被人工智能激活的哲学

1982年11月29日，刘文英在《光明日报》发表了《〈列子〉对“人工智能”的猜想》一文，将当代人工智能与中国古代思想联系起来。刘文英引用《列子》书中的一个故事：周穆王西巡时，工匠偃师向穆王献上一个能够行走、跳舞像人一样的“倡者”，结果倡者在跳舞时同穆王侍妾眉目传情，惹得穆王大怒，欲将“倡者”处死。偃师只得将“倡者”拆解，证明它不过是由革、木、胶、漆等材料制成的机器。刘文英总结道：“机关生人灵”，机器也可以产生意识。如果说图灵测试关注语言与推理，那么列子测试关乎情感与行为。二者对于人工智能来说，都是必需的。

在刘文英看来，机器可以产生意识、智能。但归根结底机器智能还是人类智能的延伸，因此我们不必过于担忧，人类始终可以控制机器。这里提出了两个问题，第一，机器到底有没有意识、智能？第二，应该如何看待人类与机器的关系？列子的寓言警示我们，在科学家“献上”像人一样的机器之前，需要考虑人机如何相处的问题。第二个问题显然更具紧迫感。但第一个问题更根本，是目前争议最为激烈的问题。

哲学界对机器是否具有意识存在两种截然对立的观点。一种观点认为，机器没有意识或自我，意识必须以生物基础为前提。人类具有生物机制，可以自我调节、反馈，因此具有意识。另外一种观点则主张，机器具有意识、自我，意识并非生物特有，只要机器的行为表现足够接近人类，例如可以对话、推理、解决任务，乃至欺骗，它就可以被认为拥有意识。这种对机器意识的争议不仅在哲学家之间呈现极端对立的状态，在科学界亦是如此。辛顿认为机器已经具有了意识，在能力上远远超过人类，甚至具有了自主性，因此当前最大的威胁就是人工智能，必须对人工智能开发进行严格管控。杨立昆、李飞飞等则认为目前的大语言模型尚无法真正理解世界，推理模式相较于人类仍处于初级阶段，还不具备“真正的智能”。无论如何，技术迭代的加速让机器意识的讨论陷入两极对立的僵局。这种“撕裂”现象与近期国际政治领域内的“撕裂”现象颇为类似。或许当前政治思想、科技思想、哲学思想的极端化，和近代政治、科学、哲学所给定的基本范式遭遇危机相关。

人工智能这一全新存在的出现，给启蒙时代以来的哲学—科学框架带来了挑战。它迫使我们重新审视笛卡尔式“心物二元论”这一现代哲学的基本框架。然而，这并不意味着哲学失去了存在的价值，而是哲学需要在新的时代背景下再次出发，以回应人工智能所激发的全新问题。面对僵局，我们需要区分两类问题：一类是根据科学规定的哲学问题，另一类则是被科学所激活的哲学问题。从第一类问题来看，自笛卡尔以来，“身心问题”成为世界图景机械化之后的产物。人类心智能否被自然科学完全解释的问题是科学发展逼迫出来的问题。对人类心智的解释可能来自上帝，也可以采用物理学、化学、神经科学加以解释。这两种路径是被科学框定的——要么科学只能解释物质，将心灵留给上帝；要么科学不仅能解释物质，也能解释心智。

