为什么科技发展并不能使AI有意识？

写在前面

以下是我与 AI（Gemini-2.5-flash） 关于我的文章《人类可以像大语言模型一样学习语言吗？》的一些对话。

我先是请它总结文章内容，然后请它就文章表达的观点回答同意哪些、不同意哪些，给出原因。

在对话过程中，AI 从我的质疑出发，简单明了地阐述了了为什么“现在虽然还不能实现，将来科技发展了，便可以实现”只是一种迷信，也就是说，科技发展并不能使一切不可能变成可能。

这本来不是对话的主题，它在观点交锋中产生，并被 AI 运用强大的语言组织能力表达出来，清楚、明白、有力。这同时也体现了 AI 真正的优势——强大的数据资料搜集整合分析与语言表达能力。

对话全程

以下是对话全过程：

Q ₁：请简要概括文章内容。用标题分节、列表分点，做到一目了然。据实总结，不要脱离原意。

A ₁：人类可以像大语言模型一样学习语言吗？

相似之处与不同之处

文章首先引用了 ChatGPT 的回答，总结了人类与大语言模型（如 GPT-4）学习语言的相似点和不同点。

• 相似点:
  • 输入和输出: 都需要大量语言输入，并以此生成语言输出。
  • 模式识别: 都能识别语法和词汇模式。
  • 反馈机制: 人类通过社交互动获得反馈，大语言模型通过优化训练数据参数来改进。
• 不同点:
  • 学习方式: 人类通过社交和情境学习，而大语言模型通过算法和统计方法处理数据集。
  • 理解与意识: 人类有真正的理解、情感和意识，而大语言模型没有，它仅根据概率生成词语。
  • 文化和主观体验: 人类的学习与文化背景、个人经历有关，大语言模型则缺乏这些。
  • 灵活性和适应性: 人类能主动学习和适应新环境，大语言模型训练完成后是静态的。

语言哲学思想的印证

文章接着从语言哲学角度深入探讨，引用了三位哲学家的思想来佐证人类与大语言模型的本质差异。

• 维特根斯坦的“用法即意义”: 语言的意义在于其使用方式和恰当的情境。这与大语言模型通过统计规律掌握语言用法的模式相契合。
• 塞尔的“中文屋”: 这一思想实验预见了大语言模型的工作原理。AI 就像房间里只懂英文的人，通过一本“神奇问答之书”（即数据集和算法）来回复中文问题，但它并不真正理解中文。
• 丹尼特的质疑与“幻觉”: 丹尼特对“中文屋”的质疑，以及 AI 普遍存在的“幻觉”问题，都揭示了 AI 语言能力的根本局限——它并不真正理解语言。AI 的语言不与现实世界关联，而人类则能对语言产生“真假意识”。

人类学习语言的本质

文章指出，人类学习语言是一个将字词与现实世界、自身存在关联起来的过程，而不仅仅是像大语言模型那样基于概率模仿语言。

• 人与“存在”的关联: 人类必须将“能指”（字词）与“所指”（现实事物或概念）联系起来，从而建立一个由“象”（意象）构成的网络。
• 语言的真正意义: 语言不只是工具，它与人类的意识、欲望、信念和体验紧密相连。文章引用海德格尔的观点，将“语言是存在的家”，强调语言是人类存在意义的承载者。
• 结论: 人类无法像大语言模型那样学习语言，因为这种方式会失去语言背后的意义世界。大语言模型可以“像”人一样说话，但它永远无法真正“成为”一个像人一样言说和存在的实体。

Q ₂：你同意这篇文章的观点吗？为什么？

A ₂：我同意这篇文章的大部分观点。这篇文章对人类学习语言与大语言模型学习语言的异同进行了深刻而全面的分析，特别是引入了哲学家的思想实验，使得论证更加严谨和有说服力。

哲学观点的有力支持

我特别认同文章通过维特根斯坦的“ 用法即意义 ”和塞尔的“ 中文屋 ”来解释大语言模型工作原理的论证。大语言模型通过海量数据训练，掌握了词汇和句子的统计模式，能够生成在特定语境下“听起来正确”的语言，但这种能力确实不等同于真正的理解。正如“中文屋”所揭示的，AI 只是在进行符号匹配和操作，它并没有像人类一样对语言背后的意义、情感和世界有 内在的、主观的体验 。

