鄭永年：數(shù)智時(shí)代的知識(shí)變革與知識(shí)創(chuàng)新

　日期：2025-06-03   來(lái)源：IPP評(píng)論

　　導(dǎo)語(yǔ)：

　　5月27日，2025文化強(qiáng)國(guó)建設(shè)高峰論壇“構(gòu)建中國(guó)哲學(xué)社會(huì)科學(xué)自主知識(shí)體系”分論壇在深圳國(guó)際會(huì)展中心舉行。華南理工大學(xué)公共政策研究院（IPP）學(xué)術(shù)委員會(huì)主席鄭永年教授受邀參加會(huì)議，并在會(huì)上以“數(shù)智時(shí)代的知識(shí)變革與知識(shí)創(chuàng)新”為題作主旨演講。

　　鄭永年教授通過(guò)回溯社會(huì)科學(xué)知識(shí)產(chǎn)生的三類知識(shí)及其方法論后指出，人工智能能夠創(chuàng)造出“形而下”的知識(shí)，但沒(méi)有能力創(chuàng)造“形而上”的知識(shí)，以及介于兩者之間的知識(shí)。從這個(gè)視角來(lái)看，在知識(shí)創(chuàng)造領(lǐng)域，人工智能是不能替代人類的，兩者必然會(huì)形成一種勞動(dòng)分工。他認(rèn)為，我們需要接受人工智能的賦能，但更重要的是要超越它，創(chuàng)造其所不能創(chuàng)造的知識(shí)。

　　

　　5月27日，2025文化強(qiáng)國(guó)建設(shè)高峰論壇之“構(gòu)建中國(guó)哲學(xué)社會(huì)科學(xué)自主知識(shí)體系”分論壇在深圳舉行。圖源：主辦方

　　*文章整理自鄭永年教授在2025文化強(qiáng)國(guó)建設(shè)高峰論壇“構(gòu)建中國(guó)哲學(xué)社會(huì)科學(xué)自主知識(shí)體系”分論壇上的演講。

　　自ChatGPT、DeepSeek等人工智能工具產(chǎn)生以來(lái)，它們以極高的活躍度和用戶人數(shù)迅速融入了人們的生活，也自然引發(fā)了人們對(duì)人工智能影響人類未來(lái)的熱烈猜測(cè)。人工智能發(fā)展異常迅速，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了大多數(shù)人的預(yù)期。人工智能對(duì)人類知識(shí)創(chuàng)造產(chǎn)生了巨大影響，其產(chǎn)出的文本和圖像幾乎與人類自己的作品一模一樣，難以區(qū)分，這給人類知識(shí)創(chuàng)造帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。

　　要理解人工智能對(duì)人類知識(shí)創(chuàng)造的影響，必須回到人工智能最初的原點(diǎn)，也就是回到維特根斯坦。維特根斯坦哲學(xué)為人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)理論提供了依據(jù)。這些理論認(rèn)為，人工智能的潛力在一定程度上可歸于它能夠掃描大量數(shù)據(jù)集來(lái)學(xué)習(xí)類型和模式。雖然人工智能永遠(yuǎn)不會(huì)像人類心智那樣認(rèn)識(shí)一些事物，但通過(guò)與現(xiàn)實(shí)模式的匹配積累，它有可能接近人類在感知和理性上的表現(xiàn)，有時(shí)甚至能超過(guò)人類。

　　人工智能就是模仿或者模擬人類，是先“人工”，后“智能”。從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，“人工智能”這個(gè)概念的提出，是因?yàn)闄C(jī)器本身并沒(méi)有能夠像人類那樣思考，而是通過(guò)人類獲得知識(shí)，并在人類知識(shí)的基礎(chǔ)之上產(chǎn)生知識(shí)。也就是說(shuō)，至少到今天為止，人工智能仍是建立在現(xiàn)存知識(shí)之上，而非基于人類所具有的智力和智慧之上。

