奇點還是拐點：2018年人工智能人文類圖書述評

陶鋒

2018年，人工智能發展持續火熱，自2017年我國發布《新一代人工智能發展規劃》以來，如何健康發展人工智能已上升至國家戰略層面。人工智能與思維、腦科學以及未來哲學的跨學科研究，人工智能在法律、經濟、管理等社會層面的應用，成為專家學者的重要議題。

2018年有數百本人工智能書籍被譯介至國內，除了技術類書籍外，人工智能人文類圖書亦引發重大反響。筆者經過梳理，發現這些書討論的議題主要集中在兩點：技術爆炸與社會變革。因此，筆者借助《奇點臨近》中的關鍵詞“奇點”以及經濟學中常用的熱詞“拐點”來概述這兩方面：人工智能技術的出現，將預示著人類科技史上的重要革命，這種變革前所未有，影響力輕則如弗洛里迪（L.Floridi）所說的人類科技史上“第四次革命”，重則如庫茲韋爾（R.Kurzweil）所構想的是宇宙發展的新紀元，因此將之稱作“奇點”；而這種技術上的改變，引發了社會全方位的改變，決定了未來社會的發展方向，所以視為“拐點”，不過這個拐點，是預示人類社會繼續高奏凱歌、一路昂揚向上，還是就此墮入塵埃，直至土崩瓦解呢？不同的學者眾說紛紜。

一、技術奇點：人工智能革命

（一）奇點

“奇點”（Singularity）說的倡導者，著名“技術家”（筆者稱之為技術家，因為他們不僅有技術專家的知識和實踐，而且能像哲學家、科學家那樣上升至“技術思維”層面，如圖靈、明斯基、霍金斯、泰格馬克等人）庫茲韋爾在《奇點臨近》中為人們描繪了這樣的藍圖：“奇點是未來的一個時期：技術變革的節奏如此迅速，其所帶來的影響如此深遠，人類的生活將不可避免地發生改變。雖然這個紀元既不是烏托邦，也不是反烏托邦的形態，但它將人類的信仰轉變為生命能理解的意義；將事物模式本身轉變為人類生命的循環，甚至包含死亡本身。”[1]庫茲韋爾在書中提到，根據“加速回歸定律”，人類的技術將呈現指數級的增長，最重要的三項技術：遺傳學、納米技術、機器人技術將會徹底改變人類社會、人類本身以及宇宙的智慧形式。他將宇宙發展分為“六大紀元”，我們即將來到的第五紀元是“技術和人類智慧的融合”的紀元，而未來，人類將超越身體和大腦的限制，將人類智慧在整個宇宙中進行廣泛傳播。庫茲韋爾根據現有的醫學、遺傳學、生物學和納米機器人的進步，推測未來的人類可以更長壽而且更健康。而最重要的是，人類的大腦可以被掃描出來，甚至可以上傳到網絡或者計算設備中，人的身體和大腦可以被替換，人成為機器人，或者說，機器人成為人。[1]288

筆者認為，庫茲韋爾的奇點說一方面指出了未來人類生命和智慧的發展方向，即不斷地超越自身的生物有限性，另一方面，則高估了技術發展的速度以及忽視了自然的制衡力量。庫茲韋爾提出的技術增長是指數級的，這是根據計算機硬件的摩爾定律，但是硬件的增長不代表著軟件（包括人類的思維革新）的增長也是指數級的。庫茲韋爾曾預測，到2020年，納米機器人時代就會來臨，人類大腦的全面掃描也能實現，然而，迄今為止，這項技術的實現還是遙遙無期。技術的革新，除了自身硬件的發展，還受制于生產力、社會關系、經濟基礎與思維范式的影響。試想，我們將核設施放在非洲某個不發達國家，他們能夠保證技術的順利運轉嗎？

沃爾什（T.Walsh）在《人工智能會取代人類嗎？智能時代的人類未來》中提出了針鋒相對的觀點，他認為，“不會出現有些人所說的那種失控性指數增長。更大的可能是，我們要靠自己給思考機器的大部分智能編程。這將需要大量的科學和工程工作”[2]。也就是說，機器人永遠無法脫離人類而獨立。他從邏輯、技術限制等方面批判了“人類本位說”“元智能說”“收益遞減說”“智能限度說”“計算復雜性說”以及“模擬大腦”的可能性。沃爾什說，我們要制造智能機器，但是我們的任何智能理論，可能都無法解釋智能。那么，技術家們是怎么看待“智能”的呢？

