AI時代的國際關係=黑科技 體系變革？——人工智慧與國際關係研究（一）

科學是歷史的有力槓桿，是最高意義上的革命力量。——卡爾·馬克思

我們還從來沒有像今天這樣接近未來。

隨著計算機硬體性能的全方位提升和互聯網時代海量數據的積累，曾經歷多次波折的人工智慧（Artificial Intelligence）技術在21世紀的第二個十年進入了新一輪高速發展期，人類社會也正在快速向人工智慧時代的門檻靠近。

人工智慧技術是特別的，它與人類歷史上的歷次科技革命都存在著特質上的差異。舊有的技術革新無論形態如何，其性質仍是人類改造世界的工具和手段，而人工智慧則能夠通過對大數據的分析和學習，理解人類的內在需求，作為創造性的夥伴直接參与到人類改造世界的活動中，表現出與人類理性思維方式完全不同的思考邏輯，在一定程度上改變了人類與技術的深層次聯繫。如果說工業時代的科技發展是對人類肢體能力的巨大延展，那麼人工智慧技術就是希望模擬人類的大腦。一旦該技術突破發展的「奇點」，那麼整個人類社會將發生重大的變化，也必將對國際關係產生深遠的影響。

然而，在現代的社會生活中，人工智慧已經是一個被過分傳播的概念，在社會新聞、科技報道與科幻故事中常常被混亂地使用，對於研究者來說，開展人工智慧與國際關係研究的一個重要前提便是釐清研究的邊界，對於人工智慧的基本概念範疇進行規範性的描述。這也是這篇短文想要解決的問題。

人工智慧技術的濫觴

現代意義上的人工智慧研究最早可以追溯到20世紀40年代，1950年，英國著名科學家圖靈（Alan Turing）在名為《計算機器與智能》（Computer Machinery and Intelligence）的著名文章中首次提出了「機器能夠思考嗎？」這一具有劃時代意義的理論問題，並同時提出了測試機器是否擁有智能的方法（即「圖靈測試」）。

1956年，達特茅斯夏季學術研討會（Dartmouth Summer）召開，這是人工智慧技術發展的里程碑。在這場自發組織起來的盛會上，研究者們接受了約翰·麥卡錫（John McCarthy）提出的人工智慧（AI）概念，標誌著這一學科的正式誕生。 然而，在隨後幾十年的時間裡，人工智慧的發展卻並非一帆風順，雖然在不同時期出現了如「專家系統」（Expert Systems）、「深藍」（Deep Blue）等多項具有標誌性意義的成果，但由於客觀條件的限制，人工智慧技術始終沒有達到有效解決人們現實需求的高度，技術發展無法在產業層面落地，對於現實社會的影響非常有限。直到21世紀初，人工智慧似乎仍是個離我們日常生活非常遙遠的故事，但令人意想不到的突破就在此刻發生了。

轉折點出現在2009-2010年前後。由於硬體設備的進步使得新一代計算機在運算速度和信息處理能力方面大幅提升，且互聯網產業的發展改變了人類的生活方式，使得網路成為獲取人們日常生活數據最集中、最便捷的渠道。特別是移動互聯時代的到來，使來自網路搜索、電子商務企業、社會媒體、科學研究等不同領域的海量數據迅速累積，為人工智慧發展的提供了充足的養分。在強大計算能力與大數據環境都已具備的情況下，早在60年代就已經被提出，但在很長時間內被束之高閣，甚至在一段時間內被視為是偽科學的多層神經網路（Multilayer Neural Network, MNN）重出江湖。這一「上古神兵」在大數據時代終於展現出無與倫比的生命力，一場「深度學習」（Deep Learning, DL）革命席捲全球。

「深度學習」演算法以建立套嵌式的多層次模式識別系統組成的「神經」架構為基礎，通過組合低層特徵形成更加抽象的高層屬性、類別或特徵，藉以發現數據的分布特點。深度學習的出現帶來了人工智慧演算法（Algorithm）方面的一次跨越，它改變了傳統符號主義（symbolism）學派以計算機模擬人類認知系統推進人工智慧的艱難嘗試，讓人工智慧擁有了從巨大且複雜的信息源中提取、識別和構建體系的能力，在那些任務目標明確，且相關數據豐富的領域，深度學習演算法能夠讓機器學習新的技能，制定有效策略，從而在短時間內提出超過人類學習能力的問題解決方案。

