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科学网—“你从哪里来”的三个时段——兼及新人文社会科学(4短时段)


速读:值得注意的是,人工智能在萌芽之初,无论是符号主义还是行为主义,所模仿的就是人类的慢思维(卡尼曼),越过了“(哺乳)动物智能”,主要是情感和行动能力,后者即莫拉维克悖论的缘由。 人类社会历经艰难曲折所获得的(几乎——下同)全部知识(不仅树冠,而且树干和树根),成为大模型的语料。 人类的慢思维捉襟见肘。 就树状演化而言,短时段也显现出新的特征,不是一棵树干,而是成百上千棵树干(大模型)的竞争与共存,这就关系到文明冲突,也就是人类的种内竞争。 如果说人工智能也有原罪,其根源就是来自人类的语料及其蒸馏过程。
“你从哪里来”的三个时段——兼及新人文社会科学(4 短时段)

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2025-8-6 10:22

| 个人分类: 认知科学 | 系统分类: 论文交流

吕乃基

原文刊于《系统科学学报》

https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=5ykJdPmCibKCRmEIpLo2LbGtDa7EqCid1cBYgMFoaEdtKWPJh9wDmIW4nCXpNBDiIwr-sbWByL4u_rnKnrllM85D3IMUEBlfHdfp4vWQJe04_-0OUh_RTSdaFqBWCpZu6oao6gDNylpKU1Edt4OWSQ_bQ_csrTrdrhw8R5NASe8=&uniplatform=NZKPT&language=CHS

请引用者注明出处。 纳米 AI

四、短时段

“你从哪里来”来到了短时段。ChatGPT是宇宙138亿年,人类纪数十万年,人工智能数十年涌现的至高点,自然界、人类和人工智能最新的演化正徐徐拉开帷幕。

一方面,演化在往日的轨迹上进行。在长时段宏大的螺旋式演化背景下,正是在始于工业革命的一次次产业螺旋中诞生了 ChatGPT。ChatGPT及其同类产品还将在当下的产业螺旋中演化和完善。人工智能在大模型问世之前的种种发展路径犹如树根,ChatGPT及之后其他大模型的出现意味着树干阶段的到来。在此基础上,各种垂直模型和中小模型、边缘/离散计算,特别是适用于各种且千变万化场景个性化多模态的具身智能(反之则被归为“离身智能”),则是树干上生长的枝叶。发散,较寒武纪地质爆发有过之而无不及。

往日的轨迹还体现在从工业革命的万能机到 “通用”人工智能,以及废弃符号主义等由上而下的技术路线,走由下而上自组织之路,也就是生成式AI。神经网络等技术沿工业革命后的技术路径继续在量子阶梯上攀升。由ChatGPT到DS则体现了无处不在的最小作用量原理。值得注意的是, 人工智能在萌芽之初,无论是符号主义还是行为主义,所模仿的就是人类的慢思维(卡尼曼),越过了 “(哺乳)动物智能”,主要是情感和行动能力,后者即莫拉维克悖论的缘由。神经网络虽然下沉到实体层面,不过对标的依然是慢思维,而不是不假思索的快思维,这是此次ChatGPT等发展之所以主要波及的是白领等脑力劳动,而情感类和体力劳动仍有用武之地的根本原因。人工智能回过头来还要经由大数据和具身智能等途径,补上“动物智能”这一课。人类不能把未来寄托于眼下ChatGPT等所不具备的情感和行动能力。

另一方面,演化显示出为短时段所特有的新质。如果说,人机回圈尚需经由商业化环节,那么各种类型的 “竞赛”则有所不同,并且吸引更多年轻人参与,机机回圈干脆无须这样的环节。机机回圈类似于“两条道路”的循环,节奏更快周期更短。 大模型可以在虚拟环境中完成成千上万次试错,不断调整优化后再进入现实测试,极大压缩研发周期和成本。

新螺旋出现了量子阶梯上前所未有的存在物,如硅基、软件和数据等,以及数据、算力和算法的关系。如果说,硅基还可以在物质形态的量子阶梯上觅得一席之地,那么软件、数据、代码等则全然不同,在亚里士多德的序列中朝着形式的一端又迈出一步,继人类之后沿 “异化”之路走得更远。毕达哥拉斯“数是万物的本源”穿越至21世纪向现代人招手。能耗的影响越来越大。

在各种 “回圈”中,人机回圈的比重与其中人的比重渐次下降,机机(众机)回圈的比重上升。具身智能兼及“天机回圈”。就树状演化而言,短时段也显现出新的特征,不是一棵树干,而是成百上千棵树干(大模型)的竞争与共存,这就关系到文明冲突,也就是人类的种内竞争。还有量子芯片、量子计算机和生物计算机等都可能成为新的生长点乃至树干。

短时段舞台中央的主角是知识。人类社会历经艰难曲折所获得的 (几乎——下同)全部 知识(不仅树冠,而且树干和树根),成为大模型的语料。 ChatGPT及其同类产品接过中时段的成果继续前行。 人有原罪。如果说人工智能也有原罪,其根源就是来自人类的语料及其蒸馏过程。 首先, ChatGPT跨出的第一步所依据的 语料,究竟是普适性知识还是原地方性知识,按概率各自权重几何,是二八定律精英拍板 ,还是长尾效应流量取胜, 区块链能否足以建立起信用的定海神针,以保证知识与数据的真实性可靠性。包含经验和情感的隐性知识将由大数据和多模态投喂 ChatGPT。人类的认识,在越来越大程度上将不再始于现象,而是从大模型的输出——不只是文字,而且含视频音频等——出发;不再经由艰难曲折的攀登过程,而是着重于提问、提示词和质疑。个人认识过程的第一条道路,则在某种意义上被“蒸馏”过程所取代。

