【摘要】邁入智能時(shí)代，智能系統(tǒng)不僅可以作為人文學(xué)科的研究工具，而且可以在一定意義上開展自主的研究活動(dòng)。雖然智能系統(tǒng)在人文研究方面存在一定的局限性，但也表現(xiàn)出相較于人類研究者的獨(dú)特優(yōu)勢。鑒于此，智能系統(tǒng)在人文學(xué)科研究領(lǐng)域超越人類的“研究奇點(diǎn)”可能會(huì)到來。在此前提下，判定“研究奇點(diǎn)”的標(biāo)準(zhǔn)、智能系統(tǒng)研究主體地位的確認(rèn)、其研究成果的知識產(chǎn)權(quán)歸屬、人機(jī)協(xié)作下研究能力的分化以及智能時(shí)代 “合格研究者”的判斷等問題，成為人文學(xué)科“研究奇點(diǎn)”的重要引申問題。
【關(guān)鍵詞】人文學(xué)科 智能系統(tǒng) “研究奇點(diǎn)” 研究主體 “合格研究者”
【中圖分類號】G642.3/TP18 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A
【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2024.02.004
【作者簡介】孫偉平，上海大學(xué)智能哲學(xué)與文化研究院院長，馬克思主義學(xué)院教授、博導(dǎo)。研究方向?yàn)閮r(jià)值哲學(xué)、智能哲學(xué)、馬克思主義中國化。主要著作有《大變革時(shí)代的哲學(xué)》《信息時(shí)代的社會(huì)歷史觀》《價(jià)值哲學(xué)方法論》《倫理學(xué)之后——現(xiàn)代西方元倫理學(xué)思想》《事實(shí)與價(jià)值：休謨問題及其解決嘗試》等。
隨著人工智能的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，智能系統(tǒng)不僅可以作為人文學(xué)科的研究工具，而且可以在一定意義上開展自主的研究活動(dòng)。那么在人文學(xué)科研究中，智能系統(tǒng)的研究是否存在一定的限度？它超越人類的“研究奇點(diǎn)”是否可能到來？突破“研究奇點(diǎn)”可能帶來什么結(jié)果？這些都是影響人文學(xué)科未來發(fā)展的重大問題。
人文學(xué)科的“研究奇點(diǎn)”是否可能到來
2020年12月，Google公司的AlphaFold根據(jù)氨基酸序列成功預(yù)測了生命基本分子——蛋白質(zhì)——的三維結(jié)構(gòu)，在基因測序方面展現(xiàn)出了杰出的才能，震動(dòng)了整個(gè)科技界。越來越多的人相信，今后人工智能在自然科學(xué)、工程技術(shù)研究方面可以大顯身手。消息傳到人文學(xué)科，學(xué)者們眾說紛紜，莫衷一是。有些學(xué)者堅(jiān)持認(rèn)為，在比自然科學(xué)、工程技術(shù)科學(xué)更有“人情味”、更加模糊、更難定量化、主要運(yùn)用形象思維的人文學(xué)科，特別是在人類引以為傲卻鮮有規(guī)律可循的文藝創(chuàng)作方面，智能系統(tǒng)不可能有什么大的作為。
但人工智能的發(fā)展正在書寫出人意料的答卷。例如，在文藝創(chuàng)作領(lǐng)域，各種智能系統(tǒng)已經(jīng)開始嶄露頭角。在詩歌創(chuàng)作方面，當(dāng)今的“機(jī)器人詩人”越來越令人刮目相看。眾所周知，微軟公司的“小冰”曾經(jīng)出版過第一本機(jī)器人詩集《陽光失了玻璃窗》。清華大學(xué)人工智能研究院孫茂松教授團(tuán)隊(duì)創(chuàng)制的“九歌”人工智能詩歌寫作系統(tǒng)更是令人印象深刻。2017年，中央電視臺(tái)財(cái)經(jīng)頻道《機(jī)智過人》節(jié)目曾經(jīng)舉辦過一場人機(jī)詩歌創(chuàng)作比賽。令人震驚的是，人類評委們根本就分辨不出哪些是青年詩人創(chuàng)作的詩，哪些是“九歌”創(chuàng)作的詩，而且多數(shù)情況下的結(jié)果都是“九歌”勝出。“九歌”的創(chuàng)作似乎一直在沖擊人類所特有的“詩才”，例如，它創(chuàng)作的《五絕》：“憶昔揚(yáng)州月，于今又一秋。故人何處是，落葉滿汀洲。”不僅寫得十分工整，而且主題鮮明，前后呼應(yīng)的整體感非常強(qiáng)，甚至表現(xiàn)出了某種“意境”。現(xiàn)在，智能系統(tǒng)正在向各個(gè)藝術(shù)領(lǐng)域進(jìn)軍，廣泛應(yīng)用于繪畫、作曲、演奏（彈鋼琴等）、舞臺(tái)表演，等等。“我們必須承認(rèn)、接受并堅(jiān)信這樣一個(gè)事實(shí)：隨時(shí)隨地，機(jī)器都在不斷改善，可以勝任越來越多的工作。”[1]2023年，大型語言模型ChatGPT-3用來自互聯(lián)網(wǎng)和出版物的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，已經(jīng)可以在許多場景應(yīng)用，“包括生成論文摘要、翻譯、語法更正、問答、聊天機(jī)器人、撰寫電子郵件等等”[2]。ChatGPT-3生成的文本經(jīng)常令一般專業(yè)人士自嘆不如。后來的大型多模態(tài)模型GPT-4更是在文字輸入控制（避免“胡說”）、圖片理解和處理、問答和考試準(zhǔn)確性等方面實(shí)現(xiàn)了跨越式提升，能夠理解更加復(fù)雜的指令，生成更多風(fēng)格的創(chuàng)意性文本，表現(xiàn)得更有邏輯性、更具創(chuàng)造活力。
