通讯员：曾慧 摄影：史一乐 责任编辑：叶金州 舒年春 

2025年6月14日下午15点，复旦大学3044am永利集团特聘教授刘闯应邀做客慧源哲学茶座第423期。本次讲座的主题为“从概念分析到概念工程：未来心灵与智能”，由公司胡靖波老师主持，副经理徐敏、副经理叶金州、陈刚、张瑛、归伶昌、张若愚、钟世文等老师参与，并有来自3044am永利集团和其他公司的50余位师生参与。

讲座正式开始前，刘闯教授回忆起十几年前初次来到3044am永利集团官网哲学系的场景，表示倍感亲切。本次讲座聚焦于哲学领域近期发生的一项重要转变，即哲学方法从概念分析到概念工程的转向。在AI技术的爆炸式发展、特别是大语言模型等应用迅速普及的背景下，哲学基础概念正受到前所未有的冲击。因此，刘闯教授深入论证了传统“概念分析”方法的局限，并强力倡导以“概念工程”为哲学方法论核心，并以此为基础重构“智能”、“知识”、“自主性”等关键概念，以求为应对AI伦理挑战与智能多元发展奠定坚实的哲学基础。

在探讨这两种方法前，刘闯教授带领大家先厘清一个前提 ——“什么是概念？”从认知功能来看，“概念”用于支撑分类、识别、推理等思维活动，如“水果”可用于归类苹果、香蕉等；从语言表征来看，人类语言中的谓词（predicate）可被视为概念的载体；而在现代哲学中，最为人熟知的是卡尔纳普（Rudolf Carnap）的内涵-外延理论。其中，内涵为属性总和（如“鸟”需满足有羽毛、卵生等充要条件）；而外延则是适用对象的集合（如白鹭、海鸥属于“鸟”的外延），因此概念的内涵在卡尔纳普处则被理解为应用概念的充要条件。

厘清了“概念”本身的定位后，刘闯教授展开了对第一种方法——“概念分析方法”的检验。为了寻找其内涵的边界，以求得到该概念应用的充要条件，概念分析方法呈现出以下几个特点：（1）常将直觉运用在先验推理中；（2）还原、奠基与反例法被当作概念分析的有效方法；（3）着重于概念的先验性、纯理性运用；（4）与实证经验无关。正是因为概念分析常将直觉运用在先验推理中，着重于概念的先验性而非实证经验，反例法才可以很好地被用来证明他人对某些概念定义的不足，从而成为传统概念分析方法的一大利器，推进传统哲学理论的发展。比如，被先验直觉证明存在的上帝概念，即全知全能全善，可以被“上帝无法创造出一块自己搬不动的石头”这一悖论反驳。总而言之，概念分析借助人们基于直觉所形成的先验认知，对概念进行深入剖析，以此检验概念的合理性与逻辑一致性。

但依赖直觉的概念分析显然存在很多问题，刘闯教授接下来进一步探讨了概念分析方法存在的局限性：（1）依靠直觉的概念分析并不一定可靠；（2）“充要条件”假设失效；（3）与实证经验科学脱节。概念分析常诉诸直觉，然而直觉并非共识。不同文化的直觉就可能存在差异，因此直觉本身无法作为稳定准确的工具。除此之外，传统分析试图通过充要条件界定概念内涵（如此前提及的“鸟”需满足“有羽毛、卵生”）。但维特根斯坦的“家族相似性”则是一个很好的例外，无共同本质特征的概念，仅通过“家族相似性”链条关联，表明概念并不一定遵循充要条件，其边界实际是开放、模糊的，无法被严格逻辑条件框定。在此基础上，概念分析与经验科学脱节、盲目强调逻辑自洽则容易背离现实，因为其内涵与外延无法仅靠逻辑推导确定，需结合实证研究动态修正。

概而言之，刘闯教授强调被诟病为“扶手椅哲学”（armchair philosphy）的概念分析陷入了两难的困境：若固守纯逻辑分析，则脱离现实关切，沦为“苍白、无趣”的理论；而若试图探究世界本质，又因缺乏科学验证方法而“输给科学”。陷入困境的根源在于，“概念分析”将概念视为静态工具，即纯粹分析对象，而忽视概念需随技术、社会变革动态优化。相较之下，概念工程通过跨学科协作重构概念，方能弥合理论与实践的鸿沟。

