编者注
2023年2月21日，中国外交部正式发布《全球安全倡议概念文件》，呼吁“加强人工智能等新兴技术领域的国际安全治理，防控潜在安全风险”。 在中国现代化进程中，人工智能技术创新是驱动我国科技创新的重要力量之一。 人工智能作为最具代表性的颠覆性技术，给人类社会带来潜在的巨大发展红利。 同时，其不确定性也将带来许多全球性挑战并引发重大伦理担忧。 习近平总书记高度关注人工智能等新兴技术发展，强调要加快提升“人工智能安全等领域治理能力”“塑造科技向善的文化理念” ，让科技更好地增进人类福祉。” 为此，本版特意组织了几位青年学者共同探讨人工智能的伦理挑战和科学应对，并邀请专家点评超级人类科技，希望引起学术界更多关注，为推动人工智能健康发展贡献智慧。 。
说话的人
彭家峰，中国人民大学哲学学院博士生
于浩，华东师范大学政治与国际关系学院博士生。
邓玉龙，南京师范大学哲学系博士生
主持人
刘永谋，中国人民大学哲学学院教授、国家发展与战略研究院研究员。
1、人工智能机遇与挑战并存
主持人：新技术革命方兴未艾。 以人工智能为代表的新兴技术的快速发展极大扩展了时间、空间和人们的认知范围。 人类正在进入“人、机、物”融合的万物智能互联时代。 请具体谈谈人工智能给人类社会发展带来哪些机遇？
彭家峰：人工智能、大数据、物联网、云计算等智能技术的兴起，对人类社会的方方面面产生了深刻影响，推动整个社会逐步迈入智能社会。 在此过程中，有许多重大历史机遇需要我们抓住。 就技术治理而言，人工智能作为一种治理技术，正在推动社会治理的治理理念、治理方式、治理效率等方面发生变革，将传统技术治理提升到智能化新阶段，呈现出“智能治理将全面提升社会公共治理的智能化水平，主要呈现四个特点：一是治理融合，推动各类智能技术与其他治理技术的融合，大幅提升智能治理水平。二是治理数字化，即基于日益增长的海量数据，对数据映射的“数字世界”进行社会计算，以实现治理目标；三是治理精准化，即借助智能技术强大的传感和传输能力。 将传统粗放治理转变为精准治理的能力和算力； 第四，算法治理，即不断完善智能决策系统，尝试将程序化算法决策延伸到更多决策活动中，从而提高决策质量。
于浩：人工智能有助于反思人类社会赖以建立和发展的基础。 随着分析型AI不断向生成型AI演进，尤其是生成型AI，已经初步展现出识别问题、分析情绪、开始对话、创建内容等越来越类似人类的功能，原本属于人类的领域正在被人工智能超越。 逐渐被另一套由“0”和“1”组成的计算机语言侵蚀。 这不仅是对人类社会的影响，也必将在更加平等、开放的框架下增强人类的主体性，推动人类社会的进一步发展。
邓玉龙：总体来看，以人工智能为代表的新技术发展显着提高了社会生产力。 例如，生成式AI不仅可以完成传统AI的分析判断工作，还可以进一步学习并完成分析式AI无法完成的创造性工作。 从人机交互的角度来看，人工智能也促进了生产关系的高效发展。 具体来说：一是促进劳动形态转变。 人工智能高效承担大量基础机械劳动，同时将人类劳动转化为高水平创造性劳动，引发社会层面劳动力结构转型升级，以人工智能为中介，提高劳动力融合度以及社会内部的协调能力。 升级也已实施。 二是推进劳动领域重建。 随着劳动形态的变革和劳动的社会化扩张，人工智能将劳动从固定领域中解放出来，增加了人类劳动的灵活性。 与创造性劳动相比，机械劳动受空间和时间的限制更大。 人工智能从技术层面取代边际成本较低的基础劳动后，人类劳动的空间和时间自由度实现了飞跃。 三是对学科发展特别是对学科适应社会发展提出了更高的要求。 人工智能技术的发展对人类传统的知识结构提出了挑战，要求人类更新原有的知识结构以适应社会发展的需要。 这也对教育提出了更高的要求。 教育模式和教育内容需要更加符合科技发展水平，培养更加全面发展的人才。
主持人：一系列人工智能产品给人们的生活带来便利的同时，也在一定程度上引起了大家对其可能带来的伦理挑战的警惕。 有人担心人工智能的风险，对人工智能的进步有些焦虑。 如何应对这种警惕和焦虑？
