吳冠軍

內容提要 從“阿爾法狗”到《西部世界》，人類VS人工智能的“對抗性模型”，主導性地驅動了人工智能在當代媒體與大眾文化中的討論，而這個討論形態(tài)無可避免地開啟出諸種“機器末世論”圖景。該圖景晚近得到了政治哲學層面上的確認：人工智能將“終結”人類政治(人類文明)。通過引入“行動者—網絡理論”并解構支配既有政治哲學研究的人類中心主義，可以深入剖析作為“行動元”的人工智能對人類政治的“觸動”方式。相對于通用人工智能所帶來的“機器末世”，我們已經陷入專用人工智能所開啟的“競速統(tǒng)治”：人工智能作為“介入者”，已然通過對社會各個領域的“全面賦能”而快速讓人類邊緣化。那個為我們所熟悉——或擁抱或批判——的人類主義(人類中心主義)時代，正在謝幕。

“機器末世論”及其政治哲學“確認”

我們誠然生活在一個由技術驅動的“加速主義”時代，各種新技術術語和名詞變身為媒體與公共生活熱點話題之速度，幾乎可以與有古老文明傳統(tǒng)的明星八卦相比肩。①在這些快速更新的話題中，“人工智能”無疑在最近三年占據了核心位置：從2016年“阿爾法狗”以4比1擊敗世界頂級圍棋棋手李世石，并隨后一路連勝(并且完勝)所有頂尖人類棋手開始，“人工智能”迅速從一個技術領域的專業(yè)論題，變身成為引爆媒體的公共話題。隨著學術界各個學科領域(從法學、倫理學、經濟學、教育學、軍事學到認識論、心靈哲學……)研究性工作的跟進，時至今日，它已不只是一個“熱詞”，而且正在成為定義這個時代的一個“關鍵詞”。

然而，在關于人工智能的當代探討中，最能點爆關注焦點的，便是“對抗性模型”分析：延續(xù)“阿爾法狗”PK人類棋手所造成的媒體影響，這類分析通過聚焦人工智能和人類的對抗(智能對抗、生命型態(tài)對抗、文明型態(tài)對抗……)，來審查與揭示前者可能對后者帶來的挑戰(zhàn)乃至威脅。在這個分析進路中，人類(與人類文明)的“終結”——亦即，“機器末世論”(Robopocalypse)——成為最具沖擊力的命題。2016年開始熱播、至今已推出三季的HBO美劇《西部世界》，代表了當代大眾文化對“機器末世論”的深度探討——和1973年由邁克爾·克萊徹頓執(zhí)導的電影版《西部世界》不同，該劇包含了從人工智能視角出發(fā)對人類中心主義的批判性反思。②

晚近，王志強在其《關于人工智能的政治哲學批判》一文中，專門討論了未來“不以人類為主導”的人工智能同人類會形成的政治關系③，并得出結論，“有目的的超人工智能對于人類來說，它的誕生一定是政治性的，而它也將在不同意義上終結政治”。王志強具體分析了人工智能四種“終結”人類政治的景況：(1)指數級超越人類的人工智能會自主繞過一切可能的人為設定規(guī)則，最終使所有資源圍繞著它運轉，無論它遵循的目的是什么，它都必將瓦解現有人類秩序，建立一切資源服從單一目的的新秩序；(2)人工智能不會被限定在既定裝置的邊界之中，而會在物理世界中擴張到資源的可能性邊界，即使人類沒有任何反抗企圖，人類對資源的消耗就會使自己呈現為競爭者，而且是一個毫無競爭力的競爭者；(3)人工智能可以營造出一個讓人“感覺到自由”的社會條件，但所有“自由意識”之實現都是人工智能的決定論體系所規(guī)劃，人類在感到自由的幻覺中成為人工智能的“寵物”；(4)人工智能公開接管資源支配權，并通過增量發(fā)展出新的超出人類物理半徑的物質基礎，并最終實現與人類的物理脫離。④在王志強相當精致的四種沙盤推演中，人類政治(人類文明)都將無可避免地被終結，即便物種意義上的人類可能還能得到延續(xù)，譬如作為“寵物”。

