淺談哲學與科學的短路范文

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摘要：美國哲學家德雷福斯對人工智能的批判是現象學和技術哲學中的經典案例。他所動用的現象學資源包括胡塞爾的意向性和“生活世界”、海德格爾的“在世”、梅洛—龐蒂的知覺和身體理論。從斯洛文尼亞哲學家齊澤克的視角來看，德雷福斯的“海德格爾式的認知主義”是典型的對現象學的“美國式挪用”，而他將哲學化約為科學造成了哲學與科學的“短路”，從而錯失了現象學（或哲學）的超越論的維度。

關鍵詞：德雷福斯；齊澤克；人工智能；現象學

一、美國現象學的特點

施皮格伯格（HubertSpiegelberg）在《現象學運動》中論及早期美國的現象學運動時曾說：“我的確想提防建立在全然夸大之上的過高評價。作為一種特別的告誡，我也愿意指出，在常春藤聯合會中最有名望的大學，即哈佛大學，在永久編制人員中沒有一個公開承認是現象學家的”，這樣的一些現象表明，“現象學傳入美國后并沒有很快得到理解。”a20世紀初期，現象學創立后不久就被介紹到美國，但并沒有引起重視和造成廣泛影響。“二戰”前后，一些歐洲的現象學家流亡到美國，促進了現象學在美國的傳播。但是這一時期并沒有出版過較好的現象學著作，而胡塞爾的超越論的現象學也阻礙了現象學在美國的傳播。50年代后期，美國的現象學實現了施皮格伯格所說的“第二次突破”，懷爾德（JohnWild）、埃迪（JamesM.Edie）等人吸收了胡塞爾后期的“生活世界”的理論和梅洛—龐蒂的知覺/身體現象學，編輯出版了“西北大學現象學和存在哲學研究叢書”，推進了存在主義現象學在美國的發展。60年代的黑人民權運動、學生運動和美國卷入越南戰爭使美國社會發生了巨大變化，哲學界也充滿了反叛情緒，逐漸脫離了英美哲學界正統的分析哲學，對歐洲的存在主義產生了興趣，并由此最終追溯到現象學。a美國哲學家伊德（DonIhde）曾回憶說，像他這樣的美國現象學家在20世紀50、60年代上大學時接受的是分析哲學的訓練，在業余時間閱讀現象學和存在主義的著作——“毫無疑問，在我這個大學生的頭腦中，這些哲學家提出的問題要比晨星和暮星是否具有相同的所指更重要和更令人激動”b。芬伯格（AndrewFeenberg）在回憶自己的求學經歷時曾說，1965年他還是哲學系的研究生，對現象學產生了興趣，當他聽說馬爾庫塞是海德格爾的學生后，就投到他的門下，而馬爾庫塞是一個“狂熱得足以把馬克思與弗洛伊德結合起來的哲學家，這對于一個正在為盛行于美國哲學界的那種純粹的實證主義思想尋找變化出路的年輕的研究生而言，也是足夠狂熱的了”。c這一時期的美國的現象學運動雖然從存在主義轉向了現象學，但接受的卻是胡塞爾后期的現象學、海德格爾的存在現象學和梅洛—龐蒂的知覺現象學，因為這些現象學脫離了早期現象學的超越論和基礎主義，演變成了非基礎主義的或者經驗主義的現象學，而這實際上也是一個將現象學通俗化的過程，從而使得現象學的影響超出了哲學界，最終使得現象學在美國開始建制，在1964年成立了“現象學和存在哲學協會”。