（二）智能

“人工智能”（ArtificialIntelligence）一詞，引發了哲學家與人工智能專家的長久爭論。哲學家的重點是“智能”，智能被理解成人類特有的認識能力，是心靈中最重要的能力，有時候也可以理解成整個心靈。康德將心意機能分成知、情、意三種，而其中的認知機能包括知性、判斷力和理性。機器若要具有智能，它還需要有意識，甚至有自我意志，才能算是真正地擁有智能。

而智能在科學家和技術家那里則有不同的理解，他們大多將智能視作一種解決難題的能力。如泰格馬克（M.Tegmark）在其著作《生命3.0：人工智能時代，人類的進化與重生》中提出了一種意義寬泛的智能觀點：智能就是“完成復雜目標的能力”[3]。智能和計算、信息一樣，是沒有物質形態的，“因為它獨立于物質層面而存在”。這種獨立性意味著，“人工智能是可能實現的：智能的出現并不一定需要血肉或碳原子”[3]88。泰格馬克作為物理學家，進一步從整個宏觀物理層面，來解讀目標一詞。他認為目標與事物混亂的程度———“熵”聯系緊密。大自然的目標就是服從“耗散驅動適應性效應”（dissipationdrivenadaptation），而生命則是通過復制來幫助更好的實現耗散，走向死亡（熱寂）[3]388。機器當然也具有目標，我們設計機器時，就是讓其具有“目標導向行為”的。從這一點看，機器似乎是具有智能的。對于強人工智能的標志———意識，泰格馬克認為，意識如同氣體、液體這些物理形態，是粒子組合在一起的“涌現”[3]397，意識是一種信息整合度，是在部分之和統一為整體的過程中出現的。意識和智能一樣，也是一種獨立于物質的模式。既然如此，人工智能也是能夠擁有意識的。更進一步，自由意志就是一種“目標導向的決策行為”，而這種決策行為是可以從無目標的確定性物理定律中涌現出來的，“任何有意識的決策者，無論是生物還是人造物，都會在主觀上感覺自己是擁有自由意志的”[3]411。泰格馬克將智能、意識與目標緊密聯系在一起，而機器之所以具有目標，是因為它們是人設計的，所以，人工智能時代的到來，意味著人類進入了生命的3.0階段。生命在1.0階段（生物階段），軟件和硬件純粹靠進化得來，而在2.0（文化階段），硬件仍然是進化而來的，而軟件很大程度上靠的是設計，3.0階段（科技階段）通過人工智能以及人機結合技術，實現了對硬件和軟件的全部設計，人終于可以超越進化了。筆者認為，泰格馬克所謂意識源于涌現，并不能推論出意識就能從機器中涌現出來，而智能獨立于物質，也不能斷言硅原子就能替代碳原子，從而產生智能。

和泰格馬克對智能的定義相似，“人工智能之父”明斯基（M.Minsky）在《心智社會：從細胞到人工智能，人類思維的優雅解讀》中將智能定義為：“我們的思維中包含著一些程序，讓我們可以去解決那些我們認為困難的問題。”[4]技術家的特點在于他們的“技術思維”，即從實際的技術實踐的角度，來推出普遍之原理。這也無怪乎明斯基將智能視作可以分解的程序，他反對那種認為整體大于部分之和的“完型論”和整體論，因為這樣，就無法通過分解程序來完成智能的分析了。我將明斯基稱作“人工智能屆的康德”，因為，他和康德都是將人的認識能力視作可分析的，并且具有先天的認識框架，因此，人們也可以為人工智能預先設計這種框架，這體現了早期的人工智能系統———符號主義的思路。明斯基區分了智能體與智能組，智能組是多個智能體的層級組合，而智能體本身是不具備智能的。目標也可以分成若干子目標，然后分別予以解決。人類的學習方式包含四個部分：統一框架（uniframing）、積累（accumulating）、重新構想（reformulating）和轉變框架（transframing）。框架理論是明斯基提出來的重要思想，我們可以看到，明斯基的知識框架，與康德所建立的認識結構有異曲同工之妙。而對于情感，明斯基則干脆認為就是一種思維，情感有助于我們實現某種目的。明斯基將情緒、感情（愛、恨）、感受（口渴等）、欲望（性欲）等統統視作情感，并將之與目標實現聯系起來，這顯然混淆了情緒、欲望、感受與情感的區別。而且有一些情感也未必就是與目標相關的，比如康德所說的審美快感———一種形式的快感。

