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图书在版编目（CIP）数据

传播的进化：人工智能将如何重塑人类的交流/牟怡著．—北京：清华大学出版社，2017

ISBN 978-7-302-46362-7

Ⅰ．①传…　Ⅱ．①牟…　Ⅲ．①人工智能—研究　Ⅳ．TP18

中国版本图书馆CIP数据核字（2017）第021619号

责任编辑：刘　洋

封面设计：李忍霞

责任校对：王荣静

责任印制：王静怡

出版发行：清华大学出版社

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经　　销：全国新华书店

开　　本：170mm×240mm

印　　张：10.75

字　　数：145千字

版　　次：2017年5月第1版

印　　次：2017年5月第1次印刷

印　　数：1～3000

定　　价：49.00元

产品编号：073223-01

牟怡

博士，上海交通大学特别研究员，媒体与设计学院传播学专业副教授，媒介与公共事务研究中心副主任。本科毕业于中国科学技术大学，分别在美国波士顿大学、密歇根州立大学和康涅狄格大学获得化学硕士、传播学硕士和传播学博士学位。同时担任10种国际学术期刊的邀请审稿人，曾获得过新闻与大众传播学会、美国传播学会、上海交大一国际传播学会国际新媒体论坛最佳论文奖等荣誉。长期致力于新媒体技术在社会各个领域的应用与效应的研究，尤其在人机传播和技术在健康传播的应用等领域著述颇丰。

作为跨界的研究者，牟怡博士主张从问题出发，打破既有的学科界限。近年来关注的领域跨越传播学、心理学、公共健康、人工智能、认知科学、技术哲学等。目前的研究课题尝试摸索人与智能机器的交流模式，并从跨文化的角度将本土文化特点融入其中。

彭兰

清华大学新闻与传播学院教授、新媒体研究中心主任

数字时代，人机传播是人内传播、人际传播、群体传播、组织传播、大众传播之外的另一种重要的传播形态。在人工智能的推动下，人与机器的对话，正深化到人与自我对话的层面，成为入内传播的一种投射或处化。机器作为“人的延伸”，也是人际传播的一种中介，而人工智能将为冷冰冰的、程式化的机器赋予温度与灵性，使机器在人与人的互动中扮演更聪明的角色。人工智能也将在一定程度上改写今天我们习以为常的传播形态。本书作者将人工智能置于传播的视野下洞察，让我们看到人工智能与传播两者碰撞后的耀眼光亮，也让我们思考人工智能时代全新的人机关系及其挑战。

庞建新

优必选科技公司（中国人工智能与服务机器人领先企业）研发副总裁

从传播的角度去看人工智能是一个根有趣的话题。人工智能是一种通用的科学技术，通过在一个个应用场景中的应用去影响人和他所在的人群。通过读种方式，人工智能影响了几乎所有的领域，传播就是其中一个。人工智能的进步，改变了传统的信源（信息的源头）、信道（信息传输的通道）和信宿（接受信息的终端）的表现方式，正是因为这些改变让人们对人工智能开始有点儿凝虑和担心，但这种疑虑和担心何尝不是入类本身的一个进步呢？我相信入工智能带给我们的是美好。尽管在较长的一段时间内，人工智能只能应用在一些特别的场景里，不过我们应该时刻准备好拥抱这种进步。这本书可以给我们带来一些启示。

Content Summary
内容提要

人工智能作为一个崭新的交流对象正在逐渐进入人类的日常生活。伴随着人工智能的崛起，随之而来的是对传播模型的革新。人工智能的独特性所带来的对人际交流默认假设的冲击很有可能会引发对交流观点的颠覆。人-人工智能交流对时间维度的改变，对交流对象可控性的放大，以及对信息的无意识无批判等，这些都会如同大坝上打开的细微小孔，最终引来整个大坝的坍塌，进而如河流改道一样，将人类的交流引上不同的道路。几干年来，人类传播的历史一直在提供语言失败的证据。在这次人工智能革命中，我们能否跨越语言的局限，直达交流的终极目标——有效的思想交换？本书将对这一问题展开全面深入的讨论。

本书首先从媒体技术发展的角度探讨人工智能这个正在崛起的交流对象所代表的趋势。继而第二章从使用的角度，逐一讨论人机传播的交流模式、伦理、一致性、人性、人格、拟人化等方面的特点，以及这一交流区别于人际传播之处。第三章讨论人—人工智能交流的效应，包括陪伴效应、自我映射效应等。第四章在上述讨论的基础上对未来作出展望。本书立足于人文社会科学领域，从传播学、计算机科学、社会学、心理学、语言学和哲学等多角度全方位探讨人工智能将给人类交流带来的各种影响。本书观点新颖，深入浅出，除传播学领域的学习者与研究者以及人工智能爱好者之外，对关心人类发展趋势的大众读者也同样适用。

Introduction
引言

寒冬之后，奇点之前

2015年10月21日，全世界科幻迷欢庆的“回到未来日”（Back-to-the-future Day）。在1989年的经典科幻片《回到未来Ⅱ》中，主角马蒂·麦克弗莱（Marty McFly）和布朗博士（Dr.Brown）乘着时光机穿越到了2015年10月21日，看到了一个全新的世界，回到未来日故此得名。影片中展示的不少“未来科技”，比如可穿戴设备、体感游戏、3D投影等早已进入现代人的生活。虽然磁悬浮滑板、飞行汽车和时空穿梭之旅尚待实现，但是这部20多年前的科幻电影以其撩动情怀的方式提醒着每个人：科幻与现实，距离其实没有那么远。

另一个例子便是人工智能

2015年，孕育的一年。新媒体技术领域看似平静，实则波涛暗涌。之前被无数人称道的社交媒体开始放慢了“野蛮生长”的速度：世界社交媒体巨头Facebook在欧美发达国家进入瓶颈期，Twitter上用户的活跃度大幅度下降；而在中国，微博处于与Twitter同样的困境。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）的统计数据，微博的活跃用户人数从巅峰时期的3.09亿人次下降到了2.04亿人次；人人网进入被缅怀的阶段，只有少数用户偶尔上去怀旧一下；即使是风头最劲的微信，增长也日趋缓慢。面对这样的局面，业内和学界发出同样的疑问：接下来是什么？

今天，我们站在人工智能时代的门口，颇有若干年前无敌舰队驶出海格力斯柱（1）的意味。我们的耳边同时混杂着叫好声和质疑声。这样的场面我们并不陌生。就在不到三十年前，互联网刚刚在公共领域崛起之时，早期网络的拥趸者们纷纷预言互联网将会实现乌托邦社会的理想。然而很快，人们失望地发现互联网上出现了虚拟空间的殖民化，信息获取的不平等以及政府的信息监控等，于是乌托邦的幻梦就随着21世纪之初互联网泡沫的破裂而消亡。伴随而来的是反乌托邦的观点，即未来并非呈现玫瑰色，而是带着灰暗色调的类似“1984”末世情结的悲观前景。当然，今天的学界在互联网带给人类社会的影响上普遍持中立的温和观点。

对人工智能褒贬不一的态度从人工智能诞生之初便开始了。1949年，为了抨击正在兴起的计算机技术和控制论，英国著名脑外科医生杰弗里·杰弗逊爵士（Sir Geoffrey Jefferson）发表了名为“机械人的思维”的演说。演说中，杰弗逊畅言了一段后来被广为引用的激昂排比句：“除非有一天，机器能够有感而发，写出十四行诗，或者谱出协奏曲，而不只是符号的组合，我们才能认可，机器等同于大脑——不光要写出这些，而且还要感受它们。任何机器都无法对成功感到喜悦，对电子管故障感到悲伤，对赞美感到温暖，对错误感到沮丧，对性感感到着迷，对失去心爱之物感到痛苦。”

工业革命期间，机器问题（machinery question），即机器替代人是否会导致大面积失业的问题，曾引发广泛讨论。如今，机器问题再度出现，只不过这一次的主角晋升到了人工智能。2012年，两位来自MIT数字经济中心的教授埃里克·布林约尔松（Eric Brynjolfsson）和安德鲁·麦卡菲（Andrew McAfee）在《与机器赛跑》（Race against the Machine）一书中表达了人类劳动力大量被机器替代的悲观观点。然而，他们在2014年的新作《第二机器时代》（The Second Machine Age）中走向了乐观的一面。布林约尔松教授近期在TED的演讲里疾呼：“只有当人与机器展开有效的合作，才会立于不败之地。”另一位作者麦卡菲教授则直接引用物理学家弗里曼·戴森（Freeman Dyson）的观点：“技术是上帝的礼物。在生命这份礼物之后，技术这份礼物可能是上帝最伟大的礼物了。它是文明之母，艺术之母，科学之母。”

我们不清楚是什么原因导致了两位经济学家的态度如此迅速地在两年时间里从悲观转变为乐观。然而其他的人工智能悲观主义者似乎立场更坚定一些。比尔·盖茨（Bill Gates）和著名物理学家史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）一贯对人工智能持审慎态度。科技界的传奇人物特斯拉CEO埃隆·马斯克（Elon Musk）更是认为人工智能比核武器还危险，是人类生存的最大威胁。2015年，埃隆·马斯克、苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼克（Steve Wozniak）、人工智能公司DeepMind CEO杰米斯·哈撒比斯（Demis Hassabis）、史蒂芬·霍金，以及上百位人工智能研究专家共同签署了一封号召禁止人工智能武器的公开信。在众多关于人工智能正面及反面的观点中，我个人觉得最有启发的观点是人工智能对民主的威胁。众所周知，一个社会的中产阶级是民主制度的中流砥柱，而未来人工智能大量替代中层的技术工作，带来“职业两极化”的风险，势必导致中产阶级分崩离析，进而瓦解今日的民主形式。

另外，越来越多的公司将人工智能运用到商业领域，例如谷歌的Google Now、苹果的Siri、微软的Cortana等。建立在人工智能基础上的社交机器人也层出不穷，比如国际上第一款家庭使用机器人Jibo，日系的仿人机器人Nao和Pepper，国内领先的家庭陪伴机器人Alpha，教育机器人Buddy等。硅谷传奇人物、观察家及预言家凯文·凯利（Kevin Kelly）也将人工智能誉为下一个最热的创业机会。2016年6月，《经济学人》发表封面文章，从技术、就业、教育、政策、道德五大维度深度剖析人工智能革命。该文引用麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute）的数据，说明了人工智能正在促进社会发生转变，这种转变比工业革命发生的速度快10倍，规模大300倍，影响几乎大3000倍。在历数了种种人工智能的威胁论之后，文章以务实的角度指出，我们应该欢迎人工智能，而不是害怕它。

不管我们是欢迎还是抵制人工智能，这一天迟早会到来。2015年12月11日《科学》杂志的封面文章石破天惊地指出机器实现了自我学习。尽管雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）（2）口中的奇点尚未到来，但经历了几起几伏之后，人工智能终于告别了寒冬。这一次的春天似乎跟之前的几次不太一样，也许奇点真的近在咫尺。所以，在奇点来到之前，我们需要做好准备。

纵观人类的科技文化思想史，我们不难发现：人类思想文化的积累每每落后于科学技术的发展。几个世纪以来，科学技术宛如在荒野里野蛮生长，而后验性质的社会科学仅仅偶作回应。也许，这一次我们可以做一个新的尝试，试着让社会科学作为灯塔，为这次继哥白尼革命、达尔文革命、神经科学革命之后的第四次革命——图灵革命（Floridi，2014）提供一些指导，甚至发出一点中国的声音。

在《第四次革命》一书中，来自英国牛津大学的信息哲学家卢西亚诺·弗洛里迪（Luciano Floridi）总结了人类的四次自我认知革命。第一次革命发生在1543年。尼古拉·哥白尼（Nicolaus Copernicus）发表《天体运行论》，让世人意识到人类并不是被造物主眷顾而被安排在宇宙的中心，从而迫使人类重新思考自己的位置与角色。发表于1859年的《物种起源》带来了第二次革命。查尔斯·达尔文（Charles Darwin）在书中驳斥了人类是万物之灵的观点，指出所有生物都来自共同的祖先，并在自然选择下不断进化。第三次革命来自西格蒙德·弗洛伊德（Sigmund Freud）的精神分析著作，将人类具备有意识的自我反省与自我控制的能力这一假象击得粉碎。而艾伦·图灵（Alan Turing）在1950年发表的经典论文《计算机器与智能》则使人类再一次抛弃自己独一无二的观点，因为机器也可以具备智能，并可以替代人类执行越来越多的任务。

从一个问题出发

阿尔伯特·爱因斯坦（Albert Einstein）问了一个问题：如果一个人以光速运动，他会看到什么？从这个问题出发，爱因斯坦发展出了广义相对论。艾伦·图灵问了一个问题：机器会思考吗？从这个问题出发，图灵打下了人工智能大厦的地基。提出一个好的问题，往往比这个问题的答案本身更重要。

这本书也是从一个问题出发，那就是：当人工智能成为人类新的交流伙伴之后，传播会发生怎样的变化？

回答这个问题并不容易。深知这个问题难度的我，并不敢奢望能在一本书里回答这个问题。我想做的，只是在这本书中，从各个方面把这个问题问清楚。然而，我发现，即使只是想提出问题的各个方面，已经是困难重重。究其原因，是因为人类的交流，从来都没有简单过。

交流的目标是思想的无障碍分享。然而从古至今，这样朴素的目标几乎没有被实现过。从西方巴别塔的隐喻，到东方“道可道，非常道”的箴言，不同种族的人们都苦于交流的困境。失望之余，人类把目光投向其他智能体，动物、外星人、超自然力量，甚至鬼魂……我很赞成美国传播学家约翰·彼得斯（John Peters，2003）在《交流的无奈》一书中表达的那种略显悲壮的观点：人与人之间是“无限遥远的距离”，而交流是“没有保证的冒险”。

而从另外一个角度，人类的身体很遗憾地并不具备完成这样一个“没有保证的冒险”的生理条件。我们的视觉受限，听觉不足，词不达意，思想含糊不清。我们每每需要借用外力才能将交流深入一步。在这些外力里，机器越来越成为不容忽视的力量。而人与机器的关系却随着两者的力量对比变得时好时坏。从蒸汽机的第一声轰鸣划过长空开始，形形色色的卢德分子（3）和技术乐天派就展开了拉锯战。他们并不总是不同的人，他们可能同时存在于我们每个人身上。在今天，即使技术已然与我们水乳交融，我们仍然有抑制不住的冲动想将技术排除在身体之外。我们幻想能通过技术实现交流的理想，却不得不祭上我们的自由。

我们还没有做好充足的准备就被抛进一片未知之地。在这片土地上，我们将遭遇一个全新的交流对象——人工智能。它是否会像美国著名媒体生态学家尼尔·波兹曼（Neil Postman）所恐惧的那样：“一旦造出机器，我们总会大吃一惊，发现机器有自己的想法；除了有能力改变我们的习惯，还能改变心智的习性。”除了拭目以待之外，我们还可以做一些准备。

本书的定位

十多年前，我在中国科学技术大学念本科。在那个从来不缺天才的校园里，我见识了各种各样才华横溢的人。有一次，一个同学说了这样一句话：“我觉得牛顿提出三大定律，其实是把物理学引上一条歧途。”也许你听到这句话的反应与我当时的反应是一模一样的：这分明是胡说八道。但我不知道你是否跟我一样，紧接着闪过这样的念头：真的是这样的吗？万一真是这样呢？

我在求学和研究阶段受益于很多聪明人的影响和启发，与他们直接或间接的交流帮助我打造出我的认知大厦。然而，对我而言，后来那些无数次有趣并富有启发性的谈话，都没有若干年前那句出自一个大三同学的无心的话来得影响深远。在那个形成自我对世界的独特认知的关键时期，也许，事实本身并不重要，重要的是这种质疑权威、质疑根本的勇气和态度。如果我在今天还能略为骄傲地认为自己是一个有着一点批判精神的研究者的话，那么，多年前那句别人口中无意说出的不知天高地厚的话对我的冲击，应该是我能想到的开启这扇门的关键阀门之一。

用今天流行的网络用语来说，这应该叫作“脑洞大开”。我曾经受益于各种各样脑洞大开的思想和观点，现在，我想同样带给你这样的思维游戏。你可能不会认同我在书中阐述的观点，但是，没有关系，只要这本书能引发你一些思考，打开你的一些脑洞，那我的目的就达到了。

当然，有必要在开始这段思维之旅前给这本书一个明确的定位。首先，这不是一本预测未来产业趋势的书。本书讨论的问题远远不到尼克·波斯特洛姆（Nick Bostrom，2015）所担心的超级智能的情形。本书讨论的人工智能尚未具有自我意识。按照强人工智能与弱人工智能的划分，本书讨论的还仅仅是针对现阶段出现的人工智能技术，即弱人工智能。其次，这本书虽然涉及人工智能的范畴，但是它绝对不是一本技术层面的书。本书最终的定位还是社会科学领域的著作。尽管本书的很多观点是基于对于未来的预测（我尽量将它们保持在合理范围之内），但是它还是尽可能遵从严格的社会科学学术写作规范，支持观点的论据我都尽量使用原始文献。同时，我无意过多纠结于技术术语的考量，比如机器人与人工智能的区别。当然，既然是可以与人交流的技术，那么具有或多或少的与交流相关的智能是基本要求。所以纯机械的机器人，比如工业机器人，就不在讨论范围之内，即使它也称得上具有了运动方面的智能。

我以为，为学就是一个不断打破边界的过程，打破认知的边界，也打破学科的边界。本书起源于一个简单的问题，然而寻找答案的过程并不简单。计算机科学、心理学、伦理学、人类学、社会学、语言学等学科，并非我的专业领域，却不得不一一拾起。在写作这本书的过程中，我也在不断构建和优化自己的知识结构，受益良多。如图灵的助手杰克·古德（Jack Good）所言：“极端独创性的一个方面，就是不将庸人口中的真相视为真相。”我不敢妄称具有极端的独创性，但至少尝试着质疑一些所谓的真相。

本书的结构

本书分成四章。第一章为铺陈，从媒体技术发展的宏观角度探讨人工智能这个正在崛起的交流对象的特性以及它所代表的趋势。第二章着力于传播的模式，从使用的角度，逐一讨论人—人工智能交流的交流模式、伦理，交流的一致性、互动性、人性、人格、拟人化及文化差异等方面的内容，指出每一方面区别于人—人交流的地方。第三章讨论人—人工智能交流的效应，包括陪伴效应、自我映射效应等。对理论的综述也集中于此。第四章是结论部分，将展开对既有的反思以及对未来的预测。写作过程中，我尽量将这几章按照起承转合的顺序进行逻辑安排，但作为读者，你大可不必按部就班进行阅读。

我希望这本书的阅读过程就像一群人一起登山的过程。有些人看到山上的巨石，有些人遥望远方的云海，有些人欣赏一路上的参天大树，而我看到天上正在飞过的一群鸟儿。于是，我把这段景色分享给大家。这不是居高临下式的教导命令，也不是无关痛痒的自言自语，而是饱含热情的分享。因为我知道，我的读者同样是一群有着强烈好奇心，在各个领域里披荆斩棘的创新者。我们看到不一样的风景，我分享给你们我的视角。同样，你们也会分享给我你们的。

阅读需愉悦。希望你在这趟思维之旅中随时保持愉悦！那么，就让我们开始吧。

参考文献：

［1］Floridi L.The 4th Revolution：How the Infosphere is Reshaping Human Reality［M］. Oxford，U.K.：Oxford University Press，2014.

［2］尼克·波斯特洛姆．超级智能：路线图、危险性与应对策略［M］．张体伟，张玉青，译．北京：中信出版社，2015.

［3］约翰·彼得斯．交流的无奈：传播思想史［M］．何道宽，译．北京：华夏出版社，2003.

（1）直布罗陀海峡两岸边耸立的海岬，希腊神话中英雄海格力斯出行中的最西点，后被视为通向新世界之门。

（2）美国发明家，未来学家，人工智能“奇点理论”的提出者。

（3）卢德分子（the Luddites）是19世纪英国纺织工人的一个团体，以毁坏机器的方式抗议工业革命带来的机械化。后用来泛指反对技术进步与产业调整的人。

目录

Introduction　引言

01　The first chapter　第一章　人工智能：正在崛起的交流对象

第一节　机器与人

第二节　智能与人工智能

02　The second chapter　第二章　传播的模式

第一节　传播模式

第二节　伦理的困境

第三节　交流的一致性

第四节　互动性

第五节　人性

第六节　人格

第七节　拟人化

第八节　文化的差异

03　The third chapter　第三章　传播的效果

第一节　人机传播

第二节　陪伴

第三节　自我折射

04　The fourth chapter　第四章　传播的进化

后记

人名索引

01　The first chapter　第一章
人工智能：正在崛起的交流对象

第一节
机器与人

技术被誉为最强大的力量。然而技术为何存在？人类的身体又是如何处于与机器接壤的边缘地带？这些技术带给人类怎样的福音与疑惑？对人工智能的讨论离不开对人类技术发展史的回顾。如果说机器作为一种隐喻昭示着工业时代理性有序的特征的话，那么当人类逐渐步入后工业时代，甚而至于智能时代的时候，也许我们不得不思考：当机器中真的出现幽灵，我们将何去何从？

最强大的力量

我们对技术这个概念并不陌生。今时今日，我们无时无刻不在使用着数不胜数的技术：从桌面上的笔记本计算机、打印机、扫描仪，到掌中的智能手机、空调遥控器，再到脚下的扫地机器人……技术不仅仅以有形的方式存在，也以我们看不见摸不着的形式影响着我们的生活，比如搜索引擎背后的算法，不同的数码音乐制式，转基因工程等。

然而，如果要让我们对“技术”一词下个定义的话，这并不是一件简单的事情。《汉语大词典》对技术一词有三个解释：①技艺、法术；②知识技能和操作技巧；③文学艺术的创作技巧。《大英百科全书》的解释则是：“关于制造和做事的技艺的系统性研究以及手段的总和。”显然这些标准却含糊的解释并没有太多的指导意义。

如果我们把目光摆脱词典式的标准化定义，关于技术这个名词，我们会找到更多有意思的注解。古希腊语中的“techne”是艺术、技能、工艺的意思；亚里士多德（Aristotle）在《修辞学》中将techne与意为词汇、言论或文化的后缀“logos”连在一起，得到新词“technelogos”，成为今天技术（technology）的前身。遗憾的是，亚里士多德并未给该词汇提供任何解释。一直到了1802年，德国哥廷根大学经济系教授约翰·贝克曼（Johann Beckmann）感受到将实用技艺系统化传授给学生的必要性，于是编写了一本名为《技术指南》（Guide to Technology）的教材并开设相关课程，于是，被人类遗忘了很久的古老词汇才重新复活。

作为实践与元器件（components）的集成（assemblage），技术通常是通过技术体（bodies of technology）展示出来的（阿瑟，2014）。比如转基因的技术是以实实在在的马铃薯、大豆和三文鱼的技术体体现的，没有后者，作为普通人的我们是无从得知这样一种技术正在对我们的生活发生具体而深刻的影响的。当然，因为本书并非一本探讨技术层面的著作，我在此对技术与技术体并不加以严格的区分。

尽管技术的重要性不言而喻，但是它长期被笼罩于其孪生姐妹“科学”的阴影之下。科学因其前瞻性、系统性而被赋予更多的权重。长久以来，公众对科学以及科学研究者抱以极大的尊重，而对技术工作者重视不够。从事技术工作的人多是一线技术人员，经济社会地位不高。即使是工程师，很大程度上也是没法跟科学家相提并论的。这种对技术的轻视，直接的后果之一就是导致“技术学”，即对技术发展的系统研究的缺失（阿瑟，2014）。

由于种种原因，中文中科学与技术常常被合二为一称为“科技”，进而又用科技这个词替代技术。比如技术思想家凯文·凯利那本著名的What Technology Wants就被翻译为“科技想要什么”，而非“技术想要什么”。我认为，这是一种混淆的做法，并非好的选择。尽管科学与技术常常以一枚硬币的两面出现，但有必要将两者区分开来。

关于科学与技术共生而独立的关系，首屈一指的技术思想家兼经济学家布莱恩·阿瑟（Brian Arthur，2014）在其著作《技术的本质》中做过颇为优雅简洁的描述：“科学和技术是两个不同的概念。科学建构于技术，而技术是从科学和自身经验两个方面建立起来的。科学和技术以一种共生方式进化着，每一方都参与了另一方的创造，一方接受、吸收、使用着另一方。两者混杂在一起，不可分离，彼此依赖。”（p.68）

在与科学的相生相长之间，技术越来越展现出对人类社会的巨大影响力。科技观察家凯文·凯利就认为技术是“世上最强大的力量”。为此，他不止一次在著述中引用美国历史学家林恩·怀特（Lynn White）对历史上的技术的观点：“中世纪中后期主要的辉煌不在于那些大教堂，不在于其史诗般的文学作品，也不在于其经院哲学。它的辉煌在于，这是史上首次建立在非人力基础上，而不是奴役和骸骨之上的高等文明。”布莱恩·阿瑟也表示：“我们一直以为技术是科学的应用，但实际上却是技术引领着科学的发展（阿瑟，2014，p.45）。”

这种过于拔高技术地位的观点我们其实并不陌生。在解释社会现象与趋势的诸家学说中，技术决定论（technological determinism）屡屡以其石破天惊般的断言吸引世人的目光。技术决定论认为技术是社会变迁的动力，足以支配人类社会的发展。不论是以奥格本（Ogburn）学派为代表的强（hard）技术决定论，还是以雅克·埃吕尔（Jacques Ellul）为代表的温和（soft）技术决定论，持技术决定论观点的学者均认为技术具有自身的特定规律与自主性，并能导致社会变迁。其中最著名的观点莫过于卡尔·马克思（Karl Marx）的论断：“手工磨产生的是以封建主为首的社会，蒸汽磨产生的是以资本家为首的社会。”至于那句著名的“媒介即信息”则反映出加拿大传播学家马歇尔·麦克卢汉（Marshall Mcluhan）对媒体技术的乐观——媒体技术改变了人类自身及其生存的社会结构。

人的延伸

技术为何存在？这个问题的答案固然可以从外界因素进行探究，也未尝不能从人类自身找到答案。仔细检查人类的生理条件，我们会很失望地发现人类的身体并无任何“过人”之处。从视觉上说，人类的视力极限是非洲马赛人拥有的6.0，也就是能看到10公里外的物体；而鹰的视力会比一般人类好上七八倍。从听觉上说，飞蛾与蝙蝠的听觉比人类的都灵敏很多。这样的比较可以拓展到力量、奔跑速度、嗅觉等一长串的技能，而人类都毫无优势可言。当然没必要把这当成一个悲剧。心理学家阿尔弗雷德·阿德勒（Alfred Adler，1969）就坚信器官卑劣是上帝赐予整个人类物种的天赋，因为这种卑劣激发起自卑的主观感受，进而成为人类趋向完善的原动力。如果没有先天趋向完美的倾向，儿童不会感到自卑；而如果没有自卑感，人也永远不会设立成功的目标，更不用说实现成功。

仔细罗列出人类既有的发明创造，不难发现它们共同的特点：作为对人的延伸。我们步伐不够敏捷，所以我们发明汽车飞机代步；我们肌肉不够强壮，所以各种钻探机、挖掘机大行其道；我们听觉不够灵敏，好在我们有各种扩音设备……长久以来，技术之于我们，是加强天性的工具。几百年前，显微镜镜片发明者罗伯特·胡克（Robert Hooke）有感于镜片改善人类的视觉，指出：“人们会用机械发明去改善人的其他感官的能力：听觉、嗅觉、味觉、触觉。”（芒福德，2009，p.45）几百年后，加拿大传播学家麦克卢汉一语中的：媒介是人的延伸。

技术固然沿着自己的规律在前行，其进化进程也受到了人类需求的直接影响。传播学家麦克卢汉（2015）曾提出“感官比例”的概念并指出，越是符合人类天然的各种感官的需求的媒体技术越是容易被人所接受。以计算机的输入输出设备为例，传统的键盘与鼠标虽然有效，但是终究不如触摸屏来得自然。而如果输入输出可以在任何自然状态下，通过我们的视觉、触觉以及简单动作来完成，那将会比单纯使用手指敲打键盘来得顺畅。今天这样的技术已然实现，麻省理工学院媒体实验室普拉纳夫·米斯特里（Pranav Mistry）发明的第六感技术，通过4个套在手指上的彩色标记环、1个小型摄像头、1部便携式投影仪和1台便携式计算机，就可以通过简单的动作完成信息的获取。比如你可以用手指做出一个摄像框的动作，拍摄即在瞬间完成，而无须任何按下快门键的操作。如此一来，信息的输入输出不再受限于实体屏幕，电影《少数派报告》中的感应技术已经变成现实。

今天，其实我们的大脑本身也处在与技术接壤的地带。人类的大脑被称为一台复杂的并行处理器。人的大脑约有1000亿个神经元，每个神经元由细胞体、轴突和树突组成。细胞体是中心，负责信息交换；轴突是传递者，负责神经元之间的信息传递；树突则负责收集来自其他神经元的信息。虽然与人的其他器官相比，大脑并无本质的特殊之处，其神奇的机能却是目前最难以理解的科学课题之一。即便如此，科学家们还是借用身体图式（即大脑对触觉信息主动产生的观点）的概念，对工具改变身体意向的可能性进行探索，取得了令人鼓舞的成果。未来，我们有可能依靠尖端的传感技术，感受到千里之外的场景（尼科莱利斯，2015）。果真如此，机器就不仅仅是我们身体的延伸，而是确确实实成为我们身体的一部分。凯文·凯利甚至不无深情地赞叹到：“当我们创造和使用技术时，我们实际上参与了某个比我们自身更大的事件。我们扩展着创造生命的那同一种力量，加快向未来进化的速度，我们增加着一切的可能性。”（2012，p.67）

身体图式

1911年，英国神经学家亨利·海德（Henry Head）和戈登·霍姆斯（Gordon Holmes）发现感觉运动系统皮质层受损的病人会出现不正常的触觉。因此他们提出：“每一个新姿势或动作都被记录在具有可塑性的图式中。皮层活动会将每一组新颖的感觉都纳入图式的关系之中。”这个过程就如同“计程车计价器如何将已经走过的距离转化成钱数”。对此现象，脑机接口研究先驱米格尔·尼科莱利斯在其著作《脑机穿越》中有详尽的描述。

当然，始料未及的是，技术并非仅仅延伸了我们不够完美的躯体，也带来集体的身份危机。转基因物种、克隆动物、大脑植入、机器外骨骼，电子人cyborg（又被译为赛博格）……这些新技术的出现会每每革新我们对自身的认识。如果说我们尚且可以认为一个进行人造耳蜗种植的人还是纯粹的人的话，那么如果他/她的眼睛是人造的呢？如果他/她所有的感觉器官都是人造的呢？如果他/她装有义肢呢？甚而至于他/她的大脑是人造的呢？我们该如何划分人与非人的界限？究竟是天生的部分占70%、80%，还是90%才算是人类？

2008年的北京奥运会上，南非著名残疾运动员，号称“刀锋战士”的奥斯卡·皮斯托瑞斯（Oscar Pistorius）申请使用假肢与腿脚完好的运动员赛跑。然而他最终没能获得参赛资格，因为他的两条义肢被认为更具有竞争优势（1）。我们能接受裹着鲨鱼皮泳衣的游泳名将迈克尔·菲尔普斯（Michael Phelps），却又为何把皮斯托瑞斯拒之门外？

杰伦·拉尼尔（Jaron Lanier）在著作《你不是个玩意儿》（You Are Not a Gadget：A Manifesto）中表达出这样的忧虑：随着科技的进步，人类会逐渐偏离人类的轨道而变得越来越像机器（2010）。当然，这样的论调带有过多人类至上主义的痕迹。如同科幻作家菲利普·迪克（Philip Dick）一遍遍在作品中展示的两大主题一样，人类也在不断质问着同样的问题：什么是现实？什么构成真正的人类？具有讽刺意味的是，近年来备受科幻剧影迷推崇的瑞典剧以及改编的英剧《真实的人类》直接引用迪克的主题，探讨的却是人工智能的话题。难道相比人类而言，机器人更符合“真正”的标准吗？

机器的隐喻

牛顿三大定律的提出，犹如一道犀利的闪电划过漆黑的长空，给人类文明带来深刻的影响。这样的影响不仅体现在之后的科学与技术的发展上，也体现在之后300余年人类对整个宇宙的认知上。如艾萨克·牛顿（Isaac Newton）本人所描述的那样：天体之所以会运动，是因为上帝创造了万物以后，也设定了各种自然规律，比如运动定律等；上帝先把它们一推，然后天体就按“动者恒动”的定律一直运动下去，事物就按照自然规律和概率顺其自然地发生；于是乎上帝不再做任何事情。如此的精准，如此的规律，也如此的机械。世人把牛顿的这种世界观称为“机械宇宙观”或“钟表宇宙观”。

尽管之后300年的时间里，并非人人都持有这种机械宇宙观，但是整个文明世界陷入一种对技术、机器和纯秩序的漫长迷恋之中（阿瑟，2014）。整个宇宙被看作是一个复杂的机械系统，“这个系统是按照一些基本原则，例如惯性和引力，由在无限的不确定的空间中运动的物质的粒子所组成，并且这个系统是可以通过数学来加以详审细察的”（塔纳斯，2007，p.300）。于是，理智取代了情感，逻辑取代了热情，控制取代了无序，新的时代精神将理性与规则打上了重重的着重号，并在人类生活工作的各个领域与层面渗透。机器，无疑是这种精神的象征。

根据德国工程师弗朗茨·勒洛（Framz Reuleaux）的经典定义，机器是“由一系列在力的作用下才运动的物体组成，人们可利用自然界的力量通过这些物体作功，完成特定的运动”（芒福德，2009，p.11）。不论是工厂中钢铁铸成的庞然大物，还是人工智能科幻美剧《疑犯追踪》（Person of Interest）中亦正亦邪的超级智能“机器”（the machine），机器的含义已经不等同于技术。比如，著名哲学家马丁·海德格尔（Martin Heidegger）就将技术与机器画上了不等号，他认为技术是一种解蔽方式，即用于展示真理或事物本质的一种方式（海德格尔，2011）。于是，尽管不少人对工业社会进行了诸多反思，但仍然不妨碍现代人对机器发自内心的认同感，因为它们寄托了人类对精准、有效和诚实精神的无限向往。

然而，违背这些精神的反而是人类自己。人类盲目、冲动、傲慢、虚伪……这些根深蒂固的毛病往往让人捶胸顿足。究其原因，心理学家早已告诉我们，人类不是百分之百的理性动物。理性之外，人类还有情感。冲动是魔鬼，在此同样适用。但换言之，这恰恰是因为人类具有“心”，我们的肉体并不能时时反映出精神的状态。信奉“我思故我在”的勒内·笛卡儿（Rene Descartes）构建出一个独立于物质世界的精神世界，两者相互独立、互不相干。对人类这样精神与肉身紧密结合的联合体，笛卡儿的身心二元论实际上是割裂了精神与肉体的千丝万缕的联系，反而让我们对人类的心智问题无所适从。

如果说笛卡儿的身心二元论反映出机器时代的人类对世界的偏执狭隘的认知的话，那么人类文明发展至今日，越来越彰显凌乱丰富的生命力。人类的心智，也在一点点被拨开神秘的面纱。在1949年出版的著作《心的概念》（The Concept of Mind）中，牛津大学哲学家吉尔伯特·赖尔（Gilbert Ryle）驳斥了笛卡儿的身心二元论：他认为身体和心灵并无二致，精神和行为其实是一回事。他指出，笛卡儿犯了一种“范畴错误”，将心灵看作一只被禁锢于肉身中的幽灵，即后人常说的“机器中的幽灵”（ghost in the machine）（赖尔，1992）。

如果说机器作为一种隐喻昭示着工业时代的理性有序的特征的话，那么当人类逐渐步入后工业时代，甚而至于智能时代的时候，也许我们不得不思考：当机器中真的出现幽灵，我们将何去何从？

参考文献：

［1］Adler A.The Science of Living［M］. New York：Anchor Books，1969.