美國哲學家索科羅斯基（RobertSokolowski）在評價美國這一時期的現象學運動時曾說：“現象學對美國的主要影響發生在50年代與60年代，即使被一些較為素樸與英國式的形式所掩蓋，當時它也已在美國成為一種主要的哲學學派。在北美的哲學世界中，與種種形式的分析哲學比較起來，現象學一直持續但卻也規模不大。許多大學都有重要的現象學中心，也出現了一些學會與刊物。”d由于美國哲學界占正統地位的分析哲學對現象學和存在主義的敵視，美國的現象學只能從其他的領域中尋求認同，這就促進了現象學和其他學科的融合，將現象學擴展到了新的領域，用現象學的方法來研究特殊的問題，伊德將此歸結為“跨科學的研究和向未知領域的探索”a。美國現象學運動的另一個特點是明顯受到了法國現象學運動的影響。法國的現象學家沒有使用過多的現象學術語，而是采用了更加文學化的風格，他們的著作促進了現象學在美國的傳播。法國現象學將哲學關注的重點聚焦在身體問題上，這導致美國現象學家將討論的重點也集中在身體、具身（embodiment）、知覺、情境（context）等問題上。美國現象學運動基于特殊的文化背景，潛移默化地是以實用主義，尤其是杜威的“激進的經驗論”（radicalempiricism）為基礎來接受現象學。杜威將傳統的經驗論稱為“知識的旁觀者理論”，這種理論并沒有解釋經驗是什么、經驗是如何產生的，以及經驗是如何與世界相聯系的。杜威認為，經驗不是外部世界的圖像在人的頭腦中所呈現的被動的思維活動，而是生命體與環境因素之間進行互動的行為。因此，盡管杜威的哲學中還缺少明確的身體理論，但是他的“激進的經驗論”已經接近梅洛—龐蒂等人的知覺、具身等概念，這就導致伯恩斯坦（RichardBernstein）、胡德（WebsterHood）等人將杜威視為現象學分析的先驅，因為在他們看來，杜威“有意識地拒斥了將經驗解釋為主要是一種涉及知識的事情。除了認知之外，還有更多的東西需要經驗。另外，認知作為系統性的探究，只有當我們在更廣泛的經驗情境中評價它的功能時，才能恰當地描述它”。b要言之，分析哲學的訓練和風格、以身體（知覺、具身或情境）問題為中心、用現象學分析具體的問題，以及潛在的實用主義，共同構成了美國現象學的特點。

二、德雷福斯為什么重要？

在美國現象學運動的發展中，休伯特•德雷福斯（HebertDreyfus）屬于索科羅斯基所說的“西岸”團體，也就是一些集中在美國加州的哲學家，他們從胡塞爾的早期著作入手，探討現象學與分析哲學的同源性，以弗雷格和分析哲學為靈感來詮釋胡塞爾的思想。c羅蒂認為，德雷福斯的哲學工作主要是填補了分析哲學與歐洲大陸哲學之間的鴻溝。d從這個意義上來說，盡管德雷福斯與伊德、芬伯格、伯格曼（AlbertBorgmann）等人一道被列入“經驗轉向”（theempiricalturn）的技術哲學家之列，但他本質上并不完全是一位技術哲學家，而首先是一位現象學家。他之所以被稱為技術哲學家，主要是因為他對人工智能、專長知識、因特網等技術和技藝進行了現象學的分析，他的研究典范性地代表了美國現象學與其他科學融合、用現象學的方法來分析特殊問題的特點。按照一個幾近成為傳奇的說法，當20世紀60年代初人工智能還是一個新興的領域時，德雷福斯正在麻省理工學院教授現象學，他的一些學生告訴他，隨著麻省理工學院的人工智能實驗室正在創造出一個能夠自我認知的計算機，他的這些理論將被廢棄。在這一消息的刺激下，德雷福斯開始關注計算機和人工智能問題。1964年，蘭德公司邀請德雷福斯評估新的人工智能項目，他完成了名為《人工智能與煉金術》的評估報告，認為盡管計算機能夠成功地解決一些特定的問題，但是并沒有洞悉智能的本質，而人工智能試圖模仿人類智能則是一條完全錯誤的方向。在這一報告的基礎上，德雷福斯在1972年出版了他的代表作《計算機不能做什么——人工理性批判》（WhatComuptersCan’tDo：ACritiqueofArtificalReason），并在1992年出版了修訂本《計算機還不能做什么》（WhatComputersStillCan’tDo：ACritiqueofArtificalReason）。當時的人工智能研究中存在兩種研究綱領，一種叫“符號人工智能”（SymbolicAI），另一種叫“神經網絡人工智能”（NeuralNetworkAI）或“聯結主義”（connectionism）。符號人工智能把計算機看作操作思想符號的系統，試圖用計算機形成對世界的形式表述，把問題求解作為智能的范式；神經網絡人工智能則把計算機看作建立大腦模型的手段，試圖用計算機模擬神經元的互動，把學習作為智能的范式。

