現代性與人類能力的機器替代

人工智能是現代工業文明發展的必然產物。早在“現代性”剛剛發端的時代，現代政治哲學的奠基者霍布斯，便開始把人和人類社會構想為當時最為精巧的機器——鐘表。在《論公民》的“前言”中，他寫道：“對于鐘表或相當復雜的裝置，除非將它拆開，分別研究其部件的材料、形狀和運動，不然就無從知曉每個部件和齒輪的作用。同樣，在研究國家的權利和公民的義務時，雖然不能將國家拆散，但也要分別考察它的成分，要正確地理解人性，它的哪些特點適合、哪些特點不適合建立國家，以及謀求共同發展的人必須怎樣結合在一起。”1611年出現的“機械人”（Automaton）一詞就是那個時代的社會想象的產物，它是指借用鐘表齒輪技術而制造出來的自動機械人偶。雖然這種人偶還完全不具備任何意義上的“智能”，但它卻體現了促使“人工智能”最終變成現實的那種思路：人的身體和大腦最終都可以用機器來模擬。

《省思——冷眼橫看人工智能熱》，杜運泉主編，上海財經大學出版社，2019年

到了19世紀，隨著自然科學尤其是物理學的突破性發展，法國哲學家開始設想研究人類行為和人類社會組織方式的學科最終可以達到物理學那樣的成熟狀態。人們將可以通過觀察、統計和分析而發現近似于自然規律的社會規律，從而“研究現狀以便推斷未來”。這就意味著不僅個人的身體和大腦功能可以借助物理學法則用機器來取代，而且社會的組織機制包括法律，最終也可以由機器來操作和管理。

在孔德的時代，由于技術手段的欠缺，孔德的野心還無法變為現實?；谟邢迾颖镜慕y計分析，還遠遠無法使社會預測達到物理預測那樣的精準性。但大數據存儲和分析已經使樣本分析有可能為整全數據分析所取代，并且日益實現動態化和分析者與對象之間的互動化。換句話說，機器通過“深度學習”也可以變得具有社會性，并且參與人類社會的各種活動，包括游戲和工作。在孔德的時代，英文中又出現了Android（人形機器）一詞，其詞根是古希臘文中的andro（人）和eides（形狀）。人是語言的動物，一個新語詞的出現必然是因為新的事物出現在了人們的現實生活或想象之中，而它能夠被普遍使用并成為語言的一部分，則是因為很多人都分享著它所表達的現實體驗或想象。

在工業化時代，用機器來取代人的勞動已經成為一個普遍現實，馬克思和恩格斯的經典著作中有許多對這種現實中工人階級悲慘處境的描述，和對造成這種狀態的生產關系和社會制度的批判。1920年，捷克作家卡雷爾·卡佩克（Karel Capek）創作了《羅素姆的萬能機器人》（Rossumovi univerzální roboti）劇本，發明了如今通用的Robot（機器人）這個詞匯，它的辭源是波蘭語中的強迫勞動（Robota）和工人（Robotnik）。如果說工業化時代的機器（無論是不是人形的）所取代的只是人的一部分體力勞動，那么作為工業化升級版的人工智能則是這個過程的自然延伸，它旨在取代人的一部分腦力勞動。

人類一直在試圖強化自己的能力。比如，過目不忘一直是中國傳統文人最為欣賞和希望得到的能力之一。《三國演義》中的張松，在接過楊修遞給他的《孟德新書》并快速瀏覽一遍之后，說這哪里是什么新書，分明是戰國時無名氏所作，為曹丞相所抄襲。楊修不信，結果張松把該書內容背出，一字不差。但如今的人工智能已經能夠輕松地做到這些，乃至更多。

人工智能實際上已經可以將腦力勞動和體力勞動、感知和思維、決策和執行結合到一起，從而更像是一個完整的人。至于是否具有“人形”已經不再重要了，任何關于“人工智能”的擬人化想象都是不必要的。有了物聯網、大數據和云計算作為支撐（或組成部分）的人工智能，可以通過它的感官（遍布各處的傳感器）獲得千里之外的數據，利用自己無比強大的記憶力（聯網計算機和云存儲）來沉淀和消化數據，利用自己遠勝于人類的計算能力（算法和基于“神經網絡”技術的深度學習）來處理數據，并在此基礎上作出判斷和“決策”。

目前，人工智能正以驚人的速度在兩大領域推進：一是“合成智能”（synthetic intellects），即我們通常所說的機器學習、神經網絡、大數據、認知系統、演進算法等要素的綜合應用。它不是傳統意義上的編程，也就是說，它突破了“機器只能做程序員編排它去做的事情”這一局限，你只要給它一大堆人類窮其一生也無法瀏覽完的數據（在互聯網的幫助下，這意味著你只要把它聯網并通過編程使它具有搜索功能），包括人類智力根本無法理解的無結構數據，再設定某個具體的目標，最終系統會產生什么結果完全不可預見，不受創造者控制。圍棋智能體AlphaGo先后打敗李世石和柯潔，并以“獨孤求敗”的姿態“宣布退役”，只是合成智能小試牛刀的一個例子。

另一個領域是“人造勞動者”（forged labors），它們是傳感器和執行器的結合，可以執行各種體力勞動任務，從海底采礦、外空維修到戰場殺敵。當然，離我們生活最近的例子是自動駕駛。這兩個領域的結合不僅意味著“機器人”的“頭腦”和“四肢”都是很強大的，還意味著“機器人”的大腦、感官和手足是可以分離的，手腳（執行器）可以延伸到離大腦（中央處理器）十萬八千里的地方。在“萬物聯網”的時代，只有不聯網的東西才不在人工智能的可控制范圍之內。

