[ DOI ] 10.19764 / j.cnki.tsgjs.20240738

[本文引用格式] 任明.計算思維視角下的勞動者數(shù)字素養(yǎng)[J].圖書館建設，2024（3）：34-36.

1 背 景

隨著大數(shù)據的快速發(fā)展，我國已成為名副其實的數(shù)據大國，并在穩(wěn)步邁向數(shù)據強國。在激活數(shù)據要素潛能、將我國龐大的數(shù)據規(guī)模優(yōu)勢轉化為數(shù)據價值優(yōu)勢的進程中，勞動者的數(shù)字素養(yǎng)發(fā)揮著至關重要的作用。數(shù)字素養(yǎng)作為數(shù)字時代生存所需的一系列技能，使公民能夠充分利用數(shù)字技術創(chuàng)造價值[1]。隨著數(shù)字技術、數(shù)字平臺等日益普及的應用，勞動者需要具備相應的數(shù)字素養(yǎng)，才能有效地完成工作任務[2]。埃森哲[3]預測，到 2030 年，全球 75%的知識工作者每天都要與由基礎模型支持的應用程序、服務或代理進行互動。當然，數(shù)字素養(yǎng)不等同于使用數(shù)字設備、平臺和應用的能力，更重要的是能深刻理解數(shù)據要素的價值，在各自的工作環(huán)節(jié)中以不同的方式為推動基于數(shù)據的價值創(chuàng)造作出貢獻。為此，勞動者需要在思維、觀念、能力等方面全面提升自身的素質，以適應不斷演變的外部環(huán)境。

2 計算思維的方法論

計算思維作為數(shù)字時代勞動者應具備的基本素養(yǎng)，其培養(yǎng)具有核心意義。計算思維這一術語是時任卡內基梅隆大學計算機科學系教授周以真（Jeanette M. Wing）[4] 在2006年首次提出的，她認為計算思維是“像計算機科學家一樣思考”的能力，這種能力不僅僅涉及計算機編程，更重要的是在多個抽象層次上思考。這將成為人人都使用的一項基本技能，就像閱讀、寫作和算術這些技能一樣。具體來說，計算思維是以系統(tǒng)的方式來解決問題的思維過程，這個過程的核心是找到合適的計算模型，以此來表述問題并制定可自動執(zhí)行的解決方案[5]。在遇到復雜問題或新問題的情況下，有可能需要研究發(fā)明新的計算模型，此時的計算思維就成為一種研究活動。

計算思維提供了一套系統(tǒng)的方法，使勞動者有效地理解、分析、解釋、利用數(shù)據，并據此來解決問題、做出決策、創(chuàng)造價值。目前，對于計算思維的方法還沒有明確的共識，谷歌提出的計算思維的四種核心方法廣為人知，具體包括分解問題、模式識別、抽象化、算法設計。這也在一定程度上體現(xiàn)了以計算思維解決問題的過程：首先，將復雜的問題分解成一系列較小的、更容易處理的子問題；其次，在分析這些子問題時，識別其中的模式和關聯(lián)；再次，對問題進行抽象建模；最后，設計解決這些問題的步驟或規(guī)則，即算法。算法有助于高效編寫計算機程序，使問題通過計算機自動執(zhí)行的方式得到解決。這四個核心方法構成了計算思維的基礎，建立這些能力使我們能夠清楚地理解自動化解決問題的內在機理。

3 計算思維在數(shù)字勞動中的作用

伴隨大數(shù)據和人工智能時代的到來，數(shù)字勞動成為新型的勞動形式，并成為推進經濟高質量發(fā)展的主要動力。數(shù)據是數(shù)字勞動中的重要組成部分。一方面，數(shù)據作為勞動對象，是產業(yè)鏈條上的基礎產品和原材料[6]；另一方面，數(shù)據亦是勞動工具的重要組成，基于大數(shù)據的算法、軟件服務等作為物質中介使勞動者將自身勞動傳遞到勞動對象上，從而提高信息與服務的集中效能和配給效率[7]。從這兩種角色出發(fā)，我們可以看到兩大類數(shù)據相關的勞動：一類從事數(shù)據加工處理，另一類從事算法和工具的開發(fā)，計算思維在這些數(shù)字勞動中都發(fā)揮著重要作用。

數(shù)據加工處理主要是從數(shù)據中提取有價值的信息和規(guī)律。在大規(guī)模數(shù)據的處理中，大量體力和腦力的重復性、程序性勞動被自動化的算法取代。在這一過程中，勞動者常需要使用算法、模型和工具，系統(tǒng)地分析數(shù)據，發(fā)現(xiàn)模式，從而更加高效地解決問題。使用計算思維，勞動者可以從具有一般性、具有抽象意義的層面上思考問題，不局限于具體問題的細節(jié)，從而更深刻地認識數(shù)據中所蘊含的問題的本質。具體來說，分解問題賦予我們處理復雜數(shù)據集的能力，有助于清晰地簡化和理解問題；識別模式和抽象化使我們能夠從具體數(shù)據中提取共性特征，形成抽象化的概念或模式，將特定情況下的認識轉化為更有泛化意義的洞察力，這是數(shù)據分析的核心?？梢姡瑪?shù)據加工、算法邏輯、分析思維等隱性知識和思維組織技能，已逐漸成為勞動力的內在要求[8]。計算思維是數(shù)據加工處理工作中創(chuàng)造新勞動產品的關鍵能力。