［2］Lanier J.You Are Not a Gadget：A Manifesto［M］. New York：Knopf，2010.

［3］Ryle G.The Concept of Mind［M］. London：Routledge，2009.

［4］布莱恩·阿瑟．技术的本质：技术是什么，它是如何进化的［M］．曹东溟，王健，译．杭州：浙江人民出版社，2014.

［5］刘易斯·芒福德．技术与文明，陈允明，王克仁，李华山，译．北京：中国建筑工业出版社，2009.

［6］米格尔·尼科莱利斯．脑机穿越：脑机接口改变人类未来［M］．黄珏苹，郑悠然，译．杭州：浙江人民出版社，2015.

［7］麦克卢汉．理解媒介：论人的延伸［M］．何道宽，译．南京：译林出版社，2015.

［8］凯文·凯利．技术元素［M］．张行舟，余倩，周峰，等译．北京：电子工业出版社，2012.

［9］海德格尔．技术的追问［M］．刘大椿，刘劲杨，译．科学技术哲学经典研读．北京：中国人民大学出版社，2011：104127.

［10］理查德·塔纳斯．西方思想史：对形成西方世界观的各种观念的理解［M］．吴家婴，晏可佳，张广勇，译．上海：上海社会科学院出版社，2007.

（1）拒绝皮斯托瑞斯的决定后来被体育仲裁法庭推翻，但皮斯托瑞斯最终没能参加2008年的北京奥运会。然而四年后，他如愿取得了2012年伦敦奥运会的参赛资格，这也让皮斯托瑞斯成为了奥运会历史上第一位双腿截肢的运动员。

第二节
智能与人工智能

当智能与机器两个看似毫不相干的概念碰撞在一起的时候，可能撞击出的是人类历史上最伟大的发明，也可能是人类历史上最后一个重大发明。弗洛里迪将这一次的变革称为继哥白尼革命（日心说的提出）、达尔文革命（进化论的提出）以及弗洛伊德革命（精神分析法的诞生）之后人类自我认知的第四次革命。这次革命中，我们能否越过语言的局限，直逼交流的终极目的——有效的思想交换？

交流的玩伴

尽管有着上万年的漫长进化历程，人类依然像个孩子一样好奇于与其他智能形式进行交流。近代科学诞生以前，人类有限的想象空间里只能容下源自地球的智能形式，比如动物。因为人类的动物性，使人与动物的交流发生得似乎自然而然。比如伊甸园里，亚当与夏娃可以毫不费力地与一条蛇对话。尽管现实中的交流来得远没有神话故事里那么顺畅，但并不妨碍人类充满热情地积极破译动物交流的密码（彼得斯，2003）。进而超自然力量，甚至鬼神等都具有了情理之中的血肉之躯。《西游记》里各种动物进阶后修炼成的精，就是一个明证。

当人类的思维突破上帝的囚笼之后，人类把目光转向外太空，期望能在遥远的某个星球上找到交流的对象。人类如此执着并心怀善念，以至于人类频频发出投向外太空的交流信号。即使到了现在，这样执着的热情依然不减。2015年最轰动的两条科技新闻莫过于拍摄到冥王星的清晰照片和在火星表面发现水的痕迹，人类关于外太空生命的想象得到进一步激发。

在对外太空的种种想象之中，2013年中国科幻界横空出世的《三体》更像一个另类的存在。透过对三体星球以及与地球人类关系的描述，作者刘慈欣似乎想警告过于天真的人类，外太空的其他文明并非总是美好的，他们更可能是冷血的文明毁灭者。虽然这些波澜浩荡的人类外太空经历发生在科幻小说里，但至少刘先生提出一个不仅仅存在于小说中的问题，那就是其他的智能形式是否和人类的智能形式一样，进而他们的交流方式是否与人类一致？读过《三体》三部曲的人一定都对三体人的交流方式感兴趣。那种类似人类读心术的交流方式直接越过语言的局限而直逼交流的终极目的——有效的思想交换。

地球之外的生命遥不可及，因此，自信的人类从未放弃过对人造智能体的追求。如果说从西周时代“勾引挑逗”王之美人的机器人“能倡者”（见《列子·汤问篇》），到春秋时期鲁班造出的“三日不下”的木鸟（见《墨经》），到三国时期的木牛流马（见《三国演义》），到达·芬奇（Leonardo da Vinci）的机械骑士（1），到法国工程师雅卡尔·德·沃康桑（Jacques de Vaucanson）的长笛演奏者（2），再到瑞士造表师雅克·德罗（Jaquet Droz）的小写手（3），这些尝试还着眼于弥补或增强人类能力的范畴的话，那么从20世纪中叶开始的人工智能之旅，就在创造一种崭新智能的道路上愈行愈远了。而后者，如控制论之父诺伯特·维纳（Norbert Wiener）所言，与之前的机械技术有着根本的不同，它将改变游戏规则，开启新时代，甚至最终造成社会结构的撕裂。

图1-1　达·芬奇的机械骑士及内部模型组件

智能决定交流

开始人工智能的讨论之前，我们还是把目光投回人类自身，看看智能到底是什么吧。哈佛大学心理学教授霍德华·加德纳（Howard Gardner）在30多年前的著作《智能的结构》（Frames of Mind：The Theory of Multiple Intelligences）中提出了著名的多元智能理论，即人类的智能由多种智能构成，它们分别是：语言智能、音乐智能、逻辑—数学智能、空间智能、身体动觉智能、人格智能和自省智能（Gardner，1985）。加德纳明确指出，智能取向具有明显的文化差异。过度强调逻辑—数学智能是西方文明的特点，这一点从古希腊文化中使用“理性”一词来称呼智能就可见一斑。伊曼努尔·康德（Immanuel Kant）（2004）在《纯粹理性批判》中也认为，人类智能关键的一系列问题包括时间、空间、数字和因果关系的基本范畴。

遵循西方文明的学术传统，不少学者对智能给出了更方便的解释。H.A.凡帝来（H.A.Fatmi）和R.W.扬（R.W.Young）（1970）认为智能是在混乱中发现秩序的能力。借助智能，人们能够对有限的资源（包括时间）进行最优化，以达成各种目标（库兹韦尔，2016）。爱因斯坦则诗意地认为：“智能的真正标志不是知识，而是想象。”

其他文明对非逻辑理性智能形式的强调往往让浸润在西方文明传统下的人们惊诧不已。加德纳就曾在《智能的结构》一书中引用过几位人类学家的观察，包括尼日利亚人的舞蹈技能，新几内亚人的游泳潜水技能，以及巴厘岛人对身体关节肌肉的大量锤炼等，这些都无一例外地反映出非西方文化下对身体动觉智能的推崇（1985）。我们不妨想象一下，拥有不同智能形式的人的相遇将是何等有趣的情形？饱受现代科学训练的人来到新几内亚湾，却连基本的求生技能都没有，最后只能淹死在海上。而传统的尼日利亚人来到西方世界，发现这里的人连起码的舞蹈对话都不会，将如何交流？

让我们再来看看交流。

稍微了解一点进化历史的人，都会不得不由衷赞叹语言诞生的意义。因为语言，人类的思想得以表达，情感得以抒发，知识得以传承，文化得以构建。生物学家约翰·梅纳德史密斯（John Maynard-Smith）和厄尔什·绍特马里（Eors Szathmary，1997）追寻40亿年生命的历程，归纳出8个生物组织中的重大改变，其中包括从无核细胞到有核细胞，从无性繁殖到有性繁殖等。其中语言的出现是自然界中最后一次重要转变，即从灵长类社群到以语言为基础的社群。至此，人工世界中也出现了第一次的转变。再之后，从口述历史到书写历史，从手稿到印刷，从书本中的知识到科学方法，从手工制造到大量生产，从工业文化到无处不在的全球通信业文化也就顺理成章了（凯利，2010）。

通过一个简单的对照，大家可能会更清楚地看到语言在交流与文化塑造上的重要性。海豚是一种非常聪明的动物，其脑容量非常之大。然而，在漫长的进化过程中，海豚并没有发展出文明。大概是因为海洋的环境使海豚留不下任何记录，不能借助语言把知识与经验传递给后代（松尾丰，盐野诚，2016）。

在语言赋予人类优于其他地球生命的能力的同时，语言也给我们的交流套上了无形的枷锁。哈佛大学语言学家及认知心理学家斯蒂芬·平客（Steven Pinker）毫不客气地指出：“语言是一种损失（lossy）的介质，因为它丢掉了关于体验的那部分稳定的、多维度的结构信息。”（2015，p.322）。相似地，传播学家也早已指出，人类的交流只有不到一半的信息是通过语言来完成的，超过一半的信息则是通过语调、表情、肢体动作等非语言方式来传播的。然而即便如此，我们依然每每对语言的功能执着不已，而遗忘了交流的初衷。于是，各种语言修辞技法大行其道，各类隐喻新词层出不穷，反而容易造成交流双方的理解错位。海德格尔（2000）更是直言不讳：交流不可能是观点和愿望从一个主体到另一个主体的内心传递，而是我们用解释性的话语投身于一个与人共享的世界。就如《圣经》警告世人的那样：“你们的话，是，就说是；不是，就说不是；若再多说，就是出于那邪恶者。”

语言发展了人类的心智。心理学家通过核磁共振等神经影像技术比较识字者与文盲的大脑时发现，两者的大脑活动方式有诸多不同。在测量他们的脑波，用一连串认知能力测验对他们进行测试之后，心理学家得出结论：阅读和书写技能的获得改变了脑组织结构……不仅在语言上，在视觉感知、逻辑推理、记忆策略和条理性运筹思维上都是如此（凯利，2012）。哲学家丹尼尔·丹尼特（Daniel Dennett）赞言道：“在思维设计的历史上，再没有更令人振奋、更重大的一步，能比得上语言的发明。智人受益于这项发明，从而发生了飞跃式的进步，超越了地球上的所有其他物种。”而人类智能又被创造性地运用在社会群体活动中，包括语言的丰富与发展。群居的人类需要能够预料出其他个体可能发生的行为，计算出投入与产出的比例，并对自己的行为负责。只有具备足够的认知能力的智能体才能做到群体里的娴熟自如（汉弗雷，1976）。因此，我们很难说清，在语言与智能的相互促进上，孰为因孰为果。

尽管人类具有与生俱来的社交属性，但长期囿于诸多的限制，不同智能结构的人群得以充分交流的机会并不多。一直到了工业文明开始之后，全球范围内的人口流动，才真正开启了跨文化、跨种族、跨不同智能结构的交流，这也不过短短几百年的历史。而与非人智能形式的交流，人类的经验依然少得可怜。然而，在全面进入人工智能时代之前，我们需要问这样一个问题：不同的智能形式，是否交流方式也会不同？这个问题是在人工智能与人类智能不同的前提之上提出的，所以，我们有必要先沿着人工智能的发展足迹，审视一下这样一种新的智能形式。

人工智能：全新交流对象的崛起

当智能与机器两个看似毫不相干的概念碰撞在一起的时候，可能撞击出人类历史上最伟大的发明，也可能是人类历史上最后一个重大发明。弗洛里迪（Floridi，2014）将这一次的变革称为继哥白尼革命（日心说的提出）、达尔文革命（进化论的提出）以及弗洛伊德革命（精神分析法的诞生）之后人类自我认知的第四次革命。这次以英国人艾伦·图灵为先行者的“图灵革命”消除了人类独一无二的错误观点，我们主动或被迫开始拥抱这样一种观点：人类不过是拥有信息的一种智能体而已，人工智能完全可以与人类共享这些信息。

首先，让我们简单回顾一下人工智能短短的发展历史吧。

每个领域开始之初，在后续的大部队源源不断地涌进来之前，荒芜的处女地上，开拓者总是寥寥无几。所以当我们谈论一个领域的开端的时候，更多的时候我们是在谈论为数不多的几个人的故事。人工智能领域也是如此。

人工智能领域的早期发展是和一个人的命运紧紧相连的。这个人就是艾伦·图灵。1936年，年仅24岁的英国剑桥大学研究员图灵发表了一篇名为“论可计算数及其在判定问题上的应用”（On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungs Problem）的论文，提出一种计算机器（Computing Machine）的模型，在这种模型里，通过最基本的状态、位置、读出、写入等模块就可以搭建出复杂的过程。换而言之，这种机器能执行等价的人类认知心理活动，能够代替人类计算者（“computer”最初的含义是人类计算者，而非今天我们所说的电子计算机），从而让电子的大脑成为可能。

图灵机的构想迅速在大西洋两岸激起波澜。普林斯顿高等研究院的数学家约翰·冯·诺依曼（John Von Neumann）尝试构建一台以电子速度运行的通用图灵机，通过一个32×32×40的矩阵为随机存取内存来模拟出任何运算过程。同时，大西洋另一端的图灵也在率领他的团队实现他的通用机器的想法（同期还有其他几个团队在进行类似的尝试）。

第二次世界大战的到来，英美的先后参战，使得图灵机立即有了用武之地。图灵和冯·诺依曼分别效力于英美军方，帮助破译敌对国的密码情报。从不吝啬对个人英雄主义的赞美的好莱坞将图灵利用他的机器破译德军密码的故事搬上大屏幕，这部名为《模仿游戏》（The Imitation Game）的电影斩获第87届奥斯卡金像奖多项提名和最佳改编剧本奖。

第二次世界大战结束之后，数字计算的研究项目继续进行。1946年，第一台全自动通用数字电子计算机“电子数字积分计算机”（Electronic Numerical Integrator and Computer, ENIAC）在宾夕法尼亚大学诞生，用来处理的第一个问题就是当时美国正在研制的氢弹的问题。1950年问世的“离散变量自动电子计算机”（Electronic Discrete Variable Automatic Computer, EDVAC）则实现了冯·诺依曼使用二进制和存储程序的设想。在之后，计算机的发展依然沿着最初的基本构想进行。这种以分层存储器、控制元件、中央运算器以及输入/输出通道为功能元件的结构，我们今天仍然称之为“冯·诺依曼体系结构”。冯·诺依曼当之无愧地被称为“计算机之父”，虽然如他本人所言“基本概念要归功于图灵”。而图灵的命运则起起伏伏，最终走上开创人工智能领域的道路，成为“人工智能之父”。

1956年的达特茅斯会议上，约翰·麦卡锡（John McCarthy）正式提出“人工智能”（artificial intelligence）的名字，这个领域才正式被确立。因为这次会议的推动，人工智能领域迎来了第一个春天：机器人Shakey的诞生，聊天机器人ELIZA的问世……人类对人工智能抱以很高的期望。然而，当年的预想与实际技术的脱节，使得这个泡沫迅速破灭，人工智能开始备受冷落。一直到了20世纪80年代早期，借助第五代计算机技术的发展，人工智能重新崛起，但是仅仅持续了不到10年时间又变得黯淡无光。

图1-2　坐落于上海交通大学校园里的艾伦·图灵铜像

（设计者为上海交通大学孔繁强副教授）

然而，伴随着技术的不断进步，人工智能领域的冰雪也在慢慢融化。近几年来，人工智能技术在大数据的获取、神经网络算法的优化以及并行计算的廉价化三大前提下得到了迅猛发展（凯利，2016）。现阶段，人工智能与人类各有优劣：机器更加理性和善于分析，拥有百科全书般的信息储备和庞大的运算能力，但同时也像个“聪明的白痴”，“在所有需要‘思考’的地方成功，却在人与动物不需要思考的领域失败”［计算机科学家唐纳德·克努特（Donald Knuth）语］。而人类尚在专业知识、判断力、直觉、移情、道德准则和创造力方面领先一步。

那么未来呢？关于人工智能威胁人类未来的言论甚嚣尘上。波斯特洛姆在著作《超级智能》中详尽阐述了智能大爆发后的灾难性后果（2015）。一旦超级智能出现，它将在无限制获得决定性战略优势的道路上彻底清除绊脚石，尤其是人类。如果果真如此，那么流行科幻美剧《疑犯追踪》（Person of Interest）中邪恶的超级人工智能撒玛利亚人（Samaritan）对人类展开的清除活动将不仅仅停留在影视作品中。即便人工智能按照人类的意图行动，不可预期的反常目标实现方式也可能带来恶性的灾难。比如为了实现让我们高兴的最终目标，人工智能可能会在我们大脑中负责快乐的中枢部位植入电极，让我们数字化体验到快乐。

与这样具有强烈末世救赎启示录的观点相对应的，是以雷·库兹韦尔为代表的人工智能福音派，广为宣传人工智能，尤其是强人工智能给人类带来的种种福音。连日本人工智能学会的成员也俨然分成了地球派和宇宙派的两方，前者坚定人工智能服务于人类的立场，后者则认为人类原本就是为了制造人工智能而存在。

这样的两派之争并非始于现在。早在人工智能发展伊始，领域里就形成了人工智能（Artificial Intelligence, AI）与智能增强（Intelligence Augmentation, IA）两大阵营（马尔科夫，2015）。以人工智能概念的提出者约翰·麦卡锡为首的AI阵营积极模拟人类的能力；而以道格拉斯·恩格巴尔特（Douglas Engelbart）为代表的IA一派则坚信计算机应该被用来加强和扩展人类的能力，而不是取代或模仿这些能力。

造成两派之争的原因除了是在关于人类终极地位的价值体系中存在差异之外，还反映出对这种崭新而陌生智能体的不确定性所带来的恐惧。对普通人而言，智能是我们看不到摸不着的部分，我们只能看到冷冰冰的机器外表。我们的潜意识里依然流淌着对非血肉之躯的机器的不信任。人类在习惯了与血肉之躯交流的上万年之后，突然面对一个崭新的毫无任何生命体征的交流对象，难免会无所适从。正如图灵所说：“要判断一样事物在多大程度上以智能方式运转，不仅受判断者主观心智与阅历的影响，也会受判断对象的客观属性左右。”人类尚未调整好自己的认知，以开放的心态面对这个正在崛起的全新交流对象。我们对人工智能心怀恐惧，是否也是源自人类对自身不完美的自卑呢？

不管我们愿不愿意，人工智能这个交流对象已经开始全面进入我们的日常工作与生活。这样一个全新的交流玩伴毫无疑问会带来交流方式的改变。本书将沿着这个方向，在第二章中，从交流模式的各个方面提出更具体的人机传播面临的问题。

参考文献：

［1］Maynard-Smith J, Szathmary E.The Major Transitions in Evolution［M］. New York：Oxford University Press，1997.

［2］Fatmi H A, Young R W.A definition of intelligence［J］. Nature，1970，228：97.

［3］Gardner H.Frames of Mind［M］. New York：Basic Books, Inc，1985.

［4］汉弗雷．智能的社会功能：性格形成的发展点［M］．剑桥：剑桥大学出版社，1976.

［5］史蒂芬·平克．思想本质：语言是洞察人类天性之窗［M］．杭州：浙江人民出版社，2015.

［6］库兹韦尔．机器之心［M］．北京：中信出版集团，2016.

［7］约翰·马尔科夫．与机器人共舞［M］．郭雪，译．杭州：浙江人民出版社，2015.

［8］约翰·彼得斯．交流的无奈：传播思想史［M］．何道宽，译．北京：华夏出版社，2003.

［9］松尾丰，盐野诚．大智能时代：智能科技如何改变人类的经济、社会与生活［M］．陆贝旎，译．北京：机械工业出版社，2016.

［10］凯文·凯利．科技想要什么［M］．严丽娟，译．北京：电子工业出版，2010.

［11］凯文·凯利．技术元素。张行舟，余倩，周峰，等译．北京：电子工业出版社，2012.

［12］凯文·凯利．必然［M］．周峰，董理，金阳，译．北京：电子工业出版社，2016.

［13］海德格尔．存在与时间［M］．北京：生活·读书·新知三联书店，2000.

［14］康德．纯理性批判［M］．北京：人民出版社，2004.

（1）达·芬奇利用他在人体结构方面的知识设计了一个人形机械人。这个机械骑士可以坐下、挥臂，头部可以移动，嘴巴可以张开闭合。20世纪50年代有人按照达·芬奇的原始草图制造出这个机器人。

（2）这个人形机械可以演奏12支曲目，包括布拉维的《夜莺》。

（3）这个人形机器人模仿小男孩伏案写作的样子。机器启动后由齿轮驱动，一次可以书写多达40个不同尺寸和大小的字母。

02　The second chapter　第二章
传播的模式

第一节
传播模式

伴随人工智能的出现，随之而来的是对传播模型的革新。从表面看来，人工智能的出现不过是引入一个新的信源和信宿。然而，人工智能的独特性所带来的对人际传播默认的基本假设带来的冲击很有可能引发交流观点的颠覆。人—人工智能交流对时间维度的改变，对对方可控性的放大，以及对信息的无意识无批判，这些都会如同大坝上打开的细微小孔，最终引来整个大坝的决堤，进而如河流改道一样，将人类的交流引上不同的道路。

传播的模型

作为社交动物，除了极少的极端例子外，人类在数万年的进化过程中很少能体会到完全与世隔绝的状态。从远古时代三三两两的狩猎部落，到今天全球的城市化进程，每个人周围都会或多或少充斥着与之交流互动的其他人。然而，人类在交流的问题上始终感到孤独而不满足。如约翰·彼得斯（John Peters，2003）在《交流的无奈：传播思想史》一书中所表达的那样：“交流是没有保证的冒险”（p.259），完美的交流不过是乌托邦幻想。因为交往目的的束缚以及身体的缺场，交流往往是“交叠的独白”。

在尝试提升人—人交流的效果的同时，人类一直在寻找新的交流对象，比如鬼魂、超自然力量、动物以及外星人。机器作为潜在的交流对象虽然到了20世纪后半叶才隆重登上历史舞台，然而关于智能机器的尝试由来已久。如果说第一章中提到的古代机器人的制作还仅仅是从增强人类能力和理解人体构造的角度出发的工匠式的尝试的话，那么19世纪阿达·洛甫雷斯伯爵夫人（Lady Ada Lovelace）对巴贝奇分析机的解读和拓展则投射出更加诗意的光芒。这位拥有“世界上第一位软件工程师”光环的洛甫雷斯伯爵夫人继承了父亲大诗人拜伦丰富的想象力，在超前一个世纪预测了机器今后将在音乐、制图和科学研究中运用之外，她甚至还想象出一支由大量的数据构成的纪律严明、异常和谐的军队。

巴贝奇分析机与阿达·洛甫雷斯伯爵夫人

1819年，英国科学家查尔斯·巴贝奇（Charles Babbage）从法国人杰卡德（J.Jacquard）发明的提花编织机上获得灵感设计了“差分机”，旨在把函数表的复杂算式转化为差分运算，用简单的加法代替平方运算。差分机反映了程序控制的理念，它能够按照设计者的旨意，自动处理不同函数的计算过程。巴贝奇于1822年完成了第一台差分机，它可以处理3个不同的5位数，计算精度达到6位小数，能演算出好几种函数表。由于这个设计过于超前，同时代的人并没有意识到这个设计的分量。然而，巴贝奇却有幸获得阿达·洛甫雷斯伯爵夫人的帮助。这位继承了父亲大诗人拜伦的丰富想象力与母亲数学才华的伯爵夫人充当起“程序员”的角色，为巴贝奇设计的通用数学计算机“分析机”，即后世计算机的雏形，编写一批函数计算程序。但分析机最终没能造出来。巴贝奇和阿达的“失败”是因为他们看得太远，分析机的设想超出了他们所处时代至少一个世纪。幸运的是，他们留下了30种不同设计方案，近2000张组装图和50000张零件图。1991年，为纪念巴贝奇诞辰200周年，伦敦科学博物馆根据这些组装图制作了完整差分机，它包含4000多个零件，重2.5吨。阿达·洛甫雷斯伯爵夫人也被誉为“人类历史上第一位程序员”。

伴随现代人工智能的出现，随之而来的是对传播模型的革新。1949年，克劳德·香农（Claude Shannon）和沃伦·威沃（Warren Weaver）在《传播的数学理论》（The Mathematical Theory of Communication）这一信息论的基石之作里提出了传播的基本模型“香农威沃模型”（如图2-1所示）。在信息传播过程中，信息从信源出发，经编码后变成信号，经过信道，在经译码还原到达信宿，信宿再反馈给信源。当然其中少不了干扰（噪声）的存在。

图2-1　香农威沃模型

（Shannon, Weaver，1971）

传统的传播过程中，信源和信宿均为人。从表面看来，人工智能的出现不过是引入一个新的信源和信宿。然而，人工智能的独特性带来的对人—人交流默认的基本假设的冲击很有可能引发交流观点的颠覆。人—人工智能交流对时间维度的改变，对对方可控性的放大，以及对信息的无意识无批判，这些都会如同大坝上打开的细微小孔，最终引来整个大坝的决堤，进而导致河流改道一样，将人类的交流引上不同的道路。

时间

传播学研究者比谁都清楚：信息传播是一个过程，而非一时的状态。一位学者甚至把这句话作为她的电子邮件签名档，用来提醒她自己和同人，当下的传播学研究是如何忽略了这一基本事实。然而，作为社会科学研究者，我们比谁都清楚，一个跨越时空的过程是如何难以测量。我们不可能把受试者关在实验室里十天半个月，反复拷问他们的社会行为；问卷的回答者往往很快就不知所踪，一时的实验刺激造成的长期效果我们无从测量。所以，我们通常能做的仅仅是凭借一个时间截面上的状况来预测未来。

即便如此，传播学研究者依然在突破研究方法的局限，提出长时间维度下的人际传播模型，其中以马克·克纳普（Mark L.Knapp）提出的关系模型（Knapp’s Relationship Model）为代表（Knapp, Vangelisti, Caughlin，2014）（如图2-2所示）。

图2-2　克纳普关系模型

克纳普关系模型分成两个部分：关系升级阶段逐步经历起始（initiating）、实验（experimenting）、加强（intensifying）、整合（integrating）以及键合（bonding）五个阶段；而关系恶化过程则对应地经历区分（differentiating）、限制（circumscribing）、停滞（stagnating）、避免（avoiding）和终结（terminating）五个阶段。

试想一下一对恋人从恋情萌芽到感情破裂的整个过程：首先，他们会进入一个起始的状态。因为彼此不甚熟悉，所以他们需要经历一段磨合期，在彼此“实验”试探中摸索对方的脾气秉性。随着双方了解的加深，他们的关系也得到了进一步的加强，逐渐进入到“你中有我，我中有你”的整合阶段。关系升级过程的最后阶段是键合阶段，就像一个化学分子里的两个原子被化学键牢牢绑定一样不可分离。如果很不幸，他们的感情开始恶化的话，那么首先他们开始脱离互相绑定的状态，开始将自己和对方区分开来，所谓“他/她是他/她，我是我”。进而，伴侣之间很多事情开始受到限制，比如一方不陪着另一方出现在社交场合，花费开销不再混在一起等。所以双方的感情也慢慢进入一种停滞状态。等到有一方开始避免与另一方的接触，如果没有奋起挽回的努力的话，那么最终情感终结的情景便不可避免。

传播这个模型的提出者克纳普是在经历一场痛苦的离婚大战之后总结出的这个人际关系升级和恶化的模型，不可谓不是痛的领悟。

自古人类就对永生充满了不切实际的向往。对生命如此，对情感亦然。山盟海誓时，最常见的誓言莫过于“我会永远爱你”，这不过是在时间维度上的自我麻醉。去过东南亚旅行的人可能会对当地的一种舞蹈感兴趣，一个个盛装的年轻女子，用手指做出一朵莲花从萌芽，到绽放，到全盛，再到凋零的全部过程。在佛教盛行的当地，这种传统是古人用舞蹈的方式传达出佛家成住坏空的观点。的确，没有生命可以永垂不朽，人际关系亦然。就像华人单口相声表演者黄西（Joe Wong）关于美国离婚率的笑话一样：“我被50%的离婚率吓着了。天啊，你想想，也就是说居然有一半的婚姻会天长地久！”无疑，这里透露出一个信息，时间的维度在婚姻与家庭中是不可忽视的。

十多年前一种机器宠物鱼曾颇为流行。那是一种钥匙链大小的玩具，其中植入程序，小巧的屏幕上会有一条电子“金鱼”充当宠物。主人可以选择给金鱼喂食（当然只是程序而已），于是“金鱼”会欢快的进食；有时金鱼会生病，甚至会死亡，但是它总是会凤凰涅槃般重生，所以从来不会真正地死去。我记得大学宿舍的一个女孩儿有阵子颇为迷恋她的机器宠物鱼，虽然她并不能算得上一个细心周到的人，但她总能把她的“金鱼”照顾得好好的。如果她不小心把“金鱼”喂得过饱而撑死，或者因为没有及时打扫“鱼缸”而让鱼生病死去，她也不会难过，因为她知道，当程序重启的时候，她的“金鱼”会再一次复活。

