內(nèi)容摘要：以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術(shù)正表現(xiàn)出強(qiáng)大的知識生產(chǎn)與傳播能力，或?qū)θ祟愔R體系產(chǎn)生難以捉摸的影響。從社會知識論與知識社會學(xué)的視角，可以分析ChatGPT作為構(gòu)建和傳播知識的社會行動者之理論合法性及其潛在影響：它的確在理想情況下為促進(jìn)知識交流與融合、培育出更高層次的集體智慧創(chuàng)造了機(jī)遇，但在社會現(xiàn)實(shí)與技術(shù)發(fā)展交織的情況下，它同樣也可能會走向“眾智連接”的反面——俘獲知識權(quán)力、發(fā)展出后人類意義上的硅基知識寡頭；將知識倫理、媒介倫理融入預(yù)判性技術(shù)倫理的框架中，有助于調(diào)適社會化技術(shù)融于知識社會化進(jìn)程時(shí)的張力與矛盾，進(jìn)而有助于更好地厘清、定位人工智能體介入知識網(wǎng)絡(luò)后帶來的人類知識危機(jī)。

關(guān)鍵詞： ChatGPT；生成式人工智能；社會知識論；知識生產(chǎn)；知識傳播；技術(shù)倫理

課題：國家社科基金重大項(xiàng)目“智能時(shí)代的信息價(jià)值觀引領(lǐng)研究”（編號：18ZDA307）

DOI：10.3969/j.issn.2095-0330.2023.06.002

ChatGPT與其背后的GPT技術(shù)（GenerativePre-trained Transformer，基于Transformer架構(gòu)的生成式預(yù)訓(xùn)練模型）已經(jīng)引發(fā)全球關(guān)注。由于吸納了Wikipedia等眾多知識性資源，且支持自然語言問答，ChatGPT自問世以來，其豐富的知識庫使其成為“激發(fā)生產(chǎn)力和人類創(chuàng)造力的巨大引擎”，它在知識生產(chǎn)、傳播上的功能性地位亦逐漸獲得認(rèn)可。

然而，在討論以ChatGPT為代表的生成式人工智能與人類知識體系時(shí)，一些問題亟待提前厘清：首先，ChatGPT所生產(chǎn)、傳播的內(nèi)容是否可以稱為“知識”？換言之，如何從已有的知識論上定位ChatGPT所參與生產(chǎn)、傳播的內(nèi)容？這是需要解決的第一個(gè)問題；其次，如果承認(rèn)其內(nèi)容作為知識的“正當(dāng)性”，它所擁有的“知識”與現(xiàn)有的人類知識、文明體系有何基本關(guān)聯(lián)？這是接踵而至的第二個(gè)問題；最后，一個(gè)不得不思考的問題在于，它所主導(dǎo)的知識體系會對人類主導(dǎo)的知識體系產(chǎn)生哪些可能的影響？它是否會促進(jìn)知識的交流與融合，抑或俘獲知識權(quán)力、壟斷知識的社會化進(jìn)程？盡管仍有不少觀點(diǎn)謹(jǐn)慎地將ChatGPT視作弱人工智能，但為了面對知識領(lǐng)域可能出現(xiàn)的“科林格里奇困境”，在人工智能技術(shù)的知識能力愈來愈突出的背景之下，前置這些思考有其重要價(jià)值。

一、人機(jī)共生時(shí)代的知識生產(chǎn)與傳播：社會化的技術(shù)和知識的社會化

何謂知識？這是在探討知識與人工智能之前必須要引入的一個(gè)重要問題。實(shí)際上，關(guān)于知識的知識，即知識論，人們對其莫衷一是：過去相當(dāng)長的歷史時(shí)期內(nèi)，《泰阿泰德》（Theaetetus）中關(guān)于知識的定義“得到證成的真信念（justified truebeliefs）”受到傳統(tǒng)知識論者的推崇 。但隨著20世紀(jì)60年代“蓋梯爾問題”的提出，人們意識到傳統(tǒng)知識論對知識的三元定義存在不足：即便保證了“證成”“真”“信念”，人們也可能得不到知識；對知識定義的完善需要通過附加或者完全替換知識的必要條件來實(shí)現(xiàn)。傳統(tǒng)的知識論自此面臨挑戰(zhàn)，超歷史的元知識概念、純理性的邏輯化傳統(tǒng)等使得傳統(tǒng)知識論招致批評。作為非主流的一些論調(diào)，如從生理、心理的個(gè)體認(rèn)識論傾向進(jìn)入的自然主義認(rèn)識論（naturalism in epistemology）、從社會歷史的社會認(rèn)識論角度進(jìn)入的語境主義認(rèn)識論（contextualismin epistemology）等得以重新活躍于理論視野，對知識產(chǎn)生、傳播、接受的動態(tài)過程展開闡釋。

