作者：鄭永年，系香港中文大學(xué)（深圳）公共政策學(xué)院院長(zhǎng)、華南理工大學(xué)公共政策研究院學(xué)術(shù)委員會(huì)主席

ChatGPT、DeepSeek等人工智能工具自產(chǎn)生以來(lái)，以極高的活躍度迅速融入人們的日常生活，引發(fā)“人工智能對(duì)人類未來(lái)影響”的激烈討論。盡管人工智能依然處于早期發(fā)展階段，但其發(fā)展速度和所產(chǎn)生的影響已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出預(yù)期。雖然現(xiàn)在還不能對(duì)這一技術(shù)的未來(lái)以及其將在多大程度上改變?nèi)祟惿鐣?huì)下定論，但無(wú)論如何，人工智能對(duì)人類知識(shí)創(chuàng)造已經(jīng)產(chǎn)生巨大影響，我們沒(méi)有任何理由忽視或者輕視這種影響力。人工智能產(chǎn)出的文本和圖像幾乎與人類作品難以區(qū)分。實(shí)際上，人工智能深深嵌入人類社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域，已經(jīng)構(gòu)成人類知識(shí)創(chuàng)造的一個(gè)不可回避的生態(tài)環(huán)境。這些對(duì)人類知識(shí)創(chuàng)造帶來(lái)了挑戰(zhàn)，同時(shí)也提供了新的機(jī)遇。

社會(huì)科學(xué)知識(shí)是人類理性的產(chǎn)物。要理解人工智能對(duì)人類知識(shí)創(chuàng)造的影響，就必須回到人工智能的邏輯原點(diǎn)，可從哲學(xué)家維特根斯坦談起。在反抗宗教神學(xué)主導(dǎo)人類社會(huì)事務(wù)的過(guò)程中，自文藝復(fù)興到啟蒙運(yùn)動(dòng)，近代西方把人類理性提到了至高無(wú)上的地位。盡管不時(shí)有哲學(xué)家質(zhì)疑理性的能力，但理性還是人類引以為傲的特征。維特根斯坦摒棄了西方社會(huì)自柏拉圖以來(lái)的哲學(xué)家所追求的目標(biāo)，即理性可以識(shí)別事物的單一本質(zhì)的概念。語(yǔ)言是人類理性表述的唯一方法，由此，維特根斯坦指出了語(yǔ)言的局限性，也即人類理性的局限性。在他看來(lái)，語(yǔ)言的限制也是哲學(xué)的限制，許多哲學(xué)都是對(duì)不可言說(shuō)的事物的敘說(shuō)嘗試，凡是可以說(shuō)的東西都可以說(shuō)得清楚，而任何超出這個(gè)界限的東西——比如宗教、道德、美、神秘性——都是不可言說(shuō)的。因此，維特根斯坦建議從現(xiàn)象間相似性的概括中找到知識(shí)，并將之稱為“家族相似性”。家族相似性（Family Resemblance），即用同一個(gè)字代表不同的事物或者狀態(tài)。這些事物或者狀態(tài)雖然不同，卻如家族成員般從屬于同一家庭，因而具備某些相似特征。維特根斯坦曾以“game”（游戲）一詞闡釋家族相似性。他認(rèn)為，在日常生活的語(yǔ)言里，“游戲”一詞可指稱各種活動(dòng)，如“下棋是一項(xiàng)游戲”“打棒球是一項(xiàng)游戲”“人生是一場(chǎng)游戲”云云。但這些被稱為游戲的活動(dòng)并無(wú)相同的特質(zhì)，它們所共同具備的只是家族相似性而已。正如一家之中，兄弟姐妹個(gè)個(gè)相似，似在神韻者有之，似在體型者有之，似在眉目者有之，唯其特質(zhì)不同，但他們并不因此就不從屬于一個(gè)家庭。因此在維特根斯坦那里，范疇的成員不必具有該范疇的所有屬性，而是AB、BC、CD、DE式的家族相似關(guān)系，即一個(gè)成員與其他成員至少有一個(gè)或多個(gè)共同屬性。范疇成員的特性不完全一樣，他們靠家族相似性歸屬于同一范疇。而范疇沒(méi)有固定、明確的邊界，而是隨著社會(huì)的發(fā)展和人類認(rèn)知能力的提高而不斷形成和變化的。

由此出發(fā)，維特根斯坦認(rèn)為，定義和分類所有事物，要求每種事物都有清晰界限的做法是錯(cuò)誤的。相反，人們應(yīng)該設(shè)法定義“此物和相似之物”，并熟悉由此產(chǎn)生的概念，即使它們的界線是“模糊的”或“不明確的”。