在人文學(xué)科研究方面，智能系統(tǒng)因?yàn)榕c人的結(jié)構(gòu)、性質(zhì)和工作機(jī)理不一樣，因此當(dāng)在智能、自主性等方面獲得突破后，相比人類往往呈現(xiàn)出一定的優(yōu)勢。除了智能系統(tǒng)可以用比人類更長的時(shí)間、更恒定的狀態(tài)、更“勞模”的精神開展研究、創(chuàng)作活動(dòng)之外，它還具有以下6個(gè)方面的特點(diǎn)或優(yōu)勢。
第一，以機(jī)器視覺、聽覺等傳感器（包括紅外傳感器、光學(xué)傳感器、壓力傳感器等）、指紋和面容識別，以及淺層的自然語言處理等為基礎(chǔ)，結(jié)合無所不在的互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)，智能系統(tǒng)具有非同尋常的“感知能力”或大數(shù)據(jù)采集能力。自然、社會(huì)和人的信息越來越多地被記錄、存儲(chǔ)和分析，人類邁入了一個(gè)“一切有跡可循”且數(shù)據(jù)越來越有價(jià)值的大數(shù)據(jù)時(shí)代。“在這個(gè)世界上，數(shù)據(jù)之所以有價(jià)值，往往是因?yàn)榭梢酝ㄟ^組合來自各種來源的數(shù)據(jù)獲取有用的洞察。”[3]相比人類基于五官的有限的感知能力，智能系統(tǒng)依托大數(shù)據(jù)技術(shù)和強(qiáng)大的聯(lián)網(wǎng)功能，對對象的感知不僅可以從更多視角、更多維度進(jìn)行，從而更加全面，而且可以“深入”到對象內(nèi)部，發(fā)現(xiàn)更多聯(lián)系，捕捉更多細(xì)節(jié)，監(jiān)控更多變化，從而可能更加接近事情的真相和事物的本質(zhì)。
第二，依靠各種各樣的存儲(chǔ)芯片，特別是與線上資源即時(shí)互聯(lián)，智能系統(tǒng)的存儲(chǔ)或記憶能力令人類望塵莫及。在研究活動(dòng)中，智能系統(tǒng)可以存儲(chǔ)、搜索、調(diào)取幾乎無限多的數(shù)據(jù)和信息，并且可以不斷地實(shí)時(shí)更新。這為智能系統(tǒng)從事人文學(xué)科的某些研究活動(dòng)，例如，資料挖掘、數(shù)據(jù)比對、史實(shí)考據(jù)、線索梳理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、概率分析等，奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在人文學(xué)科中的一些實(shí)證調(diào)查研究、對比分析研究、史實(shí)考據(jù)研究中，智能系統(tǒng)正表現(xiàn)出相較人類而言越來越大的優(yōu)勢。
第三，依靠新設(shè)計(jì)的或不斷改進(jìn)的算法，利用云服務(wù)器強(qiáng)大的計(jì)算能力和運(yùn)算速度，智能系統(tǒng)的加工、運(yùn)算能力（例如，相關(guān)性分析、因果溯源、歸納總結(jié)能力）往往令人類自愧不如。特別是，基于深度學(xué)習(xí)算法等的智能系統(tǒng)擁有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，特別擅長即時(shí)評價(jià)和決策，并根據(jù)行動(dòng)過程中的反饋及時(shí)進(jìn)行調(diào)整。一旦它們“涉足”某一領(lǐng)域（例如，弈棋、格律詩詞寫作、書法和繪畫創(chuàng)作），開始自主學(xué)習(xí)、自主升級，則普通人幾乎就不可能是它們的對手了。
第四，即使是在想象力、創(chuàng)造力等方面，智能系統(tǒng)雖然目前稍遜于人類，但并非像前人聲稱的那樣根本不可能取得突破。眾所周知，貝多芬生前沒能完成《第十交響曲》，只遺留下一些筆記和創(chuàng)作的片段，許多作曲家都曾嘗試“續(xù)作”，可惜都不太成功。近年來，一個(gè)由音樂歷史學(xué)家、音樂理論家、作曲家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家組成的團(tuán)隊(duì)，根據(jù)貝多芬的草稿，經(jīng)過兩年多的努力，用人工智能創(chuàng)作完成了《第十交響曲》。2021年10月9日，完整錄音一經(jīng)發(fā)布，就獲得了作曲家們的好評。據(jù)此我們不難發(fā)現(xiàn)，在想象力、創(chuàng)造力方面，今后的智能系統(tǒng)與人類相比，大概率將是各有千秋、爭奇斗艷。
第五，與人類相比，智能系統(tǒng)具有豐富的、多樣化的表達(dá)、溝通、傳播方式。智能系統(tǒng)的輸入、輸出技術(shù)和設(shè)備不僅豐富多樣，而且在不斷更新，可以通過多渠道、多媒介，綜合性地運(yùn)用文字、符號、圖片、音頻、視頻等方式進(jìn)行交流。它們的連接方式四通八達(dá)，溝通方式便捷多樣，表達(dá)方式靈活多元，并且可以根據(jù)交流對象的反饋情況，適時(shí)調(diào)整、變換表達(dá)、溝通和傳播方式，從而實(shí)現(xiàn)令相關(guān)各方滿意的交流效果。
