你注意到一只螞蟻在水洼里掙扎，四肢亂蹬，拼命想浮在水面。你可以漠然走過，也可以停下腳步，往水洼里搭一片落葉或一根枯枝，給它一線生機(jī)。這個選擇看似微不足道，卻和彼得?辛格（Peter Singer）在1972年的經(jīng)典論文《饑荒、富裕與道德》中所舉的“溺水兒童”案例十分相似，進(jìn)而引出了一系列重大問題：螞蟻是否擁有感知能力——它們能體驗快樂與痛苦嗎？它們配得上我們的道德關(guān)懷嗎？你是否真的應(yīng)該從忙碌的日常中抽出身來，拉它一把？

螞蟻關(guān)懷論引發(fā)的哲學(xué)思考

長久以來，人們對這類問題看法迥異。在20世紀(jì)的西方科學(xué)界，“排他性視角”（Exclusionary views）占據(jù)著絕對的主流。這種觀點寧可錯殺，也不愿輕易賦予動物感知能力與道德地位。按照這種觀點，只有哺乳動物、鳥類以及其他與人類高度相似的動物，才配得上道德關(guān)懷。賦予動物感知能力與道德地位，需要確鑿的證據(jù)。人類例外論（Human exceptionalist）也強(qiáng)化了這一觀念，認(rèn)為其他動物生來就是供人類驅(qū)使的。

與之形成鮮明對比的，是貫穿于歷史上諸多東方文化與原住民文化中的“包容性視角”（Inclusive views）。其寧可信其有，也傾向于認(rèn)可動物擁有感知能力與道德地位。耆那教（Jainism）等哲學(xué)傳統(tǒng)教導(dǎo)人們敬畏一切生命，將道德關(guān)懷延伸至螞蟻、蜜蜂等微小生物。威廉?布萊克（William Blake）等詩人也曾描繪昆蟲生命的脆弱，暗示它們與人類同根同源。這種觀點認(rèn)為，當(dāng)我們心存疑慮時，應(yīng)當(dāng)選擇保護(hù)而非漠視，因為忽視感知存在的可能性，可能會釀成嚴(yán)重的錯誤。

這兩種視角都洞見了部分真相：包容，可能導(dǎo)致稀缺資源的錯配；而排他，則可能令弱勢生命淪為棄子。然而，二者又都各執(zhí)一端，只防范了一種風(fēng)險，卻對另一種視而不見。有沒有一種方法能將兩種風(fēng)險同時化解？尤其是在做出牽涉龐大群體的決策時。畢竟，這些拷問絕不僅僅關(guān)乎偶爾困于水洼的一只螞蟻，更關(guān)乎每年被人類殺死的數(shù)萬億無脊椎動物。在不久的將來，這些問題還會延伸到人工智能系統(tǒng)上。

正因如此，我們主張走一條博采眾長的“中間路線”。它有許多不同的稱呼，但在這里，我們不妨稱之為“概率論路徑”（probabilistic approach）：它將生物具備感知能力與道德地位的概率高低，與其應(yīng)受保護(hù)的強(qiáng)弱程度按比例掛鉤。事實上，我們在其他政策領(lǐng)域的重大決策中也是如此行事：評估證據(jù)、估算傷害發(fā)生的概率與嚴(yán)重程度，再選擇與之匹配的應(yīng)對方式。在動物道德關(guān)懷這件事上，我們同樣可以、也應(yīng)當(dāng)這樣做。

想要理清思路，首先要意識到這里至少涉及三個問題。

第一個是科學(xué)問題：只有哺乳動物、鳥類和其他脊椎動物擁有感知能力嗎？還是無脊椎動物、人工智能系統(tǒng)等也可能具備感知能力？

第二個是倫理問題：只有具備感知能力的個體才值得道德關(guān)懷嗎？還是（不具備感知能力的）行為主體、生命體及其他實體也同樣值得道德關(guān)懷？

第三個是實踐問題：考慮到我們的責(zé)任、局限及其他相關(guān)因素，我們能夠推行并維持怎樣的政策？

這些問題常常被混為一談。類似“螞蟻個體是否值得道德關(guān)懷”這樣的提問，容易把三個問題攪在一起：螞蟻是否有感知能力的科學(xué)問題、是否只有感知生命才值得道德關(guān)懷的倫理問題，以及以特定方式關(guān)懷螞蟻的政策是否可行、可持續(xù)的實踐問題。想要做出合理判斷，就需要把這些問題區(qū)分開，同時看清它們之間的關(guān)聯(lián)。

