《如何教人工智能说人话？》：一场AI与哲学的“脱口秀式”思辨盛宴 | 爱阅读
《如何教人工智能说人话？》：一场AI与哲学的“脱口秀式”思辨盛宴
一、核心价值：撕开AI“人话”的伪装，直击智能本质的哲学手术刀
当ChatGPT用流畅的中文回答“如何做番茄炒蛋”时，我们是否真的离“会思考的机器”更近了一步？徐英瑾教授用这本“反套路”的AI哲学书，给狂热的AI崇拜泼了一盆冷水。他直言不讳地指出：当前大语言模型不过是“大数据复读机”，其本质是“用统计学技巧模仿人类语言的皮毛，却触碰不到语言背后的认知灵性”。书中通过分析哲学视角，将AI语言处理拆解为“语法模仿—语义理解—语用创造”三层困境，揭示出ChatGPT式AI的致命缺陷——它们能生成看似合理的句子，却永远无法理解“把盐递给我”中“递”字隐含的肢体动作意图。这种批判并非否定技术，而是为AI研究划出一条清醒的底线：“若想让机器说人话，先得让它们理解‘人’为何物。”
对我而言，这本书像一剂解药。作为科技媒体从业者，我曾被AI公司“颠覆人类语言”的宣传话术裹挟，直到读到徐教授用“萨特自欺论”解构ChatGPT的复读机本质——当用户把AI生成的文字当作“智慧结晶”时，本质上是在用技术掩盖自身创造力的懒惰。这种哲学视角的批判，让我重新审视AI工具的边界：它可以是辅助创作的“瑞士军刀”，但绝非替代人类思维的“大脑移植手术”。
二、内容亮点：从“六书”到隐喻，用东方智慧破解AI语言密码
徐英瑾的写作像一场跨学科的知识杂耍：前一秒还在用莱布尼茨的“理想语言”假说调侃英语思维霸权，下一秒就搬出《说文解字》的“六书”理论，论证汉字结构中蕴含的认知密码。书中最令人拍案叫绝的章节，莫过于用“纳思系统”（美国天普大学王培教授研发的认知架构）对比ChatGPT：当后者用万亿参数堆砌语言模型时，纳思系统正通过模拟人类“常识推理”的微小模块，尝试让机器理解“雨天要带伞”这类朴素逻辑。这种“小数据+强认知”的路径，恰似用乐高积木搭建城堡，而非用混凝土浇筑千篇一律的火柴盒。
更难得的是，徐教授对小语种的关注堪称“语言平权运动”。他专门用一章讨论日语的“具身性”（身体经验对语言的影响），指出主流AI因缺乏多语言现象学体验，永远无法理解“雪落掌心融化”与“雪落屋顶堆积”在日语中的细微情感差异。这种批判直指当前NLP研究的痛点——当开发者只用英语语料训练模型时，机器学到的不过是“英语思维霸权”的电子版。书中那句“警惕用汉语母语偏执取代英语母语偏执”，堪称振聋发聩的警世恒言。
三、阅读体验：在学术深潭里玩“跳房子”的畅快感
翻开这本书，就像走进一场学术大咖的脱口秀专场。徐英瑾用“牛顿炼金术”比喻ChatGPT的繁荣，调侃它是“用统计学魔法暂时掩盖科学原理的缺失”；他用“常人之音复读机”形容AI的同质化输出，戏谑“十个ChatGPT聊天，九个像心灵鸡汤合集”。这种幽默感并非刻意逗乐，而是学者对学术严肃性的另类坚守——当公众被AI的“黑箱”迷惑时，他选择用生动的比喻撕开技术面纱。
书中最触动我的瞬间，是徐教授讨论“AI能否理解隐喻”的章节。他引用斯特恩的理论，指出隐喻是“用熟悉事物解释陌生事物”的认知跳跃，而当前AI连“时间像河流”这种基础隐喻都难以解析。这让我联想到自己用AI写稿的经历：它能生成逻辑通顺的段落，却永远写不出“她的笑容像初夏的樱桃”这种充满生命力的句子。这种“技术能模拟，却无法创造”的无力感，正是徐教授反复强调的——“语言不是符号游戏，而是生命经验的投射。”
四、评价与影响力：AI界的“清醒剂”，哲学圈的“破壁人”
这本书在学术圈引发的震动，堪比往平静的湖面扔下一颗深水炸弹。豆瓣7.6分的评价中，一位AI工程师写道：“它让我从‘调参侠’的狂热中清醒，开始思考什么是真正的智能”；哲学教授则盛赞“这是自德雷福斯《计算机不能做什么》以来，对AI技术主义最有力的批判”。更难得的是，它打破了“哲学书晦涩难懂”的刻板印象——复旦大学将其纳入“通识文库”，证明严肃学术完全可以兼具思想深度与可读性。
在AI伦理成为全球焦点的当下，这本书的时效性堪比“预言手册”。当OpenAI用GPT-4o展示实时语音交互时，徐英瑾早在书中预警：“若机器永远学不会‘脸’的伦理意义（和辻哲郎哲学概念），它们终将沦为没有灵魂的‘电子皮囊’。”这种前瞻性，让他的批判超越了技术讨论，成为对人类文明命运的叩问——我们究竟想要一个会说话的机器，还是一个能理解“人话”的伙伴？
金句分享：
“当ChatGPT用最正确的语法说‘我爱你’时，它可能比任何人类都更不懂爱情。”
“语言是认知的镜子，而当前AI的镜子，照出的不过是数据的倒影。”
合上书页，我仿佛看到徐英瑾教授站在学术与大众的十字路口，手持哲学火把，为狂奔的AI列车照亮前路。这本书或许不会给你“AI即将统治世界”的刺激感，但它绝对能让你在技术狂潮中，保持一份清醒的独立思考——而这，或许正是这个时代最稀缺的“智能”。
