王峰:ChatGPT:更新对机器智能的认知

选择字号:   本文共阅读 63445 次 更新时间:2023-06-22 21:34

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王峰  

 

2022年入冬之际,ChatGPT来到世间,持续发酵,引发热议,一方面,技术明显可以造福人类,另一方面,我们对技术失控的担忧也陡然增加。我们需要从一种革新的哲学视角来判断人工智能与人类自身之关系,可以把ChatGPT之类的大型语言模型视为通用人工智能的初步成就,但需要将思考与自我意识的获得彻底分开,哪怕是未来的强通用人工智能,也只是不断增强思考的功能,却无法获得人的自我意识。对人工智能“觉醒”的恐惧只是人文主义文化向后人类文化过渡的中间调适状态,只有不断批判和反省,客观地看待技术发展,我们才能摆脱对人工智能的恐惧。

新的认知机制

自然语言处理大模型的兴起让我们不得不面对一个新的认知模式:机器能够模仿有机体才具有的认知功能。在图灵机出现之前,历史上所有关于机器思考的猜想都是无法实现的,图灵方案才真正展现了机器智能的可能性,“思考”这一人类独有的能力开始找到机器模仿的道路。图灵提出的机器智能的观念不仅是一种数学或计算机意义上的概念,而且是一种新的认识论。此前是人来认识世界,现在是机器按照人制定的认识规律与世界和人类发生关联。机器智能对人类能力的模仿看起来是在模仿人脑结构,但事实上,人脑结构本身是不可模仿的,毕竟一个是生物结构,一个是机器结构,从基本构造而言,这是两种完全不同的结构,但从最终的输出效果来说,机器智能确实可以部分地实现人脑的思考功能。

我们必须面对一个新的认知机制,它不同于此前哲学的认知观念,它要求我们将机器智能纳入新的认知观念中。换句话说,我们要把人脑中的整体性认知系统转变为可区隔处理的功能系统,且通过计算达成这些功能。在此之前,我们曾认为,哪怕是区隔的功能也是无法计算的,因为它包含了自然界最完美的神秘构造,无法被制造,甚至无法被言明。在通往人工智能尤其是通用人工智能的道路上,我们发现机器智能可以与世界、与人类发生关联。从本质上说,机器智能更接近于可区隔的智能横截面,但恰恰是这些区隔的、有限的智能,完成了人脑所执行的某些思考功能,这当然是对既有认知的巨大冲击,但也只有接受这一冲击才能更好地认识人工智能的本质以及它会给生活带来的变化。从这个层面来说,图灵不仅是数学家,更是21世纪的哲学家。我们只有在哲学整体观念上将计算复杂性与思考画上等号,才可能更新哲学观念,接纳机器智能带来的新变化,从而对当下正在经历的大语言模型造成的冲击保持健康和稳定的心态。

一般来说,我们会将语言预设为内心的表达,但是ChatGPT却赋予我们一种新的视角:语言自动运行。这无疑为我们反思“语言与我们的关系”提供了难得的机会。在ChatGPT的实际运用场景中,语言的运行具有无限可能,它们可以进行自由组合,并在大模型的控制下产生有意义的结果,这一结果与现实世界之间呈现出一种索引式的关系,也就是说,词语与现实的关联可能是脱节的,也有可能是直接对应的。从目前的情况来看,沿着这种场景寻找语词向现实世界的延伸之路也是最艰难的地方。

非意识:机器思考的功能化

通常情况下,我们会把“思考”和“意识”紧密联系在一起,在人类智能范围内的确如此,在人工智能这一新的认识功能载体中却并非这样。图灵认为机器能够思考,并且给出了判断机器思考的标准——通过图灵测试。也许我们会从此推论,图灵同样也指出了通用人工智能重建自我意识的可能,但这并不是一个正确的推导,将人类确定无疑的特性原封不动地转嫁给人工智能显然是不合适的。

功能化是人的能力转变为人工智能的关键。起初,我们不认为“思考”能够功能化,但是通过图灵测试,我们认识到“思考”并不是有机体独有的,它可以被部分地功能化,并且让计算机来执行它。那么,意识能否功能化呢?我们当然可以让机器看起来像是在思考,并且它实际上也会产出思考的结果,哪怕产出方式不同。比如ChatGPT使用的对话方式与人的对话在产出结果上相近,虽然产生机制完全不同,但我们依然可以说,ChatGPT初具通用人工智能的水平,可以通过图灵测试,也就是可以思考。然而,我们却不能说它具有自我意识,因为其所有的“自我意识”其实不过是计算复杂性的表征。在计算复杂性中涌现的是人类的某种功能,(有限度的)思考是一种功能,所以思考可以涌现,但意识无法局部化,也就不可能完成涌现。从根本上讲,只有人类才能将意识与思考结合为一体,而人工智能却无法做到,无论计算复杂性达到何种高度,全面复现人是一个难以企及的浩大工程,即使在遥远的未来能够达成,这也是一件没有多大意义的事情,除非人类濒于灭亡或已经灭亡,否则没有必要实现。如果我们将涌现的功能等同于整体性的意识,并将其归属于人工智能自身,将之视为人工智能内部的事情,那么,我们实际上是将意识用错了位置,这是一种概念错置而产生的误用。当那些放在人类身上毫无疑问的概念转运到人工智能领域时,必须小心翼翼地对之进行概念反省。在人工智能这里,我们只能说“它能思考”,且仅此而已。人工智能虽然具有智能功能,但永远不会具有灵魂、心灵、意识、自我意识等内在天然禀赋。即便我们寻找到一些意识的“痕迹”,那也是使用人工智能的人类赋予它的。在与ChatGPT的对话过程中,它会使用人类经常使用的情绪词来回复我们,比如“这个话题很沉重”“不喜欢这个话题”等,仿佛人工智能具有内在的感情,具有内在意识,但是我们必须明了,“沉重”“不喜欢”之类的情绪词对于ChatGPT而言只是词语的组合,组合的意义来自人类对语句的使用,与ChatGPT内在情绪没有任何关系,它只是在适合使用“沉重”“不喜欢”之类词语的语境中,给出了相应组合语句而已。

