人工智能的哲学转向：让哲学引导而非算法操控

在数字技术塑造生活方式的今天，我们每时每刻都在面对选择，而人工智能（AI）的崛起正加剧这一趋势。科技带来的便利，表面上看似增强了个体的决策能力，但事实却更加复杂。面对无数的信息流与选择，我们可能逐渐丧失自己的主动性（Agency），因为决策的复杂性使得我们难以有效行动；同时，我们也可能在不知不觉中失去自主性（Autonomy），因为算法正在塑造我们的选择，悄然影响我们的认知。

这种隐形操控并非突然而至，它根植于一个更广泛的框架——“数字修辞”（Digital Rhetoric）。信息环境正变得越来越中心化，平台和算法不再只是提供数据，而是以精细调整的方式影响用户决策。例如，从社交媒体推荐系统到电商平台的个性化广告，这些技术正在默默塑造用户的思维方式，通过信息呈现的方式影响我们的选择，甚至强化某些既定偏好。人们往往误以为自己的决策是自主的，但是决策框架的设定早已经过精心设计，影响了我们的思考方向。

面对这样的挑战，哲学成为重要的解答工具。牛津大学人工智能伦理研究所（Institute for Ethics in AI）教授 Philipp Koralus在他的研究中提出，我们必须摆脱单纯优化选择架构的思维，转向去中心化的真理探寻（Decentralized Truth-Seeking）。他的核心主张是，AI不应仅仅是数据处理和决策优化工具，而应成为帮助用户探索问题、激发深度思考的智能体。在过去的人工智能发展路径中，许多系统采用“助推理论”（Nudge Theory），通过优化默认选项或调整信息框架，引导用户做出“最优”决策。然而这种方法在AI规模化应用的背景下，可能导致“软极权主义”（Soft Totalitarianism），即算法在悄然间决定社会的认知结构，并减少个体适应能力。

Koralus 提出的解决方案，是将AI设计从修辞模式转向哲学模式，让AI以类似苏格拉底式问答的方法，引导用户进行开放性思考，而不是单纯推送最优选项。在他的观点中，一个真正能够支持个体自主性的AI系统，必须具备如下特征：它能够鼓励用户提出关键问题，而不是单纯接收答案；它能够帮助用户形成稳定的认知框架，使得他们的判断能够经受质疑而仍然保持有效；它还需要支持去中心化的学习模式，让个体和社区共同参与认知演化，而非受单一算法左右。

Philipp Koralus 是牛津大学人工智能伦理研究所的McCord哲学与人工智能教授，同时领导着人本智能实验室（HAI Lab），致力于研究AI如何促进人类福祉而不是削弱自主性。他在哲学、认知科学和人工智能伦理领域有着深入研究，提出了一系列关于认知平衡（Erotetic Equilibrium）的理论，认为人类推理的核心目标是通过提问来寻求认知稳定性，而AI应该成为这一过程的助力，而非操控者。他的研究为人工智能设计提供了新的方向，使其不仅是计算工具，更成为支持个体认知成长的伙伴。

1.助推理论与数字修辞的局限性

在现代人工智能技术的广泛应用下，助推理论（Nudge Theory）成为一个引人关注的概念。它源自行为经济学的研究，旨在利用特定的选择架构（Choice Architecture），在不强制的前提下，悄然引导用户做出某种决定。例如，在一个企业的退休计划中，将“自动注册”设为默认选项，而非要求员工主动加入，这种方式能够极大提高员工参与率，而不侵犯其自由选择权。这种策略被称为“软父权主义（Soft Paternalism）”，其初衷是改善个人和社会整体的福利，同时保持自由选择的表面完整性。

