“圣母”程心VS“暴君”维德

本文通过电车难题探讨了功利主义与义务论在极端情境下的道德抉择。在生存与道义之间,程心与维德的不同选择体现了两种道德观的冲突。文章最后提出了生存与人性之间的权衡问题。

伦理学上有一个著名的思想实验——电车难题。

假设你驾驶一辆电车,而电车突然失控,这时,你必须在面前的两条轨道中二选一,但问题在于,一条轨道上站着五个人,另一条轨道上站着一个人。无论冲向哪条轨道,都必然出现伤亡,你会怎么选择呢?

后来,美国哲学家汤姆森对上述假设做了改进。

你在天桥上看到了以下情景:一辆失控的电车即将冲向轨道上的五个人,这时司机没有第二个岔道可选。而你身边正好站了一个胖子,如果把这个胖子推下去,恰好能塞住轨道,拯救那五个人。你会怎么做?

在哈佛大学教授桑德尔在公开课中讲过电车难题的案例之后,相信不会再有人把它看成过家家似的智力游戏或幼稚的脑筋急转弯了。关于电车难题的各种版本和延伸解读,也已经多如牛毛,甚至有人专门写了一本《电车难题》来探讨这一话题。上述种种在此不再一一赘述。

你不妨也在心里默默做一个选择。

其实,多次调查结果显示,面对第一种情景,更多人愿意以牺牲一个人来拯救五个人,但在第二种情景中,很少人愿意以牺牲一个人来拯救五个人。至于哪种选择更合理,不同的人会有不同的答案,不过,这不是我要讨论的重点。并不是所有的问题都有确定无疑的答案,并不是所有发问都期待一个确定无疑的答案,因为在哲学上,问题从来要比答案珍贵。不同的答案对应着不同的假设和逻辑起点,这才是哲学要找的“七寸”。

面对第一种情景,更多人愿意以牺牲一个人来拯救五个人,是因为他们做了一个简单的数学运算。牺牲一个人总比牺牲五个人好,“两害相权取其轻”。但在第二种情景中,他们的道德直觉不再支持这种数学运算。因为胖子也是一条生命,而生命无价,所以我们不能进行一和五的比较,强行将置身事外的胖子推下去。

这引出了伦理学上两个著名的派别:功利主义和义务论。

功利主义注重实效和结果,其代表人物边沁提出一个原则:追求最大多数人的最大幸福。这一思想极其伟大,我们的各级政府组织致力于促进经济发展、增进社会福利,各类社会组织致力于追求整体利润、提高成员待遇,大体上都是功利主义的思路。当然,这些都是笼统的功利主义,而精致的功利主义是经不起仔细推敲的。比如,“幸福”是一种纯主观的感受,要怎么量化、加总?在实现群体利益最大化的前提下,少数人的幸福是否就该被践踏?只看善果不看善行,是否混淆了现实中真实发生的是非善恶?当然,这是后话。

义务论则强调动机和人本身的价值,比如其中最重要的一条:以人为目的,而不应以人为手段。什么意思呢?就是说,人仅仅因其为人而值得尊重,人不是因为他(她)的财富、相貌、种族、地位等而值得尊重,同时,人不能成为其他目标的手段和工具。应用到电车难题中就是,胖子因为是人而不应被杀害,他不是拯救别人的手段和工具,尽管他的体型很适合轨道。当然,义务论也不是无懈可击。

不过,这跟《三体》系列有什么关系呢?如果你思维敏捷的话,一定会发现,《三体》中到处充满了功利主义和义务论的辩难。

这种交锋最集中地体现在“圣母”程心与“暴君”维德两个人身上。

程心自带“圣母”光环,总能让周围的人感受到慈爱和善良,而维德则咄咄逼人,不达目的誓不罢休。但放在《三体》的故事情节中,读者并不会太同情程心,因为她在地球的引力波发射台被摧毁的过程中,始终没有启动引力波广播,把人类推向了死亡的边缘。又是她,在维德与联邦政府武装对峙的过程中,命令维德终止光速飞船的研制并投降,从而葬送了人类逃脱降维打击的机会。

