高奇琦:GPT 技术与国家治理现代化:基于秩序、赋权与创新的框架

选择字号:   本文共阅读 8885 次 更新时间:2023-10-10 23:17

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高奇琦  

【摘要】GPT技术可以被看作是一场新的生产力革命,而整个世界政治经济的格局会重新调整。国家治理现代化包含秩序系统、赋权系统和创新系统三大内容。就秩序系统而言,GPT技术的出现可能将传统的知识秩序完全打破,并重构一种新的知识权威。就赋权系统而言,GPT技术具有极强的公民赋权效应,但同时也可能会产生“表达的庸俗化”等问题。就创新系统而言,GPT会带来新一轮的创新革命,并可能会产生“人人皆可为学者”的图景,然而其中也蕴含了创新堕化的风险。之前中国的国家治理现代化更多在“人口红利”的基础上展开,而接下来国家治理现代化的进一步推进,则需要更多考虑“智能体红利”的问题。GPT所代表的大模型技术会成为一个新的竞争赛道,这意味着中国要获得原始创新能力就需要在这一新的赛道上有所斩获。目前来看,我们在这一赛道上还处于追赶的位置。在未来能否实现从追赶到引领,这实际上涉及中国国家治理现代化的整体图景。中国的国家治理同样需要与全球治理形成一定程度的联动。因为通用大模型产生的创造性破坏影响是世界性的,所以如何对这一技术形成全球性规制也会变得至关重要。

【关键词】国家治理现代化;ChatGPT;GPT

自从ChatGPT在2022年底发布以来,其已经获得了非常广泛的社会关注。ChatGPT可以被看作是人工智能技术的一个新进展,其之所以受到广泛的社会关注,是因为人们从其进展中似乎看到了通用人工智能突破的可能性。本文所关心的核心问题是,GPT技术会对国家治理现代化产生何种影响?为了较为系统地讨论这一问题,笔者将在秩序、赋权与创新的理论框架下展开。首先,笔者先对GPT的技术特征及其所代表的通用大模型的革命性意义进行引入性的讨论。其次,笔者将理解国家治理现代化的三个维度定义为秩序、赋权和创新。再次,笔者将分别讨论GPT对秩序系统、赋权系统和创新系统的复杂性影响。最后,笔者将系统讨论通用人工智能与中国国家治理现代化之间的关联。

一、以GPT为代表的通用大模型及其革命性意义

ChatGPT是GPT系列的一个版本。GPT是Generative Pre-trained Transformer的缩写,其为美国OpenAI公司开发的人工智能通用大模型。到目前为止,GPT系列主要发布了5个版本,分别是GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5和GPT-4。GPT-4是OpenAI最新发布的版本,而ChatGPT是GPT-3.5版本。在ChatGPT之前GPT曾经发布了三个版本,但这三个版本都未受到人们的广泛关注。GPT模型是OpenAI在谷歌2017年推出的Transformer之上的改进模型。谷歌在Transformer基础上推动的BERT框架所基于的是编码(encoder)模型,而GPT所采用则是解码(decoder)模型。这是完全相反的两种技术路径。之前技术界更多看好谷歌的BERT框架,然而在ChatGPT火爆之后,技术界才重新认识到GPT在上下文对话方面的优势。

ChatGPT之所以受到人们的广泛关注,其核心是因为公众似乎感受到了通用人工智能突破的可能性。2016年,AlphaGo对战李世石同样也是人工智能发展历史上的一个标志性事件。但Deepmind公司开发的AlphaGo仍然属于弱人工智能,尽管其可以在围棋对战这样的超级智力竞赛中碾压人类对手。与其相关的一个重要理论是莫拉维克悖论(Moravec’s paradox),即人工智能尽管可以在专业领域战胜人类,但是其智力却无法达到一个儿童的感知和行动能力水平。换言之,人工智能无法完成通用性的任务。然而,ChatGPT的出现似乎让人们看到了莫拉维克悖论突破的可能性。例如,斯坦福大学教授米哈尔·科辛斯基(Michal Kosinski)认为,ChatGPT已经具备类似于9岁儿童的心智水平。尽管目前ChatGPT还不能被定义为通用人工智能,然而其确实在很大程度上已经使人们看到了通用人工智能到来的可能性。这便是近期ChatGPT引起人们广泛关注的核心原因。ChatGPT主要是语言的多任务模型,这里的多任务既包括对话、翻译、问答、自动摘要等内容,而GPT-4则是多模态大模型,其将视频、语音、图片等信息都整合到这一大模型的框架之内。GPT-4的底层逻辑是将所有的相关信息都变成token,而这样人类的信息就更加便于机器计算。

