北京大学邱泽奇教授｜认知域：从习以为常到人机互生

当然，说幡然醒悟，是指在社会层次。缘由是，在认知科学领域，早就有两种设想：一是用机器认知取代人类认知；二是运用人机交互辅助乃至增强人类认知（Winograd, 2006; Pavlou, 2018）。如果我们把认知科学的成果在人工智能领域的实践理解为科学家们只是希望在人类认知之外创造出可以与人类认知媲美的机器认知，那么，可以认为长久以来的争论还只是局限于科学界。可是，生成式人工智能的出现忽地把认知科学几十年前的设想推到了社会面前。支持替代论的观点认为，人类认知终将被机器认知所替代，库兹韦尔（Ray Kurzweil）的“技术奇点”（singularity）在总体上预示机器认知终将超越人类认知（Kurzweil, 2005），另一些探讨则在具体领域提供了机器认知对人类认知替代的判断（Brynjolfsson & McAfee, 2014），包括机器认知与人类认知之间可能发生的冲突（de Garis, 2005）等。

支持人类作为认知主体的观点则认为，机器认知始终只可能是人类认知的辅助。利克莱德（Joseph C. R. Licklider）早在1960年就提出人机共生（Man-Computer Symbiosis）概念（Licklider, 1960）。他认为，人类和机器具有的认知能力是互补的，计算机可以替人类完成思维的形式化部分，承担程序化的准备工作（比如统计、制作图表等）。人类则专注于其所擅长的高级认知，如形成问题、设定目标、提出假设、评估分析，等等。恩格尔巴特（Douglas Engelbart）提出，人工智能的发展前景应该是人类智能的增强（augmentation of man's intellect）（Engelbart, 1963），即人类认知的增强。他把增强智能定义为，在将人类的判断与直觉、机器的标准程序和运算相结合的认知情境中，人类解决复杂问题的能力得到提高，其表现包括更快、更好地理解目前的状况，更快、更好地找到解决办法等。在他看来，人类增强自身认知能力的努力由来已久，在历史上，人们已经通过语言、人造物（artifact）、训练等形成了具有等级结构的增强智能系统，计算机有望通过与这些因素的交互形成新的认知结构，进一步增强人类的智能。

进一步的探索还认为，可穿戴设备的出现是增强人类认知的例证，如增强人对环境和身体状态的感知能力；增强人的记忆，特别是强化个体的、感性经验的记忆；增强人的动机，通过目标计划、进程追踪曲线、小组成员评比、个性化评估、提供激励等方式帮助人们完成设定的行为目标，改变自身的认知和行为方式（健身软件即是一例）；增强人的决策能力，提供即时的信息支撑，针对决策的时机和选择作出个性化的建议；甚至改善人的情绪，比如利用人体实时信息监测识别人的情绪，并及时施以心理刺激等（Xia & Maes, 2013; Pirmagomedov & Koucheryavy, 2021）。

我们观察到，随着机器认知的发展，机器不再只是执行预定程序，而是学会了通过试错进行创新性探索，包括提出人类不曾想象的问题、目标、假设、分析。无论是在信息获取、信息加工，还是在认知形成、认知影响中，人类认知与机器认知之间不只是并存式的共生，更不是机器认知对人类认知的辅助，而是人类认知与机器认知的相互激发与演进，进而构成两者之间的互生。

遗憾的是，人们或许只是看到了机器认知带来的人类增强，如智能可穿戴设备与个人生活的紧密结合使个人与技术共同进化，通过定制个性化的技术设备实现有针对性和计划性的人类增强（Xia & Maes, 2013）。值得注意的是，如果我们只观察到了人类增强，或许是因为忽略了机器认知的同步增强。在这一盲点中，有人甚至认为，理想的人机关系应该是：可穿戴设备和物联网负责信息获取，机器智能负责信息加工，人类负责情感、直觉、判断力、创造力的决策，三者结合，将会比单纯的人工智能更加出色（Pavlou, 2018）。对此，人们甚至还设想：以可穿戴设备为“感官”，以物联网等为“神经系统”，以计算机为“大脑”，三者结合形成体外认知，增强人类认知（宋春艳，2016）。

如果认知域仅限于认知科学和人工智能领域，或许我们的讨论可以在这里暂告段落。但必须引起注意的是，数字技术不只是影响了人工智能，还影响了众多领域，如生命科学；人工智能也不只是应用于认知科学，还应用于与认知科学密切相关的其他领域，如纳米技术等。2001年在美国召开的“提升人类绩效的会聚技术”会议提出了与人类基因组计划具有同样深远意义的人类认知组计划（The Human Cognome Project），旨在彻底破解人类心智结构及功能机制。为完成这一计划，又提出了融合纳米技术（Nanotechnology）、生物技术（Biotechnology）、信息技术（Information Technology）、认知科学（Cognitive Science）、技术会聚（NBIC），并认为只有四大学科的会聚融合才有机会彻底揭示人类认知的奥秘（Roco & Bainbridge, 2013）。NBIC的技术逻辑是：只要认知科学家能想到的，纳米科学家就能制造，生物科学家就能使用，信息科学家就能监测和控制。会议认为，会聚技术有望从生理结构上改善人的认知表现，提高思维的自觉性、效率、创新性和精确性，充分开发人类心智的潜力，进一步提升人类绩效。面对改造人类、增强人类的技术前景，克拉克（Andy Clark）认为，未来的人类将是与技术、工具、机器融于一体的“赛博格”；并且充满信心地断言，人类自古以来就有着将外在的工具、文化、技术、环境等非生物因素融入自身之内的能力，“赛博格”只是一个古老进程的自然发展结果（Clark, 2001）。

