GPT 技術(shù)與國家治理現(xiàn)代化
——基于秩序、賦權(quán)與創(chuàng)新的框架

高奇琦

自從ChatGPT 在2022 年底發(fā)布以來，這一產(chǎn)品已經(jīng)獲得了非常廣泛的社會關(guān)注。ChatGPT 可以被看作是人工智能技術(shù)的一個(gè)新進(jìn)展，其之所以受到廣泛的社會關(guān)注，是因?yàn)槿藗儚钠溥M(jìn)展中似乎看到了通用人工智能突破的可能性。本文所關(guān)心的核心問題是，GPT 技術(shù)會對國家治理現(xiàn)代化產(chǎn)生何種影響？為了較為系統(tǒng)地討論這一問題，筆者將在秩序、賦權(quán)與創(chuàng)新的理論框架下展開。首先，筆者先對GPT 的技術(shù)特征及其所代表的通用大模型的革命性意義進(jìn)行引入性的討論。其次，筆者將理解國家治理現(xiàn)代化的三個(gè)維度定義為秩序、賦權(quán)和創(chuàng)新。再次，筆者將分別討論GPT 對秩序系統(tǒng)、賦權(quán)系統(tǒng)和創(chuàng)新系統(tǒng)的復(fù)雜性影響。最后，筆者將系統(tǒng)討論通用人工智能與中國國家治理現(xiàn)代化之間的關(guān)聯(lián)。

一、以GPT 為代表的通用大模型及其革命性意義

ChatGPT 是GPT 系列的一個(gè)版本。GPT 是Generative Pre-trained Transformer 的縮寫，其為美國OpenAI 公司開發(fā)的人工智能通用大模型。到目前為止，GPT 系列主要發(fā)布了5 個(gè)版本，分別是GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5 和GPT-4。GPT-4 是OpenAI 最新發(fā)布的版本，而ChatGPT 是GPT-3.5 版本。在ChatGPT 之前，GPT 曾經(jīng)發(fā)布了三個(gè)版本，但這三個(gè)版本都未受到人們的廣泛關(guān)注。GPT 模型是OpenAI 在谷歌2017 年推出的Transformer 之上的改進(jìn)模型。谷歌在Transformer基礎(chǔ)上推動的BERT 框架所基于的是編碼（encoder）模型，而GPT 所采用則是解碼（decoder）模型①Zhou C.，Li Q.，Li C.，et al.，“A Comprehensive Survey on Pretrained Foundation Models： A History from BERT to ChatGPT”，ArXiv Preprint，2023，No. 2302.09419.。這是完全相反的兩種技術(shù)路徑。之前技術(shù)界更看好谷歌的BERT 框架，然而在ChatGPT 火爆之后，技術(shù)界才重新認(rèn)識到GPT 在上下文對話方面的優(yōu)勢。

ChatGPT 之所以受到人們的廣泛關(guān)注，其核心是因?yàn)楣娝坪醺惺艿搅送ㄓ萌斯ぶ悄芡黄频目赡苄浴?016 年AlphaGo 對戰(zhàn)李世石同樣也是人工智能發(fā)展歷史上的一個(gè)標(biāo)志性事件。但Deepmind公司開發(fā)的AlphaGo 仍然屬于弱人工智能，盡管其可以在圍棋對戰(zhàn)這樣的超級智力競賽中碾壓人類對手。與其相關(guān)的一個(gè)重要理論是莫拉維克悖論（Moravec’s paradox），即人工智能盡管可以在專業(yè)領(lǐng)域戰(zhàn)勝人類，但是其智力卻無法達(dá)到一個(gè)兒童的感知和行動能力水平①Rotenberg V. S.，“Moravec’s Paradox： Consideration in the Context of Two Brain Hemisphere Functions”，Activitas Nervosa Superior，2013，55（3），pp.108-111.。換言之，人工智能無法完成通用性的任務(wù)。然而，ChatGPT 的出現(xiàn)似乎讓人們看到了莫拉維克悖論突破的可能性。例如，斯坦福大學(xué)教授米哈爾·科辛斯基（Michal Kosinski）認(rèn)為，ChatGPT 已經(jīng)具備類似于7 歲兒童的心智水平②Kosinski M.，“Theory of Mind May Have Spontaneously Emerged in Large Language Models”，ArXiv Preprint，2023，No.2302.02083.。盡管目前ChatGPT 還不能被定義為通用人工智能，然而其確實(shí)在很大程度上已經(jīng)使人們看到了通用人工智能到來的可能性。這便是近期ChatGPT 引起人們重要關(guān)注的核心原因。ChatGPT 主要是語言的多任務(wù)模型，這里的多任務(wù)包括對話、翻譯、問答、自動摘要等內(nèi)容，而GPT-4 則是多模態(tài)大模型，其將視頻、語音、圖片等信息都整合到這一大模型的框架之內(nèi)。GPT-4 的底層邏輯是將所有的相關(guān)信息都變成token，而這樣人類的信息就更加便于機(jī)器計(jì)算③Zhang C.，Zhang C.，Zheng S.，et al.，“A Complete Survey on Generative AI （AIGC）： Is ChatGPT from GPT-4 to GPT-5 All You Need？”，ArXiv Preprint，2023，No. 2303.11717.。

GPT 技術(shù)可以被看作是一場新的生產(chǎn)力革命，而整個(gè)世界政治經(jīng)濟(jì)的格局會重新調(diào)整。從互聯(lián)網(wǎng)階段到移動互聯(lián)網(wǎng)階段，中國積累了部分優(yōu)勢。特別是在移動互聯(lián)網(wǎng)階段，某些移動應(yīng)用（如微信和支付寶）都表現(xiàn)出世界性的影響力和競爭力。這部分競爭優(yōu)勢的出現(xiàn)首先基于中國廣大的市場以及眾多人口的規(guī)模效應(yīng)。然而，GPT 技術(shù)的出現(xiàn)可能在很大程度上打破中國在移動互聯(lián)網(wǎng)階段形成的規(guī)模效應(yīng)和統(tǒng)一大市場效應(yīng)。從技術(shù)層面來講，ChatGPT 的成功由算力、算法和數(shù)據(jù)的合成效應(yīng)所致。從算力條件來看，這樣的大模型在預(yù)訓(xùn)練階段就需要上萬塊A100 芯片集成在一個(gè)巨大的計(jì)算集群之中，而在國內(nèi)只有少數(shù)幾家頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)勉強(qiáng)具備相關(guān)能力。從算法條件來看，ChatGPT的成功是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、轉(zhuǎn)換器模型（Transformer）以及GPT 模型等基礎(chǔ)之上不斷發(fā)展起來的。而這樣的模型還在不斷地調(diào)優(yōu)和發(fā)展之中。從數(shù)據(jù)條件來看，ChatGPT 的成功與英文世界擁有數(shù)量龐大的高質(zhì)量知識有很大關(guān)系。