GPT技术可以被看作是一场新的生产力革命,而整个世界政治经济的格局会重新调整。从互联网阶段到移动互联网阶段,中国积累了部分优势。特别是在移动互联网阶段,某些移动应用(如微信和支付宝)都表现出世界性的影响力和竞争力。这部分竞争优势的出现,首先基于中国广大的市场以及众多人口的规模效应。然而,GPT技术的出现可能在很大程度上打破中国在移动互联网阶段形成的规模效应和统一大市场效应。从技术层面来讲,ChatGPT的成功由算力、算法和数据的合成效应所致。从算力条件来看,这样的大模型在预训练阶段就需要上万块A100芯片集成在一个巨大的计算集群之中,而在国内只有少数几家头部互联网企业勉强具备相关能力。从算法条件来看,ChatGPT的成功是在卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、转换器模型(Transformer)以及GPT模型等基础之上不断发展起来的。而这样的模型还在不断地调优和发展之中。从数据条件来看,ChatGPT的成功与英文世界拥有数量庞大的高质量知识有很大关系。

然而,就这三个条件来看,中国目前还面临一定的困难。第一,从算力条件来看,美国近年来一直在限制中国获得相关的算力硬件。例如,上文提到的A100便在美国的禁售范围之内。美国科技政治化的做法使得正常的科技活动和经济活动都受到较大影响。因此,在这样的背景之下,就意味着中国需要通过更多自身的努力才能获得相关的算力条件,而这一点在短期内突破同样非常困难。第二,从算法来看,人工智能的重要算法进展都是在西方头部企业或科研机构的主导下推进的。尽管这些推进中都有大量华裔科学家的参与,但是到目前为止,尚未有中国的科研机构或公司在算法的原始创新方面有突破性进展。第三,从数据来看,相比于英文世界,中文世界可以用于知识性训练的数据明显不足,并且质量较差。一个典型例证就是维基百科的知识质量明显要高于国内同行。同时,在进入移动互联网阶段之后,人们交互产生的大量数据都掌握在各种移动APP的巨头手中。在互联网阶段,大量的信息是以网页的形式呈现的,这就意味着这些数据都可以作为开放数据被抓取而用来训练。然而,在移动互联网的APP之中,由于数据保护等原因,导致数据抓取是非常困难的,这些都是导致高质量的知识类数据不足的原因。

因此,整体来看,目前,美国在GPT这样的通用型技术方面已经表现出某种单极时刻的霸权地位,并且,美国希望通过一系列科技政治化的手段和科技价值观联盟将这样的先进生产力锁闭在一定的范围之内。从更为深远的意义来讲,美国希望通过运用这种先进的生产力,重组世界政治经济格局。换言之,传统意义的世界分工在美国的新安排之下可能不再必要。传统上由发展中国家所提供的廉价劳动力都可以由人工智能来完成。对于美国而言,其只需要掌握充足的能源和少数的科技精英,就可以实现传统意义上由世界分工构成的世界政治经济体系。

二、理解国家治理现代化的三个维度

笔者将国家治理现代化定义为一种体系性的运动过程。这一体系包含秩序系统、赋权系统和创新系统三大部分。秩序系统在国家治理的初期即国家构建的过程中至关重要。秩序系统的内核有两大内容。一是财税体系的构建,即通过构建财税体系,国家得以获得制度性地从社会汲取资源的能力,这是国家运行的基础。如果国家不拥有最基本的资源汲取能力,那么国家机构都不能正常地进行运转。二是垄断暴力。在人类社会早期,暴力是私人化的。霍布斯所描述的自然状态便是一种实行丛林法则的强冲突状态。而在这种强冲突状态之下,个体必须自己保护自己,这就使得个体不可避免地要运用暴力。而现代国家的建立则是垄断暴力的过程。换言之,在现代国家的框架之下,个体不再拥有使用暴力的权利。即便个体受到了他人的侵犯,也需要通过诉诸国家,让国家用暴力工具保护并实现个体自身的权益。在财政系统和暴力垄断的基础之上,国家就可以构建起基本的政治秩序。

