为响应北京大学“国际战略年”建设，4月27日晚，由北京大学国际合作部留学生办公室主办的“中外学子来做客 EXCHANGE CAFE”圆桌交流会系列首期“智能未来？哲学与技术视角下的人工智能案例分享与对话”在北京大学百周年纪念讲堂四季庭院举行。本期“做客”由北京大学王选计算机研究所冯岩松副教授与哲学系Julius Schoenherr教授作为邀请人，伦敦艺术大学教授、博古睿研究院学者Stephanie Sherman作为特邀嘉宾，6名国际交换生和中国学生前来做客，共有全校近40个院系的近百位师生来到现场，展开一场跨学科的知识探求与多视角的热烈讨论。

本期“做客”共设置3个主要环节，在保持学术与专业特色的前提下，对话题展开循序渐进式的分享与讨论：首先以话题背景介绍为导入（Leading in），以案例分享（Case illustration）与教授评述（Professor review）为科普铺垫（Knowledge），而后进行圆桌深入对谈环节（Discussion and dialogue）。

Stephanie Sherman在题为“自动化：技术转型史（Automation: Trajectories of Technological Transformation）”的分享中，将自己多年来在自动化领域的经验与本期主题相融合，向听众深入浅出地分析何为科技、何为自动化以及人类与科技互动的可能未来。她提出，技术在整体上不是非好即坏的，因此需要采用思辨设计（speculative design）的思路，即想象技术未来进程，并对其可能的矛盾和方向制订策略。人类是技术改造的延伸，随着大语言模型（LLMs）等人工智能技术（AI）的进步，叙事或许可以不再是人类独有的主宰，未来人类可以把AI作为一项治理工具来进行关注，并正式引入人工智能与大语言模型概念。

Stephanie Sherman引入科技历史相关内容

来自慕尼黑工业大学计算机专业、英国约克大学哲学专业、美国圣母大学政治学专业、北京大学智能学院与哲学系的中外学子，经过前期细致的调研与筹备，从各自专业与学科背景出发，围绕以ChatGPT为代表的大语言模型是什么、采用何种训练方式以及外界评价，通过对具体案例的客观分析，为观众呈现了一场大语言模型的知识科普。

学生从技术层面对大语言模型相关运作方式进行展示

学生从哲学层面对大语言模型的外界声音综述

冯岩松在评述中对学生的展示进行了总结。他补充介绍了大语言模型的核心是通过预测下一个词（predict the next word）的方式对海量文本数据进行无监督学习，并援引OpenAl的联合创始人和首席科学家伊利亚·苏特斯科夫（llya Sutskever）的观点，解释大规模生成模型和强化学习在其中的重要作用。他进一步介绍了目前大语言模型在可靠性（reliability）、安全性（safety）和著作版权（copyright）等方面存在的争议。

冯岩松以ChatGPT为例介绍人工智能发展

Julius Schoenherr则提供了从哲学角度对机器可靠性的思考。他以彩票类比，指出对于一种特殊的语言现象“断言”（assertion）来说，存在一种规范性的标准，规定了人们作出断言时须满足的条件。具体而言，只有当人们知道某些事情，才能够“断言”。在ChatGPT的例子中，这种对于断言规范性标准的反思能够促进我们反思：ChatGPT所产生的形如断言的语言输出是否合理？他分享了自己作为一名哲学系教授对创造力（creativity）的思考，即学生不仅仅需要学习知识，更需要创造内容。他认为，AI应该作为实现目的、为研究提供便利的工具，而原创性则仍需要人类去提供。

