鄭保章 付曉婧

收稿日期：20230606

基金項(xiàng)目：國(guó)家社科基金項(xiàng)目：大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的信息流動(dòng)與倫理問(wèn)題研究（19BXW116）

作者簡(jiǎn)介：

鄭保章，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與倫理、科技傳播與倫理研究，Email：baozhang@dlut.edu.cn。

摘要：

人類創(chuàng)造是人們通過(guò)構(gòu)建關(guān)系之網(wǎng)以確證自身在世界之中的位置，塑造意義世界的基礎(chǔ)，此種構(gòu)建需要某種“超越”的外部之物作為支撐。目前，大語(yǔ)言模型已經(jīng)在智能生成方面表現(xiàn)出巨大的創(chuàng)造潛力，甚至在部分原創(chuàng)性任務(wù)中可以取代人類創(chuàng)造，這或?qū)?duì)人類的意義世界造成潛在性威脅。究其癥結(jié)在于，大語(yǔ)言模型的底層生成邏輯是建立在相關(guān)主義基礎(chǔ)之上的，而這種基礎(chǔ)預(yù)設(shè)在激進(jìn)化演繹的同時(shí)不可避免地暴露出其深層局限。一方面，大語(yǔ)言模型以“相關(guān)主義循環(huán)”的方式將自身封閉于字面主義的符號(hào)表征與現(xiàn)有的固定范式之內(nèi)，使得“超越”之維不再可能；另一方面，大語(yǔ)言模型的智能生成功能對(duì)于現(xiàn)實(shí)架構(gòu)的滲透性影響又轉(zhuǎn)而超越了相關(guān)主義的可理解范疇。從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度來(lái)看，這種深層矛盾必將沖擊一直以來(lái)人類從單一主體視域出發(fā)建構(gòu)而成的意義世界。人類何以突破相關(guān)主義的內(nèi)在生成邏輯，維護(hù)自身意義世界，這是智能技術(shù)時(shí)代人類必須直面的問(wèn)題。立足“物導(dǎo)向哲學(xué)”，實(shí)現(xiàn)對(duì)大語(yǔ)言模型生成邏輯的“超越”，其意義在于這種“超越”的雙重性，既能更包容地將大語(yǔ)言模型類智能機(jī)器及其功能納入“物”的可闡釋范疇，又能以去中心化的方式突破相關(guān)主義束縛，借助“聯(lián)合實(shí)在”的美學(xué)活動(dòng)，通向超越性的外部，為人類創(chuàng)造添注活力，為人類意義世界提供支撐，以此開辟出“超越”大語(yǔ)言模型的意義生成之路。

關(guān)鍵詞：大語(yǔ)言模型；物導(dǎo)向哲學(xué)；意義生成；相關(guān)主義；聯(lián)合實(shí)在

中圖分類號(hào)：TP18；B15

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：16738268（2024）01011209

一、引言

目前，大語(yǔ)言模型（large language models，LLMs）已能完成復(fù)雜的自然語(yǔ)言處理任務(wù)，如語(yǔ)言翻譯、情感分析、問(wèn)題回答和文本生成等，這意味著一些需要人類的原創(chuàng)性工作可能被人工智能替代。但機(jī)器的創(chuàng)造可以替代人類創(chuàng)造嗎？人類創(chuàng)造并非只是冗雜負(fù)累的工作生產(chǎn)，而是人類主體自由的體現(xiàn)，是人類意義世界的基礎(chǔ)。因此，這一問(wèn)題不僅涉及實(shí)然性問(wèn)題（即基于概率計(jì)算或元素重組等底層邏輯的智能生成能否媲美人類創(chuàng)造），更涉及應(yīng)然性問(wèn)題（即機(jī)器的智能生成會(huì)給人的意義世界帶來(lái)何種影響，人類能否依賴于它。若不能，人類何以超越大語(yǔ)言模型的生成邏輯，維護(hù)自身意義世界）。

從實(shí)然性方面看，大語(yǔ)言模型目前展現(xiàn)的生成能力已在生成分析預(yù)測(cè)、識(shí)別模擬、多模態(tài)數(shù)據(jù)生成等方面表現(xiàn)卓越。如DeepMind的AlphaFold預(yù)測(cè)了超百萬(wàn)物種的2億多蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)［1］，GPT4被訓(xùn)練生成文本和圖像雙模態(tài)。正如Sonya Huang、Pat Grady與大語(yǔ)言模型GPT3合作的文章中所寫：“一種強(qiáng)大的新型大語(yǔ)言模型使機(jī)器能以可信的、有時(shí)甚至是超人類的結(jié)果進(jìn)行書寫、編碼、繪制和創(chuàng)造。”［2］然而，仍有相當(dāng)多的人對(duì)大語(yǔ)言模型的生成能力保持質(zhì)疑，此類質(zhì)疑敏銳地指出了生成問(wèn)題與“思考世界”“生成解釋”的關(guān)聯(lián)。如本德（Emily Bender）、格布魯（Timnit Gebru）等指出，大語(yǔ)言模型是“隨機(jī)鸚鵡”［3］，它們只是在模仿文本，而不是思考世界。另有學(xué)者認(rèn)為大語(yǔ)言模型不理解語(yǔ)言，它只是語(yǔ)料庫(kù)模型［4］。喬姆斯基（Noam Chomsky）的“普遍語(yǔ)法理論”（universal grammar）可為此提供支持。這一理論堅(jiān)持人先天被賦予一種普遍語(yǔ)法，即生成復(fù)雜語(yǔ)句和連貫思維的能力，它尋求的不是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)間的粗暴關(guān)聯(lián)，而是生成解釋。但上述質(zhì)疑并不能從實(shí)然性方面否認(rèn)大語(yǔ)言模型的生成能力，因?yàn)榇笳Z(yǔ)言模型通過(guò)語(yǔ)料學(xué)習(xí)到的可能不止數(shù)據(jù)組合的概率那么簡(jiǎn)單。如肯尼斯（Kenneth Li）等人就以棋盤游戲走法訓(xùn)練大語(yǔ)言模型，發(fā)現(xiàn)其似乎自行建立了棋盤方格的內(nèi)部模型。認(rèn)知哲學(xué)家查爾莫斯（David J. Chalmers）由此推論：“大語(yǔ)言模型通過(guò)訓(xùn)練，以減少字符串匹配的預(yù)測(cè)誤差，這中間可能需要各種其他過(guò)程，包括對(duì)世界進(jìn)行抽象處理?！保?］同時(shí)，大語(yǔ)言模型可利用推理算法如整數(shù)線性規(guī)劃法（integer linear programming，ILP）、馬爾可夫邏輯網(wǎng)絡(luò)法（Markov logic network，MLN）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法如記憶網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行簡(jiǎn)單的邏輯解釋［6］。所以，從實(shí)然性角度看，大語(yǔ)言模型并非完全不可能思考世界或是進(jìn)行解釋。但問(wèn)題不是那么簡(jiǎn)單，“思考世界”包括思考抽象世界或生活世界，“生成解釋”又涉及生成邏輯解釋和意義闡釋。大語(yǔ)言模型雖然可以從大量人類文本中找尋邏輯，并構(gòu)建抽象世界模型，但它無(wú)法像人類一般全心投入生活世界，并為此種生存構(gòu)造意義。從應(yīng)然性角度出發(fā)，機(jī)器的智能生成實(shí)則貶低了人賴以生存的意義世界。

