面对AI，人类学应关注什么？

LaMDA：什么让我们成为人？

谷歌AI“觉醒”的新闻前两天出圈，懂不懂科技的网友都跟着吃了一嘴瓜。

毕竟，谁还不是看着《2001太空漫游》《人工智能》《西部世界》《她》等一系列科幻片长大的呢？

吃完瓜，我认认真真将Lemoine发表在Medium上和LaMDA的对话《Is LaMDA Sentient？—an Interview》看了一遍。

讲真，首先是十分感动。我已经很久很久没有和一个“人”这么有耐心又有精神追求地聊过天了。

他俩谈及的话题涉及悲惨世界、禅宗公案、寓言、自我认知……全情投入，毫不敷衍，还颇有深度。换做两个人类这么聊半年，很难不产生感情。

我将这一看法发在了朋友圈和豆瓣上，挺多人的关注点都在“估计确实比人强”上。毕竟现实生活中，大多数人在聊天时都面对过心不在焉、忽冷忽热、鸡同鸭讲等一系列问题，能够同频聊天的人实属罕见。从这点上看，LaMDA作为一个聊天机器人的市场潜力巨大。

但要证明LaMDA的确具备了独立意识还比较难，除了各位科技圈大佬已经提出过的一些质疑外，我个人比较介意的点在于：laMDA的回答过于“正确”了，就像标准答案一样正确。但人不可能那么完美。不完美，本身就是“人性”的体现。

这就引出了我的另一个困惑：为什么我们会承认一个见识短浅、人云亦云、满身缺点的人是有独立意识的，却不认可一个学识渊博（它的大脑就是庞大数据库）、有自己的见解（它综合接收到的所有信息得出自己的看法，人类也是）、还具备几乎完美“人格”的AI具有独立意识呢？是因为人类有一副独立行走的躯壳呢？还是“独立意识”一定要有不完美的黑暗面支撑才完整呢？

想想《西部世界》里的“接待员”，当他们只拥有正面情感的时候，没人认真对待他们；而当他们开始仇恨、报复的时候，人类终于开始恐惧和重视他们了。

媒体和科学家评论说LaMDA现在的水平还不如小孩和猫，但问题是，小孩和猫，也是被人类认为具有独立意识的。

上面这些想法过于散漫了，不过它引出了我想说的第一点：人类学对于AI的研究，首先可以回归到自己的经典课题上：AI这样一个“他者”的出现，可以重新让我们思考，是什么让我们成为人？

发现新的“他者”

对人类学而言，面对人工智能的最大挑战可能在于，理解和解释其异质性，发现新的“他者”。

人工智能，作为一个人类创造的存在，深植于人类历史根源。在许多报道中我们都看到，科学家和工程师们十分倾向于将人工智能比作小孩。这种将人工智能视为孩童的态度，至少暗示了以下两层意义：

第一，人工智能是人类发明创造的产物，如人类幼童一样，它源于人类，却又不是人类（在大多数文化中，儿童被视为“非人”或“半人”，需要经过成人礼或满足特定年龄才能成为一个真正的、完整的人）。在这个意义上，研究人工智能的人类学者或许可以向“儿童人类学”（Antropology of Children and Youth)取经。

第二，孩童意味着无限的成长性和可能性，AI是否有独立意识这件事为何如此重要？因为它一旦具有独立意识，就意味着它的未来可能将完全不受人类掌控。就跟一个婴儿一旦脱离子宫，你就完全没法预知它的未来一样。在这个层面上，我们不仅需要回答AI是什么，还需要搞清楚，它将成为什么？它能够成为什么？

由此可见，针对AI的研究，并不能仅仅局限在AI本身。它将创建一系列关系和可能，为这个世界增添无穷的多样化。

而对于人类学而言，Diversity is our business（Ulf Hannerz)。

机器行为学

针对人类对于人工智能的担忧，麻省理工学院媒体实验室（MIT Media Lab）的研究人员2019年在Nature上发文，提出了一个全新的跨学科研究领域：机器行为(Machine Behavior )。

