当人工智能、脑机接口、基因编辑等高新技术以前所未有的速度重塑世界,一个核心命题始终萦绕在人类面前:高新技术的价值是中性的吗?
有人将技术视为纯粹的工具,认为善与恶的分野仅在于技术掌握和使用者的选择;也有人警惕其内嵌的风险,认为高新技术从诞生之日起就瞄准一定的使用取向和价值诉求,从而伴随着必然的伦理风险与隐患。
对此,我们常需要跳出非此即彼的二元对立,结合“价值中立”与“价值负荷”的辩证思考,才能真正读懂高新技术的价值本质,对其作出客观而深刻的评判,拆解价值实现与风险来源,重构对高新技术研发与应用的认知。
一、价值中立论:质疑“固有危险”,彰显工具本质
价值中立论认为,技术本质上是工具或手段,本身无善无恶,高新技术亦不例外。其高能量、高复杂性只是自然属性的延伸,如同“刀”——可切菜亦可杀人,人工智能可辅助医疗诊断亦可催生深度伪造、算法歧视。
因此,技术本身不具备主观的价值判断,它只是将人类的意图转化为现实的媒介——使用者的动机不同、选择不同,技术所呈现的价值效应便会截然不同。
若技术是价值中立的,那么“危险性”就不可能内生于技术的本体,而是外源于人的使用动机、制度环境与治理能力。如果是AI算法滥用引发的公平危机,根源都不在于技术本身,而在于人类对技术的使用方式、监管缺失与责任缺位。如果将风险归咎于高新技术本身,本质上是逃避人类自身的责任。
二、价值负荷论:解释“风险必然”,揭示内嵌逻辑
与价值中立论相对,价值负荷论指出,技术从来不是脱离社会的“空壳”,从设计之初就内嵌了设计者的意图、资本逐利的逻辑、利益分配结构控制的诉求以及特定的文化偏好。
高新技术的研发与应用,从来不是“价值无涉”的过程:企业追求效率与利润,会优先推动能快速产生经济效益的技术方向,而将安全、公平、生态等价值后置;科研者的研究偏好与认知局限,会影响技术的研发路径;利益分配结构控制的差异,会决定技术资源的分配与应用场景的选择。
高新科技在研发时,往往优先负荷了“效率优先”“控制外部”“突破边界”等价值取向,这种价值内嵌使得技术在运行中,必然与其他社会价值产生结构性冲突。
例如,人工智能的算法优化以“效率最大化”为核心,却可能忽略个体的权益公平;基因编辑技术追求“突破生命边界”,却触碰了人类伦理的底线。因此,高新技术的伦理风险虽然并不是其本体属性,却是技术诞生和应用时的负荷价值在现实社会中展开的必然结果。
三、辩证综合:“工具潜能的中立”与“结构逻辑的负荷”的统一
事实上,高新技术并非单一的静止物,而是一个动态的“社会-技术”系统,其价值特质正是“价值中立”与“价值负荷”的辩证统一,这种统一体现在两个核心层面。
在工具潜能层面,高新技术保留了价值中立的面向——它总是蕴含着“向善”与“作恶”的双重可能性。同一项人工智能技术,既可以用于优化医疗资源分配、助力灾害预警,也可以用于网络诈骗、隐私窃取;同一项基因技术,既可以用于治疗遗传性疾病、拯救生命,也可以用于基因编辑、破坏人类基因多样性。这种双重潜能,是高新技术价值中立性的核心体现。
在结构逻辑层面,高新技术又是高度价值负荷的——现代高科技的研发路径、资源分配和应用场景,被资本与利益结构及流向控制予以深度塑形,使其在现实建构中呈现出强烈的“风险偏好”。资本的逐利性推动技术不断突破边界,忽视潜在风险;利益团体的有组织介入使得技术可能成为控制个体、松散群众、垄断资源的工具,这些内嵌的价值逻辑,让高新技术的风险呈现出“高概率性”与“结构性”特征。
四、思想启示:伦理风险导向下的伦理先行和敏捷治理
高新技术本身没有善恶之分,但人类对技术的认知、使用与治理,决定了它最终会成为推动社会进步的力量,还是引发伦理危机的隐患。正是这种‘中立的可能’与‘负荷的现实’之间的错位,让高新科技总是伴随着客观的伦理风险。正因为伦理风险是价值负荷与中立潜能冲突的产物,我们才能且必须通过“价值重载”,去改变高新技术负荷的价值逻辑——将伦理考量前置到研发环节(伦理先行,并非先做伦理审查),建立敏捷的技术治理体系,推动公众参与技术决策,让高新技术从“负荷扩张性价值”向“负荷公平、安全、可持续的价值”转变,最终将其“中立潜能”引向向善的现实。唯有把握好“价值中立”与“价值负荷”的辩证关系,才能让高新技术真正服务于人类的共同福祉,实现技术与社会的和谐共生。
我们不应被动承受风险,陷入“技术决定论”的困境——认为技术的发展是不可逆转的,人类只能适应而无法改变,而应始终保持人类对技术的主导权;但如果片面强调技术的“价值中立”,认为只需约束个体的使用行为即可规避风险,则会忽视资本、社会结构等系统性因素对技术的塑形,陷入“技术盲目论”的乐观,最终难以应对结构性的伦理危机。
同理:资本是中性的,钱可以办好事、也可以办坏事,在于使用者。但资本从诞生本源来讲,也有“资本是如何来到这个世界”而具有的固有属性。
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注:在听了刘俊荣教授讲“斧头”的不一定是中性的技术后,我深受启发,与AI对话、思考,形成此文,仅供学术交流参考。