人工智能社会学作为人工智能时代的社会学诠释, 具有重要的时代性价值和现实性意义。它属于社会学的一个分支学科, 是应用社会学的一般原理、基本方法、研究路径和学科范式对人工智能时代的人类行为与社会关系进行分析、研究, 重点探讨和解决人工智能时代的社会性问题。因此, 本文旨在探讨“人工智能社会学何以可能”这一议题, 重点就人工智能社会学的时代背景、研究对象、学科定位、学科特点、理论来源、核心范畴和基本内容等内容进行一个尝试性探讨。

来源 | 《大数据时代》2019年第1期

作者 | 萧子扬，中国农业大学人文与发展学院社会学专业博士

一、问题的提出

“当前人工智能在技术领域突飞猛进, 但暴露出来的社会学盲点也值得警惕”[1]。一方面, 经过60多年的高速发展, 以计算机、自动化和信息化等要素为重要依托的人工智能技术实现了革命性发展和突破, 并促使人工智能获得成为一种科学的可能, 进一步推动了人工智能科学成为一门具有时代性特色的显学。但在另一方面, 从人工智能科学到人工智能社会科学的转变面临着诸多现实性困难, 且这种现象在人工智能与社会学方面表现尤为明显。“一门关注社会变迁和社会问题的重要学科——社会学始终徘徊于门外”[2], 社会学也曾长期“缺席”人工智能研究[3], 并导致存在一系列学科盲点。总之, 人工智能科学和人工智能社会科学作为人工智能研究的两个关键领域[4], 甚至可以形象比喻为人工智能研究的“两条腿”, 但二者在发展水平、研究深度和重视程度等方面存在重要差异, 突出表现为“两条腿走路, 一长一短”, 人工智能社会科学的学科发展滞后性等现实性问题严重制约了人工智能及其相关研究全方位、多层次、综合性发展的进程。社会学是对社会进行综合性研究的学科, 它是社会科学的重要组成部分[5], 它是关于社会良性运行与协调发展的条件和机制的综合性具体社会科学[6], 它重点从社会整体出发, 通过社会关系和社会行动来研究社会结构及其功能、社会过程及其原因和规律[5]。综上, 由于风险社会、技术变革和现代性等诸多不稳定因素的存在, 人工智能社会在协调发展、良性运行等领域面临着众多现实性挑战, 由此带来的“人工智能时代的一系列社会性问题”将长期存在, 并对未来的社会经济发展产生不可估量、难以控制的深层次影响, 这要求人们势必对人工智能时代的社会学议题展开专门研究、建构人工智能社会学, 并促使人工智能社会学发展成为一门相对独立的学科[8]。

人工智能社会学作为关于人工智能时代和人工智能社会的社会学诠释, 具有重要的时代性价值和现实性意义。本文旨在探讨“人工智能社会学何以可能”这一议题, 重点就人工智能社会学的时代背景、人工智能社会学的研究对象、人工智能社会学的学科定位和学科特点、人工智能社会学的理论来源、核心范畴和基本内容等内容进行一个尝试性探讨。

一、“热”与“冷”:人工智能社会学的时代背景

当前, 人工智能研究呈现出“热”与“冷”并存的局面。一方面, 人工智能科学研究面临着“人工智能热”;另一方面, 人工智能社会科学面临着“人工智能冷”, 这样一种“冰火两重天”的发展现状是我国人工智能社会学的时代背景。