“把大象放進(jìn)冰箱”的研究

幸運的是，我們有實現(xiàn)這一目標(biāo)的工具。在科學(xué)上，我們可以通過現(xiàn)有證據(jù)，評估某類生物擁有感知等能力的可能性；在倫理上，我們可以通過現(xiàn)有論證，評估這些能力在道德層面的重要程度；在實踐上，我們可以將兩者結(jié)合，判斷這些生命究竟有多重要，以及如何將這一判斷融入我們的生活方式。

我們可以一步步來看這個過程是如何運作的。

第一步是估算動物具有感知能力的概率。如今科學(xué)家們已達(dá)成共識：許多曾被斥為“單純機(jī)器”的動物，展現(xiàn)出了驚人的復(fù)雜性。大象會為逝者哀悼，章魚能解決謎題，蜜蜂還能學(xué)會計數(shù)。放眼未來，作為“真正機(jī)器”的人工智能系統(tǒng)，必將展現(xiàn)出愈發(fā)深不可測的行為。問題在于：我們有多大把握確定，這些行為最合理的解釋是它們具備主觀體驗?zāi)芰Γ?/p>

這個問題頗具挑戰(zhàn)性。畢竟，我們每個人唯一能直接接觸到的，只有自己的心智（即便如此，這種接觸也并不完美），因此很難知曉，成為其他生命（或事物）會有怎樣的感受（如果真有感受的話）。當(dāng)我們審視擁有去中心化神經(jīng)系統(tǒng)的章魚、基于硅基架構(gòu)的人工智能系統(tǒng)，以及其他與人類模式差異巨大的存在時，這種 “他心問題”會變得尤為突出。

不過，關(guān)于感知能力的問題并非科學(xué)無法觸及。即便我們永遠(yuǎn)無法確切知曉，成為章魚或機(jī)器人會有怎樣的感受（如果真有感受的話），我們依然可以通過尋找非人類生物身上感知能力的行為、計算或解剖學(xué)“標(biāo)記”——也就是那些在人類身上與主觀感受和情緒相對應(yīng)的特征，來加深對感知能力分布的理解。

例如，昆蟲擁有痛覺感受器，并會表現(xiàn)出復(fù)雜行為——并會表現(xiàn)出照料傷口、規(guī)避刺激、產(chǎn)生應(yīng)激反應(yīng)等復(fù)雜行為，這些行為都暗示著它們可能擁有意識體驗。同樣，盡管目前人工智能系統(tǒng)的語言輸出及其他行為尚不能提供太多有分量的證據(jù)，但我們?nèi)钥梢匝芯科涞讓佑嬎慵軜?gòu)，尋找與生物系統(tǒng)中意識加工過程相似的特征。

我們或許無法將這些標(biāo)記視為感知能力存在的確鑿證據(jù)，但可以將其作為支撐依據(jù)。而且證據(jù)越充分，我們的置信度就應(yīng)該越高。用概率術(shù)語來表達(dá)就是：更充分的證據(jù)意味著應(yīng)賦予更高的感知能力概率，反之則賦予更低的概率。隨著時間推移，新的證據(jù)也能讓我們對這些概率進(jìn)行更新。

無論是對于動物還是人工智能系統(tǒng)，這項工作都充滿挑戰(zhàn)。這也是為什么，用置信度（而非非黑即白的判斷）來描述當(dāng)前的知識水平，是最佳方式。盡管科學(xué)家和哲學(xué)家對動物及人工智能感知能力的概率估算，可能與氣象學(xué)家對降雨概率的估算有所不同，但兩者背后，都是對不確定性進(jìn)行建模的核心思路。