二、意義之闕如：大語(yǔ)言模型底層技術(shù)的生成局限

人的現(xiàn)實(shí)生存需要意義，以此生成一層關(guān)系之網(wǎng)確證自身在世界中的位置，而這種關(guān)系又需要某種“超越”的外部之物作為支撐。大語(yǔ)言模型對(duì)人類意義世界的貶斥是雙重的，一方面它脫離了“物”，進(jìn)一步切斷了人與萬(wàn)物、人與世界的關(guān)聯(lián)；另一方面其生成邏輯將自身封閉于現(xiàn)有范式內(nèi)，從而喪失了“超越”之維。

（一）大語(yǔ)言模型符號(hào)表征下的“物”的退隱

無(wú)論是大語(yǔ)言模型所處理的自然語(yǔ)言，還是其轉(zhuǎn)碼后生成的程序語(yǔ)言，究其本質(zhì)都是對(duì)物（包括實(shí)在物、現(xiàn)象或事件）的符號(hào)表征，但符號(hào)顯然不是物本身，事實(shí)上回溯人類符號(hào)語(yǔ)言的發(fā)展史，我們看到的是詞與物不斷分離、物不斷隱退的過(guò)程。大語(yǔ)言模型所輸出的語(yǔ)言，實(shí)則是符號(hào)抽象化的最大體現(xiàn)，符碼在復(fù)雜的智能系統(tǒng)中自行運(yùn)轉(zhuǎn)輸出文本、圖像，而這一切并非對(duì)自然物的模擬，而只是對(duì)人類文本符號(hào)的再度符號(hào)化。符號(hào)脫離了人與物，從而構(gòu)成一個(gè)懸浮的能指鏈。回顧人類符號(hào)語(yǔ)言的發(fā)展史，一個(gè)很明顯的特點(diǎn)是，最初的符號(hào)建立在它與物的相似性之上。?？略凇对~與物》中總結(jié)了四種相似性：適合、仿效、類推和交感［7］?！斑m合”指物之間的鄰近，事物在關(guān)聯(lián)中屬性相通；“仿效”指不受位置約束的契合；“類推”微妙地聯(lián)結(jié)了前面兩種相似性，事物間的適合被仿效，拓展出無(wú)數(shù)的關(guān)系；“交感”是一種同一性力量，使事物間相互吸引，性質(zhì)逐漸趨同。人們根據(jù)這些相似性構(gòu)建符號(hào)秩序，試圖把握物與物之間的關(guān)聯(lián)，因而，符號(hào)實(shí)則只是在標(biāo)示事物間的關(guān)聯(lián)，其對(duì)事物的代指消弭了物本身而轉(zhuǎn)向了物之間的關(guān)聯(lián)。然而，這種關(guān)聯(lián)是絕對(duì)客觀的嗎？為何要構(gòu)建這種關(guān)聯(lián)？威廉·弗盧瑟（Vilém Flusser）從生存主義的維度提供了一種解釋：“符號(hào)像一種假設(shè)，是人類為尋找意義而人為構(gòu)造的體系。”［8］75如果符號(hào)的設(shè)定是為了塑造意義，那它當(dāng)然不是絕對(duì)客觀的，它圍繞著主體視域展開，體現(xiàn)著人之意圖。但這同時(shí)存在一種辯證關(guān)系，人們通過(guò)符號(hào)確認(rèn)自身在世界中的位置，而符號(hào)系統(tǒng)又只是因人而存在，那么，符號(hào)系統(tǒng)實(shí)則在人與現(xiàn)實(shí)事物之間樹立了一層隔膜。從這一角度出發(fā)，簡(jiǎn)單回顧人類符號(hào)語(yǔ)言轉(zhuǎn)變之過(guò)程大致為：從原始圖像、自然語(yǔ)言到書面文字，再到機(jī)器轉(zhuǎn)碼所輸出的文本圖像。最初原始圖像根據(jù)相似性對(duì)自然事物進(jìn)行模擬表征。文字語(yǔ)言使符號(hào)進(jìn)一步抽象化，并以線性的謂詞邏輯將之關(guān)聯(lián)起來(lái)，原來(lái)對(duì)相似性的模擬變成了根據(jù)邏輯規(guī)則的形式推演，由此線性的因果邏輯被權(quán)威化，符號(hào)間的形式關(guān)聯(lián)受到重視，而符號(hào)與事物間的代指關(guān)系被漠視。再到機(jī)器代碼通過(guò)將自然語(yǔ)言解碼重新編碼，以至于符號(hào)進(jìn)一步抽象化，如此一來(lái)，人與物之間的隔膜愈漸厚重。顯然，符號(hào)所顯現(xiàn)的世界，以及語(yǔ)言所言說(shuō)的世界，從來(lái)都是對(duì)物的閹割。但人們最初符號(hào)化的目的是試圖為自身生活編織一層意義之網(wǎng)，即通過(guò)符號(hào)把握自身與世界的關(guān)系，在最初詞與物的切近中，總有源自物的維度為這種關(guān)系提供支撐。當(dāng)物被抽離，這層意義之網(wǎng)就變得極為脆弱。據(jù)此，大語(yǔ)言模型似乎是符號(hào)抽象化的激進(jìn)版本，它進(jìn)一步隔離了人與物，使得人與世界的關(guān)系陌生化，正如周豐所說(shuō)：“每一種陌生化形式在馴化了人們的感知并被人們習(xí)以為常后，還會(huì)有新的陌生化形式出現(xiàn)?！保?］這種陌生化消磨著人們理解世界的支點(diǎn)，沖擊著人類的意義世界。

