AI會“思考”嗎？重讀笛卡爾《談談方法》，解鎖智能與意識的百年謎題
想象一下十七世紀的歐洲，那是一個思想迷霧重重的時代。古老的經院哲學大廈搖搖欲墜，知識的海洋里充滿了相互矛盾的學說和難以證實的觀點。就在這時，勒內·笛卡爾，像一位孤獨的燈塔看守人，點亮了近代哲學的“理性之光”。在他的著作《談談方法》中，他進行了一場驚心動魄的思想遠征：懷疑一切，直至找到那個絕對不可動搖的立足點——“我思故我在”（Cogito, ergo sum）。以此為基石，他試圖用嚴謹的方法、清晰的理性，為人類知識繪制一幅全新的、確定無疑的藍圖。
快進到今天，我們發(fā)現自己身處另一片更為洶涌澎湃的“智能之海”中。大型語言模型（LLMs）如同深海中誕生的巨獸，以我們難以想象的速度吞噬、消化著人類積累的數據，并以驚人的創(chuàng)造力生成文本、圖像、代碼，甚至展現出類似“思考”和“推理”的能力。它們像無所不知的“硅基先知”，又像變幻莫測的“數字魔鏡”，既帶來了知識獲取和創(chuàng)造的革命性機遇，也投下了關于真假、智能、甚至存在本身的巨大陰影。
在這個時刻，我重讀笛卡爾，絕非簡單的懷舊或膜拜。而是因為，這位三百多年前的思想先驅，他當年面對知識危機的勇氣、他尋求確定性的執(zhí)著、他錘煉思維方法的嚴謹、他對心靈與物質界限的追問、他對知識致用以改善人類境況的憧憬……這一切，都像穿越時空的探照燈，精準地照射到我們今天面對大模型時的核心困惑與挑戰(zhàn)上。笛卡爾的哲學，特別是《談談方法》中閃耀的思想火花，可以幫助我們撥開AI技術的炫目光環(huán)，更清醒地審視這場變革的本質，并思考我們自身的認識方式和探究方法需要經歷怎樣的深刻進化。讓我們借由笛卡爾這位“理性舵手”的羅盤，嘗試為在智能之海中航行的我們，標定方向。
一、 “我思”的磐石 vs. “模型”的流沙，在不確定性中重拾懷疑的勇氣
笛卡爾的哲學旅程，始于一場波瀾壯闊的“大掃除”。他決心將腦子里所有未經嚴格檢驗的舊觀念、舊知識，像清理閣樓里的雜物一樣，統(tǒng)統(tǒng)扔掉。感官？它們會騙人，遠處的方塔看成圓的，水里的筷子看成彎的。別人的觀點？眾說紛紜，常常自相矛盾。邏輯推理？即便是數學家有時也會出錯。甚至連自己是不是在做夢，都無法百分百確定！他像一個在黑暗中摸索的人，不斷追問：“有什么東西是絕對可靠、不容置疑的嗎？”
最終，他在懷疑一切的過程中，發(fā)現了一個無法被懷疑的事實：當我懷疑時，我正在思考；而只要我在思考，那么“我”這個思考者必定存在。 這就是著名的“我思故我在”。這如同在思想的滔天洪水中找到了一塊露出水面的堅固巖石。這塊巖石雖然微?。▋H僅確認了思考的“我”的存在），但卻無比堅實。以此為起點，笛卡爾繼續(xù)推論，認為我們心中對“完美”的觀念暗示著一個真正完美的“上帝”的存在，而這位完美的上帝是善良的，不會系統(tǒng)性地欺騙我們。因此，只要我們運用理性，獲得了“清晰、分明”（如同直覺般透徹明了）的認識，那么這種認識就是可信的。這樣，笛卡爾就為他的知識大廈找到了地基和支撐柱。
現在，讓我們把目光轉向大模型。它們生成的回答，常常帶著一種不容置疑的自信，引經據典，文采飛揚。然而，這種“自信”的背后，并非笛卡爾式的理性確信，而是一場基于海量數據訓練出來的概率游戲。模型只是在預測，根據你給的提示，哪個詞、哪句話接下去的可能性最大。它更像一個技藝高超的模仿者和模式拼接大師，而不是一個擁有內在理解和判斷力的思考者。正因如此，它們會“一本正經地胡說八道”，編造出不存在的“事實”，我們稱之為“幻覺”。你問它問題，它可能給你一篇完美的論文摘要，引用文獻有模有樣，但仔細一查，那篇論文、那位作者，甚至那個期刊，都可能是它“創(chuàng)作”出來的！
