人工智能有Umwelt吗？

Does a robot have an Umwelt? Reflections on the qualitative biosemiotics of Jakob von Uexküll

by CLAUS EMMECHE

评论笔记

Emmeche 在《Does a robot have an Umwelt?》中提出的核心问题，表面上是“机器人是否拥有 Umwelt”，但更深处的问题其实是：一个系统要达到真正的自主性，是否必须拥有某种被经验到的世界？作者借 Uexküll 的 Umwelt 概念、Peirce 的符号学以及 qualitative organicism 的立场，试图区分简单的信息处理、控制反馈与真正的生命性主体(subjective)经验。总的来说，本文为我们理解人工智能、数字智能体和非有机 agency 提供了一个不错的参照框架。

Emmeche 提出了 qualitative organicism，将其定义为一种介于生命力论与机械还原论之间的立场。一方面，它不承认 organism 中存在神秘的、非物质的生命力量；另一方面，它也反对将生命体的特征完全还原为物理和化学过程，因为生命体具有不可还原的涌现属性。作者认为这些涌现属性中的某些部分具有 experiential、phenomenal 或 subjective character，并且会在生命系统的动态中发挥重要作用。

这一立场在 Umwelt 概念中得到了集中体现。Emmeche 将 Umwelt 定义为“主体环境中那些部分的现象性方面”，也就是 animal organism 按照自身物种特异性的感官、组织结构和生物需要所选择、构造出来的经验世界。 Umwelt 既不是外部观察者所描述的 habitat，也不是生态学意义上的 niche，而是 organism 的 experienced self-world。 这一定义非常关键，因为它使作者能够反对一种过于简单的控制论理解：一个系统能够接受输入、处理信息、产生输出，并不意味着它拥有 Umwelt。控制论反馈中的 information，并不等同于功能圈中的 perceptual signs 和 operational signs；后者涉及的是一个主体如何把环境刺激转化为对自身有意义、可行动、并且带有经验质感的世界。只要一个装置能够处理信号，我们就说它拥有 phenomenal self-world，这显然会导致概念泛化。作者用 flywheel governor 作为边界反例：即使某个简单控制装置可以被描述为处理信号，也不能因此说它拥有 Umwelt。

Emmeche 在论文最后提出 qualitative organicism 的强主张：拥有 experiential Umwelt 是实现 full-scale autonomy 的前提，而这种完整自主性目前只有高等动物才真正达到；尽管他承认，这一主张尚未得到证明，甚至可能在原则上无法验证。这个 claim 的力量在于，它拒绝把自主性简化为外部可观察的控制能力；但它的风险也在于，它可能把生物式经验机制误认为一切高级自主性的唯一实现路径。换言之，作者较好地说明了“有信息处理并不等于有 Umwelt”，却没有充分排除另一种可能：某些非生物系统虽然没有 experiential Umwelt，却仍然可能在特定环境中形成高度复杂的操作性自主。

笔者想到的一个例子是 Codex。按照 Emmeche 的标准，Codex 显然不能被称为 qualitative organism。它没有 animal organism 意义上的身体，没有物种特异性的感官结构，没有 biological needs，也没有可以被确认为“被经验到的现象世界”的 Umwelt。它处理 prompt、调用工具、修改代码、运行测试，所有这些过程都可以被描述为某种复杂的计算、符号处理和控制反馈。若从 Emmeche 的角度看，Codex 不拥有 phenomenal aspect of the parts of the environment，也不拥有 experienced self-world，因此不能被纳入 qualitative organicism。

但放在今天来看，我们要回答的已经不再仅仅是“robot 或 artificial intelligence 有没有 Umwelt”。这个问题当然仍然重要，因为它提醒我们不要把信息处理、控制反馈和主体经验混为一谈；但如果只停留在这个层面，我们就容易把当代 AI 粗暴地放进一个二分框架之中：要么它拥有类似生物的 Umwelt，要么它就只是飞轮调速器的复杂版本。Codex 这样的数字智能体恰恰显示出，这个二分已经不够用了。它显然不拥有 Emmeche 意义上的 experiential Umwelt，因为它没有生物身体、物种特异性感官和内在生命需要；但它也不能被简单理解为对单一物理变量作出反馈调节的控制装置。

因此，更值得追问的问题变成了：我们应该如何理解 Codex 所表现出的这种非生命、非现象、但高度操作性的行动能力？Codex 在一个由 prompt、代码库、文件系统、测试环境、命令行接口、权限边界、版本控制和多 agent 协作流程构成的信息网络中行动。它能够读取任务、分析上下文、定位文件、修改程序、运行反馈、修正错误，并在被赋予权限后参与一种近似自主的软件开发过程。它未必“经验”这个世界，但它确实在一个可解析、可修改、可反馈的数字环境中形成了行动路径。

