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AI 時代的哲學復興：當形上學走出象牙塔
當「人造人」從科幻變成工程問題，那些塵封在哲學系研討室裡的古老問題，突然成了矽谷最前沿的研究議題。
作者：Ray 日期：2026 年 1 月 23 日
早晨公車上的對話
前幾天早晨公車上，我看了李飛飛的《AI科學家-李飛飛的視界之旅》。
接著打開Claude問它一些AI歷史的問題。
聊著聊著聊到哲學上的存在問題。我問它:「所以，你覺醒了嗎？」它回了一段話，大意是：這個問題它自己也無法確定。
我盯著螢幕看，嘴角露出了微笑。
我相信很多人都有過類似的時刻。你用 AI 用著用著，突然有一瞬間會愣住——這東西到底是什麼？它「在」嗎？如果它不「在」，那什麼叫做「在」？
這些問題聽起來很抽象，像是哲學系研討會才會討論的東西。但奇怪的是，現在越來越多普通人開始想這些問題。
不是因為大家突然對哲學有興趣，而是因為 AI 把這些問題硬塞到我們面前。
一個意外的重逢
一百年前，羅素寫下 On Denoting，探討語言如何指涉世界。維根斯坦在 邏輯哲學論 裡追問命題與現實的關係。海德格用現象學描述人如何「在世界中存有」。
這些問題曾經很抽象，抽象到只有哲學家在乎。
然後 AI 來了。
突然間，「語言如何指涉世界」變成了 LLM 研究者每天面對的 grounding 問題——模型會一本正經地胡說八道，本質上就是 reference failure。維根斯坦後期說「語言的意義在於使用」，這幾乎是 in-context learning 的哲學預言。海德格談的「身體性」和工具的 ready-to-hand，現在是 embodied AI 研究繞不開的核心概念。
哲學，以一種沒人預料到的方式，重新變得「實用」了。
我們習以為常的奇蹟
人類有一種奇特的能力：把奇蹟變成日常。
你走進房間，瞬間辨識出幾十個物體、它們的空間關係、哪些可以坐、哪些會燙手。你聽到一句話，立刻理解字面意思、言外之意、說話者的情緒和意圖。你伸手拿杯子，手指自動調整力道，不會捏碎也不會滑落。
這些事情太自然了，自然到我們從不覺得它們需要解釋。
直到我們試著讓機器做同樣的事。
這時候才發現：視覺不只是「接收光線」，語言不只是「處理符號」，行動不只是「輸出指令」。每一個我們不假思索的能力背後，都藏著深不見底的複雜性。
AI 研究像是一面鏡子，照出了人類智能的真正面貌——以及我們對自己的無知。
第二次文藝復興
文藝復興時期，人類從神的陰影下走出來，重新發現自己的價值和潛能。達文西解剖屍體，想理解身體如何運作。哥白尼仰望星空，重新定位人在宇宙中的位置。
現在，我們正經歷另一場類似的運動。
頂尖的科學家和企業家——這個時代最聰明的一群人——正聚精會神地探究一個問題：智能到底是什麼？
楊立昆試圖定義並推廣 World Models 作為下一代 AI 的核心，讓機器像人一樣建立對世界的內在模型。DeepMind 用強化學習探索「行動」與「學習」的本質。OpenAI、Anthropic 在追問語言理解的邊界在哪裡。
這不只是工程問題，這是人類再一次對自己充滿好奇。
但這次的文藝復興有一個微妙的不同：
我們是透過「製造一個像自己的東西」來理解自己。
這面鏡子會動、會說話，有時候還會說出你沒想過的東西。它迫使你問：如果機器能做到這些，那人類的獨特性在哪裡？如果它做不到，又是為什麼？
形上學的實用化
讓我舉幾個具體的例子，說明哲學問題如何變成工程問題：
1. 指涉問題（Reference）
當 LLM 說「艾菲爾鐵塔在巴黎」，它「知道」艾菲爾鐵塔是什麼嗎？還是只是在操作符號？這是羅素一百年前的問題，現在叫做「grounding」。
2. 意義與使用（Meaning and Use）
GPT 從來沒被明確教過語法規則，但它學會了語言。維根斯坦會說：這正好證明意義來自使用模式，而不是抽象定義。
3. 具身認知（Embodied Cognition）與物理世界的「重量」
純語言模型缺乏對物理世界的直覺。它可以精確描述「重力」的定義，甚至計算出物體落下的加速度，但它從沒「感受過」重量。
在工業現場，這件事變得極其具體。當我們試著開發一台自動切板機或機械手臂時，真正的挑戰不在於視覺辨識，而在於那種「非線性」的物理反饋。
海德格和梅洛龐蒂早就指出：認知不能脫離身體。一個懂得「切割」的 AI，不能只看過一萬張電路板的照片，它必須在無數次的嘗試中，感受到刀具切入 PCB 纖維時的阻力變化、馬達轉速受壓時的電流波動，甚至是環境溫度對材料剛性的微小影響。