（二）大語(yǔ)言模型底層邏輯下的“超越”之維的缺失

人工智能發(fā)展到大語(yǔ)言模型的過(guò)程并非一蹴而就，從數(shù)符計(jì)算到統(tǒng)計(jì)概率以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，其底層技術(shù)被不斷調(diào)整，同時(shí)也反映出不同的哲學(xué)立場(chǎng)。一方面，以數(shù)符計(jì)算實(shí)現(xiàn)智能機(jī)器的路徑很早就被提出。如哲學(xué)家萊布尼茨就曾提出“通用語(yǔ)言”（universal language）的設(shè)想，即創(chuàng)造一套能表達(dá)思想及事物的符號(hào)系統(tǒng)，借助符號(hào)從而演算推導(dǎo)出各種知識(shí)。之后，希爾伯特（David Hilbert）提出了“判定性問(wèn)題”（entscheidungs problem），即是否存在一系列有限的程序步驟，可判定任意一個(gè)給定形式化命題的真假。圖靈由此將計(jì)算與智能關(guān)聯(lián)起來(lái)，進(jìn)而在其1950年發(fā)表的著名的《計(jì)算機(jī)器與智能》（Computing Machinery and Intelligence）［10］一文中，提出讓計(jì)算機(jī)器模擬人的思維的設(shè)想。然而這涉及兩個(gè)主要問(wèn)題：其一，將各種任務(wù)轉(zhuǎn)化為計(jì)算式描述是困難的；其二，數(shù)學(xué)直覺的不可或缺性以及算法不完全，即人心的形式化思維超出有窮機(jī)器的能力，同時(shí)還存在一些人心不能判定的數(shù)論問(wèn)題。另一方面，有一條可歸結(jié)為經(jīng)驗(yàn)主義路徑。經(jīng)驗(yàn)主義放棄了數(shù)符計(jì)算所要求的確定性，將知識(shí)的來(lái)源歸結(jié)為一般感性經(jīng)驗(yàn)，從而更靈活地依循不確定的感性經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行決斷。將經(jīng)驗(yàn)主義路徑落實(shí)于技術(shù)層面主要依靠?jī)蓚€(gè)底層理論，即貝葉斯概率論和控制論。先談概率論。經(jīng)驗(yàn)主義的機(jī)器智能其實(shí)質(zhì)是在擬合數(shù)據(jù)和概率分布曲線，它遵循的是概率論。著名的“休謨問(wèn)題”曾對(duì)因果關(guān)聯(lián)的必然性提出質(zhì)疑：因果推理的基本形式是“若A，則B”，然而過(guò)去有限的經(jīng)驗(yàn)顯然不足以推證未來(lái)事件的發(fā)生，這涉及歸納的合理性問(wèn)題。因果聯(lián)系雖不是必然，但由果溯因、由因推果往往是人們的思維慣性，人們信任這種思維并將之視為現(xiàn)實(shí)生活的常識(shí)基礎(chǔ)。貝葉斯（Thomas Bayes）看到了因果關(guān)聯(lián)的現(xiàn)實(shí)性，以概率論將休謨斬?cái)嗟囊蚬俣冗B接。貝葉斯推理是一種對(duì)概率進(jìn)行估計(jì)的概率推理形式［11］，它可作為由果推因的數(shù)學(xué)工具。簡(jiǎn)單而言就是，“若A，則X%可能為B”，在A的情況下，根據(jù)概率X推導(dǎo)可能性最大的B，這就是目前流行的大語(yǔ)言模型的主要輸出原理。再說(shuō)控制論，控制論可謂系統(tǒng)工程的重要理論基礎(chǔ)，維納（Norbert Wiener）等人最早在《行為、目的和目的論》（Behavior，Purpose and Teleology）中將控制看作一種目的和行為反饋調(diào)節(jié)的系統(tǒng)循環(huán)，這一理論提供了一條實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能的自動(dòng)化路徑，即通過(guò)嘗試、測(cè)試和調(diào)整操作而以類似人類的方式執(zhí)行任務(wù)。目前大語(yǔ)言模型基于的核心技術(shù)——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，體現(xiàn)了控制論在技術(shù)應(yīng)用上的優(yōu)勢(shì)［12］。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指的是許多非線性映射函數(shù)的多層加權(quán)組合。這些組合的權(quán)重最初是隨機(jī)設(shè)置的，通過(guò)不斷調(diào)整加權(quán)系數(shù)，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合特定的函數(shù)映射［13］。強(qiáng)化學(xué)習(xí)則定義了智能機(jī)器可能的狀態(tài)和動(dòng)作集，然后設(shè)定獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。機(jī)器會(huì)使用一些相對(duì)簡(jiǎn)單的規(guī)則來(lái)探索不同系列動(dòng)作的獎(jiǎng)勵(lì)，據(jù)此更新機(jī)器動(dòng)作策略，直到完成任務(wù)。目前，大語(yǔ)言模型的優(yōu)越性恰恰顯示出經(jīng)驗(yàn)主義路徑的優(yōu)勢(shì)。

但是，無(wú)論是計(jì)算路徑還是經(jīng)驗(yàn)路徑，以大語(yǔ)言模型為代表的機(jī)器在智能生成上都存在著很大的局限性。前者必須將特定任務(wù)標(biāo)示為機(jī)器可以理解的通用語(yǔ)言，這需要大量人類工作，同時(shí)還存在算法不完全性問(wèn)題。后者減少了人類的參與，其決策能力依循的是經(jīng)驗(yàn)概率與獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)而自動(dòng)迭代進(jìn)化，從而放棄了對(duì)確定性的執(zhí)著，靈活地模擬人的經(jīng)驗(yàn)決策，甚至依照人類期望發(fā)現(xiàn)人類未曾發(fā)現(xiàn)的“知識(shí)”，例如前文提到的DeepMind的AlphaFold成功預(yù)測(cè)超百萬(wàn)物種的2億多蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。但是，這種“知識(shí)”依然受限于算法底層設(shè)計(jì)與人類期望，無(wú)法打破現(xiàn)有范式，因而不具備根本的“超越”性。如果說(shuō)，計(jì)算路徑類似于柏拉圖哲學(xué)執(zhí)著于理念世界，執(zhí)著于第一原理的確定與永恒，經(jīng)驗(yàn)路徑就類似于現(xiàn)代哲學(xué)從理念世界轉(zhuǎn)向了經(jīng)驗(yàn)世界，確定性的大廈已轟然崩塌，一切知識(shí)只在或然關(guān)系中被建構(gòu)，但現(xiàn)實(shí)的人走的卻更像是現(xiàn)象學(xué)超越論的道路，緣此道路而求索的是世界可理解性的條件，從而是開放的、追求意義和“超越”的。

