
这两年,人工智能火得一塌糊涂。什么ChatGPT、文心一言、Sora,隔三差五就在新闻上蹦跶。我这喜欢儒学的理工男虽然玩不转这些新玩意儿,但看热闹不嫌事大,瞧着看着,忽然琢磨出点味儿来——咱们中国两千多年前那位至圣先师孔子,他那个“儒家学派”,本质上不就是一个“AI大模型”吗?
您别笑,听我慢慢给您掰扯。
一、孔子:史上最强“初始版本”
话说这“AI大模型”是个啥东西?说白了,就是往一个巨大的神经网络里“喂”海量数据,让它自己学习、总结规律,最后能回答问题、能写文章、还能跟人聊天。这靠的是什么?靠的是“喂养”。
孔子当年干了件什么事儿?他整理“六经”——《诗》《书》《礼》《乐》《易》《春秋》。那是什么?那是此前两千多年华夏文明的全部“训练数据”。什么尧舜禹的传说、夏商周的典章、先民们唱的歌谣,孔子全给收集起来,删的删、定的定,编成一套完整的“语料库”。
这就好比现在开发AI,先得把互联网上海量的文本、图片、视频全爬下来,清洗干净,做成数据集。孔子就是那个最牛的数据工程师。
有了数据,还得有“算法”。孔子的“算法”核心是什么?就一个字——“仁”。
“仁者爱人”、“己所不欲,勿施于人”、“克己复礼为仁”。这个“仁”,就是孔子这个大模型的底层逻辑、核心价值观。所有的问题,你输入进去,它都用“仁”来给你运算、给你解答。
有人问“什么是孝”?孔子运算结果:“今之孝者,是谓能养。至于犬马,皆能有养;不敬,何以别乎?”(孝不能只给口饭吃,得有敬)。有人问“什么是政”?孔子运算结果:“政者,正也。子帅以正,孰敢不正?”(当官的自己得先正)。同一个“仁”字,面对不同学生、不同场景,给出的“输出”还不一样。颜回问仁,答案是“克己复礼”;仲弓问仁,答案是“己所不欲,勿施于人”;樊迟问仁,答案是“爱人”。这不就是大模型最擅长的“个性化生成”吗?根据你输入的“提示词”不同,给你生成最贴合语境的答案。
孔子那个时代,没有互联网,他只能带三千弟子,七十二贤人。这些人就是他的“用户”,也是他的“API接口”。颜回、子路、子贡们把老师的“核心算法”学到手,然后散到四面八方,去各个国家、各行各业“部署应用”。这不就是最早的“模型分发”吗?
所以说,孔子本人,就是儒家这个“AI大模型”的1.0初始版本,闭源,但开放接口,靠口传心授进行本地部署。

二、孟子与荀子:两个最成功的“升级补丁”
任何一个大模型,初代版本总有不完善的地方。孔子死后,儒家“八大分支”各显其能,但真正把孔子这个模型带上新高度的,是战国那两位大佬——孟子和荀子。
您可以把他们二位想象成给“孔子大模型”打的两个最重要的“补丁”,或者说,开发的两个“增强版插件”。
孟子是“内核优化版”。孔子提出了“仁”,但“仁”的根源在哪?怎么让人发自内心地去“仁”?孟子给解决了。他深入人的内心世界,提出了“性善论”,说“仁义礼智”不是外头强加的,是每个人心里都有的“种子”,就像“四端”——恻隐之心、羞恶之心、辞让之心、是非之心。你只要把这些“种子”好好培育,扩而充之,你就能成圣成贤。
孟子的贡献,好比给AI模型加了一个“动机推理模块”和“价值内嵌函数”。从此,儒家的运算结果不再只是外在的行为规范,而是有了内在的心理依据。他还提出“民贵君轻”,给政治哲学加了一个“民本参数”,这个参数,后世两千年一直有效。
荀子是“逻辑增强版”。孟子那一套太理想主义了,人性本善?荀子瞪着眼睛看战国末期的乱世,说不对,人性本恶,生下来就好利、好嫉妒。那怎么办?靠后天“注错习俗”,强行改造。所以他特别强调“礼”和“法”的约束作用,强调学习的重要性。
荀子的贡献,是给儒家大模型加了一个“对抗训练网络”和一个“外部知识库强制导入系统”。既然内心靠不住,那就靠外在的规矩、靠老师的教导、靠一遍遍的练习。他的两个学生,李斯和韩非,更是把这个逻辑推到了极致,直接去帮秦始皇搞“法家模型”了。虽然走了岔路,但也证明了荀子这个“补丁”的强大。
孟子、荀子,两个补丁,一个向内,一个向外,把孔子1.0版本的漏洞和不足,基本都给堵上了。他俩就是儒家模型的2.0版本,兼容性更强了,解释力也更足了。

