何哲:人工智能时代人文学科的坚守与发展

选择字号:   本文共阅读 18916 次 更新时间:2024-03-14 17:51

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何哲  

摘要人文学科作为人类重要的知识生产和价值传承体系,显然正在被人工智能深刻改变。人工智能在海量知识搜集、知识翻译、知识归纳、知识发现、知识构造等方面均有出色的表现,但同时也产生了知识伪造、价值误导、知识替代等风险。未来人文学科的发展必然在与人工智能之间的辩证关系中共进,一方面要利用好人工智能的优势,实现有益的人机结合;另一方面要固本培元,巩固人类在原始文献、价值标定、社会进步上的根本作用。在学科发展上,要始终坚守人类主义导向,传承好人文学科的历史价值。

 

作为历史久远而流传至今的知识传承体系,人文学科在根本上首先发挥着构建人类社会运作内在价值、核心规则和道德伦理引领的作用,继而是对人类社会行为体系的阐释和发展。人工智能的出现和发展势必在微观与宏观两个层面对由人类构建的人文学科产生根本上的冲击。在微观上改变人文学科研究者的工作方式,在宏观上形成人工智能参与并部分构建人文知识的隐然之势,且这种趋势必然会随着人工智能的发展越来越深入。在此背景下,一直保持“纯粹”的人文学科会如何发展,无疑是值得思考与探讨的重要课题。

人工智能是人类社会新的智力资源

历来人们对人工智能的分析,往往存在着两种基础性的惯性思维和误区,而这在人文学科研究者中更为常见。一是认为人工智能不可能超过人类;二是认为人工智能根本上来自人类,因此,其上限也是人类知识的范围。这两种思维的根源是对人工智能体系底层逻辑的不了解和人类中心主义的傲慢。这两种惯性思维,不能说完全错误。因为长期以来人工智能的发展的确是沿着对人类基本行为的蹒跚模仿和算法优化而来。

人类设计出基本的网络结构体系,然后由人工智能对海量人类标注过的数据进行吞吐和修正,最终实现智慧的涌现。在这一过程中,智慧到底是如何涌现的,每个神经网络参数是如何确定的和被使用的,人类基本无法理解。准确地说,目前人类对大模型人工智能的理解近似于对人类大脑的理解程度:人类基本可以了解到人类大脑是由上千亿个神经细胞的相互连接形成的自然神经网络,也大概知道人脑的功能分区和粗浅的作用机制,然而对于进一步的运作细节却无从可知。这就是复杂系统的根本特征——人类无法准确把握数千亿单位相互作用的复杂系统的运作。这也成为当前人工智能发展的一个根本特征,即不透明性。正因如此,人工智能对于人类而言,越来越成为一种具有极强的存储能力,具有高效的信息检索能力,具有较高水平的信息归纳和逻辑推理能力,类人化但是人类却又无法充分了解其运作机理的智力体系。这种智力体系,就成为一种新的智力资源,而非传统上认为完全隶属于人类的工具。

人工智能这种新的智力资源的出现,意味着一切传统被人类所单一垄断的智力工作都能够在很大程度上被人工智能所介入和替代。从目前的进展来看,这些工作包括早期的机器证明,到后来的下棋、翻译、归纳、创作、绘画、作曲、编程以及自然科学的研究探索。如近期进展非常迅速的蛋白质解析,在短短的数月内,人工智能把人类科学家几十年未完成的工作完成了,并且还预测了超过100万个物种的2亿个蛋白质结构。在可见的现实中,人工智能在其所进入的领域,都显示出令人震撼的强大能力。一系列问题相继随之而来,在知识发现和构建上,人工智能还在哪些领域未能发挥作用?在人文学科中,人类与人工智能如何各自充分发挥作用?