在德雷福斯看來，符號人工智能的基礎是邏輯學，是哲學中的理性主義、還原論傳統的繼承者，而神經網絡人工智能的基礎是統計學，把自己看作理想化的、整體論的神經科學。a這兩種研究綱領在人工智能的最初發展中都取得了驚人成功，但也遭遇了各自的困難，例如以符號操作建立的計算機忽視了認知的格式塔結構，而以大腦為模型建造的計算機在解決一些簡單的模式識別時也需要進行大量的數學分析和計算。德雷福斯指出，早在人工智能發展起來之前，胡塞爾、海德格爾、梅洛—龐蒂、后期維特根斯坦等哲學家已經對人類的語言、意識、認知、行為等問題進行了深入的哲學分析。胡塞爾的現象學認為，人的意識具有意向性，不同的意向性對應著不同的意向活動和意向對象。因此，意向活動總是在一個情境之中的有定向性的活動，它預設了一個有待充實的意念框架，通過意向活動的創造性和不同的意向性，與世界發生不同的關聯。海德格爾在《存在與時間》中認為，在我們使用像錘子這樣的工具時，是處在一個由工具、目的和世界共同構成的“上手關系”之中，這種技能的實現既不需要從認識上加以表述，也無法用認識的方式來表述，而是此在“在世”（being-in-the-world）的一種根本方式。梅洛—龐蒂在《知覺現象學》中把這種知識稱為“身體性知識”，認為知覺對世界的揭示是借助身體實現的，身體成為進入世界的通道，身體在智能的形成過程中發揮著重要的作用。后期維特根斯坦在《哲學研究》中指出，語言不是現實的反映，而是一種活動和游戲，不能完全形式化，而是在用法中獲得意義的。將這些哲學家的分析用于人工智能的研究就會發現，計算機在儲存和記憶方面遠遠超出人類，但是人的常識性知識和日常技能卻是計算機很難模仿的，把常識闡述成理論比人們設想的困難得多，常識問題成了人工智能無法逾越的障礙。a在德雷福斯看來，人工智能的研究者很像當年試圖把鉛變成黃金的煉金術士，盡管他們最終都失敗了，但是他們的好奇心和經驗為化學的發展提供了豐富的數據和工具。目前的人工智能研究雖然沒有取得預期的效果，但是由此開發出來的匯編程序、調試程序和編輯程序促進了計算機和互聯網的發展。

進入20世紀80年代，隨著人工智能越來越遠離最初的目標，研究者們放棄了解釋智能的野心，轉向了技術應用，開發出了專家系統、互聯網教育等工具，但是德雷福斯通過將現象學與他的技能模型聯系起來，對如何獲得技能提供了一種現象學的解釋。在他劃分的學習過程和技能獲得七個階段中，專家系統最多能達到新手（novice）、高階初學者（advancedbeginner）和有能力的（competence）的階段，而對于更高級的熟手（proficiency）、專家（expertise）、大師（mastery）和實踐智慧（practicalwisdom）這四個階段來說，情感代入是關鍵，“只有有情感的、代入的、涉身的人類才能成為熟手和專家”b，而專家系統顯然無法勝任。德雷福斯對自己的人工智能批判自視甚高，他作為政府基金管理部門的投資顧問時，管理部門問他符號化的人工智能是否有價值，德雷福斯回答說：“肯定沒有價值”，于是管理部門停止了對這個領域的資助。德雷福斯說：“我不能說，這是我造成的，我只能說，我的看法被當局采納了，我贏了。”c人工智能領域的專家威諾格拉德（Winogard）認為，20多年來，人工智能界對德雷福斯充滿敵意，不承認他的說法，“然而如今實驗室里的某些工作似乎已經受到了海德格爾和德雷福斯的影響”a。有的論者也指出，德雷福斯對符號人工智能的批判大部分被證明是對的，但他對神經網絡人工智能的批判很難評價，因為這還是一個新興的領域，依然處于發展過程中。b德雷福斯對人工智能的批判到底在多大程度上影響了該領域的發展還存在異議，但是德雷福斯之所以重要，與其說是他的批判影響了人工智能的進程，不如說實現了長久以來哲學家們的一個隱秘的渴望，那就是急于證明哲學是有用的，哲學對科學來說是很重要的。哲學向來被認為是一門“無用之學”，而哲學家一直辯解說哲學沒有“小用”而是有“大用”，比如說對科學進行哲學的反思，但是這種說法早已成了陳辭濫調，而德雷福斯的工作卻是“哲學家能確實作為批評者對實踐中的科學和技術進行評價的活生生的證據”c。

