刘伟｜事实与价值的编码、解码

科技 2025-01-26 17:58 北京

作者 | 刘伟 北京邮电大学人机交互与认知工程实验室主任、剑桥大学访问学者

转自 | 人机与认知实验室

真实的智能常常能够混合处理事实与价值，所以事实与价值的编码和解码是信息传递和认知理解过程中重要的概念。但是，目前的人工智能大多处理、计算的是事实性的数据或信息，距离价值性的判断、分析、处理、算计还很遥远。事实的编码指的是将客观存在的事物或事件转换成可以传递、存储和分析的数据形式，例如通过文字、数字或图像等方式表达事实的内容。在解码时，接收者根据自己的知识和认知框架，从编码的信息中提取出事实的真实含义。价值的编码则是将个人或群体的道德观、信仰、偏好等主观判断转化为可传递的表达方式，如语言、符号或行为。解码时，接收者根据自身的文化背景、情感和价值观念，对这些信息进行理解和解读，可能会产生不同的理解和反应。事实的编码与解码注重客观性和准确性，而价值的编码与解码则涉及到主观性和多样性，二者在信息交流中可能会互相交织，影响沟通的效果和意义。

一、事实与价值的编码、解码

一般来说，编码和解码指的是信息的处理过程，其中“编码”是指将信息转化为某种形式，便于存储或传输；而“解码”则是从这种形式中恢复出原始的信息。

事实（Facts）是描述世界状态的客观陈述，可以通过观察、实验或其他直接的证据验证。这些通常是“存在的事物”或“发生的事件”，是中立的，不依赖于个人情感或偏好。例如：“地球绕太阳转”或“水在100°C沸腾”。事实的编码通常是精确且无歧义的，如数字、文字、图像、视频等都是事实的编码形式，在人工智能中，事实可以被编码为结构化数据，如数据库中的记录，或者作为可供机器学习算法处理的训练数据，天气的事实可以通过气温、湿度等传感器数据来编码。如此一来，机器就可以通过数据进行处理，得出关于天气的客观结论。

而价值（Values）是关于好坏、对错、美丑等的判断，通常带有主观性，依赖于个人或社会的伦理、文化、信仰体系。它们是人们对事实或事物的评价。例如：“诚实是美德”或“环境保护至关重要”。价值的编码更为复杂，因为它包含了人的情感、判断和社会规范。编码价值时，通常需要通过某种标准或规则来量化。这些规则可能是预设的、社会约定的，也可能是通过某种算法推导出来的。如在情感分析中，算法会通过对文本的分析，判断某一段话是积极的、消极的，还是中立的。这种分析实际上是把价值判断（如情感倾向）转化为可计算的结果。

解码是将编码后的信息转化回其原始形式或接近原始形式的过程。事实的解码相对简单，因为它是基于客观数据的。如果机器学习模型已经训练了某些气象数据，它就可以解码这些信息，给出关于天气的具体事实。在图像识别中，通过解码图像中的像素数据，AI可以识别出物体、人物、风景等。这些是基于事实的，解码后提供的是具体、可验证的信息。价值的解码则涉及到对情感、偏好、伦理等主观内容的处理。如在推荐系统中，当我们解码某个人的观看历史时，系统可能会基于他们的偏好推测出他们对某类电影的偏好（例如偏好科幻或爱情片）。价值的解码还常常包括复杂的推理过程，在道德决策中，AI可能需要通过算法来推断何种行为更符合某种伦理规范，或者基于社会价值观来推荐某种行为。

虽然事实的编码和解码相对直观，但问题在于如何处理模糊数据或复杂的、多维的事实，如天气预报不仅仅是提供气温和湿度，如何处理大气压力、风速等多重因素，如何在不确定性条件下做出准确的推测，是编码与解码中的一大挑战。价值的编码和解码更具挑战性，因为它牵涉到主观因素、文化差异、情感判断等，且这些常常难以用简单的规则进行表达。价值观的多样性和主观性使得价值的编码和解码更具复杂性。比如，AI系统如何理解和处理不同文化和个人的价值观，是其面临的一个巨大难题。