隨著人類社會步入技術(shù)高速發(fā)展的大圖景之中，非人存在（nonhuman），如機(jī)器與技術(shù)、動植物與生態(tài)環(huán)境等，作為意義建構(gòu)之行動者的地位得到了關(guān)注。其中，機(jī)器與技術(shù)對人們知識與認(rèn)知構(gòu)建上的功能在彼得-保羅·維貝克（Peter-Paul Verbeek）關(guān)于非人本主義的道德示例中即有跡可循——諸如超聲波這樣的技術(shù)徹底改變了人類對妊娠、疾病與生命的感知與體驗(yàn)。當(dāng)前人類的知識體系面臨新變局，知識創(chuàng)新走向人機(jī)協(xié)作的新階段；智能技術(shù)正從內(nèi)涵、類型、范圍、生產(chǎn)模式、表征和結(jié)構(gòu)等多向度改變當(dāng)代的知識，革新我們對于知識的基本觀念。

正因如此，從人類的邏輯、理性與生理、心理等出發(fā)的知識論在當(dāng)今現(xiàn)實(shí)中遭遇了解釋力上的考驗(yàn)——當(dāng)機(jī)器與技術(shù)可能（或已經(jīng)）成為影響人類知識生產(chǎn)與傳播的重要主體，理性邏輯以及生理、心理等自然性因素何以觀照知識體系中的非人部分？反觀社會知識論（social epistemology），它對于思考當(dāng)下人機(jī)共生的局面仍葆有解釋力與生命力：區(qū)別于其他知識論觀點(diǎn)，社會知識論者反對個(gè)體主義將知識視為孤立個(gè)體心智運(yùn)作后的結(jié)果，而將其視為一種社會共識和社會系統(tǒng)，重點(diǎn)考察“知識在社會層面的概念和規(guī)范”。社會因素對知識確證的影響在社會知識論之下既已明確，被“社會化”高度建構(gòu)的機(jī)器與技術(shù)得以自然地進(jìn)入關(guān)于人機(jī)共生時(shí)代知識生產(chǎn)、傳播的討論之中；換言之，在人機(jī)共存的智能社會，機(jī)器與技術(shù)作為超越人類生命的新社會主體理應(yīng)被納入關(guān)于知識社會化的討論中。

需要說明的是，社會知識論在經(jīng)驗(yàn)方面植根于知識社會學(xué)（sociology of knowledge）。故從社會知識論進(jìn)入探討人機(jī)共生時(shí)代的知識生產(chǎn)與傳播，應(yīng)循知識社會學(xué)對知識的界定進(jìn)行考察——既包括一般的科學(xué)和理論知識，亦包括思想、觀念，以及用以指導(dǎo)日常生活的常識，這為本文所探討的“知識”劃定了邊界。

二、作為知識主體的ChatGPT：人工智能與人類知識 何以關(guān)聯(lián)

基于社會化的技術(shù)和知識的社會化兩個(gè)層次，前文表明了在社會知識論視野下，機(jī)器與技術(shù)的視角不應(yīng)缺位于當(dāng)今智能社會知識生產(chǎn)、傳播的討論之立場。但當(dāng)觀察將視角移至具體的人工智能技術(shù)，試圖闡述ChatGPT在知識生產(chǎn)、傳播上的功能與影響時(shí)，有必要再回應(yīng)一個(gè)問題：以ChatGPT為代表的人工智能與人類知識有何關(guān)聯(lián)？

就一般意義的人工智能技術(shù)而言，人工智能與人類知識之間至少存在兩個(gè)維度上的關(guān)聯(lián)：一方面，知識本身構(gòu)成人工智能的基礎(chǔ)內(nèi)涵。尼爾斯·尼爾森（Nils Nilsson）很早便表示人工智能即一門“關(guān)于知識的科學(xué)，其本質(zhì)是關(guān)于如何表示、獲得、利用知識”。知識是智能的基礎(chǔ)，沒有人類預(yù)存的知識，就談不上評價(jià)機(jī)器表現(xiàn)出的智能。 人工智能的三大流派——符號主義（指名）、行為主義（指物）、聯(lián)結(jié)主義（指心），雖各有其技術(shù)主張，但對知識表征（knowledgerepresentation）的追求未有止步，都長期致力于尋覓更優(yōu)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以更好地符號化、形式化或模型化人類知識，充分發(fā)揮機(jī)器的計(jì)算能力。

