刘伟兵：人工智能可以代替人们阅读吗

　　当下，许多人工智能大模型产品可以帮助人们快速阅读完一篇文献、一本书。人们只需将要阅读的作品上传至人工智能大模型产品，就能快速得到对该作品的“阅读理解”。而且，人工智能大模型产品还可以根据读者不同的指令对作品进行各种视角的“解读式阅读”。如此一来，一个时代的命题就呼之欲出了，那就是人工智能可以代替人们阅读吗？可以帮助人们节省阅读时间吗？阅读在人工智能时代存在的必要性为何？

　　作为总体工人精神生产的人工智能阅读形式

　　目前，人工智能是如何“阅读”的呢？当我们将一个作品上传至人工智能大模型产品，就会出现内容的提炼、书籍大纲目录的显示、核心内容的摘要摘录等，这意味着人工智能似乎拥有“自我意识”般通过具体算法操作帮助我们快速阅读完一个作品。然而事实上，目前的人工智能产品并不具有“自我意识”，仅仅具有意识现象和意识行为。从技术层面而言，人工智能并没有成为主体，其主体性来自人工智能社会化精神生产中生产出的总体工人现象。

　　何为总体工人？马克思曾关注到在机器化大工业生产阶段，由于社会化生产会出现“总体工人”现象，工人们“只要成为总体工人的一个器官，完成他所属的某一种职能就够了”。把这一理论应用在人工智能技术逻辑之中，就表现为有的人专门从事数据采集、数据标注，有的人专门从事算法设计，有的人专门从事模型训练等。人们表面上是面对人工智能这一个体，但是在人工智能个体背后是整个人工智能产业链的总体工人。在此技术逻辑上，人工智能阅读作品并不是具有个体意识的阅读，而是“总体工人”对作品数据进行社会化精神生产，是用模型所包含的算法对作品数据进行了归纳、分析等阅读现象和行为。于是，经过人工智能阅读的作品是作为总体工人精神生产的产物。

　　此外，人工智能技术反映的是数理逻辑的确定性。这是因为，从劳动逻辑的角度，人工智能技术的劳动对象是结构化和半结构化的数据，其劳动过程依赖的恰恰是算法。算法目前大致可以区分为传统算法和机器学习两类。传统算法主要依靠预定义的规则和逻辑执行任务，虽然无法实现自我学习和改进，但是也能够在搜索、排列组合等方面发挥较大作用。而人工智能的智能关键就是机器学习技术，即能够通过学习数据而非明确的编程来作出预测和决策。当然，无论是传统算法还是机器学习，其本质都是数理逻辑的技术体现。因此，将作品上传至人工智能大模型得出的“阅读”结果，是数理逻辑的产物，并不存在个体感性的感悟、灵感、体会、情感等偶然性内容。传统阅读方式带来的是“一千个读者有一千个哈姆雷特”，而若运用人工智能进行“阅读”，只能导致“一千个读者只有一个哈姆雷特”的确定性结果。那么，这样一种人工智能“阅读”就必然不能被称之为阅读，也不可能代替人们阅读。