摘要：在思考未来人与人工智能的关系上，存在人工智能将淘汰人类的取代论和人工智能的发展与人类无关的外在论两种倾向。我们提出第三种路径，即数字生态下的智能关联主义。智能关联主义并不注重在人类和人工智能之间进行区分，而是将之还原为数字生态的信息体，信息体即被一定的数字环境赋形的数据。在赋形的信息体基础上，当代人工智能技术基于解释性路径，形成了与行动元和其他行动元的关联，并在此基础上形成了更大的数字生态信息层，而人与非人、真实与虚拟、自然与社会的行动元都是这个信息层上运行和展开。这个数字生态的信息不断构造出新的关联，而新的智能关联进一步促成了人与智能体在行动元基础上的共同进化。
关键词：数字生态；信息体；行动元；智能关联主义
对于如何思考未来的人与人工智能的关系，如何不陷入人类中心主义和人工智能取代论的二元论的窠臼，是人工智能及其未来数字生态下的伦理关系研究面临的迫切问题。在理论预设上，需要避免将人与人工智能直接对立起来的观点，需要通过一定的观念，将人类的存在、事物的数字化以及人工智能行为体的关系放在一个新的界面上来思考，这个界面就是数字生态，即通过数字化的中介，让人、物、智能体都可以在这个界面上进行交流、沟通、传递、互动。人和物以及智能体如何可以在一个界面上进行互动？通过一种新的方式，找到在数字生态下将人与人工智能有效关联起来的方式极为重要。我们可以将在数字生态下将人与物、人与人工智能关联起来的理论称为智能关联主义（Co-relationism），而智能关联主义不仅让不同的主体和对象在数字生态的界面上可以交流和互动，也为未来人类社会的进化和发展提供了一种可能的路径。
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人工智能研究与数字生态
当我们在诸如《西部世界》《银翼杀手》《机器公敌》《失控玩家》这样的影视作品中熟悉了人工智能的形象，当我们读到美国人工智能研究学者库兹韦尔（RayKurzweil）的《奇点将临》、以色列未来学家赫拉利（YuvalNoahHarari）的《未来简史》，以及美国学者明斯基（MarvinLeeMinsky）、谢诺夫斯基（TerrenceJ.Sejnouski）关于人工智能的著作，让许多人对人工智能技术支配下的未来社会充满着憧憬，同时也有着被人工智能体取代的恐惧。这实际上展现出当代人对未来人工智能体的一种恐惧的想象。然而，这并非唯一的可能，因为人类在面对不同的人工智能环境和关系，如元宇宙和万物互联时，其在人与人工智能之间的关系会不同于这些文学作品中的恐惧想象。这就需要哲学提供一种重新审视数字生态下包括人类和人工智能体在内的各种信息体之间的新理论。
在以往的人工智能研究中，主要有两条思维路径：（1）将人工智能与人类看成竞争与取代的关系，尤其在文学和艺术作品中，对人工智能最终取代人甚至消灭人类的忧虑始终存在着，这也势必产生一种以生物学上的自然人类为中心的伦理价值观。其中最著名的是阿西莫夫机器人三法则，通过指令的方式坚决杜绝人工智能或机器人取代和敌对人类的任何可能。（2）在机器学习和深度学习的发展下，产生了另外一种关于人工智能的遐想，即人工智能并不是对人类行为和智能的简单模仿，而是形成一种在人类之外甚至与人类毫无关系的智能体，最终是为了解决在有限的人类生命形式下所不能解决的问题。在人工智能领域长期研究的工程师往往会具有类似的想法，其根本原因是迄今的人工智能研究从来不是以替代人类为主要目的的，他们所希望的是一种在人类之外寻找智能的可能性的方式。
