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    全球認知生態系統興起
    2021年07月09日 09:17 來源:中國社會科學網-中國社會科學報 作者:王悠然 字號
    2021年07月09日 09:17
    來源:中國社會科學網-中國社會科學報 作者:王悠然

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    作者簡介:

      當前,全球政治、社會、經濟、文化、技術系統均在經歷波動,人們身處一個劇變的時代。從更基本的層面看,人類、自然界、人工建成環境這三者正在加速融合。社交媒體、人工智能、大數據、物聯網、第五代移動通信技術(5G)等開始形成各自的生態,而這些生態與人類此前的認知顯著不同。美國亞利桑那州立大學工程學與倫理學教授布雷登·R. 艾倫比(Braden R. Allenby)認為,一種新的全球認知生態系統逐漸形成并向世界的各個方面滲透。然而,人們尚未充分注意到這一點,對隨之產生的復雜、獨特的功能和行為,也缺乏有效管理。這種快速興起的認知生態系統具有超越并從根本上重塑人類社會的力量,理解它是當前人類面臨的主要挑戰之一。圍繞相關話題,本報記者采訪了艾倫比。

      認知是技術—人類系統的固有屬性

      艾倫比表示,認知作為技術—人類系統的一種屬性并非新現象。自人類開始生產人工制品,尤其是用于獲取、保存、傳播信息的人工制品——從甲骨文、古代手稿到書籍、計算機,人類就與技術融為一體以產生新的認知結果。這種結合改變了世界。例如,15世紀西方大量使用活字印刷術加快了信息和策略在思想家與讀者間的傳播速度,人們實現了跨時空聯系,最終帶來認知結構的重大轉變,也就是17—18世紀發生在歐洲的啟蒙運動。

      今天,各領域都在發生變化,人們很難獨立地看待各種不熟悉的、意料之外的新行為,尤其是當它們的復雜程度較高且與人類解析世界的一貫方式相悖時。因此,人們有必要了解新興的認知生態系統是如何從一系列看似不相關的基礎設施、服務、制度、技術中獲得能力的。這個生態系統已經展現出如下特征:包含認知的功能組成部分以及在運作中將這些部分聯系起來的日益強大的網絡、在范圍和復雜性方面是全球性分布的、正在演變出新的系統能力和行為能力、包含所有層次上的學習和信息處理功能、由國家和企業層面上的激烈競爭驅動。

      一些數字有助于人們直觀地了解今日認知生態系統的規模:2020年,全球共有250億—500億件物體接入互聯網,它們含有約10億個對特定信號敏感的傳感器,傳感器將信息傳送至數據整合和篩選系統。數據處理系統之間以及它們與學習系統之間越來越多地進行“對話”,機器與機器的連接出現爆炸式增長,從2016年的171億增至2021年的271億。人工智能和存儲技術對認知生態系統的運轉起著關鍵作用,但技術本身不會創造歷史轉折點。技術—人類系統認知能力的階躍變化(step change)促使全新功能產生,進而給制度、政府、文化帶來深刻影響。也就是說,學習和認知能力日益分布在許多不同網絡之間、不同層級之上,并且全部相互連接。

      人類認知不是唯一的認知形式

      艾倫比談到,“認知”及相關的“智力”“意識”“心靈”等概念的定義通常比較模糊,但現有定義趨向于兩類:以人類為中心和不以人類為中心。這反映出人們傾向于將人類的認知活動視為任何智力或心理功能的必要條件,“人工智能”一詞就遵循了這種思路——似乎只有人類的智力是真正的智力,軟件或機器做的任何事都是在模仿人類。然而,將人類認知等同于一切形式的認知這一觀點并不嚴謹。

      人格心理學、行為經濟學、神經科學等許多領域的新近研究發現,人類認知和決策高度依賴啟發法、無意識的經驗法則、粗劣的權宜之計和捷徑。非人類認知系統則未必需要像人類一樣,將情感用作一種減少對應用理性依賴的決策捷徑。僅就當下的技術水平而言,很多時候人工智能作決策的速度已經超過人類。人類認知一直是作為認知生態系統基礎的技術—人類結構的一部分,但隨著認知生態系統走向成熟,人類認知將起到不同的作用。

