会议回顾|“新现实：AI与人类关系的哲学与科学探索”研讨会

李忠伟 人工智能时代的情境哲学

首场报告由浙江大学哲学学院李忠伟教授主讲。面对人工智能日益具备生成观点、组织论证等能力的现实，李教授追问哲学应如何重新定位自身。他指出，哲学必须从具体生活经验出发，直面真实问题，并以清晰、可交流的方式介入实践。扎根经验并对现实产生作用，正是哲学区别于当下人工智能的重要能力。

李教授以脑深部刺激（DBS）治疗抑郁症的研究为例，强调临床症状缓解并不必然等同于真正的情感康复。抑郁症患者的无行动状态与动机能力的丧失密切相关，因此，一种具有充分解释力的情感理论，应统合生理机制、主观体验、意向性、动机与规范性等维度。

在此基础上，李教授提出“情感行动主义”，将情感理解为主体介入并改变世界的具身行动。相较于单纯依赖脑刺激，这一进路主张将神经调控与行动训练、环境重构及社会支持相结合。脑深部刺激虽可干预特定神经环节，却难以独立解决复杂情感问题；更有效的治疗有赖于多种路径的协同。

Vincent Müller 人工智能伦理的现状与前景

第二位讲者是德国埃尔朗根—纽伦堡大学哲学与人工智能研究中心主任文森特·穆勒（Vincent Müller）教授。他指出，社会对人工智能伦理研究的需求日益旺盛，但由于该领域起步较晚，相关研究分散于哲学、计算机科学、法学和社会科学等不同学科，专业力量仍显不足，对核心问题与专业标准也尚未形成清晰共识。

为系统梳理相关议题，穆勒教授提出“矩阵式”研究方法：依据不同人工智能技术及其应用场景，对伦理问题进行分类、定位与组织，并通过跨学科合作汇集各领域的专业知识。他同时指出，伦理原则在人工智能研发与应用中的落实难免受到政治和经济因素影响，但人工智能伦理仍有望参与公共政策制定，切实回应社会关切。

在讨论环节，穆勒教授强调，哪些问题值得关注、哪些议题应被优先处理，最终仍须由人类作出判断。面对部分人工智能伦理讨论中的“伪问题”，还需辨析问题本身的真实性与重要性。为避免伦理沦为技术发展的边缘议题，他主张将规范性思考贯穿人工智能教育、设计、研发与应用的全过程。

Boris Babic 大语言模型与数学问题求解

第三位讲者、香港大学“HKU-100”数据科学、哲学与法律副教授鲍里斯·巴比奇（Boris Babic）以“大语言模型与数学问题求解”为题，系统分析大语言模型在数学推理中的能力与局限。

巴比奇教授指出，大语言模型所依赖的统计学习与数学研究所要求的洞见之间存在根本张力：前者主要基于经验数据和统计规律，后者则在很大程度上诉诸先验推理。尽管模型在数学基准测试中表现出色，其随机性与训练方式仍使其在真正的理解、推理透明度和结果可靠性方面面临挑战。他将主要问题概括为推理脆弱、解析不稳定、数感较弱，以及依赖外部工具。

围绕大语言模型如何满足数学推理的“内在主义保证”，巴比奇教授考察了直接学习、人工编码与任务外包三条路径，并以“时钟算法”为例，讨论模型学会特定算法是否等同于掌握形式推理。他进一步追问：大语言模型能否形成类似人类的数学直觉？特定算法能力能否迁移至其他任务和数学领域？这些问题目前仍无定论，也提示我们不能仅凭测试成绩评价人工智能的数学能力。

Russell Meyer 语言与智能关系的再思考

第一日最后一场报告由中国科学院哲学研究所特别研究助理拉塞尔·迈耶（Russell Meyer）博士主讲。他围绕语言与智能的关系展开讨论，对长期以来将语言视为认知与智能基础构成的传统观点提出挑战。

迈耶博士指出，大语言模型的迅速发展正在动摇我们对语言与智能关系的既有理解：语言与认知过程之间的联系，或许并不像以往设想的那样紧密。报告由此提出一系列基础问题：智能能否脱离语言而存在？语言的形成与运作是否必然以智能为前提？语言能力与一般认知能力之间究竟具有怎样的关系？

迈耶博士进一步提出，我们或许正在进入一个“后乔姆斯基主义”时期。人工智能的发展要求我们重新审视关于语言与智能本质的基本预设，并重构对语言、认知与智能三者关系的理论理解。

何诚明 神经网络能否产生意识

第二日首场报告由东京 Wing Robotics 公司首席人工智能科学家何诚明（Seng-Beng Ho）博士主讲。何博士曾在新加坡国立大学讲授人工智能与认知科学，并在新加坡科技研究局（A*STAR）长期从事人工智能研究。

报告中，何博士将意识区分为三个层次：功能性觉知、自我意识，以及具有主观经验质感的“感受质”（qualia）。他认为，人工智能或可复现意识的部分功能，却未必能够产生色彩、情绪等主观体验。结合脑电研究、濒死体验和脑损伤个案，他进一步探讨意识是否完全依赖物理大脑，并提出大脑或许主要承担信息接收与处理功能，而非意识的唯一来源。

何博士还回顾了深度学习从神经科学研究到当代人工智能的发展历程，并指出计算机视觉在三维感知与距离判断等方面仍与人类存在差距，由此追问感知能否被完全计算化。他认为，机器或可实现意识的某些功能层次，但“感受质”尚难由现有人工智能或大语言模型复制。问答环节中，他同时承认，相关案例中仍可能存在残余脑活动，因此“意识独立于大脑”的假说仍需接受更严格的证据检验。

吴倩彤 大语言模型与类人意识

研讨会最后一场报告由中国科学院哲学研究所特别研究助理吴倩彤博士主讲。她汇报了一项尚在推进中的研究，围绕大语言模型是否可能具有类人意识展开探讨。吴博士指出，部分用户对大语言模型表现出强烈的意识归因，这一现象已超出一般拟人化的范畴，值得从哲学层面深入研究。相关研究有助于人们形成恰当的技术使用态度、启发未来模型设计，并深化对人类意识的理解。

吴博士认为，主体性视角生成于身体与环境的互动，包括物理互动（BEI-p）与社会互动（BEI-s）。身体在动态环境中的相对稳定位置塑造了意识经验，社会互动则使主体能够区分自我与他者。大语言模型虽能逼真模拟人类交往，却缺乏物理身体、个体化的感觉—运动模式，以及源于生存与合作的内在动机，因此尚不具有类人意识。

她主张，大语言模型应服务于人类目的。与其将其塑造为独立的意识主体，不如将其视为人类认知的“延展心灵”。即使大语言模型可能形成某种自身特有的意识，其形态也会因互动机制不同而有别于人类意识。意识并非由模型或“大脑”单独产生，而是在主体、身体与环境的持续互动中生成。

为期两天的研讨会从哲学、伦理学、数学、语言学、认知科学和人工智能研究等多个方向展开对话。六场报告既检视了大语言模型在推理、语言与交往中的新能力，也揭示了其在理解、规范判断、具身经验和主观意识等方面的限度。与会学者的讨论表明，面对人工智能塑造的“新现实”，哲学不仅需要重新审视智能、语言、情感与意识等基本概念，也需要更深入地进入技术实践与现实生活，在跨学科合作中形成具有解释力和实践意义的回应。

参会者合照

哲学所吴东颖老师提问

哲学所特别研究助理姜易函提问