經過60多年的探索，人工智能的大致目標被設定為讓計算機完成人類心智能做的各種事情，即至少在功能上具有知覺、聯想、預測、規劃和運動控制等心智能力。近年來，深度學習算法、大數據、機器人等技術的發展掀起了新一輪人工智能熱潮，人工智能哲學與倫理等領域的人文反思也成為學界研究的熱點。

人工智能人文反思熱成為焦點

人工智能與哲學和人文的交匯，源于對人工智能的理論基礎的討論。從圖靈追問機器如何思考開始，有關人工智能目標和實現途徑的探究，不僅試圖為人工智能奠定科學基礎，而且很自然地延伸至對一般性智能科學的討論，拓展到對一般性智能及其實現方式的構想。由此，人工智能哲學成為人工智能研究不可或缺的面向。

鑒于人工智能哲學傾向于從一般性的智能科學維度探討人工智能的基礎，因而既與心靈哲學、語言哲學、認識論等傳統哲學分支密切相關，也和認知科學哲學、信息哲學等新興領域多有交叉。盡管德雷福斯（Hubert Dreyfus）對符號主義人工智能的批判一度影響到人工智能的發展方向，但人工智能哲學一直主要是在認知層面展開討論。

在2016年人工智能AlphaGo戰勝人類棋手李世石之前，人工智能哲學研究并不熱門。至于人工智能倫理，雖然相關的信息倫理和機器人倫理研究一直在進行，但在其成為社會焦點話題之前，討論多圍繞阿西莫夫（Isaac Asimov）的機器人定律和各種科幻作品展開。

這一波人工智能熱，因其關乎時代變革和人類未來而成為人文社會科學研究的焦點，給人工智能哲學帶來了再出發的全新契機，也使得人工智能倫理和治理成為一時之顯學。它不僅激活了對人工智能哲學既有難問題的重新審視，而且鑒于數據驅動的人工智能的普遍應用，還從中帶出了相關性和因果性、數字方法、算法認知等科學與哲學共同關注的全新主題。更為重要的是，當下人工智能哲學和倫理研究的語境是對人工智能的革命性影響，特別是對其可能導致的風險的擔憂，使相關研究不再局限于學術領域，而關乎人工智能的后果和前景等社會公認有意義的話題。在此語境下，一方面，對人工智能是否會超越人類智能而失控的深度疑慮，促使人們從哲學上對人工智能在認知、意識、情感等方面的可能性進行了辨析；另一方面，數據權利、算法偏見和技術性失業等問題使得人工智能的社會、倫理和治理成為具有普遍社會需求的領域。

多維反思人工智能

鑒于上述全新的人工智能發展態勢及其被賦予的價值意涵，對人工智能的人文反思成為2019年的熱點話題。其中，相對聚焦的問題大致可分為以下四個方面。

1.人工智能的認知與情感問題。這方面的研究大致可分為三類。一是重視價值語境，針對人工智能的發展是否會出現奇點及是否會導致終極失控等“要命的問題”，從哲學上探討是否會出現有能力對人類說“不”的人工智能。沿這一思路，趙汀陽指出，人工智能的自我意識、反思能力尤其是萬能語言的獲得有可能使其變得十分危險，而鑒于人的欲望和價值觀是一切沖突的根源，一旦人工智能擁有擬人化的情感、欲望和價值觀，勢必更加危險。類似地，梅劍華、潘天群等從因果性等維度對人工智能的討論也觀照到了奇點及對奇點的規避。二是探討已有的哲學理論和研究對人工智能的認知和情感或情緒研究的作用。王球認為，可以從既有的關于人類自我知識的主流理論中篩選出與人工智能命題態度的自我知識相匹配的理論模型；徐英瑾強調，歐陸現象學對于情緒的研究成果，遠未被當下的人工情緒研究所消化。三是有關人工智能和機器智能的認識論以及人機混合智能研究，如成素梅、董春雨等人對人工智能認識論和機器認識論等進行了探討。