第六，更為關(guān)鍵的是，智能系統(tǒng)在研究、創(chuàng)作能力的提升方面遵循著與人類不一樣的遺傳與進(jìn)化規(guī)律。智能系統(tǒng)遵循“摩爾定律”之類的規(guī)律，“正在以指數(shù)速度提高自己的性能”[4]；而人作為生物體遵循生物進(jìn)化規(guī)律，技能提升則要緩慢得多。任何人從出生時(shí)的懵懂無知，到牙牙學(xué)語，再逐步成長為有文化、有知識的研究主體，至少需要經(jīng)歷十多年甚至更長的時(shí)間，但智能系統(tǒng)的技能進(jìn)化，只需要設(shè)計(jì)出新的算法，或者基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的訓(xùn)練、升級，就能實(shí)現(xiàn)。任何人都不可能簡單地遺傳父輩或他人的知識、技能，但升級版的智能系統(tǒng)在“出生”時(shí)就可以自然地“繼承”前一代的知識和技能，呈現(xiàn)出明顯的功能迭代現(xiàn)象。不同的遺傳與進(jìn)化規(guī)律決定了智能系統(tǒng)相較于人類必將從差距不斷縮小到逐步反超。
當(dāng)前，雖然以ChatGPT為代表的新一代人工智能在通用、綜合能力方面還不如人類，但在一些學(xué)術(shù)基準(zhǔn)測試和專業(yè)研究方面已交出了相當(dāng)于人類水平的答卷。它們不僅能夠根據(jù)人類賦予的算法采集和加工數(shù)據(jù)，接受和傳播知識，采取具有一定自主性的行動(dòng)，而且隨著智能科技與量子物理學(xué)、納米科技、生物醫(yī)學(xué)等相結(jié)合，它們在想象力、創(chuàng)造力、道德感、社會(huì)性和情感的豐富度等人類引以為傲的領(lǐng)域也可能取得突破，甚至可能擁有自主意識，自主地升級、提升自己的算法。時(shí)至今日，越來越多的人不僅堅(jiān)信智能系統(tǒng)能夠通過“圖靈測試”，而且認(rèn)為其在人文學(xué)科研究領(lǐng)域超越人類的“研究奇點(diǎn)”越來越近了。這正如杰米·薩斯坎德指出的：“我們眼中的‘工作’實(shí)際上只是一系列經(jīng)濟(jì)上有用的任務(wù)。隨著時(shí)間的推移，機(jī)器完成這些任務(wù)的能力將逐漸與人類持平并最終超過人類。”[5]
影響和制約“研究奇點(diǎn)”的若干因素
雖然智能系統(tǒng)的研究能力不斷增強(qiáng)、研究成果日益豐碩，但也存在著不少影響和制約人文科學(xué)“研究奇點(diǎn)”到來的因素。
第一，人類目前尚未弄清楚大腦的結(jié)構(gòu)與“工作機(jī)制”。人工智能雖然已經(jīng)開始延伸甚至超越人腦，但畢竟是以對人腦的模擬為初衷和基礎(chǔ)的。無論如何，人腦的結(jié)構(gòu)、“工作原理和機(jī)制”尚未弄清，必然影響、制約智能系統(tǒng)的算法設(shè)計(jì)和應(yīng)用研究。控制論的先驅(qū)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的奠基人沃倫·麥卡洛克（Warren McCulloch）曾經(jīng)指出：“我們能不能設(shè)計(jì)出一臺(tái)機(jī)器，做腦所能做的一切？對于這樣一個(gè)理論問題的回答是：如果你能用一種清晰而有限的方法，說清楚腦能夠做什么……那么我們就能設(shè)計(jì)出一臺(tái)機(jī)器來實(shí)現(xiàn)之。”[6]由于尚未弄清楚大腦的結(jié)構(gòu)與“工作機(jī)制”，目前人工智能三大流派的算法都僅僅是從特定的方面模擬、延伸人腦。如符號主義的算法主要是從軟件方面理解人腦智能，擅長利用現(xiàn)有知識進(jìn)行較為復(fù)雜的邏輯運(yùn)算、推理、規(guī)劃、判斷等；聯(lián)結(jié)主義的算法主要是從硬件方面理解人腦智能，擅長模式識別、聚類、聯(lián)想等非結(jié)構(gòu)化問題；行為主義的算法主要是從身體角度理解人腦智能，擅長適應(yīng)性、學(xué)習(xí)、快速行為反應(yīng)等。顯然，三大流派的算法都未達(dá)到對人腦“工作機(jī)制”的全面、完整、清晰的把握，從而也呈現(xiàn)出綜合、通用能力的不足，與“像人一樣思考，像人一樣行動(dòng)”存在明顯的差距。
第二，人工智能的“形式化”和“可計(jì)算”追求是有限的。各種信息、數(shù)據(jù)只有通過形式化的方式表征出來，智能系統(tǒng)才能讀取和理解，進(jìn)而才能對其進(jìn)行“計(jì)算”。而當(dāng)面臨的任務(wù)無法形式化地表征時(shí)，智能系統(tǒng)往往就會(huì)束手無策。因此，人工智能在人文學(xué)科能否取得突破的關(guān)鍵，在很大程度上取決于相關(guān)研究內(nèi)容能否“形式化”和“可計(jì)算”。然而，人文學(xué)科的研究意圖、創(chuàng)作活動(dòng)、人文成果以及對這些成果的欣賞、交流、溝通和傳播，是否都能夠“形式化”為“可計(jì)算”的對象呢？目前無論如何樂觀，恐怕都不可能給出肯定的答案。
第三，智能系統(tǒng)是否擁有人文研究的目的和動(dòng)機(jī)。人文研究并不是無目的、無動(dòng)機(jī)的，而是一種“充滿人情味”“滲透價(jià)值”的目的性活動(dòng)。無論智能系統(tǒng)的人文研究能力多么強(qiáng)大，如果它沒有自己的目的和動(dòng)機(jī)，那么就提不出自己的問題，就不知道關(guān)注什么或以什么為研究對象，在研究過程中就可能迷失方向，也難免會(huì)缺乏自我調(diào)控的“激情”和能力。目前我們或許可以承認(rèn)智能系統(tǒng)具有比較明確的任務(wù)意識，會(huì)千方百計(jì)地完成研究任務(wù)；然而，這些任務(wù)往往是人交給它的，并非智能系統(tǒng)自己提出來的，或者說并不是出自其內(nèi)在的“需要”。它是否會(huì)在今后的進(jìn)化和研究活動(dòng)中逐漸產(chǎn)生目的和動(dòng)機(jī)，對此不少人明確表示質(zhì)疑；哪怕有人持樂觀的觀點(diǎn)，至少也需要通過進(jìn)一步的觀察才能確定。
