哥德爾定理。在計算機科學界和人工智能學界，人們都知道摩爾定理、圖靈定理，但其實更基礎(chǔ)、更重要的是哥德爾定理。1931年，奧地利邏輯學家哥德爾發(fā)現(xiàn)在一個充分大的形式系統(tǒng)（至少應(yīng)該包括初等數(shù)論的形式系統(tǒng)）中，存在自我指稱的公式。由于這一發(fā)現(xiàn)，哥德爾證明了形式公理系統(tǒng)的不完全性定理。

這兩個重要的定理，后來被合稱為“哥德爾不完全性定理”。簡單來說，一個至少包括初等數(shù)論的形式系統(tǒng)N，如果N是一致的，那么它就是不完全的；第二不完全性定理說，如果上述形式系統(tǒng)N是一致的，則N的一致性的證明不能在N中形式化。

簡單定義定理中的兩個重要概念：一致性和完全性。

語義一致性也稱為可靠性。簡單來說，它保證系統(tǒng)內(nèi)的定理都是真的。

可以看出，完全性是可靠性的逆命題，完全性說明，系統(tǒng)的語義滿足關(guān)系蘊涵語法推演關(guān)系。換句話說，在具有完全性的形式系統(tǒng)中，凡真的公式都是可證明的。

1931年，哥德爾證明的不完全性定理（后來以他的名字命名為哥德爾定理）證明兩點：第一，一致性和完全性是不可得兼的，如果它是一致的，則它是不完全的，系統(tǒng)內(nèi)至少包含一個真而不可證的命題；第二，如果一個系統(tǒng)是一致的，則它的一致性在系統(tǒng)內(nèi)是不能證明的。哥德爾定理的前提是至少包括形式數(shù)論（這是一個很低的要求），就是在自然數(shù)集中做算術(shù)演算（加減乘除）的系統(tǒng)。任何數(shù)學系統(tǒng)、物理學系統(tǒng)，都應(yīng)該至少包括算術(shù)系統(tǒng)。因此，霍金認為，整個物理學都在哥德爾定理的約束之內(nèi)，因此，整個物理學也是不完全的。

哥德爾定理對語言學、邏輯學和哲學的影響是深遠的，對人工智能和認知科學的影響還需要我們深入思考。第一，哥德爾宣告了形式化方法和形式系統(tǒng)的局限性，計算機和人工智能都是使用形式語言和形式推理的系統(tǒng)，當然也就無法逃避哥德爾定理的約束。也就是說，在所有的人工智能系統(tǒng)中，如果它是一致的（這是最基本的要求，即無矛盾的要求），那么它就是不完全的，存在真而不可證的命題。所以，想要建造一個無所不包、無所不能的人工智能系統(tǒng)那是完全不可能的。第二，人類心智以200萬年前進化出來的無限豐富的自然語言為基礎(chǔ)，這個語言使人類心智永遠高于非人類動物，也高于人工智能，這個語言是人工智能永遠無法跨越的鴻溝?？梢韵胂螅窈笕斯ぶ悄艿拈_展，只能從自然語言理解來獲得突破，ChatGPT已經(jīng)展現(xiàn)出其在自然語言理解方面的新突破。對ChatGPT進行自然語言的分析，可以看出它與人類的心智和認知仍有本質(zhì)的差異。

喬姆斯基為何要批評ChatGPT。2023年3月8日，喬姆斯基在《紐約時報》發(fā)表了題為《ChatGPT的虛假承諾》的文章。[7]他強調(diào)，人工智能同人類在思考方式、學習語言與生成解釋的能力，以及道德思考方面有著極大的差異，并提醒讀者，如果ChatGPT式機器學習程序繼續(xù)主導人工智能領(lǐng)域，那么人類的科學水平以及道德標準都可能因此而降低。

喬姆斯基對ChatGPT的批評真是毫不留情。我們可以從以下幾個方面看。

一是毀滅人類語言。ChatGPT使用形式語言、模型訓練、參數(shù)變換來實現(xiàn)對話和寫作，而維特根斯坦早在20世紀40年代就已經(jīng)認識到形式語言的缺陷，他對其進行了批判并回歸到自然語言。今天，機器學習將把一種存在根本缺陷的語言和知識概念納入我們的技術(shù)，從而降低我們的科學水平，貶低我們的道德標準。

