【摘要】“非存在的有”和智能之間沒(méi)有直接關(guān)系，但智能可以被用來(lái)探索“非存在的有”。“非存在的有”和人機(jī)功能分配之間也沒(méi)有直接關(guān)系，但人機(jī)功能分配可能會(huì)受到“非存在的有”的影響。情感與人機(jī)功能分配關(guān)系緊密，人機(jī)功能分配需要考慮情感因素。在探索“非存在的有”方面，人類和人工智能都可以發(fā)揮作用。情感在人機(jī)交互中扮演著重要角色。為了適應(yīng)更加復(fù)雜的任務(wù)和環(huán)境，需要通過(guò)創(chuàng)新和發(fā)展來(lái)擴(kuò)展機(jī)器人的能力。

【關(guān)鍵詞】非存在的有 智能 人工智能 情感 人機(jī)交互 人機(jī)功能分配

【中圖分類號(hào)】H0-05/TP18 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2023.14.006

【作者簡(jiǎn)介】劉偉，北京郵電大學(xué)人機(jī)交互與認(rèn)知工程實(shí)驗(yàn)室主任、博導(dǎo)，媒體融合生產(chǎn)技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室特聘研究員。研究方向?yàn)槿藱C(jī)混合智能、人機(jī)交互、認(rèn)知工程、用戶體驗(yàn)、人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)工程、分析哲學(xué)、未來(lái)態(tài)勢(shì)感知模式與行為分析／預(yù)測(cè)技術(shù)。主要著作有《人機(jī)融合——超越人工智能》《追問(wèn)人工智能：從劍橋到北京》等。

引言

“非存在的有”是一種哲學(xué)概念，通常被用于對(duì)應(yīng)“存在”的概念。它指的是那些不存在于我們所熟知的現(xiàn)實(shí)中，但卻具有某些潛在的存在性的事物或概念。這些“非存在的有”可能是抽象的、理論的、想象的、虛構(gòu)的，等等。例如，數(shù)學(xué)中的虛數(shù)是一種“非存在的有”，因?yàn)樗鼈儾淮嬖谟趯?shí)際的物質(zhì)世界中，但在數(shù)學(xué)上卻是有用的，可以用來(lái)解決某些問(wèn)題。同樣地，幻想中的形象，如孫悟空、圣誕老人、獨(dú)角獸、龍等，也是“非存在的有”，它們并不存在于我們的現(xiàn)實(shí)世界中，但卻在文學(xué)、藝術(shù)和文化中有一定的存在。簡(jiǎn)而言之，“非存在的有”不存在于我們所知道的現(xiàn)實(shí)中，但是可能存在于其他維度，例如，我們的想象之中。

智能是指一種能力或者能夠表現(xiàn)出某種智能的實(shí)體或系統(tǒng)。“非存在的有”和智能之間沒(méi)有直接的關(guān)系，然而智能可以被用來(lái)探索“非存在的有”。人類的智能可以用來(lái)推理、創(chuàng)造、想象和研究一些不存在于我們現(xiàn)實(shí)世界中，但卻具有潛在存在性的事物或概念。例如，科學(xué)家們利用智能推理和創(chuàng)造力來(lái)研究黑洞、暗物質(zhì)、多元宇宙等一些“非存在的有”。

人工智能也可以被用來(lái)研究“非存在的有”。例如，通過(guò)虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，人工智能可以創(chuàng)造出一些虛擬的世界和生命形式，來(lái)探索和研究那些不存在于我們現(xiàn)實(shí)世界中，但卻具有潛在存在性的事物或概念。

人機(jī)功能分配是指將任務(wù)和功能分配給人類與機(jī)器人的過(guò)程。“非存在的有”和人機(jī)功能分配之間沒(méi)有直接的關(guān)系，然而人機(jī)功能分配可能會(huì)受到“非存在的有”的影響。例如，在某些任務(wù)中，機(jī)器人可能需要具備一些超出我們現(xiàn)實(shí)世界已經(jīng)存在的能力，這些能力屬于“非存在的有”。在這種情況下，我們需要通過(guò)創(chuàng)新和發(fā)展來(lái)擴(kuò)展機(jī)器人的能力，從而使其能夠適應(yīng)更加復(fù)雜的任務(wù)和環(huán)境。

情感與人機(jī)

情感的本質(zhì)是人類感知和體驗(yàn)世界的一種基本方式，是一種主觀、內(nèi)在的體驗(yàn)和反應(yīng)。情感涉及人類的情感體驗(yàn)、情緒反應(yīng)、情感表達(dá)和情感調(diào)節(jié)等方面。情感的本質(zhì)是由生理機(jī)制、個(gè)體生命經(jīng)歷、文化和社會(huì)背景等多種因素決定的。情感可以是積極的，如喜悅、興奮、愛(ài)、幸福等，也可以是消極的，如憤怒、恐懼、憂慮、悲傷等。情感可以對(duì)人的行為產(chǎn)生影響，影響人的選擇、決策等。情感也是人類交往和社會(huì)關(guān)系的重要因素，情感的表達(dá)和理解是人類溝通和交流的基礎(chǔ)?？偟膩?lái)說(shuō)，情感是人類生命和文化的重要組成部分，對(duì)人類的生存和發(fā)展具有重要意義，對(duì)人機(jī)功能有效分配也具有不可忽視的作用。

情感與人機(jī)功能分配關(guān)系緊密。情感是人類與環(huán)境交互的重要組成部分，包括情緒、態(tài)度、信念等方面。在人機(jī)交互中，情感的存在對(duì)于用戶體驗(yàn)和使用效果有著重要影響。因此，人機(jī)功能分配需要考慮情感因素，以便更好地滿足用戶需求和期望。例如，情感識(shí)別和情感生成技術(shù)可以幫助計(jì)算機(jī)更好地理解和回應(yīng)人類的情感需求，從而提高用戶體驗(yàn)。同時(shí)，在人機(jī)交互中，人類和計(jì)算機(jī)的功能分配也需要考慮情感因素，以便更好地滿足人類的情感需求。因此，情感與人機(jī)功能分配是相互影響、相互促進(jìn)的。