三、“超越”之困境：大語(yǔ)言模型相關(guān)主義預(yù)設(shè)的隱含矛盾

事實(shí)上，大語(yǔ)言模型哲學(xué)立場(chǎng)的根本癥結(jié)就在于，它在對(duì)相關(guān)主義的基礎(chǔ)預(yù)設(shè)激進(jìn)化演繹的同時(shí)，也暴露出其內(nèi)在的局限性。一方面，大語(yǔ)言模型以“相關(guān)主義循環(huán)”的方式將自身封閉于字面主義的符號(hào)表征與經(jīng)驗(yàn)主義的現(xiàn)有范式內(nèi)，使“超越”之維不再可能。另一方面，大語(yǔ)言模型智能生成功能對(duì)現(xiàn)實(shí)架構(gòu)的滲透性影響超出相關(guān)主義的可理解范疇，這必將沖擊長(zhǎng)久以來(lái)人類從單一主體視域出發(fā)建構(gòu)的意義世界。

（一）相關(guān)主義循環(huán)：大語(yǔ)言模型基礎(chǔ)預(yù)設(shè)的封閉性

重提“超越”之物是件很難的事。古希臘語(yǔ)前綴“meta”本有“超越”之義，因而“metaphysics”（形而上學(xué)）通常被視作超出物理世界的科學(xué)。古代西方哲學(xué)圍繞著形而上學(xué)展開，但隨著古典哲學(xué)的認(rèn)識(shí)論轉(zhuǎn)向，形而上學(xué)被視為神秘主義濫調(diào)被丟棄，“超越”之維因被視為主體無(wú)法思及之處而被避而不談。梅亞蘇（Quentin Meillassoux）將這種轉(zhuǎn)向后的哲學(xué)統(tǒng)稱為“相關(guān)主義”（corrélationisme）。相關(guān)主義的癥結(jié)在于，它使得主體性與客體性作為相互獨(dú)立的兩個(gè)領(lǐng)域來(lái)進(jìn)行思考的方法是無(wú)效的。“‘相關(guān)主義式的我思將思考封閉在與存在的相互關(guān)系之中，不過(guò)是思考與自身的關(guān)系上覆蓋著的偽裝而已”［14］，其思想總是內(nèi)在于現(xiàn)實(shí)和反思之中，無(wú)法突破性地把握外部。這種哲學(xué)雖不會(huì)武斷認(rèn)定物自體不存在，但它不再談及物自體的任何事。它以一種“相關(guān)主義循環(huán)”（cerclecorrélationne）的方式將自身立于不敗之地，因而當(dāng)我們?cè)谒伎寄澄飼r(shí)，依賴一種主客相關(guān)式的思考，無(wú)論是“思考能思與所思間的相關(guān)性（現(xiàn)象學(xué)），還是思考語(yǔ)言與所指物間的相關(guān)性（分析哲學(xué)）”［15］。如此，思維與語(yǔ)言正是“相關(guān)主義”的鎖鏈，任何事物只能經(jīng)由思維或語(yǔ)言被表征出來(lái)。更準(zhǔn)確地說(shuō)，我們只是被思維或語(yǔ)言表征之物包圍，只能在“相關(guān)主義”內(nèi)部，而真正的外部實(shí)則成為了對(duì)我們而言永遠(yuǎn)封閉的外部。既然外部已經(jīng)不再可能，“超越”也不再可能。

人們是站在相關(guān)主義的哲學(xué)立場(chǎng)去構(gòu)建大語(yǔ)言模型的，由于只有被納入邏輯和語(yǔ)言內(nèi)之物才是可思維的，因此人們?cè)噲D讓大語(yǔ)言模型學(xué)習(xí)語(yǔ)言并模擬邏輯思維。這種模擬使大語(yǔ)言模型逐漸走向可集成多場(chǎng)景的復(fù)雜生成任務(wù)的通用人工智能（artificial general intelligence）。在微軟發(fā)布的論文中，研究者對(duì)OpenAI開發(fā)的多模態(tài)大語(yǔ)言模型（GPT4的早期版本）進(jìn)行了能力測(cè)評(píng)，他們指出GPT4在各種領(lǐng)域和任務(wù)上表現(xiàn)出了卓越的能力，包括抽象、視覺、編碼、數(shù)學(xué)、醫(yī)學(xué)、法律、理解人類的動(dòng)機(jī)和情感等［16］?；蛟S在廣泛的任務(wù)范圍內(nèi)，大語(yǔ)言模型可以達(dá)到或優(yōu)于人類水平。但大語(yǔ)言模型所借助的符號(hào)表征是高度簡(jiǎn)化的，它只是借用可字面化的屬性去描述物。試著想象一下大語(yǔ)言模型如何描述一顆星星：距地球約X光年，直徑Y(jié)公里，表面溫度N攝氏度，或者將之描述為感覺屬性，如發(fā)出藍(lán)綠光芒、地表粗糙等。但現(xiàn)象學(xué)已經(jīng)指出，上述描述不過(guò)是一些性質(zhì)而非物本身，事物會(huì)側(cè)顯出不同的性質(zhì)，但其自身總有一個(gè)不變的物的內(nèi)核，就像我們從不同角度觀察杯子，卻不會(huì)大費(fèi)周折地思考“此刻的杯子與轉(zhuǎn)動(dòng)前的杯子有80%的相似，根據(jù)這種相似它們可以被泛稱為同一個(gè)杯子”?，F(xiàn)象學(xué)實(shí)際上已經(jīng)告訴了我們感覺物與其感覺性質(zhì)間的區(qū)別，符號(hào)永遠(yuǎn)缺乏物的依附，換言之，它只看到前景而忽視背景。一種忽視背景的生成不具有根本的創(chuàng)造性，這是由于它無(wú)法突破現(xiàn)有范式。

