西方数据正义研究的三条进路

西方数据正义研究可分为三条进路：治理进路、设计进路和去中心化进路。治理进路旨在矫正数据技术带来的结果不公,设计进路要求依照正义原则设计数据系统,去中心化进路试图揭示在前两种研究中失语的算法歧视及其背后不公正的社会结构。然而,三条研究进路都没能解蔽数据不公的生产机制,在以何种规范性理论为价值根基上也莫衷一是。弗雷泽的三维正义理论从政治、经济和文化三个方面最清晰地说明了社会支配的运作机制,其参与平等理论能够为数据正义研究提供具有普遍性的价值基石。     

大数据算法的歧视本质

作为从海量数据中挖掘出知识的重要手段,大数据算法日益受到世人的重视。但大数据算法的负面效应——歧视性也日益凸显。本文先从文化、技术哲学和心理学等角度阐述了大数据算法的歧视内涵,并从三个不同层面讨论了大数据算法存在歧视性的内在必然性,最后给出缓解歧视性的三个方法。     

从工具合理性到商谈合理性——关于科学与民主关系的深层问题研究

启蒙的两大主题"科学"与"民主"导致了两个不同的合理性模式:工具合理性与商谈合理性.由于科学进路所导致的工具合理性模式已经暴露出越来越多的问题,人们需要更多地关注由民主进路所导致的商谈合理性.     

计算社会科学的方法论挑战

本文首先介绍了计算社会科学的主要研究进路,在此基础上分别探讨了大数据社会分析和社会模拟研究两种不同进路在方法论层面所面临的挑战。大数据社会分析所面临的方法论挑战主要源于其所利用的数据通常并非为特定的研究问题而产生,以及数据的收集和分析方法对很多研究者而言是一个"黑箱",这些都使其难以保证研究结论的可靠性。在社会模拟研究中,无论是将模型视为一种思想实验,还是追求对现实的仿真,抑或兼顾模型的真实性与简洁性,模型的有效性都存在很多问题。本文认为,应对这些挑战的主要途径包括挖掘计算社会科学自身的潜力、加强计算社会科学与传统社会科学的结合以及加强计算社会科学不同进路之间的融合。     

算法伦理视域下的脑机接口伦理问题研究

算法伦理给脑机接口伦理问题提供了全新视角。算法的不透明性降低了人对算法和数据处理器的信任;算法的不确定性阻碍了信息可获得性和可理解性,也阻碍了信息隐私;算法的易误导特性带来了歧视问题。而算法作为驱动脑机接口的底层技术,因上述特性相应带来了安全、隐私、自我同一性、自治、责任和歧视等伦理问题。研究发现,技术层面的提高算法透明度或许存在问题,而启用算法审计和归还用户紧急制动权是必要的;非技术层面的提升编码通识水平、扩充脑机接口使用策略和重新解读责任概念和归责问题也是亟需的。     

艾滋病反歧视的生命伦理进路——基于云南的艾滋病歧视调查

在云南的艾滋病歧视状况调查表明,目前一般群众、医务人员以及艾滋病患者对艾滋病的态度都发生了可喜变化,但歧视仍未从根本上消除。本文从生命伦理视角出发,在云南进行充分实地调查、把握艾滋病歧视现状的基础上,分析歧视产生的主要原因,提出反歧视的生命伦理进路。     

当代意识研究中的主要困难及其可能出路

一般认为,感受特质(quale)是当代意识研究中的核心难题。本文首先指出学界研究感受特质过程中普遍遭遇到三个困难:描述性困难、非还原性困难和私密性困难,并表明私密性是导致感受特质难题得不到妥善解决的真正原因;其次,尝试将特定的哲学概念考察法与认知神经科学的最新研究成果相结合,设计一种对付私密性困难的复合消解方案,这一方案被精简地表述为私密感受论证(private sensations argument,PSA)。在此基础之上,又具体展示了一条能有效处理感受特质的神经哲学进路(neurophilosophical approach)。     

系统生物学研究中跨层级解释进路探析

在系统生物学的众多研究方法中,与传统生物学区别最大的就是"自下而上和自上而下进路的综合",即跨层级解释。自下而上的进路基于低层级各组分的相互作用对高层级的上向因果作用构建模型,依赖高通量技术产生的数据修正模型;自上而下的进路基于高层级对低层级的下向因果作用收集数据并建模。但有些案例数据匮乏,有些数据充足却无法构建模型,因此将两者进行结合研究。通过几个案例对系统生物学跨层级的解释进路进行了探讨分析。     

