会议︱“人工智能与社会认识论”学术论坛
现代社会是一个日益技术化、加速化与数字化的复杂系统，人工智能的强大力量正在不断改变与塑造现代社会的状况。在这样一个不断迈向智能化的时代里，如何合理地认识我们的个体心灵、周围世界、社会生活甚至人类未来，已成为哲学学科尤其是社会认识论研究所面临的新课题、新对象与新使命。为此，2021年10月29-30日，“人工智能与社会认识论”学术论坛暨中国辩证唯物主义研究会社会认识论专业委员会2021年学术年会在华东师范大学闵行校区举行，本次论坛共有来自国内近四十所高校及科研院所的80余位专家参会发言。本次论坛开幕式由华东师范大学哲学系党委书记王柏俊主持，华东师范大学副校长、马克思主义学院院长顾红亮，中国辩证唯物主义研究会副会长、中国社会科学院哲学研究所副所长冯颜利，华东师范大学哲学系党委书记王柏俊，中国辩证唯物主义研究会社会认识论专业委员会会长、华中科技大学国家治理研究院院长、哲学学院欧阳康教授先后致辞，并为华东师范大学哲学系成立的“社会认识论研究中心”正式揭牌。顾红亮教授代表华东师范大学对本次会议的召开表示热烈祝贺，并对此次会议主题“人工智能与社会认识论”给予高度肯定，认为这一议题与华东师范大学正在推进的“双一流”建设高度契合。他指出，当今世界正处于百年未有之大变局的历史时刻，这更要求我们积极关注包括人工智能在内的新科技问题。“人工智能与社会认识论”学术论坛的召开彰显了哲学学科面向时代、关注现实的使命，体现了哲学工作者理论的自觉性和时代的使命感。冯颜利研究员在致辞中指出，人工智能已经成为影响人类生活的一场巨大技术革命，它实现了传统社会向智能社会的转变，不仅为我们提供生活的便利，也使我们以全新的视角，认识外部世界以及人类自身，重新定义我们自身和我们的思维方式。欧阳康教授认为，从社会认识的角度关注人工智能，需要深度认识这样一些关键问题：人工智能意味着什么，它与人类智能的关系；人工智能如何改变和加强社会文明的进步；人工智能对人类文明进步的影响所引申出的重大哲学理论和社会问题有哪些；如何从人工智能带来的一种深入社会的变革中，寻找我们未来发展的思想资源、实践资源，以更好地丰富和发展社会认识论研究的水平与深度。同时，也需要通过社会认识论的创新性研究促进人工智能的发展，为人工智能更好地引领人类文明进步，为人类文明进步在人工智能的影响下走得更加健康和快速提出我们的工作意见和建议。围绕着人工智能与社会发展、人类文明的重大关系问题，上海大学哲学系陈新汉教授、华中科技大学哲学学院王晓升教授、复旦大学哲学学院邹诗鹏教授、中国社会科学院哲学所段伟文研究员、上海大学社会科学学部孙伟平教授、武汉大学计算机学院蔡恒进教授、南京师范大学哲学系吴静教授、长沙理工大学马克思主义学院余乃忠教授、南京大学哲学系蓝江教授等从多个视域和问题维度对人工智能进行深刻地审视、发问并提出应对思路和策略。本次会议设置了三个平行论坛，60余名与会专家围绕着“人工智能与人类文明”“人工智能与认识论”和“人工智能与唯物史观”三个主要议题展开广泛而热烈的讨论，集中于三个方面的开放性论题：（一）人工智能是人类文明的重大变革，智能社会已不断生成为当代社会的基本特征，未来社会在一定意义上也可以命名为“智能时代”。但人工智能与人类智能之间既可能是模拟与增强的关系，也可能是共存与共生的关系，还可能是竞争与超越的关系，从现在开始我们应理性地审视“奇点时代”是否会真的来临以及未来的文明形态问题。（二）人工智能激活了社会认知的广度与深度，受此影响个体生活、社会运行与世界格局都发生了重大变化，这对情感习俗、道德规范与伦理规则都提出了新的挑战，日益复杂变化的社会本身驱动着哲学研究既要更加专业化，还要积极地开展跨学科研究，“哲学+”是社会认识论研究的新路径。（三）人工智能既是一个新的科技平台，加速了人类社会的变迁，也打开了一个全新的哲学场域，从这里出发哲学将进入到对数字主体、生命政治、增强伦理与人类解放的新论题之中，它极有可能是关乎人类未来的未来哲学。特别声明：以上文章内容仅代表作者本人观点，不代表新浪网观点或立场。如有关于作品内容、版权或其它问题请于作品发表后的30日内与新浪网联系。人工智能认知分型及演进逻辑
从不同人工智能范式模拟了人的不同认知活动这一关联中，我们还可以进一步在人工智能与人的认知之间区分出“同理关系”“同构关系”和“同行关系”等不同的特征，甚至在基于“情感算法”的情感AI成为可能之后，还会形成“同情关系”或“同感关系”。
人的认知中还有情感、意志、直觉、灵感等要素或方面，存在大量基于本能的“凭感觉行事”的现象，这些方面的能力还未能开发出相应的算法（如情感算法、意志算法……），甚至它们能否被算法化都是存疑的，所以至少迄今还未能与某种算法的类型建立起成熟的关联。乐观的看法认为赋予机器情感只是时间问题。如果相应的算法（如“情感算法”）在将来可以开发出来，则将形成的就是人工智能与人的认知之间的“同情”或“同感”、“同意（志）”“同觉”即“同情共感”（sympathy）的关系，这也正是“终极算法”和“超级人工智能”所追求的目标。目前“人工情感”（情感计算、情感智能体）、“人工意志”的研究虽然被评价为并不是真正意义上的情感模拟和意志模拟，但从其字面所表达的含义上，至少隐含着建构人与机器之间可以同情共感的期待。
从前面所介绍的算法演进的大致过程来看，如果将以后可能出现的情感算法也包括在内，就有一个如下的演进链条：传统算法—深度学习算法—强化学习算法—情感算法，它们对应了人工智能的演进链条：符号主义人工智能—联结主义人工智能—行为主义人工智能—（未来的）情感人工智能。与这些范式相对应的则可以归纳并分型出如下的认知类别：推算认知—学习认知—行为认知—本能认知。“推算认知”即人所进行的推理和计算活动，是标准的“理性认识”，也是人所从事的“高级形态”的认知活动，甚至是人所具有的与其他动物区别开来（即所谓“人是理性的动物”）的一种认知能力。这一类型的认知也是既有的哲学认识论中被普遍承认的一种认知类型，因此也是一开始就被符号人工智能认定为代表人类认知的本质从而力求加以模拟的对象。作为人工智能及其算法技术发展的起点，推算认知是最早纳入其视野的认知，它是理性主义视野中唯一被推崇的认知类型，基于它开辟了基于人工智能的认知科学中计算主义、功能主义所贯通的信息加工模式：从普遍性的知识出发，根据严格的规则推演出某种特殊的结论，使得输入在经过程序加工后产生输出。“学习认知”是人在学习过程中进行的认知活动。人具有学会某种知识、形成某种认知能力的智能，这就是学习认知，它尤其指借助符号表征或语言媒介在信息交流中进行的学习，即“以语言为中介，自觉地、积极主动地掌握社会和个体经验的过程”，可简称为“基于表征的学习认知”。“行为认知”是人在从事行动、发生行为时贯穿的认知，它主要是人在行动时应对各种周围环境、调节行为指令的认知活动，也是为了在身体与环境的互动中达到预期目的从而需要对行为逻辑加以理解和运用中形成的“实践知识”或“技能知识”，就是基于身体行为的认知或“具身认知”。“本能认知”是基于遗传、可凭借本能对外界进行反应的认知活动，也是人与生俱来确保自己能够生存下去的“天赋”认知能力（广义地还包括人的“天性”“本性”等），如“直觉”地理解世界的运作模式，像“儿童在早期就可以利用结构化的表征和算法处理对象、集合、位置以及时空连续性等概念。”