　　因此，就知識(shí)創(chuàng)造來(lái)說(shuō)，人類現(xiàn)在應(yīng)當(dāng)考慮的問(wèn)題是：人工智能能夠創(chuàng)造什么樣的知識(shí)，不能創(chuàng)造什么樣的知識(shí)？我們需要接受人工智能的賦能功能，幫助我們創(chuàng)造知識(shí)，但更重要的是，我們需要超越人工智能，創(chuàng)造其能所不能創(chuàng)造的知識(shí)。

　　這里我們討論的是人工智能和社會(huì)科學(xué)知識(shí)的關(guān)系。我們可以把人類迄今為止的社會(huì)科學(xué)知識(shí)分成三類：

　　一是來(lái)自“形而上”研究的知識(shí)；二是來(lái)自“形而下”研究的知識(shí)；三是介于“形而上”和“形而下”之間并且作為兩者橋梁的知識(shí)。從這個(gè)分類學(xué)看，人工智能是基于“形而下”研究知識(shí)的，也就是第二類知識(shí)。

　　有研究表明，現(xiàn)階段AI仍不善于生產(chǎn)因果性知識(shí)、規(guī)范性等類型的知識(shí)。圖源：新華社

　　近代以來(lái)，所有的社會(huì)科學(xué)都是“形而下”的實(shí)證和經(jīng)驗(yàn)研究，是可以驗(yàn)證的。而在近代之前，人類知識(shí)大都是“形而上”的，表現(xiàn)為神學(xué)、哲學(xué)和倫理學(xué)等形式。“形而上”研究在當(dāng)代被看作是不可驗(yàn)證的，因此不能被視為是科學(xué)，因而在社會(huì)科學(xué)研究中越來(lái)越邊緣化，尤其是在實(shí)證主義研究方法占據(jù)絕對(duì)主導(dǎo)地位的英美國(guó)家。

　　但是，“形而上”研究對(duì)“形而下”研究的深刻影響，卻被大大低估和忽視了。實(shí)際上，很多類型的知識(shí)，尤其是哲學(xué)、思想、觀念、價(jià)值、情感等，都來(lái)自“形而上”的研究；而來(lái)自任何形式的“形而下”研究的知識(shí)則很難導(dǎo)向來(lái)自“形而上”研究的知識(shí)。

　　也就是說(shuō)，如果沒(méi)有近代之前“形而上”的研究，就不會(huì)有近代以來(lái)的“形而下”的社會(huì)科學(xué)。大量的從宏觀到中觀的社會(huì)科學(xué)理論的假設(shè)和命題，也都來(lái)自“形而上”的知識(shí)。

　　無(wú)論是“形而上”、“形而下”，還是介于兩者之間的知識(shí)，它們都指向了方法論的重要性。

　　所有的知識(shí)都是不同類型和層次的方法論的產(chǎn)物。因此，如果要問(wèn)人工智能能夠創(chuàng)造什么樣的知識(shí)，不能創(chuàng)造什么樣的知識(shí)，我們需要回到社會(huì)科學(xué)知識(shí)的方法論問(wèn)題。根據(jù)前面所說(shuō)的三類知識(shí)，我們至少可從三個(gè)層面的方法論來(lái)討論。

　　第一，作為計(jì)算工具的方法論。盡管很多人都認(rèn)為自己在從事經(jīng)驗(yàn)性的實(shí)證研究，但是其中的一部分人并沒(méi)有意識(shí)到他們所使用的方法論的本質(zhì)。

　　今天，經(jīng)過(guò)漫長(zhǎng)的學(xué)術(shù)訓(xùn)練，學(xué)者的工具箱里擁有了無(wú)窮的工具，從大數(shù)據(jù)分析到微觀的案例研究。這些作為工具的方法論強(qiáng)調(diào)的是邏輯推理和數(shù)學(xué)算法，具有普遍性，學(xué)者也希望通過(guò)使用這樣的工具來(lái)通向普遍性知識(shí)，掌握普遍真理。

