“一般智力”与工艺学批判是认识AI的重要入口 | 社会科学报
▋洞见
通用人工智能（AGI）的横空出世标志着人工智能时代的真正来临。我们不禁追问，如果马克思生活在今天，他将会如何看待人工智能？这一追问不仅需要重新回到马克思的思想史语境和方法论视域，而且需要切实结合当下实质性地推进历史唯物主义的时代化和具体化。
原文 ：《“一般智力”与工艺学批判是认识AI的重要入口》
作者 |南京师范大学哲学系暨数字与人文研究中心副教授 张福公
图片 |网络
以ChatGPT为代表的通用人工智能（AGI）的横空出世，标志着人工智能时代的真正来临。马克思曾指出，任何真正的哲学都是自己时代精神的精华。因此，如何以哲学的方式准确把握智能时代的时代精神，便成为当代人文学者必须予以思考和回答的重大时代命题。始终紧贴时代脉搏而不断发展的马克思主义哲学为我们深刻把握人工智能的社会历史本质及其潜在挑战提供了一种极具解释力的致思路径。换言之，我们不禁追问，如果马克思生活在今天，他将会如何看待人工智能？这一追问不仅需要重新回到马克思的思想史语境和方法论视域，而且需要切实结合当下的现实内容实质性地推进历史唯物主义的时代化和具体化。就此而言，马克思的“一般智力”（general intellect）概念与工艺学批判为我们提供了一个重要入口。
资本逻辑批判与AI的社会历史本质
正如张一兵教授所言，历史唯物主义的方法论核心在于透过事物表象而洞悉其背后的社会关系及其反向物相化过程。因此，对于ChatGPT等人工智能模型的社会历史本质的理解就不能只停留在技术表象层面，而应该认识到它在本质上是资本关系统治下的一般智能（general intelligence）的对象化—物相化产物。换言之，我们通常所说的人工智能只是在技术层面上而言的，其社会历史本质在于一般智能，亦即基于特定社会关系的社会智能（social intelligence）。更准确地说，一般智能是由资本主义社会化大生产及其内在矛盾的历史性展开所建构起来的社会智能，因而表现为一种虽不可见却客观存在的现实抽象。
历史地看，一般智能的历史逻辑起点源于工场手工业时代基于劳动分工的“劳动一般”。一方面，“劳动一般”范畴得以确立的现实基础在于，现实劳动在特定历史阶段发展为十分发达的具体总体（即社会劳动），成为超越个别性和特殊性的物质生产领域的“看不见的手”和“现实抽象1.0”；另一方面，这种社会劳动本身是由资本对劳动的实质吸纳和剥削关系所塑造的，因而社会劳动生产力在根本上表现为资本的生产力。
一般智能的历史质点建基于机器大工业时代作为社会智力的“一般智力”。在马克思看来，一般智力既是社会化生产进程中社会知识不断积累的历史性产物，又标志着脑力劳动与体力劳动、人（活劳动）与机器（科学技术）之关系的历史性变革。一方面，科学技术彻底摆脱了经验性的个体知识形式，发展为系统化理论化的社会智力/社会头脑（gesellschaftlichen Hirn），并在现实生产实践中对象化为居于统治地位的社会生产力。在此意义上，一般智力表现为物质生产领域的“看不见的脑”和“现实抽象2.0”。另一方面，科学同劳动相分离而服务于资本在根本上是由资本关系所决定的，即克服工场手工业分工的狭隘技术基础和自然局限而建立符合资本性质的生产方式。
遵循马克思的方法与思路，我们可以将当代基于智能技术的社会智能恰切地概括“一般智能”。一方面，“一般智能”是一般智力在当今智能时代的最新发展形态，是社会智力在智能技术的加持下转变为社会智能的历史性产物。智能技术的发展既是社会智力的对象化产物，又反过来日益深刻地改造着个体智力和社会智力本身。因为计算机和网络信息技术，特别是人工智能等技术范式的发展，在很大程度上深刻改变了社会人的思维方式、扩展延伸了社会人的认知能力，从而在总体上改变了社会智力的作用机制。在此意义上，社会智力在智能技术的加持下逐步发展为它的更高级形式即社会智能，并作为独立于个人的不可见的社会力量，表现为“看不见的人本身”和“现实抽象3.0”。
