以ChatGPT为例浅析人工智能的创造性及伦理困境

　　文/张晓宇 中原工学院马克思主义学院

　　摘要：在人工智能技术不断革新的过程中，ChatGPT以其在创造性任务上的表现引起了广泛关注。本文阐述了ChatGPT创造性分析产生的社会影响和伦理与法律问题，并分析其产生原因，最后探讨了ChatGPT在创造性任务中所面临的挑战，并对ChatGPT在未来人工智能创造性发展中的潜在作用进行展望。ChatGPT作为人工智能领域的一个重要进展，其展现的创造性能力预示未来人工智能将能够在更广泛的领域与人类合作，共同推动社会的创新和发展。

　　关键词：ChatGPT；人工智能；人工智能伦理

　　1. 人工智能的创造性分析

　　1.1 以ChatGPT为例的创造性分析

　　近年来，人工智能飞速发展，展现了其应用的普遍性，但同时引发了人们关于其是否具有创造性以及能否独立生成创造物的讨论。ChatGPT是当今极具代表性以及创造可能性的生成式人工智能，因此，本文以ChatGPT为例，对人工智能的创造性做简要分析。

　　ChatGPT的生成创造并不是完全自发的，而是建立在大量数据分析和模式学习的基础上，其展现出来的创造主要体现在语言模型的多样性应用和问题解决能力上，能够基于海量数据训练，通过学习和模仿人类的语言习惯，创造出符合语境的文本内容。在编程、数学问题解答等领域，ChatGPT通过深度学习模型应用，展示在逻辑推理和创造性思维方面的能力。此外，ChatGPT在语言翻译和跨文化交流方面展现出的创造性，也为用户提供了极大的便利。值得注意的是，ChatGPT的“创意”实际上是对已有信息的重新组合和应用，这一过程依赖于算法的优化和数据的丰富性[1]。上述对于创造性的分析表明，通过缜密的算法设计和大规模的数据训练，人工智能技术如ChatGPT能够在语言生成、问题解决及跨文化交流等多个领域展现出相当强大的创新能力。然而，这种依赖于算法设计和数据支持的生成创造，本质上是人类智慧的一种延伸和放大。

　　1.2 ChatGPT创造性的社会影响

　　ChatGPT不仅是技术领域的重大突破，更影响了社会的诸多方面。作为人工智能的一个代表性应用，其引发了关于创造性、知识产权、人机交互和人类自我认知等方面的广泛讨论。

　　首先，ChatGPT在提高公众对人工智能技术认知上起到了积极作用。通过与ChatGPT的互动，用户可以直接体验到人工智能的进步和潜力，这种体验直观且深刻，有助于增强公众对科技发展的兴趣和支持。其次，ChatGPT对教育和学习方式产生了影响。学生和教育工作者开始利用这类工具辅助学习和教学，从而推动了教育领域的创新。再次，ChatGPT在促进跨文化交流方面发挥了作用。通过提供多语言支持，让不同语言背景的人们能够更容易地沟通和理解对方的文化，从而促进了全球化进程[2]。最后，人工智能引发的包括侵犯隐私、威胁公正、导致失业等诸多问题，已经逐渐成为人们关注的焦点。如何规避与防范人工智能伦理风险，也是学术界面临的重大理论与现实问题。

　　ChatGPT对社会的影响是深远且复杂的，既带来了技术创新和应用的便利，也引发了一系列对社会、文化、伦理的讨论和反思。未来，如何平衡这些利弊，从而引导人工智能技术的健康发展，将是社会各界需要共同努力的方向。

　　2. 人工智能创造性产生的伦理困境

　　2.1 数据安全问题

　　ChatGPT的技术架构决定了其迭代升级的过程必须不断扩容各类新数据，因此，ChatGPT会最大限度收集各类数据，以不断提升其使用性能。以数据来源为参照，ChatGPT使用的数据既可能是公司购买的第三方平台数据，还可能是ChatGPT自行采集、获取的数据，这两种数据来源路径都可能存在数据安全隐患。