另一方面，知識發(fā)現(xiàn)（knowledge discovery）是人工智能的重要外延。如將邁克爾· 波蘭尼（Mi c h a e l P o l a n y i ） 顯性知識（ e x p l i c i tknowledge）與隱性知識（tacit knowledge）的二分思路置于人工智能的語境下思考：人類的顯性知識在恰當(dāng)?shù)闹R表示方法下可由機(jī)器習(xí)得，進(jìn)而用于服務(wù)人類決策；至于人在感覺上可以把握卻無法清晰描述、表達(dá)的隱性知識，在人工智能技術(shù)加持的知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘過程中則有轉(zhuǎn)化成顯性知識的可能。除了人類知識的轉(zhuǎn)化和發(fā)現(xiàn)外，一種與人類知識平行的機(jī)器知識（machine knowledge）也在人工智能的發(fā)展中不斷被發(fā)掘和完善，如在知識蒸餾（knowledge distillation）的深度學(xué)習(xí)過程中，“教師—學(xué)生模式（teacher-studentmodel）”會將訓(xùn)練好的模型里包含的知識性信息（如模型參數(shù)）提取、泛化至其他模型中，形成一個(gè)由“教師模型”類人化地向“學(xué)生模型”傳授“知識”的過程。 這一過程中被轉(zhuǎn)移的“暗知識（dark knowledge）”具備知識的一般屬性，且同樣是從人工智能的訓(xùn)練過程中被發(fā)現(xiàn)，但它往往不在人類可把握、理解的知識范疇內(nèi)，有學(xué)者將其視為機(jī)器知識的一種典型。

就ChatGPT的實(shí)際情況而言，它對于人類知識的學(xué)習(xí)和吸收已到達(dá)了較高的水準(zhǔn)——對于這一水準(zhǔn)的評判來自兩個(gè)層次：參數(shù)與數(shù)據(jù)。作為一個(gè)大語言模型，GPT的性能通常隨著向模型添加更多數(shù)據(jù)和參數(shù)而得到擴(kuò)展。目前，ChatGPT在不同版本中接入了GPT-3.5和GPT-4兩個(gè)模型：前者的參數(shù)數(shù)量達(dá)1750億，訓(xùn)練集的token數(shù)量達(dá)4990億，其數(shù)據(jù)源來自Common Crawl數(shù)據(jù)庫、WebText數(shù)據(jù)集、英文維基百科、書籍期刊，這其中僅蘊(yùn)含在書刊內(nèi)的知識就已超出一般個(gè)人的知識水平；后者的參數(shù)數(shù)量和數(shù)據(jù)集大小雖暫未得到官方說明，但就其表現(xiàn)而言，GPT-4在多個(gè)測試集上表現(xiàn)出SOTA（state of the art）水準(zhǔn)，且在多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的考核中表現(xiàn)出超越80%人類應(yīng)試者的水平，這些數(shù)據(jù)在一定程度上表明GPT技術(shù)對知識的掌握與利用不僅已經(jīng)開始超出同類大語言模型，還超出大多數(shù)人類個(gè)體。

與此同時(shí)， C h a t G P T 還在強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的加持下， 從與人類的對話中動態(tài)地習(xí)得其不知曉的知識或修正自身錯(cuò)誤的“ 幻覺（hallucination）”——譬如此前用戶在GPT-3上發(fā)現(xiàn)了其在計(jì)數(shù)能力上的缺憾，但最終在對話引導(dǎo)下修正了其計(jì)數(shù)結(jié)果，這是技術(shù)在與人交互時(shí)進(jìn)行知識發(fā)現(xiàn)、學(xué)習(xí)的一個(gè)實(shí)例。在技術(shù)層面，基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法（ReinforcementLearning from Human Feedback，RLHF）已經(jīng)被嵌入ChatGPT之中，現(xiàn)有技術(shù)條件可以保證會話式的人工智能系統(tǒng)在RLHF機(jī)制下實(shí)時(shí)更新其知識體系，并在后續(xù)的交流中改進(jìn)其反應(yīng)。

人工智能以知識的表示、獲取、應(yīng)用為依歸。技術(shù)的角度進(jìn)一步說明，從知識的角度進(jìn)入并觀察人工智能的技術(shù)本質(zhì)和社會影響是一條天然的進(jìn)路：一方面，人工智能的發(fā)展要旨就在于不斷完成對人類既有知識的收集、學(xué)習(xí)與內(nèi)化； 另一方面，人工智能在輔助轉(zhuǎn)化隱性知識、生成自有知識上已經(jīng)表現(xiàn)出一定能力。以ChatGPT為代表的人工智能體已然成為當(dāng)代知識體系中的重要行動者，它們在學(xué)習(xí)、利用、傳播人類既有知識的同時(shí)，也參與挖掘甚至自行生產(chǎn)知識，其作為知識主體的地位理應(yīng)得到認(rèn)可。

