白彤东:从中国哲学角度反思人工智能发展

选择字号:   本文共阅读 360 次 更新时间:2020-09-28 00:11:48

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白彤东  
甚至有了所谓“电车学”(trolleyology)这样的事实,我们就不难想象任何一套原则都会导致各种难题——当然,这会是那些需要发文章的哲学教授和博士生所喜闻乐见的。埃克斯利(Peter Eckersley)论证,将效用函数(utility functions)或者与其等价的函数应用到任何一种机器学习里面,都不可能在不违背人类的很强的伦理直觉的情况下,保证其结果对某个人群是好的。6中国的人工智能专家曾毅则断言:“把人类社会的一些规则灌输给人工智能系统,但这绝对不是一个好的解决的方法。”7

   与此相对,儒家的道德养成不是简单的一套原则、一本行动手册,我们不是通过摩西十诫或者理性的绝对命令来爱我们的家人,而是强调在不同处境下的具体应对。在前面引用的对曾毅博士的采访中,他进一步指出:“只有人工智能系统,与人类交互的过程当中自主地去获取人类价值观、做事的规则和准则,以一种基于自我模型的自主学习的方式,它才真正地实现可理解,才真正能达到人工智能模型和人类社会价值观校准(alignment)的这样一个过程。”7在阮凯的一篇文章里面,他指出,“通过以满意和道德捷思法为关键词的有限理性观对功利主义的改良,一种以功利主义为内核的机器伦理模型可以被构想和实现”8。这里的有限理性,如果是可行的,应该也是上面曾毅指出的自主学习的过程。

   但是,从儒家的角度,这种情境中的学习,仍然不够。在具体情境中,我们不但要获取应对各种伦理困境的方法,更要通过与家人、外人在一起,理解他们的特点和需要,在交往中发育我们相互的关切来学会爱我们的家人,然后推己及人。在这一过程中,我们会遇到不同道德责任之间的矛盾(比如忠与孝),而我们通过生活本身来学会面对它们。我们要做到的,是仁爱与理智——这里理智应该理解为亚里士多德意义上的实践智慧(phronesis)——的结合。前面提到的曾毅和阮凯的说法,依然是过多地强调理智方面的解决。与功利主义或者康德式的义务论相比,这种人工智能中的亚里士多德主义可能更优越。但是,从儒家的观点看,它缺乏对情感培养的强调。博古睿研究所(Berggruen Institute)9的主席博古睿(Nicolas Berggruen)在最近的一篇文章中指出,我们应该把人工智能——“这个文明的最终之子”——当成我们的孩子,并如儒家所言,我们在家庭的环境中,对它进行道德培养,特别是培养它对其他人的关爱。10这一说法确实很好地展示了儒家对道德培养的理解。

   但是,儒家的道德养成是否就能保证对强人工智能的关爱与审慎权衡?糟糕的家庭环境会对孩子有坏的影响,然而好的家庭也不能保证培养出来的孩子有多好。韩非子很早就批评过儒家的道德培养。他认为,通过家庭中的道德培养来规范人类行为,不如通过建立在赏罚之上的法律制度来得有效。比如,《韩非子·显学》很直观地指出,“夫严家无悍虏,而慈母有败子”11。并且,我们也要问,为什么我们需要人造人呢?与其制造“文明之子”,不如我们直接生孩子。博古睿指出,这里的问题不应该是人工智能还是人类才是主宰,而是我们如何制造人与人工智能的混合体。但就这些混合体而言,我们其实并不需要真正有智能或者真正有恻隐之心的人工体。现在人工智能的成就已经可以为这种混合体奠定基础了。因此,我们又被带回到现有的(弱)人工智能对人类构成何种挑战这个问题。这是一个更迫切的问题。