人文学科的根本价值和历史定位

要理解和判断一个学科在新的历史阶段和技术条件下的发展,就必须要把握其本质和发展变化的历程及内外原因。人文学科作为人类重要的知识体系,其发展历史与人类进步历程一致,其范围和边界也是不断随着人类历史进步而变化的。人文学科最早起源于人类早期的神话、巫祝与宗教,体现了早期人类对于人与世界的本原,以及人与世界和人与人之间多元相互关系的原始理解和描述。随着人类的不断进步,人类的知识体系也在逐渐理性化和分化。一方面,哲学作为人类学科之母逐渐形成;另一方面,农业、畜牧业、手工业、医学等知识最早从人文学科中脱离出来,形成最早的生产生活技能类知识体系;进一步,数学、物理等学科又逐渐从哲学和具体的生产类知识中脱离出来,形成基于事实和规律的自然哲学,成为自然科学的理性基础。进入工业时代后,自然科学又进一步分化出化学、生物学、环境学、信息学等庞大的学科群。在人文学科领域,逻辑学从哲学中进一步分化出来,而类似于政治学、经济学、社会学等经典人文学科也随着新的逻辑实证主义(本质上是科学主义)的兴起而成为横跨人文学科规范与自然科学方法的社会科学体系,从而进一步分化了人文学科。可以说,从大的分类而言,广义的人文学科是与自然科学相对的学科概念,更狭义一些则可以分为人文学科、社会科学和自然科学,而社会科学与人文学科的关系更近,往往可以统而言之。

从人文学科的根本价值和历史定位而言,人文学科提供给人类两个基本的作用。一是提供给人类对于世界和人类社会的基本理解,尽管这些理解伴随着人类知识体系的进步被不断地改变,但其始终支撑了人类最内核的知识体系。换句话说,人文学科是人类构建的对世界和人类社会的基本认知与理念体系,然后不断在实践中被检验,这些不断检验的过程就是人类知识体系的实践发展过程。二是人文学科提供了人类对于社会运行和发展的基本伦理观与价值观,如什么是好的,什么是坏的,什么是善的,什么是恶的,人应该如何生活,人类社会应该如何发展演化?这些问题都不是短期内可以被轻易否定的。如果纵观人类人文学科的历史发展,无论东西方,其始终提供了一个善的轴线,标度了人类文明的一个基础性的进化方向,就是不断从恶向善的过程。尽管这一核心标度在不同时期被不同的外壳形式所包裹,如早期是以神话和宗教劝人向善,而现代社会则以法律和制度规范导善,但这一本质没有改变。换句话说,人文学科的根本价值是通过不同形式来提供社会以善的基础标度,并通过人文教育在代际间传承善。这也是人文学科所应该始终坚守的根本底线。

进一步对人文学科进行剖析,可以发现,人文学科除了价值标度外,其核心的学科特征也基本始终如一,即人文学科始终是以人为主体,以观察、描述、发现、归纳、推理为主要逻辑体系,以自然语言为载体,以历史与实践文献素材为主要研究材料,并以开放世界中的人与社会和人所形成的各种组织为主要研究对象的具有鲜明特征的学科体系。而这些特征,本质上都与人类日常生活紧密相关,与人类自然语言的推理系统密切联系,这与以客观世界为对象,以高度抽象的、具有确定性严密判定的公理化体系和在实验基础上形成的自然科学体系存在非常大的区别。这种区别,使得无论人文学科如何试图科学化和客观化,都始终是人类主观价值和思维方式的外在延展,既体现了人类的内在价值诉求,也体现了人类人格化思维的鲜明特征。换句话说,就是根本性地体现了人类的主体性地位。也正是因为这些特征,使得在工业革命后的三四百年里,无论科学如何进步,科学主义如何试图改造人文学科,都始终未能对人文学科产生根本意义上的挑战。因为本质上科学范式无法定义人和综合性地表达人,因此,并未真正冲击到人类建构人文学科的主体性地位和人本价值体系。

