技术时代的人心识别：从可能向现实的跨越

李侠

（上海交通大学 科学史与科学文化研究院 上海 200240）

摘要：基于身心同一论，人心识别正处于从传统的信息整合向现代的信息综合阶段的跨越，此时面临两项重要工作：首先，解析特定文化结构，建构符合特定人群的共享认知框架；其次，综合来自新技术获得的有关人脑与身体状态的充分信息，利用大数据与人工智能技术，实现对人心的精准识别。在技术即将实现突破的转折期，应该从政策层面规范该项技术的未来发展。

关键词：身心同一论；人心识别；认知框架；综合

文献标识码：B842   中图分类号：A

当下人脸识别技术发展得如火如荼，各种应用如雨后春笋般涌现，随之而来的便捷与困扰如影随形。考虑到技术进步的不可限制性，可以预期人脸识别会快速向纵深发展。如果人脸信息再丰富一些，那么人们自然会问：人心是否也是可以识别的呢？客观地说，人脸识别技术更多地依据人脸的物理特征然后编写算法，这一步应该是相对容易处理的问题，那么人心识别则要困难很多，它要解决两个难题：其一，如何处理传统的笛卡尔“心-身问题”；其二，心-身同一论是否可以代表人心识别的难问题？笔者是一名坚定的计算主义者，同时坚信人的情感是可以计算的，基于此，本文尝试通过对这两个问题的梳理，为机器时代的人心识别提供一种辩护。

一、人心识别的哲学与科学基础

所谓的人心识别，无非是指通过观察或借助于特定设备对于人的心理状态进行测定，并基于这些信息判断出其内心真实想法的过程。这里要明确一个问题，即人心识别在当下就是指对个体大脑状态及其意识的识别。自笛卡尔以降，随着科学发展以及人类对自身认知机制的揭示，现在已经明确：大脑是人类思考的器官，心脏的主要功能是泵血。从这个意义上说，人心识别就转换成对大脑状态的识别。那么心理状态与大脑状态之间到底是什么关系？

人类的心理事件或状态与身体的物理事件或状态是同一的。这就是哲学家们最开始提出的人心识别的基本路径，在哲学上把这一路径称作“心-身”同一论（the mind-body identity theory）。1959年澳大利亚哲学家J·J·C·斯马特（J.J.C.Smart，1920-2012）在他的著名论文《感觉和大脑过程》一文中就明确指出：大脑过程类型或种类与感觉类型或种类之间存在普遍的同一关系。如果他的说法成立的话，我们只要通过一定的设备探测个体大脑的状态也就相当于知道了个体内心的真实想法，因为两者之间是严格同一的。但是这种类型-类型同一论面临的主要困境是有关现象属性的反对意见。按照英国哲学家辛西娅·麦克唐纳（Cynthia Macdonald）的观点：“当将同一看作是存在于个人的心理事件和他的身体的物理事件之间的关系，就给予了心理现象和物理现象相同的本体论地位……尽管一个人将他的疼痛定位于他的膝盖上，这或许是对的，但是，他感到疼痛这一事件或许不能定位于关于它的感觉存在的地方……现象位置可能与事件的位置一致，也可能不一致。”【1】我们感到疼痛是在大脑中发生的，而不在具体身体部位，这是与我们的常识看法存在不一致的地方。这很好理解，我大脑内感觉痛，但这种痛却可以来自身体的任何一个部位。其实，心-身的类型-类型同一论固然看起来简单，但是其内在存在很多问题，20世纪70、80年代以来，很多哲学家对此提出了反驳意见，比较著名的有内格尔提出的经验的主观性问题：“任何类型的感觉或经验的感受性质从本质上讲只能从一个单一的（主观）类型的观点去把握，而物理属性或类型可以从无限多类型的观点去把握。”【2】这也就是所谓可多样实现性无法与心物类型-类型同一，因为心物类型之间的关系是一对多的关系，而同一所需要的关系则是一对一关系。而主观性问题又涉及到知识鸿沟，从而导致简单的物理主义无法解决这个问题。这也是人心识别中难以处理的问题：所有的经验都具有主观性，没有主观性的经验还存在吗？杰克逊（Frank Jackson）那个著名的“玛丽房间”（Mary's Room）思想实验中的玛丽，当她看到真实的红色（而不是物理学上关于红颜色的知识）时，我们如何识别她的惊奇？目瞪口呆的外在表现并不能完全揭示她内在的真实感受。人心里的那个知识鸿沟是否也是无法识别的？这也是哲学家们长期纠缠于心身同一论问题的根源所在。