另一方面，一般智能是资本主义生产方式之矛盾运动的历史性产物，并成为当今智能时代占统治地位的社会生产力形式。20世纪70年代兴起的后福特制使个人和集体的认知能力、社交能力、信息处理能力和技术创新升级成为资本逻辑的内在要求。21世纪以来，人工智能、大数据所代表的新一轮科技革命和产业革命正是这一趋势的阶段性成果和历史性转折，其实质是资本通过吸纳一般智能而赋予生产以智能的性质，使智能化生产成为当代资本主义生产方式的新形态。在此意义上，ChatGPT所创造的生产力解放仍没有超越资本逻辑的统治。
工艺学批判与AI的技术拜物教机制
通过回溯一般智能的社会历史本质，我们会发现，一般智能不仅是一种社会化生产意义上的现实抽象，而且基于其自身的相对独立性和理性逻辑方法而具有形式抽象的规定。这种形式抽象源自于现代科学技术所固有的自然主义—客观主义—还原主义原则所建构的抽象技术形式，并构成现代科学技术的拜物教性质及其意识形态功能得以确立的逻辑基础。正是在这一点上，以ChatGPT为代表的人工智能对人的思维方式和人文学科的科学地位带来根本性的挑战与危机。对此，马克思的工艺学批判为我们辨识ChatGPT的技术拜物教机制提供了有益启示。
现代工艺学（Technologie）肇始于德国工艺学家约翰·贝克曼（Johann Beckmann），其起源和概念本身蕴含着双重维度：一是源自德国官房学传统的政治行政内涵，即技术的发展服务于国家利益；二是受自然科学方法的影响，力求将知识从具体实践中分离出来建构严格的分类体系，以客观描述存在和生产过程的必要方式。后者正是科学技术及其理论形态（例如工艺学）所积极主张的自我定位：基于自然科学的精确性和客观性的客观知识，其基础方法论原则是自然主义、客观主义和还原主义。马克思立足对一般智力的社会历史本质的科学揭示，深刻批判了工艺学的拜物教性质：科学技术（机器体系）的客观主义—还原主义原则以科学的客观性和真理性的名义掩盖了技术背后的基于不平等和剥削的社会关系过程，遮蔽了劳动在技术的座架下沦为丧失任何可能的主观性和意向性的抽象劳动的事实，并使身处其中的人们都相信这是完全合理的过程。
意大利学者罗伯特·菲内利（Roberto Finelli）准确指出，自后福特制以来，这种技术拜物教通过将人机对立关系颠倒为人机融合关系而发展为新的形态：新科技的发展旨在促进个人与集体的创造性和主体性的发挥与发展，从福特制的奴役和单调中解放出来，开创知识—智慧工作的新时代。这种意识形态的核心在于将人类知识的建构和意义的确立混淆为信息的传输与处理，试图用符号系统的自动程序运行来解释和解决社会生活的复杂问题。当代技术拜物教的最大特征就在于将人和世界还原为可计算的符码、参数和信息处理过程，人类智慧被还原为处理信息的计算机器。这既掩盖了所谓智能技术建构的个体—集体主体性背后更为隐蔽的不平等和剥削关系，也彻底摒弃了意义、情感、伦理和价值等人文精神的本质规定。而这正是人文学科在不可避免地遭遇ChatGPT等智能技术的深层渗透时需要时刻警惕的方面。譬如，如果信息茧房还是面向个人偏好的大数据算法推送和信息强化的结果，那么，ChatGPT的出现使我们不得不面对智能时代的柏拉图“洞穴隐喻”，重新思考真理和启蒙的辩证法。
一方面，ChatGPT的底层技术逻辑并非真正模拟人类智能，而是基于大规模语料库的概率统计和算法选择，由此产生的面向大众的知识与真理图景只不过是由智能技术建构的“AI洞穴”，因为ChatGPT所提供的知识和方案的客观性和真实性并不能得到完全保证，亦或隐含着深层的偏见和谬误，就如同柏拉图洞穴隐喻中的光影。 另一方面，由于ChatGPT的算法设计是基于统计相似性提供高概率的反馈结果，从而以量化的同一性制造出平庸的常识或共识，遮蔽了真正的创新、价值和情感。对此，吴静教授准确指出，对线性逻辑思维和量化标准的过度倚重将会侵蚀人的思维方式和价值观念，逐渐丧失定性分析和价值判断的能力，陷入系统性愚昧的陷阱（斯蒂格勒语）。
[本文系国家社科基金青年项目“马克思‘机器与技术笔记’与历史唯物主义创新研究”（21CZX002）阶段性成果]
文章为社会科学报“思想工坊”融媒体原创出品，原载于社会科学报第1857期第6版，未经允许禁止转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。
本期责编：王立尧
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