2020年解析弗洛里迪建构的宏观信息伦理学的论文

解析弗洛里迪建构的宏观信息伦理学的论文 如果说，信息哲学( xx) 的出版汇集了卢西亚诺弗洛里迪( Luciano Floridi) 用将近二十年时间极力倡导的信息哲学的研究成果，牛津大学出版社继之于xx 年出版的信息伦理学( The Ethicsof Information) ，则宣告了弗洛里迪建立一种普适的宏观伦理学的雄心。他试图建构的信息伦理学，从道德哲学层面深入反思当代信息和通讯技术如何 _地影响着人对自我的认知、人与人之间的交往、我们关于外在客观世界的概念、以及人类与外在世界的互动。的确，当下是时候需要我们重新反思信息伦理学的哲学基础了，弗洛里迪究竟建构了怎样的宏观、无偏见的伦理学，该理论框架又有怎样的实践意义，同时，该伦理学 _信息伦理学研究的意义及其与中国传统伦理道德思想又有着怎样的共鸣? 本文将基于这一宏观伦理学的框架和基本概念从几个方面进行阐释和剖析。 1996 年，英国信息科学家Simon Rogerson 和美国哲学家Terrell Ward Bynum 联合发表了一篇名为“信息伦理学: 第二代”的文章，他们指出: 计算机伦理学( Computer Ethics，简称CE) 作为第一代的关涉计算机和信息技术的伦理学，其所涉及的研究深度和广度都有很大的局限性，只是对计算机现象进行了一定的解释，而缺乏一种全面的伦理学理论奠基，因此无法对信息和通讯技术、信息系统等相关的伦理问题及其解决提供深刻全面的研究路径和。ICT 伦理学研究，经过20 世纪60 年代计算机科学家Donn Parker 的实证研究、70 年代应用伦理学家Walter Manner 创立CE 名称、80 年代Bynum和J. H. Moor 关于CE 的奠基性工作，还有90 年代Deborah Johnson 撰写的第一部关于CE 的哲学专著、以及Huff 和Finholt 组织多位学者从社会学、人类学、经济学、政治学和心理学等不同领域对CE 进行广泛的跨学科讨论，所有这些工作为ICT 的伦理学研究确立了第一代范式，即计算机伦理学范式，90 年代中期以来，该领域研究开始进入了第二代范式，即信息伦理学( Information Ethics，简称IE) 。正是在这样的背景下，弗洛里迪力图突破CE的固有局限性，建构系统的信息伦理学，他认为从CE 到IE 的转型具有其内在的基础性，CE 本质上应该是关于“存在”而不是关于“行为”的伦理学在以往的第一代范式中，人们将计算机伦理学视为行动导向、职业准则性质的应用伦理学分支，其实这是计算机伦理学被人们了解过少时呈现的假象。类似的观点有学者提到过一个形象的比喻: 就像洗衣机没有伦理一样，计算机也没有伦理，计算机伦理之所以流行，是对其应用的误解。 因此在一定视域下，信息的存在，才是人们围绕ICT 技术应用而制定的一系列规范、准则的前提和基础，信息才是CE 的本体。进而，CE 应当是以存在为中心而不是以生物为中心的伦理学，信息这个本体存在，对于任何道德责任行为之可能来说，不仅是其认识论的逻辑前提，更是其首要的本体论对象。然而确立统一的IE 范式并不容易，在不同学科和不同研究者眼里，“信息伦理学”( IE) 各自具有不同的意义，而弗洛里迪试图致力于构建一种极为形而上学的理论，并将其发展为计算机伦理学的哲学基础，奠基于其作为“第一哲学”的信息哲学理论之上，从一种宏观的伦理学维度，弗洛里迪抽象于任何具体应用领域的特殊性，并不探究其具体的行为规范，因此是建构了一种非规范性的伦理学。弗洛里迪建构的普适、无偏见的伦理学，其最主要的出发点和基本概念是“熵”，他确立了四个基本伦理原则如下: 0 熵不应该在信息圈中产生( 零定律) 1 熵应该在信息圈中被阻止 2 熵应该从信息圈中清除 3 信息存在物以及信息圈的兴盛应该通过保护、培育和增加它们的福祉而得到促进在上述基本原则中，熵是一个核心概念，弗洛里迪试图在一个非常普适的价值评价层面，即通过评估熵的增加或减少，使IE 成为一种更普适性的宏观伦理学。 