学者之思｜我院吴冠军教授：重思「智」与「痛」——一个哲学分析

      2022年11月，人工智能研究公司OpenAI推出了一个叫做“ChatGPT”的人工智能聊天机器人程序，该程序使用基于“GPT-3.5”架构的大型语言模型，并同时通过“监督学习”（supervised learning）与“增强学习”（reinforcement learning）进行训练。

      ChatGPT可以同人进行谈话般的交互，并能够记住同该用户之前的互动，甚至会在连续性的对话中承认自己此前回答中的错误，以及指出人类提问时的不正确前提，并拒绝回答不适当的问题。在对话中很多用户发现，它还会编程写代码、写学术论文、给企业管理开药方……有不少人工智能专家认为，ChatGPT已到了突破“图灵测试”的边界。埃隆•马斯克在推特上写道，“ChatGPT好到吓人（scary good），我们离危险的强人工智能不远了”。

      当代哲学家、认知科学家大卫•查默斯曾谈到一段令他头疼的遭遇。他发现另一位哲学家朋友对他的一篇访谈被学者们广泛引用；但问题是，他没有做过这场对话。最后他了解到，这是那位哲学家和GPT-3（彼时ChatGPT尚未问世）的对话，他要求GPT-3用查默斯的方式来进行回答。让查默斯惊恐的是，这段访谈完全就像是他自己面对这几个问题时脑海中会出来的话，甚至讲得还到位，难怪学界同行们皆无法分辨。GPT-3阅读和学习了查默斯的思想，它还阅读了许许多多思想家的著作，它知道论争与分歧的焦点在哪里，它知道说哪些话会被认为点到了点子上，甚至会被学术期刊编辑认为值得发表。当然，它的知识面不只是在科学哲学领域，它读了许许多多的书、论文，甚至，毫不夸张的说，它读了所有值得读的书。对于今天还愿意泡在图书馆啃读大部头著作的学子而言，人工智能的“深度学习”令他们遭受“深度”冲击：就读书而言，谁读得过GPT？

      GPT将AIGC（AI Generated Content，人工智能所生成内容）热潮推上新的顶点。当下，人工智能撰写出来的论文、剧本、诗词、代码、新闻报道（……），以及绘画、平面设计、音乐创作、影像创作方面的作品，其质量已然不输于人类创作者——如果不是已经让后者中的绝大多数变成冗余的话。实际上，大量当代创作者明里暗里已经开启人工智能“代写”模式。

      并且，人工智能正在从文本、语音、视觉等单模态智能快速朝着多模态融合的方向迈进；亦即，人工智能能够在文字、图像、音乐等多种模态间进行“转换型/生成型”创作。已然被广泛使用的人工智能工具StableDiffusion就是一个文本转图像模型，只要输入一段简单的文字描述，它就可以迅速将其转换为图像。AIGC，能够是创意满满的跨媒介多模态创作，而非仅仅重复性的“创作”（人类创作绝大多数都是此类）。AIGC是怎么取得这样的突破的？

      质而言之，2018年图灵奖得主杰弗里•辛顿最先于上个世纪八十年代提出的深度神经网络，阿希西•瓦斯瓦尼同其谷歌同事们于2017年提出的基于关注机制的变换（transformer）模型，以及乔纳森•侯及其两位伯克利大学同事于2020年提出的漫射（diffusion）模型，共同使得晚近人工智能在内容生成上取得了革命性的突破——深度神经网络利用梯度下降从海量的数据中提取特征；变换模型在不需要标注的情况下，自主提取出信息之间的关联；漫射模型则通过控制增噪/去噪的过程，将文本信息依照现实世界的样子进行具像化的渲染。人工智能生成的作品，越来越好，“好到吓人”。人工智能的能力越来越强，强到令人不敢想象。人工智能之“智”，正在使人（“智人”）变成冗余。

      人类正在进入这样一个世界，在该世界中，人工智能比人类更会聊天，更有知识，并且更会创作。我们似乎身处一个“后人类境况”中，但是，我们需要对今日之“智”进一步探究：人工智能诚然具有创造力，甚至多模态智能具有着某种程度上的原创力，但它同人类具有的创造力/原创力尚存在着不同。

      人类的创造力，有一种同“痛”（pain）具有着本体论的关联。人和人工智能的一个根本性不同，正是在于前者从两个向度上面对痛：一是在身体层面上会面对痛；二是在精神状态的层面上面对痛。正是这两个层面的痛，使得我们变得独特——不同于绝大多数动物，也不同于人工智能。

      当代哲学家韩炳哲在新冠肺炎疫情期间写了一本小书，题为《止痛社会》（中译为《妥协社会》），用整本书的篇幅来分析“今日之痛”（这也是该书的副标题）。韩炳哲书中批判了那种恐惧痛、想尽一切办法去镇痛的做法。面对痛，我们拼命吃各种各样的止痛药，因为我们怕难受、怕痛，怕得不得了。这就形成了止痛社会，一个竭尽全力去镇痛的社会。这种社会，就是他所批评的。

