贾开（上海交通大学国际与公共事务学院长聘副教授）

近日，深圳市福田区基于DeepSeek开源模型解锁70名智慧政务“新员工”的新闻成为热点。在DeepSeek所引发的舆论关注热潮中，这一新闻将公众的注意力再次引向了人工智能与人类的替代与被替代关系上。毫无意外，相关评论多体现了“历史车轮滚滚向前”的必然性焦虑，以及包括公务员在内的传统工种需要“更新升级”以迎接新工种的谨慎乐观。尽管这些观点具有合理性，但仍然过于简单化了技术创新影响社会演化的复杂性。一些观点在将人工智能技术视为“外来物种”的同时，可能也忽视了人工智能本身也是社会互动的产物，并因此仍然具有其“能”与“不能”。

从“能”的角度讲，人们已经逐渐意识到了人工智能在重复性、定式化工作中的优异表现，福田智慧政务“新员工”集中在标准化的执法文书生成、公文格式修正、民情周报日报生成等方面就是例证。不过这还不是全部，当前时代人工智能的进步使得传统上我们认为的非标准化工作同样也在逐渐变化，这又具体表现为民生诉求分拨、AI任务督办、AI招商助手等。但这真的表明人工智能“无所不能”了吗？并不尽然。

当前的这些新变化大致可以总结为两类：一是因为大量数据累积，使得传统上不能被标准化的工作在当前逐渐也能被发现一般规律，从而能够被标准化，例如民生诉求分拨正是建立在大量求助民生热线数据积累的基础上；二则是因为工作流程发生变化，将原来的非标准化工作“人为”地转变为标准化以适应技术需要，例如AI任务督办，由于技术只能督办具有明确指标的工作，因而AI在该领域的普遍使用也即意味着越来越多的工作将以明确指标来衡量。对于第一类情况而言，我们乐见其成，因其降低了“无意义工作”的负担；但对于第二类任务，我们很难同意将公务员的所有工作都指标化、定量化，这不仅不现实，其也将导致普遍性的形式主义进而“南辕北辙”。由此，当面对AI的跨越式发展时，我们要考虑的便不仅仅是“与时俱进”，同样要考虑不宜“削足适履”。

那么在面对AI技术创新时，应该如何做出选择呢？哈佛大学法学院学者罗伯托·昂格尔的回答可能具有启发性。昂格尔曾将人类工作划分为三种类型：“元规则类”是指具有明确的前置要求或条件并按此执行，“后规则类”是指在特定环境中可通过重复积累并模仿以提炼出一般特征或规律，这两种都是当前人工智能所擅长并能够替代的；但相比之下，“反规则类”活动则意味着“惊喜”和“超越”，前者代表着对尚未被重复行为的学习，而后者则是指对已形成规则的否定乃至突破。在昂格尔看来，反规则类活动永远都为人留下了空间。此时真正需要担心的便不再是AI能否替代人的问题，而是我们是否不恰当地改造了制度环境，从而压制了人的能力以使之适配于元规则或后规则类活动，后者才将带来社会创造力的整体性退化。