知识是什么？

§1 底层机制

盖梯尔案例的两个隐含假设

盖梯尔案例之所以成立，依赖两个容易被忽略的假设。明确它们，有助于理解为什么某些补充条件看似有效，却会带来新的问题。

陷阱一：证成可能出错。传统图景允许你基于证成相信某事，而结果却为假。史密斯有充分的理由相信「琼斯会得到这份工作」——老板这么说了——而它是假的。如果证成必须保证为真，那一步便不可能发生，案例甚至无法启动。陷阱二：封闭性。人们假定证成（以及知识）可以跨越蕴涵传递：如果你对相信某事拥有证成，那么你对其明显蕴涵之物也拥有证成。史密斯从「琼斯会得到它（并且有十枚硬币）」推出较弱的「获胜者有十枚硬币」——一个有效的推论——并将他的证成一路携带。去掉任何一个步骤，盖梯尔案例都会烟消云散。

一种处理方式是要求真正的知识必须有不会出错的证成，即理由能够排除信念为假的可能。这是不可错论，可以追溯到笛卡尔。笛卡尔试图寻找即使存在全能欺骗者也无法推翻的信念，并以「我思，故我在」作为例子。

问题在于，若知识要求这种确定性，那么我们似乎无法知道自己有双手、太阳会升起，或面前的人不是精心设计的仿生体，因为任何信念都可以被设想为受到欺骗。不可错论因此可能把知识标准提高到几乎无法满足的程度。彼得·昂格尔在 Ignorance（1975）中指出，严格意义上的「知道」可能因此几乎无所适用。不可错论没有消除盖梯尔问题，而是把它转化为更广泛的怀疑论问题。

§2 最大的遗漏

怀疑论的经典挑战

西方认识论反复面对一种主张：我们无法获得关于自身心智之外世界的知识。正文暂未展开这一挑战，但现代知识理论大多必须说明如何回应它。

怀疑论者通过思想实验逐步加强挑战：我们如何知道自己不是在做梦？笛卡尔把这一设想推进为一位能够在所有事情上欺骗我们的恶魔；20 世纪又出现了缸中之脑的设想——你的神经连接到计算机，所有体验都由计算机输入。若从体验内部无法区分两种情形，外部世界知识的依据究竟是什么？

展开来说，怀疑论者的论证简洁得近乎冷酷——而且它运转的正是来自 §1 的封闭性原则：

1. 你并不知道自己不是一只被输送手部体验的、没有手的缸中之脑。
2. 如果你知道你有双手，那么（既然有双手蕴涵不是无手的缸中之脑）你也就知道自己不是那样的缸中之脑。
3. 所以你不知道你有双手。

每一条前提似乎都有道理，但合在一起，结论便会否定我们关于外部世界的日常知识。

在交互面板中逐一尝试四种回应，看看每种选择要付出怎样的理论代价。

表格把每种出路与它拒绝的论证前提、代表性立场及其代价对应起来。

这些回应值得逐项讨论。G. E. 摩尔（1939）只是将论证反向运行：我更确信这里有一只手（举起它）胜过怀疑论者提供的任何精巧前提——因此，如果那些前提蕴涵我不知道这一点，问题就在前提。大胆，却令人难以反驳。弗雷德·德雷茨克（1970）与罗伯特·诺齐克（1981）采取了更精细的路线：否定封闭性。在德雷茨克的相关替代项观点看来，要知道某事，你只需排除那些在当前语境中真正相关的出错可能，而不必排除每一种离奇设想。在动物园里，你知道那动物是斑马——你已经排除了「它是马」、「它是山羊」——尽管你尚未排除「它是一头被巧妙漆成斑马样子的骡子」，因为在这一语境中，那不是实际需要认真对待的可能。知识不会自动沿每一个蕴涵传递。问题在于：封闭性本来很像常识；如果否定它，我们还得重新说明，为什么许多看似可靠的推理不再传递知识。语境主义（我们下一节）提供了折中方案：也许怀疑论者和摩尔都是对的，因为「知道」在怀疑论者的研讨室里意味着比普通生活中更严格的东西。

