
當AI取得話語權,人類還剩下什麼?:以當代哲學與溝通理論探討AI的語言、意識與作者權威性問題
- 作者:馬克.科克爾柏格(Mark Coeckelbergh)
- 出版社:商周出版
- 出版日期:2026-01-13
- 定價:400元
- 優惠價:79折 316元
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內容簡介
Chat GPT、Gemini、Grok、Claude...各種AI工具現世,能寫、能說、能創作
這些原本都是人類獨有的技能,卻輕易地被AI奪走。
當機器開始取得話語權,是否代表人類的時代已經結束?
在AI浪潮之中,重新探尋人類與科技的關係!
本書特色
☛作者科克爾柏格與岡克爾專攻技術哲學與倫理,為你帶來「AI有自我意識嗎?」、「AI可以成為『人類』嗎?」、「AI會思考嗎?」等疑問的回應,重新思考AI在人文視角上帶給我們的危機!
☛以圖靈測試、溝通理論、羅蘭.巴特「作者已死」、柏拉圖等哲學理論,探究AI的語言、意識、智慧、作者權威性等議題,這些答案將改變人類對於AI的認知!
☛全面性的探討AI與人類的關係,不僅要懂得如何使用AI,更要懂AI對於人類的「意義」!
專文導讀
☛臺大外文系博士、獨立學者 林宛瑄
「《當AI取得話語權,人類還剩下什麼?》最具啟發性的觀點在於:我們確實需要以批判態度檢視LLM與其他生成式AI對語言、書寫與創作等領域造成的衝擊,但若持續執著於理體中心主義的形上學語言與書寫觀,並將人類以外的意義生產參與者排除在外,不僅無法回應新科技帶來的挑戰,反而可能錯失跳出框架、重新思考語言與書寫的契機。」
——〈是誰在說話重要嗎?從瑞斗日記到對話式AI的信任難題〉
本書簡介
在AI時代,人類正面臨前所未有的危機!
只要輸入幾句話就可以生成文章、圖片與任何所想要的東西,AI徹底翻轉「只有人類能做到的事」的認知,同時也動搖了人類的地位,迫使我們重新思考AI與我們之間的關係。這引起諸多在哲學上的關鍵問題:
☛AI有自我意識嗎?
二○二二年六月,前Google工程師勒模因曾宣稱LaDMA具有自我意識,即使最後不了了之,但是AI是否具有意識始終是幽靈般的懸問。
☛AI有思考的能力嗎?
現在AI已然通過了圖靈測試,字句、語氣與斷句無一不像人類,但是AI能「理解」自己在說什麼嗎?還是只是鸚鵡學舌?
☛AI可以成為「人類」嗎?
直到今天,諸多學術期刊與雜誌仍然只將「作者」的頭銜給予「真正的人類」,但是更多創作者加入了與AI共同創作的行列,甚至要求給予AI「作者」的頭銜......
☛人類的寫作還有未來嗎?
羅蘭.巴特的「作者已死」成真!只要動動手指、下提示詞,一篇文章彈指之間便可完成。這是寫作的末路,還是另一個新世界?
面對這些動搖人類地位的問題,我們必須追本溯源,回歸最基礎的定義與哲學上的提問:什麼是意識?什麼是語言?最重要的是,這些回答是否可以延伸至AI上?
作者馬克.科克爾柏格與大衛.岡克爾專攻機械哲學與技術哲學,多年鑽研機器、哲學與倫理相關的議題,本書不僅介紹LLM技術的運作機制,循序漸進探索AI與語言、意識等議題,甚至觸及AI所造成的社會與法律問題,科克爾柏格與岡克爾嘗試以當代哲學、語言學、思想實驗與溝通理論回應這些嶄新的議題,使我們重新思考AI對於語言、意識與作者權威性等所造成的衝擊。
目錄
【導讀】是誰在說話重要嗎?從瑞斗日記到對話式AI的信任難題 ◎林宛瑄
中文版作者序:機器講話,由誰來聽?
