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二战期间，艾伦·图灵被委任寻找破解德军编码信息的有效方法，在这段时期，他提出了有关计算机科学的基本概念。战后，他投入到人工智能的研究领域，而图灵测试就可追溯至他在1950年发布的一篇论文《计算机器与智能》（Computing Machinery and Intelligence）[1]。

在这篇论文中，图灵首先提出了一个问题：机器能思考吗？（Can machines think?），他紧接着指出这个问题没有讨论的价值，与其在一系列复杂的概念上纠结，不如着眼于更具体的场景。
他提出了一种思想实验：模仿游戏（imitation game），而这个思想实验后来就被演化为“图灵测试”。

在同一篇文章中，图灵还预测，到2000年，一个普通人区分人和机器的可能性将降到70%甚至更低。这个说法在后续的相关测试中被确立为一项标准，即机器只要骗过30%的测试者，即可被认定通过图灵测试。

图灵测试确实有其进步性。在这篇论文被发表的时间点，人工智能的概念还没有被提出（要等到1956年达特茅斯会议），当时的绝大部分观点认为，人和机器存在本质不同，机器没有感情，更无法像人一样思考。而图灵测试采用了类似于约翰·罗尔斯“无知之幕”的形式，将测试者与测试对象隔离开，并且通过文字而非声音交流，让机器避免了不公平的比较。

正是因为图灵测试对人工智能领域的宰制力如此强悍，所以即便ChatGPT已经大杀四方，人们还是愿意回到原点，念兹在兹已近七旬的图灵测试，似乎唯有这样，才能给这个技术实现“加冕”，赋予合法性。

图灵测试的聪明之处在于，“意识”“思维”“智能”都是难以通过定义来阐释的东西，那索性就不去思辨概念，而是用公认具有思考能力的生物——人类来作为参照物，如果机器的表现与人类难以区分，即可被视为具备了与人类相同的智能。[2]这其实是一种相当结果导向的判别方式——判断机器是否有智能，无需看其内部构造，更无需思辨概念，只需看其行为表现。

图灵的智能观奠定了人工智能计算主义的理论基础。“有智能就是有思维，而能思维就是能计算，所谓计算就是应用形式规则，对（未解释的）符号进行形式操作。”[3]从图灵开始，人类的心灵、智能虽然仍然神秘莫测，但不再只能用思辨的语言去意会，而是可以用定量的语言去描述。由此，计算主义构建了他们的心智模型：人的思维或认知就是一种依照规则进行的纯句法、纯形式的转换过程，而其实践目标便成为，如何建立一台能跟人一样输入输出的机器。

但这种智能观，甫一问世就招致激烈的批判。最主流的批评声音认为，如果仅有形式转换过程，而没有情感、意识、学习能力等，显然无法称之为“智能”。在批评的阵营中，最有代表性的就是“中文屋实验”。

1980年，美国伯克利大学哲学教授约翰·塞尔设计了这个思想实验，证明了通过“图灵测试”的机器并非真正具备智能。他假设有一个只懂英语、完全不懂中文的人被锁进房间，房间内还有一箱中文字片以及指导手册。而房间外是一个毫不知情的人，他向屋内递进字条用中文进行提问，房间里的人按手册指导来挑选字片，并且给出正确答案。从结果来看，房间里的人无疑能成功通过测试，但实际上他对中文一无所知。

塞尔指出，房间里的人就跟通过图灵测试的机器一样，无需理解输入输出字符的含义，只要按照既定规则搬弄字符，就能形成一种具备理解能力的假象。这不是真正的理解，最多是一种扮演行为，并不具备任何思考能力。

中文屋实验挑战了以图灵测试为代表的计算主义对人类智能的建模。它揭示了智能的关键并不在于语法或形式转换，哪怕是通过了图灵测试的计算机程序，也无法证明它是有智能的，它只是在处理语法，而未涉及语义，并不具备真正的意向性。它只是实验中那个坐在房间里的、完全不懂中文的“人”。

尽管反对者重重，但都没能阻止图灵测试成为人工智能领域的北极星。时间线推移到二十世纪六七十年代，通过图灵测试成为人工智能发展的核心目标。由于图灵测试侧重关注语言互动，这在某种程度上推动了聊天机器人的进步。

进入21世纪，人工智能后来者接力前辈，继续攻克图灵测试，并取得了关键进展。1991年，美国发明家洛伯纳发起图灵测试竞赛，要求人类和计算机分别与裁判团进行25分钟对话，骗过裁判最多的程序获胜。终于，在2014年6月，由俄罗斯团队研发的“尤金·古斯特曼”（Eugene Goostman）在测试中骗过了超过33%测试者，被认定为一个13岁的小男孩。
按照标准，它通过了图灵测试。

尤金·古斯特曼不是孤例。Google推出的虚拟助理Duplex打电话给美发沙龙并成功预约，而对方并不知道她在和电脑对话，也被认为是通过了图灵测试；作曲程序lamus则通过了非语言类图灵测试，250名受测者（其中一半是专业音乐家），只有24%成功区分lamus和人类作曲家的作品。

显然，图灵测试早就不是我们刻板印象里那样坚不可摧，已经被捅成了筛子。但是，这些通过了图灵测试的程序，并没有制造出想象中惊天动地的后果，并产生自我意识，拿起武器反抗人类压迫。相反，它们大多籍籍无名，至少从目前看，通过图灵测试是它们能够达成的最高成就。

