【摘要】在人工智能技術(shù)越來(lái)越發(fā)達(dá)的當(dāng)今社會(huì)，人工智能技術(shù)已被廣泛運(yùn)用到社會(huì)的信息傳播和處理環(huán)節(jié)之中。無(wú)論是信息的接受者或是傳播者，都在各個(gè)傳播場(chǎng)域中逐漸熟悉，熟知并習(xí)慣了人工智能技術(shù)的擴(kuò)張和發(fā)展。從技術(shù)哲學(xué)的角度觀照，人工智能在某種意義上標(biāo)志了當(dāng)代科學(xué)技術(shù)的一個(gè)頂峰，即科學(xué)技術(shù)的擴(kuò)張業(yè)已觸及哲學(xué)意義上的心靈，意識(shí)等關(guān)于人的本質(zhì)的問(wèn)題。本文試用信息論的框架來(lái)對(duì)人工智能在智能構(gòu)建的影響方向進(jìn)行分析和定義，并來(lái)論證這樣一個(gè)觀點(diǎn)，即由于人工智能的“意向性”的缺失和脆弱，其無(wú)法完全擺脫自身的工具屬性，在這樣的前提下，僅僅作為工具的高算力，高算量技術(shù)不僅無(wú)法完全“桎梏”人類(lèi)，反而給予了傳播個(gè)體重塑信息傳播和接收的權(quán)力。

【關(guān)鍵詞】人工智能;算法;信息熵;技術(shù)主義;人文主義

1. 人工智能定義的確定和理清

人工智能簡(jiǎn)稱(chēng)AI，是近些年來(lái)熱度很高的一個(gè)詞匯。通常意義上在大眾傳播場(chǎng)域中，人工智能的含義受科幻文學(xué)藝術(shù)作品和影視藝術(shù)作品的影響，加之大眾信息流通中附加了一種“娛樂(lè)性”的意味，其被大眾狹義為一種“具有與人腦相同的智能水平的機(jī)器形式”，這種機(jī)器形式往往被普通大眾具象為“智能機(jī)器人”，“自主意識(shí)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)”或“賽博”等等表征符號(hào)。然而事實(shí)上，人工智能作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，涵蓋了許多大的學(xué)科，也是一個(gè)非常廣泛的研究領(lǐng)域，學(xué)界一般將其歸納為六個(gè)：計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言理解與交流、認(rèn)知與推理、機(jī)器人學(xué)、博弈與倫理、機(jī)器學(xué)習(xí)。另一種較為簡(jiǎn)單直觀的分類(lèi)方式則將更傾向于這樣的分類(lèi)方法，即：“強(qiáng)人工智能”和“弱人工智能”。具體而言，強(qiáng)人工智能是指一種能夠自主地學(xué)習(xí)，行動(dòng)，設(shè)定目標(biāo)和解決問(wèn)題的智能，也可以說(shuō)是一種能夠從事人類(lèi)任何智力工作的機(jī)器智能;弱人工智能即為非自主的智能，可以視作人類(lèi)智能的替力或助手?！霸谝话愕睦斫庵校荒軋?zhí)行人類(lèi)設(shè)定的目的并聽(tīng)命于人類(lèi)的行動(dòng)。它能夠代替人類(lèi)處理許多難以完成的計(jì)算，學(xué)習(xí)，搜索，感知和管理等方面的任務(wù)”。最為重要的是，其可以隨時(shí)根據(jù)人的意志而終止。

事實(shí)上，現(xiàn)今世界還未有真正意義上的“強(qiáng)人工智能”出現(xiàn)，但是“弱人工智能”已經(jīng)充斥在我們的日常生活之中。在新聞場(chǎng)域中，AI新聞，AI播報(bào)員等新技術(shù)業(yè)已出現(xiàn)，在新聞生產(chǎn)端，人工智能已被運(yùn)用到這種非傳統(tǒng)自然科學(xué)的領(lǐng)域之中去進(jìn)行實(shí)踐，當(dāng)然作為弱人工智能的AI新聞和AI播音員等技術(shù)產(chǎn)品僅僅是生產(chǎn)的一種革新，其本質(zhì)可以被理解為一種工業(yè)式自動(dòng)化迭代的一種延伸，與未來(lái)可能出現(xiàn)的“強(qiáng)人工智能”式機(jī)器還具有巨大的鴻溝。