　　但是，從實(shí)踐來(lái)看，在人們使用這些工具從事研究的時(shí)候，大多數(shù)人都在用異常復(fù)雜的“科學(xué)方法”來(lái)論證一些顯而易見(jiàn)的常識(shí)。盡管有堆積如山的數(shù)據(jù)和案例，但我們卻無(wú)法理解作者到底想說(shuō)明一個(gè)什么問(wèn)題及這個(gè)問(wèn)題的重要性，大量的時(shí)間和生命都浪費(fèi)在數(shù)據(jù)和案例堆中。更有甚者，很多學(xué)者并不是為了回答一個(gè)問(wèn)題而去找工具，而是倒過(guò)來(lái)，為了使用某種或者某些工具而去找問(wèn)題。

　　AI for Social Science 是快速發(fā)展的領(lǐng)域，但其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)偏差、算法公平、可解釋性和倫理風(fēng)險(xiǎn)等問(wèn)題也亟待解決。圖源：新華社

　　第二，作為思維的方法論。如果從材料和工具這個(gè)層面尋找問(wèn)題，肯定會(huì)失敗。要找到問(wèn)題的關(guān)鍵，就需要研究者擁有高層次思想層面的方法論，或者說(shuō)是思維方式或思想方式。現(xiàn)代大學(xué)充斥著大量被稱之為方法論的教科書。但是，很大程度上來(lái)說(shuō)，從這些教科書里面學(xué)習(xí)到的方法論很難產(chǎn)生思想，尤其是原創(chuàng)性思想。使用這些方法做出來(lái)的研究和寫出來(lái)的文字沒(méi)有思想和靈魂，自然沒(méi)有吸引力，更難轉(zhuǎn)化成人們所說(shuō)的軟力量。

　　例如，在社會(huì)科學(xué)中，大家都會(huì)讀馬克思、圖爾干和維伯的著作，大家學(xué)到了馬克思的“階級(jí)論”、圖爾干的“社會(huì)分工論”和維伯的“科層論”。對(duì)大多數(shù)學(xué)者來(lái)說(shuō)，他們善于使用“階級(jí)論”“社會(huì)分工論”“科層論”來(lái)提出和分析他們的問(wèn)題。但是，人們忘記了，如果僅僅使用這些工具化的方法論，是不能導(dǎo)向原創(chuàng)性概念和理論的，更不用說(shuō)思想了。

　　學(xué)者們最應(yīng)當(dāng)關(guān)注的問(wèn)題是：為什么馬克思發(fā)現(xiàn)了“階級(jí)”？為什么圖爾干能發(fā)現(xiàn)“社會(huì)勞動(dòng)分工”？維伯又為什么能發(fā)現(xiàn)“科層”？他們到底是如何發(fā)現(xiàn)的？因?yàn)椤半A級(jí)”“社會(huì)勞動(dòng)分工”“科層”都是原創(chuàng)性概念和理論，如果能夠回答上面的幾個(gè)問(wèn)題，我們就能學(xué)會(huì)如何從思想層面思考問(wèn)題，而不僅僅是作為工具應(yīng)用者。再者，如果回答了這些問(wèn)題，人們就可從更深層次理解這些概念和理論的適用性。

　　第三，作為思維的文化動(dòng)力的方法論。對(duì)中國(guó)學(xué)者而言，即使到了思維這一層面，在思想層面上也還是不夠的。說(shuō)到文化，自然指向不同文明之間的差異。東西方的差異并不在上述這些具體的工具，甚至也不僅僅在思想方法層面，而是具有更深層次的文明和文化因素。

　　這里，宗教和哲學(xué)因素極其重要。盡管近代以來(lái)宗教幾乎和社會(huì)科學(xué)分離開(kāi)來(lái)，成為被解釋的對(duì)象，而非解釋其他事物的“自變量”，但是宗教思維深深潛入到人們的思維中，很多時(shí)候，宗教是以人們比較容易接受的哲學(xué)形式表現(xiàn)出來(lái)的。在這個(gè)層面，東西方表現(xiàn)出本質(zhì)性的不同。

