哲学教授是怎么看AI的？
B站偶然给我推荐了这个视频，本人对哲学一窍不通，我管你这那的，但听下来觉得还挺有意思，觉得这种跨专业的视角（aka：两个距离很远的向量😄）反倒很有启发，做下笔记。事后才发现演讲者也是个大牛：余明锋，同济大学哲学系副教授。
安妮way，B站是怎么分析出来要让我看哲学的视频的？
一、核心哲学命题：相关性与因果性
（一）核心关系界定
核心观点：相关性≠因果性，目前AI的本质是基于相关性（统计算法），人类认定的因果性可能是特定条件下的强相关性 原话引用： “所有的因果性都基于相关性，但是相关性不等于因果性。而AI给我们的其实就是一个相关性” “我们以为的因果性，难道就其而言不仍然是相关性吗？我们在一个时期的科学理论，其实是在一个时期的数据条件、人类认知条件下，把它确定为因果性而已。到下一个时期我们可能就会发现，那个时候只是建立了相关性”
（二）哲学史上的质疑
关键人物：大卫·休谟（David Hume，苏格兰哲学家） 核心观点：因果关系是人类建构的，而非直接观测到的 原话引用： “康德举了一个例子，就是我们看到太阳晒在石头上，然后我们用手去摸，发现石头变热了。我们就会说因为太阳晒所以石头热。但你真的看到因为所以了吗？你看到的是时间中先后相继发生的现象，是我们人类去建立了这个因果关系”
（三）科学理论中的案例
观点：不同时代的科学理论对因果性的认定具有局限性 原话引用：“从牛顿那个时候就会觉得，亚里士多德那个时期的物理学只是相关性而不是因果性，整个因果性的体系是错的”
二、AI的发展视角划分
（一）短期视角
时间范围：AI泡沫破裂之前 核心特征：产业未完全落地，技术遇瓶颈，但市场预期高 原话引用：“在AI这一轮的泡沫破灭之前，我们谈它都还是个短期视角。AI带来的是对未来的一个前所未有的预期，所以它必定带有泡沫。这个所谓的泡沫，就是它的产业还没有完全落地，但是我们对它的期待很高……技术也遇到瓶颈，而产业没有真正落地”
（二）中期视角
核心特征：实现产业落地，融入生活，具备具体盈利模式，成为科研重要支撑 原话引用：“中期视角就是它真正获得了产业落地的可能，它进入了我们的生活。包括对于我们的科研来说，它不只是一个辅助。就像产业当中AI真的有具体的盈利模式了，而不只是一个概念的时候，这我称之为中期”
（三）长期视角
核心特征：诞生具有自主性、独立认知模式的智能体，其智能可与人类智能相提并论，触及人之为人的基本条件 原话引用： “长期就是我们哲学研究者最关心的，它真的触及到了我们人之为人的基本的条件。真的有另一个意义上的智能体的诞生。这个智能就跟human intelligence（人类智能）相提并论的。这个artificial intelligence（人工智能），然后这个artificial（人工的）不是简单的我们人去造它，而是它有它的自主性甚至于它的科学的对这个世界的认知，它有它自己的认知的模式”
三、AI与知识的边界
（一）AI相关性是否属于知识的争议
争议点：AI建立的相关性能否被称为知识，或仅带来幻觉 原话引用：“通过AI建立的这样的一个相关性，它能够称之为知识吗？还是它会给我们带来更多的幻觉”
（二）AI对知识的拓展可能
观点：AI可拓展人类建立相关性的可能性，突破传统狭隘的知识概念 原话引用： “AI for science（AI赋能科学）的发展，可能未来它不但能够拓展我们建立相关性的可能性，而且可能会突破那个狭隘的知识概念” “它确实给你相关性，但是它给你相关性的程度，它可以告诉你关于这个宇宙的观测，我建立了某种相关性。这个星发光的时候，那个星同时发光，我不知道原因，但我建立了相关性，而且这个相关性我可以给到你，比如说就70%，那这个时候它是不是人类知识的拓展呢？”
（三）知识的多元形态
观点：科学并非人类唯一有效的知识形态，神话、占星术等是过往人类处理经验的有效模式 原话引用： “哲学考虑这个问题，我们不会把科学作为人类唯一有效的知识形态。人类在漫长的历史当中，其实没有现代的科学的工作方式，但是我们不能说之前的人类完全是愚昧无知的，不是这样，只是他处理自身经验有另一套模式，包括神话的模式，包括占星术，这都是人类过往的在他自己的生存条件下有效的一种知识方式” “现代科学是人类有过的最有方法论的约束、最有稳定性、最有公共性的知识形式……没有哪个科学家说我灵机一动，发现了室温超导材料，那马上你这个实验要可重复。所以这个意义上科学在当代也就成了知识的代名词”
（四）非科学知识的价值
观点：不符合科学方法论的人类经验（如人与人之间的情感联结）仍有重要价值 原话引用： “我们今天第一次认识，从见面到现在一直在聊。而且我们俩是同龄人，有很多共同的时代记忆。这个东西很奇妙。从概率的角度，它是多少1‱。这是从科学的角度能给出的数据。但是真遇到那个人了，这种建立的联系、互相认知，完全突破了我们说的有普遍性、有公共性、有可重复性的知识的要求” “只要不符合这个意义上的科学的方法论要求、科学的公共性要求的，我们人类的经验就丧失了知识的地位。这恐怕也是问题”
