新的科學(xué)理解和工程技術(shù)總是讓人印象深刻，也讓人感到恐懼。毫無疑問，它們將繼續(xù)帶來這種感覺。OpenAI最近宣布，它預(yù)計十年將出現(xiàn)“超級智能” ——超越人類能力的人工智能。因此，它正在組建一支新團(tuán)隊，并投入 20% 的計算資源來確保此類人工智能系統(tǒng)的行為與人類價值觀保持一致。

他們似乎不希望流氓超級智能 AI 像詹姆斯·卡梅隆 1984 年的科幻驚悚片《終結(jié)者》中那樣對人類發(fā)動戰(zhàn)爭（不祥的是，阿諾德·施瓦辛格的終結(jié)者被送回了 2029 年）。OpenAI 正在呼吁頂尖的機器學(xué)習(xí)研究人員和工程師來幫助他們解決這個問題。

但哲學(xué)家們能做出什么貢獻(xiàn)嗎？更廣泛地說，在目前正在興起的新技術(shù)發(fā)達(dá)時代，我們可以對這門古老的學(xué)科抱有怎樣的期望呢？

要回答這個問題，首先要強調(diào)的是，哲學(xué)自人工智能誕生以來就一直發(fā)揮著重要作用。人工智能的首批成功案例之一是 1956 年由艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙創(chuàng)建的計算機程序，被稱為邏輯理論家。它的工作是使用《數(shù)學(xué)原理》中的命題來證明定理，《數(shù)學(xué)原理》是哲學(xué)家阿爾弗雷德·諾思·懷特黑德和伯特蘭·羅素于 1910 年撰寫的三卷本著作，旨在在一個邏輯基礎(chǔ)上重建所有數(shù)學(xué)。

事實上，人工智能早期對邏輯的關(guān)注很大程度上歸功于數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家所進(jìn)行的基礎(chǔ)性爭論。

一個重要的進(jìn)步是德國哲學(xué)家戈特洛布·弗雷格在 19 世紀(jì)末對現(xiàn)代邏輯的發(fā)展。弗雷格將可量化變量（而不是人之類的對象）的使用引入邏輯中。他的方法不僅可以說“喬·拜登是總統(tǒng)”，還可以系統(tǒng)地表達(dá)這樣的一般思想：“存在一個 X，使得 X 是總統(tǒng)”，其中“存在”是一個量詞，“X”是一個變量。

20 世紀(jì) 30 年代的其他重要貢獻(xiàn)者包括奧地利出生的邏輯學(xué)家?guī)鞝柼亍じ绲聽?(Kurt G?del)，他的完備性和不完備性定理是關(guān)于人們可以證明的極限，以及波蘭邏輯學(xué)家阿爾弗雷德·塔斯基 (Alfred Tarski) 的“真理不可定義性的證明”。后者表明，任何標(biāo)準(zhǔn)形式系統(tǒng)中的“真理”都無法在該特定系統(tǒng)內(nèi)定義，因此，例如，算術(shù)真理無法在算術(shù)系統(tǒng)中定義。

最后，英國先驅(qū)阿蘭·圖靈于 1936 年提出的計算機抽象概念借鑒了這種發(fā)展，并對早期人工智能產(chǎn)生了巨大影響。

然而，有人可能會說，即使這種傳統(tǒng)的符號人工智能得益于高級哲學(xué)和邏輯，基于深度學(xué)習(xí)的“第二波”人工智能則更多地源于處理海量數(shù)據(jù)的具體工程壯舉。

不過，哲學(xué)在這里也發(fā)揮了作用。以大型語言模型為例，比如支持 ChatGPT 的模型，它可以生成對話文本。它們是龐大的模型，擁有數(shù)十億甚至數(shù)萬億個參數(shù)，在龐大的數(shù)據(jù)集（通常包括互聯(lián)網(wǎng)的大部分?jǐn)?shù)據(jù)）上進(jìn)行訓(xùn)練。但它們的核心是跟蹤并利用語言使用的統(tǒng)計模式。奧地利哲學(xué)家路德維�！ぞS特根斯坦在 20 世紀(jì)中葉表達(dá)了與此非常相似的想法：“一個詞的意義，”他說，“在于它在語言中的用法�！�

