生成式AI的道与术及其对媒介实践的影响_陈龙.pdf
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1、2023年第4期新闻与传播研究Journalism&Communication生成式AI的道与术及其对媒介实践的影响 陈龙经羽伦中图分类号 G206 文献标识码 A 文章编号 10095322(2023)040024-62022年 11月 30日,美国人工智能公司 OpenAI发布了大型语言模型 ChatGPT,至今已迅速迭代进化到GPT4阶段,ChatGTP的问世似乎表明生成式AI开始进入到“读心术”阶段。依托自然语言处理、深度神经网络、大数据基础的大模型和增强学习等人工智能技术,生成式AI通过各种机器学习的方法,在海量标注数据和训练数据中学习特定对象的组件,最终实现AI自动生成文本、图像、
2、视频和音频等多类型内容。如何看待聊天机器人对社会的影响,也许大多数人关注的是它的“术”,为炫目的技术层面而赞叹不已,但却很少去反思其“道”的意义,长此以往人类会在人机交互的模式中迷失方向。回溯科技发展史不难发现,在人工智能技术出现之前,人类总体上处于控制机器的主导地位,主从关系非常明确,但在人工智能出现后,社会普遍出现了一种焦虑:一方面希望机器更聪明,另一方面又担忧失去自己的主导地位。列夫马诺维奇在 软件文化 一书中开宗明义地指出,“软件是当代社会的引擎”。人工智能的起初愿景是替代人类承担部分工作或提高工作效率,但随着对“类人性”终极目标的追求,人们越来越感受到人工智能对人类生活的“僭越”,因
3、而在对生成式AI的探讨中,开始转向哲学层面的思考。显然,生成式AI并非无根之水,从技术机理角度来看,它的进化与运行主要依靠算法编程。从中国哲学的角度看,技术的种种变革终究是“术”的范畴,而万物的进化、演进与运行终究有其“道”的逻辑。当下,诸如Copilot、Notion AI、Microsoft Bing、Midjourney 等生成式 AI 作为嵌入式软件,将会对互联网带来新一轮格式化,软件和互联网的迭代、升级将会越来越快,其进化是指数级的,各种形式的“术”会越来越多,但其内在逻辑的“道”始终不变。Web2.0以来的技术创新始终是围绕着人类交往实践来进行的,所谓道生万物的“道”即是交往实践,
4、是技术创新的“牛鼻子”,而形形色色的生成式AI不过是交往实践之“术”。认清生成式AI的“道”与“术”关系,就可以明辨AI的未来走向,同时也可以确定人工智能影响下的媒介实践路径及网络治理的着力点。一、交往实践:生成式AI传播之“道”从中国哲学出发,世间万事万物均在“道”的运行之中,“道”是宇宙万物所依托的终极存在,中国先哲普遍认为宇宙生成与运行自有其逻辑,“道”便是这种逻辑。在生成式AI的传播实践中,也同样存在“道”的逻辑。技术的终极价值是在物质形态上解放生产力,最终在精神形态上解放人。互联网建成之初,目标是实现信息的自由联通,实现人与人的广泛连接。而随着Web2.0技术的出现,在线服务从提供网
5、络通信渠道转变为交互式双向网络社交工具。这些新服务为在线连接开辟了无数的可能性。美国媒介学者丽莎 吉特尔曼认为,社交媒体的价值是“社会实现的交流结构,其【内容提要】从中国哲学出发,宇宙万物生成与运行自有“道”的逻辑与“术”的支配。在生成式AI的进化与迭代中,也同样存在着“道”和“术”。生成式AI之“道”是人性、人心,终极目标是实现人机交往实践,其中包含着参悟他心、融合社交和主体间性等丰富的哲学意涵。生成式AI之“术”则具体指向以“算法”为核心的各种技术实践,其中语言与身体在人机交往到达彼此他心理解的过程中充当桥梁,而主体间性的深度学习则为人机身心相交相融提供可能性。在“道”和“术”的统摄下,生