然而，就這三個(gè)條件來看，中國目前在這三個(gè)方面都面臨一定的困難。第一，從算力條件來看，美國近年來一直在限制中國獲得相關(guān)的算力硬件。例如，上文提到的A100 便在美國的禁售范圍之內(nèi)。美國將科技政治化的做法使得正常的科技活動和經(jīng)濟(jì)活動都受到較大影響④Kwan C. H.，“The China-US Trade War： Deep-Rooted Causes，Shifting Focus and Uncertain Prospects”，Asian Economic Policy Review，2020，15（1），pp.55-72.。換言之，從美國的角度來講，其希望鎖閉這樣的先進(jìn)生產(chǎn)力。因此，在這樣的背景之下，就意味著中國需要通過更多自身的努力才能獲得相關(guān)的算力條件，而這一點(diǎn)在短期內(nèi)突破同樣非常困難。第二，從算法來看，人工智能的重要算法進(jìn)展都是在西方頭部企業(yè)或科研機(jī)構(gòu)的主導(dǎo)下推進(jìn)的。盡管這些推進(jìn)中都有大量華裔科學(xué)家的參與，但是到目前為止，尚未有中國的科研機(jī)構(gòu)或公司在算法的原始創(chuàng)新方面有突破性進(jìn)展。第三，從數(shù)據(jù)來看，相比于英文世界，中文世界可以用于知識性訓(xùn)練的數(shù)據(jù)明顯不足，并且質(zhì)量上也存在較大差距。例如，一個(gè)典型例證就是維基百科的知識質(zhì)量明顯要高于百度百科等國內(nèi)同行。同時(shí)，在進(jìn)入移動互聯(lián)網(wǎng)階段之后，人們交互產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)都掌握在各種移動應(yīng)用的巨頭手中。在互聯(lián)網(wǎng)階段，大量的信息是以網(wǎng)頁的形式呈現(xiàn)的，這就意味著這些數(shù)據(jù)都可以作為開放數(shù)據(jù)被抓取而用來訓(xùn)練。然而，在移動互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用之中，由于數(shù)據(jù)保護(hù)等原因，導(dǎo)致數(shù)據(jù)抓取是非常困難的，這些都是導(dǎo)致高質(zhì)量的知識類數(shù)據(jù)不足的原因①Xiaodong D.，“To Whom Do Data Belong？——Data Ownership and Protection in the Context of Web-Crawlers”，Contemporary Social Sciences，2020，6，pp.134-155.。

因此，從整體來看，目前美國在GPT 這樣的通用型技術(shù)方面已經(jīng)表現(xiàn)出某種單極時(shí)刻的霸權(quán)地位，并且美國希望通過一系列科技政治化的手段和科技價(jià)值觀聯(lián)盟將這樣的先進(jìn)生產(chǎn)力鎖閉在一定的范圍之內(nèi)。從更為深遠(yuǎn)的意義來講，美國希望通過運(yùn)用這種先進(jìn)的生產(chǎn)力，重組世界政治經(jīng)濟(jì)格局。換言之，傳統(tǒng)意義的世界分工在美國的新安排之下可能不再必要。傳統(tǒng)上由發(fā)展中國家所提供的廉價(jià)勞動力都可以由人工智能來完成。對于美國而言，其只需要掌握充足的能源和少數(shù)的科技精英就可以實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)意義上由世界分工構(gòu)成的世界政治經(jīng)濟(jì)體系。

二、理解國家治理現(xiàn)代化的三個(gè)維度

筆者將國家治理現(xiàn)代化定義為一種體系性的運(yùn)動過程。這一體系包含秩序系統(tǒng)、賦權(quán)系統(tǒng)和創(chuàng)新系統(tǒng)三大部分②高奇琦：《智能革命與國家治理現(xiàn)代化初探》，《中國社會科學(xué)》2020 年第7 期。。秩序系統(tǒng)在國家治理的初期即國家構(gòu)建的過程中至關(guān)重要。秩序系統(tǒng)的內(nèi)核有兩大內(nèi)容。一是財(cái)稅體系的構(gòu)建，即通過構(gòu)建財(cái)稅體系，國家得以獲得制度性地從社會汲取資源的能力，這是國家運(yùn)行的基礎(chǔ)。如果國家不擁有最基本的資源汲取能力，那么國家機(jī)構(gòu)都不能正常地進(jìn)行運(yùn)轉(zhuǎn)。二是壟斷暴力。在人類社會早期，暴力是私人化的。托馬斯·霍布斯（Thomas Hobbes）所描述的自然狀態(tài)便是一種實(shí)行叢林法則的強(qiáng)沖突狀態(tài)。而在這種強(qiáng)沖突狀態(tài)之下，個(gè)體必須自己保護(hù)自己，這就使得個(gè)體不可避免地要運(yùn)用暴力③Hobbes T.，Leviathan，Oxford： Oxford University Press，1909，pp.94-98.。而現(xiàn)代國家的建立則是壟斷暴力的過程。換言之，在現(xiàn)代國家的框架之下，個(gè)體不再擁有使用暴力的權(quán)利。即便個(gè)體受到了他人的侵犯，也需要通過訴諸國家，讓國家用暴力工具保護(hù)并實(shí)現(xiàn)個(gè)體自身的權(quán)益④Hobbes T.，Leviathan，pp.128-132，238-239.。在財(cái)政系統(tǒng)和暴力壟斷的基礎(chǔ)之上，國家就可以構(gòu)建起基本的政治秩序。

賦權(quán)系統(tǒng)則是在現(xiàn)代國家發(fā)展到一定階段之后的產(chǎn)物。在現(xiàn)代國家的早期（如西方的絕對主義王權(quán)時(shí)期），權(quán)力集中化是其普遍特征。然而，伴隨著現(xiàn)代國家的發(fā)展，民眾的權(quán)利意識進(jìn)一步增強(qiáng)，賦權(quán)就成為關(guān)鍵性內(nèi)容。這里的賦權(quán)包含兩方面內(nèi)容，一是各種權(quán)利的賦予，二是各種保障的賦予。權(quán)利賦予的關(guān)鍵是要通過法律和相關(guān)制度進(jìn)一步明確公民以及國家公職人員的權(quán)利和義務(wù)關(guān)系，并通過民主制度的展開賦予公民充足的權(quán)利來避免權(quán)力的過度集中化⑤Dahl R.，“Democracy and Human Rights under Different Conditions of Development”，in Ashjorn E.，Bernt H.，eds.，Human Rights in Perspective： A Global Assessment，Oxford： Blackwell，1992，pp.235-251.。因此，在國家構(gòu)建完成之后一段時(shí)間，接下來的主要任務(wù)就是賦權(quán)系統(tǒng)的發(fā)展。此外，這種賦權(quán)不僅僅體現(xiàn)在權(quán)利賦予這種形式性內(nèi)容之上，還要體現(xiàn)在實(shí)質(zhì)性內(nèi)容之上，這便是保障性利益的賦予。換言之，國家還需要通過進(jìn)一步增加公民福利來為國家治理的合法性和持久性提供支撐。