心身同一论的研究经过两轮转向，即从实体关系（如笛卡尔的心身二元论）到现象关系（心理现象与物理现象）的转向，这期间面临的最大难题就是如何解释现象属性问题。目前的研究达成的共识是，现象属性不是物理属性，如何解释这个难题？哲学家们提出了随附性概念，按照哲学家查尔默斯的观点：“随附性概念形式化了一事实的集合能够完全被另一事实的集合所决定……一般而言，随附性是两个性质的集合之间的一种关系：其中B性质直觉上是一种高水平性质，A性质直觉上是一种更加基本的低水平性质。”【3】由此，查尔默斯认为：生物性质随附于物理性质。暂且不论关于随附性理论存在多少缺点，至少在常识层面它符合我们的认知，这也是目前我们探测人心的基本理论基础，否则人心就是不可识别的。哲学家们的论证有助于我们了解两个事实：其一，心理表现随附于身体表现。这就为我们识别人心提供了本体论基础；其二，从心理现象到物理现象不是简单的还原关系，这期间存在很多我们尚未认识到的机制，这也是目前人心识别仍处于初级阶段的原因所在。为此，我们还需要看看随着科学的进步，为人心识别提供了哪些可用的理论基础？

认知神经科学家加扎尼加认为，大脑有着用来识别生物动作与非生物动作的特定神经回路，以及用来识别人脸和脸部活动的特定神经回路。正如他指出：“脑成像研究表明，大脑的不同区域会被不同类型的信息激活。看到一种工具（为实现特定目的制造出来的人工物品），你的大脑并非整个参与到思考它怎么用的问题当中；相反，只有一个特定区域被激活来观察工具。……尽管复杂的成像技术能告诉我们，大脑的哪一部分参与了特定类型的思考或行动，但它们无法说明大脑的那个部分到底是怎么回事。”【4】其实早在20世纪50年代，加拿大神经生理学家怀尔德·潘菲尔德（Wilder Penfield，1891－1976）用电极刺激患者大脑皮层的不同区域时，患者就会呈现出不同的心理状态（如回忆等），基于此他绘出了详细的大脑功能分区图，再加上近年来对于大脑领域特异性的认识的深入，人类基本情感的分区基本确定，如杏仁核区域通常与人类的恐惧情绪有关，英国神经生理学家A.G凯恩斯·史密斯指出：“下丘脑的作用是充当大脑与集体化学控制系统之间的媒介…下丘脑主要通过它与内分泌主腺——垂体的联系对脑外器官的活动，尤其是有关情感施以总体的控制。诸如恐惧、愤怒、情欲之类的感觉使内分泌腺活动起来，以便为适当的行为做好准备…边缘区的其他部位与不尽相同的情绪和感觉想联系。”【5】这就为利用技术设备进行人心识别提供了最低限度的可能性。由于人脑的黑箱结构特征，为了更好地揭示大脑各区域的功能，还可以通过对一些典型的脑损伤患者的研究确证脑部各区域的功能。这方面研究已经积累了很多成果。如果脑部的活动可以部分地在人脸上呈现出来，那么，对于人类脸部情绪的识别就成为人心识别的最佳切入口。

