无开源不通用：通用人工智能机器生产工艺学批判

　　摘要技术工艺性应用的通用性，需要社会性应用的开源性与之匹配，在人工智能通用性不断提升的动态发展趋向中，构建与其匹配的开源性伦理规则，推动高效而无害的通用人工智能创造，具有重要意义。随着创造并使用物质和精神劳动工具活动的发展，人类智能的封闭性、非通用性被不断超越而社会性、开源性不断提升，现代科学和自动机器大大加速了这一进程。现代科学这种社会通用智能的工艺性应用，首先把物质劳动工具的使用技巧转移到能量自动化机器上而成为社会机械通用智能，超越了手工智能封闭于个体人身内的生物性的非开源性。当今人工智能正在使精神劳动工具的使用技巧也向机器转移，将进一步超越智能的个人生物性的非开源性，再进一步超越资本商业化社会性应用非生物性的非开源性，通用人工智能将成为高度自动化的社会机械通用智能。无开源不通用，构建公义创新动力机制，聚合非市场、非营利创新动力，人工智能将在通用性、自动性、开源性高度统一中充分发展并造福全人类。

　　关键词通用人工智能;通用性;自动性;开源性;公义创新

　　一、引言：推动高效而无害的通用人工智能创造马克思指出：“现代运用机器一事是我们的现代经济制度的关系之一，但是利用机器的方式和机器本身完全是两回事。火药无论是用来伤害一个人，或者是用来给这个人医治创伤，它终究还是火药。”①机器像火药一样是给人带来害处还是益处，取决于其“社会性应用”方式，但有害或有益程度又与其“工艺”特性相关：同为伤害人的工具，装填火药的枪炮对人的伤害程度就远比棍棒要高，机器越发达，对人的有害和有益程度会同时越高。

　　对于当今人工智能(ArtificialIntelligence，简称AI)机器来说同样如此。一般认为，现在所实现的还是窄或专用人工智能(ArtificialNarrowIntelli?gence，简称ANI)，下一步发展方向是通用人工智能(ArtificialGeneralIntelligence，简称AGI)，这大致就是AI通用性、自动性和效率、发达程度不断提升的进程，随之产生的风险和危害也将不断增大，高危害与高效率如影随形。如果因为这种可能产生的风险和危害而限制、阻止AI的发展的话，人类也会同时丧失给自身带来更大益处的机遇。

　　构建与AI动态发展进程相匹配的伦理规则，推动高效而无害的AI创造，就成为AI伦理研究的重要使命。本文将从马克思“机器生产工艺学批判”角度，围绕AI工艺性应用所要实现的“通用性”与其社会性应用“开源性”之间的关系，展开初步探讨，并提出“无开源不通用(noopensource，nogeneralintelligence)”即AI“工艺性应用”高度的“通用性”需要“社会性应用”高度的“开源性”与之相匹配的基本理念。

　　马克思指出：“大工业的原则是，首先不管人的手怎样，把每一个生产过程本身分解成各个构成要素，从而创立了工艺学这门完全现代的科学”，“工艺学揭示了为数不多的重大的基本运动形式，不管所使用的工具多么复杂，人体的一切生产活动必然在这些形式中进行，正象力学不会由于机器异常复杂，就看不出它们不过是简单机械力的不断重复一样”①。作为一门“完全现代的科学”的“工艺学”研究的是“生产过程”尤其是大工业的“机器生产过程”，因此，可称之为“机器生产工艺学”。

　　马克思强调“机器”与“机器的资本主义应用”不同：“机器”标志着现代自然科学“在工艺上的应用”，可称之为“工艺性应用”;“机器的资本主义应用”则指机器的“社会使用形式”(详论见后)，可称之为“社会性应用”。科学技术的“工艺性应用”是机器的“社会性应用”的前提，但在资本主义条件下两者之间又存在对抗性，后者又成为前者的前提，即，只有满足可以使资本增殖这种“社会性应用”的目的，科技的“工艺性应用”才能被允许并得到发展，反之就会受到限制。揭示科技、机器的“工艺性应用”与“社会性应用”之间的二重性对抗，就构成了马克思“机器生产工艺学批判”的基本思路。