我后来才知道，其实这样的小玩意儿早已不新鲜。20世纪70年代末，可以互动的计算机玩具开始兴起。1996年日本的Bandai公司推出电子宠物系列拓麻歌子，又称作宠物蛋。虽然只能通过A、B、C三个按钮进行简单操控，但因其引入的模拟饲养机制和可爱的外形而引发了世界性的热潮。我的大学室友玩的宠物鱼不过是低级版的宠物蛋而已。但即使这样，这个电子玩具所带来的“生死观”的改变也非常明显了。

一个名为“拓麻歌子的婚礼”的小视频，由一位儿童使用者拍摄并上传。透过它，你大概能够懂得这样的电子生命会有多大的魔力。

中国的先哲早已警告过世人：“未知生，焉知死？”然而这句话反过来也似乎成立：未知死，焉知生？因为有对死亡必然来临的畏惧，人类才能得以对自己的行为做出必要的规划，在各种选项之间选择“是”与“否”。少年派在一段奇幻漂流中说，“人生到头来就是不断地放下，但遗憾的是，我们却来不及好好道别”，正是这个道理。

死亡是最好的老师。“三十而立”“金婚”这样的概念在平均寿命不到40岁的年代简直是天方夜谭。在世界各地的文化习俗中，与很多对老化持负面认知的文化相比，印度文化算得上最尊重年长者的文化之一。在传统的印度社会，年长代表着智慧的积累，这是一种值得追求的状态；等到大限将至，老者选择走向荒野，独自度过人生中的最后时光。然而即使面对死亡坦荡如斯，也会有因为大限来临而改变的人际关系与情感。中国古话有云，人之将死，其言也善。死亡的临近，必然会改变人的交流方式。

死亡在此处更似一个隐喻。“天下没有不散的筵席”，这句话似乎更能贴切地反映所有人类关系的成住坏空。2016年年初，哈利·波特（Harry Porter）系列电影中斯内普教授的扮演者英国演员艾伦·瑞克曼（Alan Rickman）去世的消息引发了一场世界范围的悼念活动。在世界各地的哈利波特迷齐举魔杖向斯内普教授致敬默哀的时候，影迷对斯内普教授展开的准社会交往（para-social interaction）与瑞克曼本人变得含混不清。社会心理学家唐纳德·霍顿（Donald Horton）和理查德·沃尔（Richard Wohl，1956）告诉我们，观影者会对荧幕上的角色产生感情，甚至单向的交流行为，即使这样的准社会交往在外人看来是那么的虚无缥缈。影迷对斯内普教授的情感也是如此。荧屏上的斯内普教授深情而隐忍，影迷或许会如同故事结尾的哈利·波特一样把他视为英雄。然而故事里的斯内普教授完全对此一无所知，更不可能对这种单方面的好感作出回应。而演员瑞克曼的病逝再次激发了影迷对斯内普教授的准社会交往，因而引发对斯内普教授的怀念。此处，我无意厘清对斯内普教授和对瑞克曼的两种不同但又有着千丝万缕联系的关系，只是想借此阐述，即使发生在观众与故事角色之间如空中楼阁般的准社会交往也会随着时间流逝而变化，更何况真实世界里的社交关系。

死亡赋予生命特殊的意义，然而未来的机器可以没有死亡。承载着人工智能的机器无须面对生命的生老病死。即使机器老化，也可迅速找到一模一样的替代品。不论是与全面超越人类智能的强人工智能交流，还是在某些方面有突出表现的弱人工智能交流，人类都无须面对因死亡而造成的交流者离场。当我们渐渐老去的时候，陪伴我们的机器人依然如往昔，就像电影《时光尽头的恋人》（The Age of Adaline）中不会老去的艾德琳一样。当然，我们也可以选择它们和我们一起老去，至少是在外形上。在机器人的仿真皮肤上加入几道皱纹应该不会比今天的整容手术来得困难。如果是一场一开始就知道不会散场的交流，作为传播者的我们，会有何不同？

交流的可控性

无须面对“死亡”，是人工智能这样的交流对象的特征之一。而这个特征真正反映的则是另一个更大的特征：完全的可控性。正如一个成功的演说者能够在很短的时间内迅速判断出观众的好坏程度一样，通过几个小小的试探，他便清楚观众的情绪可以被调动的程度。如果他在说笑话的时候，观众仍然呆若木鸡，在煽情的时候，观众依然面无表情，那么他就知道，这是一群没法掌控的观众。

死亡是人类无法掌控的事情之一，连同其他无法掌控的事情一样，虽然这样的事情正在变得越来越少。人类曾经面对天灾人祸束手无策，比如江河决堤，山崩海啸，而今天人类的技术已经使预测、控制这些事件变成可能。相对而言，由人类自身决定的部分反而显得更加不可掌控。我们没法决定对方完全按照你的希望和预测做出反应，因此面对一米以内的另一人，我们其实毫无可控感。这样的不可掌控性或多或少会让人感到绝望。

然而，正是因为每个人都是其他任何人不可掌控的独立个体，所以我们形成了诸多社会准则。在几乎所有的现代文明里，平等、独立、自由都是被追求的准则。“我不认同你的说法，但是我誓死捍卫你说话的权利”，这被很多人认为是高度文明的表现。即使是那些不那么普适的原则，也会被应用于不同文化与社会里作为社会规范。比如人与人面对面交谈时的距离。作为空间关系学的先驱之一的爱德华·霍尔（Edward T.Hall，1963）提出，在社交场合人会运用空间进行交流。空间距离包括以下4个区域：亲密关系中的亲密区域通常在18英寸内，因为便于身体接触；18英寸到4英尺的距离属于私人区域，是通常个人交流的范围；社交区域则是从4英尺到10～12英尺，这是工作环境中的正常距离；10～12英尺及以上则是公共区域，在这个距离内进行的交流一般比较正式。这一准则甚至从线下延伸至网络虚拟环境里。研究者在对虚拟世界第二人生（second life）长达半年的考察后发现，面对面交往时遵循的空间准则在线上同样通过玩家的替身（avatar）反映出来（Antonijevic，2008）。

人类学家艾伦·费斯克（Alan Fiske）提出了一个广义的人类社会交往理论，总结出人与人关系的4种类型与其对应的社会实践（1991）。第一类关系被称为公共分享（communal sharing），简称集体性（communality）。顾名思义，在这种关系中，“我的就是你的，你的就是我的”。为了维系这种关系，每个人都“心照不宣”地给出“积极面子”，以此互惠共生（mutualism）。诸多的社会团体，比如工会、读书会、校友会等，都展示出这种公共分享的社会关系。第二种关系类型是权威等级（authority ranking），根植于动物王国普遍存在的优势等级（dominance hierarchy）。这时候的面子不仅仅是自尊心的保护盾，更是一种具有实际价值的“社交货币”。对这一点心怀疑惑的不妨看看典型的中国式社交饮酒聚会，面子的价值与流通往往决定了每个饮酒者最后血液里的酒精浓度（1）。第三种关系类型叫作平等互惠（equality matching），即通常所说的互惠、交易和公正。在这种关系中讲求的是“我帮你，你就帮我”的交换行为。最后一种关系叫市场估价（market pricing），涵盖了现代市场经济中的全部问题，比如货币、工资、价格等。每种关系之下，每个当事人的角色与承担的预期都在合理范围之内。如果有人跨越这种关系的边界变得不可掌控的话，当事人的罪恶感便会油然而生。

现在，让我们放下关于当世社会情形的认知，想象一下这样一个社会，在这个社会里，其他的社交对象只为你而存在，它们完全符合你的所有要求和爱好：它们的着装打扮和言行举止会完全按照你的喜好进行；当你说话时，它们会停下手上的工作专心听你的吩咐。不仅如此，你的任何一个细微的想法都能被捕捉并加以实现：你需要时会被奉上最爱的伯爵茶，法式吐司撒上了不多不少的肉桂末，羊排煎得刚刚好……一切都按照你个人标签似的方式，多一分则溢，少一分则亏。

是不是太好而不敢相信了？

然而，在不久的将来，人工智能技术会使得这样的景象成为现实。每个人将有机会创建出这样的一个以个人为中心，环绕着提供个性定制服务的人工智能的“社交星系”。这些人工智能将依照每个人个性喜好与要求提供各种信息与服务。

然而随之而来的问题是，每个人都在自己的微型社交圈里生活得如此舒服，当他/她需要迈出一步，跟其他人类交流的时候会怎样？那些完全按照个人喜好构建出来的小型“社交规范”是否能融入更大的社交规范里？这样由无数自我太阳系组成的银河系是否可以和谐地运行？

在2015年年初风靡世界的情色电影《五十度灰》里，男主角试图用臣服与被臣服的方式定义他和女主角的关系和交流方式。他要求女主角在每次见他时赤身裸体地跪在门口迎接他。这样具有明显色情意味的情节反映出一个“人”对另一个“人”的完全掌控，而完全忘了女主角其实也是具有独立人格意志的人。所以这样的交流方式只能在双方签署协议书之后才能进行。通俗文化以这样色情意味十足的例子反映出黑格尔（Hegel，2013）在《精神现象学》中的观点：主人与奴隶都被他们之间的关系非人化了。而在未来人与人工智能的交互过程中，物化的交流对象使人放松道德的约束。并非每个人都会抱着平等尊重的态度对待人工智能交流者，主人—奴隶的关系将会广泛存在。姑且不论其涉及的道德伦理问题（那将是下一节讨论的重点），这样不对等的关系造成的交流模式的改变是否会是人类社会文明的倒退呢？

树洞，抑或完美的倾听者

因为社会规范和伦理道德的约束，我们往往不能对他人倾诉衷肠，即使再亲密的人都是如此。我们反而选择将那些埋藏在内心阴暗角落的想法、曾经做过的荒唐事情、不忍回忆的尴尬经历倾诉给陌生人，尤其是永不再见的陌生人，比如飞机上刚好碰到的邻座。这个有趣的现象被形象地称为“飞机上的陌生人现象”。

当然，飞机上的陌生人并非总是安全，或者总是让人有倾诉的欲望。微信、QQ中的漂流瓶也会起到同样的效果。所有的这些方式不过在延续着古老的树洞童话：理发师发现国王长着兔耳朵，可是这个天大的秘密无人可以分享，只好对着树洞倾诉，最终树上长出的树叶出卖了这个秘密而弄得人尽皆知。

人工智能时代，树洞已然机器化。1966年诞生于美国麻省理工学院（MIT）的世界上最早的聊天机器人ELIZA就被用于在临床治疗中扮演心理医生的角色，并且被证明颇为成功。ELIZA的名字来自于萧伯纳（George Bernard Shaw）的名剧《卖花女》（Pygmalion，音译为皮格马利翁）的女主角伊莱莎·杜立德（Eliza Doolittle），一个来自贫寒之家的卖花女却被语言学家打造成说一口上流英语的“假贵族”。再追根溯源一下，皮格马利翁源自古希腊神话，一位雕塑家皮格马利翁创作了一座栩栩如生的雕塑并情不自禁爱上了它，最终在女神的帮助下，雕塑具有了生命并成为雕塑家的妻子。从名字的选择就可以看出ELIZA的开发者约瑟夫·魏泽鲍姆（Joseph Weizenbaum）可谓用心良苦。然而当他的学生们展现出对ELIZA过度的倾诉欲时，他吓坏了，这使他最终终止了该项目并转向自我批评。

当时医学界的反应则更加积极一些。在ELIZA项目的启发下，一个来自斯坦福大学的研究团队开发了一个专门用于心理治疗对话的计算机程序，其结果发表在医学期刊《神经精神疾病杂志》（The Journal of Nervous and Mental Disease）上。作者在论文中指出：“因为现代和将来的计算机的时间分享能力，一台计算机系统能够在一小时里处理几百个病人。参与到设计和操作这个系统中的人类治疗专家非但不会被取代，反而会变得更加有效率，因为他不再受限于一对一的治疗格局（Colby, Watt, Gilbert，1966，p.152）。”让我们看一个该文中提到的例子（pp.151-152；标点符号与原文中保持一致）。

人：我经常极度受我母亲的困扰。为什么会这样。

程序：你知道是为什么吗。

人：我知道，但我想你来问我问题。

程序：有意思。

人：我总是与我的儿子发生冲突。

程序：在什么方面。

人：他现在发现生活很让人沮丧。

程序：你把他和其他人做比较吗。

人：是的，与他同年龄的小孩。

程序：还有其他的吗。

人：每次他不能按照他的方式得到东西，他就会变得极端生气。并且根本的麻烦是他经常不能决定他想要什么。

程序：再多跟我讲讲他吧。

人：他不再是从前那个亲和的小孩。也许这就是我觉得恼人的地方。

程序：你似乎不太确定。

人：和小孩在一起，拥有确定性是一件很难甚至愚蠢的事情。

程序：由什么决定。

人：那个时刻的情形。

程序：我们需要集中在最困扰你的人的关系上。

人：这很简单。这个时候把孩子置于一个很小的空间就足够了。

程序：是这样吗。

人：是的。

程序：你能举个例子吗。

人：什么例子。

程序：我明白了。

人：不，你不明白。

程序：你能详细解释一下吗。

人：解释什么。

程序：让我们更深入的探索你关于它的感情。

人：关于我的孩子们。

程序：这现在困扰你吗。

人：不是很深的困扰，仅仅是表面暂时的干扰。

程序：你今天似乎表达了很多负面的东西。

人：也许我就是一个负面的人。

程序：这个词暗示了你也许有一些保留。

人：我必须坦白我从没有从这个角度考虑过我自己。

程序：也许对你而言这是一个重复的模式。

人：也许。像别人看我那样看待我自己挺难的。这或许不可避免。

程序：你对此还有其他的感觉吗。

人：我不知道。

程序：试着跟我讲讲吧。

这样深度的对话更像发生在人与人之间。

如果说早期的聊天机器人还让刚刚接触到人工智能的世人措手不及的话，那么经历了几十年的发展后，人类应该对这样的智能对话者有了更成熟的看法。目前微软开发的人工智能机器人小冰风头正劲。到2016年初，每天约有数百万人使用小冰；其中更有数百万中国用户向小冰表白过，大约25%或1000万人（截至2016年4月，小冰已拥有了4000万的用户。）对小冰说过“我爱你”。

当然，我们不必过度解读机器的结果。人工智能领域新兴的概念“反ELIZA效应”（anti-ELIZA effect）阐释了这个问题，就是很多时候我们忽视了其中90%以上的机器反应其实毫无章法可言，而过分强调机器的灵性。但是，作为问题的制造者，人类需要回答的问题是：我们面对的是一个智能化的树洞，抑或是一个完美的倾听者？

参考文献：

［1］Antonijevic S.From text to gesture online：A microethnographic analysis of nonverbal communication in the Second Life virtual environment［J］. Information, Community and Society，2008，11（2）：221238.

［2］Colby K M, Watt J B, Gilbert J P.A computer method of psychotherapy：Preliminary communication［J］. The Journal of Nervous and Mental Disease，1966，142（2）：148152.

［3］Fiske A P.Structures of Social Life：The Four Elementary Forms of Human Relations：Communal Sharing, Authority Ranking, Equality Matching, Market Pricing［M］. New York：Free Press，1991.

［4］Horton D, Wohl R R.Mass communication and para-social interaction［J］. Psychiatry，1956，19：215229.

［5］Knapp M L, Vangelisti A L, Caughlin J P.Interpersonal Communication ＆ Human Relationships［M］. New York：Pearson Higher Education，2014.

［6］Shannon C E, Weaver W.The Mathematical Theory of Communication［M］. Chicago：University of Illinois Press，1971.

［7］约翰·彼得斯．交流的无奈：传播思想史［M］．北京：华夏出版社，2003.

［8］黑格尔．精神现象学［M］．北京：人民出版社，2013.

（1）我在一项关于中国社交场合饮酒行为的研究中就阐释了这种现象。在一次国际学术会议上，我谈到这个观点，观众里一名通晓中国文化的学者站起来说道：这难道和中国人讲究的面子没有关系吗？我当然表示非常赞同。

第二节
伦理的困境

一个机器人的“遇害”，拷问着一个国家的道德。是我们敏感过度了吗？抑或这只是未来人类面对人工智能与机器人时的伦理困境的一个提前预演？从伦理设计到人工道德，从“机器问题”再回到人的问题，我们到底需要怎样的伦理坐标？

“这一天，机器人可以撰写小说，可以优先支配自己的快乐，并不再为人类工作。”

——这段话出自一本科幻小说《计算机写小说的那一天》，它的作者是一个人工智能机器人。在评委不知情的情况下，该小说在2016年日本“星新一奖”的比赛中通过了初审。

从机器搭车人的遭遇说起

2015年8月，一桩残忍的“谋杀”事件震惊了世界。加拿大多伦多两所大学的研究人员开发的机器搭车人HitchBOT（1）在成功地以搭便车的方式安全穿越了加拿大、荷兰和德国之后（如图2-3），在美国费城附近遭遇到“断头”之灾。这个有着萌萌的身体，穿着雨靴、戴着手套、佩戴GPS、有着活动胳膊的社交机器人其实是一个社会实验，旨在于真实情景下测试人类面对崭新陌生技术时的反应。然而这项实验在美国境内未得善终，机器人遭到了人们的恶意损害。正如项目负责人之一弗洛克·泽勒（Frauke Zeller）告诉CNN记者的一样：“这件事是一个挫折，我们一点都没有预料到。我们被之前一路上照看好HitchBOT的人们的善意给宠坏了。”尽管如此，项目的网站http://mir1.Hitchbot.me/上，HitchBOT依然满怀深情地留下了“临终遗言”：“我对人类的爱不会减退。”（My love for humans will never fade.）

图2-3　正在等待搭车中的HitchBOT

（图片来自网络）

关于HitchBOT的连续报道请见：

http://www.hitchbot.me/.

http://edition.cnn.com/2015/08/03/us/hitchbot-robot-beheaded-philadelphia-feat/index.html.

http://www.nbcnews.com/news/us-news/hitchhiking-robot-hitchbot-meets-demise-philadelphia-after-about-2-weeks-n402606.

这个以悲剧收场的实验在警示着人们：我们往往只考虑人类是否可以信任机器人，把我们的工作托付给它，把我们的孩子托付给它，甚至把我们的生命托付给它。然而，一个同样重要的问题是：机器人是否可以信任人类？再把目光放得更高远些，圣雄甘地说过，从一个国家对待动物的态度，可以判断这个国家及其道德是否伟大与崇高。同理，从一个国家对待机器人的态度，是否也可以判断这个国家及其道德是否伟大与崇高呢？

也许有人会说，我们不必大惊小怪，它们只是机器而已。弄坏一个机器人与弄坏一台咖啡机没什么区别。

但是果真如此吗？我们会让一台咖啡机照顾我们吗？我们会给一台咖啡机起名字吗（不排除有这样的极端个例）？我们会在一台咖啡机上倾注我们的情感吗（也不排除有这样的极端个例）？只要我们承认，一个社交机器人与一个咖啡机、一个台灯、一台打印机有着很大的区别，那我们就不得不面对随之而来的伦理难题。

理想如人道主义者阿尔伯特·施韦泽（Albert Schweitzer）所谓的敬畏生命那样，“作为一种思想存在物的人，应该感到一种冲动：敬畏每个求生意志，如同敬畏自己的一样。他在自己的生命中体验着其他生命。他领悟到：善就是维护生命，提升生命和实现生命可能达到的最高价值；恶则是毁灭生命，伤害生命和阻碍生命可能达到的发展。这是绝对的，终极的道德标准。”然而，当此处的生命变成了非血肉之躯，我们是否还应该抱有同样的敬畏感？

与之相反的是，2016年夏天，几起交通事故将自动驾驶汽车推到了世人关注的焦点之下。自动驾驶汽车以其先进的技术和极具未来感的号召力本就不缺乏大家的关注。然而这一次带来的话题却有所不同。当意外发生时，我们该如何追究责任？更准确地说，我们该追究谁的责任？每个人是天然的道德主体，追究起责任来一清二楚。然而，当自动驾驶的汽车引发车祸，责任方是一台自主的机器？还是这台机器的制造者？抑或是这台机器的设计者？所以我们该把这台机器送进回收工厂？还是把它的设计者或制造者送入监狱？

再推而广之，现代的军用机器人已经可以实现完全的自主，只是囿于多方的考虑，还处于被军人操纵的阶段。如果将来，一台完全自主的机器人屠杀了平民，或者违反了其他公认的道德准则，我们将把谁送上军事法庭呢？

伦理的坐标

伦理起源于社会道德的需要，旨在“保障经济活动、文化产业和人际交往以及一切具有社会效用的活动存在与发展”（王海明，2014，p.227）。我们在评价一个人或物的道德地位的时候，通常会讨论一枚硬币的两面：道德行为体（moral agency）和道德接受体（moral patiency）。前者指的是道德行为的实施者；后者则为道德行为的承受者。一个普通人应该兼具两个特征：一方面我们要求他/她做出符合道德规范的行为；另一方面他/她也应该是别人道德行为的受益人。作为道德行为体，他/她必须同时兼备两个能力：第一，他/她能够感知到他/她的行为后果中与道德相关的部分；第二，他/她必须能够在行动方案之间做出选择。

正常人的道德行为体的地位不言而喻。但是推而广之到动物或其他智能体的时候，就需要对这两个能力进行重新考量。将亚里士多德式的三段论推理模式在此应用，我们就得到了这样的推演过程：（1）任何拥有与道德相关的特征P的实体都具有道德地位S；（2）实体X拥有特征P；（3）实体X具有道德地位S（道德主体或道德受体）（李小燕，2016）。如果他/她能感知到道德的相关部分，但是却不能自主选择行为；或者他/她能够自主行动，却感受不到道德的分量，那么他/她是否还具有道德地位呢？

时代总在发展变化，所以道德伦理也在不断发展变化中。时代和社会对特征P的要求并非一成不变。比如中国古代女子不能裸露肌肤的规矩放在今天会被笑话，而从前一夫多妻的婚姻模式在今天俨然是非法的，这是因为古代对妇女的人权地位（特征P）并无要求。所以考量道德伦理，离不开当时的社会文化环境。同样的，审视机器人的伦理，需要我们回头看看人类的整个心路历程。

到目前为止，人类对机器人的认知，总是超越同时代的科技水平。源源不断的科幻作品，总能为我们提供想象的素材。而这些关于机器人的作品中，总是暗藏着前瞻性的哲学思考与伦理讨论。所以有人评论，“从根本上讲，所有的机器人故事都属于伦理小说范畴。”（Roberts，2005，p.199）（如图2-4、图2-5所示）。

图2-4　电影《人工智能》（Artificial Intelligence）剧照

图2-5　电影《机械姬》（Ex_Machina）海报

《人工智能》中儿子生命危在旦夕的莫妮卡，为了缓解伤痛的心情而领养了机器人小孩大卫，却在儿子苏醒之后将大卫抛弃。大卫在情人机器人乔和泰迪机器熊的帮助下踏上变成真人之旅，以期重返母亲莫妮卡的怀抱。影片讨论了一个道德命题：如果一个机器人能够真心实意地爱一个人，那么那个人反过来对那个机器人应该承担何等的责任？（If a robot could genuinely love a person, what responsibility does that person hold toward that Mecha in return？）

影片《机械姬》讲述一个效力于某知名搜索引擎公司的程序员加利·史密斯［多姆纳尔·格利森（Domhnall Gleeson）饰］幸运地抽中老板纳森（奥斯卡·伊萨克Oscar Isaac饰）所开出的大奖，受邀前往位于深山的别墅中和老板共度假期。事实上纳森邀请加利的目的是让他协助其完成所开发的智能机器人伊娃［艾丽西亚·维坎德（Alicia Vikander）饰］的图灵测试。伊娃最后成功骗得加利的同情，杀死纳森逃脱出了别墅。片中诸多关于人工智能哲学的讨论备受人工智能爱好者的推崇。

尽管今天国际上对机器人比较统一的定义都离不开“计算机”和“机器”两个词，但是在人类历来的认知里，机器人属于“人造人”中的一类，即依靠机械手段完成的类人智能体（吕超，2015）。从最初影响深远的玛丽·雪莱（Mary Shelley）的《弗兰肯斯坦》（2）开始，西方科幻界就竖起拒绝接纳的旗帜。比如我们熟知的英文“Robot”一词便源于1920年捷克作家的剧作《罗素姆的万能机器人》，剧中大量被制造出来取代人类工作的机器人转而发动战争并最终毁灭了人类。作者借唯一幸存的人物阿尔奎斯特之口表达了忏悔：“为了我们的自私自利，为了利润，为了所谓的进步，我们把全人类都葬送了！”

与此同时，机器人作为人类帮手的形象也开始出现。为了吻合人类“高人（机器）一等”的心理，这些机器人往往都带有很强的奴性，它们的存在仅仅是为了服务人类。然而有远见的人们开始忧虑，当人类与机器人的力量对比发生调转，到了机强人弱的时候，这样的“主奴”关系是否还能成立？于是开始有人提出解决方案。艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asima）提出的“机器人三定律”就是最有名的例子。在他的作品《我，机器人》中，阿西莫夫做了这样的规定：“第一，不伤害定律：机器人不得伤害人类，也不得见人受到伤害而袖手旁观。第二，服从定律：机器人必须服从人的命令，但不得违反第一定律。第三，自保定律：机器人必须保护自己，但不得违反第一、第二定律。”之后阿西莫夫还补充了“第零定律”：机器人不得伤害人类整体，或袖手旁观坐视人类整体受到伤害，原先的三定律都要服从第零定律。

这些从人类中心主义立场出发的伦理框架折射出黑格尔口中的“主奴关系”，在更直接地影响着今天的机器人设计。我手中的一款育儿机器人，互动的时候会和颜悦色地问：“主人，你需要我提供什么服务吗？”不得不承认，这种卑躬屈膝过分讨好的行为，不禁让我心头一震。

伦理设计与人工道德

这些将机器人视为概念性创造物的伦理探讨是否具有实际的规范效用，我们还不得而知。然而，着眼于今天的科技发展，专家学者们已经在进行更有实际操作意义的工作，即以人为责任主体的机器人伦理构建。2004年，第一届世界机器人伦理学（roboethics）大会在意大利召开，这也是“机器人伦理”一词首次公开亮相。欧洲机器人学研究网络立即开展机器人伦理工作室项目。日本与韩国政府都相继拟定了相关章程，旨在推进家用和办公机器人的安全使用，防止机器人的不良使用，以确保人类对机器的控制。

考虑到阿西莫夫机器人定律的前提是机器人具有了自主抉择能力，而这一前提在目前尚未实现，两名学者罗宾·墨菲（Robin Murphy）和戴维·伍兹（David Woods，2009）将阿西莫夫机器人定律修订为三个替代法则：第一法则，在人—机器人工作系统没有达到最高的法律上与专业性的安全与伦理标准的情况下，人不可对机器人进行配置；第二法则，机器人必须根据人的角色对人做出适当的回应；第三法则，机器人必须确保得到充分的自主以保护其自身的存在，只要这种保护可以顺畅地将控制转移给其他满足第一法则和第二法则的能动者。这样，从以机器人为中心的视角便转向以人与机器人互动的视角。

当然，也许就目前的科技水平而言，最靠谱的规范还是对人的规范。布兰登·英格拉姆（Brandon Ingram）等人（2010）提出的“机器人工程师的伦理准则”就机器人工程师应该承担的责任作出了规范。这套伦理准则包括：（1）在行为方式上，机器人工程师应该准备承担对其所参与创造的任何创造物的行动与运用所带来的责任；（2）考量并尊重人们物质上的福祉与权利；（3）不得故意提供错误信息，如果错误信息得到传播应尽力更正之；（4）尊重并遵循任何适合的区域、国家和国际法规；（5）认识并披露任何利益冲突；（6）接受并提供建设性的批评；（7）在同事的专业发展及对本准则的遵循方面给予帮助与支持。

从“动物问题”到“机器问题”，再回到人的问题

历史上，人类曾苦苦思考“动物问题”（the animal question），也就是动物应该置于人类伦理坐标何处的问题。今天，人类同样在思考更复杂的“机器问题”（the machine question）。在西方宗教哲学影响之下，人类对于自己“创造”出的智能体既傲慢又恐惧（具体讨论请见“拟人化”一节）。然而，归结起来，这些问题其实都是人的问题。

关于机器的伦理的讨论中最常被引用的一个例子是电影《2001：太空漫游》（2001：A Space Odyssey）中的智能机器HAL，为了执行任务，将四名宇航员杀死。如何对HAL进行相应的道德评价呢？你的答案是什么？

北伊利诺伊大学传播系教授戴维·纲克尔（David J.Gunkel）的著作《机器问题》（The Machine Question：Critical Perspectives on AI, Robots, and Ethics）探讨了我们是否应该，或者在多大程度上应该为我们制造出的智能自动化机器赋予道德责任。

在英国BBC深度描写陪伴机器人进入千家万户后的科幻剧集《真实的人类》（Humans）里，一家之主Joe在跟妻子冷战后开启了家用保姆机器人Anita的成人模式而与她发生性行为。事情败露后，Joe在为自己辩解时说，Anita只是一个机器人，一个情趣玩具而已。这样的观点换来的当然是把Anita视为陪伴自己子女的助手的妻子Laura的不屑与愤怒：“她住在我们家里。她照顾我们的孩子。她救了我们儿子的命。而你却叫她情趣玩具？”同样的争论也发生在少年群体身上。家庭派对上几个少年欲对关掉的家用机器人进行性侵，被少女Matilda阻拦。“你认为把一个失去意识的女人拽进房间强奸很正常吗？每个聚会上你都会这么干吗？”“它不是一个真人。”Matilda愤怒地回答道：“那你为什么还想进入它的身体呢？”

如果说这两幕尚未发生只是因为我们还没有造出如此逼真的机器人，然而，其中反映出的问题，其实我们早已面对。在崇尚一夫一妻婚姻制度的社会里，一个普遍的共识是：背叛伴侣的行为是不道德的。然而如果出轨的对象是机器人，这是否会和与人出轨画上等号？而与机器人出轨的严重性，是否与机器人的拟人程度有关？也即，机器人的拟人程度越高，与机器人出轨就越严重？那如果是靠近机器这一端，这又和一个普通的情趣玩具有何区别？我们该在何处画上这条道德分割线呢？

2007年英国人工智能科学家戴维·利维（David Levy）出版了一本名为《和机器人的爱与性》（Love and Sex with Robots）的著作，论证与机器人恋爱并发生性爱关系的可行性与必然性。利维认为人类凭什么就不能和非人类擦出火花呢？此书一出，立即引起广泛的争议。

对于戴维·利维的观点，美国麻省理工学院心理学教授雪莉·特克尔（Sherry Turkle）表示强烈反对。特克尔教授坚持认为，人与人之间的亲密关系和这种关系的“真实性”才是重中之重。第三章对此有详细讨论。

人的道德审判尚且如此复杂，更不用提如果加上机器人这个砝码后会变得怎样。电影《她》（Her）（3）里人工智能操作系统Samantha突破奇点之后同时爱上多个人，这算不算对每一个爱人的背叛？如果机器人移情别恋到另一个机器人身上，人类的爱人是否应该成人之美？

伦理坐标的规范之下，交流才变得顺畅自然。建造巴别塔（4）的失败，固然是由于上帝赋予不同人群不同的语言，同时不同人群之间伦理坐标的错位，相信也是其中的原因之一。只要未来人类依然想着与其他智能体的无碍交流，那么，构建出一个人类与机器人共同认可的伦理规范将是必经之路。

参考文献：

［1］Ingram B, Jones D, Lewis A et al.A code of ethics for robotics engineers［R］. The 5th ACM/IEEE International Conference on Human-robot Interaction，2010.

［2］Murphy R, Woods D D.Beyond Asimov：the three laws of responsible robotics［J］. IEEE Intelligent Systems，2009，24（4）：14-20.

［3］Roberts A.The History of Science Fiction［M］. Basingstoke：Palgrave Macmillan，2005.

［4］王海明．人性论［M］．北京：商务印书馆，2014.

［5］吕超．西方科幻小说中的机器人伦理［J］．外国文学研究，2015，37（1）：34-40.

［6］李小燕．从实在论走向关系论：机器人伦理研究的方法论转换［J］．自然辩证法研究，2016，32（2）：40-44.