從此書中，我們可以看到典型的“技術思維”，明斯基常常舉出一些機器實例，如“差異發動機”，來說明機器是如何解決目標、意圖等問題的，從機器推向人的認識功能，“差異發動機的說法是目前為止關于目標、目的或者意圖最有用的概念”[4]84。他還將大腦視作擁有傳感器、存儲器和識別器的智能裝置，等等。“技術思維”非常有力地論證了人類的部分智能確實可以用程序模擬出來，筆者認為，這種技術思維可以很好地補充哲學思維的不足。但是，必須指出的是，明斯基的書中，也出現了不少邏輯論證的謬誤，如他將創造性簡單地視作不可預測性，還從兒童畫的例子，來論證兒童思維與成人思維的不同。另外，由于成書于20世紀80年代，明斯基未能重視基于統計的機器學習技術，因此更難以預想到大數據和深度學習讓人工智能走向了第三次復興。

另一位人工智能專家萊韋斯克（H.Levesque）則以明斯基等人的思想為基礎，在《人工智能的進化：計算機思維離人類心智還有多遠》一書中提出了符號主義人工智能與連接主義人工智能結合的想法。連接主義人工智能以神經網絡為主，目前最熱門的深度學習技術是其最新的發展，萊韋斯克稱之為“自適應機器學習”（Adaptivemachine learning，AML），符號主義人工智能又被稱作“老式人工智能”（Good oldfashionedAI），前者是建立在大量數據分析的基礎之上的，而GOFAI重視的是常識設置。作者指出了基于統計學人工智能的兩個缺憾：首先是不能像人一樣通過語言學習。作者認為人類學習方式有二，其一是通過經驗學習，反復接受經驗數據并多次試驗；其二是通過語言學習，“這種情況可能只需要收看或收聽一次相關數據就能達到目的”[5]。后者與AML的統計數據不相關。其次，對于統計學上的“長尾理論”———也即是罕見的個體事件，卻會對整體產生巨大的影響，AML對此也束手無策。

萊韋斯克引用了另一位人工智能奠基人麥卡錫（J.McCarthy）的觀點，認為人工智能“只有成為基于知識的系統，才能達到人類智能行為的級別”。[5]143這種“知識表示假設”意味著我們只能事先給機器實現設計好知識，使得它具有一定的知識框架，才有可能具有哲學家丹尼特（D.Dannet）所說的廣義的意向性———“意向立場”，這是一種復雜系統（包括生物和非生物的系統）所持有的意向態度。也只有將智能系統建立在知識基礎上，才能回答“圖靈測試”的強化版———威諾格拉德模式問題（WinogradSchemaquestions），讓機器能夠回答一些只有基于常識和語境才能解答的問題。作者所說的AML和GOFAI的爭論類似于古典哲學認識論上的經驗主義與唯理主義的爭論。與康德調和這兩種爭論一樣，作者也認為AML的統計學方法和GOFAI的知識基礎應該統一起來。筆者由此想到，國內人工智能專家鐘義信也提出，只有將三大人工智能流派（符號主義、連接主義與行為主義）統一起來，才能實現真正的強人工智能。

（三）超級智能的威脅與應對

除了在研究流派上劃分人工智能，人工智能還可以按照智能程度來劃分。如哲學家卡普蘭（J.Kaplan）在《人人都應該知道的人工智能》中提到了最廣為人知的兩種觀點：“弱人工智能”觀點與“強人工智能”觀點。他認為，強人工智能觀就是認為機器能夠并最終一定會擁有心靈，而弱人工智能觀點則認為機器只是在模擬而不是復制真正的智能。[6]沃爾什則做了如下區分：“弱人工智能、通用人工智能、超級智能和強人工智能”[2]79，他認為通用人工智能并不一定“擁有思維、具備意識”，這只是通向超級智能的一個過渡階段。蔡斯（C.Chace）在《人工智能革命：超級智能時代的人類命運》中將人工智能分為“狹義人工智能”與“廣義人工智能”（超級智能）。書中提到，博斯特羅姆（N.Bostrom）在其《超級智能》（2014）一書中提出了實現“超級智能”的因素，即“創新力量”與“頑固系數”之比。博斯特羅姆還針對人工智能專家做了一項關于“廣義人工智能”實現時間的調查，認為在2022年之前實現的專家占比為10%，2040年之前的為50%，2075年之前的為90%。[7]也就是說，絕大部分的專家都認為等于或超過人類智能水平的人工智能是可以實現的。