　　比如，在当今老龄化社会，AI机器人在提供养老服务的“工艺性应用”上具有巨大潜能，也存在很大社会需求，但是，如果绝大多数老人没有购买这种服务的财力，养老机器人的“社会性应用”就会受到很大限制，反过来又会对养老机器人的研发和“工艺性应用”的发展形成限制，在以利润驱动的“熊彼特创新”模式下，这一矛盾无法化解，这也是陈小平提出不同于“熊彼特模式”的“公义创新模式”(详论见后)所针对的现实问题之一。关于AI发展现状与趋向，陈小平的《人工智能：技术条件、风险分析和创新模式升级》②指出：“现有AI技术的应用要求场景是封闭的。”

　　这种“封闭性”就是ANI的基本特点，而“假如未来出现了超越封闭性准则的AI技术，则必须相应地识别出新的技术条件”，这种“超越封闭性”或“开放性”当是未来AGI的基本特点：应用场景的“开放”是实现AGI的前提，由ANI而AGI或AI“通用性”“自动性”提升的进程，就是AI应有场景由“封闭”走向“开放”的进程。在此进程中，由近而远会依次出现陈文所提到的三种风险：“AI技术的非正当使用，包括技术误用和滥用”、“工作岗位总体上的大量减少”等“社会效应风险”、“技术失控”，这三种风险总体上不断递增而越来越难以管控，高危害与高效率相随，应对思路和策略也应随之不断升级。

　　而现有AI伦理、治理的思路的最大问题就是：跟不上AI指数级发展的步伐。从现象看，以实现AGI为奋斗目标的创新团队Deepmind与收购它的谷歌公司之间的矛盾始终不能化解，这种矛盾产生于Deepmind这样一种伦理上的担忧：在AI自动性、通用性不断提升的进程中，相应风险会不断增大，而受资本巨头谷歌支配，这种逐渐增大的风险有可能失控。下面就围绕这种动态发展趋向展开AI伦理、治理问题探讨。二、无开源不通用：人类智能发展的基本历史经验讨论AI通用性、自动性、开源性之间关系，应区分技术“工艺性应用”与“社会性应用”之不同。

　　从生产工艺学看，在创造并使用物质和精神劳动工具的发展进程中，人类智能的封闭性、非通用性被不断超越而开源性、社会性不断提升：文字符号等外在于个人的精神劳动工具的创造和使用，超越了个人大脑的封闭性和非开源性、非通用性;现代机器的能量自动化革命，把物质劳动工具的使用技巧转移到机器上，超越了手工智能的个人封闭性和非开源性、非通用性，现代机器就成为“社会机械通用智能”，而现代科学则是“社会大脑”生产的“社会通用智能”;当今AI革命正在使精神劳动工具的使用技巧也向机器转移，个人大脑的封闭性和非开源性、非通用性将被进一步超越，未来AGI将成为高度自动化的“社会机械通用智能”。

　　在人类文明和智能数千年发展史中，个人大脑生物性的神经元系统结构变化甚微，其间一些天才的个人大脑或许发挥了独特重要作用，但今天高度发达的人类智能，总体上是马克思所说的“社会大脑”所取得的集体成就，“无开源不通用”是基本的历史经验，这将更适用于作为人类智能终极产物的AGI的发展和应用。所谓“机器革命”与“工业革命”密切相关，两者互有交叉而又有所不同。

　　比如，在国际学界对AI与工业革命的认知上，有人把AI视作“第三次工业革命”的标志，有人则将AI视作“第四次工业革命”的标志，各有不同的侧重点。现代机器革命又主要表现为“机器自动化革命”。以此来看，马克思机器生产工艺学批判考察的以蒸汽机为代表的第一次机器革命主要是机器的“能量(动能)”自动化革命，而当今以计算机等为基础的AI则正在开启现代机器第二次革命，即“智能”自动化革命，第二次革命又是在第一次革命基础上开启的，因此，两者在相互区别中又有紧密联系。

　　马克思揭示了蒸汽机等工艺性应用由窄而宽、从非自动到自动、从特殊(专用)而一般(通用)的发展进程，而当今AI正在由ANI向AGI的发展趋势，也大致昭示了这一发展脉络。因此，马克思考察第一次能量自动化革命的机器生产工艺学批判的基本思路，对于我们今天考察AI机器革命依然具有重要理论启示。其一，“工艺性应用”与“社会性应用”有所不同。“陈文”强调：“AI技术研究及其直接成果，与这些技术成果的实际应用(产品/服务)，是有根本区别和分工的。”

