邱泽奇｜人机互生：范式革命与知识生产重构

理解人工智能对人类知识生产带来影响的一种有效方式，是把当下的知识生产放到人类知识生产演进的历史脉络中去，判断人工智能与人类知识生产的交集。为此，我们需要两个条件：一是界定知识生产，二是建构知识生产演进历史脉络的分析框架。鉴于学界对什么是知识和知识生产等关联概念缺乏广泛共识，笔者将从建构分析框架入手，回顾人类知识生产的历史进程，关注前沿人工智能技术运用于知识生产带来的知识生产范式变革，讨论知识生产的重构。

纵观人类知识生产的历史演进，我们认为，知识生产范式是一个简练的可用分析框架。

知识是一个复杂概念，在古希腊语中至少有四个维度，如今通常指人们对事物的认知或实践技能。本文采用认知与实践两个维度的界定。

作为概念的知识生产使用广泛。1996年，经合组织（OECD）将其定义为开发和提供新知识；2000年更新定义，指个人、团队或组织成功地生产新知识和实践的境况。中文语境里的知识生产泛指科学知识、文学艺术等文化产品的生产。本文以科学知识生产为样例。

范式（paradigm）概念源远流长，在英语中有三重含义：第一，指范例、样式，尤其指特别清楚或典型的例子和原型；第二，表示一个词的所有变格或变位；第三，指科学学派或学科的哲学框架或理论框架，用以系统阐述理论、定律、法则以及为支持它们而做的实验。范式的第三种含义广泛渗透到自然科学、社会科学乃至人文学科诸多学科的论题诠释中。中文对范式的运用随着《科学革命的结构》的译介而开始。商务印书馆出版的《现代汉语词典》直到2016年才收录“范式”，将其解释为可以作为典范的形式或样式。

库恩（Thomas S. Kuhn）的范式可以被理解为科学知识生产和科学知识存在的组合。可是，人类的知识生产不只是知识生产群体的事务，还涉及知识传播、推广和扩散，最终才形成影响社会的力量。社会对知识的诉求会再次回到知识生产群体，形成新一轮的知识生产、传播、扩散。从社会视角理解，教育体系是知识传播的中介，媒介体系则是知识扩散的渠道。归纳起来，人类的知识生产涵盖三组相互联系却又有着不同机制与范围的人类活动：知识群体生产知识、教育体系传播知识、媒介体系扩散知识。当三者组合为一个模式或典范时，即为知识生产范式。

对于知识创新范式，本文沿用库恩约定，同时将其工具化。知识创新除了库恩“常规科学—反常现象—危机—视角转换—前范式—新范式”的循环，还是“素材—方法—理论”三角逻辑一致性体系的转换。库恩循环里的新范式实际是知识创新三角的逻辑一致性体系的确立，是知识创新的新范式。知识传播范式是“教学—实践—学术”三角的关联一致性体系。知识精英创新的知识通过教育体系和科研体系在社会精英群体中传播，转变为社会精英群体的新认知体系，进而成为引导和推动社会发展的力量。在现代社会，主导教育和科研的力量要么是组织，要么是国家。知识扩散范式是“观念—潮流—常识”三角的社会一致性体系。教育体系传播的知识通过社会生产的产品、服务、潮流、常识、观念等方式扩散，媒介用新认知、新产品、新服务来制造新潮流，改变整个或大多数社会成员的认知，完成知识生产范式的一轮闭环。

当我们以此为分析框架来回望人类社会知识生产的历史演进时可以发现，实际上范式变革极少发生。在新一代人工智能进入知识生产之前，严格意义上的范式革命其实也只发生过两次。

（一）残缺范式

在古代，圣贤们运用理性建构了知识创新的“素材—方法—理论”逻辑一致性体系。大约在公元前5世纪至公元6世纪，人类的圣贤们运用理性来认识自然和社会，产生了中国古代的诸子百家和古代希腊的哲学与科学，把面向自然和社会的知识创新权利从神祇那里夺过来，建立了知识创新的逻辑一致性体系。尽管主导这一进程的只是少数圣贤，却在历史上开辟了知识创新的新天地。观察是人们获取素材的常用方式，思辨则是人们处理素材的直接方法，逻辑理性而不是迷信成为人们建构事物之间关系模式的基本视角。其中，中国先秦的名辩逻辑、古希腊的形式逻辑、古印度的因明学都是人类古代知识创新范式的例证。