第四，智能系統(tǒng)難以理解人所特有的“只可意會(huì)、難以言傳”的本能、知識、技能、品質(zhì)和習(xí)慣等。人文學(xué)科是一種立場鮮明的“人學(xué)”，往往與人的人性、人格和尊嚴(yán)，信念、信仰和理想，前意識、潛意識和顯意識，直覺、靈感和頓悟，情緒、情感和意志等密切聯(lián)系。然而，這一切都與人的結(jié)構(gòu)和本性相聯(lián)系，與人的歷史發(fā)展和現(xiàn)實(shí)境況相聯(lián)系，與人的文化屬性和文化傳統(tǒng)相聯(lián)系，它們既多元又復(fù)雜，既獨(dú)特又善變，千百年來人類自己也從未想明白、說清楚過。如果要將這一切提煉為具有規(guī)則性、可以執(zhí)行的算法和程序，交給智能系統(tǒng)進(jìn)行模擬或呈現(xiàn)，難度可想而知。
第五，算法系統(tǒng)在一定程度上是一個(gè)“黑箱”，有時(shí)具有不可解釋性。我們可以將算法視為對認(rèn)知、評價(jià)的一種“轉(zhuǎn)述”或者“重述”。在“轉(zhuǎn)述”或者“重述”過程中，算法運(yùn)用其“擅長”的“形式化”將認(rèn)知、評價(jià)的某些方面、某些機(jī)制揭示得既清晰又透徹；然而，對其不太“擅長”的比較模糊、難以計(jì)算的內(nèi)容，例如上述“只可意會(huì)、難以言傳”的人文研究內(nèi)容，則往往“心有余而力不足”，表現(xiàn)得比較牽強(qiáng)、粗陋和笨拙。不僅如此，它們甚至常常犯一些愚蠢、可笑的低級錯(cuò)誤，被人嘲笑為“人工智障”。
總之，智能系統(tǒng)在人文學(xué)科研究領(lǐng)域超越人類的“研究奇點(diǎn)”的到來還存在不少制約因素。智能系統(tǒng)的發(fā)展和突破有待于對人腦及其工作機(jī)制的破譯，有待于不同算法范式之間的融通，有待于創(chuàng)造像人一樣可以靈活應(yīng)對新情況、處理開放問題、能夠不時(shí)產(chǎn)生奇思妙想的“強(qiáng)人工智能”或“通用人工智能”。
判定“研究奇點(diǎn)”的標(biāo)準(zhǔn)
雖然智能系統(tǒng)在人文學(xué)科的研究方面還存在不少制約與缺陷，但它確實(shí)一直在向“研究奇點(diǎn)”逼近。如果智能系統(tǒng)的研究不斷突破各種限制，“研究奇點(diǎn)”可能到來，那么，我們應(yīng)該以什么為標(biāo)準(zhǔn)或標(biāo)志進(jìn)行判定呢？顯然，這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)不應(yīng)該在學(xué)術(shù)交流、傳播和文化消費(fèi)等領(lǐng)域?qū)ふ遥鴳?yīng)該主要在認(rèn)知、評價(jià)和創(chuàng)造等“生產(chǎn)性領(lǐng)域”進(jìn)行探索，特別是看智能系統(tǒng)在認(rèn)知、評價(jià)和創(chuàng)造的“質(zhì)”的方面是否全方位地超過了人類。雖然這個(gè)問題比較敏感，難免引發(fā)爭議，但如下一些考慮是基本而必要的。
第一，判斷一定的智能系統(tǒng)是否在認(rèn)知、評價(jià)和創(chuàng)造方面超過人類，要看其研究活動(dòng)是否屬于智能系統(tǒng)自主、獨(dú)立的研究活動(dòng)。即，只有智能系統(tǒng)真正作為人文研究主體開展的研究活動(dòng)，才可以用來作為評判的對象。凡是人機(jī)協(xié)作、人機(jī)融合、人機(jī)一體化所進(jìn)行的認(rèn)知、評價(jià)和創(chuàng)造活動(dòng)，因?yàn)橛腥祟惒煌潭鹊膮⑴c，無論結(jié)果如何，都不具有令人信服的說服力。
第二，判斷一定的智能系統(tǒng)是否突破人文研究的“研究奇點(diǎn)”，應(yīng)該考察該智能系統(tǒng)是否擁有自己的研究目的和意圖。如果它僅僅只是聽從人類研究者的指令——無論是內(nèi)置于算法中的指令集，還是外在的人類研究者即時(shí)的發(fā)號施令——來完成人類研究者提供的研究任務(wù)，那它就仍然只是人類研究者的“輔助工具”。只有智能系統(tǒng)生成了自己的研究目的和意圖，并且以此為方向指引、控制自己的研究活動(dòng)，那其突破“研究奇點(diǎn)”才具有貨真價(jià)實(shí)的意義。
第三，判斷一定的智能系統(tǒng)是否在認(rèn)知、評價(jià)和創(chuàng)造方面超過人類，主要應(yīng)該從認(rèn)知、評價(jià)和創(chuàng)造的“質(zhì)”，而不是“量”來考慮。由于智能系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)和工作原理，以及相對于人在工作時(shí)間、狀態(tài)等方面的優(yōu)勢，它所取得的研究成果“量”往往是巨大的，在這一方面超過人類研究者幾乎是輕而易舉的事。例如，一位人類詩人無論多么天賦異稟，多么勤奮與高產(chǎn)，如果與“九歌”人工智能詩歌寫作系統(tǒng)比賽，看誰在單位時(shí)間內(nèi)創(chuàng)作的詩歌更多，那么結(jié)局必然是“九歌”不知疲倦地滔滔不絕地“輸出”，而人類詩人則勢必有“江郎才盡”之時(shí)。不過令人欣慰的是，“量”相對“質(zhì)”而言往往不具有實(shí)質(zhì)性意義。