　　而马克思强调：“工人要学会把机器和机器的资本主义应用区别开来，从而学会把自己的攻击从物质生产资料本身转向物质生产资料的社会使用形式，是需要时间和经验的”①;“从人类精神的一般劳动的一切新发展中，以及这种新发展通过结合劳动所取得的社会应用中，获得最大利润的，大多都是最无用和最可鄙的货币资本 家”②。“技术研究”作为“人类精神的一般劳动”与技术的“社会性应用”有所不同。瓦特蒸汽机“在工艺上的应用是普遍的”，而瓦特也“没有把自己的蒸汽机说成是一种用于特殊目的的发明，而把它说成是大工业普遍应用的发动机”③。

　　这种具有普遍性或通用性的“在工艺上的应用”或“工艺性应用”与上面提到的“社会性应用”有所不同———辨析两者的区别和联系，就是马克思机器生产工艺学批判的基本思路。其二，现代机器工艺性应用之“通用性”与“自动性”密切相关。AI是一种“机器”的“智能”，应置于“智能”与“机器”的历史发展进程中加以考察。从现代机器二次自动化革命看：当今AI计算机标志着现代机器第二次“智能”自动化革命，而19世纪的蒸汽机则代表着机器第一次“能量”自动化革命。马克思对蒸汽机“自动性”与“通用性”的联系有所分析：“蒸汽机是工场手工业时期的产物。

　　在这里，蒸汽机不是用作万能的原动机，而仅仅是用于专门的目的———抽水。最初，蒸汽机也不是自动的……瓦特的第一种蒸汽机本身只不过是工场手工业时期的改进了的蒸汽抽水机”，“仅仅是用于专门的目的”的蒸汽机的应用场景就是狭窄或封闭的，并与其非自动性相互规定;“瓦特只是把自己的第二种机器———双向蒸汽机变成了普遍适用于工业的万能原动机”④，这种蒸汽机“在工艺上的应用是普遍的”，而瓦特也“没有把自己的蒸汽机说成是一种用于特殊目的的发明，而把它说成是大工业普遍应用的发动机”①。“自动性”与“不是用于特殊目的”的应用场景的“开放性”，决定着蒸汽机在应用上的“普遍性”或“通用性”。

　　由此反观：当前ANI颇类似于瓦特“第一种蒸汽机”而也是用于“专门”或“特殊”目的的(如下围棋等)，其应用场景就具有狭窄性(Narrow)或封闭性，并且自动性较弱，这决定其在应用上具有较弱的“通用性”;而未来AGI则颇类似于瓦特第二种蒸汽机而具有更强自动性，其应用场景的开放性将使其在应用上获得更强的“通用性”。其三，自动机器工艺性应用的通用性，又与现代科学智能的通用性密切相关。

　　马克思把现代机器定位为“科学在工艺上的应用”，或“自然科学在工艺上的应用”，并把现代科学技术研究活动称作“一般科学劳动”②，或者说这种科学劳动具有“通用性”。现代科学的工艺性应用，表明人类社会生活过程的条件本身在很大程度上受到“一般智力”(即现在AI研究常提到的“通用智能”)的控制并按照这种智力得到改造。马克思还用“人类的手创造出来的人类头脑的器官”为现代机器作了经典定位③;机器累积性的发展，代表的是“知识和技能的积累，社会智慧的一般生产力的积累”;在大工业生产过程中，“发展为自动化过程的劳动资料的生产力要以自然力服从于社会智力为前提”④。

　　现代自动机器体系乃是由“社会大脑”生产出的产品或“人类的手创造出来的人类头脑的器官”，即控制论和AI专家维纳所谓的“机械大脑”，可称之为“社会机械大脑”;它是“社会智力”“一般智力”即“社会通用智能”的物化形式，而现代自然科学就是其所物化的“社会通用智能”，蒸汽机等机器工艺性应用的通用性，是由其所物化的作为“一般智力”的现代科学的通用性决定的。