相反,维德却赢得了多数读者的同情。他暗杀瓦季姆是为了获取一颗能送进敌人心脏的大脑,他刺杀程心是为了让自己成功当选“执剑人”,从而建立威慑度更高的黑暗森林威慑,他与联邦政府对峙是为了给人类争取逃出太阳系的机会。总之,为了人类的生存和胜利,他的不择手段似乎没那么不可接受。

与其说是两种性格的冲突,不如说是两种道德观的交锋。

在刘慈欣所描述的极端情景中,功利与道义的撕扯变成了生死抉择。

在人类生死存亡的紧急关头,坚持爱与善的程心显得极其迂腐。智子曾轻蔑地说道:“在我们的人格分析系统中,你的威慑度在百分之十上下波动,像一条爬行的小蚯蚓。”网友也不无揶揄地说:“《三体》讲述了两个女人犯傻的故事:一个说我在这儿,来打我吧;另一个说,我绝对不还手。”这“另一个”就是程心。而在拯救人类文明的旗帜下,不惜僭越道德界限,化身为魔而普度众生的维德们却成了令人敬仰的英雄。

维德说:“失去人性,失去很多;失去兽性,失去一切。”是啊,“皮之不存毛将焉附”,连生存都无法保证,又谈何人性呢?如果我们承认人是以兽性为起点的生物,当然应该在“失去很多”和“失去一切”中选择前者。

其实,刘慈欣在书中也给出了另一种答案:给岁月以文明,而不是给文明以岁月。意思是,与其为一个文明徒劳续命,不如拥抱短暂的、灿烂的文明,充分彰显人性的尊严。与之类似的一句话是:给时光以生命,而不是给生命以时光。如果只是以生存为最终目的,那我们在死亡面前注定是失败者。为自己争取到再长的生命,又能怎样呢?关键是我们曾经全然地活过!

不过,理论的言之凿凿并不能安抚我们面对现实选择时的焦虑。

人在极端严酷的生存环境中,难道还要为自己的求生意志做辩护吗?以太平盛世的道德观来批判绝境中的人难道不是另一种伪善和粗暴吗?相信大家都看过李安的《少年派的奇幻漂流》,当一个人回归正常的人类社会后,他心中的老虎自然就会离开,因为人的兽性只在特定的环境下才会出现。嗯,但愿如此吧。

但反过来,如果你自己就是在极端环境中被献祭的那一个呢?你还认为生存是天经地义的优先项吗?在无法实现帕累托最优的情况下,在追求最大多数人的最大幸福的过程中,谁应该是被牺牲掉的那个少数呢?被章北海杀害的三个领导?被维德暗杀的瓦季姆?甚至,被“星环”号和星舰地球成员抛弃的整个人类?而且,我们自己极有可能是被牺牲掉的那个面目模糊的大多数,这时候你是不是也会质问,凭什么驾驶光速飞船逃出降维打击的是程心和艾AA而不是我们?

这让我想到了刘慈欣和江晓原的著名的“酒吧对话”。刘慈欣:在一个太平盛世,这种不相信的后果好像还不是很严重,但是在一些极端时刻来临之时就不是这样了。看来我们的讨论怎么走都要走到终极目的上来。可以简化世界图景,做个思想实验。假如人类世界只剩你、我、她(指主持人)了,我们三个携带着人类文明的一切。而咱俩必须吃了她才能生存下去,你吃吗?

江晓原:我不吃。

刘慈欣:可是宇宙的全部文明都集中在咱俩手上,莎士比亚、爱因斯坦、歌德……不吃的话,这些文明就要随着你这个不负责任的举动完全湮灭了。要知道宇宙是很冷酷的,如果我们都消失了,一片黑暗,这当中没有人性不人性。现在选择不人性,而在将来,人性才有可能得到机会重新萌发。

江晓原:吃,还是不吃,这个问题不是科学能够解决的。我觉得不吃比选择吃更负责任。如果吃,就是把人性丢失了。人类经过漫长的进化,才有了今天的这点人性,我不能就这样丢失了。我要我们三个人一起奋斗,看看有没有机会生存下去。

刘慈欣:我们假设的前提就是要么我俩活,要么三人一起灭亡,这是很有力的一个思想实验。被毁灭是铁一般的事实,就像一堵墙那样横在面前,我曾在《流浪地球》中写到一句:这墙向上无限高,向下无限深,向左无限远,向右无限远,这墙是什么?那就是死亡。

江晓原:这让我想到影片《星际战舰卡拉狄加》中最深刻的问题。“为什么人类还值得拯救?”在你刚才设想的场景中,我们吃了她就丢失了人性,一个丢失了人性的人类,就已经自绝于莎士比亚、爱因斯坦、歌德……还有什么拯救的必要?