筆者綜合各種意見，將之分作：弱人工智能、強人工智能和超級智能（superintelligence）。弱人工智能指的是能在半監督或者無監督的情況下完成人類預先指定的某一類任務，如工業機器人、無人飛機、掃地機器人等。強人工智能可以進一步分成通用人工智能與有意識的人工智能。通用人工智能可以通過自主學習，完成多種類的任務。但是自主學習和完成通用任務不等同于產生了意識，所以如果真的要像人類智能一樣，還必須對自己所做的事情產生意識以及反思，這并非如明斯基所說的對之前思維的記憶，也不是像泰德馬克所說的“目標導向的決策行為”，而是包含了一種情感、抉擇、價值以及文化在內的主動行為。是從機器自身出發思考問題，而非僅僅被動地執行人類預設的程序。而超級智能則是對強人工智能的超越，它意味著人工智能已經徹底超越它的創造者———人類的束縛，走向了自主、自由和自律的階段，所以，不必在“超級智能”中加上“人工”二字了。

大部分人工智能人文類著作中，都寫到了強人工智能以及超級智能實現時可能會對人們帶來的威脅，并提出了一些限制的想法。筆者將之劃分為三種：（1）預防：預先置入倫理和規范、建立“友好人工智能”的標準；（2）監管：嚴格監督與控制人工智能；（3）放棄：放棄一些會對人類帶來不可逆的、普遍威脅的技術。

“友好的人工智能”（Friendly AI）最早由尤德考斯基（Eliezer Yudkowsky）提出，“是指目標與我們相一致的人工智能”[3]345。而人工智能是否能和人類目標一致，即使一致，是否可能以犧牲他人為代價或者以不道德的方法去實現目標，這都是我們要預先考慮的問題。因此泰格馬克在《生命3.0》一書中提出，我們要預先考慮如何讓人工智能與我們的目標保持一致，他提出了三點：（1）讓人工智能學習我們的目標：如讓機器從行為中推斷目標，以及逆向增強學習，即通過觀察人類的行為，來構建關于人類偏好的模型。（2）讓人工智能接受我們的目標。（3）讓人工智能保持我們的目標：給它們設置更精確的目標；讓超級智能能夠像人一樣能“自省”。泰格馬克將友好人工智能的基礎建立在目標的基礎上，那就很難避免用功利主義與計算主義去闡釋目標和倫理，他甚至設想可以定義一種“善之函數”，去量化宇宙中的善，并將之賦予超級智能。

說到對超級智能的監管，我們首先會面臨一個問題，即如何判定超級智能的誕生。超級智能的出現，可能是悄無聲息的，它可能并非某個科學家和團體的發明，而是世界上所有關聯的人工智能統一起來實現的。因此，我們似乎很難真正地界定超級智能，所以我們也最好提前預防和約束。蔡司在其書中提到了切斷人工智能與網絡以及物理世界的聯系，即造出一種“神諭人工智能”，這種智能所有的通信都得由人類來控制。此外還有一種變種———“神燈人工智能”，這種人工智能平時處于休眠狀態，只有人類守衛者才可以喚醒它，它與前者的區別在于，它是有自主權的[7]157-158。蔡司的這種設想有些像人類對于核武器的控制，但是問題在于：一方面，超級智能的出現是不可控的，另一方面，不能聯網的超級智能就不是超級智能，人類也沒有必要發明它。

還要一種可能則是放棄某些技術，庫茲韋爾在《奇點臨近》中認為，我們要做的不是“廣泛放棄”，而是“細粒度放棄”，即放棄那些會對人類產生不可逆的、巨大危險的技術。筆者認為，人類應該對自己的權利和理性進行限制，任何科學技術都不能做出損害人類共同體利益的事情，我們對于人工智能技術，應該像醫學界對人類生殖基因編輯技術那樣，進行嚴格限制，并達成有效共識和建立監督機制。

一些科學家、技術家和哲學家在此方面已經做了卓有成效的倡導和呼吁，如沃爾什的“禁止自主武器”倡議書，而泰格馬克等人的公開信，其主旨是“創造目標有益的智能，而不是漫無目標的智能”[3]46。

不論庫茲韋爾描述的奇點是否真的會到來，人工智能技術的變革已經引發了廣大專家的思考，我們面對的不僅僅是智能的挑戰和技術的威脅，還要面對技術所引發的社會變革，我們所處的社會在加速發展，經濟、法律和社會的新問題也將層出不窮。