当代版本：模拟假说

缸中之脑在当代换了一种形式。尼克·博斯特罗姆的模拟论证（Philosophical Quarterly, 2003）提出了一个审慎的概率性论证：以下三件事至少有一件为真——文明几乎从未达到运行祖先模拟的技术；或者它们达到了但选择不运行；或者我们几乎肯定生活在其中一个之中。大卫·查默斯在 Reality+（2022）中迈出了下一步，接受了大多数人不愿接受的结论：他论证我们无法知道自己没有被模拟，并应当赋予这一可能性真实的概率——但这并非一场灾难，因为「虚拟现实是真正的现实。」在他所谓的模拟实在论看来，一棵模拟的树是一个真正的数字对象，而非幻觉；如果你一直生活在一个完美的模拟中，你的信念「那是一棵树」是真的，只不过是以硅的形式实现。怀疑论者假定虚假的世界意味着虚假的信念；查默斯否认这种联系。

在继续之前，先把两个标签贴准。模拟假说——即我们事实上被模拟了——就其现状而言，是不可检验的形而上学，而非科学：不存在公认的观察能够证实或反驳它，这使它落在了我们明日将画出的分界线的错误一侧。模拟假说· 不可证伪 尽管如此，其哲学回报是真实的：它廓清了「真实」与「知道」到底意味着什么。还有一个著名回应把论证往相反方向推进。普特南论证「我是一只缸中之脑」是自我驳斥的：你的词语之所以有意义，仅在于你的因果历史，因此一个终身缸中之脑的词语「缸」不可能指涉真正的缸（它从未与真正的缸发生过因果联系）——这意味着，如果你是一只缸中之脑，你的这句话就无法说成真话。这是否成立仍在争论中，而这条线索将直接引向人工智能篇章：当一个仅接受文本训练的系统输出「巴黎在法国」时，它知道这一点吗——还是说它是所有缸中之脑中最纯粹的一个，其词语从未触碰过世界？将这个问题留到第 138–145 日。

§3 语境与标准

「知道」的标准会随语境变化吗？

一种可能性是，「知道」并不对应固定不变的标准。基思·德罗斯在 1992 年提出的银行案例，引发了持续数十年的讨论。

那是周五。你开车路过银行，看到队伍很长，便决定明天再来。你的配偶问它周六是否开门。低利害版本：没什么大不了的；你说：「是的，我知道它周六开门——我两个周六前还来过的。」那听起来没错。你知道的。高利害版本：有一张支票必须在周一前存入，否则还房贷的支票会被退票、你会失去房子，而你的配偶合理地指出，银行确实会改变营业时间。现在，完全相同的句子——「我知道它周六开门」——在你口中卡住了。「嗯……我最好还是进去确认一下。」同一个人，同样的记忆，同样的证据，同一天。只有利害关系（以及是否有人提出了出错的可能性）改变了。然而知识好像随着利害关系变了。

拨动刻度，观察利害关系如何改变直觉判断，以及三种理论如何解释这种变化。

表格比较同一案例在低利害、高利害和明确提出出错可能时的三种版本。

针对同一案例，主要有三种解释。语境主义认为，「知道」像「高」或「这里」一样，会随语境变化；利害关系提高或有人提出错误可能性时，断言「S 知道」所需的标准也会提高。实际利害介入论则认为，认知者是否真的知道，会受到该事实对其行动的重要程度影响，因为知识应当足以支持行动。不变主义坚持「知道」的标准固定，两个判断中至少有一个是错误的，利害关系只改变了人们愿意作出断言的程度。判断确实会变化，但变化究竟发生在语言、认知状态还是断言规范上，仍是活跃争论。判断发生变化 · 已获共识 变化原因 · 尚无定论

§4 反运气理论

知识为何不能只是幸运地为真

正文讨论的无假前提、敏感性、安全性和德性等条件，实际上都在处理同一个问题：信念虽然为真，却只是偶然为真。邓肯·普里查德将这种情形称为成真运气（veritic luck）：在现实世界中信念为真，但在许多相近的可能情形中，相同的判断会是错误的。

这正是安全性概念的含义。把相近的可能情形视为对现实的微小变动：如果信念在这些情形中大多仍为真，它就是安全的；如果只需很小的变化就会变假，它就属于成真运气，而不是知识。

