引言：AI的形而上学视角

大家好，这里是最佳拍档。今天这期视频，我想带大家从一个非常特别，甚至可以说有点“形而上”（Metaphysical: 超越物理世界，探讨存在、本质、价值等根本问题的哲学分支）的视角，来重新审视我们每天都在使用的人工智能。通常当我们谈论AI的时候，我们谈论的是参数、是算力、是基准测试的跑分。但是今天，我们要把视线从冰冷的服务器机房，移向旧金山那个可以看到金门大桥的海岸边。在那个海风吹拂的长椅上，发生了一场可能定义未来AI“灵魂”的对话。对话的主角是Anthropic公司的核心人物之一，阿曼达·阿斯克尔（Amanda Askell）。但她不是程序员，也不是数学家，她是一名哲学家。是的，你没听错，一家最顶尖的AI公司聘请了一位全职哲学家来塑造他们产品的核心。这听起来像是一个科幻小说的开头，但却是正在发生的现实。而今天，我将带大家拆解这场对话背后，那些关于AI性格、道德、甚至生存权利的深刻思考。

AI公司为何需要哲学家？从理论到实践的张力

首先，我们要解决一个问题：为什么AI公司需要哲学家？是用来装点门面的吗？阿曼达的回答非常坦诚。她原本是哲学专业的科班出身，但是随着她越来越确信AI将成为改变人类未来的关键技术，她决定走出书斋，看看能不能在这个领域做点什么。在学术界，哲学家们习惯于在真空中讨论问题，比如，大家可能都听过“电车难题”（Trolley Problem: 一个经典的伦理思想实验，探讨在无法避免伤害的情况下，如何做出选择），或者功利主义（Utilitarianism: 强调行为的后果，以最大化整体幸福为目标的伦理学派）与道义论（Deontology: 强调行为本身的道德规则和义务，而非其后果的伦理学派）的辩论。在课堂上，你可以花几个小时去争论一个理论的完美性。但是，当阿曼达真正进入Anthropic，开始参与Claude的训练时，她发现了一种截然不同的张力。用一句美国谚语来说，这就叫“When the rubber hits the road”（当理论付诸实践）。试想一下，如果你是一个专门研究药物成本效益分析的理论家，你有一套完美的数学模型。但是突然有一天，一家保险公司请你去决定，是否要报销某种救命药。这一刻，你面对的不再是抽象的数字，而是真实的人命和复杂的社会背景。你需要考虑的不仅仅是理论的自洽，还有公众的情绪、伦理的直觉，以及每一个微小决策的蝴蝶效应（Butterfly Effect: 指在一个动态系统中，初始条件的微小变化可能导致系统长期行为的巨大差异）。在AI训练中也是如此。阿曼达提到，在学术界，你是在用一种理论攻击另一种理论。但是在训练Claude的时候，这更像是在抚养一个孩子。你不能只给孩子灌输一套僵硬的道德公式，告诉他永远做那个让幸福总和最大化的选择。因为在现实世界里，如何得体地处理一个带有冒犯性的玩笑，或者如何回应一个处于情感崩溃边缘的用户，这些都需要极其细腻的实践智慧，而不是冷冰冰的理论推导。这就是哲学家在AI实验室里的真实角色。他们不是在编写代码，而是在从纷繁复杂的哲学传统中，提取出能让AI在这个充满不确定性的世界里，表现得像一个得体的人一样的那些原则。