二、社會拐點：人工智能帶來的社會大變革

（一）倫理、法律的變革與挑戰

人工智能首先帶來的是倫理問題，這可以分為兩方面，一方面就是人工智能本身能否成為道德主體，是否應該自主負起責任？另一方面則是人工智能給社會、給人們帶來什么新的倫理和法律問題。

我們先來看看第一個問題。人工智能的出現，使得人類第一次面對自己創造的智能體———一種非生命的智能體。對于非生命的事物，如機器、程序，我們需要考慮它們的感受嗎？需要對之加以同情的理解嗎？我們是否有權力賦予或者剝奪它們的自主權和存在權？有人認為，對非生命的物質，我們自然無須考慮它們的感受，正如我們不會覺得燒烤的爐石會值得同情，因為它們沒有意識、感受不到痛苦，至少表達不出任何的痛苦。可是，如果人工智能程序可以表達痛苦呢？我們是否就應該對之同情？這些問題我們現在很難回答，不過倫理學和法律專家從責任倫理的角度出發，能更現實地審視人工智能的道德和法律主體地位。

倫理學教授卡普蘭在其《人工智能時代》和《人人都應該知道的人工智能》兩本書中，希望能預先明確人工智能的責任范圍以及為其編入“遵紀守法”程序。在前書中，他提到了，人工智能和動物一樣，都可以成為道德的主體，因為成為道德主體只需要“能依照公認的道德標準來控制自己的行為，并且評估行為的影響”[8]。在后一本書中，他詳細地分析了現代法律中“公司”（Corporation的詞根“corpus”原意為“身體”）和“法人”（Artificial Person）兩個概念。他認為，可以援引公司法，讓智能機器成為有限責任的道德和法律主體。但是，在成為責任主體之前，需要讓人工智能擁有財產，“只要這些實體擁有財產權，那它們就可以通過許多方式變得完全獨立，甚至可以在法律上完全擁有自己”[6]132。也只有這樣，才能讓人工智能真正為自己的行為負責，比如為受損方支付賠償金，也才能為置入倫理和法律規范找到現實的基礎，否則可能只是空中樓閣。在《誰為機器人的行為負責》一書中，作者帕加羅（U.Pagallo）從法律的角度探討了“機器人”的代理地位，他比較了古羅馬奴隸和現代機器人，認為兩者有相似之處，即部分具有商品屬性，部分具有人格屬性。作者認為“一些類型的機器人不應當僅被視為人類互動的簡單工具，而是法律領域中的適格代理人”[9]。卡普蘭等人從法律中尋找人工智能的主體意義頗有啟發意義，我們知道，康德也從法律中借用了不少概念，如“領地”“立法”“合法性”，等等。從認識論上較難解決的人工智能的“主體”性可否從法律和道德上的主體來推出呢？也就是說，我們可否去約定人工智能的“主體”和“意識”內涵呢？這是很值得探討的問題。

另一方面，人工智能技術的運用，是否會給人們帶來新的不公平？例如隱私權問題，人工智能的視覺識別、語音識別、智能廣告和深度學習等技術需要大數據，但是這些數據的采集往往并未經過當事人的同意，例如特朗普在競選美國總統時，就通過推特、臉書上的公開數據，精準描述選民，然后向其推送競選郵件。不過，也正如李開復所說的，中國人工智能技術的快速發展，需要感謝國人對于一些涉及隱私行為的寬容甚至放棄部分隱私權。所以，我們并不能一味地套用已經成熟的法律去規范新興的領域，我們只能去加以權衡，是否犧牲某些權利以便享受更優質的服務。人工智能技術在文化藝術領域的應用，還引發了著作權和知識產權問題，比如在2017年，微軟小冰公開宣布放棄聯合詩作的版權，以避免可能引發的著作權糾紛。在《機器人是人嗎》一書中，作者韋弗（J.Weaver）詳細論述了機器人程序如Siri聲音的知識產權、創作的媒體內容的著作權方面的問題。作者認為應該區分人類對人工智能創作程序的介入程度，如果該程序一直需要人的介入，那么人工智能當然不具備知識產權；如果相反，程序無須人的持續介入，人工智能可以擁有知識產權，是作者或發明者，但是人工智能程序的創作者仍然能享有一定期限的知識產權[10]。另外，人工智能創作需要有大量的學習數據———人類的作品。筆者曾經對清華未來實驗室的人工智能國畫程序“道子”提出疑問，如果該程序學習的數據全部都是齊白石的畫作，那么依此生產出來的齊白石風格的繪畫，版權是否應該與齊白石所共有？這種機器的風格模仿如何與人類的模仿學習區分開來？