美国心理学家保罗·埃克曼（Paul Ekman，1934-）通过研究发现：“根据脑部受损与面部表情的关系研究显示，随意的（自然流露的）与不随意的（装出来的）表情所涉及的神经通路各异，其中一类表情可以被削弱而另一类却不受影响，这取决于哪部分神经受           损。由此可以得到一个确定无疑的事实：大脑左右半球指挥的都是随意的面部动作，而不随意的面部动作则是由脑部低级的、更原始的部分驱动。左脑与右脑的区别只会影响随意的表情，无法影响不随意的真情流露。”【6】基于此，我们大体可以确定，即便人类在很多场合会伪装情绪，但是仍有很多情绪是无法伪装的，所以人心识别面临的一个现实难题就是如何区分真假情绪？美国神经生物学家安东尼奥·R·达马西奥指出：“情绪是集各种复杂的化学反应和神经反应于一体的模式；所有的情绪都要发挥某种调节作用。学习和文化会改变情绪的表达，尽管如此，但情绪是一些生物决定的过程，这些过程取决于脑的先天就有的装置，这些产生情绪的装置存在于一个相当有限的皮层下区域，它开始于脑干，然后上移至更高级脑区；所有这些装置都能自动运转起来，而不需要有意识的深思熟虑；所有的情绪都把身体作为它们的舞台。”【7】从情绪的神经生物学特性来看，以此切入人心识别是可能的，这也符合：由表及里的认知路径：身体——面部（情绪）——心理状态（大脑状态），虽然这个链条不能完全采用还原主义来解释，但是两者之间的同一关系还是确实存在的。

人心之所以识别起来比较困难，是因为从心理状态到表征这一环节存在诸多不确定性，而且，心理内容表征过程是一个信息删减过程，这也是造成识别困难的重要原因。比如对于个体情感的识别就面临这个困境。正如乔恩·埃尔斯特所指出：“某一组特定的前情可能诱发恐惧和愤怒，由此导致的净行为效应或行为倾向通常并不确定。一方面，愤怒可能有助于人们在战斗中消除恐惧。另一方面，愤怒也可能因恐惧而受到抑制。”【8】但不用遗憾，至少我们可以通过这些表征能够识别出此人是否处于愤怒状态，至于这一状态的强度是否会导致战斗，那是另一个问题，有待于对其他更多变量的挖掘。另外，在情感表达上，正如乔恩•埃尔斯特所言：“情感很大程度上是被动地经受的，而不是主动选择或展示的……即使在成年人中间，也有充分证据表明，情感发生往往非常迅速，并且伴有很少注意到的、非意向性的生理和表情反应变化这样一种自动评价过程，我们所体验到的情感是发生性的，而非选择性的。人们不可能简单地选择什么时候出现什么情感。”【9】

通过上述关于身-心识别问题的理论梳理，我们大体上可以知道，人心识别是一种渐进累积叠加过程，换言之，是通过多种渠道了解人的内心状态与真实想法的过程，用公示表达就是：人心识别=外显状态+内隐状态=外部观察（言辞、声音、身体行为、表情）+设备确证（各种生经生理学指标的测定），综合起来，我们就能基本判断出一个人在某时刻的特定心理状态，信息越详实准确，我们对人心的识别也就越准确，反之亦然。现在我们遇到一个更基本的问题：人心识别到底想识别人心中的什么内容，比如说信念与偏好该如何识别呢？仅就目前拥有的知识与技术设备来说，人类的六种原始情绪：愉快、悲伤、恐惧、愤怒、惊奇、厌恶等，都是可以识别出来的，虽然精确度有待提高，但这一步已经可以实现。另外，人作为社会性动物，是有很多同类性质的表现的（由特定行为规范塑造），否则，缺少这些共性的品质就无法在群体中生活。再有，镜像神经元的发现可以解释人类的同理心，基于此，我们才能对某个人的内心状态做出原始判断。人是共性与特殊性的统一，特殊性的识别，一定是在共性的基础上调整个性参数方可。那么对作为共性的二阶心理状态的信念而言，该如何识别呢？也许这才是未来发展最具吸引力的研究方向。对此，我们不妨简单分析一下，大体来说，人类对外部刺激的表征路径是沿着这样的线索发展的：外部刺激、情绪、感受、经验、信念与输出表征。现在的技术可以侦测到情绪的变化，那么基于此，可以把人类信念的结构分为三维：真理之维（处理人与自然的关系，判断标准为真假）、伦理之维（处理人与社会的关系，判断标准为善恶）与审美之维（处理人与自我的关系，判断标准为美丑）。由于个体的认知框架是信念的子集，因此，基于这种信念结构，就可以发现每个具体的人所具有的共性认知框架。如果能够把每个个体的认知框架明确下来，再辅以针对特定个人的参数，那么，输入的信息经过认知框架的加工，我们就可以大体知道每个个体的具体心理内容表征与偏好，这才是真正意义上的人心识别的目的所在。从信念结构的例子中，我们大体可以看出人心识别的关键在于通过基础信息的收集，建构具有共性的个体认知框架，然后通过具体实验刺激，完善具体参数，从而就可以发现每个人的内心世界。另外，近年来西方发展迅速的理解他人的心理理论（Theory of Mind）更是从纵深角度建构理解他人的层级关系，他们认为：“测量心理理论的一个标准被称作意向性（intentionality）。一个能够自省的生物——也就是说，能够明白自己的心态、信仰以及欲念，被称作一阶意向（first-order intentionality）。大多数哺乳动物适应这一分类。一个具有二阶意向的生物能够对自己以及其他生物的心态都产生某些推断或信念。二级意向性被定义为心理理论中最低阶的基础，所有健康人类都拥有它。如果你拥有三阶意向，你甚至可以更进一步去推理某个人对另外一个人想法的猜测。”【10】人类的大脑与认知结构恰恰可以提供远高于二阶以上的意向性，这就为人类理解他心问题提供了先天基础。