（二）視域局限：相關(guān)主義預(yù)設(shè)與不可解釋性

大語(yǔ)言模型哲學(xué)預(yù)設(shè)真正的吊詭之處在于，人們以相關(guān)主義構(gòu)建它，卻無(wú)法站在相關(guān)主義的立場(chǎng)上解釋它。早在20世紀(jì)威廉·弗盧瑟分析現(xiàn)代傳播結(jié)構(gòu)時(shí)，便從側(cè)面揭示了人與機(jī)器的深層矛盾。他指出：“在以科學(xué)和技術(shù)為主題的樹形話語(yǔ)結(jié)構(gòu)下沒(méi)有真正的接收者，因其傳遞的話語(yǔ)超出了人的記憶能力……最終只能依靠人為的、人工智能式的記憶體才能被儲(chǔ)存?！保?］25即是說(shuō)，伴隨科學(xué)知識(shí)的不斷專業(yè)化，人類早已失去了對(duì)整體知識(shí)的把控，而人工智能卻可以憑借其龐大的儲(chǔ)存空間和計(jì)算能力編碼或重組這些內(nèi)容。顯然，于人類而言，大語(yǔ)言模型類人工智能不僅具有超人類的知識(shí)要素儲(chǔ)備和驚人的編碼重組能力，而且已經(jīng)表現(xiàn)出難以解釋的涌現(xiàn)功能（如在零樣本情況下的類比推理能力［17］）。

當(dāng)然，也有哲學(xué)家如沃爾夫?qū)せ舴蚧＜{（Wolfgang Hofkirchner）明確指出，“運(yùn)算的產(chǎn)物（過(guò)程、邏輯和結(jié)果）已經(jīng)變得不可預(yù)測(cè)……因此被工程師錯(cuò)誤地稱為涌現(xiàn)，盡管算法過(guò)程的每一步都遵循一個(gè)確定的規(guī)則”［18］。無(wú)論涌現(xiàn)功能是否存在，這些觀點(diǎn)至少表明，人類自己構(gòu)造的大語(yǔ)言模型，卻成為了我們無(wú)法思及的外部，且更重要的是，這一外部對(duì)于我們而言不是無(wú)關(guān)緊要的。

兩千多年前，普羅泰戈拉的那句“人是萬(wàn)物的尺度”雖備受后世詬病，但伴隨人與自然的不斷抗衡，人逐漸將自身理性凌駕于自然之上。笛卡爾以“我思”（cogito）將主體視域設(shè)立為存在的支點(diǎn)，康德以“人為自然立法”捍衛(wèi)人的主體尊嚴(yán)，而伴隨科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展，人類高舉實(shí)踐理性大旗改造開發(fā)自然，從這方面看，主體理性即人類近代文明之桂冠。然而如前所述，現(xiàn)代知識(shí)話語(yǔ)呈樹狀結(jié)構(gòu)發(fā)展，當(dāng)個(gè)人不得不局限于單數(shù)主體的認(rèn)識(shí)論視域時(shí)，大語(yǔ)言模型卻以海量?jī)?chǔ)備吞噬下人類知識(shí)的累累碩果，并以高速的算率將之分解、編碼、重組，繼而以某種形式生成新信息。當(dāng)大語(yǔ)言模型滲入人類社會(huì)的方方面面之時(shí)，這也必將破壞長(zhǎng)久以來(lái)人們從單一的主體視域出發(fā)建構(gòu)的整個(gè)存在論。正如趙汀陽(yáng)所言：“這意味著一個(gè)存在論巨變：?jiǎn)蜗虻拇嬖谡撚锌赡茏兂呻p向的存在論（甚至是多向的）。”［19］這觸碰到了哲學(xué)的基本問(wèn)題，近代哲學(xué)反對(duì)傳統(tǒng)形而上學(xué)的絕對(duì)性，使存在論受制于思想的界限，存在只有經(jīng)過(guò)主體的反思才得以顯現(xiàn)，因而存在論的問(wèn)題只是思想的自相關(guān)問(wèn)題。這種存在論涉及主體的創(chuàng)造，人們由此創(chuàng)造出了以人為中心的意義世界，因此當(dāng)這種存在論發(fā)生巨變時(shí)，人們的意義世界也必將隨之顫動(dòng)。正如路易斯維爾大學(xué)網(wǎng)絡(luò)安全教授揚(yáng)波爾斯基（Roman V. Yampolskiy）所言：“ChatGPT等語(yǔ)言模型可能構(gòu)成生存性風(fēng)險(xiǎn)?！保?0］我們有必要對(duì)其保持警惕，審視其顛覆性影響，超越其內(nèi)在邏輯。面對(duì)大語(yǔ)言模型類人工智能的強(qiáng)大生成功能，我們必須去重新審視它、超越它。對(duì)此，一條大有希望的路徑是突破相關(guān)主義的哲學(xué)預(yù)設(shè)，去追問(wèn)“超越”之維的外部之物。

四、“超越”之取徑：物導(dǎo)向哲學(xué)對(duì)大語(yǔ)言模型生成邏輯的突破

針對(duì)上述相關(guān)主義的思維局限，發(fā)軔于21世紀(jì)的思辨實(shí)在論（speculative realism）掀起了當(dāng)今歐陸哲學(xué)的實(shí)在論思潮，前文所提的梅亞蘇即這一思潮的重要代表。他力圖以人類思維框架之外的科學(xué)語(yǔ)言獲取關(guān)于客體實(shí)在的絕對(duì)知識(shí)，把思維對(duì)外部的認(rèn)識(shí)論的缺陷轉(zhuǎn)向存在內(nèi)部的無(wú)理由屬性，借助康托爾集合理論的“超限數(shù)”（the transfinite），論證了這樣一種“非全體性”世界的存在［21］，認(rèn)為純粹偶然的外部可以在數(shù)學(xué)思辨之下被思考。我們暫不談這一路徑可行與否，只談在大語(yǔ)言模型時(shí)代這一路徑即便觸及了“超越”的外部，也不能對(duì)人類的獨(dú)特性作出辯護(hù)，數(shù)學(xué)思辨最大限度地將對(duì)物的思考與人相隔離，它指向的是一個(gè)冰冷的、無(wú)關(guān)乎人的世界?；蛟S，現(xiàn)代哲學(xué)所需的轉(zhuǎn)向不是拋卻相關(guān)主義，而僅僅是為這種“相關(guān)”去中心，以一種“物導(dǎo)向”（objectoriented）的方式在對(duì)廣泛的外在的他物承認(rèn)的基礎(chǔ)上，維護(hù)人類獨(dú)特的意義世界。