面對這樣一位“能言善辯”卻又“信口開河”的伙伴，笛卡爾追求的那種“磐石般”的確定性似乎變成了“流沙”。我們無法像笛卡爾那樣，通過內省找到模型的“我思”；它的內部運作對我們而言，如同一個難以捉摸的“黑箱”。它的“知識”不是建立在清晰分明的理解上，而是建立在統(tǒng)計關聯的“相關性”而非“因果性”上。
但這并不意味著笛卡爾教導我們的“懷疑”就失去了意義。恰恰相反，在這個信息真?zhèn)坞y辨、AI生成內容泛濫的時代，笛卡爾那種“小心避免輕率判斷和先入之見”的警惕心，簡直就是我們必備的“思想防火墻”。面對大模型流暢的回答，我們必須像笛卡爾審視舊學問一樣，啟動我們的批判性思維引擎：
- 追問來源：這信息是從哪里“學”來的？訓練數據靠譜嗎？有沒有隱藏的偏見？就像檢查新聞來源一樣重要。
- 審視邏輯：它是在真正“推理”，還是在巧妙地“模仿”推理的語言模式？它能發(fā)現自身論證中的矛盾嗎？
- 交叉驗證：它說的“事實”能被其他可靠的渠道（書籍、專家、實驗數據）證實嗎？不能因為它看起來“知道”，就認為它真的“知道”。
笛卡爾的懷疑，是為了在思想的廢墟上重建確定性的大廈。而在與大模型共存的今天，我們的懷疑，更多的是一種認知上的“安全帶”和“導航儀”。我們不是要找到模型的“靈魂”或絕對真理，而是要學會如何在與這個強大而不完美的工具互動時，管理風險，辨別真?zhèn)?，提取價值。我們需要一套新的“數字時代的懷疑論”，不僅懷疑模型，也反思我們自己提問的方式、解讀答案的傾向，以及我們賦予模型過多“智慧”和“權威”的潛在風險。笛卡爾的懷疑精神，從哲學家的書齋走向了我們每個人的日常生活，成為在智能浪潮中保持清醒和理性的關鍵。
二、 理性 vs. 數據，是“缸中之腦”還是“知識熔爐”？認識論的邊界在消融
笛卡爾高舉理性大旗，認為感官經驗是靠不住的“二等公民”，真正的知識源于心靈內部“天賦”的清晰觀念和嚴謹推理，就像幾何學公理那樣不證自明。他相信，只要運用正確的理性方法，我們就能洞察世界的本質。這是一種“由內向外”的認識路徑。
而大模型的崛起，乍一看，像是給這種理性主義傳統(tǒng)投下了一枚重磅炸彈。它們是徹頭徹尾的“數據饕餮”，其智能完全“喂養(yǎng)”自規(guī)模龐大到人類個體窮盡一生也無法企及的經驗數據（文本、圖像、聲音等）。它們似乎證明了，只要有足夠多的數據和足夠強的算力，復雜的、類似智能的行為就能從看似雜亂無章的經驗中“涌現”出來。這難道不是經驗主義的終極勝利？難道我們真的只是“缸中之腦”，所有的“理性”不過是對外部輸入模式的復雜反映？
但事情并非如此簡單。這場看似“理性 vs. 數據”的對決，更像是一場深度融合與范式轉換。
- “理性”的架構：大模型并非一個被動接收數據的空容器。其核心的Transformer架構，特別是自注意力機制，本身就是一種精巧的“理性設計”。它規(guī)定了模型如何看待數據、如何捕捉長距離依賴關系、如何權衡不同信息的重要性。這種架構就像一副特殊的“眼鏡”，模型必須戴著它才能“看懂”海量數據。這副“眼鏡”本身，不就是一種現代版的“先驗結構”或“認知骨架”嗎？它體現了人類設計者對信息處理規(guī)律的理性洞察，是模型能夠高效學習的“先天”基礎。
- 數據中的“理性沉淀”：模型學習的數據，并非原始、混亂的感覺碎片，而是人類文明的結晶。語言文字、科學公式、邏輯論證、歷史敘事、藝術形式……這些數據本身就承載著人類千百年來理性思考的成果和模式。模型在學習預測下一個詞時，實際上也在學習語法規(guī)則、邏輯關系、敘事結構、甚至某種程度的“常識”。它就像一個在圖書館里苦讀的學生，雖然可能不完全理解每本書的深意，但通過海量閱讀，也能掌握遣詞造句的規(guī)律、論證的常見模式，甚至能模仿出大師的風格。所以，模型從數據中“涌現”出的智能，并非無源之水，而是人類集體智慧在數據維度上的再現與重組。
