作者簡介:吳冠軍,華東師范大學(xué)教授,華東師范大學(xué)政治與國際關(guān)系學(xué)院院長。
今日的“智”
2022年11月,人工智能研究公司OpenAI推出了一個叫做“ChatGPT”的人工智能聊天機器人程序,該程序使用基于“GPT-3.5”架構(gòu)的大型語言模型,并同時通過“監(jiān)督學(xué)習(xí)”(supervised learning)與“增強學(xué)習(xí)”(reinforcement learning)進行訓(xùn)練。
ChatGPT可以同人進行談話般的交互,并能夠記住同該用戶之前的互動,甚至?xí)谶B續(xù)性的對話中承認(rèn)自己此前回答中的錯誤,以及指出人類提問時的不正確前提,并拒絕回答不適當(dāng)?shù)膯栴}。在對話中很多用戶發(fā)現(xiàn),它還會編程寫代碼、寫學(xué)術(shù)論文、給企業(yè)管理開藥方……有不少人工智能專家認(rèn)為,ChatGPT已到了突破“圖靈測試”的邊界。埃隆•馬斯克在推特上寫道,“ChatGPT好到嚇人(scary good),我們離危險的強人工智能不遠(yuǎn)了”。
當(dāng)代哲學(xué)家、認(rèn)知科學(xué)家大衛(wèi)•查默斯曾談到一段令他頭疼的遭遇。他發(fā)現(xiàn)另一位哲學(xué)家朋友對他的一篇訪談被學(xué)者們廣泛引用;但問題是,他沒有做過這場對話。最后他了解到,這是那位哲學(xué)家和GPT-3(彼時ChatGPT尚未問世)的對話,他要求GPT-3用查默斯的方式來進行回答。讓查默斯驚恐的是,這段訪談完全就像是他自己面對這幾個問題時腦海中會出來的話,甚至講得還到位,難怪學(xué)界同行們皆無法分辨。GPT-3閱讀和學(xué)習(xí)了查默斯的思想,它還閱讀了許許多多思想家的著作,它知道論爭與分歧的焦點在哪里,它知道說哪些話會被認(rèn)為點到了點子上,甚至?xí)粚W(xué)術(shù)期刊編輯認(rèn)為值得發(fā)表。當(dāng)然,它的知識面不只是在科學(xué)哲學(xué)領(lǐng)域,它讀了許許多多的書、論文,甚至,毫不夸張的說,它讀了所有值得讀的書。對于今天還愿意泡在圖書館啃讀大部頭著作的學(xué)子而言,人工智能的“深度學(xué)習(xí)”令他們遭受“深度”沖擊:就讀書而言,誰讀得過GPT?
GPT將AIGC(AI Generated Content,人工智能所生成內(nèi)容)熱潮推上新的頂點。當(dāng)下,人工智能撰寫出來的論文、劇本、詩詞、代碼、新聞報道(……),以及繪畫、平面設(shè)計、音樂創(chuàng)作、影像創(chuàng)作方面的作品,其質(zhì)量已然不輸于人類創(chuàng)作者——如果不是已經(jīng)讓后者中的絕大多數(shù)變成冗余的話。實際上,大量當(dāng)代創(chuàng)作者明里暗里已經(jīng)開啟人工智能“代寫”模式。
并且,人工智能正在從文本、語音、視覺等單模態(tài)智能快速朝著多模態(tài)融合的方向邁進;亦即,人工智能能夠在文字、圖像、音樂等多種模態(tài)間進行“轉(zhuǎn)換型/生成型”創(chuàng)作。已然被廣泛使用的人工智能工具StableDiffusion就是一個文本轉(zhuǎn)圖像模型,只要輸入一段簡單的文字描述,它就可以迅速將其轉(zhuǎn)換為圖像。AIGC,能夠是創(chuàng)意滿滿的跨媒介多模態(tài)創(chuàng)作,而非僅僅重復(fù)性的“創(chuàng)作”(人類創(chuàng)作絕大多數(shù)都是此類)。AIGC是怎么取得這樣的突破的?
