遮蔽还是确证：人工智能与马克思人的本质的辩证之思

人工智能就是要模拟人类思维,像人一样思考,像人一样行动。神经网络、深度学习等技术的发展,使得今天的人工智能越来越像人,而技术的异化使得人越来越像机器,人机之间的界限变得模糊。智能机器人广泛应用于社会各个领域,重塑了人类的生存与发展环境,对人的主体地位提出了挑战,人的自我认同遭遇了危机。面对人工智能对人这一根本问题的发难,就要回到马克思关于人的本质的思考上。人工智能究竟是对人的本质的遮蔽还是确证,人机共生是否是可预见的未来,智能时代的人该去往何处,要回答这些问题就要辩证地把握人工智能与人的本质的关系。     

重审这个问题:人是机器?——人工智能新进展对人类自我理解的启示

2016年以来,Alpha Go在与人类顶尖围棋高手的较量中彻底碾压了人类,由此引发了大众对人工智能发展的巨大关注和担忧。本文以人工智能的新进展为参照,重审了"人的智能是什么"以及"人之为人有何特别之处"这两个哲学问题,并从新的角度论说了笛卡尔区分人和机器的合理性。本文主张,人的智能和人工智能是一般意义上的智能的两种表现形态;人的特别之处在于他有观念构造的演化;只要人工智能没有出现这个层面的演化,人就和机器有着根本的区别。     

附着与隧通——心智的工作模式

深度学习框架加速了人工智能技术的发展,越来越多的人工智能系统在专业领域超越人类,但沿此路径能否指引机器模拟出类人智能仍然没有定论。强计算主义的观点主张意识和智能可以被物理还原,甚至可以忽略意识。哥德尔等学者则倾向于机器无法模拟或超越人类。文章提出认知坎陷（意识片段）的“附着”与“隧通”这一对范畴,从新的视角探讨心智的工作模式。认知坎陷具有超越时空和流变的特性,在某时某地某景可以“附着”在某个具体对象之上。认知坎陷之间可以通过“隧通”链接成一个网络。“自我”作为最原初和最重要的认知坎陷,是人类意识与智能的发端。智能的作用之一是在情景改变时将“自我”“附着”到更合适的对象上。     

人工智能体如何可能成为一部道德机器?

如何提升人工智能的道德能力,使人工智能体的行为选择更符合社会伦理规范,是人工智能时代最重要的伦理问题之一。随着人工智能自主能力的快速提升,人工智能体越来越需要在具体情境中作出自主行为选择,这意味着人工智能体必须具备一定的道德能力。缺乏纯粹实践理性的人工智能不具备自我立法能力,没有情感欲望牵制的工具理性却可以理解并应用来自人类的、具有先验意义的道德法则。来自人类的道德法则不可能以人工智能为目的,而只能以人类自身为目的。从伦理学理论的发展现状来看,无论是义务论、功利论,还是德性论,不仅理论自身存在各种特殊缺陷,在规约人工智能时也存在种种困难,均无法独立承担作为人工智能体基础理论的重任,当务之急是以人类最基本的道德共识作为人工智能体的自然行为法则。单纯自上而下的道德内置法,无法应对具体行为情境的复杂性;单纯自下而上的自主学习法,难以保障自主学习结果的道德性;只有将自上而下与自下而上相结合,才能使人工智能体成为一种既服从人类道德法则、又具有一定道德自主能力的道德机器。     

论深度学习技术对人类社会发展的影响

机器学习是实现人工智能的一种手段，而深度学习是目前机器学习的一种新方式。深度学习具有维度高、层级多、预测能力强的特征，为机器学习和模仿人类思维奠定了基础。目前深度学习已形成了一系列技术，尤其是计算机视觉、文字识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、预测和风险评估、智能监控等技术。这些技术已经在生产和生活中得到广泛应用，深刻影响着人们的生产方式与生活方式。在它们的协同作用下，人类社会正在实现从自动化向智能化的转变，向着更高级的社会形态发展。     

司法执行人工智能化之反思与前瞻

人工智能与信息化技术在司法执行领域的应用,为缓解司法执行难问题带来了新的契机。但人工智能对数据与算法有着双重依赖;机器智能技术与人类理解技艺间存在实然鸿沟;人工智能技术嵌入案件执行过程亦潜藏个案形式正义与实质正义的弥合难题。与此同时,人工智能算法缺陷的隐匿可能引发执行客观性失却风险;技术依赖深重可能弱化法官主体地位;人为设置或认知阻隔的算法黑箱亦可能加大执行责任的切割与追究难度。应当以法治思维为依归,从认知层面、观念层面、技术层面及制度层面对司法执行人工智能化的实践问题做出全方位的应对。     

人工智能发展对认识论研究的若干启示

人工智能发展能够为认识论研究提供若干重要启示。人工智能技术中数据的形成和转换方式,有助于深入理解感性认识和理性认识的互动机制,揭示“经验”范畴作为数据模型的本质特征。计算机的缺省配置、超文本链接和深度学习等算法功能,可以启发人们更深入理解人类的联想、想象、虚构能力的来源,而计算机软件的功能,可以对理解人类认知图式是否具有先验性和操作性以及如何最优化等问题发挥启示作用。由此可以进一步探索人工智能的技术可行性与人类认知机制之间的其他对应关系,从而开拓更为广阔的研究视域。     