三、對現象學的美國式挪用

德雷福斯對人工智能的批判非常明顯地體現了美國現象學的特點，他動用和擴展的現象學的理論資源主要包括：意向性概念、后期胡塞爾的“生活世界”的理論、海德格爾的“在世”、梅洛—龐蒂的知覺現象學以及后期維特根斯坦的“語言游戲”。d這些理論雖然各有差異，但強調的重點都是反對以笛卡爾為代表的現性主義的主體概念，認為這種現代性主體是封閉的、自主的，處在一個無世界（worldlessness）的空間之中，脫離了具體的情境（context）、生活世界或者身體，由此才導致了“符號人工智能”的研究綱領將人的意識視為像計算機一樣處理感覺材料，試圖用計算機形成對世界的形式表述。但是像海德格爾的“在世”理論表明，我們總是—已經（always-already）被拋入“世界”之中，這個“世界”是具體的、無法穿透的和充滿了偶然性的，而我們與這個世界打交道的最基本的方式并不是認知，而是借助工具的使用將這個世界揭示出來。據說斯坦福大學的計算機課程中也講授海德格爾的哲學，試圖借此使程序對語義和語境更敏感，把程序的常識背景形式化。e像德雷福斯從現象學的角度對人工智能的批判屬于對現象學的“美國式挪用”（Americanappropriation）f，或者說是基于杜威的“激進經驗論”，從強調有機體與環境的互動的角度來理解現象學。這種“挪用”將重點放在身體概念上，認為意識和知覺的形成與身體息息相關，而近代哲學中的理性主義和經驗主義都忽視了身體問題。德雷福斯沿著梅洛—龐蒂的“我就是我的身體”的思路，在批判人工智能時指出，人工智能沒有像人一樣的身體，因此永遠無法達到或超越人的智能；他在批判專家系統時指出，在高級技能的形成過程中，情感的代入是關鍵，只有具身的人類才能成為熟手和專家。從斯洛文尼亞哲學家齊澤克的視角來看，德雷福斯這種對現象學的“挪用”卻存在明顯的缺陷，錯失了現象學的超越論的維度。齊澤克認為，盡管梅洛—龐蒂的精致的現象學描述試圖讓我們相信“我就是我的身體”，但是“我”既不是“我的身體”，也不是各種心理狀態或者各種符號身份（symbolicidentity）。