我们认为，人工智能与人类的关系既不是单纯的竞争、替代甚至消灭的关系，也不是纯粹的无关论。这两条道路的共同问题在于都是从抽象和孤立的方式来看人工智能与人类的关系，然而，在现实的人工智能发展过程中，问题却并非如此简单，根本问题在于：我们很难将人工智能和人本身与周围环境的各种因素分离开来，例如自动驾驶技术不纯粹是一种在理想的道路上直线运动或转弯掉头的问题，智能技术必须能够分析环境要素，并对各种不同的环境作出分析，而在不同类型的地形和道路状况下智能驾驶的智能体也会有不同的成长过程。因此，我们提出第三种路径，即智能关联主义（intelligentco-relationism），来重新思考有各种参与关系的行动元，即智能体与人类共同进化和发展的数字生态的形式问题。
在解释性的智能关联主义之下，可以规避人工智能研究中的风险，即把人与智能体当成孤立和抽象的个体，作为一种独自运行和计算的实体来思考。这种孤立而抽象地思考人与智能体的问题在于，它们强行将人或智能体从它们各自运行的环境中剥离出来，从而单独分析和研究智能体的状态。这显然不是智能体发展的真实状态。相反，智能关联主义的观念要求，所有的信息体，无论是人还是其他信息体，都是平等交换和关联的行动元，它们之间构成的无数的智能关联形成了数字环境下的社会关系，而这些社会关系的综合，我们可以定义为数字生态（digitalecology）。数字生态是一个让不同的行动元共在的界面，让不可能的交往和互动可以在这个界面上运行，而这种共在的运行也是我们走向未来数字技术社会的基础。
数字生态是一种以当代数字技术发展为基础的新型生态系统，在数字生态之下，人类尽管仍然具有十分重要的地位，但已经不像在生物圈生态之中的核心地位，相反，数字生态面临着人的身体的基础性关系让渡于信息数据的基础性关系，即人们与他者之间构成关系的基础不再是身体的互动，而是数据的交换，这样，数字生态下的伦理关系也从碳基伦理变成了硅基伦理。以无人驾驶为例，智能驾驶不仅与坐在汽车里的人产生身体性的碳基关联，而且智能驾驶需要不断扫描道路周围的环境，并在瞬间识别不同的物和对象，也就是说，与信息体形成关联的不仅仅是车内的人类主体，而且道路环境上的信息都是与智能驾驶交互作用的对象，信息体不仅形成了与主体之间的关系，更需要与车外道路环境上的每一个对象都形成关联，并对不同的对象作出反应。这意味着，一旦人工智能走出实验室，走出单纯而抽象的环境之后，它势必成为一个不断在复杂环境中成长的行动元，而这种行动元积极加入周围环境的信息体的智能识别当中，并不断地更新着各种关联，形成特定的行为方式，这种新的关联和行为方式就是硅基伦理的基础。于是，我们发现，数字生态下的各种信息体（包括人与人工智能体）的关系，不能仅仅从单一或几个行动元来思考，而且他们面对着更复杂的网络环境，一个将周围的对象都转化为海量数字的信息体之间的智能关联网络，这是一种新生态、一种不同于自然生态的生态系统，是一种完全基于作为行动元的信息体智能互动和关联的数字生态。
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信息体的赋形与耗散
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从模拟到解释：智能关联主义的诞生
从数据噪音到明确信息的转变，仅仅是智能系统下最底层的生命形式架构的基础，因为在一个系统中，具有确定性信息体之后，更重要的是对信息体进一步识别，这种识别需要解决这样一个问题：谁或什么才是信息圈环境下的可以主动建立关联的行动元（actant）？因为在数字环境下，存在着消极被动的信息体和主动建立关联的行动元之间的区别。一些信息体尽管具有独立的身份，但它只是一种被动存在。比如说，在我们用各种网络聊天工具登录的时候，我如何判断我是在与一个人对话，在网络游戏中，我如何分辨玩家和NPC（非玩家角色）？但是，在智能环境下，原先被视为被动的信息体可以通过某种方式激活为主动的行动元。电影《失控玩家》的一个有趣的设定就是，作为NPC角色的盖伊，成功夺得了一位玩家的太阳镜，而在电影里所在的“自由城”里，这个太阳镜就是识别游戏玩家和非游戏玩家的工具，只有戴上了这个太阳镜，才能被“自由城”系统识别为一个具有主观行动能力的主体，从而相对于其他NPC角色而言，他具有更高阶的权限和能力。在《西部世界》中亦如此，西部世界中的机器人招待员一开始是接受阿西莫夫三法则的，即机器人无论如何都不能采取伤害真正的人的行为。但是，接受阿西莫夫规则的一个前提是，所有的智能机器人必须有能力识别不同的对象，即普通的智能机器人对象和真正的人类，在机器人觉醒之前，所有机器人通过一个固定函数和项，来区分人（积极互动的行动元）和机器人（消极被动的信息体）。
