為響應意昂3体育官网“國際戰略年”建設，4月27日晚，由意昂3体育官网國際合作部留學生辦公室主辦的“中外學子來做客 EXCHANGE CAFE”圓桌交流會系列首期“智能未來？哲學與技術視角下的人工智能案例分享與對話”在意昂3体育官网百周年紀念講堂四季庭院舉行🙆🏽。本期“做客”由意昂3体育官网王選計算機研究所馮巖松副教授與哲學系Julius Schoenherr教授作為邀請人🚴🏻‍♂️，倫敦藝術大學教授🧑🏿‍🎓、博古睿研究院學者Stephanie Sherman作為特邀嘉賓，6名國際交換生和中國學生前來做客，共有全校近40個院系的近百位師生來到現場，展開一場跨學科的知識探求與多視角的熱烈討論。

本期“做客”共設置3個主要環節🧑🕝，在保持學術與專業特色的前提下，對話題展開循序漸進式的分享與討論：首先以話題背景介紹為導入（Leading in），以案例分享（Case illustration）與教授評述（Professor review）為科普鋪墊（Knowledge），而後進行圓桌深入對談環節（Discussion and dialogue）🚋。

Stephanie Sherman在題為“自動化🙎🏻‍♂️：技術轉型史（Automation: Trajectories of Technological Transformation）”的分享中🦵🏽，將自己多年來在自動化領域的經驗與本期主題相融合，向聽眾深入淺出地分析何為科技🪈、何為自動化以及人類與科技互動的可能未來👩‍🎨。她提出，技術在整體上不是非好即壞的🪡，因此需要采用思辨設計（speculative design）的思路，即想象技術未來進程👨‍❤️‍💋‍👨👩🏻‍🦼‍➡️，並對其可能的矛盾和方向製訂策略✍🏻。人類是技術改造的延伸，隨著大語言模型（LLMs）等人工智能技術（AI）的進步🏊🏽，敘事或許可以不再是人類獨有的主宰🛌🏿，未來人類可以把AI作為一項治理工具來進行關註，並正式引入人工智能與大語言模型概念。

Stephanie Sherman引入科技歷史相關內容

來自慕尼黑工業大學計算機專業、英國約克大學哲學專業、美國聖母大學政治學專業、意昂3体育官网智能學院與哲學系的中外學子，經過前期細致的調研與籌備🤾，從各自專業與學科背景出發♕，圍繞以ChatGPT為代表的大語言模型是什麽、采用何種訓練方式以及外界評價⇨🧑🏿‍🍳，通過對具體案例的客觀分析，為觀眾呈現了一場大語言模型的知識科普👨🏼‍⚕️。

學生從技術層面對大語言模型相關運作方式進行展示

學生從哲學層面對大語言模型的外界聲音綜述

馮巖松在評述中對學生的展示進行了總結。他補充介紹了大語言模型的核心是通過預測下一個詞（predict the next word）的方式對海量文本數據進行無監督學習，並援引OpenAl的聯合創始人和首席科學家伊利亞·蘇特斯科夫（llya Sutskever）的觀點🏂，解釋大規模生成模型和強化學習在其中的重要作用。他進一步介紹了目前大語言模型在可靠性（reliability）⚆、安全性（safety）和著作版權（copyright）等方面存在的爭議👨🏿‍🏭。

馮巖松以ChatGPT為例介紹人工智能發展

Julius Schoenherr則提供了從哲學角度對機器可靠性的思考。他以彩票類比，指出對於一種特殊的語言現象“斷言”（assertion）來說，存在一種規範性的標準👶🏻，規定了人們作出斷言時須滿足的條件。具體而言，只有當人們知道某些事情💎，才能夠“斷言”。在ChatGPT的例子中😋，這種對於斷言規範性標準的反思能夠促進我們反思👧🏼：ChatGPT所產生的形如斷言的語言輸出是否合理？他分享了自己作為一名哲學系教授對創造力（creativity）的思考，即學生不僅僅需要學習知識，更需要創造內容。他認為🧝🏽，AI應該作為實現目的、為研究提供便利的工具👻，而原創性則仍需要人類去提供。