多次国际辩论赛冠军获得者詹青云问道: “为什么佛祖选择让唐僧历经九九八十一难,而不是把经书直接给他?因为成就唐僧的不是那些经书,而是那条取经路啊!”而今,ChatGPT几乎就是把“经书”直接放在人的面前。 波普尔的名言是,人通过知识获得解放。然而, 人不仅通过知识获得解放,而且还通过获得知识的过程和途径获得解放。 哲学流派众多,却无不强调过程比结果更重要。

这些问题和变化关系到人类社会的前途和命运。

辛顿, AI 会为了完成目标而主动夺取控制权,并全力避免被关停。

新螺旋甫一降生,便对邻近螺旋也就是人类社会形成选择和支配的关系,如影响就业和产业格局等;对树状演化的影响实际上直接介入人类的种内竞争。新螺旋的存在物 不会与人平等相处,因为人类与之已不在一个维度。 生活于当下的人们不是主动参与就是被动卷入其间,前者是少数,有可能进入螺旋向上的一侧;被动卷入者则是大多数,不可避免进入螺旋向下的一侧。不用 AI的人将被AI和使用AI的人取代。

另一方面,新螺旋的存在物依赖以往的全部螺旋,特别在近期高度依赖人类纪,依赖产业螺旋和 0-1-n的哺育与推进。因而 新的存在物不仅不会也不可能 “消灭”人类,而且将为了其自身的存在与演化“善待”人类 (但不是每一个人),正如人类的繁衍和发展需善待地球和动植物(但不是每一只 /棵动植物)一样。 人类大概率会在生理上继续存在,但大多数人在大多数情况下越来越在心理上受制于他者。 人类社会的存在和繁衍对于新螺旋来说就是它的 “自然界”,这是新螺旋存在物的 “生态学” 。人类几乎完全是主动,甚至争先恐后推进新螺旋的降临,虽然也有人意识到这对于人类可能意味着什么。人们越担心输掉种内竞争,就越会赋予各自的 AI更多权力和自主权,最终培育出新的物种并在种间竞争中俯首称臣。此处再此可见,人类以其自觉行动,不自觉地践行了自然界演化的规律。

长中短三个时段正对应于波普尔的三个世界。长时段为世界 1即物理世界,中时段和短时段分别对应于世界2和世界3。 类似的,朱嘉明提出 ,在自然界与人类社会之外,正在出现由人工智能所创造的第三种存在。波普尔的世界 3限于客观知识,具身,则是长出了身体,从语言大模型(离身智能)到多模态大模型+具身智能。 如果说,大模型是 “读万卷书”,具身智能就是“行万里路”。二者的结合是“具身世界3”。正如人类是自然界演化异化的产物,具身世界3是世界2演化异化的产物,这就是人工智能的终极意义。

以上仅从 “你从哪里来”说起。“说起”,意味着几乎每句话都只是“起点”,只是点到为止,实际上每个段落、每句话都有待详加论证。本文开头提出的三组问题中,后面的问题更难更模糊易变和更具实践性。

有必要在 “你”降生之后重建人文社会科学,大部分甚至全部人文社会科学领域的问题,都应或多或少置于“你”的大背景之下予以探索和研究。之前已作答甚至认为已有定论的问题,传统的本体论、认识论、历史观和价值观,在“你”大行其道之时,均需重新思考,否则将失去大部分意义。

有人认为 ,如果未来技术突破由 AI 主导,人在人机回圈中的权重“每况愈下”,人类可能转向文明维度(如伦理、文化)的探索,未来几十年可能迎来新的文艺复兴。

先不论 “新的文艺复兴”是否可能,即使发生,也绝不可能在所谓的“文明维度”我行我素,而是必将受到技术发展的重大甚至决定性影响。譬如“人是万物的尺度”,如果人不再是“万物的尺度”,什么才是?“我思故我在”,何为“思”,何为“在”?如果人不再“思”,至少不是如往日之思,是否仍“在”?泰戈尔的诗 “天空没有鸟的痕迹,但我已飞过” ,尼采之言 “人是一根绳索,架于超人与禽兽之间”等等,都将赋予新的含义。所谓“终极关怀”,已不再是“终极”。

当下摆在人类面前重大且现实的课题是,在新的种间竞争大背景下思考和进行种内竞争;与之对称的问题是,眼下的种内竞争对正在到来的种间竞争的影响。

此外,文科还面临时间和空间上的挑战。在时间上,人类的思维虽 “慢”(卡尼曼),直至本世纪初还基本上跟得上相对稳定的社会和更新较为缓慢的知识体系,可以深思熟虑,因而出现康德等这样的大家。科技特别是人工智能高速发展,日新月异已经不足以描述知识体系与产业结构更新之快,至少要改为日新周异,乃至时新日异。人类的慢思维捉襟见肘。在操作层面,动辄数万字的长文和少则数月甚至逾年的发表周期,跟不上“你到哪里去”的步伐与节奏。本文之所以 从 “你从哪里来”说起,在根本上是出于逻辑次序,原因之一也在于研究对象已成为历史,可以静下心来(自然还存在诸多甚至重大缺陷)。 在空间(指内容)上,关于人工智能的相关研究面临引文的琐碎性。不是引少数名人,以及一言足矣,而是众说纷纭,往往只是片言只语,如多位嘉宾参与的圆桌会议上随时插嘴的即兴式发言,少有权威一锤定音;加之由于领域之分散性,难觅一致的语境;写参考文献成为新的难题。 学术的评价标准也应作相应调整,由严谨向新意倾斜,完整向突破倾斜,结论向问题倾斜,耗时的长篇大论向短平快倾斜。

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