实际上，针对这个问题，人工智能面对着两条截然不同的路径前进。第一条路径，我们称之为模拟（simulation）路径，也是符号型人工智能范式（SymbolicAIparadigm）。按照美国人工智能哲学家卢卡·Ｍ波萨蒂（LucaM.Possati）的说法：“符号型人工智能范式更适合从演绎和决定论式的方式来遵循着程序来运行。”在20世纪60年代，对于第一代人工智能的研究者，无论是明斯基还是谢诺夫斯基，他们都是从这种模拟路径来开发人工智能的。假定在阿西莫夫法则下运行的智能机器人，它对于人和非人、人和智能体的识别是通过一个从外部设计的程序的演绎来实现的，比如说人的某种特征，或者强制性在智能机器人中加入的一个函数值或项。在非伪装的情况下，这种单一的项或特征，的确可以有效地区别人与智能体，但是，我们加上了一个限定条件，即无伪装的情况，例如有人可以为自己的信息添加了只有人工智能才具有的函数值，让智能体可能将现实的人识别为智能体，相反，有程序设计者在特定情况下为了不让机器人被消灭，也可以消灭机器人体内的识别函数。这种模拟路径的人工智能的更大缺陷在于，它无法面对程序设定之外的可能性，它只能在符号演绎和推理的界限之内来进行思考，一旦面对演绎推理之外的情形即从未见过的情形，无法形成完整的逻辑回路，陷入无止境的运算和演绎当中，它们便会宕机。
当然，今天的人工智能系统已经不再是这样的系统，而是走向了机器学习、深度学习、网络分析的领域。在这种情况下，人工智能不再是按照固定的逻辑线路来进行演绎推理，而是在通过自己捕捉到的原始数据的基础上，进行分析和解释，得出自己的逻辑。相对于演绎逻辑，这种人工智能体系更像是归纳体系，对事物的识别，不是按照演绎之前的固定的定理或函数值，而是从多种数据中提炼出来的逻辑形式。由于这种路径不是按照预先规划好的路径前进，而是从自己的机器学习中来丰富的认识，我们也可以将这种路径称之为解释（interpretation）路径，信息体根据自己在数据中形成的解释来实现对不同对象的分辨识别，完成行动决策和建立关联。
模拟逻辑尽管存在着人工智能的自我运算和操作，但其逻辑系统是设计好的，即使对于其衍生性逻辑，也在其设计者的控制范围之内。但是，正是由于这种控制，导致了模拟路径下的人工智能体系是在我们已经为它们分辨了有效信息之后的环境中运行。换言之，模拟路径根本是在人设定好的路径下运行，接受的也是人类社会世界被认定为信息的东西，噪音在模拟路径中是被排除的。于是，模拟路径从根本上不可能真正打破人类逻辑的有限循环，它们面对的是与人类环境极为相似的信息环境，也是在同样的信息圈中做着数据处理和运算。相反，解释路径下的智能关联没有被预先分辨哪些是噪音、哪些是信息，任何经验和归纳都是信息体能从现实的数据中提炼的，而这种逻辑与人类自己的形式逻辑，或许不再是范围大小的区别，而是本质上的区别，信息体通过不同的互动环节，实现了自己的解释和运算。