笔者无法为这场辩论画上句号,而任何声称能为其画上句号的方案都值得警惕。

我们还将在或寻常或极端的境遇中,时时处处遭遇艰难的道德抉择,一念成魔,一念成佛,全看你自己。不过,能够直面永远无法解决的难题,恐怕正是人类的尊严所在,而任何试图终止这种纠结的做法,才是最大的恶。

咸鱼佳俊的思考:

从人人平等的角度来说:平等的是人格。

可笑的是,人不止人格,还有人位。

人们默认允许人位的不平等。

而人的生命问题同时牵扯人格和人位的衡量。

所以在人格上,一个人的生命和五个人的生命平等。

但人位上不平等。

那应该遵循那个判断标准呢?

需要看人位上究竟有多不平等。

但人位上的不平等的程度大于了人们对于人格平等的重视度,

那就遵循人位上的判断,向着价值高的方向做决策。

否则就应人格平等。此时,化为的行为是,不做抉择。

而是在不同的情形下,寻找其他解救办法,而不是决定牺牲哪部分。

*另外,任何时候的决策不应由一人做出决定。而应该是化大部分为一体的价值评判下进行决策。

关于人位上的不平等的程度与对于人格平等的重视度是怎么判断的?

每个人的对于人格平等的重视度是不同的。

会有一个社会公认度才行。100差不多吧。我觉得。

:(

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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### 同程“程心”大模型简介 同程旅行推出的“程心”大模型是一款专为旅游业设计的智能化解决方案,旨在通过人工智能技术优化用户体验并提高运营效率。“程心”主要应用于智能行程规划、酒店预订、交通票务预订以及景点推荐等领域[^3]。 #### 功能概述 “程心”大模型的核心功能包括但不限于以下几个方面: - **智能行程规划**:利用自然语言处理技术机器学习算法,“程心”可以根据用户的需求自动生成个性化的旅行计划,覆盖目的地选择、活动安排、餐饮建议等多个维度。 - **酒店与票务预订**:借助大数据分析能力,“程心”可以快速匹配用户的偏好,提供最优的价格服务选项,从而简化预订流程。 - **景点推荐**:通过对历史数据的学习实时反馈机制,“程心”能够精准推送符合用户兴趣的热门或冷门景点信息。 - **客户服务增强**:除了传统的在线客服外,“程心”还引入了AI驱动的智能助理——例如“60分客服”,用于自动化处理常见问题并辅助人工团队完成复杂任务。此外,在客服培训及质量检测等方面也发挥了重要作用。 #### 技术架构亮点 虽然官方尚未公开完整的文档资料技术实现细节,但从现有描述中可推测其背后采用了以下关键技术组件: 1. **预训练语言模型**:基于Transformer结构构建的基础模型经过大规模语料库微调后具备较强的理解能力表达力; 2. **知识图谱融合**:将丰富的领域专业知识嵌入到系统内部以便更好地服务于特定应用场景需求; 3. **强化学习策略优化**:针对不同类型的交互行为采用相应的奖励函数指导模型不断改进自身表现; 值得注意的是,“程心”不仅独立运作于自家平台上,同时也积极寻求外部合作机会来扩大影响力范围。比如它成为了腾讯元宝品牌智能体专区首批入驻的应用之一,并且与华为达成战略合作关系,在后者推出的小艺智能体项目里扮演重要角色共同促进智慧出行体验升级。 ```python # 假设这是展示如何调用'程心'API的一个简单例子 import requests def get_travel_plan(destination, days): url = "https://api.ly.com/chengxin/travel-plan" params = { 'destination': destination, 'days': days } response = requests.get(url, params=params) if response.status_code == 200: return response.json() else: raise Exception(f"Error fetching travel plan: {response.text}") try: result = get_travel_plan('Paris', 7) print(result['itinerary']) except Exception as e: print(e) ``` 以上代码片段展示了开发者可能用来请求由“程心”生成的一份巴黎七日游行程概览的方法。
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