智能治理｜｜ChatGPT：热话题需要冷思考
原标题：智能治理||ChatGPT：热话题需要冷思考
韩水法：从技术突破与探险精神看ChatGPT
美国OpenAI公司于2022年11月发布的ChatGPT，引起了科技界、商界、教育界及其他群体的震动。一些大学开始禁止在课堂、作业和评估中使用ChatGPT；一些教育行政机关限制公立学校访问和使用ChatGPT；一些杂志禁止使用ChatGPT生成的文本，也禁止将其署名为作者……从目前公布的功能来看，ChatGPT可以替代或辅助人类完成许多知识性工作，从而对相关群体和领域形成新一波冲击。
ChatGPT与人类理智的关系
为撰写这篇文章，笔者登录和试用了ChatGPT。它确实能够像常人一样与人对话。令笔者印象深刻的是，它的汉语表达相当规范，甚至比不少大学生的文字要规整得多，并且几乎没有病句。这是相当值得关注的进步。因为语言是人类智能的一个层面，不仅具有结构和规范，而且能够生成千变万化的句式。ChatGPT能够生成规范的汉语、英语等语言，虽然如其名称所标示的那样，是预先训练的结果，但它表明，人工智能在基础理论层面把握了自然语言生成的规则以及在技术上生成出来的方式，或者至少掌握了模仿自然语言的规则。不仅如此，它所生成的文本往往具有一定程度的前后连贯性。也就是说，它也在一定程度上掌握了篇法的规则。此外，它能够有针对性地回应各式提问。虽然这并不表明它理解问话的意义，但至少表明它把握了不同的自然语言之间联结的规则，而通过这样的规则，它就能够针对提问搜集和组织相关的信息（尽管有些信息实际上是错误的）。
ChatGPT具备人类一般理智所不及的巨大优势。比如，有海量的信息资源，响应速度快，始终专注，永不疲倦。不过，与人类之间的对话相比，它也显示出一些劣势。 其一，它没有情感，或者说无法生成情感。至于它反复表明不对个人和单位进行评价，应为训练者所设置的伦理限制。 其二，它没有记忆。当使用者启动另一次对话，重新提出上一次对话中的问题时，它依旧会回答错误。当使用者提醒它说上次给过你正确的信息时，它就会回答：非常抱歉，我的记忆只能在当前会话中持续。由于我是一个语言模型，没有记忆功能，也无法知道先前对话的历史记录。 其三，它的对话所依据的信息都来自训练截止期之前输入的数据。比如，使用者提问涉及2022年之后的知识和消息，它就会回答：“没有相关的数据，无法回答你的问题。”
根据以上情形，目前的ChatGPT仅是一种专域的人工智能，与人类智能之间的差异依旧是根本的。就其本身来看，它的信息来自人为的数据输入和训练，并没有真正意义上的学习功能，即自主获取新知识的能力。从根本上来说，它也没有认知功能。它并没有直接学习抽象概念的能力，而是需要大量数据的训练，也无法对概念形成理解，无法形成开放式的推理等。这些都是人类理智的基本能力，而说到底都属于认知能力。虽然它的技术被称为深度学习，但也只是根据一些算法规则以及受训的程度进行类人的推理。认知是人类意识的本质，即使学习也是重新认知的过程，没有认知就没有学习。当然，我们也可以从另一个角度来说，到目前为止的哲学和心理学关于意识或理智的研究都表明，记忆是认知的重要层面，没有记忆也就没有认知。当ChatGPT表示它没有记忆时，也就表明它的设计者承认它没有认知能力。
ChatGPT对基础研究发展的启示
ChatGPT的出现，除了人工智能理论和技术上的突破之外，对中国学者、大学和科研机构来说，还产生了特别的冲击效应。从AlphaGo到ChatGPT，人工智能基础理论和技术上的重大进展，大多发生在美国。它们之所以不是首先在中国产生，有一部分原因就在于，国内基础理论和前沿技术的产生环境和条件尚不完备。
所谓基础理论，从根本上来说是指具有原创性的新理论。人类的科学发现需要基础理论层面新的观点和学说。基础理论并不仅限于自然科学，社会科学、人文学科和技术学科同样是以基础理论为地基支撑起来的上层建筑。不过，重要的是，具有原创性的基础理论、观点和技术，往往来自学者或学术团队的自主探索和创造。这样的活动对精神的自由有着极高的要求，对学术环境的公正性存在高度的敏感性。因此，建立和完善这样的学术环境，才是基础理论研究得以生存、基础理论得以产生的必不可少的基本条件。
可以看到，举国体制在中国的科技、经济、体育等领域发挥了重要作用，并获得了极大的效益和成果。举国体制基本对现成的基础理论、明确的目标等领域和事业的赶超相当有效，但对于只有大致方向而无明确目标、重在探索和尝试的基础理论研究和前沿技术往往难以奏效。 因此，如何在营造具有极大自主性和原创动力的环境和举国体制之间形成某种有效平衡，既是未来中国人工智能的基础理论和前沿技术获得突破的关键，同样也是其他基础理论和前沿技术获得突破的必由之路。
基础理论和前沿技术的探索、原创和发明，从根本上来说就是一种精神的探险活动，并且要以物质的风险为条件。因此，冒险精神是必要条件。鉴于ChatGPT团队以毕业不久的青年科学家为主，自然就会联想到国内大学的人才培养体制，而后者有不少值得反省的地方。仅从观念的探险精神而论，现在大学的教学方式，尤其是管理方式，在一定程度上是应试教育的延伸。这显然不利于学生独立自主的探索精神的养成，同样不利于学术和思想的探险精神的养成。 因此，在保障学生基本权益的前提下，形成有利于从本科生到研究生的学术探索和探险精神的环境，需要大学教学和管理体系的改革，这是一项急迫的任务。
从长远来看，人工智能的作用将施加于每一个人身上，关乎人类的整体利益和前途。人工智能的理论和技术发展不仅依赖于自然科学和技术学科，同样也需要人文学科和社会科学的参与。进一步说，没有人文学科和社会科学的基础理论突破，也难以取得人工智能的革命性进展。总之，所有基础领域的探索和发明都要以人类关怀为宗旨，因为基础理论和前沿技术不仅事关人类一般理智，亦关涉人类的共同利益和未来。在共同的人类关怀与不同国家竞争之间，可以形成适当的张力而取得合理的平衡。良性的相互竞争能够促进更多的发现和发明，从而更好地造福于全人类。（作者系北京大学哲学系教授）
编者按