序
緒論
本書宗旨與方法
路線圖
#1大型語言模型101
自然語言處理
大型語言模型
技術的限制與挑戰
結論
#2倫理、法律與社會等面向的挑戰
幻覺
偏差
問責、監督與權力
經濟、社會與環境議題
隱私與安全性
抄襲與版權
#3智慧、意識與他心問題
機器智慧
論智慧之重要
語言與思想
#4語言、意義與溝通
關於語言與意義的兩種觀點
大型語言模型及語言
溝通:從傳播到混搭文化
關於大型語言模型的思考與討論
#5作者身分與權威
作者是什麼?
大型語言模型
機會與挑戰
結論與結果
#6真理、謊言與幻覺
事實不準確、錯誤資訊與幻覺
什麼是真理?柏拉圖的現實主義、真理符應論及其批評
真理受困?再訪LLM所生成的幻覺、胡扯與錯誤資訊
民主與LLM的責任發展
#7書寫有沒有未來?
理體中心主義及其影響
大型語言模型
書寫的未來
參考資料
延伸內容
是誰在說話重要嗎?從瑞斗日記到對話式AI的信任難題
林宛瑄
《哈利波特:消失的密室》中,暗戀哈利的金妮.衛斯理,無意間得到一本日記。不論她在空白頁上寫下什麼心事,傾訴因為家境拮据而感到難過,或是戀情不順的痛苦,日記都會緊接著浮現體貼的話語與建議,耐心地安慰與鼓勵她。小金妮因而將這本自稱湯姆.瑞斗、且會「說人話」回應她的日記,視為知己摯友。後來哈利發現,這本瑞斗日記其實是佛地魔年輕時代製作的分靈體,透過親密的交談取得金妮的信任後,趁隙入侵並操縱她的心靈。危機解除後,衛斯理先生到霍格華茲接回女兒,氣極敗壞地告誡她:「我不是告訴過你嗎?永遠不要相信任何會自己思考,但你卻看不出它腦袋藏在哪裡的東西?」
金妮與瑞斗日記的初期互動,與當前人類和對話式 AI 的互動模式頗為雷同。而衛斯理先生對具備思考能力的非人類所展現的疑慮,也與人類面對大型語言模型(LLM)時的難以盡信如出一轍:雙方都擔憂這類「會說話的東西」可能帶來的負面效應。長期關注科技哲學與倫理議題的馬克.科克爾柏格與大衛.岡克爾,在《當AI取得話語權時,人類還剩下什麼?》中列舉了 LLM 所引發的倫理、法律與社會層面的挑戰,例如 LLM「幻覺」與錯誤資訊對個人與民主造成的傷害、預訓練資料所含偏見對演算法決策的影響、如何建立監督與問責機制以確保 AI 發展的民主化、科技失業與數位落差所加劇的不平等現象、LLM 的碳排放等環境成本問題、對話式 AI 訓練資料的侵權與資安疑慮,以及抄襲與版權的延伸爭議。
上述議題自 ChatGPT 問世以來,便反覆出現在各種討論之中。然而,本書的關注焦點並不在於盤點 AI 的技術風險或提出對應策略,而是試圖回到更根本的問題。作者從「機器會說話」這一現象切入,指出當非人類系統能夠流暢地生成語言時,將如何動搖我們對語言主體與作者身分等既有概念的理解。由此出發,本書進一步追問:機器是否真的理解語言?抑或只是看似在與人類溝通?它們能否參與意義的建構?這類會說話的機器,又將如何重塑智慧、語言與書寫的定義?本書提醒我們,打造對話式 AI 從來不只是科技問題,而是自始就涉及哲學問題,並踩在西方形上學的敏感神經上,從人們對圖靈測試的各種解讀即可見一斑。
圖靈測試是 AI 研究初期用來評估機器智慧的重要指標。由於「智慧」本身難以定義,我們也無法直接觀察其他智慧實體的內部運作,圖靈因此採取一種變通的方法,將機器是否能夠使用語言與人進行看似自然的對話,視為智慧展現的可觀察跡象。當代 LLM 能夠以與人類難以區分的語言使用方式與我們溝通,照理說已經破解了圖靈測試。然而,人類往往囿於例外論立場,難以接受智慧與語言並非人類的專利,於是一方面球員兼裁判,不斷調整並重設評估智慧的標準(科克爾柏格與岡克爾稱之為 AI 效應),以維持自身的特殊地位;另一方面則訴諸源自柏拉圖洞穴寓言的哲學判準,辯稱 LLM 只是「看起來像是在使用語言」,實際上並不真正理解語言,因此對話式 AI 本質上是一種帶有欺騙性的存在。
