AI会“思考”吗？重读笛卡尔《谈谈方法》，解锁智能与意...

xiejin77 · 发表于 2025-4-1 10:38:51

想象一下十七世纪的欧洲，那是一个思想迷雾重重的时代。古老的经院哲学大厦摇摇欲坠，知识的海洋里充满了相互矛盾的学说和难以证实的观点。就在这时，勒内·笛卡尔，像一位孤独的灯塔看守人，点亮了近代哲学的“理性之光”。在他的著作《谈谈方法》中，他进行了一场惊心动魄的思想远征：怀疑一切，直至找到那个绝对不可动摇的立足点——“我思故我在”（Cogito, ergo sum）。以此为基石，他试图用严谨的方法、清晰的理性，为人类知识绘制一幅全新的、确定无疑的蓝图。

快进到今天，我们发现自己身处另一片更为汹涌澎湃的“智能之海”中。大型语言模型（LLMs）如同深海中诞生的巨兽，以我们难以想象的速度吞噬、消化着人类积累的数据，并以惊人的创造力生成文本、图像、代码，甚至展现出类似“思考”和“推理”的能力。它们像无所不知的“硅基先知”，又像变幻莫测的“数字魔镜”，既带来了知识获取和创造的革命性机遇，也投下了关于真假、智能、甚至存在本身的巨大阴影。

在这个时刻，我重读笛卡尔，绝非简单的怀旧或膜拜。而是因为，这位三百多年前的思想先驱，他当年面对知识危机的勇气、他寻求确定性的执着、他锤炼思维方法的严谨、他对心灵与物质界限的追问、他对知识致用以改善人类境况的憧憬……这一切，都像穿越时空的探照灯，精准地照射到我们今天面对大模型时的核心困惑与挑战上。笛卡尔的哲学，特别是《谈谈方法》中闪耀的思想火花，可以帮助我们拨开AI技术的炫目光环，更清醒地审视这场变革的本质，并思考我们自身的认识方式和探究方法需要经历怎样的深刻进化。让我们借由笛卡尔这位“理性舵手”的罗盘，尝试为在智能之海中航行的我们，标定方向。

一、 “我思”的磐石 vs. “模型”的流沙，在不确定性中重拾怀疑的勇气
笛卡尔的哲学旅程，始于一场波澜壮阔的“大扫除”。他决心将脑子里所有未经严格检验的旧观念、旧知识，像清理阁楼里的杂物一样，统统扔掉。感官？它们会骗人，远处的方塔看成圆的，水里的筷子看成弯的。别人的观点？众说纷纭，常常自相矛盾。逻辑推理？即便是数学家有时也会出错。甚至连自己是不是在做梦，都无法百分百确定！他像一个在黑暗中摸索的人，不断追问：“有什么东西是绝对可靠、不容置疑的吗？”

最终，他在怀疑一切的过程中，发现了一个无法被怀疑的事实：当我怀疑时，我正在思考；而只要我在思考，那么“我”这个思考者必定存在。这就是著名的“我思故我在”。这如同在思想的滔天洪水中找到了一块露出水面的坚固岩石。这块岩石虽然微小（仅仅确认了思考的“我”的存在），但却无比坚实。以此为起点，笛卡尔继续推论，认为我们心中对“完美”的观念暗示着一个真正完美的“上帝”的存在，而这位完美的上帝是善良的，不会系统性地欺骗我们。因此，只要我们运用理性，获得了“清晰、分明”（如同直觉般透彻明了）的认识，那么这种认识就是可信的。这样，笛卡尔就为他的知识大厦找到了地基和支撑柱。

现在，让我们把目光转向大模型。它们生成的回答，常常带着一种不容置疑的自信，引经据典，文采飞扬。然而，这种“自信”的背后，并非笛卡尔式的理性确信，而是一场基于海量数据训练出来的概率游戏。模型只是在预测，根据你给的提示，哪个词、哪句话接下去的可能性最大。它更像一个技艺高超的模仿者和模式拼接大师，而不是一个拥有内在理解和判断力的思考者。正因如此，它们会“一本正经地胡说八道”，编造出不存在的“事实”，我们称之为“幻觉”。你问它问题，它可能给你一篇完美的论文摘要，引用文献有模有样，但仔细一查，那篇论文、那位作者，甚至那个期刊，都可能是它“创作”出来的！