隨著深度學習神經網路成為主流發展方向，人工智慧技術很快在現實的場景應用中得以落地。在很短的時間內，人工智慧技術就在圖像識別、語音識別、機器翻譯、自動駕駛、甚至棋類競賽等複雜的應用場景中獲得了飛速的進步，基本達到了滿足人類日常需求的標準，具備了商業投資的價值。2016年，深諳營銷之道的谷歌公司推出的人工智慧程序阿爾法狗（AlphaGo）在圍棋比賽中擊敗李世石，攻陷了人類智力競技的最後一塊陣地，成功地引爆了全球資本對於人工智慧的投資熱情，人工智慧技術終於邁過了產業化門檻，成為能夠對社會生產和人類生活產生直接影響的重要因素。更重要的是，本輪人工智慧技術的進步證明了機器學習演算法已經能夠在具有很多限定性條件的領域比人類做的更好，並且能夠通過自我學習不斷進步。這一結論事實上打開了人類對於人工智慧發展的未來想像空間，人類社會已經能夠清晰地聽到未來世界匆匆而至的腳步聲。

人工智慧技術的「現實」與「想像」

人工智慧之所以成為一項極其知名的技術，一個重要原因就在於早在其技術尚未成熟之時就已經有無數文學和科幻作品來描述其最終形態，並據此繪聲繪色地勾勒了人類未來的悲慘命運。因此，深度學習技術在現實中取得的巨大進步自然再次引來無數自媒體時代的撰稿人對於人類世界的擔憂。然而，在那些熟悉人工智慧發展史的作者眼中，深度學習的出現只是帶動了人工智慧技術進入了新一輪高速發展周期，而這一輪發展也僅僅是使技術初步達到了弱人工智慧的標準，距離理想發展狀態還相距甚遠。

從理論上說，人工智慧技術的進步可以被劃分為三個階段：

第一，弱人工智慧（Artificial Narrow Intelligence, ANI）階段，又稱限制領域人工智慧（Narrow AI）階段，部分研究者也根據這一時期的人工智慧技術的主要特點將其稱為應用型人工智慧（Applied AI）階段或模塊化人工智慧（Modular AI）階段。弱人工智慧並不指代某一種單一的技術路徑，而是通過人工智慧的手段在一系列垂直領域提供問題解決方案的各種演算法的統稱。在這一階段，人工智慧在功能表現方面會呈現出領域性的局限，針對不同領域問題需要單獨進行產品開發，工具屬性的特徵仍非常明顯。

第二，強人工智慧（Artificial General Intelligence, AGI）階段，又稱通用人工智慧（General AI）階段，或稱為完全人工智慧（Full AI）。該階段指的是在未來出現的人工智慧系統，它能夠明顯表現出與人類相似的智能水平，能夠全方位、跨領域地解決人類所遇到的問題。到達該階段的人工智慧技術應該能夠通過圖靈測試（Turing test），並且替代人類完成大部分的日常工作。目前，在文學作品中對於AI的描述大體上都是強人工智慧技術的想像性敘述。

第三，超人工智慧（Superintelligence）階段。超人工智慧是未來學家尼克·波斯特洛姆（Nick Bostrom）通過推理描述出的一種未來狀態，它被定義為「在科學創造力、智慧和社交能力等每一方面都比最強的人類大腦聰明很多的智能」。 但由於技術水平的限制，目前對於這一階段人工智慧的基本形態更多停留在想像和推理層面，只能從哲學角度加以思考。

在未來相當長的一段時間內，人類社會都將處於弱人工智慧階段，這一階段人工智慧技術的重要成果是由三個基本要素相互融合而實現的，即：硬體設備的快速進步；大數據的持續積累；深度學習演算法的不斷突破。理論上說，在硬體設備持續進步的條件下，在所有擁有大數據的垂直領域，人工智慧技術都能夠嘗試通過演算法的更新為具有明確目標指向的問題提供解決方案，並形成有價值的應用性成果。多層神經網路和深度學習將成為這一階段人工智慧技術進步的關鍵詞。

