內(nèi)容摘要：將人工智能作為一種媒介進(jìn)行考察，如同考察作為媒介的印刷機(jī)，具有重要意義。作為媒介的人工智能帶來(lái)了另一種知識(shí)生產(chǎn)方式，成為人類(lèi)理性與信仰之外的知識(shí)來(lái)源。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)提供了理解人工智能知識(shí)與人類(lèi)知識(shí)關(guān)系的切入口。人類(lèi)通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)向人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞知識(shí)目標(biāo)，而人類(lèi)知識(shí)目標(biāo)中還包括一系列價(jià)值內(nèi)涵，使人工智能真正理解人類(lèi)價(jià)值目標(biāo)的過(guò)程中存在黑箱問(wèn)題。在知識(shí)論層面，人工智能黑箱帶來(lái)的是人類(lèi)知識(shí)主體的消解，難以用語(yǔ)言解釋的人工智能知識(shí)生產(chǎn)過(guò)程以“撫觸”的形式參與人類(lèi)生活。人類(lèi)生活的全部都可以被數(shù)據(jù)化，被算法系統(tǒng)計(jì)算，主客體二元關(guān)系以均質(zhì)化的方式被消解，取而代之的是模式生成。人類(lèi)的經(jīng)驗(yàn)材料和認(rèn)識(shí)形式開(kāi)始不可避免地以算法作為中介，算法主義作為一種新的知識(shí)方法出現(xiàn)。人工智能拓展了知識(shí)來(lái)源，為人類(lèi)展現(xiàn)了一幅新的知識(shí)圖景，人工智能知識(shí)的未來(lái)也就是人類(lèi)知識(shí)的未來(lái)。

關(guān)鍵詞：人工智能媒介；知識(shí)生產(chǎn)；知識(shí)主體；算法主義

DOI：10.3969/j.issn.2095-0330.2025.02.004

一、引言

因在使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)方面的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明，美國(guó)科學(xué)家約翰·霍普菲爾德（John Hopfield）和英裔加拿大科學(xué)家杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）獲得2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)。2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)同樣與人工智能相關(guān)：美國(guó)華盛頓大學(xué)科學(xué)家戴維·貝克（DavidBaker）因構(gòu)建了大量全新的蛋白質(zhì)，獲該獎(jiǎng)項(xiàng)一半獎(jiǎng)金；另一半獎(jiǎng)金則由人工智能公司DeepMind創(chuàng)始人、英國(guó)科學(xué)家德米斯·哈薩比斯（DemisHassabis）和該公司科學(xué)家約翰·江珀（JohnJumper）共享，以表彰他們開(kāi)發(fā)的用于預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的人工智能工具AlphaFold。2020年，AlphaFold取得了革命性突破，《自然》雜志稱(chēng)贊“它將改變一切”\"。新的科學(xué)范式、知識(shí)范式正在形成。

有什么樣的媒介，就有什么樣的知識(shí)生產(chǎn)。我們今天所熟知的科學(xué)理性世界是與書(shū)面文化交織在一起的?！拔淖謳?lái)了一種橫向的交流，帶來(lái)了一種共時(shí)性，不同的文化、世界觀、觀點(diǎn)并列存在。即使是從前寫(xiě)下來(lái)的東西，仍然原樣放在那里，也和現(xiàn)在寫(xiě)下來(lái)的東西具有某種共時(shí)性?！边@種共時(shí)性為主體提供了一種“觀念并列雜陳”的背景，這就是他者的背景，因而“理性態(tài)度的第一個(gè)特征是反思，在他者的背景下看待自己”#。與此同時(shí)，有邊界的文本也意味著一個(gè)相對(duì)封閉的精神世界，知識(shí)被局限在主體的范圍以?xún)?nèi)，雅克·德里達(dá)（Jacques Derrida）的邏各斯中心主義集中批判了這種封閉性。主客體二元論的世界觀強(qiáng)調(diào)確定性，在一定程度上，實(shí)在物的動(dòng)態(tài)性、復(fù)雜性和辯證性被掩蓋了。布魯諾·拉圖爾（Bruno Latour）提出“我們從未現(xiàn)代過(guò)”，通過(guò)社會(huì)行動(dòng)網(wǎng)絡(luò)理論說(shuō)明“雜合體”在人類(lèi)社會(huì)中的普遍存在，人與非人之間始終是流動(dòng)著的、紛繁復(fù)雜的纏繞關(guān)系。因而“現(xiàn)代性”的一個(gè)面相被拉圖爾描繪為在主客體二元論中建構(gòu)的神話。

作為媒介的人工智能帶來(lái)了另一種知識(shí)生產(chǎn)方式，成了在人類(lèi)理性與信仰之外的知識(shí)來(lái)源。在人類(lèi)知識(shí)域中，人工智能黑箱過(guò)程充滿(mǎn)了不確定性和難以驗(yàn)證性，對(duì)具有確定性的知識(shí)形態(tài)造成了沖擊，“得到證成的真信念”等人類(lèi)知識(shí)觀念受到挑戰(zhàn)。% 對(duì)人工智能來(lái)說(shuō)，在傳統(tǒng)知識(shí)生產(chǎn)中作為知識(shí)主體的人類(lèi)，也同其他要素一樣化作數(shù)據(jù)被上傳至擬真系統(tǒng)，人類(lèi)主體性在這一過(guò)程中被消解：當(dāng)我們?cè)跀M真系統(tǒng)中與人工智能相會(huì)時(shí)，它已經(jīng)提前為我們?cè)O(shè)置好了答案。

然而，人類(lèi)的體驗(yàn)不能和擬真系統(tǒng)區(qū)分開(kāi)來(lái)，這就是說(shuō)，擬真系統(tǒng)可能是沒(méi)有原物的模式生成，但人類(lèi)的體驗(yàn)是真實(shí)的。在此意義上，或許我們不應(yīng)當(dāng)把擬真系統(tǒng)看作現(xiàn)實(shí)消失的一種形式，而應(yīng)當(dāng)將其看作另一種現(xiàn)實(shí)的展開(kāi)。面對(duì)新的現(xiàn)實(shí)，即人類(lèi)知識(shí)域中新的情形，我們需要對(duì)人工智能知識(shí)生產(chǎn)作進(jìn)一步考察：人工智能媒介如何建立一種擬真系統(tǒng)，又以何種方式在人類(lèi)知識(shí)域中為人類(lèi)帶來(lái)一種新的體驗(yàn)？

二、人工智能與知識(shí)原理

（一）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：知識(shí)表示方式

按照亞里士多德的觀點(diǎn)，記憶好比硬物壓在蠟燭上所留下的痕跡，也就是說(shuō)認(rèn)知就像蠟燭那樣可以塑造。由此，當(dāng)人們知道神經(jīng)是認(rèn)知活動(dòng)的主要載體時(shí)，人們就萌發(fā)了神經(jīng)可塑性的思想。1949年，唐納德·赫布（Donald Hebb）在《行為的組織》中提出了神經(jīng)學(xué)習(xí)理論，探究經(jīng)驗(yàn)在認(rèn)知及神經(jīng)塑造中的機(jī)理。在大腦中，數(shù)量龐大的神經(jīng)元經(jīng)由突觸聯(lián)結(jié)成一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)信號(hào)在編織成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元之間傳遞。在伊萬(wàn)·巴甫洛夫（IvanPavlov）的條件反射實(shí)驗(yàn)中，給狗喂食時(shí)就搖鈴，反復(fù)多次后，狗聽(tīng)到鈴聲就會(huì)觸發(fā)流口水的條件反射。赫布受到巴甫洛夫的影響，按照赫布理論，條件反射背后是神經(jīng)機(jī)制的形成，神經(jīng)元受到刺激時(shí)就產(chǎn)生興奮，通過(guò)突觸傳遞給相鄰神經(jīng)元，興奮在神經(jīng)元之間的傳遞，讓神經(jīng)元之間的連接更強(qiáng)，即突觸的連接強(qiáng)度可以隨著神經(jīng)元活動(dòng)的增加而增強(qiáng)。赫布理論提示我們，主體的神經(jīng)機(jī)制或記憶機(jī)制，是思想產(chǎn)生的必要條件。amp; 從知識(shí)的角度來(lái)說(shuō)，作為結(jié)構(gòu)承擔(dān)記憶功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是人類(lèi)知識(shí)在人腦中的組織和表示方式。