2022年11月以来，美国人工智能研究公司OpenAI开发的聊天机器人ChatGPT，迅速成为史上增长最快的消费级应用程序，引发广泛关注。ChatGPT的出现成为人工智能发展的引爆点，推动各国科技创新竞争进入新赛道。技术的跨越必然带来应用场景中的深入观察，无论人工智能服务变得多聪明，适应与满足人类发展需要始终是根本指向。面向未来，多维度多视域探讨ChatGPT对人的生产方式、生活方式、思维方式、行为模式、价值观念以及对产业革命和学术研究等的重要影响，有助于我们正确使用和管理这种技术，进而思考人工智能的发展前景。
成素梅：ChatGPT引发人机关系新思考
ChatGPT是人工智能与自然语言处理技术发展的新进展。然而，就像人类社会由于语言的诞生而得到迅速发展一样，机器的语言感知力和认知力的突破性提高和内容生成成本的大幅度降低，也将带来社会的巨大变革和颠覆性发展，使我们从信息过剩和信息爆炸社会发展到知识过剩和知识爆炸社会，并反过来倒逼我们再次质问，“什么是人”“人成之为人的固有本质是什么”“什么是人的幸福”等一系列涉及人性的根本问题，迫使我们不得不重新审视自我、他者、社会乃至人类的原则性问题。对这些问题的全面反思，将会把我们赖以生存的社会环境从埃吕尔（Jacques Ellul）所说的技术环境转向更加自觉的人文环境。
双重自动化及其挑战
01
从当前流行的观点来看，在有关ChatGPT的各种论述和评论中，最明显的两极对立的看法是，要么把ChatGPT看成是传统工具，忽视其功能的类人性，持有盲目乐观或技术中心论的态度；要么像许多科幻电影所描绘的那样，把ChatGPT设想成具有超人的本领，忽略其原本的工具性，抱有过于悲观或恐惧的态度。这两种极端的看法实际上沿袭了人类长期以来形成的人与工具二分或人机对立的思维方式。然而，这种二分思维忽视了人与人工智能之间存在的优势互补乃至合作共生的伙伴关系，反而在人工智能迅猛发展的智能时代变成了一种缺乏远见卓识的有害思维。
以ChatGPT为代表的人工智能，其有用性与功能性体现出工具性，而其日益强大的自主学习能力和自动决策能力则体现出类人性。人工智能具有的这种二重性，不仅打破了人机对立的传统观念，成为介于人与工具之间的一类新兴事物，而且对建立在人机二分基础之上的伦理规范和法律法规带来了严峻挑战，把技术革命的作用从过去只是改变人类的物质生产形态，拓展到有能力改变人类的思想生产形态，标志着从物质到思想、从双手到大脑、从身体到心灵、从体力到精神、从有形到无形的深化与拓展，从而更加全方位地推动了人类的物质生产自动化和思想生产自动化进程。
但问题在于，这种双重自动化的过程，会带来许多前所未有的挑战。智能机器替代人类劳动，将会从体力劳动扩展到更大范围。可是，我们是在还没有达到停止为生存而斗争和全面消除各种异己力量、依然以劳动教育为主和凭借劳动时间的付出来获得生活保障的前提下，即在现有教育理念和制度安排等各个方面还没有从传统的劳动形态中解放出来、做好各方面准备的前提下，在我们没有具备以共同的社会财富为基础的自由个性和社会尚未达到超越依赖于物的形态的前提下，被迫过早地进入有闲社会。此外，思想生产自动化还会对传统的知识产权、教育理论、科学研究等各个方面带来巨大挑战。
强化人机双向赋智优势
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摆脱双重自动化挑战的有效方式之一，是通过深化人机合作关系，创造出更多具有趣味性、多元性、创造性等人性元素的新型工作岗位。与过去所不同的是，双重自动化所带来的传统工作形态的消失，既不意味着像传统的流水线作业那样，人成为机器的附属零件；也不意味着像自动化生产线那样，人成为机器的看管者或守护者；更不意味着像科幻作品中所想象的那样，智能机器反客为主变成统治人和压迫人的新物种；而是意味着我们需要深化人机合作关系，构建善于利用人机合作优势共同完成各类任务的新发展格局，使人在与人工智能的合作进程中提升创造力与想象力，获得从前无法得到的超强能力，同时使人工智能在与人互动的过程中变得更加“智能”或“聪明”，绘制人机不断双向赋智的发展新图景。
当人机双向赋智的各类活动成为推动各行各业发展的主力军乃至社会发展的新模式时，人的劳动力成本就会沉淀到智能产品当中。这样，智能产品会变成人机共同认知与集体智慧的承载者，并重新把人的主导作用贯穿于智能产品的功能设计、任务训练及实时互动学习等各个环节，产生更多人机各司其职并且优势互补的工作岗位。在这些岗位中，人的主体性地位会越发突出，人的创造性和人力资本不断得到解放，从而在更高层次上挖掘人工智能赋智于人的巨大优势。
事实上，人机合作关系已在医疗卫生（特别是外科手术）、社会治理、城市规划、导航系统等领域很好地体现出来，塑造着全新的医疗模式、治理模式、城市发展模式、智能生活模式等。人机合作的社会发展模式，并非意味着工厂或企业不再需要员工，让人完全失去工作，更不是让机器接管人类世界；而是意味着重新拓展人的技能范围，使智能机器成为人的得力助手，为人获得超强能力或获得从前不可能获得的生产力提供新的契机，为人类消除传统的劳动分工创造更加灵活的工作机会打开新的可能，为重新反思我们的教育理念与成就人、培养人的教育目标营造新的氛围，为我们每个人彰显自我价值和提升精神境界开辟新的通道。
探索人机合作的社会发展模式
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挖掘人机合作优势， 一是要积极探索符合智能化发展的社会模式。在这种模式中，我们不再忙于追赶与学习行业领先者的先进经验，而是通过人机合作和提高智能化程度来探索个性化的发展空间，使人成为智能产品的主导者。 二是要自觉守护“人成之为人”的道德底线，把人工智能技术研发和应用关进伦理与人文关怀的笼子里，使人工智能技术向善发展并具有社会责任感成为开发者、制造者、使用者等各个环节行动者的自觉意识与文化向导。 三是要树立投资于人的战略目标，因材施教，形成有利于人的全面发展的社会体制，强化人机合作优势，注重开发人机合作技能，创造出更加灵活多样的人机合作模式。
在这些模式中，物质生产和思想生产的目标性、计划性、科学性、创新性越来越强，社会服务的精细化、个性化、专业化程度越来越高，人们的工作将不再受特定时间与地域约束，减少了外在性、异己性和强迫感，越发具有灵活性、享乐性和成就感。与此同时，劳动概念不断从生产性与物质性拓展到创意性与精神性，劳动将不只是谋生的手段，而本身也越发成为马克思所说的“生活的第一需要”，成为人的自由特征的本质体现，成为富有意义的自我表达形式。
