社计文库 | 社会学如何介入人工智能研究？
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社计者说
1950年，计算机先驱图灵（Alan Turing）提出了一种测试方法判断机器是否具有“智能”，即著名的“图灵测试”。在测试中，一台机器和一个人分别处于两个独立房间中，一个第三方的人类询问者在另一个独立的房间中，不清楚其余两个房间的情况。通过传真机，询问者能够和另外两个房间交流。如果询问者不能区分出两个房间中的人和机器的差别，那么测试中的机器就具有“智能”。
许多研究者认为，图灵测试并不能判断机器是否有真正“智能”。通过测试的机器只是在表面上看起来有“智能”，实际上不能真正理解问题，没有“智能”之实。
但我们仍不禁想象，当机器真正拥有了理解能力时，当强人工智能时代到来之时，人如何理解自身和机器？关注着“人”的社会科学又应如何发展？今天的社会学研究者，应当如何处理人工智能和社会学的关系？是将社会学置于人工智能的发展之中，还是将人工智能纳入到量化研究的手段之内，抑或是从更超越的角度重新审视智能、人工智能和社会？
本文讨论了人工智能的社会科学研究的挑战与出路。
人工智能研究的二组悖论
人工智能研究界内两组对立概念影响了社会学介入这一领域的方式和程度。
第一组是“科学”与“社会”的对立。在前库恩时代，人们普遍认科学的“技术性”层面与科学的“社会性”层面是互相独立的。而且，科学的“社会性”层面被视作是依附性的、次要的和外围的，只有科学的“技术性”层面才真正称得上是科学。此种思维方式既使得人工智能领域内的研究人员不相信社会学学者的能力，也使得社会学学者不断自我怀疑与自我设限。许多社会学学者探讨了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受度以及人工智能的运用对各种社会制度的影响，尤其是对教育的影响。概括而言，“科学”与“社会”的对立使得社会学只研究人工智能的影响，而从未尝试研究人工智能的起源。
第二组是“人”与“人工智能”的对立。具体来说，就是“真正的智能”与“看上去像智能”之间的对立。以人工智能领域内的“专家系统”为例可以直观地看到此种对立思维。“专家系统”是指一套能够处理数据、做出决定，且呈现出一定智能的程序。尽管“专家系统”能够呈现出一定的智能，但人工智能研究者普遍认为它只是看上去像智能，与真正的人类所拥有的智能还相差甚远。不加批判的接受这组对立将会带来许多负面影响。例如，已经有一部分人通过运用他们的政治性能力，说服大家相信他们才是真正的专家，而“专家系统”只是他们的附属物而已。
那么，社会学应该如何介入人工智能研究呢？一个核心问题是我们是否愿意认同上述两组被主流人工智能研究者所接受的对立。这将决定我们对机器和人类行为本质的先入之见，这先入之见反过来又将塑造社会学和人工智能之间的关系。更重要的是，我们对于人工智能界的这些对立的立场，将直接影响到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种路径与困境
社会学有两大选择。第一个选择是将机器视为社会学分析的主体。也就是说，让社会学为人工智能所用，成为人工智能大树上的一个分叉。例如，社会学关于对话和互动的研究能够帮助人工智能研究者更好地构建出一套识别人类自然语言的系统。但是这种将机器视为社会学分析主体的做法将会遇到两个困境。第一个困境，社会学将诸如理解、知晓等能力视作是社会性的，但人工智能界将其视为是科学性的，两者会发生不可调和的矛盾。第二个困境，社会学的研究成果如果想要为人工智能所用，那么这些研究成果必须得是可操作化、可代码化的。能否实现这一点目前依然是存疑的。
第二个选择是将机器视为社会学分析的客体。也就是说，让人工智能为社会学所用。具体而言有四种做法。第一，是研究人工智能界的从业人员。但这种做法依然接受了“科学”与“社会”的对立，使得我们只能得到部分的信息。第二，是研究人工智能的特征、设计过程与使用过程。但是这种做法将“人”视作是构建机器的主体，依然将“人”与“人工智能”对立起来。第三，是对人工智能进行问卷调查和访谈，直接从人工智能上获取第一手反馈和信息。这种做法在技术上不存在困难，但仍然在观念上将“人”与“人工智能”对立起来。以上三种做法，都不假批判地接受了人工智能界的两组对立，这种做法从一开始就将人工智能放在了研究者的对立面。
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和研究内容。举例而言，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的实际日常活动之间的关系；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该被视为是‘智能’上的成就”这种说法。
这种超越二元对立的讨论之所以重要，一方面是因为它能够帮助我们拓展人与机器关系议题的范围，例如我们将会进一步讨论人与自行车、导弹和食品加工机之间的关系。另一方面，更重要的是它能促使我们进一步探讨社会学的公理问题，即人的行为是否是社会性的。假如事实证明机器的行为与人的行为并无二致，那么这一公理将会受到严重挑战。假如结果证实机器的行为与人的行为存在本质差别，那么对于这种差别的剖析将加深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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