構(gòu)造人工智能的方式與解釋人類(lèi)智能的方式息息相關(guān)，如果可以用一種過(guò)程來(lái)解釋智能，那么機(jī)器就可以對(duì)這種過(guò)程進(jìn)行模擬。將單個(gè)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽象和簡(jiǎn)化成模型，就能得到M-P神經(jīng)元模型。M-P神經(jīng)元模型也被視作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)處理單元，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是在M-P神經(jīng)元模型的基礎(chǔ)上建立起來(lái)的。單個(gè)神經(jīng)元不足以模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)功能，由這些人工神經(jīng)元構(gòu)建出來(lái)的網(wǎng)絡(luò)，才具有學(xué)習(xí)、聯(lián)想、記憶和模式識(shí)別的能力。赫布理論為構(gòu)造具有學(xué)習(xí)功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)奠定了基礎(chǔ)，但直到20世紀(jì)70年代，人們都還沒(méi)有找到較為有效的方法構(gòu)建平衡、穩(wěn)定、有效的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，很多研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的科學(xué)家轉(zhuǎn)向基于邏輯符號(hào)處理的人工智能研究。

非神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的、邏輯符號(hào)處理的人工智能要求對(duì)任務(wù)作出事前的公理化分析，首先要形成一個(gè)有關(guān)常識(shí)基礎(chǔ)的抽象理論，其次才要編寫(xiě)程序。' 與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能相比，前者被認(rèn)為是理性主義的，后者是經(jīng)驗(yàn)主義的，這是人工智能開(kāi)發(fā)的兩個(gè)分支。也有學(xué)者提出不同意見(jiàn)，認(rèn)為兩者都是在構(gòu)造模型，都是在根據(jù)精確原則進(jìn)行計(jì)算。但是，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能計(jì)算出的參數(shù)往往不能直接和現(xiàn)實(shí)中可用語(yǔ)言表達(dá)的概念產(chǎn)生聯(lián)系，甚至程序開(kāi)發(fā)者也難以確定這些參數(shù)的現(xiàn)實(shí)意義。這些參數(shù)在學(xué)習(xí)過(guò)程中不斷變動(dòng)和生成，總的來(lái)說(shuō)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部與其需要處理的任務(wù)對(duì)象之間，沒(méi)有概念化的表達(dá)，不存在一一對(duì)應(yīng)的精確關(guān)系。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能的成功證明了理性主義傳統(tǒng)存在的知識(shí)缺陷。處理邏輯符號(hào)的傳統(tǒng)人工智或難以將一切人類(lèi)常識(shí)概念進(jìn)行編程，也難以理解語(yǔ)境等被稱(chēng)為“默會(huì)知識(shí)”的內(nèi)容，而相對(duì)來(lái)說(shuō)，這些在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能中得到了較好的處理，深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以找到有時(shí)人類(lèi)自身也沒(méi)有意識(shí)到的潛在聯(lián)系。反觀人類(lèi)知識(shí)本身，人類(lèi)的知識(shí)并不都是概念化、邏輯化、系統(tǒng)化、條理清晰的內(nèi)容，知識(shí)的來(lái)源也并非純粹理性的，人們?cè)谌粘Ｉ钪胁⒉豢偸鞘褂藐P(guān)于日常生活的理論性知識(shí)。關(guān)于知識(shí)的見(jiàn)解傾向了路德維?！ぞS特根斯坦（LudwigWittgenstein）而非柏拉圖，在《論確定性》中，維特根斯坦得出了看似矛盾的結(jié)論，知識(shí)建立在不確定的基礎(chǔ)上，但這并不會(huì)導(dǎo)致預(yù)想中的懷疑論后果，因?yàn)槲覀兊纳钚问娇梢詾橹髦魏蛽?dān)保。

（二）獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)：輸入知識(shí)目標(biāo)

已有人機(jī)關(guān)系研究聚焦作為整體的人工智能技術(shù)的應(yīng)用，在人工智能開(kāi)發(fā)過(guò)程中，也存在討論人機(jī)關(guān)系的理論空間。獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)往往被視為機(jī)器強(qiáng)化學(xué)習(xí)中人與算法溝通的橋梁。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)程中，人工智能在當(dāng)前狀態(tài)下，根據(jù)策略選擇動(dòng)作，環(huán)境對(duì)動(dòng)作作出響應(yīng)，同時(shí)產(chǎn)生一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，通常是一個(gè)數(shù)值，就像游戲中的分?jǐn)?shù)，獎(jiǎng)勵(lì)的累積是人工智能在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的目標(biāo)。人工智能根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)，更新策略和參數(shù)，以在下一次與環(huán)境的交互中獲得更高的獎(jiǎng)勵(lì)。獎(jiǎng)勵(lì)的累積，或可被稱(chēng)為累計(jì)收益，是對(duì)人工智能目標(biāo)的數(shù)字化表達(dá)，人工智能只會(huì)學(xué)習(xí)如何最大化收益，讓人工智能完成人類(lèi)設(shè)定的任務(wù)，就是設(shè)計(jì)一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，使人工智能獲得最大收益的同時(shí)實(shí)現(xiàn)人類(lèi)的目標(biāo)，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的意義就在于向人工智能指明目標(biāo)。

獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)也體現(xiàn)了人工智能與環(huán)境交互的模式，即通過(guò)不斷試錯(cuò)獲得最大化的獎(jiǎng)勵(lì)，人工智能的策略是在追求最大收益的過(guò)程中不斷優(yōu)化自身。這可以進(jìn)一步理解為，智能產(chǎn)生于所處環(huán)境中的獎(jiǎng)勵(lì)最大化過(guò)程，智能本身是實(shí)現(xiàn)目標(biāo)過(guò)程中的表現(xiàn)。） 盡管這種功能主義觀點(diǎn)飽受爭(zhēng)議，但類(lèi)似的觀點(diǎn)也作為前置的觀念出現(xiàn)在人類(lèi)學(xué)研究中，在《槍炮、病菌與鋼鐵》中，賈雷德·戴蒙德（JaredDiamond）這樣描述人類(lèi)農(nóng)業(yè)的產(chǎn)生：“在其他條件相同的情況下，人會(huì)追求最大的回報(bào)，不論是卡路里、蛋白質(zhì)，還是其他食物范疇，而做法是：花最少的時(shí)間、最小的精力，盡可能獲得回報(bào)。同時(shí)，他們也要降低餓死的風(fēng)險(xiǎn)：適度而可靠的回報(bào)，比大起大落的生活模式更有吸引力?！?/p>

如何讓人工智能理解人類(lèi)目標(biāo)？這里存在一個(gè)與符號(hào)主義人工智能類(lèi)似的問(wèn)題，和從人類(lèi)概念到機(jī)器編程，從人類(lèi)任務(wù)目標(biāo)到獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的過(guò)程是間接的、抽象的一樣，事實(shí)上，當(dāng)面對(duì)一個(gè)復(fù)雜任務(wù)時(shí)，我們很難通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)向人工智能準(zhǔn)確地傳遞我們想要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。人類(lèi)對(duì)于給予不同獎(jiǎng)勵(lì)的后果難以進(jìn)行預(yù)估，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)稍加改變、優(yōu)化后獲得的策略就可能和優(yōu)化前的策略天差地別。這里潛在的話語(yǔ)仍是黑箱問(wèn)題，開(kāi)發(fā)人員設(shè)置的獎(jiǎng)勵(lì)在一些場(chǎng)景下是有效的，在一些場(chǎng)景中產(chǎn)生的反饋則很可能令人失望，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)置只能依賴(lài)反復(fù)實(shí)驗(yàn)和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。