第四，判斷認(rèn)知、評價(jià)和創(chuàng)造的“質(zhì)”的優(yōu)劣高下，除了一些基礎(chǔ)性標(biāo)準(zhǔn)和專業(yè)領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)之外，關(guān)鍵要看它是否立足智能時(shí)代的社會(huì)實(shí)踐，真正發(fā)現(xiàn)并解決了智能社會(huì)中人們面臨的一些“真問題”。例如，它是否通過采集、搜集、分析大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了“真問題”？是否對這些“真問題”進(jìn)行了必要的反思和分析？是否對解決這些“真問題”作出了原創(chuàng)性貢獻(xiàn)？是否推進(jìn)了對相關(guān)對象的認(rèn)識？是否有助于相關(guān)領(lǐng)域的健康發(fā)展？是否促進(jìn)了相關(guān)的實(shí)踐活動(dòng)？等等。
無論如何，智能系統(tǒng)的人文研究以令人炫目的高新技術(shù)為基礎(chǔ)，是一種新穎、特別的研究活動(dòng)。它不僅主題蕪雜，而且領(lǐng)域多元；不僅內(nèi)容新奇，而且形式獨(dú)特；不僅發(fā)展快速，而且前景無限。智能系統(tǒng)不僅已經(jīng)在人文研究活動(dòng)中大顯身手，而且表現(xiàn)出越來越強(qiáng)的“自主性”和“創(chuàng)造性”。人們不難意識到，人工智能正處在高速發(fā)展過程中，它目前的表現(xiàn)絕對不是它的終極極限，其極限甚至難以想象。因此，人工智能完全有可能突破“研究奇點(diǎn)”，而這也令傳統(tǒng)的人文研究面臨巨大的挑戰(zhàn)。
智能系統(tǒng)的研究主體地位與知識產(chǎn)權(quán)問題
如果智能系統(tǒng)突破了人文學(xué)科的“研究奇點(diǎn)”，那么我們自然要追問：智能系統(tǒng)能不能成為人文研究主體？它們的成果（例如，智能藝術(shù)）是不是專業(yè)的創(chuàng)作？它們研究成果的知識產(chǎn)權(quán)歸誰？智能系統(tǒng)的人文研究活動(dòng)對人類研究者究竟會(huì)產(chǎn)生什么沖擊？這些都是棘手，卻必須解決的時(shí)代課題。
智能系統(tǒng)能否成為人文研究主體？毋庸置疑，人工智能無論是對人文研究領(lǐng)域的拓展，還是對研究方式的創(chuàng)新；無論是對人的研究手段的豐富，還是對人的研究能力的增強(qiáng)，都屬于研究工具的范疇，在根本上不構(gòu)成對人作為唯一的研究主體地位的挑戰(zhàn)。因?yàn)樵谶@樣的人文研究中，人以自己的目的、意志掌控著全部的研究活動(dòng)。包括大數(shù)據(jù)技術(shù)、腦機(jī)接口技術(shù)及設(shè)備在內(nèi)的一切，都不過是人所控制的延展性工具。智能系統(tǒng)并沒有生成自己的研究目的和意圖，不能以此控制人文研究活動(dòng)的開展，因此不具有人文研究主體的地位和屬性。不過，隨著“強(qiáng)人工智能”研究不斷取得進(jìn)展，智能系統(tǒng)是否可能成為人文研究主體的問題就出現(xiàn)變數(shù)了。即，人工智能是否具有人文研究主體的身份，與“強(qiáng)人工智能”是否可能在意識、思維、智能以及擬人化上實(shí)現(xiàn)對人類的全面超越密切相關(guān)。例如，人工智能能否生成研究目的與人工智能是否具有意識特別是自我意識相關(guān)；人工智能對人文研究成果是否具有價(jià)值判斷能力與人工智能能否理解或具有情感相關(guān)；人工智能是否要求研究成果的知識產(chǎn)權(quán)，與人工智能是否具有人格、能否建立社會(huì)關(guān)系等相關(guān)。
展望未來，人文研究主體的實(shí)現(xiàn)可能出現(xiàn)不同的路徑。[7]一種可能的進(jìn)路是，在走向“強(qiáng)人工智能”的過程中，當(dāng)智能系統(tǒng)部分地而不是全部地具備了某些“強(qiáng)人工智能”的能力時(shí)，可以認(rèn)為智能系統(tǒng)具有了一定意義上的而非整全意義上的“主體性”。這樣，即使“強(qiáng)人工智能”永遠(yuǎn)都不可能實(shí)現(xiàn)，智能系統(tǒng)也可以展現(xiàn)出人文研究主體的某些屬性。這里實(shí)際上暗藏著一種“觀念轉(zhuǎn)換”，即無論是人作為人文研究主體，還是智能系統(tǒng)作為人文研究主體，我們都沒有必要“抹平”它們之間存在的差異；智能系統(tǒng)即使成為了人文研究主體，也是與人不一樣的、建立在大數(shù)據(jù)和算法基礎(chǔ)上的“另類”的“類人研究主體”。在這種情況下，我們根本就沒有必要用擬人化的主體標(biāo)準(zhǔn)苛求智能系統(tǒng)，要求它必須表現(xiàn)得“像一個(gè)人”、具有類似人的屬性。相反，我們應(yīng)該在尊重差異的基礎(chǔ)上尋求共性，探索人機(jī)共屬的“主體觀”，以與智能系統(tǒng)共同推動(dòng)人文研究活動(dòng)不斷走向深入。