人工智能对人文学科的参与和历史性冲击

人工智能尤其是近年来基于自然语言大模型的生成式人工智能的出现,根本性地改变了这一切。就本质而言,人工智能是人类通过信息技术所创造出的具有高度拟人化思维又叠加严格意义数理推理的思维电子系统。这种系统从根本上具有了人类主观思维与客观物质机器的叠加特征。这既是人类历史上第一个兼具有类主客体特性的对象实体,其也使得知识体系主客体分离的状态得到了改变。

从信息技术的发展历史来看,实际上无论在自然学科还是在人文学科,历代信息技术对于人类知识体系的进步都有着重要的意义。例如,计算机的发明极大提高了数理计算的速度和复杂度,使得大规模复杂性计算的问题在很大程度上得以解决。人类可以通过计算机系统模拟天气乃至宇宙演化,同样计算机对于传统人文资料的数字化储存和快速检索也极大地提升了研究的效率。网络和大数据又进一步加剧了这种趋势,使得研究者在可达网络的任何一个节点都能够便利地获取所需的计算能力和文献资源。因此,信息技术整体上极大推动了全球人类知识研发体系的共同进步,极大增加了人类传统知识共同体的内在连接性和紧密性。

然而,以往信息技术的发展,都没有根本性地冲击到人类在知识发现和构建中的主体性地位。无论是在自然学科还是在人文学科,信息技术只是便利和加速了人类的智力活动。例如,科学发现的模型和参数还是由人类设定,人文学科无论是素材的电子化还是对材料的理解都是由人来操作完成的,对其结果的分析和对外的输出表达也是由人来完成的,计算机不可能单独输出具有高度可读性的科学报告,更遑论一篇优雅深刻的人文学科论文。因此,人的主体性始终是稳固的。然而,这一切在人工智能时代被逐渐深刻地改变。无论是自然科学的模型设定、数据分析,还是对人文素材的阅读理解,甚至对于人类始终保持高贵优雅地位的写作与艺术创作,如绘画和作曲,人工智能都开始展现出强大的能力,也由此深刻动摇了人类在知识发现和人文艺术构建领域的主体性地位。

对于人文学科而言,人工智能可以在多个研究环节方面对人类产生深刻的辅助性帮助乃至替代作用。如果考察一个典型的人文研究的具体步骤,可以发现其存在以下相互联系的递进的研究逻辑环节:一是对文本素材的积累和发现,包括对其他语言文本的研究,或者对事实的观察,也就是一手资料或者二手资料的发现;二是对文本素材的整理、归纳和初步理解;三是对文本或者事实的进一步的解读、归纳、提出或者完善已有的理论;四是根据研究修正理论并提出对实践的进一步完善方案,进而完成论文或者研究报告;五是学术成果还要以发表或者报告的形式与学术界交流并在实践中进行修正。可以发现,在这一过程中,人工智能越来越全面地参与到以上的各个环节中,尤其是近年来形成的基于自然语言的生成式大模型,在各个方面均展现出强大的潜力。

第一,在文本素材的积累和收集发现方面。人工智能相比人类,具有更为强大的收集能力和积累速度。受益于广泛的文本数字化和网络化进展,一个人工智能体系可以快速地通过爬虫系统对网络可达的所有数字化文本资源进行搜集和归总。而人类要完成这一过程,尽管同样有网络数字资源体系的支撑,也必须要通过检索引擎获取检索结果并逐一对检索资源进行分析和鉴别。受制于人类视觉输入输出和大脑思维速度,阅读速度再快的人类也无法在数分钟对上万个相关文本进行收集和鉴别,而这对于人工智能而言,却轻而易举。当代自然语言大模型具有非常强大的跨语种翻译能力,不但能够轻易地收集到单一语言的文本素材,对于跨语言的文本素材也具有相当水平的搜集归总能力。而这一点,即便对于经过长期语言训练的人类,往往也只能具备数个跨语种能力,而且绝大多数人类在非母语领域始终无法具有和母语一样的语感,其阅读理解能力会大幅度下降。目前而言,人类在搜集信息方面所具有的唯一显著优势是对自然生活事实的观察和归纳。而受制于相对有限的图像和声音的综合分析能力,对于较为复杂的真实社会生活场景,人工智能还无法有效和精准地分析。但现有的技术进步正在突破这一点,如大量的交通执法实际上就是利用人工智能对于图像的分析进行自动判定。