算法和工具的開發(fā)主要是設計能夠解決特定類型問題的方案。在這一過程中，勞動者是算法、模型和工具的創(chuàng)造者，他們極大地依賴計算思維能力來開展工作。這一過程通常是在抽象層面上考慮問題及其解決方案，抽象思考能夠幫助勞動者定義算法的邏輯結構，從而有效地處理各種具體數(shù)據。而且，抽象思考激發(fā)創(chuàng)新力，有助于從現(xiàn)有工作中發(fā)現(xiàn)新的可能和創(chuàng)意。以近年來人工智能發(fā)展的前沿——深度學習為例，這是一種強大的機器學習技術，使用多層神經網絡來模擬人腦結構，通過學習樣本數(shù)據的內在規(guī)律和表示層次，使機器能夠像人類一樣具有學習能力。深度學習強調數(shù)據的表征學習，為了使機器理解復雜的文字、圖像和聲音等數(shù)據，通過逐層的特征變換，將初始的“低層”特征表示轉化為“高層”特征表示，再使用簡單模型完成復雜的分類等學習任務。與傳統(tǒng)機器學習使用人工構造特征的方式相比，深度學習使用多重非線性變換，對數(shù)據進行高層抽象，從而捕捉到數(shù)據中復雜的、隱含的關系?？梢?，從事算法和工具開發(fā)這類工作，對勞動者的計算思維能力顯然有更高要求[9]。尤其在當前大語言模型和生成式人工智能技術迅速發(fā)展的當下，勞動者在技術實踐中也面臨著諸多挑戰(zhàn)，如如何改進算法、理解可能會產生的錯誤、識別和糾正數(shù)據中存在的偏差、解釋模型的輸出等。解決這些難題需要勞動者具備邏輯思維能力、批判性思維和創(chuàng)造性思維等高階思維能力。

4 以計算思維為核心全面提升勞動者數(shù)字素養(yǎng)

數(shù)據要素的特殊性和復雜性對勞動者提出了多樣化的要求。數(shù)據的價值增值過程，不僅涵蓋了數(shù)據加工處理、數(shù)據產品生成以及相應的算法設計活動，還包括了對接市場需求、在具體場景下的數(shù)據賦能，以及進一步與資產要素協(xié)同融合、形成數(shù)據資本的增值過程[10]。目前，我國正積極推進數(shù)據要素市場化改革，亟需探索形成一套兼顧中國國情需求和數(shù)據要素特殊規(guī)律、有效回應行業(yè)痛點難點問題的綜合配套改革方案，以有效引導和促進數(shù)據要素市場的發(fā)展，規(guī)范數(shù)據交易和流通，促進數(shù)據的價值釋放，提升數(shù)據要素配置效率。在這一背景下，需要堅持安全與發(fā)展并重的理念，以計算思維為核心全面提升勞動者數(shù)字素養(yǎng)。

一方面，勞動者應當具備對數(shù)據要素價值的敏銳洞察力。計算思維不僅是解決問題的能力的體現(xiàn)，還是個體適應數(shù)字化環(huán)境與數(shù)字技術更迭的認知心理能力[11]。對于數(shù)據要素價值的洞察力不僅限于對數(shù)據本身的理解，更重要的是能夠在具體場景中認識數(shù)據的潛力和價值，精通如何有效利用數(shù)據來促進社會和經濟的發(fā)展，從而確保各方面管理和支持能夠在變革中適應我國國情的需要，適應不斷變化的市場需求。

另一方面，勞動者必須樹立強烈的數(shù)據安全意識和法律意識。計算思維使我們能夠從數(shù)據中發(fā)掘情報，但對于那些對國家安全戰(zhàn)略具有重大意義的情報，數(shù)據的關聯(lián)分析、情報生成與感知也可能帶來潛在的安全威脅[12]。因此，必須加強勞動者的數(shù)據安全意識和法律意識，確保數(shù)字勞動的合法合規(guī)，及時發(fā)現(xiàn)并應對潛在的數(shù)據安全風險，采取有效的風險治理措施，共同營造合法有序的數(shù)據要素市場環(huán)境。

隨著數(shù)據要素市場化改革的不斷推進，勞動者的數(shù)字素養(yǎng)提升變得尤為迫切。在此過程中，每位勞動者都需積極適應數(shù)字化時代的新要求，持續(xù)培養(yǎng)計算思維能力，提升對數(shù)據要素價值的敏感性和洞察力，并強化數(shù)據安全意識和法律意識。同時，政府和各類組織應提供必要的培訓和支持，確保勞動者具備勝任其工作的能力，推動數(shù)字社會和數(shù)字經濟的健康可持續(xù)發(fā)展。通過這些措施，我們能夠充分發(fā)揮我國海量數(shù)據規(guī)模和豐富應用場景之優(yōu)勢， 激活數(shù)據要素潛能，做強做優(yōu)做大數(shù)字經濟，增強經濟發(fā)展新動能，構筑國家競爭新優(yōu)勢。

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[作者簡介]

任 明 中國人民大學信息資源管理學院副教授、博士生導師，研究方向為大數(shù)據分析、人機協(xié)作智能、數(shù)據要素市場。E-mail：renm@ruc.edu.cn。

[收稿日期：2024-04-11]