赋权系统则是在现代国家发展到一定阶段之后的产物。在现代国家的早期(如西方的绝对主义王权时期),权力集中化是其普遍特征。然而,伴随着现代国家的发展,民众的权利意识进一步增强,赋权就成为关键性内容。这里的赋权包含两方面内容,一是各种权利的赋予,二是各种保障的赋予。权利赋予的关键是要通过法律和相关制度进一步明确公民以及国家公职人员的权利和义务关系,并通过民主制度的展开赋予公民充足的权利来避免权力的过度集中化。因此,在国家构建完成之后一段时间,接下来的主要任务就是赋权系统的发展。此外,这种赋权不仅仅体现在权利赋予这种形式性内容之上,还要体现在实质性内容之上,这便是保障性利益的赋予。换言之,国家还需要通过进一步增加公民福利来为国家治理的合法性和持久性提供支撑。

就西方政治思想史的发展来看,霍布斯更多描述的是秩序系统建立的意义。正因为自然状态和丛林法则的存在,就需要建立一个秩序系统来结束自然状态。然而,在这样的秩序系统建立之后,必然面临合法性问题。国家需要不断通过增加公民的权利和保障性利益来证明自身治理的合法性。而后者更多是由洛克来加以阐述和分析的。赋权系统可以大大增加公民对国家的认同,然而却不可避免地产生成本过高的问题。无论是增加公民的权利还是增加公民的福利,都需要依赖国家有充足的剩余。如果国家没有充足的剩余,也就无法保障权利的实施和社会福利的分配。这意味着创新系统变得至关重要。

创新系统的意义在于其可以不断产生新的增值领域。国家可以从增值领域中获得更多的剩余,并将其用于秩序系统的维护和赋权系统的权利保障和财富分配。对创新概念作出较大贡献的学者是约瑟夫·熊彼特(Joseph Schumpeter)。熊彼特认为,创新会产生某种创造性破坏。对于国家竞争而言,创新可以使得技术领先的国家在整个世界经济竞争中处于上游的产业地位。通过先发优势和话语权构建,具备创新力的国家可以通过产业优势获得更多的国家剩余。这种国家剩余可以通过税收或通过投资收益等不同方式获得。创新系统是国家保持持续性和韧性的关键。如果国家不能获得有效的系统创新能力,其就不能将更多的国家剩余投入到赋权系统和秩序系统。这三大系统处在一种动态的关系之中。

三、秩序打破与再秩序化:GPT技术与秩序系统

上一部分讨论了理解国家治理现代化的三个维度。这部分将从第一个维度即秩序系统入手,讨论GPT对秩序系统可能产生的影响。

首先,GPT技术的出现可能会对传统的知识秩序产生打破效应。人类社会在发展过程当中产生了一套完整的知识秩序。知识秩序的核心是学术体系。学术体系的外围是教育体系。简言之,知识秩序主要由学术体系和教育体系构成。然而,GPT技术的出现对学术体系和教育体系都会形成巨大冲击。因为GPT所代表的是一种全新的知识生产模式。传统的知识生产是以人为中心的。传统知识生产的核心是学者。首先,从教育体系中通过非常严格的培养和遴选机制产生备选学者,然后备选学者在学术体系中同样需要经过不断的遴选和评价才能够成长为知识权威。这里需要特别说明的是,知识秩序和政治秩序的关系。知识秩序是一个更大的范围,类似于卡尔·波普尔(Karl Popper)所讲的世界3。政治秩序是知识秩序中最重要的一部分,其涉及国家治理活动。对于国家治理而言,其同样需要塑造完整且统一的政治秩序才能有效地维系政治系统的稳定。同时,在政治秩序之外的其他知识在很大程度上也会有助于政治系统的稳定。换言之,政治秩序是与知识秩序紧密结合在一起的。政治系统的稳定在很大程度上依赖于知识系统的稳定,这便是孔子极为强调“三纲五常”的价值和意义。在孔子看来,政治的核心就是规范。如果社会中的每一个成员都可以有一种规范的态度行为,那么整个社会的秩序便很容易建立起来,那这样的国家也会比较容易得到较好的治理。从孔子的角度来讲,知识秩序与政治秩序是完全统一的。