這種不公平還在于，人工智能可能會強化人類社會中的某些偏見和歧視，甚至引發人類的信任危機等。如沃爾什在其書中提出的“算法歧視”“性別歧視”“危險信號”，等等。他說：“算法有可能有意無意地歧視特定社會群體。”[2]93雖然算法作為一種工具，本身并無歧視性，但是強化了社會中已有的歧視，如算法的設計者以及客戶的歧視，以及算法所搜集的大數據隱含了數據提供者固有的歧視。另外，人工智能研究員以男性居多，只有10%是女性，這本身也帶來了性別歧視的可能。而筆者觀察，在市面上流行的人工智能程序，如天貓精靈、小米音箱、微軟小冰等，其身份定位和聲音都以女性為主，這是否也是一種性別歧視呢？“危險信號”則涉及了人工智能非人類身份的識別，在自動駕駛、服務機器人以及文本創作程序中，應該避免人工智能偽裝成人，否則不僅會讓人與機器產生信任沖突，也會波及人與人之間的信任。所以，社會與企業應該達成廣泛共識，讓人工智能在行動時，事先表明自己的身份，以避免產生信任危機。

當然，人工智能不僅會帶來倫理、法律的挑戰，它們也可以在法律行業中起到簡化法律程序、高效援引法律條例甚至更加公平地協助判決等作用。卡普蘭認為“人工智能將重塑法律執業”，例如，人工智能可以協助客戶填寫煩瑣的法律表格，還可以幫助律師審閱材料，而最重要的改變在于“對法律本身、關于法律應該如何表達、傳播、管理和修訂”[6]120。而法學教授們顯然思考得更為深遠，在《人工智能與法律的對話》中作者提到，我們已經進入到一個“自動化執法”的階段，這是有助于節省人力成本，提高執法效率的。當然，機器人的自動化執法應該加以嚴格的限制，主要還是在預判———“利用源自無人值守傳感器的信息輸入在算法上確定犯罪行為已經或即將發生”、阻止并報警———“通知相應執法機關或施加某種懲罰之類的響應式行動”這些輔助性行為上[10]241。筆者認為，如果將機器和程序作為輔助工具，來增進人類執法的自動化流程，這是很好的方法，可以避免一些因人情和關系造成的徇私枉法。但是，如果將審查、判決和執行全部交給人工智能，恐怕就會出現對特例、對個體的損害，而保護每一個個體是法律的基本原則，所以法律仍然需要人來做最終的裁決。

（二）重新定義我們的生活

人工智能正在重新定義我們的生活，我們生活在一條流動之河中，不同的是，這條河已經成了數據之河、電子之河和信息之河。李彥宏在《智能革命》一書中，從搜索引擎公司創始人的角度，強調了數據在我們現代生活中的重要作用。他認為：數據是有生命的，它像是我們身體的自然延伸，甚至能夠組成一個數據形式存在的“我”。李彥宏分析了“大數據”的幾個特點：（1）大，這是一種與傳統數據的幾何量級的差別。（2）多維度，“多維度代表著大數據可以對一個事物進行多方位的描述，從而更準確”[12]。（3）處理非機構化數據的能力，比如圖片、視頻、音頻，等等。（4）具有時間性和流動性。（5）無盡的重復，這為通過窮舉法來總結規律帶來了可能。

除了萬物皆數據之外，我們這個時代還有一個特點———就是萬物互聯。這不僅僅指的是互聯網，還意指新出現的物聯網等。發明家侯賽因（A.Husain）在《終極智能：感知機器與人工智能的未來》一書中，重點講述了人工智能技術對傳統醫療行業、網絡安全、戰爭、金融市場、未來建筑以及人類思維的改變和革新。他結合了物聯網和人工智能的發展，探討了人工智能在萬物聯網的時代，如何保障網絡與城市安全。人工智能還可以在金融行業如區塊鏈和比特幣領域，保障交易的安全性、決策的可解釋性和行為的透明化。但是，作者也指出，人工智能以及網絡技術的大發展，會導致“思維入侵”，這是在意識層面的網絡安全問題。資本、政治等會通過網絡、廣告、郵件等來影響甚至控制人的“快速思維”，這利用了一種“錨定效應”。所以，作者提出，“只有人工智能可以保護我們免受人工智能的傷害”[13]。他認為，我們應該發展“人工智能盾牌”技術，去“抵御其他更加定制化的‘思維入侵方式”。[13]180-181