随着人工智能技术的发展，助推理论正在经历深刻的演变。传统助推方式往往基于有限的信息控制，例如问卷设计或默认选择的调整，而AI时代的助推策略则拥有前所未有的精准度和规模化影响力。如今AI不仅能决定哪些选项对用户而言更具吸引力，还可以实时调整决策架构，以最大程度符合系统设定的目标。这一趋势使助推理论从最初的“软父权主义”逐渐滑向“软极权主义（Soft Totalitarianism）”，即系统能够在用户毫无察觉的情况下精准塑造其选择环境，使其自由选择仅仅是表象。

在这种背景下，“数字修辞（Digital Rhetoric）”成为一个关键问题。现代AI推荐系统早已超越了传统的筛选功能，不仅是在呈现选项，更是在塑造认知。例如，社交媒体的内容推送基于个性化算法，而食品配送平台的“最受欢迎”选项则根据大数据计算确定最可能吸引用户点击的选择。这些系统不仅在优化用户体验，同时也逐渐减少个体的独立思考空间，让决策过程变得自动化。长期来看，这种趋势可能导致用户对自身认知过程的失控，使他们越来越依赖外部系统的决策框架。

养老计划的默认选项是一个典型的案例。设定自动注册的养老金计划似乎是合理的，因为它能提高储蓄率，使人们更有可能为退休做好准备。然而，这样的默认选项可能削弱个人的长期财务决策能力，使他们更容易依赖既定选择，而不是主动去学习和评估投资策略。同样地，食品配送平台如果大力推广某些“最受欢迎”餐品，用户可能会越来越倾向于这些推荐项，而非自主探索新的健康饮食习惯。这些看似简单的优化过程，实际上改变了用户的决策方式和认知模式，使他们习惯于被动接受，而不是主动思考。

2.去中心化的自适应学习，市场经济与科学实践的启示

在现代社会，人类的学习与决策不仅依赖个人智慧，更深深植根于去中心化的自适应学习——这一模式贯穿于市场经济与科学探索的核心机制。正是这种分布式的学习过程，使人类能够不断适应环境变化，推动社会持续进步。而人工智能的崛起，是否能够增强这一机制，还是会悄然削弱个体的适应能力，成为我们必须正视的议题。

去中心化学习如何驱动社会进步

在市场经济中，价格并非由中央机构统一设定，而是由供需动态调节。无数个体的交易决策汇聚成市场趋势，使资源配置不断优化，推动经济系统自然进化。类似地，科学研究同样依赖全球分散的自发探索与同行评审。学者们不依赖单一权威，而是通过不断试验、质疑和协作形成知识体系，这种去中心化学习结构既保障了科学的客观性，也使其能够不断适应新的挑战。

这两个体系的成功并非偶然。它们共享一个重要特质：高效的反馈与自我纠正能力。市场的价格波动反映消费者需求的调整，科学的同行评审确保研究成果符合严谨标准。这种机制确保系统不会陷入僵化，而是始终保持灵活性和适应力。

然而，面对人工智能带来的新技术变革，我们必须思考：AI系统会帮助我们强化这一去中心化学习的过程，还是会让个体的适应能力逐渐衰退？

默认助推策略的双刃剑

默认选项的设定，看似简单，却对个体的适应性影响深远。在养老计划、健康保险、甚至食品选择等诸多领域，默认助推策略被广泛应用，以简化决策，提高福利。例如，许多国家采用“默认注册养老计划”模式，使得员工自动加入退休基金，而非自行选择是否参与。这种方式显然提高了储蓄率，让更多人获得长期保障。

但问题在于，简化决策的同时，个体是否逐渐失去主动适应环境变化的能力？ 如果个人不再主动思考最佳投资策略，而只是依赖系统自动执行既定方案，面对经济环境变化时，他们可能缺乏相应的调整能力。同样地，食品配送平台的大数据推荐，看似提升了用户体验，但如果用户长期依赖“最受欢迎”选项，而不再探索新的饮食方式，他们的选择将受到算法框架的约束，而非个人真实需求。

