柯洁与人工智能AlphaGo的围棋之战虽已硝烟散尽，却也让人工智能再次成为舆论热点。人工智能作为一门工程色彩浓郁的新兴学科，其发展离不开与其他学科的互动，对人工智能的哲学思考就是不可忽视的视角。针对如何认识和推进人工智能领域的哲学研究，记者采访了有关学者。

　　中国社会科学院哲学研究所研究员段伟文

　　大力推进人工智能的哲学社会科学研究

　　这一次新的人工智能热潮源于技术积累到一定阶段的一次突破性发展，一方面是深度学习等机器学习领域的进步，另一方面是大数据等数据挖掘与分析技术的兴起。在此发展中，存在一系列关键性的难题亟待科学与哲学的对话与探讨。首先，目前所遭遇的最为显著的认识论悖论是人们对机器学习的机理本身并没有透彻的认识。这就是所谓的算法黑箱问题，很多基于算法的自动化和智能化的认知与决策在很多应用场景中虽然十分有效，但算法程序的设计者对其有效的原因以及什么时候会失效，并不十分清楚。这一认知“暗区”在自动高频证劵交易系统、无人驾驶以及无人机等自动武器系统的应用中已成为进一步发展的障碍。其次，在各种基于机器学习和数据分析的智能评价与决策系统中，除了认知上的不透明之外，还存在着价值上的不透明。智能算法的应用并非完全客观中立，从数据采集到智能化的数据分析，存在着各种价值输入和选择的机制，可能掺杂着各种偏见乃至歧视，甚至使它们得到放大。其三，人工智能的发展正在全方位地改变人的生活方式，从个人到社会，从生活到工作，实际上是对人的重新定义。人工智能对人的再定义不仅是智能化，还不可逆地开启了人的深度科技化的前景。这三个方面的问题，关系到认识论、价值论和人类的本质等根本性的哲学问题，应该是当代哲学必须积极应对且不断做出前瞻性思考的最为重要的课题。

　　就目前来看，哲学研究领域对人工智能的探究值得关注的问题有三。一是智能算法在认识论上的透明性问题，其关键是智能计算过程的可解释性问题，这涉及到如何在技术上发展出一种能对智能算法及其数据计算过程进行解释的二阶认知工具，从哲学上讲就是要讨论引入这种工具的可能性，这就进一步涉及如何从认识论上界定那些对于智能化认识过程的解释是可以接受的，其限度何在？其中可能存在着某种高阶解释的无限倒退的悖论，还可能涉及一个更根本的问题：未来的人工智能是否会建立在认知对象的可计算性、认知过程的不透明性和认知结果的不确定性等多重知识界限之上。二是智能算法导致的社会偏见与歧视的问题，其核心是算法权力。不论是商业智能还是分享经济，也不论是人工智能替代人工还是人工智能改变业态，其背后存在着由资本整合的智能化权力结构，我们不妨称之为算法权力，它无远弗届地弥漫性地影响着我们每一个人，影响着人类未来的生存形态。不对其加以分析与揭示，算法权力在追求商业和资本效益的同时所可能导致的社会不平等等问题难以得到认识，公众在人工智能发展中受益的普惠权也无法得到保障。三是近年来特别受到关注的数据权力和数据隐私问题。其难点是要从哲学上重新界定数据化和智能化时代的个人数据及其相关权益，除了传统的隐私权保护等理念，数据权可能重新界定为同时具有个体性与群体性、专属性与分享性的，由复杂元素构成的“矩阵”化的权利。

　　总的看法是人工智能的哲学探讨要与科技、产业和政策层面相结合。与以往人工智能处于理论探讨期的哲学研究不同，当下的人工智能的哲学研究所面对的是日新月异的人工智能技术，其任务不仅包括抽象的概念辨析与思想实验，还应该是面向人工智能科技与产业实践的深入辨析与理性思考。目前，在理论上，最值得关注的前沿问题是人工智能的认知过程审计和对智能决策的价值伦理审计，即人工智能在认知和价值上的可解释性或透明性问题。在实践层面，最重要方面是人工智能及机器人领域的负责任创新，这既是新兴技术提出的道德伦理挑战，也涉及到未来的创新方向、产业格局、就业政策等科技与社会治理层面；对此，欧美等国家地区和组织近年来开展了一系列前瞻性研究，提出了多项伦理准则和道德标准，我国也启动了相关研究和标准的制定，如腾讯研究院正在致力于研究人工智能方面的伦理、法律和社会问题，中国科学院自动化研究所近期启动了国家机器人伦理标准的研制工作等等。

　　鉴于人工智能的迅猛发展及其对当前和不远的未来社会的潜在巨大影响，特别是中国在这一轮的人工智能创新中与美国和欧洲总体呈鼎立之势，甚至在投入上占有优势的良好发展态势下，建议中国社科院等国家级智库机构，以前瞻性的眼光，抓住这难得的历史性机遇，立足全局，建起新的面向人工智能的哲学与跨学科研究平台，大力推进人工智能的哲学社会科学研究，使人工智能在推动社会发展和造福全体人民的创新进程中得到更为高效、理性和健康的发展。