AI的本质与中国路径：从哲学追问到发展抉择
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9-11原野: 我们今天聊人工智能，好像都默认它是一个超级强大的工具，一种我们人类智能的延伸，算得比我们快，记得比我们多。但如果我说，要真正理解AI，我们可能得先聊聊哲学，你会不会觉得我跑题了？
晓曼: 一点也不。恰恰相反，我觉得这才是抓住了问题的关键。德国哲学家海德格尔就有一个非常有意思的观点，他在一篇叫技术的追问的文章里提出，技术的本质，根本就不是技术本身，也不是一个简单的工具。
原野: 哦？那技术的本质是什么？
晓曼: 是一种“解蔽”。这个词听起来有点玄，原文是unconcealing，意思就是让某些被遮蔽的真理显现出来。他追溯到古希腊语里“技术”这个词，叫techne，这个词既指我们说的手艺、技术，也指艺术和诗歌。在古希腊人看来，一个工匠造一张桌子，和一个诗人写一首诗，本质上都是在“创作”，都是在让某种真理“解蔽”。
原野: 有点意思。你是说，技术本来是跟艺术、诗歌沾边的？那我们现在的技术呢？比如AI。
晓曼: 这就是问题所在。海德格尔认为，现代技术已经偏离了“创作”的本意，变成了一种纯粹的“订造”。什么叫“订造”？就是把自然界的一切，包括河流、山脉甚至人类自己，都看作是可以被支配、被调度的“持存物”，就像仓库里的货一样，随时等待被调用。所以，当我们只盯着AI能帮我们干什么，能提高多少效率的时候，我们可能就错过了它更深层的本质。一个核心问题就浮现了：AI到底是在帮我们“揭示”什么，还是在“遮蔽”什么？
原野: “遮蔽”了什么？这个说法很吸引人。从一个普通用户的角度看，我每天用各种AI工具，感觉生活确实方便了很多。但你这么一说，我好像有点明白了。我是不是只看到了便利，而忽略了它可能带来的某种……嗯，本质上的缺失？
晓曼: 对。这种“遮蔽”就体现在这里。现代技术，尤其是AI，它把一切都变成了可计算、可订造的资源。它给你呈现一个极其高效、便捷的世界，但在这个过程中，那个与艺术和诗意相通的、作为“创作”的技术维度，就被悄悄地藏起来了。我们沉浸在AI提供的答案里，却可能忘记了如何提出真正深刻的问题，忘记了那种源于生命本身的、无法被计算的创造冲动。
原野: 我明白了。所以海德格尔认为，只有艺术才能弥补这种工具性技术的不足。这么看来，对AI的追问，最后好像真的会触及到我们存在的根本问题。
晓曼: 是的。但海德格尔追问到最后，把希望寄托于一种近乎宗教神秘主义的“救渡”，他停住了。不过，另一位德国思想家，马克思，他的理论或许能帮我们把这个问题看得更清楚。
原野: 马克思？他的劳动异化理论？这跟AI有什么关系？
晓曼: 关系太大了。海德格尔警告说，当人把自己也看作是一种可被订造的“持存物”时，人就失去了自己的本质。这不就是马克思说的“异化”吗？AI这种“非人智能”的崛起，甚至可能反过来支配和奴役人类，这正是劳动异化在今天这个时代的具体体现。
原野: 等一下，我一直以为劳动异化指的是，工人在流水线上做重复劳动，感觉自己像个机器零件。但现在我们很多人都不是体力劳动者了，这种异化是怎么发生的？
晓曼: 马克思理论的核心是，异化最根本的，是“劳动活动本身的异化”。简单说，就是人“有意识的生命活动”，比如思考、创造、社交，这些本该是生命目的本身的东西，最后却沦为了仅仅维持肉体生存的手段。而在AI时代，这种异化变得更隐蔽，也更深刻。
原野: 能举个例子吗？
晓曼: 就拿我们手里的智能手机来说吧。它看起来是个方便的工具，但它背后是一个极其复杂的全球分工和操控网络。你以为是你在使用手机，但很多时候，是手机上的算法在“使用”你。你的注意力、你的消费习惯、你的社交关系，全都被量化成了数据。我们每个人，在某种意义上，都成了这个巨大程序里的一个“代码”，一个被操控的棋子。
原野: 你这么一说我后背有点发凉。我确实有这种感觉，有时候刷短视频，一抬头一两个小时就过去了，感觉自己完全被算法牵着鼻子走。这跟以前工厂里工人被机器奴役，好像有相似之处，但又不太一样。
晓曼: 对。以前的异化，是身体被机器束缚。现在的异化，是你的“意识”和“生命活动”被程序化了。最典型的例子就是柯洁对战AlphaGo。那场比赛象征着人类智慧在纯粹的“量化计算”面前的溃败。AI的速度、精度，甚至它所谓的“创造力”，都是基于庞大算力的计算结果。它剥夺了我们作为自由行动者的身份，把我们变成了数据和棋子。真正的操控者，似乎是那个看不见摸不着的程序本身。
原野: 嗯，从哲学思辨聊到现实困境，感觉有点沉重。但我们聊回现实，中国AI的发展其实也经历了很多波折和选择。好像并不是一开始就这么高歌猛进的。
晓曼: 没错。其实从哲学思辨回到现实历史，你会发现，关键时刻的战略选择，往往蕴含着深刻的哲学智慧。中国AI的发展史，就是一部充满挑战和智慧抉择的历史。特别是在上世纪90年代，当时全球AI研究都跌入了低谷，被称为“AI的冬天”。
