编者按
2022年11月以来，美国人工智能研究公司开发的聊天机器人，迅速成为史上增长最快的消费级应用程序，引发广泛关注。的出现成为人工智能发展的引爆点，推动各国科技创新竞争进入新赛道。技术的跨越必然带来应用场景中的深入观察，无论人工智能服务变得多聪明，适应与满足人类发展需要始终是根本指向。面向未来，多维度多视域探讨对人的生产方式、生活方式、思维方式、行为模式、价值观念以及对产业革命和学术研究等的重要影响，有助于我们正确使用和管理这种技术，进而思考人工智能的发展前景。
自图灵等人工智能先驱提出让计算机可以像人一样思考和行动以来，人工智能会不会构建出类似人类的智能甚至超越后者，一直是一个在探索之中和争论不休的问题。在近年来新一波数据驱动的人工智能热潮中，这一问题的焦点逐渐从理论上的可能性之争，转换为如何应对技术上可能出现的颠覆性创新。从基于深度学习的人工智能战胜人类围棋棋手，到近期以为代表的生成式人工智能取得令人惊叹的成功，特别是为自然语言问题和提示所作出的表述清晰、语法正确的回答，像巨型魔术表演一样牵动了人们对科技未来的想象。面对这步步紧逼的“创造性破坏”所带来的海啸般的冲击，人们不仅看到了突然演化出通用人工智能乃至超级智能的潜在风险，而且越来越强烈地认识到，必须严肃思考和认真对待由此可能引发的开放性社会风险与价值伦理挑战。
工程创新与智能理论
的出现突破了很多人工智能怀疑者的认知框架。在工程上呈现出超强的人机自然语言对话能力，不仅在相当程度上打破了很多悲观主义者的设限，同时也超出了不少技术乐观主义者的预期。这再次表明，不论是对什么是智能、什么是人工智能的理论构想，还是对人工智能不能做什么的理论反思，往往与技术和工程上的人工智能实现方式之间存在着不小的认知落差。而造成这种落差的原因，则在于人工智能发展过程中理论思维和工程思维之间的张力。如果将能够处理无限任务、自主和具有价值系统之类的“关键要求”作为通用人工智能的标准，显然不够格。但问题是，这些“关键要求”如何在工程上进行测试。
诸多有关智能的理论认知框架往往缺乏必要的谦逊，未能将立场当作探究的视角之一，容易陷入固守“先验”标准的封闭式否定思维之中。而工程思维则主要体现为工程实践中的累积创新和涌现创新，是一种基于技术产业演进的“后验”迭代的开放性肯定思维，常常是对某些技术路径的偏执性选择，且能在技术演进中赋予这些选择以新的内涵。受到认知落差影响，理论研究者和批评者无法预见人工智能工程实践可能涌现出的重大突破，工程实践者和喝彩者则难以前瞻性地预见技术上的突破在社会价值伦理层面所引发的革命性影响。由此形成的总体认知状态，显然无法应对包括超级智能在内的开放性伦理风险。
人机交互与人机对齐
不论是理论反思者还是工程实践者，在相关的探讨中多将人工智能与人类智能预设为相互分立的智能体，且多聚焦二者的高下之分和此消彼长，而较少以两者之间的交互作为思考的出发点，从技术社会系统和智能生态系统的维度理解人工智能体的实质。实际上，从基于大数据的深度学习到基于大模型的生成式人工智能，其创新应用都发生于数据、算法、算力等所构建的巨型技术社会系统之中，是在高度社会化的人机交互智能生态系统中形成的。它们之所以可以实现功能上的突破，固然源于数据量和模型参数达到一定规模后的功能涌现。但同时也要认识到，其中更重要的或许是，人类的反馈微调和使用中的人机智能交互对其性能改进的作用。
在的研发过程中，的技术路线是在高度社会化的人机交互智能系统中展开的。所采用的人工智能新范式，基于对自然语言内在的同质化形式和结构的学习。其中，既有海量的文本数据集，也包括运行中的大量人机对话数据。这一内容生成思路是学习与预训练的结合：先是自动提取相关内容并加以聚合，然后通过人机对齐工程对目标和价值加以必要修正。依照的说法，这一实施人机对齐工程的背景是，对所开发的GPT系列大模型以及的技术定位是探索通用人工智能。为防范可能带来的颠覆性社会伦理影响，开发者通过人类标注、反馈、审核等工程方法，对生成的类自然语言中的价值冲突和伦理争议进行了校准，对生成内容与语言表达策略进行了持续监督和不断优化。这使的输出对价值敏感问题相对谨慎、持平，主动回避甚至拒绝回答存在争议的问题。
