2025年11月7日上午，在第七屆中國國際進口博覽會（CIIE）國家會展中心，不同尋常的對話在觀展的熱潮中展開。由世界人工智能大會《WAIC UP!》編輯部與三聯書城讀書會聯合主辦的“誰在探索未來：AI、人類和科學的邊界與越界”主題對談，邀請了兩位重量級嘉賓——中國科學院國家天文臺研究員李楠與同濟大學人文學院副教授余明鋒，展開一場跨越天文學與哲學的思想對談。

余明鋒（左）同李楠在對談現場

從星空出發：AI如何定義科學探索

“天文學不是占星術。”李楠研究員在開場時笑著提醒觀眾，他從天文學伴隨人類文明發展的軌跡談起——古人觀星以定歷法，從而確立時間與農業文明；牛頓、伽利略的天文觀測掀起近代科學革命，推動人類進入工業文明。“而今天，”他說，“天文學再次讓我們重新認識宇宙與自身。”現代天文學已進入“數據海嘯”時代，例如正在建設的國際合作項目“平方公里陣列（SKA）”，建成后每年產生的數據量將超過人類歷史上所有互聯網數據的總和。面對如此龐雜的信息，AI不再是可有可無的工具，而是成為科研的“必需路徑”。

他回顧了自己從2017年開始從事AI與天文交叉研究的經歷，從早期的機器學習處理“體力活”，到今天大語言模型帶來的知識探索可能，AI正在成為科學家身邊的“賈維斯”——一如鋼鐵俠的智能助手。AI不僅幫助篩選數據、繪圖，更可能探索知識的空白，讓研究者看見尚未被發現的可能。

《交錯：與虎（AI）共舞》（世界人工智能大會《WAIC UP!》編輯部 主編，上海三聯書店出版）

“相關性”與“因果性”

余明鋒則從哲學的縱深出發，提出理解AI應當區分“短期、中期與長期”三種視角。短期（約五年內）來看，AI仍處于資本推動的“泡沫期”，技術尚未完全落地；中期（大概十年左右）則指向產業與科研的真正融合；而長期視角——也是哲學最關心的——是AI是否將挑戰“人之為人”的根本條件。

他特別指出，當前AI大模型所建立的只是“相關性”，而人類知識體系建立在“因果性”之上：“所有AI模型都在尋找模式，但模式并不等于知識。”不過，哲學史上的懷疑論者休謨就曾提出，人類所謂的因果，也只是經驗中“時間先后相繼”的現象關聯。余明鋒提出一個耐人尋味的問題：“我們所以為的因果性，是否究其根本，也只是被我們暫時認定的最強相關性？”這一提問，不僅挑戰了科學的認知基礎，也為AI未來的知識形態打開了新的想象空間。

在對談中，兩位學者就“相關性”與“因果性”的關系展開了深入討論。李楠認真地回應道，科學中的因果性除了數據關聯，還必須具備時間上的先后順序。AI能捕捉到前者，但未必能理解后者。他引用科學界一句“暴論”：“所有模型都是錯的，只是有些有用。”在他看來，AI的價值不在于絕對正確，而在于“幫助人類更快發現有用的錯誤”。從外星文明的概率計算到AI篩選類太陽系的能力，李楠展示了科學如何以“算一算”的精神看待未知——“科學不是先判斷‘有沒有’，而是先假設、計算、驗證”。“我們錯過的，不是失敗的歷史，而是通往知識的來路”。

余明鋒提出“有效的相關性”這一極富啟發性的概念，他引用沃爾瑪的案例——颶風來臨前蛋撻銷量上升——說明在生活中，“有效的相關性”往往比嚴格的因果性更具實用價值。他進一步指出，人類歷史上并非只有科學一種知識形態。神話、占星等都曾在特定歷史階段承擔解釋世界的功能。而現代科學因其可重復、可證偽、具有公共性而成為“知識的代名詞”，但這也使得大量人類經驗被排除在“知識”之外。AI所帶來的，或許正是對“知識”本身的拓展與重構。

AI如何重塑科學的進化

對談進入后半段，李楠提出一個頗具科幻色彩的設想：如果我們將第谷與開普勒的觀測數據交由AI處理，它或許不會導出開普勒三定律，而是直接提出牛頓力學、萊布尼茲體系甚至其他未知的理論路徑。“AI或許能幫助我們拓展科技樹的選擇，增加科學發展的可能性。”

余明鋒對此表示贊同，并指出AI可能改變科學研究的“生態”，使其從“少數天才主導”轉向“多元理論競爭”的達爾文式演化。這不僅不是對人類科學家的取代，反而可能激發更大的創造力。

盡管對AI寄予厚望，兩位學者也對其“幻覺”問題保持警惕。余明鋒指出，大模型常常“一本正經地胡說八道”，而這背后是它以“相關性”而非“語義理解”為基礎的語言模式。然而，他同時也提出，“幻覺”本身或許也是未來研究的對象——為什么AI在某些節點上會產生特定的“幻覺”？這背后是否有其邏輯？

《AI領航：無限升維》（世界人工智能大會《WAIC UP!》編輯部 主編，上海三聯書店出版）

AI時代的“人之學”

在情感層面，余明鋒認為，AI可以提供“百依百順”的情緒支持，但真正的人類情感恰恰建立在“張力”之上，它包含抗拒、誤解、甚至痛苦。AI的發展反而讓我們更清晰地認識到什么是真正人性的情感連接。

如果說情感的“張力”揭示了人類心靈的獨特性，那么在理性層面，人的獨特性又體現在創造本身——我們不僅能體驗世界，更能發明理解世界的方式。這也引出了兩位嘉賓繼續探討的一個核心問題：人類的知識究竟是被發明的，還是被發現的？

余明鋒以數學為例指出，實際生活中兩瓶一模一樣的水在現實中并不存在，一瓶水加一瓶水等于兩瓶水（1+1=2）是人類為理解世界而創造出的“理想形式”，因此數學首先基于一種發明；而李楠則認為，雖然形式被發明，但數學背后的邏輯關系是被發現的——“無論人類是否存在，1+1=2的推理都成立”。余明鋒繼續補充，數學在這個層面的確是一種發現，但這是一種基于發明的發現。這些發明的概念在經驗世界中并不存在，卻為人類提供了理解世界的工具，而在使用這些工具的過程中，人類又不斷發現新的規律與邏輯關系。

兩位嘉賓最后總結：發明開啟了理解的通道，發現賦予了發明以意義——在這往復之間，人類的理性與想象力相互滋養，也讓我們意識到：正是這種能在未知中“自造意義”的能力，使人類與AI根本不同。

AI for Philosophy，AI for Science

在對話的尾聲，余明鋒展望了“AI for Philosophy”的可能圖景：“柏拉圖AI”“尼采AI”可以與現代人就愛情、生命意義等話題展開對話；跨文明哲學理解將因AI的語言能力而變得可能；而哲學也有望借助AI重新站到人類知識的前沿，不再與科學脫節。

《還原與無限》（余明鋒 著，上海三聯書店出版）

“當下AI更多的是幫助科學家處理復雜的、高重復性的工作，可以認為是AI for Scientists。但未來，當AI可具備邏輯鏈條、合理外推等能力的時候，這將為科學家提出更理解世界的途徑，那時才是真正的AI for Science。”李楠則總結道，AI不應被簡單視為“替代”，而應是“拓展”。它將引領科研范式的變革。