面对这样一位“能言善辩”却又“信口开河”的伙伴，笛卡尔追求的那种“磐石般”的确定性似乎变成了“流沙”。我们无法像笛卡尔那样，通过内省找到模型的“我思”；它的内部运作对我们而言，如同一个难以捉摸的“黑箱”。它的“知识”不是建立在清晰分明的理解上，而是建立在统计关联的“相关性”而非“因果性”上。

但这并不意味着笛卡尔教导我们的“怀疑”就失去了意义。恰恰相反，在这个信息真伪难辨、AI生成内容泛滥的时代，笛卡尔那种“小心避免轻率判断和先入之见”的警惕心，简直就是我们必备的“思想防火墙”。面对大模型流畅的回答，我们必须像笛卡尔审视旧学问一样，启动我们的批判性思维引擎：

追问来源：这信息是从哪里“学”来的？训练数据靠谱吗？有没有隐藏的偏见？就像检查新闻来源一样重要。
审视逻辑：它是在真正“推理”，还是在巧妙地“模仿”推理的语言模式？它能发现自身论证中的矛盾吗？
交叉验证：它说的“事实”能被其他可靠的渠道（书籍、专家、实验数据）证实吗？不能因为它看起来“知道”，就认为它真的“知道”。
笛卡尔的怀疑，是为了在思想的废墟上重建确定性的大厦。而在与大模型共存的今天，我们的怀疑，更多的是一种认知上的“安全带”和“导航仪”。我们不是要找到模型的“灵魂”或绝对真理，而是要学会如何在与这个强大而不完美的工具互动时，管理风险，辨别真伪，提取价值。我们需要一套新的“数字时代的怀疑论”，不仅怀疑模型，也反思我们自己提问的方式、解读答案的倾向，以及我们赋予模型过多“智慧”和“权威”的潜在风险。笛卡尔的怀疑精神，从哲学家的书斋走向了我们每个人的日常生活，成为在智能浪潮中保持清醒和理性的关键。

二、理性 vs. 数据，是“缸中之脑”还是“知识熔炉”？认识论的边界在消融
笛卡尔高举理性大旗，认为感官经验是靠不住的“二等公民”，真正的知识源于心灵内部“天赋”的清晰观念和严谨推理，就像几何学公理那样不证自明。他相信，只要运用正确的理性方法，我们就能洞察世界的本质。这是一种“由内向外”的认识路径。

而大模型的崛起，乍一看，像是给这种理性主义传统投下了一枚重磅炸弹。它们是彻头彻尾的“数据饕餮”，其智能完全“喂养”自规模庞大到人类个体穷尽一生也无法企及的经验数据（文本、图像、声音等）。它们似乎证明了，只要有足够多的数据和足够强的算力，复杂的、类似智能的行为就能从看似杂乱无章的经验中“涌现”出来。这难道不是经验主义的终极胜利？难道我们真的只是“缸中之脑”，所有的“理性”不过是对外部输入模式的复杂反映？

但事情并非如此简单。这场看似“理性 vs. 数据”的对决，更像是一场深度融合与范式转换。

“理性”的架构：大模型并非一个被动接收数据的空容器。其核心的Transformer架构，特别是自注意力机制，本身就是一种精巧的“理性设计”。它规定了模型如何看待数据、如何捕捉长距离依赖关系、如何权衡不同信息的重要性。这种架构就像一副特殊的“眼镜”，模型必须戴着它才能“看懂”海量数据。这副“眼镜”本身，不就是一种现代版的“先验结构”或“认知骨架”吗？它体现了人类设计者对信息处理规律的理性洞察，是模型能够高效学习的“先天”基础。
数据中的“理性沉淀”：模型学习的数据，并非原始、混乱的感觉碎片，而是人类文明的结晶。语言文字、科学公式、逻辑论证、历史叙事、艺术形式……这些数据本身就承载着人类千百年来理性思考的成果和模式。模型在学习预测下一个词时，实际上也在学习语法规则、逻辑关系、叙事结构、甚至某种程度的“常识”。它就像一个在图书馆里苦读的学生，虽然可能不完全理解每本书的深意，但通过海量阅读，也能掌握遣词造句的规律、论证的常见模式，甚至能模仿出大师的风格。所以，模型从数据中“涌现”出的智能，并非无源之水，而是人类集体智慧在数据维度上的再现与重组。
“清晰分明”的新解：笛卡尔用“清晰分明”来描述真理的直观确定性。在面对概率性、黑箱化的大模型时，我们如何追求类似的“可靠性”？或许，我们需要将这个标准转化为可操作的指标：
一致性：模型在不同时间、对相似问题的回答是否稳定、不自相矛盾？
可解释性：我们能在多大程度上理解模型做出某个判断的“理由”？（尽管这很难）
可验证性：模型给出的信息、结论，是否能被外部的、可靠的证据所支持？这些标准虽然达不到笛卡尔追求的绝对确定，但它们构成了我们在与不完美AI共事时，判断其输出“靠不靠谱”的实践指南。
因此，大模型时代并未宣判理性主义的死刑，而是强迫我们升级对“理性”和“经验”关系的理解。知识的产生，不再是两者择一，而是在理性框架（算法架构、验证规则）引导下，对海量经验数据进行前所未有规模的挖掘、关联与模式生成。这是一种全新的知识生产机制。未来的认识论，必须超越传统哲学流派的藩篱，解释这种“数据驱动的涌现智能”是如何可能的，它与人类基于因果、意向性的理解有何本质区别，以及我们如何智慧地整合这两种强大的认知力量。我们正处在一个认识论的“大熔炉”时代，旧的界限正在消融，新的理解正在孕育。