所以，我們所賦予人工智能這個(gè)詞匯符號(hào)的實(shí)際含義更多的意指事實(shí)上并非這種對(duì)工業(yè)自動(dòng)化的描述，也就是說(shuō)，強(qiáng)人工智能更符合我們所理解的，所意會(huì)的人工智能所代表的真正含義。

雖然用這種二元分類(lèi)的方法似乎可以從我們所理解和意指的人工智能概念中，剝離掉弱人工智能這種“偽人工智能”，但是首先，簡(jiǎn)單的二元分類(lèi)首先并不能真正理清人工智能的構(gòu)成，因?yàn)榛蛟S在一個(gè)真正符合我們所理解的具備自主的意向性的強(qiáng)人工智能式機(jī)器中，我們所認(rèn)為的“弱人工智能”或?qū)?huì)成為其重要的組成結(jié)構(gòu)部分，那么從整體的觀念上講，強(qiáng)人工智能和弱人工智能的分類(lèi)本就不具有除了符號(hào)系統(tǒng)標(biāo)識(shí)之外的真正的分野能力;其次，這種分類(lèi)雖然可以使我們用“程度”這一標(biāo)尺來(lái)較為便捷的區(qū)分不同的人工智能，但實(shí)際上，當(dāng)弱人工智能與人類(lèi)社會(huì)高度交織之時(shí)，人的性質(zhì)一樣會(huì)面對(duì)重要的挑戰(zhàn)。因此雖然可以借助強(qiáng)弱人工智能的概念來(lái)對(duì)人工智能有一個(gè)比較直觀的了解，可是真正創(chuàng)造出一個(gè)最擬合的關(guān)于人工智能的定義依舊是十分困難的。

根據(jù)本文所選取的信息論的研究路徑，人工智能的概念可被這樣理解：人工智能是一種通過(guò)針對(duì)思維，感知和行動(dòng)的模型表示所呈現(xiàn)出的約束條件并得以實(shí)現(xiàn)的算法，這種算法的實(shí)現(xiàn)也同時(shí)使其具有了哲學(xué)意義上的意向性，繼而具備了作為獨(dú)立智慧的主體性，從而打破了人與機(jī)器最本質(zhì)的界限。

2. 信息論框架下的人工智能意向性可能

圖靈測(cè)試是艾倫.圖靈于1950年發(fā)表的一個(gè)經(jīng)典的測(cè)試，簡(jiǎn)而言之是一個(gè)機(jī)器是否具有智能的測(cè)試方法。圖靈認(rèn)為只要一個(gè)機(jī)器具有“欺騙”測(cè)試者，并使測(cè)試者認(rèn)為其為人的能力，那么就可以定義該機(jī)器具有智能。而在1980年，哲學(xué)家約翰.賽爾則通過(guò)“中文屋”這一實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)圖靈測(cè)試進(jìn)行了批判。

“中文屋”實(shí)驗(yàn)是指，如果一個(gè)完全不懂中文的人在一間裝滿(mǎn)中文字條和英文對(duì)照表的房間內(nèi)，與房間外的中國(guó)人進(jìn)行通過(guò)傳遞中文紙條進(jìn)行順暢無(wú)阻溝通，那么理論上房間外的中國(guó)人便會(huì)自然的認(rèn)為房間內(nèi)的人必定懂得中文，然而這卻恰恰與事實(shí)并不相符。