正是在这个意义上，Codex 迫使我们在 Umwelt 与 cybernetic mechanism 之间补入第三个概念：operative world。所谓 operative world，并不是主体经验到的现象世界，而是一个 agent 能够在其中区分相关性、形成任务定向、调用工具、接受反馈并持续修正行动的操作性世界。它没有 Umwelt 的经验性，却也超出了简单控制反馈的机械性。它不是“被感受到的世界”，而是“被操作的世界”；不是 organism 为了生命维持而构造出的 self-world，而是 agent 在信息网络、工具接口和任务结构中展开行动的 world of operation。

这一点也让我们看到人工智能与 qualitative organism 之间存在某种有限的亲缘性。生物体依赖物理化学过程，却不能被物理化学过程充分解释；Codex 依赖电力、服务器、芯片运算和网络基础设施，却同样不能被这些底层物理过程充分解释。仅仅说 Codex 消耗电力、运行在硬件上，并不能说明它为什么能够进行代码修改、任务规划、错误修复和协作开发。它的行动能力必须在一个更高层次上理解，即作为信息环境、工具接口、符号结构和任务网络的耦合结果。

但这种亲缘性也必须被严格限制。Organism 的非还原性在 Emmeche 那里通向 experiential Umwelt；Codex 的非还原性则通向 operative world。前者具有内在的生命需要和经验性主体结构，后者则具有外部赋予的任务目标和基础设施条件。Codex 的目标不是从自身生命活动中生成的，它没有觅食、避险、繁殖或自我维持的 endogenous purposiveness。它的目标来自用户、开发者、系统指令、权限配置和任务环境。换言之，Codex 有 task-orientation，却没有 biological need；有 operational autonomy，却没有 organismic autonomy。

这一区分可以帮助我们修正 Emmeche 的最后 claim。若作者的意思是：高等动物式的 full-scale autonomy 需要 experiential Umwelt，那么这一判断仍然有其合理性。动物的身体协调、感知行动循环、生命自维持和经验世界之间确实具有深刻联系。但是，如果作者进一步主张：任何形式的高级自主性都必须以 experiential Umwelt 为前提，那么 Codex 这样的数字智能体就构成了一个反例压力。它并不证明 AI 拥有 Umwelt，却说明自主性可能具有多种实现路径。生物系统通过 experiential Umwelt 实现 organismic autonomy；数字智能体则可能通过 operative world 实现 infrastructural autonomy 或 operational autonomy。

由此看来，Emmeche 这篇论文给我们带来的启发，不仅仅在于回答“AI 有没有 Umwelt”，而在于它迫使我们重新区分不同层次的世界关系。外部物理环境不等于主体世界，信息处理不等于符号意义，控制反馈不等于经验性 Umwelt。但同样重要的是，经验性 Umwelt 也不应被看作一切自主性的唯一模型。对于 Codex 这样的 agent，我们需要的不是把它生物化，而是发展一个能够描述其数字行动条件的新概念：它没有“被经验到的世界”，却有“被操作的世界”；它不在生物 Umwelt 中生存，却在信息网络中行动。

小结一下：我们不应只追问人工智能是否拥有 Umwelt，而应追问一个 agent 究竟通过何种“世界关系”获得行动能力。对 organism 而言，这一关系表现为 Umwelt，以生命需要、身体感知和经验质感为核心；但对 Codex 这样的数字智能体而言，情况更复杂。它或许没有 phenomenal world，却能够处理人的语言、解释任务要求、进入代码库、调用工具、接受反馈，并在修正中形成行动路径。这里出现的不是生物式 Umwelt，却也不是单纯的 cybernetic mechanism，而是一种由语言、任务、工具、权限和反馈共同构成的开放性行动场。

因此，上文的 operative world 也只能作为一个临时概念。它提示我们：Codex 的“世界”不是被感受到的世界，而是被解析、操作和反馈的世界。但这一概念仍不足以穷尽 AI 的问题，因为 AI 对人的语言并非只是接受输入信号，它还涉及语用意图、任务目标、交互期待和协作关系。我们仍需要继续思考非生命智能体如何在语言、信息与工具网络中获得行动相关性？它的自主性来自何处？人类赋予它目标时，是否也同时赋予了它一种有限的世界结构（那么我们能不能改变赋予它的目标呢）？