除理性目標(biāo)外，人類(lèi)目標(biāo)中還蘊(yùn)含著道德原則、倫理規(guī)范和價(jià)值觀，價(jià)值對(duì)齊要求人工智能的“價(jià)值觀”與人類(lèi)的價(jià)值觀保持一致，以確保人工智能對(duì)人類(lèi)社會(huì)無(wú)害。2023年7月，OpenAI宣布成立一個(gè)名為“超級(jí)對(duì)齊”（Superalignment）的新部門(mén)，該部門(mén)的目標(biāo)旨在于4年內(nèi)找到讓超級(jí)智能的AI系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)價(jià)值對(duì)齊的路徑。OpenAI還承諾，將投入20%的計(jì)算資源專(zhuān)門(mén)用于對(duì)齊超級(jí)智能。+ 不僅是OpenAI，谷歌、微軟等知名科技公司也紛紛成立了類(lèi)似的價(jià)值對(duì)齊部門(mén)或團(tuán)隊(duì)。人工智能價(jià)值對(duì)齊的前提是人類(lèi)具有相對(duì)穩(wěn)定和一致的價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)，然而人類(lèi)社會(huì)的價(jià)值體系本身是多元且不斷演變的。價(jià)值對(duì)齊問(wèn)題就有了另一重解讀：人類(lèi)價(jià)值體系有可能演變?yōu)?，誰(shuí)掌握人工智能技術(shù)，誰(shuí)就掌握了定義人類(lèi)價(jià)值觀的權(quán)力。人類(lèi)的道德原則、倫理規(guī)范、價(jià)值觀等源于生活實(shí)踐的知識(shí)內(nèi)容將被卷入技術(shù)體系中，而脫離人類(lèi)生活的真實(shí)經(jīng)驗(yàn)。

三、人工智能與知識(shí)主體

（一）算法黑箱：知識(shí)主體消解

勒內(nèi)·笛卡兒（René Descartes）使用普遍懷疑的方法，懷疑一切可懷疑之物，最終推演得出“我思故我在”——思考的主體是不容置疑的出發(fā)點(diǎn)，人發(fā)現(xiàn)了作為主體的自身，主體性原則得到確立。主體究竟用什么樣的方式去認(rèn)識(shí)世界？笛卡兒企圖用最簡(jiǎn)單、最通用的方法來(lái)解決所有問(wèn)題，他對(duì)數(shù)學(xué)這種簡(jiǎn)明的思考方式十分著迷，“普遍數(shù)學(xué)”成為笛卡兒哲學(xué)的方法論基礎(chǔ)。，“普遍數(shù)學(xué)”進(jìn)一步推動(dòng)哲學(xué)家思考一種有秩序的世界本原。戈特弗里德·萊布尼茨（Gottfried Leibniz）追求普適的符號(hào)系統(tǒng)，在理解過(guò)程中，人類(lèi)把概念分析成更簡(jiǎn)單的元素，有終極的單質(zhì)，以期據(jù)此理解所有的復(fù)雜概念。萊布尼茨設(shè)想出一種“人類(lèi)思想的字母表”，它們的“字符必須在被用于證明時(shí)顯示出客體中也發(fā)現(xiàn)了的某種聯(lián)結(jié)、分組和排序”。- 類(lèi)似地，維特根斯坦在《邏輯哲學(xué)論》中將世界定義為邏輯上獨(dú)立的原子事實(shí)的總和，“世界是事實(shí)而非物的總和”.，進(jìn)而，事實(shí)可以被最終解析為本原客體，心靈表述的是本原客體相互結(jié)合的方式。我們可以認(rèn)為，人工智能就是試圖找到這些本原客體，以及這些本原客體之間的邏輯關(guān)系?？梢杂纱藢?duì)人工智能研究的兩條路徑進(jìn)行闡釋。以專(zhuān)家系統(tǒng)為代表的符號(hào)主義的人工智能，要求以認(rèn)識(shí)主體的心靈為范本，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能繞過(guò)主體，嘗試自主完成解析本原客體的過(guò)程。盡管這樣的人工智能仍是由人類(lèi)創(chuàng)造和開(kāi)發(fā)的，人類(lèi)利用獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)引導(dǎo)人工智能實(shí)現(xiàn)人類(lèi)目標(biāo)，但我們是否真正向人工智能傳遞了人類(lèi)的聲音？這個(gè)問(wèn)題被持續(xù)不斷地提起，人工智能黑箱說(shuō)明，對(duì)此不會(huì)有徹底而完美的回答。

“富有數(shù)學(xué)頭腦的萊布尼茨在二進(jìn)制系統(tǒng)0和1的神秘雅致之中看到了造化的形象。他覺(jué)得，上帝靠二進(jìn)制在太虛中操作的統(tǒng)一體，足以從太虛中創(chuàng)造出一切存在?！? 當(dāng)我們揭開(kāi)人工媒介的外殼，發(fā)現(xiàn)的正是二進(jìn)制信號(hào)，而這些信號(hào)不可解讀，沒(méi)有可能的闡釋?zhuān)祟?lèi)看到的只是代碼的黑箱。維特根斯坦后來(lái)在《哲學(xué)研究》中批判了自己先前的觀點(diǎn)，他借用蘇格拉底的話：“因?yàn)槿绻覜](méi)有弄錯(cuò)的話，那么我從一些人那里聽(tīng)到如下說(shuō)法：對(duì)于可以說(shuō)我們和其他事物所借以復(fù)合而成的那些原初元素來(lái)說(shuō)，不存在任何解釋?zhuān)灰驗(yàn)榫鸵磺袘{借自身而存在的東西來(lái)說(shuō)，人們僅僅能用名稱(chēng)來(lái)表示它們。”0 絕對(duì)地尋找本原客體是毫無(wú)意義的，在一定程度上，維特根斯坦預(yù)言了基于萊布尼茨原則的人工智能媒介，不可解讀的二進(jìn)制信號(hào)對(duì)人類(lèi)而言的無(wú)意義屬性被揭示了。當(dāng)存在被解析為二進(jìn)制代碼時(shí)，存在還是那個(gè)存在，只是披上一層代碼的外衣，人工智能技術(shù)所做的，和從蘇格拉底到維特根斯坦所做的知識(shí)論研究相比，沒(méi)有什么差別。有所變化的是，“在理性與信仰之外，人工智能成為知識(shí)的第三來(lái)源”1，它構(gòu)建了新的知識(shí)域，知識(shí)圖景被極大地拓展了，而人類(lèi)只能在黑箱之外接受之，人類(lèi)作為知識(shí)主體的地位被大大削弱了。