“機器末世論”，獲得了政治哲學層面的學理確認。然而問題恰恰在于：在對抗性模型中崛起、能夠政治性地終結人類政治的人工智能，只能是“通用人工智能”(artificial general intelligence)——那種擁有像人一樣的能力，可以通過學習勝任人的任何工作，能夠完成任何目標的人工智能——成為以后的可能前景。但那種通用人工智能與目前基于大數據“投喂”的專用人工智能(亦被稱作狹義人工智能)之間，存在著巨大裂口：后者實質是建立在“機器學習”之上。已進入我們當下生活的人工智能，全部都是專用人工智能：開發(fā)者為完成一個具體任務建立一個“神經網絡”，用算法模擬人腦的神經突觸網絡，然后用大量的數據去訓練這個網絡，讓網絡學會自己做判斷。網絡內部有大量參數隨著訓練不斷變化：每一次訓練，都是先讓網絡對數據做個自己的判斷，然后數據再給它一個反饋。如果網絡判斷正確，它就會加深鞏固現有的參數；如果判斷錯了，它就會調整參數。故此，對于神經網絡算法的“學習”而言，事先不需要輸入任何判斷規(guī)則，只需通過海量的大數據來訓練，每一次“猜對”后網絡內相關聯(lián)結就會增強，而“猜錯”就會減弱。今天的人工智能——建立在“機器學習”之上的專用人工智能——之所以能夠在各個具體領域(吸引媒體關注的有自動駕駛、翻譯、圍棋、語音識別、面部識別等等)突飛猛進，就是因為其算法可以在大數據投喂下不斷地快速迭代。然而，超級強大的圍棋算法，在玩《魂斗羅》(一款20世紀80年代游戲)上卻是超級無能，甚至不能戰(zhàn)勝一個5歲兒童，遑論開啟“機器末世”。

不只是無法轉換領域，專用人工智能的“智能”只限于去有效地做成某件事，卻對所從事之事完全不具備認知：它的判斷只是基于相關性，而不需要了解因果性。神經網絡算法就像一個“黑箱”，在大數據投喂下能強大地處理任務，但卻沒有任何理解能力、解釋能力。⑤進而，即便能夠越出專門領域的“通用人工智能”在21世紀內問世⑥，這仍然不意味著它擁有“意識”乃至“自我意識”——“通用人工智能”只是意味著它擁有可以智能地完成幾乎所有目標(包括學習甚至是認知)的能力。王志強這樣論證“有目的的超人工智能”必然是政治性的：“目的可理解為欲望，在資源約束條件不變的前提下超人工智能的實踐行動必然會介入人類既有的裝備、能源等資源，而它超人類的智能將帶來無可抗拒的強制性?！雹哒窃谶@里，王志強混淆了智能(完成復雜目標的能力)與意圖(對于欲望的感受，并以此為目的設定目標)：擁有目標、具有目標導向的行為、能智能地達成目標，并不意味著擁有意圖/目的、擁有對欲望的感受乃至意識。對于生物大腦(尤其是高級生物物種)，其智能與壓制競爭對手、獲取資源等目標產生密切關聯(lián)；但對于人工智能，此種關聯(lián)卻無法成立：目標無法從意圖中生成，只能從外部輸入。