人机对齐工程的实施表明，由于存在包括超级人工智能可能引发人类生存风险在内的巨大社会伦理风险，生成式人工智能的技术开发与价值伦理调节从一开始就是同步进行的。由此，可以得到两个重要的启示。一方面，人机对齐工程的实施表明，对生成式人工智能进行价值伦理矫正并防范恶性后果在工程上是可行的，这为其在创新应用中恪守价值底线和红线提供了可借鉴的经验。当然，必须明确指出的是，作为语言模型的本身并不真正理解各种价值观的内涵。另一方面，人机对齐工程在人机交互的基础上实施，不论是在训练数据之中还是在人工校准等人类反馈环节，都负载着利益相关者的利益和好恶，会受到各种价值预设和文化选择的影响，必然存在一定的偏向性。
知识权威幻觉与图灵陷阱
人机对齐工程所进行的价值伦理矫正，固然有助于对人工智能生成内容的法律规制和伦理治理。但更重要的是，以为代表的生成式人工智能是机器智能与人类智能全新的交互组合方式，我们正在开启借助人工智能自动生成知识并全面重塑生活的前所未有的时代。从知识生产方式的范式转换来看，如果说大数据分析带来的是新分析的话，那么所开启的大模型加人类反馈的自动化知识生成方式则是面向智能化未来的新综合。对这一新综合的拥抱，将迫使我们面对一系列全新的伦理挑战。除了当下热议的违背学习和研究诚信、侵犯知识产权等问题外，尤其值得关注的是以下两个具有开放性的社会伦理挑战。
一是将自动生成的知识视为“神谕”的知识权威幻觉。拥抱知识生成自动化将面对的悖论是，生成式人工智能系统固然能够带来知识生成效率的提升，但它并非知识大全和知识的领会者。从海量训练数据中拼凑出答案的语言形式生成系统，其自身既不真正理解输入输出数据的意义，也没有自己的目标，更不知道什么是研究和学习以及为什么要研究和学习。但人们往往会产生一种将其视为自动化的知识生产者的幻觉，而容易忽视，虽然它们能够产生连贯的文本，但其意义和连贯性是在人类与机器的互动中形成的，它们并没有试图表达什么。如果认识不到这种幻觉，就容易引发将生成式人工智能视为知识权威和道德权威的风险。的进一步发展，有望演变为普通人日常生活中的人工智能助手，成为解答知识、辨别是非乃至区分善恶的重要工具。鉴于并不真正理解其所生成的知识内容以及对是非善恶的判断，而且有时会产生荒谬的错误或随意堆砌和编造内容，在缺乏批判性思考的情况下，将视为教育、医疗、心理、精神方面的解惑者或指导者，难免放大由知识生成错误和不准确造成的危害。
二是由盲目的智能化和自动化导致的图灵陷阱。如果不能认识到生成式人工智能建立在人机交互的智能生态系统乃至遍布地球的智能科技社会系统之上，就看不到知识生成自动化的基础和前提是对人类智能的提取，其运作过程既是对知识和智能的重新定义，也是对地球生态环境、人类社会和个人的重构。如果缺乏对这一过程的反思，就可能陷入各种图灵陷阱：在教育和研究中无条件采用自动化生成知识，在工作中无限度地用自动化取代人类智能，过度的自动化知识生成还会使地球生态环境不堪重负……之所以会出现图灵陷阱，是因为智能和自动化系统没有做到以人为本，在人工智能的部署中往往会迫使人被动地适应智能化和自动化，智能系统的运作预设不是使机器人性化，而是让人越来越机器化，使人的自主性在不经意间被自动剥夺。
为克服人工智能的知识权威幻觉，超越图灵陷阱，需要全社会展开进一步的讨论，以构建我们对可接受的深度智能化未来的合理想象。而从观念上讲，必须直面的问题是：人类在知识和智能上能否保有主创者和主导者的地位？人的主体性能否经受住来自人工智能的挑战？如果未来没有出现人工智能超越人类智能的奇点的话，我们似乎可以坚持：一方面，人应成为最终的知识权威；另一方面，人工智能应更多作为人的智能助手，而不是一味用智能化和自动化取代人的工作和替代人的技能。从长期风险来看，强大功能的涌现表明，在大模型的研发中，必须警惕出现有意识的通用人工智能的可能性，将及时防范人工智能可能威胁人类生存的安全风险作为发展前提。
（作者系中国社会科学院哲学研究所研究员）
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