中图分类号：TP18；D0-02 文献标识码：A 文章编号：1003-854X(2023)08-0005-10 2022年11月底，OpenAI公司推出的社交聊天工具ChatGPT在发布2个月后，注册用户高达1亿，迅速风靡全球。ChatGPT的卓越表现在于它不仅能够结合聊天语境进行与真人无异的交流，还能够为用户提供个性化的文案写作、代码编写、翻译等服务，以及能够对用户提出的不良意图和请求说“不”。鉴于此，有学者认为伴随ChatGPT而来的通用人工智能发展浪潮势必会导致大量脑力劳动者失业，更有甚者认为若不对之加以限制，人类迟早会被强人工智能所取代。这类观点折射了通用人工智能替代人类所引发的公共焦虑。然而，这种观点既没有严谨的逻辑分析，也没有充分认识人类的创新能力。相较而言，ChatGPT之父奥特曼(Sam Altman)的观点更为中肯，他认为ChatGPT会替代的只是当前可重复性的脑力劳动者即白领工人，但人类那些不可重复性的能力是不可能被代替的。如此，在看待通用人工智能的发展上，我们关注的不应是通用人工智能的发展速度，在这个方面它的发展只不过是有助于将人类从重复性的低创新性的劳动领域中解放出来；而是通用人工智能的发展方向，在这个方面人类对通用人工智能发展的介入性干预对于人保障其适当性具有决定性意义。后者不仅事关人类自身的生活品质，也事关人类掌控外部环境的整体实力的发展。在本文中，笔者首先以考察竞速统治论为切入点，由此探讨人工智能时代的人—机交互类型；其次基于人—机交互类型的多样性，阐述人类社会的多重化与不平等的极化发展；最后阐述就消除不合理的不平等而言，出路之一是进行社会主义数字化干预。 一、竞速统治：人—机交互的三种类型 “竞速学”(Dromology)是法国哲学家保罗·维利里奥(Paul Virilio)在40多年前提出的。在维利里奥看来，技术进步实质上就是人、物、信息等移动速度的提升，而组织演进(如从手工作坊到流水线)归根结底就是协同速度的变化。①如按照这一观点，技术进步导致的自动化、智能化对人类劳动能力的替代，就是人机之间的工作竞争。②从技术发展的极限来看，这种替代效应可能会使人口出现一个废弃的剩余。③之所以是“可能”，是因为组织演进受其现存制度体系与身处其中的人们的集体选择的影响，从而会有不同的演进方向。④ 晚近，由于人工智能在诸多领域的强大能力，人们把越来越多的决策权移交给算法，而这又导致其决策更容易被算法替代。据此有学者断言人类已经陷入专用人工智能所开启的“竞速统治”格局，并且人工智能正在结构性地改变人类政治。⑤但是，这一断言是缺乏说服力的。“竞速统治”作为政治领域的一个范畴，其基本义是指有自我意识的行为主体之间交互形成的一方统治另一方的行为秩序乃至规则体系。这个基本义中的“有自我意识”这一限定在本文语境中是关键的。目前，与人类互动的只是能动性专用人工智能，它们在各自所适用的细分领域均已超过了人类，但它们并没有结构性地改变人类政治。的确，战胜围棋大师李世石的AlphaGo还在迭代升级，比AlphaGo系列更先进的能动性人工智能也可能会出现，但是它们若没有发展到具有自我意识的阶段，就不会形成人—机竞速统治的政治局面。简言之，构成人—机竞速统治的政治局面的大前提是人工智能机器具有自我意识。据此而言，海量数据只是允许人类选择专注于那些真正有价值的决策，剩下的则留给人工智能，这不是人类与人工智能互为客体的竞速统治，不是一方试图要统治另一方，而是主客体边界消失的人机融合。这个融合，借用布鲁诺·拉图尔(Bruno Latour)的“行动者网络”(Actor-Network)理论，就是人类与人工智能之间没有主动被动、主体客体之分地联结在一个密不可分的网络。⑥当然，如果人工智能能够进化出自己的感受或意识，那么情况将有所不同。 就人类对意识的了解来看，我们需要考虑这三种情况，一是意识与有机生化相关，计算机不可能创造出意识。二是意识与有机生化无关，而与智能有关，计算机能够发展出意识。三是意识与有机生化或高智能并无重要关联，计算机可能发展出意识，也可能发展不出意识。⑦在这三种情况中，第二、三种情况都允许无意识的人工智能跨入有意识的人工智能⑧，在这个前提下人工智能能够发展出自我意识⑨，具有说“不”的能力，由此才会真正形成人—机相互竞争的竞速统治局面。 既然是竞速，就会有谁快、谁慢的问题。基于目前人工智能在某些领域远胜于人类，大部分学者倾向于认为人工智能会更快。问题是人工智能在何种意义上比人类更快?一种观点认为人工智能在所有方面都会比人类更快，并且有目的的超人工智能对于人类来说，它的诞生一定是政治性的，而它也将终结人类主导的政治局面，甚至使得人类沦为人工智能的“宠物”⑩；另一种观点认为在能动性人工智能与自主性人工智能之间存在着巨大的裂口，并且已经进入人类当下生活的人工智能全部都是能动性专用人工智能(11)，因此“从竞速学角度来看，人工智能所带来的挑战，恰恰亦正是落在速度提升上：人工智能在‘深度学习’上的速度、对大数据的处理速度完败人的‘生物算法’。……人正在加速性地丧失自身智能的时代，恰恰是一个人类文明正在全面陷入系统性愚蠢的时代”。(12)简言之，在人工智能与人类的竞速统治上，前一种观点认为人类未来可能会落入人类终结论所描绘的景象，而另一种观点否定了人类终结论，强调人工智能与人类的竞速统治。但是，这两种观点都忽视了那些关于人工智能发展的复杂性科学(Complexity Science)研究文献。基于复杂性科学文献，人类的发展在综合能力上不会慢于人工智能的发展，因此关键的是人类的介入，以及介入的目的和方式。 人类的复杂性根源于但不限于以感性、知性、理性、信念、灵感等为要素的认知系统和以主体、客体、目的、手段、协作等为要素的实践系统，其核心内涵是这两个系统及其关系。人类的复杂性就其表现而言，就是人类心智(人性)的多样性、流变性与可塑性，并且相关于以人类意向性为基础的秩序系统、价值系统乃至文化系统的异质性。这个复杂性构成了人类心智程序化的产物即人工智能发展的边界。由此而来的一个推理是两个互证的方面：方面一，人类在综合能力上的不可超越是因为人类经由数百万年实践积累起来的复杂性，但由于这个复杂性的干预而不能在某个领域胜过专用人工智能。方面二，人工智能在专项能力上的不可超越是因为人工智能经由形式系统施予的单一性，但是由于这个单一性的限制而不能在多个领域胜过人类。(13)