弗洛里迪追随维纳，在维纳看来，热力学的熵乃是“宇宙中最大的祸害”，它威胁着任何一个可能有价值的事物的存在，因此，弗洛里迪认为，不必要的熵增是一种无理地产生恶的行为，反之，任何维持或增加信息的行为则被视为善的。于是，保持或增加信息的任何物体或结构就具有最起码的价值，或言之，“信息体”( inforgs) 的最小价值在于:“一个过程或行动或许忽视了道德上的好或者坏( 高兴或者痛苦) 、结果、动机、普遍性或善良的本质。对善与恶的评价只是依赖信息圈和其中居度的信息体的正熵还是负熵。”由此，信息伦理学规定了一种效果论、义务论、契约论和美德论所涵盖的价值。在谈及IE 研究方向时，弗洛里迪曾提到: 我的“IE 从行动受体的视角而不是行动源来审视伦理学难题，行动受体可以是生物或者非生物。这种尝试是对环境和生态思维更进一步的发展，它超越了生物中心，而是基于我称之为信息圈的概念去发展一种以存在为中心的伦理学。基于所有存在而不仅仅是生命的存在，这是一种更微小价值体的伦理学。”这样一种存在之圈域( sphere) ，乃是生物圈( biosphere) 和数字信息圈( digital infosphere) 的综合，或许可以称之为生态圈( ecosphere) ，一个弗洛里迪所期冀的生态学的核心概念，在其中，作为高级智慧生物的人类生活乃是一种所谓的“在线生存”( onlife) ，一种海德格尔式的实际生活性范畴( “Faktizitaet des Lebens”) ，而非旨在联系感觉和超感觉或超然的辩证法的概念。这样，弗洛里迪的信息伦理学便实质上从形而上学的向度为第一代的计算机伦理学奠定了理论根基，实现了Simon Rogerson和Terrell Ward Bynum 的希望。 纵观当前西方信息伦理学研究现状，其关于计算机、网络、信息技术的伦理学研究已经突破了早期的计算机伦理学研究阶段，从不同程度上取得了优秀的成果。目前在中国，信息伦理学尚属于一门新兴的交叉学科，仅有为数不多的几所大学开设了这门课程。目前的研究仍然处于第一代计算机伦理学的探索时期，相关研究大多聚焦于诸热点、兴趣点之上，尚缺乏哲学理论和方法论的基础支撑。仅仅关注于信息和通讯技术所带来的伦理现象和问题的研究，显然难以深刻和全面，因而也与真正的信息伦理学研究相去甚远。其实，中国的现状类似20 世纪90 年代中期以前西方信息伦理学的研究状况，即: 缺乏多学科的工作，尤其哲学工作很薄弱。目前中国的相关研究人员大多是图书馆学和图书情报学研究者，极其缺乏信息科学家、伦理学家、哲学家等第二代信息伦理学研究队伍的组成类型。这显然也与中国学术研究的界别分化有关，与中国信息哲学研究发展缓慢不无关系。 然而，令弗洛里迪困惑的是他的熵概念与香农信息论以及热力学中的熵概念似乎存在着矛盾。按照弗洛里迪的语义信息概念，一条消息结构化程_度越高、有序度越高，其意义和内容就越明确，因此信息量越大，但是根据香农的信息熵，此时该消息的自由度更小、熵更小，因此信息量更小。于是，弗洛里迪认为他使用的熵概念与热力学和香农信息论中的熵概念“虽然严格相关但并不等同”，这便造成了最近十多年来关于热力学和香农信息论中熵概念的许多误解和概念混乱。然而我们将论证，弗洛里迪的熵概念( 或者他使用的形而上学熵概念，metaphysical entropy) 与另外两者的熵概念是等同的，这里的关键是一定要区分信息的潜在可能性( 信息熵，informational entropy)与信息的语义( 信息内容) ，以及不同的信息体层面。 1. 信息量的量度是语义内容的明晰性、准确性而非发生概率 香农的意义上，熵是一个信息源的潜在信息可能性的一种量度，即信息熵，据此，一个具有能量或信息的系统，熵越大，该系统的宏观状态所对应的微观状态数越多、系统的混乱度、自由度越大，因此，从作为信宿的观察者来说，作为信息源的该系统被组织成多种信息的潜在可能性也就越大。