       韩炳哲认为，新自由主义社会就是止痛社会的典型，这种社会是想尽一切办法让痛消失的社会，在该社会中最恐怖的敌人就是痛苦，这种社会里面充满“痛苦恐惧症”：人们想尽一切办法抹掉痛苦，让这个向度在生活中消失。在这种社会中，只有一个单向度的“健康”，而没有辩证的向度。这是一个“末人”（last man）的社会——它不再有实质性的变化，因为作为症状的痛苦全部被抹消了。

      痛苦作为一种存在性的向度，有潜能打开一种对生活的激进反思。韩炳哲强调，痛，比起不痛，恰恰具有本体论的优先性。一旦你不再去用“爽”——不管是网文之爽、娱乐之爽抑或酒精之爽——来抹消痛，而是直面痛（包括肉体的痛，生活里的痛，思想层面的痛），这时候，你就有可能打开一个辩证的向度，你就有可能引入一个内在的变化。在止痛性的当代社会里，只要有痛就马上吃药，没有任何可能使得我们获得辩证性的成长。

      在韩炳哲看来，面对这样一种对痛苦的新自由主义抹消，我们需要从个体性或话语性的方式开始来表述和言说痛苦。我们害怕痛苦，不愿意面对痛苦，痛苦好像是个糟糕的东西，是要躲避的事情；但是反过来，恰恰是这种痛苦，恰恰是我们想要把它扼杀掉的东西，真正使我们变得不同，使我们的生命一直处于打开的状态——因痛苦而到来的可能性，使生命恰恰不再闭合。韩炳哲是海德格尔的研究者。海德格尔建议我们不要回避谈论死，而是要向死而生。韩炳哲对痛的分析，实际上同海德格尔一脉相承：我们不要回避直面痛苦，代之以通过各种方式抹消它，我们要让它打开我们生命的否定性，从而使得先前并不“存在”的可能性得以被触及。

      在多年前的小书《爱神之痛》（中译为《爱欲之死》）中，韩炳哲曾专门讨论过爱。爱有痛苦的向度，这是每个在爱中的人都非常清楚的一件事情。当然今天很多恋爱综艺里面没有这个向度，它全部是甜的，全部是糖分。但是真正的爱之痛，是非常具体的，非常深刻的，非常扎心的。只有在这种时刻，你才有真正成长的可能性。爱，具有让人在本体论层面上获得成长的潜能，换言之，能够帮助一个人打开辩证向度，使得一个人不再在本体论上是闭合的。当你遭遇爱，遭遇爱之痛，你的生命会被激烈地打开，会触碰潜在于生命中的很多力量。这也是为何很多艺术家正是在爱之痛中，创作出了他/她最传世的作品。

      所以韩炳哲批判他所称之为的“肯定社会”，在那种社会中，什么都是按部就班，一切全部规制好。我们困限在一个程序化的机制里面，困限在“算法”中。在这个单向度的机制里，作家成为写作机器，大学教授成为论文机器。这样的人生，没有任何可能性。

      尽管韩炳哲没有探讨人工智能问题，但他在书中对当代数字秩序做出了批判。他提请我们注意到，数字秩序实际上是没有痛苦的。当我们在完全拥抱数字秩序、欢呼数据主义的时候，我们恰恰在遗忘痛苦。

      我们可以进一步提出，人工智能在处理诸多具体问题上的有效性十分强劲，但它没有痛苦，没有痛苦就没有辩证法，没有否定性。正是因为没有痛苦，基于深度神经网络的算法，就只能在一个既定的维度里面提升自己，比如说现在智能聊天机器人的自然语言能力越来越强，随着超大量数据的训练与人的不断矫正，智能模型变得越来越聪明。但问题是，它的成长是经验性的（empirical），而不是通过辩证性的（dialectical）。

      辩证性成长，是螺旋上升式的，是折进的。你可能原来在这个轨道上，也在工作和奋斗，但是突然之间，一个坏消息，一个纯粹的痛苦，一个挑战（比如说新冠肺炎疫情的挑战），刺入到你的生活和生命中。这个时候就有多种可能。你有可能被它打败，然而，你也有可能，通过这样一个否定性而重新组织你的生命和认知，创造出全新的可能性，开辟出此前并不“存在”的轨道。这种可能性，就是辩证向度的打开。

      正是在这个意义上，人的创造力的生成机制不同于人工智能：人既可以通过经验性的方式循序渐进地成长，也可以通过辩证性的方式自我创造性地成长。这也就意味着，如果我们把智慧这样东西拱手让给人工智能，一个很重要的向度就会丧失：智慧不再可能以辩证的方式成长。

      人工智能没有痛；只有人，才能感受到痛。对于人而言，痛苦不纯然是一个坏东西。尽管痛苦每次到来的时候，我们都想避开它，我们都想抹除它——就像爱情，我们都想要甜的部分，避开那痛苦的一部分。实际上，今天的社会中，我们非常擅长用外在的技术方式来使痛苦消失。然而，这样，我们真正在做傻事，我们在切割使我们生命中还有那么一点尊严、能使我们面对人工智能时还能保留尊严的那个部分。