从“个体”概念看自然选择理论的抽象化与扩展

上世纪西方学界关于自然选择单位与层次的讨论,可视为一个更大的进程,即自然选择理论的抽象化与扩展的开端。本文以"个体"概念的演变为线索,描绘出关于该进程的一幅完整图景,并整理出三个维度,其一是自然选择从有机体层次向其它组织层次的扩展,其间奠定了自然选择理论抽象化的两个基本框架——经典进路和复制子进路;其二是从共时结构到历时结构的扩展;其三是选择对象从典范实体向非典范实体的扩展。本文指出,复制子进路具有启发价值,但经典进路更适合构建一般性的抽象框架,未来进化理论发展的方向应当是不同维度的进一步综合,以及进化生物学与其它生物学学科的"扩展综合"。     

倾向的形而上学

“倾向”在当代哲学讨论中,特别是形而上学研究中得到广泛应用。这使得倾向的形而上学有必要得到严肃对待。不过,倾向的形而上学问题一直富于争议,本文尝试用关于倾向、性质以及倾向性质的三个问题,展示倾向的形而上学研究的基本图景：倾向与非倾向是对世界的真实区分吗?这种区分是针对性质的吗?倾向性质是实在的吗?对这三个问题的不同回答展示了形而上学领域休谟主义与反休谟主义之争。其中,作为一种彻底的和统一的反休谟主义进路,倾向本质主义对以上三个问题都给出了肯定回答;而且,从经验科学和形而上学两方面的理由来看,倾向的本质主义进路是最值得辩护的。     

算法视域下人工智能的分类与哲学思考的进路

算法是已阐明的涉及数学的唯一基本认识论概念,其本质是"确定性递归",迄今已经历了一个从有限性、递归性、统计性到实践性算法的拓展过程,而人工智能(AI)的核心是算法,其功能是依循算法通过计算解决复杂性问题,则AI可相应地分类为有限性AI、递归性AI、统计性AI和实践性AI,现今所设想的通用AI是此四类AI的混合体。同时,以算法为桥梁可沟通AI和哲学,开辟对AI进行哲学思考的算法进路:AI依算法展开的计算过程可指向、趋近实无限的彼岸世界,AI的工具价值实际上就是一个"确定性递归有限展开"的价值,算法及其展开是语言、是认知,算法本身也是方法,循此进路可对AI的绝对边界、工具价值问题、还原论的彻底性、智慧的本质等问题进行深入研究。     

自动驾驶汽车的事故算法及其限度

自动驾驶汽车必须预先置入算法以应对伤亡不可避免的伦理困境。过往的讨论主张,算法应该奠基于系统化的伦理理论,诸如功利主义、康德式伦理学和罗尔斯式的伦理学,因为它们旨在消解直觉间的冲突,而且还为此给出了强有力的理由。但这一进路是自我挫败的。因此,我们应采取不同的进路为自动驾驶汽车设置事故算法,即沿着批评性反思的方向进行:利用一切伦理资源,在每一个问题上都寻求尽可能多的共享理解。     

“算法伦理”的价值基础及其建构进路

"算法伦理"是计算机科学与伦理学相交叉的研究领域,它主要研究算法本身的伦理属性以及算法所体现出来的伦理功能。作为计算机伦理的重要内容,算法伦理以人权、社会公正、人类福祉、美德为其价值基础,以算法设计者道德责任的建立、价值敏感性设计以及建立算法使用的法律规范为其主要的建构进路。通过推动算法伦理的实现,有助于使算法更好地为人类服务。     

女性主义科学批判进路解析

女性主义以“性别分析”为核心展开其科学批判与科学研究,在传统科学观、建构论与科学实践论三种视域中形成三条不同的研究进路:(1)在传统科学观视域中,女性主义主要以“概念分析”为进路,试图通过对理性、客观性等概念的男性中心主义批判,揭示科学中的性别歧视与男性气质,并以女性气质、女性主义新客观性等概念构建其理论;(2)在建构论视域中,女性主义以“理论建构”为进路,试图通过对建构表征与反身性困境的批判和反思来构建女性主义科学衍射新模式与科学主客体交互关系理论;(3)在科学实践论视域中,女性主义以“异质性因素的动态分析”为其进路,使其科学研究视域转向性别、种族、阶级等异质性因素与科学的动态作用研究,揭示性别差异的多层次性与科学文化的多样性.     