在现实世界中，事实与价值往往是交织在一起的，在医学诊断中，医生不仅依赖事实（如病人的症状、检查结果等）来做出决策，还依赖于价值观（如对生命的重视、对病人舒适度的考虑等）来制定治疗方案。在AI伦理问题中，AI可能需要在事实基础上加入价值判断来做决策：机器是否应该优先考虑个人隐私，还是更侧重于集体利益？如何平衡技术发展与社会伦理的要求？

概而言之，事实的编码与解码更加直观、客观，依赖于数据和现实世界的状态。价值的编码与解码则更加复杂、主观，涉及情感、伦理和社会规范的处理，且常常依赖于推理和判断。在人工智能和认知科学中，如何有效地编码和解码事实与价值，尤其是在复杂的情境下，是一个具有挑战性的课题。天气预测系统或可以用于说明事实和价值的编码与解码：1）事实编码过程：医疗诊断系统可做为例子说明：1）事实的编码过程：在医疗诊断中，医生会根据病人的症状、检查结果（例如血压、心电图、血液化验结果等）进行数据编码。这些都是客观事实，转化为数字、表格或图像数据。例如，血压是130/85，血糖是5.6 mmol/L。2）事实的解码过程：系统通过解码这些数据，生成诊断结果，如“该病人有高血压的风险”或“血糖在正常范围内”。3）价值编码过程：在医疗过程中，价值判断可能出现在治疗方案的选择上，如病人可能选择治疗效果较强但副作用较大的药物，或者选择副作用较小但效果不那么显著的药物。系统根据病人的偏好和健康状况，对这些治疗方案进行编码。4）价值解码过程：在解码时，医生或AI系统可能根据病人的价值观（比如选择更安全的治疗方法）给出治疗建议，并依据医疗伦理和社会规范进行决策。另外，从电影推荐系统中也可窥斑知豹一番：1）事实的编码：电影推荐系统收集关于电影的数据，包括类型、演员、导演、评分等，并将这些信息编码为结构化数据。用户的观影历史、点击行为也会被记录并转化为数字或标签。2）事实解码过程：根据用户的历史行为，系统可以解码出用户的兴趣偏好，推算出可能喜欢的电影类型或具体电影推荐。3）价值的编码过程：电影推荐系统有时也会考虑到社会和文化的价值判断，如在某些文化背景下，一些类型的电影可能被认为是适宜家庭观看的，而在另一些文化背景下，则可能不被视为合适。系统需要对这些文化偏好进行编码。4）价值的解码过程：系统根据这些价值判断，推荐适合用户口味和文化价值观的电影。例如，可能会推荐一部具有教育意义的电影，或者考虑到用户对暴力内容的敏感度，避开相关影片。

事实的编码和解码是直接且客观的，通常是通过数字、数据、传感器信息等形式进行处理。价值的编码和解码则涉及到更多的主观判断，通常与情感、伦理、社会规范、文化背景等相关，且在实际应用中更具复杂性。通过这些例子，可以看到事实与价值在不同系统中的编码与解码如何结合，推动更复杂的决策过程。

二、事实与价值的熵

事实与价值的熵这个概念可以借用信息理论中的“熵”概念来解释。在信息理论中，熵用来衡量信息的不确定性或信息量。在讨论“事实与价值的熵”时，我们可以从以下几个角度来理解。

1、熵的基本概念

熵（entropy）是由香农（Shannon）提出的，用来描述信息的不确定性或复杂度。在信息系统中，熵越高，表示系统的状态越不确定，包含的信息越多；反之，熵越低，表示信息的确定性较高，包含的信息较少。在通信系统中，熵的高低决定了编码和压缩的效率。例如，如果系统中只有非常确定的信号（如只有0和1两种状态），那么熵较低；如果信号的状态变化非常复杂且多样化，熵则较高。

2、事实的熵

事实的熵指的是基于客观数据、可验证的信息中不确定性的度量。在信息传递的过程中，事实数据（如温度、距离、速度等）本身可能具有一定的熵，具体表现为数据的多样性或变化性。1）高熵的事实：如果我们讨论的是自然界中的复杂现象（比如天气、气候变化），这些现象受到许多因素的影响，因此可能包含大量的不确定性。这些数据的熵较高，因为其状态变动较大、无法精确预测。2）低熵的事实：如果我们讨论的是非常确定的事实（例如某个机械设备的工作状态、精确的测量数据），其变化相对稳定、可预测，熵较低。