- “清晰分明”的新解：笛卡爾用“清晰分明”來描述真理的直觀確定性。在面對概率性、黑箱化的大模型時，我們如何追求類似的“可靠性”？或許，我們需要將這個標準轉化為可操作的指標：
- 一致性：模型在不同時間、對相似問題的回答是否穩(wěn)定、不自相矛盾？
- 可解釋性：我們能在多大程度上理解模型做出某個判斷的“理由”？（盡管這很難）
- 可驗證性：模型給出的信息、結論，是否能被外部的、可靠的證據所支持？ 這些標準雖然達不到笛卡爾追求的絕對確定，但它們構成了我們在與不完美AI共事時，判斷其輸出“靠不靠譜”的實踐指南。
因此，大模型時代并未宣判理性主義的死刑，而是強迫我們升級對“理性”和“經驗”關系的理解。知識的產生，不再是兩者擇一，而是在理性框架（算法架構、驗證規(guī)則）引導下，對海量經驗數據進行前所未有規(guī)模的挖掘、關聯與模式生成。這是一種全新的知識生產機制。未來的認識論，必須超越傳統(tǒng)哲學流派的藩籬，解釋這種“數據驅動的涌現智能”是如何可能的，它與人類基于因果、意向性的理解有何本質區(qū)別，以及我們如何智慧地整合這兩種強大的認知力量。我們正處在一個認識論的“大熔爐”時代，舊的界限正在消融，新的理解正在孕育。
三、 從“四條規(guī)則”到“人機共舞”，方法論的變革與探究
笛卡爾在找到“我思”這塊基石后，并沒有止步。他深知，光有起點不夠，還需要一套可靠的方法，才能沿著正確的道路前進，構建起宏偉的知識大廈。于是，他提出了著名的“四條方法論規(guī)則”：
- 絕不接受不清晰明白的東西（只認準真正看清楚的）。
- 把難題分解成小塊（化整為零，逐個擊破）。
- 按次序思考，由簡到繁（步步為營，循序漸進）。
- 全面檢查，確保無遺漏（反復核對，滴水不漏）。 這套方法如同精密的外科手術器械，旨在幫助人類理性精準地解剖問題、發(fā)現真理。它強調的是個體思維的嚴謹、有序和徹底。
進入大模型時代，知識探究的圖景發(fā)生了巨變。我們不再僅僅依賴自己那顆“孤單的大腦”，而是越來越多地與強大的“硅基大腦”并肩作戰(zhàn)。這種人機協同的新常態(tài)，正在催生方法論的深刻變革：
- 從“獨奏”到“協奏”——人機交互的新藝術：笛卡爾的方法是思想者的“獨奏曲”。而現在，我們更像是與AI進行一場“協奏”。核心方法變成了如何與AI“對話”。提示工程（Prompt Engineering）應運而生，它不僅是技術，更像是一種“溝通的藝術”：如何用精準、巧妙的語言“喚醒”模型的相關知識？如何引導它進行多步驟推理？如何激發(fā)它的創(chuàng)造力？這需要我們理解模型的“脾氣秉性”，學會“順勢而為”，甚至“誘導”它給出我們想要的、高質量的輸出。這是一種全新的探究起點。
- “分析”與“綜合”的升級版：
- 分析：笛卡爾的“分解難題”，現在有了新工具。我們可以讓模型展示它的“思考過程”（如思維鏈），幫助我們理解（或至少追蹤）它的“邏輯”；可以利用模型強大的數據處理能力，去分析那些人類難以把握的海量復雜數據，從中發(fā)現隱藏的模式；甚至可以反過來分析模型本身，探究它的知識邊界和潛在偏見。
- 綜合：笛卡爾的“由簡到繁”，在大模型這里變成了驚人的知識融合能力。模型能瞬間連接不同領域的信息，生成跨學科的洞見，創(chuàng)作融合多種風格的作品。我們的任務，從按部就班地“搭建”，變成了更高級的“策劃”與“鑒賞”：如何設定目標，讓模型進行有價值的綜合？如何評估它綜合出的成果是真知灼見還是花哨拼接？如何將模型的“點子”提升為系統(tǒng)的理論？