切换三种情境，观察不同邻近世界如何改变安全性判断。

表格并列三种邻近世界情境，以及每种情境下的安全性判断。

这三个案例说明，真信念是否构成知识，取决于它对相近变化是否稳定。停摆的钟只在某一时刻显示正确时间，稍早或稍晚观察就会出错；假谷仓案例中，观察者看到的确是真谷仓，但周围有大量外观相同的假谷仓，因此类似观察很容易误导。安全性、敏感性和德性等理论，都是在刻画这种稳定性与能力之间的关系。

还可考虑正文未详细讨论的两种理论。可击败性理论（defeasibility；莱勒与帕克森，1969）认为，知识是没有被真实反事实信息推翻的证成真信念。它能够处理许多案例，但「误导性击败者」会造成困难：某个真实事实可能从理论上推翻证成，却并不应当消除知识。因果理论（戈德曼，1967）要求事实通过因果链导致信念，对知觉知识较为自然，却难以解释数学知识，因为数字和数学定理不会与认知者发生通常意义上的因果接触。这就是贝纳塞拉夫提出的可及性问题。

可靠主义还面临「一般性问题」（科尼与费尔德曼，1998）：信念究竟由哪一种过程产生？「现在是 9:12」可以归因于「看钟」「看这座钟」「在昏暗光线下使用视觉」或「在星期二依赖仪器」等不同描述，而每种过程的可靠性都可能不同。选择哪一种描述，几乎会直接决定信念是否得到证成；但很难给出不任意的原则来规定描述应当多宽或多窄。

普里查德最终提出反运气德性认识论：知识既需要安全性，也需要适切性。安全性排除信念只是偶然为真的情况；适切性要求信念之所以为真，源于认知者自身的能力。停摆的钟缺乏安全性，假谷仓案例则说明，即使观察者使用了真实能力，环境因素仍可能使成功归于运气。知识似乎需要两方面的保障：一方面来自认知者，另一方面来自认知所处的世界。

§5 知识的价值

知识为何比幸运的真信念更有价值？

从「什么是知识？」退一步，来到柏拉图最早提出、却无人能完整回答的问题：我们为何在意？ 如果一个真信念足以完成任务，知识额外的那些机制究竟为你换来了什么？柏拉图在《美诺篇》（Meno，约公元前 380 年）中将其表述为一个旅人的问题。假设你想步行前往拉里萨（Larissa）城。一个知道路的人会把你带到那里。但一个仅仅对路拥有真信念的人也会——他从未去过，只是碰巧正确。就抵达目的地而言，二者毫无差别。那么为何整个传统都将知识置于真信念之上？这就是价值问题，它是一个关乎根基的问题：一种知识理论如果不能说明知识为何更好，可以说就错失了这一概念的要义。

价值问题也精准地刺向一种理论。它被称为淹没问题（琳达·扎格泽布斯基，2003）。可靠主义说，知识是来自可靠过程的真信念。但问题恰在这里：可靠性本身究竟带来什么额外价值？它之所以可取，只是因为通常更容易导向为真。因此一旦你的信念已经为真，这个特定的真信念碰巧来自一个可靠的来源，又能增添什么？扎格泽布斯基的家常类比是：一杯好咖啡并不会因为它出自一台可靠的咖啡机就更好喝——一台不可靠的机器也可能碰巧产出同样好的一杯。使之为好的特征（美味 / 为真）已然在场；来源的可靠性被淹没了，没有增添任何价值。如果这是对的，可靠主义就无法解释为什么知识胜过幸运的真信念——而这正是一种知识理论最需要说明的东西。

这正是德性认识论派上用场之处，也是前文那位弓箭手终于说明问题之处。它的回答是：知识之所以有价值，并非因为它是真信念外加一层包装；而在于它是一种成就——一种属于你的成功，一种凭借你自身能力而实现的成功。成就带有一种幸运的成功永远不具备的价值，就像你真正瞄准射中的靶心，总比被一阵幸运的风吹进去的箭更有价值，即便二者落在同一个靶点上。通过你自己的认知技艺达到的真信念是一种认知成就；幸运的真信念则不是。那额外的价值不在结果中，而在抵达的过程中。那条你能再次找到的通往拉里萨的路，比你误打误撞撞上的那条更有价值，即便某一天两者都抵达终点。

§6 知识的不同形式

命题知识、技艺知识与亲知

到目前为止，正文讨论的几乎都是命题知识：知道某个命题为真，比如「现在是 9:12」「琼斯得到了工作」。但日常语言里的「知道」远不止这一种。英语用一个 know，中文却会自然分成好几个词：你会骑自行车；你认得母亲的脸；你熟悉里斯本。这些不是事实清单，而是人与世界的不同关系。