假定在极度混乱情况下( 熵最大，信息状态均匀分布，各种可能信息具有相同发生概率) ，信息接收者不能从该系统中辨识出任何确定的信息内容，只有“无”( nothingness，弗洛里迪将其解释为形而上学意义上的无，并将其等同于熵，这里不完全等同于迈农的非存在对象之有，There are no - being objects)。然而，“nothing is everything”，“nothing isimpossible”等同于“everything is possible”。( 没有不可能，也就意味着一切皆有可能! 这在中国哲学中容易理解，因为道家思想以“无”为最高原则，然而弗洛里迪的困惑源自于西方“有优于无”的哲学传统! ) 简言之，一个信息源( 即，被观察对象) 具有高熵，意味着该信息源具有高的信息潜能，但是低的信息语义明晰性( 从信息接收者和解读者的视角，或者说观察者的视角) 。 因此，虽然一个系统的熵越大，该系统具有更多的潜在信息可能性( 更大的信息熵) ，但是此刻其所能传达给我们的确定的信息内容更少了( 信息语义) ，我们难以确定信息的内容是什么; 反之，一个系统的熵越小，则意味着虽然该系统的宏观状态所对应的微观状态的自由度更少了、潜在的信息可能性更少了( 更小的信息熵) ，但是此刻它所传达给我们的信息内容更多了( 信息语义) ，我们就越确定、越明晰地知道信息的内容究竟是什么。因此我们说，正是在这个意义上，弗洛里迪确立了IE 四个基本原则的出发点: 尽量阻止或消除熵的产生或增加。或许，更合适的表述是，“尽量去除熵的产生或增加”。在这里我们看到，弗洛里迪的熵概念与热力学和香农信息论中的熵概念是完全一致的。正如，熵是确定性的丧失( loss of certainty)，恶是善的缺失。因此，三种理论视域下的熵概念具有内在一致性: 从热力学的视角，熵是物理系统有序度的丧失; 从香农关于信息传播的数学理论视角，即信息发生概率的视角，熵是确定性的丧失;从弗洛里迪语义信息理论的视角，熵是语义内容的丧失。因此，有序度、确定性和语义内容是内在一致的，都与熵成反向关系。我们知道，香农信息论中清晰表述了熵与信息确定性的反向关系，他给出的信息量度是对一个系统( 信息源) 的潜在信息可能性的量度，即，系统可能处于x 个不同状态，每个状态的发生概率用P( x)表示，该系统的某宏观状态的熵H 可以表示为:HX -xPxlog2Px根据香农的信息论，“离散随机变量X 的熵H，就是对X 值不确定性的量度”，他清晰地阐释了熵值与我们对研究对象所输出结果的确定性之间的反向关系: “当且仅当所有的P( x) 除一个之外其他都为零，这唯一的P( x) 值为1，此时，H = 0 。因此，只有我们确知结果时，H 为零。否则H 皆为正值”。 “当有更多的相同可能的事件时，选择更多，不确定性就增加。”我们还可以引述对香农信息量度的一种清晰的哲学阐释如下:“一个特定信息的信息量量度可以表示为:I( x) = - log px，这个表达式可以解释作玻尔兹曼熵的反向关系，它也反映了我们对信息的基本直觉: If px = 1， then I( x) = 0。如果我们确定能获得一个信息，则该信息根本不包含任何新闻价值。一个信息的发生概率越低，它包含的信息量就越大。”香农的信息量实质上表征了信息发生概率，一条信息其发生概率越低，而它最终发生了，从观察者来说对该信息发生的最终确认就需要排除更多其他可能信息，即，排除了更多的信息量，因此小概率信息对信息接收者来说才更有价值。同时，从弗洛里迪的语义信息视角，小概率信息的确认包含了更多的语义内容( 即 _意义上的更高的明晰性和准确性) ，信息量也更大。所以，一条信息所含的信息量的量度是其语义内容的明晰性和准确性。