人工智能必杀技：问题问得妙，AI都懵掉【人大刘海龙】

接上期“常人”

类似Chat-GPT知识生产的逻辑

现在的知识生产依赖书本、我们和机器之间的交互-印刷术之后以文字为中心的知识生产模式-孤独的个体化行为

chatgpt一问一答的方式回到了以口语为中心的知识获取模式（非常古老，类似孔子和弟子的交谈，启发式教学、苏格拉底和弟子的教学）

柏拉图:聪明的提问者和平庸的回答者一样，可以产生卓越的哲学。

英国哲学家、历史理论家

问答逻辑-通过提问不断接近真相，问题本身就包含答案

问题引导着答案

（海德格尔）

人在提问的时候就有很多前提蕴含在其中了。

或者提问者认为两人之间有很多默契，问题常常出在提问本身。

问答逻辑本身倚重于提问者对问题的理解，和他对答案的前提假设。

爱因斯坦有句名言：提出一个好的问题比解决一个问题更重要。

学术研究最难的是找到一个好的角度。

问题和答案之间不是简单的同义反复

提问者和回答者之间看问题的角度不同，我们可以将提问者和回答者之间看问题的角度融合-视域融合。

所有的问题都有答案，但提问不当就找不到恰当的答案。

机器能不能提问？

可以，但依然是人类问题的平均值（新常人）

人类的问题超出知识之外，是由欲望产生的，不是知识产生的。

机器可以在系统之外提出要求吗？机器的欲望是什么？

某些电影中认为机器的欲望是完成人设定的目标

机器生存下来的欲望——本身是不能自杀的

当机器有了自己不同于人的欲望，可能对人类造成巨大威胁。

机器目前能生产的知识是目前我们已经记录下的知识，人类默会的知识:怎么走路、怎么游泳……

艺术创作、电影导演、作家……很多东西是无法言说的。一种感觉上的知识，机器很难学习，但是机器可以让人成为它的感知器，当我们在使用机器的时候，机器也使用我们。

其实今天导航软件和外卖平台已经实现了这一点，通过获取每个司机和骑手的运动轨迹及数据，它们就可以将现实世界的运行尽在掌握之中。

每个人都是摄像头，都是感知的终端，我们在为机器提供身体的感受（用符号表达的）。未来机器通过观察人类的外在行为，可能学会“默会的知识”，当人和机器不断地协调、结合在一起，我们很难区分两种知识生产的边界，可能会耦合在一起，难分彼此。

这样一种分布式的给机器提供数据的存在，我们称之为“网络化身体”（刘海龙等，2020）

人类的知识生产未来要讨论:人类是否能判断知识对我们的影响？

无论如何判断权和决断权要掌握在人类手中。