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AI和人工奴隶社会
   


一.AI 时代

  如果说21世纪标志着AI进入实用化的时代,AI在逻辑原理上的奠基差不多在不到一百年前的上个世纪三十年代就已经完成了。基本上图灵机的诞生,就宣告了它在逻辑上可以模拟所有可计算性问题,换句话说任何人类可以设想出来的方案都可以在机器上模拟出来,现实应用的可能性只受限于逻辑运算的执行速度和数据容器的存储容量。

  图灵机执行逻辑运算的形式语言更可以进一步简化到最少只需要三个字符01+,而所有复杂的运算程序最终都可以编译成上述二进制加法运算来完成,所以严格说来计算机就是一个可以自动执行简单二进制加法运算的加法器。

  由于AI程序可以一层一层地约化为简单的二进制加法运算,所以不管多么复杂的脑力劳动原则上都可以一层一层地分工来完成,这正好对应于劳动力市场上的社会分工,不同劳动者只需要学会完成其中一部分工序中的输入和输出,不同行业分工的劳动成果集成到一起就可以完成堪称惊天地泣鬼神的人工AI奇迹。

  所以现在AI产业链上的主要玩家不外乎以下四种:一类是建造具有最大运算能力的芯片工具,英伟达(Nvidia)是其中的翘首;第二类是建构各种基于深度学习的大模型,这其中ChatGPT最早尝到市场成功的鲜果;第三类是建立在人工学习大模型之上的各种具体领域AI工具的开发,这一领域目前正方兴未艾,既百花齐放,也良莠不齐,最终鹿死谁手尚有待时间的检验;第四类也就是最上层,是利用各种AI工具进行终端产品的开发,目前除了制造业AI搞得风生水起,剩下就是各显神通诸多自媒体人物所呈现的图文和视频产品。    

  有人甚至包括一些专家对AI的发展忧心忡忡,说ChatBot(聊天机器人)已经可以欺骗人类了,未来会不会反噬人类云云,个人觉得这难免有点杞人忧天的味道。其实AI学习目前主要有两类:一类是无标记学习,一类是有标记学习,二者AI都可以通过受训学会欺骗,并不是AI主动懂得欺骗人类,相反AI可以是最诚实的员工,可以学会识别人类欺骗,但不会主动欺骗人类,除非有人专门让它干坏事。

  人工智能与人类智能最大的区别,是没有情感和意志,不会有自发性欲望和幸福感,不需要为了生存而努力,正象本人在ChatGPT刚问世所说的那样,这一点永远无法改变。

  AI实体的真正缺陷是没有自发的生存动力,不需要为了生存竞争而不断更新和尝试不同的手段,然后置之于死地而后生,这是人类经过几十万年乃至几亿年的进化所产生的创造力源泉。但是AI实体在学习现有知识的速度和能耐上,是一般人类所望尘莫及的。”(《滴露研朱第九辑·我所理解的ChatGPT》) 

二.未来奴隶社会

   AI普遍存在将会造成什么样的社会形态?有人信誓旦旦地说机器人将统治人类,那显然是有点危言耸听了,个人以为AI的不断发展最终将会出现人工奴隶社会,AI奴隶将成为未来社会的重要组成部分,在社会身份上人工奴隶会分为公奴和私奴两种,公奴充当警察,士兵之类,私奴分为家庭助理,工厂职员之类。

  为了应对AI奴隶出现的事实,未来一定会有相关立法和司法程序出现。首先会需要对能够自动驾驶的AI主体进行功能审查,以防止其可能造成的社会危害;其次对自动驾驶的AI个体会进行身份注册,以限制不同种类AI 身份的所有权和使用范围,承担AI肇事和犯罪责任的将是其主人;最后对那些具有潜在社会危害的AI产业将限制其出台或收归国有。

  奴隶制在西方曾经是一个普遍的社会制度,早先于中世纪欧洲的封建农奴制度。犹太教和基督教曾经称上帝为主人(lord)就是奴隶制的证明,人和上帝的关系被比作主人和奴隶的关系,人无条件服从上帝就如同奴隶无条件服从主人,当然上帝也象奴隶主一样看护信徒的生存。

  古希腊哲学家亚里斯多德就曾对奴隶制给予过高度评价,他认为人自然禀赋本来不同,有的人天生适合管人,有的人天生适合被人管,所以奴隶制是一种最合乎自然本性的制度,这句话用在AI机器人上可以说是最合适不过。

  实际上在生产力不发达的时代,奴隶没有职业自由,但是能有一定的温饱,相当于铁饭碗,远没有后人想象的那样悲惨,虽没有象后世自由民那样有成为富豪的机会,但也不需要因为失业和破产而跳楼(因为奴隶主在破产之前大抵会把奴隶卖给其它有需要的奴隶主)。

  客观来说,奴隶制很大程度跟封建制差不多,封建制是自上而下的分封形式,奴隶制是自下而上的依附形式。后者是平民对于贵族的依附,前者是穷人对于富人的依附,多数情形是源于战争俘虏。

  中国古代之所以奴隶制不发达,主要是因为皇权太发达,法家为了增加皇家税收等原因,就尽量让所有人成为皇家的奴隶,而不让一般百姓有蓄奴的权利,这跟秦王朝废封建道理是一样的。

  奴隶制特别被妖魔化,一方面是因为马克思主义将奴隶制放在社会发展的最低级阶段;另一方面跟近代工业革命需要自由民有关,为了强调自由的价值,而刻意贬低奴隶制的不人道,就像启蒙运动妖魔化中世纪教会统治一样。

  

 
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