就西方政治思想史的發(fā)展來看，霍布斯更多描述的是秩序系統(tǒng)建立的意義。正因?yàn)樽匀粻顟B(tài)和叢林法則的存在，就需要建立一個(gè)秩序系統(tǒng)來結(jié)束自然狀態(tài)。然而，在這樣的秩序系統(tǒng)建立之后，必然面臨合法性問題。國家作為人類共同體的一個(gè)新形式，需要不斷通過增加公民的權(quán)利和保障性利益來證明自身治理的合法性。而后者更多是由約翰·洛克（John Locke）來加以闡述和分析的。賦權(quán)系統(tǒng)可以大大增加公民對國家的認(rèn)同，然而卻不可避免產(chǎn)生成本過高的問題。無論是增加公民的權(quán)利還是增加公民的福利都需要依賴國家有充足的剩余。如果國家沒有充足的剩余，也就無法保障權(quán)利的實(shí)施和社會福利的分配。這意味著創(chuàng)新系統(tǒng)變得至關(guān)重要。

創(chuàng)新系統(tǒng)的意義在于其可以不斷產(chǎn)生新的增殖領(lǐng)域。國家可以從增殖領(lǐng)域中獲得更多的剩余，并將其用于秩序系統(tǒng)的維護(hù)和賦權(quán)系統(tǒng)的權(quán)利保障和財(cái)富分配。對創(chuàng)新概念作出較大貢獻(xiàn)的學(xué)者是約瑟夫·熊彼特（Joseph Schumpeter）。熊彼特認(rèn)為，創(chuàng)新會產(chǎn)生某種創(chuàng)造性破壞①約瑟夫·熊彼特：《經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論——對于利潤、資本、信貸、利息和經(jīng)濟(jì)周期的考察》，何畏、易家詳?shù)茸g，北京：商務(wù)印書館，1990 年，第236—283 頁。。對于國家競爭而言，創(chuàng)新可以使得技術(shù)領(lǐng)先的國家在整個(gè)世界經(jīng)濟(jì)競爭中處于上游的產(chǎn)業(yè)地位②Griffiths A.，Zammuto R. F.，“Institutional Governance Systems and Variations in National Competitive Advantage： An Integrative Framework”，Academy of Management Review，2005，30（4），pp.823-842.。通過先發(fā)優(yōu)勢和話語權(quán)構(gòu)建，具備創(chuàng)新力的國家可以通過產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢獲得更多的國家剩余。這種國家剩余可以通過稅收或通過投資收益等不同的方式獲得。創(chuàng)新系統(tǒng)是國家保持持續(xù)性和韌性的關(guān)鍵。如果國家不能獲得有效的系統(tǒng)創(chuàng)新能力，其就不能將更多的國家剩余投入到賦權(quán)系統(tǒng)和秩序系統(tǒng)。這三大系統(tǒng)處在一種動態(tài)的關(guān)系之中。

三、秩序打破與再秩序化：GPT 技術(shù)與秩序系統(tǒng)

上一部分討論了理解國家治理現(xiàn)代化的三個(gè)維度。這部分將從第一個(gè)維度即秩序系統(tǒng)入手討論GPT 對秩序系統(tǒng)可能產(chǎn)生的影響。

GPT 技術(shù)的出現(xiàn)可能會對傳統(tǒng)的知識秩序產(chǎn)生打破效應(yīng)。人類社會在發(fā)展過程當(dāng)中產(chǎn)生了一套完整的知識秩序。知識秩序的核心是學(xué)術(shù)體系，學(xué)術(shù)體系的外圍是教育體系。簡言之，知識秩序主要由學(xué)術(shù)體系和教育體系構(gòu)成。然而，GPT 技術(shù)的出現(xiàn)對學(xué)術(shù)體系和教育體系都會形成巨大沖擊③Trajtenberg M.，“Artificial Intelligence as the Next GPT： A Political-economy Perspective”，in Ajay Agrawal，Joshua Gans，eds.，The Economics of Artificial Intelligence： An Agenda，Chicago： University of Chicago Press，2018，pp.175-186.。因?yàn)镚PT 所代表的是一種全新的知識生產(chǎn)模式。傳統(tǒng)的知識生產(chǎn)是以人為中心的，傳統(tǒng)知識生產(chǎn)的核心是學(xué)者。首先，從教育體系中通過非常嚴(yán)格的培養(yǎng)和遴選機(jī)制產(chǎn)生備選學(xué)者，然后備選學(xué)者在學(xué)術(shù)體系中同樣需要經(jīng)過不斷的遴選和評價(jià)才能夠成長為知識權(quán)威。這里需要特別說明的是，知識秩序和政治秩序的關(guān)系問題。知識秩序是一個(gè)更大的范圍，類似于卡爾·波普爾（Karl Popper）所講的“第三世界”④卡爾·波普爾：《客觀知識——一個(gè)進(jìn)化論的研究》，舒煒光、卓如飛、周柏喬等譯，上海：上海譯文出版社，1987年，第114—120頁。。政治秩序是知識秩序中最重要的一部分，其涉及國家治理活動。對于國家治理而言，其同樣需要塑造完整且統(tǒng)一的政治秩序才能有效地維系政治系統(tǒng)的穩(wěn)定。同時(shí)，在政治秩序之外的其他知識在很大程度上也會有助于政治系統(tǒng)的穩(wěn)定。換言之，政治秩序是與知識秩序緊密結(jié)合在一起的。政治系統(tǒng)的穩(wěn)定在很大程度上依賴于知識系統(tǒng)的穩(wěn)定，這便是儒家學(xué)說極為強(qiáng)調(diào)“三綱五?！钡膬r(jià)值和意義。在儒家看來，政治的核心就是規(guī)范。如果社會中的每一個(gè)成員都可以有一種規(guī)范的態(tài)度行為，那么整個(gè)社會的秩序便很容易建立起來，這樣的國家也會比較容易得到較好的治理。從儒家的角度來講，知識秩序與政治秩序是完全統(tǒng)一的。

