【光明青年論壇】

　　編者按

　　“哲學是世界觀和方法論的統一。”無論是面對過去、現在，還是未來，哲學思考始終在探究人類認知的邊界。隨著人工智能時代的到來，科技與人類未來關系的認知成為哲學研究的重要視域，也促使哲學研究者們進一步反思人類的本質、人工智能的屬性以及二者之間的關系。為此，本刊特組織三位青年學者圍繞人工智能時代的哲學研究面臨的挑戰、哲學研究的不可替代性以及如何在時代中掘進等角度展開討論，并邀請專家予以點評，以期啟發更多學者對時代命題進行哲學反思與理性探究。

　　與談人

　　魏犇群 中國人民大學倫理學與道德建設研究中心暨哲學院講師

　　王 田 中共北京市委黨校〔北京行政學院〕哲學與文化教研部講師

　　趙 立 南京大學哲學學院助理研究員

　　主持人

　　本報記者 張穎天 戴寧馨

　　挑戰 人與技術關系的認知演變

　　主持人：人工智能的發展無疑給哲學研究帶來諸多挑戰，比如，在認知層面，能處理海量數據的算法模型對人的思維認知方式的挑戰。請談談在進行哲學研究時，人的主體性創造將會面臨哪些困難與挑戰？

　　魏犇群：這個問題可以從兩個層面來談，第一個是個體研究者的層面，第二個則是人類整體的層面。

　　就哲學學者的個人研究實踐來說，人工智能的發展，尤其是大型語言模型和深度學習算法的廣泛應用，確實給我們帶來了不少挑戰。首先，人工智能在信息搜索、歸納整合、分析模式等方面展現出了驚人的能力。面對人工智能的高效輸出，哲學研究者有可能對其產生過度的信任或依賴，陷入一種“原創焦慮”，進而喪失思維的自主性和原創性。其次，作為哲學研究者，當我們越來越依賴人工智能提供的現成答案時，就有可能被AI所預設的問題框架所牽制，難以發現問題之所以成為問題的深層原因和結構，最終有可能失去“深度求索”的能力。最后，哲學思考的典型圖景是嘗試進入一種“無人之境”的孤獨旅程，這當然不是說哲學思考不需要與他人對話，而是說，哲學思考需要在自我思想世界具備獨自探索的能力，但人工智能的便利可能導致哲學研究者在思考初期就引入大量的外部聲音，從而擾亂思想主體醞釀生成新思想的過程。

　　站在人類整體的角度，人工智能目前尚不足以真正威脅到人類在哲學領域的主體性創造。因為哲學思考的核心并不在于處理信息的效率，不在于對已有問題和答案的梳理與整合，而在于提出新問題或對于老問題進行重新界定，在于發現和質疑已有框架的種種預設，在于路徑以及概念上的革新。哲學創造所需要的這些能力高度依賴于人類心智的獨特性，并且這種獨特性很難還原為能被清晰表述的規則系統或者算法。因此，除非未來的人工智能發展出了與人類相當的心智，否則哲學創造依然是屬人的。

　　趙立：作為人類思想的產物，哲學的產生與發展無疑與人的創造性思維緊密相關。而人工智能作為對人類既往思想成果的高效技術整合，對當代哲學思考發起了巨大挑戰。從人工智能時代的實踐之維看，人工智能技術深度參與的全新世界圖景要求我們必須適應其演變速度、改變深度和影響廣度，在變動不居的實踐地基上進行哲學研究與思考。但是，快速演化、不斷迭代的人工智能技術使得時代要求愈發迫切而難以停留、時代特征愈發復雜而難以捕捉，因而“黃昏起飛的密涅瓦貓頭鷹”既難以靜心回望、系統沉思，也難以穿透現象、直達本質。從人工智能時代的思想之維看，現代科技的不斷突破早已使得實證科學的思維方式深入人心，而人工智能的技術思維更是展現了其強大的應用能力，從而更為劇烈地沖擊了哲學思考的意義與價值。因此，我們必須回應的問題是，人的思想活動在人工智能時代是否還有必要？還能有何作為？質言之，人的哲學思想在思考層次和思考結果上如何超出人工智能的技術邏輯，確證人類思考的獨特主體價值。這是必須搞清楚、弄明白的核心問題。