下一步是估算道德地位的概率。倫理學(xué)家們越來越認(rèn)同，具備感知能力的生命值得道德關(guān)懷。問題在于：我們有多大把握確定，這種道德關(guān)懷的最佳正當(dāng)理由是感知能力（體驗快樂與痛苦的能力），而非能動性（設(shè)定并追求目標(biāo)的能力）、關(guān)聯(lián)性（參與關(guān)懷或相互依存關(guān)系的能力）或其他類似特征？

這個問題同樣充滿挑戰(zhàn)。回望過去的世代，我們常常會發(fā)現(xiàn)他們在科學(xué)和倫理上都犯下了悲劇性的錯誤。當(dāng)未來的世代回望我們時，會不會得出同樣的結(jié)論？缺乏后見之明的我們，很難給出確切答案。但即便承認(rèn)自己可能犯錯，我們也必須利用現(xiàn)有的最佳證據(jù)和推理，來界定道德邊界。

在倫理學(xué)領(lǐng)域，我們之所以能不斷前行，部分得益于我們將普遍原則代入具體案例中去反復(fù)審視，而后通過“反思平衡”的方法，同步修正我們對原則與案例的認(rèn)知。以“道德地位需要理性能力”這一原則為例：許多人類并不具備這種能力，卻依然擁有道德重要性；貓、狗等動物亦是如此。這暴露了“理性能力要求”的局限性，如今許多倫理學(xué)家也正因這一點而拒絕接受這一要求。

長期來看，這類倫理反思與討論能夠檢驗各種價值觀，引導(dǎo)我們走向更具說服力的立場。然而，與科學(xué)領(lǐng)域一樣，我們無法保證這一過程會快速、輕松或可靠。糟糕的價值觀可能會持續(xù)幾個世紀(jì)，直到社會、政治和經(jīng)濟(jì)條件允許它們被有效挑戰(zhàn)。因此，道德進(jìn)步不僅依賴于理性探究，還依賴于能讓公開、真誠的探究成為可能的環(huán)境。

在這一過程中，置信度會發(fā)揮重要作用。假設(shè)你認(rèn)為感知能力是道德地位最有希望的基礎(chǔ)，其次是能動性和關(guān)聯(lián)性，那么你可以通過概率來體現(xiàn)這一點：給感知能力觀點賦予高概率，給能動性觀點賦予中等概率，給關(guān)聯(lián)性觀點賦予低但非零的概率。

重要的是，概率倫理學(xué)并不依賴“道德是客觀的”這一觀點。如果道德是客觀的，概率追蹤的便是我們對“哪種價值觀映射了客觀真理”的信心；如果道德是主觀的，概率追蹤的則是我們對“哪種價值觀能經(jīng)受住自我反思”的信心。殊途同歸，其底層邏輯如出一轍：我們賦予那些看似更合理的價值觀以更高的權(quán)重，但同時，也為未知的變數(shù)留有余地。

最后一步是將這些估算結(jié)果結(jié)合起來，用以指導(dǎo)決策。假設(shè)現(xiàn)有最佳證據(jù)與論證支持：螞蟻具備感知能力的概率為10%，而感知能力足以賦予道德地位的概率為90%。由此可得出，螞蟻擁有道德地位的概率約為9%。若再將能動性、關(guān)聯(lián)性及其他特征的相關(guān)估算納入考慮，這一概率還會上升。

我們該如何運用這個概率值？顯然，它并不足以成為你為一只螞蟻犧牲自身生命的理由。但如果一只螞蟻正在水洼里瀕臨溺斃，而施以援手不過是你舉手之勞的片刻，那么，即便只有9%的概率它能感受痛苦，且這種痛苦在道德上是有分量的，這9%的概率，也足以成為你做出這點微小犧牲的理由。畢竟，如果螞蟻確實擁有道德地位，伸出援手就是一件善事；即便沒有，也無傷大雅。