　　因此，可以把现代自动机器定位为“社会大脑”生产出的“社会机械通用智能”，这种表述强调了现代机器及其所物化的现代科学作为智能的社会性、机械性(非生物性)、通用性，而AI尤其AGI就大抵可描述为是“社会大脑”“自动化”生产出的“社会机械通用智能”。其四，物质劳动工具的使用技巧是人的手工智能⑤。传统非自动化的劳动工具的使用技巧封闭于个体人身内而开源性、通用性较弱，现代能量自动化机器把这种技巧转移到机器上，打破了手工智能的个人封闭性而获得较强的开源性和通用性，提高了劳动工具的效率。生产工艺学重视工具的创造和使用，而人类智能很大程度上就表现为创造并使用物质和精神劳动工具的技巧、技能或智能。马克思对现代机器能量自动化过程的经典描述是“使用劳动工具的技巧，也同劳动工具一起，从工人身上转到了机器上面。

　　工具的效率从人类劳动力的人身限制下解放出来”⑥，自动机器作为工具的效率得到大大提高，而传统非自动劳动工具的使用技巧或智能则被封闭在“人身限制”下，或者说具有人身封闭性：“各种特殊的手艺直到十八世纪还称为mysteries(mystères)〔秘诀〕，只有经验丰富的内行才能洞悉其中的奥妙。这层帷幕在人们面前掩盖起他们自己的社会生产过程，使各种自然形成的分门别类的生产部门彼此成为哑谜，甚至对每个部门的内行都成为哑谜。”⑦作为“秘诀”“奥妙”“哑谜”的手艺或使用工具的技巧，是封闭在“内行”或手工师傅个体“人身”内的，这种手艺作为一种智能的社会性、通用性极弱;而“大工业撕碎了这层帷幕”，“劳 动资料取得机器这种物质存在方式，要求以自然力来代替人力，以自觉应用自然科学来代替从经验中得出的成规”①。

　　在自动机器代替传统非自动劳动工具的进程中，作为经验成规的手工智能的人身封闭性被打破，取而代之的“自然科学”就是一种“通用智能”，现代科学智能具有极强的社会性、通用性，这是从智能的存在方式看。再从智能的传播、传承方式看，手工智能主要是在手工师傅与徒弟之间口口、手手相传的，这种传播、传承方式具有“封闭性”。而现代自动印刷机、发达的电讯和交通机器等则打破了这种“封闭性”，这也是现代科学知识作为一种智能获得开放性、通用性的重要的技术条件。再从作为智能物化的劳动工具看，手工工具千差万别，而现代机器则越来越要求制式、规格等方面的统一并由此获得较高通用性，打破劳动工具使用技巧的人身封闭性而获得开源性，乃是劳动技巧这种“智能”获得“通用性”的前提：无开源不通用。

　　这是现代机器第一次能量自动化革命的基本历史经验。其五，从生产工艺学看，人类已有三种智能生产工具即人脑、文字等符号、AI机器，文字等符号的通用性与开源性是统一的，但其使用技巧也是封闭于个体人身(人脑)限制下的。而当今AI的革命性划时代意义也就在于：“使用精神劳动工具的技巧”也从“人身(人脑)”上转到了“机器”上，进而从个体人身封闭中解放出来了而获得更强通用性，并将大大提高精神劳动工具的效率。

　　能够生产智能的个人生物大脑，乃是漫长的自然物种进化的产物，而封闭于个人大脑的智能不具开源性而不能与别人分享，并因而也不具有通用性。人还在个体人身之外创造出非生物性的智能生产工具如文字符号等，在AI出现之前，人类智能活动就主要表现为创造并使用语言符号等精神劳动工具的活动，作为人的智能的物化形式的文字符号等，就开始具有开源性而能与别人分享，并因而开始具有通用性(自然语言的基本特性就是通用性)而能为每个人所使用，人类智能的通用性与开源性、共享性走向统一：

　　无开源不通用。这也是人类创造并使用文字符号等精神劳动工具活动的基本历史经验。总之，人类智能的发展很大程度表现为智能的封闭性、非开源性不断被超越而社会性、通用性、开源性不断提升的进程。封闭于个人大脑中的智能不具有开源性、通用性，作为创造并使用劳动工具的动物，人类通过创造并使用文字符号等外在于个人的精神劳动工具，打破了这种封闭性，并使智能踏上了开源性、通用性、社会性不断提升的进程。

　　人类智能也随着创造并使用物质劳动工具活动的发展而发展，非自动化劳动工具使用技巧或手工智能被封闭在个体人身限制下，现代自动机器及其物化的科学智能打破了这种封闭，使物质劳动的智能获得了更强的开源性、通用性、社会性。当今AI作为智能自动化机器把精神劳动工具的使用技巧也转移到机器上，精神劳动智能发展的个体人身限制或封闭性也将被超越，智能将获得更强的开源性、通用性、社会性。这是作为高度自动化的“社会机械通用智能”的AGI的未来发展远景。