另一種危險(xiǎn)則在于人類(lèi)智識(shí)被卷入計(jì)算體系，黑箱接替了一種確定的、客觀主義的科學(xué)。工業(yè)機(jī)器強(qiáng)化了一種理性的、精確的人類(lèi)思維模式，這一過(guò)程反復(fù)在歷史學(xué)研究中被討論。那么現(xiàn)在的數(shù)據(jù)代碼會(huì)帶來(lái)什么樣的變化呢？一種更加精細(xì)的模式被封閉在黑箱內(nèi)部，接入黑箱的端口則充斥在日常生活中，每一次輸入/輸出都經(jīng)由黑箱的運(yùn)轉(zhuǎn)。與工業(yè)機(jī)器相比，這種精細(xì)的模式反而喪失了更多參照物，思想也就失去了現(xiàn)實(shí)原則。主體和客體同處于均質(zhì)化的代碼空間，主體與客體的無(wú)差別消解了主客體之間的界限，對(duì)人工智能來(lái)說(shuō)，識(shí)別人類(lèi)思想的模式和識(shí)別其他事物運(yùn)轉(zhuǎn)的模式?jīng)]有本質(zhì)區(qū)別，一切知識(shí)都可以用運(yùn)轉(zhuǎn)在黑箱中的代碼來(lái)表達(dá)。

“一切進(jìn)入代碼的無(wú)目的性時(shí)空中的東西或試圖進(jìn)入其中的東西，都被切斷了與自身目的性的聯(lián)系，都被瓦解并吸收了——這就是各個(gè)層面上的回收、操縱、循環(huán)和再循環(huán)的眾所周知的效果。”2 這是讓·波德里亞（Jean Baudrillard）對(duì)主體性消解過(guò)程的生動(dòng)描繪。被卷入計(jì)算體系的主體成為體系運(yùn)作的一部分，所有行為都被轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)和代碼要素?！八心切﹤ゴ蟮娜宋闹髁x價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)，具有道德、美學(xué)、實(shí)踐判斷力的整個(gè)文明的標(biāo)準(zhǔn)，都在我們這種圖像和符號(hào)的系統(tǒng)中消失了。”3 在知識(shí)域中，代碼的不確定形態(tài)取代了知識(shí)生產(chǎn)的范疇，知識(shí)生產(chǎn)脫離社會(huì)實(shí)在，表現(xiàn)為知識(shí)的無(wú)目的式流通，成為自為生成和無(wú)限拓展的擬真形式。

自我意識(shí)通過(guò)認(rèn)識(shí)鏡像中的自我或者另一個(gè)自我而存在，這一意象反復(fù)出現(xiàn)在精神分析理論中。在雅克·拉康（Jacques Lacan）的理論中，自我在鏡中看到的是他者。他者是認(rèn)知的參照點(diǎn)，是認(rèn)識(shí)自我和世界的重要依據(jù)，自我通過(guò)他者建構(gòu)自身。拉康采用的是黑格爾主奴辯證法的分析結(jié)構(gòu)。主奴辯證法被視作對(duì)人類(lèi)文明的隱喻式理解：奴隸的勞動(dòng)就相當(dāng)于人類(lèi)文明形成的歷史過(guò)程，人類(lèi)在這一過(guò)程中既創(chuàng)造自身又外化自身。人類(lèi)只有通過(guò)外化或?qū)ο蠡陨?，通過(guò)為自己建造一個(gè)世界，然后在這一文化和歷史的世界中認(rèn)識(shí)自身，才能知道自己是什么，因?yàn)槿祟?lèi)是通過(guò)作用和改變世界來(lái)形成自身的。

（二）代碼撫觸：在問(wèn)答中接受

未來(lái)的強(qiáng)人工智能作為他者凝視人類(lèi)時(shí)，人類(lèi)又該如何想象來(lái)自黑箱的凝視？他者凝視理論是視覺(jué)中心的，視線確認(rèn)了主體的存在，也確認(rèn)了他者的存在，世界的意義在觀看與被觀看之中確立起來(lái)。強(qiáng)人工智能他者的功效則在于，它在主體的符號(hào)世界中以超越視覺(jué)的撫觸形式5 發(fā)生作用。“撫觸”描繪的是這樣一種情形：強(qiáng)人工智能無(wú)時(shí)無(wú)刻、無(wú)處不在地運(yùn)轉(zhuǎn)，人類(lèi)身體在算法包裹下被非物質(zhì)化。通過(guò)對(duì)心率、血氧、血壓、血糖進(jìn)行監(jiān)測(cè)，計(jì)算攝入的碳水化合物、脂肪、蛋白質(zhì)和卡路里總量，通過(guò)圖像分析行為和情緒……人類(lèi)生活的全部都可以化作數(shù)據(jù)，以非物質(zhì)的方式在系統(tǒng)里被計(jì)算。撫觸的作用力在于，人工智能知識(shí)向人類(lèi)生活提出無(wú)微不至的建議，睡眠時(shí)長(zhǎng)、攝入能量、獲取信息……而這些僅是在人類(lèi)個(gè)體生活最小單元中發(fā)生的事實(shí)，在社會(huì)知識(shí)領(lǐng)域，經(jīng)濟(jì)的、政治的、文化的身體同樣在強(qiáng)人工智能代碼的撫觸下運(yùn)轉(zhuǎn)，這代表著一種新的凝視。

人工智能同時(shí)帶來(lái)了一種新的客觀主義。數(shù)據(jù)代碼的運(yùn)作持久而客觀地存在，將人類(lèi)吸納到擬真體系當(dāng)中，二進(jìn)制代碼的跳動(dòng)取代了時(shí)間和空間的流動(dòng)。人類(lèi)主體在人工智能構(gòu)建的知識(shí)域中看到的將是怎樣的自我？在主奴辯證法中，奴隸通過(guò)勞動(dòng)在對(duì)象物上刻上自我的印記，從而獲得自我的獨(dú)立性和持久性。當(dāng)人類(lèi)主體被吸納為擬真體系中的一些樣本，意義的循環(huán)縮短為程序的不間斷運(yùn)作，人類(lèi)面對(duì)的不是外化了的自身，而是模式生成后的自身。人類(lèi)在人工智能這面他者之鏡中看到的，是被波德里亞稱(chēng)作“策略性幻覺(jué)”6 的東西。當(dāng)ChatGPT實(shí)現(xiàn)與人類(lèi)對(duì)話時(shí)，語(yǔ)言學(xué)家注意到了這種初步的超脫性，“它們只是根據(jù)隨時(shí)間變化的概率進(jìn)行交換”7。ChatGPT提供的僅是根據(jù)語(yǔ)言概率生成的文本，而不是關(guān)于事實(shí)的知識(shí)。這還只是生成式人工智能初級(jí)形態(tài)，而這種初級(jí)形態(tài)已經(jīng)被迅速應(yīng)用到知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域，這照應(yīng)著貝爾納·斯蒂格勒（Bernard Stiegler）描述的“超前”8：在真正實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能之前，人類(lèi)就已經(jīng)把知識(shí)的未來(lái)和人工智能他者維系成一體。

ChatGPT為我們展示了一種古老的知識(shí)傳統(tǒng)：在對(duì)話中生成知識(shí)。蘇格拉底將之描述為“精神助產(chǎn)術(shù)”。蘇格拉底以不斷追問(wèn)的方式，不斷深入認(rèn)識(shí)事物，在對(duì)話中獲得關(guān)于事物的定義性說(shuō)理——能夠?yàn)槟澄锾峁┱f(shuō)理或定義說(shuō)理，就擁有了關(guān)于某物的知識(shí)。9 在用戶(hù)使用ChatGPT時(shí)，出現(xiàn)了類(lèi)似的效果。ChatGPT初次的回答往往難以令人滿(mǎn)意，如果連續(xù)以否定、質(zhì)疑、補(bǔ)充等方式繼續(xù)向ChatGPT追問(wèn)，ChatGPT就可能不斷完善回答，最終給出滿(mǎn)足用戶(hù)需求的回復(fù)。在問(wèn)答中，知識(shí)由用戶(hù)的思維結(jié)構(gòu)和ChatGPT的數(shù)據(jù)庫(kù)共同生成。然而，在人工智能系統(tǒng)的底層邏輯中，還存在一種更加本質(zhì)性的、無(wú)處不在的問(wèn)答模式，這種模式在程序中是通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)運(yùn)轉(zhuǎn)的。