技艺知识。吉尔伯特·赖尔在 The Concept of Mind（1949）中坚持认为，知道如何做某事并不是知道一组事实。一位杰出的自行车手可能无法陈述任何一条平衡法则；一个熟记了关于自行车的一切事实的人可能在第一次尝试时就摔倒。问题还不止于此：赖尔论证说，将技艺还原为事实会触发无限倒退：如果每一个熟练的行动都要求事先知道描述该规则的命题，那么你就需要运用那条规则的技艺，而那又需要另一条规则，永无止境。因此技艺必须是独立于命题的另一类知道。转折在于：杰森·斯坦利与蒂莫西·威廉森在 “Knowing How”（2001）中回击，提出理智主义——主张技艺知识终究只是命题知识的一种（知道某种骑车的方式，并知道它是一种骑车方式），只是披着不同的语法形式。技艺是否可还原为命题，确实尚未有定论。技艺知识可还原吗？·有争议

亲知。伯特兰·罗素（1911）区分了亲知与描述知识。亲知是对眼前颜色、当前疼痛或熟悉面孔的直接把握；描述知识则是通过描述认识对象，例如知道「第一个登上月球的人」是谁。一个人可以掌握关于俾斯麦的许多事实，却从未与他相识；同样，了解颜色波长的物理学家也可能缺少对颜色体验本身的亲知。这一区分将引向第 123 日关于意识经验的讨论。

§7 知识的社会来源

大多数知识来自他人的证言

正文与大多数传统认识论一样，想象一颗孤独的心智面对世界——一个人，一座钟。但盘点一下你实际所知的东西：地球约有 45 亿年历史。南极洲存在。你自己的出生日期。水的沸点。你几乎没有亲手验证过其中任何一项；你是从老师、书本、父母、仪器、陌生人那里获知的。我们所知的绝大部分，其实都靠证言得来——可几个世纪以来，认识论却把它放在边缘，仿佛只是后来才补上的问题。

核心问题在于，信任证言是你必须事先取得资格才能做的事，还是你默认就享有的权利。大卫·休谟（1748）采取了苛刻的路线：证言的好坏只取决于你自己积累的归纳可靠性记录——即考察证言在何时被证明可靠——它还原为你个人收集的证据。托马斯·里德（1764）觉得这荒谬至极：没有哪个孩子能在信任任何人之前先自行建立一份可靠性记录。我们天生带有一种默认信任原则：在没有反证时，会倾向于相信他人的话，就像我们默认信任自己的感官一样。英文传统称之为 principle of credulity；这里不译作「轻信原则」，以免听起来像一种缺点。在里德的反还原主义观点看来，证言是一种基本的知识来源，而非派生的——而且它必须是，否则知识就无从在社会性动物中产生。现代学界大多同意某种默认信任是不可避免的；争论在于这种信任应有多少，以及它何时会被击败。

从这个领域分出的两个新分支，在 2026 年都极为重要。第一个是分歧。当你视某人为认知同侪——和你一样聪明、一样知情、一样谨慎——面对同样的证据却得出相反结论时，你该怎么办？调和主义或「同等权重」观点（亚当·埃尔加，Noûs, 2007；大卫·克里斯滕森，2007）主张你应当实质性地向对方的立场靠拢：固守原地意味着在缺乏独立理由的情况下声称你才是对的、对方才是错的。坚定观点回答说，有时你可以理性地守住阵地，因为你自己已经做出的推理也是证据。这听起来抽象，但你很快会注意到：这其实就是回声室、专家共识以及信息源相互冲突时我们该如何判断背后的认识论。同等权重观点· 正在进行的争论

第二个分支更尖锐：认知不正义，米兰达·弗里克在 Epistemic Injustice: Power and the Ethics of Knowing（2007）中提出的概念。既然许多知识都依赖他人的证言，那么「谁会被相信」就不只是认识论问题，也是伦理问题。弗里克区分了两种不公。证言不正义：说话者的话语得到的信任低于其应得，源于对其身份的偏见——病人的疼痛被漠视，证人因口音或性别而不被采信。解释学不正义：更微妙，也更深层——一个人甚至无法为自己的经验赋予意义，无论对自己还是对他人，因为周遭文化尚未发展出相应的概念（以她的例子来说：我们现在称之为性骚扰的经验，曾由那些没有词语来命名它的人所承受，因此他们甚至无法说出这种伤害是什么）。可见，知识也有其政治性：理解世界的概念工具分配不均，而这种不均本身就可能构成一种不正义。