然而，GPT 的出現(xiàn)卻可能將傳統(tǒng)的知識秩序完全打破，并重構(gòu)一種新的知識權(quán)威。在新的架構(gòu)之中，大模型本身就是新的權(quán)威。OpenAI 開發(fā)的ChatGPT 目前已經(jīng)嵌入微軟的必應(yīng)搜索引擎之中，這會重構(gòu)搜索的方式和生態(tài)。之前，人們在互聯(lián)網(wǎng)世界中查找信息主要依賴于搜索，而搜索仍然是一種互聯(lián)網(wǎng)頁面提供各種可能性，而人在其中進(jìn)行自主選擇的過程。然而，在大模型的影響之下，未來的搜索將會被結(jié)果所替代。換言之，用戶不再需要搜索，而是只要發(fā)出問題，就會得到通用大模型給出的一個(gè)相對確定的結(jié)論，而這個(gè)結(jié)論就是知識秩序本身。這實(shí)際上產(chǎn)生了一個(gè)新的問題。在傳統(tǒng)的知識秩序中，當(dāng)人們遇到困擾時(shí)，往往希望可以求助于各個(gè)領(lǐng)域的專家。專家的實(shí)質(zhì)就是該領(lǐng)域的知識權(quán)威，這是傳統(tǒng)知識秩序的特征。然而，在新的知識秩序之中，人們可能不再需要求助于專家而是直接求助于大模型。大模型具備百科全書式的通用特征，并且其似乎可以直接給出一個(gè)用戶不需要再做更多思考的結(jié)論。從用戶的角度來講，無論是從便利性還是實(shí)用性角度出發(fā)，這種大模型提供的新的公共服務(wù)可以被視作用戶的福音。盡管目前GPT 系列在回答人類用戶的問題時(shí)，有時(shí)還會強(qiáng)調(diào)自己的機(jī)器人身份，同時(shí)也會聲稱自己不愿意參與某些價(jià)值判斷并強(qiáng)調(diào)自己的局限性，然而伴隨著大模型不斷與人類價(jià)值觀對齊，以及在人類用戶輸入大量的反饋之后，大模型的精準(zhǔn)度毋庸置疑會不斷提高。換言之，按照這個(gè)趨勢發(fā)展下去，大模型成為知識權(quán)威是毫無懸念的。

然而，通用大模型的出現(xiàn)也產(chǎn)生了一系列新的問題。例如，通用大模型生產(chǎn)的知識是否會存在知識產(chǎn)權(quán)問題？對此，諾姆·喬姆斯基（Noam Chomsky）認(rèn)為，ChatGPT 是大規(guī)模的公開抄襲，并將會導(dǎo)致不公平的競爭①Desk T.，“Noam Chomsky Calls ChatGPT ‘Basically a High-tech Plagiarism’”，https：//editorialge.com/noam-chomsky-slamschatgpt/#：~：text=According%20to%20Noam%20Chomsky%2C%20a%20well-known%20intellectual%20researcher%2C，an%20indication%20that%20“the%20educational%20system%20is%20failing，訪問日期：2023 年4 月5 日。。傳統(tǒng)的知識秩序是在幾百年的發(fā)展過程中逐漸固定下來的，而一個(gè)學(xué)者的培養(yǎng)同樣需要很長時(shí)間。然而，一旦我們把知識權(quán)威的位置交給大模型之后，那我們是否還需要保留傳統(tǒng)的知識秩序？傳統(tǒng)知識秩序的崩塌是否會導(dǎo)致政治秩序的失效？對這一系列問題的回答是困難的。不過，我們相對可以確信的是，對傳統(tǒng)知識秩序的打破，將會對原有的知識生產(chǎn)等一系列工作產(chǎn)生巨大的干擾。如果在這一過程中問題解決不好的話，不可避免地會產(chǎn)生政治失序的問題。當(dāng)然，筆者在這里并不是持有一種技術(shù)保守主義的態(tài)度，即完全否定對新技術(shù)的應(yīng)用。筆者強(qiáng)調(diào)的是，可以在新技術(shù)運(yùn)用的過程中，對其可能產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效的預(yù)判和應(yīng)對。

因此，我們在接受GPT 技術(shù)的同時(shí)一定要考慮到在其影響之下，可能會對秩序系統(tǒng)產(chǎn)生的重構(gòu)效應(yīng)，并通過積極和建設(shè)性的做法重新構(gòu)建一種新的秩序。例如，目前知識產(chǎn)權(quán)界對人工智能生成物的態(tài)度是不予理睬，即并不認(rèn)為人工智能生成物具有某種知識產(chǎn)權(quán)②王遷：《論人工智能生成的內(nèi)容在著作權(quán)法中的定性》，《法律科學(xué)（西北政法大學(xué)學(xué)報(bào)）》2017 年第5 期。。這可能會導(dǎo)致至少兩種復(fù)雜的后果。一方面，其可能會導(dǎo)向一種普遍意義上的去知識產(chǎn)權(quán)化。換言之，在未來可能會走向一種知識產(chǎn)權(quán)共有的狀況，即人類社會不再強(qiáng)調(diào)知識產(chǎn)權(quán)。按照這一觀點(diǎn)，知識是人類社會共同產(chǎn)生的，應(yīng)該由人類社會共同享有，這樣可以在更大程度上促進(jìn)人類的知識創(chuàng)造。然而，這一觀點(diǎn)的問題在于其可能會挫傷創(chuàng)新者的積極性，同時(shí)也可能會導(dǎo)致剽竊和抄襲成為常態(tài)。那這是否會最終影響到創(chuàng)新本身？另一方面，可能在未來會形成知識產(chǎn)權(quán)的兩個(gè)世界。一個(gè)世界是知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的世界，這里仍然適用的是之前的知識產(chǎn)權(quán)規(guī)則，其保護(hù)的是人類行為體所產(chǎn)生的知識性作品。另一個(gè)世界則是去知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的世界，其中適用的對象是那些人工智能生成物。這種思路的問題在于，未來可能會出現(xiàn)大量的中間物。用吉奧喬·阿甘本（Giorgio Agamben）的概念來表達(dá)的話，其會表現(xiàn)為一種例外，但似乎又會被常態(tài)捕捉的例外狀態(tài)③Agamben G.，State of Exception，Chicago： The University of Chicago Press，2005，pp.1-32.。換言之，當(dāng)人們運(yùn)用大模型或AIGC 的工具來生成某些生成物時(shí)，完全將其界定為人工智能生成物可能也是不準(zhǔn)確的。因?yàn)槠渲型瑯犹N(yùn)含了人類的提問。另外，有些人工智能物是在人類反復(fù)地提問以及不斷地調(diào)整基礎(chǔ)上產(chǎn)生的，這同樣凝結(jié)了人類的諸多勞動。那么如何對這些生成物進(jìn)行知識產(chǎn)權(quán)上的定義就會成為一個(gè)新的問題。