“中文屋”實(shí)驗(yàn)其實(shí)隱喻了這樣的事實(shí)，即便某一個(gè)機(jī)器通過(guò)了圖靈測(cè)試也不能就認(rèn)為該機(jī)器具有智能，實(shí)際上，機(jī)器即便通過(guò)圖靈測(cè)試也只是通過(guò)編碼和編程的路徑給予了測(cè)試者錯(cuò)誤的認(rèn)識(shí)，因?yàn)闄C(jī)器與測(cè)試者的一切溝通和交流事實(shí)上僅僅是一種在已編碼的數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找對(duì)應(yīng)的答案，所以，即便機(jī)器看似給出了足以欺騙測(cè)試者的回應(yīng)，也無(wú)法因此而斷定機(jī)器的智能與否，畢竟“欺騙”這一行為也可以按照預(yù)先設(shè)定而執(zhí)行，并沒(méi)有脫離自身編程結(jié)構(gòu)的范疇。

計(jì)算機(jī)的編程是個(gè)很復(fù)雜的過(guò)程，但是其核心結(jié)構(gòu)卻并非難以理解。實(shí)際上，計(jì)算機(jī)所普遍應(yīng)用的一種主要的信息檢索模式便是向量空間模型（VSM）。該模型把對(duì)文本內(nèi)容的處理簡(jiǎn)化為向量空間中的向量運(yùn)算，并且其以空間上的相似度表達(dá)語(yǔ)義上的相似度，使其更為直觀易懂。簡(jiǎn)而言之，它是“計(jì)算向量間的相似性來(lái)度量文本間的相似性進(jìn)而實(shí)現(xiàn)文本聚類(lèi)”這種構(gòu)建邏輯事實(shí)上便是對(duì)“中文屋”實(shí)驗(yàn)中所隱喻的計(jì)算機(jī)計(jì)算過(guò)程的準(zhǔn)確描述。當(dāng)我們將人工智能定義為一種通過(guò)針對(duì)思維，感知和行動(dòng)的模型表示所呈現(xiàn)出的約束條件而得以實(shí)現(xiàn)的算法時(shí)，向量空間模型則使我們對(duì)于這種算法的結(jié)構(gòu)，及其運(yùn)行的路徑有了更清楚的認(rèn)識(shí)。那么，通過(guò)計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算能力我們能否能夠真正的實(shí)現(xiàn)符合思維，感知和行動(dòng)這些約束條件下得以運(yùn)行的算法程序呢？無(wú)論是在哲學(xué)領(lǐng)域還是認(rèn)知科學(xué)的領(lǐng)域事實(shí)上都存在這樣一個(gè)難以突破的難點(diǎn)，簡(jiǎn)略的說(shuō)，這個(gè)難點(diǎn)便是“句法”同“語(yǔ)義”之間的溝壑?，F(xiàn)有的人工智能涉及到語(yǔ)義分析和檢索層面仍然存在一些基本的欠缺?！捌渲饕憩F(xiàn)是：作為它的理論基礎(chǔ)的關(guān)于語(yǔ)義的研究，從根本上說(shuō)仍停留在形式主義的層面，如仍只關(guān)心如何用形式方法來(lái)表示語(yǔ)義，如何用一些映射算法將話(huà)段轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的意義表示形式。質(zhì)言之，主要停留在意義的形式表示與轉(zhuǎn)換上。由此決定，所研制出來(lái)的自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)也就只能作為意義之形式表示和轉(zhuǎn)換的工具而被動(dòng)地發(fā)揮作用，卻不能主動(dòng)地、直接地接觸、關(guān)注、理解、把握、處理意義。既然如此，對(duì)意義的涉及仍只是設(shè)計(jì)、操作人員的事情?！睆慕Y(jié)構(gòu)主義來(lái)理解句法和語(yǔ)義的概念更為直觀，其可以被視為能指和所指這樣的在傳播學(xué)中更為熟知的概念。能指即為句法，所指即為語(yǔ)義。理論上，只要有足夠大的容量和計(jì)算能力，機(jī)器可以被構(gòu)建一個(gè)包含地球上所有能指的數(shù)據(jù)庫(kù)，在這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，通過(guò)向量空間模型的文本聚類(lèi)便可以使其獲得“能指層面”的全知，正類(lèi)似人們經(jīng)常使用的搜索引擎一般。但是所指，甚至第二層所指所指涉的語(yǔ)義卻無(wú)論通過(guò)向量空間模型或是通過(guò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型都無(wú)法得到準(zhǔn)確，高效的答案。

