社计文库 | 社会学怎样切入人工智能领域？

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1950 年，计算领域的先锋图灵（Alan Turing）构想出一套判定机器是否具备“智能”的方案，这便是赫赫有名的“图灵测试”。在该测试设定里，一台机器与一名人类分别身处两个隔绝的房间，而第三位人类询问者则位于另一个独立空间，对前两间房内的情况一无所知。借助传真设备，询问者能与另外两间房进行沟通。倘若询问者无法分辨出两个房间中哪一个是人、哪一个是机器，那么参与测试的机器便被认定拥有“智能”。

不少学者指出，图灵测试不足以断定机器是否具备真实的“智能”。通过测试的机器仅仅是在表象上显得有“智能”，实质上并未真正理解问题，缺乏“智能”的内核。

然而我们仍忍不住遐想，假如机器真的具备了理解力，当强人工智能时代降临，人类该如何认知自身与机器？以“人”为核心关注点的社会科学又该何去何从？当下的社会学研究者，又该如何厘清人工智能与社会学的关联？是将社会学嵌入人工智能的发展进程，还是把人工智能当作量化研究的工具，亦或是站在更宏观的视角重新审视智能、人工智能以及社会？

本文旨在探讨人工智能在社会科学研究中面临的挑战及其突破路径。

人工智能研究的两组悖论

人工智能学界存在的两组对立概念，深刻影响了社会学介入该领域的方式与深度。

第一组是“科学”与“社会”的二元对立。在前库恩时期，大众普遍认定科学的“技术”维度与“社会”维度是彼此割裂的。并且，科学的“社会”维度被视为依附的、次要的及边缘的，唯有科学的“技术”维度才配称为真正的科学。这种思维模式不仅让人工智能领域的从业者质疑社会学者的能力，也令社会学学者不断陷入自我怀疑与自我限制。许多社会学学者曾探讨社会对人工智能的态度、公众对机器拥有智能这一事件的感知与接纳程度，以及人工智能应用对各类社会制度（尤其是教育）的冲击。总而言之，“科学”与“社会”的对立导致社会学仅专注于研究人工智能的影响，却从未尝试探究人工智能的起源。

第二组是“人”与“人工智能”的对立。具体而言，即“真实智能”与“貌似智能”之间的对峙。以人工智能领域的“专家系统”为例，可直观洞察此种对立思维。“专家系统”指的是一套能处理数据、做出决策并展现出一定智能的程序。尽管“专家系统”能呈现某种智能特征，但人工智能研究者普遍视其为徒有其表，与人类真正拥有的智能相距甚远。不加批判地接纳这组对立将引发诸多负面效应。例如，部分人已利用其政治能力，说服公众相信他们才是真正的专家，而“专家系统”不过是他们的附庸罢了。

那么，社会学究竟该如何介入人工智能研究？核心问题在于我们是否愿意认同上述两组被主流人工智能学者所接纳的对立。这将决定我们对机器与人类行为本质的预设，而这些预设反过来又将重塑社会学与人工智能之间的关系。更为关键的是，我们针对人工智能界这些对立所持的立场，将直接决定我们是将机器视为社会学分析的主体还是客体。

社会学研究人工智能的几条路径与困境

社会学面临两大抉择。首个抉择是将机器视为社会学分析的主体。换言之，让社会学服务于人工智能，成为人工智能这棵大树上的一个分支。例如，社会学关于对话与互动的研究成果，能协助人工智能学者更好地构建识别人类自然语言的系统。然而，这种将机器视作社会学分析主体的做法会遭遇两个困境。其一，社会学将理解、知晓等能力视为社会性产物，而人工智能界则将其归为科学性范畴，两者会产生不可调和的冲突。其二，若社会学的研究成果欲为人工智能所用，则这些成果必须具备可操作化与可代码化的特性。目前能否实现这一点仍存疑问。

第二个抉择是将机器视为社会学分析的客体。也就是说，让人工智能服务于社会学。具体而言包含四种做法。第一，研究人工智能领域的从业人员。但此举依然默认了“科学”与“社会”的对立，致使我们只能获取片面信息。第二，研究人工智能的特征、设计流程与应用过程。然而这种做法将“人”视为构建机器的主体，依旧将“人”与“人工智能”置于对立面。第三，对人工智能实施问卷调查和访谈，直接从人工智能处获取一手反馈与信息。此法在技术层面无障碍，但在观念上仍将“人”与“人工智能”对立。以上三种做法，均未经批判地接受了人工智能界的两组对立，这种做法从一开始便将人工智能置于研究者的对立面。

那么，社会学如何才能超越这两组二元对立？这便是第四种做法：将这些二元对立本身作为讨论对象与研究内容。举例来说，我们需要探究那些所谓代表人工智能的发言人的声明与人工智能研究者实际日常活动之间的关联；研究是哪些环境促成了关于人工智能重要性的公共描述；探讨人工智能的支持者如何回应“人工智能的成就不应被视为‘智能’层面的成就”这类观点。

这种超越二元对立的探讨之所以至关重要，一方面是因为它有助于拓展人与机器关系议题的范畴，例如我们将进一步讨论人与自行车、导弹及食品加工机之间的关系。另一方面，更关键的是它能推动我们深入探讨社会学的公理问题，即人的行为是否具有社会性。倘若事实证实机器的行为与人的行为毫无二致，那么这一公理将遭受严峻挑战。假如结果证实机器的行为与人的行为存在本质差异，那么对这种差异的剖析将深化我们对社会性起源的理解。

作者：

傅凡 中国社会科学院 - 上海市人民政府上海研究院

方琦 中国社会科学院大学政法学院社会学系

参考文献：Woolgar, S. (1985). Why not a sociology of machines? The case of sociology and artificial intelligence.Sociology,19(4), 557-572.

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