虽然语义问题是最难厘清的哲学问题之一，但是，甄别信息语义内容的量度和信息潜在可能性的量度，有助于从哲学层面更清晰地把握信息的含义。邬焜先生早年曾区别了信源和信宿两个不同的视角，清晰揭示了香农和维纳在提到信息量时的不同含义所指。 2. 科学进步就是力图降低研究对象的信息熵 可以结合上述阐释来讨论一下具体的科学实践进程。一个信息源发出多种信息的潜在可能性很大( 大的信息熵) ，于是每一种信息的产生就是小概率事件( 平均来说) ，对小概率事件的推断就能告诉我们很大的信息量( _的高可证伪性、高排除性) 。但是，仔细思考会发现，小概率事件的推断被确证之前，信息接收者对信息源的认识总是处在一个很混乱和迷茫的时期，就如库恩所说的科学历史发展中的反常和危机时期。比如，根据爱因斯坦的广义相对论推出，当经过太阳这样大的引力场周围时，光线会弯曲，这个预言对于牛顿范式下的物理学家来说是一个小概率事件，其实对所有生活在地球上的人来说都是如此。因此，直到1919 年爱丁顿的观察事实确认这个光线弯曲预言之前，经典物理学天空挥之不去的“乌云”，不仅令开尔文勋爵困惑，也让处于世纪之交的所有物理学家迷茫。另一个化学史中的案例也典型地反映出因为缺乏对化学分子这个信息源的确定知识而导致的混乱，阿伏伽德罗假说于1910 年代刚提出时，就当时化学知识背景而言，这是一个小概率事件的推断，因此他提出的分子和原子的区分几乎没有化学家重视，这使得化学家们在分子结构理论方面持续了近半个世纪的混乱状况，在1860 年代，仅醋酸的分子式就有19 种之多! 直到1860 年代康尼扎罗有力的捍卫才使化学家眼帘的翳障被剥落下来。由上述科学实践案例可见，大信息熵的时期对于科学发展是必要的，正是其中才孕育着丰富的科学进步可能性，此时对小概率事件的预言或推断蕴含着科学家的创造性智慧，然而只有在小概率事件的推断被有力的事实确证，并由此小概率事件被转化为大概率事件的时候，科学才进入一个稳定、成熟的时期，科学家才能有效地解题。因此，科学发展的每一次向前迈进就是要降低所研究对象的信息熵! 而信息接收者对信息源的准确把握也总是需要去除信息源的熵增。因此，“尽量去除熵的产生或增加”而不是“阻止”才是弗洛里迪更应该坚持的信息伦理学基本原则。 如前文所说，弗洛里迪构建的信息伦理学以熵为基本概念，具有普适、无偏见的特点。由此，在信息伦理学的视域下，传统的以人为中心的伦理学所研究的善恶便发生了内涵上的变化。古希腊哲学家普罗泰戈拉所说的“人是万物的尺度”，康德所提出的“人是目的”的命题，认为“人是自然界的最高立法者”等都是以人类为中心的思想。在这样的思想影响下，人对于善恶的判定都是从人的角度出发。然而，弗洛里迪认为，恶的行为是指不必要的熵增，熵增会导致系统的紊乱。反之，任何维持或增加信息的行为则被视为善的，因为信息的增加有助于系统的稳定，使得系统更有秩序。这一抽象化的表述带来的直接影响就是将伦理学的研究对象扩展到了非生物体领域，使得对人工智能主体行为的道德问题研究成为可能。弗洛里迪认为，在一定抽象层面上，不管是生物主体还是非生物主体，只要这主体可以自主与外界进行相互作用，并可根据外部条件而自主进行适应性调整( interactive，autonomous，adaptable) ，且能做出符合道德规范的行为的系统，都可以视为道德主体( moral agents) 。也就是说，可以对其不道德的行为进行问责。 传统的伦理学研究一般认为，善恶的判定要建立在道德行为主体具有一定的自主行为能力的基础之上。如康德所说:“道德就是一个有理性的东西能够作为自在目的而存在的唯一条件，只有道德以及与道德相适应的人性才是具有尊严的东西。”而只有人是有理性的存在，所以理性是决定人的道德价值的根本因素。理性的一个体现就是自主选择的能力，如果主体没有一定的自主行为能力，就无法对自己的行为做出选择，那么他人也就无法用其行为的善恶来对其进行评判。