前文已經(jīng)論述，意向性既是人類(lèi)所為人類(lèi)的重要條件，也是機(jī)器具備智能的一個(gè)核心判定指標(biāo)。除去對(duì)計(jì)算機(jī)算法本身的邏輯考察外，通過(guò)香農(nóng)的信息論框架分析機(jī)器是否可能擁有“意向性”，也可以得到更為清晰和直觀的認(rèn)識(shí)。香農(nóng)的信息論是二十世紀(jì)重要的學(xué)術(shù)成果之一，也往往被看做是當(dāng)代信息 革命的基石。在傳播學(xué)中，香農(nóng)-韋弗的信息傳播模型便是除過(guò)拉斯韋爾5W模型外，另一個(gè)重要的傳播模型。在這個(gè)模型之中，除了基本的傳受雙方，信道等五個(gè)重要環(huán)節(jié)之外，香農(nóng)還加入了噪音的概念，這一模型是基于其信息論所提出的，噪音便指代了信息論中一個(gè)重要的結(jié)構(gòu)，即冗余，冗余的出現(xiàn)用常規(guī)的傳播學(xué)研究視角是很好理解的，無(wú)論是我們使用結(jié)構(gòu)主義的思維，理解為意指過(guò)程中的真實(shí)含義偏差。還是用與其對(duì)立的聯(lián)結(jié)主義思維，將其視為對(duì)某個(gè)事物整體的象征性的理解差異都可以很好的尋找這種“冗余”所指代的噪音的意義。然而信息論則將這種冗余從另一個(gè)方向進(jìn)行了解讀和推演，其確立了信息的單位，比特（bit）。比特的含義不僅僅是測(cè)量一個(gè)信息的量，更是一個(gè)物理量，因?yàn)楸忍貙?shí)際上就是用于衡量不確定性。香農(nóng)的信息論除了對(duì)信息的定義之外，信息熵的提出也對(duì)我們了解和預(yù)測(cè)人工智能的未來(lái)有很重要的啟示作用。信息熵相對(duì)于信息來(lái)講具有這樣的關(guān)系。當(dāng)觀察者對(duì)某事件一無(wú)所知時(shí)，信息熵和信息，數(shù)量相等，意義相反。這種情況下，消除信息熵便等于獲取信息。且信息熵是可以與熱力學(xué)熵相互之間進(jìn)行轉(zhuǎn)化的（即1bit=kln2J/K），這樣一來(lái)，信息和信息熵概念的出現(xiàn)就打破了物理學(xué)注明的難題“麥克斯韋妖”，因?yàn)椤胞溈怂鬼f妖”其實(shí)是利用信息來(lái)降低信息熵從而降低熱力學(xué)熵，然而信息的獲取依舊需要能量，1bit的信息便需要消耗kTln2焦耳的能量，因此“麥克斯韋妖”實(shí)際上是這樣一個(gè)閉環(huán)模型：能量差需要低熵，低熵需要信息，而信息又需要能量差。根據(jù)熱力學(xué)第二定律可知，孤立系統(tǒng)中的熵不會(huì)減少，永遠(yuǎn)處于熵增的狀態(tài)。熵增定律也被描述為事物總是由有序向無(wú)序狀態(tài)發(fā)展，這種發(fā)展的趨勢(shì)并非由外力所引起，單純是因?yàn)椴煌瑪?shù)量的微觀態(tài)共同定義的宏觀態(tài)們之間的概率不同，任何事物，包括生命結(jié)構(gòu)的宏觀態(tài)的概率總是少于其他類(lèi)型的宏觀態(tài)的。結(jié)合這個(gè)角度來(lái)觀照，“麥克斯韋妖”所設(shè)想的能量永動(dòng)模式實(shí)際上違背了熵增定律中關(guān)于“孤立系統(tǒng)”的限定條件，因?yàn)檫@個(gè)限定條件沒(méi)有考慮到信息以及信息熵的意義，香農(nóng)的信息論則破解了這個(gè)難題。同樣的，當(dāng)我們用這個(gè)視角這個(gè)角度來(lái)度量人類(lèi)，便可以得出這樣的結(jié)論，人類(lèi)實(shí)際上便是一個(gè)可以通過(guò)自身減熵而維持自身穩(wěn)定的生命模型。這也正是普利戈金于1969年所提出的“非平衡態(tài)的開(kāi)放系統(tǒng)，通過(guò)自我組織和協(xié)調(diào)的方式使得開(kāi)放性系統(tǒng)達(dá)到一種動(dòng)態(tài)平衡”的耗散結(jié)構(gòu)。如果說(shuō)人的結(jié)構(gòu)本質(zhì)便是一種耗散結(jié)構(gòu)，那么便可以將其關(guān)于熵變的公式ds=des+dis代入人類(lèi)來(lái)進(jìn)行思考。在這個(gè)公式中ds=熵變，des=熵流，dis=熵源。從這個(gè)公式中可以推導(dǎo)出，當(dāng)des<0，且des的絕對(duì)值小于dis的絕對(duì)值時(shí)，ds<0，這種情況下負(fù)熵流>熵源，總熵變就小于0。通過(guò)耗散結(jié)構(gòu)的模型，我們可以這樣觀照，在個(gè)體的生命周期之內(nèi)，通過(guò)信息的減熵人類(lèi)個(gè)體可以維持熵變，從而延續(xù)生命結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定，質(zhì)言之，在開(kāi)放系統(tǒng)的情景之中，外界環(huán)境的負(fù)熵輸入使得該系統(tǒng)避免熵增，系統(tǒng)則因此維持一種動(dòng)態(tài)的有序性。這正如著名的物理學(xué)家薛定諤的經(jīng)典論述：“生命以負(fù)熵為食”所言。

