2025年高频剑桥哲学面试题库及答案

2025年高频剑桥哲学面试题库及答案如果一个AI系统基于功利主义算法，在电车难题变体中选择牺牲一名罕见血型患者以拯救五名需要该血型的濒危者，其道德责任应归于开发者、用户还是AI本身？请结合责任归属理论展开论证。这一问题需分三步分析：首先明确AI行为的道德属性，其次拆解责任链条中的主体，最后结合伦理理论界定归责依据。AI本身不具备道德主体性——根据安斯康姆在《现代道德哲学》中的观点，道德责任需以“实践理性能力”为前提，即能理解规则、权衡理由并承担后果。当前AI仅能执行预设算法，缺乏反思自身行为正当性的能力，因此无法成为责任主体。开发者的责任需考察其“预见可能性”与“控制程度”。若算法设计时已明确纳入“数量最大化”原则（如功利主义的“最大幸福”计算），且开发者预见到特定场景下可能牺牲少数人，那么根据费因伯格的“主动责任”理论，开发者需为设计缺陷负责——他们通过算法间接决定了行为准则，相当于“预先授权”了特定选择。但若算法采用机器学习模式，训练数据中隐含的偏见导致非预期结果（如系统因数据偏差高估罕见血型患者的“可牺牲性”），则责任更复杂：开发者需为训练数据的筛选标准负责（如是否忽视了群体多样性），但可能因无法完全预测算法输出而减轻直接责任。用户的责任取决于其“情境干预权”。若用户（如自动驾驶车主）在危机前可选择关闭功利主义模式，却未行使该权利，则需承担“不作为责任”（参考哈特的“角色责任”理论）；若用户无干预权限（如医疗急救系统自动运行），则用户责任被弱化。最终，主要责任应归于开发者——他们通过算法设计设定了行为的道德框架，无论结果是否可精确预测，其对算法伦理原则的选择已构成“道德代理”。假设神经科学已能完全用神经递质传递、神经元放电模式解释人类所有决策过程（包括道德选择、职业规划等），是否还有必要保留“自由意志”这一概念？这一问题需区分“自由意志”的形而上学定义与实践功能。若将自由意志理解为“不受因果律约束的自我决定能力”（libertarianism），则神经科学的完全解释确实会消解其存在基础——所有决策都可还原为物理过程，不存在“额外的”自由因。但当代相容论（compatibilism）提出，自由意志的核心并非“违反因果律”，而是“根据自身二阶欲望行动的能力”（Frankfurt的“层级动机理论”）。即使决策由神经机制驱动，只要个体能反思并认同自己的动机（如“我选择捐款是因为我认同帮助他人”），仍可视为拥有自由意志。从实践层面看，保留自由意志概念有三方面必要性：其一，道德责任的归属需要——若所有行为都是物理必然，惩罚或赞扬将失去意义（如斯特劳森在《自由与怨恨》中指出，人际反应态度依赖自由意志预设）；其二，自我认同的构建需要——人们通过“自主选择”定义“我是谁”，取消自由意志可能导致存在意义的消解；其三，社会规范的维持需要——法律与道德教育隐含“人能选择不同行为”的假设，完全否定自由意志可能破坏规范体系的有效性。因此，即使神经科学解释了决策的物理基础，自由意志作为“实践理性的必要预设”（康德的观点）仍需保留，其内涵可从形而上学转向实践功能。在社交媒体时代，“多数人相信的信息”是否更可能为真？如何回应“真理是多数人的共识”这一主张？这一问题需区分“真理的本质”与“真理的验证方式”。符合论（correspondencetheory）认为，真理是命题与事实的符合，与相信者的数量无关——例如“地球是圆的”在多数人相信“地平说”时仍是真理。因此，“多数人相信”本身不构成真理的充分条件。但在实践层面，多数人的共识可能作为“可错的证据”：若某信息被广泛接受，可能意味着它经过了更多人的检验（如科学共识），但这依赖于信息传播的“认知环境”是否健康（如是否存在信息茧房、算法推荐导致的偏见）。