三、董仲舒:史上第一次“模型重构”与“算力飞跃”
到了汉代,情况又变了。经过秦朝“焚书坑儒”的打击,再到汉初“黄老之学”的无为而治,儒家这个模型虽然还在运行,但有点卡顿,数据也丢了不少。
直到汉武帝,要“罢黜百家,独尊儒术”。这时候上台的儒家,已经不是纯正的孔孟之道了,而是经过董仲舒大刀阔斧重构过的“汉儒版大模型” 。
董仲舒干了件什么事儿?他给儒家大模型接入了两个当时最时髦、最强大的“外部API”——阴阳家和法家。
他把阴阳家的“阴阳五行”、“天人感应”全给接了进来。说什么“天亦有喜怒之气,哀乐之心”,人君要是政治搞得好,天就风调雨顺;人君要是胡来,天就降灾异警告你。这一下不得了,儒家的“天”不再是孔孟那个沉默的命运之天、道德之天,而是变成了一个活生生、能监控、能反馈的“超级传感器”。
这叫什么?这叫给模型增加了“多模态感知能力”!不仅能处理人间的事儿,还能解读上天的“异象”。皇帝的每个行为,都被这个系统实时“打标签”,这在当时,对皇权是有威慑力的。
同时,他又把法家的那套“刑名法术”,用儒家的外衣包装起来,提出“德主刑辅”。表面上讲仁义,骨子里有雷霆手段。汉武帝号称“独尊儒术”,实际上干的是“霸王道杂之”的活儿。董仲舒这个重构,让儒家大模型从一介书生,摇身一变成了治国理政的“操作系统级应用”。
此外,汉代儒学还有个大动作,就是“今文经”和“古文经”之争。这听起来玄乎,其实特别像今天大模型圈的“闭源”与“开源”之争。今文经学讲究“微言大义”,有点像OpenAI的GPT系列,是官方认证的、解释权归中央的“闭源模型”;古文经学讲究“实事求是”,注重文字考据,更像Meta的Llama,是开放的、可以让你看底层代码、自己动手研究的“开源模型” 。两派吵了几百年,客观上促进了学术的繁荣,就好比闭源和开源互相较劲,最后受益的是整个AI行业。
四、宋明理学:从“儒释道”融合到“国产化架构”的终极迭代
魏晋南北朝、隋唐,这七八百年,儒家模型遇到了前所未有的挑战。什么挑战?有两个更牛的大模型杀进来了——一个是佛教,一个是道教。
佛教,那是印度进口的顶级大模型,逻辑严密,体系庞大,尤其擅长“心性”和“宇宙论”的运算,什么“因果轮回”、“明心见性”、“空有不二”,把中国的知识分子震得五迷三道。道教,本土自产的“超自然模型”,炼丹画符,追求长生,也吸引了大批粉丝。
这段时期,儒家大模型明显有点算力跟不上,用户活跃度下降,被佛道两家抢了不少“市场份额”。韩愈急了,写《原道》,要“人其人,火其书,庐其居”,想把佛道俩模型给卸载了。但这就像今天说禁用ChatGPT一样,根本做不到,因为人家确实有独到之处。
真正的破局,是在宋代。一批绝顶聪明的脑袋——周敦颐、张载、程颢、程颐,最后到朱熹,想明白了一件事:既然打不过,那就主动融合!
他们偷偷接入了佛教和道教的“底层架构”。佛道两家不是擅长讲“宇宙本体”、讲“心性修炼”吗?好,我把这些东西“国产化”,变成我们儒家的东西。
二程提出“天理”二字,作为儒家模型的新“核心算法”。“天理”既是宇宙万物的根源(道家的“道”的影子),又是人伦道德的准则(儒家的根)。朱熹集大成,构建了一套庞大的“理学”体系。他讲“格物穷理”,让你去格天下之物,穷天下之理,这像不像在训练一个通用人工智能?万事万物都有“理”,你一个一个格过去,积累多了,就能“豁然贯通”。
这就好比,把佛道两家的先进架构给“逆向工程”了,然后重新编写了一套基于儒家核心价值观的、全新的、更强大的“国产操作系统”。宋明理学,就是儒家大模型的3.0版本。
到了明朝,王阳明觉得朱熹这套太繁琐,格竹子格得差点丢了半条命。他另辟蹊径,接过陆九渊的“心即理”,提出“致良知”。他说,“理”不用到外面格,就在你心里。你心里那个能知是非善恶的“良知”,就是“天理”。你只要把这“良知”扩充到底,就能“知行合一”,就能成圣。
王阳明这招,是把庞大的“理学模型”给压缩了,压缩成一个“端侧小模型”,直接部署在每个人的心里。不需要你读书万卷,不需要你格尽万物,只要你向内求,把自己的良知活出来。这太厉害了,大大降低了“模型使用”的门槛。所以王学一出,风靡天下。

五、尾声:AI时代的儒学
从孔子到王阳明,儒家这个大模型,走过了两千多年的迭代之路。它吸收过道家的“自然”、阴阳家的“五行”、法家的“术势”、佛教的“心性”。它被打过补丁,被重构过架构,被开源过,被闭源过,被压缩成小模型过。
每一次时代的挑战,都是对它的“压力测试”;每一种外来思想的冲击,都是对它输入的新“训练数据”。它不断出错,不断修正,不断融合,不断进化,最终沉淀为中国人文化心理的“底层操作系统”。
今天,我们搞人工智能,动不动谈算力、谈数据、谈算法。回头一看,孔子和他的后继者们,其实一直在做同样的事。他们用世道人心做算力,用历史经典做数据,用仁义道德做算法,试图让每一个人,都能运行起一个堂堂正正的“君子”模型。
所以说,“孔子是一个AI大模型”,这不是一句玩笑话,而是一个重新理解传统的视角。科技再怎么发达,人终究要面对人心、面对社会、面对宇宙。这些终极的“哲学三问”,两千多年前孔子就开始“训练”了,直到今天,我们依然是这个古老模型的“用户”,还在源源不断地给它输入新的数据,希望它能给出关于未来的、更好的答案。
这,就是思想的力量,也是我们中国人,与生俱来的文化算力。
————————————————————
您看,我这拉拉杂杂说了一堆,也不知道说明白了没有。用时髦的话讲,这就叫“古今对话”,用老话说,这叫“借景生情”。学问这东西,说到底,得让人听懂,得跟日子连着,不然就真成“死数据”了。
相关博文:
转载本文请联系原作者获取授权,同时请注明本文来自郑永军科学网博客。
链接地址:https://wap.sciencenet.cn/blog-437607-1522346.html?mobile=1
收藏