　　2.2 责任归属问题

　　当AI系统如ChatGPT在创作文本、艺术作品或作出决策时，其结果可能会对现实世界产生深远影响。因此，当由AI产生的作品或决策导致法律或道德争议时，责任应当如何归属，成为另一个亟待解决的问题。

　　一方面，对于AI生成的内容，如文本、音乐或图像，如果这些内容侵犯了版权、传播了错误信息或是具有攻击性，传统的责任归属模式可能不再适用。在这种情况下，不仅开发AI的公司需要承担一定的责任，使用这些AI工具的个人或实体也可能需要承担相应的责任。

　　另一方面，AI在作出具有重大社会影响的决策时，如自动驾驶车辆的安全事故、金融交易中的错误决策等，责任归属的问题变得尤为复杂。这些情形不仅涉及技术故障的责任，还牵扯对AI决策逻辑的评估，以及对AI训练过程中可能存在的偏见和错误的责任追究。解决责任归属问题的关键在于建立一套全新的法律框架和道德准则，这需要对AI技术的特性有深入的理解[3]。

　　2.3 公平性和偏见问题

　　人工智能技术的迅速发展为社会带来了前所未有的变革，其中创造性的人工智能系统如ChatGPT推动了技术与人类交互方式的深度融合。在这一进程中，公平性和偏见问题逐渐成为无法忽视的伦理风险。人工智能的偏见通常源于训练数据。如果输入的数据存在偏见，那么输出结果同样会反映这种数据中存在的社会和文化偏见。这些偏见可以以多种方式影响语言模型，如延续刻板印象，造成误解，或传播有害和虚假的信息。人工智能系统在处理包含性别、种族或其他社会敏感信息时，可能会复制甚至放大现有的社会偏见。例如，在招聘、贷款审批等领域，基于错误或偏见性数据训练的人工智能系统可能会不公平地对待某些群体，导致出现歧视现象。解决人工智能系统中的公平性和偏见问题，是一个复杂但至关重要的任务。

　　3. 人工智能创造性产生的伦理困境的原因剖析

　　3.1 算法决策的不透明性

　　现代人工智能基于深度学习和神经网络的算法，通常被视为“黑箱”，即其内部操作和决策过程难以理解和解释。这种不透明性带来了一系列复杂的伦理和法律挑战。

　　首先，算法的不透明性使得责任归属变得困难。ChatGPT是一种基于大量用户数据训练的人工智能模型，其决策是通过大量的数据训练和复杂的数学模型计算得出，这些过程通常缺乏解释性。这意味着，当人工智能系统作出错误或有害的决定时，难以确定责任主体。

　　其次，不透明的算法决策可能导致歧视和偏见。如ChatGPT在算法设计与调整时，可能存在一定的偏见。由于算法设计人员本身的偏见或盲区，或收集的语料本身存在的如种族、地区等偏见，ChatGPT的输出也会受到影响[4]。若算法不透明，我们无法判断其作出决策的依据，也无法得知其中是否存在隐含偏见。

　　最后，这一特性会影响公共信任。当公众对人工智能系统的决策过程缺乏了解和信任时，可能会对这些系统产生怀疑和抵触情绪，进而影响其广泛应用。尤其是在涉及个人隐私和公共安全的领域，如医疗诊断和刑事司法，公众对人工智能系统的信任尤为重要。

　　3.2 技术法规的滞后

　　人工智能技术的快速发展，使新的应用和技术不断涌现，这些技术往往能够在短时间内对社会和经济产生深远影响。然而，法规的制定和实施过程相对缓慢，通常需要经过多次审议、讨论和修订，才能最终形成具有法律效力的条文。因此，法律法规总滞后于新的技术进展。近年来，自动驾驶技术取得了显著突破，各大科技公司和汽车制造商竞相研发和测试自动驾驶系统。然而，关于自动驾驶汽车的法律法规却未完善。自动驾驶汽车涉及交通安全、责任认定、数据隐私等诸多法律问题，但现行的交通法规并未针对这些新兴问题进行充分的规定，使自动驾驶汽车在实际应用中面临诸多法律障碍，无法在法律保障下良性发展[5]。