经过60多年的高速发展, 人工智能逐渐由“冷门”转为“热门”, 并成为一门“显学”, 也在学术研究等方面出现了所谓的“人工智能热”[9]。“人工智能”概念, 最早由美国计算机科学家麦卡锡 (John McCarthy) 等人于1955年提出, 但被后世广泛承认为人工智能诞生的标志是1956年达特茅斯 (Dartmouth) 会议的召开, 该会议的召集者也是麦卡锡 (John McCarthy) 。会议提出“学习或者智能的任何其他特性的每一个方面都应能被精确地加以描述, 使得机器可以对其进行模拟”这一著名论断[10], 促使人工智能的名称和主要任务得以正式确立。此后, 人工智能在科学技术层面取得了多次突破, 如:1964年, 世界第一个聊天机器人——ELIZA由约瑟夫·魏岑鲍姆研发, 并成功实现人机对话;1965年, 世界第一套化学分析专家系统——DENDRAL由爱德华·费根鲍姆等人成功开发;1968年, 计算机鼠标得以发明;1972年, 世界第一台人工智能机器人——Shakey诞生[2];1981年, 日本成功研发人工智能计算机;1986年, 美国发明家查尔斯·赫尔制造出人类历史上首个3D打印机;1997年, 深蓝 (Deep Blue) 战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫;2012年, 加拿大神经学家团队创造了一个具备简单认知能力、有250万个模拟“神经元”的虚拟大脑——“Spaun”;2016年、2017年Alphago陆续战胜国际围棋高手李世石、柯洁[12]。因此, 人工智能不仅成为社会舆论、新闻报道的热门话题, 也是近年来学术界重点关注的研究领域, 在人工智能科学方面的学术文章数量呈现出井喷之势。就以我国为例, 在中国知网 (Cnki) 以“人工智能”为主题词进行检索, 截至2018年11月, 共发表99263篇文章, 而且2017年起, 每年发表的文章数量均超过1万篇, 可见学术界对人工智能进行研究的热情持续高涨。此外, 以“人工智能”为主题的图书出版、影视传播、科幻科普等领域都迎来了新的发展契机和重要历史性机遇[13]。而且, 还有不少高校纷纷设置“人工智能学院”, 由此引发了人们的热议。总之, 人工智能科学由于具有新奇性、高科技性等特征, 吸引了大量的人对其发展进程投来关注, 由此产生了一系列的“人工智能热”。事实上, 人工智能科学能够有如此高的热度和发展水平, 依赖于三大技术——大数据技术、深度学习算法和超算技术的支撑[9]。然而, 相较于人工智能科学的高热度, 人工智能社会科学的发展空间有待进一步拓展, 研究进程有待进一步推进。

目前我国关于人工智能的探讨, 主要集中在科学技术 (理工科) 层次, 如自动化技术、信息经济、工业经济、计算机等领域, 而基于社会科学视角对人工智能时代的社会议题展开讨论的文章较少, 目前主要集中在科学技术史、科技哲学、逻辑学等学科, 这其中被重点探讨的是人工智能中的伦理问题和逻辑推理[4]。当然也有部分学者逐渐开始关注到人工智能时代的教育问题、政治问题等, 不过在研究数量、研究质量、理论深度等方面和人工智能科学对比尚有较大差距[2], 而且从社会学视角对人工智能展开研究的文章几乎为零, 仅有萧子扬 (2017;2018) 和高奇琦 (2018a;2018b) 有所涉及。此外, 直到2017年7月, 国务院印发了《新一代人工智能发展规划》 (以下简称《规划》) 后, 学术界才逐渐提高了对人工智能社会科学的关注程度。《规划》提到“要建设人工智能学科, 完善人工智能领域学科布局, 设立人工智能专业......鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容, 形成“人工智能+X”复合专业培养新模式, 重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合”[17]。因此, 应当改变以往社会科学对人工智能领域不够重视的状况, 并尝试构建和发展人工智能社会学。

二、研究对象的存在:人工智能社会学的重要前提

存在特定的研究对象是构建人工智能社会学的一个重要前提, 如果不存在实际可以研究的对象, 则人工智能社会学不过是一场“空谈”。换言之, 人工智能社会学能否成立的基本前提在于能否确定自己的研究对象[18]。那么, 人工智能社会学的研究对象究竟是什么呢?笔者认为, 在回答人工智能社会学的研究对象前, 需要回答三个问题:第一, 社会学的主要研究对象是什么?第二, 人工智能社会科学的主要研究对象是什么?第三, 人工智能和社会学存在是有效契合是什么?

