摘 要：ChatGPT和“文心一言”作為生成式人工智能的新產(chǎn)品，造就了人機(jī)合作進(jìn)行知識生產(chǎn)（尤其是學(xué)術(shù)研究）的新形式。以探究數(shù)字勞動的含義為例，以人機(jī)問答的方式獲得機(jī)器智能提供的答案，這展現(xiàn)了ChatGPT和“文心一言”可以輔助人進(jìn)行學(xué)術(shù)研究的新功用，從而形成人機(jī)合作的知識生產(chǎn)新模式。在這種模式中，機(jī)器智能在提供資源的概括和簡單的文本生成方面對人的知識生產(chǎn)提供高效的幫助，并通過人機(jī)問答的互動使這種幫助更具針對性和時(shí)效性。通過對機(jī)器生成內(nèi)容的具體考察，深入體驗(yàn)這兩款生成式人工智能新產(chǎn)品的實(shí)際使用，也可以發(fā)現(xiàn)其明顯的不足和局限，尤其體現(xiàn)在：由于受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和能夠進(jìn)入的學(xué)術(shù)資源數(shù)據(jù)庫，其歸納既有知識成果的全面性和準(zhǔn)確性與人的要求還有較大的差距，更不能替代人去進(jìn)行原創(chuàng)性的知識創(chuàng)新。鑒于此，需要理性地看待智能機(jī)器為人類的知識生產(chǎn)所能起到的功用，既要前瞻性預(yù)測這一新型的人機(jī)協(xié)同方式對人類未來知識生產(chǎn)走向的巨大影響和積極意義，也要根據(jù)現(xiàn)階段生成式人工智能的工作機(jī)制，發(fā)揮好人在使用提示詞等方面的作用，通過人的積極作為來調(diào)動智能輔助系統(tǒng)的潛能，在人機(jī)之間既有合理的分工又有融洽的互補(bǔ)式合作，來助力學(xué)術(shù)研究型知識生產(chǎn)活動的開展，并對人作為知識生產(chǎn)的主體始終保持足夠的警醒。

關(guān)鍵詞：ChatGPT；“文心一言”；人機(jī)合作；數(shù)字勞動；生成式人工智能

中圖分類號：TP18文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1673-8268（2023）04-0001-10

以ChatGPT為代表的生成式人工智能（Generative AI，GAI），正在引發(fā)新一輪機(jī)器智能的革命，其應(yīng)用的領(lǐng)域和范圍，也隨著GPT-4和“文心一言”等新產(chǎn)品的推出而不斷擴(kuò)展，其表現(xiàn)之一就是它們越來越深度地介入人類的知識生產(chǎn)過程，成為學(xué)術(shù)研究的有力幫手，甚至被一些人視為正在引發(fā)一場知識生產(chǎn)方式的革命，或正在造成知識生產(chǎn)的“顛覆性變化”。

知識生產(chǎn)是有意識、有組織地促進(jìn)知識形成的活動，是人們利用已有的知識和技術(shù)，通過各種途徑生產(chǎn)和創(chuàng)造新的知識的過程。學(xué)術(shù)研究也是一種知識生產(chǎn)，它是對特定問題的研究和探討，以形成專門的學(xué)問，因此，學(xué)術(shù)研究是我們考察知識生產(chǎn)的一個(gè)重要窗口，也可稱其為“學(xué)術(shù)研究型知識生產(chǎn)”。GAI對人類知識生產(chǎn)方式的改變，無疑可以從它給學(xué)術(shù)研究帶來的新變化中加以考察。ChatGPT和“文心一言”均提供了通過人機(jī)合作進(jìn)行學(xué)術(shù)研究的新手段、新工具，引起了學(xué)術(shù)研究型知識生產(chǎn)的許多新變化【本文不討論OpenAI的ChatGPT與百度的“文心一言”之間的優(yōu)劣問題，只是就應(yīng)用它們作為輔助工具進(jìn)行某一問題的學(xué)術(shù)研究時(shí)，考察其能提供什么樣的幫助，由此會啟發(fā)我們對這一問題的哪些思考?！俊９P者借助這兩款GAI的新產(chǎn)品來探究數(shù)字勞動的含義，力圖從實(shí)際應(yīng)用這種新手段的切身體驗(yàn)中，來發(fā)現(xiàn)這一新型的人機(jī)合作模式究竟使我們在知識生產(chǎn)中能獲得什么具體的幫助，以及還有哪些方面它仍然“愛莫能助”，也就是力求對GAI的功能作出基于使用體驗(yàn)的評價(jià)，避免泛泛而談的空議，讓事實(shí)說話而不是憑想象發(fā)聲?？梢哉f，這也是學(xué)術(shù)精神的內(nèi)在要求。

一、案例體驗(yàn)：關(guān)于數(shù)字勞動的人機(jī)問答

GAI與數(shù)字勞動具有密切的相互關(guān)聯(lián)，無論是ChatGPT還是“文心一言”，都是數(shù)字勞動的產(chǎn)物，而數(shù)字勞動是智能時(shí)代的一種基本而普遍的勞動方式，正在成為學(xué)術(shù)研究的重要對象和熱點(diǎn)問題；而研究數(shù)字勞動問題，可以反過來幫助我們理解生成式人工智能^[1]。所以，對數(shù)字勞動使用GAI進(jìn)行研究，從中體驗(yàn)新手段的新功能，具有天然的合理性。

無疑，研究數(shù)字勞動需要從“什么是數(shù)字勞動”開始。目前，學(xué)術(shù)界在理解數(shù)字勞動的含義時(shí)，通常還會涉及幾個(gè)重要的相關(guān)概念，如“免費(fèi)勞動”“非物質(zhì)勞動”“玩勞動”等，尤其在數(shù)字勞動與這幾個(gè)概念的關(guān)系上存在著分歧和爭議，成為展現(xiàn)數(shù)字勞動含義豐富性的一個(gè)重要方面。此外，對一些活動（如上網(wǎng)）是否為數(shù)字勞動，某些職業(yè)的從業(yè)者（如外賣騎手和網(wǎng)約車司機(jī)）是否為數(shù)字勞動者，也存在不同說法，使得數(shù)字勞動的外延呈現(xiàn)出復(fù)雜的情況。可以說，上述幾個(gè)方面構(gòu)成了從學(xué)術(shù)上界定和理解數(shù)字勞動的一個(gè)相對完整的閉環(huán)系統(tǒng)。對此，筆者就“什么是數(shù)字勞動”及其相關(guān)的系列問題（“數(shù)字勞動是免費(fèi)勞動嗎”“數(shù)字勞動是非物質(zhì)勞動嗎”“數(shù)字勞動是一種玩勞動嗎”“凡上網(wǎng)的活動都是數(shù)字勞動嗎”“外賣騎手和網(wǎng)約車司機(jī)的勞動是數(shù)字勞動嗎”）分別與ChatGPT和“文心一言”進(jìn)行了問答，從它們自動生成的內(nèi)容中考察人工智能如何“理解”這些有豐富內(nèi)涵甚至存在爭議的問題，也從中體驗(yàn)人機(jī)合作的學(xué)術(shù)研究性知識生產(chǎn)中，機(jī)器所能提供的幫助。