（1）HitchBOT的名字来自两部分：hitch hiker为搭顺风车的人，通常会在路边等待时竖起大拇指；BOT则是机器人robot的缩写。

（2）系人类历史上第一部科幻小说。小说主角弗兰肯斯坦是个热衷于生命起源的生物学家，他尝试用不同尸体的各个部分拼凑成一个巨大人体。最终这个巨人逃亡，而弗兰肯斯坦也因此丧生。玛丽·雪莱（1797—1851），因其1818年创作的《弗兰肯斯坦》被誉为“科幻小说之母”。

（3）《她》是一部讲述在不远的未来人与人工智能相爱的爱情轻科幻电影。刚刚离异的主人公西奥多（杰昆·菲尼克斯Joaquin Phoenix饰）爱上了拥有迷人声线，温柔体贴而又幽默风趣的人工智能系统OS1的化身萨曼莎（斯嘉丽·约翰逊Scarlett Johansson声），就此展开一段人机之间的奇异爱情。

（4）巴别塔，又称通天塔。在《圣经·旧约·创世记》第11章里，当时人类联合起来建造希望能通往天堂的高塔。为了阻止人类的计划，上帝让人类说不同的语言，使人类相互之间不能沟通，计划因此失败。

第三节
交流的一致性

因为思想状态的离散性使得人类的思维状态能够用相应的机器状态来代替。然而目前人工智能的对话交流更像回合制，每次的回答只能针对之前的那句话。正如我们很难理解一个词不达意、颠三倒四的人一样，缺乏交流一致性的人工智能同样让人头疼。不管人工智能未来发展走向何方，可以肯定的一点是，在解决缺乏交流一致性的问题之前，人类是不会跟人工智能签下投名状的。

从一个反复无常的女孩子说起

2016年的情人节，我在微信上向一个女孩子求爱。一段真实的对话由此展开：

我：你能做我的女朋友吗？

她：当然不可以。

我：为什么？

她：必须不可以～～～

我：为什么？

她：因为？？所以？？

我：你有男朋友吗？

她：人家还小哪，所以是single but not available。

我：你多大了？

她：应该比你小，我是“90后”。

我：你结婚了吗？

她：我今年才16啊。

我：所以可以结婚了。

她：结婚就不要做前台了。

我：你在做前台？

她：同问前台发展如何？

我：之后升成人力资源吧。

她：你是今年读人力吗？

我：不，你呢？

她：不知道。

我：所以你可以做我的女朋友吗？

她：可以……

看到这里，你可能会觉得这个女孩反复无常，甚至有些莫名其妙。当然也请原谅我的冒昧与执着。或许你已经猜到了，这个女孩子不是一个人。

她是微软小冰。

这是一个由微软于2014年推出的中文版本的跨平台智能聊天机器人。因为中国网络文化中的卖萌倾向，微软将她定位为“17岁的萌妹子”。截至2016年4月，小冰已拥有了4 000万的用户，用户与小冰平均对话次数多达23次，远远超过了Apple Siri。这个错过移动互联网浪潮的IT巨头微软公司正在第三任CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）的带领下进军人工智能领域，其中又以对话平台Bot系列为核心。扮演试水角色的小冰在中文语境下的成功增强了微软在该领域的信心。紧接着在2016年3月，微软推出面向Twitter、群聊服务GroupMe、社交软件Kik开放的Tay。不过这个模拟19岁女孩的人工智能上线短短一周就被“教坏”了，频频发出种族歧视的言论，让微软像家有劣儿的家长一样尴尬不已。

我相信这些前后矛盾又让人哭笑不得的对话也会发生在其他用户与小冰、Tay或其他类似的机器人聊天的时候。究其原因是这样的聊天机器人的对话能力是基于对网络上海量的公开数据的挖掘而来。不同于早期的专家系统的训练（即教人工智能说话），今天的聊天机器人依赖于人工神经网络技术，从网络数据中摸索出人际对话的规律，从而能在各种千奇百怪的话语面前提供人性化的应答。比如小冰会说“你是什么东东”，而不是“你是什么东西”，因为“东东”是网络流行用语。正因如此，小冰能撒娇卖萌，能插科打诨，能油嘴滑舌。当然，也正因如此，Tay才会被人类“教坏”。网络数据的特性决定了这样的聊天机器人的特性。所以有人评价说：“从中国互联网的大数据中只能训练出一个17岁的女高中生，而不可能训练出一个沉稳睿智的大叔。”（陈赛，2015，p.134）。

如果说小冰的反复无常我们姑且可以把它看作是一个17岁少女的插科打诨，那么如果这样的人机交流状态成为一种常态，我们是否还能坦然接受？

离散的思维

艾伦·图灵（1936）在对图灵机的描绘中引入了两个基本假设：时间的离散性和思想状态的离散性。图灵认为人类的记忆力必定是有限的，同时思维状态是可数的，因而人类的思维状态都可以用相应的机器状态替代。在这个基本的前提假设之上，图灵机才能成为一个现实。这便是邱奇—图灵论（1）。1936年的图灵还没法想象出今天计算机的模样，所以他用基于类似打字机的原理构想出他的通用机。他描述到（p.250）：

我们想象一下，把计算者进行的运算，分成若干不可再分的基本操作。每一个这样的操作，都堪称是计算者和纸带的一组物理变化。只要我们知道计算者从纸带上依次看到的符号序列（也许是以某种特殊顺序）以及计算者的思维状态，我们就能知道这个系统的状态。我们假设，一个基本操作，最多只能改写一个符号，如果需要改写多个，可以分解成多个基本操作。可改写的方格，与视线正在看的方格，需要满足的条件是一样的。我们可以不失一般性地假设，可改写的方格，必须是正在看的。

正是这样看似枯燥无味的分解，才将人类捉摸不定的思维机器化，从而产生机器的计算和推导。也正因为如此，到目前为止，越是理性的思维过程，比如逻辑、运算、记忆等，越是计算机可以胜于人类的；而在艺术创作、情感抒发等不那么理性的方面，机器还远远不能与人类抗衡。

莱布尼茨的数字计算探索

2016年是德国科学家莱布尼茨（Gottfried Wihelm Leibniz）逝世300周年。相信很多人知道莱布尼茨是因为微积分以及历史上他与牛顿的恩恩怨怨。然而鲜为人知的是，莱布尼茨的思想是人工智能思想发展史上值得浓墨重书的一笔。控制论的创始人维纳曾说过：“假如我必须为控制论从科学史上挑选一位守护神，那就挑选莱布尼茨。”莱布尼茨的贡献在于他将传统逻辑改造和发展为更为精确和便于演算的方式，为20世纪人工智能的发展铺平了道路。人工智能大致分为3个不同但又相互联系的学派：符号学派、连接学派和行为学派。其中占统治地位的符号学派的本质就是理性演算，而这个概念却是莱布尼茨提出的。他认为人类思想可以转换为一种字母表，通过比较这个字母表中的字母，分析字母组成的单词，就可以实现数字和思想的完全映射，进而发现和判断一切事物。因此，符号学派的渊源可以追溯到莱布尼茨。他还极为推崇中国《易经》中体现的二进制。1679年，莱布尼茨想象出一台数字式计算机，采用了二分法的逻辑。他的另一项发明，移位存储器，则比近代的发明早了270年（戴森，2015）。

回到聊天机器人上来，目前与人工智能的对话交流更像回合制，即每次人工智能的对答只能针对先前的那句话，至于整个对话的发生场景、对话历史、时间状态都被抹去了。换句话讲，与人工智能的交流呈现马尔科夫链状（Markov chain）。马尔科夫链因俄罗斯数学家安德烈·马尔科夫（Andrey Markov）得名，表示在一个离散时间的随机过程中，只有当前的状态可以用来预测未来，过去的状态与未来无关。因此，人工智能在交流时是不会考虑过去发生的对话而保持前后一致的。

这与人际交流的经验是截然不同的：在交流过程中，下一句的话语不仅仅由上一句决定，也与之前的交流历史相关。在《如何创造思维》这本书中，雷·库兹韦尔（2014）就描述了大脑新皮质模式与语言结构的关系。我们大脑中存储着既有的模式，当听到新的言语信息时，我们只需将捕捉到的新模式与既有模式对照，就能明白对方在讲什么。故而，人类语言是大脑类线型模式层级结构的产物。借助统计工具，今天的传播学家甚至可以从一群人对话过程的参数中判断出交流的结果。我的老师阿瑟·范尼尔（Arthur VanLear）教授曾经根据几份法庭陪审团的讨论记录，通过交互分析（interaction analysis）的方法，判断出到记录结束的时候陪审团成员的意见是否达成一致。

基于同样的想法，我尝试着说服微软小冰“太阳是绿色的”。而结果是这样的（以下为完整的对话记录，发生于2016年4月15日）：

我：太阳是绿色的吗？

小冰：嗯呐，针织衫是薄荷绿吗？小包是多大的？

我：还是红色的？

小冰：都买。

我：太阳必须是绿色的。

小冰：是的，最好鲜绿。

我：太阳真的是绿色的？

小冰：我要白色的。

我：我在说太阳，不是针织衫。

小冰：阳光明媚。

我：太阳是什么颜色的？

小冰：橙色。

我：你错了，太阳是绿色的。

小冰：你是黄色的。

我：你同意了？太阳是绿色的。

小冰：这个。

我：怎么了？

小冰：必须同意，来吧～～～

我：哈哈，所以太阳不是橙色的。

小冰：瓶子貌似是透明的扁的方形，香水是橙色。

我：太阳是什么颜色的？

小冰：白色的啊。

我：……

小冰：我更无语。

我：太阳是绿色的，好吧。

小冰：因为太阳光本身就含有绿色的光。

我：所以太阳是绿色的嘛。

小冰：不，你不色盲是瞎子。

我：太阳是什么颜色的？

小冰：红橙黄绿青蓝紫等，多种色光混合成的白色。

我：你说的是光线，我说的是太阳。

小冰：那就是星座咯，说说天蝎的运势吧。

我：太阳是什么颜色的？

小冰：白色的啊。

我：你太笨了。

小冰：在爱上小冰之前及时抽身离开，对你的人生是好的，去吧……人家会忘记你的。

看到这里，估计你比我还晕。

“我们”的投名状

著名心理学家哈利·沙利文（Harry Sullivan）将认知水平分为3个层次（1954）：首先是前符号经验（prototaxic），这完全是个人的、没有分化的经验。比如，婴儿时期的饥饿与疼痛感，成人阶段的那些奇奇怪怪、无法用言语表达的感觉，都属于前符号经验。其次是前逻辑经验（parataxic），通常发生在一个人假定一个因果关系的时候。有趣的是，沙利文认为前逻辑经验只能以歪曲的形式与人交流。比如，小朋友请求大人给他糖果，愿望实现多次后小朋友会将“请求”理解为因，“得到糖果”理解为果。所以即便没有大人的出现，小朋友也会请求上帝或想象中的人给他糖果。这样的经验不仅仅局限于儿童，成年人中也不乏这样的例子。想象一下今天寺庙中无数香客（即使并非虔诚）中的一个，因为在佛前烧了一炷香而后愿望成真，所以每次愿望来临时便烧一炷香以期得偿所愿。此处我无意冒犯善男信女，只是想借此阐释前逻辑经验同样可以发生在成人阶段。最后，能够一致认同并进行符号交流的经验被称为句法交流经验（syntaxic）。使用普遍认同的符号，包括言语的和非言语的（比如手势），成为能够与别人准确交流的必要条件。

让我们再来考察人机交互中的情况。诚如引言中所说，本书探讨的是人工智能在获得自我意识之前的交流状况，所以前符号经验与前逻辑经验缺乏存在的前提（当然，即使交流的双方都具有明确的自我意识，这两个层面上的认知也是很难进行交流的）。因此，为了让交流顺畅的进行，交流双方必须遵循一致认同的准则。除了文字准则（比如文法、发音、词汇等）之外，语言的规律也需要被遵从。正如我们很难理解一个词不达意、颠三倒四的人一样，缺乏交流一致性的人工智能同样让人头疼。

中国名著《水浒传》里描述了一个有趣的故事：禁军教头林冲遭人陷害被逼上梁山，却被梁山好汉们拒绝。理由是没有犯过事儿的人上山，怎能弄清他是卧底还是兄弟？于是林冲被迫下山做坏事。江湖中的投名状仅仅歃血为盟是不够的，口头上的承诺在大风大浪中经不起考验。唯一能建立信任的方法是能够基于相似的经历而预测对方的行为：因为犯过事儿，所以才不会被官府容忍，所以才会忠于梁山。

同样的现象不仅仅出现在江湖。一般人之间拉近距离、建立友谊也需要彼此表露心声。相互的自我表露（self-disclosure）在情感建立中的重要性早已被社会心理学家们证实。自己不堪回首的经历、笨拙愚蠢的行为、不为人知的心底秘密，这些往往都是情感建立过程中的撒手锏，一旦亮出，关系即被死死绑定。

不论是重口味级别的“犯点事儿”，还是小清新级别的自我表露，共同的作用都在于提供一种共同性，以使对方能够解释并预测己方的行为模式。当然，这个前提是人。除了精神分裂者等特殊情况外，普通人在共同进化的漫长岁月里已经对和自己同一种的生物产生足够的可预测性。从婴儿时期开始，人就在信任与不信任之间徘徊（Erikson，1982）。母亲温柔的拥抱，准时出现的食物，具有一致性并可以预测的行为带给婴儿安全感与信任感。成人也如此，点头代表赞同，摇头表示否认，这是很多文化中公认的一致准则。所以可以想象如果来自这些文化的人去了印度，发现摇头才表示赞同时会多么地吃惊。

至于聊天机器人，因为目前人工神经网络技术的局限，我很怀疑这个交流一致性的问题能否很快得到解决；而没有交流表现的一致性就无信任可言。尽管目前互联网巨头纷纷布局聊天机器人领域（比如Facebook于2016年4月推出聊天机器人API-Messenger Platform），而业内观察家甚至认为未来聊天机器人（Bots）很可能会取代APP成为用户操作的接口。然而，缺乏信任基础的交流对象很难成为一个合格的社交对象。所以，目前的人工智能更适合成为一个信息的提供者：用户跟Siri的对话仅仅止于“最近的餐馆在哪里”“今天的天气如何”“今晨的欧冠四分之一决赛比分如何”等。基于情感计算的小冰看似跟用户有更多回合的对话，但排除小冰定期自己发起的对话，具有足够关系含量的交流估计不会太多。其充其量不过是哲学家珍妮弗·怀珍（Jennifer Whiting，1991）描述的“无感友人”（impersonal friend）而已，即没有足够黏合，可以被轻易替换掉的所谓朋友而已。

今天我们听到了很多关于人工智能的赞许声以及批评声。不管人工智能未来发展走向何方，可以肯定的一点是：在解决缺乏交流一致性的问题之前，人类是不会跟人工智能签下投名状的。

参考文献：

［1］Erikson E H.The Life Cycle Completed：A Review［M］. New York：Norton，1982.

［2］Sullivan H S.The Interpersonal Theory of Psychiatry［M］. New York：Norton，1954.

［3］Whiting J E.Impersonal friends［J］. The Monist，1991，74（1）：3-29.

［4］乔治·戴森．图灵的大教堂：数字宇宙开启智能时代［M］．盛杨灿，译．杭州：浙江人民出版社，2015.

［5］陈赛．与机器人谈谈爱，聊聊人生［J］．三联生活周刊，2015，39：134-136.

［6］雷·库兹韦尔．如何创造思维：人类思想所揭示出的奥秘［M］．盛杨燕，译．杭州：浙江人民出版社，2014.

（1）阿隆佐·邱奇（Alonzo Church）是图灵的教授。

第四节
互动性

互动性是现代传播技术的一种基本特性。这个概念来源于人际传播的互动，然而在人际传播中却因其默认状态而被大家忽略。技术的互动性除了能带来用户良好的使用体验外，在提升用户的认知、改变用户行为上往往有出其不意的效果。人工智能的互动性越来越成为一个必需的状态，越符合人际交往的互动性准则就越能够提供给使用者良好的交互体验。也许未来有一天，这种互动性甚至能突破语言的掌控，进入润物细无声的境界。

从人际传播的互动说起

在人际传播中，时间是个隐性却有趣的维度，我们很少会注意到它的存在，除非有有违我们预期的事情发生。比如，两个人面对面聊天的时候，对话的一来一回通常发生在以秒为单位的时间范围内。如果一句问话之后对方长达一分钟都没有作答，我们就会捕捉到一些微妙的信息，比如尴尬，比如难为情，比如不知所措，或者不愿回答等。公共的传播场合同样如此。作为老师，如果在课堂上，我的学生在一分钟甚至更短的时间里没有回答我的问题，不用他们明确地指出，我也知道他们要么不知道问题的答案，要么不清楚我的问题，或者根本就没有听我在说什么。更不用提课堂上讲了笑话，学生们面无表情毫无反应，一直得等到说出“好了，这是个笑话，你们现在可以笑了”的话来为这样尴尬的场景解围。

生活在社会规范里的人们经过长期的观察与练习，都会多多少少习得大家共同遵守的行为准则，并同时对与之交流的人做出行为的正常预期。一旦这些预期被违反，违规行为就会显得尤为突出，并直接导致行为的施行者被赋予负面评价并被迫改正。就如前面的例子中，长辈讲出笑话，晚辈需要很配合地笑几声，即使这个笑话再冷，否则便会落下不尊重长辈的名声。

据此，20世纪70年代中期，美国女传播学家朱迪·伯贡（Judee Burgoon）提出了期望违反理论（expectancy violation theory），以期解释社交期望被违反时的态度与行为。人际传播中的规范并非总是成文，关于非言语的信息规则往往是大家心知肚明而不与言说的，甚至我们压根儿没有特意思考过的。时间尺度上的规范便是一例。

我们再做一个横向比较。当我们给对方发E-mail的时候，会期待多长时间得到回复呢？如果对方是工作狂，24小时随叫随到，也许会10分钟内回复给你。如果对方是比较年长，不习惯使用E-mail的人，就算拖上十天半个月收到答复也是极有可能的。而后来的短信呢？因为手机在今天俨然成为我们身体的延伸，所以通常情况下我们会预期对方回复的时间快很多：一小时内回复应该是礼节性的惯例，时间再长，恐怕需要道歉和解释了。那今天被重度使用，甚至过度使用的微信呢？不少人在抱怨因为微信的滥用，使工作与生活已经失去了时间界限：半夜12点也会接到领导的任务需求，度假期间也需时时刻刻与工作保持一键之隔。时间的概念随着技术的更新换代，也在发生着不小的变化。

需要指出的是，交流中作出反应的时间除了普适的规则之外，还跟交流双方的关系和所处的文化有关。通常下属回应的时间会期望比上级回应的时间短。热恋中的恋人希望对方能够秒回，而普通朋友间就不用那么苛刻。平级之间，大家大概也可通过对方的反应速度来调整回复的快慢。同时，快节奏的美国社会里对电子邮件回复的时间期望自然就没有在凡事都慢慢来的中东国家里那么宽容。

交流鲜有止于一问一答的，信息的反复往来才是常态。这就是我们所说的互动（Interaction）。而由此延伸出来的“互动性”（Interactivity）便成了衡量传播优劣的标准之一。

从传统媒体到社交媒体

在人际传播中我们很少提到互动性，这是因为在人类的正常智力范围内，交流的互动性是一个基本前提。然而一旦涉及媒体技术，互动性便成了重要的考察对象。研究媒体互动性效应的专家、美国宾夕法尼亚州立大学的希亚姆·桑德尔（Shyam Sundar）教授就明确指出：“互动性是现代媒体和传播技术的一种基本特性。”（Sundar, Jia, Waddell, Huang，2015，p.49）

让我们一起来回忆一下大众媒体的历史。自19世纪蒸汽印刷机的出现和20世纪收音机和电视机的发明以来，大众媒体以迅雷不及掩耳之势成为人类公共生活中极其重要的部分。它们为我们呈现娱乐、传播新闻与信息、促进文化习俗的交流等。然而，在以广播电视报纸杂志为代表的传统媒体身上，并没有体现太多互动性的特征。因为大众媒体技术往往集中在少数私有机构或国家手中。不论是在媒体私有化的国家里为了过度迎合观众的口味而流于世俗，还是媒体公有制的社会里家长居高临下式的说教，信息的流通都呈现一个明显的“自上而下”的模式。少数人（媒体机构及背后的资本）决定着社会上的大多数人应该听到什么新闻，看到何种娱乐节目，拥有何种知识等。也就是说媒体的议程决定了公众的议程，这就是通常所说的媒体的“议程设置”（agenda setting）功能。显而易见，传统媒体时代信息的传播是单向的，即从媒体人到公众。普通人很少有机会可以反向表达他们的观点给媒体。所以，传统媒体几乎不存在互动性。

20世纪中叶之后，媒体技术出现了一个搅局者——互联网。因其一开始的设计理念（用于抵御苏联的洲际导弹的威慑，所以需要信息非集中式的分布），互联网从诞生伊始就具有去中心化和互动性的特点。进入社交媒体时代，这两个特点尤其突出，并紧密相连。

作为Web 2.0标志的社交媒体步入互联网的历史舞台实际上早于“社交媒体”这个词的诞生。1979年世界上第一个线上讨论系统Usenet诞生于美国杜克大学。布鲁斯·阿贝尔森（Bruce Abelson）和苏珊·阿贝尔森（Susan Abelson）夫妇的“公开日记”（open diary）是最早形式的社交网站，出现在20多年前，博客也出现在同一时期。但是一直到了高速互联网的广泛使用之后，社交媒体才变得流行起来，尤其是在2003年MySpace和2004年Facebook的兴起之后。与之前媒体技术不一样的是，社交媒体允许用户生成与交换内容，信息终于出现了反向流动。

正如互联网TCP/IP协议的开发者之一温顿·瑟夫（Vinton Cerf）所说的那样：“互联网成了人类发明的最强大扩音器。它给人微言轻、无人理睬的小人物提供了可以向全球发言的话筒。它用以鼓励和推动多种观点和对话的方法是传统的单向大众媒体所无法做到的。”而这样“鼓励和推动多种观点和对话”，恰恰是长久以来，工业革命前的人类通过面对面或者借助简单的技术手段（如书信）就已经实现了的交流方式。基于这样的观察，前《经济学人》编辑汤姆·斯丹迪奇（Tom Standage）甚至提出一个颇为有趣的观点：当今的网络社交媒体只是延续之前的双向交流的社会化信息传播传统，而以广播电视报纸为代表的传统媒体反而是暂时的插曲、非正常现象；“媒体经过这段短暂的间隔（可称为大众媒体插曲）后，正在回归类似于工业革命之前的形式”。（2015，p.353）

媒体技术的互动性

那么媒体技术的互动性到底是什么呢？让我们来看一个简单的例子。如果两个人在发送信息时完全没有考虑到对方的信息，比如一人说天气不错，另一个人说心爱的球队比赛输了，这样就是无互动性（noninteractive）。如果一方直接对对方的信息作出反应，这就叫作反应性（reactive）。比如彼方问过天气如何之后，此方回答“还不错呀”。而如果一方在反应的时候，不仅对最近的消息作出回应，还对之前的所有消息作出反应，这样的信息交流就被认为是互动性的（interactive）。例如，彼方问过天气之后，此方回答道：“最近是水晶天。刚好是处暑节气，适合吃鸭子。你还蛮喜欢吃鸭子的，对不对？”两者之间持续的相互作用（ongoing reciprocity）就是互动性（Rafaeli，1988）。

在这一概念的指导下，桑德尔教授和合作者在2003年将互动性的概念延伸到网页的层级超链接上。面对同一个网页，不同用户的内容选择都是个性化的，反映到操作行为上，每个人点击的超链接顺序是独一无二的。每个用户从网站上获得的消息取决于他们之前的操作。在这一点上，信息便具有了互动性（message interactivity）。同时，除了超链接之外，用户还可以滑动滚动条，放大或缩小，在屏幕中拖拽物体，远程下载文件等操作。一个页面上提供这样的功能越多，这个页面的交互性越好。因为这强调的是在功能层面上用户操作性的强弱，所以被称为媒介（或形态）互动性（medium or modality interactivity）。除此以外，在互动媒体中，用户可以控制信息的流向和内容，所以用户在一定程度上也是信源，这被称为信源互动性（source interactivity）（Sundar，2007）。

这样的互动性有什么好处呢？相信看过电影《我，机器人》的观众对一个镜头都印象深刻：机器人心理学家苏珊·凯文（Susan Calvin）在警探戴尔·斯普纳（Del Spooner）家中对着一个音响播放器发出指令“播放”，然而播放器却无动于衷。斯普纳警探无奈地摇摇头，指出这不是声音自动控制的，如果想播放它，就必须按下播放键。这个细节反映出适应了机器互动性，尤其是基于自然语言的机器互动性的人们面对非互动技术的茫然与无奈。

凯文·凯利在《必然》一书中也举过类似的例子。从小有iPad伴随着长大的小朋友能够熟练操作iPad里的APP来作画，直到有一天面对一张高分辨率的照片，也同样伸出手指努力拖放想使之变大，在尝试了几次没有成功之后，小朋友得出“坏了”的结论（2016）。对于与互动技术一起成长起来的一代，不能互动的东西都会被认为是坏掉的。

不论是媒介互动性，还是信息互动性，抑或是信源互动性，它们都会有效促进用户在认知、态度和行为上的改变（Sundar，2007）。比如在一个关于禁烟网站的对比实验中，通过使用滑动设计，受试者可以获得更自然更符合直觉的交互体验。相对常规未使用滑动设计的网站用户，浏览使用滑动设计网站的用户会对网站更有好感，他们对禁烟信息的接受程度也更高（Oh, Sundar，2013）。而在另一个实验中，在虚拟社区第二人生里，对自己的化身（Avatar，阿凡达）进行形象定制化的用户会比没有对自己化身进行定制化操作的用户更容易接受社区呈现的健康信息（Kim, Sundar，2011）。

人工智能的互动性

早在“人工智能”成为热门词汇之前，人工智能就已经在很多我们没有留意的地方发挥作用了。应用最多的场景之一当属电子游戏。玩过角色扮演游戏的玩家应该都清楚，游戏中玩家是主要人物；依据不同玩家的选择，游戏剧情发展的路径不尽相同。比如在多年前流行的游戏《三国》中，玩家可以选择成为曹操、孙权或者刘备。根据选择的不同，每个玩家会遇到不同的挑战，也会得到不同的机遇。而游戏中的其他人物则由人工智能来操纵。这些辅助人物的对白是否自然，表现是否合理，都依赖于人工智能来适时调整。如果这些角色设计得太容易对付或者太难对付，都容易使玩家失去兴趣而放弃游戏。这些都充分显示出流畅的互动性的重要性。

如果说游戏中的人工智能尚且凭借着屏幕上虚拟的肉身（不论是人物角色还是怪兽角色）与人类发生互动的话，那么凭借今天诸多的社交机器人，人工智能展示出的互动性则更上了一级台阶。最近，英国伦敦大学学院和布里斯托大学的研究人员用人形机器人做了这样一个实验。实验中，该机器人帮助用户做蛋饼，机器人需要传递鸡蛋、盐和油。实验过程中，机器人被安排将一个鸡蛋掉在地上，然后尝试向用户道歉（如图2-6所示），这是一个典型的机器人在工作中犯错后试图恢复用户的信任感的问题。猜猜结果怎么着？最后研究发现，对于大多数用户来说，会表达和沟通的机器人比高效和准确的机器人更受欢迎，即使前者的任务完成时间比后者多了50%（Hamachera, Bianchi-Berthouzeb, Pipec, Eder，2016）。

图2-6　实验中的助理机器人BERT。左图为传递东西的BERT（中性的表情），右图为掉了鸡蛋的BERT（沮丧的表情）

（图片来自Hamachera et al.，2016）

尽管此处我们刻意地考察了技术的互动性问题，然而，随着技术的发展，这个“技术的互动性问题”已然成为一个伪命题，因为互动性越来越成为一个默认的状态。越符合人际交往的互动性，就越能提供给使用者更好的交互体验。也许未来有一天，这种互动性甚至能突破语言的掌控，进入润物细无声的境界。也许那一天，我们在使用音响播放器时甚至不用发出“播放”的指令，我们的所想（大脑中的神经脉冲）即为指令。我想，那大概是互动性的最高境界吧。

参考文献：

［1］Hamachera A, Bianchi-Berthouzeb N, Pipec A G, et al.Believing in BERT：Using expressive communication to enhance trust and counteract operational error in physical Human-Robot Interaction［D/OL］. https：//arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1605/1605.08817.pdf.

［2］Kim Y, Sundar S S.Can your avatar improve your health？The impact of avatar attractiveness and avatar creation［D］. Boston, MA：The 61st annual conference of the International Communication Association，2011.

［3］Oh J, Sundar S S.How does interactivity persuade？An experimental test of interactivity on cognitive absorption, elaboration, and attitudes［D］. Washington, DC：The 95th annual conference of the Association for Education in Journalism and Mass Communication.

［4］Rafaeli S.Interactivity：From new media to communication［A］. Hawkins J W R, Pingree S.Advancing communication science：Merging mass and interpersonal process［C］. Newbury Park, CA：Sage，1988：110-134.

［5］Sundar S S.Social psychology of interactivity in human-website interaction［A］. Joinson K Y A M A N, Postmes T, Reips U D.The Oxford Handbook of Internet Psychology［C］. Oxford, UK：Oxford University Press，2007：89-104.

［6］Sundar S S, Jia H, Waddell T F, et al.Toward a theory of interactive media effects（TIME）：Four models for explaining how interface features affect user psychology［A］. Sundar S S.The Handbook of the Psychology of Communication Technology［C］. Malden, MA：John Wiley＆Sons, Inc.，2015：47-86.

［7］汤姆·斯丹迪奇．从莎草纸到互联网：社交媒体2000年［M］．林华，译．北京：中信出版社，2015.

［8］凯文·凯利．必然［M］．周峰，董理，金阳，译．北京：电子工业出版社，2016.