　　在方法論上，西方是宗教思維，表現(xiàn)為“魔鬼”與“天使”。反映在社會(huì)科學(xué)思維上便是“兩分法”，例如維伯的“理想類型”和庫(kù)恩的“研究范式”等，這種兩分法表現(xiàn)在幾乎所有社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，例如經(jīng)濟(jì)學(xué)中的“政府”與“市場(chǎng)”、“共有產(chǎn)權(quán)”與“私有產(chǎn)權(quán)”，政治領(lǐng)域的“民主”與“專制”，社會(huì)學(xué)領(lǐng)域的“國(guó)家”與“市民社會(huì)”、“傳統(tǒng)”與“現(xiàn)代”等等。在西方的思維光譜中，這些都構(gòu)成對(duì)立面。這種思維不僅影響到西方學(xué)者對(duì)他們自己社會(huì)的看法，更影響到對(duì)非西方社會(huì)的看法。例如，從古希臘亞里士多德的“東方”概念，到近代的“東方專制主義”，再到今天各種版本的權(quán)威主義概念，其思維是同一的，從來(lái)沒(méi)有變化過(guò)。

　　中國(guó)文明則沒(méi)有這樣極端的兩分法。盡管中國(guó)文明有“陰”“陽(yáng)”之分，但兩者不是絕對(duì)分離的，而是相互嵌入的，“陰”中有“陽(yáng)”，“陽(yáng)”中有“陰”。再如，中國(guó)文明也有“文明”與“野蠻”之分，但兩者是可變的，孔子因此提倡“有教無(wú)類”，所謂的“文明”與“野蠻”只是受過(guò)教育和沒(méi)有受過(guò)教育之分，任何人通過(guò)教育都可以從“野蠻”轉(zhuǎn)向“文明”。

　　以上三種方法基本上對(duì)應(yīng)了前面所討論的三類社會(huì)科學(xué)知識(shí)。第一，作為計(jì)算工具的方法論是今天社會(huì)科學(xué)研究的主流，基本上都是“形而下”的實(shí)證研究，尤其是微觀層面的研究。第二，作為思維的文化動(dòng)力的方法論是今天的小眾和非主流，基本上反映在“形而上”的哲學(xué)、倫理學(xué)和宗教研究上，并且往往表現(xiàn)成為一種倡導(dǎo)。第三，作為思維的方法論可以說(shuō)是介于前面兩者之間的橋梁，表現(xiàn)在社會(huì)科學(xué)的中觀理論和概念上。

　　那么，就社會(huì)科學(xué)知識(shí)創(chuàng)造而言，人工智能能夠做什么和不能夠做什么的問(wèn)題就容易回答了。簡(jiǎn)單地說(shuō)，人工智能能夠創(chuàng)造第一類知識(shí)，即“形而下”的知識(shí)，但很難甚至沒(méi)有能力來(lái)創(chuàng)造第二類知識(shí)（“形而上”的知識(shí)）和第三類知識(shí)（介于“形而上”和“形而下”之間的知識(shí)）。

　　對(duì)第一類知識(shí)的創(chuàng)造，人工智能遠(yuǎn)較人類高效和精確，而第二類和第三類知識(shí)則依然屬于人類的智能和智慧范疇。至少就現(xiàn)階段的人工智能技術(shù)來(lái)說(shuō)，其沒(méi)有能力來(lái)做這樣的知識(shí)創(chuàng)造。

　　從這個(gè)視角來(lái)看，在知識(shí)創(chuàng)造領(lǐng)域，人類和人工智能必然會(huì)形成一種勞動(dòng)分工。前面討論過(guò)的維特根斯坦有關(guān)對(duì)人類思想“劃定一個(gè)界限”的論斷也同樣適用于人工智能，即人工智能對(duì)它能表達(dá)的思想會(huì)表達(dá)得很清楚，但對(duì)它不能表達(dá)的思想則會(huì)保持沉默。

　　在知識(shí)創(chuàng)造領(lǐng)域，人工智能不能取代人類。但是，從近期看，人工智能對(duì)社會(huì)科學(xué)研究的沖擊是巨大的。正如前面所說(shuō)的，實(shí)證尤其是微觀的研究是當(dāng)代社會(huì)科學(xué)的主流，但這種研究的大部分甚至全部可以被人工智能所取代。

　　文稿整理｜劉金程