　　王田：人工智能的迅猛發展使得傳統哲學中作為理性核心的主體概念面臨多重挑戰。一是主動性和被動性的悖論。表面上看，人處于開啟人機對話的主動地位、占據主導權，人工智能作為手段不過是被動地完成任務。實際上，人類若想高效獲取信息必須以Prompt（提示詞）來向AI表達需求，提示詞越貼近人工智能語言，得到的結果就越精準。這樣一來，占據主導地位的人的語言反而要適應機器語言，出現了主動性變為被動性的悖論，進而有可能出現因AI的廣泛應用使得人類的思維和本質被控制、被異化。二是知識獲取加速化和知識增量受限的悖論。AI能夠通過輸入指令迅速整理并生成無數結果，看似使得知識總量加速增長。但通過AI獲取的是對已有知識的計算、推理和重組，人作為主體創造新知識的能力讓位于獲取舊知識，總體知識增量反而受限。并且，“哲學就是哲學史”，哲學研究尤其依賴對于哲學家與所處時代、思想發展史以及相互之間“歷時態”和“共時態”對話的長期積累過程。當人類把認知“外包”給AI并習慣“加速”獲取知識后，必然會擠壓哲學積累的空間，使閱讀、實踐和反思等能力退化。三是人與機器的身份悖論。一般認為，AI是人的各種功能器官的外在工具性延伸，并不包含理性、感情和意志的精神意識，但AI在提供便利的同時也逐漸弱化了人的理性思考、發揮主觀能動性等自主性活動，人反而成為只會發出提示語和接收推送信息的“機器”。當AI機器人索菲婭獲得法律上的公民身份，哲學必須對“人是什么”以及人的本質進行深刻反思。

　　主持人：生成式人工智能如今扮演著一定的倫理角色，對社會結構和公共秩序帶來了一些倫理問題和數字困境。請談談人工智能時代哲學研究的視域發生了哪些重要變化？

　　王田：人工智能帶來的社會困境迫使哲學反思人工智能的安全性、可靠性和公平性問題。一是數據安全性研究。大數據技術憑借數據采集、海量存儲及智能分析，可以對個體身份特征、行為軌跡和空間定位等隱私信息進行全息記錄。在缺乏有效監管機制的情況下，個人信息可能被泄露，公民的隱私權益會遭到損害。二是信息可靠性研究。AI模型有時會生成表面上具有邏輯性且語法正確的文本，但其輸出內容可能存在數據誤用、語境誤解、信息缺失、推理錯誤、無中生有等問題，還可能導致虛假信息傳播，進一步擾亂公共秩序。三是數字偏見的公平性研究。由于接觸AI的機會不均等、使用AI的能力不平等、與AI相融合的程度不平衡，“數字鴻溝”已成為不爭的事實。這些都構成了哲學研究的新視域。

　　魏犇群：生成式人工智能的迅猛發展給哲學研究的視域帶來了深刻變化。這些變化不僅體現在人工智能應用會激發出新的哲學問題，如人工智能的道德地位問題、智能駕駛的事故歸責問題、數據偏見與隱私保護問題等。更為重要的是，人工智能的出現和發展本身就會改變甚至顛覆傳統的哲學觀念和視野。在這個意義上，人工智能可以被視為一個“哲學事件”。為什么這么說呢？

　　首先，隨著人工智能的不斷進化，人與機器的區分會不停地遭遇挑戰，這就倒逼我們重新理解一系列與之相關的基礎概念，比如“意識”“理解”“能動性”“創造力”“語言”“道德”等，而對這些基礎概念的深入探究正是哲學的任務。以“理解”這個概念為例，有一種傳統觀點認為，像AI這樣的人造系統只會按照句法規則猜測下一個詞，并不能真正理解詞義，也不可能理解世界。然而，當我們看到當下生成式AI模型在博弈游戲中嫻熟地制定策略，在交流時不僅對答如流，而且還能對外部現實做出出人意料的精妙推論，我們不禁懷疑，這樣的AI自身是不是構建出了對于世界的表示系統，甚至已經能夠理解到一部分世界結構了？而這又會促使我們思考，“理解”到底是什么意思？怎樣的“理解”概念才會把人工智能從具有理解能力的事物中排除出去？也就是說，由于人工智能的出現，我們之前對于“理解”的理解已經不夠用了。其次，在人工智能被普遍應用的時代，關于技術的深層思考會構成哲學研究中的一個主要領域。也就是說，哲學的內部版圖將被重組。廣義的“技術哲學”會逐漸成為與形而上學、知識論、倫理學等傳統哲學領域并駕齊驅的新領域。此領域專門研究與技術相關的基礎議題，比如“技術如何塑造我們的生活世界”以及“應該如何理解人與技術的關系”。隨著技術哲學的發展，可以預見，哲學在未來會與科學產生更深的融合。最后，如果人工智能持續逼近人類各項能力的邊界，一個古老的哲學問題會變得愈發緊迫：人是什么，或者，人之為人的根據是什么？哲學問題具有跨越時空的普遍性很大程度上是因為它們是用抽象而模糊的概念表達的，細究起來我們常常會發現，同一個哲學問題會在不同時代或者不同的社會環境中呈現出不同的形態。因此，當我們在人工智能時代問出“人是什么”的問題時，我們不是要回到人文主義的舊圖景，而是要在人工智能技術的沖擊下重新定義人的獨特性和不可替代性。這將成為人工智能時代的哲學母題。