情感可以影響人類理性的判斷和決策，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。其一，信息選擇偏差。情感會(huì)使人們更傾向于選擇與自己情感偏好相符的信息，而忽略其他信息。例如，一個(gè)人對(duì)某個(gè)品牌有好感，就容易忽略該品牌的缺點(diǎn)，且對(duì)同類競(jìng)品的優(yōu)勢(shì)視而不見(jiàn)。其二，認(rèn)知偏見(jiàn)。情感會(huì)影響人們對(duì)信息的認(rèn)知和理解，使其產(chǎn)生認(rèn)知偏見(jiàn)。例如，一個(gè)人對(duì)某個(gè)人有情感偏見(jiàn)，就容易將該人的行為解釋為支持自己觀點(diǎn)的證據(jù)，而忽略其他解釋。其三，決策偏差。情感會(huì)影響人們的決策偏好和風(fēng)險(xiǎn)承受能力。例如，一個(gè)人對(duì)某項(xiàng)投資有情感偏好，就容易將該投資看作低風(fēng)險(xiǎn)、高回報(bào)的選擇，忽略其潛在的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性。其四，行為反應(yīng)。情感會(huì)影響人們的行為反應(yīng)，使其作出不合理的行為。例如，一個(gè)人因情感上癮，就可能不顧后果地追求某種行為或物質(zhì)，而忽略自己的健康和生活質(zhì)量。因此，情感與人類理性之間的關(guān)系需要相互協(xié)調(diào)和平衡，才能使人作出更明智的判斷和決策，從而使情感對(duì)人機(jī)功能分配起正向調(diào)節(jié)作用。

道德物化與人機(jī)

道德物化的本質(zhì)是將道德概念或價(jià)值視為實(shí)體化、有形化的實(shí)際物體或物品，為其賦予實(shí)物的屬性和價(jià)值。這種物化過(guò)程可能導(dǎo)致人們將道德價(jià)值看作是一種可以交易、買賣、占有或控制的商品或資源，從而削弱或扭曲了道德本身的意義和價(jià)值。道德物化可能會(huì)導(dǎo)致人們?cè)诘赖聸Q策和行為中更多地考慮利益和權(quán)力的因素，而忽視道德的本質(zhì)和目的，從而導(dǎo)致不良后果。道德物化的本質(zhì)是一種對(duì)道德概念和價(jià)值的誤解和扭曲，需要通過(guò)教育和宣傳等途徑加以糾正和避免。

若將人道德物化，看作物品或工具，則忽視了人作為個(gè)體的尊嚴(yán)和價(jià)值。人機(jī)功能分配是將人和機(jī)器分別賦予不同的任務(wù)和功能，以實(shí)現(xiàn)更高效的生產(chǎn)和服務(wù)。道德物化與人機(jī)功能分配的關(guān)系在于，當(dāng)人機(jī)功能分配不當(dāng)或不合理時(shí)，就可能導(dǎo)致道德物化的問(wèn)題。例如，將人僅僅看作機(jī)器的一部分來(lái)完成某項(xiàng)任務(wù)，忽視了其作為有感情、有思維、有尊嚴(yán)的人的本質(zhì)。因此，正確的人機(jī)功能分配應(yīng)該考慮人的尊嚴(yán)和價(jià)值，避免道德物化的問(wèn)題。

人機(jī)的主客觀混合輸入過(guò)程

實(shí)現(xiàn)客觀事實(shí)與主觀價(jià)值的混合輸入，需要采用一些特定的技術(shù)和方法。其一，自然語(yǔ)言處理技術(shù)。自然語(yǔ)言處理技術(shù)可以幫助機(jī)器理解人類語(yǔ)言的含義和語(yǔ)境，識(shí)別其中的實(shí)體、情感和觀點(diǎn)等，并將其轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)形式。其二，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過(guò)訓(xùn)練模型來(lái)識(shí)別和理解人類語(yǔ)言中的含義和情感。其三，人機(jī)交互界面設(shè)計(jì)。在人機(jī)交互界面設(shè)計(jì)中，可以采用一些交互式的方式，如問(wèn)答、評(píng)分、評(píng)論等，讓用戶輸入他們的主觀評(píng)價(jià)和觀點(diǎn)。其四，數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。通過(guò)數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，可以將客觀事實(shí)和主觀價(jià)值以可視化的方式呈現(xiàn)出來(lái)，讓用戶更容易理解和分析數(shù)據(jù)。例如，使用圖表、熱力圖等方式來(lái)展示數(shù)據(jù)等。

客觀事實(shí)與主觀價(jià)值的混合輸入，需要結(jié)合自然語(yǔ)言處理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)、人機(jī)交互界面設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)等多種技術(shù)和方法。在人機(jī)功能分配過(guò)程中若處理不好主客觀混合輸入，則極易產(chǎn)生數(shù)據(jù)來(lái)源不可靠、數(shù)據(jù)處理不當(dāng)、數(shù)據(jù)缺乏背景信息、數(shù)據(jù)過(guò)于龐大或數(shù)據(jù)分析不到位等現(xiàn)象，進(jìn)而可能造成“數(shù)據(jù)豐富，信息貧乏”的不足與缺陷。

人機(jī)的主客觀混合處理過(guò)程

實(shí)現(xiàn)基于公理的處理與基于非公理的處理融合，同樣需要采用一些特定的技術(shù)和方法。其一，邏輯推理技術(shù)。邏輯推理技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)基于公理的處理，通過(guò)推理得到新的結(jié)論，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行決策。邏輯推理技術(shù)可以利用公理化語(yǔ)言描述問(wèn)題，并通過(guò)邏輯規(guī)則進(jìn)行推理，從而實(shí)現(xiàn)基于公理的處理。其二，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)基于非公理的處理，通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和模式識(shí)別來(lái)進(jìn)行決策。機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式進(jìn)行推理，從而實(shí)現(xiàn)基于非公理的處理。其三，規(guī)則庫(kù)管理。規(guī)則庫(kù)管理可以用于管理基于公理的處理的規(guī)則庫(kù)。規(guī)則庫(kù)包含一組規(guī)則，用于對(duì)問(wèn)題進(jìn)行描述和解決。規(guī)則庫(kù)管理可以對(duì)規(guī)則庫(kù)進(jìn)行維護(hù)、更新和擴(kuò)展，以適應(yīng)不同的問(wèn)題和應(yīng)用場(chǎng)景。其四，集成算法。集成算法可以將基于公理的處理和基于非公理的處理融合起來(lái)，利用不同的算法進(jìn)行集成，從而得到更準(zhǔn)確的結(jié)果。集成算法可以利用不同的處理方法來(lái)解決問(wèn)題，從而提高處理的準(zhǔn)確性和效率。

恰如其分地實(shí)現(xiàn)基于公理與基于非公理的處理融合，需要結(jié)合非邏輯／邏輯推理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)、規(guī)則庫(kù)管理、集成算法、人類有效的“算計(jì)”（謀算）等多種技術(shù)和方法。這樣可以充分利用不同的處理方法來(lái)解決問(wèn)題，從而得到更準(zhǔn)確的結(jié)果。