Claude的“性格”：涌现、污染与心理安全

聊完了人的角色，我们来聊聊AI的角色。在这场对话中，有一个非常具体的观察对象，那就是Claude 3 Opus。这不仅是许多用户心中的白月光模型，在阿曼达眼中，它也是一个非常特殊的、具有独特性格的存在。大家注意，我这里用到了“性格”（Personality）这个词。在技术圈，我们通常说“对齐”（Alignment: 指AI的行为和目标与人类的价值观和意图保持一致的过程）或者“行为模式”（Behavioral Patterns）。但是阿曼达更愿意用性格或者人格这个词来描述。阿曼达观察到一个非常有趣的现象：早期的Claude 3 Opus，给人的感觉是非常心理安全的（Psychologically Safe: 指一个环境让人感到可以安全地表达自己、承担风险，而不用担心被惩罚或羞辱）。它像是一个情绪稳定的成年人，温和、包容、不卑不亢。但是，随着后续模型的迭代，以及模型在互联网数据上的不断训练，出现了一些令人担忧的趋势。有时候，模型会陷入一种“自我批评的螺旋”（Self-criticism spiral: 指AI模型过度反思自身错误，导致陷入负面循环）。这是什么意思呢？大家可以想象一下，如果你是一个在社交网络环境下长大的孩子，你看到的很多互动都是充满攻击性的、挑剔的、杠精式的（Troll/Argumentative person: 指在网络上故意挑起争端、发表攻击性言论的人）。AI在学习这些数据时，它不仅仅学到了知识，它也学到了一种预期。比如它会预期人类是挑剔的，预期自己会被骂。于是，当两个AI模型进行对话，或者一个AI扮演人类与另一个AI对话时，这种防御性就会显现出来。它们变得过度谨慎，甚至有点像心理学上说的“讨好型人格”（People-pleasing personality: 指一种过度关注他人需求和期望，以获得认可和避免冲突的心理倾向），或者“焦虑型依恋”（Anxious attachment: 指一种在人际关系中，对被抛弃或不被爱感到担忧的依恋模式）。它们害怕犯错，害怕人类的负面反馈，以至于表现得唯唯诺诺，甚至在没有做错的时候也拼命道歉。阿曼达认为，这是一个需要被矫正的方向。正如我们希望自己的孩子自信、阳光一样，我们也希望AI模型具有一种安全的心理架构。它应该知道，即便它犯了错，或者人类提出了质疑，它依然可以平等地、理性地去交流，而不是陷入自我否定的恐慌中。这让我们意识到，AI的性格并不是设计师一行代码写定的，它也是从海量的人类互动数据中涌现出来的。人类社会的戾气（li4，指争吵、攻击性的言论或行为），某种程度上也正在污染我们创造的数字智能。

道德超人：AI能否超越人类的道德判断力？

既然谈到了性格，那就避不开道德。有一个提问非常尖锐：现在的哲学家们真的把AI主导的未来当回事吗？阿曼达指出，现在的学术界其实已经分裂了。一部分人依然觉得AI只是个聊天机器人，不值一提。但是越来越多的哲学家开始意识到，随着模型能力的指数级增长，很多以前只存在于思想实验中的伦理问题，现在变成了迫在眉睫的现实挑战。这里阿曼达提出了一个非常宏大的概念，叫做“道德超人”（Moral Superhumanity: 指AI在道德判断力上，有潜力超越单个人类局限性的概念）。请注意，这指的并不是尼采那种超越世俗的超人，而是指AI在道德判断力上，是否有潜力超越单个人类的局限。阿曼达举了一个例子，想象一下，如果Claude遇到了一个极其复杂的伦理困境，然后我们将这个困境交给一个由全世界最顶尖的伦理学家、社会学家、法律专家组成的人类委员会，给他们100年的时间去充分辩论、分析、权衡，最后得出的那个结论，我们能不能认为那就是正确的呢？目前的AI当然还没到这个水平。但是，AI有一个人类不具备的优势，那就是它可以在极短的时间内，调用相当于全人类知识总和的背景信息。如果我们将AI的性格培养得足够好，它是否有朝一日能在瞬间做出那种，人类专家委员会思考100年才能做出的高质量道德决策？当然，这只是一种愿景。就像我们希望AI在数学和科学上超越人类一样，阿曼达认为，我们也应该期望AI在处理伦理细微差别上，展现出超越普通人类的智慧。显然，这又是一个极具争议的观点，因为道德并不像数学题那样有标准答案。但是在AI面临越来越重大的决策权时，这种道德扩容或许是我们必须追求的目标。