　　趙立：人工智能技術正在以一種不可扭轉、不可抗拒的姿態塑造著我們的時代，使得哲學研究也要對變化的時代進行持續思考與回應。比如，在跨學科對話中重思人與技術的關系問題，以及深度思考人的社會存在，考察政治、經濟與社會等諸多領域的新問題。人工智能時代人的社會生存必然遭遇新的情景、產生新的問題，例如，人工智能技術批量制造的真假難辨的信息、算法塑造的不平等鴻溝，等等。

　　審思 哲學思考何以不可替代

　　主持人：根據馬克思勞動價值論，數據要素的價值依然凝結在人類勞動中。哲學作為人類智慧之學，哲學研究也意味著人類的思維勞動生產活動。那么，應如何把握人工智能技術的算法價值與哲學價值之間的張力？

　　魏犇群：現如今，人工智能及其算法已經成為新型生產要素，可以為社會創造價值，因此有“算法價值”之說。按照馬克思的理論，價值來自人類勞動的凝結。人工智能系統雖然尚不能被算作可以勞動的主體，但其算法模型的設計、訓練、調試與優化，仍然凝結了人類的勞動。因此，目前的算法價值仍然是人類思維勞動的產物。但同樣是人類思維的產物，哲學的價值與算法價值有何區別？至少就目前的狀況來說，算法價值主要表現在信息處理上面，而哲學的價值則主要表現在批判性洞察與意義創造上面；算法價值往往體現為效率、規模、預測能力、提供現成方案等方面，而哲學的價值則體現為對問題背后的前提、框架的設定、基本概念的內涵及限度的反思。如果說目前的算法價值在于最終有望替代人類的“勞作”的話，哲學的價值則在于幫助人類在意識中把握自身的“勞動”，或者說“類本質”。因此，哲學價值無法被算法價值取代或者通約。

　　王田：人工智能技術的算法價值與哲學價值之間的張力，其理論本質是在人工智能時代對勞動價值論的再審視。人工智能作為突破性技術確實替代了一部分活勞動，產生了數字勞動新形態，改變了勞動的時空條件，并在這種顯著的替代效應下進一步提高了資本有機構成、降低了單位商品價值量，使價值實現方式發生巨大轉變。然而，這些并沒有否定馬克思勞動價值論中有關價值源泉唯一性、勞動者主體地位和資本屬性等重要判斷。勞動價值論的核心要義在于人的活勞動是創造價值的唯一源泉，馬克思并不是基于單個具體勞動而是基于整體生產過程探尋價值的源泉。我們不能因無人化生產成為可能就忽略人工智能研發、分配、交換和消費各環節都需要勞動者參與的事實。人工智能本身就是勞動的產物，勞動者起到了不可替代的主體作用。面對人工智能非但無法消除資本的剝削性質，反而將剝削行為變得更加隱蔽的困境，唯有立足勞動解放論與人的自由全面發展，才能實現算法價值與哲學價值的辯證統一。

　　趙立：基于可計算認知模型形塑當代世界的人工智能技術，其關鍵工具就是高度數學形式化的算法。可以說，算法在某種程度上已經成為我們認識世界與改造世界的核心方式之一。因此，作為人類智慧的集體體現，算法以精確化、數字化、組織化的方式實現了對當代社會的整體建構，極大拓展了人類文明發展的可能空間。但我們更應重視、發掘哲學的價值，以免走向“唯算法”的技術決定論一端。歷史地看，技術邏輯與哲學邏輯的爭鋒早已嵌入人類社會發展的各個階段，但算法在人工智能時代的狂飆突進，已然在社會生活、倫理規范與思想意識等方面引發了諸多爭議。對此，我們有必要重啟技術邏輯與哲學邏輯的深層次對話，在人工智能時代實現兩者的動態平衡。這種平衡當然不只是單純消弭算法價值與哲學價值之間的張力，更在于將兩者間的張力轉化為人工智能時代發展的創造性勢能。唯其如此，我們才能真正發揮人工智能技術的無窮潛能。