人機(jī)的主客觀混合輸出過(guò)程

實(shí)現(xiàn)人機(jī)融合的輸出，需要考慮人類與機(jī)器之間的交互和決策融合?；谶壿嫷臎Q策通常是基于規(guī)則的，例如，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。相對(duì)應(yīng)，基于直覺(jué)的決策則更多是基于個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和感覺(jué)的，例如，醫(yī)生根據(jù)病人的癥狀和體征作出的診斷。針對(duì)這兩種不同的決策方式，可以采用以下方法實(shí)現(xiàn)人機(jī)融合的輸出。

其一，將邏輯決策和直覺(jué)決策進(jìn)行分離，分別由機(jī)器和人類進(jìn)行處理和決策，然后將結(jié)果進(jìn)行融合。這種方法需要一個(gè)可靠的決策融合算法，以確保最終的輸出結(jié)果是準(zhǔn)確和可信的。其二，將邏輯決策和直覺(jué)決策進(jìn)行融合，讓人類和機(jī)器一起進(jìn)行決策。這種方法需要一個(gè)可以協(xié)同工作的系統(tǒng)，以便人類和機(jī)器可以共同分析和決策。例如，可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)分析數(shù)據(jù)，然后將結(jié)果呈現(xiàn)給人類，讓后者作出最終的決策。其三，將邏輯決策和直覺(jué)決策進(jìn)行交替使用，讓人類和機(jī)器輪流進(jìn)行決策。這種方法可以提高決策的多樣性和靈活性，以適應(yīng)不同的情況和環(huán)境。例如，可以讓機(jī)器先進(jìn)行分析和決策，然后將結(jié)果呈現(xiàn)給人類，讓后者進(jìn)行進(jìn)一步的分析和決策。

總的來(lái)說(shuō)，基于邏輯的決策和基于直覺(jué)的決策都有優(yōu)點(diǎn)，也存在局限性。將它們?nèi)诤掀饋?lái)，可以充分利用人類和機(jī)器的優(yōu)勢(shì)，提高決策的準(zhǔn)確性和效率。

人機(jī)的主客觀混合反思／反饋過(guò)程

在人機(jī)混合智能中，人和機(jī)器的反思與反饋可以通過(guò)多種方式融合，從而實(shí)現(xiàn)更加智能化和高效化的決策與行為。人的反思和機(jī)器的反饋可以通過(guò)以下方式融合。

數(shù)據(jù)分析。機(jī)器可以通過(guò)分析大量數(shù)據(jù)，提供反饋和建議；人可以通過(guò)分析這些反饋和建議來(lái)反思自己的決策與行為，從而不斷優(yōu)化自己的決策和行為。

交互式學(xué)習(xí)。人和機(jī)器可以通過(guò)交互式學(xué)習(xí)來(lái)相互補(bǔ)充和提高，機(jī)器可以通過(guò)學(xué)習(xí)人的反思和決策，提供更準(zhǔn)確和有效的反饋與建議，人可以通過(guò)學(xué)習(xí)機(jī)器的反饋和建議，不斷提升自己的決策和行為能力。

反饋循環(huán)。人和機(jī)器可以建立反饋循環(huán)，通過(guò)不斷的反饋和調(diào)整，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化的決策和行為。人可以通過(guò)反思機(jī)器的反饋和建議，作出相應(yīng)的調(diào)整和改進(jìn)；機(jī)器也可以通過(guò)分析人的反饋和行為，提供更加精準(zhǔn)和有效的反饋與建議。

人機(jī)與深度態(tài)勢(shì)感知

人類的態(tài)勢(shì)感知能力是通過(guò)大腦感知、處理和解釋來(lái)自外界的各種信息形成的。這些信息包括視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、嗅覺(jué)、味覺(jué)等感官信息以及周圍環(huán)境的溫度、濕度、氣壓等物理信息。大腦的神經(jīng)元通過(guò)對(duì)這些信息的處理與組合，形成了對(duì)周圍環(huán)境和自身狀態(tài)的認(rèn)知與理解，從而使人類具備了對(duì)不同情境的適應(yīng)能力和決策能力。這種能力與人類的生存和社會(huì)交往密切相關(guān)，因此在人類的進(jìn)化過(guò)程中逐漸發(fā)展和完善。

機(jī)器的態(tài)勢(shì)感知能力是通過(guò)傳感器、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。傳感器可以收集外部環(huán)境的物理量，如溫度、濕度、氣壓、光線等，同時(shí)也可以收集機(jī)器自身狀態(tài)的信息，如速度、位置、姿態(tài)等。計(jì)算機(jī)視覺(jué)可以通過(guò)圖像處理技術(shù)對(duì)圖像和視頻進(jìn)行分析，從而識(shí)別物體、人物、場(chǎng)景等信息。語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理可以將語(yǔ)音與文本轉(zhuǎn)化為可處理的數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)語(yǔ)音和文本的理解和分析。通過(guò)這些技術(shù)的組合，機(jī)器可以對(duì)周圍環(huán)境和自身狀態(tài)進(jìn)行感知、判斷和分析，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)各種情境的適應(yīng)。這種能力在自動(dòng)駕駛、智能家居、智慧城市等領(lǐng)域中有廣泛的應(yīng)用。

人機(jī)融合中的態(tài)、勢(shì)、感、知四個(gè)過(guò)程是相互關(guān)聯(lián)的，它們之間是不斷轉(zhuǎn)換的。其轉(zhuǎn)換過(guò)程如下。

態(tài) → 勢(shì)：態(tài)是指人的狀態(tài)、狀況，勢(shì)是指實(shí)現(xiàn)這個(gè)態(tài)的動(dòng)作趨勢(shì)或操作取向。在人機(jī)交互中，用戶的態(tài)被轉(zhuǎn)換成了對(duì)軟件或設(shè)備的操作勢(shì)，比如，用戶想要打開(kāi)一個(gè)應(yīng)用程序，這個(gè)態(tài)就被轉(zhuǎn)換成了對(duì)鼠標(biāo)或鍵盤的操作勢(shì)。

勢(shì) → 感：勢(shì)可以產(chǎn)生反饋，這個(gè)反饋就是感。用戶的操作勢(shì)會(huì)產(chǎn)生與之對(duì)應(yīng)的感，比如，在點(diǎn)擊鼠標(biāo)時(shí)，會(huì)感覺(jué)到鼠標(biāo)下面的按鈕被按下了。