然而,GPT的出现却可能将传统的知识秩序完全打破,并重构一种新的知识权威。在新的架构之中,大模型本身就是新的权威。OpenAI开发的ChatGPT目前已经嵌入进微软的必应搜索引擎之中,这会重构搜索的方式和生态。之前,人们在互联网世界中查找信息主要依赖于搜索,而搜索仍然是一种互联网页面提供各种可能性,而人在其中进行自主选择的过程。然而,在大模型的影响之下,未来的搜索将会被结果来替代。换言之,用户不再需要搜索,而是只要发出问题,就会得到通用大模型给出的一个相对确定的结论。而这个结论就是知识秩序本身。这实际上产生了一个新的问题。在传统的知识秩序中,当人们遇到困扰时,往往希望可以求助于各个领域的专家。专家的实质就是该领域的知识权威,这是传统知识秩序的特征。然而,在新的知识秩序之中,人们可能不再需要求助于专家而是直接求助于大模型。大模型具备百科全书式的通用特征,并且其似乎可以直接给出一个用户不需要再做更多思考的结论。从用户的角度来讲,无论是从便利性还是实用性角度出发,这种大模型提供的新的公共服务可以被视作用户的福音。尽管目前GPT系列在回答人类用户的问题时,有时还会强调自己的机器人身份,同时也会声称自己不愿意参与某些价值判断并强调自己的局限性,然而伴随着大模型不断与人类价值观对齐,以及在人类用户输入大量的反馈之后,大模型的精准度毋庸置疑会不断提高。换言之,按照这个趋势发展下去,大模型成为知识权威是毫无悬念的。

然而,通用大模型的出现也产生了一系列新的问题。例如,通用大模型生产的知识是否会存在知识产权问题?对此,诺姆·乔姆斯基(Noam Chomsky)认为,ChatGPT是大规模的公开抄袭,并将会导致不公平的竞争。传统的知识秩序是在几百年的发展过程中逐渐固定下来的,而一个学者的培养同样需要很长时间。然而,一旦我们把知识权威的位置交给大模型之后,那我们是否还需要保留传统的知识秩序?传统知识秩序的崩塌是否会导致政治秩序的失效?对这一系列问题的回答是困难的。然而,我们相对可以确信的是,对传统知识秩序的打破,将会对原有的知识生产等一系列工作产生巨大的干扰。如果在这一过程中问题解决不好的话,不可避免地会产生政治失序的问题。当然,笔者在这里并不是持有一种技术保守主义的态度,即完全否定对新技术的应用。笔者强调的是,可以在新技术运用的过程中,对其可能产生的风险进行有效的预判和应对。

因此,我们在接受GPT技术的同时一定要考虑到在其影响之下,可能会对秩序系统产生的重构效应,并通过积极和建设性的做法重新构建一种新的秩序。例如,目前知识产权界对人工智能生成物的态度是不予理睬,即并不认为人工智能生成物具有某种知识产权。这可能会导致至少两种复杂的后果。一方面,其可能会导向一种普遍意义上的去知识产权化。换言之,在未来可能会走向一种知识产权共有的状况,即人类社会不再强调知识产权。按照这一观点,知识是人类社会共同产生的,应该由人类社会共同享有,这样可以在更大程度上促进人类的知识创造。然而,这一观点存在的问题在于其可能会挫伤创新者的积极性,同时也可能会导致剽窃和抄袭成为常态。那这是否会最终影响到创新本身?另一方面,可能在未来会形成知识产权的两个世界。一个世界是知识产权保护的世界。这里仍然适用之前的知识产权规则,其保护的是人类行为体所产生的知识性作品。另一个世界则是去知识产权保护的世界。其适应的对象是那些人工智能生成物。这种思路存在的问题在于,未来可能会出现大量的中间物。用吉奥乔·阿甘本(Giorgio Agamben)的概念来表达的话,其会表现为一种例外,但似乎又会被常态捕捉的例外状态。换言之,当人们运用大模型或AIGC的工具来生成某些生成物时,完全将其界定为人工智能生成物可能也是不准确的。因为其中同样蕴含了人类的提问。另外,有些人工智能物是在人类反复地提问以及不断地调整基础上产生的,这同样凝结了人类的诸多劳动。那么如何对这些生成物进行知识产权上的定义就会成为一个新的问题。

