“过去，转炉里铁水飞溅声的高低、火花散开的角度、车间里那一丝微弱的热感……这70多种细微的征兆，全靠五感来判断。”
58岁的吹炼工李英进（音），是浦项制铁（POSCO）为将炼铁技术传授给下一代而选拔的29位“名匠”之一。吹炼是炼钢工艺的核心环节，需向刚从高炉出来的铁水中吹入氧气以去除杂质，并将其性质转变为符合需求的钢水。工人必须仅凭火花的颜色，就能精准读出高达1600至1700摄氏度的温度，并综合考虑铁水的色泽、声响、温度及火花形态等，来决定吹氧量与时长。李英进在接受《韩民族日报》采访时表示：“技术可以通过手册传授，但那种能直观把握铁水状态的感觉，必须经过漫长时间的积累。”他补充道：“后辈们有时会因这种学习与积累的周期太长而感到吃力。让后辈们沉下心来，像与铁水对话一样去观察现场，也就是在传授技术之外，为他们注入匠人精神，我认为这个过程比以往任何时候都更为重要。”
浦项制铁自2010年代起，便持续推进“智能工厂”建设，旨在将最了解现场的技术人员的经验、直觉、知识与技术融合起来。浦项制铁相关人士解释道：“我们将决定转炉状态的关键变量数据化，并模仿拥有30年以上经验的熟练工的操作诀窍，通过深度学习推导出最佳结果。”如今，名匠的五感已智能化为“转炉一键式操作”，操作员只需按下按钮，系统便能执行最优工序。据悉，因操作员个体差异而导致的质量偏差已经消除。
韩国是制造业强国。在经济合作与发展组织（OECD）成员国中，韩国制造业占国内生产总值（GDP）的比重高居第二。凭借在全球核心供应链中确立的地位，韩国在美中贸易战和反复出现的地缘政治危机中，抗压能力不断增强。在制造业现场，有众多像浦项制铁名匠那样，通过数十年经验将感官打磨成身体记忆，凭借“隐性知识”造就世界顶尖产品的匠人和名匠。尽管人工智能（AI）在办公室与生产现场与人类协同工作、甚至取代人工的趋势已全面展开，但唯独制造业中那些看不见、听不着的隐性知识，至今仍是人类的专属领域。
支撑韩国制造竞争力的第二次婴儿潮世代(1964~1974年出生)熟练工，正迎来退休高峰。大企业把这种无法用言语或手册传授的隐性知识视为竞争力的核心，一直在研究如何保存与传承；但不少中小制造企业，连核心人员退休后一两年的光景都难以指望。这正是政府将身体习得的隐性知识界定为“国家核心资产”并着手抢救的背景。韩国产业通商资源部表示，匠人和熟练工那些未被量化的作业要领、判断标准、感官式诀窍等隐性知识难以传承，正面临随人员退休而中断、失传的危机。为此，产业部于今年4月启动了基于隐性知识的人工智能模型开发项目。这一计划颇具雄心，旨在采集汽车、造船、钢铁、机械、电子(含半导体与显示器)、生物化工、国防、 基础工艺 (铸造、模具、焊接、表面处理等)和纺织等核心领域名匠隐性知识的“非结构化数据”，主要面向面临隐性知识断层危机的中小企业。产业部将该项目的目标定为：借助凝结了制造名匠经验、直觉与判断的隐性知识，加速制造业的AI转型(AX)。项目将遴选约30个课题,每项资助16亿韩元。
把微妙的直觉判断和细腻的指尖技艺转化为数字数据，并非易事。韩国产业技术企划评价院(KEIT)负责该项目的评审与评估。难点在于：如何采集动作、声音、振动、判断这类难以量化的非结构化数据，并让AI加以学习。名匠的隐性知识背后,藏着难以言说的数据脉络,必须把彼此关联的视频、音频、图像等多模态数据按时间序列提取出来并加以清洗。KEIT制造AX扩散政策室长秦钟哲（音）解释说：“不同行业各有适合其隐性知识的数据形式。”比如在基础工艺中，铸造和表面处理在很大程度上依赖指尖触感，而这种触感又与天气、湿度等息息相关；在汽车生产线上，有的工程师能凭流水线的振动和声响判断出问题所在。海边的造船厂一到下雨，湿度便骤然升高，焊缝内部容易产生气泡、导致焊接缺陷,熟练工会据此比平时增加焊接量。秦钟哲说：“当天的天气、温度、湿度、声响、焊条的物性值等都是关联数据。在此基础上，名匠当天的作业方式与往常有何不同、过程和成品如何，都可以量化成AI能够学习的形式。借助学过名匠隐性知识的AI模型作出的‘判断’，再让非熟练工执行同样的作业，就能对比、验证两者的成品有多接近。”
政府强调，获取隐性知识旨在“保住濒临消失的核心技术”，而非“取代人类劳动”。劳动界认同这一方向，但对具体方法表示担忧。在5月12日产业部举办的隐性知识劳资意见征求座谈会上，韩国劳动组合总联盟（韩国劳总）指出：“面对全球供应链重组与竞争对手引入AI所带来的制造业危机，我们赞同政府将AI应用于制造业创新的政策方向”，但同时批评该项目在未就岗位减少等结构性变革进行社会性讨论的情况下便单方面推进。韩国劳总特别强调，需就以下问题制定对策：收集与利用隐性知识数据可能造成的企业利益垄断、提取隐性知识过程中可能引发的个人信息与隐私泄露，以及以AI优化作业模型为标准进行人事考核（如转岗、解雇等）的潜在风险。
今年4月，在庆尚南道昌原举行的隐性知识项目岭南圈说明会上，一家解决方案开发公司的朴姓代表对《韩民族日报》表示：“项目初衷虽好，但在要求名匠公开毕生积累的制造诀窍前，本应率先就社会契约或方向展开讨论。”他认为，“项目的性质看起来更像是先获取隐性知识数据，而非开发隐性知识AI模型。”在首尔召开的首都圈说明会上，也出现了类似的声音。一位与会者称：“隐性知识数据是包含公司诀窍的内部机密，分享它让我们有负担。”出席说明会的韩国名匠会会长徐完石对《韩民族日报》表示：“受雇于特定企业的行业名匠，会因保密等问题难以参与。即便参与，对于一位名匠数十年积累的庞杂隐性知识，究竟该以何种范围、何种标准进行量化采集，这一点也很模糊。”对此，KEIT方面回应：“AI无法完全替代名匠的水平。我们旨在避免由特定企业垄断，将其作为国家层面的数据来管理。而隐性知识数据的具体使用，将与提供方等协商确定。”
今年3月成立的总统直属经济社会劳动委员会下设“AI转型劳资共赢委员会”，今后将围绕AI引入带来的就业焦虑缓解、新增就业岗位、超额利润共享等方案展开讨论。韩国劳总表示，劳动者的熟练技能和经验不是单纯的数据，而是长期积累的劳动成果。推进相关工作时，产业竞争力和劳动权保护必须并行不悖。
金南一 记者
