圖靈獎得主重提“認識你自己”

“與其他物種不同，我們花費大量時間玩手機、讀小說、看電影或尋找可能對我們有幫助的信息。我們就好像是一心吸收信息的機器，一臺受過教育的機器。”近日，圖靈獎得主、哈佛大學計算機科學和應用數學講座教授萊斯利·瓦蘭特出版新書《可教育的重要性》（普林斯頓大學出版社，2024），重提“認識你自己”這個古老命題。在系統比較人與其他動物和人工智能之后，他解釋了為什么教育應該成為人類的關注核心。

“千百年來，人類探究自我，取得的進步卻比想象中要小。但今天，計算機科學帶來了一些希望。大型語言模型（LLM）為計算機科學的主張提供了一條線索，在所有的人造物中，大型語言模型的行為是最像人類行為的。”在接受采訪時，瓦蘭特說大模型目前取得的成就，甚至幾乎沒有融入心理學、神經科學及人文學科等諸多精微復雜知識，而主要基于機器學習算法的泛化能力。

瓦蘭特試圖建構一個更廣泛的認知理論。他認為“智能”這個詞已被用得太濫，于是在書中提出“可教育性”這一概念。這是人類大腦一種非凡的信息處理能力，一種吸收知識并加以應用的能力。它使我們這個物種與眾不同，使我們擁有文明，并賦予我們力量和潛力。然而，它也生來就有一處隱秘軟肋。雖然我們可以輕易地吸收自身經驗之外世界的整個思想體系，與外界進行信息互動，但我們常常難以正確判斷應該相信哪些信息。

從演化遺傳的角度來說，人類來自一個對自己的學習過程“保持中立”的世界。當我們的祖先學習如何尋找食物、尋找溫暖或庇護所時，這個世界不存在那種從根本上欺騙我們的把戲。這讓我們相信感官提供的信息。這樣的信任是有效的。但今天這個世界變得更為復雜，要核實那些在時空上遠離我們的事件描述，存在著根本性的困難。我們獲取和處理信息的能力遠遠超過我們評估信息有效性的能力。因此，我們很容易被那些試圖影響我們的人圍獵——深度偽造的數字手段，幾乎已讓個人難以抵御；還有某些社會環境中的“煤氣燈效應”，可能故意誤導甚至破壞人的學習過程。

瓦蘭特認為，人和人之間的區別在于我們通過受教育而獲得的信念。因此，在穿戴上信仰和知識的外衣之前，我們有必要了解人類的共同點。我們同樣要了解獲得這層外衣的機制。例如，如何選擇要采納的信念？我們最終了解和相信的所有信念和信息，決定了我們如何謀生以及在日常生活中做出什么樣的選擇。

瓦蘭特呼吁教育學領域也應該有自己的基礎科學研究，一如生物科學為醫學提供基礎研究的支撐那樣。有了更好的人類認知理論后，人們可以將之融入技術。瓦蘭特認為圖靈的計算理論就是一個杰出范例。在他之前，“計算”主要是由人類完成的心理過程。而圖靈提出通用計算理論，為我們帶來了以數字化為基礎的當代文明。瓦蘭特也是在機器學習和計算機科學領域做出奠基性貢獻的人物。他自述：“四十年前，當我寫下我的學習理論時，在第一段便舉了圖靈的例子作為激勵。現在的挑戰是如何邁出下一步，將我們對認知的表述擴展到目前所實踐的機器學習之外。如果我們成功了，更好的技術也會隨之而來。”

瓦蘭特說，人類的“可教育”能力是我們發展文明的主要資產，它使有用的知識得以迅速傳播。然而，如果在其中加入了不易被察覺的可疑信息，它就會成為一種負擔。我們正處于歷史的十字路口。如果我們希望共享這顆藍色星球，尤其是與我們正在創造的人工智能系統共享，我們就必須反思我們是誰，是如何走到這里，又將走向何方。