　　3.3 社会观念与道德标准的冲突

　　人工智能在某些情况下可能会违反现有的社会道德标准。例如，随着ChatGPT的智能学习和优化，其能否真正理解和遵循道德规范成为一个关键问题。在自动驾驶技术中，ChatGPT需要具备判断和决策的能力，以应对不同的道路情况和紧急情况。然而，如何确保ChatGPT的决策符合道德标准，遵守交通法规和伦理原则，仍然是一个挑战。

　　此外，人工智能的应用可能会加剧社会不平等。ChatGPT作为一个智能语言模型，需要大量的数据进行学习和训练，而这些数据通常来自特定的社会群体。如果在人工智能系统的设计和训练过程中忽视了社会多样性，那么其决策结果可能会不公平地对待某些群体。例如，在招聘过程中，如果人工智能系统基于历史数据进行筛选，可能会无意中强化性别、种族等方面的偏见，从而导致不公平的结果。

　　4. 策略建议

　　4.1 技术发展趋势预测

　　未来，人工智能技术的发展趋势呈现出几个重要的方向。首先，强化学习将继续成为人工智能领域的热点之一。随着深度学习和大数据技术的不断发展，强化学习在处理复杂任务和实现自主决策方面的表现将得到进一步提升。其次，迁移学习和元学习等技术也将成为人工智能研究的重要方向，通过将已有知识迁移到新任务中，可以更快地实现新任务的学习和适应[6]。最后，人机协同智能系统将成为未来人工智能应用的重要趋势。这种系统将结合人类的智慧和创造力，与人类共同完成复杂的任务，从而在更广泛的领域实现人工智能的应用和发展。

　　4.2 政策制定的建议

　　2017年7月8日《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》[7]和2021年9月25日《新一代人工智能伦理规范》[8]等文件均是我国人工智能发展规划的基石，为我国积极应对新兴技术带来的挑战和机遇提供了政策指导。未来，可以从以下几个方面着手制定政策。

　　首先，加强对人工智能领域的研究和监管，确保技术发展在符合社会伦理和法律框架的基础上进行。政府应当投入资源成立专门机构，负责人工智能的发展监测、伦理审查和风险评估，以便及时发现并解决可能出现的问题。其次，制定明确的人工智能技术标准和规范，这些标准和规范应当涵盖数据的采集、处理、存储和使用等各个环节，确保人工智能应用的透明度和安全性。同时，这些标准也应当鼓励开放创新，促进技术的合理竞争和发展。最后，鼓励跨部门合作，形成政府、企业、学术机构和非营利组织等多方参与的合作模式。通过搭建平台促进信息共享，共同探讨人工智能技术的应用和监管。

　　4.3 教育与人才培养策略

　　在当今人工智能迅猛发展的背景下，教育体系与人才培养策略面临前所未有的挑战和机遇。针对这一现状，本文提出一系列策略，旨在培养未来符合时代需求的人才。

　　首先，教育内容和课程设置须与时俱进，加强对人工智能基础知识、技术应用、伦理法规等方面的教学。例如，通过编程实践，让学生掌握如ChatGPT等人工智能工具的开发和应用，增强解决实际问题的能力。其次，跨学科人才培养模式成为必然趋势。未来的人才不仅要掌握深厚的专业技能，更要具备跨学科整合能力，能在人工智能与其他领域之间建立联系。因此，建议高校设置人工智能与心理学、人工智能与社会学等交叉课程，促进学生全面发展。再次，加强实践和创新能力的培养。高校可以与企业、研究机构等建立合作，为学生提供实习、实训机会。同时，鼓励学生参与人工智能相关的创新项目和竞赛，激发其创造性思维和解决问题的能力。最后，强化伦理教育和社会责任感培养对于人工智能时代的人才尤为重要。随着人工智能技术的广泛应用，伦理问题日益凸显。教育机构应将人工智能伦理纳入教学大纲，引导学生深入讨论人工智能技术的社会影响、隐私保护、数据安全等问题，培养学生的责任感和道德判断力。