多層神經網路的特性決定了深度學習模型是通過「訓練」與「學習」來解決該領域的問題，模型設計者本身並不能準確地知道該模型在解決問題時發現了哪些特殊規律，系統對於人類而言是一個完全的「黑箱」。正如傑瑞·卡普蘭（Jerry Kaplan）所說，「（機器學習系統）發展出自己的直覺，然後用直覺來行動。」這也就意味著能夠跨領域解決的通用人工智慧（General AI）幾乎不可能在現有的理論框架中出現。據美國國家科學技術委員會（National Science and Technology Council, NSTC）預測，通用人工智慧的出現還需要幾十年的時間。而超人工智慧則還不在人類理性能夠推理的範圍之內。

歸結起來一句話，弱人工智慧技術已經逐漸成為「現實」，但強人工智慧技術和超人工智慧技術仍是遙遠的「想像」。

理論研究的邊界

技術發展的基本特徵根本性地決定了理論研究與科幻小說的分界線。社會科學的理論研究需要基於現實或即將成為現實的各項要素而進行，而科幻小說則是基於想像而存在。因此，偉大的科幻小說都是在描述那些距離當前時空非常遙遠的架空故事，而針對人工智慧時代的國際關係的理論研究，卻必須是基於正在逐漸變為現實的弱人工智慧技術的特徵而展開。這種狀態也就決定了理論研究的邊界。

對於國際關係研究來說，面對人工智慧技術的快速發展，其首要任務是根據弱人工智慧時代的技術影響力擴散方式來分析其對於國際體系與體系內行為體的內在影響，並且努力在紛繁複雜的變革時代尋找維持國際和平與國內社會穩定的機制性安排。

總體而言，在弱人工智慧時代，深度學習所帶動的領域性人工智慧技術的持續進步會在三個層次上對國際體系產生影響：

其一，從領域層面上看，部分人工智慧技術可以直接應用於特定國際關係議題領域，從而改變現有各行為體在該領域的力量對比結構，為國際體系增加新的不穩定因素。目前在人工智慧技術的推進過程中，新技術的應用主要集中於經濟收益較高的民用領域，直接針對國際政治活動的針對性研究仍然處於起步階段，但在戰略決策輔助系統和智能軍事系統兩個領域，人工智慧已經能夠成為國際政治活動參與者的重要輔助性工具。而隨著技術水平的不斷提升，在該領域的技術代差將對國家力量對比產生不可逆的影響。

其二，從制度層面上看，人工智慧技術的領域性擴散將對現代社會的經濟發展模式產生重要的影響，重塑世界經濟體系中資本與勞動力之間的關係，進而推動國家治理模式與權力分配方式的演變，最終影響國際體系的穩定。但所有領域性的人工智慧技術進步都指向一個共同的目標，即實現「以機器替代人類勞動」。這也就意味著在經濟體系中資本力量的快速擴張和勞動力要素的持續削弱，在新的技術條件下，全球經濟體系將出現結構性的調整。社會經濟條件的改變會直接影響到原有政治體系的穩定，傳統的科層制政府體制需要進行重大調整才能有效適應新的經濟基礎。全球經濟與治理體系的變化最終將引發現有國際體系的深刻變化。

其三，從思想層面上看，具有時代性意義的技術變革的影響會逐步擴展到整個社會生活中，最終反映在政治與社會思想的變遷進程中。這些思想理念也將反過來對國際關係和國內治理產生影響。面對近年來人工智慧技術的快速發展，人類社會正進入一個思想領域相對困惑而迷茫的階段。一方面，對於人工智慧技術進步的成果孜孜以求。另一方面，卻又無時不刻不在擔憂人工智慧未來對人類文明可能形成的反噬。阿隆·馬斯克（Elon Musk）與史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）所發出的對於人工智慧風險的警告就是這種擔憂最直接的反應。人類社會的價值與思想理念將在弱人工智慧的時代面臨重構的壓力，由於不同領域和學科對於這一問題的認知存在分歧，各種理念的碰撞將長期存在。重塑人類社會的思想理念與價值標準，也將成為社會科學研究介入人工智慧議題的重要路徑。

限於公眾號文章的篇幅，本文將在此收尾。從目標上說，這篇短文是為了介紹本研究的基本背景和研究的基本範疇，對於不同層次的具體影響將在下一篇文章中詳細展開，文章在此結尾略顯突兀，希望能夠給讀者留下一點想像和等待的空間。

封 帥

上海國際問題研究院國際戰略所助理研究員