知识治理的基础——知识作业工效及其研究意义(2)
2015-11-20 01:00
导读：知识作业过程的研究固然复杂，但从目前的“人工智能”和“脑力劳动机械化”的研究现状来看，深进人脑思维过程对知识作业进行研究仍然可行。所谓“
知识作业过程的研究固然复杂，但从目前的“人工智能”和“脑力劳动机械化”的研究现状来看，深进人脑思维过程对知识作业进行研究仍然可行。所谓“脑力劳动机械化”是由首届国家最高科学技术奖获得者吴文俊院士提出的：“用机器代替体力劳动作为人手的延伸可以称之为体力劳动的机械化，用某种设备代替脑力劳动作为人脑的延伸可以称为脑力劳动的机械化”。它实际上是人工智能的一个方面。从目前看来，人工智能的研究正在不断取得突破性的进展。人工智能就其本质讲是对人们已知的、有规律性的思维和行为的模仿，知识作业中人的思维和行为正有此规律性，因而从某种程度上讲人工智能事实上已经对知识作业过程进行了模仿，而这一模仿必然建立在对脑力劳动作业过程进行研究并终极标准化、程序化的基础上。由此，我们可以预见，知识作业的过程固然复杂，但打开知识作业过程这一黑箱，深进黑箱进行研究，把黑箱变成“灰箱（grey box）”以至“白箱（white box）并非不可能之事。
2． 知识作业工效学研究的技术思路。
如何进行知识作业的工效学研究？追寻治理学和工效学的发展史，人们可以发现：100多年前，泰勒（Taylor）的“时间-动作研究”(time and motion studies)建立了以时间和动作研究设立的工作标准，推动了治理各项工作科学化进程，开工效学研究之先河并使传统的经验治理步进科学的殿堂。1912年著名的美国效率专家吉尔布雷思（Gilbreth）在美国
机械工程师学会上首次发表《细微动作研究》，从众多的操纵性作业活动中分离、抽取出18种一般操纵活动动作要素（简称动素）。1930年美国康奈尔大学莫金逊以一种新的概念——“工作简化”，把科学治理的技术思路由工厂作业扩大到行政事务治理、贸易、医院等各个领域。这些开创性基础研究工作，奠定了一条对作业进行“细分→简化→标准化”的研究思路，为进步作业效率和治理效率奠定了理论基础和技术思路，他们的成果至今还是治理学、工效学方面教科书的经典理论。
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100年来，沿着经典科学治理奠定的“细分→简化→标准化”研究思路，围绕着如何进步工作效率和治理效率等核心题目，研究者们深进作业过程和治理过程进行大量研究，大大进步了生产和治理效率。随着社会和科学技术的飞速发展，知识经济时代的到来使人类劳动和工作方式已发生根本性转变，以体力为主的操纵性作业的“时间——动作”分析和动作要素分析等经典理论与方法已不能满足以脑力劳动为支撑的知识作业研究的需要。然而，尽管经典科学治理与现代治理研究的对象有着本质的差异，经典科学治理深进作业过程和治理过程“细分→简化→标准化”的研究思路，还是研究知识作业（脑力劳动）工效可以鉴戒的基本学术思路。这对于知识作业工效题目的研究具有理论方法和实现技术上的继续性和延伸性，是在新的领域内的深进，也是对一般工程操纵研究在知识作业研究方面的提升与拓展。人工智能研究所取得的成就充分说明了对某些脑力劳动进行标准化研究的可行性。如同对操纵性作业的分析与研究一样，通过对知识作业过程的研究，也可以类似于“时间——动作”研究和动作要素分析的基本理论方法和技术思路为指导，分解知识作业，抽取与定义知识作业的工作要素，探讨知识作业的一般环节、程序、过程，公道地组织知识作业的工作要素并再设计标准化作业方式，以科学地进步知识作业的工作效率和基于个体工作效率的治理效率。 三、知识作业的工效学研究对知识治理的基础性意义
工效学注重通过作业过程研究来进步系统效率，其基于作业过程的研究成果曾极大地丰富了治理学的内容，很多成果成为治理实践中的基础性要求。可以预见，在知识经济时代，注重知识作业的效率研究将同样有助于这一时代的治理实践，并如同对体力劳动的作业研究是传统治理（相对于知识治理）的基础一样，知识作业的效率研究必将奠定知识治理的基础。