与运用理性相协同，知识传播也呈现出某些范式特征，只是没有形成范式。在没有记录工具前，知识传播依靠人际网络。记录工具的出现及其在有限范围内的运用为记录知识提供了可能，开门授徒让圣贤们的创新知识得以传播。只是知识传播尚未形成体系，教育还只是圣贤们自己的事业，从苏格拉底到亚里士多德，从孔子到荀子，知识传播还局限于身体在场的范围。

没有组织化的知识传播体系，没有通往大众的传播媒介，自然没有知识扩散体系。在与神权和君权的竞争中，知识创新还会被国家或社会视为罪行。

简言之，古代的知识生产范式是残缺的。创新知识的是极少数精英，传播知识的还是极少数精英，没有形成知识传播的社会机制，自然不存在知识在社会层面的扩散。有鉴于此，我们不妨将古代的知识生产范式称为残缺范式。

（二）完整范式

1543年的两部著作可以被理解为科学革命的起点，也带来了知识生产范式的第二轮革命。第一部是哥白尼（Nicolaus Copernicus）的《天体运行论》，第二部是维萨里（Andreas Vesalius）的《人体构造》。哥白尼运用观察技术获得了天体运行的数值型素材，且运用了计算技术处理素材；同样，维萨里运用解剖技术获得了结构化的人体构成素材，且运用了计算技术处理素材。

素材获取技术的变革，带来了素材之于理解和认识的意义和价值的变革，引发了分析技术的变革，分析技术的变革又进一步诉诸素材获取技术的变革。两者之间的互动推动了知识创新，推动了理论变革，确立了与之前完全不同的“素材—方法—理论”逻辑一致性体系，推动了科学革命。

与科学革命相伴随的是，大学成为创新知识的传播空间。创立于859年的卡鲁因大学除了教授《古兰经》诠释学、圣训学、伊斯兰教法、伊斯兰神学、阿拉伯语语法和文学，还教授数学、天文学、医学、哲学和地理等。1088年创办的博洛尼亚大学，除了教授法学，还教授中世纪“七艺”，即文法、修辞、逻辑、算术、几何、音乐、天文学。教育组织使基于知识专门化的分科学术得到发展。15世纪后，在大学数量快速增加的同时，分科学术模式也迅速扩散，学科数量不断增加。知识传播在大学里形成了完整的“教学—实践—学术”三角的关联一致性体系。

纸媒的发展使书籍和其他印刷品得以大规模生产，知识传播的速度和广度大大提升，促进了科学共同体的形成与发展。此外，纸媒的可及性使得书籍成为知识传播的大众渠道，形成了“观念—潮流—常识”三角的社会一致性体系，打通了知识群体生产知识、教育体系传播知识、媒介体系扩散知识的环路，建构了完整三重范式协同的知识生产范式，可以称之为完整范式。

继承了古代组织特点的知识创新范式在遇到工业革命时出现了堵点，即以个体知识精英为主体的知识创新不再能有效满足人类对知识创新的诉求。知识精英的知识创新也开始组织化，大学的洪堡（Wilhelm von Humboldt）革命应运而生。柏林大学以一种新的面貌出现，不再只承担知识传播的职责，也使知识生产从自由散漫的小作坊模式转变为以学科建制组织为依托、以学术规范为行动准则、以学术信仰为共同追求的组织化制度化模式。这便是吉本斯所说的传统知识生产模式（模式1），即遵循学科确立的问题、方法、价值、规范、范式，由相对固定的研究团队开展的单一学科研究。

随着知识创新的组织化、知识传播的教育化和知识扩散的社会化，知识生产范式内涵的三重范式之间的关系越来越交织，其中的部分结构形成了吉本斯的知识生产模式（模式2），即大学、研究机构、企业、社会等多方主体共同参与，以非等级性的、异质性与跨学科的、流动的研究团队为特征，更加看重问题解决、成果转化及社会效益，强调知识的情境性和反思性。显然，吉本斯强调的不是完整的知识生产范式。

随着知识创新、知识传播、知识扩散的国际化，卡拉扬尼斯的模式便出现了，该模式强调知识生产多主体深度融合、优化整合、集成创新等，催生了一系列“超学科”的知识生产组织，打破了从研究到应用的阶段式进程以及研究者与社会之间的固有边界，强调国家和社会需求的政治逻辑、人类普遍利益需要的公共逻辑、大学生存发展的竞争逻辑，学科建制呈现出更强的综合性、集成性、开放性和包容性。

对知识生产模式的讨论的确抓住了知识生产的历史性变化，遗憾的是遗漏了知识生产范式的变革。知识生产范式的第二轮革命来自科学革命，却不限于科学革命，它历经了知识传播的洪堡革命，再到媒介的大众化，直到与新一代人工智能相遇。

