AI 素养

08 Aug 2017

（题图来自 theagileelephant）

21 世纪的文盲将不再指那些没有读写能力的人，而是指那些不会学习、不会扬弃和不会再学习的人。

— 阿尔文·托夫勒

1. 素养的起源

「素养」（literacy）源于拉丁语「literatus」一词。这个产生于西塞罗（Cicero）时代的词汇，其字面含义为「识字的人」，通常引申为有文化的（learned）。相对的，「illiteracy」则代表「文盲」。

「素养」的关键在于理解（comprehension）能力。对于「识字」这一系统来说，其核心是阅读能力的培养，一旦掌握了字、词、句、音、义、法等复杂的语言基础技能，就可以获得全面的语言素养，包括分析推理的判断能力，准确一致的写作能力等。

从这里也可以看出，真正的素养通常是双向的交换。我们不仅要阅读，也要写作；我们不仅要消费，还要生产。

英语中的「literacy」一词直到十九世纪末才出现，这种古典的识字定义一直持续到上世纪 70 年代才慢慢结束。

2. 素养的变迁

素养总是应新兴技术而变。每一项新技术从出现到获得社会的认可，都会伴随着一项新素养的形成。

在现代语境中，素养已不再局限于阅读、写作的能力了，而是扩展到包括使用语言、数字、图像、计算机和其他基本手段来了解、沟通、获得有用知识和使用符号系统的能力，如：

• 计算机素养（Computer literacy）
• 文化素养（Culture literacy）
• 科学素养（Scientific literacy）
• 生态素养（Ecological literacy）
• 图形素养（Visual literacy）
• 数据素养（Data literacy）
• AI 素养（AI literacy）
• ……

素养的激增见证着技术的进步，也决定了社会的进步¹。

3. 数据素养

「数据素养」是大数据时代的遗产。

前几年热炒的「互联网思维」便有一项「大数据思维」，是指对大数据的认识，对企业资产、关键竞争要素的理解。其落脚点「数据资产」，是从企业战略、资产负债表的角度来看待数据，而对普通人来说，更重要的是理解和使用数据，即拥有「数据素养」，维基百科对其的定义是：

以各种方式阅读、创建和交流数据的能力。

而我认为，更为通俗的说法是：

从数据中构建知识，并将其意义传达给他人。

它不是一项孤立的素养，而是综合了数字、统计、信息和媒体等的跨界素养（transliteracy）。

对互联网行业来说，还有一个与之密切相关的词汇——「数据驱动」（data driven），指不再依赖个人直觉或经验，而是通过及时的获取、处理和使用数据作为决策依据来不断迭代和优化产品。这是一种在数据素养基础之上的实践方法论，对这一方法论最为精简的表述我认为是「Build-Measure-Learn」的数据闭环。

4. AI 素养

而不知不觉间，我们又进入了 AI 时代，这一时代与过去的最大区别是什么？

• 交互层面，过去是人来适应机器，现在是机器来适应人；
• 机能层面，过去是取代人的身体，现在是取代人的大脑；
• 认知层面，过去是认知上可解释，现在是认知上不透明；
• ……

人工智能正在全方位地改变人的生活方式，最终也必将对「人」进行重新定义。

那「AI 素养」又都包含什么呢？

在日常生活中，我们不可能要求每个人都具有创造深度学习算法的能力，但我们必须能意识到是否有过剩的人、财、物或时间被花在了重复、分类、探索、优化等类型的工作上，我们必须养成时刻思考什么可以用 AI、什么又不能用 AI 的习惯，而这些的基础是对 AI 保持正确的认知。

5. 怎样弥合 AI 鸿沟

素养产生自精英，其产生的同时也伴随着鸿沟²（divide）的形成；素养扩散向大众，对于任何技术而言，一旦有了成为素养的必要，代表着它已经成为一种被广泛接受的能力，都会经历一种民主化³（democratize）的过程；即让使用技术的权力，从精英到大众⁴。

弥合 AI 鸿沟的唯一方式是教育。虽然 AI 在社会上的普遍应用可能还需数十年，但某些职业可能短短几年之内就会消失，政府的一项关键挑战就是让受冲击行业的劳动力能重新习得新技能，为他们提供再培训的机会；而对在校学生而言，政府也应着力加强「数据素养」和「AI 素养」的培养，未来的政府官员必须理解 AI 才能制定明智的政策，未来的管理人员必须了解 AI 才能管理企业；未来的工人必须学会与 AI 共事才能避免被淘汰。

现在我唯一的疑虑是，应该什么时候把下一代放到 AI 面前接受熏陶？

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