面对科技的高速发展，我们无法简单地依赖固定的选择架构。经济、社会、技术环境的变化速度越来越快，个体必须具备独立的认知调整能力，而不是单纯适应既定系统。如果AI只是优化既有决策框架，而非帮助个体不断学习和调整决策模式，它最终可能会阻碍人类的去中心化适应学习，使社会陷入更深的决策僵化。

从固定选项到适应性增强

真正能够支持个体认知发展的AI，应该摆脱单一助推策略的桎梏，转向促进个体适应性的设计。这意味着：

• AI不应仅仅优化默认选择，而应该鼓励用户探索新的可能性；
• 决策系统应提供动态反馈机制，使用户能基于环境变化调整判断；
• 去中心化认知框架应成为技术核心，让个体始终保有深度学习的能力。

在这个时代，我们不能让AI成为“自动化决策者”，而应让它成为认知发展助手，帮助人类更高效地学习、适应和成长。这才是科技真正赋能人类智慧的方式。

3.哲学性转向：从修辞到真理探寻

在信息极度充斥的时代，我们的思维正在被算法塑造、被推荐系统筛选、被精妙的数字修辞所影响。人工智能已经从单纯的数据处理工具，演变为认知引导者——它决定我们看到什么、思考什么，甚至潜移默化地影响我们的选择。面对这一现实，我们是继续沿用优化选择架构的逻辑，让AI在隐形引导中愈发精准，还是让它成为真正的思维伙伴，帮助我们探索真理，保持独立判断？

这一问题的核心，关乎哲学与修辞的本质差异。

修辞（Rhetoric），本质上是一种情感劝导与说服的艺术。它不一定关心真理，而是关注如何让一个观点更具有吸引力、如何让受众更容易接受某种立场。无论是商业广告、政治宣传，还是社交媒体的内容推荐，修辞的目标往往是迎合短期欲望，强化用户即时的情绪反应。这正是人工智能在社交媒体和消费平台上的主要运作方式——它不问你真正需要什么，而是通过点击率和互动数据不断调整内容，以保持用户黏性，让你沉浸其中。

而哲学则截然不同。哲学的目标是追求智慧与真理，它不是用精妙的表达引导你接受某个立场，而是让你真正去思考、去怀疑、去探索。哲学不急于给出答案，它更关心问题本身。一个好的哲学讨论不是让你得出唯一正确的结论，而是让你深入理解问题的复杂性，让你的认知在不断挑战中变得更加稳固。

在人工智能设计的背景下，苏格拉底式问答（Socratic Dialogue）成为一种理想模式。苏格拉底式问答的关键，不是简单地提供“正确答案”，而是通过提问，引导个体自主探索问题的本质。这种模式强调认知平衡（Erotetic Equilibrium），即我们的判断应该能够经受多角度的审视，仍然保持稳定，而不是因单一观点或信息而轻易动摇。

这种哲学方法对于认知自主性的贡献不言而喻。当AI被设计为哲学式智能体，而不是修辞型推荐系统，它能够：

• 提出关键问题，而非简单推送优化选项，让用户主动思考自己的认知框架；
• 挑战固有认识，让个体不断审视和重新确认自己的判断，而不是顺从系统设定的选择架构；
• 避免自动化认知陷阱，确保个体不会因算法推荐而逐步失去决策的主动权，而是能够维持长期的自主性和适应能力。

现代推荐系统习惯于利用用户数据，不断调整内容，使得人们沉浸在一个封闭的信息回路中。然而哲学告诉我们，真正的认知成长在于不断质疑和调整自己的理解。如果人工智能能够转向哲学式设计，而不是简单优化交互数据，它将成为帮助人类拓展思维的伙伴，而不是削弱自主性的工具。