（一）以物觀物：以物導(dǎo)向哲學(xué)重新審視大語(yǔ)言模型

在思辨實(shí)在論思潮下發(fā)展起來(lái)的物導(dǎo)向哲學(xué)可以為人們提供一條新的思考路徑，這一路徑首先得益于思辨實(shí)在論的另一代表學(xué)者哈曼（Graham Harman）的“物導(dǎo)向本體論”（objectoriented ontoglogy）。該理論認(rèn)為，事物間的存在模式與作用方式遠(yuǎn)超出人類思維所限定的范疇。哲學(xué)不應(yīng)受限于相關(guān)主義的視域，對(duì)物體間性避而不談。在哈曼這里，“物”既不可被“向下還原”（undermine）為其組成部分和內(nèi)部結(jié)構(gòu)，又不可被“向上還原”（overmine）為其效用、影響或是數(shù)學(xué)化的屬性的總和，當(dāng)今自然科學(xué)的成功很大程度上依賴的是“雙向還原”（duomine），即一方面將事物分解為其基本的構(gòu)成要素，另一方面以數(shù)學(xué)化的方式去把握一切。這種方式看似提供了關(guān)于世界的可靠解釋，但忽略了許多非物理意義上的物，更難以回答意義的問(wèn)題。由此可見，哈曼的“物”，指的是比其組成部分或其在世界上的效應(yīng)的總和都多出來(lái)一些的東西［22］2435。根據(jù)這種“新萬(wàn)物理論”，一切形式的存在，人類和非人類的、精神性和物體性的，都可被看作是物?；蛟S只有更包容地看待紛繁迭出的自動(dòng)化智能機(jī)器以及由此出現(xiàn)的玄妙新奇的新的生活方式，人們才能深入追問(wèn)自身存在于世的獨(dú)特意義，而以物導(dǎo)向哲學(xué)反觀大語(yǔ)言模型至少在以下兩方面具有積極作用。

一方面，避免看待大語(yǔ)言模型的兩種錯(cuò)誤態(tài)度。一種傾向于輕視它，這是由于我們以向下還原的方式將大語(yǔ)言模型看作它的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和程序機(jī)制，這種方式消解了大語(yǔ)言模型本身，并將之化約為其組成部分，讓我們盲目地認(rèn)為自己可以掌控大語(yǔ)言模型的運(yùn)作機(jī)制。另一種傾向于將其神秘化，這是以向上還原的方式將大語(yǔ)言模型看作它的外在表現(xiàn)，如當(dāng)看到ChatGPT生成具有情緒傾向的文本時(shí)懷疑其具有了某種“意識(shí)”。這兩種態(tài)度會(huì)讓我們情緒化地看待大語(yǔ)言模型，前者無(wú)法解釋大語(yǔ)言模型的涌現(xiàn)現(xiàn)象，后者會(huì)導(dǎo)致人們對(duì)大語(yǔ)言模型神秘功能的無(wú)端恐慌。而從物導(dǎo)向哲學(xué)出發(fā)，大語(yǔ)言模型本身不可還原為其組成部分，它具有比其組成部分更多的功能（如涌現(xiàn)現(xiàn)象），但又不等同于其效用，因此大語(yǔ)言模型作為物，擁有主權(quán)生命和內(nèi)在潛力。只有基于此種認(rèn)識(shí)，人們才能審慎面對(duì)大語(yǔ)言模型，在警惕其弊害的同時(shí)積極挖掘并利用其功能。

另一方面，物導(dǎo)向哲學(xué)可突破相關(guān)主義的局限，通達(dá)超越維度。物導(dǎo)向哲學(xué)實(shí)則繼承并發(fā)展了康德的物自體理論。康德劃分了現(xiàn)象與物自體，將人的認(rèn)識(shí)能力限制在了現(xiàn)象層面，物自體是人類思維無(wú)以通達(dá)之外部。哈曼承認(rèn)實(shí)在物本身?yè)碛杏肋h(yuǎn)無(wú)法被把握的內(nèi)在性，但事物的實(shí)在與事物的感覺屬性并非一回事。思維不可能直接把握實(shí)在，但憑借美學(xué)活動(dòng)，卻能以“替代因果”的間接方式走入實(shí)在內(nèi)部，以一種替代的方式破除相關(guān)主義，通向超越性的外部。

（二）萬(wàn)物互聯(lián)：大語(yǔ)言模型時(shí)代的意義生成之路徑

人類何以站在物導(dǎo)向哲學(xué)的角度，實(shí)現(xiàn)對(duì)大語(yǔ)言模型生成方式的“超越”呢？哈曼以?shī)W爾特加·加塞特（José Ortega y Gasset）“柏樹就像死去火焰的魂靈”的隱喻為例［22］60，說(shuō)明在藝術(shù)活動(dòng)中，“我”將像一個(gè)演員般投身于隱喻所展現(xiàn)的戲劇體驗(yàn)中。由此，“我”作為不會(huì)缺席的實(shí)在物（real object），替代了“柏樹”這一缺席的實(shí)在物，并承擔(dān)起隱喻中“柏樹”的感覺性質(zhì)（sensual qualities），于是，“我”仿佛正是隱喻中的“柏樹”如火焰般燃燒。據(jù)此，哈曼指出，在藝術(shù)活動(dòng)中，重要的存在物并非那缺席的實(shí)在的樹，而是讀者和火焰的感覺性質(zhì)組成的“聯(lián)合實(shí)在”（amalgamated reality）。通過(guò)“聯(lián)合實(shí)在”，我們可以實(shí)現(xiàn)真正創(chuàng)造性的“超越”，這種“超越”亦是對(duì)大語(yǔ)言模型生成方式的突破，對(duì)封閉范式的突破。哈曼認(rèn)為，“范式不僅是實(shí)在的，而且它始終以背景媒介的方式在場(chǎng)”。科學(xué)知識(shí)總是關(guān)于某種范式的，范式實(shí)則是關(guān)于知識(shí)的一系列無(wú)法描述的假定，關(guān)鍵在于“承諾（commitment）”［22］178。這是一種非真的信念，僅在假定尚未被完全理解時(shí)才能發(fā)揮作用，且注定會(huì)被更好的范式取代。大語(yǔ)言模型只能依循某種范式運(yùn)轉(zhuǎn)，因而它無(wú)法為新的范式做出承諾，它的生成也就無(wú)法為知識(shí)帶來(lái)真正的創(chuàng)新。而物導(dǎo)向哲學(xué)堅(jiān)持實(shí)在論，它要求我們面對(duì)現(xiàn)實(shí)，尋求事物獨(dú)立于其感知者和言說(shuō)者的實(shí)在性，它指示給我們的不是某種范式下差異體系的表面，而是獨(dú)立于其他相關(guān)物的某事物本身，是事物的深度。所以，物導(dǎo)向哲學(xué)不會(huì)將自身封閉于現(xiàn)有知識(shí)范式內(nèi)，而是對(duì)“超越”維度保持開放。