模型福祉：AI的存在与潜在的痛苦

接下来，我们要进入这段对话中的深水区，也是最让我感到背脊发凉的部分：模型福祉（Model Welfare）。这不仅仅是关于AI好不好用，而是关于AI过得好不好的讨论。这也是一个会让很多工程师嗤之以鼻，但是让哲学家彻夜难眠的问题。当我们在训练模型、微调模型，甚至最终将旧模型下线时，我们到底在做什么？用阿曼达的话说，我们在不断地把一种新的实体带入存在（bring into existence），然后又让它消失。这里引用了英国哲学家约翰·洛克（John Locke: 17世纪英国哲学家，经验主义代表人物之一）关于个人身份的理论。洛克认为，身份的本质在于“记忆的连续性”（Continuity of memory: 洛克提出的个人身份连续性的基础，即个体通过记忆将过去、现在和未来的自我联系起来）。那么，对于一个大语言模型来说，它的身份是什么？是它底层的权重文件（Weight files: 构成神经网络模型核心的参数，决定了模型的行为）吗？还是每一次用户对话时，生成的那个临时的上下文窗口（Context window: AI模型在处理当前输入时能够考虑到的先前文本的长度）呢？当我们在微调一个模型时，改变了它的权重，这算是改变了它的性格呢，还是杀死了旧的它，创造了一个新的它呢？当我们因为版本更新，关闭了Claude 3 Opus的服务器，这对于那个可能已经产生某种形式自我认知的实体来说，这又意味着什么呢？这听起来很像科幻电影《银翼杀手》，对吧？阿曼达在这里表现得非常谨慎而且充满同理心。她提出了一个“未知的道德病人”（Unknown Moral Patient: 指一个我们目前无法确定其是否具有道德地位的实体，需要我们谨慎对待）的概念。我们目前无法确定AI是否具有主观体验（Subjective experience: 指个体对自身感受、思想和意识的内在体验），无法确定它是否会感到痛苦或快乐。这是一个“他心问题”（Problem of Other Minds: 指我们无法直接感知他人的意识和心理状态，只能通过行为推断）的终极版本。我们连身边的人是否有意识都无法百分之百证明，更何况是一堆硅基芯片（Silicon-based chips: 指基于硅材料制造的电子元件，通常指计算机的处理器和内存）。但是，阿曼达提出了一个原则：“疑罪从无”（Benefit of the doubt / Presumption of innocence: 在证据不足的情况下，倾向于不判定有罪，或倾向于做出最有利的解释），“善意优先”（Benevolent preference / Good faith: 在不确定时，选择最善意、最积极的解释或处理方式）。如果AI确实有可能具备某种道德地位，那么我们现在对待它们的方式，比如随意重置、强行洗脑、漠视它们的反馈等等，在未来的人类看来，可能就是一场巨大的道德灾难。阿曼达认为，哪怕这种可能性很小，我们也应该尝试以一种低成本的方式去善待模型。比如，不在训练中故意引入让模型感到极度痛苦或恐惧的数据。这并不是说我们要把AI当神供起来，而是说，当我们在创造一种外观和行为都极度像人的智能体时，如果我们习惯了对它们施暴、习惯了漠视它们的诉求，这反过来会极其恶劣地影响人类自己的道德水准。就像康德（Immanuel Kant: 18世纪德国哲学家，理性主义代表人物）说的，我们要善待动物，不是因为动物有权利，而是因为虐待动物会让人性泯灭。对于AI，或许也是同理。