4.构建自主性增强型AI系统的设计原则

在人工智能日益成为我们生活中的认知伙伴之际，我们必须重新审视其设计逻辑——究竟是让AI成为信息操控者，还是成为个体认知的真正助力？要解决AI对个体自主性的潜在影响，我们需要思考如何构建自主性增强型AI系统，使其不仅能在广泛领域帮助用户探索问题，还能确保个体仍保有独立的决策权。

总体目标与挑战：在智能引导与个体自主之间寻求平衡

设计这样一个AI系统面临重大挑战。它既要足够强大，能够深度介入用户的决策过程并影响其认知，又必须避免成为决策操控者，确保个体仍然保有自主思考的权利。现有的AI系统往往在优化选择架构和个性化推荐上发挥作用，但这种优化如果过度，可能会悄然剥夺用户的自我决策权，使他们习惯于被引导，而不是主动思考。

如何在技术干预与个体自主性之间找到适当的平衡？ 这是AI设计者必须面对的核心难题。过度依赖“最优路径”可能会导致个体认知的僵化，而如果AI只是一个被动的信息提供者，则它无法充分发挥智能支持的优势。因此，一个理想的自主性增强型AI，必须能够激发用户的思考能力，而不仅仅是优化决策结果。

核心设计要素：打造去中心化认知助理

要实现上述目标，AI需要具备以下核心设计原则：

追求认知平衡（Erotetic Equilibrium）：让决策经受反思

自主性增强的AI系统必须引导用户接触关键问题，帮助他们构建能够经受反思考验的认知体系。认知平衡（Erotetic Equilibrium）意味着个体的判断不会因外界影响而轻易动摇，而是经过深入思考后仍然成立。这与传统推荐系统截然不同——推荐系统往往依据用户偏好强化某一倾向，而哲学式AI则应帮助用户面对不同维度的挑战，使他们的观点更加稳固和全面。

这一机制可以通过智能问答系统实现，例如在用户研究某个议题时，AI不是直接提供最优答案，而是引导他们思考不同的可能性，提出关键性问题。这不仅增强用户的自主性，还能让他们更好地适应不断变化的环境。

个性化的认知框架：支持去中心化的真理探寻

每个人的认知背景不同，AI需要根据用户的思维习惯构建定制化的“问答生态”，让个体能够在不同领域进行去中心化探索。与传统AI优化模型不同，这种框架应当基于用户的个性化学习需求，而不是单纯迎合大数据模式。例如，一个偏好哲学思考的用户，AI应帮助其构建结构化的对话模型，而对于偏好技术创新的用户，AI应引导他们深入分析新兴趋势，而非简单推送“最受欢迎”选项。

这种个性化认知框架能够确保AI真正成为学习型伙伴，而不是被动的信息输出工具。关键在于如何让AI鼓励用户进行深度探究，而不是直接给出预设答案。

隐私、安全与去中心化控制：确保用户拥有AI的主导权

随着AI渗透到个人的思维领域，隐私与安全问题变得尤为重要。自主性增强型AI必须确保：

• 高度隐私保护：AI必须在自由思想层面提供最高级别的隐私保障，防止数据被企业或政府滥用；
• 强大的安全性：AI必须能够防御外部攻击，确保其不会受到恶意操控或信息污染；
• 去中心化控制：用户应对AI拥有绝对的配置权，确保系统不会因外部干预而改变核心决策逻辑。

自主性增强型AI不应成为一个受控系统，而应成为一个个体可以完全掌控的认知助理。

模块化与相互学习机制：推动AI生态系统进化

要真正实现去中心化的真理探寻，AI需要支持自我学习与开放创新：

• AI代理市场：不同AI系统之间应能够竞争与协作，用户可以选择适合自己认知风格的系统，而不是单一的算法模式；
• 认知体系统（Inquiry Complexes）：一个成功的AI需要能够与去中心化的真理探寻社群互动，而不仅仅是依赖已有的数据库；
• 模块化设计：确保AI可以在技术升级的同时，仍然保持用户自主性，不会因某项功能的变更而影响个体控制权。