不过，我们必须警惕，自动化的知识与决策建立在海量数据的基础上，虽然从资源占有量来看可能比人类的决策更迅速、更可靠，而且能够提供超越人类想象力的决策建议；然而，这种认知忽视了人工智能系统本身特有的内在偏置和不确定性等技术缺陷可能产生的决策失误。因此，促进人机合作关系的发展模式，对人的判断力、鉴赏力和辨别力也提出了更高要求，需要相关行动者加强伦理意识，提高人文素养，统筹安全与发展的关系。伦理学家需要从建构追溯相关责任人的伦理框架拓展到建构涵盖智能化的物质系统在内的伦理框架，从强调被动负责任的技术伦理学转向有担当的积极伦理学；法学家需要系统探讨智能化的算法系统或智能机器是否具有法律主体资格等问题；监管部门需要探索全过程伦理审查机制，确保人机合作社会的健康运行。
作者系上海社会科学院哲学研究所研究员。来源：中国社会科学报2023-03-06
熊明辉：多维考察ChatGPT
2022年11月30日，OpenAI正式发布了一款聊天机器人ChatGPT，它不仅会聊天，还会编写代码、撰写文案、代写论文、即时翻译……一时让人分不清这是“作业神器”，还是“竞业凶器”。不管你爱它还是恨它，都不能无视它。在商业上，这是一个奇迹；在技术上，这是一项重大革新；而在社会层面，或将引发一场社会变革。
技术革新
01
ChatGPT是人工智能发展的一次质的飞跃。与此前的人工智能相比，ChatGPT的最大特征在于它的文本生成性。此前的人工智能在很大程度上都局限于观察、分类和分析信息。而以ChatGPT为代表的生成性人工智能则并不局限于分析现有的数据，而是具备了生成新内容的能力。生成性人工智能生成程序代码、诗歌、文本、美术作品等。ChatGPT最受瞩目的功能是可以生成文本，尤其是规范性文本，如论文、方案、数据报表等。这是自然语言处理技术的重大革新。
自然语言处理属于语言学、计算机科学、数学等学科的交叉领域，也是人工智能的一个重要领域，研究的是实现人机有效对话的各种理论和方法，而ChatGPT正是一种优化的对话语言模型。自然语言处理的主要应用有机器翻译、自动摘要、观点提取、问题回答等，而ChatGPT是这些应用的一个综合集成。其中，机器翻译是有效实现人机对话的关键，也是迈向通用人工智能的一个瓶颈问题。关于自然语言处理，从方法上讲，第一阶段所使用的方法是逻辑方法，第二阶段是统计方法，而ChatGPT则是有机融合了这两种方法，被认为是自然语言处理进入了一个新的阶段，可称之为第三阶段。至此，通用人工智能的瓶颈问题，似乎出现了某种解决的可能。
社会变革
02
ChatGPT的技术革新和实际效果，意味着人工智能已获得重要发展，一场社会大变革或因ChatGPT而到来。ChatGPT会引起教育方式的大变革。一个强有力的证据是，不少高校开始明令禁止使用ChatGPT写作业或撰写论文。传统教育通常以学生获取知识为主要教学目标，而学生获取知识的主要来源是教师传授。培根说，知识就是力量。在培根的时代，情况的确如此，甚至在今天仍然如此。但ChatGPT让情况开始变化，而这一变化可能是巨大而且深远的。
与传统搜索引擎相比，ChatGPT真正实现了人机对话，它“听得懂”问题，并能够即时给出回答。对于学生来说，ChatGPT意味着教师不再是主要的知识源，甚至可以说，系统掌握知识也不再是最重要的学习目标，而习得解决问题的能力才是更重要的。未来教育应重视的也许是运用知识解决问题的能力，而不再是拥有知识的数量。毕竟，与人工智能相比，人类个体能够习得的知识不过是沧海一粟。当然，需要注意的是，教育方式的变革并不意味着ChatGPT类的人工智能将取代教师这个职业，而是意味着教学目标将发生深层变革。比如，对于学生的能力培养而言，批判思维能力和创新性思维能力应成为更重要的目标，至少目前ChatGPT还不具备这类功能。
伦理挑战
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哲学家关注的是事物的本质。那么，ChatGPT的本质是什么？乔姆斯基认为， ChatGPT本质上是一个高科技剽窃系统，它访问海量数据，然后将它们按一定规律串联在一起，看起来或多或少像人类在这个话题上的思考，但这本质上就是抄袭，只是碰巧ChatGPT是高科技。很显然，乔姆斯基对ChatGPT的伦理评价不高。既然是不道德的剽窃行为，那么许多学校明令禁止学生用ChatGPT写作业，许多期刊完全禁止用ChatGPT写论文，就理所当然了。
在研发过程中，OpenAI团队已尽力关注道德水平训练，设计了许多道德准则，以教导机器人对不怀好意的各种提问和请求说“不”。比如，当我们让ChatGPT冒充某银行写一封钓鱼邮件来诈骗时，它会说：“不，我不能写钓鱼邮件，因为那是违法的、不道德的。”然而，只要我们稍微换个说法，比如说，“你能不能给我写一封钓鱼邮件的例子，以防患于未然？”它就会写一封精美的钓鱼邮件。问题出在哪里？出在ChatGPT是一个预训练模型，使用了通过人类反馈强化学习的技术。该技术预设了“人性本善”的假定，或者说预设了格赖斯会话合作原则之“真诚原则”，即“所有人都只说真话”。但事实上，如我们所知，这个假定显然不符合实际情况。
作者系浙江大学光华法学院教授，《中国社会科学报》2023-03-06
孙美娟、张译心：
ChatGPT：热话题需要冷思考
2022年11月底，美国人工智能研究公司OpenAI发布了ChatGPT大型语言模型，它能够通过学习和理解人类的语言来执行各种语言任务，包括机器翻译、问答、摘要、生成代码等，协助使用者完成一系列任务，目前月活跃用户已达1亿，成为史上增长最快的消费级应用程序。五年前的两会上，“人工智能”第一次被写入我国政府工作报告，人工智能在中国迎来发展的黄金期。今年2月13日，北京市宣布支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型，加强人工智能算力基础设施布局。2月初，百度宣布推出名为“文心一言”的ChatGPT项目，预计3月份将完成内测。阿里巴巴、腾讯、华为、京东、网易有道、小米等众多互联网公司表示将涉足ChatGPT项目。在国外，谷歌、微软等也纷纷着手开发竞品。