三、眾智連接的可能：知識社會化的愿景

以ChatGPT為代表的人工智能作為知識生產(chǎn)者與傳播者的地位得到論證，思考它們可能為人類知識體系創(chuàng)造出的變局便成為題中之義。如前所述，ChatGPT之于知識體系的功能不僅限于內(nèi)化與繼承，還在于創(chuàng)新和發(fā)展。這一論斷的實(shí)質(zhì)建立在知識社會化生產(chǎn)的愿景之上：知識是社會的產(chǎn)物，在社會互動中產(chǎn)生、傳播；作為智能社會的行動者之一，以ChatGPT為代表的人工智能技術(shù)接入了知識生產(chǎn)、傳播的社會網(wǎng)絡(luò)之中，得以同人類一道參與知識的社會化進(jìn)程。

伯格（Peter L. Berger）、盧克曼（ThomasLuckmann）在闡述知識的社會化過程時(shí)引入了社會知識庫（social stock of knowledge）的概念：他們認(rèn)為語言以及由語言形成的語義場將個(gè)人與社會總體經(jīng)驗(yàn)客觀化，并決定了經(jīng)驗(yàn)的留存，最終形成社會知識庫。過去，我們可能認(rèn)為人類語言是一種獨(dú)特的人類產(chǎn)物，“語言所表達(dá)的，即社會作為一個(gè)整體借以表現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)事實(shí)的方式”。對于一個(gè)有語言能力且具備生產(chǎn)、傳播知識功能的人工智能體而言，ChatGPT正展現(xiàn)出將伯格、盧克曼所述的社會知識庫實(shí)體化的能力：作為大語言模型，GPT技術(shù)本身在語言理解能力上具備優(yōu)勢，對社會知識庫背后的語言及語義場有兼容、擴(kuò)展的可能，它內(nèi)化人類歷史的知識體系，又在互動中實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)用戶的輸入和反饋，從中挖掘知識；這些知識包括已為人類所把握、所表達(dá)的顯性知識，亦包括為人類所把握但尚不能清晰傳達(dá)的隱性知識，最終在交互中實(shí)現(xiàn)傳遞，實(shí)現(xiàn)知識的社會化分配。

事實(shí)上，這種“眾智連接”的理念在Web2.0時(shí)代就得到過實(shí)踐，即在互聯(lián)與社交中發(fā)展所謂的“集體智慧（collective intelligence）”——一種從個(gè)體互動中涌現(xiàn)的、不斷增強(qiáng)和協(xié)調(diào)的分布式智慧，如維基百科等集體知識庫、Topcoder等眾包平臺、微信讀書等社會化標(biāo)注應(yīng)用、IMDb等推薦平臺等均貢獻(xiàn)了豐富的集體智慧。在生成式智能獲得大規(guī)模社會化應(yīng)用的背景之下，“眾智連接”的愿景被賦予了更多可能：

首先，“眾智連接”主體的異質(zhì)化。集體智慧下的個(gè)體（individuals）不再僅僅局限于人，也可以是機(jī)器代理（software agents）。集體智慧的產(chǎn)生不再簡單依靠維基人（Wikipedians）之間的知識共創(chuàng)模式，機(jī)器與人以及機(jī)器與機(jī)器（如“暗知識”的傳遞）之間同樣可以實(shí)現(xiàn)集體智慧的無縫集成。對于ChatGPT而言，機(jī)器與人之間知識的交流協(xié)作案例不勝枚舉，機(jī)器與機(jī)器之間的智能交流亦有案例，如ChatGPT與Stable Diffusion等其他生成式智能模型之間實(shí)現(xiàn)功能嫁接，提高多模態(tài)內(nèi)容的生產(chǎn)能力。

其次，“眾智連接”模式的智能化。必須承認(rèn)，Web2.0時(shí)代的“集體智慧”并非沒有智能技術(shù)的參與，例如谷歌利用搜索引擎記錄下的集體知識和數(shù)字痕跡，為用戶在搜索欄中輸入的問題提供智能推薦、補(bǔ)全等功能，這是智能技術(shù)銜接眾智的一個(gè)表現(xiàn)。但是一方面，這種基于推薦算法的偏好預(yù)測結(jié)果是否可以稱得上一種“集體智慧”或“公共知識”有待考量；另一方面，各地用戶在與ChatGPT的對話中輸送了大量的地方知識，借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，這些由用戶輸入的智慧可在模型微調(diào)和迭代過程中形成結(jié)晶化的知識（crystallizedknowledge），進(jìn)而反映到后續(xù)的模型中，這在推薦系統(tǒng)中難以實(shí)現(xiàn)。