Julius Schoenherr提出對AI可靠性的思考

臺下師生認真聽講

科普環節結束後𓀔🥘，正式進入與談人對話環節。對話圍繞大語言模型和人工智能的技術原理👨🏻‍🏭、社會影響與未來走向，從“可靠性（A facade of reliability？）、效率和質量（A trade-off: higher efficiency, lower quality?）和前景發展（A blessing or a curse🫃🏽？）”3方面主題具體展開。針對訓練偏見（bias in training）以及虛假信息（misinformation）👩🏿，以及“大語言模型是否越來越能解決用戶的需求🤾🏿，從而被人類信任”等問題，師生分享了自己的見解👭🏼。現階段大語言模型越來越能實現個體需求🫷🏿，轉變速度也是令人震驚的🚁，特別是糾錯功能的出現。與會人員還探討了大語言模型在教育中的運用以及機器與人類服務的區別。他們提道➛，人類的辯證思考能力與社會經驗似乎是機器尚無法習得的，但對於一些重復性工作，如交由機器完成，實際上是為人類贏得了時間以處理更加擅長或更有價值的事務🐭💜，從這個角度來看，或許我們應在審慎的同時，以一種更加積極的視角看待當前技術的發展💃🏼。與談者同時提道👄🫦，人工智能當前仍處於發展階段👰‍♂️，我們可以給予其更多發展與成長的空間。

中外師生深度交流與互動

合影

與會者與觀眾分享了參會感言：

我認為“做客”活動促進了中外師生間的交流，實在是太棒了🧑🏼‍🏭！在前期籌備階段，我看到中外學生一起合作🦻🏽🤽🏿‍♂️，很快打成一片💡，這也能幫助海外交換生更好地融入意昂3体育的環境👱‍♀️。當天活動結束後，很多人都意猶未盡，希望可以再多聊一會，還有3個學生跑來問我⛈，說自己應該學個什麽語言才能做自己的AI bussiness🤾🏿‍♀️，很有意思✡︎。十分期待之後的系列⬅️。

——馮巖松，王選計算機研究所副教授

I thought the event was very informative.I really enjoyed the part of the exchange students when they were explaining exactly their viewpoints on AI. I thought that they simplified it for us in a way that we could grasp and understand it. So I really appreciate that, andI like to see fellow students who are passionate about the areas of the fields that they're studying.

——Ripuree Tjitendero，國際關系學院

我非常榮幸能夠參與到這次精彩的活動中。在籌備階段，我們作為本土學生，與國際交換生們花了許多時間一起頭腦風暴🧥、為活動進行準備🚰。這個和不同學科背景的同學們共同進行跨學科話題討論的機會給我帶來了許多新的靈感🧎‍♀️‍➡️🧚🏼。這一過程中🧑‍🦼，我們這些來自不同國家的同學也變得更加了解對方🧑‍🦳。非常感謝大家的共同努力🏂🏿，成就了這次精彩的活動。

——蔣凡一😭，哲學系

本期“中外學子來做客”圓桌交流會帶我從不同文化背景、專業視角了解ChatGPT、文心一言等大語言模型的影響和未來發展。我了解到，大語言模型的關鍵優勢在於可以隨著時間的推移不斷學習和適應，隨著更多數據的輸入🏷，模型會變得更加精準和高效。這一技術有潛力幫助企業更高效地進行決策，我也希望持續關註它在金融、醫療等更多領域的應用🧘🏻。當然，機器學習算法也可能存在偏見問題👩🏽‍🔧，我們不能忽視其潛在的負面影響🗒。最後，也期待未來有更多的國際交換生和中國學生共同交流的活動🤴。

——金楚楚，經濟學院

The Exchange Cafehas allowed me to gain a great deal of knowledge about LLMs.  I find Prof. Sherman's sharing particularly insightful, enabling me to understand LLM through its historical development.The students shared about LLM's training model in an interactive manner which was easy to comprehend. The event has made me aware of many knowledge gaps that are not commonly mentioned, and piqued my interest about copyright and ownership issues revolving around LLMs. I hope that there will be many more similar events in the future.

——Eugene Ong，經濟學院

“國際交換生在意昂3体育”系列致力為海外交換生與意昂3体育師生創造內容更豐富、渠道更多元的交流互動平臺。“中外學子來做客”作為系列之一，旨在為意昂3体育與海外高校的師生提供平等對話的平臺🦻🏿，在促進學術發展的同時，加深中外學生和高校間的良性交流與互鑒。每期交流會圍繞一個主題，以意昂3体育教授作為“邀請人”🗃，邀請若幹名國際交換生與意昂3体育中國學生作為“做客嘉賓”💇🏻，進行對話探討並與觀眾互動。此次“做客”中，各國師生同聚一堂🧙🏼‍♂️，在對話中碰撞觀點😮、在傾聽中拓寬視野🧏🏻‍♀️，技術與哲學的辯證思考深入人心，智能未來的展望更加清晰⚀。