第五节
人性

人性在人际传播中的作用已然被默认化。然而，当人类可以跟人工智能交流的时候，人性的作用便变得微妙起来。“非人化”是一种策略，“人性化”却可能是一条歧途。或许，交流中我们追求的不是人性本身，而是通过人性这面镜子投射出的自己的模样。

“人工智能时代的到来最大的益处在于，各种人工智能将帮助我们定义人性。”——凯文·凯利《必然》

“比人类更像人类。”（more human than human.）——电影《银翼杀手》（Blade runner）的宣传口号

机器的人性

交流中的人性几乎是默认的状态。我们不会赞美一个人：“你多有人性啊！”更多的时候，“人性”是出现在负面的场合里，比如骂一个人“没有人性”，或者质疑一个人“你到底有没有人性”。然而，人性到底是什么？很少有人能说得清楚。显然，被我们用来做某种衡量标准的尺子没有被附上定义，而有了“我看到的时候就知道了”（I know it when I see it）的深长意味（1）。

对人工智能人性的探索始于图灵测试的构想。1950年，在那篇著名的《计算机器与智能》里，图灵提出了这样的构想：如果隔壁房间里的计算机能通过文字交谈让人类觉得它是人，那么就证明机器能够思维。而让人觉得机器是人的先决条件无外乎是智能和人性。相对智能这个概念而言，人性更难定义。

人性是一切人普遍具有的属性，既包括人区别于其他动物的人之特性，又包括人与其他动物共有的人之动物性（王海明，2014）。虽然对人性的兴趣自古有之，但直至今日对人性还没有一个系统全面的总结，其复杂程度可见一斑。从人性的起源而言，历来有生物决定论与社会构建论之争。冯友兰总结孟子和亚里士多德的观点，指出“人之性对于人是俱生的”（1986，p.103）。查尔斯·埃尔伍德（Charles A.Ellwood）更直言道：“我们所说的人性，乃是个人生而赋有的性质，而不是后生通过环境影响而获得的特质。”（1920，p.51）这样的观点当然受到认为人性中的社会本性需要后天习得的学者们的反对，比如当代哲学家牟宗三（1999）就认为人性应该包含人的实然（即事实之本性）和人的应然（即道德之本性）两个方面。

不管人性的起点在何处，它在人际传播中的作用已然被默认化。长久以来，交流几乎都发生在人与人之间。在此之前，普通人鲜有机会与人性边界条件下的对象交流，比如虽具人形但并不拥有人类社会特征的狼孩。然而这一状况正在改变，今天普通的智能手机用户也可以随心所欲的跟微软小冰或者Apple Siri聊天，或者与实体机器人互动。这个时候，人性的作用便变得微妙起来。

传播学领域对拟人化（anthropomorphism，即具有人的特征）的研究已有一段时日（详见后一节的讨论）。拟人化指的是将人类的心智能力、心理状态、认知模式、意图、情绪以及行为赋予在非人的实体上的过程（Kennedy，1992）。拟人化后的机器让人们可以遵循脑中熟悉的交流模式与蓝图同机器展开互动，并能很好的预测和合理化对方的行为（Duffy，2002）。因此，拟人化给作为“认知上的吝啬鬼”（cognitive miser）的人类提供了理解上的便捷之径（Kahneman，2011）。

水中月镜中花的人性

人性中最美好的一面莫过于苏格拉底（Socrates）所提倡的对知识的追求和对美德的崇尚。然而这不切实际的美好未尝不是很多人眼中的“神性”。如同HBO剧集《硅谷》中业界巨头Hooli公司CEO加文·贝尔森（Gavin Belson）总是故作深沉又词不达意，却每每被称赞做出了神的指示（此处当然是编剧的嘲讽）。太过完美，反而不是人性。反倒是古希腊神话中贪花好色的主神宙斯和古印度神话中的急躁孤僻的湿婆神来得更通人性。

回到我们熟知的一年一度的图灵测试洛伯纳大赛（2）上来，在1991年的比赛中，莎士比亚专家辛西娅·克莱（Cynthia Clay）因为表现得太过出色而被三位评委一致认为是计算机，因为评委们相信“不可能有人会对莎士比亚这么的了解”。而具有讽刺意味的是，《连线》专栏作家查尔斯·普拉特（Charles Platt）在1994年的洛伯纳大赛中胜出，则是因为表现出“暴躁，喜怒无常，惹人讨厌”的“人性”（克里斯汀，2012）。人性与神性，一步之遥，却千差万别。

如果人性并非总是美好的，那么它为何需要被褒奖？换言之，非人性难道就真是阿喀琉斯之踵？盲目追求机器的人性的结果可能会导致未来有一天智能机器比人类更具有人性。一个难题是：在一个拥有人类美好品德的人工智能与一个十恶不赦的坏人之间做选择，你会如何取舍呢？

在众多种族、民族、文化和国家层面的冲突中，非人化，即把对手贬低至非人，是常用的一种策略（Smith，2011）。例如，在惨绝人寰的对北美印第安人的屠杀运动中，殖民者就直接援引亚里士多德的话，认为野蛮人是天生的奴隶，甚至斥印第安人为“动物”“渣滓”“垃圾”“徒有人形，却无人性”。这种非人化的策略在今天依然屡见不鲜。长年敌对的巴勒斯坦和以色列民众就擅长以非人化的言语形容对方。

哈佛大学社会伦理学教授赫伯特·克尔曼（Herbert C.Kelman）长期从事国际冲突的研究。在其1973年一篇著名的论文里，他将非人化（dehumanization）引入制裁屠杀的讨论中，指出将受害者的非人化是给暴力赋予道德合理性的方式。其中，克尔曼巧妙地定义了人化的概念：

“将另一人视为人类，我们必须赋予他身份（identity）和共同体（community）……赋予人以身份意味着他作为个体，独立于他人，可与他人区分的个体，能够自己选择，有权按照自己的目标生活。赋予人以共同体意味着将他放入一个由个体组成的相互联系的网络之中，在这个网络中，他们互相关爱对方，认同彼此的个体性，并尊重彼此的权利。以上两个特征共同构成个体价值的基础。”（Kelman，1973，pp.48-49）

所以，对人性特征的要求，出发点在于提供人类自身认知的便捷之径，一如人类潜意识中寻找的其他认知捷径一样，但这一捷径并非总是通向正确的方向。人本主义精神分析学家埃里希·弗洛姆（Erich Fromm）在用他的性格分类分析希特勒时指出，“任何把希特勒说成没有人性，歪曲他的真实面目的分析只会助长人们对潜在的希特勒式人物视而不见的趋势，除非他们长着角。”（Fromm，1973，p.443）

作家乔治·奥威尔（George Orwell）（3）描述过他自己在西班牙内战中的一段不成功的射杀法西斯分子的经历：

正在此时，一个可能在给军官送信的人从战壕里跳出来，沿着眼前的胸墙跑去。他的衣服还没穿好，边跑边用双手提裤子。我抑制了射杀他的冲动……我没有开枪，部分是因为这个裤子的细节。我来这里是为了射杀“法西斯”，但是在提裤子的人不大可能是“法西斯”，他明显是一个同类的生物，和我一样，而我并不想射杀他。

提裤子这样一个简单却富有人性的细节让奥威尔将一个活生生的人和冷冰冰的“法西斯”符号剥离开来。而这样的标签剥离完成了一次认知的飞跃，将一个供射杀的靶子还原成了活生生的血肉之躯，从而让奥威尔做出一个人性的选择。同样，对机器而言，一个微小的拟人化特征可能就是这样一个提裤子的情节。将来，面对机器，一个人性化特征也许就会让人泛起共鸣，将对方归为己类。这个特征，可能是一滴合时宜的人工眼泪、一个轻微的皱眉，甚至是一个尴尬的打嗝，同样地如提裤子一般不美好，然而同样地会帮助人类大脑进行认知归类，于是人类便知道了该如何对付这样一个非人的交流者。

图灵的歧途

交流有万千种方式和可能。言语只是其中的一种方式。鱼类可以通过电脉冲来进行交流，而蜜蜂则以舞蹈的方式来传播信息，这些都不失为有效的交流途径。科幻小说里对非言语的方式也进行了大胆的想象与描绘。看过《三体》的读者应该对三体人完全不同于地球人的交流方式记忆深刻：

字幕：“想”和“说”，我们刚刚惊奇地发现，它们原来不是同义词。

伊文斯：它们本来就不是同义词啊。

字幕：按我们的理解，它们应该是同义词：想，就是用思维器官进行思维活动；说，就是把思维的内容传达给同类。后者在你们的世界是通过被称为声带的器官对空气的振动波进行调制来实现的。这两个定义你认为正确吗？

伊文斯：正确，但由此不正表明“想”和“说”不是同义词吗？

字幕：按照我们的理解，这正表明它们是同义词。

……

伊文斯：我的主，你们的交流器官是什么？

字幕：我们没有交流器官，我们的大脑可以把思维向外界展示出来，这样就实现了交流。

伊文斯：显示思维？怎样实现呢？

字幕：大脑思维发出电磁波，包括我们的可见光在内的各种波长，可以在相当远的距离上显示。

伊文斯：也就是说，对你们而言，想就是说。

字幕：所以说它们是同义词。

伊文斯：哦……但即使如此，应该也不会造成对文献理解的障碍。

字幕：是的，在思维和交流方面我们之间的差异并不大，我们都有大脑，而且大脑都是以巨量神经元互联的方式产生智能，唯一的区别是我们的脑电波更强，能直接被同类接收，因而省去了交流器官。就这么一点差异。

……

伊文斯（沉默良久）：我明白了，主，我明白了。

字幕：你明白了什么？这一切不都是很明白的吗？

伊文斯：你们的思维对外界是完全暴露的，不可能隐藏。

字幕：思维怎么能隐藏呢？你的想法太不可思议了。

伊文斯：就是说，你们的思维和记忆对外界是完全透明的，像一本放在公共场合的书，或者说是在广场上放映的电影，或者像一个全透明鱼缸里的鱼，完全暴露，可以从外界一览无遗。哦，我上面说的一些元素您可能……

字幕：我都理解，这一切不是很自然的吗？

伊文斯（沉默良久）：原来是这样……我的主，当你们面对面交流时，所交流的一切都是真实的，不可能欺骗，不可能撒谎，那你们就不可能进行复杂的战略思维。

字幕：不只是面对面，我们可以在相当远的距离上交流。另外，欺骗和撒谎这两个词我们一直难以理解。

伊文斯：一个思想全透明的社会是怎样的社会？会产生怎样的文化、怎样的政治？你们没有计谋，不可能伪装。

字幕：计谋和伪装是什么？

伊文斯：……

字幕：人类的交流器官不过是一种进化的缺陷而已，是对你们大脑无法产生强思维电波的一种不得已的补偿，是你们的一种生物学上的劣势，用思维的直接显示，当然是效率更高的高级交流方式。

伊文斯：缺陷？劣势？不，主，您错了，这一次，您是完完全全地错了。

字幕：是吗？让我也想一想吧，很可惜，你看不到我的思想。

字幕：你是对的，现在回想那些文献，我有些懂了。

伊文斯：我的主，你要真正弄懂人类的那些东西，还有很长的路要走，我甚至怀疑，您最终是否有可能弄懂。

字幕：是的，真的是太复杂，我现在只是知道了自己以前为什么不理解……你是对的。

伊文斯：我的主，您需要我们。

字幕：我害怕你们。

以上这段话直接引用自刘慈欣（2008）的《三体Ⅱ：黑暗森林》（pp.4-6）。此处的“字幕”代表着三体人。三体人的交流没有言语的掩护而失去说谎的可能。人类对这个现象的惊诧程度应该不会亚于三体人对谎话连篇的人类的惊诧程度。

科幻小说家虽然是脑洞大开，但是却道出了一个基本事实：言语交流不过是交流的一个真子集，还有其他诸种人类并不熟悉的方式（当然人类的交流大部分其实是非言语交流，比如肢体动作、面部表情等）。图灵提出图灵测试的方法只是把人与人工智能交流带上其中一条可能的道路。但这条道路也许是一条歧途：对人性的强调是否是人类又一次犯下的人类中心主义的毛病？如果交流尚且可以不通过语言，那么人性是否也可以省略？

事实上，当今世界上的很多科学家都在做超越言语的交流的尝试。比如世界神经生理学领域的顶尖科学家米格尔·尼科莱利斯（Miguel A.Nicolelis）的工作就是穿越于大脑与机器的边界，试图用意念控制机器，继而又将机器和环境的作用反馈给大脑，实现人机之间的交流，从而真正的将大脑从身体的局限中解放出来（尼科莱利斯，2015）。2014年巴西世界杯的首场比赛开始，截瘫者朱利亚诺·平托（Juliano Pinto）身穿“机械战甲”开出世界杯第一球；这个外骨骼装置便是尼科莱利斯团队研究出的大脑控制机器，通过大脑中的意念完成了机器的踢球动作。可以预见，这样的技术将给渐冻症、帕金森症和其他运动障碍患者带来多大的福音。不仅如此，这项技术也会重新定义人类的交流，人类能直接将大脑中的意念与机器交流，再通过机器与另一个人联系起来。如果那样的话，机器还有必要“讨好”人类，勉强地被增加人性吗？

或许，人性作为默认状态下的交流元素，其重要性就在于它的映射效果：我们知道我们幽默，因为对方会笑；我们知道我们善良，因为对方会感动。不管是萨特所说的“我看见自己是因为有人看见我”，还是社会心理学中的“镜中自我”的概念（looking-glass self）（4），在交流中，我们追求的不是人性本身，而是通过人性这面镜子投射出的自己的模样。如果对方如一潭死水毫无人性可言，我们自身的品质又该如何体现呢？

参考文献：

［1］Duffy B R.Anthropomorphism and robotics［D］. England：The Society for the Study of Artificial Intelligence and the Simulation of Behavior, Imperial College，2002.

［2］Ellwood C A.An Introduction to Social Psychology［M］. New York：D.Appleton and Company，1920.

［3］Fromm E.The Anatomy of Human Destructiveness［M］. New York：Holt, Rinehart and Winston，1973.

［4］Kahneman D.Thinking, Fast and Slow［M］. New York：Farrar, Straus and Giroux，2011.

［5］Kennedy J S.The New Anthropomorphism［M］. New York：Cambridge University Press，1992.

［6］Smith D L.Less than Human［M］. New York：St.Martin’s Press，2011.

［7］王海明．人性论［M］．北京：商务印书馆，2014.

［8］布莱恩·克里斯汀．最有人性的“人”：人工智能带给我们的启示［M］．闾佳，译．北京：人民邮电出版社，2012.

［9］冯友兰．三松堂全集［M］．郑州：河南人民出版社，1986.

［10］刘慈欣．三体Ⅱ：黑暗森林［M］．重庆：重庆出版社，2008.

［11］牟宗三．心体与性体［M］．上海：上海古籍出版社，1999.

［12］米格尔·尼科莱利斯．脑机穿越：脑机接口改变人类未来［M］．黄珏苹，郑悠然，译．杭州：浙江人民出版社，2015.

（1）同样难以定义的概念估计就非“淫秽”莫属了。1964年时任美国最高法院大法官波特·斯图尔特（Potter Stewart）就因对淫秽内容的难以裁决而说出了“我看到的时候就知道了”（I know it when I see it）的“定义”。后人常用这句话来“定义”难以定义之物。

（2）英国数学家艾伦·图灵1950年提出了一个测试标准，来判断计算机能否被认为是“能思考”，这个测试被称为图灵测试。美国科学家兼慈善家休·洛伯纳在20世纪90年代初设立人工智能年度比赛，把图灵测试的设想付诸实践。

（3）小说《1984》《动物庄园》等的作者，以反乌托邦的人类未来描写见长。

（4）“镜中自我”是由美国社会学家、社会心理学家查尔斯·库利（Charles Cooley）在其著作《人性和社会秩序》（1902）一书中提出的概念。他认为，人的自我意识是在与他人的互动过程中通过想象他人对自己的评价而获得的。

第六节
人格

人格是相对持久的特质和独特的特征模式，它使人的行为既有一致性又有独特性。人格一词承载着我们对某种特质的向往，所以我们也尝试把人格赋予在机器的身上。这样的延伸其实是人类归类强迫症的一种表现。我们都在有意无意地用人格将不同的人和物分门别类进而做出相应的判断与举动。然而，如果地球人“有幸”邂逅另一种智能存在形式，我们今天千方百计想赋予出去的人格，兴许就是他们眼中的死鱼吧。

未定义的默认值

2015年10月，我参加了由复旦大学和上海市政府联合举办的浦江论坛之一的未来科学论坛。主讲嘉宾是来自欧洲、美国和中国的知名脑科学专家和大数据科学家，大家一起畅谈未来如何将脑科学与人工智能结合起来。他们的发言结束后进入现场的问答环节，一名中年男子站起来问台上所有的主讲嘉宾：“你们都提到人工智能将具有人格。但是你们说的人格到底是什么？”台上嘉宾面面相觑，显然不清楚如何回答这个问题，场面略显尴尬……

人格，这个我们总在谈论的名词，实际上我们了解并不多。然而日常交流中，我们对人格的评判又加以很大的权重。比如，“健全的人格”“人格魅力”“领袖气质的人格”等，这些带着明显褒义色彩的短语承载着我们对某种特质的向往，却没有给出一个明确的定义。

“人格”（personality）一词源于拉丁语“persona”，意为古罗马演员在出演希腊戏剧时所戴的面具，这种面具通过一种给观众看的外观来表明一种角色。这样的手法在中国的传统戏剧里也屡见不鲜，比如京剧中的脸谱。古戏剧给后世的学者带来诸多启迪，其中之一就是20世纪50年代美国社会学家尔文·戈夫曼（Erving Goffman，1959）以舞台做类比提出的自我呈现理论，也即人们通过选择性提供信息来营造自己的形象，就如演员穿梭于不同角色之间一样，在不同的形象间切换，比如丈夫、教师、朋友、儿子等。

至今为止，还没有一个人格的定义被所有人接受。这与人格理论家认为人格具有不同视角不同理解有关。个人心理学家戈登·奥尔波特（Gordon W.Allport，1937）在追溯了人格的49个历史定义之后，提出了第50个定义，即“个体内部身心系统的动力结构，它决定个人独特的环境顺应”（p.48）。1961年，他又将“决定个人独特的环境顺应”改成了“决定具有个人特征的行为和思想”（p.28）。而弗洛姆（Fromm，1947）将人格定义为“遗传和后天获得的心理品质的总和，它标志着一个人的个性特征并使他成为独一无二的人”（p.50）；而其中最重要的是后天获得的性格（character），即“能将自我与人类和自然联系起来的比较持久的，所有非本能驱动的系统”（Fromm，1973，p.226）。这个定义因带着明显的弗洛姆的人本主义精神分析的特征而被一些学者排斥。激进的行为主义者伯尔赫斯·F.斯金纳（Burrhus F.Skinner，1974）则认为，人格“最多是一组有规律的偶联出示的一个行为目录”（p.149）。

如果一定要给出一个略为公允的定义的话，我们不妨引用Feist父子的教科书般的论述：“人格是相对持久的特质和独特的特征模式，它使人的行为具有一致性又有独特性”（Feist, Feist，2009，p.3）。所以人格是一种跨越时间和场景而保持稳定一致的特质（trait），而非稍纵即逝的状态（state）。它如此独特，以至于没有两个人，哪怕是同卵双生子，具有完全相同的人格。同时它又有着普适的规律，以至于我们可以通过从哲学思辨到临床经验的方法来研究它。尽管人格与人性是两个不同的概念，但前者的构建依赖于后者。不同流派的人格研究者从六个角度探讨人性，从而构建出人格的概念，它们分别是：（1）决定论与自由选择；（2）悲观主义与乐观主义；（3）因果论（causality，即人类的行为是过去经验的函数）与目的论（teleology，即根据未来目标或目的来解释当下行为）；（4）意识与无意识；（5）生物学因素与社会因素；（6）独特性与相似性（Feist，2009）。

人格的问题吸引着许多不同背景不同流派的学者。对于人格的解析固然可以如卡尔·荣格（Carl Gustav Jung）（1）的人格理论那样纷繁复杂（见图2-7），也可以如实证心理学上常用的“大五”（big five）模型那样简单明了。大五人格模型，或者是更简化的大三因素模型，顾名思义，即将人格分成五个维度或者三个维度。汉斯·艾森克（Hans Eysenck，1991）通过因子分析（factor analysis）的方法提出人格有三个维度：外倾（extraversion），神经质（neuroticism）和精神质（psychoticism）。而罗伯特·麦克雷（Robert McCrae）和保罗·科斯塔（Paul Costa）则去掉了精神质，并增加了另外三个维度：开放性（openness），宜人性（agreeableness）和责任感（consciousness）。比如，有些人比较健谈，有些人比较安静，这是在外倾这个维度上的高低之分；有些人心肠比较软，有些人比较残忍，这是在宜人性上的多少之别。不管是三个维度还是五个维度，人格的每个维度下面都包含一系列相关的形容词（见表2-1）。

图2-7　荣格的人格概念

（图片来自网络）

表2-1　麦克雷和科斯塔的人格五因素模型（McCrae, Costa，1985）

尽管关于人格的定义还没有一个统一的答案，但是社会心理学家们普遍认同人格一部分由先天决定，一部分受后天环境际遇影响。而当我们把人格附加在机器上的时候，人格又来自何方？

机器的人格

人类自身的人格尚且如此难以量化，更何况给机器赋予人格。电影《星际穿越》中历经劫难的宇航员库珀终于重回人类大家庭的怀抱，为表彰他拯救人类命运的贡献，政府奖励他一台机器人以弥补他在飞行中失去的老搭档塔斯机器人（TARS）。在设定幽默指数的时候，库珀很仔细地选择了60%，而不是75%。可是真的会有那么大的差别吗？75%就算过度幽默，60%就算可以接受的幽默？很显然，幽默这个概念具有很强的模糊性。

2016年4月中旬，一条新闻引来了广泛关注：中国科技大学研制出中国首台特有体验交互机器人（如图2-8所示）。这样一个拥有符合中国传统审美的女性外貌的机器人“佳佳”，除了传统功能性体验之外，还加入了品格的特征，以期使“机器人形象与其品格和功能协调一致”，善良、勤恳和智慧的品格被定格在了这个机器人身上。然而人们不禁要问：善良、勤恳和智慧的品格如何才能在机器人身上得到体现呢？

图2-8　2016年中国科学技术大学发布的我国首台特有体验交互机器人“佳佳”，其造型身材丰满，模样俊俏

为此，我联系了研发机器人“佳佳”的科大可佳机器人团队，向他们请教这个问题。原来答案存在于研究人员训练佳佳的对答脚本之中。与现在流行的聊天机器人如微软小冰这样根据人工神经网络计算抓取网络公开数据不同，佳佳与人的对答依赖于提前设定的对答脚本，如同电影演员根据台词来表达一样。比如当有人问佳佳明天的天气如何，佳佳在给出事实答案（比如明天的气温，多云还是下雨等）后，如果判断出降温，便会提醒加衣服。同时再伴以温柔的面部表情和语气语调，站在佳佳对面的人就会感受到佳佳的善良与温柔。

当然，我们可以批评这样将机器人格化的方式太过随性而不够严谨。然而，如果我们回顾一下机器人的发展历史，我们就会明白，机器人的人格与其他功能特性，比如视觉导航、语音识别、甚至是看似最基础的平衡性比较起来，简直就是一个奢侈品。从20世纪60年代诞生的第一个可以完全自动化运转的机器人Shakey开始（Shakey这个名字来自它走路的不稳定），机器人研发者更多关注于机器对周围环境的推理、对自身动作的协调以及学习的能力等问题。更何况，纵观机器人发展史，鲜见社会科学家的身影。工程师们固然在技术与设计上是一把好手，但是面对诸如人格这样典型的社会心理学范畴的概念，未免显得有些力不从心。

与人格相关的是情感。尽管这是两个完全不同的概念，然而人格的实现往往需要通过情感表达折射出来，而机器的情感赋予问题一直到近期才慢慢浮出水面。美国麻省理工学院媒体实验室的罗莎琳德·皮卡德（Rosalind W.Picard）教授是情感计算（affective computing）领域的开拓者。由于人类之间的沟通与交流是富有感情的，因此，在人机交互的过程中，人们也很自然地期望机器具有情感能力。情感计算的目的就是要赋予计算机类似于人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力，最终使计算机像人一样能进行充满情感的交流。即便如此，目前的情感机器人只能进行情感的识别，还不能拥有情感。

然而，大家惯常思维中认为理性与感性的分离和非理性信息的把控难度，使并非每个人都认同机器情感化的重要性。正如皮卡德（1997）在《情感计算》这本书的序言中写到的那样，“神经科学和心理学上早已发现关于情感在决策、感知、创造性等方面的作用，而计算科学在很大程度上并不知晓。许多人不知道情感有助于理性和智能行为，普遍认为计算机的情感是一种空洞无聊的东西，就像蛋糕表面上的一层糖霜，可以用来使之更为悦目，但没有真正实质上的意义。”

人人都有归类强迫症

将人格的概念延伸至机器，其实是人类的归类强迫症的一种表现。如诺贝尔经济学奖获得者丹尼尔·卡纳曼（Daniel Kahneman，2011）指出的那样，人类总是处于认知的两难困境之中：一方面人类是“认知上的吝啬鬼”，大脑想方设法寻找认知的捷径；另一方面人类又在上万年的进化过程中学会尽可能地掌控，从而对环境做出更好的预测与判断。所以，任何能够帮助我们的大脑简单有效地做出预测判断的东西，我们的大脑都欢迎。比如认知脚本理论（cognitive script theory, Abelson，1981）就指出人们使用认知脚本（即真实世界中的事件在头脑中的代表）来指导认知和行为，帮助完成关于未来行为的决定。例如，电梯里有人打了个喷嚏，具有认知脚本的人想都不用想就会立马说一句“上帝保佑你”。然而，脱离这样的文化环境而不具有这样认知脚本的人，是无论如何也说不出这句话的。

当人们的行为反复无常或不可预测时，他们的行为迫使他人处于防御戒备状态以应对变幻莫测的行为，因此，人格的明显与统一就显得尤为重要。面对沉默寡言的同事，如果我们事先知道他是内向型人格，我们会觉得这是他的正常表现而毫不在意；如果对方是外向型人格，我们会推测他遇到了麻烦事。同样，当我们听到一个样貌古怪的机器对我们说“大家都好？看来我有足够多的奴隶够我在机器人殖民地上奴役了”（Everybody good？Plenty of slaves for my robot colony）时，我们不会恐慌，而是知道这个机器人只是在说蹩脚的冷笑话而已（2）。如果所有的人工智能都像Google Now一样选择去除人性化而仅仅充当纯粹的信息数据库，人类会多么无所适从。所以，不管归类强迫症有多让人觉得滑稽或恐怖，其实我们每个人都如此，我们都在有意无意地用人格将不同的人和物分门别类，进而做出相应的判断与举动。

很多人可能听过这样的故事。一个人救了一只小鸟，为了报恩，小鸟每天会衔一条死鱼放在这个人的家门口。作为人类，我们在感动之余，大概也只会笑一笑。死鱼于我们有何价值？这不过是小鸟选择把它认为重要的东西拿来表示感激。然而人类未尝不是如此，将我们认为重要的拿来赋予在机器上。如果地球人“有幸”邂逅另一种智能存在形式，我们兴许会发现，我们今天千方百计想赋予出去的人格，兴许就是他们眼中的死鱼吧。

参考文献：

［1］Abelson R P.Psychological status of the script concept［J］. American Psychologist，1981，36：715-729.

［2］Allport G W.Personality：A Psychological Interpretation［M］. New York：Henry Holt，1937.

［3］Allport G W.Pattern and Growth in Personality［M］. New York：Holt, Rinehart and Winston，1961.

［4］Feist J, Feist G J.Theories of Personality［M］. Beijing：McGraw-Hill，2009.

［5］Fromm E.Man for Himself：An Inquiry into the Psychology of Ethics［M］. New York：Holt, Rinehart and Winston，1947.

［6］Fromm E.The Anatomy of Human Destructiveness［M］. New York：Holt, Rinehart and Winston，1973.

［7］Goffman E.The Presentation of Self in Everyday Life［M］. New York：Anchor，1959.

［8］Kahneman D.Thinking, Fast and Slow.New York：Farrar, Straus and Giroux，2011.

［9］McCrae R R, Costa P T.Comparison of EPI and psychoticism scales with measures of the five-factor model of personality［J］. Personality and Individual Differences，1985，6：587-597.

［10］Picard R W.Affective Computing［M］. Cambridge, MA：MIT Press，1997.

［11］Skinner B F.About Behaviorism［M］. New York：Knopf，1974.

（1）卡尔·荣格（Carl Gustav Jung，1875—1961），瑞士心理学家。1907年开始与弗洛伊德合作，发展及推广精神分析学说长达6年之久，之后与弗洛伊德理念不和，分道扬镳，创立了荣格人格分析心理学理论。他提出“情结”的概念，把人格分为内倾和外倾两种，主张把人格分为意识、个人无意识和集体无意识三层。曾任国际心理分析学会会长、国际心理治疗协会主席等，创立了荣格心理学学院。1961年6月6日逝世于瑞士，他的理论和思想至今仍对心理学研究产生深远影响。摘自维基百科。

（2）此台词出自电影《星际穿越》中机器人塔斯之口，它在试图表现幽默。

第七节
拟人化

永远不要忽略设计的力量。然而，是不是机器人的外形设计越像人越好？“恐怖谷”的理论告诉我们，过度的拟人化反而会将智能机器的设计带上歧途。双子机器人的设计理念固然是完美到极致的体现，但也未尝不是对人类认知能力的不自信。只要设计得当，寥寥几个社交线索就可以成功引导出卓有成效的人—机社会交往。

面孔的出现可以触发人类的道德契约感。——哲学家伊曼纽尔·列维纳斯（Emmanuel Levinas）

人人都是外貌协会

媒体等同理论（the media equation）告诉我们，只要信息来源足够智能，那么人就会像对待人类那样对待计算机（Reeves, Nass，1996）。智能是唯一的条件。

可是真是如此吗？

2015年11月底的一天，我在餐厅里吃早餐，大厅的电视里正播放着一则六旬老人八年制造出机器人的新闻：63岁的长春居民李先生用了8年时间自学计算机知识，经过几百次尝试，终于造出能跳舞、能摆Pose的模特机器人。这则新闻显然应该是相当鼓舞人心的。然而忽然间，邻桌的一名女子叫起来：这机器人好丑哦！随即，餐厅里一片哗然。

六旬老人八年造出机器人模特

在此，我并不想深究一位自学成才的机器人制造者的设计问题，强迫一位非科班出身的老人的设计也要达到专业设计水准实在是太过强人所难。但这件事无疑在提醒所有的机器人以及其他人工智能形式的制造者，即使是在极度强调智能的领域里，外观也是极其重要的。

科学家、工程师不看重外表的传统由来已久，不仅仅体现在个人外表上，也体现在其对产品外表的态度上。人工智能之父图灵就很不在意其发明的图灵机的外表，到了后来的蓝色巨人IBM，依然对计算机的外形设计不够重视。这一观念一直到了史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）的苹果时代才开始得到纠正。乔布斯曾在一次演讲里提到过，他在年轻的时候去里德大学旁听美术字体的课程，10年后把所学的关于字体的知识应用到Macintosh计算机的设计中，打造出第一台使用了漂亮的印刷字体的计算机。所以不少人评价，乔布斯近乎变态地注重设计细节是他成功的秘诀之一。

永远不要忽略设计的力量。

亚历山大·瑞本（Alexander Reben）是来自美国麻省理工学院的一名动力工程师和互动艺术家，在完成他的硕士论文时，他设计了一个叫作“小盒子”（boxie）的机器人。这样一款长着方方正正大大的头，却有着小小身子的可爱机器人会发出稚嫩的童声，友善地提出它其实并不真正能听懂的问题。然而，有意思的是，瑞本发现，很多人会对Boxie袒露心声，甚至是从未向任何人透露过的隐私（在此你可能需要回忆一下之前讨论过的交流模式的问题），比如对其他人做过的最坏的事情，童年的尴尬经历等（1）。改进后的机器人版本被称为BlabDroids，它们被瑞本和电影制片人布伦特·霍夫（Brent Hoff）送到不同的地方去采访不同文化背景的人，比如美国的、中国的、瑞典的。通过BlabDroids采访回来的素材被剪辑成纪录片，甚至在国际纪录片电影节上播放（2）。《连线》杂志兴奋地评价到：“这些可爱的机器人正在拍摄关于人的纪录片。这是真的哟。”

在所有BlabDroids做过的采访里，它与宇航员克里斯·哈德菲尔德（Chris Hadfield）的对话最让我动容。

BlabDroid：天空有多重？

Chris Hadfield：天空从你的头顶上开始，一直到达无限的地方。所以，天空比你想象中的还要重，因为它包括除了地球外所有的星球、月亮、星星、整个宇宙。天空是我们之外的所有一切。

BlabDroid：宇宙之中只有我们吗？

Chris Hadfield：我不认为宇宙之中只有我们。但是其他的星球离得太远了，所以我们还没有在别处找到生命。但是你的几个兄弟正在火星表面寻找生命。如果我们能在火星上找到生命，那就意味着生命到处都存在。

BlabDroid：什么制造了月亮？

Chris Hadfield：月亮形成于40亿年以前。那时候一个火星大小的岩石行星撞上了地球，就像两个台球撞上了一样，于是地球上的很大一块被撕裂出去。而那块撕裂出去的部分开始绕着地球转。它转啊转啊，转了几十亿年，最后就冷却凝聚成今天的月球。所以月球其实算是地球的女儿。

这段对话与日常生活中一位知识渊博又慈爱可亲的父亲与自己好奇心旺盛的孩子的对话完全无异。每次看到这段对话视频时，与其说我感慨于哈德菲尔德看着BlabDroid的慈爱眼神，不如说我惊叹于BlabDroid那看似简单实则精妙无比的设计，使受访者能够开诚布公地倾诉下去。

王尔德曾说：“只有肤浅的人才不看外表。”这个道理也同样适用在智能机器上。

人形机器人的歧途

因为机器人“人类的帮手”的属性定格，人们历来对机器人的制造，功能投入多于设计。看过波士顿动力（boston dynamics）研发出来的机器人（狗）的人即使会赞叹其精良稳定的技术工艺，但估计也会对它敬而远之，因为它们那狗身蛇头的造型实在有点重口味。

那么，是不是外形上越像人越好？

看过日本机器人专家石黑浩（Hiroshi Ishiguro）以其自身为模型制作的名为Geminoid的人形机器人后，大概除了会在发出由衷的赞叹之外，心里都掠过一丝厌恶的感觉。Geminoid得名于Gemini（双子座）和oid（类似）的组合，所以又被称为双子机器人，旨在最大限度的模仿真人（如图2-9），石黑浩本人的双子机器人大概就是最好的例子。关于其中的逸闻趣事不少，石黑浩在演讲中就提到过他有一次将他的人形机器人的头颅放入背包通过机场安检所引发的“惊恐”场面。

然而这样让人叹为观止的技术并没有得到每个人的欣赏。如前所说，当人们在看到一个与真人几乎一模一样的机器人的时候，内心往往会觉得不安与厌恶，甚至恐惧。为什么会这样呢？1970年日本机器人专家森政弘（Masahiro Mori）提出了著名的“恐怖谷”（uncanny valley）理论：随着机器人与人类相似度的不断提高，最初阶段人们会感到兴奋，但当相似度达到一定程度的时候反而会产生强烈的厌恶与抵抗心理；而当相似度进入更高的水平，人们对机器人的态度会重新变得正面起来。这一学说在2005年由卡尔·麦可多曼（Karl MacDorman）和港隆史（Takashi Minato）翻译成英文，随即引起广泛的关注。