另外,大模型的出现还会产生一些其他问题。例如,当年轻人在使用了大模型之后,是否还会愿意像自己的前辈那样进入传统的知识生产秩序。对于年轻人而言,目前要获得一个结论只需要一个或几个提问,而要成为传统的知识权威则需要通过几十年的训练和培养。另一个相关问题是,对于用户而言,其是否还会相信传统的知识权威,或者是认定大模型就远远优于那些传统的知识权威?换言之,通用大模型的出现似乎扰乱了传统的知识生产秩序,而新的秩序并未完全建立起来。尽管我们有很强的再秩序化的愿望,然而这也是极为困难的。如果大模型成为秩序本身,那么一个延伸的观点就是控制大模型就可能会控制秩序,这又会产生新的政治秩序问题。目前,控制GPT大模型的巨头公司是OpenAI和微软的联合体。当然,在此之外也会涌现出其他大模型。这些大模型都会首先被控制在相关的企业手中。这样产生的一个问题是,政府是否有充足的力量驯服这些大模型。未来,这些大模型可能会决定政治结果。大模型是在人类语料的基础之上被训练出来的,因此大模型本身带有某种竞争倾向和政治倾向。例如,一些报道已经明显指出,在与ChatGPT或GPT-4聊天时,如果用户提及谷歌的产品,其会表现出非常强的竞争情绪。另外,一些用户也反映GPT系列有明显的政治倾向,即倾向于民主党政府。因此,在未来,同样会出现围绕大模型的激烈政治竞争。从目前的技术特征来看,在西方的政治选举中,谁控制了大模型,谁就能够控制政治竞争的结果。

四、平权运动与再剥夺:GPT技术与赋权系统

GPT技术可以产生巨大的赋权效应。英伟达创始人黄仁勋曾发表过一个经典观点,他认为在GPT的辅助之下,人人都可以成为程序员。当然,这是一个较为理想主义的观点。但是,它也从一个侧面表达了GPT系列在编程方面的巨大能力。只要人们输入提示,GPT就可以生成相应的代码。用户可以运行这段代码来验证自己的目标是否完成。并且,用户还可以提出新的要求或增加新的任务。如果GPT提供的编程中出现bug,用户也可以提示GPT进行自动调整。换言之,即便是一个从来没有学习过编程语言的人,同样可以在GPT的辅助之下开发网页前端或编写一些游戏程序。因此,黄仁勋的说法也并不是天马行空。并且,个体可以在GPT技术的辅助之下,更加便捷和快速地学习编程的一些基本知识。这样的道理可以延伸到其他领域。例如,人人都可以成为画家,人人都可以成为诗人。

换言之,通用大模型具有极强的公民赋权效应,这会成为政治参与新革命的起点。在人类绝大多数的政治发展阶段中,公民由于其政治能力的不足,往往会羞于表达。换言之,政治表达需要较高的政治素养和表达技巧,而受教育程度不高的公民往往会因为其自身能力的不足而可能会抵制或是消极地参与政治过程。然而,在GPT系列的辅助之下,我们似乎进入了一个表达的新时代。这一点之前已经有了一些端倪。例如,自媒体的崛起实际上就将人类社会带入了一个深度媒介化的时代,这是新闻传播学最为关心的主题。整个人类社会都变成了一种媒介,而每个个体都可以成为媒介的新中心。深度媒介化所表达的是一种空间意义上的表达革命,而GPT技术则为这种表达注入了真正的知识和内容。GPT技术的典型特征是低门槛。只要有最基本的文字表达能力,以及掌握一些最基本的提问技巧,就可以引导大模型生成更加正式和规范的文字内容。因此,每个公民都可以被这种规范的政治表达能力武装起来。因此,在通用大模型技术的武装之下,人类政治社会将进入一个深度政治表达的时代。每个个体都可以就社会现状和政治现象发表自己的观点,清晰表达自己的诉求,甚至还可以用文学的方式来表明其态度或立场。换言之,在GPT技术的影响之下,一场深刻的平权运动即将会发生。GPT面前人人平等。在使用了GPT之后,就人们表达的内容来看,也似乎进入了一个更加平等化的时代。这实际上更加接近于人民民主或直接民主的理念。而这又会酝酿新的风险,典型者如表达的庸俗化问题。换言之,在GPT技术辅助下的表达,究竟是个体的表达还是技术的表达,抑或是资本的表达?