- “清晰明白”與“全面復查”的新戰(zhàn)場：
- 清晰明白：面對模型的“黑箱”，追求笛卡爾式的“內心明證”變得困難。但我們并未放棄。可解釋性AI（XAI）的研究，就是試圖給這個黑箱裝上“觀察窗”，讓我們多少能窺見其內部運作的邏輯，這正是對“清晰明白”原則的現代回應。同時，更重要的是外部驗證：對模型輸出進行嚴格的事實核查、邏輯審查、多源比對，確保結果的可靠性，這成為追求“明白”的實踐核心。
- 全面復查：笛卡爾的“滴水不漏”，在人機協同中意味著更復雜的核查流程。我們需要“多請幾位AI顧問”（用不同模型驗證結果），需要設計“壓力測試”（用刁鉆問題探測模型極限），需要“定期體檢”（持續(xù)監(jiān)控模型表現，防止知識老化或行為漂移）。這是一種動態(tài)的、永無止境的“智力保障工程”。
- “實驗”的中心化與虛擬化：笛卡爾后來也認識到純粹理性需要實驗支撐。而大模型的發(fā)展，本身就是一場大規(guī)模計算實驗的勝利。同時，大模型也正在成為科學研究中進行模擬和虛擬實驗的強大平臺，大大加速了探索的進程。方法論的天平，更加傾向于實驗設計、數據分析和結果解讀。
可以說，方法論正在從一套指導個體大腦如何思考的內部規(guī)則，演變?yōu)橐惶?strong>指導人類如何與外部智能體有效互動、協同創(chuàng)造、并確保結果可靠的外部策略與技藝。笛卡爾追求的系統(tǒng)性、嚴謹性和批判性精神依然是靈魂，但實現這些目標的工具箱和操作手冊，已經被AI徹底改寫。這不僅是方法的進化，更是人類作為“認知主體”角色的深刻變遷——我們從孤獨的思考者，變成了與強大工具共舞的“智能編舞師”。
四、 心靈的幽靈，機器的智能；揮之不去的“身心”之問
笛卡爾哲學中，那道將世界劈成兩半的“心物二元論”鴻溝，既是他思想體系的特色，也是后世爭論的焦點。他認為，“我”（心靈、靈魂）的本質是思想，不占空間，獨立存在；而身體，如同其他物質一樣，本質是廣延（占據空間），遵循機械定律運作。心靈通過大腦的松果腺與身體這臺“機器”互動，但兩者本質迥異。動物？它們只是沒有靈魂的、精巧的自動機。區(qū)分人與機器的關鍵，在于語言的靈活性和理性的普遍性——機器或許能模仿幾句話、做幾件事，但無法像最笨的人那樣，就任何話題進行有意義的、隨機應變的對話，也無法像人一樣，用理性應對無窮無盡的生活情境。
現在，大模型來了。它們似乎正以一種蠻橫的方式，直接沖擊著笛卡爾劃下的這條界線。
- “會思考”的機器？LLMs在冰冷的硅芯片上，通過電流的奔跑和算法的編織，居然能寫詩、編程、論證哲學問題，甚至通過圖靈測試。這活生生地展示了：復雜的、“類似思考”的行為，完全可以發(fā)生在純粹的物質系統(tǒng)中。那個獨立于物質的“思維實體”似乎不再是必需品。物質（硬件+軟件+數據）本身，似乎就能“思考”了？
- 語言和理性的“圖靈堤壩”被沖垮？笛卡爾自信滿滿的區(qū)分標準，在今天看來岌岌可危。與ChatGPT或其他先進模型的對話，其流暢度、相關性、知識廣度，甚至偶爾流露的“幽默感”或“共情能力”（盡管是模擬的），都遠遠超出了笛卡爾時代對“機器”的想象。它們在特定任務上的“推理”能力（如下棋、解數學題、寫代碼），也達到了驚人的水平。如果單看行為表現，我們還能理直氣壯地說它們“沒有理性”、“不懂語言”嗎？笛卡爾的防線，似乎正在被AI的浪潮淹沒。