質(zhì)而言之,2018年圖靈獎得主杰弗里•辛頓最先于上個世紀(jì)八十年代提出的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),阿希西•瓦斯瓦尼同其谷歌同事們于2017年提出的基于關(guān)注機制的變換(transformer)模型,以及喬納森•侯及其兩位伯克利大學(xué)同事于2020年提出的漫射(diffusion)模型,共同使得晚近人工智能在內(nèi)容生成上取得了革命性的突破——深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用梯度下降從海量的數(shù)據(jù)中提取特征;變換模型在不需要標(biāo)注的情況下,自主提取出信息之間的關(guān)聯(lián);漫射模型則通過控制增噪/去噪的過程,將文本信息依照現(xiàn)實世界的樣子進行具像化的渲染。人工智能生成的作品,越來越好,“好到嚇人”。人工智能的能力越來越強,強到令人不敢想象。人工智能之“智”,正在使人(“智人”)變成冗余。
人類正在進入這樣一個世界,在該世界中,人工智能比人類更會聊天,更有知識,并且更會創(chuàng)作。我們似乎身處一個“后人類境況”中,但是,我們需要對今日之“智”進一步探究:人工智能誠然具有創(chuàng)造力,甚至多模態(tài)智能具有著某種程度上的原創(chuàng)力,但它同人類具有的創(chuàng)造力/原創(chuàng)力尚存在著不同。
人類的創(chuàng)造力,有一種同“痛”(pain)具有著本體論的關(guān)聯(lián)。人和人工智能的一個根本性不同,正是在于前者從兩個向度上面對痛:一是在身體層面上會面對痛;二是在精神狀態(tài)的層面上面對痛。正是這兩個層面的痛,使得我們變得獨特——不同于絕大多數(shù)動物,也不同于人工智能。
今日的“痛”
當(dāng)代哲學(xué)家韓炳哲在新冠肺炎疫情期間寫了一本小書,題為《止痛社會》(中譯為《妥協(xié)社會》),用整本書的篇幅來分析“今日之痛”(這也是該書的副標(biāo)題)。韓炳哲書中批判了那種恐懼痛、想盡一切辦法去鎮(zhèn)痛的做法。面對痛,我們拼命吃各種各樣的止痛藥,因為我們怕難受、怕痛,怕得不得了。這就形成了止痛社會,一個竭盡全力去鎮(zhèn)痛的社會。這種社會,就是他所批評的。
韓炳哲認(rèn)為,新自由主義社會就是止痛社會的典型,這種社會是想盡一切辦法讓痛消失的社會,在該社會中最恐怖的敵人就是痛苦,這種社會里面充滿“痛苦恐懼癥”:人們想盡一切辦法抹掉痛苦,讓這個向度在生活中消失。在這種社會中,只有一個單向度的“健康”,而沒有辯證的向度。這是一個“末人”(last man)的社會——它不再有實質(zhì)性的變化,因為作為癥狀的痛苦全部被抹消了。
痛苦作為一種存在性的向度,有潛能打開一種對生活的激進反思。韓炳哲強調(diào),痛,比起不痛,恰恰具有本體論的優(yōu)先性。一旦你不再去用“爽”——不管是網(wǎng)文之爽、娛樂之爽抑或酒精之爽——來抹消痛,而是直面痛(包括肉體的痛,生活里的痛,思想層面的痛),這時候,你就有可能打開一個辯證的向度,你就有可能引入一個內(nèi)在的變化。在止痛性的當(dāng)代社會里,只要有痛就馬上吃藥,沒有任何可能使得我們獲得辯證性的成長。
在韓炳哲看來,面對這樣一種對痛苦的新自由主義抹消,我們需要從個體性或話語性的方式開始來表述和言說痛苦。我們害怕痛苦,不愿意面對痛苦,痛苦好像是個糟糕的東西,是要躲避的事情;但是反過來,恰恰是這種痛苦,恰恰是我們想要把它扼殺掉的東西,真正使我們變得不同,使我們的生命一直處于打開的狀態(tài)——因痛苦而到來的可能性,使生命恰恰不再閉合。韓炳哲是海德格爾的研究者。海德格爾建議我們不要回避談?wù)撍?,而是要向死而生。韓炳哲對痛的分析,實際上同海德格爾一脈相承:我們不要回避直面痛苦,代之以通過各種方式抹消它,我們要讓它打開我們生命的否定性,從而使得先前并不“存在”的可能性得以被觸及。