确定个体的认知框架，就是当下最紧迫的任务。认知框架的建构也是有章可循的。通常任何认知框架都是建基于特定的文化环境，这种文化环境相当于一种公共模板，所有生活于此的人都是基于特定的文化范式建构自己的认知框架，由于个体之间存在的差异，这些认知框架在大体相同的背景下，又有基于个体差异带来的变化。因此，通过文化人类学的研究，确立特定族群的文化模板是可以做到的。比如我们中国人奉行的儒家文化，这个文化模板型塑了我们的认知框架，导致我们在很多问题上有共识，原因就在于此。在大数据时代，信息的丰富性以及算法的快速进步，我们有理由相信共享文化模板可以利用技术建构出来，在此基础上，结合个人特点导出个人的认知框架，这就相当于个体的信息加工模型确立了，由此，人心识别就演变为一种技术检测而已。共享文化模板到具体认知框架，再到认知输出，如果这两步实现了，那么人心识别也就不再是幻想或者科幻。从这个意义上说，各种具体心理信息的获得，只是人心识别的初级阶段，而人类思想识别与调控才是人心识别的更大野心所在。

二、从整合到综合：技术时代的人心精准识别

揣测人心从古自今，一直都存在，所不同的只是随着时代的发展、知识积累的增多，人心识别的能力逐渐增强而已。如果把人心识别等价于外部表情与神经生理反映的整合，那么，人类对于人心识别的历史非常悠久，中国古人所谓的察言观色说的就是这种情况，以及盛行数千年的相面术都可以看做是人心识别的初级表现。人心识别的第一次飞跃是从传统的外部观察上升到利用机器获取相关身体数据，我们把这个阶段称为人心识别的1.0阶段。其典型代表就是测谎仪（lie detector）的应用。测谎仪又被称作“多道心理测试技术”、“多项描记器”等。它的原理是当说谎者编造谎言又担心谎言被揭穿时，常会感受到一定的心理压力，于是产生紧张、恐惧、焦虑、内疚等心理反应和与之相关的生理反应。如呼吸、心跳加快、血压上升、体温微升、出汗、胃收缩、消化液分泌异常、肝释放更多的糖进入血液、肾上腺素分泌增多、瞳孔放大、肌肉颤抖等。由于情绪变化是由植物神经系统主导的，人不能有意识地控制，由此可以获得比较真实的个体心理状态数据。随着技术的进步以及机器设备的改进，在特定生理变化与特定情绪状态之间逐渐形成一种稳定的呈现模式，从而可以发现被测试者是否在说谎。自从1921年加里福尼亚州立大学医科研究生约翰·赖森发明第一台现代测谎器至今，测谎仪作为初级人心识别机器已经走过百年历程，如今相应的科学研究已经很深入、机器设备以及测谎指标的设计与选择都得到了极大地改善，其测试结果正日益得到众多领域的广泛重视。如埃克曼所言，找工作测谎、当警察测谎、在职策测谎，进国家安全部门测谎，几乎所有行业都有测谎要求，如此可见，人心识别是所有行业都热衷的事情。