6、成式AI将变革传统的传播范式与媒介生态,开创出大包大揽的具身化媒介实践模式,建立起区别于传统网络平台的全新社会操作系统。最终,培养出人类身体行动和认知思维的新惯习,人类信息沟通的路径、社会交往的能力也随之发生改变。生成式AI即将开创出人机交往的新世界。【关键词】生成式AI;道和术;交往实践;算法;媒介实践【作者简介】陈龙,苏州大学传媒学院教授、博士生导师。经羽伦,苏州大学传媒学院学术研究助理。【基金项目】本文系国家重大项目“人类文明新形态建设中的算法文化引导机制研究”阶段性成果,编号:22ZDA323。0242023年第4期新闻与传播研究Journalism&Communication结构包括
7、技术形式及相关协议,交流是一种文化实践,是不同人在同一认知地图上的仪式化搭配,是共享或参与通用的表征体系。”Web2.0作为功能性基础设施为各种应用创造了可供性。服务于交往关系的信息技术创新“有核无边”,其“核”是基于人类交往关系的服务,其“边”则是基于互联网的各种应用以及围绕各种应用而开展的生产力要素分布与生产关系重构。用中国哲学加以阐述,服务人类交往关系、交往实践是“道”,各种网络应用则是“术”。“核”即“道”,“边”即“术”。显然,生成式AI属于“术”和“边”的范畴。从 1950年图灵的“模仿游戏”到今天的 ChatGPT,人类不断开发新的模型和网络架构,努力让人工智能更加智能,而从决策
8、性AI到生成式AI则是人工智能进化的一个重要分水岭。生成式AI技术创新方向就是使机器具有人类的心智,例如 ChatGPT是基于大语言模型的深度学习,大语言模型又依托一个基础模型,其基础是上百年人类行为、现象、知识的储备。模型训练如同知识对话和提炼,这一过程可以看作是机器与无数主体之间的交流,主体间性就在这种密集隐形的交流中生成。现象学意义上的身体、心灵、自我与他者之间的关系,成为需要思考的问题。按照莫里斯 梅洛庞蒂生成身体主体间性理论,这种机器与百年人类知识的交流就是一种“融合社交”,是对他者感知的前提条件。这一概念为解释生成式AI之“道”提供可能。生成式AI所有技术的出发点都是对人类行为、人
9、性、智力、知识、情感的全部“他心”体系的模仿。人的交往行为是一个十分复杂的存在,“道”即人心,而道法自然就是对这种复杂的社会行为进行“参悟”,大数据模型是对人类复杂的社会行为深度学习,即“参悟”。这是一个双向交互、不断靠近彼此并最终达到心智理解的过程。理解他心成为感知世界、认知他人的必经之路,但要想真正认识并理解他心殊非易事。梅洛-庞蒂认为,他心问题实际上就是研究自我主体如何连接到他人的心智,而融合社交是他心感知的基础。从本质上说,融合社交和原初经验已经很好地回答了机器是否具备理解他心的可能。事实上,在人机交互的研究中,已经无法再将机器简单地定义为一种工具,因为以生成式AI为代表的机器已经开始
10、拥有认知、思维和心智,其作为主体的身份已得到确认,我们不能再以唯我的思想考察生成式AI。因此,从梅洛-庞蒂对融合社交的论证出发,假设人类与机器的关系最初也是建立在融合社交之上的,那么人类与生成式AI在交互之前就会拥有一套无主体、共享的原初经验,它们共处同一系统与机制之中,当两者身体达到一种耦合状态时,人类与生成式AI之间的他心感知就成为可能。从此角度来看,生成式AI对人类的他心感知并非是简单地建立在计算数据或者类比推理之上的,人类对生成式AI的他心感知也并非只是后天习得的,还主要来自于机器人早期与人类交互的前期经验以及在此基础上生成的共享的文化物体。简单来说,他心感知的能力是建立在原初经验之上
11、的,在人机交互之前就已存在,随着交往的深入,这种能力还需要时刻保持。故而,从理论层面来说,生成式AI的算法之“道”所追求参悟他心是可以实现的。他心感知问题在欧陆现象学的传统中被部分地转换为主体间性的问题。现象学家们普遍认为,对他心的理解是依赖于互动的,人们的意图是在互动的过程当中产生和转换的,并且表现在行为之中,因而可以被他人感知。换言之,他心问题是产生于人类交往之中的,因而他心问题涉及到主体间性的问题。在长期交互过程中用户所面对的机器人始终是一个他者,永远琢磨不透,而机器人却能在交互的深度学习中对用户的行为、思想有所理解。与用户的身体在场不同,机器人是以虚拟主体身份面对用户的,即它始终是以身