原野: 那我们当时是怎么做的？
晓曼: 当时中国面临一个重大的路线选择。一边是日本，他们当时正倾全国之力推动一个叫“第五代计算机”的计划，声势浩大。另一边是美国，他们走的是“高性能计算”的路线。我们到底该跟谁学？
原野: 这听起来是个很关键的决策。
晓曼: 至关重要。当时以高文院士、李国杰院士为代表的一批中国科学家，经过深入的研究和冷静的判断，认为日本的路线有很大问题，它把宝押在了一种特定的、基于逻辑推理的AI路径上，太窄了。最终，我们顶住了压力，选择了更务实、更符合我们国情的高性能计算路线。这个选择现在回头看，简直是神来之笔。
原野: 为什么说是神来之笔？这个选择具体带来了什么影响？
晓曼: 它直接奠定了今天中国AI产业的基础。我们后来搞的“863计划”，持续投入高性能计算，不仅培养了一大批人才，还孵化出了像曙光、科大讯飞这样的公司。更重要的是，我们避开了一个巨大的坑。日本的第五代机计划后来被证明是失败的。如果我们当时盲目跟风，后果不堪设想。这个决策，就是一种“实事求是”的哲学思维在起作用，它对中国整个AI产业的帮助，怎么强调都不过分。
原野: 这么说，AI的发展其实也是一个螺旋式上升的过程，有高潮也有低谷。我们现在正好处在ChatGPT带来的新一波高潮里。
晓曼: 是的。所以我们更应该保持一种理性的认知，既不要高估它，觉得它无所不能，明天就要取代人类了；也不要低估它，错过产业变革的机遇。历史告诉我们，泡沫和机遇总是并存的。
原野: 好，我们聊了AI的哲学本质，也回顾了中国的战略选择。那回到当下，面向未来，AI真正的局限性到底在哪？我们又该如何自处？
晓曼: 这就回到了我们最初的讨论。尽管AI在计算和模仿上已经远超人类，但它有一个根本性的缺陷：它没有身体。
原野: 没有身体？为什么这会是根本缺陷？
晓曼: 因为没有身体，就没有真正的情感，没有死亡意识，也就没有一个完整的“自我”。人类所有的智能，包括我们的情感、意志、创造力，都根植于我们这具会感受、会衰老、会死亡的肉身。AI的所谓“创造”，本质上还是基于数据库的量化计算和组合，它无法体验到那种从0到1的、源于生命体验的真正创造。所以，它永远只是人类智能的一种片面发展，一种异化的表现。
原野: 我明白了。AI只是一个“无机的身体”。这提醒我们，在追逐AI技术的时候，不能陷入一种“智力拜物教”，不能因为它算得快，就觉得它比人更高级。
晓曼: 正是如此。这也涉及到我们如何看待中国AI的优势和短板。我们在应用创新上非常强，比如我们常说的“CV四小龙”，在人脸识别这些场景应用上做得非常好，我们也有全世界最好的AI人才批量培养体系。
原野: 但短板呢？
晓曼: 短板在于底层技术的创新和顶尖大师的培养。有个很形象的比喻：美国人能做出安卓系统，我们能基于安卓做出微信。我们在“术”的层面很厉害，但在“道”的层面，也就是最底层的算法、框架和理论突破上，还有差距。另外，我们能培养出成千上万优秀的工程师，但很难出现那种开创一个领域的宗师级人物。
原野: 那我们该怎么弥补这些短板？
晓曼: 现在我们也在努力，比如通过“新型举国体制”来集中力量办大事，像深圳的鹏城实验室就是在攻克算力这些核心问题。同时，我们也在鼓励人才走出去，把全球的资源为我所用。中国人的勤劳和智慧，加上全球化的视野，这是我们的机会。
原野: 听你这么一说，我对AI的理解确实立体了很多。它不只是一个技术问题，更是一个哲学问题和生存问题。
晓曼: 没错。我们今天讨论了AI的本质，它既是一种“解蔽”，也是一种“订造”，它在揭示真理的同时，也可能遮蔽了我们的人性。
原野: 我们也谈到了马克思的异化理论在AI时代的体现，我们创造的工具，正在反过来“程序化”我们的生活，让我们失去自主性。
晓曼: 对。然后我们回顾了历史，中国AI的发展得益于关键时刻的战略抉择，这本身就是一种智慧。
原野: 而展望未来，我们认识到AI最大的局限在于它没有身体、没有情感，它永远是人类智能的异化表现。而中国的优势在于应用，短板在于底层。
晓曼: 总结得很好。所以最终，问题又回到了人本身。面对AI，我们不能陷入“智力拜物教”，而是要守护好我们自己的人文底蕴。
原野: 在AI浪潮席卷全球的当下，我们不仅要追问技术能做什么，更要深刻反思它对“人之所以为人”的本质意味着什么。从海德格尔对技术原初意义的追溯，到马克思对异化劳动中人性丧失的警示，再到中国AI在历史进程中的智慧选择与现实挑战，无不指向一个核心命题：AI是人类意识与生命活动的产物，也是其异化与升华的镜子。我们能否在“智力拜物教”的诱惑中坚守住人文的维度，在“无情的超人”和“有情的新人”之间找到平衡，决定了人类文明的走向。这不仅仅是技术的选择，更是人性的抉择，一场关乎我们自身存在意义的永恒追问。