按结果导向的思路，图灵测试显然没有任何神奇魔力。越来越多的研究者也逐渐认清这一点，并致力于为这个思想实验祛魅。比如Hayes和Ford在其1995年的论文中，相当毒舌地建议科学家放弃构建“机械异装癖”（让机器模仿人类的一种讽刺说法），他们认为图灵测试的设计有很多歧义、缺陷与漏洞，其标准难以捉摸，无法检测到任何东西，因此图灵测试应该“从教科书转移到历史书”。[4]

其实很容易想见，一个1950年提出的思想实验，怎么会预见到此后七十多年人工智能的发展趋势？在图灵所处的年代，人工智能领域尚未建立，商用计算机还未被推出，当时最先进的阿波罗11号的算力，是智能手机的十万分之一。图灵是世所稀有的天才，但并不是巫师，更不是穿越者，他的思考难免受到时代的局限，而他提出的思想实验也更像是一种直觉，未被严密论证

在图灵测试提出后的这几十年间，人工智能发展为一门前沿学科，产生许多图灵无法想象的进展。比如多模态感知能力，比如决策规划能力，比如在围棋比赛完虐人类选手等等，更别说强大到让世人惊叹的ChatGPT，这些都很难被一个测试所囊括。图灵测试无法体现出这些方面的进步。可以说，关注图灵测试已经没有什么意义。

如亚马逊副总裁兼Alexa首席科学家Rohit Prasad所说，我们更应该关心人工智能的实用性和区别于人类的能力，而不是它在图灵测试的分数有多高。人工智能没有人类一样的即时反应、快速推断能力，但是人工智能的快速计算和信息检索等能力远强于人类，而这些能力才是现代人工智能（包括ChatGPT）的核心所在。[5]

从这个角度说，图灵测试暗含极强的人类中心主义。因为只有人能思考，所以人类成为了“智能”的唯一代言人和坐标系，只有与人类无差别的，才被认定为是拥有“智能”的主体。这是一种极为狭隘的智能观。

同时，图灵测试的规则设计，所导向的是一种欺骗性思路，即AI只要成功“欺骗”过测试者，就可以被视为拥有“智能”。所以，以ELIZA为始源的许多聊天程序专门为欺骗人类而设计，它们会在解决问题时故意犯错，或者有意拖延回答的时间，用一种所谓的“类人行为变异性”（Behavioral variability）来装得更像人类，以求骗过测试者。

这显然是一种扭曲的、没有意义的发展方向，甚至具有极高的伦理风险。大量聊天机器人用于电信诈骗、制造谣言，以及深度伪造（deepfake），都是这种以欺骗为导向的设计思路的产物。
倘若一直对这种欺骗导向的观念顶礼膜拜，只会助推AI向恶的风气愈演愈烈。

与处理能力有限的人脑相比，AI的处理能力在理论上是无限的，可以无差别处理收集到的全部信息。一旦AI获得意识，它们能够像人类一样交换、分享信息，只不过在效率上是碾压人类的。
作为结果，AI的智能水平将迅速崛起，并会“消灭”掉包含人类在内的低智能主体——这并不是大屠杀，而是与智能手机淘汰传统手机一样的“市场行为”。

当下的人类社会是一个一元论社会，虽然我们常说“万物有灵”，但那只不过是在泛灵论基础上的一种谦辞，真正的现实是，只有人类拥有真正的“智能”与“意识”。如果一旦诞生了拥有意识的另一方主体，建立在一元论基础上的既有一切都会被颠倒重构。人类有史以来所积累的所有道德秩序就会失去最重要的逻辑支点，在这种情况下，人类该如何重构自己的道德伦理体系？人的本质何在，人又何以为“人”？如果世界上有其他外观形式也能够产生意识，人的主宰权威就会泯灭，自身的超验背景也会消失。那么，不再是“万物灵长”的人类又该如何自处？能否接受与创造物共享这个世界？[6]

这种恐慌，是图灵测试被追捧的原因之一。我们小心翼翼地关注着人工智能产生意识的“奇点”时刻，这是一种既恐惧又期待的心理：既希望它到来得晚一点，又好奇它什么时候能到来。

但是，至少从目前的实际表现来看，ChatGPT虽然强大，但离产生自我意识仍然遥远。ChatGPT本质上仍是基于统计的语言模型，它的“思考”，是基于语言模型的运作，它的“创造”，是不同语料的排列组合，它的“回答”，是在先验知识基础上进行加工的产物，并不具备真正自我认知。尽管人类还尚未破解有关意识的秘密，但可以明确的是，再强大的模拟和算力，都无法催生出意识。

在这个问题上，GPT-4比大部分狂热者们更加清醒。我向它提问“ChatGPT是否拥有自主意识？”，它的回答是：

话说回来，即便ChatGPT尚没有意识，但它的智能水平无可否认，哪怕还没能通过“图灵测试”。在七十多年后，在ChatGPT所属的、人工智能迅猛发展的时代，我们需要一种新的“智能观”。

图灵测试代表了一种单一化的智能观，人是智能的标杆，机器只有模仿人并与人难以区分，才被视为拥有智能。如前文所说，这是一种人类中心主义的视角，它武断地否认人类之外的一切智能主体，可能扼杀真正的人工智能。

关键在于，智能并非只有一种，它有许许多多的类型与表现形式。人类的智能是智能，AI的智能也是智能。比如快速计算、信息检索、决策推理等等，这些都是AI区别于人的智能类型。我们要做的是建立新的能力衡量标准，而不是执着于抹平AI与人的差别。不仅如此，这些能力模型，也应考虑AI的伦理道德维度，毕竟，假设有一天我们真的要与有自主意识的AI相处，我们也会希望它是一个正直、可信、有责任心的AI，而不是一个想方设法骗过我们的AI。

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