例如，我国刑法第18 条第1 款规定:“精神病人在不能辨认或者不能控制自己行为的时候造成危害结果，经法定程序鉴定确认的，不负刑事责任”。这也是人们在讨论“机器道德”问题时所面临的一个难题: 当机器人拥有足够智能后，其做出的“坏事”，是应该由这个机器人负责，还是应该由下达行动命令的人亦或是编写程序的人来负责?_ 换一个角度来说，作为一个典型的人工主体( artificial agents) ，如果机器人无法对自己的行为负责，那么我们就不能用道德规则来约束机器人的行为，因为那是无意义的。可与此同时，如果人工主体被认为是可以承担责任的，那么作为人工主体的开发者和使用者的工程师和用户则可以在一定程度上逃避伦理责任。这似乎陷入了一个责任归属困境，究竟应该由谁来承担这个责任? 在心灵哲学与人工智能哲学等领域做出突出贡献，被公认开创了机器道德研究新领域的科林艾伦( Colin Allen) 教授在其机器道德( Moral Machines)一书中对这一问题进行了深入的探讨。他引入了弗洛里迪和桑德斯( M. S. Sanders) 的观点，对于其将道德责任分为道德问责( moral aountability)和道德担责( moral responsibility) 的做法表示认可。在许多人看来，人工智能技术的发展很有可能导致一个具有极高智能的人工主体的诞生，在一定程度上这样的人工主体甚至能和人一样成为道德主体，从而导致责任归属不清的问题，所以很多人都对于人工智能技术持有反对和抵制的观点。但弗洛里迪与桑德斯将道德责任分为道德问责与道德担责的做法则尝试解决责任归属不清的问题，有助于打消人们对于人工主体成为与人一样真实的道德主体的忧虑，并进而促进人工智能技术的发展。 弗洛里迪和桑德斯通过一定程度的抽象，参照符合道德规范的行为来为人工主体的行为设定了一道标准，也就是一个阈值，并且构建了一个阈值函数，高于这个阈值的行为属于道德行为，人工智能主体在该抽象层面上能成为道德主体，负担一定的道德行为责任; 低于这个阈值的行为则属于不适合用道德来讨论的人工主体行为。但是如何确定这个阈值的设置标准十分困难，艾伦教授从机器道德实践研究出发，认为这种标准太过抽象，对于人工道德主体面临的实践研究目前还难以有太大帮助。对于道德问责与道德担责的区分，弗洛里迪这样解释道: “父母对于其成年的孩子的行为方式在道德上应当负责，但不应当问责。他们可能会因已经30 岁的儿子杀了人而受到社会舆论的责备，但绝不会因此而被捕入狱。”类似的，工程师们无须对于其设计制造的人工主体的具体行为被问责，但也应该对他们如何去设计、处理一个人工主体而负责。比如，当一个人工主体做出一些不道德的事情的时候，人就有责任去停止这个人工主体继续提供服务，将其销毁等等。在弗洛里迪和桑德斯的这一区分下，人工主体在一定抽象层面上亦是可以作为被追究责任的道德主体来对其行为进行研究，机器道德问题也变得具有实际意义。当然，前提是人工主体要足够智能，拥有足够的“自主性”。可见，计算机与信息技术引发了新的伦理问题，新的信息技术情境也刺激着传统伦理学的进步发展。 这里，我们还想对弗洛里迪关于“自我”的阐释进行一番跨文化的思考。弗洛里迪提到他所建构的信息伦理学乃是与诸多传统伦理学理论相并行发展的，诚是如此。在今天的中国，儒学的复兴是否会带来适应信息社会的道德伦理重建，还依然是个悬而未决的问题。一般认为，自由主义式的信息社会将趋于分裂并最终陷入混乱，而儒家模式则可能僵化发展，最终窒息而亡。然而事实上，儒家思想中的许多闪光点于今天仍然具有极为有益的启发。 弗洛里迪将“实现的逻辑”( the logic of realization)应用于三膜模型( the three membranes model)( 形体的、认知的和意识的) 的发展，认为正是自我在谈论其自身，并会意识到，事实上正是通过自我( selves) ，信息才成为自我- 觉知( self - conscious) 。自我乃是最终的负