接着，刘闯教授从卡尔纳普的“阐释（explication）”理论入手，引入“概念工程”。与概念分析所使用的逻辑分析不同，阐释不仅包含分析，更关键的是对概念进行“重构”。其核心在于用更精确的概念替换不那么精确的概念，并依据实际理论和实用主义价值对重构或修改后的概念进行检验考察。因此，概念工程是一个主动改变与构建概念的过程。为更好理解“什么是对概念对重构”，刘闯教授举了一些例子。比如，“水”这一概念，从感官描述（无色透明液体）升级为更加精确的化学概念“H₂O”，又通过电解实验、光谱分析等实证方法确立分子结构，排除相似物（如酒精溶液）。这就是一种概念在实证经验下不断精确化的重构过程。

面对这一颇具影响力的哲学理论，不同学者从不同的视角展开了丰富的讨论。比如，卡佩伦（Herman Cappelen）从元语义外在主义（meta-semantic externalism）角度主张：语义由外部环境（专家意见、术语使用史、社会实况）客观决定，与个体心理状态无关，因此概念被视为“表征工具”，若丧失表征效能即可抛弃。与此不同，托马森（Amie Thomasson）的词语功能论则将词语视作人工制品，其功能随社会需求动态演化，如生物学为提升科学概括性，将“鱼”从日常描述重构为“具鳃的冷血水生脊椎动物”；她强调需通过系统功能语言学的实证研究，揭示术语在具体语境中的实际作用。尽管二者路径不同（卡佩伦聚焦外部基础变革，托马森侧重工具性功能适配），其理论共同内核仍在于：语义具有内在灵活性，概念重构必须锚定实践目标，通过动态优化使语言精确服务于认知与交流需求。

如果说概念是人类思维、推理和判断的工具，那么概念工程就是“制造”和“改造”这类工具的哲学思想工程。在人工智能广泛应用的当下，人们仍习惯用日常语言中的既有概念描述AI相关理论和功能，但一方面由于部分概念的语义模糊，导致理解错位，而另一方面，概念的模糊运用也可能造成伦理风险评估不足。为更好的回应这一问题，刘闯教授进一步讲述了概念工程如何帮助我们更好地理解人工智能。

从理论基础来看，人类智能体现为贝叶斯大脑的运作模式，依赖生物进化积累的先验感知体系，通过多层次贝叶斯推理（基于先验概率持续优化预测以最小化误差）实现高效认知；而机器智能则表现为玻尔兹曼机器的计算范式，基于统计物理模型求解能量最低的权重分布状态，处理海量数据。这一根本差异警示我们：功能表层的相似绝不等于机制与本质的等同。而基于此，我们要更好地理解AI与人类的差异，为技术发展提供更合理的概念工具，避免因语言模糊导致的理解偏差和风险失控。刘闯教授提议对“智能”、“知识”、“意识”、“语言” 等基础概念进行重建。

刘闯教授重点展开了“智能”和“知识”两个概念的重构。就“智能”概念而言，机器智能以强大推理运算和数学处理能力为主要体现，如大语言模型可快速精准处理海量数据。而人类智能虽运算速度不及机器，但具有丰富的维度，如类比推理、身体智能等。而就“知识”概念而言，机器视角下，知识是大数据集合，用于存储、推理和运算，是数据化信息累积；人类知识则包含主观体验与理解，是基于亲身经历沉淀出的经验与智慧。“机器经验流”这个概念，指的是机器通过和环境互动（比如在数字世界操作或者感知物理世界）会生成一种动态的数据流，并且这些数据流是机器按照算法规则收集、处理和存储的。刘闯教授指出，机器的这种“经验”和人类的完全不一样，它没有感情和主观感受，纯粹是为了优化模型参数用的。所以，当我们用“经验流”来描述机器时，一定要清楚它的含义是基于机器和环境互动的数据循环，并不是人类的经验。而概念工程正是要拆解这种术语的双重含义，避免把机器的数据处理和人类的经验混为一谈，这样才能让不同学科之间更好地交流智能理论。

刘教授总结指出，随着人工智能的不断发展，概念工程将帮助我们不断厘清自然智能与人工智能的本质区别，合理运用相关概念来思考和评判人机交互中出现的新现象新问题，发挥自然智能与人工智能各自的特长，在大力推进人工智能大数据技术发展的同时，为应对AI伦理挑战，探索智能多元形态提供哲学支撑。