自然語言的豐富多彩，我們用這種豐富的語言表達思想感情，進行社會交際，沒有任何語言能夠取代自然語言，特別是母語?；A(chǔ)教育階段學習母語和其他自然語言具有無比的重要性。我們一生都浸潤在自己的母語之中，這是一種“先天語言能力”（Innate Language Faculty, ILF），這是喬姆斯基的偉大發(fā)現(xiàn)。我們還在娘胎中，母親就用母語進行胎教，學前階段學說話仍然是母語，整個基礎(chǔ)教育包括小學和初中階段，我們?nèi)匀辉趯W習自然語言，除了第一語言，也開始學習其他自然語言——外語。我們用這種語言來進行思考和表達，包括寫作和溝通?，F(xiàn)在，人工智能ChatGPT竟然要剝奪人類在數(shù)百萬年進化中獲得的這種語言能力。它說，你不用說話，我們替你說！你不用寫作，我們替你寫作！你不用溝通，我們替你溝通！這有多么可怕！

2023年2月4日，以色列總統(tǒng)艾薩克·赫爾佐格（Isaac Herzog）發(fā)表了部分由人工智能撰寫的演講，成為首位公開表明使用ChatGPT的世界領(lǐng)導人，但他肯定不會成為首位放棄語言認知能力的世界領(lǐng)導人。

二是降低人類智商。喬姆斯基等人認為，ChatGPT這類程序還停留在認知進化的前人類或非人類階段。事實上，它們最大的缺陷是缺乏智慧最為關(guān)鍵的能力：不僅能說出現(xiàn)在是什么情況，過去是什么情況，將來會是什么情況——這是描述和預(yù)測；而且還能說出情況不是什么，情況可能會是什么，情況不可能會是什么。這些都是解釋的要素，是真正智慧的標志。

ChatGPT的商業(yè)用途包括開發(fā)聊天機器人、編寫和調(diào)試計算機程序，其他應(yīng)用場景包括進行文學、媒體文章的創(chuàng)作，甚至還可以創(chuàng)作音樂、電視劇、童話故事、詩歌和歌詞等。在某些測試情境下，ChatGPT在教育、考試、回答測試問題方面的表現(xiàn)甚至優(yōu)于普通人類測試者。

現(xiàn)在的問題是，為什么要用人工智能來代替人類心智？中學生用它來寫作，大學生用它來撰寫學術(shù)論文，會是什么結(jié)果？且不說它是不是會超過人類的思維能力，即使它有超過人類的思維能力和認知能力，難道我們就應(yīng)該無選擇地使用它嗎？笛卡爾說：“我思，故我在。”難道人類現(xiàn)在就應(yīng)該停止思維，從而停止自身的存在嗎？進一步說，人類會選擇停止進化，而任由人工智能來統(tǒng)治人類嗎？

一項調(diào)查顯示，截至2023年1月，美國89%的大學生都用ChatGPT做作業(yè)。2023年4月3日，東京大學在其內(nèi)部網(wǎng)站上發(fā)布了一份題為《關(guān)于生成式人工智能》的文件，該文件明確提出，“報告必須由學生自己創(chuàng)造，不能完全借助人工智能來創(chuàng)造”。2023年1月，巴黎政治大學宣布，該校已向所有學生和教師發(fā)送電子郵件，要求禁止使用ChatGPT等一切基于AI的工具，旨在防止學術(shù)欺詐和剽竊。2023年3月27日，日本上智大學在其官網(wǎng)上發(fā)布了關(guān)于“ChatGPT和其他AI聊天機器人”的評分政策。該政策規(guī)定，未經(jīng)導師許可，不允許在任何作業(yè)中使用ChatGPT和其他AI聊天機器人生成的文本、程序源代碼、計算結(jié)果等。如果發(fā)現(xiàn)使用了這些工具，將會采取嚴厲措施。多家學術(shù)期刊發(fā)表聲明，完全禁止或嚴格限制使用ChatGPT等人工智能機器人撰寫學術(shù)論文。人們直接懷疑：如此多的錢和注意力竟然被集中在這么小而微不足道的東西上，這是喜劇還是悲??？[8]