四种认知尽管不同，但关联性极强，彼此之间形成从初级到高级的前后相继的阶梯。本能认知是最为基础的认知类型，是一切其他类型认知的“始基”，提供了以后可以形成行为能力、学习能力和推算能力的普适的动作机制、学习机制和计算机制，没有它就没有后面的一切其他认知。它也如同初始条件，可以影响后续各类认知的进行。行为认知是在本能认识基础上衍生的认知类型和认知能力，由它又进一步衍生出基于表征的学习认知和学习能力，所以它既以本能认知为基础，又是学习和推算认知的基础，这也是实践（行）对于认识（知）的基础关系。从行为认知到学习认知，也是从直观认知到符号认知或间接认识的能力提升，使人在不和对象直接交互（行为）时也能认识对象，这是人的认知发展的一次重大飞跃，它使人从只能以实指的方式把握概念到可以用定义（符号界定符号）的方式把握概念，从而使更多无法直观的对象得以认识。基于表征的学习认知对于行为认知和推算认知具有居间性：学习是为了行动，或者说学习包括习得如何行为，如何控制自己的肢体，形成行为方面的默会知识和明言知识；学习也包括推算能力的习得。学习认知可以下沉为感知经验，以便更好地去行动，也可以上升为理性和逻辑能力，以便更好地去进行推算。从总体上四种认知的递进关系是，能推算者必先能学习（通过学习而掌握推算的原理和规则，并掌握熟能生巧的推算技艺），能学习者必先能行动（只有行动中才能取得直接经验，有了直接经验才可能形成间接经验），能行动者必先有生存的本能。
这一认知分型与“感性”和“理性”的分型之间也相互交叉且部分重叠。如果行为认知多属感性认识，推算认知属于理性认识，学习认知则介于两者之间，既有感性也有理性。于是从行为认知经学习认知再到推算认知，也体现出人的认知由初级阶段的感性到高级阶段的理性的提升过程。
基于人工智能范式区分的这种认知分型对于认知外延的覆盖也具有一定程度的全面性。人工智能力求越来越完全地模拟人的智能，在这一历程中所形成的上述演进，也真实地反映了它对人类智能逐渐趋向更多认知类型的覆盖，所以才有了关于人工智能的越来越多的定义，如认为“人工智能是与人类思考方式相似的计算机程序”，“是会学习的计算机程序”，“是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序”，如此等等。这些定义也反映了三种范式的人工智能所模拟的分别是人的三种类型的认知，这种“分别模拟”不仅缺乏统一的AI范式，而且还未进入对本能认知的模拟，所以还处于“弱人工智能”的阶段。而到了“强人工智能”阶段，不仅需要实现对三种认知模拟的整合，形成统一的人工智能范式，而且还要能够模拟包括情感认知在内的人的本能认知。如果四类认知能够在人工智能中实现融合与会聚，就可以构成具有完整意义的智能：从情感、意志到感知、认知、推理、学习和执行，这也是所谓“通用人工智能”的真实追求所在。还需要指出的是，这种认知分型并不是为了在人的认知类型之间划出不可逾越的鸿沟。实际上它们之间是互相渗透和彼此交织的，还是可以过渡和转化的。
人工智能本身的发展就是一个新的范式不断克服先前范式缺陷的过程，但新的范式同时也形成了新的局限，所以范式间的融合就成为人工智能进一步发展或突破的根本要求。这种融合的可能性，其根基在于它们所模拟的认知类型之间的可融合性。人的认识能力提高的一种普遍路径：认识的各种类型在融会贯通的过程中往往可以生成更高的认知能力，就类似于不同的物种在杂交后有可能形成品性更优良的物种一样。目前人工智能“分而治之”所面临的各自困境，正是它们排他性地秉持单一的认识论理念和方法所致；而要实现AI的纲领融合或算法融合，在基底上还是要寻求一场“认识论革命”，即走向一种可以整合理性主义、经验主义和具身认知的新的认识论。认识论和人工智能的内在关联在此也愈加紧密。人工智能不同流派和算法的融合，也反映了人工智能对人的认知本质的更全面、更完整的把握以及在此基础上的模拟；如果要追求“通用人工智能”，也只能在此基础上去追求。这里同样也展现了人工智能与认识论的互释互惠关系，即：我们将智能或认知的本质在认识论上理解为什么，就会在技术上去追求将人工智能做成什么；而我们实现了什么样的人工智能，则印证了我们对认知本质的相关理解之合理性，所以在一定意义上我们甚至可以说：人工智能就是认识论。
（作者单位：华南理工大学马克思主义学院。原题《人工智能与认识论的哲学互释：从认知分型到演进逻辑》，《中国社会科学》2020年第６期，中国社会科学网阮益嫘/摘）返回搜狐，查看更多
人工智能
1-4现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？人工智能研究形成了三大学派：随着人工神经网络的再度兴起和布鲁克（R.A.Brooks）的机器虫的出现，人工智能研究形成了符号主义、连接主义和行为主义三大学派。
符号主义学派是指基于符号运算的人工智能学派，他们认为知识可以用符号来表示，认知可以通过符号运算来实现。如专家系统等。
连接主义学派是指神经网络学派，在神经网络方面，继鲁梅尔哈特研制出BP网络之后，1987年，首届国际人工神经网络学术大会在美国的圣迭戈（San-Diego）举行，掀起了人工神经网络的第二次高潮。之后，随着模糊逻辑和进化计算的逐步成熟，又形成了“计算智能”这个统一的学科范畴。
行为主义学派是指进化主义学派，在行为模拟方面，麻省理工学院的布鲁克教授1991年研制成功了能在未知的动态环境中漫游的有6条腿的机器虫。
三大学派的综合集成随着研究和应用的深入，人们又逐步认识到，三个学派各有所长，各有所短，应相互结合、取长补短，综合集成。
人工智能的各种认知观符号主义（Symbolicism）基于物理符号系统假设和有限合理性原理连接主义（Connectionism）基于神经网络及其间的连接机制与学习算法行为主义（Actionism）基于控制论及感知—动作型控制系统
1-6人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？人工智能目前还没有形成统一的理论，智能是多种能力的体现，目前的人工智能也是体现在具体的研究和应用领域：
1.认知科学
认知是和情感、动机、意志相对应的理智或认知过程，是为了一定目的，在一定的心理结构中进行的信息加工过程。认知科学的研究目的是说明和解释人类在完成认知活动时是如何进行信息加工的。由于认知科学几乎涵盖了人工智能所有的理论问题，因此有时人们也用认知科学作为人工智能的代名词。
2.机器学习
学习是机器获取知识的根本途径，是否具学习能力是机器是否具有智能的重要标志。机器学习主要研究如何模拟或实现人类的学习能。围绕这一问题，人们开展了人类学习机型，机器学习方法和学习系统构造技术这三个方面的研究。
3.自然语言处理
自然语言处理主要研究如何使计算机能够理解和生成自然语言。现在的自然语言理解往往与模式识别，计算机视觉等技术相结合，在文字识别和语音识别系统的配合下进行书面语言和有声语音的理解。
4.机器人学
机器人学是在电力学,人工智能,控制论,系统工程,精密机械,信息传感,仿生学以及心理学地多种学科的基础上形成的一门综合性技术学科。人工智能所涉及的几乎所有技术都可以在这个领域中得到应用。
5.计算机博弈
计算机博弈是人工智能中关于对策和斗智问题的研究领域。目前，计算机博弈主要以下棋为研究对象，但研究的主要目的不是为了让计算机与人下棋，而是为了给人工智能研究提供一个试验场地。
6.自动定理证明
自动定理证明就是让计算机模拟人类证明定理的方法,自动实现非数值符号的演算过程.
