生成式人工智能将通向隐秘的社会？——一个叠合黑箱的逻辑与实践
来源：暨南学报·哲学社会科学版杂志2024年第12期北京时间：
作者：郭全中, 李黎
单位：中央民族大学新闻与传播学院;李黎,中国人民大学新闻学院。
摘要：随着生成式人工智能的基础设施化,其技术体系正深刻塑造着社会运行方式。从语言到思维的模仿目标,不仅推动了人工智能的拟人化,也奠定了其“黑箱化”的宿命。从技术模型到数据训练,再到生成结果,每一环节的复杂性和隐蔽性都强化了人类难以洞察的技术壁垒。这种“黑箱”性质不仅引发了技术风险的担忧,也重塑了社会对技术透明性的期待。尽管可解释人工智能的研发正试图缓解这一挑战,但距离真正的可解释似乎仍旧非常遥远,“可解释—类人”的逻辑悖论进一步放大了技术与伦理的张力。在生成式人工智能深度嵌入社会的过程中,“新黑箱社会”逐渐成形,既带来技术赋能的可能,也引发对社会治理和人类思维能力的深刻挑战。这一进程正在重构技术与社会的关系,迫使人们重新审视技术透明性与社会信任的边界。
关键词：生成式人工智能,智能黑箱,可解释人工智能,新黑箱社会,思考比率
基金资助：北京市社会科学基金规划重点项目“首都互联网平台企业社会责任与协同治理体系研究”(22XCA002)。