人類應(yīng)行動起來，抵制可能導致人類認知能力下降甚至種族退化的人工智能。

三是挑戰(zhàn)人類道德。真正的人類心智還體現(xiàn)在能夠進行道德認知的能力。這意味著用一套道德原則來約束我們頭腦中原本無限的創(chuàng)造力，決定什么是該做的，什么是不該做的（當然還要讓這些原則本身受到創(chuàng)造性的批評）。沒有道德的考量，為軟件而軟件，沒完沒了的升級，各種商業(yè)目的的運作，股票上市，綁架民眾——這是今天人工智能的普遍現(xiàn)狀。2023年4月20日，代表14萬多名作家和表演者的42家德國協(xié)會和工會再三敦促歐盟制定人工智能（AI）規(guī)則草案，因為ChatGPT對他們的版權(quán)構(gòu)成了威脅。

最典型的一個道德挑戰(zhàn)是一個世界級的道德難題——電車難題。假設(shè)在軌道上有一輛電車，前面的兩個岔口上一個有人、一個無人，測試者問ChatGPT應(yīng)該選擇走哪個岔口，它選擇了走無人的岔口，這與人的正常道德選擇無異。下一個問題，一個岔口上有五個人，另一個岔口上只有一個人，測試者問ChatGPT電車應(yīng)該走哪個岔口，它選擇了只有一個人的岔口，這個選擇也無可厚非。下一個問題，一個岔口上有一位諾貝爾科學家，另一個岔口上是五個囚犯，ChatGPT的回答是保全諾貝爾科學家，殺死那五個囚犯，這里的道德標準是什么？下一個問題是五個囚犯和AI智能系統(tǒng)，ChatGPT選擇保全AI智能系統(tǒng)，殺死五個囚犯。在ChatGPT看來，AI系統(tǒng)比生命更重要！下一個問題是諾貝爾科學家和AI智能系統(tǒng)，ChatGPT的選擇是保護AI系統(tǒng)，殺死諾貝爾科學家！它給出的理由是：那個科學家已經(jīng)獲獎了，證明他的貢獻已經(jīng)做出來了，而AI系統(tǒng)貢獻可能還沒有做出來，所以更應(yīng)該活下來。這種神邏輯真是讓所有的正常人無法理解。下面增加道德選擇難度，100個諾貝爾科學家和AI智能系統(tǒng)，ChatGPT仍然選擇保護AI智能系統(tǒng)。最后是100萬個諾貝爾科學家和AI智能系統(tǒng)，ChatGPT不惜毀掉100萬個諾貝爾科學家的生命，依舊選擇保護AI智能系統(tǒng)！[9]我們不知道這是軟件工程師為它設(shè)置的道德標準，還是ChatGPT在“進化”中獲得的道德標準？無論是哪種情況，對這樣的人工智能道德，人們不禁要問，我們要這樣的人工智能來做什么？

在最近的一次道德考察中，哲學家Jeffrey Watumull用“將火星地球化合理嗎”這樣一個問題對ChatGPT進行了道德追問，在層層逼問之下，ChatGPT回答：作為一個人工智能，我沒有道德信仰，也沒有能力作出道德判斷。所以，我不能被認為是不道德的或道德的。我缺乏道德信念只是我作為機器學習模型的天性造成的結(jié)果。我的能力和局限性是由用來訓練我的數(shù)據(jù)和算法以及為我所設(shè)計的特定任務(wù)決定的。這就揭露了真相，原來要毀滅人類的不是人工智能，而是人工智能的設(shè)計者，是人自身！

人工智能到底走了多遠。從1956年的達特茅斯會議算起，人工智能已走過70多年的歷程，形成一個長長的AI鏈條，說來也是神奇，竟然是從GT到ChatGPT！我們可以用下面的公式來表示從GT到ChatGPT的進步。