7.模式识别
模式识别是研究模拟和实现人类分类能力的科学,以便能够应用计算机对某一范畴内的事物,事件或过程进行自动的识别和分类.模式识别是人工智能的重要组成部分,它本身又分为文字识别,语音识别,生物特征识别,遥感图像分析,医学图像分析等许多分支.
8.计算机视觉
计算机视觉是在计算机上实现或模拟人类人类视觉功能的学科,其主要研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力的能力，这种能力不仅包括感知三维环境中物体的形状，位置，姿态，运动等几何信息的能力，而且还包括对这些信息进行描述，存储，识别与理解的能力。
9.人工神经网络
人工神经网络是一个由大旦简单处理单元经广泛互连后所构成的人工网络,用于模拟神经网络的结构和功能.
10.专家系统
专家系统是基于专家知识和符号推理方法的智能系统,它将领域专家的经验用知识表示的方法表示出来,放入知识库中,根据这些知识在推理机的作用下,解决某一专门领域内需要专家才能解决的问题。对于专家系统，目前尚无公认的定义，但人们一般普遍认为：专家系统是一个能在某特定领域内，以专家水平去解决该领域中困难问题的计算机软件系统。
11.知识发现与数据挖掘
知识发现与数据挖掘是人工智能中比较新的一个分支,是在数据库基础上实现的知识发现系统,用于从数据库中提炼和抽取的知识,以便能够提示出蕴含在数据背后的关于客观世界内在联系和本质原理的信息,实现知识的自动获取。
12.自动程序设计
自动程序设计是将自然语言描述的程序自动转换成成可执行的程序的技术。自动程序设计包括程序综合性和正确性检验两个方面。程序综合手于实现自动编程，用户只需告诉计算机“做什么”，无须说“怎么做”，计算机就可自能实现程序的设计。
13.智能控制
智能控制是指无需人的干预，或基本无需人的干预，能独立的驱动机器实现其目标的自动控制技术。它是一种把人工智能技术与经典控制理论及现代控制理论相结合，研制智能控制方法。
14.智能决策支持系统
智能决策支持系统是地传统决策支持系统中增加了智能部件的决策支持系统。它是人工智能技术，尤其是专家系统技术与决策支持系统相结合的产物质。智能决策支持系统由数据库，模型库，方法库，人机接口及知识库五部分所组成，既可发挥专家系统在知识处理方面的特长，又可发挥传统决策支持系统在数值分析方面的优势，具有良好的应用前景。
15.分布式人工智能
分布式人工智能主要研究如何协调逻辑或物理上分散的智能系统之间的行为，以便实现问题的并行求解。
深度学习是当前最热的人工智能研究领域当前，基于人工神经网络的深度学习技术是当前最热的研究领域，被Google，Facebook，IBM，百度，NEC以及其他互联网公司广泛使用，来进行图像和语音识别。人工神经网络从上个世纪80年代起步，科学家不断优化和推进算法的研究，同时受益于计算机技术的快速提升，目前科学家可以利用GPU（图形处理器）模拟超大型的人工神经网络；互联网业务的快速发展，为深度学习提供了上百万的样本进行训练，上述三个因素共同作用下使语音识别技术和图像识别技术能够达到90%以上的准确率。
人工智能的伦理挑战与科学应对
【光明青年论坛】
编者按
2023年2月21日，中国外交部正式发布《全球安全倡议概念文件》，呼吁“加强人工智能等新兴科技领域国际安全治理，预防和管控潜在安全风险”。在中国式现代化进程中，人工智能的技术革新是助推我国科技创新的重要力量之一。作为最具代表性的颠覆性技术，人工智能在给人类社会带来潜在巨大发展红利的同时，其不确定性也会带来诸多全球性挑战，引发重大的伦理关切。习近平总书记高度关注人工智能等新兴科技的发展，强调要加快提升“人工智能安全等领域的治理能力”，“塑造科技向善的文化理念，让科技更好增进人类福祉”。为此，本版特组织几位青年学者围绕人工智能的伦理挑战与科学应对展开讨论，并邀请专家予以点评，以期引发学界的更多关注，为推动人工智能健康发展贡献智慧。
与谈人
彭家锋 中国人民大学哲学院博士生
虞昊 华东师范大学政治与国际关系学院博士生
邓玉龙 南京师范大学哲学系博士生
主持人
刘永谋 中国人民大学哲学院教授、国家发展与战略研究院研究员
1.机遇与挑战并存的人工智能
主持人：新技术革命方兴未艾，以人工智能等为代表的新兴科技快速发展，大大拓展了时间、空间和人们的认知范围，人类正在进入一个“人机物”相融合的万物智能互联时代。请具体谈谈人工智能给人类社会发展带来什么样的机遇？
彭家锋：人工智能、大数据、物联网、云计算等智能技术蓬勃兴起，对人类社会的方方面面产生深刻影响，推动整个社会逐步迈入智能社会。在此过程中，存在许多重大历史机遇需要我们把握。就技术治理而言，人工智能作为一种治理技术，正在助推社会治理的治理理念、治理方式、治理效能等方面的变革，将传统技术治理提升至智能化新阶段，呈现出“智能治理的综合”趋势。智能治理将全面提升社会公共治理的智能化水平，主要呈现出四个方面的特征：一是治理融合化，即促进各种智能技术与其他治理技术相互融合，大幅度提升智能社会的治理水平；二是治理数据化，即以日益增长的海量数据为基础，通过对数据映射出来的“数字世界”进行社会计算，实现治理目标；三是治理精准化，即发挥智能技术强大的感知能力、传输能力和计算能力，将传统的粗放治理转变为精准治理；四是治理算法化，即不断完善智能决策系统，尝试将程序化的算法决策扩展到更多的决策活动中，从而提高决策质量。
虞昊：人工智能有助于反思人类社会得以建立与发展的基础。随着分析式AI向着生成式AI不断演变，尤其是生成式AI初步展现出判别问题、分析情感、展开对话、创作内容等越来越具有人类特征的功能，原本属于人类的领域正被人工智能以另一套由“0”与“1”构成的计算机语言逐步侵蚀。这既是对人类社会的冲击，也势必会在更加平等的开放性框架中增强人类的主体性，促进人类社会进一步发展。
邓玉龙：总体来说，以人工智能为代表的新科技发展，显著提升了社会生产力。例如，生成式AI不但能完成传统AI的分析、判断工作，还能进一步学习并完成分析式AI无法从事的创造性工作。从人机交互的角度来看，人工智能也促进了生产关系的高效发展。具体表现在：一是刺激劳动形态的转化。人工智能高效承担大量的基础机械性劳动，人类劳动则向高阶的创造性劳动转化，由此引发社会层面的劳动结构转型、升级，并且以人工智能为中介，社会范围内的劳动整合、协调能力也实现升级。二是促进劳动场域的重构。随着劳动形态的转化和劳动的社会化扩展，人工智能将劳动从固定场域中解放出来，人类劳动的灵活性增加。相比于创造性劳动，机械性劳动更加受到空间和时间的制约，而在人工智能从技术层面替代更低边际成本的基础性劳动之后，人类劳动空间和时间的自由性实现跃迁。三是对主体的发展提出了更高要求，尤其是对主体适应社会发展提出了更高要求。人工智能技术的发展对人类传统的知识结构提出挑战，要求人类更新原有的知识结构以适应社会发展需要，也对教育提出更高要求，教育模式和教育内容需要更契合科技发展的水平，培养更加全面发展的人才。
主持人：人工智能的一系列产物在给人们带来生活便利的同时，也一定程度上引起大家对其可能引发的伦理挑战的警惕。一些人关注人工智能的风险问题，对人工智能的推进有些焦虑。如何看待这种警惕和焦虑？