科克爾柏格與岡克爾指出,如果「AI 幻覺」一詞是將人類特徵投射到機器上的產物,那麼這類 AI 欺騙的指控,則反映了人類中心語言觀的防衛反應。在由柏拉圖洞穴寓言與亞里斯多德語言理論所建構的框架中,人類被視為唯一真正掌握語言的主體。我們具有溝通的動機,並以語言作為工具,表達自身想法或表徵外在事物,在符號與現實之間建立關聯,從而產生意義。依此語言觀來看,LLM 並沒有表達自我的意圖,其生成的語言只能指稱洞穴中的黑影,而非外在世界,因此不過是能模擬語言使用的隨機鸚鵡,或只是拿訓練資料進行文字接龍的幹話機器。
但若從另一種去中心化的語言觀來看,人類語言使用者與 LLM 一樣,都是寄生於語言系統之中的存在。結構主義、後結構主義與理體中心主義等語言哲學取向主張,人類並非掌控語言的主體,而是受制於語言結構的存在。如果說仰賴預訓練資料的 LLM 是人類語言系統的寄生者,那麼同樣必須依賴既有言語與書寫的人類,其實也不過是半斤八兩。當語言主體的概念被去中心化之後,語言便「不在於溝通你腦袋中的東西;它不只在於『你』說了什麼,語言本身也在說話。因此,究竟是誰或甚麼在說話——講者或作者——其實並不那麼重要,也無法決定甚麼會被說出來」。進一步而言,符號與現實之間的對應關係也不再是唯一的意義來源;去中心化溝通過程中的所有參與者,不論是人類或非人類,都能共同參與意義的建構。科克爾柏格與岡克爾認為,LLM 的語言運作方式正與這樣的另類語言觀高度相容,唯有將其納入思考,對於對話式 AI 的批判才不會停留在挑剔 AI 哪裡不如人,甚至因此沾沾自喜。我們更需要藉此反思語言觀如何形塑我們的看法,並看見 LLM 如何與我們共同生產意義。
除了重塑我們對語言的理解之外,LLM 也「中斷、干擾並解構」了人們對作者身分的既有想像。一般而言,人們會認為作者就是撰寫文本並為其內容負責的人,但這種看似理所當然的作者概念,其實是在現代歐洲思想文化脈絡中逐步形成的結果,並呼應了「我思故我在」、新教因信稱義觀,以及個人財產制等預設的個別化思惟。在此框架下,作者身分被塑造成一種文學權威角色,被視為賦予文本意義與價值的來源,理解作者思想也因此成為閱讀與詮釋文本的基本原則。在法律層面上,作者更是當代版權制度的核心人物,被認定為原創作品的合法所有人,同時也是法律用來追究作品內容問題的責任主體。
然而,習以為常並不代表天經地義。羅蘭.巴特與米歇爾.傅柯分別以「作者已死」與「是誰在說話重要嗎?」質疑作者權威,強調作品事實上是多重書寫交織的結果,作者身分始終分散於文本網絡之中。而不論作品如何產生,其意義最終都是由讀者在閱讀過程中的詮釋所建構。科克爾柏格與岡克爾指出,LLM 正好在實作層面上實現了巴特與傅柯的理論:在沒有署名作者的情況下生成內容,而這些內容也如同人類書寫一般,透過讀者的閱讀、詮釋與評價而產生意義,僅以「AI 胡扯」或「AI 垃圾」加以否定,未免失之偏頗。LLM 對作者身分帶來的挑戰,確實動搖了長期運作的創作認定、版權歸屬與作品問責模式,但許多當前的回應方式,仍試圖重申個別化作者的權威,並將其擴張以涵蓋對話式 AI 的生成內容。本書提醒我們,若從巴特與傅柯對作者角色的批判出發,或許可以理解 LLM 只是揭示了個別化作者概念本身的侷限,在挑戰既有秩序的同時,也「開啟了以不同方式思考與書寫的機會」。
本書最具啟發性的觀點在於:我們確實需要以批判態度檢視 LLM 與其他生成式 AI 對語言、書寫與創作等領域造成的衝擊,但若持續執著於理體中心主義的形上學語言與書寫觀,並將人類以外的意義生產參與者排除在外,不僅無法回應新科技帶來的挑戰,反而可能錯失跳出框架、重新思考語言與書寫的契機。因此,問題或許不在於AI是否帶有欺騙性,或是我們能否相信非人類系統所生成的內容,而在於我們是基於甚麼樣的思考方式,來詢問「是否能相信」這個問題。瑞斗日記之所以不可信任,關鍵在於佛地魔的邪惡意圖;而不具人類作者意圖的 LLM,毋寧構成了一種邀請:邀請我們開放對語言、書寫、閱讀、詮釋與意義的想像。發話者或書寫者是否擁有一個人類認可的「腦袋」,其實並不重要;正如本書反覆強調的:「是誰在說話重要嗎?」只要能共同參與意義的生產,話語「即使是由橡木、石頭或 LLM 所生成的,也沒有不同」。