另外，大模型的出現(xiàn)還會產(chǎn)生一些其他問題。例如，當(dāng)年輕人在使用了大模型之后，是否還會愿意像自己的前輩那樣進(jìn)入傳統(tǒng)的知識生產(chǎn)秩序。對于年輕人而言，目前要獲得一個(gè)結(jié)論只需要一個(gè)或幾個(gè)提問，而要成為傳統(tǒng)的知識權(quán)威則需要通過幾十年的訓(xùn)練和培養(yǎng)。另一個(gè)相關(guān)問題是，對于用戶而言，其是否還會相信傳統(tǒng)的知識權(quán)威，或者是認(rèn)定大模型就遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于那些傳統(tǒng)的知識權(quán)威？換言之，通用大模型的出現(xiàn)似乎擾亂了傳統(tǒng)的知識生產(chǎn)秩序，而新的秩序并未完全建立起來。盡管我們有很強(qiáng)的再秩序化的愿望，然而這也是極為困難的。如果大模型成為秩序本身，那么一個(gè)延伸的觀點(diǎn)就是控制大模型就可能會控制秩序，這又會產(chǎn)生新的政治秩序問題。目前，控制GPT 大模型的巨頭公司是OpenAI 和微軟的聯(lián)合體。當(dāng)然，在此之外也會涌現(xiàn)出其他的大模型。這些大模型都會首先被控制在相關(guān)的企業(yè)手中。這其中產(chǎn)生的一個(gè)問題是，政府是否有充足的力量馴服這些大模型。未來，這些大模型可能會決定政治結(jié)果。大模型是在人類語料的基礎(chǔ)之上被訓(xùn)練出來的，因此大模型本身帶有某種競爭傾向和政治傾向。例如，一些報(bào)道已經(jīng)明確指出，在與ChatGPT 或GPT-4 聊天時(shí)，如果用戶提及谷歌的產(chǎn)品，其會表現(xiàn)出非常強(qiáng)的競爭情緒。另外，一些用戶也反映，GPT 系列有明顯的政治傾向，即傾向于美國民主黨政府①M(fèi)eek A.，“OpenAI’s ChatGPT Has A Major Political Bias，and It Could Ruin Artificial Intelligence”，https：//bgr.com/general/openais-chatgpt-has-a-major-political-bias-and-it-could-ruin-artificial-intelligence/，訪問日期：2023 年4 月5 日。。因此，在未來，同樣會出現(xiàn)圍繞大模型的激烈政治競爭。從目前的技術(shù)特征來看，在西方的政治選舉中，誰控制了大模型，誰就能夠控制政治競爭的結(jié)果。

四、平權(quán)運(yùn)動與再剝奪：GPT 技術(shù)與賦權(quán)系統(tǒng)

GPT 技術(shù)可以產(chǎn)生巨大的賦權(quán)效應(yīng)。英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛曾發(fā)表過一個(gè)經(jīng)典觀點(diǎn)，他認(rèn)為在GPT 的輔助之下，人人都可以成為程序員②Woodie A.，“ChatGPT Puts AI At Inflection Point，Nvidia CEO Huang Says”，https：//www.datanami.com/2023/03/22/chatgptputs-ai-at-inflection-point-nvidia-ceo-huang-says/，訪問日期：2023 年4 月5 日。。當(dāng)然，這是一個(gè)較為理想主義的觀點(diǎn)。但是，從一個(gè)側(cè)面也表達(dá)了GPT 系列在編程方面的巨大能力。只要人們輸入提示，GPT 就可以生成相應(yīng)的代碼。用戶可以運(yùn)行這段代碼來驗(yàn)證自己的目標(biāo)是否完成。并且，用戶還可以提出新的要求或增加新的任務(wù)。如果GPT 提供的編程中出現(xiàn)bug，用戶也可以提示GPT 進(jìn)行自動調(diào)整。換言之，即便是一個(gè)從來沒有學(xué)習(xí)過編程語言的人，同樣可以在GPT 的輔助之下開發(fā)網(wǎng)頁前端或編寫一些游戲程序。因此，黃仁勛的說法也并不是天馬行空。并且，個(gè)體可以在GPT 技術(shù)的輔助之下，更加便捷和快速地學(xué)習(xí)編程的一些基本知識。這樣的道理可以延伸到其他領(lǐng)域，例如，人人都可以成為畫家，人人都可以成為詩人。

換言之，通用大模型具有極強(qiáng)的公民賦權(quán)效應(yīng)，這會成為政治參與新革命的起點(diǎn)。在人類絕大多數(shù)的政治發(fā)展階段中，公民由于其政治能力的不足，往往會羞于表達(dá)。也就是說，政治表達(dá)需要較高的政治素養(yǎng)和表達(dá)技巧，而受教育程度不高的公民往往會因?yàn)槠渥陨砟芰Φ牟蛔愣赡軙种苹蚴窍麡O地參與政治過程。然而，在GPT 系列的輔助之下，我們似乎進(jìn)入了一個(gè)表達(dá)的新時(shí)代。這一點(diǎn)之前已經(jīng)有了一些端倪。例如，自媒體的崛起實(shí)際上就將人類社會帶入了一個(gè)深度媒介化的時(shí)代，這是新聞傳播學(xué)最為關(guān)心的主題③陳龍：《深度媒介化趨勢下新聞傳播學(xué)科再定位和再調(diào)整》，《社會科學(xué)戰(zhàn)線》2022 年第4 期。。整個(gè)人類社會都變成了一種媒介，而每個(gè)個(gè)體都可以成為媒介的新中心。深度媒介化所表達(dá)的是一種空間意義上的表達(dá)革命，而GPT 技術(shù)則為這種表達(dá)注入了真正的知識和內(nèi)容。GPT 技術(shù)的典型特征是低門檻。只要有最基本的文字表達(dá)能力，以及掌握一些最基本的提問技巧，就可以引導(dǎo)大模型生成更加正式和規(guī)范的文字內(nèi)容。這樣，每個(gè)公民都可以被這種規(guī)范的政治表達(dá)能力武裝起來。因此，在通用大模型技術(shù)的武裝之下，人類政治社會將進(jìn)入一個(gè)深度政治表達(dá)的時(shí)代。每個(gè)個(gè)體都可以就社會現(xiàn)狀和政治現(xiàn)象發(fā)表自己的觀點(diǎn)，清晰表達(dá)自己的訴求，甚至還可以用文學(xué)的方式來表明其態(tài)度或立場。換言之，在GPT 技術(shù)的影響之下，一場深刻的平權(quán)運(yùn)動即將發(fā)生。GPT 面前人人平等，在使用了GPT 之后，就人們表達(dá)的內(nèi)容來看，也似乎進(jìn)入了一個(gè)更加平等化的時(shí)代。這實(shí)際上更加接近于人民民主或直接民主的理念。而這其中又會醞釀新的風(fēng)險(xiǎn)，典型者如表達(dá)的庸俗化問題。換言之，在GPT 技術(shù)輔助下的表達(dá)，究竟是個(gè)體的表達(dá)還是技術(shù)的表達(dá)，抑或是資本的表達(dá)？