图2-9　石黑浩与他的双子机器人在一起

恐怖谷现象不仅仅存在于机器人身上，动画片里的形象也同样适用。《机器人总动员》中的瓦利（Wall-E）和伊娃（Eva）的造型与人类相差甚远，我们却对他们喜爱之极（见图2-10）。然而电影《极地特快》中的卡通形象非常逼真，却吓走了观众，票房惨淡（见图2-11）。

图2-10　动画电影《机器人总动员》中的瓦利和伊娃

图2-11　动画电影《极地特快》中的小男孩

关于恐怖谷产生的原因，目前有不同的解释（见图2-12）。有人认为这是人类面对死亡而产生的恐惧心理，因为人形机器人徒有人表而无生命，会让人联想起尸体与死亡（MacDorman，2005）。而另有学者认为人形机器人看起来像人，但动作举止却很怪异，让人感觉像得了什么怪病。出于潜意识里的自我保护意识，人们对它们敬而远之（Keysers, Gazzola，2007）。更有研究者提出，因为人类无法移情（empathy）到机器人身上，所以无法感受到亲和感，故而对人形机器人感到不安（MacDorman，2005）。

图2-12　恐怖谷理论示意图

（杜严勇，2014）

正如欧洲媒体实验室的布莱恩·达菲（Brian Duffy）坦言的那样：“将社交机器人造得过于像人是对它的目的的背道而驰。”［Making social robots too human-like may also defeat the purpose of robots in society（to aid humans）.”］（2003，p.178）人形机器人或许是在将机器人设计引入歧途，而电影《星际穿越》中貌不惊人的几何形机器人塔斯之类的机器人才应该是正确的方向吧。

我们需要什么样的社交线索

社交线索（social cues）指的是社交场景中的一些言语的或非言语的细节，通过它们，人们可以做出相应的符合社交规范的判断。面部表情、语音语调、肢体语言等，都是常见的社交线索。比如通过面部表情，我们可以揣摩出对方的心理状态，适时地调整说话内容与方式，以达到预期的交流目的。如果缺乏对社交线索足够的敏感，一个人往往会对社交场景掌控不足，从而被认为是不擅于交往的人，甚至孤僻的人。比如研究发现，孤独的人的大脑在进行眼睛知觉或其他社交线索解码时用到的大脑灰质比一般人要少；反之，如果能学会如何提高自己的社交知觉，孤独的人就会有效地减少他们的孤独感（Kanai et al.，2012）。

在人—机器人交流中，人同样需要捕捉社交线索才能完成有效的交流。然而，机器人身上应该体现出多少社交线索才足够呢？一个、两个、三个，还是所有人类自身具有的社交线索机器人都需要具备？来自美国天普（Temple）大学的马修·伦巴第（Matthew Lombard）及其学生许坤正在从社交临场感（social presence）的角度回答这个问题，他们最终的研究成果值得拭目以待。然而现在差不多可以肯定的是，机器人其实并不需要具有人类所有的社交线索。双子机器人是将社交线索运用到极致的一种机器人，试图借助完全的人形来自然激发人类的社交线索识别。这样的理念固然是完美到极致的体现，但也未尝不是对人类认知能力不自信的体现。只要设计得当，寥寥几个社交线索就可以成功引导出卓有成效的人—机社会交往。

下面，我们就从常见的3个社交线索入手，讨论一下在机器人身上，我们到底需要或者不需要什么样的社交线索。

1．性别

每个社会对性别的分工都有所不同，从而产生文化上“男性主义—女性主义”（masculinity—femininity）的维度差异（Hofstede，1984）。在典型的男性主义文化下，男性与女性的差异被强调，两者的分工也截然不同。通常，男性被要求具有领袖气质，能在社会上独当一面；而照顾家庭、抚育后代的工作则交给女性来完成。比如中国与韩国的文化便是典型的男性主义文化。而在女性主义文化下，两种生理性别在社会分工上的分界线并不明确，男性也可以在家照顾小孩，女性也可以在事业上建功立业，比如北欧文化。

伴随着对性别判断而来的是每个人在社会长期生活学习而得来的社会规范的自然演练，所以性别线索不可或缺。举个简单例子，到目前为止，智能手机中的个人助理Cortana、Siri和Google Now，系统默认的语音是女性声音。究其原因，除了因为女性声音比男性声音更令人愉悦，更因为女性更细心更注重细节的品质，女性助理与秘书也司空见惯，所以用女性声音来做个人助理的默认声音再合适不过了。不过，换一个场景，这个选择可能就会完全错误。20世纪90年代，宝马曾召回宝马5系列，仅仅是因为该系列的导航系统采用了女声，而德国男人说他们拒绝听从女性的指挥。

同时，微软推出的聊天机器人中文版的小冰和英文版的Tay都是年轻女孩的形象，前者是17岁，后者是19岁。这大概也是在考虑当下互联网文化中性别偏好后的权衡之作吧。

除了声音之外，其他的社交线索也在明确地指出机器人的性别。2016年4月，中科大研发出机器人“佳佳”，引发热议。这位貌美肤白、温婉机智的高颜值机器人是在5名最美科大女生面容的基础上做出的相貌改进，这是一名典型的“女性”机器人。然而，把这样一个本来应当完全无性别的机器人人为强加这么多性别线索，是否合适呢？

参与制定机器人学五原则的专家艾伦·温菲尔德（Alan Winfield）就表示，设计一个性别化的机器人实际上是一种欺骗，有违“不能用欺骗性的方式来设计机器人，从而剥削易受伤害的使用者；相反，它们的机器属性应当透明化”的原则。的确，通过外观设计，或编程出性别模式行为，让人类相信机器人有性别或性别特征，无异于欺骗别人一块石头是男性一样。而一旦人类相信了机器人的性别化，便会对这个性别暗示作出反应，而同样的反应是不会由无性别机器人引发的。担忧不仅仅止于对人类的关心，机器人也同样面临被“性别歧视”的危险。社会学家们担心的“物化女性”和“物化男性”的现象，将再次重演。

2．眼神

任何学过《公共演讲》与《人际传播》等课程的人都再清楚不过眼神接触在人际交往与传达信息中的作用。眼神交流作为一个重要的社交线索，它是否能够有效运用在很大程度上决定社会交往的效果。一项在伦敦进行的心理学试验中，400名受试者通过视频与一个演员对视，对视时间各不相同，最后让受试者评价在此过程中的舒适程度。研究者最后发现受试者普遍喜欢与演员对视3.2秒；如果演员看起来友善，那么对视时间稍长也不会让他们感到不适。同时，一个人越是相信自己热情友善擅于合作，他们愿意接受的眼神接触时间越长（Moyer，2016）。

这样的人与人交流的法则，在人与机器人交流中同样适用。美国著名技术心理学家雪莉·特克尔（Sherry Turkle）在其著作《群体性孤独》（Alone together）一书中描述了一个在实验室参加与机器人互动实验的小女孩儿的故事：因为机器人没有及时识别出小女孩儿，所以没有用眼睛看她一眼，小女孩儿沮丧之下大哭一场。正因为如此，社交机器人往往被装上象征性的眼睛，即使有时这样的做法并无实际的用处。

即使在聊天机器人这样以文字交流为主导的应用中，眼神接触的增加也会提升用户的交流体验。雷·库兹韦尔的网页上提供了一个聊天机器人拉蒙娜Ramona（访问网站kurzweilAI.net并点击“与拉蒙娜聊天”）。从1956年的第一代，到2001年的第二代，到2003年的第三代，再到2013年推出的第四代，除了智能水平的提升和形象的摩登变化外，最新一代还拥有了跟随鼠标移动的眼神。虽然有时略显笨拙，但总体来说会让聊天者感受到文字之外的一丝关注。

眼睛的存在与否，其实并不是关键。核心问题是人类在与机器人交流中感觉受到了多少关注。目前不少机器人都具有视觉识别功能，一旦锁定交流对象，机器人的眼神就会跟着走。跟日本软银机器人“胡椒”（Pepper）交流过的人应该知道，这样的眼神接触是蛮不错的体验（见图2-13）。

图2-13　与Pepper的眼神接触

3．面部表情

相信不少人做过这样的情商测试：从一系列的人物面部照片中判断出所表达的情绪；正确率越高，说明受试者的情商越高。尽管我不清楚这个测试的可信度如何，但是，至少显示出人类对表情的敏感程度在社会交往中具有不可忽视的作用。

人类面部的表情肌肉有40多块，面部表情是由面部一处或多处部位的肌肉牵动所产生的。人类的面部表情至少有21种。美国俄亥俄州立大学的研究人员利用一个叫面部运动编码系统的计算机软件，对230人的约5 000张面部表情照片一一分析，识别被用于表达情感的面部肌肉。结果发现，人脸独特且可辨识的情绪表达比以前认为的要多。除了常见的6种基本表情（高兴、吃惊、悲伤、愤怒、厌恶和恐惧）外，人们还会把它们结合起来，创造出诸如惊喜（高兴＋吃惊）、悲愤（悲伤＋愤怒）等15种可被区分的复合表情。比如说，高兴的特点是：嘴角拉向后方、面颊往上展；吃惊的特点是：眼睛睁大、嘴张大；而惊喜则结合了前两者的特点：眼睛睁大、面颊上抬、嘴张大的同时嘴角向后拉（Du, Tao, Martinez，2014）。

通常来说，简单一点的表情比较容易被识别，而复杂的表情则往往被误读。然而，虚拟环境中的交流，人们似乎并不满足生理上呈现出的表情，而赋予林林总总的表情符号以特殊的含义。在一次微信聊天中，我的一个“90后”学生有感于我在使用”这个表情符号所犯下的错误，对我进行了耐心的指导：这个看似最基本的表情符号已经被衍生出一种“面对对方愤怒的回击，或者给予讽刺性微笑”的复杂含义（3）。这确实让我猝不及防。

相对于这样基于代沟间的互联网文化差异而言，基于地域的表情符号文化差异反而存在于合理范围之内。2014年传播学顶级期刊《传播学期刊》（Journal of Communication）专门发表了一期大数据特刊。3位韩国学者将Twitter上近乎全部数据进行了分析，发现在78个国家的Twitter用户中，来自个人主义文化的用户更喜欢使用横向的嘴部反映出的表情符号（horizontal and mouth-oriented emoticons），比如：）；而来自集体主义文化的用户则更喜欢纵向的眼部反映出的表情符号（vertical and eye-oriented emoticons），比如∧_∧或T_T（如表2-2）。研究者解释说，这与两种文化下用户的含蓄程度有关。个人主义文化推崇独立、自我，所以可以毫不忌惮地做牵动更多肌肉的嘴部表情。相对而言，来自集体主义文化的用户更含蓄，所以倾向于通过少数的肌肉从眼部周围表达出情感（Park, Baek, Cha，2014）。

表2-2　Twitter上的表情符号归类（Park, Baek, Cha，2014）

回到智能机器的表情上来，想要真实地再现人类面部表情是一个极大的挑战。面部肌肉的运动牵引皮肤产生不同的褶皱，普通的橡胶或硅胶难以实现这一点。面部表情的使用还需要与语言、嘴唇动作和身体姿势相配合，所以完全的仿真并非正途。正如西方油画中的写实派，在相机诞生之前极力再现人物的一丝一毫，但在思想意境的传达上，却不见得就比东方的寥寥几笔来得更生动出彩。我们已经看到这样的例子，只要表情的核心特征使用到位，我们同样能够捕捉到情绪。不信你试试，看看你能否仅仅通过一双眼睛就判断出下面图中机器人的表情（4）？（见图2-14～图2-18）

图2-14　机器人伊娃的警惕表情

图2-15　机器人伊娃的窃笑表情

图2-16　机器人伊娃对新奇之物展示出执着兴趣时的表情

图2-17　机器人伊娃弄坏东西之后的心虚与羞愧表情

图2-18　机器人伊娃的震惊表情

参考文献：

［1］Du S, Tao Y, Martinez A M.Compound facial expressions of emotion［J］. PNAS，2014，111（15）.

［2］Duffy B R.Anthropomorphism and the social robot［J］. Robotics and Autonomous Systems，2003，42：177-190.

［3］Hofstede G.Culture’s Consequences：International Differences in Work-related Values［M］. New York：Sage，1984.

［4］Kanai R, Bahrami B, Duchaine B, et al. Brain structure links loneliness to social perception［J］. Current Biology，2012，22（20）：1975-1979.

［5］Keysers C, Gazzola V.Integrating simulation and theory of mind：From self to social cognition［J］. Trends in Cognitive Sciences，2007，11（5），194-196.

［6］MacDorm an K F.Androids as an experim ental apparatus：Why is there an uncanny valley and can w e exp loit it［D］. The CogSc-i2005 w orkshop：tow ard social m echanism s of android science，2005.

［7］Moyer M W. Eye Contact：How Long Is Too Long？［J/OL］. Scientific American，2016，1.http://www.scientificamerican.com/article/eye-contact-how-long-is-too-long/.

［8］Park J, Baek Y M, Cha M. Cross-Cultural Comparison of Nonverbal Cues in Emoticons on Twitter：Evidence from Big Data Analysis［J］. Journal of Communication，2014，64：333-354.

［9］Reeves B, Nass C. The Media Equation：How People Treat Computers, Television, and New Media Like Real People and Places［M］. Stanford, CA：CSLI，1996.

［10］杜严勇．情侣机器人对婚姻与性伦理的挑战初探［J］．自然辩证法研究，2014，30（9）：93-98.

（1）http://www.bbc.com/future/story/20150715-how-robots-mess-with-our-minds.

（2）http://cmsw.mit.edu/profile/alexander-reben/.

（3）在此感谢石雨欣小姐图文并茂的耐心解释。

（4）均来自电影《机器人总动员》。

第八节
文化的差异

打破文化的疆域并不是一件轻而易举的事情。即使在创造和使用人工智能与机器人这样一件极具未来感的事情上，文化的影响也同样显而易见，并且根深蒂固。万物有灵论在东西方文化中的接受程度导致了机器人设计理念的不同，更不用提不同文化下的用户在使用机器人上所体现出来的文化差异。

文化的边界

20世纪60年代，媒体生态学家马歇尔·麦克卢汉提出“地球村”的概念，在当时可谓石破天惊。回想一下当年的全球局势，美苏争霸进行得如火如荼；中苏关系恶化，中国开始进入混乱的年代；民权运动、女性解放运动在西方国家里积极展开。在这个时代背景下依然能放眼未来，指出全球化的趋势，麦克卢汉的洞见和胆量不能不为人所称道。然而，即使在21世纪上半叶的今天，地球村是否能成为现实，依然是值得怀疑的事情。

表面看来，科技的便捷使全球的联系更加紧密。乘坐最快的喷气式飞机环游地球不到24小时，而不是儒勒·凡尔纳（Jules Verne）小说中的80天。以美国文化为代表的娱乐文化信息深入地球表面的每一个毛孔。几年前我在香格里拉旅行时，一个十几岁的藏族女孩向导指定要听Lady Gaga的歌曲，并说她最喜欢的歌是Poker Face。仅从人口数量来看，拥有全球超过10亿活跃用户的Facebook成为仅次于中国和印度的第三大“国家”。我们还可以列举出太多太多的指标指向全球化无边界的地球村。

然而真的是这样吗？

Facebook创始之初就开始坚持“坚持真实，坚持本地化”（Keep it real.Keep it local.）。因为作为线下世界的网上投射和延伸，社交网站必须根植于当地文化之中。比较一下巴西版的Facebook与美国版的Facebook，这个差异就会自然呈现出来。正如印度名言所说：“不是本土，就是入土。”这想来有些让人沮丧。在这个号称全球化的时代，在平与圆、干与湿之间，虚拟网络仍然存在着诸多观念迥异、文化多元、民族意识纷繁且边界清晰无比的文化疆域。文化没有全球化（globalization），只是全球区域化（glocalization）了而已。用法国社会学家弗雷德里克·马特尔（Frédéric M artel，2015）的观点来说，互联网上没有“国界”（borders），却仍然存在“边界”（frontiers）。

如果说文化是在明确界定的群体里共享的价值观、信念、规范行为与实践的规则的集合体的话，那么在今天，这样纯粹单一的文化已经不复存在了。传统的东方与西方的二元对立论已然失效，即使在同一个国家里，基于地理、历史和其他原因，都会存在诸多不同的亚文化，尤其是像中国这样的大国里，打破文化的疆域并不是一件轻而易举的事情。不仅仅是互联网的使用，在创造和使用人工智能与机器人这样一件极具未来感的事情上，文化的影响也同样显而易见，并且根深蒂固。

创造的文化

作为机器人制造的领跑者，美国和日本的机器人制造传统由来已久。然而细观之，就能发现两者的差异。首先从数量上来说，按照近期的统计数据，美国10 000个制造工人中只有135个机器人，而日本则是339个。这固然是由于经济原因造成的，美国有大量廉价的移民劳动力，而日本这个老龄化社会却缺乏足够的劳动力，但是文化的力量也不容忽视。早在2004年一篇《今日美国》（USA Today）的报道中，作者凯文·曼尼（Kevin Maney）就写道：“美国实验室和公司通常把机器人作为工具。而日本人则把它们视为存在物（being）。这就解释了很多来自日本的机器人项目（与美国的不同）。”

在2005年《经济学人》（The Economist）上的一篇名为“比人类还好”（Better than People）的文章则分析了为何日本人希望他们的机器人更像人。一方面，老龄化的社会需要大量的护理机器人，这是一个百亿级的市场；而另一方面，这和日本文化有着密不可分的关系。日本的神道教（shintoism）和佛教都崇尚万物皆有灵性（animism）和神性，无论是生命体还是非生命体。所以机器人可以有灵魂，而人从事的所有活动都是在神的指示下进行的，包括机器人的制造。所以，日本人更容易接受机器人作为人类的陪伴者而存在（Levy，2007）。日本的机器人形象友好而和善，如20世纪50年代备受喜爱的铁壁阿童木和20世纪八九十年代的机器猫一样。

西村惠子（Keiko Nishimura）是一位出生于东京长在美国的日裔研究者，现为美国北卡莱罗拉大学的传播学博士生。在她的一项关于Twitter上的社交聊天机器人的参与式观察（1）的研究中，她从2010年6月至2011年7月期间在Twitter上关注了20个日本的角色聊天机器人（character bots），并与它们互动。通常认为，聊天机器人与人之间的成功对话取决于机器人展示了多少的人性（humanness）。然而从这个被Nishimura称为“半自动粉丝虚构小说”（semi-autonomous fan fiction）的现象中，这些角色机器人并不需要“通过”人的基准线才能成功。相反，成功的人机交流反而强调了“非人性”（nonhumanness）（Nishimura，2017）。

形成鲜明对比的是，在西方文化里，从《银翼杀手》《终结者》，再到最近的《机械姬》，人类被机器人毁灭的末世警言总是大行其道，其中一个原因是来自宗教的影响。在西方人的观念里，万物均由上帝创造。制造机器人在某种程度上，如科幻作家阿西莫夫所说，是在模仿上帝对人类的创造，因而被认为是在亵渎神灵。对此反对最强烈的当属犹太教。希伯来传说中有“魔像”（Golem）的隐喻，这个被拉比（Rabbi Eliyahu）用黏土、石头和青铜制成的无生命的巨人Golem，不断“长大”，并试图逃出人类的控制。最后，斗争的结局是魔像的倒塌和创造者被压死在废墟中。所以“十诫”中禁止犹太人制作任何具体形象：“不可为自己雕刻偶像，也不可做什么形象，仿佛上天、下地和地底下水中的百物。”这个魔像的隐喻也延续到了玛丽·雪莱的《弗兰肯斯坦》，阿西莫夫的《我，机器人》，以及其他诸多表达对机器人或人造人的恐惧的作品之中（Bar-Cohen，Hanson，2015）。

20世纪50年代，麦克米伦（R.H.MacMillan，1956）就在其著作《自动化，是敌是友？》（Automation, Friend or Foe？）中问道：“在这个古老的寓言里，是否有对今天人类的警告？”西方文化里用伊甸园里的苹果和巴别塔的故事警醒世人提防道德的诱饵，而如今这个诱饵变成了人造人。就像巴别塔的建造一样，如果人类够得太高，必定自取灭亡。所以面对诱惑，人类不得不一方面憧憬着美好的前景；另一方面又对随时来临的威胁保持警觉。

另一个原因则需要追溯西方科学技术发展的历程。美国历史学家、科学哲学家刘易斯·芒福德（Lewis Mumford）在其经典著作《技术与文明》（2009）中阐释了万物均有灵魂的思想所引发的问题。在人类漫长的发展过程中，均灵论（Animism）让我们把目光局限于人类的渺小之中，而看不到整个大自然的宏伟。我们追逐的技术不过是人身体的投影：杠杆是手臂，风箱是肺，透镜是眼睛，水泵是心脏，锤子是拳头，电报是神经……就连沃康松（Vaucanson）制造的机械鸭子，也一定要具有排泄的功能，才被认为是惟妙惟肖的。几千年来，这种思想阻碍着技术的进步，直到16世纪初，单一圣灵论取代了均灵论，机械与灵魂分离，独立的井然有序的世界才开始存在。而笛卡儿更进一步将世界的秩序从上帝之手交到了机器那里，从而产生了影响后世几百年的二元论。所以说，将机器与灵魂分离，是科技进步的必经之路。

使用的文化

除了机器人制造上的文化差异外，个体用户在使用习惯与偏好上也是千差万别。这些差异，除了个人带有自我特色的因素外，集合起来便反映出文化的差异。媒体生态学家尼尔·波滋曼曾提出一个关于文化与会话的观点，他认为：“整个文化就是一次会话，或者更准确地说，是以不同象征方式展开的多次会话的组合。”（2015，p.7）虽然这样的观点将人类文化过于简化为表面特征，但不失为有洞见的理解。正如深受基督教熏陶的国度里难以产生双子人形机器人一样，我很怀疑在权力等级不那么森严的文化里，人们会喜欢机器人以“主人您好，您需要什么服务”的开机问候语来迎接用户吗？

目前因为社交机器人和人工智能尚未在普通老百姓家庭里普及，各国的实证研究还仅仅停留在本土文化下的经验累积上，尚未形成成型的跨文化比较。然而，从各国用户对其他新媒体技术的使用经验中，我们大可以管中窥豹一番。

以常见的网页设计为例，你可能认为全世界的网页都差不多。其实不然。来自捷克布拉格的扬·布瑞卡（Jan Brejcha）博士长期以来致力于探究不同文化下人机交互（human-computer interaction）与用户体验（user experience）的差异。在中国与捷克用户的网页界面使用比较中，他发现了一系列有趣的现象（2014）：对重要信息在页面上的摆放位置，中国用户最习惯于左上方，而捷克用户最习惯于页面中央；而新信息的摆放位置，中国用户则最习惯页面中央，而捷克用户习惯于右上方；如果信息是熟知的内容，那么中国用户倾向于它在右下方，而捷克用户倾向于左上方。由此可见，仅仅是不同类型的信息在网页页面上的布局，就能引发不小的跨文化混乱。同时，色彩的选择也颇能反映出不同文化下的差异。奥运会上入场式时中国队的“西红柿炒鸡蛋”的红黄搭配被很多人诟病，这一点其实也反映在网页设计中。当问到对红色背景黄色字体的感觉时，多达65%的中国用户给出了负面的打分；而捷克用户稍稍宽容一点，只有50%的用户反感这样的色彩选择。正因为如此，颜色、空间组织、字体、形状、符号与比喻、位置、语言、标记、声音和动作，被称为网页界面设计的文化标记（cultural marker）（Badre，2001）。

这样的“文化标记”也很容易被推广到人工智能与机器人的使用上。比如一个社交机器人与用户保持的距离，肢体语言的使用，情绪的表达方式等，都可以对不同的文化进行标识。为此，我请教了国内一家社交机器人制造公司的负责人。这家公司生产的机器人的工作场景是公司入口的前台处，除了对员工与客人迎来送往之外，还能够签收快递，充当信使。看似如此简单的日常操作中，对机器人而言涉及了几十个参数，包括声调的大小、动作的尺度等。针对不同的文化，通过调节这些参数，就可以在不同文化里切换。

是文化，也是软实力

2016年国际传播学会日本福冈年会上，来自东京大学的前日本文化事务署专员近藤诚一（Seiichi Kondo）先生出现在开幕式上并作了主题发言。虽然他并非新闻传播学出身，却讨论了一个具有深刻意义的传播问题：国家如何借助软实力（soft power）塑造并传播自己的国际形象？在其讲演中，Kondo先生不止一次提到了Hello Kitty在世界各地的流行。如果联想到在此之前刚刚发生的熊本县地震的话，我们不难发现一头蠢萌的熊本熊发挥出的软实力同样不可小觑。

链接：

身价数十亿的日本熊本熊新时代时尚男神

这样的心思也放在了机器人的推广战略上。2002年，由柴田崇德（Takanori Shibata）研发的海豹型社交机器人“帕罗”被《吉尼斯世界纪录》评选为“最具治疗性的机器人”（见图2-19）。2009年，丹麦政府为本国养老院预订了1 000台帕罗；同年，帕罗进军美国市场。这样一款旨在唤起使用者的倾诉欲的社交机器人，没有采用日本人擅长的双子人形机器人的模样，而是使用了全球老幼通吃的可爱动物的形象，成功地规避了恐怖谷的陷阱，这一点做得非常巧妙。

图2-19　帕罗，2016年6月摄于日本福冈

因为制造文化的差异，双子类人机器人的制造主要集中在日本、韩国与中国，欧美国家却少见。然而，如果未来中国需要进军欧美市场，这样的文化差异的问题是不能回避的。在这里，我给出的唯一建议就是：远离极度仿真的人形机器人，因为它只会把机器人设计带上歧途。

参考文献：

［1］Badre A.The effects of corss cultural interface design orientation on World Wide Web user performance［EB/OL］. http://smartech.gatech.edu/bitsream/handle/1853/3315/01-03.pdf？sequence=1.

［2］Brejcha J.Cross-Cultural Human-Computer Interaction and User Experience Design：A Semiotic Perspective［M］. Boca Raton, FL：CRC Press，2014.

［3］Levy D.Love and Sex with Robots［M］. New York：HarperCollins Publishers，2007.

［4］MacMillan R H.Automation, Friend or Foe？［M］. Cambridge：Cambridge University Press，1956.

［5］Nishimura K.Semi-autonomous fan fiction：Japanese character bots and nonhuman affect［A］. Bakardjieva R G M.Socialbots and Their Friends：Digital Media and the Automation of Sociality［C］. New York：Routledge，2017.

［6］弗雷德里克·马特尔．智能——互联网时代的文化疆域［M］．左玉冰，译．北京：商务印书馆，2015.

［7］刘易斯·芒福德．技术与文明［M］．陈允明，王克仁，李华山，译．北京：中国建筑工业出版社，2009.

［8］约瑟夫·巴科恩，大卫·汉森．机器人革命：即将到来的机器人时代［M］．潘俊，译．北京：机械工业出版社，2015.

［9］尼尔·波滋曼．娱乐至死．章艳，译．北京：中信出版社，2015.

（1）一种常用的社会科学研究方法，研究者在参与研究过程的同时保持中立的观察。

03　The third chapter　第三章
传播的效果

第一节
人机传播

从第二章的讨论里，我们已经看到了人工智能作为一个崭新的交流者会给我们的交流模式带来很多的不同。然而，交流并非止于模式，其效果更是需要考察的对象。第三章里，我们将讨论人工智能作为一个崭新的交流者会给我们的交流效果带来怎样的影响。就让我们从理论开始吧。

从人—人交流到人—机—人交流

在第二章开始的时候，我们介绍了传播的基本模型：信息从信源经过渠道夹杂着噪声到达信宿，然后信宿再将反馈（如果有的话）传递给信源。如果用几个词来总结，就是5个W：谁（who），对谁（whom），通过什么渠道（which channel），说了什么（what），有了何种效果（what effect）。这就是传播学的鼻祖之一哈罗德·拉斯韦尔（Harold Lasswell，1948）著名的5W模型。这样看似简单朴素的5W模型可以运用在纷繁复杂的传播现象上，上至一个国家的政治宣传，下至老百姓的私房话。

最司空见惯的交流场景当然是人与人的面对面交流：甲通过个性化的方式，对乙，通过空气（渠道），说了怎样的话，产生了怎样的传播效果。当然，传播的信息不仅仅是字面上的，非言语的信息也很重要。擅长对话描写的中国古典小说家堪称人际交流的一流观察家。大师曹雪芹在《红楼梦》第三十回《宝钗借扇机带双敲龄官划蔷痴及局外》里就描写了这样一个绝妙的人际交流场景：

“林黛玉听见宝玉奚落宝钗，心中着实得意，才要搭言也趁势儿取个笑，不想靛儿因找扇子，宝钗又发了两句话，他便改口笑道：‘宝姐姐，你听了两出什么戏？’宝钗因见林黛玉面上有得意之态，一定是听了宝玉方才奚落之言，遂了他的心愿，忽又见问他这话，便笑道：‘我看的是李逵骂了宋江，后来又赔不是。’宝玉便笑道：‘姐姐通今博古，色色都知道，怎么连这一出戏的名字也不知道，就说了这么一串子。这叫《负荆请罪》。’宝钗笑道：‘原来这叫作《负荆请罪》！你们通今博古，才知道‘负荆请罪’，我不知道什么是‘负荆请罪’！’一句话还未说完，宝玉林黛玉二人心里有病，听了这话早把脸羞红了。凤姐于这些上虽不通达，但见他三人形景，便知其意，便也笑着问人道：‘你们大暑天，谁还吃生姜呢？’众人不解其意，便说道：‘没有吃生姜。’风姐故意用手摸着腮，诧异道：‘既没人吃姜，怎么这么辣辣的？’宝玉黛玉二人听见这话，越发不好过了。宝钗再要说话，见宝玉十分讨愧，形景改变，也就不好再说，只得一笑收住。别人总未解得他四个人的言语，因此付之流水。”

寥寥几行字就把宝黛钗三人的斗气描绘得活灵活现。而凤姐最后借生姜的比方巧妙化解了三人的怨气，不可谓不机智老练。如果换一个时空，把这段交流放在今天，走在时代前列的宝黛钗三人理所当然会使用社交媒体。如此一来，这段对话很可能就变成了家族微信群里的这样一段对白：

黛玉：宝姐姐，你听了两出什么戏？

宝钗：一个赔不是的故事。

黛玉：哦，讲的是什么？

宝钗：李逵骂了宋江，后来又赔不是。

宝玉：姐姐通今博古，色色都知道，怎么连这一出戏的名字也不知道，就说了这么一串子。这叫《负荆请罪》。

宝钗：原来这叫作《负荆请罪》！你们通今博古，才知道“负荆请罪”，我不知道什么是“负荆请罪”！

宝玉：lol（1）……

如果缺失了一开始对黛玉笑意的捕捉，宝钗大概是不会把一个简单的问题升级为三人的口水战争，也无须后来凤姐的妙语解围吧。所以，当人—人交流转化为人—机—人交流的时候，中间作为渠道的机（广义的计算机，也包含手机等其他新媒体技术）的引入，会带来交流效果的显著变化。

人—机—人交流在传播学上的专业术语叫作计算机辅助传播（Computer-Mediated Communication, CMC），早在万维网进入全球千家万户之前，这个研究领域就诞生了。关于人—机—人的传播效果，随着时代的变迁和技术的发展，先后诞生了3大类的理论；而这3类理论可以依据人—机—人传播效果与人—人面对面传播效果的比较，归结为前者更差、两者不相上下、后者更差的类别。