人工智能技術帶來的另一個重要影響就是———萬物皆可復制，特別是商品復制、技術復制和勞動力復制，極大地改變了我們的經濟和管理方式。例如人工智能程序CAN可以生成大量繪畫作品，詩歌程序小冰和九歌可以生成無窮無盡的詩歌。這意味著我們能免費或者以極低的價格獲取藝術品。所以在《AI極簡經濟學》中，作者認為，“人工智能在經濟上的重要意義，正是因為它會讓重要的東西變得廉價”[14]。預測和決策是經濟學中重要的行為，人工智能技術會使得預測變得更加廉價。廉價還在于人工智能在生產流程和企業管理中，大大簡化了、標準化了程序。《機器與人：埃森哲論新人工智能》一書論述了工廠車間、后臺管理、研發和創新領域以及市場中的人工智能。與以往工業化生產中的大型機械不同，現代機器人更加小巧、靈活，能夠更好地實現人機協作，“這些新型的協作機器人具備感知、理解、行動和學習能力”[15]。人和機器不再是嵌入在一種純粹的標準化工業流程，而是形成人機協作、構建有機的團隊。因此，作者將第三次企業轉型的標志稱作“自適應流程”，與之前的標準化流程、自動化流程不同，自適應流程有著相當大的彈性，這是因為“自適應能力是由實時數據，而非預先設定的一系列步驟驅動的”。[15]XXVIII

除了對生產流程的影響，人工智能還會改變未來的工作方式，一些簡單的、勞動型的工作可以被機器所取代，而另一些需要創造力的、情感的以及決策性的工作，則還需要人來掌控。李開復在《AI未來》中對未來人類的就業風險進行了詳盡分類和評估，他不僅區分了體力勞動和腦力勞動，還區分了“強社交”和“弱社交”、“低技能、結構化”與“高技能、非結構化”、“優化型”與“創意決策型”等不同結構[16]。李開復憂心忡忡地指出，人工智能不僅會帶來全球的財富分配不均，還會給個人帶來危機：失去人生意義和目標，因失業帶來的心理疾病會大幅上升。由此，筆者認為，我們亟須解決的人工智能危機并非人工“智能”上的威脅，而是在技術高速發展下，產業結構失衡、就業危機以及財富分配問題。人工智能不僅將改變我們的生活，還將改變我們的生存！

（三）中國話語

如何在人工智能時代，跟上全球發展的腳步，這是一個國家戰略問題。在人工智能的技術發展節點上，中國錯過了人工智能第一次、第二發展浪潮。作為一個技術后發國家，我們要吸取前人的經驗教訓，避免走彎路；同時，我們也要建立自己的話語和思想體系，在中國現有的經濟、社會環境中發展人工智能技術。李開復在《AI未來》中指出，技術革新已經從發明走向了實干的年代、從專家走向了數據的時代。中國的新興企業競爭力很強，政府政策也非常支持；此外，中國有著世界上最多的網民，國人具有相當大的容忍力和開放程度，這使得人工智能有了落地生根的土壤。李彥宏的《智能革命》則從百度公司的現實經驗出發，論證了中國網絡數據的發達，從三個方面促進了人工智能技術：（1）自然語言處理與搜索引擎。自然語言處理是人機對話以及搜索的基礎，而搜索引擎是連接信息、擴大交流、共同學習的鑰匙；自然語言處理需要大量的語言、語音等數據。（2）大腦計劃。如今歐美各國都在開展智能大腦計劃，百度公司也在開發“百度大腦”。正是由于“視”“聽”“讀寫”等感知系統的技術突破，人工智能才能迎來李開復所說的“實體世界智能化”（perceptionAI）。百度大腦是“物料層”與“應用層”的中間環節，而豐富的大數據和開放的計算、代碼平臺，是百度大腦的基礎[12]108。（3）無人駕駛。中國有著世界上最大的無人機公司———大疆公司，百度也在實驗著其無人駕駛汽車技術，無人駕駛的基礎就在于交通、路面、氣候等數據的收集。

除了在人工智能技術上的中國制造之外，深度挖掘中國傳統文化和社會習俗中對人工智能發展有益的方面，也是建立中國話語重要的一環。比如我們之前提到的為人工智能置入倫理規范，中國古代的倫理思想如儒家的“己所不欲，勿施于人”就可以作為各種倫理規范的基礎。莊子思想中的“齊物”“大化”的萬物平等思想，或許能成為賦予人工智能自主權的思想基礎，而莊子對“機械”“機心”的警惕和批判，也可以引發我們對技術奇點論的反思。從《列子》中的“偃師造人”和傳說中的“木牛流馬”故事，也可以一窺中國傳統文化中對“機器人”“自動化”的浪漫想象，中國古代并不缺乏人工智能和機器人發展的思想資源，只是缺少科技發展和創新的實際動力和環境。而這種動力，在當今的中國，正是上至管理者、下至老百姓的眾心所向。

