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吕乃基
笔者在“ChatGPT管窥（中）三、新的知识生产模式”中述及几种知识生产模式。人类已有的各种知识生产模式在知识的“生产”上有一个共同点，那就是微观上的“正三角”和“倒三角”。
1.
正三角，意为在目标不清的情况下逐步问题的（三角形）边界，然后思路集中到某些进而某个问题，到达正三角的顶点。
波普尔提出“三个世界”的理论。世界1是客观存在的物理世界，世界2是人的心理世界，世界3是由知识构成的世界，包括世界2对世界1和对世界2自身的认识。
大致有多种情况，其一，世界3，也就是知识体系内部的矛盾，例如希尔伯特在19与20世纪之交提出的23个问题。其二，世界3与世界1的矛盾普遍存在，是自然科学发展的源泉，有大量例证。其三，世界3与世界2的矛盾，是人文社会科学发展的动力；如普适性知识在嵌入特定语境和场景之时发生冲突，也可以说是普适性知识与地方性知识的冲突。其四，世界2与世界1的矛盾，主要是资源短缺和生态恶化，等等。后三者可以归结为现实与认知的矛盾。矛盾的激化会逐步聚焦到某个或某些问题而到达正三角的顶点，形成较为清晰的问题。
然后开始展开倒三角：问题自始至终引领倒三角。先围绕问题搜集扩展资料和相关的观点，然后再有序化，提纲挈领，纲举目张。完成知识生产由正三角到倒三角的一个周期。凯文凯利认为，构想未来，其实一半在于构想，剩下的一半在于寻找论据和方法，帮助我们实现构想。那两个“一半”，即大致对应于正三角和倒三角。
正三角与倒三角的知识生产过程类似于认识过程的“两条道路”（参见：ChatGPT管窥（中）——认知科学与知识论的视角 一、传统认识论视角）。正三角的形成类似于第一条道路。二者的共同特征是收敛：第一条道路收敛到“抽象规定”，旨在求真。正三角形收敛到与主体的存在、延续和发展休戚相关的问题，在“真”的基础上求善。倒三角类似于第二条道路，共同特征是发散。发散并非漫无边际，第二条道路由抽象规定到嵌入各种场景，在此过程中，抽象规定始终都“在”；倒三角则是围绕问题搜集资料并逐步有序化。
在几种知识生产模式中，先是个人独自提出并解决问题，完成正三角和倒三角；继而由个人或有限的数人提出问题，所在的学科共同体解决后续的倒三角，阈于学科内部，超学科知识生产模式走出学科边界，分化出甲方和乙方。加之在学科之外，还有众多机构和更多个人所提出的无数形形色色和无穷无尽的问题，林林总总，涉及各个领域的乙方也就如雨后春笋应运而生。
个人和规模不等的各类机构，乃至国家作为甲方，做正三角，提出问题，在众多应标的乙方之间进行选择；形形色色的乙方则根据自己特长的知识储备和实力chatGPT做倒三角，回答问题。
互联网时代，围绕问题搜集资料的工作交给浏览器。虽然理论上可以最大范围几乎无遗漏地阅读文献，但是人在主观上所知有限，精力有限，对于资料的把握能力有限，还可能以个人好恶在主观上取舍资料；在客观上看不到某些资料，以及时间有限，故而通常止步于前几页（如所知，还有“排序”之虞）。
2.