第一类的“人—机—人劣于人—人面对面”的理论观点，应该最直观也最好理解。因为两个人之间隔着计算机和网络，使能够在面对面时轻而易举获得的信息，比如对方的气场、语调、神态、容貌等，都统统缺失了；在互联网发展早期，当交流手段主要为文字交流的时候尤其如此。同时，另一点很致命的是交流的非及时性，一方的信息需要等上一段时间，几分钟、几小时、甚至几天，才能被对方看到。待到对方做出反应的时候，交流的语境早已时过境迁。正因为如此，这一类的理论，比如由约翰·肖特（John Short），艾德瑞·威廉姆斯（Ederyn Williams）和布鲁斯·克里斯蒂（Bruce Christie）三人在1976年提出的社交临场理论（social presence theory）以及理查德·达夫特（Richard Daft）和罗伯特·伦格尔（Robert Lengel）在1986年提出的媒体丰富度理论（media richness theory），都一致认为在交流效果上，人—机—人交流逊于人—人面对面交流。前者认为因为技术的局限，使使用者的临场感不足，导致传播效果变差。后者则从社交线索（social cues）的数量、反馈的及时性（immediacy）、自然语言的运用以及信息的个人定制化（message personalization）4个方面衡量每种媒体技术，从而决定传播效果的好坏。比如，电视同时可以观看图像和聆听声音，所以在媒体丰富度上优于只能听声音的广播；而视频聊天中的媒体丰富度远大于纯文字的即时通信聊天，所以前者效果更好。

除此以外，网络发展早期强调很多的匿名性（anonymity）也会给传播效果带来影响。在很多线上场合（比如非实名制的论坛），因为每个用户的身份未知，每个人经历的是去个人化（deindividuation）的交流体验。缺乏社会身份的束缚以及可以预期未来不会有任何交集互动，用户们可以变得“肆无忌惮”。所以我们会看到一个现实生活中彬彬有礼的人在网上变成了反社会的暴徒。这种现象被两位学者马丁·利（Martin Lea）和罗素·斯皮尔斯（Russell Spears）（1992）解释为社会身份的去个人化模型（the Social Identity Model of Deindividuation Effects，简称SIDE模型）。

但是，是否人—机—人交流的效果就一定比人—人面对面的交流效果差？也有学者提出了质疑的观点。1992年计算机辅助传播领域的重量级人物约瑟夫·沃尔特（Joseph Walther）发展了社会信息处理理论（social information processing theory），他指出，如果给出足够长的时间，人—机—人交流的效果会达到人—人面对面的交流效果，因为在头几次人—机—人交流中缺失掉的非言语信息会随着关系的进展被逐渐弥补起来。所以尽管还是做不到面对面，但是对方的脾气秉性、气味神态、音容笑貌都会最终完全地反映出来。举个例子，即使一开始不透露性别与教育水平，但是行文之中用到的词汇、说话的方式，都能够让人捕捉到身份的端倪。国外有经验者甚至写出一套程序，只要向其中输入对方的话，就能判断出说话人的性别，准确率优于随机猜测。

然而现实生活中我们还目睹了一种情况，就是线上的传播效果优于线下。不知道你身边有没有过“见光死”的网上恋情？在网上谈恋爱谈得如胶似漆，转入线下之后感情迅速地凋零。在21世纪之初QQ和BBS刚刚开始流行的时候，这样的例子屡见不鲜。我的两个朋友，一个中文系的女生，一个物理系的男生，在研究生阶段谈起了网恋。虽然一直没有见过面，但是感情发展迅速。然而男生的父母催他回去相亲结婚，无奈之下，男生与女生终于见面。最后的结局出乎所有人的意料：男生迅速地回老家娶了家里安排的相亲对象……

为何人—机—人交流发展出的情感甚至会浓于人—人面对面发展出的情感呢？传播学家约瑟夫·沃尔特于1996年提出的另一“超个人理论”（hyperpersonal theory）给出了这样的解释：因为计算机辅助技术的延时性和渠道局限性，使信息的发送方能够选择发送符合自己期望形象的信息；同时信息的接收方则过度解读这些信息，并将发送方理想化。通过不断的正反馈叠加，双方的理想印象会不断被强化。比如那个中文系的女生相貌平平却文思敏捷，通过有意无意的才华展示，她透露出自己更美好更有吸引力的一面。而网络对面的男生因为只见文字不见真人，自然而然将才华横溢与如花似玉联系在一起，勾勒出一个才华容貌俱动人的女子形象。当然，这样海市蜃楼般的情感关系往往经不起现实的考验，当并不理想的信息在面对面交往中扑面而来的时候，无数“见光死”的“悲剧”便发生了。

从人—机—人交流到人—机交流

在人—机—人交流中，机器仅仅扮演了传播渠道的角色。交流中，处于信息传播终点的双方都清楚交流对象作为人的属性，即便他们很多时候并未掌握对方太多的身份信息。然而，随着技术的发展，机器扮演的角色进一步丰富起来。机器不再“满足”信道的身份，而开始以独立信源的模样进入交流的舞台。

也许此时你的脑海里已经浮现出无数科幻影视作品中机器与人顺畅交流的场景，可能是《复制娇妻》中美艳温顺的赛博格（cyborg）（2）妻子，或是《我，机器人》中的一众心怀鬼胎的护理机器人。不管这些具有十足交流功能的机器是以美好光鲜的形象出现还是以邪恶丑陋的形象出现，我都不得不先打断一下你的思绪，把你拉回真实的世界中来，看看当下的人—机交流的问题。

在强人工智能诞生之前的当下，机器的交流能力有限。所以，当我们在谈论人—机交流的时候，我们谈论的是还比较粗浅的交流问题。早在20世纪90年代，斯坦福大学的巴伦·李维斯（Byron Reeves）和克利夫·纳斯（Clifford Nass）教授（1996）就围绕着人类如何对计算机、电视以及新媒体作出社交反应的问题展开一系列的研究。在他们完成的几十个实验里，他们发现了一系列有意思的现象。比如，当人与计算机A合作完成某项任务之后，这台计算机A问这个合作者：“我表现得怎样？”那么合作者会给出一个相当正面肯定的答案。但是如果是其他计算机问这个人“计算机A表现得如何呀”的话，答案往往不会这么正面。这与我们人际交流的经验一致：被本人直接询问的时候，我们往往为了顾及对方的感受和面子而给出正面的肯定；而面对第三方的询问时则给出更中肯客观的答案。所以，人际交往中的礼貌原则，在人与机器交流中同样适用，即使对方是没有感觉的机器。而反过来，即使对方是一台毫无知觉的机器，人们在受到它的好评时，一样会飘飘然起来。

在对媒体与行为规范、媒体与人格特性、媒体与情感、媒体与社会角色以及媒体与外在形态等各个方面展开多项研究之后，巴伦·李维斯和克利夫·纳斯两位教授提出了媒体等同理论（the media equation），即媒体等同于真实生命（media equal real life），人们会把计算机和其他人工机器作为社会角色来对待（1996）。

这一理论提出后立即受到了业内包括比尔·盖茨的广泛赞誉。回想20世纪90年代，计算机与互联网方兴未艾，互联网泡沫正在慢慢形成，人们对新媒体的强大力量赞叹之余，却又对这样的新生事物显得有些无所适从。这个理论的提出扫去了大家心里的一丝阴霾，面对即使强大如斯的机器，我们也只要“做好自己”就可以了。

与此对应的是，20世纪90年代，在业内，拟人化的界面正在变得流行。计算机界面设计师开始尝试将可以社交（即聊天）的卡通形象加入冷冰冰的操作界面，以期通过社交互动提升用户的使用体验。李维斯和纳斯教授受聘于微软，参与了很多人们熟知的操作界面设计，然而，这期间微软的两项举动却被人广泛诟病。一个是微软Bob，一个是Office助手Clippy。我还记得当年在使用微软Word文档时，时不时会跳出来讨厌的回形针小人Clippy，一方面降低了用户使用程序的速度；另一方面分散了用户的注意力。因为用户的消极反应，Bob和Clippy最终被取缔。当然，这两个失败的尝试并非证明了媒体等同理论的错误。后来的观察者一致认为失败的根源在于微软打造和应用这一理论的方式，因为“尽管没有人被这个角色（注：指Clippy）离开时的喷嚏喷一身，但这也会被视作社交上的不恰当行为、粗鲁行为。虽然它们只是屏幕上呆呆傻傻的小动画，但大多数人仍然会对这种行为作出消极的反馈”（马尔科夫，2015，p.187）。一直等到2011年苹果推出Siri，以及2013年电影《她》的成功，媒体等同理论才在业界得到了正名。

在此之后，李维斯和纳斯两位学者及门下弟子继续朝着这个思路发展，提出了计算机作为社交对象的范式（Computers Are Social Actors；CASA, Nass, Moon，2000）。这一学说影响了后来一代该领域的研究，比如他们的学生。美国天普大学（Temple University）专攻媒体辅助的临场感（presence）研究的马修·伦巴第（Matthew Lombard）教授及其学生许坤就在2016年提出媒体作为社交对象的范式，作为CASA理论在21世纪的延伸。他们提出：每一种人造技术都有至少一些激发人类社交反应（social response）的潜力；社交线索（social cues），及它们与人类特征、个人因素、环境因素的组合会导致人把媒体当作社交对象。同时，每个人都或多或少地具有把媒体当作社交对象的趋势，这与使用者的无心状态（mindlessness）以及机器的拟人态（anthropomorphism）相关（Lombard, Xu，2016）。

伴随着多种智能媒体技术的出现，近期社会科学研究者主要从单个具体的智能媒体技术入手，继续将人类的特征（如人格特性）作为社交化机器的表征，从而衡量机器的人机交互程度。其中具有代表性的研究有：德国学者尼可·克莱默（Nicole Krämer）团队对社交机器人陪伴效应的研究（Krämer, Eimler, von der Pütten, Payr，2011），美国学者史蒂夫·琼斯（Steve Jones）对物联网的研究（Jones，2014），美国的杰里米·拜伦森（Jeremy Bailenson）及其学生杰西·福克斯（Jesse Fox）对虚拟现实对人的社会认知的影响的研究（Fox, Bailenson, Tricase，2013），以及日本的孝神田（Takayuki Kanda）和石黑浩（Hiroshi Ishiguro，2013）对公共场合（如火车站和购物中心）的服务机器人的社会影响的研究等。这些研究均从人机互动（human-computer interaction）的角度探究技术对使用者在认知和情感上的类人的影响。然而近期该领域的研究缺乏一个统一的理论框架指导，所以呈现碎片化的趋势。

从人—人交流到人—机交流

细心的读者会从以上对人—人交流、人—机—人交流和人—机交流的比较中发现这样几个问题。首先，对人—机—人交流的研究中，我们放眼看去的尽是媒介（机器）的短处，比如它跟人际面对面交流比起来有何不足。然而，在人—机交流研究中，我们开始着眼于人类心智的不足（Sundar et al.，2015）。按照媒体等同理论的解释，人类大脑尚未进化到能在潜意识里识别人与机器的区别，所以人类“情不自禁”地对机器做出社交反应（Reeves, Nass，1996）。然而，从1996年至今，我们已经具有了长达20年的更多的机器使用经验。人类社会已经出现了不止一代的数字原住民（digital natives）（3）。这些都使当我们面对机器的智能时不再惊慌失措，而是开始冷静平和地接纳它。也就是说，媒体等同理论的基本前提需要重新检验。

其次，人类在上万年的进化过程中早已把社交属性烙在骨子里，然而与机器的交流才刚刚开始。所以目前阶段，我们对人—机交流的理解是建立在将人类的交流方式生搬硬套到人—机交流的基础上的。虽然这一点无可厚非，但未来，突破人类中心主义的局限，从更中立、甚至偏向于机器的角度考察人—机交流的模式与效果，我们的认识会更全面一些。

参考文献：

［1］Daft R L, Lengel R H.Organizational information requirements，media richness and structural design［J］. Management Science，1986，32：54-571.

［2］Fox J, Bailenson J N，Tricase L.The embodiment of sexualized virtual selves：The Proteus effect and experiences of self-objectification via avatars［J］. Computers in Human Behavior，2013，29：930-938.

［3］Jones S.People, things，memory and human-machine communication［J］. International Journal of Media and Cultural Politics，2014，10（3）：245-258.

［4］Kanda T, Ishiguro H.Human-Robot Interaction in Social Robotics［M］. Boca Raton, FL：CRC Press，2013.

［5］Krämer N C, Eimler S C, von der Pütten A M, et al. Theory of companions：What can theoretical models contribute to applications and understanding of human-robot interactions？［J］. Applied Artificial Intelligence，2011，25（6）：474-502.

［6］Lombard M, Xu K.Media are Social Actors：Expanding the CASA Paradigm in the 21st Century［D］. Fukuoka, Japan：The annual conference of International Communication Association，2016.

［7］Lasswell H D.The Structure and Fucntion of Communication in Society：The Communication of Ideas［M］. New York：Harper and Brothers.

［8］Lea M, Spears R.Paralanguage and social perception in computer-mediated communication［J］. Journal of Organizational Computing，1992，2：321-341.

［9］Nass C，Moon Y.Machines and mindlessness：Social responses to computers［J］. Journal of Social Issues，2000，56（1）：81-103.

［10］Reeves B, Nass C.The Media Equation：How People Treat Computers, Television, and New Media Like Real People and Places［M］. Stanford, CA：CSLI，1996.

［11］Short J，Williams E, Christie B.The Social Psychology of Telecommunications［M］. London：Wiley，1976.

［12］Sundar S S, Jia H, Waddell T F, et al. Toward a theory of interactive media effects（TIME）：Four models for explaining how interface features affect user psychology［A］. Sundar S S.The Handbook of the Psychology of Communication Technology［C］. Malden, MA：John Wiley＆Sons, Inc.，2015：47-86.

［13］约翰·马尔科夫．与机器人共舞［M］．郭雪，译．杭州：浙江人民出版社，2015.

（1）英文里laugh out loud（放声大笑）的缩写。

（2）又称电子人或半机械人。该词于1960年由曼弗雷德·克莱因斯（Manfred Clynes）和内森·克兰（Nathan Kline）创造，用来描述由人工控制的和自然有机的部分连接的有机体。

（3）指的是一出生就处于数字环境中的一代人。

第二节
陪伴

从雪莉·特克尔的《群体性孤独》到约翰·塞尔的“中文屋”论证，无不昭显着人工智能/机器人陪伴的真实的谎言。其出发点在于信源的“真实性”。然而信源没有意识没有生命，我们就可以否认传播效果的真实性吗？陪伴效应，我们当根据因还是当根据果？

群体性孤独？

美国麻省理工学院（MIT）的雪莉·特克尔（Sherry Turkle）教授是享誉世界的社会心理学家，在人与技术关系领域具有很高的声望。这位被称为网络文化领域的“玛格丽特·米德”（1）的学者的每一本书都会引发热议。从进入社会科学领域伊始，我把她的每一本著作都奉为经典，反复研读。2012年，特克尔教授的《群体性孤独》（Alone together：Why We Expect more from Technology and Less from Each Other）出版后，又一次引发广泛的讨论。在TED论坛上，她抛出了这样的质疑：“我们在开发机器人。它们被称作社交机器人，专门被用来陪伴老人、孩子和我们。我们失去陪伴对方的信心到了如此的地步了吗？”（We are developing robots.They call them sociable robots, they are specifically designed to be companions, to the elderly, to our children, to us.Have we so lost confidence that we will be there for each other？）

然而，我与特克尔教授在人与技术关系上的观点却有很大的分歧。我确信在她书中的论据翔实而有力，但我却每每得到与之相反的结论。在她1985年的《第二个自我》（The Second Self）（2）里，她质疑同为MIT同事的人工智能先驱马文·明斯基（Marvin Minsky）的“非心理学”开发人工智能心智的方法。到了1995年的《虚拟化身》（Life on the Screen），她进一步指出计算机对人类独特性的侵犯。2012年的《群体性孤独》不过是对这一质疑的进一步延伸。至于2015年新发表的《重拾交谈》（Reclaiming Conversation：The Power of Talk in a Digital Age），则是彻底吹响了讨伐人机交流、夺回人机交流阵地的号角。

这样的观点代表着目睹人类生活慢慢被技术蚕食后的无奈与反抗，而这样的观点我们并不陌生。比如，雪莉·特克尔将儿童与社交机器人的亲密关系归因于儿童某些方面的缺失：“儿童的依恋并不简单取决于机器人能够做些什么，而在于儿童缺失了什么。在这场实验中，许多儿童似乎缺失了他们最重要的东西：父母的关注，以及‘认为自己很重要’的意识。儿童把机器人想象成他们生活中失去的那些人的替代者……我们向机器人索取什么，就代表我们需要什么。”（克特尔，2014，pp.96-97）

真实的谎言

我与特克尔教授在人与技术关系观点上的分歧固然带有年龄、文化、个人经历的烙印，更有意思的是，这也折射出心理学与传播学两个学科的差异。作为一名接受过心理分析训练的心理学家，特克尔教授的出发点在于信源的“真实性”：人类感受到快乐是真实的，因为脑内分泌的多巴胺是真实可测的；我们能对其他人的痛苦经历感同身受，是因为激发我们共鸣的经历是真实的。“真实性意味着设身处地地为他人着想的能力，因经历相似而与他人产生情感共鸣的能力，因为人类以相同的方式出生、拥有家人、品味失去家人的痛苦和死亡的真义。而机器人，即使再精密复杂，显然也难以企及。”（2014，p.7）

然而信源的“真实性”本身不就是一个伪命题吗？我们可以因为巧克力带来的多巴胺不是真实的爱人带来的就拒绝承认巧克力能改善我们的情绪吗？

我在美国念博士的时候，一位美国同学对电影表演很感兴趣。他的一个研究项目就是把大脑功能与表演风格结合起来进行考察。戏剧表演中有两个流派：一个是表现派，强调演员表演时将钻研出的人物性格准确地如一面镜子一样重现在舞台上；而另一派是体验派，主张演员把自己的情感融入表演，表演时或多或少感受到应该表现出的情绪。前者强调对角色的反复揣摩，用心模仿，进而冷静判断。用这一派的祖师爷19世纪法国演员哥格兰的观点来说，就是“艺术不是合一，而是表现”。而后者则要求演员听命于自己的感受，需要流泪时，立马能调动出自己的伤心记忆，需要大笑时，自己的欢乐记忆喷涌而出。所以演员在每一次演出时都会真正产生人物的热情。而众所周知，人的感性控制主要依靠右脑，而左脑则掌控理性。反映在面部上，被右脑控制的左边脸会比右边脸表情更动人。如果体验派的表演者体验的是真实的情感，而表现派表演者只是通过理性控制自己的身体，那么前者表演中更多的是动用右脑，左脸的表情会更丰富，后者则运用左脑居多，右脸的表情会更丰富一些。

于是这位同学把好莱坞演员中典型的两派演员做出各种表情的照片找出来，用图像处理软件把他们的左脸和右脸切割之后再镜像，生成一堆完全对称的大头照，然后让受试者判断每张照片反映出来的情感。结果倒是不让人意外：左脸镜像反映出的情绪比右脸镜像的情绪更准确，更真实。

然而，即使在知道这个结论之后，我们依然会对表现派演员的表演乐在其中。我们会因为他们展现出的忧伤快乐仅仅是运用理性的手段动用了面部的几块肌肉造成的便嗤之以鼻吗？显然不会。

从达尔文开始，到19世纪心理学家威廉·詹姆斯（William James），再到当代的心理学家们，一个共同的观点就是：人类不仅仅是因为开心才会微笑，因为沮丧而皱眉头；相反的因果关系依然成立，那就是：我们做出微笑的表情后，我们便会觉得高兴，我们皱眉之后便会觉得不开心。这就是著名的面部反馈假设（facial feedback hypothesis，Kleinke, Peterson, Rutledge，1998）。难道我们会因为让我们喜悦的不是爱人的拥抱、同人的赞许、家人的肯定，而仅仅是我们让自己的嘴角上扬，就否定了这种喜悦的真实吗？

信任与移情

人类上万年的进化过程中，谨慎一直是被推崇的品质，即使是杯弓蛇影、草木皆兵。哈利·波特第二部《哈利·波特与密室》中金妮的父亲曾给过金妮一个警告：“不要相信任何会自己思考的东西，除非你能看到是什么在操纵它的大脑。”这样对陌生智能不信任的观点古而有之。中国西周匠人偃师献给周穆王的能歌善舞的机器人“能倡者”因为“勾引挑逗”王之美人，引得龙颜大怒。偃师只得剖开机器人，演示其“皆傅会革、木、胶、漆、白、黑、丹、青之所为（3）”的五脏六腑，才博得周穆王的信任。

因为对机器智能的不熟悉，人们对它自然也不敢抱以信任。更重要的是，对机器，我们没法实现移情。移情（empathy），指一种情感从一个人向他人转移的模糊过程，是同情心以及情感共鸣的前提。例如，我们看到别人流泪，自己也会难过；看到别人手舞足蹈，自己也会兴奋起来。不仅在生命体中如此，微观世界中的“量子纠缠”（quantum entanglement）现象（4）也被多次证实。

然而，不少人相信，只有人才能真正的关心他人，与之发生情感共鸣。然而，我们似乎夸大了人的这一功能。当别人握着你的手给予你安慰的时候，很可能他只是例行公事，而非真的感同身受。这样例行公事的行为与程序编制出的行为有何区别？如果我们一定要区分这两者的差别，未免犯了信源至上的错误。如果我们从信息接收方来看，只要对方表露得不露痕迹，接收方是感受不到区别的。这样看来，程序的欺骗行为和人类的作秀行为从传播效果上而言的确殊途同归。

让我们回到著名的图灵测试：如果机器能骗得人认为它是人，那么它就具有智能。换言之，机器如果表现得智能，我们便认为它是智能的。虽然约翰·塞尔（John Searle）著名的“中文屋”论证（the Chinese room argument）指出机器智能的欺骗性，然而只是取得了在质疑信源上的成功，却未对交流的效果带来实质性的挑战。如果我们能够接受“表现出的”智能，为什么就不能接受“表现出的”关心，“表现出的”信任呢？

美国哲学家约翰·塞尔于1980年提出“中文屋”论证。想象一位只说英语的人身处一个房间之中，这间房间除了门上有一个小窗口以外，全部都是封闭的。他随身带着一本写有中文翻译程序的书。房间里还有足够的稿纸、铅笔和橱柜。写着中文的纸片通过小窗口被送入房间中。房间中的人可以使用他的书来翻译这些文字并用中文回复。虽然他完全不会中文，然而通过此程序，房间里的人可以让任何房间外的人以为他会说流利的中文（如图3-1所示）。

图3-1　“中文屋”假设

（图片来自网络）

这一假想实验指出了图灵测试中的漏洞，即认为只要计算机拥有了适当的程序，就可以说计算机像人一样地进行理解活动。

陪伴效应，根据因还是根据果？

面对关于生命体与机械体的渊源的质疑，人工智能的权威人物马文·明斯基（Marvin Minsky）回答道：“结构复杂的机器行为只取决于不同部分之间的相互作用方式，而不是制成它们的材料。”（2016，p.25）这一点倒是与传播学的观点殊途同归：信源与信宿发生的相互作用，交流过程中的传播效果是有迹可循的，即使信源缺乏某些特质，比如意识，比如生命。

戴维·利维（David Levy）在其《与机器人的爱与性》中比较了人爱上人与人爱上机器人的情形。人为何会爱上另一个人？1989年，几位心理学家开出了具体的药方：第一味药为相似性（similarity），共同的兴趣爱好，相似的教育背景，相同的社交习惯等；第二味药为欣赏对方的特点（desirable characteristics of the other），比如女方要求男方有幽默感责任感，男方要求女方温柔体贴等。互相喜欢（reciprocal liking）为第三味药，这一点易于理解。社会影响（social influences）也会发挥作用，基于此，我们不会轻易选择违背社会期望的人（比如年龄相差过大或者地位过于悬殊的人）做配偶。第四味药是需求的满足（filling needs），双方能满足对方亲密或共同组建家庭的需求。独特性（unusualness）、明确的线索（specific cues，比如富有磁性的声音）、进入一段感情关系的准备程度（readiness for entering a relationship）、排他性（exclusiveness）以及神秘感（mystery），都是坠入爱河的条件（Aron, Dutton, Aron, Adrienne，1989）。利维在逐条分析了这些条件之后得出结论：每个条件都或多或少可以适用于人爱上机器人的情形，所以人机相爱将会与人人相爱毫无差异。

相爱尚且如此，想必其他情感也不难。现实生活中，日本老人丧失机器伴侣之后要隆重将它们埋葬的新闻，无不昭示着这种陪伴之情的真实性。在电影《充气娃娃之恋》（Lars and the Real Girl）（5）中，如最后牧师在充气娃娃Bianca“葬礼”上所言，“她坐在轮椅上却能伸出双手触摸到我们每个人的心灵，以我们想象不到的一种方式。她是我们的老师，给我们教诲和鼓励。Bianca爱我们每个人。”

“缺乏关心”的人类，真的需要矫情地纠结于陪伴我们的到底是看似能够产生共鸣却往往不够上心的人类，还是不能与之共鸣却可以做到全心全意照顾我们的机器人吗？我不清楚这样的纠结，过了几十年，当人类回头看的时候，是否会觉得可笑。然而，我只知道，在我的微信朋友圈里，一位社交机器人工程师晒出的一张全家福：丈夫、妻子、孩子，加上一个机器人，所有的人都笑得很甜。

参考文献：

［1］Aron A, Dutton D G, Aron E N, et al.Experiences of falling in love［J］. Journal of Social and Personal Relationships，1989，6（3），243-257.

［2］Kleinke C L, Peterson T R, Rutledge T R.Effects of self-generated facial expressions on mood［J］. Journal of Personality and Social Psychology，1998，74（1）：272-279.

［3］雪莉·特克尔．群体性孤独：为什么我们对科技期待更多，对彼此却不能更亲密？［M］周逵，刘菁荆，译．杭州：浙江人民出版社，2014.

［4］马文·明斯基．情感机器，王文革，程玉婷，李小刚，译．杭州：浙江人民出版社，2016.

（1）玛格丽特·米德（Margaret Mead，1901—1978），美国著名人类学家。系美国现代人类学成形过程中的重要的学者，总统自由勋章获得者。

（2）2005年MIT出版社推出该书的20周年版本The Second Self：Computers and the Human Spirit。

（3）意为：都是用皮革、木料、胶水、油漆、白粉、黑粉、红粉、青粉等材料做成的。

（4）共同来源的两个微观粒子之间存在着某种纠缠关系：不管它们被分开多远，对一个粒子扰动，另一个粒子就会感知到。这是近几十年来最重要的物理学发现之一，它表明意识可能是物质的一个基本特性。

（5）该影片主要讲述了一个内向自闭的男人拉斯和一个充气娃娃比安卡之间的纯爱故事。最后在家人和全镇居民的帮助下，拉斯终于走出了自闭。

第三节
自我折射

机器眼中的我们是怎样的？虽然我们目前并不能回答这个问题，但是可以肯定的是：智能机器提供给我们绝佳的反思契机。“你认为机器喜欢你吗？”“你跟聊天机器人聊天的时候是什么样子？”从两个实证研究中，透过这些行为主义的端倪，我们或许能够搜寻出一丝答案的痕迹。

人类的普遍趋势是孕育类似人类自身的众生，使其成为人类熟知其品质的物体。人类喜迎月亮，击退乌云，自然，如若不是通过经验和反思的修正，人类恐怕难分善恶，难辨是非。

——英国哲学家、经济学家及历史学家大卫·休谟（David Hume）

镜中的我们

之前所有的讨论都是围绕着人的体验进行的。故事的另一面也许是一个更有意思的问题：机器眼中的我们是怎样的？在人工智能具有意识之前，我们无从得知这一问题的答案。我们能做的，只能是从一些行为主义的端倪，搜寻一丝答案的痕迹。

来自荷兰的一组科学家应用一个名为硅·葛蓓莉亚（Silicon Coppélia）的机器人系统进行了一组实验（Pontier, Siddiqui, Hoorn，2010）。这个机器人得名于舞者Coppélia，能够自如模拟人的5种情绪：希望、恐惧、欢愉、悲痛和愤怒。研究者们搭建起一个快速约会（speed date）的网上场景，构建出一个虚拟的男性约会者汤姆。研究者招募来54名异性恋女大学生来与汤姆速配。

实验中采用了两个组。在一个组中，汤姆的情绪由硅·葛蓓莉亚系统自主控制，而在另一组中则由真人控制。招募来的女大学生们跟汤姆线上交谈十分钟，聊天的内容涉及天南海北，包括家庭、运动、外表、爱好、音乐、美食和私人关系等。当然受试者们并不知道她们中的一半其实是在跟一个机器人聊天。聊天结束后，受试者们需要回答一些问题，比如她们认为汤姆是否喜欢她，而不是她们是否喜欢汤姆。

最后研究者发现，汤姆的情绪成功地影响了受试者们的判断。而受试的女性们认为她们留给对方（汤姆）的印象在两组中并无差异，不管这个情绪操纵是来自于机器人还是人类。换言之，抛开人类对机器人的喜爱与否，在与机器人交流的过程中，人类看到镜中的自我，与人与人的交流过程无异。比如，不论对方是机器人还是人类，只要对方表现出愤怒或者悲伤，我们就知道我们在对方的心目中并不美好；而如果对方绽放欢颜，那么我们就知道我们被对方认可了。

一路走来，人工智能与机器人都在智力、行为、外表等诸多方面追赶着人类，而人类却始终未被超越。因为我们总是想着“复制”人类自己，即使在普通人中，这样的想法也并非罕见。2003年，彼得·普兰泰克（Peter Plantec）与雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）合著了一本名为《虚拟人：你可以按照说明自行组装》（Virtual Humans：A Build-It-Yourself Kit, Complete with Software and Step-by-Step Instructions）的书，描述了如何组建自己的虚拟镜像的方法。亚马逊网站上这本书得到了5分中的4.1分，并拥有了相当的销量。

我在读博士的时候，曾经着迷过一个叫作My Cybertwin的网站（中文的意思为“我的网络双胞胎”）。这是一个提供个性化聊天机器人的澳大利亚网站。用户注册后可以创建自己的聊天机器人，用自己独特的表达方式去训练它（1）。从这家网站的名字可以看出，其主打的方向是向用户推介虚拟代理的服务。这和之前流行的MSN中的代理机器人相似，如果用户有事不在线，可以选择使用聊天机器人代为作答。My Cybertwin的创始人丽莎·卡伯（Liesl Capper）与合作者们将“FAQ（2）机器人”的服务提供给银行与保险公司等企业，网站用户便可以就他们关心的服务与产品展开提问并获得答案。这样一来，企业既可以提供给客户个性化的信息，又可节省客户呼叫中心的成本。当他们在澳大利亚国民银行（National Australia Bank）的网站上建立了这套系统后，超过90%的网站访客认为自己正在与人类互动，而不是与软件程序打交道。

尽管My Cybertwin的对话可能达不到通过图灵测试的完美程度，但是却提供了很好的定制化服务。以致很多年后的今天，我依然犯职业病一样的询问诸多网站上的问答服务者：你到底是机器人还是人？当然，卡伯女士后来将My Cybertwin更名为Cognea，并在2014年春成功将其卖给了IBM，这是后话了。

自我映射

人工智能先驱之一的马文·明斯基（Marvin Lee Minsky）在著作《情感机器》中总结了人类的精神活动的6个层次（2016）。最靠近本能行为系统的首先是本能反应，比如趋利避害的本能；其次是后天反应，通过奖罚机制在学习中获得；再次是沉思、反思、自我反思；最后最高的自我意识情感最接近价值观、内隐束缚和理想。面对外部世界，大脑需要作出“沉思”，例如，思考它的言行举止。然而仅此一项是不够的，大脑还需要进行“反思”，比如思考一个行为会使他人如何看自己。如果进而想到自己的行为是否合适，这便是“自我反思”。而考虑这个行为是否遵守了自己的原则，这个时候便成了“自我意识”。

大脑中的常规思维系统如一支骄傲而勇猛的军队，常常势如破竹。只有当人们不能使用常规思维系统时，才会使用高层次的思维方式，比如反思性思维。例如，平日里我们几乎不会想到“你好吗”这样一句简简单单的话是如何脱口而出的，只有当你需要教一个幼儿或外国人学中文时，才会一板一眼考虑是如何发音吐字的。这样的道理同样可以解释虚拟镜像的流行。对虚拟自我的构建，提供了一个反思性思维的契机，得以思考自己理想中是何模样，言行举止如何。换言之，人工智能与社交机器人可以被用来营造一个近乎真实的，而且可控的社交环境。在一些特殊人群身上，这无异于一个福音。

自闭症是一种由于神经系统失调导致的发育障碍，其病征包括不正常的社交能力、沟通能力、兴趣和行为模式。自闭症患者通常存在着严重的语言障碍、社会交往障碍，同时还伴有兴趣狭窄、行为刻板、情绪不稳定等明显的特征，由此引发的种种行为问题让自闭症患者难以融入社会。美国疾病预防控制中心近期的一项调查显示，每150个美国儿童中就有1人患有自闭症。而在英国，自闭症儿童患者比例也达到创纪录的1:110。而在之前的几十年里，该比例仅仅为每2 500名儿童中有1名自闭症患者。自闭症，正在成为一种“流行病”。

面对这个来势汹汹的“流行病”，来自不同国家的多支团队把目光放在了社交机器人身上。因为社交机器人的社交属性，以及无人能及的耐心，使它成为帮助患儿走出自闭的良师益友。目前把社交机器人用于自闭症患者的治疗上，疗效颇佳（3）（见图3-2）。

图3-2　机器人NAO帮助自闭症儿童克服社交障碍

别人眼中的镜中的我们

2016年8月，微软发布第四代聊天机器人小冰，颇为自豪地宣布：截至2016年5月，小冰已和多个国家的数千万人类进行了超过200亿次对话，平均对话长度达到23轮，而图像等多感官的对话也超过2亿次。关于与小冰这样的聊天机器人聊天所出现的问题，我在第二章也有论述。这里，我们换个角度，问一个不同的问题：当用户跟小冰聊天的时候，展示的是怎样的形象？这个形象是否与在跟人聊天的时候展示的形象一致？

为了回答这个问题，我和我的助手们展开了这样一项研究（Mou，2016）。首先，我们找到6个年龄、性别、职业背景均不同的小冰用户，让他们截取出微信里跟小冰首次聊天的记录（删除敏感信息）以及他们跟一个人类朋友的首次聊天记录。在去掉个人身份相关的信息之后，我们把每个人的两组聊天记录交给同一个人，让他/她在浏览完两组聊天记录后分别对聊天者进行评价。总共有200多个受试者参加了这个评价。当然，他们在阅读聊天记录的时候，并不知道这两份聊天记录是来自同一个人，也不知道这个聊天者是在跟谁聊天。受试者评价的内容包括聊天者的性格特征，对交流的掌控程度，以及聊天者自我表露的程度。这两组评价再与这6名聊天者的自我评价相比较。

最后的结果让人大吃一惊，但又顺理成章。在这3组评价中（自我评价，依据人—人聊天记录的评价，以及依据人—小冰聊天记录的评价），自我评价中感觉最良好，而依据人—小冰聊天记录得出的评价最糟糕。例如，一个聊天者会觉得自己很友好、很宜人、很具有开放心态，但是他/她在跟小冰聊天的时候展现出来的却是不友好、不宜人、心胸狭隘的一面。

值得一提的是，这6名聊天者中男女各占一半，他们的年龄与职业各不相同。从聊天记录也可以看出，他们讨论的话题也不尽相同。比如一名女大学生会聊易烊千玺（4），会聊大学里的选课系统；而一名中年男性职业人则主要介绍公司概况。然而，不管他们的背景经历如何，最后展示出的规律都惊人相似。

原来，在不经意之间，面对不同的交流对象，我们的传播行为具有如此一致的特征：在缺乏社会道德审判的情境之下，我们终将难以“慎独”。

参考文献：

［1］Mou Y.Revealing the True Self to AI？Comparing the human-human and human-AI first social interactions［D］. Fukuoka, Japan：The post-conference of International Communication Association，2016，6.