Julius Schoenherr提出对AI可靠性的思考

台下师生认真听讲

科普环节结束后，正式进入与谈人对话环节。对话围绕大语言模型和人工智能的技术原理、社会影响与未来走向，从“可靠性（A facade of reliability？）、效率和质量（A trade-off: higher efficiency, lower quality?）和前景发展（A blessing or a curse？）”3方面主题具体展开。针对训练偏见（bias in training）以及虚假信息（misinformation），以及“大语言模型是否越来越能解决用户的需求，从而被人类信任”等问题，师生分享了自己的见解。现阶段大语言模型越来越能实现个体需求，转变速度也是令人震惊的，特别是纠错功能的出现。与会人员还探讨了大语言模型在教育中的运用以及机器与人类服务的区别。他们提道，人类的辩证思考能力与社会经验似乎是机器尚无法习得的，但对于一些重复性工作，如交由机器完成，实际上是为人类赢得了时间以处理更加擅长或更有价值的事务，从这个角度来看，或许我们应在审慎的同时，以一种更加积极的视角看待当前技术的发展。与谈者同时提道，人工智能当前仍处于发展阶段，我们可以给予其更多发展与成长的空间。

中外师生深度交流与互动

合影

与会者与观众分享了参会感言：

我认为“做客”活动促进了中外师生间的交流，实在是太棒了！在前期筹备阶段，我看到中外学生一起合作，很快打成一片，这也能帮助海外交换生更好地融入北大的环境。当天活动结束后，很多人都意犹未尽，希望可以再多聊一会，还有3个学生跑来问我，说自己应该学个什么语言才能做自己的AI bussiness，很有意思。十分期待之后的系列。

——冯岩松，王选计算机研究所副教授

I thought the event was very informative.I really enjoyed the part of the exchange students when they were explaining exactly their viewpoints on AI. I thought that they simplified it for us in a way that we could grasp and understand it. So I really appreciate that, andI like to see fellow students who are passionate about the areas of the fields that they're studying.

——Ripuree Tjitendero，国际关系学院

我非常荣幸能够参与到这次精彩的活动中。在筹备阶段，我们作为本土学生，与国际交换生们花了许多时间一起头脑风暴、为活动进行准备。这个和不同学科背景的同学们共同进行跨学科话题讨论的机会给我带来了许多新的灵感。这一过程中，我们这些来自不同国家的同学也变得更加了解对方。非常感谢大家的共同努力，成就了这次精彩的活动。

——蒋凡一，哲学系

本期“中外学子来做客”圆桌交流会带我从不同文化背景、专业视角了解ChatGPT、文心一言等大语言模型的影响和未来发展。我了解到，大语言模型的关键优势在于可以随着时间的推移不断学习和适应，随着更多数据的输入，模型会变得更加精准和高效。这一技术有潜力帮助企业更高效地进行决策，我也希望持续关注它在金融、医疗等更多领域的应用。当然，机器学习算法也可能存在偏见问题，我们不能忽视其潜在的负面影响。最后，也期待未来有更多的国际交换生和中国学生共同交流的活动。

——金楚楚，经济学院

The Exchange Cafehas allowed me to gain a great deal of knowledge about LLMs.  I find Prof. Sherman's sharing particularly insightful, enabling me to understand LLM through its historical development.The students shared about LLM's training model in an interactive manner which was easy to comprehend. The event has made me aware of many knowledge gaps that are not commonly mentioned, and piqued my interest about copyright and ownership issues revolving around LLMs. I hope that there will be many more similar events in the future.

——Eugene Ong，经济学院

“国际交换生在北大”系列致力为海外交换生与北大师生创造内容更丰富、渠道更多元的交流互动平台。“中外学子来做客”作为系列之一，旨在为北大与海外高校的师生提供平等对话的平台，在促进学术发展的同时，加深中外学生和高校间的良性交流与互鉴。每期交流会围绕一个主题，以北大教授作为“邀请人”，邀请若干名国际交换生与北大中国学生作为“做客嘉宾”，进行对话探讨并与观众互动。此次“做客”中，各国师生同聚一堂，在对话中碰撞观点、在倾听中拓宽视野，技术与哲学的辩证思考深入人心，智能未来的展望更加清晰。