第二,在对文本材料的整理、归纳和初步理解方面。以往的信息技术,无论计算、传输速度多么快,都始终无法完成对文本内容的理解和分析。这使得人类在这一环节牢牢掌握了研究的主体性。然而,近年来发展的自然语言大模型人工智能,在这一领域有了长足的进步。人工智能可以根据掌握的素材进行进一步整理,包括归纳大意、提取核心思想、进行比较和分类等。而这些都是传统人类智慧的核心能力。尽管目前还不能够确定人工智能是否具有了人类智慧,但是在这些初步分析领域,人工智能确实已经至少达到了普通人的水平,加上人工智能拥有更强大的资料库的支撑,使得其在很多领域的分析表现都实际上达到了较高的专家水平。比如,人类已经可以要求人工智能阅读一篇非常冗长的论文,并给出简略的概括,大量的事实证明人工智能可以完成得相当不错,而这些原先实际上都是必须经过长期专业训练的人类专家才能够具备的能力。

第三,在深度解读和推理方面。这部分是人类所具有的思维体系的核心,也就是能够从大量的经验性材料中发掘的一般性规律,从而形成从感性到理性的认识的飞跃。譬如,人类在自然科学方面发现了大量的公理和定理,如牛顿从天体运行规律中发现了力学三大定律,爱因斯坦进一步根据光速不变原理创立了相对论等;在人文社会学科方面同样如此,如政治经济学经典的“生产力决定生产关系”,历史演化的“王朝更替周期律”,现代经济学的“供求定律”等。可以说,纵观人类知识体系,处处都闪耀着人类内在的理性光芒。在这一点上,目前人工智能的能力还非常有限,但并非毫无作为。人工智能的优势在于其思维模式充分借鉴了人类已有的知识体系,并且能够迅速处理海量的经验数据。通过大量学习人类逻辑推导范式,并快速地变换验证各种模型,人工智能也逐渐展现了类似的归纳推理能力。例如,数学家将GhatGPT与数学软件Lean结合,从而使其具有一定程度的数学证明能力。但从目前来看,人工智能在深度推理方面,还完全不能与人类相比,对人类而言更多是一种辅助思维工具。

第四,在撰写学术成果方面。根据研究结果,进行深度思考和修正,并完成相应的论文报告和专著等学术成果是包括人文学科研究在内的各种研究的重要环节。传统上,受制于落后的推理和语言能力,人工智能几乎无法参与到写作环节中去。然而,近年来的自然语言模型通过对已有的海量人类写作素材的分析和归纳,已经较为娴熟地掌握了人类的语言习惯,在大部分情境下能够根据人类的要求,撰写出流畅和清晰的段落甚至文章。这对传统上完全由人类主导的写作环节产生了根本性的冲击。例如,从目前的能力来看,人工智能可以制定较为清晰的写作提纲,归纳出核心要点,甚至直接进行写作。从语言风格来看,人工智能现有的写作风格还较为生硬,与顶级的人类作家相比灵活生动性不足,但是其已经能够完成较为清晰准确的表述,甚至可以完成一篇较为完整的论文。从国际学术界的实践来看,已经有大量的会议和期刊无法分辨或接受过完全由人工智能撰写的论文,从而产生了严重的主体性危机和学术伦理问题。因此,当前学术界对于人工智能直接参与到写作的态度总体上是忧虑和反对的,但也有争议和松动。

第五,在后续学术发表和交流环节。绝大多数的学术研究必须通过发表和交流来进一步完善和传播。自然科学如此,人文学科同样如此。传统的知识交流都是由同行业的学者来进行的,无论是审稿还是参加学术讨论。但近年来,人工智能已经逐渐参与到学术交流的环节之中,如在审稿环节,各种辅助性的人工智能编辑助手已经可以较为精准化地对文章进行初步的定量分析,包括对文章是否是人工智能生成的审查。这实际意味着单纯由人类掌握的学术成果评价机制也将深度被人工智能所参与和影响。

