□周兵

　　当下人工智能迅猛发展，其成果正在深刻改变当今社会的方方面面，冲击传统价值观，创造新的观念。高度发达的人工智能代表着新近产业革命的时代脉搏，是人类迈入新纪元的标志。人工智能正在改变人们的生活，并引发人们对如此改变的反思。特别是2025年初国产版生成式人工智能DeepSeek发布之后，几乎引发全社会对人工智能海啸般的关注。对人工智能讨论的热情一方面标志着社会整体对时代变迁的感知，另一方面将人们从对人工智能技术问题的求解推进到与之相关的哲学问题思考。人工智能的本质问题、意义问题、价值与伦理问题等显然无法在科学技术框架内得到回答。人工智能是现代科学技术的成果，也是哲学现象。本文概要介绍人工智能及其相关的哲学问题。

　　人工智能定义及其发展

　　“人工智能”（Artificial Intelligence）这一概念最早在1956年的达特茅斯会议上被正式提出，用在研究机器模仿人类智能或认知的科学领域，人类智能被模仿为基于规则的符号表征计算型式，如果这些计算模型能在机器上成功运行，则该机器具有人工智能，这是经典人工智能（classical AI）的设想，标志着人工智能作为一门科学学科的诞生。

　　事实上，人工智能哲学先于人工智能学科诞生。在达特茅斯会议之前，英国数学家图灵已开始思考“机器是否能够思考”。他提出通用图灵机模型，为现代计算机奠基，并通过对“可计算性”“智能”等概念的分析，为人工智能及其哲学奠定理论基础。

　　而从历史上看，人工智能的发展大致经历了几个阶段：20世纪中期诞生并在60年代迎来第一次高潮，随后经历两次“寒冬”。进入21世纪后，随着互联网数据和算力提升，机器学习特别是深度学习取得突破。近年来，以ChatGPT和DeepSeek为代表的生成式人工智能迅速普及。

　　人工智能哲学

　　如果说人工智能是对人类智能的模仿，那么，人工智能哲学的范围也如人类哲学的范围一样广。人工智能哲学涉及传统的从形而上学、认识论到价值论的所有哲学研究领域，不仅要解释人工智能是什么、如何是，还要讨论其应该如何。

　　人类对人工智能的哲学思考并非始于今日。早在古典哲学中，柏拉图、亚里士多德等人已讨论“模仿”“理性”等问题；近代以来，笛卡尔的身心二元论以及拉美特利“人是机器”的观点等，也为后来关于智能与机器的讨论提供了思想背景。

　　当前研究者设计人工智能的方法有两种：一是“符号主义”自上而下的方法（心灵层面）；二是“联结主义”自下而上的方法（身体层面）。

　　第一种方法自上而下地从传统逻辑推理出发，试图用纯粹的符号来表征和处理所有知识，这也是经典人工智能的主要方法。这源于人类试图将“理性彻底公式化”的漫长历史：从亚里士多德的形式逻辑，经欧氏几何的建立，再到代数学与几何学的结合，到笛卡尔提出以数学为中心的“普遍知识”，再到莱布尼茨构想“普遍符号语言”与“理性演算”，人们一直希望用符号系统和逻辑演算把所有推理过程彻底形式化。现代数学家希尔伯特进一步提出“判定问题”：所有的数学推理能否被形式化？或者，是否存在一种机械过程，能判定一阶逻辑中的任意命题是否可证？对此，哥德尔用不完备性定理给出了无法证明的否定回答。随后，图灵与他的老师丘奇分别独立证明此题无解——图灵的证明过程即“通用图灵机”理论模型的提出。

　　第二种方法联结主义（类神经元计算）的诞生基于脑神经科学的发展，自下而上模仿人脑神经网络的工作模式（学习与记忆的原理），将大脑比作计算机、神经元比作处理器，把人脑神经网络算法程序化，通过模仿人类智能生物物质层次的组织方式来设计人工神经网络、发展人工智能，这也是当下人工智能的主要方法。这是将人类智能物质化、过程化、行动化、具体化与操作化。随着研究发展，学界逐渐尝试将符号主义与联结主义结合，以弥补单一方法的局限。

　　人工智能以模仿人类认知能力为目标，因此与认知科学的发展密切相关。现今，关于智能的讨论往往转化为智能与意识、身体及环境之间关系的问题，因此人工智能哲学与心灵哲学、意识哲学等领域密切相关。一方面，对智能与相关概念的混淆将直接导致对一些问题不加反思，如人工智能是否有意识、有情感、是否可以自我进化——造成混淆的部分根源，在于“意识”是在近代才开始作为重要哲学概念，任何对这些问题的回答首先需要厘清概念；另一方面，对智能与身体紧密关系的认同使人们开始关注具身理性，直接引发具身智能机器人的研究热潮。