当人工智能有能力参与知识生产时，人类的知识生产范式再一次来到了革命关口。格雷（Jim Gray）提出，科学研究经历了实验、理论和仿真三种范式，伴随大数据的应用与发展，进入数据密集型的第四研究范式。遗憾的是，对第四范式的既有讨论更多指的是知识创新范式，而不是知识生产范式。

在知识创新领域，知识精英一直在关注数字技术发展的影响。从20世纪50年代开始，人文科学和社会科学除了建设各类数据库，还引入了计算方法，引发一股“计算+学科”潮流。不过，引入数据库和计算方法的知识创新沿用的还是科学革命以来的“素材—方法—理论”三角的逻辑一致性体系，尚未构成知识创新范式的变革。

新一代人工智能向知识创新的渗透，意味着机器智能成为介入人类知识创新的伙伴。对此，科学家将其称为科学智能（AI for Science）。科学是人类知识创新的总称，只是科学智能的当下努力更关注自然现象，更像是理科智能。与之对应，笔者把面向人类现象的机器智能称为文科智能（AI for Humanities and Social Science，AI for HSS）。

理科智能的近期发展显示，人工智能在知识创新中扮演着以下角色：第一，助力数据清理和提炼；第二，学习有意义的数据表达；第三，支撑科学假设建构；第四，驱动实验与仿真。由此看来，人工智能在当前的知识创新中依然扮演着工具角色，然而科学家们的普遍共识却是，人工智能将重新定义科学直觉的本质与科学发现的过程。比如，实现对数据的自动化分析和发现，系统且准确地搜索假设空间以确保最优结果，自主地发现数据蕴含的复杂模式，实现小规模科学过程应用的可靠、一致、透明、可复制，发现长尾暗数据等，并通过工作流程系统实现科学发现的自动化。在此意义上，理科智能是自然科学的新范式。

文科智能的近期进展没有像理科智能那样有实质性推进，可学者们依然认为文科智能是知识创新发展的方向，在“素材—方法—理论”三角的逻辑一致性体系上深刻地改变人文科学和社会科学。首先是素材的变革，从传统的以诠释为导向的内容分析法转向以预测和因果推断为导向的大规模文本挖掘。机器智能还推动了方法变革，人工智能不仅是数据采集和分析工具，其生成的内容也成为新的研究素材，让人文科学和社会科学发展进入智能范式阶段。数据作为关键素材会引发“过滤气泡”“算法黑箱”“数字鸿沟”等现象，客观上推动了数字社会的理论发展。

简而言之，从理科到文科，以科学研究为代表的知识创新范式正在转向人类智能与机器智能互生的知识创新，即人机互生范式。

作为知识传播空间的教育体系，也面临自有大学以来的最具颠覆性的变革，尽管我们还无法预测未来的教育体系格局是什么模样，有一点却是非常肯定的，那就是“师—机—生”的互动将是整个教育体系的基本模式，机器智能的知识供给能力将是教育机构的最大竞争力。

知识扩散范式早在知识传播范式之前就已经发生革命。数字技术赋能的连接泛在让知识扩散也成为知识创新和知识传播的一部分，知识创新不再专属于知识精英，当人们表达对知识的诉求时，就已经在参与知识创新。同样，知识传播也不再是教育体系的专门能力，尽管系统化的知识传播依然是主要形态，但日常生活的实践知识也正上升为知识传播的重要组成部分。

由此，我们大致可以描摹出新一代人工智能参与的数智时代人类知识生产的新范式：人类智能和机器智能共同参与的知识创新、知识传播、知识扩散三重范式实时协同的知识生产。

当新一代人工智能进入知识生产时，知识创新、知识传播、知识扩散不再只是三个相对独立的社会群体实践，而且存在着三个群体之间的交互，整个人类都在参与知识创新、知识传播、知识扩散。甚至人类也不再是知识生产的唯一参与者，机器智能已经有能力且存在于知识生产之中，形成了人机互生的格局，进而重构人类的知识生产，形成一个崭新的知识生产范式。

机器智能赋能社会的每一位成员，让其有机会充分发挥人类智能的某个特长且直接进入知识生产，或通过创造知识需求而参与知识生产，打破了知识创新、知识传播、知识扩散之间的线性传递逻辑，创造着三者之间同步演进、相互促进的正反馈逻辑。

同时，知识创新、知识传播、知识扩散之间的界限也在变得越来越模糊，三者在知识生产与知识服务之中融为一体。尽管人机互生的智能知识生产新范式的完善和创新还有诸多不确定因素，但其方向是确定的。