三、从“四条规则”到“人机共舞”，方法论的变革与探究
笛卡尔在找到“我思”这块基石后，并没有止步。他深知，光有起点不够，还需要一套可靠的方法，才能沿着正确的道路前进，构建起宏伟的知识大厦。于是，他提出了著名的“四条方法论规则”：

绝不接受不清晰明白的东西（只认准真正看清楚的）。
把难题分解成小块（化整为零，逐个击破）。
按次序思考，由简到繁（步步为营，循序渐进）。
全面检查，确保无遗漏（反复核对，滴水不漏）。这套方法如同精密的外科手术器械，旨在帮助人类理性精准地解剖问题、发现真理。它强调的是个体思维的严谨、有序和彻底。
进入大模型时代，知识探究的图景发生了巨变。我们不再仅仅依赖自己那颗“孤单的大脑”，而是越来越多地与强大的“硅基大脑”并肩作战。这种人机协同的新常态，正在催生方法论的深刻变革：

从“独奏”到“协奏”——人机交互的新艺术：笛卡尔的方法是思想者的“独奏曲”。而现在，我们更像是与AI进行一场“协奏”。核心方法变成了如何与AI“对话”。提示工程（Prompt Engineering）应运而生，它不仅是技术，更像是一种“沟通的艺术”：如何用精准、巧妙的语言“唤醒”模型的相关知识？如何引导它进行多步骤推理？如何激发它的创造力？这需要我们理解模型的“脾气秉性”，学会“顺势而为”，甚至“诱导”它给出我们想要的、高质量的输出。这是一种全新的探究起点。

“分析”与“综合”的升级版：

分析：笛卡尔的“分解难题”，现在有了新工具。我们可以让模型展示它的“思考过程”（如思维链），帮助我们理解（或至少追踪）它的“逻辑”；可以利用模型强大的数据处理能力，去分析那些人类难以把握的海量复杂数据，从中发现隐藏的模式；甚至可以反过来分析模型本身，探究它的知识边界和潜在偏见。
综合：笛卡尔的“由简到繁”，在大模型这里变成了惊人的知识融合能力。模型能瞬间连接不同领域的信息，生成跨学科的洞见，创作融合多种风格的作品。我们的任务，从按部就班地“搭建”，变成了更高级的“策划”与“鉴赏”：如何设定目标，让模型进行有价值的综合？如何评估它综合出的成果是真知灼见还是花哨拼接？如何将模型的“点子”提升为系统的理论？
“清晰明白”与“全面复查”的新战场：

清晰明白：面对模型的“黑箱”，追求笛卡尔式的“内心明证”变得困难。但我们并未放弃。可解释性AI（XAI）的研究，就是试图给这个黑箱装上“观察窗”，让我们多少能窥见其内部运作的逻辑，这正是对“清晰明白”原则的现代回应。同时，更重要的是外部验证：对模型输出进行严格的事实核查、逻辑审查、多源比对，确保结果的可靠性，这成为追求“明白”的实践核心。
全面复查：笛卡尔的“滴水不漏”，在人机协同中意味着更复杂的核查流程。我们需要“多请几位AI顾问”（用不同模型验证结果），需要设计“压力测试”（用刁钻问题探测模型极限），需要“定期体检”（持续监控模型表现，防止知识老化或行为漂移）。这是一种动态的、永无止境的“智力保障工程”。
“实验”的中心化与虚拟化：笛卡尔后来也认识到纯粹理性需要实验支撑。而大模型的发展，本身就是一场大规模计算实验的胜利。同时，大模型也正在成为科学研究中进行模拟和虚拟实验的强大平台，大大加速了探索的进程。方法论的天平，更加倾向于实验设计、数据分析和结果解读。