西方信息研究进路述评

由于信息概念在众多学科中都起着重要的作用,不同学科根据其不同的目标和不同的历史背景,分别采取了不同的方式来处理信息概念。根据研究进路的不同,西方信息研究可分为九类:数学进路目的在于为信息的测量提供精确的数学方法,主要有通信的数学理论、计算理论和组合理论;语义进路研究被数学进路所忽视的语义信息,目的在于提出信息的语义内容的测量;逻辑进路则将信息概念应用于逻辑之中,为逻辑研究带来了新的启示;动力学理论则关注信息的因果动力学过程,力图厘清信息与因果过程的关系,为信息研究提供科学基础;信号博弈论则运用合作博弈论的成果,以自然主义的精神来解决信号是如何自发地涌现出来的问题;泛信息主义则将信息视为像物质、能量一样的宇宙的基本性质——信息不是被解释的对象,而是解释其他现象的出发点。符号学进路则跟随皮尔斯符号学的脚步,提出了富有洞见的符号学信息理论;哲学进路则研究信息概念或信息现象的哲学意蕴,主要包含信息的哲学反思和信息哲学作为第一哲学两种观点;跨学科进路认为信息是多层次涌现的复杂现象,应该以跨学科的角度进行研究。虽然不同研究进路中信息概念的涵义不尽相同,但却可以相互借鉴,为信息研究的未来发展提供坚实的基础。     

从实在论走向关系论:机器人伦理研究的方法论转换

在探究机器人道德意义的进程中,机器人伦理学内部发展出了两条不同的方法论进路:机器人伦理的实在论进路和机器人伦理的关系论进路。机器人伦理的实在论进路将机器人的道德意义建立在机器人的客观本质和特征之基础上,这既使它陷入了巨大的理论困境,又使它面临着无法克服的实践悖论。通过将机器人的道德意义与机器人在具体的人-机器人关系中呈现于人类意识面前的表观特征相关联,机器人伦理的关系论进路表现出了极大的战略优势:它不仅避免了机器人伦理的实在论进路所遭遇的理论困境和实践悖论,而且还对人类幸福和美好的生活有着更为重要的意义。这就确证了从机器人伦理的实在论进路走向机器人伦理的关系论进路的理论合理性和实践必然性。     

大数据中的算法化常规科学及其反常——以疑似“戴森球”的发现为例

在当代,庞大杂多的数据冲击会使库恩所区分的"常规科学"与"反常"这两个阶段的科学研究形态同时发生变化。常规科学的变化就是产生算法化的趋势,即常规科学研究趋向于运用数据挖掘之类的算法从庞大杂多的数据中识别隐藏的模式。这种趋势使常规科学的范围极大扩张,进而引起"人在科学研究中的作用是否会被算法取代"的担忧。疑似"戴森球"的发现则是针对如此常规科学的一个特殊的反常案例。该案例表明,在大数据导致的常规科学算法化的背景下,科学的反常会趋向极端化。为了应对这类极端反常,科学就需要鼓励极大丰富的理论创新和公众的参与。这时,人的作用就不可能被算法取代。     

作为信息过程的知觉——论弗洛里迪信息哲学进路中的知觉模型

知觉是主体认识外在世界的唯一途径。不同于传统知觉哲学将知觉视为主体与外在世界之间的神秘之幕,弗洛里迪信息哲学进路中的知觉模型将知觉视为数据提供者,是主体与外在世界相互作用的界面。他的综合抽象层次法和行动基语义学提供了一个实践取向的知觉模型。然而这个知觉模型并不能完全解决知觉过程中规范性的突现如何桥接的难题。米丽肯的符号理论提供了相应的补充,将符号功能实现区分为应该实现的功能、符号使用者意向实现的功能和实际实现的功能三个层次。通过自然主义与建构主义研究进路的结合,可以解释知觉过程规范性的产生,为经验知识奠定基础。     

图解教育高考移民为哪般

<正>高考移民的本质,归根结底是高等教育资源配置的不公平。高考移民是中国高等教育中的特殊现象。针对这一特殊现象,我们要发问三个为什么。一问:移去哪——高考移民往往来自考生众多、学习压力巨大、优质高校录取名额很虐的省份,他们会选择一个比本     

自然化的世界观:米丽肯殊念(Unicept)概念的思维变革

米丽肯近来敦促人们放弃使用"概念",抵制语言与世界分离的二元论理论图景;她提出"殊念"和"殊踪"两个新概念,用以发展和完善她一贯的自然主义进路。在阐述殊念和殊踪的基本内涵,以及这两个概念所带来的新的世界图景特征之后,进而解释了米丽肯哲学中自然语义发展为语言语义的可能性。米丽肯认为,自然有着优先位置,但自然的知觉过程也是一个解释过程,由此语言生长自(自然)世界。最后,通过对米丽肯与布兰顿思想关联的简要讨论,对米丽肯思想有了进一步的宏观把握,同时也暗示了融合自然主义与理性主义研究进路的一种可能。