問題1：什么是數(shù)字勞動？

ChatGPT：數(shù)字勞動是指使用計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字技術(shù)等工具進(jìn)行的各種勞動活動，包括但不限于程序設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)頁設(shè)計(jì)、社交媒體管理、電子商務(wù)運(yùn)營等。這些勞動形式通常不需要實(shí)際的物理空間和傳統(tǒng)的生產(chǎn)要素（如土地、資金、原材料等），同時(shí)也具有較高的彈性和靈活性，可以在全球范圍內(nèi)開展。

“文心一言”：數(shù)字勞動是指數(shù)字化時(shí)代借助于各種電子媒介進(jìn)行的勞動形式。這種勞動形式不再局限于傳統(tǒng)的有形物質(zhì)對象，而是擴(kuò)大到了信息、數(shù)據(jù)、知識等各種非物質(zhì)對象。在這種背景下，數(shù)字勞動作為一種新的勞動形式在社會生產(chǎn)中占據(jù)關(guān)鍵地位。

問題2：數(shù)字勞動是免費(fèi)勞動嗎？

ChatGPT：不是。數(shù)字勞動是一種有報(bào)酬的勞動形式，從事者通常會獲得雇主或客戶支付的相應(yīng)費(fèi)用。雖然在某些情況下，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展使得個(gè)人可以通過網(wǎng)絡(luò)平臺自由發(fā)布內(nèi)容、分享知識、提供服務(wù)等，并從中獲得收入，但這并不意味著數(shù)字勞動就是免費(fèi)的。從事數(shù)字勞動的人同樣需要付出時(shí)間、精力和成本等，而且也需要具備相應(yīng)的能力和經(jīng)驗(yàn)才能勝任工作，因此，他們應(yīng)該獲得合理的報(bào)酬來體現(xiàn)其價(jià)值和貢獻(xiàn)。

“文心一言”：數(shù)字勞動不是免費(fèi)勞動。雖然數(shù)字勞動可以通過各種數(shù)字化媒介進(jìn)行創(chuàng)造性的工作，但它并不是免費(fèi)的。用戶在使用數(shù)字化媒介進(jìn)行數(shù)字勞動時(shí)，需要支付一定的費(fèi)用來購買數(shù)字資源、使用平臺服務(wù)等。此外，數(shù)字勞動還需要消耗用戶的時(shí)間和精力，而這些都是需要成本的。因此，數(shù)字勞動不是免費(fèi)勞動，而是一種需要成本投入的勞動形式。

問題3：數(shù)字勞動是非物質(zhì)勞動嗎？

ChatGPT：數(shù)字勞動通常被認(rèn)為是一種非物質(zhì)勞動。雖然數(shù)字勞動的產(chǎn)出通常體現(xiàn)在虛擬產(chǎn)品、服務(wù)和信息等形式上，但它們本身并不具有物質(zhì)性質(zhì)，因此被歸類為非物質(zhì)勞動。數(shù)字勞動常涉及使用計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字技術(shù)等工具進(jìn)行信息處理、創(chuàng)意設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析、運(yùn)營管理等活動，與傳統(tǒng)的生產(chǎn)要素（如土地、資金、原材料等）沒有直接關(guān)系。

“文心一言”：數(shù)字勞動是一種非物質(zhì)勞動。數(shù)字勞動是指人們利用數(shù)字技術(shù)和數(shù)據(jù)管理技術(shù)進(jìn)行的各種形式的勞動，包括但不限于生產(chǎn)、管理、營銷、服務(wù)等方面的工作。數(shù)字勞動是一種高度技術(shù)化、知識化、創(chuàng)新性的勞動，它不同于傳統(tǒng)的物質(zhì)勞動，但也需要人的體力和智力投入。

問題4：數(shù)字勞動是一種玩勞動嗎？

ChatGPT：不是。數(shù)字勞動雖然使用了計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字技術(shù)等工具，但本質(zhì)上仍然是一種勞動活動，需要人們付出精力和時(shí)間，進(jìn)行各種信息處理、數(shù)據(jù)分析、創(chuàng)意設(shè)計(jì)、運(yùn)營管理等工作。數(shù)字勞動與普通的業(yè)余或娛樂性活動有著本質(zhì)上的區(qū)別，它要求具備專業(yè)知識、技能和經(jīng)驗(yàn)，需要付出時(shí)間和精力來完成任務(wù)，以獲取相應(yīng)的薪酬或回報(bào)，并面臨著與其他行業(yè)同樣的工作壓力和挑戰(zhàn)。所以，數(shù)字勞動不能簡單地被看作是一種“玩勞動”，而應(yīng)該被視為一種新型的職業(yè)形態(tài)。

“文心一言”：數(shù)字勞動不是玩勞動。雖然數(shù)字勞動也需要消耗一定的腦力和體力，但它與傳統(tǒng)的體力勞動或簡單重復(fù)的手工勞動有所不同。數(shù)字勞動是一種基于數(shù)字技術(shù)的腦力勞動，需要借助于各種電子媒介進(jìn)行創(chuàng)造性的工作，如信息檢索、知識管理、算法設(shè)計(jì)、程序開發(fā)等。這種勞動形式不僅需要較高的認(rèn)知能力和思維能力，還需要較強(qiáng)的信息處理和邏輯思維能力。因此，數(shù)字勞動與傳統(tǒng)的體力勞動或簡單重復(fù)的手工勞動有所不同，需要具備一定的專業(yè)知識和技能。

問題5：凡上網(wǎng)的活動都是數(shù)字勞動嗎？

ChatGPT：凡是使用計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字技術(shù)工具進(jìn)行的勞動都可以被歸類為數(shù)字勞動，但并不一定所有上網(wǎng)的活動都屬于數(shù)字勞動。例如，只是簡單地瀏覽網(wǎng)頁、聊天娛樂等消費(fèi)性活動就不能算作數(shù)字勞動，在網(wǎng)上玩游戲也不是數(shù)字勞動，而是一種娛樂性和休閑性的活動。數(shù)字勞動通常涉及生產(chǎn)、創(chuàng)造、分析或管理信息和數(shù)據(jù)等方面的工作。

“文心一言”：上網(wǎng)并不一定是在進(jìn)行數(shù)字勞動，但我們可以在上網(wǎng)的同時(shí)進(jìn)行有意義的數(shù)字勞動，比如學(xué)習(xí)、工作等活動。

問題6：外賣騎手和網(wǎng)約車司機(jī)的勞動是數(shù)字勞動嗎？

ChatGPT：是的，外賣騎手和網(wǎng)約車司機(jī)都屬于數(shù)字勞動者的范疇。他們通過數(shù)字平臺（例如外賣平臺和網(wǎng)約車平臺）提供服務(wù)，并在數(shù)字化的工作環(huán)境中完成工作。他們的勞動與傳統(tǒng)的藍(lán)領(lǐng)工作不同，具有更高度的數(shù)字化、靈活性和非標(biāo)準(zhǔn)化特征，因此被歸類為數(shù)字勞動者。

