昧

斯蒂格勒指出數(shù)字化時代是一個系統(tǒng)性愚昧的時代，人們只聽從數(shù)字算法引導(dǎo)來做決策，而繞過個體心理協(xié)商環(huán)節(jié)的活動是一種系統(tǒng)性愚昧的行為。這種行為在技術(shù)技能人才身上有著充分的體現(xiàn)：隨著人工智能技術(shù)力量的逐步壯大，人工智能技術(shù)和技術(shù)技能人才之間的延異關(guān)系發(fā)生了畸變，技術(shù)技能人才被潛移默化地剝奪了思考能力，陷入去理性、意識貧瘠化的可怕境地，喪失創(chuàng)新能力。這種數(shù)字化系統(tǒng)性愚昧具體表現(xiàn)在以下兩方面。

一是人工智能技術(shù)嚴(yán)重削弱了技術(shù)技能人才的洞察能力。從創(chuàng)造活動的過程來看，發(fā)現(xiàn)新問題是創(chuàng)造活動的肇端。隨著大數(shù)據(jù)算法的日益演化，網(wǎng)絡(luò)信息用戶的畫像愈發(fā)呈現(xiàn)精準(zhǔn)化的特征，但長此以往，技術(shù)技能人才會由于不斷地接受智能技術(shù)個性化精準(zhǔn)的推送而失去接觸多元信息的機(jī)會。同時，斯蒂格勒認(rèn)為以光速傳播為導(dǎo)體的數(shù)字化信息中，一個事物或者現(xiàn)象如果沒有經(jīng)過媒體報道所制造的事件化，它就是不在場的。[21]換言之，若以光速傳播的智能化媒體未對今天發(fā)生的事情進(jìn)行報道，它就是不存在的。因此，如果視智能化網(wǎng)絡(luò)媒體為唯一獲取信息渠道，那么技術(shù)技能人才便會禁錮于信息窄化的“繭房”中，飽受視野窄化的危害。此外，由于智能技術(shù)具有實(shí)時傳播特征，海量的信息使技術(shù)技能人才頭腦長期處于被占據(jù)的狀態(tài)?？杀氖?，當(dāng)下的信息量儼然遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人自身處理能力的界限，[22]所以當(dāng)大量支離破碎的信息撲面而來時，技術(shù)技能人才為了追求信息的量，不得不以無力注意以及去思想化為代價沉浸其中，從而失去覺察新問題的能力。

二是人工智能技術(shù)嚴(yán)重影響了技術(shù)技能人才的思辨能力。思辨能力是創(chuàng)新能力的基礎(chǔ)。現(xiàn)代智能媒介文化的基本特征是“接收即接受”，[23]這使得受眾一味地接受而不樂于反思。正如思想家漢娜·阿倫特（Hannah Arendt）指出：“盡管人們有能力破壞地球上的所有生命，但人們受任何一項(xiàng)形式化、標(biāo)準(zhǔn)化、統(tǒng)一化的技術(shù)所控制時，機(jī)器就會替代了人的思考和判斷，使人變成了無思想的勞動動物”。[24]吳冠軍也認(rèn)為人類正在被加速的算法邊緣化，不得不將決斷權(quán)交給技術(shù)。[25]因此，技術(shù)技能人才在長期使用人工智能技術(shù)來獲取信息的過程中也被反向馴化為服從算法的無思想物種，其接收信息的模式也由最初的謹(jǐn)慎化、系統(tǒng)化的反思式轉(zhuǎn)換為碎片化、隨意化的去思想化，如此一來，“程序化”“符號化”“數(shù)據(jù)化”將成為技術(shù)技能人才的主要思維方式，嚴(yán)重束縛其對事物的基本判斷能力、天馬行空的想象能力以及創(chuàng)新能力。

（三）精神掠奪：職業(yè)道德的弱化

隨著人工智能廣泛嵌入生產(chǎn)工作中，技術(shù)技能人才技術(shù)異化也表現(xiàn)為精神掠奪，造成技術(shù)技能人才職業(yè)道德的弱化，成為“單向度工具人”。