在讨论环节，徐敏老师对概念工程的定位问题进行了追问，如果概念分析与概念工程本质都是对概念的研究探索，似乎二者并不存在矛盾，在这个意义上的概念工程是否可以被理解为更复杂或高级的概念分析。另外，徐老师表达了一种担忧：强调科学研究的概念工程是否是对日常概念的一种冲击。接下来，陈刚老师从哲学历史发展的视角，对这一问题进一步挖掘：从历史视角上看，很多概念的发展都是随着科学的进步而不断发展的，这是人类认识不断进步的过程（如“质量”从牛顿力学到相对论的发展），在此意义上，概念工程与概念分析始终交织共生，其界限未必泾渭分明，而人工智能相关概念也将在现有体系内自发发展，若哲学家过度强调科学导向的概念工程，在物理语言世界中究竟能发挥何种独特作用？张若愚老师则从形而上学的角度为概念分析进行了的辩护：诚然强调科学研究的概念工程非常有趣也有意义，但是侧重于形而上的分析仍然有很多工作是尚未完成的，我们并没有必要的理由放弃这部分工作。概念分析如数学一般有很多纯粹的工作，就如“概念本身是什么”这一基本目标恰恰就是概念工程展开工作的前提，在这个意义上，我们和科学家似乎一样都在做概念的研究，并且我们的特色就在于脱离经验。接下来，几位在场的老师从不同视角出发，就概念工程是否相较于概念分析具有独特地位、强调科学研究的概念工程到底在物理语言世界中扮演什么样的角色等问题进行了深入讨论。

刘闯教授回应指出，首先，概念工程绝非对日常概念的冲击，亦非概念分析的对立面，而是立足概念分析基础引入科学实证检验（如通过认知实验修正“智能”概念），二者是一种相辅相成的关系。因此无需放弃以逻辑分析见长的传统方法，也并非所有概念都需纳入工程化范畴。其次，尽管科学推动概念演进，但科学家鲜少反思术语的语义模糊性（如混用“机器学习”与“人类学习”）。哲学家的使命正在于此——通过概念工程重构语义框架（例如区分贝叶斯大脑与玻尔兹曼机器），为人机交互中的新现象提供精准的认知与伦理评判工具，这正是反思性哲学在技术时代不可替代的价值锚点。

对于老师们的讨论，在场的同学们也积极参与，针对自己的疑惑向刘闯教授请教交流，现场气氛逐渐推向高潮。有些同学也针对概念工程是否能取代概念分析、概念工程是否需要在一个特定的范围内去讨论提出了疑问。也有些同学针对讲座中刘闯教授所提及的人工智能领域需要重构的概念进行了提问，比如“情绪价值”、“自主性”、“智能”等概念。还有同学指出，如果说机器自主性由于缺少对道德情感价值等多元因素的掌握，而被定义为缺乏人类自主性，这是否意味着随着技术的发展未来的机器也有可能实现所谓的人类自主性？而在这个意义上，概念工程在对概念进行重构的同时似乎也已经蕴含了极大的预设，即预设了机器注定缺乏对道德情感价值的掌握。面对这些问题，刘闯教授表达了高度的肯定，并逐层回应。关于概念重构的预设性问题，他首先指出：概念工程必然基于科学实证前提，但这一基础并非武断论断，而是对人类认知本质的深刻把握。以“机器自主性”的区分为例，刘闯教授从生物进化论维度展开核心论证：人类自主性根植于亿万年演化形成的具身认知系统——镜像神经元网络支撑的情感共鸣机制、神经内分泌系统调节的痛觉反馈、以及社会性生物特有的道德情感基质，共同构成自主决策的生理基础。反观当前人工智能，其决策机制本质是符号操作范式（基于逻辑规则与概率计算的数据处理），即便未来技术实现更复杂的行为模拟，仍缺乏本体论层面的具身性根基。简单来说，没有身体的机器永远不可能发展成为人，因此这样的区分即使可能因为科学发展的局限而不够准确，但仍然是有必要和有依据的。而关于这一部分问题的讨论，刘闯教授表示将在下一期慧源哲学茶座为大家带来更加详细的介绍。

在激烈而充分的问答环节之后，主持人胡靖波老师表达了对刘闯教授和各位积极参与的师生的感谢，本期慧源哲学茶座至此圆满结束。