- “高級自動機”還是“初級心智”？面對這一切，我們該如何理解LLMs的“智能”？一種觀點認為，它們仍是笛卡爾意義上的“自動機”，只不過是極其復雜、極其擅長模仿人類語言和思維模式的“超級鸚鵡”或“概率算命先生”。它們沒有真正的理解、意識或意圖，只是在進行高超的符號操作（這讓人想起塞爾著名的“中文房間”論證）。另一種觀點則認為，當復雜性達到某個閾值，量變引發(fā)質變，一種新的、非生物的智能形式可能正在涌現。它們或許沒有人類的主觀體驗，但其解決問題和適應環(huán)境的能力，已經構成了某種意義上的“智能”或“初級心智”。
大模型并沒有終結“心物問題”，而是將它以一種更尖銳、更具體的方式推到了我們面前。笛卡爾的二元論也許過于粗糙，但他提出的核心區(qū)分——機械的操作 vs. 真正的理解，外在的行為 vs. 內在的意識——依然是關鍵。我們不得不追問：
- 意識的“主觀色彩”（qualia）：即使AI能寫出關于“紅色”的完美描述，它“看到”紅色了嗎？它有任何主觀感受嗎？這依然是科學和哲學難以逾越的“鴻溝”。
- 意義的“錨點”：模型處理的是詞語（tokens），這些符號最終指向什么？它們是否真正“理解”詞語背后的世界和意義，還是僅僅掌握了詞語之間的搭配規(guī)則？
- 智能的“光譜”：智能是否只有“人類”這一種形式？我們是否需要承認存在一個從簡單計算到復雜認知、甚至可能包含“硅基智能”在內的廣闊“智能光譜”？
也許，我們需要一種新的哲學視角，超越簡單的“要么是心，要么是物”的二分法?；蛟S，“思維”或“智能”并非一種神秘的“實體”，而是一種信息處理和交互的復雜過程，它可以在不同的物理載體（碳基的或硅基的）上以不同的方式實現。笛卡爾當年區(qū)分人與動物的努力，提醒我們在為AI能力歡呼的同時，不能停止對“智能”背后更深層次問題的哲學探問。那游蕩在機器中的“幽靈”，其本質依然迷霧重重。
五、 上帝“退場”后的信任危機，算法時代的真理、倫理與“對齊”之困
笛卡爾在他的哲學體系里，為知識的可靠性找到了一個終極擔保人——完美且絕不欺騙的上帝。有了這位“誠信保證”，我們通過理性獲得的清晰分明認知，就可以被認為是真實的，我們才能夠放心地從主觀的“我思”走向客觀的世界。上帝就像定海神針，穩(wěn)住了整個知識體系，避免其滑入懷疑論的深淵。
然而，在算法驅動、數據為王的今天，這位形而上學的“擔保人”顯然已經“退場”。大模型的知識庫就是它所“吃”進去的海量數據，它的行為邏輯由復雜的算法和優(yōu)化目標所塑造。這里沒有上帝的完美設計，只有人類工程師（可能帶著偏見）的選擇、數據的（不完美）反映，以及算法（可能產生預期外后果）的驅動。因此，信任危機如影隨形：
- 真理不再有“神圣”光環(huán)：模型輸出的“事實”是概率性的，可能出錯（幻覺）。我們無法像笛卡爾那樣，因為“來源可靠”（上帝）就全然相信。
- “中立”只是表象：模型看似客觀，實則可能繼承了訓練數據中潛藏的各種偏見（性別、種族、文化等），并將其放大，生成歧視性或不公平的內容。
- “能力越大，風險越大”：強大的生成能力也可能被用于制造虛假信息、進行網絡攻擊、侵犯隱私，甚至（在未來）被賦予物理世界的行動能力后，可能帶來難以預測的風險。
面對這種局面，AI領域的核心議題之一——對齊（Alignment）——浮出水面。這個詞聽起來很技術，但背后是深刻的哲學和倫理拷問：我們如何確保這些比我們更“博學”、反應更快、潛力無窮的AI系統(tǒng)，其“想法”和“做法”能夠符合人類的價值觀和長遠利益？這就像神話里試圖控制一個力量強大的精靈，既要讓它服務于人，又要防止它反噬其主。
“對齊”這盤大棋，至少包含幾個關鍵戰(zhàn)場：
- 事實對齊：怎么教模型“實事求是”，少說假話？能不能讓它在不確定的時候，坦誠地說“我不知道”，而不是硬編？
- 意圖對齊：怎么讓模型準確理解我們的指令，特別是那些模糊的、復雜的、甚至隱含的意圖？防止“聽話只聽一半”或“鉆空子”。