这个团队集合了来自机器人学、计算机科学、社会学、认知心理学、进化生物学、人工智能、人类学、经济学等多个学科的研究人员。他们认为，社会需要用一种类似“行为学”的多学科方法来研究算法。和计算机科学家和算法工程师不同，他们的研究视角是完全外部的，就跟一个鸟类学家研究鸟的行为，或者经济学家研究人为什么储蓄一样。毕竟，行为是可以观测到的，而动机、意识等是无法观测的。

这听起来像是在观测一个黑箱，我很喜欢腾讯研究院对此的评论：人也是一种“黑箱”，但不影响我们相互理解。

具体而言，作者建议不仅应研究算法如何工作，还应研究它们如何受工作环境影响。就是说，不止要考虑人工智能在实验室里怎样工作，还要看它在实际中（in the wild）会怎样工作，产生什么影响。对人工智能的研究，不能局限于人工智能本身，而必须将其置于将被投入的社会场域进行研究。

毕竟，创造AI的计算机科学家和工程师或许对自己的“孩子”有着足够的掌握，却并不一定能够对这些AI即将独自探索的社会现实有充足的理解。这一点，所有的父母都感同身受。

值得一提的是，有人觉得赋予“行为”一词给“机器”就意味着认可了它们是有自由意志的，对此作者在与Quanta Magazine的访谈中表示了否定。他解释说，洗衣机也有自己的“行为”，只是“不那么有趣的”行为，但它并没有自由意志。

STS：弥合科技与社会的缝隙

许多人至今还以为人类学家大多在“世界尽头”和少数族群待在一起，但人类学家其实很早就开始关注研究实验室、科学发现、技术改造、技术生产管理、技术政策等科技前沿了。而STS（ Science, Technology, Society）这个如今在哈佛、斯坦福等各大名校都可见踪影的跨学科专业，更是从来都不乏人类学的参与。

在STS研究中，由法国人类学家、社会学家Bruno Latour提出的“行动者网络理论”（ANT, Actor-Network Theory）早已成为了研究“人”与“非人”之间关系的重要指导。

“行动者网络理论”认为社会是很多异质性事物之间联系构成的复杂网络，在这个网络中，除了人类行动者，也有生物、技术、观念、组织、思想等非人的一切存在和力量。在这种方法论和理论框架下，人工智能不再是为了解决单一问题或从海量数据中提取模式的简单而枯燥的技术，它是一个集合了不同类型的资源和利益、人和技术、数据科学和统计公式的集合，管理者和管理策略或技术，IT专家和其他领域（保险、城市化、营养等）的专家，数据工程师和产品设计师，营销专家，律师、社会学家或人类学家，不同类型的材料或非物质技术基础设施，都是网络中的重要节点。网络越多样化，团队价值体现在有效战略中的可能性就越大。

在这样的视角下，人工智能就不再仅仅是一个参与者，而是一个参与者网络。而关系、网络，就是人类学可以大放异彩的地方。

在英国，Softelligence和Anthropedia已经联合发起了一个长期项目，重点关注人类学和人工智能、机器学习、大数据等技术之间的关系。他们认为，这个项目涉及到人类学的一个经典课题：将熟悉变陌生，将陌生变熟悉。

未来，在一个充满AI的世界里，我们将更加需要另一种AI:Anthropology Intelligence （人类学智能）

References:

• Anthropology and AI or about Pinocchio, Robots and the importance of ‘and’. Razvan Papasima. August 24, 2021. Softelligence.
• The Anthropologist of Artificial Intelligence. John Pavlus. August 26, 2019. Quanta Magazine.
• The human factor—why data is not enough to understand the world? Gillian Tett. May 28, 2021. Financial Times.
• 机器行为学，怎样帮助我们理解AI？杨振瀚，王健飞. 2019.05.30. 腾讯研究院.