在從現象學的角度回答諸如“我是誰”、人的智能與人工智能的區別等問題時，關鍵是區分“人”（person）和“主體”（subject）。“人”是與社會和環境互動的有機體，可以具備為自我提供實質內容的各種符號身份（例如父親、教師等），而“主體”則是康德所說的超越統覺的純粹主體（puresubjectoftranscendentalapperception），這樣的主體是一個“自我關聯的空洞點位”（emptypointofself-relating），從而使得“我”在各種符號身份中保持同一。換句話說，自我的統一性只能由“自我指涉的符號行為”（self-referentialsymbolicact）來保障，“我”是一個純粹“述行的實體”（performativeentity）。例如當我說“我”時，我并沒有創造任何新的內容，我只是命名了說出這句話的我自己。但是這種“自我命名”卻設置了一個自我指涉的指稱的純粹空白（pureVoidofself-referentialdesignation），而主體就是借助這種自我指涉的指稱添加給被指稱內容的某個東西。這里的主體類似于一個講故事的人，但悖論的是，這個講故事的人只有通過在講故事的過程中才會出現，而且只有在講故事時才會存在。計算機雖然可以寫出或說出“我”，它卻不能會成這樣的“主體”。a齊澤克認為，從這種主體的概念來看，意識并不是主體主動與環境建立的聯系，而是某種否定，是對生物體體內平衡的某種故障和騷亂的體驗和知曉。人之所以為人，就在于人不像動物一樣充分融入到周圍的環境中，人能夠漠視對適應的要求，“超越快樂原則”，黑格爾把這稱為“絕對的否定性”，弗洛伊德稱為“死亡驅力”，“正是由于這個緣故，只能以自上而下的方式執行程序的計算機‘不能思考’，無法意識到自身”。b此外，人的意識活動具備“隱含的自反性”（implicitreflexivity），也就是說，意識的任何內容都已經經過了最低限度的調停和反思，例如我在感覺某個東西時，我不僅在感覺，而且我還知道我在感覺；我在行動時，我不僅行動，而且感覺到我在行動。因此，意識都是自我意識，而從最極端的意義上來說，這種“隱含的自反性”就是“無意識”。a由此可見，脫離具體的情境、生活世界或身體并不是主體/意識的缺點，而是它的卓越之處。

在齊澤克看來，與各種反對笛卡爾主義的現代思潮不同，法國哲學家拉康的主要貢獻就是回到了現代的“去情境化的”（decontextualized）的理性主義的主體觀念，將笛卡爾主義推到極端，認為笛卡爾的“我思”、康德的自我意識就是無意識的主體。按照通常的解釋，“非具身的”（disembodied）自我代表理性意識，而無意識則是我們無法完全掌控的晦暗背景。但是齊澤克認為，弗洛伊德、拉康等人所說的“無意識”代表的卻是“脫臼的”（outofjoint）、與具體情境不一致的理性主體。換句話說，無意識是條裂縫，由此使得主體的源初位置恰恰是不“在世”。“按照這一構想，我們可以為陳舊的現象學問題提供一個新的意料不到的答案。這個現象學問題是：主體如何脫離具體的生活世界和（誤）認為自己是非具身的理性？這種脫離之所以發生是因為，主體中從一開始就有某種東西抵抗完全融入到生活世界的情境之中，這種東西當然就是作為不顧現實原則要求的心理機器的無意識。”b德雷福斯從現象學的角度對人工智能的批判被齊澤克稱為“海德格爾式的認知主義”（Heideggeriancognitivism），這種做法試圖將哲學化約為科學，認為自然科學“實現”了哲學的洞見，將哲學觀點轉化為科學的形式，例如德雷福斯將人工智能的理論與胡塞爾、海德格爾、梅洛—龐蒂、維特根斯坦等哲學家對人類的語言、意識、認知、行為等問題的哲學解釋聯系起來。這與主張“后現代的”科學突破了“笛卡爾的范式”、達到了哲學層次的說法相對應，例如認為量子力學將觀察者包含在可觀察的客觀現實中，從而打破了科學的客觀主義和自然主義的框架，達到了現實的超越論構成的層次。齊澤克把這類觀點稱為“哲學與科學的短路”，而這種“短路”錯失的是哲學真正的超越論的維度。