但當(dāng)代哲學(xué)，而不僅僅是其歷史，與人工智能及其發(fā)展息息相關(guān)。法學(xué)碩士真的能理解它處理的語言嗎？它能實現(xiàn)意識嗎？這些都是深刻的哲學(xué)問題。

迄今為止，科學(xué)還無法完全解釋人類大腦細(xì)胞如何產(chǎn)生意識。一些哲學(xué)家甚至認(rèn)為，這是一個“難題”，可能超出了科學(xué)的范疇，可能需要哲學(xué)的幫助。

同樣，我們可以問一個生成圖像的人工智能是否真的具有創(chuàng)造力。英國認(rèn)知科學(xué)家和人工智能哲學(xué)家瑪格麗特·博登認(rèn)為，盡管人工智能能夠產(chǎn)生新的想法，但它很難像有創(chuàng)造力的人那樣評估這些想法。

她還預(yù)測，只有混合（神經(jīng)符號）架構(gòu)（既使用邏輯技術(shù)又從數(shù)據(jù)中進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)）才能實現(xiàn)通用人工智能。

人文價值觀

回到 OpenAI 的公告，當(dāng)我們問到哲學(xué)在人工智能時代的作用時，ChatGPT 向我們建議（除其他外）它“有助于確保人工智能的開發(fā)和使用與人類價值觀保持一致”。

本著這種精神，我們或許可以提出，如果人工智能對齊是 OpenAI 認(rèn)為的嚴(yán)重問題，那么它不僅僅是一個需要工程師或科技公司解決的技術(shù)問題，也是一個社會問題。這需要哲學(xué)家、社會科學(xué)家、律師、政策制定者、公民用戶和其他人的參與。

事實上，許多人都對科技公司日益增長的權(quán)力和影響力及其對民主的影響感到擔(dān)憂。一些人認(rèn)為，我們需要一種全新的思維方式來看待人工智能——考慮到支撐該行業(yè)的底層系統(tǒng)。例如，英國律師兼作家杰米·薩斯坎德 (Jamie Susskind) 認(rèn)為，現(xiàn)在是時候建立一個“數(shù)字共和國”了——一個最終拒絕賦予科技公司如此大影響力的政治和經(jīng)濟(jì)體系的共和國。

最后，讓我們簡單問一問，人工智能將如何影響哲學(xué)？哲學(xué)中的形式邏輯實際上可以追溯到古代亞里士多德的作品。17 世紀(jì)，德國哲學(xué)家戈特弗里德·萊布尼茨提出，我們有一天可能會擁有一臺“推理演算機”——一種計算機器，可以幫助我們以類似神諭的方式得出哲學(xué)和科學(xué)問題的答案。

也許我們現(xiàn)在開始意識到這一愿景，一些作者提倡一種“計算哲學(xué)”，即對假設(shè)進(jìn)行編碼并從中得出結(jié)果。這最終允許對結(jié)果進(jìn)行事實和/或價值導(dǎo)向的評估。

例如，PolyGraphs 項目模擬了社交媒體上信息共享的影響。然后，這可以用來計算解決我們應(yīng)該如何形成自己的觀點的問題。

當(dāng)然，人工智能的進(jìn)步為哲學(xué)家們提供了大量的思考；它甚至可能已經(jīng)開始提供一些答案。

以上內(nèi)容翻譯于安東尼·格雷林，安東尼·格雷林 (Anthony Grayling )，倫敦東北大學(xué)哲學(xué)教授；布萊恩·鮑爾 (Brian Ball) ，倫敦東北大學(xué)哲學(xué)人工智能與信息倫理副教授。

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