干預(yù)行為政策尺度參考

這個例子提醒我們，我們可以根據(jù)潛在收益與傷害的概率和程度，來調(diào)整干預(yù)行為的尺度。一如在公共衛(wèi)生政策中，當(dāng)疾病傳播風(fēng)險較高時，我們采取嚴(yán)格的隔離措施；風(fēng)險較低時，則采用相對寬松的社交距離指引。同樣，在環(huán)境政策中，當(dāng)某種化學(xué)物質(zhì)很可能具有致癌性時，我們會予以禁用；風(fēng)險較低時，則僅要求貼上警示標(biāo)簽。

我們可以將類似思路應(yīng)用于動物福利政策、人工智能福利政策及其他涉及非人類生命的決策中。例如，鑒于哺乳動物擁有道德地位的概率很高，我們可以對其實施嚴(yán)格的反虐待措施。相比之下，昆蟲擁有道德地位的概率雖低，但仍不容忽視，因此我們可對其施以力度稍弱卻依然奏效的庇護(hù)。

當(dāng)然，在實際決策中，對福利的適度關(guān)懷從來都不是唯一考量因素。例如，公共衛(wèi)生與環(huán)境政策必須在疾病暴發(fā)、極端天氣事件的風(fēng)險，與社會經(jīng)濟(jì)動蕩的代價之間取得平衡?，F(xiàn)實可行性、政治合法性以及間接后果等問題，也會決定我們在實踐中真正能夠推行并維持的政策。

關(guān)于動物、人工智能系統(tǒng)及其他生命的道德與法律決策，同樣會涉及多重因素，包括福利、權(quán)利、正義、可行性、合法性及間接影響等。概率化的福利風(fēng)險考量框架并非要取代這些因素，而是通過確保即便存在不確定性，非人類生命的福利也能得到恰當(dāng)考量，從而對其他因素形成補(bǔ)充。

任何對道德地位問題賦予概率的提議，都會引來質(zhì)疑。但部分合理的質(zhì)疑恰恰說明，這類概率化框架需要謹(jǐn)慎推行，而非應(yīng)當(dāng)徹底放棄。我們可以在此探討兩種被認(rèn)為合理的質(zhì)疑：主觀性問題與精確性問題。

質(zhì)疑一：主觀性問題

第一種擔(dān)憂是，對感知能力與道德地位賦予概率過于主觀，不具備實用價值。我們預(yù)測天氣時，可以基于重復(fù)觀測得出概率：在特定條件下，某一比例的天數(shù)會下雨。但當(dāng)我們估算螞蟻擁有道德地位的概率為9%時，并不存在類似依據(jù)。因此許多人擔(dān)心，這類估算主觀性極強(qiáng)，容易受偏見影響。

這種擔(dān)憂是合理的。人類更傾向于將道德地位賦予那些外形、行為與我們相似，或是被我們當(dāng)作伴侶的生命。這對貓、狗和電子寵物是好事，但對養(yǎng)殖魚類、養(yǎng)殖昆蟲及其他數(shù)字系統(tǒng)則不利。對寵物昆蟲或數(shù)字助手等，則影響好壞參半。如果概率估算只是在強(qiáng)化這些偏見，反而可能弊大于利。

不過，主觀性在任何框架中都無法避免，包括概率化與非黑即白的思路。區(qū)別在于，概率化框架會直面這一困境，為不同置信度和相應(yīng)程度的干預(yù)留出空間。非黑即白的框架則會激化討論，迫使我們給出超出證據(jù)支持的確定性，或采納超出不確定性應(yīng)有的極端政策。相反，概率化框架允許我們坦誠承認(rèn)當(dāng)前的不確定性，并采納與置信度相符的平衡政策。

在共同做出決策時，我們也有辦法處理不同、甚至相互沖突的風(fēng)險評估。民主機(jī)制可以通過多數(shù)決、加權(quán)投票或?qū)で蠊沧R的協(xié)商過程，整合多樣的概率估算。此外，成本效益分析可以將不同置信度轉(zhuǎn)化為可量化的權(quán)衡，監(jiān)管框架也可以設(shè)定概率閾值，以此觸發(fā)不同等級的保護(hù)措施，讓社會即便在個體對事實與價值存在分歧時，仍能做出集體決策。