ChatGPT这样的对话人工智能,始终和人类有着本质区别。它的输出看起来像人的对话一样完美,但它本身是没有感觉、情感的,它不会真的“感受”到沉重。这些感受性的描述,是人类在沟通时使用的。从此而论,这是一种真正的模仿关系,无情绪的模仿。认识到这一点,我们就会发现,一个技术的发展既不会放出魔鬼,也不会带来天使,我们的生活不会变得更糟糕或更幸福,只是更方便而已。

因此,我们不应当去预设人工智能产生自我意识,实际上也不可能出现人工智能战胜、取代或奴役人类的情况。任何一种大语言模型人工智能,归根结底都不过是人类的辅助工具,它可以思考,更重要的是,它可以帮助人类思考,但它不可能产生意识,也不会存在自我观念。

分布式智能:人机融合的新智能体

人工智能的发展提示了一种新智能形态的诞生——分布式智能。分布式智能指的是,以人为接受者和服务对象,即以人的智能为主、人工智能为辅的智能存在方式。电脑、手机、无线通信、网络协议以及大语言模型、自动机器等都是智能设备的有机构成部分,与人相结合,就能大幅扩展人的世界视野、思考方式,提升人的知识水平、信息获取能力等。夯实智能设备基础,就能够达成人与机器智能相融合的新智能体,即分布式智能。

分布式智能可以超越人脑处理速度、容量等先天局限,人不需要意识到自己在动脑做事情,相关辅助智能就可以完成智能任务。新的智能体显然不同于单纯的人类智能,人类智能处理任何一个事物都经过智能判断,人哪怕过段时间忘记某一判断或做过的某个事情,原则上仍可以通过记忆回想起来,但在融合智能中,处理过的事情是由辅助智能体根据指令完成的,也可以通过查阅数据记录来精准定位事件。这样一来,人脑所承担的信息处理工作就可以通过融合智能以分布的方式来完成。5G/6G的发射站、网络交换的框架协议、手机、手表、电脑等都是处理事务的智能设施,单独来看,它们并不具备我们所熟悉的有机智能形态,但结合起来却能够完成很多智能任务,并且留下可追踪的数据。这已经是不断显露端倪的分布式智能了。ChatGPT之类的大语言模型必然会加速分布式智能的进程。

在人工智能兴起的过程中,我们经常会听到一种声音——人工智能时代,至少在大语言模型兴起的时代,人工智能会取代人类的大量职位。的确,人类既有工作职位的消失必然会发生,新技术会消除某些工作职位,但却创造了更多与之相关的工作职位,这一点已经通过互联网的发展证明了。对于我们而言,终身学习将会成为基本要求,丧失终身学习动力和能力的人将失去高质量的工作机会,这当然也给我们的教育提出了新的培养目标,即终身学习的热情和能力。此前,一个人一生可能都遇不到工作职位消失的问题,而未来,以40年工作时间来计算,一个人一生会遇到两次以上的工作职位消失的可能。这必然提高终身学习的必要性。

后人类:人工智能与人的未来

随着技术不断向前发展,我们也正在走向“后人类”状况,这是比较激进的状态,也是目前国际学术界热议的内容。在后人类状况下,人本身是可以改变的,可以跟人工智能相结合。在远程通信技术的支持下,地域、距离不再是需要考虑的因素,我们可以即时知道地球上任何一个角落的事情,就像人人都拥有了“千里眼”和“顺风耳”。随着大语言模型的飞速发展,我们将逐渐进入真正的后人类状态:从依靠记忆来提升技能过渡到通过提问来掌握技能和知识。记忆同样重要,只是在知识学习上转变了方式,人的智能更多用来扩大视野,进行创新性思考。人类自身也不断机械化或接入智能设备以获得质的提升,甚至达成某种程度的进化。从这个意义上来说,我们都是赛博格化的“后人类”。

赛博格化是人类的一种升级状态。从本质上来说,人工智能只是人的某种功能的局部飞跃,距离具备自我意识非常遥远,更重要的是,哪怕到达路途的另一端,那时人类的观念一定已经发生了巨大的改变。不断向前进展的不仅是技术,也包括人类自己。事实上,技术的每一次迅猛发展都会带来人类能力的提升和对自身的重新审视。我们总会适应新时代的到来,在新时代、新技术的推动下不断改变人类自身的生存方式,成为某种意义上的新人。

王峰,华东师范大学传播学院、中文系联聘教授,教育部青年长江学者

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文章来源:本文转自《探索与争鸣》2023年第5期,转载请注明原始出处,并遵守该处的版权规定。

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