导语
如何判断大模型是否可能拥有真正的人类式意识？仅仅在机器内部实现更复杂的心智结构，并不足以回答这一问题。本次讲座邀请中国科学院哲学研究所博士后研究员吴倩彤，将从生成论与意识哲学出发，把意识重新理解为一种在人与环境关系中生成的现象，考察“我”与“他者”的主观区分如何通过身体、物理环境与社会互动逐渐形成，并由此追问大语言模型为何既不可能、也没有必要独立拥有人类式意识，为重新理解机器意识、主体性以及人机认知差异打开一条讨论路径。本期读书会将于9月30日周三晚19:30–21:30线上进行。
「集智俱乐部」联合人工智能哲学、心智哲学、逻辑学、知识论、科技哲学与复杂科学等领域的学者，共同发起“涌现之后：追问机器的智能、意识与知识”。本季读书会将采用腾讯会议线上直播的方式，从 2026 年 8 月26 日周三晚19:30-21:30开始，通过10期讲座和各位一起回到人工智能的概念基础与思想史现场，从人工智能哲学的方法论出发，依次讨论归纳、具身认知、机器意识、大语言模型的符号学，并进一步延伸至赛博格行动、价值对齐和AI驱动的科学发现。
报告内容简介
自2022年大语言模型（LLM）公开问世以来，人们日益关注大语言模型是否可能拥有人类式意识。迄今为止，既有学者主张这种可能性确实存在（例如 Blum & Blum, 2024；Chalmers, 2023），也有学者对此提出质疑（例如 Seth, 2025；Block, 2025；Rafiee & Sutton, 2026）。
围绕核心问题——大语言模型是否可能拥有人类式意识——展开的大多数讨论，都集中于以下方面：能否在大语言模型中实现人类心智的内部状态或结构，从而使其产生人类式意识所必需的特征？
本讲座提出了一个研究该核心问题的新视角。这个视角承袭了生成论传统（enactivist tradition；例如 Varela et al., 1991；Noë, 2004；Rafiee & Sutton, 2026），但又与之有所不同：它不仅强调身体在物理环境中的情境嵌入性，也强调人类个体在社会环境中的情境嵌入性，并将二者都视为人类式意识的重要要素。
本讲座关注 Nagel（1974）所提出的主观视角，把“我”与“他者”之间的区分视为人类式意识的关键，分析这种区分如何通过身体与环境之间的物理互动和社会互动得以形成，以及它如何促成某种意识内容——这种意识内容只能由处于环境之中的机制生成（enacted），而不能由第三方在某种机制中实现（implemented）。
本讲座将针对上述核心问题提出如下答案：意识在本质上具有关系性；如果缺乏能够生成这种关系性的相应机制，大语言模型就不可能拥有人类式意识。
大语言模型之所以不具备这种机制，并不是因为实现其语言能力的机制永远不可能达到实现人类意识的机制那般“复杂”或“先进”的程度。真正的原因在于，大语言模型与人类所具有的不同机制会影响它们与环境互动的方式；正是这种差异，使得大语言模型既不可能、也没有必要独立拥有人类式意识。
讲座大纲
主观视角如何在人类身上生成
如何理解“意识”这一概念的形成
大语言模型为何既不可能、也没有必要独立拥有人类式意识
回应其他有关大语言模型意识的理论对本讲座理论可能提出的挑战
核心概念
人工智能哲学
大语言模型意识架构
生成主义
本讲核心参考文献
[1] CHALMERS D J. Could a large language model be conscious?[EB/OL]. 2023[2026-09-23]. https://arxiv.org/abs/2303.07103.
[2] CLARK A. Extended minds with generative AI[J]. Nature Communications, 2025, 16: 4627.
DOI: 10.1038/s41467-025-59906-9.
[3] GU Z. A transcendental argument for AI consciousness[J]. Inquiry, 2026: 1-25.
DOI: 10.1080/0020174X.2026.2693570.
[4] TOMASELLO M. A natural history of human thinking[M]. Cambridge: Harvard University Press, 2014.
[5] PIOTROWSKA A. AI intimacy and psychoanalysis[M]. New York: Routledge, 2026.
[6] WU Q. An enactivist response to the challenge from dreams[J]. Synthese, 2024, 204: 166.
DOI: 10.1007/s11229-024-04802-w.
[7] WU Q. Echo chambers and why the escape plan is less ‘epistemic’ than we expect[J]. Inquiry, 2025: 1-22. DOI: 10.1080/0020174X.2025.2540538.
主讲人介绍
主讲人：吴倩彤，新加坡国立大学博士，中国科学院哲学研究所博士后研究员。曾在Synthese, Philosophical Psychology，Inquiry等国际知名刊物发表论文。曾任德国纽伦堡大学人工智能与哲学研究中心访问学者。主要研究领域为心灵哲学、应用认识论、人工智能哲学。
时间信息
2026年9月30日周三晚19:30-21:30,腾讯会议线上进行。
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追问机器的智能、意识与知识
大语言模型开始推理与创作，具身智能进入物理世界，AI for Science参与提出假设、设计实验与发现规律——人工智能正从执行指令的工具，逐渐进入知识生产与认知活动。
但能力的涌现并未终结关于智能的争论，反而带来新的追问：机器表现得智能，是否意味着它真正拥有智能？计算能否产生意识？大语言模型是在理解语言，还是在预测符号？AI参与科学发现，生成的内容能否被称为知识？这些问题已经超出单纯的技术评测，涉及智能、意识、意义、知识与主体的基本定义。
在此背景下，「集智俱乐部」联合人工智能哲学、心智哲学、逻辑学、知识论、科技哲学与复杂科学等领域的学者，共同发起“涌现之后：追问机器的智能、意识与知识”。本季读书会将采用腾讯会议线上直播的方式，从 2026 年 8 月26 日周三晚19:30-21:30开始，通过10期讲座和各位一起回到人工智能的概念基础与思想史现场，从人工智能哲学的方法论出发，依次讨论归纳、具身认知、机器意识、大语言模型的符号学，并进一步延伸至赛博格行动、价值对齐和AI驱动的科学发现。
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