　　三、通用与非开源：智能工艺性应用与社会性应用的矛盾

　　以上简单的梳理表明：人类智能“工艺性应用”上的“通用性”，需要“社会性应用”上的“开源性”与之匹配。现代科学智能和自动机器在“工艺性应用”上具有通用性、高效性，但其“资本主义应用”作为一种“社会性应用”则具有营利性、封闭性、非开源性，并有可能产生高风险、高危害，这是当今AI发展和应用所面对的基本矛盾。化解这一矛盾，推动高效而无害的AI创造，就成为AI伦理研究的重要使命。

　　其一，现代科学智能和自动机器的创造和使用，打破了智能的个体人身“生物性”封闭，但却被纳入资本、货币的“非生物性”封闭之中，“工艺性应用”高度的通用性、社会性，与资本主义“社会性应用”的营利性、封闭性、非开源性之间的矛盾，就成为当今AI发展、应用面对的基本问题。熊彼特构建起了一种以赢利(资本增殖)为驱动力的现代技术创新和应用模式，如此，也就把技术创新发展的动力和应用的范围封闭在资本增殖之中，这种非开源性极强的技术创新模式，越来越不适应当今AI创新发展和广泛应用的时代大势。

　　“陈文”有针对性地提出了不同于这种熊彼特模式的“公义创新”新模式，笔者认为这种新模式更适应当今AI发展和应用的时代大势。前面已讨论的“陈文”所说应用场景由“封闭性”走向“超越封闭性”主要涉及的是“工艺性应用”;另一方面，“陈文”还提出：“没有足够商业利益的社会需求无法通过熊彼特创新得到满足”，而熊彼特创新所满足的只是“有足够商业利益的社会需求”，由此决定的社会性应用场景就具有狭窄性、封闭性;“陈文”所构想的“公义创新”则能满足“没有足够商业利益的社会需求”，这意味着社会性应用场景由“封闭”走向“开放”。

　　“陈文”还指出：“软件开源运动是第一个突破熊彼特模式而取得巨大成功的技术创新案例”，软件在熊彼特模式下的非开源性表现为：A设计出或拥有软件的专利权，B想获得并使用这种软件，就必须向A支付费用而让A营利，“不开源”是为了“营利”，“非开源性”就意味着“营利性”。这也意味着软件社会性应用的封闭性、非共享性;反之，“开源性”就意味着“非营利性”和社会性应用的共享性，对于其他信息、数据、智能产品来说也是如此。现代科学智能和自动机器的创造和使用，打破了智能的个人“生物性”封闭。

　　但这只是从其“工艺性应用”而言的，而从“社会性应用”看，却被纳入资本、货币的“非生物性”封闭之中。资本、货币代表的是一种“狭隘的、封闭在自身的个人的权利”，其拥有者就是“作为封闭于自身、私人利益、私人任性、同时脱离社会整体的个人的人”①。这种“封闭”又带来劳动产品的“非共享性”：“劳动预先具有的共同性决定着对产品的分享”，“以交换价值为基础的劳动的前提恰好是：不论是单个人的劳动还是他的产品，都不具有直接的一般性;他的产品只有通过物的媒介作用，通过与它不同的货币，才能获得这种形式”②。

　　一种具有“直接的一般性”的生产，其产品就可以被“分享”，用今天的话来说就是这种产品具有开源性、共享性，生产直接的通用性与产品的共享性、开源性相互决定。而在资本框架下，具有“直接的通用性”的是货币，生产、产品只有通过转化为货币或以货币为“媒介”才能间接地获得通用性、社会性。产品的创造、使用、消费等，都只有通过资本(货币)自行增殖的封闭系统才能得到现实进行，因而也就被封闭在资本自行增殖系统中而不具有开源性、共享性，这也正是熊彼特模式的要害所在。

　　其二，在社会系统中，AI的创新、智能产品的生产的驱动力来自需求，需求越大、应用场景越宽，创新、生产的驱动力越大。“熊彼特创新模式”把所要满足的需求封闭在市场化的有效需求中，而“公义创新模式”则引入非市场要素，使市场化不能满足的社会需求也得到满足，拓宽了社会性应用场景，为AI创新引入了新的驱动力。

