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。