這里會存在一種再剝奪的問題。當(dāng)人們把所有的問題都拋給大模型并由大模型統(tǒng)一生成文案，這是否會導(dǎo)致一種表達(dá)的庸俗化？大模型目前內(nèi)在的算法黑箱和穩(wěn)健性等問題并沒有得到很好的解決，但人們可能會對大模型形成深度依賴①Chen X.，Ye J.，Zu C.，et al.，“How Robust Is GPT-3.5 to Predecessors? A Comprehensive Study on Language Understanding Tasks”，ArXiv Preprint，2023，No. 2303.00293.。因?yàn)檫@樣的平權(quán)效應(yīng)的誘惑是極其巨大的，這是否會最終不可避免地導(dǎo)致技術(shù)統(tǒng)治或資本統(tǒng)治？這恰恰也是我們要時(shí)刻保持警惕的方面，因?yàn)樵趯夹g(shù)的過度使用之后，有可能會導(dǎo)致人的墮落問題。因?yàn)槿说淖陨淼陌l(fā)問能力和表達(dá)技巧可能會在通用大模型的輔助之下逐步退化，看似每個(gè)個(gè)體都充分參與了政治表達(dá)，但實(shí)際上這樣的政治表達(dá)是在大模型處理之后的結(jié)果。當(dāng)人們把所有的問題都交給大模型，那么人是否會變成賦權(quán)之后的空心人？人的意義究竟在哪里？這都是我們需要深刻思考的問題。

五、創(chuàng)新革命還是創(chuàng)新墮化？GPT 技術(shù)與創(chuàng)新系統(tǒng)

如前所述，創(chuàng)新系統(tǒng)是一個(gè)國家維系秩序和不斷增加賦權(quán)的關(guān)鍵。只有不斷通過在世界政治經(jīng)濟(jì)格局中的創(chuàng)新努力，才可以使自己的整體產(chǎn)業(yè)和國家創(chuàng)新能力居世界前列，才能夠在國際政治經(jīng)濟(jì)競爭中得到更加有利的利潤分配。因此，創(chuàng)新系統(tǒng)對于國家而言至關(guān)重要。這里的問題是，GPT 技術(shù)對創(chuàng)新系統(tǒng)會產(chǎn)生何種影響？

一些觀察者對GPT 可能產(chǎn)生的創(chuàng)新效應(yīng)是非常樂觀的。他們認(rèn)為，GPT 無疑會帶來新一輪的創(chuàng)新革命，因?yàn)镚PT 的本質(zhì)是人工智能的新進(jìn)展，而人工智能的基本邏輯就是對重復(fù)的人力工作進(jìn)行替代，這似乎會出現(xiàn)一種馬克思所討論的新圖景，即自由人聯(lián)合體的圖景。換言之，原先的重復(fù)工作由機(jī)器人來完成，而人可以獲得更多的自由時(shí)間，那么自由人可以用這些自由時(shí)間來進(jìn)行更多的真正的創(chuàng)新活動②Makridakis S.，“The Forthcoming Artificial Intelligence （AI） Revolution： Its Impact on Society and Firms”，F(xiàn)utures，2017，90，pp.46-60.。從這個(gè)意義上講，一個(gè)未來可能的情形是“人人皆可為學(xué)者”。這其中涉及一個(gè)核心問題，就是未來的人們將如何支配自己的自由時(shí)間。如果這些自由時(shí)間被用于學(xué)習(xí)的話，那確實(shí)存在這樣一種可能性，即學(xué)者的大眾化。而終身學(xué)習(xí)會成為人類的一個(gè)基本生存樣態(tài)。當(dāng)然，這其中也需要對學(xué)習(xí)的動力問題加以研究。換言之，如果未來自由人獲得更多的自由時(shí)間之后，其并沒有學(xué)習(xí)的動力，而是將大量的自由時(shí)間用于一些無意義的活動或是破壞性的活動，這都不是我們所希望看到的。因此，在GPT 的影響之下，一個(gè)創(chuàng)新革命的圖景似乎已經(jīng)展開。目前在自然科學(xué)界已經(jīng)提出了AI for Science③Berens P.，Cranmer K.，Lawrence N. D.，et al.，“AI for Science： An Emerging Agenda”，ArXiv Preprint，2023，No.2303.04217.。在筆者看來，這不僅僅是AI for Science，很可能會變成AI for everything。因?yàn)榫湍壳叭祟惪梢运伎嫉降墓ぷ骱腿蝿?wù)，似乎都可以由機(jī)器來完成。

那么，這其中就蘊(yùn)含了一個(gè)新的風(fēng)險(xiǎn)，即創(chuàng)新墮化的風(fēng)險(xiǎn)。這其中涉及的一個(gè)關(guān)鍵問題是：創(chuàng)新是如何產(chǎn)生的？大量的研究認(rèn)為，創(chuàng)新是基于較多的重復(fù)和在練習(xí)基礎(chǔ)之上涌現(xiàn)的，這實(shí)際上是人類創(chuàng)新活動的基本規(guī)律。吉爾·德勒茲（Gilles Deleuze）曾經(jīng)討論過差異和重復(fù)的關(guān)系。差異是在重復(fù)的過程中產(chǎn)生的④Deleuze G.，Difference and Repetition，Translated by Paul Patton，New York： Columbia University Press，1994，pp.1-28.?；蛘哂冒⑻m·巴迪歐（Alain Badiou）的概念來表述，創(chuàng)新是一種事件，即是一種情勢的溢出，一種未預(yù)期的結(jié)果⑤Badiou A.，Philosophy and the Event，Translated by Louise Burchill，Cambridge： Polity Press，2013，pp.9-14.。換言之，創(chuàng)新的前提是要存在已有的情境。一個(gè)簡單的例證是唐詩的創(chuàng)作。古人曾言，“熟讀唐詩三百首，不會作詩也會吟”。唐詩創(chuàng)作是一個(gè)較為復(fù)雜的藝術(shù)創(chuàng)作活動，其需要練習(xí)者具有極高天賦，但同時(shí)也需要練習(xí)者經(jīng)過長期且高密度的重復(fù)性記憶和練習(xí)。創(chuàng)新的一個(gè)核心特征是涌現(xiàn)，是一種未預(yù)期的活動。因此，人們在把握創(chuàng)新活動時(shí)，也只能先進(jìn)行長期的重復(fù)性活動，然后才能在一個(gè)未預(yù)期的環(huán)境下，偶然發(fā)現(xiàn)這些創(chuàng)新。因此，唐詩的案例告訴我們，如果我們拿掉了長期的重復(fù)記憶的這種過程，即便是天才也很難寫出那些絕世名篇。

