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生活在当下时代，我们以目不暇接的方式见证着技术的加速发展。即便物理规律会框定一个终极的界限，然而著名的“摩尔定律”以及雷·库兹韦尔提出的“加速回报定律”，一次又一次地让我们见证其不断持续的有效性。
从2016年3月“阿尔法狗” (AlphaGo) 4 ∶ 1击败世界顶级围棋棋手李世石、随后一路连败 (并且完败) 所有顶尖人类棋手开始，“人工智能”迅速从一个技术领域专业论题，变为引爆媒体与社交媒体的公共话题。 2018年9月在上海召开的“世界人工智能大会”业已宣称：人工智能将在教育、健康、金融、零售、交通、制造、服务等各个社会领域，做出“全面赋能” 。 2022年11月 ChatGPT 问世，更是让人们惊呼“通用人工智能”的到来已经为时不远……
时至今日，不管人们对“人工智能”抱持怎样的态度，至少都会承认：它已然无可争议地成为定义这个时代的关键词之一。
上一章我们从“技术 政治” (techno-politics) 概念入手，重新分析了人类文明境况与行星状况，尤其探讨了“加速主义政治”学派的主张，该学派实际上用技术的“智能”全面取代政治的“智慧”。然而，在人工智能加速迭代自身的“智能时代”，克服当代世界的文明性困境，仍恰恰需要加速政治智慧的迭代。本章将进一步推进关于技术智能与政治智慧的探讨。
大语言模型的问世，激起了信任危机。我们同时见证着针对ChatGPT可信度的调查，与资本市场对大语言模型的追捧；同时见证着人工智能研究界各种“机器末世”的预判，与人工智能产业界各种令人眼花缭乱的大模型的问世。
如何来探究大语言模型的信任问题？作为一个新概念，“ techno-politics”实则开启了一个全新的研究进路，亦即“技术政治学”。
信任绝非技术问题，而技术政治学提供了一个研究大语言模型信任问题的独特进路。
本章首先会在技术层面上深入考察大语言模型的“智能”生成机制，并在此基础上批判性地分析当下应对其可信度的两种人类主义工程 (“价值对齐工程”与“机械可解释性工程” )。我们将看到，信任问题无法倚靠技术迭代来加以解决。信任，本身是政治智慧的一个根基性的创制。然而，当代资本主义系统在加速推进技术智能的同时，恰恰使得政治智慧变得稀薄。
ChatGPT是否可信？如何使它可信？在当下技术 政治状况下，我们是否能为这两个问题找到答案？