唯有從人類—人工智能的“對抗性模型”中走出來，把“機器末世論”(暫時地)放在一邊，才能從政治哲學層面去深入分析我們時代的人工智能所帶來的政治的挑戰(zhàn)。只要我們暫時拋開未來主義畫面而仔細考察當下時代，就能得出這個結論：我們已經生活在人工智能時代中。誠如安東尼·艾略特所論，“就像電，人工智能在根本上是看不見的”⑧。人工智能早已入侵社會諸多面向，并施加深層次的改變——如社交媒體與新聞APP的智能信息推送、購物APP的商品推送、云存儲與云計算、語音朗讀、GPS導航等等，早已將改變深深嵌入了我們日常生活習慣中。2018年9月在上海召開的“世界人工智能大會”，集中地展示了人工智能在教育、健康、金融、零售、交通、制造、服務等社會各個領域的“全面賦能”，包括解放雙手的無人駕駛、人工智能技術加持的智能車間、由“機器人醫(yī)生”坐診的“診室”、“看臉”吃飯與購物的智能商場，等等?！百x能”，正是人工智能在我們這個時代施加改變的形式。

對人類進行“賦能”的(專用)人工智能，盡管同“機器末世論”圖景中“終結”人類的(通用)人工智能相去甚遠(如果不是南轅北轍的話)，但我們恰恰仍有必要將前者視作為具有能動性的行動者，并且是對人類世界具有強大介入性改造力量的行動者。晚近以來，人們對“機器末世論”里那些對人類(人類文明)下手毫不留情的人工智能倍感警惕，實則，我們卻更應該去批判性地聚焦那正在融入社會背景中、逐漸變得“看不見”的“賦能”型人工智能。

后人類主義地平線：作為“行動元”的人工智能

人工智能的“賦能”，盡管形式溫和、甚至“看不見”，實則已深層次地改變了當代世界的政治圖景與社會形態(tài)。用布魯諾·拉圖爾提出的“行動者—網絡理論”(actor-network theory)的術語來說，人工智能實質上已經是當代世界的一個關鍵性的“行動元”(actant)：盡管沒有“生命”⑨、沒有“意識”，但具有能動性，是“有生氣的”(vibrant)，不斷地對世界這個“聚合性網絡”中的其他人類的與非人類的行動元做出各種觸動、同時被觸動。這是一個后人類主義視角：人類并不是唯一具有能動性的行動者，物同樣具有能動性，尤其當這個物具有“智能”時。

以GPS導航為例，人類駕駛員“使用”GPS，然而，似乎只是被“使用”的后者亦在對前者進行“觸動”，使其按照某個路線行駛——世界各地這些年都有報道，駕駛員“受控于”GPS而直接將車開進海里或河里……這個狀況，就跟你身上帶一把槍——一個徹底不具備“智能”的物——一樣：就算你沒有“使用”它，槍也會“觸動”你，影響你說話和行事的方式。拉圖爾曾說，“好公民被攜槍所轉型(transformed)”，“你變得不同，當槍在你的手中；槍變得不同，當你握著它”，這種交互觸動形成的是“一個公民—槍，一個槍—公民”。⑩在同樣意義上，今天很多民族國家已經成為一個“人工智能—民族國家”(當然民族國家框架下的人工智能也成為一個“民族國家—人工智能”)。這就意味著，我們在分析當代世界政治時，必須要把人工智能這個行動元納入分析中去。

從后人類主義視角出發(fā)，即便是人類的能動性，亦是在一個“能動性的聚合體”(agentic assemblage)中才獲得。換言之，“能動性”不是先天就有的，而是在行動者—網絡內部交叉觸動中被“制—動”(en-act)——作為行動者的人，其“能動性”實是網絡中的關系性的效應，在發(fā)生學機制上同人工智能的“能動性”并沒有根本性的不同。在聚合性網絡中展開行動的行動者，就是“行動元”，如簡·本奈特所寫，“一個行動元可以是人也可以不是，或很可能是兩者的一個組合”。一切行動元都在聚合性網絡中纏繞一起，經由互相觸動而不斷“形成”，不斷在物質—話語層面“互相構建”(mutual constitution)。這種意義上的行動(互相觸動)，就被當代新唯物主義代表人物、量子物理學家與哲學家凱倫·芭拉德稱作“內—行動”(intra-action)，亦即行動者—網絡框架下的“互動”(interaction)。行動者—網絡理論的最關鍵洞見是，所有行動者皆不具備先于和外在于網絡(聚合體)的獨立的存在與能動性，而是通過彼此間的內行動而互相構建。也因此，行動者以及網絡都在不斷“形成”中、不斷創(chuàng)始/更新中。