于浩：人工智能的风险和带来的焦虑是完全可以理解的。 但我们无法回到没有人工智能的世界。 人工智能已经深入融入人类社会。 试图遏制人工智能的进步只能是螳螂捕蝉。 同时，我们也不能放任人工智能的发展。 忽视甚至压制人工智能的进步只能是一种欺骗。 因此，我们应该正视这种焦虑，在发展人工智能的过程中探索解决方案，在人工智能带来的风险中寻找机遇。
邓玉龙：我们应该正确看待这种焦虑。 应该看到，焦虑有其积极的意义。 它体现了人类的忧虑意识，提示对人工智能风险的预测性思考，提醒我们关注焦虑背后人工智能技术发展中的问题。 正确对待焦虑，有助于主动采取风险防范措施，辩证分析焦虑中的先见之明，通过社会治理模式升级化解风险问题。 与此同时，仅有焦虑和恐惧是不够的。 更重要的是积极解决人工智能发展带来的社会问题。 从劳动力角度来看，人工智能确实会替代部分人类劳动力，促进劳动力结构转型升级，使劳动力向碎片化、个性化方向发展。 工人将处于弱势地位，面临“机器换人”的挑战。 但我们也应该理性地认识到，人工智能并不是完全替代人类劳动能力，而是对劳动者提出了更高的要求，要求劳动者掌握科学知识，将技术发展内化为自身能力。 通过创造性劳动实现自身价值。
彭家峰：任何技术的发明和使用都不可避免地伴随着这样或那样的风险。 人工智能技术自然也不例外。 在其应用过程中，也引发了隐私泄露、算法歧视、法律责任等风险问题。 因此，关注人工智能的风险并由此产生对人工智能进步的焦虑是有一定的理论和实践依据的。 但我们应该更加清醒地认识到，一些与人工智能相关的风险是可以提前避免的，并不一定会发生； 即使真的发生了，我们仍然可以继续寻求有效的手段来化解风险。 以个人隐私滥用风险为例，虽然治理过程中不可避免地会涉及个人数据的收集、分析和处理，但通过建立完整的规范和规范，可以保护个人隐私并降低滥用风险。监管体系。
2.人工智能技术竞赛的“道德赛道”
主持人：习近平总书记通过视频出席二十国集团领导人第十五次峰会时指出，中方支持加强人工智能领域对话，主张适时召开特别会议，推动落实二十国集团人工智能原则。 引领全球人工智能健康发展。”请谈谈《人工智能原则》应包含哪些内容？科技向善的文化理念对于推动全球人工智能健康发展有什么现实价值？
彭家峰：为应对人工智能等新技术快速发展带来的伦理挑战，2022年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于加强人工智能等新技术发展的意见》。 《科技伦理治理》明确“增进人类福祉”“尊重生命权”“维护公平正义”“合理控制风险”“保持公开透明五项科技伦理原则”我认为，这五项原则基本涵盖了人工智能原则的伦理要求，彰显了科技向善的文化理念。科技向善的文化观的根本目标是让科技的发展能够更好地服务社会、服务人民，带来良好的社会或社会福利，科技向善对于推动全球人工智能健康发展至少具有以下三个方面的现实价值：一是建立公众信任。 公众对人工智能的信任度并不完全取决于相关风险的程度，而是取决于公众的利益和价值观是否得到充分重视。 后者是科学技术向善的内在要求。 二是引领科技创新。 科技向善的文化理念将在科技创新发展过程中发挥价值引领作用。 三是推动全球合作。 科技为善的文化理念试图在全球范围内建立人工智能伦理规范的“最大公约数”。 在达成伦理共识的基础上，各国可以建立相互信任，实现更加全面、深入的国际合作。
于浩：我个人认为人工智能的原则还应该包括非对抗、不失控的理念。 非对抗性是指人工智能不应该被视为人类社会的对抗性存在。 人工智能已经成为人类社会的构成要素，我们必须以更加开放的态度对待人工智能。 不失控意味着人工智能的伦理规范不应该被抛弃，人工智能的加速发展应该以智能化的方式进行规范。 如果以上述理念为前提，也就是说，在支持人工智能发展时，科技向善的文化理念对于推动全球人工智能健康发展就显得极为重要。 这里的“善”是指国家治理层面的“善治”。 当人工智能发展从国家范围拓展到全球范围时，“善治”在构建人类命运共同体的意义上具有更加现实的内涵。 各国应摒弃冷战思维和零和博弈，共同思考人类如何在人工智能冲击下基于善意和友谊引领全球“善治”。