      歷史上,大部分人類認知與“凝結的認知”——制度、文化實踐、信息倉庫(如書籍)、技術融為一體,系統化地拓寬了人類認知的范圍,增強了其力量和創造性。人類為技術—人類結構提供了目標和能動性,“凝結的認知”提供了數據采集、計算、存儲、通信、監控等增強的認知功能。在個人、制度、文化層面上,人類認知從未處在認知生態系統之外。現在,認知生態系統的表現正到達一個臨界點,主動學習和網絡化的全球技術—人類認知過程在演變,并在一個信息體量、速度、復雜性都超出人類和人類制度習慣水平的信息環境下運行。

      認知生態系統包括三大領域

      如果采用功能性而非以人類為中心的“認知”定義,人們對認知生態系統的認識可能會更清晰。艾倫比認為,認知的典型功能元素包括感知、學習、區分、推理、計算,以及解決問題、決策、記憶、信息處理、與其他認知系統交流。這些元素可以幫助人們將認知生態系統可視化并分為三大領域:數據經濟、認知基礎設施、制度和服務基礎設施。

      數據經濟領域包括數據生成和數據蒸餾服務,如物聯網、自動駕駛汽車、社交媒體平臺、支付系統、面部識別技術。數據經濟需要傳感器,以生成數據;需要大規模記憶存儲能力、先進的算法和處理能力,以將數據結構化為有意義的模式和各種用途的產品。盡管不斷擴大的數據經濟在物理層面遠超出人類認知能力,但人類仍然在產生何種類型的數據、如何匯總和使用數據等方面,擁有控制權。認知基礎設施領域由提供認知功能元素的制度、技術、服務、產品組成。制度和服務基礎設施領域不僅包括國際性社交媒體平臺,還包括支撐著認知生態系統的快速深化的智力資本,如行為經濟學、人格心理學、進化心理學、文化研究、神經科學。數據經濟、認知基礎設施、制度和服務基礎設施這三個領域之間有大量重合,它們均依賴大規模的數據存儲和數據流。建立社交媒體平臺的企業對認知生態系統有著巨大的塑造作用,同時這些企業自身又受到不同政策、實踐、文化信念框架的影響。

      預測未來為時尚早

      艾倫比對本報記者表示,總體而言,人們對技術的態度呈現出兩種模式。第一種是人類與技術相對立,第二種是人類與技術相融合以創造更多精神選擇。在艾倫比看來,現實大概更接近第二種模式——人們可以看到,世界各地的人們迅速適應了移動電話、應用程序、電子地圖、有人工智能增強功能的車輛等新技術產物。因此,基于實證觀察,艾倫比傾向于樂觀看待人類與技術的未來關系。盡管技術可能被誤用,但它仍是人類重要的福祉來源,也是全球大多數人生活水平得到顯著提升的主要原因。

      全球認知生態系統的人類中心性是否會減弱?人類認知是否始終發揮重要作用?艾倫比表示,對于這些問題目前難以給出明確的答案。一部分原因是認知生態系統的技術正在改變“人類”的定義。目前的模式似乎是人類仍在提供能動性,但這是一個棘手的挑戰。對能動性的理性運用要求能動者掌握充足的信息并有能力管理作出決策所需的信息。隨著世界變得越來越復雜,行為經濟學等領域的研究增進了我們對人類決策的了解,人類提供能動性的假設趨于消解。

      同時,在許多方面,全球認知生態系統的人類中心性將減弱。但這將是一個復雜的、新興的過程,在這個過程中人類認知將持續發揮重要作用,特別是以能動性為形式的人類認知,但這個作用是快速變化且不可預測的。隨著記憶、計算、通信的功能更多地由技術實現,人類越來越多地轉向定義目標、運用能動性、監督人工智能的訓練和算法演化。現階段人類認知的作用在很大程度上取決于認知生態系統的狀態和動態,人們剛剛開始注意到這一復雜現象,對它的了解甚少。

      艾倫比認為,預測人類將如何面對日益復雜、強大的全球認知生態系統并與其互動還為時過早。最重要的是,我們應記住對認知生態系統的研究是對高度復雜而真實世界的研究,所有的案例都非常復雜,同時深度涉及科學研究和現實世界。

    作者簡介

    姓名:王悠然 工作單位:

    轉載請注明來源:中國社會科學網 (責編:李想)
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