略论机器思维与人工智能

随着控制论研究的深入和智能机器的发展,出现了人与计算机的关系问题,包括机器能否思维,人工智能有无界限,机器会否超过人,统治人等。对这个通常称为“机器能思维吗”的有关人与计算机的关系问题,世界各国展开了长期激烈的争论。出现了两种对立的意见:一种认为机器能够思维,人工智能没有界限,有的还主张机器可以“超过人”,“统治人”。另一种意见认为,机器本身并不能思维,人工智能既有可能性,又有局限性,机器无论如何发展都不可能超     

人工智能时代高校教学改革的现实困境及突破路径

人工智能与教育教学改革的深度融合，是当前教育信息化环境下教育教学改革的重要任务。人工智能在教学改革中的存在方式决定了新时代教育改革的未来发展方向。人工智能不能取代教师，但不使用人工智能的教师会逐渐被使用人工智能的教师所替代。人工智能通过其自身算法能够实行“深度学习”,学习者学习方式成为一种自适应的学习方式。人工智能帮助学生实行个性化学习，成为教师“助教”,辅助教师教学、促进教学服务管理。只有做到“人”、“机”协同发展，提高“人”与“机”交互效率，在教学中发挥人的主观能动性，注重人的价值述求，才能让机器更像“机器”、人更像“人”。     

人工智能具有理解力吗——从哲学解释学的视角看

从“深蓝”到AlphaGo,人工智能在问题求解、深度学习等领域迅猛发展，人们看到了其具有类似于人类理解能力甚至超越人类智能的可能性，但人工智能是否具有理解力仍值得商榷。一方面，人类理解是具有多重维度的现象，包含着形式化的推理计算、非形式化的直觉、顿悟以及行动等诸多内容；另一方面，人工智能的算法不能产生类似于人的理解。从哲学解释学的视角看，人类理解充斥着反思要素，理解本身也是一种自我理解；人工智能缺乏人类理解具有的“前结构”;最重要地，人工智能自身蕴含的离身认知逻辑与人类具身性的理解并不融贯，这可能是它无法真正具有理解力的关键。     

人类为什么不会被人工智能取代?——人工智能的技术本质研究

文章旨在对人工智能的技术本质进行分析，以回应为什么人类不会被人工智能取代的问题。通过历史分析的方法，以“器官投影说”等技术哲学思想作为分析工具，回顾了人工智能技术的历程。发现在理论上，人工智能的研究加深了对人类智能的模仿的同时，更倾向于由机器与人类共建智能系统的解决方案；实践中，人机关系也从“分离”更多地走向“交融”。因此，人类除了能在本质层面上作为人工智能这种人工物所模仿的终极目的而存在，还能在个体层面上作为大的人工智能系统的行动者发挥智慧功能，人类不会被人工智能取代。      

生成式人工智能数据风险的法律保护与规制研究——以ChatGPT潜在数据风险为例

ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具,其深度的学习能力和自我纠正能力,提高了人工智能与人类之间的交往。ChatGPT在实现科学技术革新的同时,也存在敏感数据泄露的风险。ChatGPT在保护个人主体数据、企业主体数据和国家主体数据方面需要法律予以规范。因此,如何应对ChatGPT带来的数据安全,成为生成式人工智能亟待解决的问题。为此,通过分析ChatGPT运作阶段和数据主体应用现状可能存在的数据风险,以我国数据规制法律框架为基础,借鉴域外人工智能立法模式,探究ChatGPT的数据风险法治化应对策略,以此合理构建我国生成式人工智能的数据风险法律规制体系。     

人工智能像人类一样思考?别做梦了

<正>这两天最火的事,莫过于神秘账号“Master”大胜人类围棋高手。到目前为止,已经连胜六十局。谷歌也在此之后正式承认,Master就是升级版的Alpha Go。看来,去年李世石对战Alpha Go以1:3落败的那场大战中,唯一的那场胜利,可能会成为人类历史上最后一次在围棋上打败机器的胜利。对于连番的胜利,很多人不禁质疑,人工智能是否将威胁到人类?其实,我们不必过度担心。要知道,Master背后的技术,也就是深度学习,已经存在很长时间了。之所以到现在才有如此进展,还得益于硬件、数据与算法的进步。     

人工智能国际关系分析

2010年,世界范围内人工智能大爆发,无论是运算能力还是深度学习算法,均较以往有所升级。2010年至今,人工智能逐渐渗透社会生活、经济和安全等领域,并加快了“人工智能时代”的到来。文章以此为背景,介绍了什么是人工智能,剖析了国际关系的内涵,围绕人工智能的国际关系展开讨论,详细说明了人工智能给宣传能力、情报能力和经济力量带来的影响。     

