文：呂國維（就讀東吳大學社會學研究所）

形式化的兩種代理人

幽默感壞掉這件事，大家都嘲笑過。讓AI講一個笑話，通常會得到一個結構正確、邏輯成立、但完全不好笑的東西；就像一個背熟了起承轉合公式的人在台上講笑話，每個零件都拼了對，只是少了那個讓人「噗哧一笑」的punch line。

很多人把這個現象當成AI的一種「天生缺陷」，一種AI永遠模仿不來的人類珍貴特質，掌握笑話背後的幽默感，跟AI不「懂」愛、不「懂」死亡在同一個類別裡，當成一種帶點安慰意味的人類優越感。

但這個安慰可能下得太早了。

幽默理論其實不是一個模糊的東西。早在1985年，俄裔美國語言學家Victor Raskin就提出了一套幽默的語義分析理論Semantic Mechanisms of Humor（幽默的語義機制），把「好笑」這件事拆解成可以被描述的結構。

Raskin指出，一個笑話之所以好笑，核心機制是讀者先建立一個合理的解釋框架，然後在結尾被迫切換到另一個同樣合理、卻完全意外的框架，這種「語義腳本的對撞」（script opposition）正是笑點發生的瞬間。這套理論後來成為幾十年規則導向幽默生成研究的地基。換句話說，「好笑」這件事從來不是一團無法言說的直覺，是一個已經被語言學家研究、拆解、寫成論文超過四十年的結構。

而現在，這套結構正在被直接餵進語言模型裡。研究者開始引導LLM從既有笑話範例中複製這些語義對撞的結構，或者用演化運算的方式，讓生成的文字逐步逼近諷刺、雙關、意外轉折這些可被量化的特徵。也就是說，幽默感不是AI學不會的東西，只是「還沒有被（完全）拆解完」的概念。一旦語言學家、修辭學家把這套直覺翻譯成結構，模型就能複製並再造，而且速度會遠遠超過一個喜劇演員花十年磨出來的手感。

語言學家的幽默解析讓AI可以寫笑話、生段子，其實是整個故事的縮影。

今年6月，《經濟學人》刊出一篇報導，標題直接點破了這個正在發生的現象：《Why bigAIlabs are hiring so many philosophers》（為什麼大型AI實驗室正在大舉聘用哲學家）

報導裡有一個細節特別值得停下來看；不同公司，正在發展出不同的「企業哲學」。

Anthropic比較偏向義務論（deontology），設計專屬AI的憲法（ Constitutional AI）去框住模型的行為邊界；OpenAI、Gemini這類模型，則更傾向後果論（consequentialism）式的權衡計算，先將對錯放一旁，拿到測試結果後再來調整模型的方向。

過去只存在於哲學系課堂、用來訓練學生思辨能力的兩套理論，「應不應該」跟「划不划算」，現在變成了兩種可以被選用、被部署、甚至被當成產品差異化策略的工程選項。

哲學家被請進公司，不是因為公司主管突然對人生意義產生了興趣。真正的原因是工程師寫到某一行程式碼，必須回答「如果使用者要求一件可能傷害到第三方的事，模型該怎麼判斷」，而這個判斷，寫不出明確的if-then邏輯閘，只能先靠一套倫理框架打底。

幽默感的故事跟哲學家的故事，表面上是兩件事。一個關於笑話，一個關於道德判斷，但背後都是同一個動作。語言學家把「好笑」翻譯成語義對撞的結構；哲學家把「正當」翻譯成可以寫進 loss function 的規則。兩者都是把一種原本依附在具體情境、具體人生經驗裡的模糊直覺，抽離出來，變成一套脫離情境、可以被複製、可以被規模化部署的東西。

這個「抽取—利用」的循環有一個名字，雖然原本不是為矽谷準備的。加拿大原住民研究學者 Leanne Simpson 用「認知萃取主義」（cognitive extractivism）來描述一種特定的暴力：把構想轉化為經濟或象徵資本，卻不承認構想原本的生產者是誰；這個過程會抹除掉賦予那個構想意義的所有關係，因為萃取本身，就是一種未經同意、不帶關懷的拿取。

然而，把這個詞直接套在哲學家或修辭學家身上，並不完全準確。原住民知識被掠奪的核心，是「未經同意、無償拿取」；受聘於AI實驗室的哲學家、語言學家，是支薪的員工，他們自願走進這個交易，而且收了錢。這跟殖民式的知識掠奪，確實不是同一件事，如果含混地畫上等號，反而會弱化這個詞原本承載的歷史重量。但兩者背後的結構，確實是同一種思維：