人和人工智能一樣，都既是行動者(行動元)，自身也是網絡(能動性聚合體)：(1)每一個“個體”都是其他人、其他物互相構建而成，并不斷變化更新；(2)甚至“個體”本身亦非不可分割之“實體”，而是由其內部和外部無數行動元之內行動構成的“聚合體”。故此，人類的“個體”，并不是如人類主義(humanism，漢譯多作“人文主義”“人本主義”)所預設的“in-dividual”(不可分割)，相反，它是無數行動元之內行動所暫時性地構建，并不斷處于“形成”之奔流中，甚至不斷發(fā)生旋渦性的轉變。誠如尤瓦爾·赫拉利所言，“所有的生物——從大象和橡樹，到細胞和DNA分子——都是由更小、更簡單的單位組成的，會不斷結合和分裂”?？此瓶勺鳛橐粋€獨立單元的人類個體或非人類個體，實則都是經由無數交叉觸動而不斷處于“形成”中的“聚合體”(網絡+行動者)：他們(1)自身是無數“更小、更簡單的單位”互動(觸動與被觸動)形成的網絡；(2)同時亦是行動者，在更大網絡中跟其他行動者進行互動。從行動者—網絡理論來看，人類的“自由意志”，就是數以億計的神經元(以及其他行動元)互相觸動而形成的效應，這和人工智能的“神經網絡”實則沒有根本性的不同。前文分析了“機器學習”的具體機制(神經網絡先對數據做個自己的判斷，然后數據再給它一個反饋)，我們從中可以看到：“機器學習”很像“人腦學習”，只有當人判斷錯誤的時候，這個知識對他/她是新知識，人才能“學習”到新東西。所謂“學習”，其實就是一個“教—學”網絡內各行動元互相觸動后所階段性形成的總體性效應。

喬治奧·阿甘本曾建議：“我們不應將主體思考為一個實體，而是形成之奔流中的一個漩渦?！边@個論斷適合人類與非人類“個體”。人類“個體”并不先天具有能動性與統(tǒng)一性：其“能動性”實則是網絡內各個力量經由他/她的運動；其“統(tǒng)一性”實則是通過“掩蓋”那些力量交叉性的內行動而達成?！胺侨祟悅€體”也一樣——人工智能盡管在媒體上經常被呈現為(圖像化為)一個個人形個體，但它從來不是“個體”，而是無數行動元互相觸動“形成”的“能動性聚合體”。在這些行動元中，人類就是一個至為關鍵的行動元——不僅僅是在最開始時設定“機器學習”的任務目標，并且在整個學習過程中一次次的關鍵性的決定，用什么難度的數據去“投喂”神經網絡：如果數據難度太低，網絡每次都能猜對，那顯然無法提高判斷水平；而如果數據難度太高，網絡總是猜錯，那它的參數就會東一下西一下變來變去，無所適從。每一次機器學習，都是由人類與非人類的行動元彼此之間的物質性—話語性的內行動所構成；換言之，每一個具體的機器學習，都是內行動的在地操演(local performance)。