但是，客观地说，由于人类内心的复杂性，测谎仪的准确度一直是人们争议的焦点，因为测谎过程中无法完全避免误真为谎或误谎为真的两重困境。保罗·埃克曼建议在测谎过程中应该“把行为测量的结果加上根据测谎仪纸带所做的判断，将可提高测谎的准确度。因为说谎行为线索能够提供有关情绪属性的信息，即受测者所感受到的是害怕、生气、惊讶、沮丧还是兴奋，而这正是测谎纸带无法表现出来的。”【11】现在的神经生理学早已证明：真表情是无意识的面部动作，假表情则是有意识地控制面部动作。这个观点不禁让我们联想到心理学家丹尼尔·卡尼曼提出的大脑内有两套系统，即系统1和系统2：“系统1的运行是无意识且快速的，不怎么费力，没有感觉，完全处于自主控制状态；系统2将注意力转移到需要费脑力的大脑活动上来，系统2的运行通常与行为、选择和专注等主观体验相关联。”【12】同理，自然流露的表情相当于系统1，呈现为快的状态，相反，伪装的表情相当于系统2，呈现为慢的状态。如果我们稍微回顾一下，就会发现这是技术1.0时代人心识别的必然阶段：信息整合阶段。从有限渠道获得的信息被整合起来，由此实现低阶人心识别与解读。

人类在探索自身的过程中发明了无数设备，这些设备提供了大量关于人脑与人体状态的信息，如人类很早就知道人类大脑的神经活动就是一个电化学过程，基于此开发出脑电图（EEG），由于这种模式在个体间是一致的，因此，EEG可以检测脑功能异常。美国新泽西州的神经科学家克雷格·约翰逊（Craig Johnson），2009年的研究指出：“大脑信号已经显示在被屠宰时，小牛确实表现出感到了疼痛…基于脑电图研究的发现以及清醒的人类被试对临床疼痛的描述，约翰逊推测脑电图模式代表了疼痛的心理状态。”【13】约翰逊的解释仍然存在一个断口：神经功能层面的表现与感受并不是直接等价的，还需要更多证据支持。正如加扎尼加指出：“由于EEG记录反映的是大脑的总体电活动，因此EEG对于探讨认知过程存在一定的局限。为了关注在一个特定任务中大脑活动是如何改变的，这一方法需要从全体EEG信号中提取出诱发反应。”【14】在这种思路下，人类开发出了事件相关电位ERP技术，这一信号反映了与特定的感觉、运动或认知事件相关的神经活动。另一个与ERP相关的技术是脑磁图MEG，突触活动除了和电活动相关外，活动神经元还会产生微弱的磁场，另外从新陈代谢角度出发开发出两种功能强大的技术：正电子发射断层扫描（PET）以及功能性磁共振成像（fMRI）技术，这两种技术不同于前两者，它们测量的是与神经活动相关的新陈代谢变化，比如，PET测量都是与心理活动相关的局部脑血流变化，而fMRI所关注的是血红蛋白的磁场特性。fMRI探测器测量氧合脱氧血红蛋白之间的比率（这一比率被称作血氧水平依赖效应，简称BOLD）。通俗来讲，比如从fMRI图片上看哪些区域变亮了，就说明这个区域的神经元被激活。基于这种技术我们可以根据特定目的探测所需了解区域的神经活动。近年来更是发展出一些先进技术，如经颅磁刺激（TMS），通过虚拟损伤，探测大脑活动，这就比单纯寻找脑损伤患者容易得多，而且不留后遗症，更容易定位我们所关注脑区的活动。还有很多新技术，都与探索大脑内部工作机理有关，所有这一切都为我们更全面地理解大脑的认知活动提供了基础。客观地说，这些年这些新技术所取得的成果已经为了解人类认知积攒了大量素材，如何有效利用这些信息已经成为当下的一项紧迫任务，在笔者看来，整合这些信息是目前提升人心识别水平的最佳路径。