最后，“眾智連接”效果的擴(kuò)大化。大語言模型的規(guī)模在超過該閾值后，其在少樣本學(xué)習(xí)（few-shot prompt）、多步推理（multi-stepreasoning）、模型校準(zhǔn)（model calibration）等方面的能力將涌現(xiàn)，即以人類不曾預(yù)測和把握的形式，突然地出現(xiàn)、提升； 且模型規(guī)模越大，其記憶速度越快、遺忘內(nèi)容越少。 在學(xué)習(xí)、推理、校正、記憶知識方面勝過GPT-3.5的GPT-4嵌入ChatGPT，極大地增強(qiáng)了ChatGPT學(xué)習(xí)、發(fā)現(xiàn)、傳播知識的效能。綜上，大模型時(shí)代集體智慧的產(chǎn)生與發(fā)展是我們置身小模型時(shí)代難以想象的。

ChatGPT技術(shù)上的進(jìn)步及其社會化的應(yīng)用為智能時(shí)代的集體智慧發(fā)展提供了新的進(jìn)路，創(chuàng)造了知識社會化生產(chǎn)、傳播的新愿景：人與人、人與機(jī)器、機(jī)器與機(jī)器之間的知識得以貫通，塑造出一個(gè)龐大、多元且有自進(jìn)化能力的社會知識庫。但過去集體智慧的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)提醒我們，協(xié)作化的知識生產(chǎn)本質(zhì)上是社會共識的生產(chǎn)，僅從技術(shù)層面做出“眾智連接”的遐想或許會導(dǎo)致一葉障目——機(jī)器只是諸多行動者中的一員，技術(shù)也僅是社會系統(tǒng)中的一部分。過去的觀點(diǎn)認(rèn)為集體智慧的生成需在多樣化（diversity）、獨(dú)立化（independence）、去中心化（decentralization）的環(huán)境下；另有學(xué)者為集體智慧提煉了四項(xiàng)基礎(chǔ)原則：開放化（openness）、對等化（peering）、共享化（sharing）和全球化（actingglobally）。不難看出，“集體智慧”這一概念的發(fā)展同樣暗合社會知識論與知識社會學(xué)的主要邏輯：即知識是社會的政治、經(jīng)濟(jì)、文化、科技等要素作用下的社會產(chǎn)品，對知識的生產(chǎn)、傳播的考察要放置在整體性的社會背景之下。目前就ChatGPT的技術(shù)特性來看，它確有可能引領(lǐng)“眾智連接”的局面出現(xiàn)；但當(dāng)其與其所處的社會系統(tǒng)在運(yùn)行邏輯上有悖于集體智慧之開放、對等、共享、全球行動等原則時(shí)，“眾智連接”將會受阻甚至出現(xiàn)逆轉(zhuǎn)。

四、知識寡頭的風(fēng)險(xiǎn)：技術(shù)社會化的隱憂

知識權(quán)力的集中，即知識壟斷，是集體智慧的反面，曼海姆（Karl Mannheim）的“知識的政治”主張、?？拢∕ichel Foucault）的“知識—權(quán)力”理論，都為知識社會化進(jìn)程中暴露出的權(quán)力偏向提供了洞察?！氨娭沁B接”是ChatGPT作為知識主體與人類知識體系相融后的一種開放愿景，但當(dāng)人工智能及其所處的環(huán)境與集體智慧發(fā)展的原則與條件形成沖突時(shí)，它本身作為巨量知識庫的屬性有可能會將其推至“眾智連接”的反方向，變?yōu)楣杌╯ilicon-based）意義上的知識權(quán)力中心，成為新的“知識寡頭”。

之所以強(qiáng)調(diào)ChatGPT作為知識寡頭之新，是因?yàn)榇饲爸R社會化的進(jìn)程實(shí)際上也是各類知識寡頭產(chǎn)生的進(jìn)程。就前ChatGPT時(shí)期而言，全球知識體系的早期形成有賴于作為主體的大學(xué)和學(xué)術(shù)社團(tuán)、作為中介的大型學(xué)術(shù)出版商，以及作為通用方式的科學(xué)知識驗(yàn)證、求真和論證，知識最初于這樣的條件下在全球范圍內(nèi)得以產(chǎn)生、確證和傳播，大學(xué)及其雇傭的專業(yè)人員、學(xué)術(shù)期刊、圖書館等壟斷了當(dāng)時(shí)的知識生產(chǎn)，主導(dǎo)了知識分配的進(jìn)程。隨著技術(shù)革新，Web2.0時(shí)代看似變革了原來的知識權(quán)力結(jié)構(gòu)，雖然數(shù)據(jù)上呈現(xiàn)出一派融合共生的樣態(tài)，但平臺資本主義其實(shí)讓數(shù)據(jù)庫、搜索引擎、網(wǎng)絡(luò)百科全書以及公共平臺成了新的知識寡頭，它們背后的系統(tǒng)性不平等被認(rèn)為對全球知識生產(chǎn)系統(tǒng)造成了損害。

