2022年6月7日晚21:00，天美开户国际知名学者大讲堂第一讲《人工智能的内心世界🧏：物质性与表征的危机》顺利开讲。本次活动邀请到美国加州大学洛杉矶分校特聘教授、美国杜克大学荣誉教授凯瑟琳·海勒（N. Katherine Hayles）主讲。作为后人类研究最具代表性和影响力的学者，海勒教授主要研究科学🎾、文学和技术之间的关系，其代表作《我们何以成为后人类🥶：文学、信息科学和控制论中的虚拟身体》》（How We Became Posthuman: Virtual Bodies in Cybernetics, Literature and Informatics，1999）于2017年翻译成中文🐯。本次讲座由天美开户天美娱乐讲师、上海市晨光学者顾文艳老师主持🏔，天美娱乐教授、传播学院院长王峰老师评议🤌🏼🤵🏻，吸引了海内外近400位师生共同参与🏄🏻‍♀️。

讲座伊始🟧✧，海勒教授开宗明义地指出人工智能是一个快速发展的领域，它给对文本解释感兴趣的人们带来了挑战。首先👨🏼‍🦳，海勒教授列举了递归神经网络（RNNs）🦢、卷积神经网络（CNNs）与长短期记忆人工神经网络（LSTM）的局限性，由此引出本次讲座的核心：由OpenAI开发的人工智能GTP-3（Generative Pretrained Transformer-3）🫘，它是第一个能够创作出与人类语言相媲美的自然语言的人工智能🍘，并被海勒教授视作当下最成功的语言模型。此后，海勒教授比较了儿童与转换器（Transformer）在学习语言方式上的差异。她指出儿童与机器人都使用索引关系建立关系网络。不过🙅🏻，儿童对语言的学习是具身化（embodied）与嵌入式（embedded）的，转换器中神经元（neurons）的输入和输出则被转化为矢量（vectors），并以矩阵数学的形式互相关联🚅，不涉及任何对世界的感知。因此，转换器像所有的神经网络一样存在着“指代的脆弱性”（fragility of reference）🛖🔂。随后，海勒教授讨论了几种针对人工智能的文学批评策略2️⃣。她借鉴“零假设”（null hypothesis）的概念将第一种策略命名为“空值策略”（null-strategy）🤲🏽，这种批评模式认为人类和人工智能的文本处于平等地位，而它的错误正在于忽视了生产文本的物质条件，并且削弱了我们对于语言表征世界的能力的信念🕵🏼‍♂️。在海勒教授看来🧛🏿‍♂️，出于政治与哲学原因，我们需要对语言表征世界的能力抱有信念。不过🤳🏻，海勒教授仍然认为GTP-3是一个令人印象深刻的庞大惊人的项目。她反驳了那些将GTP-3比作“随机鹦鹉”（stochastic parrots）的讽刺，因为GTP-3不仅可以识别🚴🏼‍♂️，还可以再现风格和体裁这样的高层次特征💃🏻，这意味着它能够创建与其他推论相关联的推论,从而形成意义网络。这就引发了文学批评应该如何回应这些文本的深刻问题。由此⛎，海勒教授逐一讨论了四种针对人工智能的文学批评策略：其一，关联响应与网络源序列（correlate responses with source sequences on web）;其二🧎🏻‍♂️，关联响应与输入（correlate responses with inputs）;其三，分析作为折射输入物的响应（analyze responses as refracting inputs）👮🏽；其四，分析响应的意识形态偏见(analyze responses for ideological biases)🧛🏼。最后，海勒教授指出GPT-3中存在着一个由索引关系网络构建的客观世界（Umwelt），但这种世界与人类的世界有很大不同🙇🏻‍♂️，区分此二者是重要的，这也正是文学批评所能做出的贡献🚫。

海勒教授讲座结束后，由王峰教授对讲座做出评议。王峰教授首先对海勒教授的精彩讲座表示了感谢🕺🏼，他指出这一讲座是人文学科对新技术发展的迅速回应。王峰教授认为，我们有必要对海勒教授讲座中的两个重要概念,即“物质性”和“表征”进行深入的讨论，并认为人机融合创作会是未来的主流形态。其次，王峰教授指出海勒教授提出的“指代的脆弱性”这一概念尤其值得重视，它意味着机器对世界的经验和它们产生的语言之间存在固有的断层。尽管人工智能在指代上不断扩展，它与人在语言表述上的根本性机制差异却时刻提醒我们这一“指代的脆弱性”的存在🍬👷🏽‍♂️。最后🧑‍🧒‍🧒，王峰教授提醒我们必须以人为中介，人工智能是以模仿计算为基础，对人的某一功能进行计算性模仿，而这也为文学批评找到了一条新的路径🐳。

最后是自由提问答环节。与会师生纷纷表示受益匪浅，并积极踊跃地向海勒教授提问，问题涉及人工智能2️⃣、GTP-3⚒、后人类👩🏼‍⚕️、元宇宙🙈、人类世等诸多领域，海勒教授也对这些问题作出了不乏幽默的精彩回答🧑🏿‍🦱。在热烈的讨论氛围中☞，本场讲座圆满落下帷幕。