邓玉龙：2019年，欧盟发布了《可信人工智能道德准则》，2021年，中国国家新一代人工智能治理专业委员会发布了《新一代人工智能道德准则》（以下简称《道德准则》）。作为“代码”）。 与欧盟发布的伦理准则相比，该准则体现了中国特色社会主义制度优势，旨在将伦理规范融入人工智能全生命周期。 发展人工智能的根本目的是促进人类的全面发展。 因此，我认为人工智能的原则也应该体现共享和有序发展的要求。 共享旨在防止人工智能的技术垄断。 科技发展应该考虑全体人民的利益，而不是为少数人服务。 科技发展成果应由全体人民共享，推动全球科技水平共同增长。 有序发展旨在防止人工智能技术无序扩张。 人工智能技术的发展最终是为了提升人类的幸福感。 推动科技有序发展，可以促进人与机器的和谐融合，有效防范潜在无序扩张的风险。
主持人：从规范的角度来看，伦理反思在规范人工智能发展方面发挥着主要作用？
彭家峰：近年来，世界主要国家在人工智能领域的竞争日趋激烈，纷纷将人工智能发展置于国家发展战略高度。 例如，美国先后发布《国家人工智能研究发展战略规划》（2016年）和《关于保持美国在人工智能领域领先地位的行政命令》（2019年）； 欧盟先后发布《欧洲人工智能战略》（2018年）和《人工智能白皮书》（2020年）； 我国还早前发布了“互联网+”人工智能三年行动实施计划（2016年）和《新一代人工智能发展规划》（2017年）。 人工智能技术竞争的客观态势已经形成。 在此背景下，如果忽视人工智能技术发展带来的全球性风险和挑战，我们极有可能陷入技术追赶的竞争逻辑。 因此，迫切需要规范人工智能的技术竞争，倡导伦理反思或许是一条可行的途径。 伦理反思的意义至少有：第一，设定伦理底线。 人工智能技术的发展和应用需要遵循一些基本的价值观和行为规范。 只有坚守道德底线，才能避免颠覆性风险。 二是实现敏捷治理。 伦理反思是一个动态的、持续的过程，贯穿于人工智能科技活动的整个生命周期。 为确保其始终服务于改善人类福祉、科技向善的初衷，需要保持应有的道德敏感度，运用灵活、及时、有效的手段解决人工智能带来的各种伦理挑战，并保证科学技术好。 我们将在实现健康发展的道路上行稳致远。
邓玉龙：人工智能技术竞争是为了促进科学技术的发展，而科学技术发展的最终目的是为了促进人类社会的进步。 人工智能技术竞争不应仅是单一维度的技术竞争，也不应通过技术优势遏制其他国家的技术发展，而应是人工智能技术条件下的综合竞争，促进全球人工智能和全人类的发展。通过良性竞争。 共同发展。 这应该包括社会治理竞争，通过社会治理保证社会公平。 因此，对社会人与人之间关系的伦理反思构成了人工智能技术竞争的有机组成部分。 首先，伦理反思对人工智能技术竞争提出了更高要求。 人工智能的公平、可信、可解释、透明、安全不仅是伦理要求，也代表了人工智能技术的发展方向，是人工智能技术竞争中需要抢占的技术制高点。 科学技术的发展是为了人的全面发展，人的发展嵌入在科学技术发展的要求之中。 道德反思有助于防止工具主义的蔓延。 其次，伦理反思为人工智能技术竞争提供价值引导。 伦理反思的重点是保护人民的权利。 技术发展并不是社会发展的唯一衡量因素。 我们还要关注因素的多样性，特别是对特殊群体利益的保护，比如防止数据差距等不利影响。 伦理反思有助于实现人工智能的全面健康发展。
3、人工智能安全与人的全面发展
主持人：科学探究一直是人们认识世界、认识自我的重要认知方式。 人工智能等信息产业革命如何影响人们的认知方式？
彭家峰：人工智能等信息产业革命推动了科学研究新范式——数据科学的诞生，对人们的认知方式产生了深刻影响。 数据科学被认为是继实验、理论和模拟之后的新的科学研究范式。 与传统科学相比，数据科学融合了统计学和计算思维。 通过人工智能等技术提供的海量数据、强大的算法和计算能力，可以直接找到相关关系，从数据中提取相关性或预测性知识，进而生成基于相关性的科学思维模型。 但这种相关性并不一定转化为因果关系，因为可解释性对于从数据科学技术识别的相关性中提取因果解释至关重要，而数据科学技术通常缺乏必要的透明度和可解释性。 数据科学更有可能成为预测科学，但预测并不是科学追求的唯一目标。 通过揭示世界潜在的因果结构来解释和干预现象也是科学的两个重要目标。 因此，数据科学虽然可以通过分析大量数据生成相关知识，但它不能直接生成因果解释。 对此，传统的科学可检验假设方法和对因果规律的探索仍然具有重要的价值。 数据科学不会取代传统科学。 相反，两者将相辅相成，共同成为人类探索世界的有效工具。