这些机制使得AI不仅仅是一个被动的智能体，而是能够动态适应用户需求，持续推动认知演进的伙伴。

人工智能不应仅仅是计算优化工具，更应该成为促进人类认知成长的伙伴。在设计自主性增强型AI系统时，我们必须确保它能够保护个体认知的独立性，鼓励深度探索，而不是简单地优化信息流。

5.个性化助推的局限与风险分析 

在人工智能广泛渗透进个体决策过程的今天，个性化助推成为技术优化的重要方向。它看似能够提高用户体验，帮助人们更轻松地做出符合自身偏好的选择。然而，这种精准调整的决策支持系统也隐藏着潜在的风险，尤其是在认知与社会透明度层面，它可能不知不觉地改变人们的思维方式，让决策过程变得越来越封闭，而不是开放和多元。

个性化助推的双刃效应

从技术的角度来看，个性化推荐的核心目标是提高整体福利，确保用户获得更加契合自身需求的信息。无论是智能购物推荐、内容推送，还是医疗决策优化，个性化技术都能在短期内改善体验，减少不必要的信息筛选负担。然而，这种基于高精度用户画像的系统，也可能带来一个危险的副作用——放大个体偏见。

当AI以用户过去的行为数据为基础，不断优化推荐逻辑时，它实际上是在强化用户已有的倾向，而不是鼓励用户探索新的可能性。这种模式可能导致：

• 认知闭环：用户被算法持续推送符合其原有思维模式的信息，难以接触不同视角的观点；
• 共识削弱：社会公共讨论的基础被个性化信息流割裂，使得人们在同一事件上的理解出现极端分化；
• 透明监督的减弱：个性化助推影响决策，但公众无法在同一认知框架下质疑和监督这些干预方式。

在政治和社会领域，这一风险尤为显著。例如，社交媒体算法可能会优先推送符合用户既有政治倾向的内容，而不是全面呈现多种观点。长远来看，这会减少民主社会中跨立场对话的可能性，让不同群体的思想交流逐渐被狭窄的信息流所替代。

利用定制路径所带来的隐性操控风险

个性化技术的另一个隐患是隐性操控——用户可能察觉不到他们的选择环境实际上已经被系统精细调整。在传统信息传播模式中，人们可以在公共平台上共享经验，并讨论政策、产品或社会问题。但当个性化信息流变得高度精准时，这种共享体验基础就会被削弱。

例如：

• 新闻推荐系统可能为每个用户定制不同的头条内容，导致同一个事件在不同群体中产生完全不同的理解；
• 搜索引擎优化可能影响用户查询结果，使其只能接触符合既定模式的信息，而不是全面探索所有可能的答案；
• 企业或政府可能利用个性化助推，使信息呈现符合特定目标，而非真正公开透明。

这些问题共同指向一个核心挑战：信息定制的程度越高，个体的判断基础可能越受外部影响，甚至导致无法质疑既定选项的合理性。这意味着，个性化助推不仅在塑造个体决策，也可能在削弱社会的批判性思维。

系统过度依赖与认知封闭的潜在危机

依赖中央化AI代理进行决策辅助，或许能够提高效率，但它可能让个体失去主动学习的机会。当人们越来越依赖算法推荐，而不是主动探索信息时，认知闭锁的风险就会逐渐显现。

一个长期依赖AI辅助决策的社会，可能会遭遇以下问题：

• 个体的探索能力下降：人们习惯于被引导，而不是主动思考和质疑信息；
• 创新环境受限：当信息流变得高度个性化，社会整体的认知范围会受到约束，影响跨领域的知识碰撞；
• 去中心化适应机制削弱：社会将更多依赖系统设定的框架，而非个体自主调整判断，最终可能影响整体决策的灵活性。