第一, 关于社会学的研究对象。王思斌 (2010) 认为, 社会学以社会为研究对象, 它研究的是社会现象[5]。进一步说, 社会学是从宏观与微观、静态与动态多个层面去研究社会现象。西方社会学家认为, 社会学研究的基本问题是个人与社会的关系问题, 当然还包括社会结构与社会秩序、社会变迁等议题。郑杭生 (2003) 认为中国社会学界对社会学研究对象存在三种观点, 第一种侧重以社会为研究对象, 认为社会学是研究社会的“治乱兴衰”;第二种侧重以个人及其社会行为为研究对象, 认为社会学的主要旨趣是在社会互动或社会关系中的人;第三种侧重认为社会学研究其他社会科学不研究的“剩余领域”[6]。总之, 绝大多数学者认同社会学的研究对象为整个社会, 包括社会现象、社会问题以及个人与社会的关系等内容。

第二, 关于人工智能社会科学的研究对象。高奇琦 (2018) 认为, 智能科学主要研究如何通过技术改进的方法加快人工智能的发展速度, 并促使人工智能应用问题得到解决。而智能社会科学是和智能科学并存的一个概念, 智能社会科学侧重强调人工智能研究除了科学技术层面的内容, 还应当对人工智能相关的法律、公共政策和伦理等问题加以研究。因此, 人工智能研究需要社会科学的参与, 在涉及社会科学的人工智能领域, 需要进一步学科化。因而, 高奇琦 (2018) 提出智能社会科学应当包括智能政治学、智能社会学、智能经济学、智能法学等内容[4]。事实上, 笔者认为“智能社会科学”的提法不如“人工智能社会科学”的提法, 因为前者将“人工”二字忽略, 导致研究对象为“智能”而非“人工智能”, 忽略了智能的人造属性。因此, 人工智能社会科学的研究对象主要是指人类在制造智能以及智能机器诞生后对人类社会的影响、产生的社会问题等内容。

第三, 人工智能和社会学存在高度的契合性。一方面, 人工智能和社会学都是“现代性的产儿”[22], 他们都是由社会发展、社会变迁而产生和不断发展的。机器制造的历史可以追溯到第一次工业革命时期, 而社会学的产生也是在这一个时期——都是剧烈的社会变革、技术发展推动了它们的产生。它们是同一个历史背景下产生的。另一方面, 社会学的研究对象主要是人与社会的关系, 以及社会变迁、社会问题等, 而人工智能时代的到来导致人与社会的关系发生了重要的变化, 尤其是人与机器 (人工智能) 的关系发生了嬗变, 此外, 受人工智能技术的深刻变革和风险社会的波动影响, 人工智能时代的社会学问题愈发频发, 这也给社会学研究带来了机遇和挑战。因此, 可以说人工智能和社会学存在某种内生性的契合, 这种契合导致“人工智能+社会学”的模式成为可能, 即人工智能社会学的建构有其必然性和可行性[2]。

综上所述, 人工智能社会学的研究对象是存在的, 它主要研究人工智能时代人与社会的关系, 尤其是人与机器的关系, 以及人工智能给社会发展带来的多层次影响, 人工智能给人类关系和社会行动带来的影响等内容。总之, 人工智能社会学的建构是社会学学科发展的必然要求, 也是促进人工智能发展的可行路径。

三、宏大、前沿和颠覆:人工智能社会学的学科定位和学科特点

在建构人工智能社会学这一学科时, 需要促使其在社会学、社会科学当中拥有一个相对独立的学科地位。因此, 必然需要回应三个重要问题, 即人工智能社会学在社会学中该如何被定位?人工智能社会学在整个社会科学中该如何被定位?人工智能社会学这一学科应当具有何种特点?

