新的科学理解和工程技术总是让人印象深刻，也让人感到恐惧。毫无疑问，它们将继续带来这种感觉。OpenAI最近宣布，它预计十年将出现“超级智能” ——超越人类能力的人工智能。因此，它正在组建一支新团队，并投入 20% 的计算资源来确保此类人工智能系统的行为与人类价值观保持一致。
他们似乎不希望流氓超级智能 AI 像詹姆斯·卡梅隆 1984 年的科幻惊悚片《终结者》中那样对人类发动战争（不祥的是，阿诺德·施瓦辛格的终结者被送回了 2029 年）。OpenAI 正在呼吁顶尖的机器学习研究人员和工程师来帮助他们解决这个问题。
但哲学家们能做出什么贡献吗？更广泛地说，在目前正在兴起的新技术发达时代，我们可以对这门古老的学科抱有怎样的期望呢？
要回答这个问题，首先要强调的是，哲学自人工智能诞生以来就一直发挥着重要作用。人工智能的首批成功案例之一是 1956 年由艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙创建的计算机程序，被称为逻辑理论家。它的工作是使用《数学原理》中的命题来证明定理，《数学原理》是哲学家阿尔弗雷德·诺思·怀特黑德和伯特兰·罗素于 1910 年撰写的三卷本著作，旨在在一个逻辑基础上重建所有数学。
事实上，人工智能早期对逻辑的关注很大程度上归功于数学家和哲学家所进行的基础性争论。
一个重要的进步是德国哲学家戈特洛布·弗雷格在 19 世纪末对现代逻辑的发展。弗雷格将可量化变量（而不是人之类的对象）的使用引入逻辑中。他的方法不仅可以说“乔·拜登是总统”，还可以系统地表达这样的一般思想：“存在一个 X，使得 X 是总统”，其中“存在”是一个量词，“X”是一个变量。
20 世纪 30 年代的其他重要贡献者包括奥地利出生的逻辑学家库尔特·哥德尔 (Kurt Gödel)，他的完备性和不完备性定理是关于人们可以证明的极限，以及波兰逻辑学家阿尔弗雷德·塔斯基 (Alfred Tarski) 的“真理不可定义性的证明”。后者表明，任何标准形式系统中的“真理”都无法在该特定系统内定义，因此，例如，算术真理无法在算术系统中定义。
最后，英国先驱阿兰·图灵于 1936 年提出的计算机抽象概念借鉴了这种发展，并对早期人工智能产生了巨大影响。
然而，有人可能会说，即使这种传统的符号人工智能得益于高级哲学和逻辑，基于深度学习的“第二波”人工智能则更多地源于处理海量数据的具体工程壮举。
不过，哲学在这里也发挥了作用。以大型语言模型为例，比如支持 ChatGPT 的模型，它可以生成对话文本。它们是庞大的模型，拥有数十亿甚至数万亿个参数，在庞大的数据集（通常包括互联网的大部分数据）上进行训练。但它们的核心是跟踪并利用语言使用的统计模式。奥地利哲学家路德维希·维特根斯坦在 20 世纪中叶表达了与此非常相似的想法：“一个词的意义，”他说，“在于它在语言中的用法。”
但当代哲学，而不仅仅是其历史，与人工智能及其发展息息相关。法学硕士真的能理解它处理的语言吗？它能实现意识吗？这些都是深刻的哲学问题。
迄今为止，科学还无法完全解释人类大脑细胞如何产生意识。一些哲学家甚至认为，这是一个“难题”，可能超出了科学的范畴，可能需要哲学的帮助。
同样，我们可以问一个生成图像的人工智能是否真的具有创造力。英国认知科学家和人工智能哲学家玛格丽特·博登认为，尽管人工智能能够产生新的想法，但它很难像有创造力的人那样评估这些想法。
她还预测，只有混合（神经符号）架构（既使用逻辑技术又从数据中进行深度学习的架构）才能实现通用人工智能。
人文价值观
回到 OpenAI 的公告，当我们问到哲学在人工智能时代的作用时，ChatGPT 向我们建议（除其他外）它“有助于确保人工智能的开发和使用与人类价值观保持一致”。
本着这种精神，我们或许可以提出，如果人工智能对齐是 OpenAI 认为的严重问题，那么它不仅仅是一个需要工程师或科技公司解决的技术问题，也是一个社会问题。这需要哲学家、社会科学家、律师、政策制定者、公民用户和其他人的参与。
事实上，许多人都对科技公司日益增长的权力和影响力及其对民主的影响感到担忧。一些人认为，我们需要一种全新的思维方式来看待人工智能——考虑到支撑该行业的底层系统。例如，英国律师兼作家杰米·萨斯坎德 (Jamie Susskind) 认为，现在是时候建立一个“数字共和国”了——一个最终拒绝赋予科技公司如此大影响力的政治和经济体系的共和国。
最后，让我们简单问一问，人工智能将如何影响哲学？哲学中的形式逻辑实际上可以追溯到古代亚里士多德的作品。17 世纪，德国哲学家戈特弗里德·莱布尼茨提出，我们有一天可能会拥有一台“推理演算机”——一种计算机器，可以帮助我们以类似神谕的方式得出哲学和科学问题的答案。
也许我们现在开始意识到这一愿景，一些作者提倡一种“计算哲学”，即对假设进行编码并从中得出结果。这最终允许对结果进行事实和/或价值导向的评估。
例如，PolyGraphs 项目模拟了社交媒体上信息共享的影响。然后，这可以用来计算解决我们应该如何形成自己的观点的问题。
当然，人工智能的进步为哲学家们提供了大量的思考；它甚至可能已经开始提供一些答案。
以上内容翻译于安东尼·格雷林，安东尼·格雷林 (Anthony Grayling )，伦敦东北大学哲学教授；布莱恩·鲍尔 (Brian Ball) ，伦敦东北大学哲学人工智能与信息伦理副教授。