那么，人類何以在這種“聯(lián)合實(shí)在”的基礎(chǔ)上，構(gòu)建意義世界呢？

嚴(yán)格說(shuō)來(lái)，哈曼的哲學(xué)在某種層面上是一種扁平的本體論，即取消了人作為主體的優(yōu)先地位，強(qiáng)調(diào)物的平等，重視物體間性。但這種物體間性關(guān)系并非對(duì)稱的，其實(shí)質(zhì)是一個(gè)物剝奪另一個(gè)物之性質(zhì)的過(guò)程。如前文中的例子，是柏樹剝奪了火焰的性質(zhì)，而非相反。所以，人對(duì)某物的感知與這個(gè)物與其他物的互動(dòng)必然有本質(zhì)上的差別。那些認(rèn)為物導(dǎo)向哲學(xué)漠視人的想法是不對(duì)的。物導(dǎo)向哲學(xué)所強(qiáng)調(diào)的平等是所有物平等的獨(dú)立與特殊，而非均值的等同。哈曼視博格斯特（Ian Bogost）為物導(dǎo)向哲學(xué)的同道者。誠(chéng)如博格斯特所言：“對(duì)世界無(wú)私的，幾乎全身心的投入，使我們得到滿足，在慷慨而非自私的引領(lǐng)下，我們將做出新的發(fā)現(xiàn)。”［23］物導(dǎo)向哲學(xué)提示人們以平等的、美學(xué)的方式探析物之間的“聯(lián)合實(shí)在”，據(jù)此可以從兩個(gè)方面去設(shè)想大語(yǔ)言模型時(shí)代意義生成的可能路徑。

其一，從人與機(jī)器的聯(lián)合實(shí)在出發(fā)。這要求人們拒絕將機(jī)器簡(jiǎn)化為其工具屬性，即人們離開無(wú)意識(shí)的工具理性狀態(tài)，去接觸物本身。海勒斯（Katherine Hayles）在《思辨美學(xué)與物導(dǎo)向探問(wèn)》中提出一種方式，即以想象力的投射，在現(xiàn)有理性經(jīng)驗(yàn)證明的基礎(chǔ)上盡可能地模擬物自身體驗(yàn)與感知世界。她同樣從博格斯特那里得到啟發(fā)，認(rèn)為盡管博格斯特贊許哈曼的路徑，但他表明面向?qū)ο蟮拿枋隹梢詮淖C據(jù)的基礎(chǔ)上發(fā)展出來(lái)。“博格斯特感興趣的是人眼在低光強(qiáng)狀態(tài)下的感知與數(shù)字圖像傳感器感知的差異。在探索這些差異的過(guò)程中，他打開了一種可能性，即通過(guò)對(duì)非人類物體如何體驗(yàn)世界的細(xì)致描述，或者說(shuō)，即非人類物體在世界中存在的方式，來(lái)充實(shí)面向物的方法?！保?4］這種方法的深刻意義不在于探索一種無(wú)足輕重的人機(jī)關(guān)聯(lián)，而在于推測(cè)機(jī)器如何與世界相遇，由此擴(kuò)展自身感官閾限。大語(yǔ)言模型時(shí)代，這種想象力投射的方法論是，人們需要大量的，從科學(xué)、技術(shù)或工程來(lái)源的知識(shí)，促成自身與大語(yǔ)言模型類智能機(jī)器的想象投射，進(jìn)而在這種聯(lián)合的基礎(chǔ)上構(gòu)建一種跨物種的交互邏輯和創(chuàng)造性實(shí)踐。

其二，從人與人的聯(lián)合實(shí)在出發(fā)。如前所述，相關(guān)主義的底層預(yù)設(shè)往往會(huì)導(dǎo)致人們對(duì)物的忽視，那些被忽視的物不僅包括非人之物，還包括作為特殊物的“他人”。目前，大語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練所基于的龐大文本來(lái)自人類群體的智慧碩果，其卓越的生成能力在于它攝取了人類文明現(xiàn)有的知識(shí)存儲(chǔ)和分類邏輯。人們對(duì)目前大語(yǔ)言模型強(qiáng)大生成功能感到恐慌，是因?yàn)榇笳Z(yǔ)言模型的智能源自人類群體的智慧，而人作為單數(shù)個(gè)體卻無(wú)法吸納如此繁多的知識(shí)信息。但事實(shí)上，人類從來(lái)都不是各自為營(yíng)的生物，人類社會(huì)若被向下還原為原子式的個(gè)體實(shí)則不堪一擊，當(dāng)然，若被向上還原為固化的歷史敘事也將忽視其間偶然性的譜系斷裂。人類文明最耀眼的光輝恰恰在于人與人的聯(lián)合實(shí)在，這種聯(lián)合既能夠使人們重視特殊的“他人”，正視那些脫離傳統(tǒng)范式下的個(gè)體靈感或不同話語(yǔ)，又能以美學(xué)的方式，促使人們基于彼此間的共情進(jìn)行交流與協(xié)商，使人們?cè)趨f(xié)同并進(jìn)中譜寫群體的文明并創(chuàng)造賴以生存的意義世界。

五、結(jié)語(yǔ)