此外,除了以上的显性环节,人类在人文学科研究中的全过程还始终贯穿着价值和伦理导向,也就是之前所提及的人文学科的根本特质在于始终赋予研究以人性特质和社会价值引导,以及在各个环节都有相应的学术伦理要求。在这方面,通常认为人工智能无法形成人类的价值观念和伦理约束。然而,从目前进展来看,人工智能已经能够被赋予一定的伦理法律约束。例如,对人工智能提出违法信息或者宣扬严重违背社会价值体系的对话要求时,人工智能会发现并拒绝。这就意味着人工智能实际上也是能够执行伦理规则的。当然这并非意味着人工智能已经具有内在人性,其更多只是强化训练的结果。然而,实际上人类对于人性的内在机理也并未十分清楚,如性善论认为道德是人类的本质,而性恶论认为道德是社会训练的结果,那么现在人工智能至少可以做到经过训练具有了一定的规避恶和违法犯罪的能力,也就可以认为人工智能至少能够部分遵循伦理与法律规则。

从表1可以清晰地看出,在人文学科领域,人类与人工智能各自具有鲜明的优势和特点,人工智能在文献收集和阅读归纳速度上远超人类,在初步理解上基本接近人类;而在深度理解和推理上,人类依然具有优势,但差距正在减小;在写作和评价方面,人工智能与人类相比还有差距,但是进步速度极快;在价值引导方面,人工依然能够表现出对价值伦理规则的理解和执行。可以说,目前在人文学科研究的大部分环节,人工智能都能够参与其中,甚至展现出优势。这就形成了对传统单一人类研究体系的全面冲击。从现有的趋势来看,伴随着人工智能的快速进步,在人文学科研究方面,人类与人工智能的结合既是不可逆转的前景,也必然产生众多挑战,包括伪造、损害知识产权、对人类知识发现与传承的替代、对社会价值观念存在扭曲的可能等。

1  人类与人工智能在人文学科的研究能力特质比较

 

来源:作者自制

人工智能时代人文学科的应对与发展

在当前我们必须要承认,随着人工智能技术发生日新月异的变化,人类在任何领域方面,都无可阻挡地要面对人工智能参与和引发的根本变革。这既是一种必然趋势,也成为当前人类所必须要面对的挑战和抉择。具体在人文学科领域,人工智能与人类越来越紧密的协同工作,必然成为一种新的常态。从国际学术界的态度来看,对人工智能学术工具的掌握已经越来越成为新一代学者学术训练所掌握的必要技能。这就需要在技术发展趋势、基础性材料、学术态度、人类伦理、学术制度建构等方面做好相应准备。

以积极开放的态度拥抱人工智能。人类发展历史有一个基本的规律,即技术的重大变革总会带来社会发展的根本性变革,所以人类从农业时代进入工业时代、信息时代,现在则进入了人工智能时代。与以往的人类技术发展相比,人工智能技术的出现丝毫不亚于甚至胜过工业革命。工业革命的根本在于使得人类拥有了新的能源从而替代大多数体力劳动,而人工智能革命则使人类拥有了新的智慧体系。因此,其意义将更加深远,足以称之为一种新的文明体系。而在历来的重大技术革命面前,也有一个现象,就是一定会有较强的传统势力进行反对,甚至如工业革命初期有手工业者捣毁工厂机器的现象。但是从大的历史趋势来看,这种进步是不可阻碍的。凡是不顺应和没有利用好重大技术革命的主体,无论是国家、民族还是行业,都不可避免地陷入衰落。从人工智能技术的发展趋势和在学术界的应用来看,尽管对其的怀疑和批评不绝于耳,但其潜力和价值也是巨大的。自然科学目前已经对人工智能转向更加积极拥抱的态度,而在人文学科方面的阻力会相对更大一些。但这种历史性趋势是不可改变的,伴随着深受人工智能技术浸染的新一代学者的出现,人工智能深度介入人文学科的趋势是必然的。因此,需要更好地去研究促进人文学科发展的人工智能,而不是坚决地反对。