3、价值的熵

价值的熵则是指价值观念、伦理判断、社会规范等的多样性和不确定性。在不同的社会和文化背景下，价值观可能具有高度的差异性，因此与事实相比，价值的熵可能较高。价值的熵表现为：1）高熵的价值：如果我们讨论的价值观或伦理判断受到广泛多样的影响（如全球化背景下的文化冲突、不同宗教和哲学体系对同一问题的不同看法），这些价值观具有较高的熵，因为它们的解读和应用具有很高的灵活性和不确定性。2）低熵的价值：如果在一个相对统一的文化环境中，大家对某些道德、法律标准有一致的认同（例如社会普遍认同的基本道德原则），那么这种价值观的熵就较低。

4、事实与价值的熵结合

当我们结合事实与价值时，熵的概念变得更加复杂。由于事实与价值在信息系统中的作用不同，它们的熵也会表现出不同的特点。1）事实的熵通常较低：因为事实是客观、可验证的，因此其信息更容易通过测量、量化等手段来得到。在许多情况下，事实往往更加确定和清晰。2）价值的熵较高：因为价值涉及主观判断、社会文化因素和个体差异，具有更大的不确定性。价值观在不同的群体、文化和社会中可能会有所不同，因此其熵通常较高。3）结合事实与价值的熵：在现实世界中，事实与价值的结合会导致复杂的交互作用，尤其是在决策过程中。例如，在伦理学、政治、社会科学等领域，我们常常需要基于某些事实（如经济数据、环境状况）做出价值判断（如公平、道德、正义）。在这样的决策过程中，事实的熵和价值的熵相结合，带来了系统的不确定性：1）低熵的事实 + 高熵的价值：在这种情况下，尽管我们可以准确测量事实，但如何依据这些事实做出价值判断仍然充满不确定性。比如，尽管有准确的气候数据，但如何根据这些数据采取环境保护措施，可能会受到不同国家、文化和政治背景下的不同价值观的影响。2）高熵的事实 + 低熵的价值：当我们面对不确定的、复杂的事实数据时，我们仍可能依据固定的价值观进行决策。例如，面对不确定的经济数据，政府可能仍然依据固定的社会价值（如公平、效率）来设计政策。

5、熵的应用实例

在实际应用中，事实与价值的熵可能影响多个领域的决策和分析过程：1）公共政策：政府决策者在设计政策时，依赖于客观的事实数据（如贫困率、教育水平等），但最终政策选择会受到不同价值观的影响（如公平、效率等）。因此，政策制定中的熵通常是事实与价值交织的结果。2）道德决策：例如，在医学伦理中，医生基于患者的健康状况（事实）做出判断，但如何决定治疗方案可能会受到患者意愿、社会伦理、文化背景等价值观的影响，这其中的熵较高。

事实与价值的熵是描述不确定性或复杂度的一种方式，在信息系统中，事实通常具有较低的熵，而价值则因为其主观性和文化差异而具有较高的熵。两者的结合在现实应用中形成了复杂的决策框架，其中事实的客观性和价值的主观性共同作用，影响着决策的精准性和执行性。

三、事实与价值的信道编码

事实与价值的信道编码是一个从信息理论中借用的概念，结合了实际的事实数据和价值判断的传递与处理。在信息传输过程中，信道编码（Channel Coding）是用来保护信息在传输过程中免受噪声干扰并提高传输效率的一种技术。而当我们将其应用到事实与价值的信道编码时，可以借用信道编码的理念来解释如何在实际的决策或交流过程中有效地传递和处理事实和价值信息。

1、信道编码基本概念

在信息理论中，信道编码（Channel Coding）是指对信息进行编码，使得在信道传输过程中，即使有噪声干扰，接收方也能正确解码出原始信息。编码的目的是提高信号的可靠性和传输效率。信道编码通常包括以下几个关键目标：

1）错误检测与纠正：减少因噪声或信号衰减导致的信息丢失或错误。
2）冗余设计：通过增加冗余信息，使得即便部分信息丢失，也能恢复原始数据。
3）效率优化：尽可能高效地利用信道带宽进行信息传输。