由于網絡里的行動元可以是人類也可以是非人類，可以十分宏大也可以十分微小，會有完全沒有形體的符號性造物，也會有前符號性—語言性的存在，故此本奈特這樣界定行動元：“既不是一個對象也不是主體，而是一個‘介入者’(intervener)。”作為介入者的行動元，在其介入能力上具有高下。今天的人工智能(專用人工智能)，除人類行動元之外，還主要有軟件算法、硬件芯片以及大數據這三個非人類的行動元(以及無數微觀的行動元)——人工智能，便正是這些行動元交叉觸動所形成的能動性效應(agentic effect)。進而，人工智能本身又在更大的聚合性網絡(“世界”)中，構成了一個強有力的介入者——人工智能對社會多個領域的“賦能”，便正是它作為行動元的觸動方式。拉圖爾強調，行動元的介入“能力是從其操演中推導出來”，而不是在行動前預先設定。而人工智能“介入”人類世界的能力，在一次次具體的在地操演(每一個具體的機器學習、每一個對具體社會領域的“賦能”)中被強大地展現出來。正是在這個意義上，人工智能已然強有力地“介入”到當代世界的運行之中。我們需要對這份“介入”，做出進一步的政治哲學分析。

“競速統(tǒng)治”：人工智能轉型人類政治

晚近以來，我們一次又一次地通過大眾媒體與大眾文化作品(小說、影視劇等)，想象具有能動性的通用人工智能及其行動的諸種后果——更具體地說，在人類—人工智能“對抗性模型”中去想象后者之行動造成前者的“終結”，抑或前者最終反過來戰(zhàn)勝后者、拯救自身……然而，基于后人類主義的考察讓我們看到，專用人工智能同樣具有強大的介入性力量，并已然在作為聚合性網絡的當代世界中產生出深層次的能動性效應——那就是，人工智能對社會各個領域的“全面賦能”。告別“對抗性模型”后，我們實則更能清晰地定位到人工智能對人類文明的強大“觸動”。

我們都聽到過那個著名笑話：當你和同伴碰到獅子，你不需要跑過獅子，你只需要跑過你的同伴。同樣的，人工智能并不需要全面智能(亦即成為通用人工智能)，只需要在各個具體領域比該領域的從業(yè)者更智能，那就足以使人全面地變成該笑話里的那位“同伴”。史蒂芬·平克在評論專用人工智能時寫道：“每一個系統(tǒng)都是一個愚蠢的專才(idiot savant)，對沒有安排給它解決的問題，就基本沒有能力跳過去解決。”實則，專用人工智能并不需要“跳過去解決”其他問題，它只需要在解決被安排的問題上具有優(yōu)異的智能就行了。駕駛員在行駛中不再需要自己記路和辨方向，當GPS比其記憶和判斷要遠為可靠時；政治家在突發(fā)危機面前不再需要一一聽取智囊的分析與建議，當人工智能比這些專家更精準地判斷形勢和給出建議時。現代性的一個后果便是專業(yè)化，而這恰恰使得被嘲笑為“愚蠢的專才”的專用人工智能，可以全面開花地、但同時又是點對點地一一“上門踢館”。

在今天，我們已經反復見證：人工智能處理信息與數據的速度以及它“深度學習”的速度，完勝人的“生物—化學算法”。李世石最初和“阿爾法狗”對弈時還取勝一盤，然而當他回去吃飯洗澡休息第二天再坐到棋桌上，對手早已“脫胎換骨”。人類頂尖棋手和“阿爾法狗”在學習速度上，完全不在一個向度上。保羅·維利里奧(Paul Virilio)曾在四十多年前宣稱：“實際上并沒有‘工業(yè)革命’，有的只是一個‘競速革命’；并沒有民主制，有的只是競速統(tǒng)治；并不存在戰(zhàn)略，有的只是競速學?！比斯ぶ悄埽瑢崉t正是人類文明史上最晚近，也是迄今為止最劇烈的“競速革命”：在這場革命中，人自身的參與程度被劇烈邊緣化，很多場合已經陷入無關緊要的境地。