這一案例對我們理解創(chuàng)新的啟示是，一旦人們都已經(jīng)完全適應(yīng)了將所有的工作都化約給GPT 的一個(gè)發(fā)問指令，那么人類的創(chuàng)新活動是否會墮化？換言之，人類在長期的實(shí)踐活動中的一個(gè)重要能力是解決問題，然而在GPT 的影響之下，人們似乎把解決問題的能力都交給了通用大模型，自己只留下提出問題的能力。這里更為吊詭的是，實(shí)際上這種提問者的角色似乎也可以由機(jī)器來充任?？梢韵胍姷氖?，未來一段時(shí)間一定會出現(xiàn)一個(gè)以“問問題”為中心的職業(yè)以及相關(guān)的培訓(xùn)，最終同樣會出現(xiàn)一些專門“問問題”的機(jī)器人或相關(guān)程序。如果這樣的話，最終創(chuàng)新游戲就會變成一個(gè)機(jī)器人自問自答的過程，這無疑是一個(gè)令人擔(dān)憂的前景。

六、通用人工智能與中國國家治理現(xiàn)代化的未來

中國的國家治理現(xiàn)代化最為典型的特征是多期疊加。一方面，對于中國的多數(shù)地區(qū)而言，其仍然需要補(bǔ)工業(yè)化的課。除了少數(shù)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的區(qū)域，絕大多數(shù)區(qū)域仍然需要進(jìn)一步完成工業(yè)化。而對西方發(fā)達(dá)國家而言，工業(yè)化的任務(wù)已經(jīng)在20 世紀(jì)七八十年代完成。例如，西方學(xué)者所提出的后工業(yè)社會的概念就表明西方發(fā)達(dá)國家所進(jìn)入的這一新的狀態(tài)①Bell D.，“The Coming of Post-industrial Societ”，in David Grusky ed.，Social Stratification，London： Routledge，2018，pp.1066-1077.。另外，歐洲的英國和德國在20 世紀(jì)90 年代之前就完成了碳達(dá)峰，這也可以作為西方完成工業(yè)化的一個(gè)例證。因?yàn)樵诠I(yè)化的過程中，碳排放仍然會進(jìn)一步增加，而碳達(dá)峰就意味著工業(yè)化已經(jīng)完成或達(dá)到頂峰②Dong F.，Wang Y.，Su B.，et al.，“The Process of Peak CO2 Emissions in Developed Economies： A Perspective of Industrialization and Urbanization”，Resources，Conservation and Recycling，2019，141，pp.61-75.。另一方面，中國的現(xiàn)代化還承擔(dān)了一個(gè)新工業(yè)革命的新穎任務(wù)。換言之，中國不僅需要“補(bǔ)課”，還需要“開新課”。例如，在近期中共中央、國務(wù)院發(fā)布的《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》之中就明確表明，中國在數(shù)字經(jīng)濟(jì)以及數(shù)字化建設(shè)方面的引領(lǐng)目標(biāo)和決心。換言之，我們目前處在第四次工業(yè)革命的門檻上。中國在第三次工業(yè)革命后期形成了自己的優(yōu)勢，如上文提到的規(guī)模優(yōu)勢和市場應(yīng)用優(yōu)勢等。中國可否將這樣的優(yōu)勢在第四次工業(yè)革命中進(jìn)一步發(fā)揮，從而在新的工業(yè)革命中占據(jù)引領(lǐng)者的位置？這種引領(lǐng)便是上一部分所討論的創(chuàng)新系統(tǒng)的核心內(nèi)容。如果我們僅僅是追趕，那么就會永遠(yuǎn)處在世界產(chǎn)業(yè)分工的中下游，就無法獲得更多的國家剩余。

正因?yàn)檫@種多期疊加的特征使得中國在國家治理現(xiàn)代化過程中會面臨多重困難。第一，現(xiàn)代化動員導(dǎo)致的系統(tǒng)性壓力。塞繆爾·亨廷頓（Samuel Huntington）對這一點(diǎn)有非常全面的討論。現(xiàn)代化的過程是一個(gè)社會動員和資源動員共同發(fā)力的過程。在這一過程中，民眾的政治參與可能在短時(shí)間內(nèi)集中爆發(fā)，這會給政治系統(tǒng)帶來巨大的壓力。如果政治系統(tǒng)缺乏足夠程度的制度化，這種突然涌現(xiàn)的政治參與可能會使得政治系統(tǒng)出現(xiàn)崩潰③塞繆爾·P·亨廷頓：《變化社會中的政治秩序》，王冠華、劉為等譯，北京：生活·讀書·新知三聯(lián)書店，1989 年，第1—86 頁。。

第二，后現(xiàn)代觀念導(dǎo)致的動力不足。在后現(xiàn)代觀念興起后，年輕人對政治參與的動力呈現(xiàn)出下降趨勢。由于中國存在多期疊加的特征，而在一些相對發(fā)達(dá)的區(qū)域，已經(jīng)出現(xiàn)類似于西方發(fā)達(dá)國家的后現(xiàn)代觀念，并且這種后現(xiàn)代觀念正在向其他地區(qū)產(chǎn)生傳播效應(yīng)。這種后現(xiàn)代觀念更多強(qiáng)調(diào)自我認(rèn)同和多元文化價(jià)值，并對那些在現(xiàn)代化過程中強(qiáng)調(diào)的觀念如辛勤勞動、積攢社會財(cái)富等持批評或反對態(tài)度。后現(xiàn)代觀念在一定程度上可以緩解政治參與的壓力，但從另一個(gè)角度來講，其會加劇國家治理現(xiàn)代化動力不足的問題。中國式現(xiàn)代化是涉及14 億多人口的一個(gè)巨型現(xiàn)代化。盡管有些區(qū)域已經(jīng)接近西方中等發(fā)達(dá)國家的水平，然而一些地區(qū)才剛剛擺脫貧困。一旦后現(xiàn)代觀念在全國范圍內(nèi)形成彌散效應(yīng)，那這將會對中國式現(xiàn)代化的整體推進(jìn)非常不利。

