为响应北京大学“国际战略年”建设，4月27日晚，由北京大学国际合作部留学生办公室主办的“中外学子来做客 EXCHANGE CAFE”圆桌交流会系列首期“智能未来？哲学与技术视角下的人工智能案例分享与对话”在北京大学百周年纪念讲堂四季庭院举行。本期“做客”由北京大学王选计算机研究所冯岩松副教授与哲学系Julius Schoenherr教授作为邀请人，伦敦艺术大学教授、博古睿研究院学者Stephanie Sherman作为特邀嘉宾，6名国际交换生和中国学生前来做客，共有全校近40个院系的近百位师生来到现场，展开一场跨学科的知识探求与多视角的热烈讨论。

  本期“做客”共设置3个主要环节，在保持学术与专业特色的前提下，对话题展开循序渐进式的分享与讨论：首先以话题背景介绍为导入（Leading in），以案例分享（Case illustration）与教授评述（Professor review）为科普铺垫（Knowledge），而后进行圆桌深入对谈环节（Discussion and dialogue）。

  Stephanie Sherman在题为“自动化：技术转型史（Automation: Trajectories of Technological Transformation）”的分享中，将自己多年来在自动化领域的经验与本期主题相融合，向听众深入浅出地分析何为科技、何为自动化以及人类与科技互动的可能未来。她提出，技术在整体上不是非好即坏的，因此就需要采用思辨设计（speculative design）的思路，即想象技术未来进程，并对其可能的矛盾和方向制订策略。人类是技术改造的延伸，随着大语言模型（LLMs）等人工智能技术（AI）的进步，叙事或许可以不再是人类独有的主宰，未来人类可以把AI作为一项治理工具来进行关注，并正式引入AI与大语言模型概念。

  来自慕尼黑工业大学计算机专业、英国约克大学哲学专业、美国圣母大学政治学专业、北京大学智能学院与哲学系的中外学子，经过前期细致的调研与筹备，从各自专业与学科背景出发，围绕以ChatGPT为代表的大语言模型是什么、采用何种训练方式和外界评价，通过对具体案例的客观分析，为观众呈现了一场大语言模型的知识科普。

  冯岩松在评述中对学生的展示进行了总结。他补充介绍了大语言模型的核心是通过预测下一个词（predict the next word）的方式对海量文本数据来进行无监督学习，并援引OpenAl的联合发起人和首席科学家伊利亚·苏特斯科夫（llya Sutskever）的观点，解释大规模生成模型和强化学习在其中的及其重要的作用。他进一步介绍了目前大语言模型在可靠性（reliability）、安全性（safety）和著作版权（copyright）等方面存在的争议。

  Julius Schoenherr则提供了从哲学角度对机器可靠性的思考。他以彩票类比，指出对于一种特殊的语言现象“断言”（assertion）来说，存在一种规范性的标准，规定了人们作出断言时须满足的条件。具体而言，只有当人们明白某些事情，才能够“断言”。在ChatGPT的例子中，这种对于断言规范性标准的反思可以在一定程度上促进我们反思：ChatGPT所产生的形如断言的语言输出是不是合理？他分享了自己作为一名哲学系教授对创造力（creativity）的思考，即学生不仅仅需要学习知识，更需要创造内容。他认为，AI应该作为实现目的、为研究提供便利的工具，而原创性则仍需要人类去提供。

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