　　主持人：當然，面對新興智能技術，哲學研究也不能盲目轉向，而要抽絲剝繭、聚焦真問題。請談談哲學思考的不可替代性體現在哪些方面？

　　趙立：不同于人工智能技術背后的實證性與肯定性，哲學思考最為本質也最為核心的就是批判性反思。人工智能時代只是人類歷史發展的一個階段，雖然方興未艾，但是各種問題已經或隱或顯，我們在享受人工智能技術帶來的諸多便利的同時，也必然遭遇甚至陷入技術引發的諸種困境。面對這些技術困境，我們只有基于哲學的批判性反思，全面觀照人工智能技術的歷史、當下與未來，才能用其利、避其害，走出一條通向未來的可行之途。但是，正像發展人工智能技術不能一哄而上一樣，批判、反思人工智能技術同樣不能一哄而上。哲學的批判性反思必須基于實踐真知和理論思維，真正錨定需要回答的普遍性問題，進行真思考、找出真答案，在批判與反思中實現建構與超越，從而校準人工智能技術與哲學思考的發展方向。一言以蔽之，無論技術與時代發生何種變化，哲學總會以批判性反思的姿態在場并介入，也將在三者的動態關系中演化出新形態，邁向新階段。

　　魏犇群：是的，哲學思考一定會與時代狀況產生共振，但絕非盲目迎合時代潮流。哲學思考的不可替代性正是源于其本身的獨特性。我認為主要體現在三個方面。第一，如果說人工智能擅長在既定的規則和框架下提供高效解答，哲學思考的特點則是提出深刻的問題。哲學思維不是在設定好的框架內運作，而是反思框架本身，揭示或質疑框架背后的預設；一旦發現自身對于那些預設的看法仍然受制于另一個更隱蔽的框架，哲學反思便會以那個更隱蔽的框架為對象，進而把握最深層的客觀結構。這種自反性和批判性是哲學思考的靈魂，也是人工智能難以企及的能力。第二，如果說人工智能擅長探討事實與功能，哲學思考則特別關注意義與價值。什么是正確的行動？人應該如何生活？人生的意義何在？這些古老的哲學問題追問的并不僅僅是如何高效達成既定目的，而是實質性的價值判斷和意義建構。這些問題的解答必須依賴人類共同的經驗、情感、擔當和理性。在這一點上，人工智能無法取代哲學。第三，如果說人工智能擅長化繁為簡，哲學思考則始終保持著對于復雜性和不可通約性的敏感。在普遍追求效率和最優解的今天，哲學常常提醒我們：世界和人的處境是復雜、矛盾、模糊甚至悲劇性的，有些問題沒有確定的答案，有些價值之間存在內在沖突，有些體驗無法還原為數據或模型。哲學思考的深刻有時候正體現在它愿意直面這些雖然不確定、不整齊、不可計算，也不可還原，卻扎根于人類存在深處之物。這種深刻是人工智能難以把握到的。

　　王田：恩格斯認為：“對于已經從自然界和歷史中被驅逐出去的哲學來說，要是還留下什么的話，那就只留下一個純粹思想的領域：關于思維過程本身的規律的學說，即邏輯和辯證法。”哲學思考的不可替代性就在于，辯證思維方法既是科學思維方法的方法論前提，又能吸收、借鑒現代科學思維方法，并對其進行概括提升，從而不斷開拓辯證法的思考空間。盡管AI基于海量數據訓練能夠展現出超越人類直覺的判斷力，但其遵循的是數理邏輯，強調的是計算、因果和遞歸，以執行命令和完成任務為目的。這種思維模式既沒有對外部世界的直觀能力，也缺乏反思性和否定性等辯證思維的本質。哲學思考的目的并不是外在的，而是“認識你自己”，審視他人和他人的審視都無法替代這種反思性的自我審視。除此之外，哲學思考還能以思辨之力為改造世界的行動提供可能性條件：古希臘哲人對世界本原的探討催生了早期科學與數學；近代啟蒙思想家激發了人們對自由、平等與民主理念的追求；馬克思主義揭示了人類社會的發展規律和未來走向，為“人類往何處去”提供了科學的路標指引。

　　掘進 面向未來的智慧之路

　　主持人：面向未來，我們有理由相信哲學的發展進步能助推人機協同的可持續發展。請談談如何發展人的哲學和人工智能的“哲學”？人工智能時代哲學研究思考的出發點和立足點是什么？