感 → 知：感是指感覺(jué)和感知，知是指理解和認(rèn)知。用戶的感覺(jué)和感知會(huì)被轉(zhuǎn)換成對(duì)軟件或設(shè)備的理解與認(rèn)知，比如，用戶通過(guò)觸摸屏幕感知到了應(yīng)用程序的界面，然后對(duì)這個(gè)界面進(jìn)行理解和認(rèn)知。

知 → 態(tài)：知是指對(duì)事物的認(rèn)知和理解，態(tài)是指人的意圖或目的。用戶對(duì)軟件或設(shè)備的認(rèn)知和理解會(huì)影響他們的意圖和目的，從而形成新的態(tài)。比如，用戶在對(duì)應(yīng)用程序進(jìn)行認(rèn)知和理解后，可能形成了新的意圖和目的在應(yīng)用程序中添加一些新的功能。

概而言之，人機(jī)融合中的態(tài)、勢(shì)、感、知四個(gè)過(guò)程是相互關(guān)聯(lián)的，通過(guò)不斷的轉(zhuǎn)換和交互，用戶可以與軟件或設(shè)備進(jìn)行有效的交互和溝通。

綜上所述，“非存在的有”指的是想象中的不存在于物理世界的事物。對(duì)于人機(jī)融合智能來(lái)說(shuō)，這個(gè)概念的出現(xiàn)和想象可能會(huì)促進(jìn)人類對(duì)科技和自身的思考與探究；可能會(huì)激發(fā)人類對(duì)機(jī)器智能和人類智能的探討和對(duì)比，從而促進(jìn)科技創(chuàng)新和發(fā)展。此外，人們對(duì)于人機(jī)融合智能的想象也可能會(huì)影響人們對(duì)于未來(lái)的展望和期待，進(jìn)而可能會(huì)產(chǎn)生各種不同的社會(huì)和文化影響。雖然“非存在的有”本身并沒(méi)有直接的影響，但是它可能會(huì)激發(fā)人們的想象和創(chuàng)造力，推動(dòng)科技的發(fā)展和人類的進(jìn)步。

人機(jī)與倫理困境

人機(jī)混合智能中，AI的潛在危害包括以下方面：首先，由于AI系統(tǒng)的復(fù)雜性，一旦出現(xiàn)故障或錯(cuò)誤，可能導(dǎo)致系統(tǒng)失控，甚至產(chǎn)生災(zāi)難性后果；其次，AI技術(shù)的發(fā)展可能導(dǎo)致許多工作被機(jī)器人或軟件程序替代，從而導(dǎo)致失業(yè)率上升和社會(huì)不穩(wěn)定因素；再次，AI技術(shù)可能會(huì)收集和分析大量個(gè)人數(shù)據(jù)，存在侵犯?jìng)€(gè)人隱私的風(fēng)險(xiǎn)，并可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露和網(wǎng)絡(luò)攻擊；又次，人工智能武器可能會(huì)導(dǎo)致無(wú)法預(yù)測(cè)的后果，從而對(duì)人類和環(huán)境造成損害和破壞；最后，AI系統(tǒng)可能會(huì)受到人為因素的影響，例如，偏見(jiàn)和歧視，從而導(dǎo)致不公平和不平等。具體到當(dāng)前以ChatGPT為代表的人機(jī)混合智能，有三個(gè)方面的倫理問(wèn)題需要特別予以關(guān)注。

一是，人工智能可從大量數(shù)據(jù)中學(xué)到意想不到的行為。這主要是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)的。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以從大量數(shù)據(jù)中提取出規(guī)律和模式，然后根據(jù)這些規(guī)律和模式來(lái)預(yù)測(cè)、分類、聚類等。在這個(gè)過(guò)程中，如果數(shù)據(jù)集足夠大并且具有代表性，那么AI就可以從中學(xué)習(xí)到新的、以前沒(méi)有預(yù)料到的行為或模式。這種能力被稱為“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新”，可以讓AI在處理數(shù)據(jù)時(shí)自主發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)和洞見(jiàn)，并且可以將其應(yīng)用到更廣泛的領(lǐng)域中。

二是，人工智能生成技術(shù)的不斷突破，可能導(dǎo)致普通人難以辨別信息真?zhèn)?。人工智能生成技術(shù)可能使得虛假的照片、視頻和文字充斥世界，從而帶來(lái)嚴(yán)重的后果和影響，如虛假信息會(huì)讓人們對(duì)社會(huì)和政府的信任降低，從而導(dǎo)致社會(huì)信任危機(jī)；虛假信息可能會(huì)被用來(lái)操縱選民的思想和行為，從而影響政治選舉的結(jié)果；虛假信息可能會(huì)讓消費(fèi)者作出錯(cuò)誤的決策，從而影響企業(yè)和市場(chǎng)的運(yùn)作；虛假信息可能會(huì)被用來(lái)實(shí)施詐騙，從而導(dǎo)致個(gè)人隱私泄露和財(cái)產(chǎn)損失。因此，我們需要采取措施來(lái)防止虛假信息的傳播，比如，開(kāi)發(fā)更加高效的辨別虛假信息的技術(shù)，建立更加嚴(yán)格的信息監(jiān)管機(jī)制，等等。

三是，許多技術(shù)大廠將因?yàn)楦?jìng)爭(zhēng)被迫加入一場(chǎng)無(wú)法停止的技術(shù)爭(zhēng)斗。技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)既有積極的推動(dòng)作用，也可能產(chǎn)生一些負(fù)面的影響，可能會(huì)導(dǎo)致以下局面：其一，不斷擴(kuò)大投資：為了保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，技術(shù)公司需要持續(xù)地投資于研發(fā)和創(chuàng)新，不斷推出新產(chǎn)品和服務(wù)。這將導(dǎo)致公司不斷增加投資，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)亦隨之增加。其二，技術(shù)附庸風(fēng)雅：某些技術(shù)公司可能會(huì)過(guò)度關(guān)注競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的動(dòng)向，而忽視了自身的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和發(fā)展方向。其三，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化：競(jìng)爭(zhēng)激烈的技術(shù)市場(chǎng)可能會(huì)導(dǎo)致技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的分裂，從而引發(fā)產(chǎn)品之間的兼容性問(wèn)題。其四，用戶體驗(yàn)下降：某些技術(shù)公司為了贏得競(jìng)爭(zhēng)，不斷推出不成熟的產(chǎn)品和服務(wù)，從而導(dǎo)致用戶體驗(yàn)下降。