ChatGPT横空出世，意味着出现了拥有（几近）人类全部知识，通用普适和与时俱进、持续改进，能够在相当程度上替代众多各领域的乙方。同时，由于chatGPT在相当程度上面向公众，芸芸众生均能成为甲方，从而在推进世界3演化之时，于整体上提升世界2。
易宪容认为（ChatGPT为何引发如此震撼？（2023-3-6）https://www.zaobao.com/forum/views/story20230306-1369653），ChatGPT的问世之所以具有重大的里程碑意义，就在于它透过人工智能技术让人类社会每一个个体（只要有一个终端或屏幕），可以无成本或低成本直接获得智能化技术处理了的信息与知识。这不仅将全面降低人类社会生活及企业运行的各种成本，丰富及增加人类社会福祉，也为人类价值创造开辟了一条新途径。
有了chatGPT，克服人在主观上的三个“有限”，算法旨在纲要、篇章、段落和词句配置的最大概率也就是有序化，摒弃意识形态干预；在客观上几乎占有人类迄今的全部资料，作为乙方以近乎人类的全部知识为之“背书”，其飞快的速度让甲方几乎无须等待，在一次或持续（虽然目前限于20次，在大多数情况下足矣）的对话中完成全部倒三角。
知识生产模式具有双向性，正三角与倒三角的关系亦然。问题和回答均非一次性，在甲乙方之间会多次反复沟通，乙方得以更准确把握甲方之需求。ChatGPT能够回答后续问题，承认自己的错误，质疑不正确的前提，并拒绝不适当的请求。甲方也在乙方的一次次进阶的回答中受到启发。
有一个思想实验，把魔方打乱交由一位盲人还原，假设盲人永生且不需要休息，每秒转动一次，需要一百几十亿年。如果在每转动一次魔方时，都有人向他反馈一个信息，是接近目的还是远离目的，盲人只需要两分半钟就能还原魔方。
ChatGPT将成为甲方常驻的乙方，因其强大的知识背景和高速应答，更能激发甲方的批判性思维、直觉和灵感，其本身也在持续和越来越深入的对话中得到改善。与谷歌的搜索引擎相比，ChatGPT不卖广告，不引流量，直接给出问题答案。正是在甲乙双方利益的彻底分离而又在知识层面的持续和多样的互动中，实现知识的“社会建构”。从根本上说，是人类与人工智能的互相激发。
3.
在凯文凯利看来，“不断提问”作为一种习惯，必然会成为人类最基本也最有价值的行为之一。人类未来的工作将会变成提问，以及应对不确定性。爱因斯坦早就意识到提出问题比回答问题更重要。
2020年初，中国自然辩证法研究会成立问题哲学专业委员会，华侨大学马雷教授任首届主任，意味着问题哲学上升到新的高度。“问专会”也必将把chatGPT出现后对问题哲学乃至更广泛领域的影响纳入其研究范围。
譬如：
先发者不但容易汇聚资源，更容易获得人类反馈，走上持续迭代与快速发展之路，后来者如何追赶？
AGI的发展在倒逼尽快开展机器的心理研究。
个人将如何对抗机器强大的传播能力？国家如何应对AGI对舆论与传播的新挑战？
先进的人工智能把机器培养成人，而落后的教育把人培养成机器。
人类有限的认知能力难以理解快速发展的通用人工智能，是当前人类社会发展所面临的根本矛盾之一。
目前为止我们对AGI的所有思考仍是借用了传统认知框架与知识体系，这会不会是个错误？
天使与魔鬼：关于通用人工智能（Chatgpt）时代科学研究的71个问题（2023-4-5）https://mp.weixin.qq.com/s/poOY4dvK1ikwQ2lmPOKXnQ
已经出版了ChatGPT超强提问秘籍-如何向ChatGPT提问以获得高质量答案https://mp.weixin.qq.com/s/WTJI613uxvsaeMlWzhEr6Q
此外，多模态输入输出，使甲乙方的沟通更为具象而易于接受。
未来属于会向AI正确发问的人，属于能与AI合作并将其转化为生产力的人。
4.
ChatGPT的价值当然不限于作为前所未有之乙方及其在世界3掀起波澜，还在于更广阔的领域，介入世界1和世界2。与此同时也需要看到，作为乙方的chatGPT，迄今限于“知”，知易行难，难的是“行”，如莫拉维克悖论。全知非全能。即使“知”，其强大的源泉来自编码知识，然而人类的生息繁衍还需要在复杂和不重复场景下“精细”的行为能力，依赖说不清道不明的隐性知识。
人类社会原有的乙方，特别是在需开展“田野”调研和实际操作，以及需要人际沟通，开展“情绪劳动”和涉及隐性知识的问题域，还有大量甚至更重要的事项需要去认知与实践。
大模型也将并正在拓展除语言之外的认知能力，寻找新的“知识”来源，从规则-算法-数据-体验(Experience)；从小规模语料库、网络文本数据、多模态:听觉、视觉，到具身:与物理世界互动，进而与人类社会互动，甚至模仿苏格拉底，向人类提问。
https://mp.weixin.qq.com/s/xlNr3G3T1qdnLokL_IdZSg
此外，甲乙方在两个三角形之间的沟通与反馈还涉及知识产权和隐私，这种情况对于chatGPT来说同样存在，还会有新的内容。
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