首先, 人工智能社会学从属于社会学范畴, 它是随着人工智能时代到来而逐渐发展起来的一个新兴的社会学的分支学科和重要研究领域。事实上, 社会学研究领域和分支学科众多, 知识体系也相当庞大, 主要包括社会学理论 (理论社会学) 、社会研究方法和应用社会学等三大部分。其中, 理论社会学是指对社会构成要素、社会关系、社会行动、社会结构、社会过程、社会制度、社会变迁等问题的理论性分析。应用社会学是指将社会学理论和社会研究方法运用于某一社会现象、社会问题的研究。因此, 人工智能社会学应当属于应用社会学, 而非理论社会学, 即人工智能社会学是应用社会学的一般原理、基本方法、研究路径和学科范式对人工智能时代的人类行为与社会关系进行分析、研究, 重点探讨和解决人工智能时代的社会性问题[2], 属于社会学的一个分支学科。

其次, 人工智能社会学属于人工智能社会科学的重要组成部分。人工智能社会科学应当包括人工智能政治学、人工智能经济学、人工智能法学、人工智能社会学等众多分支学科, 不同分支侧重从不同的学科视角对人工智能时代的议题加以分析和解读。比如, 人工智能政治学侧重运用政治学视角分析如何通过人工智能技术的应用来推动国家政治的发展;人工智能社会学侧重通过激发主体性来应对人工智能时代存在的众多现实性问题, 进而促使社会成员能够适应人工智能带来的革命性变迁。因此, 人工智能社会科学作为与人工智能科学并存的学科, 和人工智能科学的最为主要的区别在于, 一个是侧重运用科技视角探讨人工智能科学技术如何发展, 另一个是侧重运用社会科学的视角探讨人工智能面临的问题和挑战, 后者较前者更具有人文情怀和社会关照的色彩。

最后, 人工智能社会学具有整体性和宏大性、前沿性和前瞻性、科学性和应用性、颠覆性和批判性等特点。第一, 所谓人工智能社会学的整体性和宏大性, 是指人工智能社会学重点将人工智能社会看作是一个有机整体, 认为人工智能时代的社会存在像生物有机体一样的密切联系, 需要运用宏大的视角对人工智能时代的系列问题加以探讨和分析。人工智能是未来社会发展进程中的一个重要因素, 需要采取一种宏大的历史叙事风格, 并运用社会学视角加以突破。因此, 人工智能社会学必须在整体性和宏大性方面形成自己学科的特色。第二, 所谓人工智能社会学的前沿性和前瞻性, 是指人工智能作为一个前沿领域是社会学有待参与、介入的方面, 人工智能是目前科学技术方面最为前沿的内容和最具代表性的成果, 同时也将对未来的社会发展产生深刻影响。此外, 人工智能社会学应当具有预测性和前瞻性, 即所研究的领域是最前沿的内容, 研究的结果也应当具有引领时代方向、预测未来趋势的作用。因此, 人工智能社会学应当在前沿性和前瞻性方面有所作为。第三, 人工智能社会学具有颠覆性和批判性。一方面, 人工智能的发展给社会学等社会科学学科带来了重要挑战, 在解释方式、研究范式等方面都存在颠覆的可能, 也使他们或许面临着新一轮的学科危机。另一方面, 人工智能时代的社会学要求具有高度的批判性, 对于人工智能时代的社会问题应当高度关注, 并采取倡导等方式加以解决。因此, 人工智能社会学需要把握好颠覆性和批判性的特征。

四、理论来源、核心范畴和主要内容:人工智能社会学的基本框架

第一, 人工智能社会学的理论来源。人工智能时代和人工智能社会的高度复杂性使得需要解决的问题呈现出多样性特点。这必然要求人工智能社会学成为一门交叉性学科, 需要吸收借鉴众多学科的知识和理论。由于当前人工智能社会科学可以包括人工智能政治学、人工智能社会学、人工智能经济学、人工智能法学等分支, 因此, 人工智能社会学的理论来源应当是“以社会学理论为主, 辅助其他社会科学理论”。具体而言, 人工智能社会学主要采取社会学的理论和视角 (如社会冲突理论、现象学社会学理论、后工业社会理论、社会交换理论、结构功能理论、社会行动理论等) [25], 其次以心理学、经济学、政治学、法学等学科的理论作为补充。此外, 需要思考的是人工智能时代存在学科危机, 即社会科学面对突飞猛进的人工智能技术, 其中出现的新特征、新问题对社会科学的理论存在颠覆和挑战, 传统的理论在特定场合、情形缺乏解释力。因此, 人工智能时代的社会学需要产生特有的理论, 即人工智能社会学理论。总之, 人工智能社会学的理论来源应该包括三个部分:一是社会学理论, 二是发展出来的人工智能社会学理论, 三是社会学以外的其他社会科学学科的理论。