　　魏犇群：在這里，“人工智能的哲學”有兩個意思，一是關于人工智能的哲學，二是人工智能自己創造出來的“哲學”。按照第一個意思來理解，人工智能的哲學其核心任務是在人工智能不斷模仿甚至超越人類智能的時代重新理解人的獨特性，包括重新理解意識、理性、情感、道德、社會等。如此，人工智能的哲學將成為人類哲學的重要甚至主要組成部分。也就是說，人工智能的哲學屬于人的哲學，其宗旨應該是以人文反思引導技術發展方向，其結果是人類在新技術的背景下加深對自身的理解。

　　哲學致力于在思想中把握時代，思想是由真問題激發的，而真問題往往有時代的烙印。因而，哲學研究的出發點和立足點永遠都是：回應時代的真問題。當今時代，人工智能的發展不僅改變了我們的生產生活方式，也正在重塑人的認知方式、交流模式、道德判斷，乃至社會結構。在這一背景下，我認為哲學研究應該回到一個根本問題：在算法越來越“智能”的今天，我們應該如何重新理解人之為人的獨特性？也就是說，哲學家應該以技術突破為契機，重新激活關于人的本質、意識、認知、實踐和社會存在的深層探索，借此重新建立起對于世界的整體理解和意義生成，讓哲學成為人工智能時代的指引。

　　王田：發展人工智能的“哲學”首先要確保技術創新由人類主導，而不是受資本邏輯和技術邏輯宰制。德國哲學家霍克海默曾指出，“對科學危機的理解依賴于一種有關當下社會境況的正確理論；因為作為社會功用的科學在當前反映著社會中的諸種矛盾”。我們不能離開運用人工智能的社會條件來談論其正面和負面效應，人工智能產生副作用的主要原因在于應用它的外在環境不當。其次，在重新定位人與人工智能的關系時，不能放棄人類尺度，要確保人工智能為人類服務。最后，人工智能負載著倫理、文化、政治、經濟等多重價值，這要求AI技術的發展符合人類價值觀：既應當尊重人權、促進公平正義、服務于國家利益和人民福祉，也應當尊重文化差異、包容多樣性文化，維護世界和平穩定和全球可持續發展。

　　人工智能時代的哲學研究要始終立足于人的立場，確立技術發展不能逾越的價值原則。人工智能是一項“人為的”和“為人的”事業，必須始終堅持以人為本，以尊重人類權益為前提，以增進人類福祉為目標，始終朝著有利于人類文明進步的方向發展。從這一點出發，哲學研究既要摒棄智能技術悲觀主義抗拒智能革命的否定態度，更要警惕智能技術至上主義放任自流帶來的倫理失范。而且，哲學研究還要規范人工智能在法律和倫理層面的價值取向，推動“智能向善”。

　　趙立：以對世界的驚奇與追問為起點，哲學思考日益聚焦到認識人自身、關心人自身，人工智能時代的哲學研究更是要“基于人、圍繞人、為了人”。進入現代社會以來，作為人類智慧產物的科學技術不斷擴張其能力邊界，人類在人工智能技術面前何以自處成為熱門話題。作為人類的創造性產物，哲學思考有必要為人類運用科學技術“立法”，提供指引乃至牢牢掌控科學技術的發展方向與使用界限。

　　人工智能時代的哲學必須抓住人工智能技術的本質特征，為人類更好發展、運用這一技術提供決策支持。首先，明確“立足于人”的價值指向。無論人工智能技術發展到什么程度，依然要關心人的發展、服務人的需求，這是不能逾越的價值尺度。相應地，哲學研究要圍繞這一點開展系統研究與論證，為生產生活、法制法規、倫理道德等提供堅實的思想基礎。其次，堅持問題牽引的“跨學科對話”。人工智能時代的哲學研究必須立足于時代的實踐場域中，保持與時代問題的開放性對話，為推動人機協同提供可資借鑒、行之有效的理論智慧。這就需要開展跨學科的協同攻關，打破人工智能技術與傳統哲學之間的認識壁壘，在技術與哲學的有機互動中發現問題并解決問題。最后，發掘哲學經典的當代價值。人工智能時代的哲學研究絕非無源之水、無本之木，必須高度重視、充分發揮哲學經典的核心思想與理論，在吸收、借鑒先哲智慧的基礎上更加明確我們理解世界的方式，進而開拓出屬于我們的人工智能時代之思。