这和现有的认知型智能体的发展路径完全相悖。无论是OpenAI的GPT和Sora,还是谷歌的Gemini、Gemma,即便是所谓的多模态大模型,也主要基于对去语境化的信息建构起来的符号系统的处理。该路径的理论根据在于,欧美中心主义认为数字信息比与具体语境相关的模拟信息更重要。虽然人类对于人工智能的价值/道德/期待在很大程度上是“因为我们习惯于将伦理与类人的外观和类人的通过语音的交互联系在一起,而所有这些实际都应该归功于良好的设计和熟练的编程”。这种信息实体论不但改变了人们对现实的看法,而且在人工智能技术的发展上更重视人类已有经验文本——文字、影像、图表等,而忽视了具身智能的交互性发展。生成式人工智能和大模型技术所依赖的数据集来源的结构性问题正是这一智能发展方向无法克服的一个弊端。即便是已有的多模态大模型扩大了来源文本的类型,但依旧没有使问题变得好转,因为不同的文本生产技术的发展水平在世界范围内并不均衡,同时也会产生不同的意义模式,当其被去语境化为普遍符号的时候,就已经改变了其被生产出来时与真实生活的距离。有事实表明,部分数据在训练一段时间后可能已经破坏了大模型的表征,并且,大模型的技术逻辑会导致数据离散度变小,从而产生认知中心化乃至模型崩溃的结果。它也是其发展的顽疾之一,它有可能导致价值极化的出现。 就某种意义而言,这种对立倾向是技术崇拜意识形态的延续。自近代以降,当自然科学从整体性的学术体系中分离出来之后,“科学”与“社会”就被置于严格二分的状态中。长期以来,人们理所当然地认为,科学事实和其所言说的对象性实体作为自在之物,在被科学家发现之前就存在于这个世界上,任何社会的、文化的、意识形态的因素并不能影响或改变其存在。正因为如此,与后者的易变性和价值的情境性不同,科学排除了价值判断,呈现出“中立”和“客观”的超然。“在理性的控制之下引起人与自然物质转换的某种全球统一社会秩序形成的可能结构”,科学意识形态正是担当了这种提供连续性的秩序基础。马克斯·舍勒将实证科学及其结果与形而上学及宗教知识看作平行且分离的两个互不干扰的领域,认为后者是终极目标和价值旨归。 [1][加]威廉·莱斯.自然的控制[M].岳长龄,译.重庆:重庆出版社,)1996:6.

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