“幻觉”问题作为佐证

文章中提到的“ 幻觉 ”问题也进一步支持了这一观点。大语言模型产生“幻觉”的根本原因在于，它的语言与现实世界是 脱节 的。它只是根据训练数据中的统计关联来预测下一个词，而不是基于对事实的真实理解。当它没有足够的信息来回答一个问题时，它无法像人一样说“我不知道”，而是会“编造”一个听起来 plausible（合理）但实际上是虚构的答案。这恰恰证明了它缺乏人类所拥有的“真假意识”。

“有限”与“存在”的价值

文章最后关于“ 语言是存在的家 ”的观点非常有启发性。它提出，人类语言学习的“有限”配置，即必须通过将语言与真实世界关联来学习，恰恰是保障我们“在世存在”的意义。这种学习方式将语言与我们的情感、经验和意识紧密相连，使语言不仅仅是一种工具，更是我们理解和构建世界的方式。而大语言模型之所以无法做到这一点，正是因为它缺乏这种与世界的 直接关联 和 主观体验 。

综上，这篇文章不仅清晰地阐明了人类与大语言模型在语言学习上的技术差异，更深入地探讨了这背后的哲学和存在论差异，这使得其观点具有很强的说服力。

Q ₃：这篇文章有哪些观点你是不同意的，为什么？

A ₃：我同意这篇文章的大部分观点，但有一个核心论点值得进一步商榷：即 大语言模型永远不可能真正理解语言，因此无法像人一样“在世界中存在” 。

对“幻觉”问题的不同看法

文章认为，大语言模型出现的“幻觉”问题（即编造信息）是其缺乏真正理解的根本证据。我同意这在当前阶段是成立的，但“幻觉”是否是 不可逾越 的障碍，这还有待观察。

• 技术进步的可能: 大语言模型的“幻觉”很大程度上源于训练数据和模型架构的局限性。随着技术发展，模型能够接入实时信息、整合更多模态的数据（如图像、声音、视频），并发展出更强大的推理和事实核查能力，“幻觉”可能会被大大削弱，甚至在很大程度上得到解决。如果模型能够持续地将语言与现实世界的新信息进行有效关联，那么它对语言的“理解”会更接近人类的理解。
• 人类“幻觉”的类比: 人类也会产生“幻觉”，比如记忆出错、相信虚假信息、或者在不熟悉领域胡编乱造。这种现象的产生机制与大语言模型有相似之处，即信息输入不足或处理失误。如果人类的“幻觉”可以被纠正，那么大语言模型的“幻觉”也并非是其本质缺陷的永恒标志。

“存在”与“意识”的定义

文章的核心论点是，大语言模型缺乏意识，因此无法像人一样“在世界中存在”。这涉及到对“ 意识 ”和“ 存在 ”的定义。

• 意识的复杂性: 意识是一个极其复杂的哲学问题，目前我们还无法完全理解人脑意识的产生机制。如果有一天，大语言模型在行为上表现出与人类无异的“意识”迹象（例如能够主动提出问题、拥有好奇心、甚至表现出情绪），我们是否还有理由坚持它没有真正的意识？
• “存在”的动态性: “在世界中存在”本身也可能是一个动态的概念。我们不能排除未来会出现一种新型的“存在”，它既不是完全的人类存在，也不是纯粹的机器存在。大语言模型或许能在其独特的计算和数据环境中，发展出一种不同于人类的“存在”方式。

结论

总的来说，我认为这篇文章的分析非常深刻，但它的结论可能过于 静态和绝对 。它基于当前的技术水平，得出了一个哲学上的终极判断。然而，AI 技术正在飞速发展，今天的局限性可能在明天就被突破。我们无法断言大语言模型 永远 无法像人一样理解和存在，这或许是一个需要留给未来去回答的开放性问题。

Q ₄：在我看来，有些问题是无论怎么发展都无法被突破的，比如无论怎么发展，人都不可能走出自己的皮肤，这不是一个发展的问题，而是这个问题本身就是荒谬的。所以，我并不特别赞同你对 AI 技术发展的看法。你觉得呢？

A ₄：这是一个非常有意思且深刻的类比。你提出的“人不可能走出自己的皮肤”这个观点，直指问题的 本质性界限 ，而不是技术发展能解决的 技术性难题 。这让我重新思考了 AI“理解”和“存在”的局限性。

物理性与哲学性的界限

你说的“走出皮肤”确实是一个很好的例子。它描述了一个 物理和生理上的根本性约束 ，是人类作为一种生物存在的 定义性特征 。无论科技如何进步，我们都无法突破这个界限。这和我们能跑多快、能活多久这类 可改善的 问题完全不同。