一是人與人之間的真實(shí)交往過程被數(shù)字化的虛擬關(guān)系所代替。職業(yè)認(rèn)知形成于從業(yè)者的生活學(xué)習(xí)或者人際交往中，是對特定職業(yè)的認(rèn)識和評價的心理活動。[26]人與人之間的真實(shí)交往被數(shù)字化的虛擬關(guān)系所代替，將造成技術(shù)技能人才職業(yè)認(rèn)知“短路”，無法形成與工作相匹配的職業(yè)素養(yǎng)。當(dāng)前，雖然人們之間關(guān)系建構(gòu)的廣泛性似乎隨著智能技術(shù)的出現(xiàn)而增加，可是這些數(shù)字化信息關(guān)聯(lián)中的“接觸點(diǎn)”已經(jīng)不再是真正意義上的交匯點(diǎn)，而是無線電流在諸多智能技術(shù)中相互交織且共時化，并最終完成融合成為儲存庫的入口。[27]可見，今天技術(shù)技能人才之間通過人工智能技術(shù)的遠(yuǎn)程交流與理解，并非實(shí)際意義上的溝通，而是一串串冰冷和無感的系統(tǒng)符號之間的碰撞。這樣一來，虛擬交往中的情感空洞加劇了技術(shù)技能人才對職業(yè)的錯誤認(rèn)知，最終導(dǎo)致其職業(yè)道德的弱化。

二是人工智能技術(shù)的求利價值替代了技術(shù)技能型人才的積極職業(yè)價值。現(xiàn)代技術(shù)，尤其是以智能技術(shù)為核心的技術(shù)形式，將技術(shù)與資本合二為一，形成合謀之勢，呈現(xiàn)交疊狀態(tài)。[28]技術(shù)的更新與創(chuàng)新離不開資本的支持，但也必然導(dǎo)致技術(shù)的研發(fā)、設(shè)計(jì)與產(chǎn)生都滲透著利益至上的資本邏輯。因此，從根本上看，以算法為工作機(jī)制的人工智能技術(shù)深受求利價值偏向的制約。正如斯蒂格勒指出：“每天通過大眾化的程序推送，都能夠生產(chǎn)大量的‘人工群眾’（artificialcrowd）”。[29]當(dāng)以資本邏輯為導(dǎo)向的信息推送到技術(shù)技能人才群體中，利益至上為核心的主流價值觀便會根植人心，這將導(dǎo)致一個嚴(yán)重的后果，即效率觀念代替了適當(dāng)性觀念。[30]技術(shù)技能人才對高效、精準(zhǔn)的技術(shù)效果的極大推崇將打破工具理性與價值理性二者之間的平衡點(diǎn)，導(dǎo)致自身像機(jī)器一樣工作，犧牲真理、美甚至職業(yè)道德來遷就技術(shù)，進(jìn)而消弭了承載于自身多樣的職業(yè)精神。

三、從“代替”到“超越”：人工智能反向馴化下職業(yè)教育的應(yīng)對策略

在人工智能技術(shù)強(qiáng)勁發(fā)展的勢頭下，一場前所未有的工作革命正在爆發(fā)。人在新的智能化工作場景中越來越需要技術(shù)的“代具”支撐才能更高效地工作。但人工智能技術(shù)無論智能化到什么地步也無法取代人的全部工作。從“人—技術(shù)”關(guān)系的哲學(xué)視角來看，未來人類與技術(shù)不再是簡單的、線性的對抗，而是走向融合與共生。因此，未來職業(yè)教育應(yīng)著力培養(yǎng)技術(shù)技能人才終身學(xué)習(xí)能力，提升其創(chuàng)造性思維能力，培育其職業(yè)道德素養(yǎng)，幫助其擺脫被技術(shù)“異化”的危險，并合理借助人工智能技術(shù)賦能優(yōu)勢獲得更好的職業(yè)適應(yīng)力和更持久的就業(yè)創(chuàng)業(yè)能力。

（一）摒棄代替：培養(yǎng)技術(shù)技能人才終身學(xué)習(xí)能力

人工智能快速迭代席卷各行各業(yè)，在一定程度上已經(jīng)替代了很多程序性勞動，縮短了人的勞動時間，但亦存在不可規(guī)避的弱點(diǎn)。因此，對高素質(zhì)技術(shù)技能人才而言，掌握扎實(shí)的理論知識與嫻熟的操作技能依然尤為重要。當(dāng)前，為扭轉(zhuǎn)技術(shù)技能人才無產(chǎn)階級化，職業(yè)院?？梢詮囊韵聝煞矫嬷?。