綜上，從2018年的十幾本有代表性的著作中，可以一窺學者、專家們對人工智能發展的重視和擔憂。人工智能技術的加速發展，使我們不得不思考技術與社會、智能與意識、功利與倫理、人性與人工等問題，也促使我們必須跳出“人類中心主義”“生物中心主義”的限制，從“后人類”“超生命”的角度去看待人工智能。當我們看著自己創造的事物，日漸成長，有一天可能吞下意識的“蘋果”時，我們是將它們驅逐出伊甸園，任其野蠻生長，走向毀滅，還是提前切斷網絡、拔掉電源，盡早放棄？恐怕我們很難舍棄人工智能技術給我們帶來的各種生活便利和社會進步。那么，我們也不得不咽下被機器所取代的苦果，忍受被機器打敗的屈辱。技術的奇點必然帶來社會的拐點，人工智能革命也必然造成社會的大變革，我們準備好了嗎？

這些著作大部分是科學家、技術家、法學家和經濟學家所寫，里面不乏真知灼見，引人思考。但同時我也想指出，在人工智能圖書汗牛充棟的時期，我們寫作者也要反思，不要成為“人工智能上帝”的“經院哲學家”，人工智能人文類圖書中充斥著太多的想象和預言，我們無須過多討論一個筆尖能站多少位天使的無聊問題，而應該關注更多的現實問題，更多地了解技術發展情況，人文學者應該多與技術專家進行交流溝通，學習理解“技術思維”，才能避免夏蟲語冰的情況出現。

[基金項目：國家社科基金一般項目：“阿多諾哲學中的語言思想研究”項目階段性成果，編號：16BZX118，階段性成果。]

注釋

[1]R.Kurzweil.奇點臨近[M].李慶誠，董振華，田源譯.北京：機械工業出版社，2018.1.

[2]托比·沃爾什.人工智能會取代人類嗎[M].閭佳譯.北京：北京聯合出版公司，2018：105.

[3]邁克斯·泰格馬克.生命3.0：人工智能時代，人類的進化與重生[M].汪婕舒譯.杭州：浙江教育出版社，2018：67.

[4]馬文·明斯基.心智社會：從細胞到人工智能，人類思維的優雅解讀[M].任楠譯.北京：機械工業出版社，2018：73.

[5]赫克托·萊韋斯克.人工智能的進化：計算機思維離人類心智還有多遠[M].王佩譯.北京：中信出版社，2018：85.

[6]杰瑞·卡普蘭.人人都應該知道的人工智能[M].汪婕舒譯.杭州：浙江人民出版社，2018：86.

[7]卡魯姆·蔡斯.人工智能革命：超級智能時代的人類命運[M].張堯然譯.北京：機械工業出版社，2018：97.

[8]杰瑞·卡普蘭.人工智能時代[M].李盼譯.杭州：浙江人民出版社，2016：78.

[9]烏戈·帕加羅.誰為機器人的行為負責[M].張卉林，王黎黎譯.上海：上海人民出版社，2018：9.

[10]約翰·韋弗.機器人是人嗎[M].劉海安，徐鐵英，向秦譯.上海：上海人民出版社，2018：212.

[11]瑞恩·卡洛，邁克爾·弗魯姆金，伊恩·克爾.人工智能與法律的對話[M].陳吉棟，董惠敏，杭穎穎譯.上海：上海人民出版社，2018.

[12]李彥宏.智能革命：迎接人工智能時代的社會、經濟與文化變革[M].北京：中信出版集團，2017：75.

[13]阿米爾·侯賽因.終極智能：感知機器與人工智能的未來[M].賽迪研究院專家組譯.北京：中信出版集團，2018：178.

[14]阿杰伊·阿格拉沃爾，喬舒亞·甘斯，阿維·戈德法布.AI極簡經濟學[M].閭佳譯.長沙：湖南科技出版社，2018：12.

[15]保羅·多爾蒂，詹姆斯·威爾遜.機器與人：埃森哲論新人工智能[M].趙亞男譯.北京：中信出版集團，2018：XXIV.

[16]李開復.AI·未來[M].杭州：浙江人民出版社，2018：182.

作者單位：南開大學哲學院