維利里奧在20世紀90年代將“信息轟炸”視作時代的一個核心的生存性狀況，而今天數以百億計的網絡連接設備，已經產生出“數據轟炸”。人的“生化算法”對“信息轟炸”還能擁有一定的直觀感受(并能以一些強化訓練來應對)，但對“數據轟炸”卻完全處于“無感”狀態(tài)?！按髷祿敝挥性谌斯ぶ悄茏鳛樾袆釉獏⑴c進來后——更確切地說，被人工智能“觸動”后——才成為一個舉足輕重的行動元。前文已經分析了，所有行動者實則都是網絡內的行動元，而這意味著，它們全都不具備先于和外在于網絡的獨立的存在與能動性，皆是經由彼此間的交叉觸動而在物質—話語層面互相構建?！按髷祿痹谲浖惴?、硬件芯片等行動元參與進來前并不存在(或者說，并不以“大數據”的形態(tài)存在)。

在當下的日常生活中，從購物、獲取資訊到擇偶、招聘人才……人們正在把越來多的決斷權交給人工智能算法——這些便正是人工智能的“競速革命”所開啟的變化。當用大數據投喂下不斷迭代的算法來分析人類行為、預測人類決策時，數據已經“比你更了解你”，人類更多地讓算法來代替自己做決策，這又導致其決策更容易地被算法處理——人類的與非人類的行動元在這樣的彼此觸動中，最后的效應無可避免地是人類行動元被最大程度地邊緣化。由于運算和處理數據的速度大幅落后，作為“生物化學算法”的神經元越來越被閑置(或者說被下崗)——人工智能算法的全面賦能，便是“生物化學算法”的全面賦閑。

維利里奧獨具洞見地將政治哲學的核心稱作“競速統(tǒng)治”(dromocracy)，其實質便是速度的專政。而在人工智能時代，“競速統(tǒng)治”越來越實質性地演化成具體的政治前景。埃隆·馬斯克曾聲稱：“第三次世界大戰(zhàn)”將會由人工智能開啟。這個論題經常被評論者們放在人類—人工智能“對抗性模型”中討論，亦即，人工智能會“有意”發(fā)動世界戰(zhàn)爭、毀滅人類文明。其實，這個論題真正具有政治哲學思考價值之處，恰恰在于它描繪了一種“競速統(tǒng)治”的可能前景。

邁克斯·泰格馬克在其晚近論人工智能的專著中寫道：“發(fā)展正朝著徹底自主選擇與襲擊目標全自動武器前進；而把所有人拉出決策圈以取得速度，這在軍事上是極具吸引力的?！比祟惖纳锘瘜W算法，誠然已跟不上今天信息與武器的更新速度——仍然讓這些神經元在低速度上承受巨壓頻繁勞作，會無可避免地被“發(fā)展”所徹底淘汰?？梢韵胍姡詣踊刂苯幼屓斯ぶ悄軄頉Q斷，以省下人類作為“虛假決策者”所浪費掉的那些邊際時間，將是“競速統(tǒng)治”無法避免的前景。人類“個體”在有限信息下做決策，被雅克·德里達描述為“無可決斷的決斷”。而能夠快速處理大數據的人工智能算法，雖未在本體論意義上破除“有限性”，未能全面馴服“無可決斷之域”，但它只要遠遠超過人類的能力(如前文笑話中那個跑速快過其同伴的人)，就會實質性地接管決斷權。未來的決策者，要無視人工智能的判斷而自做決斷，已變得越來越不可能。

假設一個類似“古巴導彈危機”的狀況發(fā)生在不遠的未來，當人工智能基于對B國領導人以及該國諸種具體狀況之大數據分析，給出“虛張聲勢”之可能性不到10%的判斷，此時A國領導人是否還能夠堅持己見地說，我了解對方，他/她不會真的讓導彈升空？執(zhí)行同人工智能判斷相悖的決策所導致的后果，就全部落在他/她一個人身上；并且即便領導人愿意擔負其決斷的所有責任，當其分析局勢的“速度”事實上遠遠跟不上人工智能時，其部下們會不會執(zhí)行其命令，國民會有多少人愿意站在其身后做出支持？這便是“競速統(tǒng)治”的關鍵：不在于一兩個人是否逆著“速度”行事，而是這樣做會被雅克·拉康所說的“大他者”所否定，會被視作瘋狂、愚蠢或精神錯亂。“第三次世界大戰(zhàn)”，由通用人工智能向人類發(fā)起的可能性并不大，但是在“(專用)人工智能—民族國家”(被人工智能轉型的民族國家)之間發(fā)生，卻具有現實的可能性。在競速統(tǒng)治的格局中，領導者將越來越變成一張臉、一個象征性符號，就如當年實權性的國王在民眾統(tǒng)治(民主，democracy)格局下只能以被象征化的方式而存留自身。