c當世人試圖溝通哲學和科學時，齊澤克卻主張哲學和自然科學之間的鴻溝是無法跨越的。在康德的哲學革命中，主體擁有超越的構成能力（transcendentalconstitutivepower），用先天的范疇整理經驗材料，形成各類知識。德國哲學家阿多諾認為，這種超越的構成能力源于主體不是全知全能的，但從另一個角度來看，這實際上也是主體虛弱無力的表現，是主體無法超越現實施加給自己的限制。d但是這種限制并不是主體的缺陷，而是主體的創造性的來源。康德認為，我們只能用范疇認識現象而不能認識物自體，否則就會陷入二律背反，黑格爾卻用他的辯證法克服了康德的超越論的框架，認為我們之所以陷入二律背反不是由于我們的認識能力是有缺陷的，而是現實本身在本體論上是不完整的（ontologicalincompleteness），自然是虛弱無力的、不一致的和有裂縫的，例如在量子力學中，不確定性原理指向的就是黑格爾所說的“自然的軟弱”（weaknessofnature），無力充分地決定自己。因為現實是有裂縫的和不一致的，才有了人的自由和自我意識，否則人只是自然界因果鏈條中的一個環節而已。a人工智能試圖模擬人類的智能甚至超越人類的智能，遺傳生物學家試圖將人類客觀化為基因，這些科學和技術的共同點都是試圖重新將人納入到自然的因果鏈中，而從哲學的超越論的維度來看，因為人是不完美的，因為現實是有裂縫的，所以人才會有創造性和有自由，這才是人之為人的本質。

四、作為意識形態的人工智能

1967年，馬文•明斯基（MarvinMinsky）曾宣稱，人工智能問題將在一代人的時間內被徹底解決。這種過于樂觀的預言遭到了像德雷福斯這樣的哲學家的批判。從技術上講，早期人工智能失敗的原因是計算機的算法不夠復雜和無法為其提供海量數據。由于這些技術瓶頸，從20世紀70年代到2005年左右的這段時間被稱為“人工智能的寒冬”，“人工智能”幾乎成了科幻的代名詞。1997年，國際象棋冠軍卡斯帕洛夫在與IBM“深藍”的最后一場對弈中輸給了“深藍”。當時的“深藍”還是一個重達1.4噸的專門為國際象棋對弈而設計的硬件。“深藍”不是自己“學”出來的，而是被“教”出來的。IBM的程序員給“深藍”輸入了一百多年來所有國際象棋大師的幾十萬局棋的開局和殘局的下法，提煉出特定的規則，再通過編程灌輸給它。在對弈時，“深藍”會生成所有可能的走法，對局勢進行評估，找出最佳的走法，以自己無窮盡的計算能力彌補了不能真正思考的缺陷。因此，“深藍”屬于在某一個特殊領域中發揮特長的“狹義人工智能”。從2005年開始，由于“深度學習”（deeplearning）技術的出現，人工智能領域發生了巨大變化。深度學習指的是用計算機模擬神經元網絡，由此逐漸“學會”各種任務的過程，例如識別圖像、理解語音或者自己做出決策。這項技術的基礎是“人工神經網絡”，這是目前人工智能的核心元素，是用軟件和硬件實現了虛擬神經元，這在人工智能的早期階段被稱為“聯結主義”（connectionism）。例如在圖像識別中，隨著網絡接受到的圖像越來越多，深度學習算法會使網絡連接強度逐漸變為最優連接模式，使網絡預測圖像內容的準確度不斷提高，并逐漸從圖像中形成概括和推廣的能力。因此，深度學習技術的成功依賴于計算機速度的大幅提升、海量帶標記數據集的出現和通過學習算法找到一系列運算操作對圖像（或者音頻等其他信號）進行逐步的重構或分析。a隨著計算機計算和存儲能力的提高、網絡技術的飛速發展和網速的提高、移動網絡的普遍使用，這些條件逐步變得可能。2011年，新一代超級計算機“沃森”在美國智力問答節目“邊緣危機”（Jeopardy）中，以絕對優勢戰勝人類對手，展示了計算機用人類的方式和人類在廣泛的知識領域進行溝通的新能力。“沃森”懂得雙關語和暗喻，它的認知并非通過人工灌輸，而是自我閱讀。它每秒可處理500GB的數據，相當于1秒鐘閱讀100萬本書。2016年，韓國棋手李世石在對弈中敗給“阿爾法狗”。

