星期六书房：当我们急于锚定人的独特性

【文/观察者网 星期六书房】

九年前，迈克尔·托马塞洛（Michael Tomasello）代表作《人类思维的自然史》引进国内时，并没有掀起多大波澜。它是一本比较心理学的专著，面向的读者大多是同行。今年夏天，这本书又出了新的中文译本，书名改成了《思维的演化》。

改名的理由，译者苏彦捷教授说得很实在。

她是做非人灵长类动物与人类心智的比较研究入行的，一直觉得动物和人“还是很不一样”，可人工智能一出现，有了这个新参照，人作为万物之灵的独特性似乎有了疑问。

苏教授重新翻译此书，其初衷正是希望在人工智能“不断挑战人类心智本质的今天”，托马塞洛的经典研究能帮我们“重新锚定人的独特性”。

这是一份诚实的焦虑，也是今天许多人共有的焦虑。但书名的改动本身有一点耐人寻味：

为了锚定人的独特性，新书名恰恰拿掉了“人类”二字。

“自然史”是布丰和达尔文以来的老文体，意思是如实描述一个物种怎样成为它现在的样子；“演化”则把读者的目光引向一个更普遍的问题，即思维这种东西是怎样产生的。

前者只关于人，后者却给了机器一个入口。

这篇书评想顺着译者的发心读下去，并提出一个也许不那么让人安心的判断：在托马塞洛的框架里，人们最常拿来守护人类独特性的理由，即自我意识与自由意志，恰恰站得不太稳。

两只杯子

托马塞洛在莱比锡马普演化人类学研究所做过一组很简单的实验，桌上倒扣两只杯子，食物藏在其中一只下面，实验者用手指一指。一岁出头的孩子几乎都能看懂，掀开那只杯子，而黑猩猩却屡屡失败，好像那根手指与它无关。

然后实验换了个设定，实验者不再指，而是伸手去抢那只杯子。这一回，黑猩猩立刻就明白食物在哪里。

它们并不笨，它们读得懂一个竞争者想要什么，却无法理解一个合作者想告诉它什么。

一只伸过来抢夺的手，在它们看来是信息；一根善意地指向某处的手指，在它们看来什么也不是。

托马塞洛整本书的论点，几乎都压缩在这个反差里。

他把这种人类独有的东西叫作“共享意向性”，并给出一个两步走的演化叙事。

约四十万年前，生态环境迫使早期人属走向合作觅食，单干就会饿死。两个人围猎同一只猎物，需要共同的目标、分工的角色，需要知道对方看见了什么、知道对方知道自己看见了什么，他称之为“共同意向性”。

再往后，现代智人的群体越来越大，群体之间开始竞争，“我们”从身边的伙伴扩展为整个文化共同体，习俗、约定、制度随之出现。他称之为“集体意向性”。

这本书真正的野心在后半段，托马塞洛认为，“客观”这个观念，正是从集体意向性里长出来的：所谓客观，是从“我们之中任何一个人”的位置去看世界，是许多视角相互校正后沉淀下来的东西。推理也是如此，它最初不是一个人在暗室里的演算，而是在合作中向同伴给出理由、预备接受质疑。久而久之，这类外部的对话被搬进了每个人的头脑，成了我们所说的反思。

译者寄语里有一个比喻：人类思维不是“个体独自的狂欢”，更像爵士乐手的即兴演奏。这个比喻抓得很准，按托马塞洛的说法，没有“我们思”，就没有成熟意义上的“我思”。

还有一点值得记下：在这个叙事里，自我意识出现得很晚。

人之所以能反思自己、评价自己，是因为先学会了从同伴的眼光、再从“我们”的眼光回头看自己。羞耻、内疚、在意名声，都是这样来的。

托马塞洛 资料图来源：杜克大学

托马塞洛看AI

译者把这本书当作衡量人工智能的标尺，那么作者托马塞洛本人呢？他直接谈人工智能的文字不多，最有代表性的一篇是2025年9月发表在《认知科学趋势》上的短文，题目叫《如何让人工智能体更像自然智能体》。