從當(dāng)下知識生產(chǎn)、傳播系統(tǒng)中幾類知識分配主體的反應(yīng)，我們可以較為直觀地察覺到ChatGPT對現(xiàn)有知識權(quán)力的沖擊，以及其發(fā)展成知識寡頭的可能性：部分大學(xué)正在形成反對ChatGPT進(jìn)入校園的規(guī)章與制度，一些學(xué)術(shù)期刊開始禁止或限制ChatGPT以合作者的形式出現(xiàn)在學(xué)術(shù)文章中，StackOverflow等專業(yè)知識社區(qū)不允許上傳ChatGPT生成的內(nèi)容……主流的知識分配主體正在對作為新型主體的ChatGPT發(fā)起密集的限制，這實(shí)際上都是知識權(quán)力體系面臨變革與更迭的重要信號。

當(dāng)前，作為一項(xiàng)新興技術(shù)的ChatGPT仍然附著于平臺資本之上，深深根植于西方的社會土壤中，這決定了它成為區(qū)域性甚至全球性知識寡頭路徑的第一步：正如前ChatGPT時(shí)期由平臺資本培育出的知識寡頭們——谷歌搜索、維基百科和愛思唯爾、施普林格等大型學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫那樣，它們主導(dǎo)的知識分配實(shí)際上是西方科技巨頭全球資本擴(kuò)張過程的一個(gè)縮影；在這個(gè)過程中，它們不僅向全球用戶傳遞帶有西方文化烙印的知識與觀念，更是重新定義了多數(shù)人獲取知識的方式——當(dāng)求知欲被激發(fā)時(shí)，“上谷歌、搜維基”已經(jīng)成為很多人的定勢思維。目前，ChatGPT在某種程度上正在復(fù)制谷歌和維基百科的路徑，在全球范圍內(nèi)高速收割用戶，人們“上谷歌、搜維基”的慣性或正在被“問ChatGPT”打破。

這種附著在特定社會環(huán)境與平臺資本上所形成的認(rèn)知寡頭養(yǎng)成路徑是需要被關(guān)注的。前文提及的數(shù)據(jù)庫、搜索引擎等在各自的全球擴(kuò)張進(jìn)程中屢次受到西方中心主義的質(zhì)疑和詰問，事實(shí)上，它們的確將一些西方的、北方的偏見包裝成知識，在促使東方、南方對其知識權(quán)力形成依附后將這些偏見散布出去，這其實(shí)也就是曼海姆所言的知識之社會性、偏向性或意識形態(tài)性。 此外，除了促成對知識權(quán)力的依附之外，這種知識寡頭還可能直接造成對知識的封鎖與阻斷，這在ChatGPT此前的一些舉動上已經(jīng)可見苗頭——ChatGPT及其開發(fā)者OpenAI封禁了大量亞洲節(jié)點(diǎn)，這在客觀上造成了知識獲取與交流的困難。

但如果對ChatGPT等人工智能技術(shù)可能形成的知識寡頭之思僅止步于此，那么ChatGPT與谷歌搜索、維基百科將不會產(chǎn)生差異。而很顯然的是，前者與后兩者在智能化程度上已有顯著差異，GPT等智能技術(shù)在協(xié)助知識被發(fā)現(xiàn)、生成自有知識上已經(jīng)展現(xiàn)其能力，賦予了ChatGPT在知識創(chuàng)造、傳播上的主體性。知識社會學(xué)的基本觀點(diǎn)需要我們保持邏輯的連貫性：如將一個(gè)具備知識創(chuàng)造、傳播能力的人工智能體視為實(shí)然的社會行動者，其對知識可能產(chǎn)生的影響需要仔細(xì)考慮。