在多年前的小書《愛神之痛》(中譯為《愛欲之死》)中,韓炳哲曾專門討論過愛。愛有痛苦的向度,這是每個在愛中的人都非常清楚的一件事情。當(dāng)然今天很多戀愛綜藝?yán)锩鏇]有這個向度,它全部是甜的,全部是糖分。但是真正的愛之痛,是非常具體的,非常深刻的,非常扎心的。只有在這種時刻,你才有真正成長的可能性。愛,具有讓人在本體論層面上獲得成長的潛能,換言之,能夠幫助一個人打開辯證向度,使得一個人不再在本體論上是閉合的。當(dāng)你遭遇愛,遭遇愛之痛,你的生命會被激烈地打開,會觸碰潛在于生命中的很多力量。這也是為何很多藝術(shù)家正是在愛之痛中,創(chuàng)作出了他/她最傳世的作品。
經(jīng)驗性成長與辯證性成長
所以韓炳哲批判他所稱之為的“肯定社會”,在那種社會中,什么都是按部就班,一切全部規(guī)制好。我們困限在一個程序化的機制里面,困限在“算法”中。在這個單向度的機制里,作家成為寫作機器,大學(xué)教授成為論文機器。這樣的人生,沒有任何可能性。
盡管韓炳哲沒有探討人工智能問題,但他在書中對當(dāng)代數(shù)字秩序做出了批判。他提請我們注意到,數(shù)字秩序?qū)嶋H上是沒有痛苦的。當(dāng)我們在完全擁抱數(shù)字秩序、歡呼數(shù)據(jù)主義的時候,我們恰恰在遺忘痛苦。
我們可以進一步提出,人工智能在處理諸多具體問題上的有效性十分強勁,但它沒有痛苦,沒有痛苦就沒有辯證法,沒有否定性。正是因為沒有痛苦,基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法,就只能在一個既定的維度里面提升自己,比如說現(xiàn)在智能聊天機器人的自然語言能力越來越強,隨著超大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練與人的不斷矯正,智能模型變得越來越聰明。但問題是,它的成長是經(jīng)驗性的(empirical),而不是通過辯證性的(dialectical)。
辯證性成長,是螺旋上升式的,是折進的。你可能原來在這個軌道上,也在工作和奮斗,但是突然之間,一個壞消息,一個純粹的痛苦,一個挑戰(zhàn)(比如說新冠肺炎疫情的挑戰(zhàn)),刺入到你的生活和生命中。這個時候就有多種可能。你有可能被它打敗,然而,你也有可能,通過這樣一個否定性而重新組織你的生命和認(rèn)知,創(chuàng)造出全新的可能性,開辟出此前并不“存在”的軌道。這種可能性,就是辯證向度的打開。
正是在這個意義上,人的創(chuàng)造力的生成機制不同于人工智能:人既可以通過經(jīng)驗性的方式循序漸進地成長,也可以通過辯證性的方式自我創(chuàng)造性地成長。這也就意味著,如果我們把智慧這樣?xùn)|西拱手讓給人工智能,一個很重要的向度就會喪失:智慧不再可能以辯證的方式成長。
人工智能沒有痛;只有人,才能感受到痛。對于人而言,痛苦不純?nèi)皇且粋€壞東西。盡管痛苦每次到來的時候,我們都想避開它,我們都想抹除它——就像愛情,我們都想要甜的部分,避開那痛苦的一部分。實際上,今天的社會中,我們非常擅長用外在的技術(shù)方式來使痛苦消失。然而,這樣,我們真正在做傻事,我們在切割使我們生命中還有那么一點尊嚴(yán)、能使我們面對人工智能時還能保留尊嚴(yán)的那個部分。
作為人,我們要有勇氣直面痛苦,抓住痛苦,甚至笑對痛苦。只有痛苦來了,你才可能在應(yīng)對它的時候,激進地打開你生命的可能性。面對這種全新可能性,當(dāng)笑——而沒有痛苦維度,人的笑容常常是淺薄的,無腦式的、機器人的笑容,這樣的笑容沒有任何生命的力量。當(dāng)痛苦刺入時,我們有機會去迎接生命的挑戰(zhàn)。痛,使我們具有創(chuàng)造自己的潛能。