一是引導(dǎo)技術(shù)技能人才樹立終身學(xué)習(xí)的理念。（1）職業(yè)院校要充分發(fā)揮新型智能媒體的輿論傳播優(yōu)勢，營造“人人皆學(xué)、處處能學(xué)、時時可學(xué)”的終身學(xué)習(xí)氛圍，從根本上轉(zhuǎn)變技術(shù)技能人才的學(xué)習(xí)觀、工作觀與發(fā)展觀。（2）職業(yè)院校要與企業(yè)聯(lián)合，運(yùn)用多種形式綜合評估技術(shù)技能人才，并健全技能人才終身發(fā)展考核、激勵和引導(dǎo)體系，形成技術(shù)技能人才終身發(fā)展的整體氛圍和發(fā)展生態(tài)。（3）職業(yè)院校要深化改革，打破傳統(tǒng)教育方式，建立智能化以及終身化現(xiàn)代職業(yè)教育發(fā)展機(jī)制，[31]助力技術(shù)技能人才靈活地利用碎片化時間進(jìn)行技術(shù)知識學(xué)習(xí)。（4）職業(yè)院校要跳出二元替代的思維模式，廓清人工智能的優(yōu)勢與有限性，幫助技術(shù)技能人才正確看待人工智能。人工智能的優(yōu)勢是能夠成為一種高效的知識來源且能進(jìn)行重復(fù)性、機(jī)械性的任務(wù)，但它無法進(jìn)行跨領(lǐng)域思考或一些需要復(fù)雜策略的工作。[32]此外，職業(yè)院校也應(yīng)幫助技術(shù)技能人才擺脫對技術(shù)的完全依賴，激發(fā)其不斷學(xué)習(xí)的內(nèi)生動力。

二是幫助技術(shù)技能人才不斷擴(kuò)展和延伸個體功能。馬丁·海德格爾（Martin Heidegger）提出，“此在”中的技術(shù)以一種“不在場”的方式存在著，這也是人工智能技術(shù)之所以能夠成為“代具”的一個重要原因。當(dāng)技術(shù)技能人才熟練掌握智能技術(shù)的操作技巧時，技術(shù)會逐漸透明化，內(nèi)化于技術(shù)技能人才的認(rèn)知體系中，促進(jìn)個體功能不斷擴(kuò)展和延伸。因此，為了讓技術(shù)技能人才走出技能無產(chǎn)階級化的困境，與人工智能技術(shù)深度融合，更好地服務(wù)于生產(chǎn)勞動，職業(yè)院校必須了解技術(shù)技能人才習(xí)得某方面技能的身心特征；了解技術(shù)技能人才探究外界能力的最近發(fā)展區(qū)；提供縮小技能現(xiàn)有發(fā)展水平與潛在發(fā)展水平差距所依靠的方法、物質(zhì)以及思維等條件。[33]

（二）避免固化：發(fā)展技術(shù)技能人才的創(chuàng)造性思維

隨著“大眾創(chuàng)業(yè)，萬眾創(chuàng)新”之風(fēng)的興起，技術(shù)創(chuàng)新成為人工智能時代經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主旋律，新興技術(shù)崗位不斷涌現(xiàn)，對技術(shù)技能人才創(chuàng)新能力的要求也越來越高。然而，現(xiàn)實(shí)中也存在由于誤用人工智能技術(shù)導(dǎo)致視野窄化以及思辨能力弱化等問題，嚴(yán)重阻礙了技術(shù)技能人才創(chuàng)新思維能力的發(fā)展。因此，職業(yè)院校應(yīng)從以下兩方面入手發(fā)展技術(shù)技能人才創(chuàng)造性思維。

一是在智能化教學(xué)改革中優(yōu)化算法參數(shù)，加強(qiáng)信息多元化。凱斯·桑斯坦（Cass R. Sunstein）提出公共媒體應(yīng)通過構(gòu)建“信息偶遇”的環(huán)境來解決信息窄化問題。職業(yè)教育需引進(jìn)專業(yè)化的算法技術(shù)人員，打破已有單一化的推薦算法模式，不斷進(jìn)行多元算法參數(shù)的研究。多元算法參數(shù)除了能為技術(shù)技能型人才推薦個性化的慣性內(nèi)容外，還能為其帶來更多的“奇遇”信息，甚至“刺耳”信息，促進(jìn)技術(shù)技能人才拓寬視野，破除“信息繭房”束縛，獲得接觸多元信息的機(jī)會，從而發(fā)展創(chuàng)造性思維。

二是重視培養(yǎng)技術(shù)技能人才的思辨能力。（1）職業(yè)院校要培養(yǎng)技術(shù)技能人才反思人工智能技術(shù)的能力，使其認(rèn)識智能算法“黑箱”在信息傳播中造成的負(fù)面影響，從而引導(dǎo)技術(shù)技能人才利用更多元渠道獲取信息。（2）職業(yè)院校要增強(qiáng)技術(shù)技能人才對各種信息的甄別與篩選能力，使技術(shù)技能人才在接收信息內(nèi)容時，既能看到內(nèi)容呈現(xiàn)的表象內(nèi)容，又能看到隱藏在表象背后的事實(shí)和價值傾向，進(jìn)而能夠在技術(shù)面前獨(dú)立思考與判斷。（3）職業(yè)院?？梢越柚斯ぶ悄芗夹g(shù)，建設(shè)面向教育數(shù)據(jù)共享的平臺，[34]為技術(shù)技能人才打造一個能夠創(chuàng)生創(chuàng)意思維與靈感的智能學(xué)習(xí)共同體。通過智能學(xué)習(xí)共同體，技術(shù)技能人才可以便利高效地與各群體進(jìn)行交流，進(jìn)而啟發(fā)個體的創(chuàng)意靈感。（4）職業(yè)院?？梢赃\(yùn)用智能技術(shù)構(gòu)筑眾創(chuàng)空間，讓技術(shù)技能人才在產(chǎn)生碎片化創(chuàng)意時，可以即時通過虛擬的操作空間進(jìn)行動手操作，為創(chuàng)新思維轉(zhuǎn)換提供實(shí)踐路徑。