走過成為知識寡頭的第一階段，即附著于特定社會土壤和平臺資本上，對全球知識權(quán)力體系進(jìn)行占領(lǐng)后，ChatGPT還有可能走向其作為知識寡頭的第二階段：在這一階段，知識寡頭這一概念直接指向機(jī)器知識與人類知識之間的關(guān)系。正如計(jì)算機(jī)科學(xué)家史蒂芬·沃爾弗拉姆（StephenWo l f r am）所言，一個(gè)如天氣那般具有計(jì)算不可約性（computational irreducibility）、與人類文明平行的“AI文明（civilization of AIs）”正在形成， 它獨(dú)屬于人工智能體的歷史網(wǎng)絡(luò)（web of history）；當(dāng)人類抵達(dá)技術(shù)奇點(diǎn)后（technological singularity），包括人類知識在內(nèi)的一切人類主義敘事都有可能失去描述與解釋的效力。當(dāng)前在人工智能發(fā)展的過程中，不論是模型擴(kuò)大涌現(xiàn)出的各類能力，還是模型壓縮過程中出現(xiàn)的“暗知識”，實(shí)際上已經(jīng)都超出了人類既有知識可以解釋和預(yù)測的范疇。計(jì)算機(jī)科學(xué)家正在嘗試整理、解釋大語言模型的涌現(xiàn)能力，形成相關(guān)的理論和知識，這實(shí)際上是人類知識對不可解釋的機(jī)器知識進(jìn)行轉(zhuǎn)譯。

這種立足于智能和技術(shù)邏輯之上的認(rèn)知寡頭養(yǎng)成路徑同樣值得關(guān)注，它關(guān)乎知識生產(chǎn)中人的主體性危機(jī)與人本主義的存在危機(jī)。一方面，這種知識寡頭的出現(xiàn)重新定義了知識觀：人工智能中不可解釋但又確然發(fā)生的現(xiàn)象顯然不能被忽略，但對它的解釋是對人類知識的補(bǔ)充，還是對機(jī)器知識的注解，這需要辨明。簡而言之，這些是否還屬于知識的范疇？如果是，這是屬于誰的知識？另一方面，這種知識寡頭的出現(xiàn)標(biāo)志著中間組織（intermediate group）的解體與重塑，或重新書寫了知識社會化的效果與方式：GPT技術(shù)目前尚未完全解決“幻覺”與抄襲的問題，若其知識寡頭的地位得到確立，由GPT技術(shù)主導(dǎo)的知識生產(chǎn)與傳播有可能會將知識社會化推入謬訊誤訊頻發(fā)與知識循環(huán)復(fù)制的怪圈之中；此外，此前人類知識的交流仍在人群中完成——人們一起聚在各式平臺上相互補(bǔ)充、糾正，形成開放、供參閱的知識；但當(dāng)人們開始轉(zhuǎn)向和ChatGPT“取經(jīng)”，在一方小小的界面中與機(jī)器完成知識的交流與共創(chuàng)，人類的知識社區(qū)或?qū)⒕痛藳]落，人在知識生產(chǎn)這一維度上將走向原子化（atomization）。

五、知識危機(jī)的消解：預(yù)判性技術(shù)倫理與知識倫理、媒介倫理的融合

本文從社會知識論與知識社會學(xué)的視角進(jìn)入，將ChatGPT代表的人工智能技術(shù)視為構(gòu)建和傳播知識的重要社會行動者之一，闡明了ChatGPT介入社會知識生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)后可能帶來的兩種局面——它在理想情況下可以促進(jìn)知識交流與融合、培育出更高層次的集體智慧，同樣也有很大可能會在社會現(xiàn)實(shí)與技術(shù)發(fā)展的交織下俘獲知識權(quán)力、發(fā)展出后人類意義上的硅基知識寡頭，這樣會將知識生產(chǎn)、傳播推入危機(jī)之中。

傳統(tǒng)的人本主義倫理學(xué)往往主張?jiān)诩夹g(shù)形成之后再根據(jù)其社會影響對其進(jìn)行反思，這種后思式的外在路徑常遭到后現(xiàn)象與后人類主義者的批評。一些新倫理范式有益于改善人類對智能技術(shù)的滯后性調(diào)適。其中，荷蘭預(yù)判性技術(shù)倫理思潮即試圖對這種批評作出回應(yīng)，主張以前瞻性和實(shí)踐性的思維評價(jià)技術(shù)的社會后果。例如，茨亞林·斯威斯卓（Tsjalling Swierstra）與卡廷卡·韋伯斯（Katinka Waelbers）綜合現(xiàn)況、能力、義務(wù)三個(gè)維度，與利益相關(guān)者（stakeholder）、后果（consequences）、美好生活（good life）三個(gè)層次設(shè)計(jì)了道德的技術(shù)調(diào)節(jié)矩陣（matrix for thetechnological mediation of morality）以幫助判別技術(shù)倫理風(fēng)險(xiǎn)；又如菲利普·柏瑞（PhilipBrey）圍繞危害和風(fēng)險(xiǎn)（harms and risks）、權(quán)利（rights）、分配正義（distributive justice）、幸福和公共利益（well-being and the commongood）四大維度羅列了詳盡的技術(shù)倫理清單。這些倫理學(xué)的理論工具本質(zhì)上均系回應(yīng)維貝克“道德物化（materialization of morality）”的非人本主義倫理學(xué)思想，即將機(jī)器和技術(shù)同樣視為重要的社會行動者，并通過技術(shù)設(shè)計(jì)賦予人工智能道德觀念，這對于規(guī)范ChatGPT這類一經(jīng)發(fā)布便快速社會化的人工智能產(chǎn)品有了可操作性。但ChatGPT用戶眾多，知識生產(chǎn)、傳播只是其中一環(huán)，如要有針對性地化解可能的知識危機(jī)，還需要將知識倫理、媒介倫理融入其中。