另一種可能的進(jìn)路是構(gòu)建人機(jī)融合的“混合研究主體”。如果說人作為人文研究主體是一個(gè)“身心統(tǒng)一體”的話，那么在基于腦機(jī)接口技術(shù)等的人-機(jī)研究系統(tǒng)中，人就是“心”，而機(jī)就是“體”，此時(shí)作為“身心統(tǒng)一體”的人文研究主體就以“人機(jī)混合體”的方式表現(xiàn)。如果通過腦機(jī)接口等技術(shù)，以植入人體設(shè)備的方式來實(shí)現(xiàn)人機(jī)融合，則還可能“進(jìn)化”出“賽博格”這種形式的“人機(jī)混合體”。此時(shí)的人文研究主體作為擁有“混合智能”的“混合研究主體”，其人文研究能力可能會(huì)出人意料的強(qiáng)大。因?yàn)樗梢跃C合人、機(jī)各自的優(yōu)勢，完成原本單獨(dú)的人或單獨(dú)的機(jī)器都難以完成的研究任務(wù)。
智能系統(tǒng)的研究主體地位與知識產(chǎn)權(quán)問題。知識產(chǎn)權(quán)與研究、創(chuàng)作主體息息相關(guān)。因?yàn)橹悄芟到y(tǒng)的人文主體地位問題懸而未決，因而關(guān)于其研究、創(chuàng)作成果的知識產(chǎn)權(quán)問題也就變得復(fù)雜了。其中涉及的包括經(jīng)濟(jì)、道德和法律在內(nèi)的糾紛，大致可以分為以下兩種情況。
一是人機(jī)協(xié)作成果的知識產(chǎn)權(quán)問題。一般而言，智能系統(tǒng)作為輔助工具，協(xié)助人類開展人文研究活動(dòng)，例如搜集、整理資料，采集和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，提供可選擇的創(chuàng)作模板，優(yōu)化視頻和音頻，修改文字和標(biāo)點(diǎn)錯(cuò)誤，等等，這時(shí)的知識產(chǎn)權(quán)往往歸屬于人類研究者。然而，隨著人工智能取得突破性進(jìn)展，智能系統(tǒng)在研究、創(chuàng)作過程中發(fā)揮的作用日益全面且越來越舉足輕重，情況就會(huì)發(fā)生改變。例如，如果智能系統(tǒng)可以提出令人耳目一新的創(chuàng)意，自動(dòng)錄制音頻或拍攝視頻，自動(dòng)“生成”文字稿件，自主創(chuàng)作藝術(shù)作品（書法、繪畫、作曲等），獨(dú)立演奏樂曲，獨(dú)立進(jìn)行舞臺(tái)表演，自動(dòng)采集受眾的反饋意見并完善作品，而這時(shí)人類研究者需要做的僅僅只是選擇其中的優(yōu)秀創(chuàng)意、方案和作品，必要時(shí)略微加工潤色而已。在這種情況下，由于人類研究者所發(fā)揮的作用越來越小，地位越來越次要，因此成果的知識產(chǎn)權(quán)歸屬成了一個(gè)“公說公有理，婆說婆有理”的難題。
二是智能系統(tǒng)相對獨(dú)立的人文成果的知識產(chǎn)權(quán)問題。誠然，智能系統(tǒng)（包括核心算法）是人所開發(fā)、設(shè)定的，甚至可能是對人文領(lǐng)域一無所知或知之甚少的程序員所開發(fā)、設(shè)定的；而且，智能系統(tǒng)也往往有其所有者或者使用者；但是，仍然難以簡單地確定其所產(chǎn)出的人文研究成果的知識產(chǎn)權(quán)。例如，“九歌”之類的智能系統(tǒng)已經(jīng)能夠大量地、源源不斷地“創(chuàng)作”詩詞之類文藝作品，而隨著量子計(jì)算機(jī)等的研發(fā)，今后其創(chuàng)作能力、創(chuàng)作績效肯定還會(huì)成倍地增長。那么，“九歌”之類的智能系統(tǒng)是否擁有所“創(chuàng)作”的文藝作品的知識產(chǎn)權(quán)？如果其開發(fā)者、擁有者或者使用者將其“創(chuàng)作”的作品署名發(fā)表，是否屬于剽竊？是否侵犯了其知識產(chǎn)權(quán)？由于立法滯后，即法律上沒有明確規(guī)定，因此類似的權(quán)益問題正在引發(fā)人們的擔(dān)憂。瑞恩·艾伯特明確主張：“當(dāng)人工智能在其他方面都滿足發(fā)明人標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，法律應(yīng)當(dāng)授予人工智能發(fā)明專利權(quán)，甚至承認(rèn)人工智能為發(fā)明人。”[8]如果人類決定承認(rèn)智能系統(tǒng)的研究、創(chuàng)作權(quán)，那么知識產(chǎn)權(quán)法就必須進(jìn)行徹底的修訂了。
研究能力分化與“合格研究者”之爭
智能系統(tǒng)突破“研究奇點(diǎn)”可能改寫人文研究版圖，導(dǎo)致非常嚴(yán)重的社會(huì)后果。這里至少需要考慮兩個(gè)方面，一是智能系統(tǒng)的研究活動(dòng)對人類研究者究竟會(huì)產(chǎn)生什么沖擊？二是人機(jī)研究能力分化可能導(dǎo)致什么社會(huì)后果。
研究能力退化與研究能力分化問題。邁入智能時(shí)代，當(dāng)智能系統(tǒng)在局部甚至整體上具有優(yōu)于人類研究者的能力時(shí)，我們就會(huì)將一些適合的人文研究任務(wù)交給它們。根據(jù)“用進(jìn)廢退”規(guī)律，當(dāng)移交的任務(wù)越來越多時(shí)，人類研究者的相應(yīng)能力由于得不到經(jīng)常性的使用和鍛煉，就可能在“閑置”中出現(xiàn)退化，長此以往甚至可能喪失。這一點(diǎn)在歷史上曾經(jīng)屢屢發(fā)生。例如，發(fā)明了紙和筆之后，人的記憶力就減退了（有些人甚至記不住父母的生日、電話號碼）；經(jīng)常使用便攜式計(jì)算器，人的計(jì)算能力往往大幅下滑。今天，一方面，我們借助各種智能技術(shù)和設(shè)備增強(qiáng)人文研究能力，另一方面，也有一些人文研究能力——包括識別、記憶（存儲(chǔ)）、推理、論證、表達(dá)等能力——在不斷退化甚至喪失。將來隨著人工智能的應(yīng)用范圍越來越廣，頻率越來越高，我們的能力恐怕還會(huì)以更快的速度“流失”。