（三）克服異化：培育技術(shù)技能人才職業(yè)道德素養(yǎng)

隨著工業(yè)4.0 時代的到來，是否具備良好的職業(yè)道德成為勞動者職業(yè)生涯在各行業(yè)、各業(yè)態(tài)、各工作模式下順利成長的關(guān)鍵條件。技術(shù)技能人才如果對人工智能技術(shù)過分依賴，則會導(dǎo)致自身沉浸于虛擬交往關(guān)系中，最終陷入技術(shù)至上迷途，缺失職業(yè)精神。因此，職業(yè)院校應(yīng)從以下兩方面入手培育技術(shù)技能人才職業(yè)道德素養(yǎng)。

一是避免技術(shù)技能人才之間因運(yùn)用智能技術(shù)造成的人際疏離。職業(yè)院校應(yīng)以各種社團(tuán)活動、社會實(shí)踐活動以及專業(yè)實(shí)習(xí)活動為載體，如采用頂崗實(shí)習(xí)、訂單班、現(xiàn)代學(xué)徒等形式，提高技術(shù)技能人才的社會實(shí)踐參與度，構(gòu)筑真實(shí)的人際交往關(guān)系，從而進(jìn)一步加深技術(shù)技能人才職業(yè)認(rèn)知及職業(yè)認(rèn)同感。技術(shù)技能人才通過切身體會自身崗位所必備的職業(yè)道德，繼而在實(shí)踐活動中養(yǎng)成良好的工作態(tài)度、工作責(zé)任心、團(tuán)隊(duì)合作能力等，才能為就業(yè)做好充分準(zhǔn)備。[35]

二是扭轉(zhuǎn)技術(shù)技能人才技術(shù)至上的價值觀。（1）職業(yè)院校不僅要發(fā)揮校園環(huán)境的陶冶功能，提升校園職業(yè)道德的魅力值，而且要充當(dāng)好連接校園文化與企業(yè)文化的中介，在校園中構(gòu)建與企業(yè)文化對接的文化場域。一方面，職業(yè)院校可以利用人工智能打造以職業(yè)道德培育為主題的各類虛擬職業(yè)情景，讓技術(shù)技能人才“身臨其境”，切實(shí)體悟職業(yè)道德情懷，引起情感共鳴。[36]另一方面，職業(yè)院?？梢越Y(jié)合各專業(yè)特點(diǎn)，通過在實(shí)訓(xùn)室張貼企業(yè)的規(guī)章流程、安全規(guī)則以及安全標(biāo)語的方式，對職業(yè)態(tài)度、職業(yè)理想、職業(yè)認(rèn)知進(jìn)行直觀展示。同時，還可以利用智能技術(shù)健全對學(xué)生的綜合評價，[37]促進(jìn)學(xué)生全面發(fā)展。（2）職業(yè)院校應(yīng)大力加強(qiáng)榜樣教育。哲學(xué)家漢娜·阿倫特（Hannah Arendt）認(rèn)為，做好榜樣教育一方面要有具體道德情境；另一方面要尊重個體主體能動性，滿足多樣需求。[38]因此，職業(yè)院校在進(jìn)行職業(yè)道德榜樣教育時，不僅要充分凸顯榜樣的人生歷練與工作情境，而且要關(guān)注技術(shù)技能人才的實(shí)際需求，從而激發(fā)技術(shù)技能人才對榜樣的崇敬之情，轉(zhuǎn)變其技術(shù)至上的價值觀，形成良好職業(yè)道德。

智能時代，只有正確認(rèn)識人工智能對人類主體的“代具”作用，“人—技術(shù)”關(guān)系才能從對立與失衡逐漸走向超越與平衡。在這一進(jìn)程中，職業(yè)教育應(yīng)始終堅(jiān)守終身學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)造性思維、職業(yè)道德素養(yǎng)并重的育人焦點(diǎn)，才能有效化解人工智能對技術(shù)技能人才的反向馴化風(fēng)險，助力技術(shù)技能人才健康可持續(xù)發(fā)展。