   三、回应(弱)人工智能的挑战:“东亚式”教育与儒家混合政体

   (弱)人工智能给人类带来了很多挑战。但是,有时候我们对人工智能的担忧,可能有偏激的风险。比如,一个常见的抱怨是科技(包括人工智能)的发展让我们的孩子远离同伴、远离自然。但是离开自然是人类一直致力的事情。我们甚至可以说,离开自然的过程是人类成为人类的过程。难道我们应该重回丛林,捡草木之实,徒手杀死禽兽并生吃其肉吗(不要忘了,用火也是人类技术进步的结果) 并且,电视、网络以及其他技术发展也把我们很难接触到的自然带到了我们和我们的孩子们眼前;也就是说,技术对人类与自然接触的影响并不仅仅是负面的。因此,我们需要问的问题是,与自然的哪一方面保持接触对人类的幸福生活是有益的?抱怨科技发展让我们远离自然的人需要回答这个问题;否则,他们的抱怨可能只不过是把他们与自然的那些接触或者他们想象的与自然的那些接触当成不同群体、不同时代、不同地点都必须要有的,也就是说,他们的抱怨无非是出自个人偏见,把个人的偶然经历当成人类的普遍必然而已。就以与其他同伴的接触来说,儿童和青少年也通过电脑游戏接触到了并不是他们日常生活圈子里的人。也就是说,他们接触的圈子还扩大了,虽然可能在这个过程中,他们会失去一些如上一代人能接触的周边的同龄人。这就又引到了什么样的人际交流才是根本的这个问题。在回答这个问题时,我们也要注意避免将我们自己成长经历构成的偏见当成普世真理。当然,笔者不是对进步充满乐观的人,也并不相信进步带来的恶果都会被平衡掉。这里只是想说,我们很多对新变化的担心可能是出自我们旧有之偏见,是单方面的、被夸大的。

   那么,让我们来以一种全面与平和的态度,从广义的中国传统与中国哲学的视角,来处理人工智能已经构成的挑战中的两种。第一是对教育的挑战。自动化已经抢走了很多蓝领工人的工作,而类似阿尔法狗的人工智能的发展则意味着,如医生、股票交易人、律师等白领工作也有被机器替代的危险。如在第一节里论述的,当今的人工智能还不具有人类的智能,因为人类智能的关键特点在于它的创造性。由此得出的结论似乎是:为了回应(并不真的有人类智能的)人工智能的挑战,我们应该重视人类智能独有的创造性。在教育上,这意味着我们要重视创造性教育12,而不是死记硬背和应试教育。前者常被归于西式或美式教育,而后者常被归于儒家、中式或者东亚式的教育,虽然至少后面这一说法是有很大问题的。13但是,就笔者看来,人工智能的发展可能恰恰支持了死记硬背乃至广义上非创造性教育的重要。死记硬背的对象是基本技能的培训,比如写作与算术。并且,哪怕是基础科学,如科学哲学家库恩(Thomas Kuhn)指出的,在常规科学(normal science)时代,对科学的学习是通过以共通的教科书(textbook)为基础的严格训练实现的。其目的,是让学生掌握一套共用的科学范式(paradigm),其所训练的,是这种汇聚的(convergent)思维模式,而非发散的(divergent)或是强调创造性的思维模式。14在这种训练中,不断通过习题和考试来让学生掌握既有范式是至关重要的。人工智能的发展让我们看到,可能任何一种具有确定性的工作(有清晰的规则和一些基本的策略,任务成功与否有相对明确的判断,并且最好不依赖人类的外来判断和干预),人工智能可能都可以最终掌握,并比人类做得更好,或者至少可以替代人类。这意味着我们需要不断重新创造自我以适应不断变化的就业市场。我们掌握的那些“先进的”的技能可能最终都被证明是可替代的和没有用的,而我们必须回到我们拥有的基本技能(比如在中小学学的识字和算术、在大学里学的现代物理科学)来再造自我。既然这些基本技能变得至关重要,那么我们就应该保证这种教育的成功,而如前面提到的库恩的论点所指出的,后者恰恰是依赖于死记硬背和应试教育等非创造性的教育模式。现实的挑战将承担创造性教育的任务:我们要相信人类(中的一些)在现实挑战下自发的创造力。