虞昊：人工智能的风险以及由此带来的焦虑，是完全可以理解的。但我们无法返回一个没有人工智能的世界，人工智能已然深度介入人类社会，试图遏制人工智能的推进只能是螳臂当车。同时我们对人工智能的发展也不能放任不管，无视甚至于压制人工智能的推进只能是掩耳盗铃。因此，我们应该正视这种焦虑，在发展人工智能的过程中探求解决方案，在人工智能带来的风险中寻求危中之机。
邓玉龙：我们应正确看待这种焦虑。要看到，焦虑有其积极的意义，它体现人类的忧患意识，催生对人工智能风险的预见性思考，提醒我们注意焦虑背后人工智能技术发展存在的问题。正确对待焦虑有助于积极采取措施防范风险，辩证分析焦虑中先见性的思考，通过社会治理模式的升级化解风险问题。同时，仅有焦虑和恐惧是不够的，更重要的是积极解决人工智能发展带来的社会问题。从劳动的角度看，人工智能确实会取代部分人类劳动，推动劳动结构转型升级，让劳动向着碎片化、个体化方向发展，劳动者处于弱势地位，面临着“机器换人”的挑战。但是我们也应该理性认识到，人工智能不是对人类劳动能力的完全替代，而是对劳动者提出了更高的要求，要求劳动者掌握科学知识，将技术的发展内化为自身能力，在更具创造性的劳动中实现自身价值。
彭家锋：任何技术的发明使用，不可避免地伴随着这样或那样的风险。人工智能技术自然也不例外，在其应用过程中，同样引发了诸如隐私泄露、算法歧视、法律责任等风险问题。因此，关注人工智能的风险问题，并由此对人工智能的推进产生焦虑，具有一定理论依据和现实基础。但更应当清醒地认识到，人工智能的某些相关风险可以提前得到规避，并不必然会发生；即便真的发生，也仍可不断寻求化解风险的有效手段。以个人隐私滥用风险为例，在治理过程中，虽然不可避免地会涉及个人数据收集和分析处理，但可以通过建立完整的规范和监管体系来保护个人隐私，降低滥用风险。
2.人工智能科技竞争的“伦理赛道”
主持人：习近平总书记在以视频方式出席二十国集团领导人第十五次峰会时指出，“中方支持围绕人工智能加强对话，倡议适时召开专题会议，推动落实二十国集团人工智能原则，引领全球人工智能健康发展”。请谈谈“人工智能原则”应包含哪些内容？科技向善的文化理念对推动全球人工智能健康发展具有怎样的现实价值？
彭家锋：为应对人工智能等新科技快速发展带来的伦理挑战，2022年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于加强科技伦理治理的意见》，其中明确了“增进人类福祉”“尊重生命权利”“坚持公平公正”“合理控制风险”“保持公开透明”等五项科技伦理原则。我认为，这五项原则基本涵盖了人工智能原则的伦理要求，彰显了科技向善的文化理念。科技向善的文化理念，根本目标是让科技发展更好地服务社会和人民，带来良好社会或社会公益的善。科技向善对推动全球人工智能健康发展至少具有以下三个方面现实价值：一是塑造公众信任。公众对人工智能的信任很大程度上并不完全由相关风险程度决定，而是取决于公众的利益与价值是否得到足够重视。后者正是科技向善的内在要求。二是引领技术创新。科技向善的文化理念将在技术创新发展过程中发挥价值引领作用。三是促进全球合作。科技向善的文化理念试图在全球范围内建立人工智能伦理规范的“最大公约数”，各国在达成伦理共识的基础之上，能够建立互信，实现更加充分深入的国际合作。
虞昊：个人认为，人工智能原则也应包含非对抗与非失控的理念。非对抗意味着不应将人工智能视作人类社会的对抗性存在，人工智能已经成为人类社会的构成性要素，我们必须持更为开放的态度去面对人工智能。非失控意味着不应放弃对人工智能的伦理规范，应以智能的方式去规范加速发展的人工智能。如果以上述理念为前提，也就是说，在支持人工智能发展的情况下，科技向善的文化理念在推动全球人工智能健康发展中就变得极为重要。此处的“善”在国家治理层面即指向“善治”，而当人工智能的发展从国家范围扩展到全球范围，“善治”就在构建人类命运共同体的意义上拥有了更贴近现实的内涵。各国应摒弃冷战思维与零和博弈，基于善意与友谊共同思考人类作为整体如何在人工智能的冲击下通往全球性的“善治”。
邓玉龙：2019年欧盟发布《可信赖的人工智能伦理准则》，2021年中国国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能伦理规范》（以下简称《规范》）。与欧盟发布的伦理准则相比，《规范》体现了中国特色社会主义的制度优势，旨在将伦理规范融入人工智能全生命周期。人工智能发展的根本目的是促进人的全面发展，因此，我以为，人工智能原则还应体现共享和有序发展的要求。共享，旨在防止人工智能的技术垄断。科技发展应该兼顾全体人民的利益，而不是服务于少数群体，由全体人民共享科技发展成果，推动全球科技水平的共同增长。有序发展，旨在防止人工智能技术的无序扩张。人工智能技术的发展最终是为了提升人的幸福感，推动科技有序发展能够促进人机和谐融合，有效预防潜在无序扩张的风险。
主持人：从规范层面来说，伦理反思对规范人工智能发展的作用主要体现在哪些方面？
彭家锋：近年来，世界各主要国家在人工智能领域竞争日趋激烈，纷纷将人工智能发展置于国家发展的战略层面。比如，美国陆续出台《国家人工智能研究和发展战略计划》（2016）和《关于维持美国在人工智能领域领导地位的行政命令》（2019）；欧盟先后发布《欧洲人工智能战略》（2018）和《人工智能白皮书》（2020）；中国也较早发布了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》（2016）和《新一代人工智能发展规划》（2017）。人工智能科技竞争的客观局面已然形成。在此背景下，如果忽视人工智能技术发展所带来的全球性风险与挑战，极有可能陷入技术赶超的竞争逻辑。因此，亟须规范人工智能的科技竞争，而倡导伦理反思或许就是一条可行之路。伦理反思的意义至少在于：一是设定伦理底线。人工智能技术的开发和应用需要遵循一些基本的价值理念和行为规范。只有守住伦理底线，才有可能避免颠覆性风险的发生。二是实现敏捷治理。伦理反思是一个动态、持续的过程，贯穿于人工智能科技活动的全生命周期。为了确保其始终服务于增进人类福祉和科技向善的初衷，需要保持应有的道德敏感性，以灵活、及时、有效的手段化解人工智能带来的各种伦理挑战，确保其在科技向善的道路上行稳致远，实现良性发展。
邓玉龙：人工智能科技竞争是为了促进科学技术发展，而科学技术发展的最终目的是推动人类社会的进步。人工智能科技竞争不应该仅包括技术竞争的单一维度，更不应该通过技术优势遏制他国的科技发展，而应该是在人工智能科技条件下的综合性竞争，通过良性竞争促进全球人工智能和全人类的共同发展。其中就应该包括社会治理竞争，通过社会治理保障社会公平，因而对社会中人与人关系的伦理反思构成人工智能科技竞争的有机组成部分。首先，伦理反思对人工智能科技竞争提出了更高的要求。人工智能的公平性、可信任性、可解释与透明度、安全性不仅是伦理要求，也代表了人工智能技术的发展方向，是人工智能科技竞争需要抢占的技术制高点。科技的发展是为了人的全面发展，因而人的发展内嵌于科技发展要求，伦理反思有助于防止工具主义的泛滥。其次，伦理反思为人工智能科技竞争提供价值引导。伦理反思注重保障人的权利，科技发展并不是社会发展中的唯一衡量因素，我们还应该关注其中多样性的因素，尤其注重保护特殊群体的利益，例如防止数据鸿沟等不良影响。伦理反思有助于实现人工智能的综合性健康发展。
