当前，生成式人工智能技术的迅猛发展正在深刻重塑人类知识生产的逻辑与范式，在哲学、伦理学、认知科学等领域引发了关于“知识本质”“主体性重构”与“认知范式转型”的深层讨论。日前，由复旦大学哲学学院主办的“大模型与知识生产范式转型”研讨会上，与会学者围绕“知识生产转型的理论反思”“大模型如何赋能学术研究”等相关议题展开研讨。
推动学术研究从“手工作坊”迈向“人机共创”
人工智能技术的迭代正推动知识生产从“人类独白”转向“人机对话”。复旦大学哲学学院教授王金林提出，大模型让我们的知识生产进入了一个范式转型的新时代。一方面，按照康德的说法，知识是知性范畴加诸感性杂多，而大模型缺乏直观形式，无法获取感性杂多，这似乎意味着大模型不可能生产知识。但是，另一方面，人类语言中包含着大量的感性经验，大模型能够通过人类的语言间接拥有感性杂多，因此大模型完全可以生成类人的知识。当前的学术研究正在从手工作坊式研究向人机共创的平面发展，“学术乃天下之公器”的观点也将得到生动体现，作者身份将发生变化：不仅用户，而且数据提供者、计算机工程师乃至整个算法系统都可能与研究者一起成为共同的作者。
同济大学人文学院副教授余明锋认为，人工智能从符号主义发展到联结主义，是一个会改变我们看待世界的先验目光的“哲学事件”。联结主义指的是机器自己通过统计从大量数据中发现规则。联结主义的技术形态是机器学习，机器学习正在开拓一种全新的知识生产形态。人工智能虽然不能像人那样认识世界，但它能够通过处理海量的元数据，绕过语言和事情本身生产知识。人工智能已然成为不同于人类智能的另一种智能类型，未来文明将是人工智能和人类智能紧密交互的文明形态。
从“阿尔法折叠2”（AlphaFold2）被《科学》杂志评为2020年十大科学突破之一，到2024年诺贝尔三大科学奖项中两大奖项与人工智能研究相关……如何看待AI技术驱动的科学研究（AI for Science）引发的科研范式变革？
在上海社会科学院哲学研究所副研究员阮凯看来，科学知识社会学的工作已凸显科学知识鲜明的社会和集体属性，AI for science是一种对人机协作有更高要求的新型科学知识生产模式。但是，AI驱动科学的知识生产仍存在局限性，如AI善于生产高准确性的预测性知识和分类性知识，不善于生产因果性知识、规范性等类型的知识。在AI4S已成为重要科研形态的今天，我们更需要重视培养具有AI专长的优秀科学家，更需要重视人机如何具体协作等问题。
大模型如何赋能人文研究同样引发学者们关注。复旦大学哲学学院教授孙向晨以哲学家AI agent为例，指出AI已能基于大量文献对哲学家的思想给出有层次的概括，并参与多主体辩论。他对未来的哲学家AI agent提出建议：第一，提高输出的思想观点的立体化程度；第二，增强输出论述中的论证，加强回答的逻辑性；第三，提高哲学想象力，破除传统的思维界限。
同济大学人文学院哲学系助理教授刘昊认为，教育领域可以通过自建大模型知识库、巧用大模型的规划技能、模仿文本分析等方式，保证准确性专业性和实用性，将AI转化为深度学术训练工具。
复旦大学马克思主义研究院助理研究员张润坤指出，人类知识生产中，要实现监督AI劳动，必须具有基本的学术知识、学术检索和品鉴的能力，这属于劳动者在AI时代的再技能化。
重建跟AI技术文明对应的新人文主义
在人类文明的爆发历史中，每一项颠覆性技术问世都会引起文明发展轨迹的变迁。复旦大学哲学学院教授汪行福指出，通用人工智能（AGI）可能引起新一轮的文明转型，催生出以硅基为基础的新型的文明形态。具身性AGI可能在以下方面对人类文明产生冲击：第一，具身性的AGI代替人进行交往和生产；第二，自主进化的AGI抗拒人类命令，人类可能丧失“叫停”AGI的权力；第三，人类可能成为被AGI观察和观赏的对象。因此，我们需要思考，用什么样的理论框架来讨论文明转型问题，以及如何来重建跟AI技术文明对应的新人文主义。
人机共生时代，如何重建新型伦理关系？华东师范大学哲学系教授付长珍指出，建构AI美德伦理系统的关键在于深刻理解人与AI双向赋智、协同进化的共生关系，重新定位新型伦理关系的结构性变迁。重塑面向人机共生的伦理知识范式，需要突破学科形态的伦理学知识，走向更加贴近人类生存经验的实践智慧。重振理智德性与情感智慧潜能，使人更好地成为人，构建人机和谐的智能文明社会。
技术狂奔的时代，人类需清醒认知AI的“能”与“不能”，在拥抱潜力的同时，守护人类特质的不可替代性。上海社会科学院中国马克思主义研究所所长姜佑福认为，智能是对人脑的模拟，既然我们尚未穿透人脑的奥秘，那么，模拟人脑造出的人工智能未必能超越人类智能。人工智能没有人类的情感和意志，如果它是一个自运行的系统，那么，它之于人类的关系就如同山中之花，自开自放。人工智能系统是否能够恰当地进入人类社会的系统必须由人类来判断与决定。
借助技术镜像也能反观人类认知方式的独特所在。复旦大学哲学学院教授杨庆峰指出，AI的知识生产呈现出增强的特征。AI发展中的记忆理解经历从存储到注意到建构的变迁。对人类来说，持久记忆确保了推理的过程，进而导致知识增强，更重要的是，记忆-推理-知识链条是完整的。但是，由于大模型不具有持久记忆，不具有上述的完整链条。
复旦大学哲学学院副教授祁涛在大模型时代重提“书写”问题。他认为，在大语言模型时代，存在一个“无目的写作”的悖论，即在AI时代，越是有目的性的写作越可能被技术替代。因为写作者的参数指标、目的都非常清楚；但是，越是无目的性的写作，即强调私人性、空无的写作以及对于自身的独特内在经验，越难以被大模型替代。
上海大学马克思主义学院哲学系讲师关山彤指出，知识生产从来都不是一个纯粹的脑力劳动，而是始终伴随着身体的参与、感知的投入和情感的起伏。生成式人工智能的出现带来了一个全新的共生状态，人在知识与身体理性与感知等多个层面和智能机器共同编织，这是一种结构性的共生，也是一种感知性的共生。