　　“陈文”指出：“半个多世纪以来，技术应用主要是借助于熊彼特创新模式才得以落地，该模式也成为技术应用中诸多问题(尤其是技术伦理问题)的深层原因”，而“熊彼特创新的核心内涵是市场要素的商业化组合”，其局限性在于“没有足够商业利益的社会需求无法通过熊彼特创新得到满足”。市场所能满足的只是拥有货币、具有购买力的“有效需求”，商业化的应用场景也就以满足这种“有效需求”为界限，或者说就封闭在这种“有效需求”之中。

　　而这种“有效需求”只是社会整体需求的一部分，“有效需求”之外的社会需求，就是市场无法也不想满足的“非有效需求”，在熊彼特模式下也就不是AI创新的驱动力。针对此，“陈文”提出将“熊彼特创新模式”升级为“公义创新模式”的变革理念：“公义创新的核心内涵是市场要素和非市场要素的公义性组合”，“非市场要素”的引入，也就把市场无法满足的“非有效需求”纳入AI应用场景，并成为AI创新的驱动力。

　　应用场景的社会性开放，会把新的“非市场”驱动力引入AI创新机制，由此创新动力不是被削弱而是被增强，公义创新就是“在社会效益和经济效益两个维度上做‘升维操作’”从而创造出“大量前所未有的创新可能性”，这是“公义创新”的要义之一。马克思强调：“机器”与“资本”乃是驱动现代生产创新发展的两种基本动力，两者具有“二重性”。以此来看，熊彼特所强调的创新驱动力，不仅是“一元化”或“单一化”的，而且也是“单向化”的，即只强调资本对技术创新发展和应用的驱动力量，而不够重视技术对资本发展的驱动力和改塑力，并且分析两者关系的历史性较弱。而马克思不仅强调机器技术与资本之间的相互作用，并且对此做了历史的考察。下面对此略加分析。

　　其三，马克思、熊彼特都把资本主义生产视作“技术创新驱动型”经济，并都强调现代生产的技术基础的革命化及其对经济结构的革命性影响。熊彼特指出：“开动和保持资本主义发动机运动的根本推动力，来自资本主义企业创造的新消费品、新生产方法或运输方法、新市场、新产业组织的形式”①。

　　这就是现在常讲的“创新驱动”。马克思指出：“随着大工业的发展，现实财富的创造较少地取决于劳动时间和已耗费的劳动量，较多地取决于在劳动时间内所运用的动因的力量，而这种动因自身———它们的巨大效率———又和生产它们所花费的直接劳动时间不成比例，相反地却取决于一般的科学水平和技术进步，或者说取决于科学在生产上的应用”②。马克思非常明确地把资本主义大工业定位为以“科学水平和技术进步”“科学在生产上的应用”为“动因”的经济形式，也即现在通常所说的“技术创新驱动型经济”。

　　而根据“工艺革命”及其产生的新的“工艺(技术)条件”，来考察与其相适应或相匹配的作为“生产关系”要素的“企业经济结构”等，就成为马克思机器生产工艺学批判的基本思路：与资本主义早期非自动化生产这种“工艺条件”相匹配的“企业经济结构”形态就是手工业“工场”，而与成熟的机器自动化生产这种新的“工艺条件”相匹配的只能是自动“工厂”这种新形态，这也就是熊彼特所说的“产业突变”。

　　其四，马克思、熊彼特都强调市场、企业家(资本家)精神对技术创新发展的推动作用。熊彼特指出：“要把那些技术革新付诸实现是实业家追求利润的主要行为”，由此“革新本身”成为“资本主义过程的机能”并“引起产生革新的心理习惯”;并最终体现在“企业家精神”上，“企业家的功能是：通过利用一种新发明，或者更一般地利用一种未经试验的技术可能性，来生产新商品或者用新方法生产老商品”③。马克思强调：“货币作为发达的生产要素”，是“社会形式发展的条件和发展一切生产力即物质生产力和精神生产力的主动轮”④，“在资本家那里，这却表现为社会机构的作用，而资本家不过是这个社会机构中的一个齿轮罢了”⑤。

　　在资本框架下，“欲望”已成为一种制度性力量，而资本家则是这种制度力量或“社会机构”中的“齿轮”，“如果消费欲压倒了积累欲，这时资本主义生产的精神和火焰就会熄灭”⑥。