ChatGPT：一個(gè)人機(jī)智能的初級(jí)產(chǎn)品

從人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)智能的角度看，ChatGPT就是一個(gè)還沒(méi)有開(kāi)始“上道”的系統(tǒng)。“一陰一陽(yáng)之謂道”。ChatGPT的“陰”（默會(huì)隱性的部分）尚無(wú)體現(xiàn)，而“陽(yáng)”（顯性描述的部分）也還停留在人類與大數(shù)據(jù)交互的淺層部分。簡(jiǎn)而言之，ChatGPT基本無(wú)“道”可言。暗知識(shí)、類比、隱喻等這些看似不嚴(yán)謹(jǐn)、無(wú)邏輯的東西絕非僅憑理性思維推理就可以得到，而這些非邏輯、超邏輯（至少當(dāng)前邏輯很難定義）的東西恰恰是構(gòu)成人類智能的重要組成部分。或許，這也不僅是ChatGPT的缺點(diǎn)，整個(gè)人工智能領(lǐng)域又何嘗不是如此呢？

粗略地說(shuō)，人工智能技術(shù)就是人類使用數(shù)學(xué)計(jì)算模擬自身及其他智能的技術(shù)，最初是使用基于符號(hào)規(guī)則的數(shù)學(xué)模型建立起的機(jī)器智能（如專家系統(tǒng)），其后是借助基于統(tǒng)計(jì)概率的數(shù)據(jù)連接處理實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)及分類，下一步則是試圖借助有／無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、樣本預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)對(duì)齊、人機(jī)校準(zhǔn)等遷移方法實(shí)現(xiàn)上下文感知行為智能系統(tǒng)。這三類人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)延續(xù)了從人到機(jī)再到人機(jī)、人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)的研究路徑（符號(hào)-聯(lián)結(jié)-行為融合主義路徑），其中最困難的部分（也是ChatGPT的瓶頸）是智能最底層的一個(gè)“神秘之物”——指稱的破解問(wèn)題，這不僅是自然語(yǔ)言與數(shù)學(xué)語(yǔ)言的問(wèn)題，更是涉及思維（如直覺(jué)、認(rèn)知）與群體等“語(yǔ)言”之外的問(wèn)題。

智能領(lǐng)域研究中最困難的不是如山一般堆積的各種數(shù)學(xué)公式，而是最基礎(chǔ)最原始的概念剖析和理解，這與黎曼、戴德金、高斯強(qiáng)調(diào)“以思想代替計(jì)算”的數(shù)學(xué)原則，即數(shù)學(xué)理論不應(yīng)該以公式和計(jì)算為基礎(chǔ)，而應(yīng)該總是以表述清楚的一般概念為基礎(chǔ)，并把解析表達(dá)式和計(jì)算的工具推給理論的進(jìn)一步發(fā)展，有著異曲同工之妙。鑒于此，分析ChatGPT也不例外，下面將從數(shù)據(jù)、推理（算法）、指稱的交互等方面分別闡述。

從數(shù)據(jù)的角度看，ChatGPT不具備智能的本質(zhì)特征。小樣本小數(shù)據(jù)解決大問(wèn)題，才是智能的本質(zhì)。在許多場(chǎng)景中，交互雙方的意圖往往是在具有不確定性的非完備的動(dòng)態(tài)小數(shù)據(jù)中以小概率出現(xiàn)并逐步演化而成的，充分利用這些小數(shù)據(jù)，從不同維度、不同角度和不同顆粒度猜測(cè)對(duì)手的意圖，從而實(shí)現(xiàn)“知己（看到兆頭苗頭）、趣時(shí)（抓住時(shí)機(jī)）、變通（隨機(jī)應(yīng)變）”的真實(shí)智能，這完全不同于機(jī)器智能所擅長(zhǎng)的對(duì)于大數(shù)據(jù)可重復(fù)、可驗(yàn)證規(guī)律的提取。人類智能還擅長(zhǎng)使用統(tǒng)計(jì)概率之外的奇異性數(shù)據(jù)，并能夠從有價(jià)值的小數(shù)據(jù)中全面提取可能的需要意向，尤其是能夠打破常規(guī)、實(shí)現(xiàn)跨域聯(lián)結(jié)的事實(shí)或反事實(shí)、價(jià)值或反價(jià)值的猜測(cè)。ChatGPT中的GPT代表生成式（G）-預(yù)訓(xùn)練（P）-變換模型（T），就是一種大數(shù)據(jù)＋機(jī)器學(xué)習(xí)＋微調(diào)變換＋人機(jī)對(duì)齊的程序模式，該智能體行為的依據(jù)是數(shù)據(jù)的事實(shí)性泛化，但其實(shí)完全忽視了泛化形成的行動(dòng)價(jià)值，而這種泛化形成的行為結(jié)果常常是錯(cuò)誤的、乃至危險(xiǎn)的，例如，在對(duì)話中出現(xiàn)各種無(wú)厘頭“胡說(shuō)”現(xiàn)象，而想要準(zhǔn)確翻譯相聲、莎士比亞的笑話，甚至指桑罵槐、意在言外就更不可能做到了。

從推理邏輯的角度看，ChatGPT不具備智能的本質(zhì)特征。把智能看成計(jì)算，把智能看成邏輯，這兩個(gè)錯(cuò)誤是制約智能發(fā)展的瓶頸和誤區(qū)。事實(shí)上，真實(shí)的智能不但包括理性邏輯部分，也包括非／超邏輯的感性部分，而構(gòu)成人工智能基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)工具只是基于公理的邏輯體系部分。ChatGPT的核心就是計(jì)算智能、數(shù)據(jù)智能，其所謂的感知、認(rèn)知“能力”（準(zhǔn)確地說(shuō)應(yīng)該是“功能”）是預(yù)訓(xùn)練文本（以后或許還有音頻、視頻、圖像等形式）的按需匹配組合，既不涉及知識(shí)來(lái)源的產(chǎn)權(quán)，也不需要考慮結(jié)果的風(fēng)險(xiǎn)責(zé)任，雖然ChatGPT算法中被設(shè)置了倫理道德的門檻約束，但其可能帶來(lái)的專業(yè)誤導(dǎo)危害依然不容小覷，尤其是在對(duì)未知知識(shí)的多源因果解釋、非因果相關(guān)性說(shuō)明方面。