為了獲取人類(lèi)知識(shí)目標(biāo)，人工智能程序不間斷地向人類(lèi)主體發(fā)問(wèn)，一個(gè)名為算法的“幽靈”在人類(lèi)生活中游蕩。資訊平臺(tái)記錄用戶(hù)行為，為用戶(hù)打上標(biāo)簽，利用算法進(jìn)行個(gè)性化推送，用戶(hù)每一次點(diǎn)擊、滑動(dòng)屏幕，在某一頁(yè)面停留的時(shí)間，每一次互動(dòng)行為都以數(shù)據(jù)的形式被收集、計(jì)算、貼上標(biāo)簽、進(jìn)行分類(lèi)，一刻不停地投入新的算法運(yùn)行周期。人類(lèi)與屏幕的交互行為被計(jì)算了，身體也被計(jì)算了，算法無(wú)處不在地運(yùn)轉(zhuǎn)，生理的、經(jīng)濟(jì)的、文化的，人類(lèi)主體作為被測(cè)試者已經(jīng)成為數(shù)據(jù)要素的一部分，與其說(shuō)程序是在滿(mǎn)足主體需求，不如說(shuō)需求已經(jīng)被提前設(shè)計(jì)出來(lái)。

柏拉圖的洞喻說(shuō)使我們注意到知識(shí)與現(xiàn)象的區(qū)分，但這種區(qū)分沒(méi)有達(dá)到尖銳對(duì)立的程度，知識(shí)論一直致力于二者的調(diào)和。知識(shí)論對(duì)二者進(jìn)行調(diào)和的努力并不意味著真實(shí)不再重要了，而是意味著對(duì)知識(shí)重新進(jìn)行評(píng)價(jià)。人工智能媒介在對(duì)想象與真實(shí)、過(guò)去與現(xiàn)在、身體與知覺(jué)的關(guān)系進(jìn)行組織等方面具有超常的能力，人工智能知識(shí)系統(tǒng)將人作為要素來(lái)調(diào)動(dòng)。身體化作數(shù)據(jù)被上傳到系統(tǒng)中，帶來(lái)了目的與身體的分離，就連目的性本身也被程序化了。在程序的循環(huán)中，對(duì)問(wèn)題的回答被前置在系統(tǒng)中，問(wèn)題變成了答案本身。這是接受的力量，這種力量曾在斯蒂格勒對(duì)美國(guó)電影工業(yè)的批判中被重點(diǎn)揭示出來(lái)：，在那里，接受還是視覺(jué)中心的接受，觀眾與屏幕之間的關(guān)系仍是洞喻說(shuō)中囚徒與穴壁的關(guān)系，接受的力量是自上而下傳導(dǎo)作用的。而今，在代碼撫觸的形式中，接受則是去中心化的，無(wú)距離、無(wú)間歇的撫觸造成一種新的無(wú)意識(shí)。從20世紀(jì)到21世紀(jì)，人類(lèi)觀看的屏幕縮小了，接受的力量卻大大增長(zhǎng)，這種增長(zhǎng)伴隨著人工智能知識(shí)系統(tǒng)的不斷建構(gòu)。

四、人工智能與知識(shí)方法

（一）模式生成：依賴(lài)倒置原則

托馬斯·庫(kù)恩（Thomas Kuhn）在《科學(xué)革命的結(jié)構(gòu)》中揭示，知識(shí)并不是科研工作者在真空環(huán)境中的個(gè)人成果，科研工作者接受科學(xué)教育的整個(gè)過(guò)程就是趨向于接受某一社會(huì)文化范式的過(guò)程。; 人工智能媒介廣泛地滲透社會(huì)生活，帶來(lái)的影響或許將超越科學(xué)范式的層面。但是，與新的科學(xué)范式相比，新媒介的出現(xiàn)并不具備那般強(qiáng)烈的革命性質(zhì)?！靶旅浇榕c其說(shuō)是認(rèn)知上的斷裂點(diǎn)，不如說(shuō)是社會(huì)上正在進(jìn)行的意義協(xié)商的嵌合點(diǎn)?！眑t; 在對(duì)書(shū)面文化的考察中我們可以看到，文字與一種精確性聯(lián)系在一起?！拔淖之a(chǎn)生距離，使言語(yǔ)產(chǎn)出的結(jié)果更加精確，因?yàn)槲淖质拐Z(yǔ)言脫離口頭表達(dá)豐富但混亂的生存語(yǔ)境?！? 而在馬歇爾·麥克盧漢（Marshall McLuhan）那里，這種聯(lián)系是通過(guò)視覺(jué)感官實(shí)現(xiàn)的?！坝∷⒄T導(dǎo)讀者去按照視覺(jué)的體系……去安排他的外在生活和行為?！眊t; 在書(shū)面文化中，精確性作為一種感知性特征因而也是社會(huì)性特征出現(xiàn)。我們熟知的科學(xué)方法論在書(shū)面文化中誕生，科學(xué)就是要盡可能精確地進(jìn)行因果性說(shuō)明。如果我們把人工智能看作一種新媒介，就可以考察其在發(fā)展過(guò)程中表現(xiàn)了怎樣的方法論特質(zhì)，或者說(shuō)，人工智能媒介是以何種方式呈現(xiàn)自身的。

此前我們已經(jīng)描述了人類(lèi)主體被吸納進(jìn)代碼擬真體系中的情形，主客體二元關(guān)系以均質(zhì)化的方式被消解，取而代之的是，一些更加精細(xì)的模式參與了人類(lèi)知識(shí)觀念的生成過(guò)程。我們?cè)谌斯ぶ悄芎谙渲锌吹秸谏傻哪Ｊ綍r(shí)，就很容易看到早期發(fā)生在廣義計(jì)算機(jī)程序中的模式生成。從面向?qū)ο蟮挠?jì)算機(jī)程序，到運(yùn)轉(zhuǎn)在黑箱中的人工智能，這一過(guò)程具有連貫的歷史性。計(jì)算機(jī)程序中的依賴(lài)倒置原則生動(dòng)地概括了一種喪失具體性的傾向，進(jìn)而表現(xiàn)了主體性消解的趨勢(shì)。依賴(lài)倒置被描述為：“高層模塊不直接依賴(lài)于低層模塊，兩者都依賴(lài)于抽象，抽象不依賴(lài)于細(xì)節(jié)，細(xì)節(jié)應(yīng)該依賴(lài)于抽象?！?？ 如果計(jì)算機(jī)程序直接編碼現(xiàn)實(shí)，那么一旦現(xiàn)實(shí)發(fā)生程序預(yù)設(shè)之外的輕微變化，程序就可能無(wú)法響應(yīng)，進(jìn)而要求系統(tǒng)自下而上地調(diào)整。為了保證程序的穩(wěn)定性，提升代碼的復(fù)用性，代碼開(kāi)始直接服務(wù)于程序的運(yùn)行，而不是紛繁復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)情形，當(dāng)現(xiàn)實(shí)中出現(xiàn)新的具體情況，經(jīng)過(guò)抽象的模式可以將其吸納進(jìn)整個(gè)代碼體系中去。