何去何从?通用人工智能视域下未来的教师与教师的未来

人工智能时代,教育领域的发展必然与时俱进。当教师拥抱技术的同时,技术又将对教师产生哪些深刻的影响,是否会因机器替代人类教师而令这项神圣的职业走向消亡？时下,受“奇点”论的影响,该问题出现逻辑相同但结论截然相反的两种观点:“悲观派”认为,人工智能的能力将全面超越人类,教师亦将被人工智能所取代;“乐观派”则认为,人工智能不外乎是一种技术,不会对教师职业产生实质影响。本文指出二者相关讨论的背后存有两大根本局限:其一,对人工智能和“奇点”的认识不够深刻;其二,分析逻辑存在严重漏洞,讨论的前提、支撑理论和证据选择皆有问题。在此基础上,进一步对“奇点”引申出的四类重要的教育问题进行深层反思,并依据通用人工智能理论针对“悲观派”与“乐观派”关于教师及其未来予以回应。我们认为:“悲观派”和“乐观派”都是片面和偏激的。在未来,人类教师将面对机器教师的职业挑战,人类教师与机器教师将共同构成教师的两大主体,绝不是机器教师只以辅助教学的角色存在。教育作为一种“元职业”非但不会萎缩和消亡,反而会更加兴盛和蓬勃。学校教育的主要目标将从知识传承转向经验生长的引导,专用人工智能将教师从繁冗的事务性教学工作中抽离出来,通用人工智能则需要教师专注于学生个体化的经验建构从而回归教育本源。不同于机械或算法,经验空间的建构无法剥离环境而自动完成,因此,不论主体是人类还是类人机器,教师都永远不会缺席或“被”缺席。     

人工智能作者资格之证伪

人工智能因具有“深度学习”能力,拥有类似人类的“智能”,它是否能够成为“作者”而对自己“创作”的作品享有权利,是当前著作权法面临的一大难题。对于人工智能作者资格的认定,应从现有著作权理论出发,重新审视作者资格与法律主体的关系,以寻求人工智能作者资格的证成路径。作者资格表现为法律作者与作品之间的联接,对其认定本质上是一种价值判断。法律主体是法律作者的外延概念,一方面,直接赋予人工智能法律主体资格欠缺实证基础和历史正当性基础;另一方面,人工智能也因法律和法理上的逻辑矛盾不能类比法人成为拟制主体。在“法典化”时代,对人工智能的定位应为法权模型中的法律关系客体,不宜成为作者。     

技术如何“信任”人——算法信任视域下智能风控正义的审思

现代人工智能的“可信任”研究通常关注的是人对智能算法的信任问题。但在风控领域逐渐转向AI“合理怀疑”能力的要求中,算法对人的“信任”也已成为人工智能伦理的重要问题。风险防控本身就是如何信任一个人的问题。在现代未来学思维下,人把对信任与怀疑的规划都交付给技术,以降低风险率。人工智能风控技术以数据和算法作为信任人的方式,这是智能时代“后人类”的一个必然的社会深度脱域特征。因而,人工智能风控相对于其他智能技术需得到独特的哲学关注。但是这种算法信任主导下的风险防控,必然面对正义性的考量。在人工智能物逐渐被作为一种能动主体的情境下,实现其在风控场景中对人的“合理怀疑”也成为智能风控的基本伦理要求。     

从需求生态位看智能时代的人机关系

〗随着新一代人工智能的兴起,智能机器将拥有超强的记忆能力、计算能力和学习能力,因此不少人预言人类即将被人工智能全面超越,并且被智能机器所支配和奴役,而智能机器将获得独立的人格。然而,从马斯洛的需求层次理论来看,人具有生理、安全、社交、尊重和自我实现等五个层次的复杂需求生态位,而智能机器却只有生理、安全两个基本需求的一部分,并不具备人所具有的需求生态位。由于人和智能机器处于不同的需求生态位,因此即使机器再智能,人机之间都不会形成完全的矛盾和冲突,更可能是形成互补的共生关系。     

人工智能主播历史沿革、应用现状及行业影响

[提要]人工智能主播是指以大数据处理与学习、虚拟合成与分身、人机交互等人工智能技术为驱动,在广播、电视、电子出版及互联网等媒介中担负着主持与播报任务的智媒产品。人工智能主播展现出具身认知与离身认知交互、智能技术与主播艺术结合、主体身份与客体身份并存的特质,它是目前人工智能视频新闻发展领域的最新和最高阶段。全球人工智能主播的发展经历了研究源起与萌发、技术探索与蓄力、合成应用三个阶段。当前全球人工智能主播正经历从低水平到高质量应用,从单一模式到定制化生产,从“机器替人”到“人机协同”,从机械传播到情感交互,从案例实验到商业化应用等几个层次的不断发展,并进一步对真实社会中的人类主播、传媒产业格局及大众视野产生影响。     

人工智能与人的认知问题研究

人工智能是根据思维科学的成果利用机器模拟人类思维活动的技术,对人类思维的认知结构必然产生能动的反作用,文章从人类感性认识的直接经验与间接经验的获取及人类理性认识的概念、判断与推理等方面详尽阐明人工智能技术对人类感知结构与认识形式的影响。