客观地说，从对身体状态与表情的观察来实现人心识别，仍然处于较为初级阶段，毕竟从神经元活动到情绪再到思维以及心理内容表征的输出，这期间尚有无数环节，这就不可避免地导致人心识别的准确率存在较大的不确定性。正如美国神经生理学家迈克尔·加扎尼加所指出：我们怎样才能从神经元层面（微观B）进入到突现的想法层面（宏观A）？他用理论生物学家大卫·克拉考尔的话解释为：“在任何分析层面，关键都是要找到有效的变量，包含了产生上层所有行为所需的所有底层信息。这既是一门科学，又是一种艺术。现在，‘由下而上的因果关系’（从神经元的微观B层面进入想法的宏观A层面）既难以对付，又无法理解。”【15】从这种困境中，我们不难发现从微观层面的神经元活动到宏观层面的思想活动并不是简单的单因果链模式，而是存在多种实现的可能性，甚至可以延伸到个体所受的文化传统影响。但是，在神经元层面则是遵循比较普遍的因果关系，即B-B模式，但是从B到A则要复杂得多，至少目前的科学研究还无法完全证明这个过程，即便如此，A的实现需要B的支撑则是没有疑义的。目前认知心理学领域热议的涌现概念也直指这个难问题，即一个微观水平上的复杂系统经过一番组织之后形成了一个宏观水平上的全新的结构体，而后者拥有许多前者当中不存在的性质，这就是加扎尼加所说的涌现的过程。还原论者无法相信事物存在多个组织水平，“即阐述事物运作机制的因果链包含多个层级。即便真的接受了多层级观点，高层结构的涌现伴随着性质的彻底更新，且底层事件无法对这些性质进行预测。”【16】这又回到了上面提到的现象学属性问题，这也是对突现论的一种较强的质疑，美国哲学家蒂莫西·奥康纳指出：“现象学属性和物理属性在本质上是根本不同的，再加上这样一个事实：物理属性似乎在一个完整的、封闭的因果关系系统中是相互作用的，那么，一个纯粹主观的属性会对一个特定的处于时空中的事件施加因果影响将会是‘令人难以置信的’。”【17】意识在本体论上不能还原为物理现象，这才是人心识别最难以处理的问题，即便如此，我们仍坚定地相信：来自身体与大脑状态的信息决定了人心的内容，我们不相信脱离肉体的意识与思维的存在。因此，挖掘更多的身体与大脑状态的信息仍然是人心识别的努力方向。对此，有些科学界人士对此持怀疑态度，如美国神经科学家罗伯特·伯顿（Robert A. Burton）所说：“我们无法把行为还原为形成它的部分，这一点适用于心理状态的所有方面，也是我们理解意识的主要障碍物。对于理解个别神经元，我们还有很长的路要走，而对于理解它们在某个系统，乃至在大脑中的相互作用，前方的道路就更遥远了。神经元整合并计算各种来源汇总在一起的信息过程和机制，仍然还是神经科学中非常吸引人的课题之一。”【18】另有一些科学家则明显比较乐观，如“卡内基梅隆大学的神经科学家马塞尔·贾斯特（Marcel Just）正在研究用功能性磁共振成像来进行‘思维识别’；来自伯恩斯坦计算神经科学中心的约翰-迪伦·海恩斯（John-Dylan Haynes）相信，某一天我们可以通过查看人们的大脑活动来确定他们的意图。”【19】对于人文学者而言，我们与市场的偏好趋同，对于它的发展前景仍然持比较乐观的态度。基于这种乐观思路，在技术层面人心识别的最新进展有望在脑机接口（Brain Computer Interface，简称BCI）技术模式下得到极大的提高。

