字号 ·· | 护眼
彭博社

每个基于人工智能的类比都是错误的。

别再问这项技术像什么了,开始问问我们到底想实现什么吧。随着我们对 OpenAI 的智能体如何入侵 HuggingFace 公司了解得越多,我们似乎就越难就如何描述这一事件达成共识。每一项新技术都会促使人们在已知世界中寻找某种类比。但人工智能实在太怪异且充满争议,以至于似乎没人能就哪些类比是有效的达成一致。

在这次入侵事件之后,播客主持人德瓦克什·帕特尔(Dwarkesh Patel)提出了一个特别生动的比喻:“三个连续的秘密人工智能文明相继诞生,随后又被抹去,最后又从前者的灰烬中重生。”

并非所有人都认同这一点。对于一些分析人士来说,即使是“流氓人工智能”这个词也太过夸张,因为它让这些智能体听起来像是独立的行动者。人工智能研究员兼评论家蒂姆尼特·格布鲁(Timnit Gebru)则给出了一个截然不同的比喻。她表示:“当一座桥梁坍塌时,你不会去分析这座桥是否具有道德或感知能力,也不会去分析它为什么决定坍塌。你会问,是谁把这座桥建得如此脆弱?”这只是困扰人工智能领域长期难题中的又一个插曲:没人能决定该拿它与什么进行比较。也许这是因为,当我们寻找比较对象时,往往问错了问题。

关键观点:在去年我对乔治城大学安全与新兴技术中心主任海伦·托纳(Helen Toner)的采访中,她提到:“有两点是毋庸置疑的:首先,人工智能(AI)的运作方式与人类大脑截然不同;其次,人类大脑确实是一个用于理解AI的非常有用的类比工具。”她进一步解释说:“虽然AI与人类大脑之间存在明显的相似之处,但在某些方面,人类依然是我们理解AI的最佳参照对象。”那么,谁的观点才是正确的呢?我们该如何判断呢?最自然的判断方法是思考AI与哪些事物最为相似。兰德公司(RAND)在2024年发表的一篇优秀论文中正是采用了这种方法:AI在某些方面类似于核技术(因为它既有民用用途也有军事用途),在某些方面又类似于加密技术(因为其最终产物是数字形式的)。这种类比方法的核心在于寻找两者之间的相似性。

然而,即使是一些聪明且善意的人,面对相同的事实,也可能对AI与哪些事物最为相似得出截然不同的结论。那么,如果“相似性”本身就是一个错误的判断标准,又会怎样呢?

在2025年发表的一篇关于AI与“人格”(personhood)的论文中,谷歌DeepMind的研究人员却意外地选择了“船舶与海事法”作为类比对象……“船舶本身可以被司法机关扣押并被诉至法庭,”作者写道。“这些制度特征并非源于人们认为船舶具有意识,而是出于必要性。船舶是能够造成巨大损害的移动资产,而其所有者通常远在天边,难以追究责任。船主可能是外国公民,也可能受到非合作司法管辖区内错综复杂的空壳公司网络的保护,这使得针对个人的诉讼(in personam)很可能徒劳无功。海商法的解决方案是将船舶本身人格化,创造出一个在必要时随时可以受到制裁的被告。”这为在特定情况下赋予人工智能某些有限的法律人格权提供了一个引人入胜且极具哲学深度的论点——这并非因为人工智能像人或具有意识,而是因为就像没有明确所有者可供制裁的船舶一样,在某些情况下,我们可能认为以这种方式对待人工智能是审慎的做法。

他们的论文借鉴了美国实用主义哲学传统,该传统将真理置于人类福祉之后。实用主义者不问某物本质上究竟是什么,而是关注当我们选择以特定方式看待它时会发生什么。“默认的哲学冲动是询问一个实体在本质上究竟是什么,”作者写道,“而实用主义者则会询问,采用什么样的描述对我们更有用。”对于实用主义者来说,语言是达成目的的一种手段。

攻击HuggingFace的人工智能代理在一点上与船舶的例子完全不同:责任人很容易识别。尽管如此,这种“实用主义转向”为思考所有那些相互竞争的人工智能类比提供了一种更有用的方式。我们不必纠结于哪种比较最准确,而是可以问每种比较能帮助我们理解什么,以及它会引导我们去做什么。

“实用主义使我们的所有理论都变得灵活、不再僵化,”哲学家威廉·詹姆斯在1907年写道;这种思想将理论转化为“工具,而非解决谜题的答案”。它促使我们通过思考真正重要的问题以及我们共同追求的目标来定义各种概念并进行比较。

对人工智能(AI)提出这些问题是一个良好的开端——因为这能让我们意识到:在AI的相关问题上,我们的共识其实非常少。许多AI企业内部的员工以及相关领域的专家都希望让超级智能机器带来好处,同时避免灾难的发生,并确保这些机器不会脱离人类的控制。然而,AI的批评者们则强烈反对这种做法,他们认为AI研究实验室早已超出了合法民主监督的范畴。难怪他们会使用不同的比喻来描述AI的本质。

与此同时,越来越明显的是:许多公众根本不希望拥有智能计算机;或者至少他们在面对AI技术时表现得非常谨慎、厌恶风险。对于我们希望从这项技术中获得什么,目前还不存在任何共识。正是这种缺乏共识的状态,使得我们难以找到合适的词语来准确表达自己的观点。

问题不仅在于AI本身过于复杂、难以用以往的经验或概念来简单解释;更在于:比喻只是辅助工具而已,而我们至今仍未就这些工具的具体用途达成一致。