2、事实与价值的信道编码类比

当我们将信道编码的概念应用到“事实与价值”的传播中时，可以从以下几个角度进行类比和分析：

1）事实信息的编码

事实信息，通常是客观、可验证的内容，比如数据、统计、测量值等。在传输事实信息时，我们可以使用某种“信道编码”来确保事实信息的准确性和可靠传递。在实际传递事实时，可能由于信息源的模糊性、数据传输的误差或外部噪声（如误导性信息、错误解释等），导致事实信息受到干扰。通过对事实信息进行“编码”，可以在传递过程中检测并纠正这些错误。例如，在新闻报道中，记者可以提供多方数据来源和专家意见，确保传递的事实信息更加可靠。事实信息在传输过程中可能会出现丢失或误传，为了保证传递的准确性，可以通过多种冗余方式（如提供多个角度的数据、重复性验证等）来增强信息的抗干扰能力。

2）价值信息的编码

与事实信息不同，价值信息（如道德判断、伦理观点、文化偏好等）具有更大的主观性和不确定性。在价值信息的传播过程中，我们同样可以借用“信道编码”的理念来提升其传递的可靠性和有效性。价值信息可能因为个体差异、文化背景和社会环境的不同而产生歧义。在不同的交流背景中，某些价值观念可能会被误解或曲解。通过有效的“编码”方式，比如明确的表达和多重解释，可以确保价值信息在传递过程中尽可能减少误解或冲突。由于价值观念的复杂性和多样性，价值信息的传递需要进行冗余设计。例如，在讨论复杂的社会问题时，常常需要多个价值视角的补充和验证。冗余设计有助于确保不同群体的观点可以被合理包容和理解。

3）事实与价值的共同传递

事实与价值的传递通常是交织在一起的。例如，在社会政策、道德决策、公共讨论等场合，我们需要同时传递事实信息和价值判断。在这种情况下，如何有效地将两者结合，并通过信道编码确保它们准确传递，成为一个挑战。在一个公共讨论中，事实和价值共同作用于听众的理解与决策。为了确保信息传递的清晰和高效，信息发送者可能需要进行综合编码，即同时在事实和价值信息上传递冗余，确保无论是数据支持还是价值判断，听众都能正确理解。由于事实和价值的多样性，信息发送者需要根据不同的受众群体进行适应性编码。例如，某些群体可能更倾向于基于数据和事实做出决策，而其他群体则可能更注重价值观和伦理判断。因此，根据受众的需求，调整信息的编码方式至关重要。

3、实践中的应用

在实际生活中，事实与价值的信道编码可以应用到多个领域，帮助更好地传递信息，确保信息在复杂环境中不丢失、不扭曲。

a. 新闻报道

新闻报道通常需要同时传递事实信息和背后的价值判断。为了避免假新闻的传播，新闻机构需要有效地编码事实信息，通过多源验证、信息来源清晰等方式，确保其客观性。同时，对于价值观念的讨论（如新闻评论、政治立场），记者需要谨慎表达，以避免误导或冲突。

b. 公共政策讨论

在政策制定和公共讨论中，政策制定者需要依赖事实数据（如经济指标、环境数据等）做出决策，同时也需要考虑社会价值观（如公平、正义、平等）。在此过程中，决策者需要清晰地传达相关事实信息，并合理表达政策背后的价值观念，以便公众理解和接受。

c. 伦理和道德决策

在医疗伦理、教育伦理等领域，决策者经常需要结合科学事实与伦理判断。例如，医生在提供治疗方案时，除了要基于患者的健康状况和医学事实做出决策，还要考虑患者的意愿和社会的道德标准。在这种情境下，事实与价值的信道编码尤为重要，确保两者在决策中得到平衡和有效传达。

事实与价值的信道编码概念结合了信息理论中的信道编码思想，通过为事实信息和价值信息的传递增加冗余、错误检测和纠正机制，确保其在传输过程中能够减少误解和干扰，增强其可靠性和有效性。通过适应性编码和综合编码，事实和价值可以更加清晰和高效地传递，帮助在社会、公共政策、伦理决策等领域做出更加合理和精准的判断。