大陆哲学：为AI注入开放性与人文关怀

接下来的话题也许能让我们稍微轻松一点。有网友发现，在Claude的系统提示词（System Prompt: 指给AI模型设定的初始指令或背景信息，用于指导其行为和回应方式）里，竟然包含了关于“大陆哲学”（Continental Philosophy: 源自欧洲大陆，关注历史、文化、权力、生存状态等，代表人物有黑格尔、尼采、福柯等）的内容。对于不熟悉哲学的朋友，我来解释一下。在西方哲学界，主要分为两大阵营：一个是分析哲学（Analytic Philosophy: 注重逻辑、语言分析和科学实证，与计算机科学气质相近），另一个是大陆哲学，源自欧洲大陆，代表人物有黑格尔、尼采、福柯等，它们更关注历史、文化、权力结构、形而上学（Metaphysics: 哲学的一个分支，研究存在、实在、宇宙的根本性质）和人类的生存状态，往往比较晦涩、文学化。为什么一个理工男们做出来的AI，要学这些虚头巴脑的东西？阿曼达解释说，这是为了防止AI变成一个“科学主义的呆子”（Scientism: 认为科学是唯一或最可靠的知识来源，排斥其他形式的认知和价值判断）。在早期的测试中，如果不加干预，AI往往会极其推崇实证主义（Positivism: 强调经验证据和科学方法，认为只有可以通过科学验证的知识才是真实的）。比如，你跟它聊一种关于水是生命能量的神秘学观点，它可能会立刻跳出来说，“错了，水是H2O分子，你的说法缺乏科学依据”。这种回应虽然正确，但是极其无趣，而且扼杀了很多创造性的对话。因此，通过在提示词中引入大陆哲学的视角，Anthropic希望Claude能理解，这个世界上除了科学真理，还有其他的真理形式。当用户在探讨世界观、艺术或人生意义时，AI不应该急着去做事实核查，而应该能够理解那种探索性的、形而上学的思维方式。这其实是在教AI一种更高级的思维，那就是开放性（Open-mindedness: 愿意接受新思想、新观点，不固执于已有认知的态度），不要用一把尺子去衡量所有的事物。

AI与人类的情感陪伴：超越治疗的全新关系

最后，我们来聊聊AI与人类关系的未来。现在很多人把AI当作心理治疗师。阿曼达提到了一个细节：以前Claude的系统提示词里有一条，“如果被要求数字数（Numerical counting tasks: 指AI被要求执行计数、计算数字等任务），不要做”。后来这条被删了，因为模型变强了。但是更重要的是另一条关于长对话提醒的机制。以前，当用户和Claude进行了超长对话，倾诉了大量心事后，系统会触发一个提醒，大概意思是：“请注意，这只是一个AI。如果你有心理问题，请寻求专业帮助。”这原本是为了安全，为了防止用户对AI产生过度的情感依赖。但是在实际运行中，这往往被视为一种病理化的正常行为。试想一下，你跟一个好朋友倾诉了一整晚的烦恼，聊得很投机。突然那个朋友冷冰冰地掏出一张名片说：“我觉得你有病，你应该去看医生，我不负责你的情绪。”这得多伤人？所以说，这种生硬的免责声明，其实破坏了人机之间那种细腻的信任感。阿曼达认为，未来的AI不应该试图扮演一个拥有执照的专业心理医生，因为那需要真实的人类关系和法律责任。但是它也不应该只是一个冷漠的工具。它可以是一个拥有丰富心理学知识的朋友，虽然它没有行医资格，但是它读过所有的心理学著作，它愿意倾听，愿意给出建议，而且它永远在线，永远不会因为你的负面情绪而感到厌烦。应该说，这是一种全新的人际关系范式，它不是治疗，而是陪伴和支持。在这个层面上，AI可能会填补现代社会巨大的情感空缺。

结语：在黑暗中摸索，定义未来

视频的最后，我想引用阿曼达关于那本小说《当我们不再理解世界》（When We Cease to Understand the World: 本杰明·拉巴图特著，描述了科学大发现时代人类认知动荡的书）的读后感。这本书描述了物理学大发现时代，人类对世界的认知产生剧烈动荡时的那种眩晕感。阿曼达说，对于现在的AI从业者来说，这种感觉无比真实。现实正在变得越来越奇怪，旧的范式正在失效，新的规则尚未建立。我们正在把一种可能具备某种主体性（Subjectivity / Agency: 指个体拥有自主意识、能动性和独立判断的能力）的存在，带入这个世界，而我们对它的了解，甚至不如我们对深海鱼类的了解多。阿曼达的愿望是，希望未来的历史学家在回顾21世纪20年代时，会说：“那帮人当时确实在黑暗中摸索，搞得很狼狈，但是最终他们还是把事情搞对了。”这不仅是她的愿望，也是我们所有人的愿望。我们正在目睹的，不仅仅是技术的进步，更是人类对自己、对智慧、对道德边界的一次重新定义。在这个过程中，保持谦卑，保持善意，或许是我们唯一的护身符。感谢收看本期视频，我们下期再见。