人工智能时代人文学科危机的反思   



作者：崔伟奇
随着人工智能加速发展，重塑科研范式和产业业态，重构知识生产的学科布局，成为了全社会的热门话题。与“人工智能发展风起云涌，波澜壮阔，空前繁荣”形成鲜明对照的是，许多传统学科受到了前所未有的挑战，尤为引人关注的是人文学科的发展前景。当下，所谓人文学科的发展“收缩”，究竟是对人文学科的“轻视”或“无视”所导致的系统性危机，还是“涅槃式”的战略调整？其背后的价值考量无疑是复杂的。但是，重视人工智能的发展，不应以忽视人文学科的价值为前提。因为，人文学科始终是人工智能发展不可或缺的基础。
从学科发展根基来看，人文学科是人工智能发展的知识基础。几乎所有的人工智能创立者都一致认为，人工智能并非孤立地发展起来的，也不是单纯由数理或生命科学所孕育的，相反，其学科基础不仅包括哲学、语言学、逻辑学、管理学、人类学、社会学、经济学等人文社会科学的成果，更包括了处于人文与科技交叉融合的心理学、神经科学和脑科学等学科在内的有力支撑。这是因为，不同于研究自在世界的一般自然科学，人工智能的研究对象主要是智能体及其“思维”活动，智能体的“多重实现”，实际上都是每种智能体与所处自然环境、社会环境等多层次、全方位相互作用的结果。因此，包括自然科学、社会科学、人文学科在内的知识体系及其方法，都成为人工智能对智能体开展有效研究的不可或缺的基础，也对人工智能运行或应用的框架或“底层逻辑”产生了极为重要影响。正如哲学家普特南所指出的，要理解人工智能，“驱之不去的问题是，我们称之为‘智能’的东西在多大程度上以人性的其余部分为先决条件”。
从知识生产的源流来看，人文学科构成了人工智能发展的价值基础。尽管当代人工智能的发展存在“解释的透明性”等问题，但在发生学的意义上，人工智能及其大模型中的生成性并不神秘。人工智能哲学家丹尼尔•丹尼特指出，“我们的祖先发现了一整类生成性（generative）行为，它们被用来调节其他人的行为，用来监视和调制（以及抵制，如果需要的话）他人对自己的行为控制机制的互惠调节。”在这个意义上，生成式人工智能所呈现的知识，表面上直接源于对大数据的学习和挖掘，但在实质上都是人类文化和文明长期发展的历史性成果的产物。如果没有以往人文社会科学成果的全方位供给和强有力支撑，生成式人工智能所显示出来的所谓“创造性”，就完完全全地成为了“幻觉”。虽然生成式人工智能以其特有的“创造性”有助于提升或超越“人的理性的有限性”和“人掌握信息的不完备性”（司马贺语），但这种提升，缺少“知、情、意”等“人性的综合特征”。在人工智能的“创造性”能否与人类的目标保持一致问题上，针对“加速主义”和“价值对齐”的博弈，人文学科的价值整合能力，依旧是其他学科所无法替代的。
从人工智能的未来发展来看，人文学科是推动人机协同进化的根本保障。在可预见的未来，从人机共生到人机协同进化是人工智能发展的基本趋势。以人工智能科学家莫拉维克名字命名的莫拉维克悖论（Moravec′s Paradox）指出，“对于人类来说，完成一些高级智能任务（如抽象思维、逻辑推理）是相对困难的，但完成一些低级智能任务（如感知、运动控制）却相对容易。然而，对于计算机来说，情况恰恰相反，完成低级智能任务相对困难，但完成高级智能任务相对容易。”例如，像系鞋带这种对于人来说极其普通和简单的活动，对人工智能技术来说完成和实现却是相当困难的；而人工智能可以“秒速”处理海量数据，海量数据单凭人力却需要经年累月才能完成。显然，在人机协同进化的过程中，在“适应性”与“复杂性”之间建立良性动态反馈机制，如何发挥人类和人工智能的优势，人文学科大有用武之地。一方面，人类在广泛而深远的社会历史实践中发明了许多技巧或诀窍，形成了对具身智能的优化能力以及多重的价值塑造能力；另一方面，虽然人工智能具备解决和处理智能中“极大的复杂性和多样性”问题的能力，为解决“气候变化”等全球性复杂问题提供了可能，但如何最大限度地按照人类需要发挥这种能力，依然有赖于人文学科的“设计”与引领。因此，人文学科对于克服人机协同进化的“盲目性”，也具有不可替代的基础性地位和作用。
当前，人工智能指数般的发展，并不意味着对人文学科的排斥和人文学科的根本性危机。问题的关键在于，人文学科如何克服技术乐观主义的“盲目性”和技术悲观主义“焦虑性”的抽象对立，不断深入理解人机协同进化过程的复杂性以及社会文化机理，从而负责任地面对人工智能发展，扎实促进人类文明的健康发展。