在此基礎(chǔ)上結(jié)合生物學(xué)的意義上來(lái)考量生命的演化過(guò)程，單細(xì)胞生物依靠演化來(lái)學(xué)習(xí)應(yīng)激模型，但又并非完美的復(fù)刻自身，而是由自然選擇篩除掉不能躲避危險(xiǎn)的模型，又在篩選后的模型上不斷重復(fù)這個(gè)過(guò)程，因此，只要種群基因庫(kù)的更新速度快過(guò)環(huán)境的變化速度，整個(gè)種群就能夠相對(duì)穩(wěn)定的形成可躲避危險(xiǎn)的模型。因此，突變和繁衍便是構(gòu)建模型的過(guò)程。當(dāng)然，如同人類(lèi)這樣的多細(xì)胞生物不可能隨時(shí)發(fā)生變異，因?yàn)槿绻屑?xì)胞都可隨時(shí)發(fā)生變異便無(wú)法構(gòu)成一個(gè)穩(wěn)定的宏觀態(tài)，但過(guò)于保持穩(wěn)定性又會(huì)使得演化所需要的差異性有所欠缺，有性生殖便成為了一條相對(duì)穩(wěn)妥的路徑?？墒菃?wèn)題同樣隨之而來(lái)，生物的移動(dòng)是有性生殖的必要條件，可移動(dòng)帶來(lái)的環(huán)境變化同時(shí)又會(huì)無(wú)法保證如單細(xì)胞生物生存的必要條件——基因庫(kù)的更新速度快過(guò)環(huán)境變化的速度。因此如人一般的多細(xì)胞生物的演化就不得不讓個(gè)體在生命周期內(nèi)擁有學(xué)習(xí)的能力，人類(lèi)所擁有的學(xué)習(xí)能力稱(chēng)之為泛化能力，這使得人類(lèi)的學(xué)習(xí)模型可識(shí)別從未見(jiàn)過(guò)的情況，正如考試不會(huì)考察學(xué)生已經(jīng)練習(xí)過(guò)的原題。人工智能雖然并非人類(lèi)這樣的碳基多細(xì)胞生物，但若要擁有具有能動(dòng)性質(zhì)特征的主體意向性，泛化能力同樣是關(guān)鍵的一環(huán)。人類(lèi)生命周期內(nèi)的個(gè)體記憶能力正是為了讓人類(lèi)從歷史經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，不同于記住所有發(fā)生過(guò)的事情并在這樣一個(gè)記憶庫(kù)中面對(duì)未知尋找應(yīng)對(duì)策略這樣的過(guò)擬合，人類(lèi)所采用的是一種網(wǎng)絡(luò)記憶模型，這種記憶模型是構(gòu)建一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)輸入直接計(jì)算出對(duì)應(yīng)的輸出。這種網(wǎng)絡(luò)模型中輸入可以看做是二維向量，輸出為一維向量，而控制著取多少狀態(tài)的連接則表示權(quán)重。網(wǎng)絡(luò)的記憶并不是將某個(gè)選擇決策先驗(yàn)的存儲(chǔ)于某個(gè)特定位置，而是由所有權(quán)重共同存儲(chǔ)，無(wú)法直接調(diào)取，只能根據(jù)輸入計(jì)算輸出，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)記憶模型中，記憶可被視作過(guò)擬合的學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)又可被視為泛化的記憶。