知識倫理與預(yù)知性技術(shù)倫理的結(jié)合點(diǎn)在于，何以前瞻性地判斷一項(xiàng)智能技術(shù)被用于知識生產(chǎn)后可能帶來的價(jià)值與危害，包括是否可以形成特定知識、為何（不）需要形成特定知識、這種知識有何價(jià)值與問題、誰應(yīng)當(dāng)成為其知識價(jià)值與風(fēng)險(xiǎn)的責(zé)任主體等，進(jìn)而更細(xì)致地思考特定知識對應(yīng)的道德理想、學(xué)科歸屬、時(shí)代性、民族性等問題， 這實(shí)際上面向的是知識的倫理化問題；對應(yīng)地，媒介倫理與預(yù)知性技術(shù)倫理的結(jié)合點(diǎn)在于，如何前瞻性地思考技術(shù)生成內(nèi)容進(jìn)入信息傳播可能帶來的價(jià)值與危害，包括是否可以傳播特定的人工智能生成信息、為何（不）需要形成特定人工智能生成信息、這種傳播信息有何價(jià)值與問題、誰應(yīng)當(dāng)成為其傳播價(jià)值與風(fēng)險(xiǎn)的責(zé)任主體等，這實(shí)際上面向的即媒介的社會化問題。

知識倫理與媒介倫理的引入對應(yīng)著ChatGPT作為知識生產(chǎn)者與知識傳播媒介的雙重定位，它們?nèi)谌腩A(yù)判性技術(shù)倫理的框架中將會有助于更好地厘清智能技術(shù)介入知識網(wǎng)絡(luò)后帶來的風(fēng)險(xiǎn)。就柏瑞的預(yù)知性倫理理論而言，將知識倫理與媒介倫理融入其中，ChatGPT在知識領(lǐng)域的倫理問題可以得到清晰定位：它在危害和風(fēng)險(xiǎn)層面上可能會表現(xiàn)出損害人類認(rèn)知能力與社會知識體系兩種顯在風(fēng)險(xiǎn)，在權(quán)利上則有可能波及人作為知識生產(chǎn)主體的自主、尊嚴(yán)、知識產(chǎn)權(quán)，在分配正義上會出現(xiàn)知識傳播、分配上的不公、歧視以及封鎖等問題，在幸福和公共利益上則更有可能對知識社會化過程中的民主、多元造成損害。循著這些潛在風(fēng)險(xiǎn)，我們可進(jìn)一步在柏瑞提及的技術(shù)（technology）、人工（artifact）、應(yīng)用（application）三個(gè)層次，對技術(shù)本身、技術(shù)開發(fā)人員、企業(yè)與投資人、行業(yè)監(jiān)管組織、使用者等多個(gè)主體展開倫理責(zé)任分配與風(fēng)險(xiǎn)追責(zé)。

誠然，隨著以ChatGPT為代表的生成式人工智能涌入知識生產(chǎn)、傳播領(lǐng)域，不論是其可能促成的美好愿景，還是可能釀成的壟斷風(fēng)險(xiǎn)，其實(shí)質(zhì)還是在于社會化的技術(shù)融于知識的社會化進(jìn)程時(shí)產(chǎn)生的張力與矛盾；故來自外部的倫理規(guī)約只是一道約束，如何將價(jià)值理性整合進(jìn)人工智能的技術(shù)架構(gòu)，讓智能體真正學(xué)習(xí)作為知識的德性倫理、價(jià)值觀與知識觀，并外化于實(shí)踐，這是需要重點(diǎn)思考的命題；否則，當(dāng)人工智能體以硅基寡頭的形式占領(lǐng)知識生產(chǎn)與傳播的陣地時(shí)，一切或許只能期待“關(guān)機(jī)游戲（off-switch game）”或“紅色按鈕（bigred button）”的啟動。

（作者陳昌鳳系清華大學(xué)新聞與傳播學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師；黃陽坤系清華大學(xué)新聞與傳播學(xué)院2022 級博士研究生）