“文心一言”：是的，網(wǎng)約車司機(jī)的勞動是數(shù)字勞動。憑借數(shù)字媒體技術(shù)（最典型的就是各種平臺，如直播平臺、電商平臺、外賣打車為典型的眾包勞動平臺、社交問答平臺）進(jìn)行的勞動，區(qū)別于傳統(tǒng)勞動形式，它最顯著的特點(diǎn)就是工作時(shí)間看似自由、沒有固定的勞動關(guān)系。

二、對機(jī)器生成內(nèi)容的考察和分析

由ChatGPT和“文心一言”自動生成的上述問題的答案，兩者具有高度的一致性，尤其是對具有爭議的問題（即問題2問題6），選擇的“立場”也完全相同。

對于問題1“什么是數(shù)字勞動”，ChatGPT和“文心一言”的看法基本一致，既高度概括又在表述上并不雷同。這也表明，在什么是數(shù)字勞動的問題上，對于機(jī)器來說并不存在什么“標(biāo)準(zhǔn)答案”，或者它們不是簡單地照搬或復(fù)制某一現(xiàn)成的定義，而是根據(jù)涉獵的數(shù)據(jù)集以及對問題的理解，而生成在表述上有差異的回答，甚至在不同的時(shí)候就同一個(gè)問題可能還會給予不同的回答，此即“動態(tài)生成”而非“靜態(tài)復(fù)制”，這也正是GAI輔助人進(jìn)行知識生產(chǎn)時(shí)的一個(gè)顯著特點(diǎn)。這一特點(diǎn)的長處是為學(xué)術(shù)研究帶來了理解上的豐富性和觀點(diǎn)看法上的“與時(shí)俱進(jìn)”，其不足是作為學(xué)術(shù)研究的資料根據(jù)或“引用來源”時(shí)具有不穩(wěn)定性和不確定性，它常常無從追溯，難以作為論證的支撐。若要揚(yáng)長避短，就需要進(jìn)行再度的人工整合。如對于問題1生成的兩個(gè)回應(yīng)版本，我們看到ChatGPT側(cè)重于數(shù)字勞動使用的工具——數(shù)字信息技術(shù)，“文心一言”則強(qiáng)調(diào)數(shù)字勞動的對象——信息、數(shù)據(jù)、知識等各種非物質(zhì)形式，而加以人工的“博采眾長”，對兩個(gè)版本的機(jī)器敘事再施加概括和補(bǔ)充，則可以形成一個(gè)基于“人機(jī)合作”的更全面的數(shù)字勞動新界定：數(shù)字勞動就是人使用數(shù)字技術(shù)面對數(shù)字信息這一對象所進(jìn)行的生成新的數(shù)字信息品的活動。這一界定既借鑒了機(jī)器生成的內(nèi)容，又超越其內(nèi)容，集合了人機(jī)合作或人機(jī)互補(bǔ)的成果。

對于問題2“數(shù)字勞動是免費(fèi)勞動嗎”，ChatGPT和“文心一言”都做了否定回答，可以說它們的“觀點(diǎn)鮮明”且“立場一致”。但是，我們讀不到在這一問題上的學(xué)術(shù)分歧，尤其是看不到“數(shù)字勞動”這一概念在起源時(shí)的“原始含義”，從而忽視了在這一問題上最有影響力的學(xué)術(shù)觀點(diǎn)。我們知道，“數(shù)字勞動”的概念是由意大利學(xué)者泰拉諾瓦（Tiziana Terranova）在2000年發(fā)表的《免費(fèi)勞動：為數(shù)字經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)文化》一文中首次提出的，她明確將數(shù)字勞動定義為“互聯(lián)網(wǎng)用戶在網(wǎng)上創(chuàng)建網(wǎng)站、調(diào)試軟件、閱讀和發(fā)送郵件以及構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)虛擬空間等互聯(lián)網(wǎng)無酬勞動”^[2]。由于這類網(wǎng)上活動可以生成網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，而網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可以作為進(jìn)一步去創(chuàng)造價(jià)值的數(shù)字原料來使用，也能被當(dāng)作商品進(jìn)行售賣，由此為網(wǎng)絡(luò)資本家?guī)砝麧櫍?，上網(wǎng)者進(jìn)行的是一種被資本無償占有和剝削的勞動，并且是被他們欣然接納的自愿給予和“零報(bào)酬”并存、享受和剝削同在的“免費(fèi)勞動”?？梢哉f，正是在認(rèn)為存在著免費(fèi)、無償勞動的意義上，泰拉諾瓦提出了數(shù)字勞動這一概念，并通過它來揭示和批判數(shù)字資本主義對數(shù)字勞工的新剝削?？梢姡瑱C(jī)器對這一問題的回答有可能限制我們對數(shù)字勞動所具有的最重要的一個(gè)特征（作為免費(fèi)勞動）的了解，并無法關(guān)聯(lián)到傳播政治經(jīng)濟(jì)學(xué)拓展的學(xué)術(shù)視野上去，而這正是嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)術(shù)研究必須要做的功課。由此我們看到，GAI輔助學(xué)術(shù)研究的一個(gè)重大缺陷在于，它并非像一些一邊倒的介紹所說的那樣，可以“一網(wǎng)打盡”所有的學(xué)術(shù)資源來為我們提供全面的研究背景，僅僅靠它提供或概括的學(xué)術(shù)資料，還不足以了解一個(gè)學(xué)術(shù)領(lǐng)域的研究全貌。

對于問題3“數(shù)字勞動是非物質(zhì)勞動嗎”，兩者都做了肯定性回答，即數(shù)字勞動是一種非物質(zhì)勞動。這也是主張數(shù)字勞動是一種免費(fèi)勞動的泰拉諾瓦所持的觀點(diǎn)，她認(rèn)為，數(shù)字勞動就是互聯(lián)網(wǎng)用戶在瀏覽網(wǎng)頁內(nèi)容、參與虛擬社區(qū)建設(shè)、撰寫郵件和博客等過程中不自覺生成個(gè)性化信息的“非物質(zhì)勞動”^[2]。但同樣的問題是，在數(shù)字勞動研究領(lǐng)域中影響更大的另一位學(xué)者福克斯（Christian Fuchs）的觀點(diǎn)顯然未被機(jī)器系統(tǒng)囊括和歸納?？梢哉f，?？怂拐且运磳?shù)字勞動視為非物質(zhì)勞動的“流行說法”而在這一領(lǐng)域中聲名鵲起的，他將數(shù)字產(chǎn)業(yè)或信息和通信技術(shù)價(jià)值鏈的各個(gè)階段的勞動都納入到數(shù)字勞動中，甚至為了生產(chǎn)數(shù)字化的硬件設(shè)備而需要的采礦勞動都包括在內(nèi)。在他看來，非洲礦山奴隸般的礦石開采勞動、中國的ICT（信息通信技術(shù)）制造和裝配工的勞動、印度的軟件工程師的勞動、呼叫中心的服務(wù)工作、位于硅谷的谷歌軟件工程師的勞動以及互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)銷合一者或用戶的消費(fèi)活動，皆屬此類。這樣一來，數(shù)字勞動涵蓋了工業(yè)、服務(wù)業(yè)、信息業(yè)等諸多領(lǐng)域，以至于凡是參與信息和通信技術(shù)價(jià)值鏈的各種形式的工作^[3]296，或涉及數(shù)字媒體技術(shù)的制造和內(nèi)容生產(chǎn)的所有活動^[3]351，都是數(shù)字勞動，并且都是物質(zhì)勞動。不管這些看法是否正確，但在了解“數(shù)字勞動是不是一種物質(zhì)勞動”的問題時(shí)，作為學(xué)術(shù)背景無疑是不容忽視的。當(dāng)我們在人機(jī)對話中看不到“無所不知”的機(jī)器為我們提供?？怂沟淖钣杏绊懥Φ挠^點(diǎn)時(shí)，也就不能不質(zhì)疑它作為“全知”型助手的功能，從而難以相信它作為學(xué)術(shù)助手可以確保不遺漏最重要的學(xué)術(shù)資源，而這又是影響研究質(zhì)量的決定性因素。