維特根斯坦哲學(xué)為人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)理論提供了依據(jù)。這些理論認(rèn)為，人工智能的潛力在一定程度上可歸于它能夠掃描大量數(shù)據(jù)集來(lái)學(xué)習(xí)類型和模式；雖然人工智能永遠(yuǎn)不會(huì)像人類心智那樣認(rèn)識(shí)一些事物，但通過(guò)與現(xiàn)實(shí)模式的匹配積累，它有可能接近人類感知和理性的表現(xiàn)，有時(shí)甚至能超過(guò)人類。也就是說(shuō)，人工智能就是模仿或者模擬人類，是先“人工”后“智能”。從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，可以進(jìn)一步探討“人工智能”中的“智能”概念，因?yàn)闄C(jī)器本身并沒(méi)有像人類那樣思考，至少到今天為止，人工智能仍是基于現(xiàn)有存量知識(shí)之上的，而非基于人類所具有的智力和智慧之上。

因此，有兩個(gè)問(wèn)題需要我們考慮。第一，人工智能的知識(shí)水平是可以評(píng)估的，其智力水平則不得而知。人工智能所產(chǎn)生的知識(shí)是基于現(xiàn)存知識(shí)之上的知識(shí)合成，具有邏輯性，類似人類所產(chǎn)生的知識(shí)。但很難說(shuō)人工智能所產(chǎn)生的知識(shí)是人工智能“思維”的結(jié)果。盡管其所產(chǎn)生的知識(shí)符合人類的思維，但這并不是說(shuō)人工智能擁有了人類的思維。從現(xiàn)存對(duì)人工智能的思維模式的研究來(lái)看，人工智能在很大程度上是基于統(tǒng)計(jì)概率的結(jié)果，其所產(chǎn)生的知識(shí)是統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的知識(shí)。

第二，迄今，人工智能科學(xué)應(yīng)用（AI for Science）和人工智能社會(huì)科學(xué)應(yīng)用（AI for Social Science）的大流行所指向的有關(guān)人工智能對(duì)人類創(chuàng)造知識(shí)的賦能作用已經(jīng)有很多討論，但人工智能對(duì)人類智能的衰退作用幾乎被忽視。這種情況的出現(xiàn)基本上是因?yàn)樽鳛榧夹g(shù)的人工智能研究主要由科學(xué)界進(jìn)行，而人工智能對(duì)社會(huì)的影響則由社會(huì)科學(xué)界進(jìn)行。就智力的分化而言，有兩類影響值得關(guān)注。一是人類群體之間的分化，即進(jìn)入人工智能時(shí)代以來(lái)，人們對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)層次不同。二是人類與人工智能之間的分化，即人工智能能否超越人類智能，如能超越，是部分超越還是全面超越。隨著人工智能的發(fā)展，這些方面的影響也會(huì)變得越來(lái)越明顯，需要人類作出及時(shí)深刻的研究。

就知識(shí)創(chuàng)造而言，現(xiàn)在應(yīng)當(dāng)考慮的問(wèn)題是：人工智能能創(chuàng)造什么樣的知識(shí)，不能創(chuàng)造什么樣的知識(shí)？我們既要接受人工智能的賦能功能，即幫助我們創(chuàng)造知識(shí)，也要預(yù)防人工智能對(duì)人類智能的去能作用，更需要超越人工智能，創(chuàng)造人工智能所不能創(chuàng)造的知識(shí)。

我們可以把人類迄今為止的社會(huì)科學(xué)知識(shí)分成三類：一是來(lái)自“形而上”研究的知識(shí)；二是來(lái)自“形而下”研究的知識(shí)；三是介于“形而上”和“形而下”之間并且作為兩者橋梁的知識(shí)。從這個(gè)分類學(xué)看，人工智能是基于“形而下”研究知識(shí)之上的，也就是第二類知識(shí)。

近代以來(lái)，所有的社會(huì)科學(xué)都是實(shí)證和經(jīng)驗(yàn)研究，是可以驗(yàn)證的。而近代之前的人類知識(shí)大多是形而上的，表現(xiàn)為神學(xué)、哲學(xué)和倫理學(xué)等形式。形而上研究被視為不可驗(yàn)證，因此常常不被視為科學(xué)，在社會(huì)科學(xué)研究中往往被邊緣化，尤其在實(shí)證主義研究方法占據(jù)絕對(duì)主導(dǎo)地位的一些國(guó)家。形而上研究對(duì)形而下研究的深刻影響被大大低估甚至忽視。實(shí)際上，很多類型的知識(shí)都來(lái)自形而上的研究，如果沒(méi)有近代之前形而上的研究，就不會(huì)有近代以來(lái)的形而下的社會(huì)科學(xué)。大量從宏觀到中觀的社會(huì)科學(xué)理論的假設(shè)和命題都來(lái)自形而上的知識(shí)。

