“過度依賴ChatGPT技術(shù)，會將‘常人’的意見建制化與機械化，使社會意識形態(tài)‘板結(jié)’現(xiàn)象更為嚴(yán)重，并加劇人類‘自欺’現(xiàn)象的泛濫。”近日，在復(fù)旦大學(xué)慶祝建校118周年系列學(xué)術(shù)報告中，該校哲學(xué)學(xué)院教授徐英瑾以《從人工智能哲學(xué)的角度看ChatGPT》為題，剖析了ChatGPT技術(shù)可能存在的弊端。

運用人類語言順暢聊天，并非認(rèn)定智能的必要條件

在史蒂文·斯皮爾伯格導(dǎo)演的電影《人工智能》中，一對因車禍痛失愛子的夫妻收養(yǎng)了人工智能“大衛(wèi)”。在被人類養(yǎng)育的過程中，大衛(wèi)漸漸產(chǎn)生了“我到底是一個機器，還是一個人”的困惑。

這背后隱含了一個深刻的哲學(xué)問題——機器能夠思考嗎？正是這個疑問，當(dāng)年引發(fā)了徐英瑾對人工智能的學(xué)術(shù)興趣。

“哲學(xué)的一大特點是思考大問題、澄清大問題。”徐英瑾將哲學(xué)形象地比作“爬山虎”，認(rèn)為哲學(xué)可通過“X+”的方式附著在數(shù)學(xué)、物理學(xué)等諸多學(xué)科上，通過提供反思獲得養(yǎng)料，但究其根本，哲學(xué)仍需要回到形而上學(xué)，接受哲學(xué)“本部”的指令。

探討和理解人工智能，首先要回歸對于“智能”這一概念的辨析。徐英瑾從輸入與輸出之間的映射關(guān)系切入，介紹了“人工智能之父”阿蘭·圖靈提出的行為主義標(biāo)準(zhǔn)。判斷一物是否有言語行為從而認(rèn)定其是否智能，這便是著名的圖靈測試原理。

沒有通過圖靈測試，是否仍有可能被認(rèn)定為人工智能？徐英瑾以不通現(xiàn)代語言的土著、善于筑巢的鳥類以及設(shè)想中的外星人為例，提出與人類順暢溝通的言語行為并非認(rèn)定智能的必要條件，而只是充分條件。

對于人工智能的發(fā)展，社會各界的觀點目前大致可分為樂觀論、悲觀論和泡沫論三類。支持“泡沫論”的華裔科學(xué)家、美國斯坦福大學(xué)教授李飛飛曾說，不要高估現(xiàn)在人工智能的發(fā)展水平，從物理學(xué)角度看人工智能，它目前還處于前伽利略階段。對此，徐英瑾表示贊成。

真正識別人類精神內(nèi)核，人工智能仍在路上

“理解ChatGPT的本質(zhì)并不困難。”徐英瑾介紹，Chat（聊天）一詞，在人工智能領(lǐng)域地位特殊，這源于圖靈測試的一項發(fā)明——早已出現(xiàn)的“聊天盒（chatbox）”技術(shù)。而ChatGPT作為一種大型語言模型，是“傳統(tǒng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)+深度學(xué)習(xí)技術(shù)”的進(jìn)階版，通俗地說，就是通過數(shù)學(xué)建模建造出一個簡易的人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

盡管ChatGPT的語言通順程度和機器翻譯水平令人贊嘆，但談到這種模型與人類的根本區(qū)別，徐英瑾指出，人工智能的進(jìn)步，實際上是統(tǒng)計學(xué)意義上的進(jìn)步，是不斷迭代的大規(guī)模數(shù)據(jù)集和人工語料訓(xùn)練“野蠻投入”的結(jié)果。因此，縱使ChatGPT看到“路遙知馬力”后能接上“日久見人心”，但它并不能真正理解中文詩詞的精妙內(nèi)涵。

從海德格爾哲學(xué)的角度看，這種人工智能系統(tǒng)訓(xùn)練方式不得不把“常人”的意見建制化與機械化，由此使得社會意識形態(tài)的“板結(jié)”現(xiàn)象變得更為嚴(yán)重。換言之，從機器的視角看，一個正確的意見就是被大多數(shù)人所認(rèn)可的意見，因此，少數(shù)“異類”提出的“離經(jīng)叛道”之說在技術(shù)上就會被過濾。

“這需要我們提高警惕。”徐英瑾強調(diào)，“假若ChatGPT技術(shù)出現(xiàn)在托勒密的時代，哥白尼的‘日心說’恐怕永遠(yuǎn)會被判定為錯誤答案。”

人工智能訓(xùn)練與當(dāng)下總是存在時間差，無法面對未來，是ChatGPT這類人工智能的最大瓶頸所在。徐英瑾表示，過度依賴ChatGPT，可能會讓人喪失反思力與對未來的把握能力，陷入過度“自欺”的狀態(tài)。

人工智能未來到底走向何處？在徐英瑾看來，要想真正走通人工智能這條路，需要在結(jié)合節(jié)儉性算法與推理引擎的基礎(chǔ)上，兼顧哲學(xué)思維帶來的“破”與“立”。無論人工智能變得多聰明，適應(yīng)與滿足人類發(fā)展的需要是根本指向。大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練很難讓機器對語境形成精準(zhǔn)識別，如何突破語料的偽裝，真正識別人類的精神內(nèi)核，人工智能仍在路上。

來源：中國科學(xué)報