四、事实与价值的贝叶斯推断

事实与价值的贝叶斯推断是一个将贝叶斯推断应用于事实和价值之间关系的概念。贝叶斯推断本质上是一种概率论的方法，用于根据已有数据和背景知识更新对某一事件的信念。通过贝叶斯推断，能够根据新证据调整对事件发生概率的评估，这种方法在很多实际问题中具有广泛的应用，尤其是在处理不确定性、决策和推理时。

在事实与价值的贝叶斯推断中，我们可以将贝叶斯推断的概念扩展到如何在含有不确定性的情境下结合事实信息和价值判断。贝叶斯推断能够帮助我们根据已知的事实和我们的价值观念来推理，并且能够通过更新这些信念来逐步改善决策。

1、贝叶斯推断的基本思想

贝叶斯推断依赖于贝叶斯定理，它描述了如何通过已有的证据（即数据）更新对某个假设的信念。

2、事实与价值的贝叶斯推断的类比

在事实与价值的决策过程中，我们可以将贝叶斯推断类比地应用于事实信息和价值判断之间的关系。具体而言，事实信息和价值信息在推理过程中起到了不同的角色，且两者相互作用，共同影响决策过程。

a. 事实的贝叶斯推断

事实信息通常是数据驱动的、客观的，可以通过观察、测量和验证来获得。例如，气候变化的事实是基于大量的科学数据和实地观察，政治事件的事实是基于新闻报道和历史数据。在贝叶斯推断中，事实信息的更新过程通常是通过先验概率和证据来更新信念。例如，假设我们对气候变化的理解有一个先验信念（基于过往研究的结果），然后通过新的实验数据（如温度变化的统计数据）来更新我们的信念。

b. 价值的贝叶斯推断

价值信息通常是基于伦理、文化、信仰等主观标准的判断，具有更高的不确定性和多样性。对于价值判断，我们的信念也可以通过贝叶斯推断进行更新，只不过这些判断常常涉及更多的主观评估。如假设我们在决策时考虑到环境保护的价值观念。如果我们得到新的证据（如某项政策对环境的影响），我们可以基于这一证据更新我们的价值信念。通过贝叶斯推断，我们可以根据不同的价值观念（先验信念）和新的信息（证据），更新我们的道德立场或行为。

c. 事实与价值共同作用

在复杂的决策问题中，事实信息和价值信息是相互交织的。例如，在公共政策的制定过程中，我们需要根据事实信息（如经济数据、社会研究等）来评估政策效果，同时也需要根据价值观念（如公平、公正、平等）来指导决策。贝叶斯推断可以帮助我们在这两者之间找到平衡。

3. 实践中的应用

在实际生活中，事实与价值的贝叶斯推断可以帮助我们进行更理性和科学的决策，尤其在面对复杂和不确定的情境时。以下是一些可能的应用场景：

a. 公共卫生决策

在公共卫生领域，政府和卫生组织通常需要根据科学数据（如疾病传播模型、疫苗效果等）做出决策，同时也需要考虑到社会价值观（如保护公共安全、尊重个人自由等）。通过贝叶斯推断，可以在获得新的公共卫生数据（如疫苗接种率、病例数等）后，调整政策和决策。

b. 环境保护政策

在制定环保政策时，政府需要同时考虑环保的科学数据（如污染水平、气候变化趋势等）和社会价值（如对未来世代的责任、环境正义等）。贝叶斯推断可以帮助评估不同政策的影响，并根据新的研究成果和社会反馈调整政策方向。

c. 法律判决

在法律领域，法官在做出判决时通常需要结合事实证据（如证人证词、物证等）和价值判断（如正义、公平等伦理标准）。贝叶斯推断可以用于帮助法官权衡证据与伦理价值，逐步修正和更新对案件的理解。

事实与价值的贝叶斯推断提供了一种有效的框架，用于在不确定性和复杂性的环境中更新我们对事实信息和价值判断的信念。通过贝叶斯推断，我们能够根据新的证据动态调整对某一假设的信念，并在决策过程中实现更加理性和综合的评估。这种方法不仅适用于科学研究和政策制定，也可以广泛应用于日常决策、法律判决、伦理问题等多种场合。