無(wú)論是形而上的知識(shí)還是形而下的知識(shí)，抑或介于兩者之間的知識(shí)，都指向了方法論的重要性。所有的知識(shí)都是各種不同類型和層次的方法論的產(chǎn)物。因此，如果要問(wèn)人工智能能創(chuàng)造什么樣的知識(shí)，不能創(chuàng)造什么樣的知識(shí)，就需要回到社會(huì)科學(xué)知識(shí)的方法論問(wèn)題。根據(jù)前面所說(shuō)的三種類型的知識(shí)分類，我們至少可從三個(gè)層面的方法論來(lái)討論這個(gè)問(wèn)題。

第一，作為計(jì)算工具的方法論。盡管很多研究者認(rèn)為自己從事的是經(jīng)驗(yàn)性的實(shí)證研究，但并沒(méi)有意識(shí)到他們所使用的方法論的本質(zhì)。經(jīng)過(guò)漫長(zhǎng)的學(xué)術(shù)訓(xùn)練，今天，研究者已經(jīng)擁有了大量研究工具，這些作為工具的方法論強(qiáng)調(diào)的是邏輯推理和數(shù)學(xué)算法，具有普遍性，研究者也希望通過(guò)使用這樣的工具來(lái)獲取普遍性知識(shí)，掌握普遍真理。但是從實(shí)踐看，在使用這些工具從事研究的時(shí)候，很多研究者都在用異常復(fù)雜的“科學(xué)方法”來(lái)論證一些顯而易見(jiàn)的常識(shí)。盡管數(shù)據(jù)和案例堆積如山，但研究者并不理解其到底想說(shuō)明一個(gè)什么問(wèn)題及這個(gè)問(wèn)題對(duì)于理論或者社會(huì)實(shí)踐的重要性。更有甚者，研究者并不是想回答一個(gè)問(wèn)題而去尋找工具，而是為了使用某種或者某些工具而去尋找問(wèn)題。

第二，作為思維的方法論。如果從材料和工具這個(gè)層面去尋找問(wèn)題，那么很可能會(huì)失敗。研究者需要擁有思想層面的方法論，才能找到問(wèn)題的關(guān)鍵?，F(xiàn)代大學(xué)里往往存在一些被稱為方法論的著作，但在很大程度上說(shuō)，這些書中的一些方法論很難產(chǎn)生任何思想，尤其是原創(chuàng)性思想。使用這些方法產(chǎn)出的研究和寫出的文字往往沒(méi)有思想和靈魂，自然沒(méi)有吸引力，更難轉(zhuǎn)化成軟力量。例如，在社會(huì)科學(xué)研究中，有人關(guān)注涂爾干和韋伯，研究涂爾干的“社會(huì)分工論”和韋伯的“科層論”。一些研究者善于使用“社會(huì)分工論”“科層論”來(lái)提出和分析問(wèn)題，卻忘記了如果僅僅使用這些方法而不思考其背后的理論邏輯，是不能導(dǎo)向原創(chuàng)性概念和理論的。在閱讀涂爾干和韋伯著作的時(shí)候，最應(yīng)當(dāng)關(guān)注的問(wèn)題是為什么涂爾干發(fā)現(xiàn)了“社會(huì)勞動(dòng)分工”以及他是如何發(fā)現(xiàn)的？為什么韋伯發(fā)現(xiàn)了“科層”以及他是如何發(fā)現(xiàn)的？因?yàn)椤吧鐣?huì)勞動(dòng)分工”“科層”都是原創(chuàng)性概念和理論，如果人們能夠回答這些問(wèn)題，那么就學(xué)會(huì)了如何從思想層面思考問(wèn)題，而不僅僅是作為工具應(yīng)用者。再者，如果回答了這些問(wèn)題，人們就可從更深層次理解這些概念和理論的適用性。