質(zhì)疑二：精確性問題

第二種擔(dān)憂是，概率會營造出一種我們無法真正達(dá)到的精確感。我們真能一本正經(jīng)地說，根據(jù)現(xiàn)有證據(jù)，大象擁有道德地位的概率是 98%，而不是97%或99%嗎？盡管堅定的貝葉斯主義者可能堅持用精確概率值來刻畫理性置信度，但另一些人會擔(dān)心，精確的數(shù)字概率會在并不存在嚴(yán)謹(jǐn)性的地方制造出嚴(yán)謹(jǐn)?shù)募傧蟆?/p>

這一擔(dān)憂同樣合理。關(guān)于感知能力與道德地位的問題，并不像拋硬幣那樣，可以用精確數(shù)字刻畫隨機(jī)性。這類不確定性更為復(fù)雜，置信度往往只是粗略判斷，而非經(jīng)過校準(zhǔn)的測量結(jié)果。當(dāng)我們用數(shù)字表示這類復(fù)雜現(xiàn)象時，可能會給人一種精確的印象，而實際上我們的估算只是近似值。

然而，完全拋棄概率表述等于丟掉了一件有價值的工具。解決辦法不是放棄概率，而是在不同情境下追求不同程度的精確性。在某些情況下，完全精確既不可能也不可取，這時可以使用粗略估算。一種選擇是使用定性表述（“高置信度”“中等置信度”“低置信度”），這也是我們在公共衛(wèi)生和環(huán)境報告中常用的方式。另一種選擇是使用概率區(qū)間（“40%–60%”），這能讓估算更具體，同時也承認(rèn)其并非完全精確，尤其是在邊緣情況中。

在另一些情況下，追求精確性對清晰溝通依然有用，即便估算仍然粗略。2011年，時任美國總統(tǒng)奧巴馬（Barack Obama）曾要求顧問為 “本?拉登位于巴基斯坦某院落”這一判斷賦予概率，部分原因是“可能”“不太可能”這類定性表述會掩蓋真實的判斷差異。將我們對感知能力與道德地位的估算轉(zhuǎn)化為精確概率，同樣具有實用價值。無論哪種情況，關(guān)鍵在于保持清醒認(rèn)知——即便精確性是有用的工具，偽精確的風(fēng)險也依然存在。

如果我們認(rèn)真看待“擁有不可忽視道德地位概率的生命，理應(yīng)得到相應(yīng)程度關(guān)懷”這一觀點，那么我們的行為規(guī)范與社會制度就必須體現(xiàn)這一點。這并不意味著要為每一只螞蟻、每一只蜜蜂重構(gòu)社會——我們的知識、能力與政治意愿都存在現(xiàn)實局限，這一點無法回避。

確切地說，這意味著讓我們的行動與概率相匹配：對道德地位概率較低的生命給予較弱的保護(hù)，對概率較高的給予較強(qiáng)的保護(hù)。我們面臨的挑戰(zhàn)，是將這一原則轉(zhuǎn)化為切實可行的規(guī)則與政策，在自身局限之內(nèi)，為擁有不同道德地位概率的生命提供恰當(dāng)關(guān)懷。

無脊椎動物養(yǎng)殖

無脊椎動物養(yǎng)殖已成為工業(yè)化農(nóng)業(yè)的前沿領(lǐng)域。西班牙、日本等國正在推進(jìn)章魚養(yǎng)殖，而高密度水箱、以魚類為食、一年后即屠宰的模式，引發(fā)了關(guān)于動物福利與可持續(xù)性的擔(dān)憂。蝦、龍蝦、螃蟹等甲殼類動物也以數(shù)十億規(guī)模被養(yǎng)殖，通常采用集約化模式，供應(yīng)國際海鮮市場與餐廳。如今，蟋蟀、黃粉蟲、黑水虻等昆蟲更是以數(shù)萬億的數(shù)量被養(yǎng)殖，多在自動化密閉空間中生產(chǎn)動物飼料與人類食品。