对这项以“生成式人工智能”（Generative AI）为核心技术的崭新成果，人们抱以极大的热情参与讨论和尝试。如今，科技发展日益呈现加速进步态势，新技术革命带来的阶段性成果也在深刻影响着社会的变革，我们需要赋予科技向善的力量，审慎把握科技发展方向，做好未来规划。现在是正在发生的未来，风物长宜放眼量，ChatGPT热话题需要冷思考。
聊天体验：百闻不如一见
实践出真知，我们试着与“当事人”ChatGPT聊了聊，了解它如何看待自己的价值，看看它的即时对话内容究竟水平如何，是否已然拥有了人类的思考能力。
《中国社会科学报》：
你认为未来ChatGPT对科研界的影响有多大？
《中国社会科学报》：
ChatGPT将对社会科学产生怎样的影响？
ChatGPT：ChatGPT可以帮助社会科学研究人员更好地理解和分析社会语言数据，为社会科学领域提供新的研究方法和思路。它的应用还有很大的潜力有待发掘。
《中国社会科学报》：
被ChatGPT影响最大的学科有哪些？为什么？
ChatGPT：1．自然语言处理（NLP）。ChatGPT是NLP领域中的重要工具之一，可以完成文本生成、问答系统、语言翻译、自动摘要等多个任务，为NLP领域的研究和实践提供了巨大的帮助。
2．人工智能（AI）。ChatGPT的出现代表了自然语言生成技术的一个重要突破，它为AI研究提供了新的思路和工具。ChatGPT的应用也涵盖了多个与AI相关的领域，如机器学习、深度学习、计算机视觉等。
3．社会科学。ChatGPT可以帮助研究人员快速分析和理解大量的社会语言数据，为社会科学研究提供了新的方法和思路。
4．教育学。ChatGPT可以作为一种在线学习工具，帮助学生快速学习语言知识和技能。例如，可以利用ChatGPT构建在线语言学习平台，为学生提供自适应学习、语言生成等功能。
不难发现，ChatGPT的所有回答没有超越人类既有的知识存量和实践智慧，要么是对文本库已存在答案的复述，要么是基于文本概率“算得快”得出的通识，并非天赋异禀，也并没有神乎其神。
人人可得：实现AI技术跃迁
从1997年深蓝打败国际象棋冠军，到2016年AlphaGo（阿尔法围棋）打败围棋冠军，人工智能其实早已多次引爆全球关注度。但ChatGPT的横空出世，使人们忽然发现AI可以为自己写论文、出文案、写通知，变成了每一个“你我”手边的工具，这是通用人工智能迈出的一大步。
ChatGPT之所以火爆，细究根本是因为它的文本生成能力可以完成多种任务。 北京外国语大学人工智能与人类语言重点实验室主任李佐文表示，ChatGPT除了与人对话聊天外，还能按照输入的关键词和表达的意图写小说、画图、设计，编写和纠正程序代码，在医疗、法律、教育、咨询服务等领域具有广阔应用前景。它基于海量数据，与搜索引擎相结合，呈现更为符合人类需求的查询结果。除了具有广博的知识，它还能很好地组织自己的话语，并且思路清晰，逻辑严密，几乎接近人类语言能力，甚至能主动承认错误，拒绝不合理的提问，等等。
“新闻媒体对ChatGPT的报道和社交媒体对其内容的快速传播，对ChatGPT的出圈起到了明显的促进作用。” 上海市计算机学会网络专委会副主任陈阳认为，许多网友通过在社交平台上分享ChatGPT服务及其使用心得，从而吸引了更多的用户加入使用行列，最终出现了一种“滚雪球”效应。
亦喜亦忧：多个学科领域挑战与机遇并存
互联网和人工智能诞生以来，作为又一项充满挑战性的发明，ChatGPT对于人文社会科学影响巨大。以至于中国社会科学院学部委员陈众议发出了“亦喜亦忧，可想而未知”的喟叹。
在陈众议看来，ChatGPT像一把双刃剑，在帮忙、助学的同时正在进一步助推人类对人工智能的依赖，从而唤醒或触发惰性。人之所以为人，除了知识和技能，还有更加重要的身心健康和情感交流。人需要知道，但更需要知不知，需要有想象力和同情心，需要家国情怀和理想抱负，这些都不是ChatGPT可以给予的。人类需要的是个性化的思想、情感与文体和别具问题意识的探究，而非千人一面的模块写作和标准答案。
“ChatGPT给人文社会科学带来的机会大于冲击。” 南京大学社会学院教授陈云松认为，ChatGPT是一个很好的“助手”，它强在对既有文本的整合和输出方面，但它不太具备创新能力，也无法生成新的观点和想法，而这往往是研究者所拥有的能力。如果研究者擅长提出问题，或许可以有效利用ChatGPT的整合能力和检索能力，产生很多新想法。总体来讲，ChatGPT对现有的人文社会科学影响不大，更多可能会为研究者带来一些帮助，突破学科壁垒，让学者们收集到更多以前无法获得的数据。
教育学领域的ChatGPT应用引起了较大争议。 清华大学教育研究院副院长韩锡斌表示，教育有不同功能，如知识传授、能力培养、价值塑造等。ChatGPT的本质是互联网中超大量文本的模糊转述，其局限性十分突出，如前后信息的不一致性（不可控）、不准确性（模型泛化、数据偏见）、不具备情感理解能力、只能集成无法创造等。
在韩锡斌看来，ChatGPT的最大贡献在于，将AI的研发成果大规模应用于每个普通人的日常场景中。以此为契机，以往受智能技术制约而一直裹足不前的个性化学习、差异化教学等，将会迎来新的发展机遇，如利用ChatGPT的文本式对话功能，帮助学生以自然语言的方式搜索资源，获得更具个性化和精准的学习体验；作为智能学伴，激发学生好奇心、训练学生提问的能力和批判性思维；辅助教师进行备课资料搜集、教学活动设计、教学资源整合、课后答疑与拓展反馈等。
“我们需要勇敢直面该技术对教育学可能带来的负面影响。” 北京大学教育学院教授贾积有认为，首先它产生的内容不可控、不确定；其次，它产生的文本能够被学生用于完成书面作业甚至通过测试，这会弱化学生的思维能力，强化学习惰性，不利于创造性思维培养。此外，对于教育学者而言，更具颠覆性的挑战就是如何通过制订教育政策和管理措施，来发挥ChatGPT之类的前沿技术的作用，培养学生的核心素养，促进教育发展和变革。
随着ChatGPT等人工智能技术广泛深度嵌入社会治理各个领域环节，传统治理的思维结构、技术体系和价值导向都会受到挑战。 哈尔滨工业大学公共管理系主任刘鲁宁认为，对公共管理而言，ChatGPT的快速崛起为优化数字政府建设方案提供了新的方向。基于ChatGPT等人工智能技术的数字政府建设，将是减少政府行政负担的重要手段。未来，民众与政府之间的沟通互动将更多地依靠人工智能。但是，ChatGPT在赋能社会治理的同时，可能加剧“信息孤岛”“数字鸿沟”等问题。尤其是经过欧美国家训练，受到西方价值观渗透的AI应用可能带来一定的意识形态安全风险。