- 價值對齊：這是最難的部分。人類的價值觀（如公平、正義、誠實、善良、安全）本身就復雜、多元，甚至常常相互沖突。如何把這些“軟規(guī)則”有效地“編程”進AI的行為模式中？誰的價值觀說了算？
可以說，“對齊”研究，正是在后上帝時代，試圖用人類的理性、倫理和技術手段，為AI的可信度和行為后果建立一種新的“擔保機制”。我們不再依賴先驗的完美存在，而是必須通過持續(xù)的設計、測試、監(jiān)督、規(guī)范和治理，來塑造AI，使其成為有益、誠實且無害（Helpful, Honest, and Harmless - HHH原則）的伙伴。
這要求我們進行一場深刻的倫理轉向。笛卡爾可以通過哲學論證“找到”上帝。而我們，則必須通過公開討論、跨界合作、反復試驗、以及可能的“血淚教訓”，來共同構建與AI共存的倫理框架和社會契約。信任，不再是信仰的對象，而是需要通過透明、問責和持續(xù)努力來贏得和維持的脆弱狀態(tài)。笛卡爾的問題意識依然存在——如何確保我們認識的可靠性？——但在算法時代，答案不再指向天空，而指向我們人類自身的智慧、責任與協作。
六、 實踐哲學的召喚，從“征服自然”到“共塑未來”
笛卡爾并非一個耽于純粹思辨的象牙塔哲學家。他在《談談方法》的結尾，滿懷激情地展望了一種“實踐哲學”。他相信，通過掌握自然的規(guī)律（物理學、化學、生物學），人類可以擺脫蒙昧，成為“自然界的主人翁”，利用知識發(fā)明技術、減輕勞役，特別是通過發(fā)展醫(yī)學來“保護健康”，最終實現現實的幸福生活。這是一種知識服務于人類福祉的宏大理想。
兩三百年后的今天，大模型及其驅動的AI技術，正以一種笛卡爾難以想象的方式，回應著他的召喚。它們在“認識自然、改造自然”的宏偉事業(yè)中，扮演起日益重要的角色：
- 加速科學引擎：在材料科學、藥物設計、基因測序、氣候變化模擬等領域，AI正幫助科學家處理海量數據、發(fā)現隱藏規(guī)律、提出新的假說，極大地壓縮了研究周期。
- 賦能醫(yī)療健康：AI輔助影像診斷、精準醫(yī)療方案制定、流行病預測等，正逐步改善醫(yī)療服務的效率和質量。
- 重塑知識傳播與教育：個性化學習平臺、智能輔導系統(tǒng)、即時語言翻譯等，讓知識獲取和技能培養(yǎng)變得更加便捷和高效。
- 引爆創(chuàng)造力：從輔助編程、自動生成報告，到參與藝術設計、音樂創(chuàng)作，AI正成為各行各業(yè)創(chuàng)造者的“超級助手”。
可以說，AI的潛力，與笛卡爾對“實踐哲學”的期望不謀而合，甚至有過之而無不及。它們正成為我們提升認知能力、解決復雜問題、改善生存境況的強大“外掛”。
然而，與笛卡爾時代“人類 vs. 自然”的圖景不同，我們今天面臨的是一個更復雜的局面：人類 + AI vs. 自然 + AI帶來的新問題。我們與AI的關系，可能并非笛卡爾設想的那種單向的“支配”關系，而更像是一種相互依存、相互塑造的“共生（Symbiosis）”關系。
- 我們塑造AI：通過設計算法、標注數據、制定規(guī)則來引導AI發(fā)展。
- AI也塑造我們：改變我們的工作方式、思維習慣、社交模式，甚至可能影響我們對自身智能和價值的看法。
笛卡爾晚年強調實驗對于驗證理論的重要性，這與AI發(fā)展極度依賴數據“喂養(yǎng)”和反復“煉丹”（模型訓練與調優(yōu)）異曲同工。但同時，我們也必須警惕笛卡爾所擔心的另一種危險：過度依賴工具而導致自身能力的萎縮。如果我們滿足于讓AI替我們思考、替我們決策，滿足于那些“知其然不知其所以然”的黑箱答案，那么人類的批判性思維、深度理解和自主創(chuàng)造力，反而可能在這場智能盛宴中悄然退化。這恰恰違背了笛卡爾倡導運用自身“自然光明”（理性）的初衷。