當(dāng)生成了的模式最初出現(xiàn)在計(jì)算機(jī)程序中時(shí)，它使事物在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中更清晰地被組織起來(lái)，使被編碼于計(jì)算機(jī)中的事物可見(jiàn)、可讀、可操作，它的主要功用在于激勵(lì)我們用一種更加系統(tǒng)和便捷的方式表達(dá)和改造現(xiàn)實(shí)，就如同用圖書(shū)檢索系統(tǒng)取代圖書(shū)卡片目錄柜?！盁o(wú)縫”（seamless）被用來(lái)描述計(jì)算機(jī)程序的理想狀況：現(xiàn)實(shí)世界的情形被直接反映到代碼體系中。這種理想追求與依賴(lài)倒置原則存在顯而易見(jiàn)的矛盾，但計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)者能夠以手動(dòng)方式，靈巧地在具體業(yè)務(wù)情景中實(shí)現(xiàn)依賴(lài)倒置原則與“無(wú)縫”理想的相對(duì)平衡。而在人工智能算法運(yùn)轉(zhuǎn)不歇的今天，模式生成以一種新的、更深層次的形式發(fā)生作用，“無(wú)縫”的理想轉(zhuǎn)化為對(duì)算法擬合能力的追求。人類(lèi)可理解的、位于觀念兩端的抽象性與具體性被一同封裝進(jìn)算法黑箱，這是真正徹底的依賴(lài)倒置原則：沒(méi)有對(duì)主體而言的具體性與抽象性，只有代碼的模式化運(yùn)作，就連主體本身也化作代碼消解在模式當(dāng)中，和模式一同運(yùn)作和生成。

或許我們難以回答人類(lèi)生活的目標(biāo)是什么，或者在某種意義上，人類(lèi)生活并不一定是目的性的，但我們可以說(shuō)，人類(lèi)生活在總體上并不以一種更為精細(xì)的模式作為目標(biāo)。人工智能為人類(lèi)敞開(kāi)了更加廣闊的知識(shí)圖景，但其中的危險(xiǎn)在于人變成了人工智能媒介體系的一部分。面對(duì)人類(lèi)主體在模式生成以外的需求，尤其當(dāng)涉及價(jià)值層面時(shí)，人工智能媒介還能夠以模式生成的方式滿(mǎn)足之嗎？

（二）算法主義：一切皆是算法

我們已經(jīng)從人工智能的歷史中發(fā)現(xiàn)，目前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能是人類(lèi)利用經(jīng)驗(yàn)主義方法開(kāi)發(fā)出來(lái)的。但是，人工智能與人類(lèi)獲取的經(jīng)驗(yàn)材料在性質(zhì)上有一定區(qū)別，二者處理經(jīng)驗(yàn)材料的方式更是大相徑庭。CRUM（Computational RepresentationUnderstanding of Mind）理論將人類(lèi)思維視為心智中的表征結(jié)構(gòu)以及在這些結(jié)構(gòu)上進(jìn)行操作的計(jì)算程序。@ 根據(jù)CRUM理論，人工智能能夠編程人類(lèi)思維，能夠模擬人類(lèi)智能及行為特征。然而，對(duì)證明CRUM理論的嘗試總是困難重重。人工智能在一些領(lǐng)域的成就可以輕松超過(guò)人類(lèi)，如棋類(lèi)游戲；許多對(duì)人類(lèi)來(lái)說(shuō)非常容易的任務(wù)對(duì)人工智能來(lái)說(shuō)卻是復(fù)雜的，如在一張有噪點(diǎn)的圖片中識(shí)別出貓。人工智能的思維材料是標(biāo)識(shí)（token），而人類(lèi)的思維材料是語(yǔ)言和意象。A 圖像模型學(xué)習(xí)圖像特征，如邊緣、紋理和顏色等，圖像特征在模型中被表示為一系列的標(biāo)識(shí)，標(biāo)識(shí)通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的連接和權(quán)重進(jìn)行傳遞和處理。向一個(gè)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型提供一張有貓的圖片，它就能根據(jù)圖像特征判斷圖片中是否有一只貓，而如果給一只貓披上大象的紋理，某些模型就可能會(huì)將其識(shí)別為大象。但是，對(duì)人類(lèi)來(lái)說(shuō)，識(shí)別一只披著大象紋理的貓是一個(gè)簡(jiǎn)單的任務(wù)，“貓”在人類(lèi)思維和語(yǔ)言中不只對(duì)應(yīng)著某些可以被計(jì)算和識(shí)別的特征。

人工智能處理標(biāo)識(shí)或數(shù)據(jù)的方式是算法，而人腦并非計(jì)算機(jī)，心智并非軟件。通用人工智能的終極目標(biāo)是復(fù)制人類(lèi)心智，現(xiàn)在的人工智能僅抓住了人類(lèi)心智中有限的某些方面。人工智能幾乎融入人類(lèi)科學(xué)體系的所有領(lǐng)域，使用人工智能算法解決人類(lèi)問(wèn)題已經(jīng)成為一種時(shí)代精神。 “算法主義”指向一種日益普遍而又與人類(lèi)經(jīng)驗(yàn)主義相區(qū)別的知識(shí)方法。尤瓦爾·赫拉利（Yuval Harari）在《未來(lái)簡(jiǎn)史》中描繪了算法主義知識(shí)方法的表現(xiàn)形式：所有問(wèn)題都可以用算法解決，所有事物都可以用算法解釋。B 算法的基本意涵是一套解決問(wèn)題的指令、步驟或策略，算法可以由人設(shè)計(jì)和執(zhí)行，也可以在機(jī)器中運(yùn)轉(zhuǎn)。C 一些觀點(diǎn)認(rèn)為生物活動(dòng)本質(zhì)上也是由生物算法驅(qū)動(dòng)的，這種觀點(diǎn)的提出本身就伴隨著機(jī)器算法在社會(huì)中愈加廣泛的運(yùn)轉(zhuǎn)，無(wú)處不在的機(jī)器算法促使人們以算法化的方式思考問(wèn)題。

五、媒介變遷與知識(shí)變遷

雷吉斯·德布雷（Régis Debray）認(rèn)為，媒介學(xué)不是一門(mén)理論科學(xué)，而只是一種工具，媒介學(xué)的出發(fā)點(diǎn)是研究技術(shù)和文化之間的關(guān)系。從不同學(xué)科的角度分析現(xiàn)象，意味著從現(xiàn)象本身中提取出屬于這個(gè)學(xué)科范疇的一部分，經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)注生產(chǎn)，社會(huì)學(xué)關(guān)注人的交往，語(yǔ)言學(xué)關(guān)注語(yǔ)音文字等。媒介學(xué)則沒(méi)有可以被劃定為學(xué)科范疇的研究對(duì)象，因而也就可以包容同一事物呈現(xiàn)的不同屬性。例如，書(shū)籍的生產(chǎn)與流通，既是商業(yè)行為，也是某種話語(yǔ)的社會(huì)建構(gòu)，其中有人的因素，也有制度的因素，出版社如何組織知識(shí)生產(chǎn)，出版制度如何建立和實(shí)施，都可以共同處于媒介學(xué)的視域之下。

媒介學(xué)方法的包容性則來(lái)源于媒介概念本身的可解釋性。媒介即中介，媒介總是作為介質(zhì)而不是動(dòng)力機(jī)器出現(xiàn)在人類(lèi)社會(huì)歷史中。德布雷用圖書(shū)館作為例子進(jìn)行說(shuō)明，“這種物理性的集中構(gòu)成了記憶保存”，圖書(shū)館既承載知識(shí)本身，也承載知識(shí)生產(chǎn)的習(xí)慣和模式，一座圖書(shū)館可以“孕育出許多作家”，而圖書(shū)館不是由自己調(diào)動(dòng)起來(lái)的，“就像食品儲(chǔ)藏室并不能保證食品的供應(yīng)一樣”。

麥克盧漢在《理解媒介》中揭示了媒介的另一重意義：“媒介即訊息?！边@意味著承載內(nèi)容的形式與內(nèi)容一樣重要。從人和媒介的關(guān)系來(lái)講，“每一種文化、每一個(gè)時(shí)代都有它喜歡的感知模式和認(rèn)知模式，所以它都傾向于為每個(gè)人、每件事規(guī)定一些受寵的模式”E。媒介不是直接改變?nèi)说乃枷胗^念，而是在人和現(xiàn)實(shí)之間提供一種感知比率。