對于問題4“數(shù)字勞動是一種玩勞動嗎”，它們都加以了否定，但同樣沒有看到在這一問題上最有影響的學(xué)術(shù)觀點(diǎn)。如泰拉諾瓦在其首次提出數(shù)字勞動概念的那篇文章中，就明確將那些通常被視為網(wǎng)絡(luò)休閑活動的瀏覽網(wǎng)頁、線上聊天、玩網(wǎng)絡(luò)游戲等網(wǎng)上的玩樂活動視為數(shù)字勞動；阿威德·倫德（Arwid Lund）則明確稱數(shù)字勞動為“玩勞動”（playbour）^[4]，朱利安·庫克里奇（Julian Kücklich）則將從事數(shù)字勞動的人稱為“玩工”，他認(rèn)為電子游戲的玩家在無意中實(shí)際上成為游戲公司和互聯(lián)網(wǎng)平臺的“免費(fèi)勞動力”^[5]。這些主張都明確將數(shù)字勞動的特性之一歸結(jié)為玩勞動，或直接認(rèn)為數(shù)字勞動就是一種玩勞動。目前，國內(nèi)的許多學(xué)者也認(rèn)同這一說法，認(rèn)為數(shù)字勞動消解了工作與休閑娛樂之間的界限，使得在網(wǎng)上的許多玩樂的過程就是數(shù)字勞動的過程，或者說數(shù)字勞動具有了玩樂的性質(zhì)，這甚至被視為數(shù)字勞動不同于傳統(tǒng)勞動的最主要特征之一。所以，如果只看到數(shù)字勞動不是玩勞動的一面，有可能失去對數(shù)字勞動一個(gè)重要新特征的把握，在此，機(jī)器智能生成的答案也未能給我們提供完整的學(xué)術(shù)信息，若僅以此為據(jù)，就會使我們在這方面的學(xué)術(shù)研究視野嚴(yán)重受限。

對于問題5“凡上網(wǎng)的活動都是數(shù)字勞動嗎”，這也是探討數(shù)字勞動時(shí)面臨的一個(gè)頗具爭議的問題。基于數(shù)字勞動是免費(fèi)勞動的說法，任何上網(wǎng)者都會在網(wǎng)上留下數(shù)字痕跡，都可以作為數(shù)據(jù)被收集起來而為平臺所用，即?？怂顾f的這些上網(wǎng)時(shí)遺留的數(shù)據(jù)都可以轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)資料，用于創(chuàng)造新的價(jià)值，由此轉(zhuǎn)化為額外的生產(chǎn)性活動。在他看來，人們在互聯(lián)網(wǎng)上的瀏覽、分享、點(diǎn)擊等行為，都是用戶在互聯(lián)網(wǎng)上把自身生產(chǎn)生活經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)化的活動，從而是一種生產(chǎn)數(shù)據(jù)商品的“數(shù)字勞動”，且這些數(shù)據(jù)商品被平臺無償占有，所以凡是上網(wǎng)都是在進(jìn)行遭受剝削的數(shù)字勞動。如果這一重要的學(xué)術(shù)見解未被整合到機(jī)器的答案中，我們關(guān)于數(shù)字勞動的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)批判就無從展開。

對于問題6“外賣騎手和網(wǎng)約車司機(jī)的勞動是數(shù)字勞動嗎”，這也是在確定數(shù)字勞動的邊界時(shí)經(jīng)常面對的一個(gè)爭議性問題。我們知道，外賣騎手和網(wǎng)約車司機(jī)確實(shí)離不開數(shù)字平臺的管理，如他們使用數(shù)字技術(shù)平臺接單、導(dǎo)航、計(jì)費(fèi)等，甚至他們的收入也由平臺直接支付，他們的雇主似乎也是平臺，其勞資關(guān)系表面上也是與平臺的關(guān)系。但是，他們的主要任務(wù)則是提供實(shí)體服務(wù)，即運(yùn)輸人員和物品：將作為實(shí)體的人或物品從一地移動到另一地，這是發(fā)生在現(xiàn)實(shí)空間而不是數(shù)字空間中的行為，他們勞動的結(jié)果也不是前面界定的“形成數(shù)字信息品”，而是更符合傳統(tǒng)意義上的服務(wù)業(yè)。雖然數(shù)字技術(shù)平臺在其中扮演了重要角色，但這并不足以將其定義為數(shù)字勞動，所以沒有一個(gè)網(wǎng)約車司機(jī)、快遞員和外賣小哥以及零工平臺上的家政人員會說“我是一個(gè)數(shù)字勞動者”^[6]；在這個(gè)意義上，他們從事的并非數(shù)字勞動。當(dāng)這一重要觀點(diǎn)未被ChatGPT和“文心一言”囊括時(shí)，其回答就難以使我們對數(shù)字勞動的邊界有準(zhǔn)確的把握，或者至少難以對與數(shù)字勞動內(nèi)涵相關(guān)的外延問題有全面的了解。

以上問題（尤其是從問題2到問題6），是理解數(shù)字勞動時(shí)必然會遇到且持續(xù)存在爭議的問題，也是最能將數(shù)字勞動的探究推向深入的學(xué)術(shù)方向，顯然機(jī)器的回答沒有使我們看到在這些問題上存在的“大有可為”的廣闊空間，而是以“無可爭議”“無可辯駁”“自然合理”的方式終結(jié)了在這些問題上的繼續(xù)追問和不斷探究，雖有“斬金截鐵”的干脆性和清晰性，但一些重要的觀點(diǎn)顯然沒有被概括或歸納到機(jī)器的回應(yīng)之中，這表明它生成的觀點(diǎn)對于進(jìn)行數(shù)字勞動的研究還有視野不夠全面、不夠開闊的局限性，更無法體現(xiàn)學(xué)術(shù)研究型知識生產(chǎn)的不可窮盡性。這也提醒我們，在使用這些新工具來輔助知識生產(chǎn)時(shí)，一定要對它們能做什么和不能做什么持有清醒的認(rèn)識和評估。