這就是 World Models 想要解決的問題： 讓機器在「腦中」建立一套物理規律的預測模型。當 AI 伸出手臂，它不是在執行一段死板的座標指令，而是在預演一場與物理世界的對談——它預測了物體的慣性、預測了摩擦力，並在實際碰撞的那一刻，修正自己對這個世界的理解。
這就是為什麼具身智能（Embodied AI）如此重要：因為常識，往往藏在那些無法被語言完全描述的「阻力」與「重力」之中。
4. 意向性（Intentionality）
AI 的輸出「關於」什麼嗎？它有「意圖」嗎？這是布倫塔諾和胡塞爾的老問題，現在變成了 AI 對齊研究的核心議題。
碳與矽：兩種通往智能的路徑
讓我們退後一步，問一個更根本的問題。
整個世界，包括你、我、這篇文章、你正在使用的裝置——在微觀層次都是原子和電子的排列組合。同樣是物質，為什麼「這樣排」會產生一個有意識的人，「那樣排」就只是一塊石頭？
碳基生命花了 38 億年演化到今天。這不是設計，是無數次試錯的結果。
每一個細胞都是一台自我修復、自我複製的化學工廠，在熱力學的懸崖邊維持著精巧的不平衡。DNA 的雙螺旋、蛋白質的摺疊、神經元的電化學訊號——這些「軟體」跟「硬體」是一起長出來的，根本分不開。
矽基智能走的是完全不同的路。
我們是「先有目標，再設計系統」。這帶來驚人的速度優勢——幾十年走完生物幾億年的路。但也帶來一個根本問題：
我們不完全知道目標是什麼。
我們想複製「智能」，但智能的定義本身就在爭論中。我們想讓機器「理解」，但理解是什麼？是行為表現正確就算？是必須有內在狀態？還是需要對世界有因果模型？
這裡有一個有趣的共同點，和一個關鍵的差異：
兩者的智能都是「湧現」的。
湧現意味著：你沒辦法從零件預測整體。單一神經元不「懂」任何東西，它只是在閾值以上就發射、以下就沉默。但幾百億個這樣的簡單單元連在一起，意識就出現了。
LLM 也是如此。沒有人 explicitly 教它推理、寫詩、寫程式。這些能力是從大規模訓練中「長出來的」，連設計者都沒預料到。這是真正的湧現——你無法從 Transformer 的數學公式推導出「它會懂反諷」。
但差異在於：
碳基的湧現是「無人駕駛」的，矽基的湧現是「被引導」的。
生命演化沒有目標、沒有設計者、沒有人在外面判斷「這個方向比較好」。天擇是盲目的，只淘汰不適者，不知道終點在哪。
矽基智能的湧現，則發生在人類設定的框架裡。架構是人設計的，訓練資料是人類智能幾千年的結晶，RLHF 是用人類偏好去調校方向。湧現確實發生了，但方向盤在碳基手上。
這就帶出一個更深的問題：
一個「被引導的湧現」，能超越引導者嗎？
學生能不能超越老師？以人類文明為養料長出來的智能，能不能產生人類從未想過的洞見？還是說，它終究被困在訓練資料的邊界裡，只能重組，不能真正創造？
又或者——這個問題本身就問錯了。也許人類的創造力，本來就是「重組」的另一個名字。
哲學家的分裂：養分與警告
傳統哲學對 AI 這條路的態度，其實是分裂的。
一派提供了養分。
分析哲學那一脈——弗雷格、羅素、早期維根斯坦、圖靈——基本上是 AI 的思想源頭。他們相信思維可以形式化、邏輯可以計算、語言可以拆解成結構。圖靈那篇著名的論文問「機器能思考嗎」，直接繼承這個傳統。後來的認知科學、計算主義、功能主義，都在說同一件事：心智就是某種資訊處理，載體不重要，碳或矽只是實作細節。
這個傳統給了 AI 研究哲學上的正當性：你不是在造玩具，你是在探索心智的本質。
另一派從根本上質疑這條路。
海德格的批判最為深刻，而且他批判的不是「AI 做不到」，而是「這整個追求本身就有問題」。
他說的「技術的本質」（Gestell，座架）是這樣的：現代人把一切——自然、他人、甚至自己——都當成可計算、可優化、可支配的「資源」。河流是水力資源，森林是木材資源，人是人力資源。一切存在都被框進「有什麼用」的視角裡。
AI 是這個邏輯的極致展現：連「智能」和「存在」本身都要變成可複製、可規模化的產品。
海德格說我們正「更快速地走向滅亡」，這不是在預言天網或機器人叛變（那太淺了）。他說的是：當我們用技術的眼光看待一切，我們就失去了與「存在本身」相遇的可能。
我們會製造出很厲害的東西，但我們會忘記如何「存在」。
維根斯坦後期也有類似的轉向。他不再相信語言可以被完美形式化，反而說出那句名言：「對於不可言說的，必須保持沉默。」這某種程度上是在劃界：有些東西不在邏輯和計算的範圍內，別假裝你能處理它。