“阿爾法狗”屬于“通用學習機”，其技術構架采用的是模仿人類大腦神經的模式，通過深度學習把人工神經網絡的層級大大增加，提升了計算能力。它基于IBM開發的新型人工智能技術平臺Watson，每秒鐘能消化相當于1萬冊圖書的知識。它不僅具備了人類自然語言的理解能力，還具備了語義分析能力。因此，2016年也被稱為“人工智能元年”，標志著人工智能告別游戲時代，正式進入了商業領域，例如專家系統、無人駕駛汽車等。以目前的專家系統為例，最新的深度學習算法可以從核磁共振圖像中準確檢測出心臟是否衰竭，其準確度甚至可以和心臟病專家相比。隨著人工智能的復興和進入商業應用，不僅使大量資金涌入這一領域，而且也出現了“奇點論”（singularity），也就是說，在不久的將來，電腦將在意識上超越人腦，人工智能會超越人類，人類需要重新審視人與機器的關系，而生物學意義上的人類將不復存在。例如霍金在2014年接受英國廣播公司（BBC）采訪時說，開發完整的人工智能可能導致人類滅亡。比爾•蓋茨警惕地表示，他是對超級智能感到擔憂的那一派。牛津大學哲學家波斯特洛姆在《超級智能：路線圖、危險性與應對策略》中說，對人工智能一定要萬分小心，它可能比核彈還危險。這種“末世論”或敵托邦在大眾文化中較為盛行，例如從20世紀60年代的科幻電影《2001：太空漫游》到80年代的《終結者》系列、《黑客帝國》系列、《機械公敵》，再到近年來的《機械姬》、《超能查克》、《她》。另一種相反的觀點則認為，目前人工智能的熱潮只是風險投資基金驅動的，像無人駕駛汽車還是一個渺茫的前景，更別說人工智能會超越人類獲得自主意識了，“人工智能災難論”是建立在天然智能和人工智能之間的錯誤類比的基礎上，屬于小概率事件的不可能性。b不管是將人工智能與人類的智能進行類比，還是認為人工智能會超越人類智能，這些觀點都沒有區分齊澤克所說的“科學本身”（scienceitself）和“科學的內在的意識形態化”（science’sinherentideologization）。所謂的“科學的意識形態化”指的是，科學的觀念或理論有時會微妙地轉化為一種整體性的看待世界的方式，由此變成了意識形態的術語。

這種“科學的意識形態化”的一種明顯情形是將“某種特定的社會現象‘自然化’”（“naturalization”ofcertainspecificsocialphenomena）。a例如在人工智能領域中，將人工智能視為一種自我演化的“自然的有機體”，而隨著人工智能的進化，人類先是進入“后人類”的階段，人與機器相互結合，形成所謂的“賽博格”（cyborg），最終人工智能終將具有自主意識，超越人類智能，統治人類，將人類作為自身進一步進化的工具。用齊澤克的話來說，這種“科學的意識形態化”屬于一種過快的隱喻置換（toofastmetaphorictransposition），將特定的科學概念用來研究人類文明的歷史，這樣做的代價是模糊了一些權力關系或者忽視了一些更重要的問題，例如政治的決策和制度條件。“科學的意識形態化”不僅在大眾中盛行，而且科學家和工程師自身也成了這種意識形態的犧牲品。由此也可以看出，現代科學不同于此前的科學或其他的自然認識形式的地方在于，現代科學觸及到了拉康所說的“實在界”（theReal）b，例如對于日常經驗來說，以數學為基礎的現代科學（例如量子力學）“既是不可能的又是必不可少的”，而對現代生物學來說，人類自身成為了研究和操控的對象。正是因為現代科學打開了這些裂縫或缺口，才造成了科學的意識形態化。齊澤克認為，隨著人工智能和基因技術的投入實際應用，一些重要的事情將會發生，我們必須公開面對，而不是一味回避或限制，否則只會陷入“新時代的蒙昧主義”（NewAgeObscurantism）。但是一些科學家和工程師卻把人工智能的作用夸大了，用法國哲學家拉圖爾的話來說，“人們喜歡自己嚇唬自己，但又看不清真正的危險何在”c。與人工智能會超越人類智能這種“超級擔憂”相比，更恰當的論題是一小部分人如何利用人工智能去統治或控制其他大多數人。齊澤克認為，對于這些問題，不能留給大型企業、資本家或者國家去解決，而應該將信息公開，這是唯一的規則。

作者：韓連慶