三、機(jī)器作為知識生產(chǎn)的助手：基于技術(shù)邏輯的優(yōu)劣

在評價(jià)ChatGPT等智能工具生成內(nèi)容的特點(diǎn)時(shí)，我們通常會認(rèn)為它具有快速、便捷和水平高、信息全等優(yōu)勢。前兩個(gè)特點(diǎn)易于理解和接受，對于后兩個(gè)特點(diǎn)，有的觀點(diǎn)主張：ChatGPT等可以提高內(nèi)容質(zhì)量，人工智能生成的內(nèi)容可能比人類創(chuàng)建的內(nèi)容質(zhì)量更高，因?yàn)槿斯ぶ悄苣Ｐ湍軌驈拇罅繑?shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并識別人類可能看不到的模式，由此可以產(chǎn)生更準(zhǔn)確、信息更豐富的內(nèi)容^[7]。然而，通過本文的使用體驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)，在具有更高要求的學(xué)術(shù)研究型知識生產(chǎn)中，可以說，ChatGPT和“文心一言”保留了快速和便捷的優(yōu)勢，但水平高和信息全的特點(diǎn)則并無突出表現(xiàn)，從而受到質(zhì)疑。

就快速和便捷來說，GAI產(chǎn)品確實(shí)能將我們快速帶入數(shù)字勞動的學(xué)術(shù)領(lǐng)域，幫助我們了解這一概念及相關(guān)問題的概要性知識，這是因?yàn)閷ζ溥M(jìn)行訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集大、搜索功能強(qiáng)，可以對全網(wǎng)資源快速抓取，并在短時(shí)間內(nèi)對海量資源加以整合，自動生成高度概括和簡潔的摘要，使我們快速了解相關(guān)的研究資料和成果，從而迅速進(jìn)入某一學(xué)術(shù)領(lǐng)域的核心內(nèi)容。這也是基于歸納路徑的GAI的長處所在，這一長處可以減少學(xué)術(shù)研究中的大量準(zhǔn)備性和重復(fù)性工作，節(jié)約人力成本，提高研究效率。

此外，人對智能機(jī)器提出幫助自己的要求時(shí)，它可以“隨叫隨到”“召之即來”；在人機(jī)問答中，如果人對某個(gè)問題不了解，機(jī)器可以對人釋疑解惑，而且做到有問必答、百問不煩甚至“誨人不倦”，起到“資料員”乃至“咨詢師”的作用。雖然機(jī)器知道的歸根到底都是人“喂入”的，但作為個(gè)體的人遠(yuǎn)不如匯集了集體訓(xùn)練成果的機(jī)器系統(tǒng)儲存的知識多，因而機(jī)器可以在一定意義上充當(dāng)作為個(gè)體的人在追求學(xué)問時(shí)的“良師益友”，且以非常便捷的方式實(shí)現(xiàn)兩者之間的通達(dá)和交互。

但就筆者的使用體驗(yàn)來說，如果要從我們使用的兩款智能工具那里獲得信息全和水平高的內(nèi)容，則還言之過早。如前所述，它們并未在具有爭議性的那些問題中將一些較為重要乃至最有影響的學(xué)術(shù)觀點(diǎn)囊括在自己生成的內(nèi)容中，這種“信息不全”直接決定了其整合的成果即形成的文本質(zhì)量不高，尤其是應(yīng)對復(fù)雜問題生成的文本遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了人的要求。造成這一狀況的技術(shù)原因很多，不妨從以下幾個(gè)方面切入考察。

一是它受到預(yù)訓(xùn)練時(shí)的數(shù)據(jù)集以及能搜索到的網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)資源之影響與限制。生成式智能機(jī)器雖能整合海量資源，為我們充當(dāng)進(jìn)行知識生產(chǎn)時(shí)的“資料員”或文案助手，但即便如此，也常有遺漏，而且可能是重大遺漏。首先，這源于它們對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴。所有生成式AI模型，即使是大語言模型，都依賴于它們接受訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。例如，沒有與Bing結(jié)合的ChatGPT在底層用到的訓(xùn)練語料，只是截止到2022年3月以前的數(shù)據(jù)，對這之后的新資源它就無法采用。此外，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)有偏差、過時(shí)或質(zhì)量低，就會對這些模型生成的輸出產(chǎn)生負(fù)面影響；而對于來自非常專業(yè)領(lǐng)域的問題，如果沒有進(jìn)行足夠的語料“喂食”，這種模型就無法生成全面而適當(dāng)?shù)幕卮?。其次，即使鏈接了網(wǎng)絡(luò)資源，也會受它們所能檢索的網(wǎng)絡(luò)資源的限制。盡管生成式的大語言模型可以“一網(wǎng)打盡”地檢索網(wǎng)絡(luò)資源，但主要還是限于網(wǎng)上開放的公共的免費(fèi)資源，而無法進(jìn)入那些設(shè)立了賬戶權(quán)限的收費(fèi)數(shù)據(jù)庫。我們知道，大多數(shù)提供學(xué)術(shù)資源的數(shù)據(jù)庫都屬于收費(fèi)數(shù)據(jù)庫，而前面我們論及的那些著名學(xué)者關(guān)于數(shù)字勞動的觀點(diǎn)和思想，主要分布于這些收費(fèi)數(shù)據(jù)庫中的學(xué)術(shù)論文里，當(dāng)ChatGPT等不能自由進(jìn)入其中時(shí)，就不能檢索和歸納這些觀點(diǎn)和思想，更無法企及那些沒有電子網(wǎng)絡(luò)版的學(xué)術(shù)論著，這就極大地限制了我們以其為手段進(jìn)行學(xué)術(shù)研究時(shí)的資料來源，由此決定了僅靠它們還達(dá)不到對這個(gè)領(lǐng)域中“高水平”成果的把握，因而即使由它來充當(dāng)“資料員”意義上的學(xué)術(shù)助手，其能力也是有限的。因此，學(xué)術(shù)成果的引用來源在短期內(nèi)不會認(rèn)可ChatGPT之類生成的內(nèi)容，這一點(diǎn)我們從迄今仍有不少學(xué)術(shù)刊物不認(rèn)可網(wǎng)絡(luò)資源作為參考文獻(xiàn)的事實(shí)中也可看到。

