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2025届浙江省嘉兴市高三上学期9月基础测试语文试题

一、现代文阅读

阅读下面的文字，完成下面小题。

材料一：

科研范式随着人类生产力的进步不断演变。农业时代只有第一范式，工业时代开始流行第二范式，信息时代出现第三和第四范式。现在人类处于信息时代的智能化阶段，第五科研范式——智能化科研范式顺应而生。第五科研范式的标志性事件是，无论是在AlphaFold2实现蛋白质结构预测方面，还是在GPT-4表现出的令人惊艳的功能中，大规模的机器学习神经网络均已涌现出某种程度的认知智能，机器猜想都发挥了关键作用。尽管开发者并不能完全解释机器的认知智能是如何产生的，但实践已证明，在很多应用中，机器的猜测是正确的。比如，人造的硅基产品涌现出超出常规计算和信息处理的认知智能。这是一个划时代的变化。

所谓“涌现”，是指系统中的个体遵循简单的规则，通过局部的相互作用构成一个整体时，一些意想不到的属性或者规律会突然在系统层面出现，即“系统定量上的变化可以导致系统行为上的定性变化”。生命的形成，蚁群、鸟群的群体性行为，人脑的智慧，人类许多社会行为等都源自“涌现”。人们常说，21世纪是“复杂性科学的世纪”而“涌现”就是复杂性科学最关注的主题。美国圣塔菲研究所1984年就开始探索科学和社会中的涌现行为，试图创造一种统一的复杂科学理论来解释“涌现”，但至今揭示“涌现”的机理仍然是一个开放性的科学问题。

机器具有人类解释不清楚的“暗知识”，这对我们曾经固有的认识论是一次巨大的冲击。有些学者认为，计算机只能机械地执行人编写的程序，不可能有智能。但上千亿自动生成的参数构成的人工神经网络已经是一个有“认知”能力的复杂系统，其涌现能力不是程序员编程时直接输入的，而是机器学习形成的复杂系统自己具有的。所以我们应当承认，人有人智，机有机“智”。人机互补是第五科研范式的主要特征之一，今后要争取做到人类和人工智能“各显其智，智智与共”。

这里所说的“机器的认知能力”不同于人的认知能力，“机器理解”也不同于人的理解。所谓“机器理解”是指，如果机器通过学习形成某些规则，可以实现一个符号空间到意义空间的映射，就说它对符号空间具有一定的理解能力。例如，机器翻译可以不懂语义，但能将中文“映射”到其他语言，哪怕是没有接触过的小语种。人工智能天气预报模型可以不懂气象理论，但能作出比数值天气预报还精确的预报。这可能是一种新颖的“理解”形式，一种能够实现预测的理解形式，如同我们可以说飞机具有与鸟类不同的飞行能力一样，不必纠缠机器的“理解”是否与人类一样。理解和意识有不同层次的内涵，有理解能力未必有自我意识。将理解能力与自我意识剥离，有助于降低人们对人工智能莫名其妙的恐惧。对机器学习形成的大模型是否会具有类似人脑的涌现能力，不同的学者有不同的判断。Hinton等学者始终坚信，人工神经网络的神经元虽简单，但复杂的机器学习网络与人类的大脑有某种程度的相似性。正是这些有前瞻眼光的科学家，默默耕耘几十年，才达成今天人工智能技术的大突破。笔者曾问过ChatGPT和“文心一言”这两个热门的人工智能软件：“机器是不是真的具有智能？”ChatGPT回答：“机器确实拥有自己的智能。”“文心一言”回答：“目前的主流观点认为，机器暂时没有真正的智能。”机器的回答与创建者选择学习内容的意向有关。

（摘编自李国杰《智能化科研：第五科研范式》）

材料二：

“强人工智能”是否能够实现这个问题，又被称作人工智能的可能性问题。这个问题正是当前人工智能哲学研究的核心和枢纽。虽然这个问题的最终答案是由技术决定的，但是，这个问题本身主要是一个哲学问题，这表现在，与这个问题相伴而生的主要是一些本体论问题、认识论问题、伦理学问题和人学问题。

对人工智能可能性问题的追问为我们提供了前所未有的、新的方式来理解和观照自身。有一种观点认为，我们把不知道如何编程的任何东西都称为“人类智能”。对于人类智能的这种新的理解，就是以人工智能作为他者而产生的。有些由人工智能研究引发的问题在实质上追问的却是关于人的问题。自主性是人类自主体与人工智能的比照项之一。通过这种比较，人们发现公众对人工智能产生恐惧的原因就在于：我们归属给机器的自主性和归属给人类自主体的自主性并无二致。我们要如何控制机器?这个令人担忧的问题，表面上看起来关注的是人工智能的自主性，但其本质却是人类未来角色的社会技术盲点。著名哲学家丹尼尔·丹尼特则主要基于人工智能对哲学家思考问题和解决问题的方式的影响，指出人工智能在很大程度上就是一个哲学问题。

无论“强人工智能”最终是否能够实现，都不影响人工智能作为新的他者出现。无论“强人工智能”最终是否能够实现，人工智能都将成为人造的他者：或者是在观念上被创造的他者（如果“强人工智能”最终不能实现），或者是在现实中被创造的他者（如果“强人工智能”最终能够实现