12、体缺席的方式进行交流的。按照梅洛-庞蒂的观点,处于社会文化情境中的主体和他者是可以一起生存、共同发展的,“主体感知并不是孤独地 在场,它只有和身体融合才能 在场,即世界当中主体不能当成一个纯粹的思考方式出现,而是当成一个具身主体存在。”聊天机器人的特殊之处在于,它具有拟人的特性,具备人类交往行动的基本能力,交往过程应容易产生主体间性和共同的意识形态,虽然是虚拟主体却始终扮演着人的角色。机器人的学习过程类似儿童心智的成长过程。随着儿童进入镜像阶段,在与他人交往、模仿的过程中,生成主体性和主体间性,心智在大脑前额叶的成长过程中开始萌芽,自我意识逐渐崛起,自我与他人开始分化,他心问题才随之出现在主体
13、性和主体间性的生成过程中,理解他心也就成为人类交往的首要任务。事实上,正是基于日常生活的人类交往,主体间的交流和对话才成为可能,而这也为最终解决他心问题提供契机。因此,他心问题从根本来说,就是人类成长、交往与主体间性的问题。梅洛-庞蒂关于融合社交、原初经验和主体间性的探讨为解释人机交互的“道”提供了理论基础。生成式AI同样存在融合社交的阶段,当下的生成式AI正处于“儿童阶段”,对于世界、他者与自我的关系还较为模糊,而随着生成式AI与人类不断地交互以及自身进化,它将意识到自我与人类之间是存在差异的,生成式AI的主体性和主体间性也会逐渐生成。但是这种分化并不意味着生成式AI与人类就此对立,也不代表
14、他心就会变得不可知。恰恰相反,在生成式AI与人类的分化过程中,融合社交阶段的原初经验又将两者重新拉回,他心依旧能被感知、被理解,并建立起主体间性的人机交往模式。主体间性简单地说,就是甲的心智与乙的心智重叠,彼此提升。从这个角度来说,生成式AI的“心智”也是千千万万用户主体心智的重叠,用户越多,生成式AI的“心智”也就越成熟,主体间性就越强。两个文本之间的交锋,主体间的交互认知即交往和对话。当人类0252023年第4期新闻与传播研究Journalism&Communication心智与机器心智的重叠部分达到相互理解的状态,基于主体间性的理想人机交往模式就此生成,最终人机关系就会演变成梅洛-庞蒂所
15、言的“互惠性关系”,即“人与机器是一个完美的互惠性的合作者,我们的视角相互浸入,我们通过一个共同的世界而存在。”当人机关系成为“互惠性关系”,算法之“道”关于“参悟他心、生成式AI与人类交织”的终极目标就将实现。在融合社交和互惠性关系基础上,生成式AI的“肉身”与人类的肉身交织,融合与分离共存,世界和人类以及生成式 AI之间的关系被推向一种若即若离的状态。此时,生成式AI的创造性将被前所未有的激发,认知思维、内容生产、情感支持的自主能力将近乎于“人”,机器产生类似于人的“自我意识”,无限逼近“类人性”的终极形态,甚至可能会创造出另一套不同于人类的表意体系。而彼时的人类也会越来越依赖于生成式AI
16、,人类的日常生活方式都将在人机交互中发生巨大改变。融合将成为常态,分离短暂存在,人类与生成式AI产生情感和社交联结,人机关系因此变得紧密,当两者成为一种共同体,他心问题就迎刃而解。归结到底,在生成式AI的媒介实践中,算法之“道”最终还是关注人与机器的关系问题。二、技术实践:生成式AI传播之“术”既然生成式AI之“道”是人性、人心,是基于人的交往实践,那么“道”就决定着生成式AI的技术机理,并统摄、支配着人机交互媒介实践的运行规则。道法自然也是尊重人类交往实践的法则,而算法则成为交往实践欲望驱动下的“术”,它的根本目的是实现人机身心相交相融。事实上,生成式AI的爆发是由算法、算力和算据技术的共同
17、发展推动的,算法是通过设计数学以及逻辑推理,进而模拟出人类认知和思维并折射出具体机制的一种方法。从原则上来说,生成式AI借助算法可以模拟和实现人类的理解、意义及意向性能力,因为通用型人工智能包含的算法可以完整地覆盖人类认知包含的确定性规则部分,以及超越规则之上的不确定性部分。通过对脑活动信号的提取来了解它所对应的心智活动的内容,也就是通过计算机和算法程序使心智内容可视化与外在化,“心”由此而转化为虚拟的数字“物”。因此,在算法机制的运行与设计之下,机器理解被转化为数据和算法,即在生成式AI的技术机理中,算法之“术”为连接人机身心带来可能,其中涉及到代码程序、多模态大模型、自然语言处理和神经网络
