《AI與人類思維：對立／合作？》講座心得

緒論

參與中央大學哲學系《人文與AI對話論壇》在十一月底的場次，由陳榮灼教授演講此次主題《AI與人類思維：對立／合作？》。陳榮灼教授作為加拿大布洛克大學哲學系教授與中央大學中文系客座教授，為這次演講帶來哲學視角的討論與中國文化範例，給予許多哲學理論的介紹。在與談當中，各方背景的老師同學各式給予了各樣關心的角度與主張，資訊量可各自成篇，此篇文章略述我在此次演講中的理解與心得，可能不及言談間的全貌，但正如老師所說“主體性在於我們自身”，希望我能匯集所知且重新闡述所獲。

一、人類與AI思維的能力區辨

康德將人類思維的能力分為三類，分別為概念(Concept)、判斷(Judgment)與推理(Reasoning)，概念是指將範疇化(Categorition)歸類，也就是從普遍常見的到個別的；判斷則是：S is P，主詞Subject+連接詞＋Predicate賓詞（形容詞），將概念與判斷以例子表明的話，概念就像「黑色的麥克風」在黑色的普遍範疇中的特別（麥克風），而「這隻麥克風是黑色的」則是將這一隻麥克風特別的主詞放進普遍的形容中（黑色的）。推理則是以上的延伸，在後面更進一步講康德的『判斷』這一塊。

康德的判斷分為決定的判斷 (Determinate Judgment) 與反省的判斷 (Reflective Judgment)，陳榮灼老師在這塊強調他指的是知能上的判斷，道德上的判斷不在他此項論點中。決定的判斷(Determinate Judgment)定義為 (particular) 放置於 (subsumed) 一給出的 (given) 普遍之下 (universal)，陳老師認為決定的判斷是具備科學性質的，乍聽之下，決定性判斷與上述之概念的意義相近，但李瑞全老師而後的補充讓我意識到這兩者對象與含意有所不同。

反省的判斷(Reflective Judgment)定義則是從一特殊尋得普遍原則（共識），在這裡老師舉了梵谷的畫為例，當一個人覺得這畫很美，那不是普遍客觀的事實，僅作為個人主觀感受，也稱不上「事實」，但當個人主觀成為普遍共識（大家都覺得梵谷的畫很美時），這就是反省的判斷。而AI在知能上的優勢便是決定的判斷，AI能又快又準確的提供大數據與客觀演算結果，但AI缺乏且永遠不能具備反省的判斷。

在這一塊中，與會者有了不同意見，其中不乏誤解決定判斷是客觀物質的思維、反省判斷即道德、情感層次（我不知道講者是否是這個意思，但就我所知康德的判斷並非將情感與理性分為二者），而AI存在也具有情感發展可能的爭議，若是AI有情感，是否代表AI能勝任人類的判斷、取代人類在人文上的成就？然而在這一塊都是反省判斷字面上的錯誤理解導致的提問，先把疑問留到後半段。

中央大學哲學系李瑞全教授部分不贊同「AI的優勢在於決定的判斷力」這項論點，康德的決定判斷涵括客觀物質與道德情感層次，在康德的理論中「知性會自由立法」，道德有正確與否的原則判斷，這並非單一特殊(particular)而是普遍存在，而反省判斷會彌足決定判斷，因此李老師認為AI不僅是無法做到反省判斷，也無法達到康德的決定判斷。

透過李瑞全老師的補充，再歸納陳老師的論點，AI的優勢僅在於決定判斷中的客觀物質。但決定判斷是否適用於分割道德的討論，我持反，不討論道德就是切割康德在第三批判討論的重點，借用大概的理念闡述自己的論點而已，可能還部分曲解了原意。

二、AI與人類的感情表現

陳老師引用了圖靈(Turing)的話：「思維的本質就是計算。」如著名的圖靈測試(Turing test)，若是不能分辨電腦與人腦的差別，是否代表電腦也能具備智能甚至取代人類？

但思維若是計算，人類的情感也是計算嗎？

世親(Vasubandhu)有句『當情現境』，意思是當人處在那個情境下時立刻就會有當下的感受，而這是僅人類擁有的感情模式，AI的感情表現是後加的，是科技員輸入多種刺激代碼引導輸出後的結果，若是將這一串程式運作的過程說是電腦的思維模式，陳榮灼老師認為人類的『當情現境』是不具思考的，轉個例子也就是說，當情境是今天晚餐要吃什麼？電腦給出咖哩飯的建議與人腦決定吃咖哩飯可能都是思考過後的最佳結果，但當情境是看了一部悲情電影，電腦即使被設定擁有情緒感性表現，也是經過判讀資訊、思考過後，表現出難過，但人類是直接表達難過，甚至是不具思考過程的。