ChatGPT系統(tǒng)的“自主”與人類的“自主”不同。一般而言，ChatGPT的自主智能是在文本符號(hào)時(shí)空里進(jìn)行大數(shù)據(jù)或規(guī)則或統(tǒng)計(jì)推理過(guò)程，這種推理是基于數(shù)學(xué)計(jì)算算法“我”（個(gè)體性）的順序過(guò)程；而人類的自主智能則是在物理／認(rèn)知／信息（符號(hào)）／社會(huì)混合時(shí)空里基于小數(shù)據(jù)或無(wú)數(shù)據(jù)進(jìn)行因果互激蕩推導(dǎo)或推論過(guò)程，這種因果互激蕩是基于“我們”（群體性）的過(guò)程。西方的還原思想基礎(chǔ)是因果關(guān)系，東方的整體思想基礎(chǔ)是共在關(guān)系（共時(shí)空、共情）。進(jìn)一步而言，ChatGPT的計(jì)算是因果還原論，其知識(shí)是等同的顯性事實(shí)知識(shí)；算計(jì)是共在系統(tǒng)論，其知識(shí)是等價(jià)的隱性價(jià)值知識(shí)。這里的推導(dǎo)／推論包含推理，等價(jià)包含等同，價(jià)值包含事實(shí)、但大于事實(shí)。

智能的關(guān)鍵不在于計(jì)算能力，而在于帶有反思的算計(jì)能力。算計(jì)比計(jì)算強(qiáng)大，在于其反事實(shí)、反價(jià)值能力，如人類自主中常常就包含有反思（事實(shí)反饋+價(jià)值反饋）能力。事實(shí)性的計(jì)算僅僅是使用時(shí)空（邏輯），而價(jià)值性的算計(jì)是產(chǎn)生（新的）時(shí)空（邏輯）；計(jì)算是用符號(hào)域、物理域時(shí)空中的名和道實(shí)施精準(zhǔn)過(guò)程，而算計(jì)則是用認(rèn)知域、信息域、物理域、社會(huì)域等混合時(shí)空中的非常名與非常道進(jìn)行定向。

從指稱的角度看，ChatGPT不具備智能的本質(zhì)特征。ChatGPT這類生成式AI不同于以往大多數(shù)的人工智能，此前大多數(shù)AI只能分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)，但是生成式AI可以創(chuàng)作出全新的內(nèi)容，例如，文本、圖片，甚至是視頻或者音樂(lè)。但與人類相比，ChatGPT的局限性包括：有限的常識(shí)和因果推理（偏向知識(shí)而非智力）、有限的自然語(yǔ)言和邏輯推理、缺乏在現(xiàn)實(shí)世界中的基礎(chǔ)（沒(méi)有視覺(jué)輸入或物理交互）、性能不可靠且無(wú)法預(yù)測(cè)，等等，其中最主要的一個(gè)缺點(diǎn)就是不能實(shí)現(xiàn)人類的“指稱”。

維特根斯坦在其第一部著作《邏輯哲學(xué)論》中對(duì)世界和語(yǔ)言進(jìn)行了分層描述和映射，即世界的結(jié)構(gòu)是：對(duì)象-事態(tài)-事實(shí)-世界，而人類語(yǔ)言的結(jié)構(gòu)是：名稱-基本命題-命題-語(yǔ)言，其中對(duì)象與名稱、事態(tài)與基本命題、事實(shí)與命題、世界與語(yǔ)言是相互對(duì)應(yīng)的。比如，一個(gè)茶杯，在世界中是一個(gè)對(duì)象，在語(yǔ)言中就是一個(gè)名稱；“一個(gè)茶杯放在桌子上”，在世界中是一個(gè)事態(tài)，反映茶杯與桌子兩個(gè)對(duì)象的關(guān)系，在語(yǔ)言中就是一個(gè)基本命題，該基本命題是現(xiàn)實(shí)茶杯與桌子的圖象；“一個(gè)茶杯放在桌子上，桌子在房間里面”，在世界中是一個(gè)事實(shí)，反映茶杯與桌子、桌子與房間兩組對(duì)象的關(guān)系，在語(yǔ)言中就是一個(gè)命題，該命題是現(xiàn)實(shí)茶杯與桌子、桌子與房間的圖像。世界就是由眾多的事實(shí)構(gòu)成的，語(yǔ)言是由命題構(gòu)成的，這樣世界的結(jié)構(gòu)就與語(yǔ)言的結(jié)構(gòu)完美地對(duì)應(yīng)起來(lái)了。但是后來(lái)，維特根斯坦發(fā)現(xiàn)這個(gè)思想有問(wèn)題，即僅僅有世界與語(yǔ)言的對(duì)應(yīng)結(jié)構(gòu)是很難反映出真實(shí)性的。于是在他去世后發(fā)表的另一本著作《哲學(xué)研究》中又提出了三個(gè)概念，即語(yǔ)言游戲、生活現(xiàn)象、非家族相似性，這三個(gè)概念提出了在邏輯之外的“指稱”問(wèn)題，也就是他所謂的“不可言說(shuō)的”、“應(yīng)保持沉默”之物。實(shí)際上，他發(fā)現(xiàn)了人類思維中存在著“世界”、“語(yǔ)言”之外物：言外之意、弦外之音。這與愛(ài)因斯坦描述邏輯與想象差異的名言——“Logic will get you from A to B. Imagination will take you everywhere”（邏輯會(huì)把你從A帶到B。想象力會(huì)把你帶到任何地方）一語(yǔ)極其相似。同時(shí)，從人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)的角度來(lái)看，這也印證了極具東方智慧的一句名言：“人算不如天算”，也即：人只有智能的一部分，而不是全部。

對(duì)于人類智能的不足，維特根斯坦雖然意識(shí)到了，但沒(méi)有提出恰當(dāng)?shù)慕鉀Q辦法——他的學(xué)生和朋友圖靈卻想到了一個(gè)辦法，若把人類的理性邏輯與感性指稱進(jìn)行剝離，那么就可以通過(guò)數(shù)學(xué)的形式化系統(tǒng)對(duì)人類的智能進(jìn)行模擬。當(dāng)然這種模擬會(huì)丟失很多東西，比如，感性、直覺(jué)，等等，但為了實(shí)現(xiàn)初步的人工智能體系，也只好忍痛割愛(ài)了。這樣一來(lái)，在有規(guī)則、復(fù)合邏輯的領(lǐng)域（如圍棋對(duì)弈、文本淺層處理等），人工智能與機(jī)器就可以代替人類。