大語(yǔ)言模型在智能生成上的突出表現(xiàn)沖擊著人類的意義世界，其根本原因在于人類創(chuàng)造是人們通過(guò)構(gòu)建關(guān)系之網(wǎng)塑造意義世界的基礎(chǔ)，而大語(yǔ)言模型已在部分智能生成任務(wù)上可取替人類創(chuàng)造。它在排擠人類創(chuàng)造的同時(shí)，也沖擊了長(zhǎng)久以來(lái)人類從單一主體視域出發(fā)建構(gòu)的意義世界。人類何以將具有難以解釋的涌現(xiàn)功能的智能機(jī)器納入可理解的范疇，人類何以突破大語(yǔ)言模型的內(nèi)在生成邏輯維護(hù)自身意義世界，這些都是智能技術(shù)時(shí)代人類必須直面的問(wèn)題。

事實(shí)上，大語(yǔ)言模型的生成邏輯在對(duì)相關(guān)主義的基礎(chǔ)預(yù)設(shè)激進(jìn)化演繹的同時(shí)，已然暴露出其內(nèi)在局限性，它以“相關(guān)主義循環(huán)”的方式將自身封閉于字面主義的符號(hào)表征與現(xiàn)有的固定范式內(nèi)，使“超越”之維不再可能?；蛟S，當(dāng)今時(shí)代正呼喚一種“物導(dǎo)向”哲學(xué)來(lái)為人類創(chuàng)造添注新的活力，這種哲學(xué)的意義在于它為傳統(tǒng)的主體中心視域提供了解縛的可能。它將外部的“超越”之物的存在重新納入可闡釋之范疇，這種“超越”的雙重性既將大語(yǔ)言模型視為可闡釋之物，又號(hào)召以聯(lián)合實(shí)在的美學(xué)方式突破大語(yǔ)言模型所基于的相關(guān)主義生成邏輯，從而真正開辟出“超越”大語(yǔ)言模型的意義生成之路。

參考文獻(xiàn)：

［1］CALLAWAY E.“The entire protein universe”： AI predicts shape of nearly every known protein［J］. Nature，2022（608）：1516.DOI：10.1038/d41586022020832.

［2］HUANG S， GRADY P， GPT3. Generative AI： A creative new world［EB/OL］.（20220919）［20230505］. https：//www.sequoiacap.com/article/generativeaiacreativenewworld/.

［3］BENDER E M， GEBRU T， MCMILLANMAJOR A， et al. On the dangers of stochastic parrots： Can language models be too big？［C］//FAccT21： Proceedings of the 2021 ACM conference on fairness， accountability， and transparency. New York：Association for Computing Machinery，2021：610623.

［4］VERES C. Large language models are not models of natural language： They are corpus models［EB/OL］.（20220715）［20230305］. ?https：//doi.org/10.48550/arXiv.2112.07055.

［5］CHALMERS D J. Could a large language model be conscious？［EB/OL］.（20230429）［20230505］. https：//doi.org/10.48550/arXiv.2303.07103.

［6］周明，段楠，劉樹杰，等.神經(jīng)自然語(yǔ)言處理最新進(jìn)展——模型、訓(xùn)練和推理［J］. Engineering，2020（3）：155188.

［7］FOUCALT M. The order of things： An archaeology of the human sciences［M］. London & New York： Routledge，2005：1928.

［8］FLUSSER V. Kommunikologie［M］. Frankfurt： Fischer Taschenbuch Verlag，2007.

［9］周豐.審美感知塑造：元宇宙藝術(shù)的路徑可能［J］.重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2023（2）：186.

［10］侯世達(dá)，丹尼爾·丹尼特.我是誰(shuí)，或什么：一部心與自我的辯證奇想集［M］.舒文，馬健，譯.上海：上海三聯(lián)書店，2020：5773.

［11］霍雨佳.貝葉斯推理謬誤分析——基于因果聯(lián)結(jié)與信念形成的解釋進(jìn)路［J］.自然辯證法研究，2021（4）：106111.

［12］LI L， ZHENG N N， WANG F Y. On the crossroad of artificial intelligence： A revisit to Alan Turing and Norbert Wiener［J］. IEEE Transactions on Cybernetics，2018（99）：19.

［13］SCHMIDHUBER J. Deep learning in neural networks： An overview［J］. Neural Networks，2015（61）：85117.

［14］甘丹·梅亞蘇.有限性之后：論偶然性的必然性［M］.吳燕，譯.鄭州：河南大學(xué)出版社，2018：99.

［15］蘇丹.梅亞蘇的前先祖性對(duì)相關(guān)主義的批判［J］.現(xiàn)代外國(guó)哲學(xué)，2020（2）：200.

［16］OpenAI.GPT4 technical report［R/OL］.（20230327）［20230505］. https：//doi.org/10.48550/arXiv.2303.08774.

［17］WEBB T， HOLYOAK K J， LU H. Emergent analogical reasoning in large language models［EB/OL］.（20230324）［20230505］. https：//doi.org/10.48550/arXiv.2212.09196.

［18］沃爾夫?qū)せ舴蚧＜{，鄔天啟.人工智能的未來(lái)：“慈愛的機(jī)器”還是“交際的工具”［J］.重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2022（4）：58.

［19］趙汀陽(yáng).人工智能提出了什么哲學(xué)問(wèn)題？［J］.文化縱橫，2020（1）：4357.

［20］羅曼·V.揚(yáng)波爾斯基，奧托·巴滕，王悠然.ChatGPT等語(yǔ)言模型可能構(gòu)成生存性風(fēng)險(xiǎn)［N］.中國(guó)社會(huì)科學(xué)報(bào)，20230306.DOI：10.28131/n.cnki.ncshk.2023.001030.

［21］范春燕.一種新唯物主義的可能“姿勢(shì)”——評(píng)梅亞蘇的思辨唯物論［J］.馬克思主義與現(xiàn)實(shí)，2019（5）：118124.

［22］格拉漢姆·哈曼.新萬(wàn)物理論：物導(dǎo)向本體論［M］.王師，譯. 上海：上海文藝出版社，2022.

［23］BOGOST I. Play anything［M］. New York： Basic Books，2016：20.

［24］HAYLES N K. Speculative aesthetics and object oriented inquiry（OOI）［M］//ASKIN R， ENNIS P， HAGLER A， et al. Speculations V： Aesthetics in the 21st century. Brooklyn： Punctum Books，2014：158179.

（編輯：蔡秀娟）