2021年，哲學(xué)家喬納森?伯奇（Jonathan Birch）及其團(tuán)隊發(fā)布報告，評估了章魚等頭足類軟體動物、龍蝦等十足目甲殼類動物的感知能力行為、神經(jīng)生物學(xué)與生理學(xué)標(biāo)記。報告發(fā)布后，英國修訂了《動物福利（感知能力）法案》，承認(rèn)這類動物具備感知能力，在養(yǎng)殖、研究與運輸環(huán)節(jié)為其提供法律保護(hù)。2024年，《關(guān)于動物意識的紐約宣言》進(jìn)一步支持這些結(jié)論，確認(rèn)頭足類軟體動物與十足目甲殼類動物很可能擁有感知能力，并將這一判斷延伸至昆蟲，建議各國政府在政策中考慮并降低這類動物的福利風(fēng)險。

人工智能福利

人工智能的發(fā)展同樣迅速，已融入社會核心領(lǐng)域。聊天機(jī)器人、數(shù)字助手等語言模型被數(shù)億人用于科研、教育、溝通與決策支持。這些模型在海量數(shù)據(jù)上訓(xùn)練，經(jīng)由人類反饋優(yōu)化，并部署于多個行業(yè)，有時還集成在機(jī)器人、車輛等實體系統(tǒng)中。各大公司正競相研發(fā)能力更強(qiáng)的模型，并將其進(jìn)一步拓展至醫(yī)療、金融、治理與軍事應(yīng)用。不遠(yuǎn)的未來，很可能出現(xiàn)數(shù)十億互聯(lián)互通、在不同領(lǐng)域擁有更強(qiáng)自主能力的人工智能系統(tǒng)。

人工智能系統(tǒng)是否有一天會擁有感知能力或其他道德意義？2024年，本文作者之一參與撰寫的一份報告指出，未來不久的人工智能系統(tǒng)很有可能具備意識與較強(qiáng)自主能動性，并建議企業(yè)與政府從現(xiàn)在起認(rèn)真對待人工智能福利問題。開發(fā)人工智能助手Claude的Anthropic隨后聘請了該報告的一位作者擔(dān)任首位全職人工智能福利研究員，宣布啟動模型福利項目，并在Claude4系統(tǒng)評估中加入福利評價——這并非因為Claude等模型已被認(rèn)定具備感知能力，而是鑒于當(dāng)前專家對此存在分歧與不確定性，至少應(yīng)投入適度資源進(jìn)行評估并做好應(yīng)對準(zhǔn)備。

那么，你是否應(yīng)該停下腳步，去救那只溺水的螞蟻？我們的答案是：應(yīng)該。既然螞蟻擁有道德地位的概率并非微不足道，你就至少應(yīng)當(dāng)付出微小的努力去幫助它。這正是概率化思路的價值：它不僅能指導(dǎo)法律與政策，也能指引我們的日常生活。即便我們無法獨自解決昆蟲養(yǎng)殖或人工智能發(fā)展帶來的風(fēng)險，仍可以做出舉手之勞，比如救下那只困在水洼里的螞蟻。當(dāng)無數(shù)個體的行動匯聚起來，就足以塑造文化、制度與法律法規(guī)。通過這種概率化框架，我們每個人都能在社會中找到恰當(dāng)?shù)钠胶恻c，承擔(dān)起自己的責(zé)任。

作者后記

編譯這篇文章的過程，是一次對生命倫理認(rèn)知的重新梳理。從水洼里掙扎的螞蟻出發(fā)，文章跳出非黑即白的倫理判斷，以概率性方法搭建起看待非人類生命的新框架，讓我感受到思考道德問題的理性與溫度。我們不必因無法確證螞蟻的感知能力而漠視，也無需為追求絕對的道德正義而偏執(zhí)，而是以證據(jù)為基，用比例性的關(guān)懷回應(yīng)每一個可能擁有道德地位的生命。從無脊椎動物養(yǎng)殖到人工智能發(fā)展，這一思路讓倫理思考落地為可實踐的決策，也讓我意識到，真正的道德進(jìn)步，既在于對未知的敬畏，也在于從微小的選擇開始，以理性的善意對待世間所有生命。

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