于浩：很明显，随着人工智能向通用人工智能迈进，它可以为人们提供越来越多的教育资源、生活娱乐、工作信息。 人们必然会越来越依赖与人工智能的交互。 来获取外部信息。 因此，当人工智能深入形成人们感知世界的过滤器时，如果我们不对人工智能本身重复性、同质化的认知框架保持警惕，人工智能可能会扭曲人们的认知方式，直至影响人们的行为。 主题创意。
邓玉龙：以人工智能为代表的新技术发展被称为第四次工业革命。 最显着的特点是机器与人的深度融合。 机器不再被人类作为外在工具，而是与人类深度联结，影响着人类的认知方式。 一方面，信息产业革命丰富了人类认知的连接方式。 人工智能和大数据技术的发展推动人类分析逻辑从因果性向相关性拓展。 对关联性的强调使得人工智能能够从大数据而非小数据的维度获取信息，为人类认知提供了新的视角。 按照人类认知的传统理解，因果关系需要对世界有确定性的认知，而这在数字时代复杂的社会中很难实现。 人工智能对相关关系的识别填补了这一空白，使我们能够在没有某些信息但有大量数据的情况下预测未来的趋势。 另一方面，如果我们一味依赖人工智能等技术的输出结果和生成的内容，将结果和内容与经验事实绝对等价联系起来，误认为是所有的事实，那么我们就会失去人文抽象的反思能力，对此我们应该保持警惕，始终坚持反思和批判的人文精神。
主持人：如何调整人类主体创造力与信息高度集成共享之间的关系？
彭嘉峰：随着人们逐渐将更多的创造性工作交给人工智能，人们不禁担心人工智能是否会威胁到人们的主观创造力。 从人机关系的角度来看，这种担忧是基于人机敌对理论的视角，该理论认为人工智能挤压了人类主体的创造性空间，是另类逻辑的延续。 但从人机协作的角度来看，人工智能被视为人类的有力帮手。 通过人工智能的创造性运用，可以赋予人类更大的创造空间。 比如，在做文本写作、多媒体脚本、程序代码、稿件翻译等时，人工智能可以先高水平地完成草稿工作，然后人类才能进行一些创造性的调整和使用。 这时，人工智能产生的内容将成为进一步创作的原材料，人类将以更高的效率投入到创作活动中。 当然，取得上述成果并不容易。 这不仅需要思想观念的转变，还需要制度安排、教育方式等方面的相应调整。
于浩：面对信息高度集成、共享的人工智能，人类可能会转变为算法动物。 想象一下以下场景：当基于人工智能的行动变得足够方便和有效时，行动者将倾向于采用人工智能。 此时，看似人类演员是基于自然语言进行交互，但实际上是基于计算机的算法逻辑。 语言正在以数字方式运行。 结果，人的主观创造力被侵蚀，人可能成为算法动物。 对于此类情况，我们应该保持足够的警惕和警惕。
邓玉龙：人工智能技术（AIGC）生成的内容具有高度集成和共享的特点，可以高效地对人类知识进行数据挖掘和信息生成。 要调整人类创造力与信息高度集成共享之间的关系，我们需要做到以下几点：第一，我们需要通过人类创造力来扩展AIGC数据库。 目前AIGC主要依赖大型语言模型，使用大量在线文本。 作为训练数据库的生成，通过人类创造力的生成不能仅限于网络文本，而是进一步扩展数据库的训练文本，从而提高其丰富性。 其次，需要通过人类创造力为AIGC提供价值培训，将人类创造力产生的价值立场和伦理规律与AIGC的培训数据库相融合，构建一个值得信赖、可持续的高度集成的信息共享机制。 最后，人类创造性生成的内容需要与AIGC一起使用，作为人类知识的来源。 人类知识的获取不能仅限于AIGC，而是需要人类运用主观创造力对人工智能技术生成的内容进行反思和拓展，将人类知识融入到AIGC生成的内容中。 无法数字化的经验知识与AIGC的数字化知识融合成为人类知识的源泉。
（本版编辑张应田编译）
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