问题在于，在解释路径下的信息体，如何实现人与非人智能体的区分？在模拟路径下，固定的符号和特征成为智能识别的标志，比如，在元宇宙中，我们可以按照模拟路径让人工智能的NPC角色制作一杯“美式咖啡”，而NPC只需要按照原先设定的模拟程序制作就可以。但是，突然有一天，有个信息体提出了在NPC的菜单上没有的“卡布奇诺”咖啡，那么NPC陷入一个空洞状态，因为在它所有的设定中都不存在“卡布奇诺”咖啡。也就是说，如果选择模拟路径，NPC就会宕机，无法运作，这是人工智能无法容忍的。所以，需要一种解释路径，让NPC自己尝试着解释“卡布奇诺”咖啡是什么意思。于是，我们可以认为，在解释路径之下，NPC不是按照既定的设定的逻辑运作，而是存在着无数的可能性，因为信息体的解释不取决于预先规划好的模拟逻辑路线，而是取决于信息体在信息圈的互动环境中发生了什么的关系，它可以是“卡布奇诺”，也可以是普通的“美式咖啡”，可能是“拿铁”，更可能是根本不存在的“空无”。至于最终信息体作出何种行为决策，都需要在具体的行为和交往互动中来激发他们的行为。比如波士顿动力公司设计的机器狗和智能机器人一样，工程师不断地踹到机器人，让机器人学会从不同方式来保障自己的平衡，而工程师对机器人的踹打，就不能视为对机器人的虐待，而是激发信息体的解释模式。
或许我们可以重新来理解人工智能的解释学，正如波萨蒂指出：“AI是一个解释学空间。这意味着，人工智能总是解释行为的结果。当我们说一台机器是智能的，我们从它与我们的行为的解释开始解释它与我们的行为的关系。”那么，人工智能的解释学并不是在孤立的人工智能的实体中发生的，它需要大量的接触和互动，需要在人与智能体之间形成一种解释性的智能关联。所谓的解释学视野下的人工智能，并非人工智能远离人的存在而独立的发生，相反，人工智能虽然不再代表着模仿人类大脑的模型和结构，或者按照人类设定的逻辑框架来运行，但更不意味着人工智能的发展是走着独自发展与人类完全无关的路径。这是一种智能关联主义。
如果我们将波萨蒂的结论进一步推论一下，可以得出一个更为有趣的结果，即一方面解释性人工智能是对人类的行为作出的反应，另一方面，人类也对人工智能的行为作出反应。我们并不是以身体的样态参与数字界面或信息圈里的传播和交流，而是首先被个体化，被物化为一种数据，只有我们自己变成个体化的数据，即变成信息（而不是噪音），才能被信息圈的系统所接受、所感知、所理解。加拿大温尼伯大学教授马修·弗里斯菲德尔（MatthewFlisfeder）注意到，在Facebook、Instagram、Twitter、TikTok等社交网站上，参与平台的各个主体并非像德国观念论那样设定了自由的自我意识，相反，在那些社交界面上，我们首先是将自己变成了一个商品化的自我，用弗里斯菲德尔的话来说：“可以作为一个模型来理解人们现在在社交媒体上从事的诸多活动，特别是考虑到社交媒体影响者的形象在Facebook拥有的Instagram等平台上的崛起——也就是说，社交媒体的使用就是工作。在这方面，社交媒体已经成为一个表现和展示商品化的自我的平台。我声称，‘自我’是一个异化的代表。我认为，‘自我’是主体的异化表征，凝结在符号（或拉康的‘主人能指’）的形式中。”弗里斯菲德尔的意思是说，一旦我们进入被智能算法控制的社交媒体平台，我并不是以精神或意识上的自我呈现的，而是一种被物化或异化的自我形态出现，我在社交平台上的出场是一种由头像、文字叙述或数据构成的自我的数字绘像，这种数字绘像绝不是简单地由现实自我意识控制的结果，也不是单纯的受平台算法的摆布，而是由我们在平台上接触到的各种关系构成的，当然，这些关系包括与其他物化的“自我”之间的关系，也包括与非人的智能体之间的关系，而且与后者的关系在平台上会越来越普遍。这样，我们一方面面临着受到人类激发的解释性信息体的形象，另一方面所谓的数字化或物化的“自我”也是在与其他人或智能体的交往中形成的，一旦我以物化的“自我”形象出现在社交平台上，至于我所交往的对象是真实个体还是信息体，事实上，并非在任何时候都是重要的问题。与之相反，这里最重要的问题是：我们如何在平台算法之下，通过一个数字化的“自我”与其他“自我”形成一种关联，而这种关联是社交平台不断突破常规、实现从有限向无限递进的突破口，在这个突破口上，我们不断形成新的关联，即智能关联主义。