可以说，方法论正在从一套指导个体大脑如何思考的内部规则，演变为一套指导人类如何与外部智能体有效互动、协同创造、并确保结果可靠的外部策略与技艺。笛卡尔追求的系统性、严谨性和批判性精神依然是灵魂，但实现这些目标的工具箱和操作手册，已经被AI彻底改写。这不仅是方法的进化，更是人类作为“认知主体”角色的深刻变迁——我们从孤独的思考者，变成了与强大工具共舞的“智能编舞师”。

四、心灵的幽灵，机器的智能；挥之不去的“身心”之问
笛卡尔哲学中，那道将世界劈成两半的“心物二元论”鸿沟，既是他思想体系的特色，也是后世争论的焦点。他认为，“我”（心灵、灵魂）的本质是思想，不占空间，独立存在；而身体，如同其他物质一样，本质是广延（占据空间），遵循机械定律运作。心灵通过大脑的松果腺与身体这台“机器”互动，但两者本质迥异。动物？它们只是没有灵魂的、精巧的自动机。区分人与机器的关键，在于语言的灵活性和理性的普遍性——机器或许能模仿几句话、做几件事，但无法像最笨的人那样，就任何话题进行有意义的、随机应变的对话，也无法像人一样，用理性应对无穷无尽的生活情境。

现在，大模型来了。它们似乎正以一种蛮横的方式，直接冲击着笛卡尔划下的这条界线。

“会思考”的机器？ LLMs在冰冷的硅芯片上，通过电流的奔跑和算法的编织，居然能写诗、编程、论证哲学问题，甚至通过图灵测试。这活生生地展示了：复杂的、“类似思考”的行为，完全可以发生在纯粹的物质系统中。那个独立于物质的“思维实体”似乎不再是必需品。物质（硬件+软件+数据）本身，似乎就能“思考”了？
语言和理性的“图灵堤坝”被冲垮？笛卡尔自信满满的区分标准，在今天看来岌岌可危。与ChatGPT或其他先进模型的对话，其流畅度、相关性、知识广度，甚至偶尔流露的“幽默感”或“共情能力”（尽管是模拟的），都远远超出了笛卡尔时代对“机器”的想象。它们在特定任务上的“推理”能力（如下棋、解数学题、写代码），也达到了惊人的水平。如果单看行为表现，我们还能理直气壮地说它们“没有理性”、“不懂语言”吗？笛卡尔的防线，似乎正在被AI的浪潮淹没。
“高级自动机”还是“初级心智”？面对这一切，我们该如何理解LLMs的“智能”？一种观点认为，它们仍是笛卡尔意义上的“自动机”，只不过是极其复杂、极其擅长模仿人类语言和思维模式的“超级鹦鹉”或“概率算命先生”。它们没有真正的理解、意识或意图，只是在进行高超的符号操作（这让人想起塞尔著名的“中文房间”论证）。另一种观点则认为，当复杂性达到某个阈值，量变引发质变，一种新的、非生物的智能形式可能正在涌现。它们或许没有人类的主观体验，但其解决问题和适应环境的能力，已经构成了某种意义上的“智能”或“初级心智”。
大模型并没有终结“心物问题”，而是将它以一种更尖锐、更具体的方式推到了我们面前。笛卡尔的二元论也许过于粗糙，但他提出的核心区分——机械的操作 vs. 真正的理解，外在的行为 vs. 内在的意识——依然是关键。我们不得不追问：