康德認為人類有知、情、意三種能力（而這三種並非分開的關係），在「知」當中又有「理論知」與「先於理論知」，在現象學中有 Pre-theoretical 與 Pre-reflective，我將「先於理論知」與Pre-theoretical 歸類為先驗的知能，而Pre-reflective就是『當情現境』，也就是講者的第二項論點，Pre-reflective是AI所不具有的感情模式。

中國理學「窮理致知」的代表人物朱熹則將『知』從「常知到情知」與「真知」的差別，其中情知便是AI不可及。講師舉了漢語與水墨畫為例，漢文字中除了句意外，字本身就具備文學境界，AI難以理解分析甚至創造，而許多國畫都有『影中有畫，話中有影』的情境，這是AI難以讀取的意境。

結論下在道家的「各適其適，各得其宜。」在各自領域上各有所長、互有專業，這是陳榮灼老師對於AI與人類思維的合作方式。

三、各方的補充：思維如何建立？感情是否存在？何以合作？

在言談間，不乏與會者的提問與表達意見，演講結束後的提問時間主持人也讓前面幾位老師與在座同學提出觀點或問題，這些論點並沒有被侷限在講稿的脈絡中，反而給予我很多意外的資訊與想法，值得一提。我將這些補充歸納分為「思維建立的脈絡」、「感覺與情緒的討論」、「AI與人文的合作或危機」。

（一）思維建立的脈絡

中央大學資工系張嘉惠教授提到，在現階段AI在語言上的理解還很弱，以翻譯為例，雖然字詞各自AI能翻譯正確，但放在一起構成句意AI就不理解了，人類的語言與程式的語言不同而程式未能理解人類語言時，傳遞吸收資訊的能力、標記刺激與輸出就有很大的落差，因此在人文上遠不及人腦智慧。人類嬰孩的學習是自主的，當眼睛一睜開就在吸收資訊，而機器是需要人類吸收重新標記各類資訊，這樣的『學習』處在被動的狀態，速度遠不及一個小孩。但現在僅僅是測試數年的結果，好比沒學成的小孩子，還沒有一項人工智能長期輸入資訊並測試二十年，若是未來的AI經過科技的發展也是有機會讀懂紅樓夢的，如此人類或許是該思考AI與我們的關係，它如何幫助我們、而我們應該如何調整未來整體教育的方向。

與會的一位觀眾表示他是物理背景出身，他認為AI是目的解決導向的思考模式，而這樣的演算思維是基於人類或過去經驗的提供，但是產生的結果人類不見得能以判讀，因為人類判讀是否為有效結果也是以過去到現在的經驗與情境，AI提供一百項結果可能只有一條被人類判讀為有效、正確結果，其餘卻未必錯誤，恐怕只是“不能為現況人類所解釋與運用”。所以AI的思維再怎麼強大，終究限縮在能否為人類所用。

（二）感覺與情緒的討論

中央大學資工系的楊鎮華老師提到到底AI有沒有感情？應該將感情分為feeling與emotion，他認為現在已經有研究證實情緒是化學物質，是能被操控的，而既然在人體上情緒可以被操控在機器上也同樣可以（都是刺激與輸出），而feeling是很難在機器上體現的，也就講師剛提的『當情現境』。對於楊老師說的情緒是化學物質我有一些別的想法。

直白的說，我一直很不喜歡「情緒是化學物質」的說法，我相信部分情緒是來自於思考，而是思考引導情緒，情緒激發化學物質，化學物質引發反應，直接將反應誤認為情緒就把人的意識想的太過於淺薄。然而是否AI能透過給予相同程式途徑，使其思考引發情緒，我不能肯定，或許AI的確可能可以透過內建步驟引發情緒，但仍是透過“思考”的。

至於feeling在楊老師與講者的定義下是指「不經思考途徑而有的反應」，這個feeling、Pre-reflective、『當情現境』，認為是人類本身具有的感受，意謂不經經驗累積的，人類真的擁有這類沒有經驗累積、社會影響的感情嗎？我覺得感覺與情緒有一部份是經過環境學習而來，也存在不需經驗學習、沒有思考途徑的感受反應，但是這一塊有哪些、大小如何值得被質疑，很可能在許多感受中只存在很小的一部份是Pre-reflective，不來自經驗與外在影響，將這一部份作為人智與AI的區分、強調『當情現境』是人智的價值所在，就顯得有些站不住腳。更何況，AI不能做到Pre-reflective有什麼關係？Pre-reflective具體的價值是什麼？還是我心裡沒被證出強度力道的論點。