   不幸的是,不是每一个人都可以再造自我。自动化对发达国家工资上涨的停滞和不断上涨的经济不平等起到了重大作用,而人工智能的发展很可能将这种情形恶化。越来越多的人会被落在后面。对此,一个国家可以为其所有国民提供基本工资(universal basic salaries),但是,即使少数发达国家可以做到这一点,有工资但没有工作不能给人以生命的目的和价值,这就意味着这些被抛在后面的国民仍然会生活在无聊、抑郁甚至悲苦之中。美国的类鸦片药物危机(the opioid crisis)佐证了这一点。15马克思主义者可能会说,既然这些人没有工作,但有基本生活保障,他们就可以真正地拥有闲暇,做自己愿意做的事情。但是,很不巧的是,这些被落下的人恰恰是那些缺乏自觉和自主的人。而那些善于利用自主机会的人恰恰是那些不太可能被社会抛下的人。在西方,这些被技术进步丢下的人已经成为民粹主义崛起的重要动力来源,而多数政治学者认为,民粹主义并不能真正地解决其支持者所面对的问题。因此,寄希望于那些被落在后面的人可以自觉地享受其自由,或者在不满现状的情况下通过选票来寻求政治改变,都是不现实的。我们应该做的,是创造政治与社会机制,让那些能够不断创新自我引领潮流的精英负起责任,为那些落在潮流后面的人谋福利。近几年来,依据先秦儒家(特别是孟子)的思想,笔者探讨了儒家的结合民众声音和贤能之士决策权的混合政体。16在这种混合政体中,一方面,承认民主政治中的民有与民享的原则——这与儒家的民本观念是一致的,并且接受通过一人一票让民众表达是否自己享有自己所期望的意见;但另一方面,先秦儒家对大众的政治决策能力是有保留的,因此他们部分拒绝民主政治中的民治的观点,希望将一定的选贤举能的办法引入各种政治与社会机制,培养精英的责任意识,并把有道德有理性能力的精英选拔出来,让他们为大众谋福利。这样一种混合政体,比最终只依赖于一人一票的民主政体,可能可以更好地回应人工智能的发展所加剧的经济不平等问题。

   注释

   1Alva Noё,Artificial Intelligence,Really,Is Pseudo-Intelligence,http://www.npr.org/sections/13.7/2014/11/21/365753466/artificial-intelligence-really-is-pseudo-intelligence,2014-11-21.

   2感谢贝淡宁(Daniel Bell)向笔者指出这一点的相关性。

   3Hume,David,A Treatise of Human Nature,Edited by L.A.Selby-Bigge.Oxford:Oxford University Press,1888,p.413,p.415.

   4Gardels,Nathan,The Biological Origins of Culture,The Washington Post,https://www.washingtonpost.com/news/theworldpost/wp/2018/02/28/culture/,2018-02-28.

   5本文所引《孟子》分段和文本根据的是杨伯峻:《孟子译注》,中华书局,1960年。

   6Eckersley,Peter,Impossibility and Uncertainty Theorems in AI Value Alignment (or why your AGI should not have a utility function),https://arxiv.org/pdf/1901.00064.pdf.感谢Brian Green让笔者注意到了这篇文章。

   7曾毅:《规则灌输绝对不是使人工智能获得人类价值观与社会规则的正确途径》,https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2NDg2OTU0Mg==&mid=2247485017&idx=1&sn=20da4985fbf0267f326dfdcd95b13fba&source=41#wechat_redirect,2019年5月31日。

8(11)阮凯:《机器伦理何以可能:现有方案及其改良》,(点击此处阅读下一页)

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本文责编:陈冬冬
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文章来源:《中州学刊》

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