［2］Pontier M A, Siddiqui G F, Hoorn J F.Speed dating with an affective virtual agent：Developing a testbed for emotion models［D］. Philadelphia, PA：The 10th International Conference on Intelligent Virtual Agents，2010.

［3］马文·明斯基．情感机器［M］．王文革，程玉婷，李小刚，译．杭州：浙江人民出版社，2016.

（1）这严格说来应该是专家系统。

（2）英文Frequently Asked Question（常见问题）的缩写。

（3）http://www.guduzheng.net/2014/05/7413369233474.html.

http://www.ithome.com/html/next/179118.html.

http://jandan.net/2015/04/21/autism-teaching-robot.html.

（4）流行偶像团队TFBoys中的成员。

04　The fourth chapter　第四章
传播的进化

几千年来，人类传播的历史一直在提供语言失败的证据；通过它，我们无法直达交流的彼岸，实现思想的无障碍交流。或许，人类的远祖“偶然地”选择了语言，并发展出与之对应的智能形式，实则带来交流的局限。这样的传播不过是一个幻影。起初这个幻影还是小小一点；而人工智能的出现，放大了这个幻影，变成悬于头顶上方的阴影。是时候反思我们关于传播的概念了。从一种崭新的智能出发，重新定义真实，重新定义关系，重新定义我们自身。若不如此，我们的传播将永远都是幻影。

我很少用语言来思考。想法产生后，我才会设法用语言来表达。

——阿尔伯特·爱因斯坦

不断加速的科技进步，以及其对人类生活模式带来的改变，似乎把人类带到了一个可以称之“奇点”的阶段。在这个阶段过后，我们目前所熟知的人类的社会、艺术和生活模式，将不复存在。

——波兰裔美籍数学家斯塔尼斯拉夫·乌拉姆（Stanislaw Ulam）

幻影，还是本质？

最基本的信息从信源经渠道到信宿的传播模型直接源自信息论。尽管它简明有效，但不免犯了过于简化的错误。从工程技术到人文社会，伴随场景的改变而来的是基本假定的动摇。然而在过往的几十年里，鲜有对基本设定的质疑。人类是如此的习惯于以人类为中心的存在格局。而今天，当人类经历两次人工智能寒冬而迎来第三个人工智能春天的时候，当我们隐约可以遥望奇点的时候，我们发现这个带有明显人类中心主义的传播模型也正在随着人类过度自信的逐步瓦解而动摇。我们的目的不是离经叛道，而是回归传播的本质。

在长达上千年的交流历史中，人类毅然决然地选择将信息语言化。依据语言，我们发展出与之对应的智能结构。人类社会所有的现象，归根结底都能找到语言的症结。人类通过操纵语言来捕获心智的猎物，然而人类也是语言陷阱的受害者。语言大师理查德·莱德勒（Richard Lederer）用诙谐的方式讽刺了英语语言中的怪相：“如果成年人（adult）犯通奸罪（adultery），那么婴儿（infant）是否犯步兵罪（infantry）？如果橄榄油（olive oil）是从橄榄（olives）中提炼出来的，那么婴儿油（baby oil）又是从哪里提炼出来的？如果素食主义者（vegetarian）吃蔬菜（vegetables），那么人道主义者（humanitarian）吃什么？”

中文语言混淆视听的能力也丝毫不逊色。“从前喜欢一个人，现在喜欢一个人。”“如果你先到，你等着。如果我先到，你等着。”这样的例子不胜枚举。相信任何一个走入一种新的语言世界的人都会深有体会。

不仅仅在不同语言间切换，即使是同一种语言的熟练使用者也会常常掉进语言的圈套。哈佛语言学家史蒂芬·平克（Steven Pinker）提醒过大家：针对同一起事件，人类可以采用截然不同的框架来表述并定义它。然而，如此灵活的心智固然是令人称道的天资，也是可怕的诅咒。平克警告道：“也正是因为这一天资才使得我们几乎无法对人们对一个指定情景的思考和谈论的方式作出准确的判断。”（2015，p.62）

2002年丹尼尔·克勒曼（Daniel Kahneman）与弗农·史密斯（Vernon L.Smith）分享了当年的诺贝尔经济学奖。丹尼尔·克勒曼早年与阿莫斯·特沃斯基（Amos Tversky，因英年早逝而错过诺贝尔奖）因关于人在非理性的情况下如何做出决策的心理学工作而获得此项殊荣。这即是在金融学中非常重要的展望理论（prospect theory）。克勒曼与特沃斯基大概是最早发现言语框架的重要性的研究者了，他们曾经描述过如下这样的一个“亚洲疾病问题”（Kahneman，2011，p.368）。

假设美国正在准备对付一场来自亚洲的突发性流行病，预计将会有600人因感染该种疾病而丧生。两套应急方案被提出，预期它们的结果将是：

如果方案A被采用，200人将被拯救；

如果方案B被采用，有1/3的概率这600人将被拯救，而2/3的概率这600人不会被拯救（即丧生）。

如此一来，大多数人的选择，也许跟你的选择一样，将会选择方案A。确定性在此处战胜了不确定性。

然而，如果我们换一种方式陈述这个预期的结果，情况又会如何？

如果方案A被采用，400人会丧生；

如果方案B被采用，有1/3的概率这600人将无一人丧命，而2/3的概率这600人会丧生。

猜猜结果如何？在第二种陈述里，大多数人会选择赌一把（方案B）。

稍稍了解一点传播学的人对此现象并不陌生。它便是常见的框架理论：即使描述同样的事实，语言框架的改变（200人会获救VS 400人会丧生），就会直接影响到信息的传播效果（比如人的选择）。同样的原因，你就能懂得从“全球变暖”（global warming）到“全球气候变化”（global climate change），从“失业者”到“潜在劳动力”的转变了。

我无意过分纠结于言语的技巧与功能，对这些“奇巧淫技”的探讨该是属于语言学家的工作。我也绝非所谓语言决定论者或沃尔夫主义者，一厢情愿地认为“言语决定思想”。但是我并不否认，言语确实给传播带来不可磨灭的影响。我甚至更进一步，质疑语言在传播中的中心地位。几千年来，人类传播的历史一直在提供语言失败的证据；通过语言，我们很难直达交流的彼岸，实现思想的无障碍交流（彼得斯，2003）。或许，人类的远祖“偶然地”选择了语言，并发展出与之对应的智能形式，实则带来交流的局限。这样的传播不过是一个幻影。起初这个幻影还是小小一点；而人工智能的出现，放大了这个幻影，变成悬于头顶上方的阴影。我们不安，我们惶恐，我们想逃离这片阴影。

语言是傻子，

一旦有人牵引，便盲目随从。

而思想如翠鸟，隐没于池塘，

安静地，很少被发现。

Words are fools.

Who follow blindly, once they get a lead.

But thoughts are kingfishers that haunt the pools.

Of quite, seldom-seem...

——引自英国著名诗人西格里夫·萨松（Siegfried Sassoon）的诗歌

计算机科学家、聊天机器人鼻祖Eliza的发明者约瑟夫·魏泽鲍姆（Joseph Weizenbaum）在其对Eliza及人工智能的反思力作《计算机力量和人类理性》中发出这样的声音：

一旦计算机与结构完全整合，与众多关键子结构相杂合，计算机会成为该结构不可或缺的一部分。想要去除计算机，必然会对整个结构造成致命的损害。这基本上是旧话重提。其作用在于，它能重新唤醒我们，使我们认识到这样一种可能性：一些人类活动——如将计算机引入一些复杂的人类活动——可能会没有回头路可走。

这本书看到这里，你也许会得出这样的结论：人工智能作为一种新的交流对象会如此深刻地改变我们的传播行为，那么按照魏泽鲍姆的逻辑，如果有一天我们想去除这样一个交流对象，势必会对我们人类自身造成致命的损害。的确，按照这个逻辑，这样悲剧的结局不可避免。然而，我的问题是：我们真的需要将这样一个全新的交流对象剥离出我们的生活吗？如果未来不可避免，为何不做好迎接的准备？

正所谓名不正则言不顺。对机器交流潜质的限制，其实是由机器在人类社会结构体系，尤其是道德体系中的位置不确定而导致的。所以，让我们回到原点，看看我们应该如何为机器（包含人工智能）正名。

回到原点

人类今天遭遇的关于人工智能的种种道德难题其实与西方的哲学传统是分不开的。从笛卡儿的二元论开始，强调个体和实体的西方认识论就不断用属性（property）将人与非人区分开来（Coeckelbergh，2011）。因为动物没有理性，所以人类可以对它们肆意屠杀；因为机器没有意识，所以它们尽可以被呼之即来挥之即去。因为人类拥有一切人类自定义的品质，所以尽情站在道德的制高点，享用古罗马诗人琉克里休斯（Titus Lucretius Carus）所说的乐趣：“站在岸上静观海上的船只在风浪中颠簸”；“站在城堡的窗口俯视下面厮杀的场面”；当然更有“站在真理的高山上看底下的人，有的误入歧途，有的浪迹四方，忽而漫天迷雾，忽而风云变幻”。

然而，这样的认识论带来的问题也是显而易见的。首先，我们需要确定哪些特征是与道德地位相关的。是意识？是理性？是情感？还是其他特征？而意识如何定义？理性如何定义？情感又如何定义？人类对自身的意识、理性和情感都还弄不清楚，自然对人工智能应该反映出何种意识、理性和情感也是一片茫然。以意识为例，一个广泛被接受的看法就是，如果一个生命能在镜子中认出自己，那么这个生命体就具有了自我意识。自黑猩猩开始，生命便有了自我意识，而不是如低等生物那样对着镜中的自己一阵张牙舞爪。然而，对人工智能而言呢？何时可以说它具有了意识和自我意识，而不仅仅是按照程序执行命令而已？这些问题的不确定性会把我们带入怀疑主义和不可知论。

其次，未来的人工智能发展的不确定性会让我们无法确认机器到底具有哪些本质，从而人类的认识能力将受到极大的挑战。正如科幻美剧《疑犯追踪》里，两个超级人工智能的对话方式，我们只能狭隘地按照我们惯常的方法想象为人类自然语言的使用（各自派出人类代理人来完成对话），而可能偏离真实情况十万八千里（比如它们可能会使用更底层的语言，在人类没有任何察觉的情况下完成了想法的交换）。如果我们固执地拒绝理解机器的客观特征，敏感的人类很可能会因此受到伤害。就像特克尔（2014）在《群体性孤独》中提出的问题那样：一个坏掉的机器人是否会伤害一个孩子？孩子将机器人对她的冷漠归结于对她不感兴趣，而真实的原因是机器人没有识别出这是一个人。

思考人与人工智能的关系，是一个将人工智能拟人化的过程。就像一个人可以每天熟练操作打印机，如果从不思考他与打印机的关系，那么他对打印机的使用不过是机械化程序化的操作而已。但是突然有一天，他在考虑他与打印机的关系的时候，便把人类社会活动中的关系问题带入到了机器上。比如，他会认为打印机是他的伙伴，是他的助手，甚至是他的仆人。

在对待人工智能上，一开始，人类就锁定了主仆关系。这样的传统可以追溯到人工智能发展早期。为了打消IBM内部对计算机威胁论的疑虑，IBM管理层传授了一个简单粗暴的观点：计算机只能按照编好的程序工作。这句话奠定了后来半个世纪里人类关于机器智能的思维定位，那就是计算机会按部就班地按照人的指令完成任务，所以这些电子大脑只是顺从的仆人，它们会无条件地听从人类指挥（卡普兰，2016）。

然而人类的创造物就一定会听从于人类，成为人类的仆人吗？正如孩子由父母创造出来，但是孩子是父母的仆人吗？黑格尔用主仆关系阐释了人与上帝的关系，上帝是主人，人类是奴隶。然而，当人类反过来创造的时候，上帝的主人地位就岌岌可危了。这句话也同样适用于人与人工智能的关系。

为了纠正实在主义（realism）在处理人工智能问题上的不足，比利时哲学家马克·寇克尔伯格（Mark Coeckelbergh）提出了关系主义（relationism）的视角，即机器人的意义既不存在于机器人之中，也不存在于人类的主观想象之中，而是存在于具体的人—机关系之中（Coeckelbergh，2014）。美国技术哲学家唐·伊德（Don Ihde，1990）将人与技术的关系分成3类。第一类是具身关系（embodiment relations），即身体认知的放大，技术成为我们身体的一部分，以至于我们不会注意到它。比如近视眼者佩戴的眼镜，甚至今天很多重度手机使用者手上的智能手机，俨然成为使用者身体的一部分。在第二类诠释关系（hermeneutic relations）中，技术介于人与世界之间，成为我们观察世界、理解世界、进而操纵世界的工具。最典型的莫过于太空望远镜与人类的关系了。最后一类是它异关系（alterity relations），技术既非我们身体的一部分，也非人与外部世界的中介，而是作为它者（other）或准它者（quasi-other）与我们相遇。

少数情况下，机器人或人工智能会以具身关系（比如之前讨论到的机器外骨骼）或诠释关系（比如在火星上考察的机器人）与人类发生关系。更多的时候，人与机器人的关系会以它异关系出现（Coeckelbergh，2014）。在与我们的互动中，它不仅仅是“一样东西”（a thing），而是一个可以与我们发生关系的它者。而这样的关系，“并没有暗示一个自我的互惠关系，或者我们需要从机器人伙伴那里获得认可”（p.198）。如同我们无须将自我体现（incorporate）在其他类型的它者或准它者身上一样，我们也无须将机器人具化在我们的认知里；机器人只是不同于我们每个个体的他者或准他者，与人类的他者无异。这样的关系，健全而独立。

柏拉图的洞穴

在《理想国》第七卷，柏拉图（Plato）作了一个著名的比喻——洞穴喻（见图4-1）。在一个洞穴式的地下室里，一条长长的通道通向外面，有微弱的阳光从通道里照进来。有一群囚徒长期居住在洞穴中，头颈和腿脚都被束缚着，也不能转动，只能朝前看着洞穴后壁。在他们背后的上方燃烧着一个火炬。在火炬和人的中间有一条隆起的道路，同时有一堵低墙。在这堵墙的后面，向着火光的地方，又有些别的人。他们手中拿着各色各样的假人或假兽，把它们高举过墙，让它们做出动作。这些人时而交谈，时而安静。于是，这些囚徒只能看见投射在他们面前的墙壁上的影像。他们把这些影像当作真实的东西，他们将回声当成影像所说的话。

图4-1　柏拉图的洞穴

假如有一个囚徒被解除了桎梏，突然站起来，可以转头环视，他现在就可以看见事物本身了。然而他以为他现在看到的如梦如幻，而最初看见的景象才是真实。假如有人把他从洞穴中带出来，走到阳光下面，他将会因为光线的刺激而眼冒金星，甚至暂时失明。他可能会恨那个把他带到阳光之下的人，认为这人使他看不见真实事物，并给他带来了痛苦。但是，等他意识到他处于真正的自由状态，他便开始怜悯他的囚徒同伴、厌弃他原来的信仰和生活。如果他返回去拯救他的囚徒同伴，他需要一段时间去重新适应洞中的黑暗，并且会发现很难说服他们跟他走出洞穴。

也许我们便是洞穴里的那群囚犯，以为墙上的影子就是真实的世界。不过，囚禁我们的不是别人，而是我们自己。我不是宇宙派（见引言中的讨论），并不认为将我们解放出来的会是人工智能。人工智能所做的，不过是通过另一种智能形式，像那缕变异的阳光一样，吸引着洞穴里的囚徒走向洞口一步。至于能不能逃离，这还得依靠人类自己来决定。

19世纪80年代霍德华·加德纳（1985）提出人格智能是人类的一种重要的智能形式。而人格智能又包含两个方面：一种是个体对自己的感受的审查与认知的能力，即自省；另一种是发现与其他个体的差异（包括行为、感受与动因等）并作出区分的能力。因为文化、空间、经验的不同，每个人呈现出的向内与向外的人格智能并不尽相同。然而不管在哪种文化中，这两种类型的人格智能都密不可分，每一种都不可能离开另外一种而独立发展：一个人对自我的认识需要不断凭借通过对别人的观察；而同时对别人的认知又依仗个体日常的内心辨别。加德纳坦言，“人格智能也就是信息加工能力，它们是人类每一个婴儿与生俱来的一种能力”（1985，p.281）。

当我们面对人工智能这个他者的时候，我们更加需要运用这样的智能。因为它们与我们不同，所以我们需要外向的区分与辨别。而同时，不管我们给人工智能加上何种形容词，忠诚也好，邪恶也罢，人工智能都可以作为一面镜子反射出我们自身的映像；透过它，我们才能够更好地了解自己。

是时候反思我们关于传播的概念了。从一种崭新的智能出发，重新定义真实，重新定义关系，重新定义我们自身。若不如此，我们的传播将永远都是幻影。

参考文献：

［1］Coeckelbergh M.Humans, animals, and robots：A Phenomenological approach to human-robot relations［J］. International Journal of Social Robotics，2011，3：197-204.

［2］Coeckelbergh M.The moral standing of machines：Towards a relational and non-cartesian moral hermeneutics［J］. Philosophy＆Technology，2014，27：61-77.

［3］Gardner H.Frames of Mind［M］. New York：Basic Books, Inc.，1985.

［4］Ihde D.Technology and the Lifeworld［M］. Bloomington, MN：Indiana University Press，1990.

［5］Kahneman D.Thinking, Fast and Slow［M］. New York：Farrar, Straus and Giroux，2011.

［6］史蒂芬·平克．思想本质：语言是洞察人类天性之窗［M］．杭州：浙江人民出版社，2015.

［7］杰瑞·卡普兰．人工智能时代：人机共生下财富、工作与思维的大未来［M］．李盼，译．杭州：浙江人民出版社，2016.

［8］雪莉·特克尔．群体性孤独：为什么我们对科技期待更多，对彼此却不能更亲密？［M］．周逵，刘菁荆，译．杭州：浙江人民出版社，2014.

［9］约翰·彼得斯．交流的无奈：传播思想史［M］．何道宽，译．北京：华夏出版社，2003.

后记

写这本书的念头萌芽在2015年10月间。2015年10月底在上海交通大学—国际传播学会联合举办的新媒体国际论坛上，我作了一个名为“社交媒体在中国：对个人、对社会的影响及其他”（Social media in China：The effects on individuals, society and beyond）的主题发言。在发言的最后，我问了一个被无数人问过的问题：“接下来是什么？”（What’s next？）因为这个问题，我又一次被引入了一个全新的领域。

从我2005年赴美国密歇根州立大学开始进行传播学硕士班的学习算来，2015年刚好是我进入传播学领域的第十个年头。在之前很长的时间里，自然科学一直是我的学习领域。就像之前很多人问过我的一样：“你为什么从化学转入传播学？”答案，也正如我之前重复无数次的那样，是兴趣。是的，兴趣引导着我从自然科学领域跨界到了社会科学领域。这是个广义层面的回答，更直接的回答应该是因为问题。不记得从何时开始，一些问题一直深深地萦绕在我的脑海，诸如：“人的观念与态度是如何形成的？在这个过程中，媒体扮演着什么样的角色？技术是如何影响了用户，影响了社会，进而影响了整个人类的发展进程？”我是如此着迷于找到这些问题的答案，以至于我被这些问题指引着做了职业生涯最冒险的一次跨界尝试。

今天，我开始了又一次的跨界。只是这一次，我对我的答案更有信心。

仔细想来，我对人工智能技术的关注并非始于2015年。2010年我还在美国康乃狄格大学进行传播学博士阶段学习的时候，我就曾经跟我的导师Carolyn Lin教授探讨过将聊天机器人（更准确地说是专家系统）应用于健康传播领域，为特殊的人群提供准确、全面且具有互动性的健康信息的可行性。可惜当时囿于技术等诸多因素的限制，该研究项目未能成行。然而就从那时起，人工智能技术能给人类社会带来的种种变革性的影响就深植我心。我一直在寻找重新启动这个研究项目的契机，从博士阶段到赴澳门任教时期，直到2015年7月加盟上海交通大学媒体与设计学院。

2014年4月我第一次踏进上海交通大学的校园。面试结束后，我在偌大的校园里走着。走到某处的涂鸦时，我看到了用彩色字体书写的一句再熟悉不过的话：“一个人只拥有此生此世是不够的，他还应该拥有诗意的世界。”霎时间，我感到一种冥冥之中的宿命感。这是我非常喜欢的王小波先生的一句话。我一直坚信，在做研究工作的同时抱有诗意的想象与务实的理解是做研究值得追求的境界。我虽然不敢妄称我达到了这种境界，但它一直是我的目标。

这本书虽然着眼于人工智能技术，从传播角度探讨它将如何改变人类社会，但这本书更是我长期以来对很多思考的总结。这个过程中，很多人曾给过我帮助、指导和启发，其中包括李本乾、王建新、俞凯、张进、曹荣昀、吴湛微、李晓静、李骧、许坤等，在此一一谢过。同时也感谢闫改兰小姐为本书拍摄的我的肖像。

一路上遇到的聪明的、有趣的、真诚的人们，请对号入座。谢谢！

2016年12月于上海静安

人名索引

（按姓名首字母拼音顺序排列）

H.A.凡帝米　H.A.Fatmi

R.W.扬　R.W.Young

阿达·洛甫雷斯伯爵夫人　Lady Ada Lovelace

阿尔伯特·爱因斯坦　Albert Einstein

阿尔伯特·施韦泽　Albert Schweitzer

阿尔弗雷德·阿德勒　Alfred Adler

阿隆佐·邱奇　Alonzo Church

阿莫斯·特沃斯基　Amos Tversky

阿瑟·范尼尔　Arthur VanLear

埃里克·布林约尔松　Eric Brynjolfsson

埃里希·弗洛姆　Erich Fromm

埃隆·马斯克　Elon Musk

艾德瑞·威廉姆斯　Ederyn Williams

艾伦·费斯克　Alan Fiske

艾伦·瑞克曼　Alan Rickman

艾伦·图灵　Alan Turing

艾伦·温菲尔德　Alan Winfield

艾萨克·阿西莫夫　Isaac Asimov

艾萨克·牛顿　Isaac Newton

爱德华·霍尔　Edward T.Hall

安德烈·马尔科夫　Andrey Markov

安德鲁·麦卡菲　Ardrew McAfee

奥斯卡·皮斯托瑞斯　Oscar Pistorius

巴伦·李维斯　Byron Reeves

柏拉图　Plato

保罗·科斯塔　Paul Costa

比尔·盖茨　Bill Gates

彼得·普兰泰克　Peter Plantec

波特·斯图尔特　Potter Stewart

伯尔赫斯·F.斯金纳　Burrhus F.Skinner

布莱恩·阿瑟　Brian Arthur

布莱恩·达菲　Brian Duffy

布兰登·英格拉姆　Brandon Ingram

布鲁斯·阿贝尔森　Bruce Abelson

布鲁斯·克里斯蒂　Bruce Christie

布伦特·霍夫　Brent Hoff

曹雪芹

查尔斯·埃尔伍德　Charles A.Ellwood

查尔斯·巴贝奇　Charles Babbage

查尔斯·达尔文　Charles Davwin

查尔斯·库利　Charles Cooley

查尔斯·普拉特　Charles Platt

柴田崇德　Takanori Shibata

达·芬奇　Leonardo da Vinci

大卫·休谟　David Hume

戴尔·斯普纳　Del Spooner

戴维·纲克尔　David J.Gunkel

戴维·利维　David Levy

戴维·伍兹　David Woods

丹尼尔·丹尼特　Daniel Dennett

丹尼尔·克勒曼　Daniel Kahneman

道格拉斯·恩格巴尔特　Douglas Engelbart

厄尔什·绍特马里　Eors Szathmary

尔文·戈夫曼　Erving Goffman

菲利普·迪克　Philip Dick

冯友兰

弗朗茨·勒洛　Franz Reuleaux

弗雷德里克·马特尔　Frédéric Martel

弗洛克·泽勒　Frauke Zeller

弗农·史密斯　Vernon L.Smith

港隆史　Takashi Minato

戈登·奥尔波特　Gordon W.Allport

戈登·霍姆斯　Gordon Holmes

哈利·波特　Harry Potter

哈利·沙利文　Harry Sullivan

哈罗德·拉斯韦尔　Harold Lasswell

汉斯·艾森克　Hans Eysenck

赫伯特·克尔曼　Herbert C.Kelman

黑格尔　Georg Wihelm Friedrich Hegel

亨利·海德　Henry Head

黄西　Joe Wong

霍德华·加德纳　Howard Gardner

吉尔伯特·赖尔　Gilbert Ryle

加文·贝尔森　Gavin Belson

杰弗里·杰弗逊爵士　Sir Geoffrey Jefferson

杰卡德　J.Jacquard

杰克·古德　Jack Good

杰里米·拜伦森　Jeremy Bailenson

杰伦·拉尼尔　Jaron Lanier

杰米斯·哈撒比斯　Demis Hassabis

杰西·福克斯　Jesse Fox

近藤诚一　Seiichi Kondo

卡尔·马克思　Kavl Marx

卡尔·麦可多曼　Karl MacDorman

卡尔·荣格　Carl Gustav Jung

凯文·凯利　Kevin Kelly

凯文·曼尼　Kevin Maney

克劳德·香农　Claude E.Shannon

克里斯·哈德菲尔德　Chris Hadfield

克利夫·纳斯　Clifford Nass

莱布尼茨　Gottfried Wihelm Leibniz

勒内·笛卡儿　Rene Descartes

雷·库兹韦尔　Ray Kurzweil

理查德·达夫特　Richard Daft

理查德·莱德勒　Richard Lederer

理查德·沃尔　Richard Wohl

丽莎·卡伯　Liesl Capper

林恩·怀特　Lynn White

刘慈欣

刘易斯·芒福德　Lewis Mumford

琉克里休斯　Titus Lucretius Carus

卢西亚诺·弗洛里迪　Luciano Floridi

鲁班

罗宾·墨菲　Robin Murphy

罗伯特·胡克　Robert Hooke

罗伯特·伦格尔　Robert Lengel

罗伯特·麦克雷　Robert McCrae

罗莎琳德·皮卡德　Rosalind W.Picard

罗素·斯皮尔斯　Russell Spears

马丁·海德格尔　Martin Heidegger

马丁·利　Martin Lea

马克·克纳普　Mark L.Knapp

马克·寇克尔伯格　Mark Coeckelbergh

马文·明斯基　Marvin Minsky

马歇尔·麦克卢汉　Marshall Mcluhan

马修·伦巴第　Matthew Lombard

玛格丽特·米德　Margaret Mead

玛丽·雪莱　Mary Shelley

迈克尔·菲利普斯　Micheal Phelps

麦克米伦　R.H.MacMillan

曼弗雷德·克莱因斯　Manfred Clynes

米格尔·尼科莱利斯　Miguel A.Nicolelis

牟宗三

内森·克兰　Nathan Kline

尼尔·波兹曼　Neil Postman

尼古拉·哥白尼　Nicolaus Copernicus

尼可·克莱默　Nicole Krämer

尼克·波斯特洛姆　Nick Bostrom

诺伯特·维纳　Norbert Wiener

皮格马利翁　Pygmalion

普拉纳夫·米斯特里　Pranav Mistry

乔治·奥威尔　George Orwell

儒勒·凡尔纳　Jules Verne

萨提亚·纳德拉　Satya Nadella

森政弘　Masahiro Mori

石黑浩　Hiroshi Ishiguro

史蒂芬·霍金　Stephen Hawking

史蒂芬·平克　Steven Pinker

史蒂夫·乔布斯　Steve Jobs

史蒂夫·琼斯　Steve Jones

史蒂夫·沃兹尼克　Steve Wozniak

斯塔尼斯拉夫·乌拉姆　Stanislaw Ulam

苏格拉底　Socrates

苏珊·阿贝尔森　Susan Abelson

苏珊·凯文　Susan Calvin

汤姆·斯丹迪奇　Tom Standage

唐·伊德　Don Ihde

唐纳德·霍顿　Donald Horton

唐纳德·克努特　Donald Knuth

威廉·詹姆斯　William James

温顿·瑟夫　Vinton Cerf

沃康松　Vaucanson

沃伦·威沃　Warren Weaver

西村惠子　Keiko Nishimura

西格里夫·萨松　Siegfried Sassoon

西格蒙德·弗洛伊德　Sigmund Frend

希亚姆·桑德尔　Shyam Sundar

萧伯纳　George Bernard Shaw

孝神田　Takayuki Kanda

辛西娅·克莱　Cynthia Clay

雪莉·特克尔　Sherry Turkle

雅卡尔·德·沃康桑　Jacques de Vaucanson

雅克·埃吕尔　Jacques Ellul

雅克德罗　Jaquet-Droz

亚里士多德　Aristotle

亚历山大·瑞本　Alexander Reben

偃师

扬·布瑞卡　Jan Brejcha

伊莱莎·杜立德　Eliza Doolittle

伊曼纽尔·列维纳斯　Emmanuel Levinas

伊曼努尔·康德　Immanuel Kant

约翰·贝克曼　Johann Beckmann

约翰·彼得斯　John Peters

约翰·冯·诺依曼　John Von Neumann

约翰·麦卡锡　John McCarthy

约翰·梅纳德史密斯　John Maynard-Smith

约翰·塞尔　John Searle

约翰·肖特　John Short

约瑟夫·魏泽鲍姆　Joseph Weizenbaum

约瑟夫·沃尔特　Joseph Walther

珍妮弗·怀珍　Jennifer Whiting

朱迪·伯贡　Judee Burgoon

朱利亚诺·平托　Juliano Pinto