波德里亞的媒介批判則更進(jìn)一步。在波德里亞看來(lái)，基于對(duì)現(xiàn)代社會(huì)的分析，媒介是一套由能指和所指組成的符號(hào)系統(tǒng)，正如在符號(hào)政治經(jīng)濟(jì)學(xué)中，價(jià)值關(guān)系被改造為符號(hào)學(xué)的意指關(guān)系。舉例來(lái)說(shuō)，波德里亞認(rèn)為在五月風(fēng)暴中，媒介普遍介入，發(fā)揮樞紐功能，對(duì)運(yùn)動(dòng)進(jìn)行了強(qiáng)制性的夸大和變形，媒介剝奪了運(yùn)動(dòng)自身最初的節(jié)奏和意義。在混亂的秩序之中，媒介呈現(xiàn)了一種普遍抽象的形式，掌握著賦予事件意義的權(quán)力，媒介不再是中介，而是取消了指涉物（現(xiàn)實(shí)）而作為符號(hào)系統(tǒng)獨(dú)立存在。F 在波德里亞的媒介批判中，媒介處于普遍抽象的理論層次，媒介作為本體出現(xiàn)。從抽象層次還原到歷史現(xiàn)實(shí)層面，具體的媒介呈現(xiàn)了不同的特征，塑造了知識(shí)的不同形態(tài)。媒介環(huán)境往往被劃分為口頭語(yǔ)言的、文字印刷的、數(shù)字的三種。這并不意味著泛媒介論中，符合“中介”定義的其他類(lèi)型媒介將被排除在外，貨幣、車(chē)輪、鐘表、徽章……同樣是媒介。從口頭語(yǔ)言到文字印刷，再到數(shù)字媒介，是根據(jù)人類(lèi)知識(shí)在不同歷史時(shí)期的主要載體，以及媒介技術(shù)的演進(jìn)，形成的一種種經(jīng)典敘事路徑。

在人工智能時(shí)代，伴隨著代碼撫觸，人類(lèi)的經(jīng)驗(yàn)材料和認(rèn)識(shí)形式就開(kāi)始越來(lái)越不可避免地以算法為中介。算法主義作為一種新知識(shí)方法出現(xiàn)，同時(shí)勢(shì)必重塑已經(jīng)在人類(lèi)歷史中凝練出來(lái)的經(jīng)驗(yàn)主義和理性主義知識(shí)方法。媒介學(xué)方法的應(yīng)用，使我們看到了媒介與人類(lèi)知識(shí)方法之間潛在的聯(lián)系。沃爾特·翁（Walter Ong）在《口頭文化與書(shū)面文化：語(yǔ)詞的技術(shù)化》中指出，文字分離了主體與客體，“文字把知識(shí)持有人和已知對(duì)象分離開(kāi)來(lái)，使人的內(nèi)省日益清晰”G。從手抄到印刷，從朗讀到默讀，這一過(guò)程被不斷強(qiáng)化，我們今天所熟知的理性世界與書(shū)面文化交織在一起。類(lèi)似地，模式、算法等一系列在知識(shí)論中具有媒介屬性的概念，發(fā)端于計(jì)算機(jī)、數(shù)字互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，又在人工智能時(shí)代得到前所未有的顯現(xiàn)與強(qiáng)化。因此，將人工智能作為一種媒介進(jìn)行考察，如同考察作為媒介的印刷機(jī)，具有重要意義。人工智能媒介不是文字符號(hào)，不是物質(zhì)載體，也不是傳播設(shè)備，難以把它歸入某種已有媒介類(lèi)型之中。計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)庫(kù)等構(gòu)成了人工智能媒介產(chǎn)生和應(yīng)用的條件。人工智能媒介具有特殊的超越性，這種超越性存在于人們對(duì)通用人工智能（AGI）的想象之中：人工智能有一天會(huì)真正成為認(rèn)識(shí)的主體，成為全新的數(shù)字生命。

六、結(jié)語(yǔ)

在維特根斯坦的文本中，生活形式是“必須接受的，被給予的”，人類(lèi)在使用語(yǔ)言時(shí)達(dá)成一致，使具有確定性的知識(shí)成為可能，這種一致性源于人類(lèi)生活形式的一致性。生活形式包括四個(gè)方面：一是“世界圖畫(huà)”，即人類(lèi)的知識(shí)文化背景；二是“自然歷史”，在維特根斯坦看來(lái)，從意識(shí)到行為，生活形式中的不同內(nèi)容，都是自然歷史的一部分；三是人類(lèi)的共同行為；四是習(xí)俗與習(xí)慣。H 人工智能作為一種“被給定”的生活形式，開(kāi)始成為人類(lèi)生活世界的重要組成部分。

將人工智能作為媒介考察時(shí)，出于人工智能的特質(zhì)，我們面臨新的媒介方法論。人工智能具有的撫觸的作用形式，其最小的受力點(diǎn)往往被認(rèn)為是不值得認(rèn)識(shí)的日常生活實(shí)踐，只有在最細(xì)微的日常生活實(shí)踐中對(duì)它進(jìn)行考察，才能看到其直接的、廣泛的作用方式，及其深刻的媒介意義?？疾煊∷⒊霭妗V播電視等傳統(tǒng)媒介時(shí)，可以直接找到其受眾，也可以參考羅伯特·達(dá)恩頓（RobertDarnton）的書(shū)籍史研究方法，從作者到出版者、印刷者、販運(yùn)者、圖書(shū)銷(xiāo)售商到讀者，以“傳播循環(huán)”的方式對(duì)每一個(gè)環(huán)節(jié)作具體的考察，認(rèn)識(shí)思想觀念如何借助物質(zhì)載體進(jìn)行傳播。I 而對(duì)人工智能媒介來(lái)說(shuō)，撫觸以外的每一個(gè)具體環(huán)節(jié)都成了黑箱，具體性被封裝在不停歇的、海量的數(shù)據(jù)流中。想要從數(shù)據(jù)流中抽取出具體性，就只能采用另一種技術(shù)手段，如一種專(zhuān)門(mén)用于解釋人工智能的人工智能，而這種具體性在實(shí)質(zhì)上還是由代碼擬真的。因而，要考察作為生活形式的人工智能，就不能忽視人類(lèi)最本真的日常生活，這也是媒介研究自身的價(jià)值?！懊浇榈臍v史與理論必須面向媒介在諸多異質(zhì)性元素——如裝置、代碼、符號(hào)系統(tǒng)、知識(shí)形式、具體實(shí)踐和審美體驗(yàn)——的集合中生成的獨(dú)特場(chǎng)景或情境?！?/p>

人工智能媒介的另一重特殊性在于，人工智能以實(shí)現(xiàn)人類(lèi)功能為目標(biāo)。有這樣一系列問(wèn)題不斷得到討論：人工智能有思想嗎？人工智能有情感嗎？這實(shí)際上是在問(wèn)：人工智能像人類(lèi)一樣有思想嗎？人工智能像人類(lèi)一樣有情感嗎？因而在回答關(guān)于人工智能的問(wèn)題之前，往往首先要回答的是關(guān)于人類(lèi)的問(wèn)題，即人類(lèi)的思想是什么、人類(lèi)的情感是什么。人類(lèi)以人工智能為對(duì)象的思考總是基于人類(lèi)自身的認(rèn)識(shí)，并最終關(guān)注人類(lèi)本身。“從我們最嶄新的經(jīng)驗(yàn)和最切近的恐懼出發(fā)，重新考慮人的境況?！?/p>

關(guān)于人工智能的所有討論都是在回應(yīng)古希臘德?tīng)栰成駨R上的那句箴言：“認(rèn)識(shí)你自己?！?/p>

（作者劉大年系中國(guó)傳媒大學(xué)傳播研究院教授、博士生導(dǎo)師；曹月系中國(guó)傳媒大學(xué)傳播研究院出版專(zhuān)業(yè)2023 級(jí)碩士研究生）

注釋

① CALLAWAY E.“It will change everything”： DeepMind’s AI makes gigantic leap in solving protein structures [J]. Nature，2020，588 （7837）： 203-204.