脑-机接口技术形成于 20 世纪 70 年代（1973年，Vidal）。所谓的脑-机接口技术，按照中国科学家何晖光的界定：“脑-机接口是建立在大脑和外部环境之间的技术，使得大脑在不依赖外围神经肌肉组织的情况下与外界进行交流。其目的一方面是脑控，将大脑活动转换成指令。通过大脑信号的解析操作机器；另一方面是控脑，可以通过对大脑进行刺激从而提供感觉反馈或者对神经功能进行修复等。”【20】就人心识别而言，脑-机接口技术属于脑控范畴，这应该是脑-机接口的高级应用阶段，目前人们普遍担忧的是利用脑-机接口偷走使用者想法的伦理困境；而控脑则是属于对于特殊病患（如脑中风，肌萎缩性 (脊髓) 侧索硬化，脑瘫等）的神经增强范畴，这也是当下市场对于脑-机接口技术热衷的主要缘由。就目前脑-机接口检测信号传感器的安置方式，脑-机接口可以分为三类，分别是侵入式、半侵入式和非侵入式。侵入式是指通过手术等方式直接将电极植入到大脑皮层，这样可以获得高质量的神经信号来实现对外部设备的控制，但是存在较高的安全风险和成本。非侵入式信号质量虽然没有侵入式高，但使用安全，目前这类设备已经被广泛采用，如各类穿戴设备。在大数据时代，我们应该能够看到数字领域获取信息的能力会继续提高，正如美国经济学家伊恩·艾瑞斯（Ian Ayres）所指出的：“电子传感器的微型化已经让各种数据更好地被抓取……当然，安装传感器需要得到消费者的同意。但是，我们没有理由限制把传感器嵌入到其他物体或者衣服中的申请。不久之后，我们可能会发现自己周围到处都是‘聪明的灰尘’。”【21】从人心识别角度来说，脑-机接口以及各种微型传感器的发展，个体的信息会被充分挖掘，而这些具有稳定性的信息反映了我们内在的真实思维与偏好，那么在机器学习与算法改进的加持下，每个人都将是透明的。这将导致千百年来我们所依循的规范与规则都将失灵，我们必须适应一种新的生存方式。从这个意义上说，人心识别的乌云已经在快速向我们飘过来？到那时隐私已经是可以忽略不计的小问题，更为严重的是我们的尊严和自由还将存在吗？

三、余论

大体来说，人心识别经历了两个发展阶段，第一阶段，小科学时代的传统人心识别，借助于对人的外部状态的观察，对外部信息进行整合，从而实现对人心的初级识别。这个阶段由于信息较少，人心识别的准确率比较低。第二阶段，大科学时代基于技术的人心识别。这个阶段，利用各种先进仪器，挖掘大量关于人的内在状态信息，再加上大数据以及算法的改进，可以逐步实现关于人心状态的信息大综合，由此获得的人心识别的准确度将得到极大提升。目前的人心识别正在经历从第一阶段向第二阶段跃升的关键时期。这个时期要解决的关键理论难题在于对特定文化模式的解析，由此建构某一群体共有的标准认知框架，再结合个人特点，设定参数，人心识别基本上就可以实现预期目标。就外部发展环境而言，人心识别被管理部门的社会治理需求以及商家追踪消费者真实偏好的驱使，这两种力量的汇流会极大地推动人心识别技术的发展。随着人脸识别的巨大应用前景的充分展现，人心识别技术面临着来自政治与伦理的双重考量：于政治而言，人心识别是否违背正义原则；于伦理而言，该项技术对于人类的福祉来说到底是善的还是恶的。所有这些困惑都应该在技术发展的早期得到充分讨论，现在关于人心识别技术的发展正处于一个转折时期，需要未雨绸缪，从政策制定角度规范该领域的发展方向，一旦错过这个规范窗口期，再去改正成本巨大，甚至是不可能的。因为技术一旦出现就很难再消失。从整合到综合，是一种质的跨越。目前相关学科的研究进展迅速，积攒的信息已经足够丰富，可以预见，当下人心识别正处于相关技术与知识的快速整合阶段，如果这一阶段能够取得实质性的突破，那么综合阶段就会提前到来，毫无疑问这项技术将会带来整个社会秩序与规范的重大变革，不论悲观也好，乐观也罢，契合社会需求的技术突破会迅速向所有应用层面扩散，这种趋势势不可挡。现在的问题是，在人心识别技术面临突破的当下，从政策层面我们应该做些什么？是否应该设立禁区？一个完全透明化的社会，隐私、尊严与个人自由都即将随之萎缩或者消失，从这个意义上说，我们为这项技术的到来做好准备了吗？

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作者简介：

李侠（1967—）辽宁辽阳人，上海交通大学科学史与科学文化研究院教授、博士生导师。研究方向：心灵哲学、科学与社会、科技政策。

[*]本研究得到国家社科基金项目“基于心理内容表征路径的信念修正模式研究”（18BZX037）的资助，特此致谢。

【博主跋】这篇文章是年初过年期间写的，现发表在《学术前沿》2020（10），与郑老师合作愉快，是为记！