正因為如此，越來越多的人開始表示出對“人工智能”的擔憂。樂觀派認為人工智能是對人類能力的強化，它本身仍然處在人類的控制之下，因為它沒有“自我意識”和情感。沒有我執，也便沒有“貪、嗔、癡”，不會對人類構成威脅。甚至不能算是真正的智能，因為智能的內核是“主體的自由”以及主體對這種自由的自我認知和主動應用。但即使我們承認樂觀派對事實的描述和判斷是正確的，也已經有了擔心的由頭。

人工智能顯然不成比例地強化了一部分人的能力，即那些站在人工智能發展前沿的“大數據掌控者”和人工智能開發企業的能力，同時使越來越多的人變成難以保護自己的隱私和自由并面臨失業風險的弱者。換句話說，以前可以自認為比藍領工人社會等級更高的白領腦力勞動者，如今也變成了新的隨時可能被機器所替代的勞工。當強弱懸殊越來越大，而且強者對弱者的剝削和控制越來越以“物理法則”而不是赤裸裸的暴力面目出現時，“強者為所能為，弱者受所必受”的局面就會成為普遍現象。自由與必然之間的關系，因人工智能的出現而越發成了一個由社會分層（階級）決定的事務：越來越少的人享有越來越大的自由，越來越多的人受到越來越強的必然性的束縛。

由于法治迄今為止被證明是保護弱者權益、使人避免落入弱肉強食的叢林法則支配的最有效機制，所以，當人工智能所帶來的新風險被許多人感知到的時候，人們自然希望法律能夠因應這種風險提供新的保障。但法律自身也面臨著人工智能的猛烈沖擊。

人工智能對法律應對社會變遷的傳統模式的挑戰

法律是人的有限理性的產物，法律規則本身也體現并順應著人的局限性。正如麥迪遜所言：“如果人都是天使，就不需要任何政府了。如果是天使統治人，就不需要對政府有任何外來的或內在的控制了。”這個說法當然針對的是人的貪婪和野心，但也拓展到人的有限認知和計算能力。即使一個人充滿善意，他也可能因為自己的能力所限而對自己和他人造成傷害。而法律規則的設計和執行，都會把這種有限能力納入考慮。實際上，人類社會所有的規則，包括游戲規則，都是有局限的人為有局限的人設計的。

下過圍棋的人都知道“金角銀邊草肚皮”這個基本的布局規則，這個規則的理由有兩個：一是效率，在角上無論是做眼還是吃掉對方棋子需要的步數都最少，在角上，做一個真眼需要三步棋，吃掉對方一個子只需要兩步棋。二是計算能力，給定的邊界越多，需要考慮的可能性越少。效率考量使得AlphaGo在布局階段與人類高手相比并沒有太大的區別，仍然是先占角后取邊。但在序盤和中盤階段，AlphaGo卻更敢于向中腹突進，這是與它更強大的計算能力相適應的。

實際上，由于人認識到自己的局限性，所以在設計規則的時候所考慮的都是所謂常人標準，即以具有中等智力和體力水平的正常人作為規則可行性的判斷標準。而且，為了形成穩定的社會秩序，法律往往還會設置比常人標準更低一些的安全線。從這個意義上講，法律是一種保守的社會力量，不以滿足具有創新精神和創新能力的人士追求“更快、更高、更好”的野心為目的。梁漱溟先生所說的“經濟進一步，政治進一步，循環推進”，也適用于法律。法律調整經濟-社會關系的方式從來都是回應性的。在技術發展和社會-經濟結構變化緩慢的農業社會和早期工業化社會，這種保守傾向使法律發揮了很好的維持社會穩定的作用。

但在人工智能時代，它卻使法律滯后于技術和經濟的發展，使那些把握先機的人獲得了巨大的邊際回報。比如，互聯網金融和電子商務在中國的迅猛發展就是在相關法律缺位的情況下發生的，等到立法者開始制定規則來規范這個領域，法律所約束的只是后來者，并且自然地鞏固了先占者的壟斷地位。同時，先占者又利用已經積累起來的經濟、技術和資源（數據）優勢，開始搶占未被法律規制的新領域。如此層層遞進，最終使得循規蹈矩、永遠在法律規定的范圍內活動的人們與他們之間的差距越來越大。

同時，正如石油是工業化時代最寶貴的資源一樣，數據是人工智能時代最重要的資源。掌控的數據越多，供人工智能“學習”的資源就越多，也就越容易在這個領域取得突破性的進展。這一事實導致了這樣幾個結果：

第一，它使個人的隱私和自由變得非常脆弱。這一點我已經在此前的一篇文章中做了詳細分析，這里不再贅述。

第二，它使得傳統制造業和其他與互聯網沒有直接關聯的行業處在很明顯的劣勢。因為人工智能不是一個傳統意義上的新“行業”，也不是一種覆蓋人類生活全部領域的技術。最早進入互聯網領域的企業因其行業特性而自然成了“大數據掌控者”，而人工智能對大數據的依賴又使得它們自然成了人工智能領域的先驅，進而，它們又可以利用自己在人工智能方面的優勢介入所有傳統行業，包括農業。

比如，通過在農作物上安裝生物傳感器來獲得比實驗室作業更加直接和可靠的植物生長數據，從而獲得農業科技方面的突破。實際上，這并不是一種假設，而是谷歌和阿里巴巴等公司正在做的事情，“精準農業定點解決方案”（Precision Agriculture Point Solutions）和“植物云”等概念都對應著某種特定的商業模式。無論是政府還是社會對這種新生事物都有一種好奇和樂見其成的心態，希望看到結果后再采取行動，而當結果發生時，且不論它本身是好是壞，這些大數據掌控者全方位的優勢必然已經形成。

來源：觀察者網