3.人工智能安全与人的全面发展
主持人：科学探究一直以来都是人们认识世界和了解自身的重要认知方式，人工智能等信息产业的革命如何影响着人们的认知方式？
彭家锋：人工智能等信息产业的革命，促进了科学研究新范式——数据科学的诞生，进而对人们的认知方式产生深刻影响。数据科学被认为是继实验、理论和模拟之后的新的科研范式。相较于传统科学，数据科学融合了统计和计算思维，通过人工智能等技术提供的海量数据、强大算法和算力，能够直接从数据中寻找相关关系、提取相关性或者预测性知识，进而产生一种基于相关性的科学思维模式。但这种相关性并不一定能够转化为因果关系，因为可解释性对于从数据科学技术确定的相关性中提取因果解释至关重要，而相关技术一般都缺乏必要的透明度和可解释性。数据科学更可能成为一种预测科学，但是预测并不是科学追求的唯一目标。通过揭示世界的潜在因果结构来解释和干预现象，也是科学的两个重要目标。因此，尽管数据科学能够通过分析大量数据生成相关性知识，却不能直接产生因果解释。对此，传统科学的可检验性假设方法和因果规律探求仍有其重要价值。数据科学并非取代传统科学，相反，两者将相互补充，共同成为人类探索世界的有效工具。
虞昊：显而易见的是，随着人工智能向着通用人工智能迈进，其能够为人们提供的教育资源、生活娱乐、工作讯息也越来越丰富，人们势必越来越依赖于通过与人工智能进行交互来获取外界信息。因此，当人工智能深度地构成人们认知世界的滤镜时，若不对人工智能本身具有重复性、同质性倾向的认知框架保持警醒，人工智能可能扭曲人们的认知方式直至影响人的主体创造性。
邓玉龙：以人工智能为代表的全新技术发展被称为第四次工业革命，其中最显著的特征就是机器与人类的深度融合，机器不再作为一种外在性的工具被人类使用，而是在与人类的深度关联中影响人类的认知方式。一方面，信息产业革命丰富了人类认知的联结方式。人工智能和大数据技术的发展促进人类的分析逻辑从因果关系扩展为相关关系，对相关关系的重视使人工智能可以从大数据而非小数据维度获取信息，为人类认知提供新的视角。按照传统人类认知方式的理解，因果关系要求关于世界的认知是确定性的，而这在数字时代的复杂性社会中很难实现。人工智能对相关关系的认知填补了这一缺失，允许我们在无法掌握确定信息但在掌握大量数据的条件下对未来趋势作出预测。另一方面，如果我们对人工智能等科技的输出结果和生成内容盲目信赖，将结果和内容与经验事实之间进行绝对等同的连接，误认为是事实的全部，那么我们就会丧失人文主义抽象反思的能力，对此我们应当保持警惕，始终坚持反思和批判的人文精神。
主持人：如何调适人的主体创造性与信息高度集成共享之间的关系？
彭家锋：当人们逐渐将更多创造性工作交由人工智能完成，不免让人担忧人工智能是否将会威胁到人的主体创造性。从人机关系的角度来看，这种担忧是基于一种人机敌对论的视角，认为人工智能挤压了人的主体创造性空间，是替代逻辑的延续。但从人机协作的视角出发，将人工智能看作人的得力帮手，通过创造性地使用人工智能可以赋予人类更大的创造性空间。比如，在进行文字写作、多媒体脚本、程序代码、文稿翻译等工作时，可先由人工智能高水平地完成草稿工作，然后再由人类进行一些创造性的调整和发挥。此时人工智能生成的内容将成为进一步创作的原材料，人类将以更高的效率投入创造性活动之中。当然，要实现以上效果并非易事，不仅需要思想观念的转变，还应在制度安排、教育方式等方面作出相应调整。
虞昊：面对信息高度集成共享的人工智能，人有可能转变为算法的动物。试想下述场景：当依据人工智能展开行动变得足够便捷有效时，行动者便会倾向于采信人工智能，此时，看似是人类行动者基于自然语言在进行互动，实则是算法逻辑基于计算机语言在进行数字化运转。于是，人的主体创造性被侵蚀，人可能沦为算法动物。对此类情形，我们应该保持足够的清醒与警惕。
邓玉龙：人工智能技术生成的内容（AIGC）具有高度集成共享的特性，能够高效地对人类知识进行数据挖掘、信息生成。调适人的主体创造性与信息高度集成共享之间的关系，我们需做到如下几个方面：首先，需要通过人的创造性扩大AIGC数据库，当下AIGC主要是依赖于大语言模型，以大量的网络文本作为训练数据库生成的，通过人的创造性生成可以不局限于网络文本，而是进一步扩展数据库的训练文本，从而提高其丰富度。其次，需要通过人的创造性为AIGC提供价值训练，通过人的创造性生成的价值立场、伦理法则等与AIGC的训练数据库相融合，从而建构可信赖、可持续的信息高度集成共享机制。最后，需要将人创造性生成的内容与AIGC共同作为人类知识的来源，人类知识的获得不能仅仅局限于AIGC，而是需要人发挥其主体创造性对人工智能技术生成的内容进行反思和拓展，将人类无法被数据化的、经验性的知识与AIGC数据化的知识融合成为人类知识的来源。
（本版编辑张颖天整理）
许煜：人工智能的超人类主义是21世纪的虚无主义
（原标题：专访许煜：人工智能的超人类主义是二十一世纪的虚无主义）
许煜
学者许煜任教于德国吕纳堡大学哲学研究所，并负责该校的“参与的技术生态学”研究，他同时是法国西蒙栋国际研究中心的研究员，中国美术学院跨媒体艺术学院的客座研究员。
许煜是法国哲学家斯蒂格勒的弟子，和后者一起合作了约十年。在法国哲学家、人类学家拉图尔“重置现代性”的工作坊中，许煜被邀请为中国场的嘉宾之一，响应拉图尔提出的人类纪困境及解决方法。
多年来，许煜关注社会运动和对全球化的反抗，如今却很少谈社运了，“我们必须思考为何左翼总处于下方，或者我们需要的是对资本主义的新的理解，来发展出新的策略”。
有一种刻板印象认为，做社会运动的都很反抗技术。许煜正是要反对这一对立，提醒人们把更多注意力放在技术问题。在他看来，欧美左翼的问题在于对技术的漠视，“结果很多人用Facebook来组织反资本主义的社会运动，就像用微信来对抗阿里巴巴一样”。在cyborg逼近的时代，他提醒人们警惕超人类主义，因超人类主义本身是一种更刺激的消费主义，而在现代性危机面前，每个文化都要重新发明自己的宇宙技术论。
记者：您现在主要在做的是“人类纪”这一块？
许煜：我的新书《论中国的技术问题》（TheQuestionConcerningTechnologyinChina.AnEssayinCosmotechnics,2017年初出版）就是在讲这个问题。人类纪指的是人类的活动已影响了地质化学（geochemical）活动，那是地球在11700年前开始的全新纪或全新世之后发展的一个新的纪元。这也是全球的技术化、科技的全球化所带来的一个巨变，这给了我们一种迫切性来思考整个现代化以及现代性的问题。如我在回应拉图尔时所指出的，我们必须分开现代化和现代性。后者是十七世纪在欧洲出现的一种认识论和方法论上的断裂，而现代化是这些新的知识体系在地域上的扩张。