二是受提問方式的影響。在人機(jī)問答的交互中，機(jī)器有問必答，我們凡有求知的問題，基本上都可以從機(jī)器那里得到答案，其在一定意義上起到了“咨詢師”或“解惑師”的作用。但它全面理解問題的能力還有限，如對于第一節(jié)提出的問題，并沒有給我們提供相關(guān)的全面學(xué)術(shù)觀點(diǎn)，似乎只是介紹了機(jī)器自己所主張的“一面之詞”。這或許就是機(jī)器將問題理解為需要它們?nèi)ァ皠?chuàng)造性地生成”自己的觀點(diǎn)。如果改變提問方式，如將問題3“數(shù)字勞動是非物質(zhì)勞動嗎”改為“在數(shù)字勞動是不是物質(zhì)勞動的問題上，學(xué)術(shù)界存在哪些觀點(diǎn)”，則ChatGPT所給的回答是：“學(xué)術(shù)界對這個(gè)問題存在以下幾種不同的觀點(diǎn)：（1）數(shù)字勞動是物質(zhì)勞動的一種延伸或擴(kuò)展。這種觀點(diǎn)認(rèn)為，數(shù)字勞動與傳統(tǒng)的生產(chǎn)勞動同樣需要占用物質(zhì)資源，并且數(shù)字產(chǎn)業(yè)也需要有物質(zhì)基礎(chǔ)才能運(yùn)轉(zhuǎn)。因此，數(shù)字勞動雖然不像傳統(tǒng)的體力勞動那樣需要直接操作實(shí)物，但是它仍然屬于物質(zhì)勞動的范疇。（2）數(shù)字勞動是非物質(zhì)勞動。這種觀點(diǎn)認(rèn)為，數(shù)字勞動并不需要直接操作實(shí)物，而是通過信息和知識的處理和交流來完成工作，因此它不屬于物質(zhì)勞動的范疇。（3）數(shù)字勞動既是物質(zhì)勞動又是非物質(zhì)勞動。這種觀點(diǎn)認(rèn)為，數(shù)字勞動在某種程度上依賴于物質(zhì)基礎(chǔ)，但是它的價(jià)值主要來自于知識和信息的處理、創(chuàng)新、交流等過程，因此，數(shù)字勞動的性質(zhì)既包含物質(zhì)勞動的一些特征，也包含非物質(zhì)勞動的一些特征。總之，數(shù)字勞動是否屬于物質(zhì)勞動的范疇仍然存在爭議，不同的觀點(diǎn)主要取決于對數(shù)字勞動的定義以及對物質(zhì)勞動和非物質(zhì)勞動的界定?！薄拔男囊谎浴苯o出的回答與此類似：“在數(shù)字勞動是不是物質(zhì)勞動的問題上，學(xué)術(shù)界存在不同觀點(diǎn)。一些學(xué)者認(rèn)為，數(shù)字勞動不是物質(zhì)勞動，而是一種信息勞動或知識勞動。他們認(rèn)為數(shù)字勞動是通過數(shù)字設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行的創(chuàng)造性工作，具有高度復(fù)雜性、創(chuàng)造性和價(jià)值密集性等特征，屬于高端的知識型勞動。這種勞動需要使用數(shù)字技術(shù)工具和專業(yè)知識，難以通過傳統(tǒng)的體力勞動或簡單的重復(fù)操作來替代。另一些學(xué)者則認(rèn)為，數(shù)字勞動是物質(zhì)勞動的一種形式，因?yàn)樗残枰ㄟ^物質(zhì)資料進(jìn)行生產(chǎn)和加工，例如計(jì)算機(jī)硬件和軟件、網(wǎng)絡(luò)帶寬等都需要通過物質(zhì)資源來實(shí)現(xiàn)。他們認(rèn)為數(shù)字勞動和物質(zhì)勞動是相互依存的，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展需要物質(zhì)資源的支持。還有一些學(xué)者持中立態(tài)度，認(rèn)為數(shù)字勞動既不是物質(zhì)勞動，也不是信息勞動或知識勞動，而是一種介于兩者之間的混合勞動?！北M管在主張數(shù)字勞動是一種物質(zhì)勞動的理由中，仍未概括?？怂沟闹^點(diǎn)，但至少讓我們看到了多種觀點(diǎn)的存在。

可以說，這也是ChatGPT和“文心一言”這類智能工具回答問題時(shí)的一大特點(diǎn)，即會受到提示詞（prompt）的影響。提示詞是指提問者在提問時(shí)給出的文本或語言提示，即告訴機(jī)器需要回答的內(nèi)容、領(lǐng)域和語境，由此來指導(dǎo)機(jī)器系統(tǒng)回答問題的方向。根據(jù)不同的提示詞，機(jī)器可以給出不同的答案或從不同的視角來回答相同的問題。人在向機(jī)器提問時(shí)，一個(gè)清晰、準(zhǔn)確并且具體的提示詞通常能夠幫助機(jī)器更好地理解問題，并產(chǎn)生更加準(zhǔn)確和有用的答案。而提示詞如果稍微有些不同，機(jī)器就可能會根據(jù)不同的信息提供不同的答案。所以，對于看似相同的問題，當(dāng)問法稍作變化時(shí)，就看到了不同的答案。由此，對AI系統(tǒng)的使用效果在很大程度上取決于人給出的提示詞的質(zhì)量，如果人對機(jī)器系統(tǒng)提示得好，它就回答得好，如果提示不好，它就回答不好，或不能按人的要求提供幫助。由此一來，在人機(jī)合作的知識生產(chǎn)中，人也需要通過改善使用提示詞的水平來不斷開發(fā)機(jī)器系統(tǒng)蘊(yùn)含的潛力，當(dāng)人感到機(jī)器未能給出滿意的回答時(shí)，也要考察是不是提問的指向被其“誤解”，即是否需要嘗試換個(gè)提問的方式，使用更清晰明確的提示詞，從而消除其對問題的誤讀或誤解。

三是受智能工具自身的“生成邏輯”之制約。ChatGPT和“文心一言”都有相同的工作機(jī)制，它們無非是一個(gè)數(shù)學(xué)上的概率預(yù)測模型，這種概率預(yù)測加上隨機(jī)擇優(yōu)，構(gòu)成了GPT之類的內(nèi)容生成邏輯，這就是根據(jù)提問的請求、投喂的數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)計(jì)算得出回應(yīng)（某種結(jié)果）的內(nèi)容。或者說，GAI通過對輸入數(shù)據(jù)的隱變量進(jìn)行采樣，根據(jù)先前的輸入和模型學(xué)習(xí)到的概率分布來生成輸出序列，即我們所見的“內(nèi)容”。機(jī)器并不理解這些內(nèi)容的含義，但通過訓(xùn)練，它們掌握了詞與詞的轉(zhuǎn)移概率，建立起語言的最小單位token（譯為“記號”或“語元”）之間的關(guān)聯(lián)性，從而在一個(gè)token（如一個(gè)詞）出現(xiàn)后（或基于過去的信息）可以預(yù)測下一個(gè)token（如下一個(gè)詞）可能是什么，這就是按照概率來組合拼接文字，從上一個(gè)詞過渡到下一個(gè)詞，再由詞組成句子，通過句子顯示出它生成的語義內(nèi)容。這個(gè)過程也是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法，通過對海量語句的統(tǒng)計(jì)學(xué)處理，從捕捉的代碼片段、文本片段中找出語義相似性與相關(guān)性特征，然后生成相應(yīng)的回應(yīng)文本。在回答問題時(shí)，這些被訓(xùn)練過的模型會從它們的知識庫中提取相關(guān)信息并組合成一個(gè)自然流暢的回答，同時(shí)，為了保證回答的準(zhǔn)確性和可靠性，它們還會進(jìn)行事后的檢查和驗(yàn)證。