把曾經依附於具體情境、具體人際關係、需要用畢生時間才能修養出來的判斷力與直覺，對善惡的感知，對好笑的拿捏，科技巨頭們可以抽離脈絡，並轉化成一套可以被模型複製、規模化部署、而且一旦轉化完成，就不再需要支付給原創者任何後續代價的「能力」。

原住民知識萃取，拿走的是沒有得到同意的東西；而科技巨頭試圖拿走的，是一種更隱微的東西：專業能力本身的「稀缺性」。

法國社會學家Luc Boltanski跟Ève Chiapello在研究資本主義時曾提出過一個尖銳的觀察：資本主義最強大的能力，從來不是消滅對自身的批判，而是把批判收編（recuperation / assimilation / incorporation）成新的管理工具。

1960~1970年代的人批評企業官僚、壓抑人性，資本主義沒有反駁這些批評，而是把這些職場窠臼變成新的管理時尚，一如當今常見的：扁平化組織、自主管理、創新文化。今天的AI倫理顧問、企業哲學家，某種意義上正是這條路徑的最新版本：外部對科技的倫理質疑，最終變成公司內部一個正式的職位，而這個職位的存在本身，變成公司對外證明「我們是負責任的」的公關資產。

但這裡藏著一個緊張關係，沒辦法輕易解決。如果這些公司裡完全沒有哲學家，決定模型行為準則的人，會是產品經理、工程主管、執行長；在這樣的狀況下，唯一被優化的指標只會剩下使用時長、曝光度、留存率、營收。哲學家的批判力道，確實可能在進入公司的那一刻被收編成一種公關話術。但如果哲學家缺席，也只會讓事情變得更糟，而不是更好。

這個矛盾沒有一個快速又簡便的答案。哲學家走進矽谷可能會同時發生兩件事：

  • 讓批判持續發聲、導正企業的介入，
  • 或是讓批判本身被馴化、被工程化的開始。

問題不在於這個選擇對不對，可一旦「定義善」這件事，跟「定義好笑」這件事，都變成了可以被外包、被翻譯成規格、被寫進系統的工程任務，我們原本以為需要一個人用畢生時間去修養才能擁有的東西，還剩下多少是真正屬於那個人的？

如果有一天造出「康德 LLM」

我試著把前一篇文章那兩個案例，推到一個更大的尺度上。

哈伯瑪斯機器，翻譯的是一位哲學家的一套理論，而且這位哲學家還活著，還能親自出面澄清「這不是我的意思」。試想，如果有天翻譯的對象不是一位學者的一套理論，而是整個產業共同收斂出來的一套行為準則，一個沒有人能再出面反駁的版本，因為已經不屬於任何一個具名的人，只屬於這個系統本身。那會是什麼狀況？

今天，Google可以造出一台哈伯瑪斯機器；也許後天，另一間科技巨頭就能再生出一個「康德LLM」。康德作為一個頂尖的倫理學家，在整個西方哲學史中被公認為影響力最深遠的思想家之一，地位與亞里斯多德、柏拉圖並列。有了「康德LLM」內建放諸四海皆準的定言令式（Categorical Imperative），是否就可以從此讓人類的所有道德難題永絕後患？

這個思想實驗，聽起來像是危言聳聽的假設，但目前AI公司之間的差異，其實正好提供了一個觀察這件事的窗口。《經濟學人》那篇報導裡有個細節值得認真看：Anthropic的義務論立場，其核心問題是「這件事本身對不對」；OpenAI、Gemini這類模型的後果論立場，其核心問題是「這麼做，結果划不划算」。

換句話說，今天市場上同時存在著至少兩種，在哲學史上彼此對立了兩百多年的倫理框架，各自被寫進不同公司的系統裡，同時運作。

這個差異，目前看起來像是商業上的偶然。不同團隊找了不同的顧問，讀了不同的書，做出了不同的選擇。但客觀上發揮了一個更重要的功能：只要市場上同時存在多家公司、多套框架，就沒有任何一套倫理準則，能夠單獨壟斷「AI應該怎麼判斷是非」這個位置。義務論跟後果論互相頂著，某種意義上，維持了一種倫理生態上的多樣性，市場競爭的副作用，意外地扮演了一道防火牆。

但這道防火牆並不穩固，已經是AI alignment研究領域已經在認真討論的問題。

Google DeepMind的哲學家Iason Gabriel，在2020年發表的論文裡，直接處理過「能不能把單一倫理學派寫進AI」這個問題，Gabriel的結論很明確：不能。