第三，作為思維的文化動(dòng)力的方法論。思維不可避免地受到文化的影響。說(shuō)到文化，那么就自然指向不同文明之間的差異。東西方社會(huì)科學(xué)研究的差異并不僅在具體工具、思想方法方面，而是具有更深層次的文明和文化因素。這里，宗教和哲學(xué)因素變得極其重要。盡管近代以來(lái)宗教幾乎和社會(huì)科學(xué)分離開(kāi)來(lái)，宗教成為被解釋的對(duì)象，而非解釋其他事物的“自變量”，但是宗教思維已經(jīng)深深潛入人們的思維。在很多時(shí)候，宗教以比較容易接受的哲學(xué)形式表現(xiàn)出來(lái)。在這個(gè)層面，東西方表現(xiàn)出本質(zhì)不同。在方法論上，西方是宗教思維，表現(xiàn)為“魔鬼”與“天使”的分野，反映在社會(huì)科學(xué)思維上便是“兩分法”。例如韋伯的“理想類型”和庫(kù)恩的“研究范式”等。這種兩分法幾乎表現(xiàn)在所有社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，例如經(jīng)濟(jì)學(xué)中的“政府”與“市場(chǎng)”，“公有產(chǎn)權(quán)”與“私有產(chǎn)權(quán)”；政治學(xué)領(lǐng)域的“民主”與“專制”；社會(huì)學(xué)領(lǐng)域的“國(guó)家”與“市民社會(huì)”，“傳統(tǒng)”與“現(xiàn)代”等。在西方的思維光譜中，這些都構(gòu)成了對(duì)立面。這種思維不僅影響西方學(xué)者對(duì)自己社會(huì)的看法，更影響他們對(duì)非西方社會(huì)的看法。中華文明中則不是這樣極端的兩分法。盡管有“陰”“陽(yáng)”之分，但兩者不是絕對(duì)分離的，而是相互嵌入的，“陰”中有“陽(yáng)”，“陽(yáng)”中有“陰”。如，中華文明對(duì)人的分類有“文明”與“野蠻”之分，但兩者是可變的，孔子因此提倡“有教無(wú)類”。所謂的“文明”與“野蠻”只是受過(guò)教育和沒(méi)有受過(guò)教育之分，任何人通過(guò)教育都可以從“野蠻”轉(zhuǎn)向“文明”。

三種方法基本上對(duì)應(yīng)了前面所討論的三類社會(huì)科學(xué)知識(shí)。作為計(jì)算工具的方法論是今天社會(huì)科學(xué)研究的主流，基本上是實(shí)證研究，尤其是微觀層面的研究。作為思維的文化動(dòng)力的方法論是今天社會(huì)科學(xué)研究的小眾，基本上反映在哲學(xué)、倫理學(xué)和宗教研究，并且往往表現(xiàn)為一種倡導(dǎo)。作為思維的方法論可以說(shuō)是介于前兩者間的橋梁，表現(xiàn)為社會(huì)科學(xué)的中觀理論和概念。

由此，就社會(huì)科學(xué)知識(shí)創(chuàng)造而言，人工智能能做什么和不能做什么的問(wèn)題就容易回答了。簡(jiǎn)單地說(shuō)，人工智能能夠創(chuàng)造形而下的知識(shí)，但人工智能很難甚至沒(méi)有能力來(lái)創(chuàng)造形而上的和介于形而上、形而下之間的知識(shí)。對(duì)形而下的知識(shí)的創(chuàng)造，人工智能遠(yuǎn)比人類高效和精確，形而上的和介于形而上、形而下之間的知識(shí)則依然屬于人類的智能和智慧范疇。至少?gòu)默F(xiàn)階段的人工智能技術(shù)來(lái)看，人工智能沒(méi)有能力作出這樣的知識(shí)創(chuàng)造。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能能否擁有人類那樣的智能和智慧還有待觀察。從這個(gè)視角來(lái)看，在知識(shí)創(chuàng)造領(lǐng)域，人類和人工智能必然會(huì)形成一種勞動(dòng)分工。前文討論過(guò)的維特根斯坦對(duì)人類思想“劃定一個(gè)界限”的論斷也同樣適用于人工智能，即人工智能會(huì)很清楚地表達(dá)能表達(dá)的思想，對(duì)不能表達(dá)的思想則會(huì)保持沉默。也就是說(shuō)，盡管從近期來(lái)看，人工智能對(duì)社會(huì)科學(xué)研究的沖擊是巨大的，但在知識(shí)創(chuàng)造領(lǐng)域，人工智能仍不能取代人類。人類知識(shí)生產(chǎn)體系的改革迫在眉睫，人類應(yīng)準(zhǔn)備好接受人工智能的賦能功能，避免人工智能的去能影響，同時(shí)超越人工智能，創(chuàng)造人工智能所不能創(chuàng)造的知識(shí)。