生成式人工智能可以通过算法对数据库进行学习，生成全新的内容（如文字、图片、视频等）。微软推出的“小冰”、Stability AI推出的致力于图像生成的Stable Diffusion以及OpenAI推出的ChatGPT，都属于生成式人工智能。ChatGPT能够根据聊天的语境进行互动，做到与真人几乎无异的场景式交流，并以聊天的方式实现文本、翻译、代码等的撰写。生成式人工智能能够完成信息检索、图像建构和文本生成等方面的任务，已触及人类较深层次的创造性，并将这种能力外化为一种数字化功能。不过，这种能力是训练出来的。正如ChatGPT有如此出色的文本生成能力，也是历经了无数次试错和更新迭代发展而来。实际上，“生成”是一种以问题为中心的信息建构能力，而生成式人工智能则是对人类这种信息建构能力的一种功能外化，并在某种程度上也是对人类相应能力的一种抽离。

　　那么，生成式人工智能的外化或抽离如何实现？我们在与ChatGPT聊天的过程中是以问题为中心的。当我们给出一个问题时，ChatGPT能够迅速而完整地给出答案，其逻辑性惊人。然而，当人在对某个问题进行针对性建构时，其中可能会有一些逻辑不完善的地方。这种不完善恰恰是非逻辑的直觉的养成方式。人对信息的甄别与建构，往往是一种跳跃的思维进程。ChatGPT的生成则抹平了这一进程。因此，问题的直觉建构能力便被抽离了。直觉建构能力属于创造性能力，也是人本体性存在的重要部分。ChatGPT对资料的搜索与整合，在某种程度上也是创造的一部分，这是问题直觉养成的基本途径。尤其是对于刚刚进入学术训练的学生或青年学者来说，资料搜索能力是一种基础能力。当这种能力被外部的工具功能化时，就抽离了人的自然能力的这一环节，从而不利于创造力的培养。这可能也是不少高校禁止学生使用ChatGPT的重要原因。

　　实际上，生成式人工智能是“机器理性”的新发展，是将人的“直觉能力”理性化。比如，ChatGPT的答案只能是一种知识性输出。在学习的过程中，知识不是目的，但对知识的甄别与整合却是目的的一部分。ChatGPT输出的结果，则使学习的目的平面化为知识。工具性不能替代本体性。或许有人会质疑，工具就是工具，为何会改变人的本体性存在？人类发明了杯碗，可以更好地喝水、吃饭；人类发明了斧子，可以更好地砍柴、建房子。在这里，吃、喝、砍柴、建房子的本体并没有发生改变。而ChatGPT的不同之处则在于，它不仅让人的信息搜索与建构更为便捷，而且可能改变我们将要吃到的“饭”，从而成为人类的“投喂者”。

　　既然如此，我们应如何看待这种外化或抽离？生成式人工智能对人类某一能力的抽离，是否就意味着是对人的整体性剥离？显然，功能外化也是对人的一种解放，人类因此能够有更多精力从事其他劳动。比如，2020年由DeepMind推出的AlphaFold在科学研究中对蛋白质结构分析的准确性平均能够达到92.4%，已预测了绝大多数已知的蛋白质结构。在此之前，人为的实验分析一个蛋白质结构需要几周甚至是几个月的时间。电影工业中生成式人工智能的应用就更为普遍，如Stable Diffusion能够为电影生成大量的图像素材。然而，生成式人工智能所给出的结果也并非一步到位。正如AlphaFold所呈现的蛋白质结构并不是我们的最终目的，需要经过人的辨识后才能成为科学研究的一个环节。人工智能生成的图像素材，也需要人进行场景搭建。即便是获得了数字艺术金奖的《太空歌剧院》，也是经过了人的再处理。在此，相应的能力被整合为“理性知识”，变成了人类认识活动中的一个节点。因此，这也将进一步发展人在其他方面的一些能力。

　　在某种程度上，ChatGPT将人类个体的信息搜寻与建构能力整合在一起。它虽然没有人类的天才个体般优秀，但往往会高于寻常个体。可以说，这种整合是将相应能力整体化、均等化了。这也为人们提供了更多创造的可能。在智能手机出现前，并不是每个人都有拍照或成为摄影师的机会，但今天手机拍照功能的强大使得这种机会似乎人人可及。谷歌推出的Noise2music能够根据文字生成音乐，似乎每个人都因此可能成为音乐的创作者；Stable Diffusion的图像生成或使每个人都可以根据自己的意愿去作画。虽然我们不能说每个人就此会成为音乐家或画家，但从此人人对音乐或绘画的理解却不同了，这种普泛化的驯化在某种程度上也是在塑造我们的认知与经验。

　　生成式人工智能对于我们的直接呈现，是否真的会使人惰化？如果是以人工智能生成的方式进行写作或交作业，这种惰化是显然的。但如果我们只是将其视为一种工具，ChatGPT就会成为一种综合性的大型辞典，给我们带来极大便利。外化与抽离之间矛盾的调和在于使用者的目的。如果将生成式人工智能的输出，作为学习的最终结果去替代自身的知识建构，这就是惰化。但若只是将其输出作为知识建构的一个环节，那么这就类似于传统的知识搜索（如辞典、搜索引擎等）。正如互联网兴起之初一般，我们当前对生成式人工智能的担忧是合理的。生成式人工智能在抽离了人类原本具有的某种能力的同时，实际上也是对人类原有能力的打包与整合。它仍是作为人类能力链条的一个环节，只是被外化为了某个功能。就像保留火种替代了钻木取火的能力，人类控火甚至是生存能力并没有因此而衰减，而是进一步提升了。

　　总之，生成式人工智能对人类某种能力的抽离及其功能的外化是必然的，但这种外化也是对人类相应能力的打包与整合，仍作为一个环节存在于人类的能力链条之中。生成式人工智能作为“机器理性”的新发展，并非对人类主体性的替代，而仍是以工具的形式服务于人。只是，我们需要有正确的态度和目的去驾驭它。

　　（作者单位：上海社会科学院哲学研究所）