人工智能：追问本质，见证中国大模型崛起
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9-11原野: 我们一聊到人工智能，脑子里浮现的可能都是代码、算力、大模型这些东西。但如果说，理解AI本质的钥匙，其实藏在一位德国哲学家几十年前的著作里，你会不会觉得有点意外？
晓曼: 嗯，这听起来确实有点反直觉。但海德格尔在技术的追问里，确实给了我们一个非常不一样的视角。他把技术的词源追溯到古希腊的“techne”，这个词同时包含了技艺和艺术。他认为，我们今天把技术单纯看成工具，其实是一种“异化”。
原野: 异化？你是说，我们看偏了？
晓曼: 没错。海德格尔觉得，技术的真正本质在于“解蔽”和“成己”，说白了就是让真理显现出来。这就好像在说，AI强大的计算能力只是它工具性的一面，是冰山一角。更深层的东西，是它如何揭示和显现我们自身智能的本质，甚至是我们跟世界的关系。
原野: 有点意思。所以，海德格尔的哲学思考，其实是给了我们一个理解AI的线索。那么，他说的这种“异化”，具体体现在哪里呢？
晓曼: 这个嘛，马克思的劳动异化理论可能能给我们一个更现实的答案。
原野: 哦？马克思也跟AI有关系？
晓曼: 关系大了。马克思说，在特定的社会分工下，人的劳动会发生异化。我们创造出来的东西，最后会反过来支配我们自己。你看，从原始人扔出去能飞回来的飞去来器，到今天我们离不开的智能手机，再到AlphaGo战胜人类顶尖棋手，是不是都有这个味道？
原野: 我明白了。我们创造了AI，结果现在很多时候，我们反而要去适应AI的逻辑和节奏。
晓曼: 对。就像文章里说的，AlphaGo战胜柯洁，与其说是AI在模仿人类下棋，不如说是柯洁在模仿AI的逻辑去思考。这种“自我异化”的趋势，已经深入到我们智能的核心了，这确实是人工智能发展里最让人警惕的一面。
原野: 那么，这种异化，最终会把人类带向何方？如果AI的学习和优化能力全面超越了我们，我们是不是就真的变成了AI数据库里的一行“代码”？
晓曼: 这其实就触及到了人的“自由意志”和“创造力”的根本问题了。当AI能够以我们无法企及的速度和方式去“创造”时，我们自身的价值感和主体性就会受到巨大的挑战。这已经不只是一个技术问题了，它是在拷问我们，“人”到底是什么。
原野: 确实，从哲学到现实，异化是理解AI的一个关键。那我们再往前回溯，从人类的起源，能不能找到更根本的答案？
晓曼: 作者提了一个很有趣的观点，他说人的本质在于“制造、使用和携带工具”。尤其是“携带”这个动作，让工具成了我们身体的延伸，这才有了人类的“人为性”。
原野: 所以，我们现在天天“携带”着智能手机，其实是在回归一种原始本能？
晓曼: 可以这么理解，但这里有个关键区别。我们祖先携带石斧，那是他自己打磨的。而我们今天携带的手机，背后是全球化的、极其复杂的分工和远程操控。所以，现代AI的这种“人工性”，和我们原始的“人为性”，已经不是一回事了。它更像是人类智能在某个方面被片面、极致发展后的一种异化表现。
原野: 原来如此。聊了这么多本质问题，我们再把视线拉回到国内。中国的AI发展，好像也有过关键的路线选择。
晓曼: 嗯，在上世纪90年代，国内确实有过一场大争论。是学日本的“五代机”路线，还是走美国的“高性能计算”路线。最后我们选择了后者，事实证明，这条路为中国AI后来的爆发打下了非常坚实的基础。
原野: 我明白了。所以我们现在看到，中国在AI的应用层面，比如各种推荐算法、生活服务App，做得风生水起。
晓曼: 是的，这就像美国人能造出安卓系统，而我们能在安卓上做出微信一样。我们在应用创新上很强，但在更底层的技术上，还是有差距。这需要我们未来在人才培养，尤其是在核心算法领域，持续地投入和追赶。
原野: 听你这么一说，感觉对人工智能的理解立体了很多。最后，能不能帮我们总结一下今天聊到的几个关键点？
晓曼: 当然。简单来说，第一，理解AI不能只看它的工具性，它更是一种揭示我们自身智能的“解蔽”过程。第二，马克思的“劳动异化”理论，能帮我们看清AI发展中，人被自己创造物反向控制的风险。第三，AI的根源可以追溯到人类“携带工具”的本能，但现代AI的“人工性”已经是一种异化的表现。最后，中国AI选择了适合自己的发展道路，在应用层表现出色，但未来的挑战在于底层创新和人才战略。