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2025-05-29 
大模型推動知識生產范式轉型
當前，生成式人工智能技術的迅猛發展正在深刻重塑人類知識生產的邏輯與范式，在哲學、倫理學、認知科學等領域引發了關于“知識本質”“主體性重構”與“認知范式轉型”的深層討論。日前，由復旦大學哲學學院主辦的“大模型與知識生產范式轉型”研討會上，與會學者圍繞“知識生產轉型的理論反思”“大模型如何賦能學術研究”等相關議題展開研討。
推動學術研究從“手工作坊”邁向“人機共創”
人工智能技術的迭代正推動知識生產從“人類獨白”轉向“人機對話”。復旦大學哲學學院教授王金林提出，大模型讓我們的知識生產進入了一個范式轉型的新時代。一方面，按照康德的說法，知識是知性范疇加諸感性雜多，而大模型缺乏直觀形式，無法獲取感性雜多，這似乎意味著大模型不可能生產知識。但是，另一方面，人類語言中包含著大量的感性經驗，大模型能夠通過人類的語言間接擁有感性雜多，因此大模型完全可以生成類人的知識。當前的學術研究正在從手工作坊式研究向人機共創的平面發展，“學術乃天下之公器”的觀點也將得到生動體現，作者身份將發生變化：不僅用戶，而且數據提供者、計算機工程師乃至整個算法系統都可能與研究者一起成為共同的作者。
同濟大學人文學院副教授余明鋒認為，人工智能從符號主義發展到聯結主義，是一個會改變我們看待世界的先驗目光的“哲學事件”。聯結主義指的是機器自己通過統計從大量數據中發現規則。聯結主義的技術形態是機器學習，機器學習正在開拓一種全新的知識生產形態。人工智能雖然不能像人那樣認識世界，但它能夠通過處理海量的元數據，繞過語言和事情本身生產知識。人工智能已然成為不同于人類智能的另一種智能類型，未來文明將是人工智能和人類智能緊密交互的文明形態。
從“阿爾法折疊2”（AlphaFold2）被《科學》雜志評為2020年十大科學突破之一，到2024年諾貝爾三大科學獎項中兩大獎項與人工智能研究相關……如何看待AI技術驅動的科學研究（AI for Science）引發的科研范式變革？
在上海社會科學院哲學研究所副研究員阮凱看來，科學知識社會學的工作已凸顯科學知識鮮明的社會和集體屬性，AI for science是一種對人機協作有更高要求的新型科學知識生產模式。但是，AI驅動科學的知識生產仍存在局限性，如AI善于生產高準確性的預測性知識和分類性知識，不善于生產因果性知識、規范性等類型的知識。在AI4S已成為重要科研形態的今天，我們更需要重視培養具有AI專長的優秀科學家，更需要重視人機如何具體協作等問題。
大模型如何賦能人文研究同樣引發學者們關注。復旦大學哲學學院教授孫向晨以哲學家AI agent為例，指出AI已能基于大量文獻對哲學家的思想給出有層次的概括，并參與多主體辯論。他對未來的哲學家AI agent提出建議：第一，提高輸出的思想觀點的立體化程度；第二，增強輸出論述中的論證，加強回答的邏輯性；第三，提高哲學想象力，破除傳統的思維界限。
同濟大學人文學院哲學系助理教授劉昊認為，教育領域可以通過自建大模型知識庫、巧用大模型的規劃技能、模仿文本分析等方式，保證準確性專業性和實用性，將AI轉化為深度學術訓練工具。
復旦大學馬克思主義研究院助理研究員張潤坤指出，人類知識生產中，要實現監督AI勞動，必須具有基本的學術知識、學術檢索和品鑒的能力，這屬于勞動者在AI時代的再技能化。
重建跟AI技術文明對應的新人文主義
在人類文明的爆發歷史中，每一項顛覆性技術問世都會引起文明發展軌跡的變遷。復旦大學哲學學院教授汪行福指出，通用人工智能（AGI）可能引起新一輪的文明轉型，催生出以硅基為基礎的新型的文明形態。具身性AGI可能在以下方面對人類文明產生沖擊：第一，具身性的AGI代替人進行交往和生產；第二，自主進化的AGI抗拒人類命令，人類可能喪失“叫停”AGI的權力；第三，人類可能成為被AGI觀察和觀賞的對象。因此，我們需要思考，用什么樣的理論框架來討論文明轉型問題，以及如何來重建跟AI技術文明對應的新人文主義。
人機共生時代，如何重建新型倫理關系？華東師范大學哲學系教授付長珍指出，建構AI美德倫理系統的關鍵在于深刻理解人與AI雙向賦智、協同進化的共生關系，重新定位新型倫理關系的結構性變遷。重塑面向人機共生的倫理知識范式，需要突破學科形態的倫理學知識，走向更加貼近人類生存經驗的實踐智慧。重振理智德性與情感智慧潛能，使人更好地成為人，構建人機和諧的智能文明社會。
技術狂奔的時代，人類需清醒認知AI的“能”與“不能”，在擁抱潛力的同時，守護人類特質的不可替代性。上海社會科學院中國馬克思主義研究所所長姜佑福認為，智能是對人腦的模擬，既然我們尚未穿透人腦的奧秘，那么，模擬人腦造出的人工智能未必能超越人類智能。人工智能沒有人類的情感和意志，如果它是一個自運行的系統，那么，它之于人類的關系就如同山中之花，自開自放。人工智能系統是否能夠恰當地進入人類社會的系統必須由人類來判斷與決定。
借助技術鏡像也能反觀人類認知方式的獨特所在。復旦大學哲學學院教授楊慶峰指出，AI的知識生產呈現出增強的特征。AI發展中的記憶理解經歷從存儲到注意到建構的變遷。對人類來說，持久記憶確保了推理的過程，進而導致知識增強，更重要的是，記憶-推理-知識鏈條是完整的。但是，由于大模型不具有持久記憶，不具有上述的完整鏈條。
復旦大學哲學學院副教授祁濤在大模型時代重提“書寫”問題。他認為，在大語言模型時代，存在一個“無目的寫作”的悖論，即在AI時代，越是有目的性的寫作越可能被技術替代。因為寫作者的參數指標、目的都非常清楚；但是，越是無目的性的寫作，即強調私人性、空無的寫作以及對于自身的獨特內在經驗，越難以被大模型替代。
上海大學馬克思主義學院哲學系講師關山彤指出，知識生產從來都不是一個純粹的腦力勞動，而是始終伴隨著身體的參與、感知的投入和情感的起伏。生成式人工智能的出現帶來了一個全新的共生狀態，人在知識與身體理性與感知等多個層面和智能機器共同編織，這是一種結構性的共生，也是一種感知性的共生。
（文章來源：上觀新聞）
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