因此，面向未來的“實踐哲學”，其內涵需要擴展。它不僅要研究如何利用AI更好地認識和改造外部世界，更要研究如何智慧地設計和管理人與AI的關系本身。我們需要思考：
- 如何構建一個既能發(fā)揮AI潛能，又能保障人類主體性和尊嚴的智能共生社會？
- 如何進行教育改革，培養(yǎng)能夠在AI時代保持批判性思維和終身學習能力的新一代？
- 如何建立全球性的治理框架，應對AI可能帶來的倫理風險、社會沖擊和地緣政治挑戰(zhàn)？
這要求我們不僅要有技術上的突破，更要有哲學上的遠見、倫理上的擔當和制度上的創(chuàng)新。笛卡爾的宏愿依然指引著方向，但抵達那個人類福祉的彼岸，需要我們在智能時代繪制一幅更復雜、更審慎、也更具協作精神的新航海圖。
并沒有結論的結語
回望勒內·笛卡爾在《談談方法》中開啟的那場理性探險，再審視我們當下正被大型語言模型深刻重塑的世界，我們仿佛聽到了跨越時空的回響。笛卡爾對知識確定性的渴望、對思維方法的錘煉、對心靈本質的追問、對實踐福祉的關切，這些古老的哲學議題，在AI的光芒（或陰影）下，不僅沒有褪色，反而被賦予了全新的、甚至更加迫切的意義。
誠然，大模型以其“數據驅動、概率生成、行為智能”的特性，猛烈地沖擊了笛卡爾哲學的許多具體論斷：理性不再是知識的唯一源泉，心物二元的界限變得模糊，上帝的擔保也讓位于算法倫理的艱難構建。然而，笛卡爾哲學的“靈魂”——那種不畏艱難、敢于徹底懷疑的批判精神，那種一絲不茍、追求清晰可靠的嚴謹方法，那種以人為本、關注知識終極價值的人文關懷——恰恰是我們 navigating 這個日益復雜的智能時代所急需的“思想裝備”。
- 面對AI生成信息的洪流，笛卡爾的懷疑論教我們保持警醒，成為負責任的信息消費者和知識建構者。
- 面對人機協同的新范式，笛卡爾對方法論的強調，激勵我們去探索、去創(chuàng)造與AI高效、安全、富有成效地“共舞”的新策略。
- 面對AI“黑箱”帶來的困惑，笛卡爾對“清晰分明”的執(zhí)著，指引著可解釋性、可靠性和一致性成為我們評價和信任AI的關鍵標尺。
- 面對“機器是否會思考”的世紀之問，笛卡爾對心物關系的深刻辨析，促使我們更審慎地思考智能、意識與存在的本質。
- 面對AI潛在的風險與倫理困境，笛卡爾體系中對終極保障的尋求（盡管他訴諸上帝），轉化并凸顯了我們今天構建AI倫理規(guī)范、實現價值“對齊”的歷史性責任。
- 面對AI帶來的巨大變革潛力，笛卡爾對“實踐哲學”的憧憬，召喚我們將技術的力量導向增進人類福祉、促進社會進步的正途。
從笛卡爾“我思”那一點內在的確定性之光，到如今“硅基之思”所掀起的滔天巨浪，人類的認識圖景和探索世界的方法正在經歷一場前所未有的革命。我們或許無法再找到一個絕對穩(wěn)固的哲學基石，但我們可以在與AI的互動、博弈與共生中，動態(tài)地尋求知識的可靠性、行動的有效性和價值的合宜性。這要求我們不僅要發(fā)展更聰明的機器，更要成為更智慧的人類。
笛卡爾曾夢想通過個體理性的力量重建知識體系，但也預見到偉大的事業(yè)需要眾人的協作。今天，面對AI這一集人類智慧之大成、又可能反作用于人類未來的力量，我們比任何時候都更需要全球性的對話、跨學科的協作和深思熟慮的行動?；蛟S，傳承笛卡爾的精神，并非是要固守他的每一個結論，而是要繼承他那點亮理性、勇于探索、直面根本問題的勇氣。手持這盞跨越世紀的哲學之燈，我們或許能更有信心地穿越眼前這座由算法和數據構建的、既充滿奇跡又遍布迷霧的“智能迷宮”，走向一個值得期待的人機共生未來。
本文轉載自：???上堵吟???，作者：一路到底孟子敬