2.人工智能的社會、倫理與治理問題。在人工智能所帶來的巨大社會影響、倫理風險和治理需求的推動下，2019年堪稱我國人工智能倫理和治理規范制定年。國家標準化相關組織相繼發布了《人工智能倫理風險分析報告》和《中國機器人倫理標準化前瞻（2019）》，國家新一代人工智能治理專業委員會制定的《新一代人工智能治理原則——發展負責任的人工智能》也于2019年6月發布。下一步，人工智能倫理治理將納入正在構建的國家科技倫理治理框架。在此背景下，對人工智能、機器人、數據、算法等方面的社會倫理問題的研究取得了諸多成果，大致可以分四類。一是對數據、算法倫理及其風險等技術倫理問題及其調節路徑的討論，特別是如何構建負責任及可信任的人工智能。二是有關人工智能中的道德行為者、機器道德和倫理算法的研究，如基于正義論等道德理論的倫理算法能否克服電車難題中的道德困境等。三是有關人工智能倫理體系、框架和策略的研究，如陳小平探討了人工智能倫理體系的運行機制、人工智能倫理準則的場景落地、人工智能倫理風險的預測判別以及人工智能倫理對重大社會問題綜合創新的支撐機制問題。四是人工智能的社會政治影響研究，在相關討論中，李醒民明確指出人工智能是一種技性科學（技術化科學），必然會干預人的行為；在趙汀陽看來，人工智能的政治后果是一個有效的問題，人們要運用人工智能就難免為之付出隱私等代價；段偉文則認為，數據智能的發展將導致以數據分析和調節人的行為的解析社會的來臨。在此方面，讓哲學研究者既感到欣慰又感到有競爭感的是，很多人工智能科學家已加入研究負責任、可信任的人工智能的行列，比如，人工智能專家拉塞爾（Stuart Russell）最近出版了名為《兼容人類：人工智能與控制問題》的新書。

3.人工智能與哲學的跨學科研究。由于人工智能具有全局的顛覆性影響，自然成為哲學各個學科關注的重點。從馬克思主義哲學來看，對人的重視使得“機器換人”的風險、人的主體性、人的全面發展以及由人工智能帶來的后人類主義前景等成為焦點話題。同時，關注人及其社會關系的中國哲學領域的學者也對人工智能的倫理和文化影響展開了探討。張立文指出，用和合學的理論思維以觀情緒中和，人機的情緒思維與中和思維可以互相圓融。鑒于情感是人工智能下一步發展的關鍵，加之人工智能在藝術和作品的欣賞和創作中的應用日益廣泛，對人工智能情感等方面的研究正在成為美學研究新的生長點。

4.對人工智能與哲學關系的再思考。哲學從本質上來講不是基于上帝之眼的全景洞察，而始終有其特定的視角和思想路徑，因此哲學研究者要清醒地認識具有批判傾向的哲學也有其固有的局限性。在有關人工智能與自我意識區別的討論中，江怡指出，哲學家們對意識的討論更多采取“語義上行”的論述策略，試圖通過對意識概念內容的理解去解釋意識現象；而當代哲學的發展應以“語義下行”的方式，更多依據人工智能本身的成果，對智能與意識、人工智能與自我意識作出區分。針對德雷福斯對人工智能的批判的意義與合理性，徐獻軍指出，由于深度學習沒有完全超越表征主義進路，德雷福斯的批判依然有效。韓連慶則根據齊澤克（Slavoj ？譕i？觩ek）的分析指出，德雷福斯對現象學的美國式挪用導致對胡塞爾超越論的主體現象學忽視，其根源在于他未能區分“科學本身”和“科學內在的意識形態”而將哲學化約為科學，最終造成了哲學與科學的“短路”，從而錯失了現象學（或哲學）的超越論維度。

綜觀上述，具有批判稟賦的哲學可能更擅長通過反思從否定角度去思考人工智能發展的大方向。除為避免終極風險找到“剎車”而遠慮，還應近憂當下滲透到現實社會生活中的人工智能應用對人類的生活形式帶來的根本性挑戰。如果說德雷福斯有關人的智能活動非表征、不可形式化、不可規則化的反思未必能阻止智能機器的刻板化，但卻可以告誡人們，不能讓人變得越來越像機器。唯其如此，才能構建一個富有人性的人機共生的社會。