作者資料
馬克.科克爾柏格 Mark Coeckelbergh
一九七五年生於比利時,人工智慧倫理學專家、科學哲學家,現為維也納大學哲學系教授,專攻媒體與技術哲學。曾任哲學與技術學會(Society for Philosophy and Technology, SPT)主席、歐盟執行委員會人工智慧高級專家組成員;著作豐富,包括了Growing Moral Relations(2012)、Human Being @ Risk(2013)、Environmental Skill(2015)、Money Machines(2015)、New Romantic Cyborgs(2017)、Moved by Machines(2019);教科書Introduction to Philosophy of Technology(2019)、AI Ethics(2020)。 作者從現象學與關係學角度思考機械哲學,主要著作集中在機械倫理學與資訊溝通技術(ICT, information and communication technologies)等領域;作者的另外一本著作Human Being @ Risk講述了「脆弱性」與技術之間的關係,在該書中提出了「脆弱性的人類學」(anthropology of vulnerability)的概念,並投入到人類增強(human enhancement)與超人類主義(transhumanism)的問題,同時該著作也獲得許多迴響。 在學術活動之外,作者亦活躍於媒體及各類公開講座。百餘篇學術論文與出版物獲得大量引用,同時亦時常接受媒體採訪,談論無人機技術的倫理問題等。 相關著作:《AI世代:從政治哲學反思人工智慧的衝擊》大衛.岡克爾 David J. Gunkel
生於一九六二年,畢業於帝博大學取得博士學位,曾是《國際齊澤克研究期刊》(The International Journal of Žižek Studies)執行編輯,現為美國學者、任職於美國北伊利諾大學傳播系教授及波蘭拉札爾斯基大學的應用倫理學系副教授,專門研究技術哲學、人工智慧與其道德與法律難題。曾出版多本專書,如Person, Thing, Robot: A Moral and Legal Ontology for the 21st Century and Beyond(2023)、An Introduction to Communication and Artificial Intelligence(2020)、How to Survive a Robot Invasion: Rights, Responsibility, and AI(2019) Robot Rights(2018)、The Machine Question: Critical Perspectives on AI, Robots, and Ethics(2012)等,皆旨在探討現代資訊倫理與哲學倫理議題。 二○一二年,The Machine Question榮獲美國傳播學會(NCA)最佳獨立作者著作獎,其內容針對人類對於非人類的倫理與責任歸屬的探討,以及機器人的道德責任問題,也正是現今社會在AI浪潮中所急需釐清的問題之一。注意事項
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