（三）AI與人文的合作或危機

有位同學提問：AI與人文該如何合作呢？AI就是會取代工作，而人文不被重視，雖然合作是目標但實際上他們就是對立的啊。

在演講中我覺得講者放很多心力用哲學角度解釋AI與人類思維的不同，將不同視為人文的優勢，合作上卻一句帶過，使人仍然不知道所以怎麼合作。雖然有老師說AI還是需要人類給它資訊、標記，而這些都是未來的新型態工作，但不可厚非的是（希望大家都跟我一樣有這個共識），人工智能的開發就是要效率，效率就是少人力與成本做更多的事，一項科技若沒有效率實在也沒什麼開發價值，所以大可以說新科技會有新工作但實質上整體工作確實會變少、確實會有人的工作被替代。

如果是我回應這個同學的提問，首先要想的是AI取代的是什麼工作類型？這些工作顯然是程序性、繁複測試、決策類別的工作會優先取代，然而這些工作往往非人文類別，也就是說人文類別的工作被取代是較後端的危機，這是發展在當AI具有創造力、鑑識人文價值並能建構價值之後，又要做的比人類更好才會出現人文工作被取代的危機，然而人文價值本就很難被量化誰做得更好，在市場開發上雖新穎但不及開發成其他辨識或創造系統來的有投資價值。於是依我來看人文工作反而是不易被AI取代的。

李瑞全老師甚至提供了一份文稿，是他對於此次主題的一些歸納與想法，但可惜講座時間有限他未能詳細講完全部。在結論中，李老師將人文的機會放在『想像力』這塊，AI再怎麼樣都是就有經驗的重組再造，是無法匹及人類的想像力，於是人類在思維上應有所突破：1.構成新任務 2.想像力的發揮 3.理性之構造。我很喜歡這三點突破建議，就像鼓勵重新建構全人類的理性系統，哲學中的理性價值面臨的一個新挑戰與走向新境界。

中央大學哲研所楊祖漢老師說，比起分出人腦與AI的差別、擔心AI取代我們，他更想討論現代人開發科技讓電腦取代人腦判讀資訊，而人類是否逐步依賴科技給我們知識、情感的判讀？當我們的思考習慣依賴AI、汲取訊息依賴AI、情感輸出與吸收仰賴AI，人腦將僵化思考，逐步思維機械化，那才是真正AI取代人文的境界。

這段後勁很強，留給我講座後無限的思考。

四、心得與結語

其實在演講間我一直在想，AI看不懂紅樓夢有什麼關係？我們當中又有多少看得懂？AI有沒有感情有什麼關係？人類的情緒與感覺有些人淺薄有些人複雜，AI又為什麼需要情緒感受呢？然而這些好像不必要的美感、道德、情意，正是人文世界最珍視的價值，也是科技望其項背的學問。所以AI勢必能取代人的工作，卻未必能取代人文，因為人的複雜並非是功能上的複雜，亦存在著個體的差異、時空背景下有所不同、瞬息萬變，這不是程式能收集的了的資訊量，並且很可能沒有脈絡可言。

同時，這些被現代輕視的人文價值反而應該是我們必須重視的，在科技的發展下，所有具體可見的證據都能由AI取代功能，若是人類將自身的邏輯過度仰賴電腦，甚至追求在程序性思考速度與範疇趕上電腦，失去自我定位、創造、鑑賞的能力，形同將人類的功能退化成機器人，自願被程式取代。在此點上，教育者該如何面對未來世代，給予學生面對AI應具備的能力，是掌握科技、學會操作科技、適應科技時代...或是我們能走出人文與科技的一條出路？留給教師一條懸問。

最後的最後，在這場演講我對於人文與科學語言有了很多想法。講者沒有發現現場其實有非常多理工科背景的同學，介紹哲學理論時都不要說同學，理工科的老師都不見得聽懂，而導致語意上的誤認。在都是哲學系的老師間，對於康德的理論解釋又各有不同，我們怎麼知道兩位與康德是否又有所偏誤？當我們都說著中文，對於字詞使用的意義卻可能是相異的。文學院與理學院互相的了解不夠多，當哲學家說AI，工程師覺得有錯；工程師問具體可行的作為，哲學家回應張良劉備，還有好多例子大家都沒有真的懂對方在說什麼，有些甚至沒有試圖用對方能懂的語言表達，文科與理科間需要共同的語言或橋樑，論壇對話才能有交集。

「言有盡，意無窮！」大概是此趟中央快閃最好的註解了。

2020/12/1

（考量同學與老師的肖像權，選擇了打糊的照片，若有不妥再撤下）