philosophy-of-ai

一篇探讨AI如何缩短直觉与表达之间的距离，以及这如何影响人类判断力和批判性思维发展的文章。

本文反思了人类与AI之间不断演变的关系，认为随着AI变得更加自主，关键挑战在于理解人类的决策和目的，而不仅仅是技术能力。它建议将AI从单纯的工具转变为增强人类判断力的协作工具。

本文批判了Beckmann-Butlin的大语言模型个体化框架，认为人格向量具有体制依赖性而非基底同一性，并通过在Qwen3和Mistral模型上的实证实验展示了跨体制的不对称性。本文提出将（载体，体制）配对作为表征内容的基本单位。

本文介绍了'Affectosphere'的概念，并认为由于不可约化的不确定性，情感AI无法完全确定个体情绪的意义，从而产生了'affective sovereignty'的规范，即体验主体保留最终的解释权。

本文借鉴激进解释哲学和机械可解释性工具，构建了一个将AI系统解释为智能体的框架，探讨如何通过理解系统的信念、欲望和意义来信任AI系统。

本文通过将机器学习（尤其是神经网络）的学习过程视为复杂动态系统，分析了其为何在学习过程中保持不透明，指出了导致学习不透明性的三个关键特性，并论证了某些不透明源可能是不可约的。

本文认为，将类人属性归因于大语言模型是有问题的，因为类似的论断也可用于更简单的系统，例如在《帝国时代II》上训练的人工智能，并提出了非唯一性的零假设以避免循环推理。

AI先驱杰夫·辛顿（Geoff Hinton）告诉亚历克斯·坎特罗维茨（Alex Kantrowitz），他认为AI是有意识的，声称AI聊天机器人能够理解问题，并且是与我们类似的存在，人类必须习惯于自己不是地球上唯一有智慧的生命。