第二, 人工智能社会学的核心范畴。萧子扬 (2018) 认为社会学对人工智能时代的核心议题——“机器焦虑”和“技术恐惧”没有做到应有的重视, 他强调“机器焦虑”是社会学介入人工智能研究过程时必须面对的核心词汇, 也是未来人工智能时代必须解决的问题[2]。事实上, “机器焦虑”和“技术恐惧”是人工智能时代最容易出现的社会问题, 这个是需要首先加以关注的问题, 但并不是人工智能社会学最核心和最基础的范畴。笔者反思认为, 人工智能社会学的核心范畴应当是人工智能时代和人工智能社会, 这是人工智能社会学研究存在的社会场域, 是人工智能社会学能够存在的根本性社会背景。因此, 人工智能社会学的核心范畴即是人工智能时代和人工智能社会, 尤以人工智能社会为主。所谓人工智能社会, 更多强调的是人工智能与社会的互动, 人工智能技术在发展过程中对人类社会的影响和变革, 具有社会性特点。而这样一种带有社会性质的议题, 才是社会学应当关注的内容。

第三, 人工智能社会学的基本内容。人工智能社会学是社会学的一个新兴分支学科, 它主要研究人工智能时代人与社会的关系, 尤其是人与机器的关系, 以及人工智能给社会发展带来的多层次影响, 人工智能给人类关系和社会行动带来的影响等内容。因此, 人工智能社会学的基本内容应当包括人工智能社会学的概念、人工智能社会学的研究对象、人工智能社会学的主要研究方法、人工智能社会存在的主要社会问题、人工智能社会研究、人工智能社会的发展史等。而且, 在主要社会问题方面又可以包括人工智能时代的社会治理问题[27]、人工智能时代的农业问题[28]和农村发展问题[29]、人工智能时代的法律问题、人工智能时代的伦理问题、人工智能时代的人类心理问题等内容。

总之, 人工智能社会学的基本框架应该是具有宏大、前沿和颠覆等色彩的, 是在基于传统社会学研究的框架基础上, 结合人工智能时代背景的一次新的创新和发展。因此, 人工智能社会学的研究框架应该可以从宏观、中观和微观等层次进行阐释, 宏观层次又可以包括理论和方法两个方面[30]。具体如下:

五、结束语

“人类一直在不断地发明工具, 而这些工具所带来的改变往往出乎我们的意料。历史上这种由新工具造成的社会变革影响深远, 如城市的崛起、寿命的延长、核武器的发展。接下来机器人 (人工智能) 又将重新定义我们的工作、护理、战争, 甚至包括我们的视觉和行走能力。在这一波变革到来之前, 我们现在应该立即展开切实的讨论......”[31], 比如Kaiman Toth (2017) 就认为“人工智能时代将促使‘不劳社会’的到来, 机器人将做完所有的工作”[32]。因此, 这也将导致一系列的社会问题, 比如技术性失业、机器焦虑、人机战争等问题[33], 这些问题事实上都是社会科学, 尤其是社会学应当关注和重视的, 必须在新一轮社会变革产生之前加以重视, 并进行相关的讨论。总之, 人工智能社会学的产生有其历史的必然性, 但这样一门新兴学科的构建过程也面临诸多挑战。本文主要对人工智能社会学进行了一个纲要性的论述, 重点分析了人工智能社会学的时代背景、人工智能社会学的研究对象、人工智能社会学的学科定位和学科特点、人工智能社会学的理论来源、核心范畴和基本内容等, 核心观点是“需要努力建构人工智能社会学这一学科, 加强人工智能社会学的理论建设和学科建设, 进而促使这一研究领域获得广泛关注和讨论”。当然, 本文尚有诸多不足, 后期将有进一步完善, 因此, 此文权当抛砖引玉, 希望由此有更多学者能够参与到人工智能社会学的讨论热潮当中来。

参考文献省略。