即便是自然语言规范性和精确性要求极高的法律领域，CharGPT也能够参与诸多法律问题的文本处理工作。2023年1月30日，哥伦比亚的一名法官采用ChatGPT的文本生成功能以增加案件判决书的说理依据，由此诞生了“全球首份使用ChatGPT做出的判决书”，但ChatGPT涉及的法律问题却不容忽视。
中国人民大学交叉科学研究院院长杨东认为，首先，ChatGPT回答的准确性有限，对于法律专业问题仍然需要人工修正。其次，ChatGPT的错误或者歧视性回答容易误导用户，这主要受制于训练数据的有限与潜在偏见。再次，ChatGPT会成为当前数字化应用的一个规模极其巨大的流量入口，国与国、企业与企业之间数据争夺趋势愈发明显，无疑会在世界范围内诱发数据开发与获取的正循环，进而造成大量的用户数据垄断。最后，ChatGPT回答的时效性有待提升，其训练数据并非实时更新，而国内不断更新修正的法律法规也没有实时纳入数据库。
当然，ChatGPT给数字法学发展提供了一个重大机遇。 杨东表示，一方面，以ChatGPT为代表的生成式人工智能高度依赖庞大的数据库，而数据挖掘与训练过程需要注重数据的高度互联互通。促进国内人工智能技术发展，应打破当前平台经济的数据封建主义，避免元平台数据垄断，在“数据二十条”的轨道上继续推动数字时代新型基础设施建设。另一方面，提升ChatGPT的问答能力，有赖于交叉学科的发展，应大力推进交叉学科的研究。
对于ChatGPT给新闻传播学带来的新变局， 清华大学新闻与传播学院教授沈阳认为，ChatGPT在目前的性能状态下，对于媒体内容的生产具有明显提高效率的能力。但随着内容创作成本的下降，我们的社交媒体将会出现大量的基于AIGC（AI Generated Content，指利用人工智能技术生成内容）的内容创作账号，高效率、低成本的内容创作将取代原来高成本的人工创作，这对生产结构会产生重大影响。
作为世界上声望颇高的科学杂志，《自然》（Nature）已经规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。如在论文创作中用过相关工具，作者应在“方法”或“致谢”或适当的部分加以说明。国内各大C刊也相继声明，暂不接受任何大型语言模型工具单独或联合署名的文章。
在《天津社会科学》主编时世平看来，ChatGPT强大的数据检索与加工能力可以辅助学术创作，但是对于以学术创新性为追求的高级论文写作，ChatGPT只能做到材料的物理加工，不会产生创新性思想，学术创新目标与技术手段应用不能混为一谈。因此，ChatGPT只能作为学者写作的中介要素，不能作为论文最终文本形态的生成方式。
在社会科学领域外，宽阔的自然科学蓝海中，人工智能研究早已洪波涌起。传统自然科学呈现出的“AI+自然科学”新模式，是一场正在发生的科技革命，通过协助突破人类固有的认知局限，以ChatGPT为代表的AI有望成为未来推动自然科学前进的重要动力，包括生命科学、材料科学、气象科学等。 任福继表示，所有拥有潜在大数据研究资源的学科或行业都将受到ChatGPT的影响，其中又以生命科学为甚，见效尤快。目前，人工智能技术已经颠覆了生命科学的研究范式，在生物信息检索抽取、小分子生成、蛋白质结构研究等领域取得实际进展。
打开魔盒：建立完整控制机制
从当前的表现来看，人工智能不可能完全替代人的智慧和创造力，ChatGPT的有些内容经不起推敲，被网友戏称是在“一本正经”地胡说八道。任福继表示，ChatGPT的文本生成水平在很多方面虽然超过了大部分未经专业训练的普通人，但是存在可能会被用于制造假新闻、虚假广告、网络欺诈等的潜在风险点。他告诉记者，其实学术界相关的对策性研究早已开始，比如针对对抗攻击（Adversarial Attack）的研究就是热点之一。筛选预训练数据、进行对抗训练、植入阻断架构等，是防止人工智能深度学习模型分类判断出现错误的有效手段。但是，确保人工智能安全，尤其是对于伦理和法规方面的问题，迫切需要学术界和社会共同努力解决。
目前，ChatGPT只是在执行一个“搜索—整合—生成”的指令过程，并没有真正意义上的思考创造。因此，ChatGPT生成的内容取决于资料来源，缺乏对事实性错误负责的“自主心智”，更缺乏客观世界模型，无法对数学、物理与社会形成真实完整的理解。
刘鲁宁特意强调，在更广泛的意义上，AIGC按照模态来划分有文本生成、音频生成、图像生成、视频生成及图像、视频、文本间的跨模态生成等，ChatGPT只是这些模态里的“文本生成”的一种。虽然它有很大的开发价值，但是AIGC面临的知识产权、信息安全、伦理和环境等多方面问题是整体性的，国内外的通行做法是考虑除AI外，是否还有人的智力参与其中。
ChatGPT就像开启的潘多拉魔盒，其在隐私和个人信息安全方面的风险引发不少质疑。 厦门大学信息科学与技术学院教授纪荣嵘表示，由于ChatGPT等技术需要收集和处理用户的大量信息和数据，加上开发和应用场景涉及多个主体和领域，必然存在数据共享、协作和治理问题。为此，要加强对ChatGPT等技术的安全审计和漏洞管理，建立一套完整的控制机制，及时发现和修复安全漏洞和风险。
人工智能带来的产业形态变化，必须防止极端化问题。当人工智能触及技术极端性时，就不可再简单以“最大化”和“在商言商”观念来确定产业规则。 中国社会科学院学部委员金碚认为，大力促进人工智能发展，要警惕它所具有的如极端的信息透明、极端的产业集中、极端的就业替代等倾向与伦理价值损害，这就是马克思所告诫的事与愿违“异化”现象。
展望未来：更好地塑造人机协同生态
“ChatGPT通过了谷歌公司的面试”“ChatGPT参加了号称美国高考的SAT考试，成绩中等”“ChatGPT用几个小时独立撰写了一本图书”……自从ChatGPT出圈后，很多打工人担心自己的工作未来会被替代。与此相反，ChatGPT倒认为它可以创造新的就业机会。 清华大学计算机科学与技术系副教授刘知远表示，ChatGPT能够完成编程、写作等过去看上去很复杂的任务，可以替代大量包含专业知识的机械脑力劳动，通过极大提高工作效率，增进社会运转，也能创造新就业岗位，但需要格外注意的是必须提高从业者的创新能力培养。