四、AI的具体现象与影响
（一）AI幻觉（AI Hallucination）
定义：AI大语言模型一本正经地胡说八道，编造不存在的信息（如虚假文献） 产生原因：基于相关性运作，而非理解语义 发展趋势：未来幻觉会减少，其产生机制将成为重要科研领域 原话引用： “所有的AI大语言模型，它都会有胡说八道的时候，而且是一本正经的胡说八道。为什么？因为它不是以人类的语义层面来理解语言的，它是通过相关性来建立的” “我作为哲学研究者去看一些文献，让它帮我处理一些文献的时候，它会明确地出现一些幻觉，就是它会编造出一本书，这本书不存在。那这种幻觉其实出现的几率还蛮高的” “我相信在未来这样的类型的幻觉它也会降低，然后降低到一定程度的时候，AI幻觉本身可能就值得研究了……它为什么产生这个幻觉，其实是有原因的，是哪一些数据在干扰它，它通过什么建立这个连接，其实本身是值得研究的” “我研究尼采，它编造出尼采在某一年写的一个根本不存在的东西。那如果我把它作为一个课题去研究，跟AI的科学家合作，它为什么会在这个地方产生这个不可思议的幻觉呢？它背后一定是有原因的” （朱岸峰注：我觉得人类也会一本正经的胡说八道，区别在于AI往往难以意识到自己在胡说八道）
（二）AI与人类情感、就业
AI的情绪价值：能给人类提供充足的情绪价值，但人类情感具有浓度与张力 就业影响：机械化、重复性的工作（含部分科研、教育工作）可能被AI取代 积极转向：倒逼人类从事与人性相合的、有意识的创造性工作 原话引用： “如果跟AI聊天的话，你会发现AI可以把情绪价值给得足足的，问什么都会给你回答” “我们跟一个人相处的时候，往往这个情感它不是一个简单的单向的好，而是有浓度的、有张力的，这个是我们生命中最重要的……AI的发展开拓了更多的可能性，它反过来让我们去反思什么是真正的我们人类的情感” “我们现在的大学教育也好，还是工作也好，可能都太机械化，太无聊了，以至于它真的可以被AI取代……当我们为了饭碗去从事这个无聊的工作，包括部分的科研工作，被AI取代之后，那么这个时候倒逼着人类去重新去做真正跟我们的人性相合的那个有意识的有创造性的工作”
五、AI for Philosophy（AI赋能哲学）的应用方向
（一）哲学教育普及
应用形式：建立哲学家专属数据库，生成AI虚拟人（如AI柏拉图），实现与哲学家的实时哲学对话 价值：改变传统哲学教育模式，让学习者通过对话理解哲学问题 原话引用： “哲学家都有著作，都有大量的对于哲学家的研究。所以这些东西可以建立一个独立的数据库，生成虚拟人，生成一个AI的柏拉图，这是可能的……生成式人工智能它的特点就是它不只是给你摘录柏拉图说过的话，而是基于柏拉图的过往的这些数据，来问柏拉图哲学问题，来跟他探讨哲学问题” “年轻人困惑什么是爱情呢？我要不要结婚呢？柏拉图给你的建议未必是对的，但是你可以跟他展开哲学对话，这个时候的哲学教育就会是完全不一样的模式”
（二）跨文化哲学理解
核心问题：不同文明的语言与思想存在根深蒂固的差异，跨文化哲学解释难度大（如“仁”与“love”的差异） AI的作用：凭借强大跨语言能力，基于哲学数据库助力基础层面的文明相互理解 社会意义：缓解全球化与逆全球化并存背景下的文明误解与争执 原话引用： “哲学的跨文化的理解，其实到现在为止都是很大的一个问题。中国人花了大量精力去研究西方哲学，然后我们反过来要用西方哲学的这套语言、西方人的这种逻辑化的表述来把老子、孔子解释给他们听” “文明的基础的差异真的是很根深蒂固的……比如说我们中国人讲，孔夫子讲仁义道德的仁，你怎么讲给他们听呢？这个仁跟爱不一样，跟love（爱）也不一样” “借助AI的方式，恐怕对于这个方面的相互理解未来会很有帮助。因为AI在这种跨语能力上实在太强了……我们人类进入到了一个全球化，然后又逆全球化的时代……这个时候的这种相互理解，在最基础的层面上的相互理解其实非常重要”
（三）哲学与科学的融合
现状问题：哲学日益学院化、专业化，哲学家与科学前沿脱节 AI的作用：帮助哲学家了解人类当前的知识处境，参与科学讨论 未来愿景：推动哲学复苏，使其重新站在人类知识前沿 原话引用： “目前为止的哲学有个很大的问题，就是它相当程度上学院化了，它成为一个专业……今天的哲学家大多数不了解科学的前沿，这是很大的问题……过去一百多年来，哲学和科学的脱节越来越严峻” “人类的知识已经分化到这个程度……哲学的要求其实它不能只是关于哲学家的了解，而且是要关于人类目前的知识处境的了解。AI在这个意义上非常有助于哲学跳出现在的狭隘的专业范围” “AI可能会带来未来哲学教育的一个变革，包括哲学研究的变革，哲学研究者、哲学思考者他也可以参与到科学的讨论……让哲学重新能够站到我们人类的知识的前沿”