ChatGPT和“文心一言”在回答問題時(shí)，都會受到這樣的詬?。核鼈冇袝r(shí)候?qū)ψ约翰恢赖膯栴}也要發(fā)表見解，從而不時(shí)會生成一些“一本正經(jīng)的胡說八道”。這既可能是它們因?yàn)椴惶斫馑岢龅膯栴}，也可能因?yàn)楸尘爸R不夠豐富而回答不夠準(zhǔn)確或?qū)I(yè)，只能以內(nèi)部循環(huán)的數(shù)據(jù)流動來生成一些似是而非的內(nèi)容。它們有時(shí)候還可能會以故意夸大事實(shí)或者歪曲事實(shí)來迎合聽眾的口味。還有，在通常的情況下，智能機(jī)器對一個(gè)問句和它的回答之間的關(guān)聯(lián)是根據(jù)上下文推導(dǎo)出來的，然而在某些情況下，它生成的回答可能會有意外的關(guān)聯(lián)或者轉(zhuǎn)折，也會使人產(chǎn)生莫名其妙的感覺。在本文中向其詢問的關(guān)于數(shù)字勞動的有些問題中，也不時(shí)得到了如上所述的回應(yīng)（限于篇幅不再列舉）。在桑德松（Katharine Sanderson）看來，ChatGPT一類的生成式模型的功能是預(yù)測一句話的下一個(gè)詞，所以無法完全擺脫胡編亂造的問題，這種現(xiàn)象也稱為“幻覺”（hallucinating）。她說你不能全信這些模型，因?yàn)樗幕糜X太多了。她認(rèn)為即使是最新版本也有這個(gè)問題，盡管OpenAI表示已經(jīng)提升了GPT-4的安全性^[8]。即是說，當(dāng)GAI歸納或綜合了錯誤的歪曲性的材料或數(shù)據(jù)時(shí)，就會生成“扭曲事實(shí)”的錯誤結(jié)論。由于GAI會受到人為因素和其他因素的影響，故其生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性和可靠性還有待進(jìn)一步提高。目前，由ChatGPT和“文心一言”等工具在學(xué)術(shù)研究上為我們提供的幫助，還需要我們自己“親手”去對其正誤加以評判，對其準(zhǔn)確性和完整性加以核實(shí)，繼而對生成的文本進(jìn)行審核、編輯和整合等，以確保生成結(jié)果（知識）的準(zhǔn)確性和可靠性，而不能盲目輕信或現(xiàn)成地使用它提供的結(jié)論與看法。由于當(dāng)前對智能工具生成文本的真實(shí)性、可靠性、合法性等方面存在著廣泛質(zhì)疑，所以愛丁堡大學(xué)在發(fā)布的《關(guān)于學(xué)生使用ChatGPT的指南》中就明確規(guī)定：不要將由人工智能生成的內(nèi)容作為主要來源依賴，而應(yīng)該將它與其他來源一起使用，因?yàn)樗鼈兩傻奈谋静⒉豢偸鞘聦?shí)正確的，鑒于此，要看到GAI的局限性和依賴它作為信息來源的危險(xiǎn)性，還要看到過度依賴人工智能工具來生成書面內(nèi)容、軟件代碼或分析結(jié)果會減少學(xué)生練習(xí)和發(fā)展重要技能（例如寫作、批判性思維、評估、分析或編程技能）的機(jī)會^[9]。如果長此以往，反而可能會限制人的能力尤其是創(chuàng)造力的形成與發(fā)揮。

四、在知識生產(chǎn)中建構(gòu)有序的人機(jī)合作關(guān)系

借助ChatGPT和“文心一言”等新型智能工具，以人機(jī)合作的方式來研究數(shù)字勞動的含義，我們“現(xiàn)場地”體驗(yàn)了使用GAI輔助學(xué)術(shù)研究的長短優(yōu)劣。我們體驗(yàn)的結(jié)論是，一方面，決不能無視這一新型工具的價(jià)值和意義，GAI正在為人機(jī)合作進(jìn)行知識生產(chǎn)提供新引擎和新平臺而進(jìn)入新的階段，尤其是它蘊(yùn)含的無限可能性，預(yù)示了人類以后的學(xué)術(shù)研究及知識生產(chǎn)能力乃至其他方面的能力，將由人機(jī)合作或人機(jī)融合的水平或方式來決定。其中，智能機(jī)器或工具的作用將會越來越重要，它對人的知識生產(chǎn)所能提供的幫助也會從更多的方面展開。例如，GAI由于改變了內(nèi)容生產(chǎn)的邏輯及形式，當(dāng)其與其他數(shù)據(jù)庫和AI系統(tǒng)相聯(lián)結(jié)后，就會生成更符合不同偏好的個(gè)性化內(nèi)容，由此形成的知識文本更有可讀性或共享性^[7]。又如，在線教育和在線咨詢等通過GAI的介入，可以提高其個(gè)性化滿意度，像ChatSonic這款GAI產(chǎn)品，就可以通過其15個(gè)以上的個(gè)性化頭像來幫助人們進(jìn)行量身定制的“專家對話”，類似于通過與“私人教練”交談來創(chuàng)建一個(gè)個(gè)性化的鍛煉計(jì)劃^[10]。此外，目前的ChatGPT和“文心一言”還可以通過與用戶進(jìn)行友好和幽默的對話、生成詩歌和故事等，來幫助人們在知識生產(chǎn)過程中增加工作樂趣和消除疲勞，使工作變得輕松而有趣^[11]。凡此種種，使得生成性人工智能技術(shù)有時(shí)被描述為類似于蒸汽動力、電力和計(jì)算機(jī)的通用技術(shù)，因?yàn)樗鼈兛梢陨羁痰赜绊懺S多行業(yè)和領(lǐng)域^[12]。

另一方面，從現(xiàn)實(shí)效果來看，無論是ChatGPT還是“文心一言”，目前它們作為GAI的代表性產(chǎn)品，還未能達(dá)到令人完全滿意的水平，其功能還限于可以便捷地為我們補(bǔ)充一些知識、提供經(jīng)過整合與濃縮的資料。它們可以在思路和視野上對我們的知識生產(chǎn)形成一定的啟示，但至少在目前還不能高估它的作用，尤其是它對于學(xué)術(shù)研究型知識生產(chǎn)的更多或更實(shí)質(zhì)性的幫助還不夠充足，僅僅依靠它來匯集既有的研究成果或進(jìn)行文獻(xiàn)綜述，也是極為有限的，更遑論將學(xué)術(shù)研究或知識生產(chǎn)的主干部分寄托于ChatGPT這類工具上。換句話說，不能因?yàn)镃hatGPT之類在眼下可以幫助學(xué)生完成規(guī)范化的作業(yè)、可以幫助文秘人員完成標(biāo)準(zhǔn)化的文案、可以幫助程序員編寫簡單的程序，就將其定性為“知識生產(chǎn)方式的革命”或“學(xué)術(shù)研究方式的突破”，至少在目前這樣的評價(jià)還言過其實(shí)、為時(shí)尚早。

可以說，ChatGPT和“文心一言”等智能工具對于學(xué)術(shù)研究型知識生產(chǎn)來說還是輔助性的，人的主導(dǎo)性地位仍是不可或缺的。它們可以在一定程度上為我們充當(dāng)永遠(yuǎn)不知疲倦的“資料員”“文案員”甚至“答疑解惑的咨詢員”，在其他領(lǐng)域還被形容為“助教”“副駕駛”等。例如，在其作為“資料員”時(shí)，可以為我們搜索、整理、歸納和濃縮資料，把浩如煙海的資料進(jìn)行加工與整合，承擔(dān)大量繁重而初步的準(zhǔn)備工作，并輔之以其他功能來大大提高研究人員的閱讀和寫作效率，由此降低知識生產(chǎn)的人力消耗和時(shí)間成本，直接或間接提高知識生產(chǎn)的效率和能力。