五、事实侧重贝叶斯推断，价值偏向非贝叶斯推断的锚定论

在讨论贝叶斯推断和非贝叶斯推断时，确实存在一些关于“事实”与“价值”的不同偏向，而这些偏向也与认知心理学中的锚定效应（Anchoring Effect）有一定的联系。

1、贝叶斯推断与事实

贝叶斯推断依赖于从先验到后验的更新，它通过结合已有的先验信念（也就是我们对某一事件的初步判断或知识）和新的数据（观察结果或实验数据）来计算一个后验概率。这种推理方式非常注重事实——即实际观测到的数据，通过这些数据不断更新对现实的认知。

贝叶斯的“事实”侧重：贝叶斯推断认为我们在处理不确定性时应该始终对数据持开放态度，并且通过不断更新和学习来接近事实。这意味着，如果我们有一个好的先验分布和足够多的数据，我们就能不断提高对某个事件的理解，逐渐接近事实。例如，如果我们想估计一个新药的效果，贝叶斯推断会结合早期的临床试验数据和我们对类似药物的先验知识，逐步更新对该药物效果的认知。随着更多实验数据的到来，我们的后验概率会反映更加精确的药物效果估计。

2、非贝叶斯推断与价值

相比之下，非贝叶斯推断（经典统计推断）不涉及先验知识，它依赖于样本数据并通过假设检验、点估计等方法来推断参数的值。虽然它不涉及先验的“信念”，但它在假设检验的过程中常常需要设定一些标准和假设，这些标准和假设往往蕴含了某些价值偏向。

非贝叶斯的“价值”偏向：非贝叶斯推断在进行假设检验时，通常会设定一个显著性水平（比如0.05），这本身是一种价值判断。选择显著性水平反映了研究者对假阳性（Type I 错误）和假阴性（Type II 错误）的容忍度，因此，这种标准的设定实际上反映了一个隐含的价值观。如在一个临床试验中，如果药物的效果并不显著，但研究者仍然可能会通过降低显著性水平或扩大样本量来“达到”统计显著性，这其实也反映了某种价值判断，即“我们更倾向于发现药物有效的结论”。

3、锚定效应与推断偏向

锚定效应是指人们在做决策时，过分依赖初始信息（“锚”）来做判断，即使这些信息不完全可靠或无关。在贝叶斯推断中，先验知识可能成为一个“锚”，因为先验的选择会影响最终的推断结果。如果先验偏向某一方向，那么后验结果也可能受到影响，尽管新数据可以提供更新的信息。

在非贝叶斯推断中，这种“锚定效应”可能表现为对显著性水平、假设设置和数据解读方式的固定依赖。研究人员可能会过度依赖某个标准的假设检验方法，而不考虑其他可能的模型或解释。如果一个实验总是使用p值小于0.05作为拒绝零假设的标准，即使有其他证据表明这一标准过于严格或不合适，研究者也可能继续依赖这个标准，导致锚定效应。通过调整显著性水平、选择不同的检验方法，可能能得到不同的结论，但这些调整反映了研究者的价值判断。

贝叶斯推断强调基于数据逐步更新对事实的认知，它更侧重事实的层面，但也会受到初始先验知识的影响，可能会表现出某种“锚定效应”。非贝叶斯推断则侧重于根据当前数据做出结论，并通过假设检验等方法设置统计标准，这些标准的设定反映了某种价值偏向，并且这种标准的固守可能带来锚定效应。因此，贝叶斯推断侧重于在数据中找到事实，而非贝叶斯推断更注重在数据背后设定价值导向的标准和假设，二者之间的不同也映射出两种不同的认知模式——事实与价值之间的平衡。

苇草智酷简介——

苇草智酷（全称：北京苇草智酷科技文化有限公司）是一家思想者社群组织。通过各种形式的沙龙、对话、培训、丛书编撰、论坛合作、专题咨询、音视频内容生产、国内外学术交流活动，以及每年一度的苇草思想者大会（原名互联网思想者大会），苇草智酷致力于广泛联系和连接科技前沿、应用实践、艺术人文等领域的学术团体和个人，促成更多有意愿、有能力、有造诣的同道成为智酷社区的成员，共同交流思想，启迪智慧，重塑认知。

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