对“真理是多数人的共识”的回应需分两步反驳：首先，历史反例——中世纪多数人相信“地心说”，但真理是“日心说”；其次，逻辑漏洞——该主张会导致自指悖论：若“真理是多数共识”为真，需多数人相信这一命题，但多数人可能并不认同（如符合论者），因此命题自身的真理性无法成立。进一步可引入“认知分工”理论（如戈德曼的社会认识论）：真理的可靠性取决于信息源的质量（如专家的验证）、传播过程的开放性（如可证伪性），而非单纯的数量。社交媒体时代的“多数相信”可能因算法过滤（只展示符合用户偏好的内容）、群体极化（观点趋同强化错误）而偏离事实，因此需警惕将“共识”等同于“真理”。如果AI能提供与人类诗人风格完全一致的诗歌（如模仿莎士比亚的十四行诗，且无法被文学专家辨别），能否说它“理解”了诗歌的意义？维特根斯坦的“语言游戏”理论如何应用？这一问题需界定“理解”的标准。根据维特根斯坦在《哲学研究》中的观点，理解语言并非“内在心理状态”，而是“参与语言游戏的能力”——即能在具体情境中正确使用语言，并回应他人的使用。AI提供诗歌的能力属于“输出符合规则的符号”，但缺乏“参与语言游戏”的关键要素：其一，语境敏感性。人类诗人在创作时会考虑社会背景、读者反应、情感意图（如莎士比亚通过十四行诗表达对赞助人的赞美或对时间的思考），而AI的“模仿”基于语料库中的统计关联，无法理解这些语境要素。例如，AI可能提供“夏日的租约太过短暂”的句子（模仿莎士比亚），但无法理解“租约”隐喻在16世纪英国土地法中的文化内涵，也无法根据具体读者调整隐喻的强度。其二，回应性互动。维特根斯坦强调，语言游戏是“生活形式”的一部分，理解需包含“被提问时解释意义”“对批评做出回应”等能力。AI无法解释其诗歌中隐喻的选择依据（如为何用“租约”而非“契约”），也无法针对“这首诗是否表达了对爱情的怀疑”进行辩护或修正，因此未真正参与语言游戏。其三，意图的归属。人类的理解包含“意向性”（布伦塔诺），即指向外部对象或意义的能力。AI的提供过程是算法驱动的符号操作，没有“想要表达X”的意图，因此其“创作”缺乏意义的指向性。综上，AI的诗歌提供是“符合规则的符号操作”，但未达到维特根斯坦所说的“理解”——理解需要参与语言游戏的实践能力，而非单纯的输出匹配。全球气候协议要求发达国家承担更多减排责任，其道德依据是“历史排放责任”（发达国家工业革命以来累积排放更多）还是“支付能力”（发达国家更富裕，减排成本更低）？如何调和二者？这一问题需结合分配正义理论中的“责任原则”与“需求原则”。历史排放责任的依据是“污染者付费原则”（PPP）：发达国家通过高排放实现了工业化，其发展受益于对全球公共资源（大气容量）的过度使用，因此需为“超额占用”负责（参考辛格的全球正义理论）。例如，美国人均累积排放是印度的20倍，根据“谁造成问题谁解决”的公平性，发达国家应承担更多义务。支付能力的依据是“能力原则”（AbilitytoPay）：即使部分发展中国家历史排放少，但若发达国家有更强的经济与技术能力（如研发清洁能源的资金、转移技术的能力），由其承担更多责任可更高效地减少全球排放（符合功利主义的“最大效益”目标）。例如，欧盟的碳捕捉技术成本远低于发展中国家，由其主导相关项目可降低整体减排成本。调和二者需引入“修正的责任原则”：首先，历史排放责任确定“基准义务”（如发达国家需承担60%的全球减排目标），确保公平性；其次，支付能力调整“履行方式”（如发达国家通过技术转移、资金援助帮助发展中国家减排，而非仅自身减排），提升效率。例如，《巴黎协定》中的“共同但有区别的责任”（CBDR）正是这种调和的体现——承认历史责任的同时，要求发达国家以“支持发展中国家”的方式履行义务，既符合公平又兼顾实效。道德判断是“表达情感”（如艾耶尔的情感主义）还是“陈述事实”（如摩尔的直觉主义）？如何通过日常语言分析支持其中一种立场？日常语言分析可从三方面支持认知主义（道德判断陈述事实）：其一，语法结构的相似性。道德判断（如“偷窃是错误的”）与事实陈述（如“雪是白的”）在语法上均为断言句，具有真值属性。