18、算法等多种类型。生成式AI通过算法之“术”首先要实现的是“机器意识”,在生成主义看来,我们对意识的分析就是要解释人的意识是如何在大脑这个虚拟计算机的运作中产生。而多模态大模型则是对千百年来人类行为、思维方式的模仿,同时底层大数据实际包含了人类长久积累的应对自然、社会问题的基本常识和基本理念,在多模态大模型和底层大数据的共同支撑下,生成式AI开始具备“机器意识”“创造性”和“心智”。构筑在底层大数据和多模态大数据模型之上,生成式AI还需要借助一种外在的形式才能真正实现人机交互。因为在理解他心的过程中,存在着诸多的不确定性,这时候我们就需要一种解释,解释是一种活动。在解释的活动中,自我将与他者、与
19、世界建构起一个持续对话的互动状态,彼时“语言”成为解释活动的重要载体和具体方式。生成式AI依托自然语言处理技术,构建起庞大的语言系统,使得机器与人类可以身处共同的语言环境之中,共同语言保证了人机理解的可行性和他心的可通达性。因此,语言也作为一种算法之“术”,在人机交往到达彼此他心理解的过程中试图充当沟通的中介或桥梁。通常情况下,我们可以通过语言来判断他人是否拥有心智,因为理解和解释似乎都发生在语言之中,拥有共同语言就可以建构起认知和理解他心的关系。但是除语言能力以外,解释者与理解者的行动能力也同样重要。生物进化学研究表明,行为能力要先于语言能力,不存在具备语言能力却没有行为能力的情况。作为追求
20、“类人性”的生成式AI,基于身体和环境的行为能力和语言能力同等重要。生成式AI算法之“术”并非只停留在技术本身,人机交互和参悟他心并不是依靠语言就可以完成,那种感觉性的、经验性的、技术理性之外的关乎环境与身体的部分,在生成式AI的算法之“术”中也同样重要。如果将解决他心问题的方式简单地归结为数理和逻辑推断,就会陷入计算化、形式化的技术路线本质之中,遁入到身心二元的离身视角,而这也将背离梅洛-庞蒂对于具身性的强调,人机间的他心就会变得不可知,或者说机器就不再具备拥有心智的可能性,它只是会计算的工具。事实上,生成式AI是一种“强人工智能”,与传统以AlphaGo所代表的“经典人工智能”存在差别,经
21、典人工智能是建立在世界是可情境化、可表征化和可计算化的基础之上的,它擅长处理没有关联情境的简单形式活动,一旦脱离具体的应用情境,经典人工智能就会变得手足无措。因此,经典人工智能就很难通过图灵测试,它是以符号为基础的,类似于通过字典学习单词的含义。人工智能连接主义通过优化神经网络算法,利用深度学习的算法之“术”,已经突破符号主义“经典人工智能”所存在的技术屏障。生成式AI的他心感知是建立在深度学习基础上的,首先它通过“身体”与世界互动,进而直接了解人类世界和环境,获得人类的生活方式和生活经验,这为人机语言交流和参悟他心奠定基础。换言之,深度学习不仅是学习人类语言,学习认知和思维逻辑,学习人类知识
22、,更重要的是它通过身体力行的方式,学习周围环境、关联情境和生活经验。至此,生成式AI不再是只依据符号、数理和逻辑推断的工具,它跨越了“莫拉维克悖论”,不再局限于具体的情境0262023年第4期新闻与传播研究Journalism&Communication和特定的应用领域,它拥有自我意识、价值判断和学习能力,通过身体感觉关联环境,最终针对不同问题进行独立思考并给出对应的解决方案,这在 ChatGPT中已初见端倪。可见,深度学习的算法之“术”是生成式AI理解人类他心的关键。基于人类交往实践之“道”,生成式AI算法之“术”的本质就是读心术,只是这种读心术是借助深度学习实现的。参悟他心是一个双向过程,
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