　　四、开源与平台：人工智能非市场、非营利创新动力的聚合

　　熊彼特模式是“技术应用中诸多问题(尤其是技术伦理问题)的深层原因”，这又集中体现为：熊彼特模式“社会性应用”的“非开源”，与AI“工艺性应用”的“通用”之间的非匹配性。非市场与市场要素之间的力量均衡，是保证公义创新模式正常运转的前提。而从全球现状看，熊彼特模式依然是主导模式，并且具有强大的力量，会对公义创新形成强大的外部压力，并可能由外而内地打破公义创新内部市场要素与非市场要素之间的力量均衡，把公义创新重新纳入熊彼特模式，这方面的典型案例就是OpenAI、Deepmind。

　　因此，聚合AI非市场、非营利的创新动力，就成为构建公义创新模式的关键。首先看OpenAI。成立于2015年OpenAI将自身定位为“非营利组织”，将发展目标设定为实现“为人类造福”的安全的AGI，而不是为公司股东创造利润。但是到2019年却成为“OpenAILP”这样的营利性公司，然后资本巨头微软注资10亿美元而获得将OpenAI的部分技术商业化的权利。这种熊彼特模式一时间也确实使OpenAI获得了巨大发展和突破，研发出GPT-2、GPT-3等强大AI系统。从对社会的影响看，许多人指出，OpenAI已放弃了开放、共享而“为人类造福”的初心，褪变成了排他的ClosedAI。具体地看，GPT-3等的应用会引发垃圾邮件、假新闻、假论文以及种族、性别歧视等一系列社会问题。

　　其次，或许更为重要的是，这些突破实际上已经悄悄地改变了OpenAI原先设定的发展方向即AGI，其研究重点转到了大算力、大数据驱动的神经网络上，而更大算力、更大数据就需要更多金钱或更大的资本，所以它“不得不”成为营利公司并与资本巨头合作。

　　再看Deepmind。创立于2010年的Deepmind同样取得骄人成就：AlphaGo完胜人类围棋高手，其升级版MuZero更是通过自我训练而获得超强能力。但这些成就只是增强了品牌效应，没有带来赢利却反而带来巨大亏损。AlphaFold2破解了蛋白质分子折叠问题，带来了生物学研究的重大突破，会改变药物的研发方式，存在获利潜能，但这毕竟还是尚难确定的远期收益。

　　科学研究成果的诞生，往往是用数十年来衡量的，Deepmind及其创始人之一哈萨比斯追求的实现AGI更是尚待时日，而股东和投资者的耐心的度量衡是月和年，冲突不可避免。OpenAI、Deepmind两个典型案例给AI伦理研究带来的最大启示是：非营利与营利、开源与封闭、共享与排他之间的斗争，将越来越成为AI进一步发展中的焦点问题。这在其发展过程中已有体现。

　　许多互联网巨型公司开始都标榜开源、共享，但是，一旦发展起来而获得垄断地位之后，“强大的技术公司已经不再重视过去的那种开放、分布式、平等和带来机会的网络，而是将重心转移到了线上的封闭式系统或专有的、只读的应用程序”①。而如果以实现AGI为发展目标的话，那么，AI的“通用性”与“开源性”之间的关系，就成为焦点中的焦点。那么，在万维网把人类更紧密联系在一起的全球化深度发展的条件下，“公义创新”如何聚合起“非市场”“非营利”的创新驱动力?

　　首先，这方面已有一定现实基础，并集中体现在以“开源”“共享”为“默认设置”的互联网“平台”上。凯文·凯利指出：“长期以来，有两种基本方式来组织人们进行工作，即企业和市场”，“最近，第三种组织工作的形式出现，即平台”，“在一个平台的几乎各个水平上，共享都是默认设置。”②里夫金认为，“平台”由“三大创新要素构成———政府、共享经济和市场”，“新的经济模式将是政府、市场和共享的混合体”③，“平台”就成为与“市场(公司)”“政府”鼎足而三的“组织工作的形式”或聚合技术创新力量的形式，并且是一种非营利、非市场的“开放”的聚合形式。

