徐英瑾丨“现象学悬搁”对于人工智能的拷问

现象学悬搁

对于人工智能的拷问

作者丨徐英瑾

↑徐英瑾 复旦大学教授

任何一部现代西方哲学史的教材都会提到，胡塞尔的意向性理论的基本方法论前设乃是“现象学悬搁”（phenomenological epoché）。非常粗略地说，“现象学悬搁”是一种将所有对于外部世界的判断（如“地球只有月球这一颗卫星”“汉献帝刘协是东汉最后一位皇帝”，等等）的真值都加以悬置，而只讨论其在意识之中的呈现样态的哲学技术。

用胡塞尔自己的话来说，通过悬搁“而被排除出去的东西，其实只是在记号层面上发生了一种导致价位重设的变化；而经过这种价位重设后的事态，其实是在现象学领域内重新找到了其位置。说得形象一点，被放到括号里去的东西，其实并没有从我们的现象学黑板上被擦掉，而仅仅是被放到括号里去了，并由此与一个索引产生了联系……”

如何以更为明晰的方式来理解胡塞尔的上述表达呢？笔者就此给出了两重“祛魅化”重述：

第一，基于德语语言知识的重述。现在假设我们都改用德语作为哲学研究的工作语言。有一定德语知识的读者都知道，在德语中有一种时态叫“第一虚拟态”，其用法是在间接引语中给出引文，却不对引文的真假作出断定。譬如，当我说“Sie sagte, sie sei krank.”（她说她得病了）的时候，作为说话人的我并没有肯定或者否定“她得病了”这一信息是否属实（当然，在这个德语例句中，她说了那句话那一事实本身的确得到了肯定）。现在，我们不妨再作出这样一步大胆的设想：在将所有的德语语句都视为“我思”（Ich denke）这一心理模式的内容的情况下，这些语句其实都可以改造为第一虚拟态——在这种情况下，我对我所断言的内容在外部物理世界中的真假不做任何判断，而仅仅是肯定了其在我意识中呈现为真罢了（特别需要指出的是，这种意义上的“真”与一般人所言的带有自然态度的“真”不是一回事，因为支持后一种“真”的证据是带有第三人称属性的，而支持前一种“真”的证据是带有第一人称属性的）。这也就是胡塞尔的“现象学悬搁”试图达到的效果。

如果有读者因为不熟悉德语，而无法把握上述重述的精神，那么不妨请移步查看下面这一并不预设读者外语知识的重述：

第二，基于语言哲学的重述。熟悉语言哲学发展的读者都知道，带有命题态度的语句是否可以用外延主义的框架来处理，一直是困扰像蒯因（W.V.Quine）这样的语言哲学家的一个难题。该难题可以被简述如下：我们知道，如果“曹操在官渡打败了袁绍”是真的，那么“曹孟德在官渡打败了袁本初”也肯定是真的，因为这两句话描述的是同一个历史事件。现假设张三从历史书上读到了“曹操在官渡打败了袁绍”这一条记录，并相信之；并假设他并不知道曹操的表字是“孟德”，而袁绍的表字是“本初”——在这样的情况下，他不会相信“曹孟德在官渡打败了袁本初”这一点。那么，为何在加入“相信”这个命题态度词后，一个事件的一个真描述就推不出对于同一个事件的另外一个真描述了呢？这就说明命题态度的加入改变了语句的真值条件。

说得更清楚一点，在张三的信念系统中，他是无法与“曹操本人”发生联系的，与之发生联系的乃是“曹操”这个名字，以及他所读过的历史书中提到的那些描述。所以，曹操本人实际做了什么，与张三的信念形成过程是没有什么关系的，重要的是什么样的关于曹操的信息被“喂”给了张三。现在我们就本着这一思路，不妨再作出一步更大胆的设想：如果所有呈现在吾辈面前的命题内容都可以加上“我相信”这样一个命题态度，那么由此构成的以“我相信P”为结构的新语句的真值条件就会与“P”的真值条件脱钩。

由此，我们也就完成了“现象学悬搁”的操作。

↑胡塞尔

读到这里，有的读者或许会问：我们为何要跟着胡塞尔，给出一种基于第一人称的对于世界描述的改写呢？这样做对AI研究又有什么好处呢？

对于这个问题的回答其实很简单。如果你要制造出一个具有足够丰富的行为输出种类的人工智能体，那么它就必须要有足够丰富的心理状态——也就是说，在该智能体记忆库中储藏的信息并不是以某种机械的、外在的方式被摆放在那里的，而需要与以特定心理装置相互配合的方式而被预先加以裁剪（这又好比说，进入炼钢厂流水线的铁矿石需要事先经过某种预处理，否则就会磕坏机器）。而人类心理装置的一个基本属性就是：它在单位时间内只能处理相对有限的信息，因此，它不可能将外部世界中客观存在的海量信息以一种不经裁剪的方式纳入自己的“加工流水线”。从这个角度看，胡塞尔所说的“现象学悬搁”，在实质上便是一种“信息减负”作业：换言之，经过这种操作，在自然态度中对于外部对象的实存设定所需要的大量信息（比如对于“曹操本人到底做了些什么”的系统化探究所带来的巨额信息量），便会通过“可显示性”的要求而得到有效的压缩。

读者或许会问：在AI设计中进行这种的“现象学操作”，难道不会导致系统产生偏见吗？难道我们需要建造一台具有偏见的机器吗？

这里的回答是：其实我们别无更好的选择。说得更清楚一点，从逻辑上看，以“是否具有偏见”以及“是否能够自行修正偏见”为两大基本指标，我们只有如下四个选项可选：

选择一：建造一台具有偏见但无法修正自己偏见的机器。

选择二：建造一台具有自己偏见但可以自行修正自己偏见的机器。

选择三：建造一台没有偏见且不需要修正自己偏见的机器。

选择四：建造一台没有偏见且可以改进自己偏见的机器。

“选择四”显然是不符合逻辑的，因为一台在自身的知识储备中没有偏见的机器是不需要修正自己的偏见的。

而这就逼迫我们走向“选择三”。但“选择三”又过于理想化了，因为现有的主流的AI研究——无论是基于符号AI技术路线的专家系统还是以深度学习为代表的机器学习——都很难保证系统获得的知识是可以豁免于进一步修正的（请参看第二、第三讲）。

说得更一般一点，AI系统与人类一样，都是“有限存在者”，而这一点就使得其所获得的信念系统肯定会与世界本身有所偏差（更何况目前AI系统知识库中的信息的真正来源，其实就是同样作为“有限存在者”的人类）。这种情况就又逼迫我们走向“选择一”。

但“选择一”显然不能导致一种让用户满意的AI设计方案，因为用户自然是希望系统能够自行修正自身的偏见。而这种来自用户的要求又将我们导向了“选择二”。而该结果也恰恰是与胡塞尔的“现象学悬搁”的理论指向相向而行的：因为胡塞尔的相关哲学操作既保证了现象学主体能够获得一种与客观真理的获取方式不同的真理获取方式（站在“自然态度”的立场上看，这种“真理”无疑就是偏见），又没有阻止现象学主体能够以相应的意识操作步骤来获取“偏见度”稍低一点的新信念。

作者｜徐英瑾

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