传统的二元论和科学图景之间存在冲突。作为物理科学的形而上学——物理主义虽然遵循了科学的发展步伐，却无法解释人类的主观感受。这种局限性促使近十几年来泛心论逐渐成为第三条道路，泛心论认为万物在基本层面都有某种意识经验，这一观点不免让人们想到亚里士多德、斯宾诺莎、莱布尼茨等传统哲学家。这种从二元框架的“抽身”“退步”是哲学的发展。“退步原来是向前”，心灵哲学在不断寻找一个新的空间。例如，达马西奥讲“笛卡尔的错误”，菲利普·高夫讲“伽利略的错误”。他们看到量化科学的局限和人类生活具有不可还原的质性维度。心智哲学中对“心智”的定义在不断演变，心智哲学研究心灵和身体的关系。洛尔（E. J. Lowe）认为心智哲学研究经验主体和周遭世界的关系，这一扩展实际上包含了更多维度的思考。从科学观点看，我们始终无法摆脱笛卡尔框架的束缚。当代的物理主义和二元论实际上依然依托于这个框架，这或许是导致哲学危机的根源之一。泛心论可以说是走出哲学框架的一种尝试，虽然存在一些内在的困难，仍然不失为一种选择。

第二类是被科学激活的哲学问题，在不同的时代有不同的面向，例如道器关系、真实性、万物的多样性、世界的多重性等，都应该放在被科学激活的问题之中。重要的还有人生意义问题，科学似乎给我们创造了更好的生活，但我们却变成了“空心人”，信息获取越多烦恼越多。存在问题、意义问题等在人工智能时代有了新的理解。如果我们仅以科学视角来定义哲学，将科学的标准作为哲学的唯一标准，那么哲学发展的空间就比较小了。然而，若能从科学激活的哲学问题出发，那么哲学具有广阔的空间。被科学所激活的问题，是规定之外的意外。《列子》的寓言展示了两个不同的问题，一个是“偃师造倡”的问题，另一个是“偃师献宝”的问题。就像偃师的“造倡知识”并不能帮助他预料到周穆王的愤怒一样，科学所规定问题中的知识解决不了被科学所激活的问题。不管根据什么样的原理造出什么样的机器，都面临人机共生问题。陈少明教授探索道器关系，指出货币和鼎都有特定的功能，流通、交换或祭祀是特定的“器”。机器也是“器”，但非专门之器。以大语言模型为基础的ChatGPT和DeepSeek可以回答人类提出的任何问题。机器成为我们这个时代最重要的“器”。如何理解“机器”与我们的关系，也许是这个时代最为重要的问题。

匹兹堡学派哲学家塞拉斯为此提供了一个讨论的基本框架，他区分显明图像和科学图像，在显明图像中，基本对象是人和周边世界的存在物；而在科学图像里是不可观测的理论实体。物理主义正是科学世界观的立场。物理学只从物理学角度去切中物理特征，但丢失了另外一部分特征。因此，需要转换视角，通过日常语言或者生活经验来分析，在显明图像中获得理解。例如，维特根斯坦或其他哲学家尝试在常识的世界中理解人和周边世界的关系。与显明图像和科学图像对应的是两种问题——理解问题和理论问题。前者源自日常感知和其相应的观念，后者则指传统的科学和哲学理论。机器有无意识取决于两个方向的回答：一个是理解问题，一个是理论问题。一方面，如果我们制造的人工智能产品越来越有主动性，越来越能完成更多任务，它将极大地影响我们对何谓“意识”的理解，这是理论的发展对理解的影响。另一方面，如果这些智能产品进入我们的生活，就像宠物成为家庭成员一样，它们会引发我们的情感投入。继而我们也会对人工智能提出一种全新的哲学论说。

但是，目前关于人工智能的理解仍然基于日常的理解和传统的理论。我们每个人接触到的人工智能产品所产生的经验和认知边界，让未来以想象或理论的方式进入到我们的理解中来，也许会出现一种新的AI哲学，而这正是人工智能所激活的哲学。传统哲学缺乏解释人工智能的理论，何况传统的理论也基于前人有限的经验认知。地方性的经验和历史性的理论无法解释和回应当前人工智能的迅速发展。彼得·德鲁克说：“动荡时代的最大风险不是动荡本身，而是意图以昨日的逻辑来应对动荡。”

作者系山西大学哲学学院教授

来源 ： 中国社会科学报

责任编辑： 王志强

新媒体编辑：张雨楠

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