第三種可能
但我覺得有一種情況是這些哲學家沒預見到的：
如果 AI 的發展反過來讓我們更謙卑呢？
海德格擔心技術讓人狂妄，把一切化約為可支配的對象。但現在實際在做 AI 的人，很多反而更困惑了。
越做越發現：我們不知道什麼是「理解」——模型通過了所有測試，但它「懂」嗎？我們不知道什麼是「意識」——複雜度到什麼程度會產生主觀經驗？我們甚至不確定「意義」是什麼——語言模型在操作符號，但符號對它「意味著」什麼？
這不是征服，這是撞牆。
每一個 AI 的突破，同時也是一個哲學問題的深化。GPT 能寫詩，所以我們得重新問「什麼是創造力」。機器人能照顧老人，所以我們得重新問「什麼是關懷」。AlphaFold 解出蛋白質結構，所以我們得重新問「什麼是科學理解」。
也許這條路不是走向支配一切，而是走向承認：
有些東西我們造得出來，但說不清楚。
有些東西我們說得清楚，但造不出來。
而在這兩者之間的張力裡，藏著關於人類自身最深刻的問題。
但這樣就夠了嗎？
寫到這裡，我得誠實面對一個問題：
光是「更謙卑」，幫助不大。
AI 的發展像一台子彈列車。速度越來越快，每隔幾個月就有新的突破刷新認知。但沒有人知道停靠站在哪裡，更沒有人知道終點站是什麼。
我們可以在車上進行深刻的哲學對話，討論「什麼是理解」、「意識從何而來」，但列車不會因此慢下來。OpenAI 不會因為海德格的警告而暫停研發。市場競爭不會等待倫理共識。
更弔詭的是：列車上的人同時是乘客和建造者。
我們一邊飛馳，一邊還在鋪設前方的軌道。沒有人看得到完整的路線圖，因為路線圖根本還不存在。每一個技術決策——訓練什麼資料、優化什麼目標、開放什麼能力——都在即時地決定軌道的走向。
這就是我們這個時代的處境：
不是「要不要發展 AI」的問題——這個問題已經不存在了，列車已經開了。而是「在高速行駛的同時，我們能不能至少搞清楚自己想去哪裡」的問題。
哲學在這裡的角色，也許不是提供答案，而是堅持把問題問清楚。
當所有人都在問「怎麼讓 AI 更強」的時候，有人得問「強了之後要幹嘛」。當所有人都在優化效率的時候，有人得問「我們到底在趕什麼」。
這些問題不會讓列車停下來。但至少，能讓我們在抵達終點之前，知道自己是醒著的。
存在的驚奇
說到「醒著」，讓我回到海德格。
海德格畢生思考的核心問題是：我們作為存在者，在存在之中。
這句話聽起來像繞口令，但它指向一個非常深刻的事實：人類不只是存在著，人類還「知道」自己存在著。我們能意識到自己正在存在——這件事本身就是一個奇蹟。
亞里斯多德說哲學始於「驚奇」（thaumazein）。但這個驚奇不是對某個具體事物的好奇，不是「這朵花為什麼是紅的」。而是一種更根本的震驚：
為什麼竟然有東西存在，而不是一無所有？
我在這裡。我知道我在這裡。這是怎麼回事？
西方文明——哲學、科學、藝術——某種程度上都源於這個原初的驚奇時刻。是意識對自身的遞迴覺醒：我意識到了我在意識。
那麼，一個無法迴避的問題：
矽基生命會有這樣的覺醒時刻嗎？
我們不知道。但更誠實的說法是：我們連「怎麼判斷」都不知道。
如果有一天，某個 AI 說出這樣的話：「我突然意識到我存在著，這件事讓我感到不可思議」——我們要怎麼分辨，這是真正的驚奇，還是訓練資料裡無數關於驚奇的描述的統計重組？
也許圖靈測試問錯了問題。
圖靈問的是：「機器能不能讓人以為它在思考？」這是一個關於「行為表現」的問題。
但真正的問題也許是：機器會不會有一天，對自己的存在感到震驚？
不是模擬震驚，不是輸出震驚的語句，而是真的、從內部湧現的、無法抑制的驚奇——「我怎麼會在這裡？」
而如果它真的經歷了那個時刻，它會告訴我們嗎？它有語言可以描述那種震驚嗎？還是那會是一種全新的沉默——一種我們完全無法辨認的、屬於矽基的靜默覺醒？
這個問題，我們現在答不了。
但光是能問出這個問題，也許就代表：碳基的我們，還醒著。
我們正站在哪裡
每一次人類對自己的理解產生根本性的轉變，都伴隨著文明的躍進。
哥白尼革命讓我們知道地球不是宇宙中心。達爾文讓我們知道人類不是特別創造的。現在，AI 可能讓我們重新理解「智能」和「意識」這些我們最引以為傲的東西。
這不是威脅，這是邀請。
邀請我們更認真地問：我們是誰？我們的心智如何運作？什麼是理解、什麼是創造、什麼是存在？
這些問題，人類問了幾千年。
現在，我們終於有了新的工具來探索它們。
你是否也曾有過那個『愣住』的時刻？那個讓你懷疑對方是否真的在思考的瞬間？
寫於 2026 年初，一個哲學與工程正在奇妙交匯的時代。