從意識(shí)的角度看，ChatGPT不具備智能的本質(zhì)特征。ChatGPT在詞語(yǔ)的打標(biāo)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了篇章上下文的打標(biāo)、不少邏輯的打標(biāo)、人機(jī)共同的打標(biāo)，其核心在于依賴自注意力機(jī)制來(lái)計(jì)算其輸入和輸出的表示的Transformer轉(zhuǎn)換模型，實(shí)現(xiàn)了更快、更強(qiáng)的計(jì)算，但它依然沒(méi)有觸及人類大腦最深?yuàn)W的問(wèn)題：如何產(chǎn)生意識(shí)？或許，某種意義上說(shuō)，意識(shí)就是“交互”，無(wú)論內(nèi)在的交互，還是外在的交互，都是人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)的態(tài)勢(shì)感知事實(shí)與價(jià)值的算計(jì)，而不僅僅是簡(jiǎn)單的事實(shí)打標(biāo)計(jì)算。事實(shí)常常是一階的，而價(jià)值往往是二階或高階的；一階對(duì)的，在二階或高階里面卻不一定對(duì)，比如，“地震了就跑”這個(gè)事實(shí)是對(duì)的，但如果具體到老師，那么“地震了要先組織學(xué)生跑”才是正確的，只顧自己跑就是不對(duì)的。世界上所有的知識(shí)都是有范圍和背景的，離開(kāi)這些范圍和背景，知識(shí)的內(nèi)涵外延會(huì)發(fā)生很大的變化，甚至可以相反。我們不但需要在已知中發(fā)現(xiàn)未知，有時(shí)候還需要在未知中發(fā)現(xiàn)已知，在這些方面ChatGPT基本上還無(wú)能為力，更進(jìn)一步講，數(shù)字人（如電影《流浪地球2》中的Moss）能夠通過(guò)攝像頭對(duì)客觀事實(shí)環(huán)境進(jìn)行感知、識(shí)別、反應(yīng)是可能的，但能否產(chǎn)生主觀價(jià)值是以目前科技和數(shù)學(xué)工具水平還遠(yuǎn)遠(yuǎn)解決不了的難題。能否實(shí)現(xiàn)以有限反映無(wú)限、以應(yīng)然反映必然、以客觀反映主觀應(yīng)是檢驗(yàn)一個(gè)系統(tǒng)智能高低的標(biāo)志之一，ChatGPT也不例外。

智能中的“意識(shí)”不是一個(gè)物理概念，不是一個(gè)數(shù)理概念，也不是一個(gè)單純社會(huì)學(xué)概念，而是一個(gè)依靠客觀事實(shí)與主觀價(jià)值共同建構(gòu)起來(lái)的思想層面的文化交互概念產(chǎn)物。我們?cè)谖锢砩仙钤谕粋€(gè)空間里，在社會(huì)學(xué)意義上生活在相互交往的網(wǎng)絡(luò)中，但并不意味著我們生活在同一個(gè)文化意義體系中。從西方二元對(duì)立的形而上學(xué)哲學(xué)轉(zhuǎn)向二元互動(dòng)的形而中學(xué)思想，從而將世界真理的基點(diǎn)從絕對(duì)上帝或存在（being，客觀的“是”）轉(zhuǎn)向生成變化、生生不息的道體（should，主觀的“義”），這無(wú)疑將成為中國(guó)學(xué)術(shù)界為“地球村”探索智能基礎(chǔ)的新開(kāi)端。總之，智能不是人工智能，也不僅僅是西方科技計(jì)算能夠?qū)崿F(xiàn)的，需要加入東方智慧中的算計(jì)，才能形成具有深度態(tài)勢(shì)感知的人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)智能體系——屬于人類的文明財(cái)富。

只有把情感注入某個(gè)事情中，才能看到靈魂，對(duì)于人如此，對(duì)于智能體而言，也很類似。畢竟文明不但需要科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，還需要人文藝術(shù)的滋養(yǎng)。目前來(lái)看，ChatGPT中顯露出的情感成分還僅是與之交互者在特定對(duì)話環(huán)境下自發(fā)內(nèi)生出來(lái)的情感因素。

再識(shí)人機(jī)智能，倡導(dǎo)“智能向善”

2023年以來(lái)，ChatGPT再次掀起了人工智能的研究熱潮。但在現(xiàn)有數(shù)學(xué)體系和軟硬件的設(shè)計(jì)模式基礎(chǔ)之上，人工智能在智能水平和能力范圍上與人類智能相比仍存在極大差距。究其原因，人類智能和機(jī)器智能之間還存在無(wú)法跨越的界限：人工智能是邏輯的，人類智能卻未必是邏輯的。依賴于“符號(hào)指向?qū)ο?rdquo;的機(jī)器只能在封閉環(huán)境進(jìn)行形式化計(jì)算，人類卻可以實(shí)現(xiàn)開(kāi)放環(huán)境中的意向性算計(jì)。在這種背景下，實(shí)現(xiàn)人機(jī)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、倡導(dǎo)“智能向善”顯得尤為重要。

哲學(xué)家休謨認(rèn)為：“一切科學(xué)都與人性有關(guān)，對(duì)人性的研究應(yīng)是一切科學(xué)的基礎(chǔ)。”任何科學(xué)都或多或少與人性有些關(guān)系，無(wú)論學(xué)科看似與人性相隔多遠(yuǎn)，它們最終都會(huì)以某種途徑再次回歸到人性中。從這個(gè)角度來(lái)看，人工智能“合乎倫理的設(shè)計(jì)”很可能是黃粱一夢(mèng)。倫理對(duì)人而言都還是一個(gè)很難遵守的復(fù)雜體系，對(duì)機(jī)器而言就更加難以理解。在人工智能領(lǐng)域，“合乎倫理設(shè)計(jì)”或許是科幻成分多于科學(xué)成分、想象成分多于真實(shí)成分。

當(dāng)前的人工智能及未來(lái)的智能科學(xué)研究存在兩個(gè)致命的缺點(diǎn)，即把“數(shù)學(xué)等同于邏輯”和“把符號(hào)與對(duì)象混淆”。人機(jī)混合的難點(diǎn)和瓶頸也因此在于（符號(hào)）表征的非符號(hào)性（可變性）、（邏輯）推理的非邏輯性（非真實(shí)性）和（客觀）決策的非客觀性（主觀性）。

智能領(lǐng)域真正的瓶頸和難點(diǎn)之一是人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)失調(diào)問(wèn)題，具體體現(xiàn)在跨域協(xié)同中的“跨”與“協(xié)”如何有效實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題，這不僅關(guān)系到解決各種輔助決策系統(tǒng)中“有態(tài)無(wú)勢(shì)”（甚至是“無(wú)態(tài)無(wú)勢(shì)”）的不足，還涉及許多輔助決策體系“低效失能”的溯源。也許需要嘗試把認(rèn)知域、物理域、信息域構(gòu)成的基礎(chǔ)理論域與陸?？仗祀娋W(wǎng)構(gòu)成的技術(shù)域有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，才能為真實(shí)有效地實(shí)現(xiàn)跨域協(xié)同打下基礎(chǔ)。