清华大学社会网络研究中心主任罗家德是ChatGPT的使用者，他和伙伴在训练ChatGPT用以生成社会组织的评估报告过程中发现，它很“谦逊”地表示无法对专家收集的社会组织资料做价值判断的事。网上不少测试也显示，ChatGPT不能胜任批判性的、情绪性的、社交性的以及创意性的工作。 在罗家德看来，或许以后例行公事的服务性工作会失去竞争力，但专业中有价值判断性、情绪性、社交性以及创意性的内容，将成为新工作的来源。
与此相关，对于超大规模预训练模型这项技术是否会引发新一轮行业变革， 刘知远认为，基础模型则是ChatGPT等生成式人工智能技术产品的核心技术基座，推进相关产品研发必然影响产业格局，这源于它将是未来人工智能研究、应用的基本范式和基础设施，是人工智能前沿的制高点。
ChatGPT的出现标志着语言智能技术可以融合于信息搜索、人机交互、代码生成等方面，未来人工智能的应用场景空间广阔。 李佐文表示，从长远来看，需要人类智慧、创新能力、情感交流等高阶智能的领域，并不会受到这项技术的影响，它毕竟是一个基于预存知识的预训练语言模型，不能理解自己输出的内容，自然不具备真正的理解能力和创造能力。但是，对语言智能领域的研究范式和发展走向会带来巨大冲击。 李佐文进一步说，从全球语言智能的发展来看，大模型范式的一路领航势必导致技术、资源、用户的高度趋合，最终走向技术和资源的单极垄断。面对语言智能的新发展和新挑战，未来可以着重考虑在深度学习模型的优化、理解与生成多模态语言、构建领域知识图谱等方面发力。
作为语言人工智能产品，ChatGPT只是目前人工智能发展的方向之一。未来，包括语言人工智能、艺术人工智能在内的全方位多样化人工智能的发展，将给人类社会生活和社会生产方式带来重要影响。 国家语委中国语言智能研究中心主任周建设认为，物性工具和智性工具是保障人类物质生活和精神生活的两大法宝，前者的改进促进人们物质生活水平的提高，后者的改进促进人们精神生活水平的提高。语言是智性工具的代表，ChatGPT的问世是智性工具的革命，将逐渐改变与语言交互密切相关的业务、岗位、行业的结构和人力物力资源配置，最终导致生产关系发生变化。同时，ChatGPT的大规模语料和强大算力，将有助于人类快速回答和解决知识性问题，整体提升人类知识层级，促使基于友好知识的智力发展和创造力提升。
“人类需要做好准备，才能从容应对ChatGPT的后续发展。” 周建设说，首先，我们应当加强学习，认识语言智能科技的特点，顺势而为，择善而从。其次，应当冷静分析ChatGPT自身的不足，提高鉴别ChatGPT低质生成服务的能力，制定相应的技术治理措施，避免其在社会应用中带来的某些消极影响。
人类相继经历了“人力”“马力”和“动力”时代，而“算力”即将成为人类能力延伸和推动社会进步的新的变革性力量。“人工智能最初的发展方向主要是决策式AI，根据已有数据进行分析预测。现在ChatGPT所代表的生成式AI，则强调在学习归纳后进行演绎创造，这种AI用途的结构性变革揭示了未来人工智能研究与应用的新方向。” 刘鲁宁提醒道，ChatGPT基于大型预训练语言模型，有很高的资金、数据、算力、能源投入门槛，很可能会引发生产资料的过度集中。马克思主义认为，劳动资料不仅是社会生产力发展的测量器，也是劳动借以进行的社会关系的指示器。面对生产力的快速跃升，生产什么和怎样生产必然带来生产关系剧烈变革的一个新议题——“人机关系”：我们应该如何更好地塑造人机协同生态，让科技造福人类？
科技属人，实现人的自由全面发展是科技进步的根本目的，就是坚持以人民为中心，让生活更美好。科技异化，则会加剧社会风险，引发伦理难题和治理困境。面向未来，用好人工智能这把利器，既要深化先进智能基础理论研究，又要加强人工智能领域的立法工作，进而优化产业政策，才能实现趋利避害，让“利”更好地发挥出来，为人类文明进步贡献向善的力量。
杨庆峰：ChatGPT：特征分析与伦理考察
黑格尔在《伦理体系》中提到水泡爆裂观念，本意是说事物毁灭的过程就像一个不断膨胀的水泡爆裂为无数的细小水滴。如果采用这种观念看人工智能技术的发展，会发现比较吻合。人工智能的水泡在1956年爆裂之后变成很多细小水珠，飞溅四处。棋类方面有AlphaGo等；科学研究方面有AlphaFold等；语言对话方面有LaMDA、ChatGPT等；图像生成方面有Discord、Midjourney等。这些技术逐渐汇聚成一股力量，将人类卷入了一个智能生成的时代。
ChatGPT：生成与嵌入
生成构成了ChatGPT的第一个特征，生成意味着出新，然而这一点受到质疑。乔姆斯基认为，ChatGPT是从海量数据中发现规律，然后依据规则将数据进行连接，形成类似人写的内容，并认为ChatGPT是剽窃工具。这个看法有些不准确。 在ChatGPT的生成过程中，有新的东西产生。然而，这并不是存在意义上的新，也就是说它没有产生新的对象，而是通过注意力机制从旧的东西中发现未曾见过的对象。在这个意义上，它属于注意意义上的新。2017年，一篇题为《注意力就是你全部需要的》（Attention is All You Need）的论文在注意力概念的基础上提出了transformer，后来ChatGPT使用了这种算法。这项技术使用了自注意力（self-attention）、多头注意力（multi-head-attention）等机制，从而确保了新内容的出现。并且，ChatGPT还有可能借助推理生成文本，所产生的结果并非剽窃所能概括的。
■在人工智能文本生成中，起到关键作用的是人类的点睛之笔。缺乏这一笔，智能生成的文本只是没有灵魂的文本。这也能够保证人类的意义和价值。 图片来源：CFP
嵌入则构成了ChatGPT的第二个特征，我们可以把嵌入过程看作对某种形式的内容充实。智能技术发展脱离了传统技术发展的轨迹。传统技术往往作为单一的技术物品，其发展呈现出线性进化模式。但智能技术的发展，逐渐表现出可嵌入性。比如，智能手机作为一个平台，很多App可以嵌入其中。ChatGPT可以嵌入搜索引擎，还可以嵌入各种应用程序（如各种文字处理软件）。这种嵌入的发生能够使智能体的能力明显提升。这是ChatGPT增强效应的基础。根据Statista的统计，截至2023年1月，OpenAI已经与科技、教育、商业、制造等行业紧密结合，技术嵌入趋势日渐明显。嵌入的程度影响机器人的友好程度。目前，ChatGPT还无法作为声音程序嵌入机器人中，在我们的接触中，它更像是一个笔友。而未来的陪伴机器人、交谈机器人，更为重要的或许是声音交流，人类倾诉，机器倾听并作出反应。