这里会存在一种再剥夺的问题。当人们把所有的问题都抛给大模型并由大模型统一生成文案,这是否会导致一种表达的庸俗化?大模型目前内在的算法黑箱和鲁棒性等问题并没有得到很好的解决,但人们可能会对大模型形成深度依赖。因为这样的平权效应的诱惑是巨大的,这是否会最终不可避免地导致技术统治或资本统治?这恰恰也是我们要时刻保持警惕的方面,因为在对技术的过度使用之后,有可能会导致人的堕落问题。因为人的自身的发问能力和表达技巧可能会在通用大模型的辅助之下逐步退化,看似每个个体都充分参与了政治表达,但实际上这样的政治表达是在大模型处理之后的结果。当人们把所有的问题都交给大模型,那么人是否会变成赋权之后的空心人?人的意义究竟在哪里?这都是我们需要深刻思考的问题。

五、创新革命还是创新堕化:GPT技术与创新系统

如前所述,创新系统是一个国家维系秩序和不断增加赋权的关键。只有不断通过在世界政治经济格局中的创新努力,才可以使自己的整体产业和国家创新能力居世界前列,才能够在国际政治经济竞争中得到更加有力的利润分配。因此,创新系统对于国家而言至关重要。因此,这里的问题是,GPT技术对创新系统会产生何种影响?

一些观察者对GPT可能产生的创新效应是非常乐观的。他们认为,GPT无疑会带来新一轮的创新革命,因为GPT的本质是人工智能的新进展,而人工智能的基本逻辑就是对重复的人力工作进行替代,这似乎会出现一种马克思所讨论的新图景,即自由人联合体的图景。换言之,原先的重复工作由机器人来完成,而人可以获得更多的自由时间,那么自由人可以用这些自由时间来进行更多的真正的创新活动。从这个意义上讲,一个未来可能的情形是“人人皆可为学者”。其中涉及的一个核心问题,就是未来的人们将如何支配自己的自由时间。如果这些自由时间被用于学习的话,那确实存在这样一种可能性,即学者的大众化。而终身学习会成为人类的一个基本生存样态。当然,其中也需要对学习的动力问题加以研究。换言之,如果未来自由人获得更多的自由时间之后,其并没有学习的动力,而是将大量的自由时间用于一些无意义的活动或是破坏性的活动,这都不是我们所希望看到的。因此,在GPT的影响之下,一个创新革命的图景似乎已经展开。目前在自然科学界已经提出了AI for science。在笔者看来,这不仅仅是AI for science,很可能会变成AI for everything。因为就目前人类可以思考到的工作和任务,似乎都可以由机器来完成。

那么,这就蕴含了一个新的风险,即创新堕化的风险。其中涉及一个关键问题是:创新是如何产生的?大量的研究认为,创新是基于较多的重复和在练习基础之上涌现的,这实际上是人类创新活动的基本规律。吉尔·德勒兹(Gilles Deleuze)曾经讨论过差异和重复的关系。差异是在重复的过程中产生的。或者用阿兰·巴迪欧(Alain Badiou)的概念来表述,创新是一种事件,即是一种情势的溢出,一种未预期的结果。换言之,创新的前提是要存在已有的情境。一个简单的例证是唐诗的创作。古人曾言,“熟读唐诗三百首,不会吟诗也会吟”。唐诗创作是一个较为复杂的艺术创作活动,其需要练习者具有极高天赋,但同时也需要练习者经过长期且高密度的重复性记忆和练习。创新的一个核心特征是涌现,是一种未预期的活动。因此,人们在把握创新活动时,也只能先进行长期的重复性活动,然后才能在一个未预期的环境下,偶然发现这些创新。因此,唐诗的案例告诉我们,如果我们拿掉了长期的重复记忆的这种过程,即便是天才也很难写出那些绝世名篇。

