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在歷史哲學的視域下重審人工智能“生成式理性”,我們看到的不是一個簡單的技術替代過程,而是一場關于人類主體性重塑的深刻變革。
原文 :《AI是人類理性躍遷的嶄新階梯》
作者 |華東師范大學哲學系副教授 陸凱華
圖片 |網絡
[前文詳見2026年3月24日二條推送]
逆向強化學習,擺脫“信息繭房”
要深刻理解“意向性缺失”帶來的認知局限,不妨繞道至理論性極強的歷史研究領域。歷史書寫與AI生成在某種程度上具有同構性:基于海量數據(史料)進行模式識別與敘事構建。
在歷史學界,長期存在著一種“尋找規律”的沖動。受近代科學革命影響,史學家們熱衷于像物理學家一樣概括歷史大勢,往往用抽象的理論模型去裁剪鮮活的歷史事實。正如歷史學者孫立天在《康熙的紅票》中所指出的那樣,主流觀點常以“文明沖突論”來解釋清初中西交流的失敗,這本質上是一種后人強加的“算法擬合”。與之相對,《康熙的紅票》之所以能推翻舊說,在于作者回到了歷史場景,去探尋歷史中具體的人的“意圖”,而非僅僅依賴宏大的理論模型。例如,當時的沖突并非抽象的文明對立,而是具體的利益博弈;傳教士的焦慮并非中國文化排斥自然科學,反而是驚嘆于中國人“學得太快”,自己的知識儲備無以應對。
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這一歷史學的案例對我們理解AI具有極大的啟示意義。AI的大模型在處理數據時,極易陷入一種“統計學的平庸”,即基于概率最大化原則輸出最符合主流語料庫的觀點,這與歷史學家用“文明沖突論”硬套歷史事實何其相似。如果我們喪失了對具體“意圖”的捕捉能力,喪失了回到復雜情境中進行反思的能力,那么AI的生成式理性很可能將我們禁錮在一種刻板印象的“信息繭房”之中。
這也提示了人工智能在未來應用中的一種發展方向:逆向強化學習(inverse reinforcement learning)。就像自動駕駛系統嘗試識別人類駕駛員決策背后的意圖,而不是簡單復制其動作一樣,我們在利用AI進行社科人文類的科研工作時,也應利用其強大的模擬能力來錨定我們因時代局限而產生的錯誤“信念”歸因,從而回到一個更加復雜、真實的模擬情境中去。
以更高階的“思維肌肉”配合AI裝置
人類心智的局限性,既是枷鎖,又是財富。枷鎖在于,我們總是伴隨著偏見而不自知,我們的認知總是受到生物學基礎和社會文化預設的限制;財富在于,正是這種“狹隘假設”和確定性的引導,促發了探索欲行動,構建了人類主體性的基石。對信息泛化能力更強的AI大模型恰恰可以成為一面鏡子。因為它不具備人類的生物學偏見(雖然它繼承了數據中的偏見),它的“思維產品”可以提示我們反思那些不自知的預設,幫助我們更好地檢驗數據。
然而,當前的問題出在應用上。人們往往陷入了一種技術應用的“幻覺”:期待大語言模型直接為我們“解決問題”,而不是“幫助”我們解決問題并完善自身。也因如此,當下的主流敘事往往聚焦于“取代崗位”,而非“創造崗位”或“增強能力”。
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這讓人聯想到盧梭關于“高貴的野蠻人”的隱喻。野蠻人擁有強健的體魄與自足的心靈,而現代人則身體孱弱并時常處于焦慮之中。如果以“適者自然”的獵人為標準,現代人顯然是不完善的;但如果以文明的創造力為標準,現代人則實現了新的超越。這里存在一個類比論證:火器的發明讓適應弓箭的身體技巧退出了歷史舞臺,但這并不意味著人類身體能力的徹底廢棄,而是轉向了新的領域(如體育競技、精密操作)。同理,當我們不再直接依賴大腦進行機械性的“閱讀、寫作”和記憶,是否背離了文教傳統對人類自主理性的期待?未必。當代中國人不再需要高強度的書法訓練,以便生成科舉制度下書寫標準“宋體字”的肌肉記憶,但我們需要的是一種更高階的、能夠與外部智能裝置進行復雜配合的“思維肌肉”。
以人際協同與反思性學習為核心
在歷史哲學的視域下重審AI的“生成式理性”,我們看到的不是一個簡單的技術替代過程,而是一場關于人類主體性重塑的深刻變革。
如果我們將AI視為一種競爭者,甚至盲目地將認知的主權讓渡給算法,那么我們就會陷入盧梭所警示的“作繭自縛”——技術越進步,人的身心越萎縮。我們將失去反思歷史、理解意圖、共情他者的能力,最終淪為算法系統的附庸。反之,如果我們能清醒地認識到AI“生成式理性”的功能性本質與意向性缺失,我們就能將其轉化為“沖破迷霧”的利器。AI應當成為人類自我完善過程中的輔助者,其強大的知識檢索與生成能力可以將被我們忽視的歷史細節與邏輯漏洞呈現出來,迫使我們進行更深層的反思性學習。
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未來的能力養成不再是單一知識的灌輸,而是以人際協同與反思性學習為核心。我們需要培養的是一種能夠駕馭“生成式理性”、能夠識別并超越算法偏見、能夠深入理解復雜人類意圖的“批判性理性”。只有這樣,我們才能在技術加速的時代,守住人類理性的尊嚴,實現自然天性與技術文明在更高維度上的和解。
AI不是歷史的終結,而是人類理性在歷史中自我揚棄與躍遷的嶄新階梯。
文章為社會科學報“思想工坊”融媒體原創出品,原載于社會科學報第1993期第6版,未經允許禁止轉載,文中內容僅代表作者觀點,不代表本報立場。
本期責編:程鑫云
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