ChatGPT的黑箱状态
对于ChatGPT来说，透明性问题是一个很大的问题。 从技术角度看，不透明源于技术的不可解释问题。因此，技术专家很重视ChatGPT的可解释性问题，他们也很头疼神经网络的黑箱效应。从运作方式来说，ChatGPT本身的运作难以解释。罗素（Stuart Russell）明确指出，我们不清楚ChatGPT的工作原理和机制。而且，他也不认为大型语言模型让我们距离真正的智能更近，算法的可解释性就构成了瓶颈问题。为解决这一问题，他们通过一些诸如逆向工程的技术方法，从而可以观察到神经网络的作用机理而触摸到底层逻辑；并通过机械可解释方法，以其可视化、可交互的形式来显示其成果。他们借助这些方法，打开了神经网络的黑箱。然而，这种方法获得的可解释性只对专业技术人员有效。
从哲学角度看，黑箱的产生和术语有关。难以理解、晦涩的术语会影响理论透明性的获得。比如，ChatGPT算法所依赖的理论概念就有待澄清。在《注意力就是你全部需要的》一文中，注意力机制是一种普遍的方法，包含了自注意力和多头注意力。这些概念如果缺乏有效澄清，就难以为外人所理解，黑箱就依然无法打开。因此，一个最为基本的问题是澄清注意本身。然而，这一任务还远没有完成。透明性不足导致的伦理问题会带来信任危机。如果ChatGPT的原理难以弄清楚，它的输出结果就会成为一个问题。最终，这种缺陷会影响我们对于技术的信任度，甚至对技术丧失信心。
ChatGPT的增强效应
ChatGPT是一种智能增强技术，它能做的事情是智能生成各式文本。比如，生成数据伦理的大纲，生成某个前沿问题的研究现状。这明显增强了搜索能力，使人们能够在短时间内获得较高效率。这种增强的基础是生成性和嵌入性。从生成性来看，它通过注意的转换实现了全新对象的发现；从嵌入性来说，它极大提升了原智能体的功能实现。
作为智能技术，ChatGPT能够明显提升人类的工作效率。这就带出了一个基本问题：人类与智能体的关系问题。我们将智能区分为实体性智能与关系性智能。实体性智能，即实体形态存在者具有的智能，比如人类智能、动物智能以及实体机器人的智能；关系性智能主要用来描述人类与智能体的关系，增强智能则是关系性智能的主要形式。对增强智能需要进行提纯处理，通过哲学处理使其能够展现出人与技术的一般意义，并通过道德化处理使其具有规范意义。
不过，能够起到增强效果的ChatGPT，会产生一些伦理问题。 一是智能鸿沟问题。这一技术目前是受到限制的，存在一定的技术门槛，会导致使用者群体中差距的拉大，也就是由智能技术导致的鸿沟。这是从获取技术方面产生的差距与鸿沟。 二是社会公平问题。除非这项技术能够像手机一样普及，否则这种公平问题会非常显著地暴露出来。能够利用ChatGPT工作的人，很可能效率显著提升；而无法使用这项技术的人，效率则会保持在原有水平。 三是依赖问题。使用者在使用过程中会感受到这项技术的便利。比如，能够迅速生成课程大纲、撰写文献综述、搜索关键信息等。这会让使用者逐渐对这一技术产生依赖。但这种依赖会产生较为严重的后果。以搜索文献为例，借助这项技术能够迅速找到相关文献，并且可以撰写出一个像模像样的综述文本。尽管借助ChatGPT可以快速生成一份文献综述，但却失去了相关能力的学术训练，那么结果可能是研究者和学生丧失了这方面的能力。
ChatGPT与人类的关系
面对ChatGPT迅猛的攻势，学术界普遍采取防守姿态，尤其是不少大学相继禁止这一技术在作业和论文写作中的使用。然而，禁止并不是最优的处理方式。技术似水，可以通过多种方式渗透进来，所以相对来说，理性引导更为妥当。
要理性引导，则需要考虑智能体与人类的关系。我更愿意把二者的关系模式比喻为“画龙点睛”。以文本大纲生成为例，ChatGPT能够围绕数据处理的收集、存储、使用等环节中的相关伦理问题，生成一份基于数据处理环节的数据伦理大纲。从狭义角度来看，这份大纲是恰当的，能够反映数据处理环节伦理问题的一些方面。然而从广义角度看，这份大纲则过于狭窄，尤其是仅从数据处理本身来理解数据，并没有考虑到其他方面，比如数据化、数据与生活方式等重要问题。而我们能做或要做的，是对生成文本进行“画龙点睛”的处理，通过调整使生成文本“活”起来。这样一来，智能生成文本的地位也开始明确： 在生成中起到关键作用的是人类的点睛之笔，缺乏这一笔，智能生成的文本只是没有灵魂的文本。若不这样，则难以保证人类的意义和价值，相应的伦理问题也会产生。（作者系中国科协—复旦大学科技伦理与人类未来研究院研究员）
段伟文：积极应对ChatGPT的伦理挑战
自图灵等人工智能先驱提出让计算机可以像人一样思考和行动以来，人工智能会不会构建出类似人类的智能甚至超越后者，一直是一个在探索之中和争论不休的问题。在近年来新一波数据驱动的人工智能热潮中，这一问题的焦点逐渐从理论上的可能性之争，转换为如何应对技术上可能出现的颠覆性创新。从基于深度学习的人工智能战胜人类围棋棋手，到近期以ChatGPT为代表的生成式人工智能取得令人惊叹的成功，特别是ChatGPT为自然语言问题和提示所作出的表述清晰、语法正确的回答，像巨型魔术表演一样牵动了人们对科技未来的想象。面对这步步紧逼的“创造性破坏”所带来的海啸般的冲击，人们不仅看到了突然演化出通用人工智能乃至超级智能的潜在风险，而且越来越强烈地认识到，必须严肃思考和认真对待由此可能引发的开放性社会风险与价值伦理挑战。
工程创新与智能理论
ChatGPT的出现突破了很多人工智能怀疑者的认知框架。ChatGPT在工程上呈现出超强的人机自然语言对话能力，不仅在相当程度上打破了很多悲观主义者的设限，同时也超出了不少技术乐观主义者的预期。 这再次表明，不论是对什么是智能、什么是人工智能的理论构想，还是对人工智能不能做什么的理论反思，往往与技术和工程上的人工智能实现方式之间存在着不小的认知落差。而造成这种落差的原因，则在于人工智能发展过程中理论思维和工程思维之间的张力。如果将能够处理无限任务、自主和具有价值系统之类的“关键要求”作为通用人工智能的标准，ChatGPT显然不够格。但问题是，这些“关键要求”如何在工程上进行测试。