　　4.4 行业应用的潜在机会

　　在探讨行业应用的潜在机会时，ChatGPT的出现和发展为不同行业带来了颠覆性的变革。具体来看，一些行业应用的机会包括：其一，在教育领域，人工智能的创造性应用提供了个性化学习的可能，可以根据学生的学习进度和理解能力，调整教学内容和难度。ChatGPT类工具可以作为辅助教学工具，帮助学生在家自学，提供即时的问题解答和解释，从而优化学习体验。其二，在创意产业中，如文学、艺术和音乐，人工智能可以作为艺术家的助手，提供创意灵感和新的创作手段。例如，音乐家可以利用人工智能生成新的音乐元素或编曲，作家可以通过人工智能辅助完成剧本创作，而设计师可以利用人工智能来生成新的设计方案或者模拟设计效果。其三，在法律领域，人工智能可以帮助律师进行法律文献的搜索和案件研究，甚至预测案件的可能结果，从而提高工作效率和案件处理能力。

　　综上所述，人工智能技术在各行业中展现出巨大的应用潜力，有望推动这些行业向更加智能化、高效和个性化的方向发展。随着人工智能的快速发展，其在不同行业中的应用机会将更加广泛，社会也将迎来更多变革。

　　结语

　　目前，国内外相关学者及相关行业的一个基本共识是“人工智能将会在未来几十年对人类社会产生巨大影响，带来不可逆转的改变”，而“人工智能伦理将是未来智能社会的发展基石”。这一智能体对人类日常生活的影响是全面而深刻的，其将塑造新的交往方式、教育方式、出行方式、政治经济行为等各个方面。

　　以ChatGPT为代表的人工智能在创造性方面具有巨大的潜力和价值，但也面临不少挑战。通过不断的技术创新和政策引导，有望在保障伦理和法律问题得到妥善处理的同时，最大限度地发挥人工智能的创造性，为社会带来更多的积极影响。

　　参考文献：

　　[1]景丽萍,刘健.ChatGPT：人工智能时代的双刃剑[J].前线,2023(6):46-48.

　　[2]王宁,林卓然,陈思帆,等.ChatGPT对社会主要行业的影响:优势、挑战与风险[J].情报探索,2024(5):43-50.

　　[3]陈元,黄秋生.ChatGPT技术中的人工智能伦理风险及其科学祛魅[J].湖南科技大学学报(社会科学版),2023,26(3):135-142.

　　[4]董浩.生成式人工智能时代人机对话的传播伦理风险及其应对[J].阅江学刊,2024,16(1):104-114,174.

　　[5]姜涛,叶思雨.生成式人工智能浪潮下的学术生态：机遇、挑战及应对[J].河北科技大学学报(社会科学版),2024,24(2):85-92.

　　[6]陈锐,江奕辉.生成式AI的治理研究：以ChatGPT为例[J].科学学研究,2024,42(1):21-30.

　　[7]国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知（国发〔2017〕35号）[A/OL].(2017-07-20)[2024-06-20].https://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.

　　[8]国家新一代人工智能治理专业委员会.《新一代人工智能伦理规范》发布[EB/OL].(2021-09-26)[2024-06-20].https://www.most.gov.cn/kjbgz/202109/t20210926_177063.html.

　　作者简介：张晓宇，硕士研究生，研究方向：科学技术哲学。

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