　　阐释至此，符号主义和联结主义都承认：机器可以模仿人类智能。但问题在于，这种模仿能否精确且全面？是否存在第三条路径？

　　当下产业界追逐的通用人工智能（AGI），正是对前一问题的肯定回答。如果智能仅仅是计算，那么现在AI早已远超人类。但事实上，智能不仅包含计算，更包括创新思维、因果推理与深层理解；更重要的是，人类是时间性的、身体性的、在世界中的存在，这决定了人类智能不是抽象的，它由很多复杂因素共同决定，如身体、性情、环境等。因此，虽然当前人工智能成功模仿了人类智能的某些方面，但它还没有达到人类智能水平。要实现通用人工智能（AGI）乃至超越人类智能的超级人工智能（ASI），人类需要掌握全方位模仿生命智能的科学和技术——而这能否实现，仍是未知数。

　　关于第二个问题，首先需要明确的是，当下设计人工智能的方法是符号和联结两种方法的混合，理论上不排除有更优范式，但它必须能克服现有框架的根本缺陷。

　　符号主义的局限在于形式化边界：并非所有现实情境都能被符号系统完全表达。塞尔著名的“中文房间”实验与德雷弗斯的批判，都指向这一困境。联结主义则受困于生物复杂性：真实神经网络极其精密，难以完全模拟；且在实际应用中暴露出算法黑箱、算法缺陷与数据依赖等固有缺陷。两种方法结合后，其界限依然不明确，这为人工智能未来的发展留下不确定性。脑机接口技术（BCI）等的发展，也使人类与人工智能的边界逐渐模糊。

　　AI正掀起新的产业革命，新旧行业迭代；算法重塑着信息传播、社会财富与社会观念。然而，隐私泄露、技术垄断、知识幻觉（AI生成虚假却看似合理的内容）及算法黑箱的不可控性，引发普遍担忧。热点问题还包括算法偏见、军事伦理、价值对齐（如何令AI符合人类价值观）及责任归属。而人类最大的恐惧，则是人工智能对人类的超越。

　　尽管如此，人类研发AI的初衷仍是让它服务人类、克服自身局限、实现自身自由。人类行为的目的与后果之间有两种情况：1.好的目的带来坏的后果；2.好的目的带来好的后果。在行为中遵循第二种情况是标准态。因此，人类制造超越自己的人工智能从目的上来看可能没有必要，因为它不一定会带来人类的自由。由此，从人类中心主义的视角来看，超级人工智能（ASI）是一个伪概念；相反，从非人类中心的角度看，这或许是“新物种”借助人类“创生”的机会。或者如海德格尔所言，人类的命运为技术的集置（Ge-stell）所促逼而走向危险。无论如何，AI发展必须以规避恶果为伦理底线，走控制性发展之路。

　　人工智能的威胁及其防治

　　人工智能的最大威胁基于一个假设：它将于某一时刻进化出自我意识。一旦AI拥有意识，将可能不再服务人类，甚至反噬其主。因此，“AI是否会有意识”成为全社会讨论的热点。

　　当然，我们需要厘清“意识”的边界。根据概念分析智能并不等于意识，人工智能也未必天然包含意识。然而，AI的本质是对人类智能的模仿，而人类恰恰是一种有意识的智能体。因此，只要AI试图全方位复刻人类，它终究绕不开“意识”这道终极关卡。

　　而一旦AGI（通用人工智能）或ASI（超级人工智能）获得意识，人类“技术服务于人”的初衷便可能落空。如此说来，一个最简单的防范也许就是不去发展它，然而现实是，人类似乎已在不知不觉中被技术裹挟。

　　人工智能未来是否会拥有意识？答案是开放的。合理的回答似乎是保留其获得意识的可能性。在技术层面，联结主义与符号主义融合的界限尚未触及，且AI已展现出自主学习甚至欺骗能力，因此，无法排除其获得意识的可能。在哲学层面，人工智能拥有意识的可能性没有被排除，胡塞尔现象学指出，主体通过“同感”构建有意识的他者；因此，若人在交互中将AI同感为有意识的存在，即便是在受“欺骗”的情况下，该AI也应被视为具有意识。

　　从哲学视角看，一些学者认为，机器意识在理论上并非不可能；也有学者从现象学或身体哲学角度指出，人类尚未完全理解自身意识，因此复制意识并不现实。

　　人工智能本质上是一种以数学与算法为机制的智能模仿，是对人类智能客观化的成果。人们担心的威胁——人工智能可能获得意识——在近代以来主客二分的哲学框架下，意味着客观可能反向回到主观，黑格尔的辩证法似乎早已预示了这一可能性。

　　面对狂飙突进的人工智能，辛顿与本吉奥等先驱纷纷敲响警钟。辛顿曾呼吁建立一个由多个国家参与的国际人工智能安全研究网络，专注于研究如何训练人工智能向善；本吉奥则预言AI的规划能力将在5年内达到人类水平，倡议构建一种只有智能、没有自我与目标的“科学家AI”。综合两位学者观点，如何控制性发展和引导人工智能向善，将决定它成为文明的加速器还是威胁。这为人工智能伦理指明了努力方向。

　　AI是一面反映人类欲望与恐惧的镜子吗？其走向，也许并不取决于算法，而取决于人类能否在镜中认清自己，并继续选择向善。

　　（作者系深圳技术大学科学技术哲学研究中心负责人/德国工业文明研究中心研究员）