為了避免以上所說的能力退化或者喪失，拒絕人工智能是不可取的，于是有些人就試圖從技術(shù)層面想辦法。例如，通過在我們的身體（尤其是大腦）中植入一定的智能設(shè)備，或者通過腦機(jī)接口技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)和其他智能系統(tǒng)相連，通過人機(jī)融合甚至人機(jī)一體化提升人文研究能力。當(dāng)然，這又難免引出被植入的技術(shù)性能力是否歸屬人類研究者的問題。即，這種外來植入是否屬于人類研究者？該能力是否會(huì)令人產(chǎn)生“排異”反應(yīng)？如果植入了智能設(shè)備，或者與網(wǎng)絡(luò)和其他智能系統(tǒng)相連了，這時(shí)的人類研究者是否發(fā)生了“變異”？是否會(huì)獲得學(xué)術(shù)界的承認(rèn)？譬如，一個(gè)人原本的人文素養(yǎng)不高，文獻(xiàn)功底平平，考據(jù)能力不強(qiáng)，但通過人工智能能力的植入，突然變得非常熟悉文獻(xiàn)，考據(jù)能力飆升，且持續(xù)不斷地取得“大師級”的研究成果，那么學(xué)術(shù)界應(yīng)該承認(rèn)他的成果和其“大師”地位嗎？
特別是，如果有些人在身體中植入智能設(shè)備，或者利用腦機(jī)接口技術(shù)等與網(wǎng)絡(luò)連接，與各種各樣的智能系統(tǒng)協(xié)作，從而成了研究強(qiáng)力超群、杰出成果頻頻問世的“大師”；而有些人限于文化、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)等條件，不愿意或者無法在身體中植入足夠先進(jìn)的智能設(shè)備，無法實(shí)現(xiàn)人機(jī)聯(lián)網(wǎng)、與智能系統(tǒng)協(xié)作，從而在研究能力方面被遠(yuǎn)遠(yuǎn)地拋在后面。這種不同人文學(xué)者之間的研究能力差距可能引發(fā)一系列嚴(yán)重的社會(huì)問題。為了在學(xué)術(shù)界生存，人類研究者勢必卷入一場昂貴的“植入或連接競賽”：誰有錢或有機(jī)會(huì)植入，連接得越多、越先進(jìn)，誰就越擁有人文研究能力方面的優(yōu)勢，就越可能在人文研究方面卓爾不群、獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷。于是，學(xué)術(shù)界就難免人為地制造出新的能力不平等，從而加劇整個(gè)學(xué)術(shù)界的“內(nèi)卷”，加劇本來就存在的不平等和不公正。一些在“植入或連接競賽”中落伍的人可能因能力不足而越來越無所作為，直至被學(xué)術(shù)界無情地遺忘、拋棄。
人機(jī)研究能力差距與“合格研究者”之爭。目前人工智能的發(fā)展尚處于早期，人們打交道比較多的主要是“弱人工智能”。弱人工智能的能力比較單一，也比較有限，以至于有些人認(rèn)為，人工智能只可能在某些方面超過人，在總體上則永遠(yuǎn)不可能超過人。然而，近些年來，人工智能的快速發(fā)展正在猛烈地沖擊，甚至摧毀人們以往的信念。
杰夫·科爾文指出：“人類技能的增速越來越緩慢，而計(jì)算機(jī)功能的增速卻越來越快。”[9]隨著ChatGPT之類生成式人工智能的發(fā)展，那種可以自主學(xué)習(xí)人類的經(jīng)歷和體驗(yàn)、具有類似人類的感受力和情感、甚至有強(qiáng)于人類的想象力和創(chuàng)造力的強(qiáng)人工智能，似乎正在從科幻小說中走出來，走進(jìn)我們的認(rèn)識-實(shí)踐活動(dòng)之中，走進(jìn)人文研究活動(dòng)之中。當(dāng)它們大顯身手之時(shí)，智能系統(tǒng)是否會(huì)取代人類進(jìn)行人文研究、創(chuàng)造，就必將成為令人焦慮的現(xiàn)實(shí)問題。越來越多的人認(rèn)為，未來的“強(qiáng)人工智能”一定會(huì)在總體能力上超過人類，智能系統(tǒng)超越人類的“研究奇點(diǎn)”必將到來。如果不考慮人機(jī)協(xié)作因素，人機(jī)之間的研究能力差距甚至將呈現(xiàn)持續(xù)加大的態(tài)勢。如果人類研究者與智能系統(tǒng)之間的能力差距不斷拉大，那么就難免沖擊人類“萬物之靈”的物種優(yōu)越感，威脅人類作為認(rèn)識者、敘述者和詮釋者的傳統(tǒng)地位。