那么機(jī)器的學(xué)習(xí)能力又如何實(shí)現(xiàn)呢？傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)所使用的邏輯便是查找記憶，也正是這種直接在龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找并調(diào)取記憶的模式，在這種情境之下，首先會(huì)面臨到的問(wèn)題便是前文所提到的“能指的全知”是否可能？即便我們使用文本輸入的方式窮盡所有的信息，也無(wú)法達(dá)成人工智能作為主體的意向性。語(yǔ)義的難以捕捉和確認(rèn)原則的不同一性很難使其形成真正的語(yǔ)義空間向量模型。即便不斷的改進(jìn)文本向量空間模型，甚至將文本向量空間模型通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的方法和路徑將其迭代為語(yǔ)義向量空間模型，無(wú)法面對(duì)未知，更無(wú)法在面對(duì)未知時(shí)做出自由意志選擇的本質(zhì)問(wèn)題依舊難以避免。因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的算法更迭是靜態(tài)的，而人類(lèi)社會(huì)語(yǔ)義的更替則是動(dòng)態(tài)的。若想依靠信息來(lái)減熵就必須依賴(lài)人類(lèi)對(duì)信息庫(kù)的不斷更迭，這種更迭近乎無(wú)止境，也是永遠(yuǎn)具有滯后性的，在這一基礎(chǔ)上也更無(wú)法實(shí)現(xiàn)機(jī)器的主體意向性。正如信息論所揭示的，通過(guò)針對(duì)思維，感知和行動(dòng)的模型表示所呈現(xiàn)出的約束條件而得以實(shí)現(xiàn)的算法本質(zhì)上無(wú)法真正實(shí)現(xiàn)，機(jī)器無(wú)法打破孤立系統(tǒng)的限定進(jìn)行減熵，以耗散結(jié)構(gòu)來(lái)維持自身永續(xù)的路徑又需要人類(lèi)的信息補(bǔ)充來(lái)保證其動(dòng)態(tài)的有序性。現(xiàn)如今很多研究者使用類(lèi)似于人類(lèi)的記憶和學(xué)習(xí)方式的BP算法（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法）運(yùn)用于人工智能的研發(fā)中，即通過(guò)正向和反向傳播的雙反饋過(guò)程來(lái)作為修正各單元權(quán)值的依據(jù)，在不斷的調(diào)整各層神經(jīng)元的權(quán)值和閾值后，將誤差信號(hào)減少到最低。但這種算法依舊沒(méi)有合理的規(guī)避掉統(tǒng)計(jì)學(xué)的制約，語(yǔ)言中的使用規(guī)則既是無(wú)法量化的，也難以計(jì)算其統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的頻度，歸根結(jié)底，語(yǔ)義的邊界并沒(méi)有被高度擬人化結(jié)構(gòu)的算法所突破。而當(dāng)一個(gè)“智能體”所有行為的方法論僅能依賴(lài)于另一個(gè)智能體的輸入而存在時(shí)，前者的主體意向性自然存在根本性的欠缺。