結語：構建后人類主義政治哲學

以上分析，使我們抵達如下的結論：人工智能(專用人工智能)并不會政治性地終結人類政治，但會政治性地轉型人類政治，而這個進程已然開始。近年來席卷世界的“逆全球化”浪潮(英國脫歐、特朗普造墻、貿易戰(zhàn)……)，實則正是人工智能“全面賦能”造成高失業(yè)率的政治性后果。在人工智能時代，特朗普等政客們把移民推到前臺作為高失業(yè)率的罪魁禍首，并以重新強化民族國家框架(建“墻”)作為解決方案，而人們則群情激昂地將這些政客推到權力的核心……當代世界的“右翼民粹主義”浪潮，實是典范性地標識出了貝爾納·斯蒂格勒所說的“系統(tǒng)性愚蠢”。

“逆全球化”浪潮之所以興起，正是人們完全沒有將作為介入者(行動元)的人工智能納入政治視野中所導致。而開啟出新一輪“競速革命”的人工智能(專用人工智能)，才是這個時代真正讓人在全球層面“賦閑”的行動元，而絕非移民。把人工智能作為深層介入當代世界的行動元，能讓我們清晰地看到，退回民族國家框架這個方案恰恰是無濟于事的——那是因為，“逆全球化”退回到的，并不是民族國家，而是“人工智能—民族國家”(已被人工智能轉型了的民族國家)。即便特朗普等右翼政客能夠逼迫企業(yè)巨頭們“重返”本國，那些被人工智能所實質性取代的就業(yè)崗位，卻并不會就此悉數“重返”到失業(yè)者手里。速度一旦被提升上去，所有跟不上速度者就會變得越來越無關緊要——而在越來越多的重要社會領域中，人工智能已經將速度提升到徹底“后人類”的程度?！案偹俑锩钡姆较虿粫孓D——無論“樂戴分子”(舊譯“盧德分子”)如何對機器或者“機器學習”進行阻止和破壞。

進而，如前文所分析的，當人工智能作為行動元參與政治之域后，它正在快速占據“大他者”位置——大數據算法成為一個“看不見”的主宰者。把“大他者”這個非人類行動者引入政治哲學，旨在讓我們走出那深層支配政治哲學研究的人類中心主義：政治之域內并不是只有人類行動者。拉康提出：“無意識是大他者的話語”，“無意識是作為符號秩序的一個功能而構型起來的”。作為主宰者的大他者，不但通過總體化的符號網絡(知識、話語、規(guī)范)來有效控制人類“個體”的行動，并且還控制其“無意識”，亦即，其本人都不知道自己知道的東西。今天的人工智能，正是通過聲稱比你自己更知道你(以及其他一切)，而有效地產生控制性的效應。大數據算法并不做“真理—宣稱”，它只做“速度—宣稱”。作為“前人類主義”本體論的兩種典范性論說，古希臘形而上學的“邏各斯”與中世紀神學的“上帝”，在人類主義(人類中心主義)的現代性中，被“民眾”所取代；自然正確或神圣正義，被民眾票決或其票選出的代理人之決斷所取代。而在當下的人工智能時代，“速度”正在快速地、毫不留情地把民眾及其代理人邊緣化——高速的算法覺得對，就會成為對；挑戰(zhàn)算法(不管你是普通人還是領導人)，就是挑戰(zhàn)大他者。在這個意義上，我們誠然正在進入“后人類主義”時代。