他的态度可以说先褒后贬，他承认大语言模型是一种令人惊叹的智能装置，但强调它不是演化出来的智能体：它没有自己的目标，不会自发地朝某个方向行动，也不靠感知世界来得知自己的行动是否奏效。

值得注意的是，他没有站到“具身论”一边。在他看来，关键不在于有没有身体，而在于有没有一种整合的功能结构：目标、注意、决策被统一成一个反馈控制系统。

这和他2022年的另一本书《能动性的演化》一脉相承，那本书从蜥蜴讲到人类，描绘的是一层一层叠加起来的控制架构。到了这篇短文里，这套架构变成了给工程师的建议：先把基础打牢，再往上加复杂性，人类的共享能动性，是这个阶梯的最高一层。

读到这里会发现，作者与译者的立场有一处微妙的差别。译者的初衷是防御性的，想要在人与机器之间立一块界碑，托马塞洛的语气却更像一份施工说明，告诉人们如果想造出更像人的东西，应该怎样一层层地造。

自我意识的祛魅

回到托马塞洛的理论本身，对这本出版于2014年的作品，过往最常见的批评集中于其实验设计，他的大量证据来自圈养黑猩猩与人类儿童的对比，而圈养环境里长大的动物，与在密集社会互动中长大的孩子，起点本就不同。野外灵长类学家也一再指出，他低估了黑猩猩的合作。

但这些批评都不动摇他的基本图景，真正值得追问的是，面对人工智能，人们最常用来守护人类独特性的那几样概念：自我意识、自由意志、“真正的理解”，在他的框架里还站得住吗？

答案多半是否定的。

正如上文所述，反思性的自我在他那里是共享意向性的自然产物，以它为界碑，等于把结果当成了原因。

“真正的理解”也受到实质挑战，挑战者是牛津的心理学家塞西莉亚·海耶斯。

她在2018年出版的话题作品《认知小器械》里提出，基因只给了人类一个很小的“启动包”：更强的社会动机，对人脸和眼睛的注意偏好，加上通用的学习能力。模仿、“读心”乃至能意识到并说出自己心理状态的显性元认知，都不是天赋，而是像识字一样，一代代通过社会学习传下来、在每个孩子身上重新安装的“小器械”。尼加拉瓜手语的研究给了她有力的支持：这门手语是上世纪七八十年代聋童自发形成的，最早一批使用者的手语里，表达心理状态的词汇很贫乏，他们在“错误信念”测试上的成绩也偏低；后来手语变得丰富，后继者的表现随之改善。如果读心能力是随语言一起装进去的，那么一个吞下了人类几乎全部数字化语料的AI大模型从中学到相当程度的“读心”能力，就不足为奇。

今天人工智能领域还有一个热门设想，让问题更加尖锐：递归式自我改进（RSI），即让模型生成数据、改写代码、评估结果，以此训练出更强的下一代。

说来巧合，RSI讨论里常用的“棘轮”这个比喻正是托马塞洛本人在1993年提出的：人类文化之所以能累积，是因为每一代的发明都能稳稳传下去，下一代再接着改进。递归式自我改进，就是一个为机器打造的棘轮，而它的设想里根本不需要自我意识，只需要一个优化回路。

人工智能的RSI能不能实现？2024年《自然》杂志的一项研究发现，模型反复拿自己生成的数据训练，会一代代退化，输出越来越单调。

自我改进真正成功的地方，几乎都有一个外部裁判：围棋有输赢，数学有证明，代码有测试。也就是说，需要一个“他者”来校正。至于这个他者必须是一个有视角、会质疑的伙伴，还是一个机械的打分器就够了，这一点才是真正的争议所在，RSI信徒们显然倾向于后者。

无论答案如何，有一点是清楚的：如果没有自我意识的系统也能实现持续的累积性进步，自我意识就不是进步的普遍条件。它是人类这条路上的一个关键齿轮，让规范得以内化、让合作得以扩大规模，却未必是任何智能都必须经过的关口。