3. 邊界的意義與權(quán)力的重塑

通過(guò)信息論的框架，對(duì)人工智能的分析后，可以得出這樣一個(gè)簡(jiǎn)單的結(jié)論：人工智能算法的上限是對(duì)其質(zhì)變的否定。也就是說(shuō)，算法，算力和數(shù)據(jù)的升級(jí)僅僅是量變層面的更迭和升級(jí)。有了這樣一個(gè)前提，再以回溯性的視角來(lái)觀照技術(shù)主義的發(fā)展歷程，人文主義所包含的理性?xún)?nèi)在和工具精神，驅(qū)動(dòng)并鋪墊了技術(shù)主義的源起和基建，可是卻在技術(shù)化的時(shí)間進(jìn)程中出現(xiàn)了割裂和分野。人文精神和工具精神發(fā)展出各自的形態(tài)，并最終導(dǎo)致了傳統(tǒng)人文主義的出現(xiàn)，即強(qiáng)調(diào)人類(lèi)的內(nèi)在性，并明確內(nèi)在性和外在性的區(qū)別?！半S著技術(shù)、社會(huì)發(fā)展所表現(xiàn)出來(lái)的無(wú)可抗拒的強(qiáng)制力和誘惑力，他們面對(duì)內(nèi)在性萎縮和外在性極度發(fā)展帶來(lái)的張力顯得困惑，并且在捍衛(wèi)家園方面表現(xiàn)出類(lèi)似于唐吉柯德式的盲目?！边@種分野來(lái)源于技術(shù)本身的不可逆性和指數(shù)性發(fā)展。胡塞爾為了擺脫自己所陷入的自我論的困局而提出的主體間性，使得技術(shù)得以在哲學(xué)層面作為既成事實(shí)的邏輯自洽，技術(shù)沒(méi)有創(chuàng)造主體間性，但技術(shù)所擴(kuò)張和充盈的領(lǐng)域的確切概括正是主體間共在的向度。

這樣的認(rèn)識(shí)論指導(dǎo)下，人們對(duì)技術(shù)主義由最初的存在的主體論思考到技術(shù)犬儒主義所代表的對(duì)于技術(shù)的妥協(xié)和讓渡，最終轉(zhuǎn)向?yàn)榭萍及l(fā)展和社會(huì)實(shí)踐之間呈現(xiàn)一個(gè)互相塑造的過(guò)程的描述。當(dāng)然上述的路徑并非代際性的而是平行的呈弱時(shí)間線(xiàn)的關(guān)系。具體表現(xiàn)在傳播領(lǐng)域，“傳播學(xué)者不再將新媒體看作是革命性的，而是從一種演化的角度來(lái)討論新媒體，從關(guān)注新媒體的創(chuàng)造性、新奇性和挑戰(zhàn)性，轉(zhuǎn)向從多元路徑和健康的懷疑主義出發(fā)反思新媒體可能帶來(lái)的負(fù)面后果?！边@種學(xué)界研究去革命性的轉(zhuǎn)型，本身就是對(duì)技術(shù)主義由神話(huà)到平庸的祛魅。也在某種程度上代表著技術(shù)觀念隨著時(shí)間延宕的滲透和社會(huì)意識(shí)確認(rèn)。