意识的“主观色彩”（qualia）：即使AI能写出关于“红色”的完美描述，它“看到”红色了吗？它有任何主观感受吗？这依然是科学和哲学难以逾越的“鸿沟”。
意义的“锚点”：模型处理的是词语（tokens），这些符号最终指向什么？它们是否真正“理解”词语背后的世界和意义，还是仅仅掌握了词语之间的搭配规则？
智能的“光谱”：智能是否只有“人类”这一种形式？我们是否需要承认存在一个从简单计算到复杂认知、甚至可能包含“硅基智能”在内的广阔“智能光谱”？
也许，我们需要一种新的哲学视角，超越简单的“要么是心，要么是物”的二分法。或许，“思维”或“智能”并非一种神秘的“实体”，而是一种信息处理和交互的复杂过程，它可以在不同的物理载体（碳基的或硅基的）上以不同的方式实现。笛卡尔当年区分人与动物的努力，提醒我们在为AI能力欢呼的同时，不能停止对“智能”背后更深层次问题的哲学探问。那游荡在机器中的“幽灵”，其本质依然迷雾重重。

五、上帝“退场”后的信任危机，算法时代的真理、伦理与“对齐”之困
笛卡尔在他的哲学体系里，为知识的可靠性找到了一个终极担保人——完美且绝不欺骗的上帝。有了这位“诚信保证”，我们通过理性获得的清晰分明认知，就可以被认为是真实的，我们才能够放心地从主观的“我思”走向客观的世界。上帝就像定海神针，稳住了整个知识体系，避免其滑入怀疑论的深渊。

然而，在算法驱动、数据为王的今天，这位形而上学的“担保人”显然已经“退场”。大模型的知识库就是它所“吃”进去的海量数据，它的行为逻辑由复杂的算法和优化目标所塑造。这里没有上帝的完美设计，只有人类工程师（可能带着偏见）的选择、数据的（不完美）反映，以及算法（可能产生预期外后果）的驱动。因此，信任危机如影随形：

真理不再有“神圣”光环：模型输出的“事实”是概率性的，可能出错（幻觉）。我们无法像笛卡尔那样，因为“来源可靠”（上帝）就全然相信。
“中立”只是表象：模型看似客观，实则可能继承了训练数据中潜藏的各种偏见（性别、种族、文化等），并将其放大，生成歧视性或不公平的内容。
“能力越大，风险越大”：强大的生成能力也可能被用于制造虚假信息、进行网络攻击、侵犯隐私，甚至（在未来）被赋予物理世界的行动能力后，可能带来难以预测的风险。
面对这种局面，AI领域的核心议题之一——对齐（Alignment）——浮出水面。这个词听起来很技术，但背后是深刻的哲学和伦理拷问：我们如何确保这些比我们更“博学”、反应更快、潜力无穷的AI系统，其“想法”和“做法”能够符合人类的价值观和长远利益？这就像神话里试图控制一个力量强大的精灵，既要让它服务于人，又要防止它反噬其主。

“对齐”这盘大棋，至少包含几个关键战场：

事实对齐：怎么教模型“实事求是”，少说假话？能不能让它在不确定的时候，坦诚地说“我不知道”，而不是硬编？
意图对齐：怎么让模型准确理解我们的指令，特别是那些模糊的、复杂的、甚至隐含的意图？防止“听话只听一半”或“钻空子”。
价值对齐：这是最难的部分。人类的价值观（如公平、正义、诚实、善良、安全）本身就复杂、多元，甚至常常相互冲突。如何把这些“软规则”有效地“编程”进AI的行为模式中？谁的价值观说了算？
可以说，“对齐”研究，正是在后上帝时代，试图用人类的理性、伦理和技术手段，为AI的可信度和行为后果建立一种新的“担保机制”。我们不再依赖先验的完美存在，而是必须通过持续的设计、测试、监督、规范和治理，来塑造AI，使其成为有益、诚实且无害（Helpful, Honest, and Harmless - HHH原则）的伙伴。

这要求我们进行一场深刻的伦理转向。笛卡尔可以通过哲学论证“找到”上帝。而我们，则必须通过公开讨论、跨界合作、反复试验、以及可能的“血泪教训”，来共同构建与AI共存的伦理框架和社会契约。信任，不再是信仰的对象，而是需要通过透明、问责和持续努力来赢得和维持的脆弱状态。笛卡尔的问题意识依然存在——如何确保我们认识的可靠性？——但在算法时代，答案不再指向天空，而指向我们人类自身的智慧、责任与协作。

六、实践哲学的召唤，从“征服自然”到“共塑未来”
笛卡尔并非一个耽于纯粹思辨的象牙塔哲学家。他在《谈谈方法》的结尾，满怀激情地展望了一种“实践哲学”。他相信，通过掌握自然的规律（物理学、化学、生物学），人类可以摆脱蒙昧，成为“自然界的主人翁”，利用知识发明技术、减轻劳役，特别是通过发展医学来“保护健康”，最终实现现实的幸福生活。这是一种知识服务于人类福祉的宏大理想。