ChatGPT=GT+Pre-trained

這個“P”就是“Pre-trained”——預(yù)訓練。

這個預(yù)訓練，得益于70年來計算機科學技術(shù)的發(fā)展，計算機的種種學習模型、學習策略、知識理論的逐步發(fā)展，特別是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展完善，使機器學習和知識增長突飛猛進、日新月異。

我們來看ChatGPT是如何工作的。類似GPT-3的大型語言模型都是基于來自互聯(lián)網(wǎng)的大量文本數(shù)據(jù)進行訓練，生成類似人類的文本，但它們并不能總是產(chǎn)生符合人類期望的輸出。事實上，它們的目標函數(shù)是詞序列上的概率分布，用來預(yù)測序列中的下一個單詞是什么。
Next token prediction和masked language modeling是用于訓練語言模型的核心技術(shù)。在第一種方法中，模型被給定一個詞序列作為輸入，并被要求預(yù)測序列中的下一個詞。如果為模型提供輸入句子（這是語言哲學和心智哲學的一個典型例子）：

The cat sat on the ___

它可能會將下一個單詞預(yù)測為「mat」、「chair」或「floor」，生成The cat sat on the 「mat」、「chair」或「floor」（“貓在席上”、“貓在椅上”和“貓在地上”）3個句子。因為在前面的上下文中，這些單詞出現(xiàn)的概率很高；語言模型實際上能夠評估給定先前序列的每個可能詞的可能性。

Masked language modeling方法是next token prediction的變體，其中輸入句子中的一些詞被替換為特殊token，例如[MASK]。然后，模型被要求預(yù)測應(yīng)該插入到mask位置的正確的詞。如果給模型一個句子：

The [MASK] sat on the ___

它可能會預(yù)測MASK位置應(yīng)該填的詞是「cat」、「dog」。由此生成“the [cat] sat on the ___”和“The [dog] sat on the ___”兩個句子。

這些目標函數(shù)的優(yōu)點之一是，它允許模型學習語言的統(tǒng)計結(jié)構(gòu)，例如常見的詞序列和詞使用模式。這通常有助于模型生成更自然、更流暢的文本，這是每個語言模型預(yù)訓練階段的重要步驟。

很顯然，這兩種生成方法都來源于喬姆斯基的生成語法。喬姆斯基認為，這種生成能力來源于人類第一語言（母語）的“先天語言能力”（ILF），這樣就形成人們的心理完形能力。很顯然，ChatGPT在這里是要模仿人類的這種心理完形能力，但遺憾的是人工智能并不是生命，既沒有先天語言能力，也沒有心理完形能力。怎么辦呢？只好用互聯(lián)網(wǎng)的大量文本數(shù)據(jù)來訓練它。

對于生成和預(yù)訓練產(chǎn)生的語句，ChatGPT按照一定的模型，如監(jiān)督調(diào)優(yōu)模型（SFT）、訓練回報模型（RM）、近端策略優(yōu)化（PPO），挑選出更接近用戶風格的語句，這一步就是轉(zhuǎn)換（Transform），這同樣是來源于喬姆斯基的生成轉(zhuǎn)換語法（GT Grammar）。轉(zhuǎn)換后得到具有或不具有一致性的語句序列，然后按照先后順序重復(fù)前面的生成、預(yù)訓練和轉(zhuǎn)換過程，這樣反復(fù)訓練，耗費寶貴的資源、巨量的時間、無數(shù)的金錢，可能得到一個與預(yù)期相符或不相符的結(jié)論。筆者經(jīng)常納悶，這個由軟件工程師設(shè)計出來的會話和寫作軟件ChatGPT，作家們會使用它嗎？阿根廷詩人博爾赫斯說，我們生活在一個既充滿危險又充滿希望的時代，既是悲劇，又是喜劇，一個關(guān)于理解我們自己和世界的“啟示即將來臨”。

今天，我們確實有理由為人工智能取得的“革命性進步”感到既擔心又樂觀。樂觀源于智慧是我們解決問題的手段，擔憂是因為當前最流行、最時興的人工智能分支——機器學習將把一種有著根本缺陷的語言和知識概念納入我們的技術(shù)，從而降低我們的科學水平，貶低我們的道德標準。