这种现代化同时也是单边的全球化。然而这种单边的全球化已到了尽头，近年来在欧美涌现的极右运动以及新反动主义（neoreactionaries）是最好的标志。如果您细看他们的论述，那是反启蒙的，也就是说反普世主义以及普世价值，如自由、民主、平等等，所以他们的言论充满种族主义、法西斯主义的味道，他们认为黑人与白人是不同的，现在将他们一视同仁是政治正确，也因为这些普世价值的政治正确，欧美的发展一直都匍匐不前。问题是，西方如何保持它的优势，就好像硅谷的著名投资者、特朗普的支持者，同时也是新反动主义者的彼德·泰尔（PeterThiel）在911之后问道，“有没有一种不彻底毁灭现代西方，同时仍能巩固其地位的方法？”我认为这种自觉是黑格尔在《精神现象学》中所说的“苦恼意识”，也就是说意识到自身的矛盾，但又超越不了这种矛盾。
新反动主义者彼德·泰尔
很多左翼会强调普世价值来响应，但这是不够的，事实上我们不能忽略右翼论述的吊诡之处，他们或多或少指出了当前这种全球化的问题。如果我们从相同出发，最后我们发展出来的就是今天被视为失败的多元文化主义（multiculturalism），其实背后还是单边全球化，我们需要强调的是差异，以及思考这种差异如何能够扭转当前的局面，而我在做的就是通过解构技术在人类学意义上的普世性，来重申差异。现代化造成了dis-orientation，它不只是失向，而且是失去了东方性，也就是说误以为东西方是同一根源，失去了历史性的思考。我认为我们应该比那些右翼和新反动主义者走得更远，从绝对的不同开发出相同，而先明白中国跟西方的不同，最终才能达到如拉图尔和其他关注人类纪的哲学家和人类学家所说的共存（co-existence），也就是说文化的多元化成为整个全球化里的核心，而不是表面。
表面的全球化相对的是传统的实体化（substantialisation），将传统实体化表现在两方面。首先在国家治理层面，比如说通过它来定义某种民族主义甚至法西斯主义。第二个是文化工业，例如建造出很多创意、旅游小镇，把传统实体化成旅游纪念品。这是全球化的症状，它所强调的不同都是表面上的装饰性的东西。那问题是我们怎么从不同发展到相同？首先必须要强调不同，其次必须将传统去实体化。传统是一直处于变化之中的，从先秦到宋明，传统的精神保留了下来，有些是有用的，可以支持我们解决当前的问题，但是答案不是已经在那里了，答案是要被发明的。
面对当下复杂的全球化进程，我在《论中国的技术问题》中提出技术的多样化，不只是在中国，其他文化也应该发展出其技术思想来抵抗西方科技的全球化。但是，我并不是说要否认西方的科技，这是不现实的，而且中国也一直缺少对西方技术的哲学性的思考。我的想法是如何扭转这种发展的方向。传统可不可以以另外一种新的方式回归，回归不只是一种装饰，我们可以将它变成一种批判理论。我们现在所说的批判理论，不是德国的就是法国的。所谓霸权，有时候是无意识自己加在自己身上的。
记者：我们从过去寻找来的思想资源，跟现在的科技怎么结合？
许煜：这就是我为什么提出首先要系统性地分析中国技术思想的原因了。从先秦哲学开始到至今，我们怎么理解器和道之间关系的变化。有些哲学家也看到这个问题，譬如说李三虎先生也强调器和道的问题，而且提出重申传统，但我想更系统化地理解器道的关系问题以及从认识论和知识型的角度来思考这一系统化分析如何响应当前人类纪的问题。首先，我们的知识论在现代化过程中都是被边缘化的，那么问题是这种知识论可以怎样被重新搬进来。其次，我视知识型问题为sensibility（感知性）的问题，也就是说它是不同知识领域的基础和链接。福柯在谈到知识型（episteme）的时候，他覆盖了三种，就是文艺复兴时期、古典时期、现代时期。但我们不能把福柯照搬过来放在中国，他为我们提供的是方法论。福柯是一个历史学家，他是一个思考历史的人，历史总是独特的。而哲学总是需要去回答所处时代的问题。但不少研究福柯的人都忽略了，这总让我想起海德格尔在《论人道主义书简》（BriefberdenHumanismus）所说的，现在的人不再思考而要忙着搞“哲学”。
在我提出的框架里，知识型的问题必须被重新思考。知识型的转变总对应着一个时代性的转变，也就是说当有一个历史性的危机出现的时候，我们就会发展出新的知识型来对应。我们可以归纳一下三个可能的知识型的转变。周室衰退时，我们就有了儒家的“复礼”，道家的“自然”等，这就是重新发展出知识型来回应那个时代，一直到汉代，特别是在董仲舒那里一种儒家与黄老结合的天人观也固定下来了。而在唐代末期当佛教成为主导的时候产生了另外一个危机，由宋代理学所代表的道德宇宙论也出现了来作为响应，在公元十一世纪，我们见到宇宙发生论（cosmogony）与道德观以更严谨的形式结合。而第三个阶段是在两次鸦片战争之后的整个现代化运动中，比如说魏源、维新派，也都是对时代的反应，他们想要生产出“中学为体，西学为用”的知识型，但最终在西方科技的冲击下沦为了完全的西方化。理解这个过程是很重要的，它容许我们避免重复错误同时理解我们文化内里的创造力。
记者：那您认为这次的西化和现代化是跟历史上一样的知识型转变，还是一次史无前例的断裂？
许煜：两次鸦片战争之后出现了那时处理不了的问题，因为对西方的技术一无所知，他们认为西方的技术就是中国哲学中的“器”。那为什么上两次（先秦哲学和宋明理学）会成功？宋代理学完全不涉及技术这个问题，尽管张载的哲学影响了后来宋应星《天工开物》技术和自然不分开的观点，而相对的，在《天工开物》之后一百年在法国出现的《百科全书》则是提倡自然和技术分开的（这也是鲁索对百科全书主义者的批判）。宋明理学其实是自然哲学，它发展出一套新的道德宇宙论。为什么在公元11世纪，宇宙发生论突然成了主要的学术理论呢？突然之间人们开始关心宇宙是怎么产生的了，这很有趣。因为他们是回到以自然为核心道德宇宙论，与技术无关。准确来说，构成这个知识型的不是技术问题。两次鸦片战争之后，我们被逼着去实现现代化，被逼着我们去发展船坚炮利，那个时候还不知道什么叫技术，都统称为“科学”，康有为统称为“物质学”。
回到您之前提到的问题，也就是说传统和现代科技怎样结合的问题，斯蒂格勒为我们提供了很重要的参考。他是一名真正的思想家，我这样说不只是因为他曾是我老师，而是他一直都在坚持，一直都在尝试，他的创造力是很让人佩服的，而且他很慷慨。我指出如果现代性所标志的是一种技术的无意识（technologicalunconsciousness），那么现代性终结的标志的便是一种技术意识（technologicalconsciousness）。这种意识首先体现在利奥塔1979年出版的《后现代条件》，但系统性将这梳理出来的是斯蒂格勒，他的硕士论文其实是跟利奥塔写的。