这一案例对我们理解创新的启示是,一旦人们都已经完全适应了将所有的工作都化约给GPT的一个发问指令,那么人类的创新活动是否会堕化?换言之,人类在长期的实践活动中的一个重要能力是解决问题。然而,在GPT的影响之下,人们似乎把解决问题的能力都交给了通用大模型,自己只留下提出问题的能力。这里更大的吊诡是,实际上这样的提出问题似乎也可以由机器来充任。可以想见的是,未来一段时间一定会出现一个以“问问题”为中心的职业以及相关的培训,最终同样会出现一些专门“问问题”的机器人或相关程序。如果这样的话,最终创新游戏就会变成一个机器人自问自答的过程。这无疑是一个令人担忧的未来前景。

六、通用人工智能与中国国家治理现代化的未来

中国的国家治理现代化最为典型的特征是多期叠加。首先,对于中国的多数地区而言,其仍然需要补工业化的课。除了少数经济较为发达的区域,绝大多数区域仍然需要进一步完成工业化。而对西方发达国家而言,工业化的任务已经在20世纪七八十年代完成。例如,西方学者所提出的后工业社会的概念就表明西方发达国家所进入的这一新的状态。另外,欧洲的英国和德国在20世纪90年代之前就完成了碳达峰,这也可以作为西方完成工业化的一个例证。因为在工业化的过程中,碳排放仍然会进一步增加,而碳达峰就意味着工业化已经完成或达到顶峰。同时,中国的现代化还承担了一个新工业革命的新颖任务。换言之,中国不仅需要“补课”,还需要“开新课”。例如,在近期中共中央、国务院发布的《数字中国建设整体布局规划》之中就明确表明,中国在数字经济以及数字化建设方面的引领目标和决心。换言之,我们目前处在第四次工业革命的门槛上。中国在第三次工业革命后期形成了自己的优势,如上文提到的规模优势和市场应用优势等。中国可否将这样的优势在第四次工业革命中进一步发挥,从而在新的工业革命中占据引领者的位置?这种引领便是上一部分所讨论的创新系统的核心内容。如果我们仅仅是追赶,那么就会永远处在世界产业分工的中下游,就无法获得更多的国家剩余。

正因为这种多期叠加的特征使得中国在国家治理现代化过程中会面临多重困难。第一,现代化动员导致的系统性压力。塞缪尔·亨廷顿(Samuel Huntington)对这一点有非常全面的讨论。现代化的过程是一个社会动员和资源动员共同发力的过程。在这一过程中,民众的政治参与可能在短时间内集中爆发,这会对政治系统带来巨大的压力。如果政治系统缺乏足够程度的制度化,这种突然涌现的政治参与可能会使得政治系统出现崩溃。

第二,后现代观念导致的动力不足。在后现代观念兴起后,年轻人政治参与的动力处于下降趋势。由于中国存在多期叠加的特征,而在一些相对发达的区域,已经出现类似于西方发达国家的后现代观念,并且这种后现代观念正在向其他地区产生传播效应。这种后现代观念更多强调自我认同和多元文化价值,并对那些在现代化过程中强调的观念如辛勤劳动、积攒社会财富等持批评或反对态度。后现代观念在一定程度上可以缓解政治参与的压力,但从另一个角度来讲,其会对国家治理现代化的推动产生动力不足的问题。中国式现代化是涉及14亿多人口的一个巨型现代化。尽管有些区域已经接近西方中等发达国家的水平,然而还有一些地区才刚刚摆脱贫困。一旦后现代观念在全国范围内形成弥散效应,那将会对中国式现代化的整体推进非常不利。

第三,原始创新的突破性进展较为困难。如前所述,中国同样需要在第四次工业革命中形成某种领导地位,而构成这种领导地位的基础是原始创新。尽管目前中国在某些领域已经表现出一些原始创新的潜力,例如在新能源领域、量子技术领域等,然而这样的领域还相对较少。人工智能技术是第四次工业革命的核心,而在人工智能领域目前中国的原始创新却是相对较少的。