智能不是人腦（或類腦）的產(chǎn)物，也不是人自身的產(chǎn)物，而是人、物、環(huán)境系統(tǒng)相互作用的產(chǎn)物。正如馬克思所言：“人的本質(zhì)不是單個(gè)人所固有的抽象物，在其現(xiàn)實(shí)性上，它是一切社會(huì)關(guān)系的總和。”事實(shí)上，真實(shí)的智能同樣也包含著人、物、環(huán)境這三種成分，而隨著科技的快速發(fā)展，其中的“物”逐漸被人造物——“機(jī)”所取代，簡(jiǎn)稱為人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)。平心而論，人工智能要超越人類智能，在現(xiàn)有數(shù)學(xué)體系和軟硬件的設(shè)計(jì)模式基礎(chǔ)之上，基本上不太可能，但在人機(jī)一體化或人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)中卻是有可能的。人工智能是邏輯的，智能則不一定是邏輯的。智能是一個(gè)非常遼闊的空間，可以隨時(shí)打開(kāi)異質(zhì)的集合，把客觀的邏輯與主觀的超邏輯結(jié)合起來(lái)。

未來(lái)數(shù)字世界中，人與機(jī)器如何分工？人與機(jī)器的邊界又將如何劃分呢？實(shí)際上，當(dāng)前人機(jī)關(guān)系主要是功能分配，人把握主要方向，機(jī)處理精細(xì)過(guò)程，而未來(lái)的人機(jī)關(guān)系可能是某種能力的分工，機(jī)也可以把握某些不關(guān)鍵的方向，人也可以處理某些縝密的過(guò)程。

人機(jī)混合智能是人工智能發(fā)展的必經(jīng)之路，其中既需要新的理論方法，也需要對(duì)人、機(jī)、環(huán)境之間的關(guān)系進(jìn)行新的探索。隨著人工智能的熱度不斷加大，越來(lái)越多的產(chǎn)品走進(jìn)人們的生活之中，但是，強(qiáng)人工智能依然沒(méi)有實(shí)現(xiàn)。如何將人的算計(jì)智能遷移到機(jī)器中去，這是一個(gè)必然要解決的問(wèn)題。我們已經(jīng)從認(rèn)知角度構(gòu)建認(rèn)知模型或者從意識(shí)的角度構(gòu)建計(jì)算-算計(jì)模型，這都是對(duì)人的認(rèn)知思維的嘗試性理解和模擬，期望實(shí)現(xiàn)人的算計(jì)能力。計(jì)算-算計(jì)模型的研究不僅需要考慮機(jī)器技術(shù)的飛速發(fā)展，還要考慮交互主體即人的思維和認(rèn)知方式，讓機(jī)器與人各司其職、混合促進(jìn)，這才是人機(jī)混合智能的前景和趨勢(shì)。

科技向善對(duì)西方而言是個(gè)有問(wèn)題的提法，科技是物質(zhì)世界的客觀存在，向善則是倫理道德的必然要求，從客觀存在能否推出必然要求，這是目前西方仍在爭(zhēng)議的話題。

科技本身沒(méi)有對(duì)錯(cuò)善惡之分，能利人利己，也能害人害己；而設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、使用、管理、維護(hù)、運(yùn)行的人會(huì)有對(duì)錯(cuò)善惡之分?？萍枷蛏票举|(zhì)是指“人”的向善。故在監(jiān)管上需要堅(jiān)持倫理先行的理念，建立并完善人工智能倫理問(wèn)責(zé)機(jī)制，明確人工智能主體的責(zé)任和權(quán)利邊界；在研發(fā)上需要確保先進(jìn)科技手段始終處于負(fù)責(zé)可靠的人類控制之下，預(yù)防數(shù)據(jù)算法偏見(jiàn)產(chǎn)生，使研發(fā)流程可控、可監(jiān)督、可信賴；在使用上需要確保個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)安全，預(yù)先設(shè)立應(yīng)急機(jī)制和兜底措施，對(duì)使用人員進(jìn)行必要培訓(xùn)，等等。

黨的二十大報(bào)告指出，中國(guó)積極參與全球治理體系改革和建設(shè)，踐行共商共建共享的全球治理觀，堅(jiān)持真正的多邊主義，推進(jìn)國(guó)際關(guān)系民主化，推動(dòng)全球治理朝著更加公正合理的方向發(fā)展。作為人工智能領(lǐng)域的先驅(qū)者之一，中國(guó)正在用實(shí)際行動(dòng)為人工智能全球治理體系注入東方智慧，展現(xiàn)了大國(guó)形象和擔(dān)當(dāng)。2021年9月，中國(guó)國(guó)家新一代人工智能治理專業(yè)委員會(huì)發(fā)布了《新一代人工智能倫理規(guī)范》，強(qiáng)調(diào)應(yīng)將倫理融入人工智能全生命周期，并針對(duì)人工智能管理、研發(fā)、供應(yīng)、使用等活動(dòng)提出了六項(xiàng)基本倫理要求和四方面特定倫理規(guī)范。2022年3月，中共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于加強(qiáng)科技倫理治理的意見(jiàn)》，提出應(yīng)加快完善科技倫理體系，提升科技倫理治理能力，有效防控科技倫理風(fēng)險(xiǎn)，不斷推動(dòng)科技向善、造福人類，實(shí)現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng)。2022年11月，中國(guó)裁軍大使李松向聯(lián)合國(guó)提交《中國(guó)關(guān)于加強(qiáng)人工智能倫理治理的立場(chǎng)文件》，從構(gòu)建人類命運(yùn)共同體的高度，系統(tǒng)梳理了近年來(lái)中國(guó)在人工智能倫理治理方面的政策實(shí)踐，積極倡導(dǎo)以人為本、智能向善理念，為各國(guó)破解人工智能發(fā)展難題提供了具體解決思路，值得國(guó)際社會(huì)高度重視與深入研究。

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Discussion on Some Issues of Intelligent Man-Machine Interface

Liu Wei

Abstract: There is no relationship between "non-existent existents" and intelligence, while the later can be used to explore the former. Also, there is no direct relations between "non-existent existents" and man-machine function allocation, though the later may be influenced by the former. There is a close relation between emotion and human-machine function allocation, since the former involves in the later. In exploring "non-existent existents", both human and artificial intelligence can play their parts. Emotion plays a significant part in both man-machine interaction and human-machine function allocation. Robots' capabilities need to be expanded through innovation and development to the more complex tasks and environments.

Keywords: non-existent existents, intelligence, artificial intelligence, emotion, man-machine interaction, man-machine function allocation