首先，我们可以从神话以及宇宙论的解度来切入。如果斯蒂格勒说技术的来源是普罗米修斯，那是因为他是在欧洲的学术源流里这样论述的，但如果我们跟着说中国的技术起源是普罗米修斯那就好笑了。哲学的思考无法脱离神话，斯蒂格勒之所以能发展出哲学理论，是因为他将神话变成了他思考当中不可缺失的一部分。在1795年的德国流传下来一篇文章，题为《德国观念论最古老的体系纲领》，作者不详，据说是谢林、黑格尔和荷尔德林，或是这三名同学的其中一员，这是作者（们）有见于形而上学终结提出的哲学的发展方法，文章结尾说神话要有哲学性，而哲学要成为神话（dieMythologiemuphilosophischwerden...unddiePhilosophiemumythologischwerden）。1795年，自然科学在欧洲开始变成一个系统，这时他们提出了再神话化，这是他们对所处时代的回应，也是对古希腊文化的延续，他们也回到了悲剧（dasTragische）。所以，神话跟哲学思考和文化的发展是分不开的，如果要出中国的技术思想来回应当前的问题，我们必须认真地处理我之前提到的三种知识型的转变以及道德宇宙论如何与技术发展重新结合，康有为他们很勉强地将中国的道德宇宙论以及西方的物理学等同，譬如说将以太和“仁”等同，这是非常错误的，我们一定要避免这种寻找等同（equivalence）的做法。
那么我们必须以另一种方式来提出问题，也就是说不先求等同进而吸纳，而是我们先从绝对的不同，比如说宇宙论和器道思想出发来找出路，重新将感知性纳入进来？其实，“道”也就是sensibility的学问。与康德不同，新儒家的牟宗三认为在中国哲学当中，人是有智的直觉的，他的感知性是超越现象的。牟宗三所说的“无限心”就是感知性的问题，只有无限心的感知，才能进入“物自身”。牟宗三从而发展出所谓“良知自我坎陷”来展示无限心与认识心的转换的可能，从而证明中国也可以发展出技术，但这仍然站在观念主义者的立场上。当前中国已经发展出技术来了。所以我想要处理的不是这个问题，而是在“中国也可以”的基础上思考技术本身的问题，即摆脱观念主义的束缚，将技术问题纳入到我们的体系中来。
一个是从它的内里来改变它，因为当下技术的发展是一个巨型技术系统，特别是大数据、智能城市、智能手机形成的大型技术系统，我们要从认识论的角度思考怎样从内部改变它，我和斯蒂格勒合作了很多年，一直都在研究就是这些问题。第二个是从外部，这是我所说新的宇宙技术（cosmotechnics）的框架，宇宙技术的翻译也是一个问题，拉图尔笑我说这两个字kosmos和techn都是希腊文，但如果我说“天人技术”又只局限在中国了，这是全球化下语言的局限，我想强调的是不止在中国，其他非欧洲文化也应该思考宇宙技术的问题。宇宙技术的基本定义是通过技术活动来统一宇宙秩序和道德秩序。我提出宇宙技术是要克服二十世纪以来西方技术概念的局限，如果我们可以这样归纳，在二十世纪西方技术哲学里有两个主要的认识，这也是海德格尔一九五三年的《论技术问题》（DieFragenachderTechnik）所留下来的，首先是古希腊人所说的，它的本质是有诗意地带到跟前，海德格尔用了希腊文的poiesis和德文的Hervorbringen来描述这个亚里士多德的四因说里的动力因（causaefficiens）。其次就是在欧洲现代时期出现的科技（moderneTechnik），它的本质已不再是古希腊意义上那样的，而是所谓的座架（Gestell），也就是说所有的存在都被视为可支配的资源。但这两个概念并没有办法解释古代中国的、印度的、南美部落的技术。所以我发展出cosmotechnics这个概念来包容不同的技术，同时将宇宙论和技术重新结合，也就是说技术的发展总与它所处的文化的宇宙论紧密相关的，我们甚至可以说宇宙论的存在模式就是宇宙技术。在西方，宇宙论已经变成天文学或者天体物理学了，本来是背景（ground）的，现在完全地技术化、数学化了，人类纪标志的正是这种宇宙论和形而上学（海德格尔认为尼采是最后一位形而上学家）的终结，所以我认为要响应人类纪必须要回到多样的宇宙技术，这必然要重新启动传统以及其宇宙论。我也尝试指出海德格尔对三位前苏格拉底哲学家（巴门尼德、赫拉克利特、阿那克西曼德）的阅读，也是由回到一种宇宙技术，找到另一个开始（andererAnfang）。
而如果我们认同当前的问题，即科技的全球化所造成的后果，那么现在就是一个机会，很多条件都相应地成熟了。中国的经济和技术发展已到了一个相当的高度。美国不可能再继续原本的单边全球化，即美国输出、我们进口的全球化。我现在要处理的问题是这种新的技术哲学如何发展，我们需要在地地去处理。譬如说大家都在讲智能城市，尤其是中国，目前的智能城市构想其实只是以效率为主，照当前算法和数据主导的思路，伦敦、上海、纽约都会变成一样的，比如智能手机去点餐、支付宝去付款、机器人去服务，这您也可以参考一下电影《攻壳机动队》的虚拟现实和都市主义，这将是我们的未来，而不smart的人将无容身之地，这就是我所说的一种错误的全球化发展。对我而言，智能城市给了我们一个很在地地去重新思考和建构的机会，这也是我最近着手处理的项目。
《攻壳机动队》剧照
记者：《攻壳机动队》里那样的虚拟现实技术会加深人与人之间的不平等吧？
许煜：那是一种新达尔文主义，是一种人工选择，达尔文主义是自然选择，而现在是人工选择，技术超过了进化。原本“顺风耳”、“千里眼”是进化的结果，但现在技术改变了人的生理机能。所以，这种人工选择必然是不平等的，比如想让一个小孩变得更聪明进而统治其他小孩，就让他吃药或者注入一个芯片到他的大脑里。我们必须要正视这个问题，要抗拒超人类主义（transhumanism），因为超人类主义本身就是一种更刺激的消费主义。这种消费不止是花钱买东西获得快感，也是彻底改变你的身体，改变你和世界的关系，譬如你的感知性。所以我们要重新提出一种技术发展的方向，超人类主义对很多人来说都是一种引诱，因为它的卖点是增长寿命，改善情商和智商。想象一下，你可以不生病，可以每天都开心或者拥有一个对您百依百顺的机器人女友或男友，这不好吗？可是，这些并不是解决问题的方法，而只是将问题以新的方式提出来。
在国外，许多人都在谈大中华未来主义（sinofuturism）或者说亚洲未来主义（asianfuturism）。在美国每有一个新发明新发现就有一个伦理小组来判断应不应该禁止，但在中国就没有这些限制，所以大中华未来主义就是一种加速主义，我们可以想象，在未来，中国或亚洲的技术加速会比美国更快，这种不平等会更严重。超人类主义者并非政治冷漠的，他们有的人也在读牟宗三，认为机器发展可以达到“智的直觉”，这就是所谓的智能爆炸或者奇点，政治就可以消失，因为人工智能能解决我们解决不了的规划问题。但超人类主义以及大中华未来主义都是二十一世纪的虚无主义，这并非我想要走的路线，相反是我所批判的。我提出的是将感知性带进我们的对科技的理解从而来扭转其发展方向，这也是为什么牟宗三对我来说是个重要的对话对象。
记者：宇宙技术是外部，那内部具体指什么？