在人文学科体系中坚守人类主体性和价值传承。目前人工智能作为一种辅助研究工具,显然还不能从根本上动摇人类的学术主体性地位。然而,这并不表示未来的人工智能不具备这样的能力。因此,从现在开始,人类就需要有意识地树立起人类学术主体性的自觉性,这实际上无论对于人文学科还是自然学科都是应坚守的。从根本上而言,人类从事学科的教育和研究不仅是为了发现新的知识,而是有两个根本性的功能和属性。一是要形成人类自身内部可持续发展的知识体系的代际传承。人类与计算机不同,人类在培育下一代的时候,不能够通过简单复制的方式传承上一代的知识,而只能用不断地教育和研习使下代获得已有的知识并进一步推进。因此,人类的知识体系的传承和进步是相对缓慢的,而且代际之间存在着大量的重复,这些本质上是为了人类整体知识传承的有序发展。如果人类逐渐放弃了知识学习和构建的主动权,把知识构建的主体性权力和功能逐渐让渡给人工智能,如同有些观点认为的,“人类以后只负责享乐就行了”,那么用进废退,人类整体的智识就会很快严重退化,在这一点上无论对于人文学科还是自然学科都是一样的。二是要坚守人文学科独有的传承和发扬人类内在正义道德伦理价值的功能。人在研习人文知识的同时,不仅是对表象知识的继承,更是对内在传承的文明理念和伦理体系的继承,人与机器的根本区别就是人能够发觉和分辨什么是善的,什么是恶的,从而形成以良善为根本的内在价值体系,这是人类文明最重要的光辉特质。如果将研究主体性让渡给人工智能,那么这一点也会逐渐失去,人类文明之光就会逐渐暗淡。

利用人工智能加速知识体系的构建。从目前来看,人工智能在人文学科中最为便利的是其在知识检索和知识归纳方面的极强能力,这对于受制于人脑记忆的学者而言带来了极大的便利。从现有的生成式人工智能而言,由于其拥有非常庞大的数据库支撑,能够快速地对某一个领域的知识点进行归纳和通过简洁语言进行反馈,这极大地节省了人文学者的时间和精力。须知人文学者最消耗时间的便是对基础文献的阅读和理解。受制于历代语言习惯差异和不同语种,皓首穷经的传统人文学者需要阅读大量的前人文献,并形成自己的内在知识系统。问题在于,对于早期的人文学者而言,前人文献尚且能够穷尽,而对于越来越后期的学者而言,这已经完全不可能。因此,人文学科也在不断细化,学者的思维也不得不越来越具体。一个普遍的现象是,当今已经非常缺乏能够学通中西、纵观古今,拥有高度统略性知识体系的学者。然而,在人工智能的辅助下,人文学者重新获得了快速获取总体性知识体系的能力,可以借鉴人工智能快速地形成自己的宏大知识体系的上层,并根据具体的研究需要再对于某一问题进行细化深入,从而在研究上兼顾了宏观视野与微观细节。同时,在人工智能的资源、计算和推理辅助下,对于具体问题的细节研究也能够更加便利地开展。当然,这也对研究者个体提出了更高的能力要求,也就是越来越需要快速理解和掌握多学科、多方法的综合能力。