Gabriel借用美國政治哲學家羅爾斯（John Rawls）的論點。人類對於價值的根本信念存在一種「合理多元」的事實，即使你真心相信自己掌握了道德真理，光靠證據跟理性，也很難說服所有人接受同一個答案；人與人之間，仍然會存在無法化約的原則性分歧。如果硬是把單一道德學說寫進AI，等於是把一套價值，強加在所有不認同這套價值的人身上，而這些人，完全有理由合理地拒絕。

這代表，上文的思想實驗，不只是一個我作為外部評論者的過度推論，連這個產業裡最頂尖的哲學顧問，五年前就已經明確警告過、極力想避免的情境。問題是，警告歸警告，商業邏輯往往朝著相反的方向推進：一致性、可預測性、便於規模化部署的「單一行為準則」。

從工程角度來看，永遠比「容許內部矛盾的多元框架」更有效率。如果未來幾年（我們已經能觀察到了）市場走向高度整合，幾家公司合併、某一家公司的模型規格變成業界事實上的共通標準、或是出現某種跨公司共用的「行為準則中介層」，這道目前還存在的多樣性防火牆，可能在沒有人特別決定要拆除的情況下，自然地消失。

哈伯瑪斯機器已經示範過，當一套思想被翻譯成可以被優化的指標時，會流失什麼，而且這個流失，連原作者在場都無法阻止。如果有一天，流失的不是一位哲學家的理論，而是人類社會裡，本來就該被允許存在、包容彼此不相容的「對與錯」；到時候，還會有誰能夠站出來，像哈伯瑪斯那樣，說一句「這不是我的意思」？

當經驗不再需要被理解，只需要被複製

一個喜劇演員，要花上數月磨一個笑點的節奏。停頓多久，重音放在哪個字，觀眾的呼吸跟你的呼吸怎麼對上。這數月磨出來的，叫作手感。現在，只要語言學家把「好笑」拆解成語義腳本的對撞，模型幾秒鐘就能複製出一個結構正確的笑話，速度遠遠超過數月的苦思漫想。

一個調解者，要花一輩子修養出在衝突的人群之間，聽出真正分歧所在、引導出「無強制力的更好論證」的能力，這正是哈伯瑪斯畢生工作的核心。現在，只要把「最大化群體認同度」設成訓練目標，機器幾分鐘就能生成一份大多數人都點頭的聲明，即使哈伯瑪斯本人出面說，這跟他講的東西，完全是兩件事。

行文至此，科技巨頭聘用哲學家其實一直在繞著同一件事打轉：

倫理判斷、幽默感、溝通理性，這些原本都需要一個人，用具體的人生、具體的失敗、具體跟另一個人面對面的時間，才能慢慢修養出來的東西，正在被一一拆解、翻譯、寫進可以被複製、可以被部署、可以被無限次重新生成的規格裡。

這裡浮現一個問題，過去從來不需要被認真問，因為過去這件事根本不可能發生：

如果一種能力，不再需要一個人花十年、花一輩子去修養，那還剩下什麼理由，值得一個人在這上頭繼續栽上十年甚至一輩子？

這個問題，故意避開了「誰有資格決定AI該代表哪些價值」。那個問題太大，大到誰都可以義正辭嚴地談一輪，卻不會有任何人因此改變自己下一步要做的事。真正貼近生活的問題，反而很小，一個正在學寫笑話的年輕喜劇演員，一個正在練習怎麼在衝突的兩方之間說話的調解者，一個正在十年磨一篇文章、想把一件事情想清楚的文化評論員，他們現在要面對的，不是一個關於文明走向的大哉問，而是一個更貼近自身的事實：他們正在做的這件事，可以被一台機器，在幾秒鐘內做出一個表面上看起來幾乎一樣好的結果。

這篇文章想不出一個乾淨的答案，也不打算硬湊一個出來。可能，當理解力不再稀缺之後，一個人花時間去修養一種能力，意義不再來自那個能力最後產出的東西；不是笑話本身，不是那份聲明本身。因為那個產出，確實可以被複製，而且複製得很快。意義，可能要去別的地方尋覓，去那個只能在具體時間裡、跟具體的人、用具體的失敗換來的過程裡找，恰好是機器目前還沒辦法，或者根本沒打算去複製的東西。

但這只是一個可能，不是一個結論。回到前篇文章一開始那張《經濟學人》的圖。

圖片來源：經濟學人

《Godless hippies》看起來像一張穩定的測量圖，結果一查，測到的東西，連自己站不站得穩都不確定。也許這整篇文章，最後能誠實提供的，也是同一種東西：不是一個穩定的行動方案，只是一個值得繼續懷疑下去的空間。

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責任編輯：馮冠維
核稿編輯：翁世航