如今，会聚技术的宏伟愿景已经部分实现。人类增强技术（human enhancement）已进入日常实践，如，药物干预、器械植入、基因工程等；认知增强技术（cognitive enhancement）也开始成为现实（宋春艳，2016），如益智药（nootropics）可以运用化学物质干预神经回路、分子活动，对人的认知表现产生影响，增进记忆、注意力、创造力等认知功能（Lanni et al., 2008）；脑机接口技术也可以通过解码认知的神经信号实现对外部设备的控制（Andersen et al., 2022）。

遗憾的是，人们也不得不承认，在外界信号与形式化信息以及认知和意识之间建立可实践的逻辑链路仍然存在着难以跨越的障碍，也因此形成了对会聚技术目标可实现性的疑问，如，人类的认知是否可改造，“缸中之脑”（Putnam, 1992）是否可实现。人们认识到，类人认知的真正实现取决于人工智能的进阶假设是否能获得验证，如意识过程等于信息加工过程，可以被写成形式化的算法；意识状态与神经信号状态一一对应，意识过程的生物算法与计算机系统的物理算法可实现完美转化等（张昌盛，2021）。

不过，即使这些假设暂时不成立，脑机意识交互和认知控制等也暂时难以实现，既有的事实也已经证明，融合了各类技术（不只是会聚技术）的信息获取、信息加工、认知形成和认知影响等认知域的理论与实践已经部分地实现了人机互生，意味着面对快速变化的认知环境和始终陌生的认知对象，人类具有了快速形成认知且让认知产生影响的技术支撑。

可是，由于机器智能的信息获取与信息加工能力远远超越人类且人类无力复核，这便意味着人机互生的认知潜藏着巨大的因信息获取和信息加工不可控而带来的风险，如，通过改变信息内容或结构影响信息获取的中立性和完备性，通过干预信息加工影响信息加工的结果输出，最终影响认知形成与认知影响。在认知域的巨大风险中，守卫认知的公平与正义以守卫人类，也成为了认知域实践面临的最大挑战。

简短的结论

一花一世界，一树一菩提，说的是每个人都有自己的认知。认知域，可以被理解为人类认识世界的科学过程，还可以被理解为影响人类行动的主观观念和意识形态。曾经，人类的认知是在日常教化中形成的，信息获取自人们熟悉的环境，信息加工有既定的模式，因此人们形成了面向熟悉事物的模式化认知，在习以为常中有能力从容面对迎面而来的各类事物；当然，人们也会遇到陌生。只要陌生得不超出可以获得模式化认知的速度，人们依然会选择调整模式化认知来面对陌生。至少在中国，传统的认知域实践总是处在习以为常和心随境转之间，在稳定的日常中，形成社会习俗、累积社会文化。

数字技术让人类不再只生活在熟人社会，而是始终面对着快速变化的环境和始终陌生的对象。在连接泛在中，人类已经无力单纯依靠自身的认知能力来形成认知、建立模式化认知，而不得不转向依靠机器智能。巧合的是，在经历了几十年的发展之后，机器智能也具有了某种类人的认知，在认知域的一些环节甚至远远超越了人类的能力，并在人类认知与机器认知之间形成了一个巨大的风险缝隙。填补抑或是利用这个缝隙，正是当下科学领域和人类自身面对的艰难选择，也因此成为了大国博弈的新舞台。为此，我们应召唤中国传统的现实观照，推动认知域理论与实践发展的人类关怀。

作者简介

邱泽奇

北京大学中国社会与发展研究中心主任，社会学系教授、博士生导师，数字治理研究中心主任，教育部“长江学者奖励计划”特聘教授，北京大学博雅特聘教授。曾先后担任北京大学中国社会科学调查中心创办主任(2006-2011)、重庆大学公共管理学院院长(2012-2016)。2007年入选教育部新世纪优秀人才支持计划，享受国务院政府特殊津贴。主要研究领域为数字社会与治理、技术应用与社会变迁、组织社会学、社会调查与研究方法等。主持和参与国家社会科学基金、国家自然科学基金、教育部人文社会科学重点研究基地课题等国家级项目十余项，在国内外期刊上发表学术论文百余篇。

【文章来源】《学术前沿》杂志2023年6月上；特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)来自网络，已备注来源；本平台仅提供信息和存储服务。

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