　　其一，从万维网平台生态看，AI公司巨头拒绝开源、共享的种种理由，总体上是不成立的。从当代新技术生态看，“开源”“共享”并不只是体现为某些人的精神上的理想，而是由互联网尤其万维网的“技术条件”或“工艺特性”决定的：“如果我们能从第一代互联网的经验中获得什么经验，那就是开源系统要比封闭系统容易扩张。”①从AI发展历程看，第一代AI专家系统相对而言不是特别依赖互联网，而大数据驱动的新一代AI则离不开互联网。从现象上看，国内外进行AI研发的巨头大都是互联网公司。

　　从大数据驱动的AI生产全流程看，互联网平台上“源数据(Sourcedata)”获得的途径是开放、共享的，即来自于一个个普通民众，但互联网巨型公司却将开放获得的数据封闭起来而打造受其垄断和支配的封闭的“数据池”;从智能产品代码、算法等的生产过程看，编码、算法的创新理念，未必全来自互联网巨型公司的雇员，也可能来自非营利性研究机构中的科学家或业余玩家。

　　AI创新的“源动力(Sourcepower)”本来也是开源、共享的，但互联网巨型公司把借助这种开源、共享的创新动力而生产出的智能产品代码、算法等封闭起来待价而沽。从AI产品生产的全流程看，数据是开源的，创新动力是开源的，最终产品必须开源———互联网AI公司巨头拒绝开源的理由，总体上是不能成立的。让全人类集体智慧终极结晶或社会大脑终极产物的AGI被少数资本巨头控制、垄断，不仅于理无据，而且存在巨大风险。

　　其二，从创新动力机制看，“公义创新”所标举的“社会动力机制”也被西方学者称作“社会动机导向方法”。对利润的追求以及企业家的冒险精神等，是否像熊彼特所说的那样是驱动现代技术创新的唯一动力?本科勒指出：“维基百科和开源软件就运转得非常成功”，“在2008年的经济危机发生后，甚至连一些市场自由主义的忠实支持者也不得不承认，‘市场激励至上模型’是有缺陷的”，所谓“市场激励至上模型”就是熊彼特模式。鼓吹基于人性自私的市场(金钱)激励、产权排他的重要理由是，可能可以刺激人发挥出自身生产性进而提高生产率，但是，“试图基于利己主义构建体系，比如物质奖励或惩罚，有时会适得其反地导致生产率降低，还不如采用纯粹的社会动机导向方法”②，“社会动机导向方法”也就是“公义创新”所标举的“社会动力机制”。

　　其三，从“政府”方面看，里夫金指出：“在试图服务于两个主人时，政府似乎左右为难，一个主人致力于资本主义模式，另一个主人致力于共享模式”;而“资本主义制度下的法律和政府监管通常鼓励地球的商业化”③。AI和互联网巨型公司的垄断，已引起各国政府警惕，但是，基于“鼓励地球的商业化”的逻辑，各国政府采取的主要应对之策是限制乃至拆解巨型公司，但这只能带来对垄断的暂时的一定程度的消除，对竞争规则本身不有所限制，必然还会带来新的垄断。

　　只有开源、共享，才是打破这种循环进而真正打破垄断的有效之法。而这首先需要对竞争自由化逻辑有所调整、对资本无序扩张进行限制。作为人类智能的重要结晶和终极产物，AGI被视作AI“圣杯”，实现AGI应是全球每一个AI科学家或创新团队的追求。本文主要着眼于人类智能发展史，对智能的通用性与开源性关系等，作了宏观性、一般性的初步探讨。

　　而作为当今人类最重要的资产之一，AI的开源性等又是极其复杂的问题，不仅仅只是关乎赢利的经济问题，同时也是关乎国家安全、知识产权保护等多方面的问题，并在许多方面对各国乃至全人类提出了一系列严峻挑战，多学科、多层次的研究亟待推进，兹不赘论。

　　人工智能论文投稿：人工智能工程师发表职称论文的期刊

　　从人类智能发展史看，创造并使用语言符号等智能工具的活动、现代机器第一次能量自动化革命等，打破了智能的个人生物性封闭，而当今AI机器革命将进一步超越这种生物性封闭，但在资本框架下却被纳入非生物性封闭，只有进一步打破资本这种非生物性封闭，人类智能才有望获得全面、充分、自由发展并获得高度的自动性和通用性，这就是未来AGI发展的远景。与具有高度通用性AGI相匹配的，只能是社会性应用的高度开源性。无开源不通用，聚合非市场、非营利创新动力，构建公义创新动力机制，推动高效而无害的AI创造，对于实现AGI并造福全人类至关重要。

　　作者：刘方喜