人工智能技術(shù)在某種程度上表征了人類(lèi)所有技術(shù)結(jié)構(gòu)的巔峰，因?yàn)檫@一技術(shù)的未來(lái)可能直接影響了人類(lèi)自身本體論意義上的自洽。如果說(shuō)人們對(duì)于技術(shù)的發(fā)展一直囿于讓渡和妥協(xié)的應(yīng)對(duì)策略，那么人工智能或有的實(shí)現(xiàn)在很大程度上將徹底的消除絕對(duì)性，從而使人類(lèi)自身陷入近乎永恒的相對(duì)主義困境之中，絕大部分的科學(xué)范式或許也將改寫(xiě)。也是從這個(gè)意義上講，技術(shù)主義和人文主義存在著一種本體論向度的二元對(duì)立，這種二元對(duì)立雙方在不斷膨脹的張力中，如果存在邊界，那么技術(shù)與人類(lèi)社會(huì)的關(guān)系就會(huì)出現(xiàn)一種維特根斯坦早期哲學(xué)式的“語(yǔ)言與現(xiàn)實(shí)”之性質(zhì)的界限。又由于二元對(duì)立自身所帶有的絕對(duì)性，邊界的出現(xiàn)并非使二者呈現(xiàn)一種動(dòng)態(tài)平衡，而將是以一種此消彼長(zhǎng)的形式體現(xiàn)。經(jīng)過(guò)前文信息論框架的分析，至少在現(xiàn)有的科學(xué)基礎(chǔ)之上，語(yǔ)義邊界的存在使人工智能發(fā)展的上限被擱置，如此，作為信息傳受者的個(gè)體在面對(duì)無(wú)法脫離工具屬性的人工智能技術(shù)時(shí)，其信息收受的權(quán)力會(huì)被更多的放大，乃至于重塑。

Web2.0的到來(lái)使人們進(jìn)入了一個(gè)社會(huì)化媒體的時(shí)代，去中心化的傳播場(chǎng)域和大量UCG信息的產(chǎn)生就是這種信息傳播權(quán)力重塑的重要象征。事實(shí)上，技術(shù)的升級(jí)和人工智能帶來(lái)的算法，算力，算量的提升雖然帶來(lái)了信息繭房，但也為個(gè)體獲取信息，傳播信息的能力得到了極大的提高。當(dāng)剝離掉文本向量空間模型中的語(yǔ)義邊界的哲學(xué)象征意義后，這種語(yǔ)義邊界實(shí)踐層面的影響實(shí)際上為作為傳受雙方的個(gè)體保持了自由選擇的空間。在高度信息化的社會(huì)中，擬態(tài)環(huán)境或許難以避免，但也正是因?yàn)樽鳛楠?dú)立的具有自主意向性的人與機(jī)器不同，僅僅通過(guò)信息向個(gè)體方向的向量堆積也無(wú)法完全封閉個(gè)體的信息獲取能力。相反，因?yàn)榧夹g(shù)的發(fā)展，個(gè)體的信息傳受能力會(huì)被重塑，這種重塑或許并非體現(xiàn)于具體的傳播技術(shù)或傳播能力之中。而是從哲學(xué)的角度來(lái)看，技術(shù)主義雖并非與人文主義極端對(duì)立，但技術(shù)主義的邊界一旦被限定，那么人文主義的回流所帶給個(gè)體在傳播場(chǎng)域之中的張力將會(huì)成為傳播場(chǎng)域中最重要的勢(shì)能，作為工具屬性的人工智能算法將很大程度上成為使用者的有效替力，屆時(shí)出于傳播和交往的目的性，和這種目的性周延的如差序格局一般的信息傳播流的涌動(dòng)則將與算法本身無(wú)關(guān)。

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作者簡(jiǎn)介：施又予（1992.8-），男，漢，陜西省西安市人，碩士研究生，助教，研究方向：技術(shù)哲學(xué)。