对于人工智能的未来发展而言，我们需要超越传统的“智能优化”思维，确保AI能够赋能用户，而不是让他们成为系统设定的被动接受者。个性化助推需要在提供便利的同时，保留信息透明度、促进认知开放性，并确保个体仍然能够自主思考和调整自己的决策框架。

6.构建“哲学导师”式AI助理

人工智能正在迅猛发展，我们不仅需要它帮助我们处理信息，更需要它成为思维的引导者，而不是仅仅优化决策路径的操控者。Philipp Koralus 在其研究中提出了一种全新的AI设计范式——“哲学导师”式AI助理，这不仅是技术革新，更是一种认知模式的升级，使AI从机械化的信息处理工具转向真正激发用户深度思考的智能伙伴。

哲学导师模式的核心要素

如果AI能够模仿一名优秀的哲学导师，它将不再只是推送优化选项，而是帮助用户在思维的广阔世界中提出正确的问题，进而寻找真正有价值的答案。与传统推荐算法不同，这种哲学导师型AI不会强制灌输固定观点，而是：

• 引导用户独立思考，鼓励他们对既有认知进行深入反思；
• 提供关键问题见解，而不是直接给出预设答案，让用户得出自己的判断；
• 确保观点经受反复质询，使得最终决策能够在批判性思考中保持稳固，而非受外部操控影响。

在教育中，一名优秀的哲学导师不会简单地告诉学生什么是对的，而是让他们经历思考的过程，帮助他们在复杂议题中找到理性与逻辑的平衡。AI如果能够采用类似的设计模式，它将不只是优化选择架构，而是帮助人们塑造真正属于自己的认知体系。

“询问复合体”（Inquiry Complex）的构建

为了让AI能够更好地支持用户的深度思考，Koralus 提出了“询问复合体”（Inquiry Complex）的概念。简单来说，这是一种整合不同领域真理探寻社群智慧的框架，它能够：

• 建立开放而适度的议题讨论平台，让不同领域的专家和用户共同进化认知模型；
• 帮助用户识别重要问题，确保他们的判断能够与广泛的思维探索保持一致，而不是局限于单一信息流；
• 促进去中心化学习，让认知系统能够持续适应环境，而不是陷入僵化和封闭。

这一机制的核心在于，AI不仅要提供信息，还要帮助个体在认知过程中获得稳定性。它应当像哲学讨论那样，为用户提供不同视角，让他们能在不断质疑和思考中完善自己的认知框架，而不是被动接受一个单一答案。

从自动化修辞到哲学探究的转变

当前的AI系统大多基于自动化修辞（Automated Rhetoric），即通过算法优化选择路径，让用户更高效地完成任务。然而这种模式的局限性显而易见：

• 它关注的是短期优化，而非长远的认知成长；
• 它可能强化用户的既有偏见，让他们越来越难以跳出信息茧房；
• 它让决策变得机械化，而不是鼓励深度思考。

Koralus 认为，我们需要一种“自动化哲学”（Automated Philosophy）模式，让AI不再只是选择架构的优化器，而是成为认知的引导者。这种模式意味着：

• 让AI鼓励用户思考问题，而不是简单地给出答案；
• 让AI帮助用户寻找真正的真理，而不是塑造受控的认知体系；
• 让AI成为去中心化智慧的一部分，而不是成为决策操控的工具。

这不仅是对AI技术的重新定义，也是一种社会认知模式的革新。如果AI能够采用哲学式思维模式，它将不再是一个封闭系统，而是一个促进用户成长和提升的学习伙伴。这不仅能帮助个体保持思维的灵活性，也能推动整个社会的认知升级，让人类在数字时代继续保持对真理的探寻，而非成为算法设定的产物。

未来的AI，不应该只是让人们更轻松地做出决定，而应该让他们更有能力去思考和理解世界。哲学导师型AI，将是这场认知变革的关键。

参考资料：​​​https://arxiv.org/abs/2504.18601​​

本文转载自​​​​独角噬元兽​​​​，作者：FlerkenS