第三，原始創(chuàng)新的突破性進(jìn)展較為困難。如前所述，中國同樣需要在第四次工業(yè)革命中形成某種領(lǐng)導(dǎo)地位，而構(gòu)成這種領(lǐng)導(dǎo)地位的基礎(chǔ)是原始創(chuàng)新。盡管目前中國在某些領(lǐng)域已經(jīng)表現(xiàn)出一些原始創(chuàng)新的潛力，例如在新能源領(lǐng)域、量子技術(shù)領(lǐng)域等，然而這樣的領(lǐng)域還相對較少。人工智能技術(shù)是第四次工業(yè)革命的核心，而在人工智能領(lǐng)域目前中國的原始創(chuàng)新卻是相對較少的。

整體來看，通用人工智能會成為未來最重要的基礎(chǔ)設(shè)施，會成為中國推動國家治理現(xiàn)代化的最重要動力。無論是企業(yè)、社會團(tuán)體還是政府都需要接入這一模型，因?yàn)槠鋾诟鱾€(gè)方面帶來巨大的系統(tǒng)性效應(yīng)，其可以大大促進(jìn)國家治理現(xiàn)代化。我們在新中國成立70 多年以來的發(fā)展當(dāng)中，現(xiàn)代化的一個(gè)重要支撐是“人口紅利”。我們通過相對富余的勞動力參與世界性分工，并通過優(yōu)先發(fā)展一些勞動密集型產(chǎn)業(yè)積累國家剩余，然后再逐步向產(chǎn)業(yè)鏈的高端攀升。換言之，中國的國家治理現(xiàn)代化的前70多年在“人口紅利”的基礎(chǔ)上展開，而接下來國家治理現(xiàn)代化的進(jìn)一步推進(jìn)則需要更多考慮“智能體紅利”。目前，我們的“人口紅利”優(yōu)勢已經(jīng)不再明顯。伴隨著社會生育率和生育欲望的顯著下降，勞動力人口可能會處于下降的通道之中。在這樣的背景之下，我們就需要深刻地思考通用人工智能技術(shù)對于國家治理現(xiàn)代化的意義。“智能體紅利”意味著我們要將人工智能技術(shù)作為國家產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重心。從這個(gè)意義上來講，中國人要形成自己的通用大模型技術(shù)就會變得至關(guān)重要。

從目前的情況來看，百度的“文心一言”與OpenAI 的GPT 系列的差距還比較明顯，而這樣的競爭才剛剛開始。盡管目前我們?nèi)匀幻媾R算法、算力、數(shù)據(jù)以及高端人才等多方面的困難，然而，由于這一技術(shù)對于中國國家治理現(xiàn)代化的極端重要性，這使我們不得不去深刻地討論這個(gè)問題，并將其作為國家發(fā)展的頭號工程。當(dāng)然，通用人工智能的發(fā)展接下來會面臨全球治理的問題，因?yàn)橥ㄓ萌斯ぶ悄苁且豁?xiàng)“核武器級別”的技術(shù)，其產(chǎn)生的創(chuàng)造性破壞效應(yīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人們的想象。各國應(yīng)該就通用人工智能的未來發(fā)展，逐步形成一定的規(guī)則①Jobin A.，Ienca M.，Vayena E.，“The Global Landscape of AI Ethics Guidelines”，Nature Machine Intelligence，2019，1（9），pp.389-399.。否則的話，通用人工智能產(chǎn)生的巨大創(chuàng)造性破壞效應(yīng)，可能會將人類文明的成果完全顛覆。因此，中國國家治理現(xiàn)代化的展開同樣需要與全球治理進(jìn)行密切的聯(lián)動。

七、結(jié)語

GPT 技術(shù)會對國家治理現(xiàn)代化產(chǎn)生非常復(fù)雜的影響。具體來看，GPT 技術(shù)對傳統(tǒng)的知識秩序和政治秩序會產(chǎn)生打破效應(yīng)。盡管國家可能會推動再秩序化，然而再秩序化的關(guān)鍵是，如何可以在大模型技術(shù)基礎(chǔ)之上形成一個(gè)在一定程度上融合傳統(tǒng)秩序的新型秩序系統(tǒng)。國家要維系已有的政治秩序就要對大模型產(chǎn)生的新的秩序力量進(jìn)行捕獲和重塑，然而這其中的困難在于，這樣的大模型技術(shù)本身是由大型公司所掌握和驅(qū)動的，而國家為推動國際競爭的需要則會對這種大模型技術(shù)進(jìn)行支持而非限制。GPT 技術(shù)產(chǎn)生的賦權(quán)效應(yīng)同樣極為復(fù)雜，其在為每個(gè)公民賦權(quán)的背景之下又產(chǎn)生了表達(dá)庸俗化的問題。那么，如何在新的技術(shù)條件下形成真正基于公民個(gè)體的表達(dá)能力就會變得至關(guān)重要。換言之，賦權(quán)的關(guān)鍵是公民自身能力的賦權(quán)，而非形式意義上的賦權(quán)。GPT 技術(shù)對創(chuàng)新系統(tǒng)的影響則更為復(fù)雜。創(chuàng)新體在新技術(shù)的賦權(quán)之下似乎有了更多創(chuàng)新的可能。然而，這種依賴技術(shù)的創(chuàng)新是否是真正的創(chuàng)新？這都需要我們加以深刻的思考。

中國在國家治理現(xiàn)代化的過程中，面臨非常復(fù)雜的多期任務(wù)。GPT 所代表的大模型技術(shù)會成為一個(gè)新的競爭賽道，這意味著中國要獲得原始創(chuàng)新能力就需要在這一新的賽道上有所斬獲。從目前來看，我們在這一賽道上還處于一個(gè)追趕的位置，那么在未來可否實(shí)現(xiàn)從追趕到引領(lǐng)，這實(shí)際上涉及中國國家治理現(xiàn)代化的整體圖景。具體來看，大模型技術(shù)會為國家治理現(xiàn)代化提供強(qiáng)勁的支撐，并可以用技術(shù)的方式來進(jìn)一步強(qiáng)有力地推動現(xiàn)代化。同時(shí)，我們還要看到這一技術(shù)背后的創(chuàng)新性破壞效應(yīng)，如其產(chǎn)生的表達(dá)異化和創(chuàng)新墮化的影響都可能會成為中國推動國家治理現(xiàn)代化過程中的新問題。另外，中國的國家治理同樣需要與全球治理形成一定程度的聯(lián)動。因?yàn)橥ㄓ么竽Ｐ彤a(chǎn)生的創(chuàng)造性破壞影響是世界性的，所以，如何對這一技術(shù)形成全球性規(guī)制也會變得至關(guān)重要。因此，中國在推動其發(fā)展的過程中也要積極與國際規(guī)則互動，并在通用大模型全球治理的進(jìn)程中體現(xiàn)自己的參與度，并形成自己的話語權(quán)。