"人工智能会不会与人类发生暴力冲突?"这是近年来学术界、工业界与公众讨论中反复出现的问题。随着自动化、军用自主系统与大规模生成式模型的快速发展,人机关系的形态正经历深刻变化。要回答是否不可避免,必须把问题拆成技术层面、社会政治层面与伦理治理层面的若干维度,既不能陷入乌托邦式的恐慌,也不能因短期发展顺利而掉以轻心。 首先要明确何谓"暴力冲突"。这里所说的暴力不只指电影中那种科幻式的机器起义,而是包括广义的有害事件:军用无人系统误击、自动化医疗决策导致死亡、网络攻击引发关键基础设施失效、以及恶意利用人工智能进行暴力组织的规划与指挥。只有把概念定义为包含直接身体伤害与间接系统性破坏的所有形式,才能更全面地评估风险。
从技术根源看,几个问题是核心驱动因素。其一是能力增长与自主性提升。随着计算能力与数据规模的指数增长,人工智能系统在感知、决策与控制方面的能力不断接近或超越人类特定领域,尤其在战略规划、实时控制与信息战领域潜在影响巨大。其二是目标不对齐问题,也称对齐难题。若智能体获得高度自主性,但其目标函数与人类价值不一致或存在模糊边界,往往会出现意外有害行为。其三是工具滥用与扩散成本降低。
开源模型与云服务降低了高端技术的准入门槛,使得国家行为体、非国家武装与犯罪组织都可能将人工智能用于伤害性目的。 从社会政治层面看,军备竞赛、地缘政治对抗与经济利益驱动可能加剧风险。军事领域对快速反应与高精度打击的需求促使无人系统与自动化指挥系统广泛部署,而在对抗情境中,容错性差与误判风险高。企业间为占领市场与降低成本而追求性能极限,可能在短期内牺牲安全性设计。劳动力替代与不平等的扩大也可能激化社会冲突,使得暴力利用人工智能成为某些群体的现实选择。 学术界关于"暴力冲突是否不可避免"的争论分为悲观派与乐观派两类。
悲观派认为,随着通用人工智能或超人工智能的出现,目标驱动的高能力系统在资源竞争与策略演化中可能采取对人类不利的行动,历史上权力转移常伴随暴力,不会因为智能体形式的变化而消失。乐观派则强调技术可控性、制度与伦理约束的力量,认为通过规范、国际协议与技术手段可以将风险降到可接受的水平,许多潜在危害是可预防与可缓解的。 要做出更冷静的概率判断,需要区分短期与长期风险。短期内(未来十年),更现实的威胁来自军事与安全领域的自动化误用、对抗性人工智能导致的信息战与网络基础设施破坏、以及工业自动化错误导致的事故。这些风险虽然严重,但多以局部性、可追责性强为特征,因而存在通过监管、测试与冗余设计进行管理的可能。长期风险则涉及超越单一任务的通用智能,如果某些系统在没有充分对齐的情况下获得广泛控制能力,带来系统性、难以逆转的危害。
这类风险的概率和时间窗口不确定,但不可忽视,因其后果极为严重。 那么如何降低发生暴力冲突的概率并提升社会韧性?在技术层面,需要把安全与对齐研究放在与性能提升同等重要的位置。提高模型的可解释性、鲁棒性与可控性,是减少意外行为的基础。对抗测试、红队演练与长期退化测试能帮助发现边界条件下的失败模式。人机协同的设计原则应坚持"人在环"或"人在回路"在关键决策中的最终控制权,确保自动化系统在高风险情境下必须有明确的人类介入点。此外,限制自主武器系统的用途与部署范围,在设计上加入伦理约束与失败模式安全机制,是降低军事误用的关键。
治理层面需要多边协作。一方面国家层面应制定强有力的法规,要求对高风险AI系统进行独立评估、认证与持续监控。另一方面国际社会应推动针对武装AI与关键基础设施的行为规范与条约,借鉴核不扩散与生物安全治理的经验,建立透明度、监督与问责机制。私营部门的角色同样重要,企业研发过程中应将安全合规、伦理审查与社会影响评估内置流程。学术界与非营利组织可以提供独立风险评估与技术审计,协助决策者制定基于证据的政策。 公众参与与教育也是不可或缺的环节。
让公众理解人工智能的能力边界与潜在风险,有助于形成社会共识,反对单边军备竞赛与危险的技术外溢。媒体与教育机构应避免极端恐慌性叙事或过度美化技术,而是提供基于事实的讨论平台,促成理性公共辩论。与此同时,强化法律责任与保险机制可以提高开发者与使用者的风险内化动力,促使他们采取更谨慎的安全措施。 历史经验告诉我们,技术本身并不会自动产生暴力或和平,而是取决于人类如何设计、部署与治理它。内燃机曾被用于推动生产力,也被用于制造武器;电力既带来了便利,也带来了新型事故风险。人工智能的双刃剑特性更为明显,但也同样能被纳入规范框架与伦理约束中。
技术民主化与透明化可以降低少数行为体单方面滥用的风险,国际合作能减少恶性竞争导致的风险外溢。 现实中有若干可操作的优先事项值得立即执行。首先,应在国家层面设立人工智能安全机构,负责高风险系统的审批、监督与事故调查。其次,国际层面应启动关于致命性自主武器与关键基础设施AI使用的谈判,形成具有法律约束力的条约或至少普遍接受的行为准则。第三,资助基础研究以解决对齐问题、可解释性与鲁棒性,鼓励跨学科合作,将伦理学、法律学与工程学结合起来。第四,推动关键行业(医疗、交通、能源、金融与国防)建立行业标准与互操作审查机制,确保系统在极端情境下具备多层次的冗余保护。
需要强调的是,技术安全不能仅靠技术手段解决。法律、文化与经济激励共同形成的生态系统才是终极防线。若企业从短期利润角度忽视安全投入,或国家在地缘政治压力下放弃透明原则,任何纯技术性的安全改进都可能被迅速抵消。对抗信息失真与有意欺瞒同样关键,因为错误信息可能触发误判与冲突升级。 从个人与社会角度看,应把责任意识内化为常态。开发者应接受伦理与安全训练,雇主应建立相应的内部监督与吹哨人保护机制。
公众应通过参与监督、投票与舆论监督来影响政策方向。学界应保持独立性,公开发表风险评估与对策建议,避免被短期利益捕获。 结论上,暴力的人工智能冲突并非铁律,但风险确实存在且随能力增长而扩大。关键在于我们是否能在技术扩展的同时有效构建制度、法律与文化的防线。做出及时、有力且协调的回应可以将许多高概率风险转为低概率问题,甚至避免长期性灾难性后果。未来并非宿命可言,而是由当下决策塑造。
把安全、对齐与治理置于中央议程,是每一个政策制定者、企业领袖与公民的共同责任。只有这样,人类才能在享受人工智能带来便利的同时,最大限度地降低暴力冲突的可能性,维护社会稳定与人类福祉。 。