坡道上的Waymo

知名机器人学家罗德尼·布鲁克斯住在旧金山，家门口有一条很陡的窄坡，2025年的一天，一辆联邦快递货车停在他家门口卸货，司机站在车尾。

当时，一辆空载的Waymo无人驾驶出租车正好从坡上下来，想从货车旁边挤过去。布鲁克斯担心它撞到货车司机，迎着走过去把Waymo挡住。车停了一会儿，又试，被他再次挡回，前后三次。

这个场景值得多品味片刻，那辆Waymo看得见货车、货盘和挡路的布鲁克斯，感知没有问题，它缺的是从这感知里推断出那个还没露面的快递员/货车司机可能正做什么。

这和两只杯子实验里的黑猩猩何其相似。

具身智能是今天人工智能最热的方向之一，视觉、语言、动作被期待在同一个大模型里被融合，但这条端到端路径面临的批评也最尖锐。布鲁克斯去年就发表长文，认为端到端学习在语音和视觉上之所以成功，是因为麦克风、相机和几十年的信号处理早已把训练数据结构化了，而物理触觉却没有这样的积累，也无法从视频里学到。

他还有一个刻薄的比较：驾驶只有方向、油门、刹车三个控制量，若连这都难以真正做到安全，控制一个有几十个关节、还要自己保持平衡的人形机器，又能容易到哪里去。

不过要小心，不能由此推出“具身是人类的特长”。松鼠在树枝间腾跃，黑猩猩用石头砸开坚果，具身的本事都远在今天的机器人之上。机器在这里输给的是一切生命，而不只是人类。

真正把人与机器分开的，是自动驾驶“大厦上最后一朵乌云”。在媒体对特斯拉的追捧里，智能辅助驾驶本身俨然已经被端到端模型做得相当好，可“完全不需要人”这一步却迟迟跨不过去，特斯拉自己近期也把个人车辆的无监督驾驶落地推迟到2027年二季度，而且只能在它自己划定的运营区域里开启。

那些“长尾”时刻有一个共同点：它们都是需要社会性理解的，判断一辆货车是否正有人类在装卸，需要的是对他人意图和常态行为的把握。

所以，比自我意识更有说服力的人类特征，也许是这样一件朴素的事：在同一个物理世界里，与他人一起实时地做事。两个人抬一张桌子，不必说话也知道谁先下台阶；一个司机和一个行人在路口交换眼神，就决定了谁先走。这是托马塞洛所说的共享意向性，落在有身体、有风险、有后果的真实情境里。今天的机器人已经开始通过动捕设备和AR眼镜从人类行为中学习，但那是教与学，还不是合作：机器没有和人共享一个目标，也不在共同行动中调整对彼此的预期。

写在最后

再往前设想一步：递归式自我改进跑通了，机器人也学会了和人一起抬桌子、在路口与行人交换眼神，托马塞洛会因此被彻底证伪吗？

我想不会。

他讲述的是人类怎样走到今天，是一段历史的回溯。另一条路走得通，不能说明人类当初没有走这一条，也抹不去这条路在我们身上留下的东西。

独特性如果被理解为对某种能力的垄断，自我意识也好，具身协作也好，或许都迟早会被一项项地攻破，但如果被理解为一种独一无二的来历，它就无从被攻破。

回头再读苏彦捷教授的寄语，最打动我的其实是她的自白，人工智能出现前后，她对于人与动物的距离产生了全然不同的理解。

借一个新的他者的眼光回头认识自己，正是托马塞洛在书里描述的那种能力。

我们今天对机器的焦虑，本身就是共享意向性在起作用：当我们问它是谁的时候，我们也在问自己是谁。

所以，人的独特性也许不必靠一块能力的界碑来标识。

托马塞洛和他的同事研究过一个再寻常不过的场景：一个蹒跚学步的小女孩指着远处的一只鸟，回头看着母亲。她并不想要那只鸟，只是想让母亲也看见。

未来的机器或许能解开所有难题，取代几乎所有人类的劳役，但它会不会有一天也为了让另一个存在看见什么而伸出手指？

无论答案如何，那个孩子回头的一瞥，都不会因此变得不那么珍贵。

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