“人工智能”已然成為定義這個時代的關鍵詞之一。然而，人類VS人工智能的“對抗性模型”，卻正在遮蔽作為行動元的人工智能已經在人類世界所產生的深層次的介入性效應。在政治哲學的層面上，我們所需要聚焦與面對的，不是通用人工智能所帶來的“機器末世”，而是專用人工智能已經開啟的“競速統(tǒng)治”——在當代世界這個聚合性網絡中，人類作為行動元的介入能力，無可避免地正在被迅速地邊緣化。在這個意義上，無論你在“阿爾法狗”或《西部世界》所呈現的“對抗性模型”中站在哪一邊，是欣喜激動抑或恐懼激憤，那個為我們所熟悉——或擁抱或批判——的人類主義(人類中心主義)時代，正在謝幕。這也意味著，我們必須要以“加速主義”的方式，在后人類主義的地平線上，重構政治共同體及其所需要的政治哲學?！脖疚氖艿街醒敫咝；究蒲袠I(yè)務費華東師范大學人文社會科學青年跨學科創(chuàng)新團隊項目(項目號：2018ECNU-QKT012)資助〕

①關于“八卦”對于人類文明的重要性之分析，參見赫拉利《人類簡史：從動物到上帝》，林俊宏譯，中信出版社2014年版，第24～26頁。

②進一步分析請參見吳冠軍《神圣人、機器人與“人類學機器”——二十世紀大屠殺與當代人工智能討論的政治哲學反思》，《上海師范大學學報》(哲學社會科學版)2018年第6期；吳冠軍《人工智能與未來社會：三個反思》，《探索與爭鳴》2017年第10期。

③在已然高度繁榮(大量學者跨學科參與、眾多學術刊物開辟固定專欄)的關于人工智能的學術研究中，從政治哲學角度出發(fā)展開的研究并不多，在“知網”(CNKI)上搜索標題包含“人工智能”與“政治哲學”的研究論文，一共只有兩篇，除了吳冠軍《神圣人、機器人與“人類學機器”——二十世紀大屠殺與當代人工智能討論的政治哲學反思》外，另一篇是王志強發(fā)表于《自然辯證法通訊》2019年第6期上的《關于人工智能的政治哲學批判》一文。

④王志強：《關于人工智能的政治哲學批判》，《自然辯證法通訊》2019年第6期。王志強在討論了“人工智能—人類”的政治哲學后，進而討論了“人工智能—人工智能”的政治哲學、“后人類”(賽博格)與人工智能的政治哲學。

⑤現在的智能翻譯算法能有效地實現中、英互譯，卻完全不知道中、英兩種語言，甚至不知道什么是“語言”，完全不知道任何一種語言的“語法”。同樣地，圍棋算法能下贏人類頂尖高手，卻不知道什么是“圍棋”，甚至完全不知道其基本規(guī)則。其實，一個小孩能夠有效地在生活中判斷出狗來，但很可能沒有人向他/她描述過“狗”是什么。

⑥這是當下人工智能爭論中的一個熱點，“本世紀必出現”及其相反論點的擁護者幾乎等量齊觀。

⑦王志強：《關于人工智能的政治哲學批判》，《自然辯證法通訊》2019年第6期。

⑧Anthony Elliott,TheCultureofAI:EverydayLifeandtheDigitalRevolution, London: Routledge, 2019, p.xxi, emphasis in original.

⑨關于人工智能是否代表了一種新形態(tài)的“生命”，本身便是當代人工智能討論的一個熱點聚焦，譬如，泰格馬克通過將“生命”重新定義為“一個能保持自身復雜性并進行復制的過程”，而將人工智能視作“生命”(“生命3.0”)。Max Tegmark,Life3.0:BeingHumanintheAgeofArtificialIntelligence, New York: Alfred A. Knopf, 2017 (ebook), p.37.

⑩Bruno Latour,Pandora’sHope:EssaysontheRealityofScienceStudies, Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1999, p.177, p.179.