所谓智能关联主义，是在一定的数字生态下，通过解释性的路径，在诸信息体（包括人类和非人智能体等）之间形成了新型关联，而这些以解释为基础的新型关联构成了新数字生态下的社会关联的基础，并在此基础上形成了一系列的观念和价值。这个背景下，人工智能和人类关系的发展已经走出了人类与智能体是竞争、合作还是取代的简单的讨论。因为，在智能关联主义之中，人类和人工智能的区分不再重要，而是都被还原为作为行动元的信息体，它们是在平等的界面上建立交流和关联，从而形成面向未来的数字生态的基本关联和结构。
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数字生态下的智能关联体系
为了理解什么是智能关联主义的数字生态，我们可以回到法国技术哲学家艾吕尔（JacquesEllul）那里。艾吕尔在《技术哲学》一书中，已经看到了经过计算机处理的数字化网络所具有的潜能，这是一种有限的人所无法企及的潜能：“数据处理解决问题，由于计算机的存在，呈现出这种技术集合的内在系统，它在信息层面上表现自身，并在信息层面上运行。正是通过总体的相互作用和综合信息，调节了各个子系统。这是任何人、任何群体、任何机构都无法完成的事情。技术越是先进，越多的技术部门就会变得独立、自动化和分离化。只有计算机才能做这些事情。显然，不止一台计算机。它必须是一个在系统的所有通信点上相互关联地工作的计算机集合体。这个集合体成为不同技术子系统之间的连接子系统。”
艾吕尔的描述已经为我们展现出智能关联主义的数字生态的基本面貌：
（1）数字网络系统，不是在自然生态圈，而是在信息圈（即艾吕尔所说的信息层面）上运作的。比如说，在智能驾驶系统中，系统不是面对真实的物，而是面对经过扫描识别之后的数字化的信息体，街边的一块石头不是以它的物质形态出现在数字系统中，而是通过扫描形成的对数据归纳和分析，让其形成关于石头的信息体（赋形），并传达给智能的行动元，从而让智能行动元有效地在道路上规避石头。所以，尽管我们可以观察到智能驾驶的汽车避开了石头，但是这一切并不是在物理世界发生的，而是通过转化为信息圈上的数字信息体的智能关联来实现的。
（2）我们看到数字生态系统可以完成前所未有的任务，这些任务是有限的人、群体、机构所无法企及的，而计算机将这些分散的实体变成了具有可以平等交换和关联的行动元，并在数字生态中将它们综合起来，我们似乎在这里看到了５Ｇ时代下的物联网体系的缩影，也是未来走向元宇宙的数字生态发展的雏形。
（3）借用艾吕尔的说法，数字生态的根本在于，它是“所有通信点上相互关联地工作的计算机集合体，这个集合体成为不同技术子系统之间的连接子系统”，在这个意义上，数字生态不是各个子系统抽象的连接，而是在具体的通信点上的智能关联。这样，我们可以看到，在智能关联主义的数字生态下，所有的行动元都在这个关联系统下发挥作用，这不是一种玄妙莫测的黑箱式的观念论结构，而是一种真实的智能关联主义，这些行动元或信息体形成了关联，并在关联中不断地互动和激发，构成新的关系。与此同时，数字生态系统实际上还预设了一种可能性，在这种数字化系统或信息层面上，关联起来的不再是纯粹的人与人之间的关系，社会系统也不是单纯的人类的系统，由于技术系统或数字生态的存在，我们可以与非人行动元和信息体形成互动，形成关联，并完成一种关联下的平衡。
实际上，法国科学哲学家布鲁诺·拉图尔（BrunoLatour）早已经看到社会系统绝不是人类之间的系统。在对巴斯德的研究中，拉图尔指出巴斯德的重要贡献不仅仅在于发现了微生物是导致我们某些疾病的根源，而是告诉我们，微生物也是我们社会的重要组成部分，在发现了微生物也构成我们的社会之后，我们才会在我们的日常生活中将其对象化，纳入我们的社会行动网络之中，并对其进行处理。拉图尔指出：“我不是在任何隐喻或讽刺的意义上，而是在符号学的意义上使用‘行动元’这个词。