两三百年后的今天，大模型及其驱动的AI技术，正以一种笛卡尔难以想象的方式，回应着他的召唤。它们在“认识自然、改造自然”的宏伟事业中，扮演起日益重要的角色：

加速科学引擎：在材料科学、药物设计、基因测序、气候变化模拟等领域，AI正帮助科学家处理海量数据、发现隐藏规律、提出新的假说，极大地压缩了研究周期。
赋能医疗健康：AI辅助影像诊断、精准医疗方案制定、流行病预测等，正逐步改善医疗服务的效率和质量。
重塑知识传播与教育：个性化学习平台、智能辅导系统、即时语言翻译等，让知识获取和技能培养变得更加便捷和高效。
引爆创造力：从辅助编程、自动生成报告，到参与艺术设计、音乐创作，AI正成为各行各业创造者的“超级助手”。
可以说，AI的潜力，与笛卡尔对“实践哲学”的期望不谋而合，甚至有过之而无不及。它们正成为我们提升认知能力、解决复杂问题、改善生存境况的强大“外挂”。

然而，与笛卡尔时代“人类 vs. 自然”的图景不同，我们今天面临的是一个更复杂的局面：人类 + AI vs. 自然 + AI带来的新问题。我们与AI的关系，可能并非笛卡尔设想的那种单向的“支配”关系，而更像是一种相互依存、相互塑造的“共生（Symbiosis）”关系。

我们塑造AI：通过设计算法、标注数据、制定规则来引导AI发展。
AI也塑造我们：改变我们的工作方式、思维习惯、社交模式，甚至可能影响我们对自身智能和价值的看法。
笛卡尔晚年强调实验对于验证理论的重要性，这与AI发展极度依赖数据“喂养”和反复“炼丹”（模型训练与调优）异曲同工。但同时，我们也必须警惕笛卡尔所担心的另一种危险：过度依赖工具而导致自身能力的萎缩。如果我们满足于让AI替我们思考、替我们决策，满足于那些“知其然不知其所以然”的黑箱答案，那么人类的批判性思维、深度理解和自主创造力，反而可能在这场智能盛宴中悄然退化。这恰恰违背了笛卡尔倡导运用自身“自然光明”（理性）的初衷。

因此，面向未来的“实践哲学”，其内涵需要扩展。它不仅要研究如何利用AI更好地认识和改造外部世界，更要研究如何智慧地设计和管理人与AI的关系本身。我们需要思考：

如何构建一个既能发挥AI潜能，又能保障人类主体性和尊严的智能共生社会？
如何进行教育改革，培养能够在AI时代保持批判性思维和终身学习能力的新一代？
如何建立全球性的治理框架，应对AI可能带来的伦理风险、社会冲击和地缘政治挑战？
这要求我们不仅要有技术上的突破，更要有哲学上的远见、伦理上的担当和制度上的创新。笛卡尔的宏愿依然指引着方向，但抵达那个人类福祉的彼岸，需要我们在智能时代绘制一幅更复杂、更审慎、也更具协作精神的新航海图。

并没有结论的结语
回望勒内·笛卡尔在《谈谈方法》中开启的那场理性探险，再审视我们当下正被大型语言模型深刻重塑的世界，我们仿佛听到了跨越时空的回响。笛卡尔对知识确定性的渴望、对思维方法的锤炼、对心灵本质的追问、对实践福祉的关切，这些古老的哲学议题，在AI的光芒（或阴影）下，不仅没有褪色，反而被赋予了全新的、甚至更加迫切的意义。

诚然，大模型以其“数据驱动、概率生成、行为智能”的特性，猛烈地冲击了笛卡尔哲学的许多具体论断：理性不再是知识的唯一源泉，心物二元的界限变得模糊，上帝的担保也让位于算法伦理的艰难构建。然而，笛卡尔哲学的“灵魂”——那种不畏艰难、敢于彻底怀疑的批判精神，那种一丝不苟、追求清晰可靠的严谨方法，那种以人为本、关注知识终极价值的人文关怀——恰恰是我们 navigating 这个日益复杂的智能时代所急需的“思想装备”。