② 陳嘉映. 哲學(xué) 科學(xué) 常識(shí) [M]. 北京： 東方出版社， 2007： 39.

③ 拉圖爾. 我們從未現(xiàn)代過(guò)：對(duì)稱(chēng)性人類(lèi)學(xué)論集 [M]. 劉鵬， 安涅思，譯. 上海： 上海文藝出版社， 2022.

④? 劉大年， 曹月. 知識(shí)的幻象：人工智能與知識(shí)變遷 [J]. 現(xiàn)代出版， 2024（9）： 53-67.

⑤ 黃家裕. 認(rèn)知神經(jīng)的可塑性： 赫布理論的哲學(xué)意蘊(yùn) [J]. 哲學(xué)動(dòng)態(tài)， 2015（9）： 104-108.

⑥ 博登. 人工智能哲學(xué) [M]. 劉西瑞， 王漢琦， 譯. 上海： 上海譯文出版社，2006： 13.

⑦ 維特根斯坦. 維特根斯坦文集：第8卷：最后的哲學(xué)筆記（1950—1951）[M]. 劉暢， 譯. 北京： 商務(wù)印書(shū)館， 2019： 3.

⑧ SILVER D， SINGH S， PRECUP D， et al. Reward is enough [J/OL]. Artificial intelligence， 2021， 299： 103535 [2024-09-04].DOI：10.1016/j.artint.2021.103535.

⑨ 戴蒙德. 槍炮、病菌與鋼鐵 [M]. 王道還， 廖月娟， 譯. 北京： 中信出版社，2022： 89-90.

⑩ LEIKE J， SUTSKEVER I.Introducing superalignment [EB/OL]. （2023-07-05）[2024-09-04]. https：//openai.com/index/introducing-superalignment/.

? 張朦. 笛卡兒的“普遍數(shù)學(xué)”思想闡釋 [D]. 上海：上海師范大學(xué)， 2017： 40.

? 轉(zhuǎn)引自博登. 人工智能哲學(xué) [M]. 劉西瑞， 王漢琦， 譯.上海： 上海譯文出版社， 2006： 332.

? 維特根斯坦. 維特根斯坦文集：第2卷： 邏輯哲學(xué)論 [M]. 韓合林， 譯. 北京：商務(wù)印書(shū)館， 2019： 5.

?? 麥克盧漢. 理解媒介：論人的延伸 [M]. 何道寬， 譯. 南京：譯林出版社，2011： 136，23.

? 柏拉圖. 泰阿泰德篇 [M]// 維特根斯坦文集：第4卷：哲學(xué)研究. 韓合林，譯. 北京： 商務(wù)印書(shū)館， 2019： 41.

??? 波德里亞. 象征交換與死亡 [M]. 車(chē)槿山， 譯. 南京：譯林出版社，2012： 4， 7， 80.

? 凱西， 伍迪， 吳瓊. 拉康與黑格爾：欲望的辯證法 [J]. 外國(guó)文學(xué)， 2002 （1）：72-77.

? 波德里亞延續(xù)麥克盧漢的話語(yǔ)，分析了一種傳播界的“觸覺(jué)和策略仿真場(chǎng)的圖式”。參見(jiàn)波德里亞.象征交換與死亡 [M]. 車(chē)槿山， 譯. 南京：譯林出版社， 2012： 80-93.

? CHOMSKY N， ROBERTS I， WATUMULL J. Noam Chomsky： the 1 promise of ChatGPT [N/OL].The New York times， 2023-03-08 [2024-09-05]. https：//www.nytimes.com/2023/03/08/opinion/noam-chomsky-chatgpt-ai.html.

? 斯蒂格勒. 技術(shù)與時(shí)間1： 愛(ài)比米修斯的過(guò)失 [M]. 裴程， 譯. 南京：譯林出版社， 2012： 166-167.

? 詹文杰. 柏拉圖知識(shí)論研究 [M]. 北京： 北京大學(xué)出版社， 2020： 40.

? 斯蒂格勒. 技術(shù)與時(shí)間3： 電影的時(shí)間與存在之痛 [M]. 方爾平， 譯. 南京： 譯林出版社， 2012： 161.

? 庫(kù)恩. 科學(xué)革命的結(jié)構(gòu) [M]. 金吾倫， 胡新和， 譯. 北京： 北京大學(xué)出版社，2012： 38-39.

? 吉特爾曼. 作為歷史主體的媒介 [M]// 韓曉強(qiáng). 走向媒介本體論：歐美媒介理論文選. 朱兆宇， 譯. 北京： 中國(guó)國(guó)際廣播出版社， 2024： 494.

?? 翁. 口語(yǔ)文化與書(shū)面文化：語(yǔ)詞的技術(shù)化 [M].何道寬， 譯. 北京： 北京大學(xué)出版社， 2008： 79，80.

? 麥克盧漢. 谷登堡星漢璀璨： 印刷文明的誕生 [M]. 楊晨光， 譯. 北京： 北京理工大學(xué)出版社， 2014： 257.

? 這一原則最早由羅伯特·馬丁提出，參見(jiàn)MARTIN R. The dependency inversion principle [J]. C++ report， 1996， 8 （6）： 61-66.

? 薩伽德. 心智：認(rèn)知科學(xué)導(dǎo)論 [M]. 朱菁， 陳夢(mèng)雅， 譯. 上海： 上海辭書(shū)出版社， 2012： 11.

? 趙汀陽(yáng). 人工智能還給人類(lèi)的思維難題 [J]. 中國(guó)社會(huì)科學(xué)， 2024 （8）：101-123+206.

? 赫拉利. 未來(lái)簡(jiǎn)史 [M]. 林俊宏， 譯. 北京： 中信出版社， 2017.

? 埃達(dá)·洛夫萊斯被認(rèn)為最早設(shè)計(jì)了可以在機(jī)器中運(yùn)轉(zhuǎn)的算法，她認(rèn)為這種運(yùn)轉(zhuǎn)算法的機(jī)器不像人一樣具備創(chuàng)造力，但這種解決問(wèn)題的形式會(huì)帶來(lái)一種新的視角。后來(lái)艾倫·圖靈用“洛夫萊斯夫人的異議”來(lái)指代人工智能不具備創(chuàng)造性的觀點(diǎn)。

? 德布雷. 媒介學(xué)引論 [M]. 劉文玲， 譯. 北京： 中國(guó)傳媒大學(xué)出版社， 2014：8-9.

? 劉文嘉. 擬真化生存：波德里亞媒介批判理論 [M]. 北京： 商務(wù)印書(shū)館，2022： 10-13.

? 陳嘉明. 維特根斯坦的“確定性”與“生活形式”[J]. 哲學(xué)研究， 1997（1）： 63-70.

? 達(dá)恩頓. 拉莫萊特之吻：有關(guān)文化史的思考 [M]. 蕭知緯， 譯. 上海： 華東師范大學(xué)出版社， 2011： 89-90.

? 沃格爾. 生成—媒介：伽利略的望遠(yuǎn)鏡 [M]// 韓曉強(qiáng). 走向媒介本體論：歐美媒介理論文選. 北京： 中國(guó)國(guó)際廣播出版社， 2024： 99.

? 阿倫特. 人的境況 [M]. 王寅麗， 譯. 上海： 上海人民出版社， 2009： 4.