本文刊載於2023年4月18日《中國社會科學報》第A07版「科學與人文」
生成式人工智慧可以通過算法對資料庫進行學習，生成全新的內容（如文字、圖片、視頻等）。微軟推出的「小冰」、Stability AI推出的致力於圖像生成的Stable Diffusion以及OpenAI推出的ChatGPT，都屬於生成式人工智慧。ChatGPT能夠根據聊天的語境進行互動，做到與真人幾乎無異的場景式交流，並以聊天的方式實現文本、翻譯、代碼等的撰寫。生成式人工智慧能夠完成信息檢索、圖像建構和文本生成等方面的任務，已觸及人類較深層次的創造性，並將這種能力外化為一種數位化功能。不過，這種能力是訓練出來的。正如ChatGPT有如此出色的文本生成能力，也是歷經了無數次試錯和更新疊代發展而來。實際上，「生成」是一種以問題為中心的信息建構能力，而生成式人工智慧則是對人類這種信息建構能力的一種功能外化，並在某種程度上也是對人類相應能力的一種抽離。
那麼，生成式人工智慧的外化或抽離如何實現？我們在與ChatGPT聊天的過程中是以問題為中心的。當我們給出一個問題時，ChatGPT能夠迅速而完整地給出答案，其邏輯性驚人。然而，當人在對某個問題進行針對性建構時，其中可能會有一些邏輯不完善的地方。這種不完善恰恰是非邏輯的直覺的養成方式。人對信息的甄別與建構，往往是一種跳躍的思維進程。ChatGPT的生成則抹平了這一進程。因此，問題的直覺建構能力便被抽離了。直覺建構能力屬於創造性能力，也是人本體性存在的重要部分。ChatGPT對資料的搜索與整合，在某種程度上也是創造的一部分，這是問題直覺養成的基本途徑。尤其是對於剛剛進入學術訓練的學生或青年學者來說，資料搜索能力是一種基礎能力。當這種能力被外部的工具功能化時，就抽離了人的自然能力的這一環節，從而不利於創造力的培養。這可能也是不少高校禁止學生使用ChatGPT的重要原因。
實際上，生成式人工智慧是「機器理性」的新發展，是將人的「直覺能力」理性化。比如，ChatGPT的答案只能是一種知識性輸出。在學習的過程中，知識不是目的，但對知識的甄別與整合卻是目的的一部分。ChatGPT輸出的結果，則使學習的目的平面化為知識。工具性不能替代本體性。或許有人會質疑，工具就是工具，為何會改變人的本體性存在？人類發明了杯碗，可以更好地喝水、吃飯；人類發明了斧子，可以更好地砍柴、建房子。在這裡，吃、喝、砍柴、建房子的本體並沒有發生改變。而ChatGPT的不同之處則在於，它不僅讓人的信息搜索與建構更為便捷，而且可能改變我們將要吃到的「飯」，從而成為人類的「投餵者」。
既然如此，我們應如何看待這種外化或抽離？生成式人工智慧對人類某一能力的抽離，是否就意味著是對人的整體性剝離？顯然，功能外化也是對人的一種解放，人類因此能夠有更多精力從事其他勞動。比如，2020年由DeepMind推出的AlphaFold在科學研究中對蛋白質結構分析的準確性平均能夠達到92.4%，已預測了絕大多數已知的蛋白質結構。在此之前，人為的實驗分析一個蛋白質結構需要幾周甚至是幾個月的時間。電影工業中生成式人工智慧的應用就更為普遍，如Stable Diffusion能夠為電影生成大量的圖像素材。然而，生成式人工智慧所給出的結果也並非一步到位。正如AlphaFold所呈現的蛋白質結構並不是我們的最終目的，需要經過人的辨識後才能成為科學研究的一個環節。人工智慧生成的圖像素材，也需要人進行場景搭建。即便是獲得了數字藝術金獎的《太空歌劇院》，也是經過了人的再處理。在此，相應的能力被整合為「理性知識」，變成了人類認識活動中的一個節點。因此，這也將進一步發展人在其他方面的一些能力。
在某種程度上，ChatGPT將人類個體的信息搜尋與建構能力整合在一起。它雖然沒有人類的天才個體般優秀，但往往會高於尋常個體。可以說，這種整合是將相應能力整體化、均等化了。這也為人們提供了更多創造的可能。在智慧型手機出現前，並不是每個人都有拍照或成為攝影師的機會，但今天手機拍照功能的強大使得這種機會似乎人人可及。谷歌推出的Noise2music能夠根據文字生成音樂，似乎每個人都因此可能成為音樂的創作者；Stable Diffusion的圖像生成或使每個人都可以根據自己的意願去作畫。雖然我們不能說每個人就此會成為音樂家或畫家，但從此人人對音樂或繪畫的理解卻不同了，這種普泛化的馴化在某種程度上也是在塑造我們的認知與經驗。
生成式人工智慧對於我們的直接呈現，是否真的會使人惰化？如果是以人工智慧生成的方式進行寫作或交作業，這種惰化是顯然的。但如果我們只是將其視為一種工具，ChatGPT就會成為一種綜合性的大型辭典，給我們帶來極大便利。外化與抽離之間矛盾的調和在於使用者的目的。如果將生成式人工智慧的輸出，作為學習的最終結果去替代自身的知識建構，這就是惰化。但若只是將其輸出作為知識建構的一個環節，那麼這就類似於傳統的知識搜索（如辭典、搜尋引擎等）。正如網際網路興起之初一般，我們當前對生成式人工智慧的擔憂是合理的。生成式人工智慧在抽離了人類原本具有的某種能力的同時，實際上也是對人類原有能力的打包與整合。它仍是作為人類能力鏈條的一個環節，只是被外化為了某個功能。就像保留火種替代了鑽木取火的能力，人類控火甚至是生存能力並沒有因此而衰減，而是進一步提升了。
總之，生成式人工智慧對人類某種能力的抽離及其功能的外化是必然的，但這種外化也是對人類相應能力的打包與整合，仍作為一個環節存在於人類的能力鏈條之中。生成式人工智慧作為「機器理性」的新發展，並非對人類主體性的替代，而仍是以工具的形式服務於人。只是，我們需要有正確的態度和目的去駕馭它。
（周豐，上海社會科學院哲學研究所）