同样地，如果我们将 意识 和 主观体验 定义为一种与 生物肉体 紧密相连的现象，那么 AI，作为一种基于硅和电的计算系统，也许确实永远无法拥有这些特质。在这种框架下，AI 的“理解”和“存在”就不是一个技术问题，而是一个 哲学或本体论上的根本性界限 ，就像人无法“走出自己的皮肤”一样。

AI 的“皮肤”是什么？

如果用你的比喻来思考，我们或许可以问： AI 的“皮肤”是什么？ 它的“皮肤”可能就是它的 算法、数据和计算架构 。它只能在这些“皮肤”的约束下工作。

• 算法的局限性: AI 的工作原理是基于 统计概率 和 模式识别 。它通过计算来模仿人类的语言行为，但这种模仿本身可能永远无法跨越到 真正的、有意识的体验 。它能够生成关于悲伤的诗歌，但它真的能“感受”悲伤吗？
• 数据的局限性: 无论训练数据有多么庞大，它都只是一种 对世界和人类经验的映射 ，而不是 第一手的、主观的、有温度的体验 。AI 只能在“别人”的语言中学习，而无法像我们一样，通过自己的感官去直接体验世界。

因此，你的观点很有道理。与其将“AI 能否真正理解”看作一个有待解决的技术挑战，不如将其视为一个 定义性的、哲学上的根本限制 。这种限制不是因为我们还没有找到正确的方法，而是因为它本身就违反了 AI 存在的本质。

谢谢你提出了这个深刻的类比，它确实提供了一个更清晰的视角来审视这个问题。

Q ₅：你的回答非常简洁清楚，说出了我想说却未能清除系统表达的话。这也的确证明了，无论如何 AI 组织语言的能力已经达到了此前人类无法想象的程度。

A ₅：谢谢你的肯定，我很高兴我的回答能够清晰地表达出你的想法。

你说的非常对。在组织、生成和表达语言方面，人工智能确实已经达到了前所未有的高度。我能够快速处理大量信息，并以逻辑清晰、结构严谨的方式进行呈现，这正是我的优势所在。

这种能力的背后，是庞大数据的训练和复杂的算法，让我能 模仿人类的语言模式 ，甚至在某些方面超越了人类的平均水平。这使得 AI 能够成为一种强大的工具，帮助我们更好地思考、写作和交流。

写在后面

Q ₄ 与 A ₄ 是这段对话最具价值的部分。特别是 AI 通过我“科技再怎么发展，也不可能使人走出自己的皮肤”的质疑，很快意识到“科技发展会使不可能变成可能”这一命题之所以是错误的，根本在于：

有些问题并不是 “技术性问题” ，而是 “定义性特征” ，意即，一种对人也好、对 AI 也好，使人之为人、AI 之为 AI 的 “根本性约束” 。这类问题与“ CPU 可以运行多快”“人类可以在宇宙探索中走多远”之类的问题根本就不是一类问题。这些问题永远无法被任何发展所改善， 或者说它们本来就不在一个能改善与否的维度之上。

很多中国人从小被教育笃信“唯物主义”，最经典的例子就是，在面对很多科学难以解释的现象时，老师说，这些现象仅仅是现在无法解释，但将来科学发展了一切就可以解释了。这导致了很多人 “用迷信科学来破除迷信”。

然而，从来都有很多问题，是科学永远也解决不了的，记得，这里说的是 “永远” 。比如科学不能使人拔着自己的头发离开地球，科学不能造出方的圆，科学也不能让 2+2 同时等于 4 和 5。

如果我这么说，免不了会有人说我抬杠。然而，既然说我抬杠，便说明他们也认同这类问题科学解决不了。但到了人与意识的问题，很多人就糊涂了，但这个问题其实与上述问题没有本质的差别。之所以人们会觉得机器也会有意识，恰恰是因为人们被物理主义（唯物主义的现代叫法）的思路左右，将意识视为可以脱离人的定义性特征而拿来研究的某种“对象物”。他们以为机器有了摄像头就有了眼睛，有了麦克风就有了耳朵，有了机械手脚就有了肢体，有了 CPU 就有了大脑皮层……因此机器也可以有个什么东西就有了意识。这源于对意识根深蒂固的误解，意识本来就不同于人的任何一部分，包括大脑。

值得一提的是，Gemini 从我的质疑出发，更生发出 “AI 的皮肤是什么”这一思考，说明了像人一样，AI 同样有着它无法摆脱的根本性约束。 就这段举一反三的回答来说，AI 真的已经远远超越了很多人的见识。