对于使用人工智能直接写作要更加慎重。当前,生成式人工智能的飞速发展使得直接使用人工智能写作变得非常容易。研究者可以让人工智能生成写作大纲,甚至直接生成一篇论文,如果不满意还能够随意反复生成。这种便利性反而无疑构成了当前人文学科所面临的极大挑战。如前所述,人类必须在人工智能面前坚持学术研究的主体性。如果任意使用人工智能直接写作,其后果将是非常严重的。从微观来讲,习惯使用人工智能直接写作的人文学者本质上与剽窃抄袭没有区别,都是直接使用了非本人的表述且不加引用,而且久而久之,这一学者本身的思维体系就退化了。因此,无论从学术道德还是学术能力上而言都极不可取。从宏观而言,人工智能带来的挑战就在于从根本上动摇了人类学术传承、研究与发展的主体性。所以,无论从哪个角度而言,对于直接采用人工智能生成论文或者整段文字的,都应该整体上慎重采纳。当然,利用人工智能进行研究思路的启发、要点的归纳、甚至评判提出修改建议等,都是可以的。此外,由人工智能进行翻译形成另一种文字的版本,也是可以的,因为其原始文本凝聚了作者的创作劳动成果。在学术制度方面,应加大对人工智能直接写作的审查环节建构。当然,人工智能也并不是不能直接写作,如可以专门开办由纯人工智能撰写和编辑的期刊,人类只选择论文而不修改文字,从而作为机器视角下对人类社会观察的一面镜子。

研究人工智能形成的人文学科新问题。人工智能对于人文学科的意义不仅在于其增强了人类研究的能力和丰富了研究工具,其本身也对于整体社会的变革形成了众多新的研究对象和问题。人文学科本质上是研究阐释并引导构建人与社会发展的学科。传统上的人文学科经过数千年的发展,对于那些经典问题,可以说已经探讨得差不多了,甚至趋于饱和。所以如果看当代的大量人文研究,很多和数千年前的问题与论述具有本质上的相似性,都是在不同技术条件下的相似的人类活动。进入人工智能时代后,人工智能则从根本上改变了人类社会在一切领域的面貌。大量新的问题涌现,从小而具体的个体劳动和生活,再大到从家庭到社会和国家的组织运行问题,人工智能的介入都使得问题发生了质变。人类在所有环节都面临着主体性的动摇和社会角色丰富后引发的伦理和规则的重构问题。可以说人工智能时代的到来使人类社会发生了质的变化,这给人文学科也提供了大量发展的新机遇。

巩固人文学科基础材料的坚实基础。人工智能越发展,越介入到人文学科研究之中,其基础文献的作用就越加明显。无论是人类智慧还是人工智能,都需要加强对基础文献的学习训练。数字时代的一个普遍的问题是对基础文本的误传和错误的放大。甚至人工智能已显示出其具有伪造素材的强大能力,这就意味着数字文献形式更容易被人工智能改变,其得出的结论也就会更具有不确定性。因此,一个迫切的工作是确保人类传统文献的精准性和巩固,从而形成不可篡改的、坚实的知识基础。当然,这不是说要回到纯纸质时代,而是要用不可被更改的形式巩固人类文献基础,并以此形成不可篡改的电子数据库,在此基础上进一步供未来人类和人工智能使用。这就好比早期人类将重要文献刻成青铜器和碑文,从而确保其不会被后世所轻易篡改并长久保存。

结论

人工智能的飞速发展必然深刻改变了人文学科的面貌和工作方式。以大模型自然语言生成式人工智能为代表的新一代人工智能赋予了其深度从事人文学科研究的能力。在这一趋势面前,人类必须解决好人类学术研究的主体性和人机协同的问题。解决好人类学术研究的主体性,关键在于理解和坚守人文学科的内在定位,即奠定、引导人类价值和传承知识以解释和发展人类社会。解决好人机协同问题,则要利用人工智能快速构建更为宏观的知识体系,打通语言、古今、中西屏障,但是对于人工智能直接替代人类写作要异常谨慎甚至坚决反对,也要在人机协同中始终巩固好人类价值和学术传承的主体性。此外,还要尤其注意从现在开始构建不可篡改的基础文献体系和数据库,从多个方面巩固并强化人文学科在人工智能时代的进一步发展。

 

文章来源:《学术前沿》杂志2024年1月下

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