與智能系統(tǒng)的研究主體地位問題，以及相應(yīng)的研究能力差異問題相呼應(yīng)，或許未來人機(jī)之間還可能會(huì)出現(xiàn)“合格研究者”之爭。即可能出現(xiàn)這樣的情形：智能系統(tǒng)與人類研究者之間的研究能力發(fā)生歷史性轉(zhuǎn)折，從而導(dǎo)致出現(xiàn)“誰才是智能時(shí)代的合格研究者”之爭。無論目前人們對此的答案如何，都難以否認(rèn)智能系統(tǒng)可以在人文研究中發(fā)揮越來越關(guān)鍵的作用，甚至可以自主地開展某些研究活動(dòng)。如果時(shí)代發(fā)展的大趨勢不可避免，那么人類研究者若想不被淘汰，就必須居安思危、未雨綢繆，與各種智能系統(tǒng)開展一場驚心動(dòng)魄的競爭。在全面、激烈的競爭過程中，那些頭腦僵化、思想保守、拒絕先進(jìn)技術(shù)和設(shè)備的“武裝”、不善于與智能系統(tǒng)協(xié)作的人文研究者，無疑將會(huì)最先被淘汰。只有敢于正視問題與挑戰(zhàn)，善于利用各種智能技術(shù)和設(shè)備“武裝”自己，特別是善于與這些智能系統(tǒng)深度“融合”，努力實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同、人機(jī)融合和“人機(jī)一體化”，才可能跟上智能時(shí)代發(fā)展的步伐，成為人文學(xué)科與時(shí)俱進(jìn)的“合格研究者”。
（本文系國家社會(huì)科學(xué)基金重大招標(biāo)項(xiàng)目“人工智能前沿問題的馬克思主義哲學(xué)研究”的階段性成果，項(xiàng)目編號：19ZDA018）
注釋
[1]馬爾科姆·弗蘭克、保羅·羅里格、本·普林：《AI＋人：新機(jī)器時(shí)代我們?nèi)绾紊妗罚瑥堝淖g，北京：人民郵電出版社，2018年，前言第3頁。
[2]L. Floridi and M. Chiriatti, "GPT-3: Its Nature, Scope, Limits, and Consequences," Minds and Machines, 2020, 3(4).
[3]S. Klous and N. Wielaard, We Are Big Data: The Future of the Information Society, Amstelveen: Atlantis Press, 2016, p. 27.
[4]卡魯姆·蔡斯：《經(jīng)濟(jì)奇點(diǎn)：人工智能時(shí)代，我們將如何謀生？》，任小紅譯，北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2018年，第138頁。
[5]杰米·薩斯坎德：《算法的力量：人類如何共同生存？》，李大白譯，北京日報(bào)出版社，2022年，第247頁。
[6]轉(zhuǎn)引自顧凡及：《腦海探險(xiǎn)》，上?？茖W(xué)技術(shù)出版社，2014年，第294頁。
[7]參見肖峰：《人工智能與馬克思主義實(shí)踐觀的發(fā)展》，《哲學(xué)分析》，2020年第6期。
[8]瑞恩·艾伯特：《理性機(jī)器人：人工智能未來法治圖景》，張金平、周睿雋譯，上海人民出版社，2021年，第14頁。
[9]杰夫·科爾文：《不會(huì)被機(jī)器替代的人——智能時(shí)代的生存策略》，俞婷譯，北京：中信出版社，2017年，第9頁。
Intelligent Systems-Based "Research Singularity" in the Humanities and Its Implications
Sun Weiping
Abstract: Entering the intelligent era, intelligent systems can not only be used as a research tool in the humanities, but also carry out autonomous research activities in a certain sense. Although intelligent systems have certain limitations in humanities research, they also show unique advantages compared to human researchers. In view of this, a "research singularity" in which intelligent systems surpass human beings in the field of humanities research may arrive. Under this premise, issues such as the criteria for determining the "research singularity", the confirmation of the research subject status of intelligent systems, the attribution of intellectual property rights to their research results, the differentiation of research capabilities under human-machine collaboration, and the judgment of "qualified researchers" in the age of intelligence have become the key issues of the "research singularity" in the humanities.
Keywords: humanities, intelligent system, "research singularity", research subject, "qualified researcher"
責(zé) 編∕桂 琰