面对AI生成信息的洪流，笛卡尔的怀疑论教我们保持警醒，成为负责任的信息消费者和知识建构者。
面对人机协同的新范式，笛卡尔对方法论的强调，激励我们去探索、去创造与AI高效、安全、富有成效地“共舞”的新策略。
面对AI“黑箱”带来的困惑，笛卡尔对“清晰分明”的执着，指引着可解释性、可靠性和一致性成为我们评价和信任AI的关键标尺。
面对“机器是否会思考”的世纪之问，笛卡尔对心物关系的深刻辨析，促使我们更审慎地思考智能、意识与存在的本质。
面对AI潜在的风险与伦理困境，笛卡尔体系中对终极保障的寻求（尽管他诉诸上帝），转化并凸显了我们今天构建AI伦理规范、实现价值“对齐”的历史性责任。
面对AI带来的巨大变革潜力，笛卡尔对“实践哲学”的憧憬，召唤我们将技术的力量导向增进人类福祉、促进社会进步的正途。
从笛卡尔“我思”那一点内在的确定性之光，到如今“硅基之思”所掀起的滔天巨浪，人类的认识图景和探索世界的方法正在经历一场前所未有的革命。我们或许无法再找到一个绝对稳固的哲学基石，但我们可以在与AI的互动、博弈与共生中，动态地寻求知识的可靠性、行动的有效性和价值的合宜性。这要求我们不仅要发展更聪明的机器，更要成为更智慧的人类。

笛卡尔曾梦想通过个体理性的力量重建知识体系，但也预见到伟大的事业需要众人的协作。今天，面对AI这一集人类智慧之大成、又可能反作用于人类未来的力量，我们比任何时候都更需要全球性的对话、跨学科的协作和深思熟虑的行动。或许，传承笛卡尔的精神，并非是要固守他的每一个结论，而是要继承他那点亮理性、勇于探索、直面根本问题的勇气。手持这盏跨越世纪的哲学之灯，我们或许能更有信心地穿越眼前这座由算法和数据构建的、既充满奇迹又遍布迷雾的“智能迷宫”，走向一个值得期待的人机共生未来。

唐家山 · 发表于 2025-4-1 10:59:08

最近一直在想类似的问题，但没有时间深入思考。谢兄这篇大作醍醐灌顶。

xiejin77 · 发表于 2025-4-1 12:57:28

唐家山发表于 2025-4-1 10:59
! F# R# n; G. T9 o1 ?: Q# m) }. s最近一直在想类似的问题，但没有时间深入思考。谢兄这篇大作醍醐灌顶。

唐老师客气了，其实我也是正好重读笛卡尔的《谈谈方法》才有了比较完整的思路。似乎近代哲学上的一些范式已经可以借鉴来用于大模型的未来演化了。

唐家山 · 发表于 2025-4-2 08:13:16

本帖最后由唐家山于 2025-4-2 08:53 编辑

xiejin77 发表于 2025-4-1 12:57
$ s2 Z( y) c; t2 v/ x( K1 D4 U唐老师客气了，其实我也是正好重读笛卡尔的《谈谈方法》才有了比较完整的思路。似乎近代哲学上的一些范式 ...

是的，我现在也感觉有必要从哲学角度来思考人工智能相关的问题。以前觉得，人类的发展前景主要看两件事。一件事是人类如何掌控比化学能更高一级的能源。另一件事是人类如何破解人体自身的奥秘。现在看来有第三件事了，就是人类如何跟硅基生命共生和演化。

孟词宗 · 发表于 2025-4-4 09:37:14

AI 当然会“思考”。思考并非等于“正确思考”。你问一个五岁小孩“怎样才能登上月球”？他可能会告诉你可以种一根能爬到天上去的豆子藤。这个答案正确吗？小孩会思考吗？

俺以前发过一个帖子，证明了 AI 是有推理能力的。也就是说 AI 是有一定的思考能力的。

AI 现在面临的问题是其“AI 幻觉”太多，又信誓旦旦弄得自己的答案非常正确。而人类则要辨识某些答案的成本太高或者根本无法辨识。

所以不需要纠缠于 AI 会不会推理或思考。需要解决的问题是如何使用AI，如何让AI进步，如何防止AI滥用的危险。

顺便问一句，你最近这些文章都用 DS 润色过吗？

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[科研心得] AI会“思考”吗？重读笛卡尔《谈谈方法》，解锁智能与意...

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