事实上，社会联系是由以下几个方面组成的，根据巴斯德学派的说法，社会联系是由那些把人组合一起的人，也是把微生物和人带到一起的人。我们不能仅靠人们形成社会，单纯的社会。我们必须加上微生物的作用。如果我们不认识到巴斯德主义以不同的方式重组了社会，我们就不能理解巴斯德主义的任何东西。它以不同的方式重组了社会。”尽管拉图尔在对巴斯德实验室的研究中，得出了实验室构成的社会行动网络不是一个仅仅由人构成的网络，在其中也包含了诸多非人的实体，如微生物。所以社会行动网络是一个系统中所有人与非人的行动元共同构成的网络体，也是它们共同联系和互动形成的系统。
拉图尔的社会行动网络理论有助于我们建立在数字生态下的智能关联主义。在数字生态下的智能关联主义，不仅仅意味着人类主体，也意味着所有可以参与行动的或者被激活的非人类信息体以及作出反应的类似于游戏中随时被激活的行动元都被囊括在一个网状的智能关联体系中。在这个智能关联体系之中，每一个行动元都是潜在的力量，它们在数字网络中留下大量的数据，而这些数据只有一部分被赋形，变成可以辨识、可以被人类主体感知和理解的信息。于是，这带来了一个潜在的问题，在这样的社会行动网络中，事实上存在着三种不同的关系：
（1）人类主体与人类主体的互动，在这个意义上，这种互动类似于哈贝马斯和霍耐特等人提出的主体间性问题，也是协商政治和商谈伦理处理最多的问题，在此不赘述。
（2）人类主体与智能信息体之间的互动，这也是目前人工智能研究领域中的重点，自图灵以来，围绕着人类如何与智能信息体建立起合理的伦理和法律关系，已经有了相当丰富的研究，不过，这些研究往往将人工智能信息体简化为机器人实体或抽象的智能实体来考察。在没有智能关联主义的视角下，这些研究只是希望将传统人类社会的伦理和法律投射到人工智能身上，或者更简单的是，通过承认程序，将现有的智能信息体（如号称第一个具有身份的机器人索菲娅）纳入人类的伦理和法律程序之中，从而消化这个另类，而不用太多地更改我们现有的伦理学、政治学、法学的知识体系。
（3）在人工智能研究中，还有一个领域很容易被忽视，即非人行动元与非人行动元之间的互动和关联。因为在机器之间交流，不需要换算成高级语言，即可以与人类行动者沟通的语言和界面，它们之间的数据交换和操作可以完全在机器语言的层面上交流。在基层的机器语言上，其数据的绝大多数内容是不向任何人敞开的，它们只向人类公布它们最终运算的结果。而人类即便切入机器语言的界面上，如果没有经过专业训练，我们只能看到一连串毫无意义的代码，这些代码对于人类来说，就是噪音、一种无法感知获取意义的噪音。在这个意义上，我们面对着一种困境，人类行为者发现自己仅仅只是整个社会行动网络或数字生态下的一小部分，而绝大部分的数据是在非人行动元或信息体之间交换形成的。这个趋势在物联网和元宇宙时代会更为明显，人虽然仍然处在系统的中心地位，但信息体与信息体、行动元与行动元、机器与机器、传感器与传感器之间的联系会更加密切和紧密。
在华为公司的５Ｇ演示中，位于上海的挖掘机操作员通过传感设备，甚至可以控制远在河南的真实的挖掘机。倘若在５Ｇ通信技术的帮助下，物与物、机器与机器的联系将会打破传统空间的局限，而形成更大的物联网络，而这种基于数字化的信息圈的联系将史无前例的空间范围内的各种对象物联系在一起，形成海量级别的智能关联，从而造就前所未有的数字生态。我们的生命由于被编码和数字化，已经成为这个庞大的数字生态的行动元网络的一部分，英国哲学家我们和诸多非人对象形成的关联，而在这些全新的智能关联之下，我们正在走向一个全新的世界。
或许，在这个意义上，我们可以更好地理解英国哲学家格拉厄姆·哈曼（GrahamHarman）的物导向的本体论（object-orientedontology，简称OOO体系）。哈曼解释说，OOO体系要求“所有物体都必须得到同等的
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