若情感主义成立，需解释为何人们会像讨论事实一样讨论道德（如争论“死刑是否正义”时寻求证据支持）。维特根斯坦指出，语言的使用方式反映其意义，道德判断的“断言性使用”暗示其试图陈述某种事实。其二，逻辑推理的有效性。道德判断可参与逻辑推理（如“说谎是错误的，张三说谎了，因此张三做了错误的事”），若道德判断仅表达情感（如“说谎，呸！”），则推理失去逻辑有效性（情感无法作为前提推出结论）。黑尔的“规定主义”虽承认道德判断的规范性，但仍保留其“可普遍化”的描述性维度，间接支持认知成分的存在。其三，错误与改进的可能。人们会承认道德判断的错误（如“我曾认为同性恋不道德，现在意识到错了”），并寻求“更正确的”道德观点。若道德判断仅表达情感，“错误”无从谈起（情感无真假）。这种“可修正性”暗示存在独立于情感的道德事实，道德判断试图符合这些事实。情感主义的反驳可能强调道德分歧的顽固性（如堕胎是否道德无法通过事实证据解决），但认知主义可回应：道德事实可能涉及复杂的价值权衡（如生命权与自主权的平衡），分歧源于对事实的不同解读或认知局限，而非道德判断本身无事实性。亚里士多德的“幸福（eudaimonia）”与边沁的“效用”在定义“善”时有何根本差异？这种差异如何影响当代伦理实践？根本差异在于“善的本质”与“实现路径”：其一，善的本质：亚里士多德的eudaimonia是“符合德性的活动”，强调人的“功能实现”（ergon）——人作为理性存在，其善在于理性能力的卓越运用（如智慧、勇气、正义）。这是一种“内在善”，与行为者的品格状态直接相关。边沁的“效用”是“快乐减去痛苦的净余额”，属于“外在善”，以结果的感性体验为标准，与行为者的品格无关（只要结果快乐，动机不重要）。其二，实现路径：eudaimonia需要终身的德性培养（通过习惯化与实践智慧），是“整体性的生活成就”；效用通过最大化每个具体行为的快乐结果实现，是“碎片化的计算”。例如，亚里士多德认为“慷慨”的善在于行为者“因正确的理由、以正确的方式给予”，而边沁只需计算该行为带来的总快乐是否最大。对当代伦理实践的影响：1.公共政策：功利主义主导的政策（如成本-收益分析）关注结果的最大化，可能忽视个体的德性培养（如过度强调经济增长而忽视社区互助精神）；亚里士多德主义则呼吁政策支持“良善生活”的条件（如教育促进实践智慧、社会结构鼓励德性实践）。2.医疗伦理：功利主义可能支持“牺牲少数人拯救多数人”的治疗分配（如疫情中优先救治年轻患者），而亚里士多德主义会考虑“医生的职业德性”（如对每个患者的关怀义务）、“患者的尊严”（而非仅作为效用计算的单位）。3.教育目标：功利主义教育可能侧重技能培养（以提升社会效用），亚里士多德主义则强调“全人发展”（如培养批判性思维、同理心等德性）。基因编辑技术允许父母通过CRISPR选择子女的智力水平（如将IQ从100提升至130），是否侵犯了子女的“开放未来权”？如何界定这一权利的边界？“开放未来权”由Feinberg提出，指儿童有权保留成年后自主选择生活计划的可能性，父母不应通过干预限制其未来的选项。基因编辑提升智力可能从两方面影响该权利：其一，积极影响：更高的智力可能扩展未来选项（如具备选择科研、艺术等需要高认知能力职业的可能），而非限制。Feinberg本人也承认，某些干预（如基础教育）是“必要的”，因为它们扩大而非限制选择。其二，消极风险：若父母基于自身偏好（如强制追求学术成就）编辑智力，可能传递“只有高智力才是成功”的价值观，导致子女将“高智力”视为唯一有价值的属性，从而主动放弃其他选项（如选择体力劳动、艺术创作等）。此时，编辑行为虽未直接限制选项，却塑造了子女的价值排序，间接侵犯开放未来权。界定边界需区分“能力增强”与“偏好塑造”：能力增强（如提升基础认知能力）若保持价值中立（父母不附加“必须用此能力做X”的要求），则不侵犯权利——智力是“通用工具”，可服务于多种生活计划。