整体来看,通用人工智能会成为未来最重要的基础设施之一,会成为中国推动国家治理现代化的最重要动力之一。无论是企业、社会团体还是政府都需要接入这一模型,因为其会在各个方面带来巨大的系统性效应,其可以大大促进国家治理现代化。我们在新中国成立70多年以来的发展当中,现代化的一个重要支撑是“人口红利”。我们通过相对富余的劳动力参与世界性分工,并通过优先发展一些劳动密集型产业积累国家剩余,然后再逐步向产业链的高端攀升。换言之,中国国家治理现代化的前70多年在“人口红利”的基础上展开。而接下来国家治理现代化的进一步推进,则需要更多考虑“智能体红利”。目前,我们的“人口红利”的优势已经不再明显。伴随着社会生育率和生育欲望的显著下降,劳动力人口可能会处于下降的通道之中。在这样的背景之下,我们就需要深刻地思考通用人工智能技术对于国家治理现代化的意义。“智能体红利”意味着我们要将人工智能技术作为国家产业发展的重心。从这个意义上来讲,中国人形成自己的通用大模型技术就变得至关重要。

从目前的情况来看,百度的文心一言与OpenAI的GPT系列的差距还比较明显,而这样的竞争才刚刚开始。尽管目前我们仍然面临算法、算力、数据以及高端人才等多方面的困难,然而,由于这一技术对于中国国家治理现代化的极端重要性,这使我们不得不去深刻地讨论这个问题,并将其作为国家发展的头号工程。当然,通用人工智能的发展接下来会面临全球治理的问题,因为通用人工智能是一项“核武器级别”的技术,其产生的创造性破坏效应远远超出人们的想象。各国应该就通用人工智能的未来发展,逐步形成一定的规则。否则的话,通用人工智能产生的巨大创造性破坏效应,可能会将人类文明的成果完全颠覆。因此,国家治理现代化的展开同样需要与全球治理进行密切的联动。

结语

GPT技术会对国家治理现代化产生非常复杂的影响。具体来看,GPT技术对传统的知识秩序和政治秩序产生打破效应。尽管国家可能会推动再秩序化,然而再秩序化的关键是,如何可以在大模型技术基础之上形成一个在一定程度上融合传统秩序的新型秩序系统。国家要维系已有的政治秩序,就要对大模型产生的新的秩序力量进行捕获和重塑,然而其中的困难在于,这样的大模型技术本身是由大型公司所掌握和驱动的,而国家为推动国际竞争的需要则会对这种大模型技术进行支持而非限制。GPT技术产生的赋权效应同样极为复杂,其在为每个公民赋权的背景之下又产生了表达庸俗化的问题。那么如何在新的技术条件下形成真正基于公民个体的表达能力就会变得至关重要。换言之,赋权的关键是公民自身能力的赋权,而非形式意义上的赋权。GPT技术对创新系统的影响则更为复杂。创新体在新技术的赋权之下似乎有了更多创新的可能。然而,这种依赖技术的创新是否是真正的创新,这都需要我们加以深刻地思考。

中国在国家治理现代化的过程中,面临非常复杂的多期任务。GPT所代表的大模型技术会成为一个新的竞争赛道,这意味着中国要获得原始创新能力就需要在这一新的赛道上有所斩获。目前来看,我们在这一赛道上还处于追赶的位置,在未来能否实现从追赶到引领的转换,这实际上涉及中国国家治理现代化的整体图景。具体来看,大模型技术会为国家治理现代化提供强劲的有效支撑,并可以用技术的方式来进一步强有力地推动现代化。同时,我们还要看到这一技术背后的创新性破坏效应,如其产生的表达异化和创新堕化的影响都可能会成为中国推动现代化过程中的新问题。另外,中国的国家治理同样需要与全球治理形成一定程度的联动。因为通用大模型产生的创造性破坏影响是世界性的,所以如何对这一技术形成全球性规制也会变得至关重要。因此,中国在推动通用大模型发展的过程中也要积极与国际规则互动,并在通用大模型全球治理的进程中体现自己的参与度,并形成自己的话语权。

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