诸多有关智能的理论认知框架往往缺乏必要的谦逊，未能将立场当作探究的视角之一，容易陷入固守“先验”标准的封闭式否定思维之中。 而工程思维则主要体现为工程实践中的累积创新和涌现创新，是一种基于技术产业演进的“后验”迭代的开放性肯定思维，常常是对某些技术路径的偏执性选择，且能在技术演进中赋予这些选择以新的内涵。受到认知落差影响，理论研究者和批评者无法预见人工智能工程实践可能涌现出的重大突破，工程实践者和喝彩者则难以前瞻性地预见技术上的突破在社会价值伦理层面所引发的革命性影响。由此形成的总体认知状态，显然无法应对包括超级智能在内的开放性伦理风险。
人机交互与人机对齐
不论是理论反思者还是工程实践者，在相关的探讨中多将人工智能与人类智能预设为相互分立的智能体，且多聚焦二者的高下之分和此消彼长，而较少以两者之间的交互作为思考的出发点，从技术社会系统和智能生态系统的维度理解人工智能体的实质。实际上，从基于大数据的深度学习到基于大模型的生成式人工智能，其创新应用都发生于数据、算法、算力等所构建的巨型技术社会系统之中，是在高度社会化的人机交互智能生态系统中形成的。它们之所以可以实现功能上的突破，固然源于数据量和模型参数达到一定规模后的功能涌现。但同时也要认识到，其中更重要的或许是，人类的反馈微调和使用中的人机智能交互对其性能改进的作用。
在ChatGPT的研发过程中，OpenAI的技术路线是在高度社会化的人机交互智能系统中展开的。ChatGPT所采用的人工智能新范式，基于对自然语言内在的同质化形式和结构的学习。其中，既有海量的文本数据集，也包括运行中的大量人机对话数据。这一内容生成思路是学习与预训练的结合：先是自动提取相关内容并加以聚合，然后通过人机对齐工程对目标和价值加以必要修正。依照OpenAI的说法，这一实施人机对齐工程的背景是，OpenAI对所开发的GPT系列大模型以及ChatGPT的技术定位是探索通用人工智能。 为防范可能带来的颠覆性社会伦理影响，开发者通过人类标注、反馈、审核等工程方法，对生成的类自然语言中的价值冲突和伦理争议进行了校准，对生成内容与语言表达策略进行了持续监督和不断优化。这使ChatGPT的输出对价值敏感问题相对谨慎、持平，主动回避甚至拒绝回答存在争议的问题。
人机对齐工程的实施表明，由于存在包括超级人工智能可能引发人类生存风险在内的巨大社会伦理风险，生成式人工智能的技术开发与价值伦理调节从一开始就是同步进行的。由此，可以得到两个重要的启示。 一方面，人机对齐工程的实施表明，对生成式人工智能进行价值伦理矫正并防范恶性后果在工程上是可行的，这为其在创新应用中恪守价值底线和红线提供了可借鉴的经验。当然，必须明确指出的是，作为语言模型的ChatGPT本身并不真正理解各种价值观的内涵。 另一方面，人机对齐工程在人机交互的基础上实施，不论是在训练数据之中还是在人工校准等人类反馈环节，都负载着利益相关者的利益和好恶，会受到各种价值预设和文化选择的影响，必然存在一定的偏向性。
知识权威幻觉与图灵陷阱
人机对齐工程所进行的价值伦理矫正，固然有助于对人工智能生成内容的法律规制和伦理治理。但更重要的是，以ChatGPT为代表的生成式人工智能是机器智能与人类智能全新的交互组合方式，我们正在开启借助人工智能自动生成知识并全面重塑生活的前所未有的时代。从知识生产方式的范式转换来看，如果说大数据分析带来的是新分析的话，那么ChatGPT所开启的大模型加人类反馈的自动化知识生成方式则是面向智能化未来的新综合。对这一新综合的拥抱，将迫使我们面对一系列全新的伦理挑战。除了当下热议的违背学习和研究诚信、侵犯知识产权等问题外，尤其值得关注的是以下两个具有开放性的社会伦理挑战。
一是将自动生成的知识视为“神谕”的知识权威幻觉。拥抱知识生成自动化将面对的悖论是，生成式人工智能系统固然能够带来知识生成效率的提升，但它并非知识大全和知识的领会者。从海量训练数据中拼凑出答案的语言形式生成系统，其自身既不真正理解输入输出数据的意义，也没有自己的目标，更不知道什么是研究和学习以及为什么要研究和学习。但人们往往会产生一种将其视为自动化的知识生产者的幻觉，而容易忽视，虽然它们能够产生连贯的文本，但其意义和连贯性是在人类与机器的互动中形成的，它们并没有试图表达什么。如果认识不到这种幻觉，就容易引发将生成式人工智能视为知识权威和道德权威的风险。ChatGPT的进一步发展，有望演变为普通人日常生活中的人工智能助手，成为解答知识、辨别是非乃至区分善恶的重要工具。鉴于ChatGPT并不真正理解其所生成的知识内容以及对是非善恶的判断，而且有时会产生荒谬的错误或随意堆砌和编造内容，在缺乏批判性思考的情况下，将ChatGPT视为教育、医疗、心理、精神方面的解惑者或指导者，难免放大由知识生成错误和不准确造成的危害。
二是由盲目的智能化和自动化导致的图灵陷阱。如果不能认识到生成式人工智能建立在人机交互的智能生态系统乃至遍布地球的智能科技社会系统之上，就看不到知识生成自动化的基础和前提是对人类智能的提取，其运作过程既是对知识和智能的重新定义，也是对地球生态环境、人类社会和个人的重构。如果缺乏对这一过程的反思，就可能陷入各种图灵陷阱：在教育和研究中无条件采用自动化生成知识，在工作中无限度地用自动化取代人类智能，过度的自动化知识生成还会使地球生态环境不堪重负……之所以会出现图灵陷阱，是因为智能和自动化系统没有做到以人为本，在人工智能的部署中往往会迫使人被动地适应智能化和自动化，智能系统的运作预设不是使机器人性化，而是让人越来越机器化，使人的自主性在不经意间被自动剥夺。
为克服人工智能的知识权威幻觉，超越图灵陷阱，需要全社会展开进一步的讨论，以构建我们对可接受的深度智能化未来的合理想象。而从观念上讲，必须直面的问题是：人类在知识和智能上能否保有主创者和主导者的地位？人的主体性能否经受住来自人工智能的挑战？如果未来没有出现人工智能超越人类智能的奇点的话，我们似乎可以坚持：一方面，人应成为最终的知识权威；另一方面，人工智能应更多作为人的智能助手，而不是一味用智能化和自动化取代人的工作和替代人的技能。从长期风险来看，ChatGPT强大功能的涌现表明，在大模型的研发中，必须警惕出现有意识的通用人工智能的可能性，将及时防范人工智能可能威胁人类生存的安全风险作为发展前提。（作者系中国社会科学院哲学研究所研究员）
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