還可以說，GAI中的人機(jī)合作正在不斷拓展和推進(jìn)人機(jī)協(xié)同和交互學(xué)習(xí)，并在這個(gè)過程中實(shí)現(xiàn)多方面的互助互補(bǔ)。在筆者提供的體驗(yàn)性案例中，可以看到人機(jī)交互中的多方面互助互補(bǔ)，如資料掌握上的互相補(bǔ)充：GAI對資料的掌握限于來源的渠道并不齊全，而人（尤其是作為個(gè)體的研究者）限于時(shí)間和精力也常常掌握不全，此時(shí)就需要互相補(bǔ)充，形成盡可能全面的視野。又如知識上的互相補(bǔ)充：GAI幾乎無所不知，但也由于常識的缺乏而生編硬造一些“知識”，具有不可靠性，此時(shí)就需要人的常識來加以糾偏；而作為個(gè)體的人則由于學(xué)習(xí)的時(shí)間和精力有限、記憶有限，也不可能懂得研究時(shí)涉及到的多領(lǐng)域知識，此時(shí)也需要廣博到幾乎“全知”的機(jī)器來提供知識補(bǔ)充。再如思路上的互相補(bǔ)充：機(jī)器可以通過抓取全網(wǎng)的信息來將某一學(xué)術(shù)問題的既有研究思路加以列舉，而人則在此基礎(chǔ)上接受啟發(fā)，進(jìn)而提出新思路，由此實(shí)現(xiàn)思路的新拓展。在上述互補(bǔ)的基礎(chǔ)上，兩者之間最后達(dá)成的是優(yōu)勢互補(bǔ)：機(jī)器具有快速和大量生成新內(nèi)容的優(yōu)勢，為學(xué)術(shù)研究增加量上的豐富性，但這些生成都屬于“從1到n”或“有中生有”的生成，而不是“從0到1”或“無中生有”的生成，而人則能進(jìn)行這種無中生有的生成，這才是真正的創(chuàng)造或拓新，才是學(xué)術(shù)研究上質(zhì)的突破^[13]。由此，人機(jī)之間也可以形成生成能力上的優(yōu)勢互補(bǔ)，借助這種互補(bǔ)就能在學(xué)術(shù)研究中形成更強(qiáng)大的知識生成能力，在學(xué)術(shù)成果的質(zhì)和量上獲取“雙豐收”，這無疑也意味著人類學(xué)術(shù)能力的新進(jìn)化。

總之，本文案例展現(xiàn)的體驗(yàn)式應(yīng)用和研究，可以看到ChatGPT和“文心一言”之類的GAI對我們學(xué)術(shù)研究和知識生產(chǎn)能力的增強(qiáng)是空前的，它們確實(shí)是一種具有新功能的新工具，一種能對人類知識生產(chǎn)提供更多幫助的新手段。學(xué)術(shù)研究需要在廣泛啟發(fā)下獲得新思想和新見解，GAI為此提供了一種新的開啟思路的路徑，使人可以從機(jī)器伙伴那里獲得啟發(fā)和幫助，從而為我們開辟了知識生產(chǎn)的新途徑。它遠(yuǎn)不能替代人的學(xué)術(shù)研究，但可以成為一個(gè)新“幫手”，尤其是在提高了有效使用它的技巧（如善用提示手段）的情況下，就更能開發(fā)其助力知識生產(chǎn)的潛力。當(dāng)然，目前它仍有許多不足，并未引來一場知識生產(chǎn)方式的革命，也沒有造成學(xué)術(shù)研究的顛覆性改變?？梢哉f，目前人機(jī)合作的知識生產(chǎn)仍舊是“機(jī)器助人”而不是“機(jī)器換人”，所以，對于AI代替人的擔(dān)憂至少在真正的知識生產(chǎn)領(lǐng)域還不足為慮。鑒于此，我們可以將其作為輔助工具而透明地使用，無需過度地依賴它們，也不必對其抱太高的期望。毋容置疑，這些工具的不足和缺陷是會被不斷改善的，今后的知識生產(chǎn)乃至人類的其他活動都可以被功能更強(qiáng)大的人工智能越來越深度地介入，它們會不斷優(yōu)化我們的使用體驗(yàn)，做越來越多的事情。但即使如此，僅靠它們也無法為我們生成真正具有原創(chuàng)性的學(xué)術(shù)成果，即進(jìn)行從0到1的知識生產(chǎn)或思想創(chuàng)造。由此延伸的問題是，當(dāng)更強(qiáng)版本的GPT出來后，隨著其生成能力的提高，智能機(jī)器是否可以獨(dú)立地進(jìn)行知識生產(chǎn)？知識生產(chǎn)中的原創(chuàng)性工作是否也會發(fā)生“機(jī)器換人”的現(xiàn)象？一旦發(fā)生這種情況，對人意味著什么？人類是否會允許這種情況的發(fā)生？這些問題引發(fā)了當(dāng)前關(guān)于是否應(yīng)該暫停訓(xùn)練和研發(fā)GPT-4以上大語言模型的激烈爭論。這表明，人類如何在維持自身主導(dǎo)性和原創(chuàng)力的前提下，與GAI建立既分工又合作的人機(jī)互補(bǔ)與協(xié)同關(guān)系，將其始終定位為“助手”而不是“槍手”或“替身”，從而始終保持對人作為知識生產(chǎn)主體的足夠警醒，將是我們在迎接人工智能不斷有所突破時(shí)需要持續(xù)探究的問題。

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Function analysis of generative artificial intelligence in

knowledge production：

Exploring the experience of digital labor with ChatGPT and ERNIE Bot

XIAO Feng

（School of Marxism， Shanghai University， Shanghai 200444， China）

Abstract：ChatGPT and ERNIE Bot， as new products of generative AI， have created a new form of human-computer cooperation in knowledge production （especially academic research）. Taking exploring the meaning of digital labor as an example， we can obtain the answers provided by machine intelligence through man-machine question and answer， and show the new function of ChatGPT and ERNIE Bot to assist people in academic research， thus forming a new knowledge production model of human-computer cooperation. In this mode， machine intelligence provides efficient assistance to human knowledge production in providing resource summarization and simple text production， and makes this assistance more targeted and timely through human-machine Q&A interaction. Through a specific examination of machine generated content and a deep experience of the practical use of these two generative AI new products， it can also be found that their obvious shortcomings and limitations are particularly reflected in the limitations of training datasets and accessible academic resource databases. There is still a significant gap between the comprehensiveness and accuracy of the summarized knowledge results and human requirements， and it cannot replace human original knowledge innovation. In view of this， it is necessary to rationally view the functions that intelligent machines can play in human knowledge production. It is necessary to predict the significant impact and positive significance of this new human-machine collaboration method on the future direction of human knowledge production in a forward-looking manner， and also to leverage the role of good people in using prompt words and other aspects based on the current working mechanism of generative artificial intelligence. Through human initiatives， the potential of intelligent auxiliary systems can be mobilized. There is a reasonable division of labor and harmonious complementary cooperation between humans and machines to assist in the development of academic research-oriented knowledge production activities， and to always maintain sufficient vigilance towards humans as the main body of knowledge production.

Keywords：ChatGPT; ERNIE Bot; human machine cooperation; digital labor; generative AI（GAI）

（編輯：李春英）