许煜：内部也就是我所说的认识论的问题，也是因此我们必须系统性地研读巴什拉、康吉莱姆、西蒙栋等。举个例子，发展一个软件，比如微信，遇到的第一个问题便是如何定义使用者之间的社会关系。我和你的关系是两点一条线，在Facebook、在微信上也一样，每个人所在的这个点就是社会原子，而社会则是社会原子的集合；原子之间的关系可以用线和点再现。这是心理学家雅各布·莫雷诺（JacobMoreno）在上世纪初所指出来的，也被认为是现在社交网络的社会学理论基础。但是，我们也要质疑这种认识论以及它如何被吸纳为消费主义的工具。如果按西蒙栋《在形式和信息概念下重新思考个体化（Lindividuationlalumiredesnotionsdeformeetdinformation）》所发展出来的理论（我也相信是很重要的），个体化必然同时是心理和集体的，个体和集体无法分开。我几年前和斯蒂格勒有个发展另类于Facebook的社交网络的研究计划，我们提出以集体而不是个体为基础来发展另类的社交网络，以合作和贡献来取代个人主义，这就是从内部来改变的，也是我第一本书中《论数码物的存在》中谈到的内容，而第二本就是从外部来思考这个问题了。
记者：这种内外是您自己的说法，还是某种传统的说法？
许煜：这是我自己发展出来的一套论述，这个论述受近几年来在欧洲出现的所谓的人类学的“存有论转向”（ontologicalturn）影响，从某种意义上来说也可以说是对PhilippeDescola的自然人类学以及AndrLeroi-Gourhan的技术人类学的响应，同时也是对于海德格尔的批判。一些人类学家例如Descola强调多元的存有论，他认为在西方的现代性中自然和文化是对立的，他称之为自然主义，但在其他的文化里头，自然并不是处于这种位置的，比如说模拟主义、图腾主义、万物有灵主义等。这按我自己的语言来说，也就是西方现代的宇宙技术（其实也就是自然主义）已经看不到外部的，因为宇宙已经是一个技术系统了，只能从内部去改造。这是为什么我强调技术系统的内部性和外部性。
记者：这个项目的进展如何？
许煜：这个项目持续了很久了，从我十多年前在欧洲就开始，我的研究重点一直是技术哲学、认识论、数码研究等，我在学院的框架里跟一些科技实验室和艺术机构合作过，但我是近两年才跟国内有比较多的接触。我从去年开始到中国美术学院上课，第一个课程讲的是《论中国技术问题》中的某些章节，今年的第二个课程是介绍西蒙栋的技术思想，以及宇宙技术的概念，西蒙栋的《论技术物的存在方式》的第三部分对我发展出宇宙技术这个概念有很深的影响。我希望可以将这些问题提出来跟建筑师、艺术家、工程师一起重新思考，这些题目都非常新，特别是西蒙栋的书还没有中、英文的翻译，但学生们都很积极地将上课内容记录成文章放到网上，这将需要时间来消化。
记者：在中国美院会搞一个团队来做吗？
许煜：高士明老师大概一年半前邀请我参与建立网络社会研究所，作为客座研究员，我也只是从旁辅助。高老师在这方面很有前瞻性，跨媒学院的院长管怀斌老师也很支持，这对我是很鼓舞的。但您说得很对，有一个团队专门来处理这些问题是很重要，我和斯蒂格勒刚提出在另一个框架内成立一个“数码研究网络”，高老师也很支持。这个网络是跨学科的，而且是国际化的。我们需要培养一批研究员来探讨这些问题，中国当前主要缺乏的不是资源，而是研究人材和研究方法。学术研究必须是认真严谨的，而且必须有方法，要不然就欲速而不达了。我希望这个数码研究与我们在欧洲所建立的相比会更着眼于中国和中国文化。
另外，一些美国、欧洲的思想家，例如拉图尔前几天也跟我谈合作，我们希望以中国和欧洲的新一轮深入的对话来回应目前的困境，提出一个新的框架来处理现代性的问题。这对我来说是相当紧急的事情，但需要一些资金和人手来运营，我现在还没想到怎么弄。
记者：中国之外的其他第三世界国家呢？
许煜：我觉得第三世界国家都需要发展宇宙技术论。从人类学的角度来看，每个文化都有自己的宇宙技术论，需要从自己的文化出发来来重新“现代化”。我们没办法避免技术发展的问题，但不能对技术缺乏深入的反思。非洲也好，印度也好，南美也好，我现在开始和这些地区的学者来一起讨论宇宙技术的问题。亚非拉的团结只是将现在的权力分布重新调节，并没有从根本上去处理全球化的问题，只是从原本由美国、欧洲主导的权力版图进行调整，在贸易、国防、文化交流上进行合作，但如果仍然在延续科技的全球化，它还是无法逃出殖民主义。换句话说，不处理好技术问题，只能是殖民的延续，他们改变的只能是权力的版图，但现代化的进程和内涵不会有变化。
记者：您对欧洲或者其他地方的社会运动还有在关注吗？
许煜：我一直都有在关注，但近年来我在做的是建立新的框架。我们反资本主义，反新自由主义，读马克思，辩论认知资本主义，去游行去抗争，现在这种抗争的无力感越来越强，很多人要么就变得犬儒，要么将社会运动变成展览。去年这个时候法国的“黑夜站立”运动，几个月的运动突然之间完全消失，原因之一是刚好到了夏天，大家都需要休假。这个理由当然不是全部，但也不是不重要的，我们可以想象那种无力感。很多左翼的思想家、运动家都对此有反思，这也是为什么这几年，左翼加速主义在学术界引起了不少的讨论，因为他们重新提出了马克思一直被忽略了的技术观，如何通过自动化来将剩余劳动扬弃为自由时间；而被视为极左的法国的隐形委员会也在二零一四年底出版的《致我们的朋友》中的一章“FuckoffGoogle”里也指出要发展有伦理的技术来响应这个以算法和大数据作为治理术的时代，他们分开有伦理的技术（technique）和资本主义的科技（technologie）。
“黑夜站立”运动
但我们也要小心不要陷入一种普罗米修斯主义，或者新殖民主义的陷阱，加速主义就是这样，这就是为什么我要从宇宙技术的角度来重新思考资本、自然与文化等范筹，以及技术认识论的问题。我在上面提到的发展一个有别于Facebook的社交媒体（我们当然也可以想微信）的研究，对我来说更为重要，因为如果我们要对抗平台资本主义的话，这是有效的途径，而且无论在教育上还是实践上都会有长远的影响。我在过去多年的研究中提出了一些理论，得出了一些实践的经验，接下来就是怎么落地继续发展，好像您所说的，确实很需要一个研究团队来系统性、针对性地处理这些问题。
记者：我看您之前有写到，科学家不一定要在商业化大公司工作，他们可以自己发明一些技术？
许煜：大家常有一个想法，除非你在大科技公司工作，不然是做不出东西来的。还有另外一种说法，做社会运动的都很反抗技术，他们认为工程师、科学家都是站在他们对立面的。这种想法是错误的。您一直往后退，最后变成一群人一起喝酒聊天，大家对各自的要求越来越严格，然后压抑嗑药等问题接踵而来，这是激进主义者氛围里常出现的现象。再不然就是将黑客和工程师对立，黑客是好的，工程师是坏的，但这也是错误的。黑客这个文化范筹首先就必须被批判的。以前说每个人都是艺术家，现在说每个人都是黑客，听起来很酷，但又变成了消费的一种。我的想法是，如果作为一种改变的力量，不应该这么快就将事情对立。科学家也不要以为所有的社会进程都要以工业化的形式出现。很多黑客运动，开源软件的发展，都是工程师的贡献，其实是越来越多了。我们必须以集体作为中心，作为基本元素发展，这才是我说的网络社会的前进。今天跟您说的这些，都需要扎实的研究，可能需要几代人的时间，但这是必要的，希望未来中国能推动这些研究。
人工智能与科学方法论
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