§8 形式化理论

贝叶斯之外的两种形式化方向

正文介绍了贝叶斯置信度；另外两种形式化方向同样重要，也直接连接到计算机科学与 AI。

知识逻辑。雅科·欣蒂卡在 Knowledge and Belief（1962）中将「知道」视为一个可以像「必然地」一样进行推理的形式算子——从而开创了知识逻辑（epistemic logic），如今已成为计算机科学的主力工具（推理分布式智能体与 AI 系统「知道」什么）。它立刻带出深层难题。KK 原则：如果你知道 p，你是否因此知道你知道 p？这很诱人，但威廉森（来自正文）论证它是假的——你可以知道某事，却不处于知道你知道它的位置上，因为知识有模糊的边界。以及逻辑全知：干净的逻辑意味着如果你知道某些公理，你就知道它们的每一个逻辑后果——那将使每一位数学家瞬间意识到每一个定理。对于真实的、有限的心智而言，这显然为假，并且是为实际推理者（以及机器）建模时的一个核心难题。

序言悖论。正文中彩票悖论的伴侣，而且可以说更为棘手。你写了一本冗长而审慎的书。对于书中的每一个主张，你都检查了工作并理性地相信它为真。然而你也真诚地在序言中写道：「无疑仍有错误存在，且皆由我一人负责」——因为你知道在数百个主张中，你几乎肯定在某处疏漏了。因此你理性地相信每一个单独的主张，并且也理性地相信其中至少有一个为假（大卫·马金森，“The Paradox of the Preface,” 1965）。这些不可能同时为真。它直接回应了正文留下的未决问题：普通的非此即彼信念对合取不封闭——相信许多事物中的每一个，并不等于你有理由相信它们合起来全都为真——这正是该领域持续从是/否信念滑向分级置信度的又一个原因。再一次，分级拨盘能表达开关表达不了的东西。

未决问题

本附录留下的未决问题

• 确定性与否？ 不可错论者是否正确：真正的知识需要无错的理由（从而招来怀疑论）——还是可能出错的知识才是唯一值得想要的类型？
• 否定封闭性能否不带来灾难？ 德雷茨克与诺齐克通过放弃它来阻挡怀疑论者；它在其他地方造成的代价仍有争议。
• 「知道」的标准会变吗？ 对语境敏感、对利害关系敏感，还是固定的——如果它移动，究竟是什么在移动，词语还是世界？
• 知识的价值究竟能否被解释，还是每一种说明都让知识看起来不比幸运的真信念更好？
• 技艺之知是否只是伪装的命题之知，还是它对世界有着自身不可还原的把握方式？
• 证言是基本的还是需要先取得资格？进一步说，当一位同侪分歧时，你是否真的必须与他们半路相逢？
• 而功能优先的解释：如果知识的概念存在是为了标记可靠的信息来源，那是否消解了分析计划，还是只是把问题移到别处？

§1 探究转向

从信念状态转向探究活动

这是一个奇怪的疏忽，一旦你看到了，就再也无法忽视。一个世纪以来，认识论几乎完全是关于状态的理论——关于信念、证成、知识的状态：这些都是头脑完成思考后的快照。它极少谈及产生这些状态的活动——即探究——这一芜杂的过程：提出问题、决定收集哪些证据、知道何时停止。Jane Friedman 为这缺失的半壁命名，并让整个领域重新紧张起来。她将探究规范称为探究（zetetic）规范（源自希腊语 zētein，意为寻求），她在其里程碑式的论文 “The Epistemic and the Zetetic”（The Philosophical Review，2020）中提出了一个真正具有颠覆性的论点：探究的规范与信念的规范不仅仅是分离的——它们在积极地冲突。

其核心原则是一个看似显而易见、却具有重要后果的主张——探究工具性原则（Zetetic Instrumental Principle）：如果你想弄清楚一个问题的答案，就应当采取必要的手段去弄清楚。现在看看它如何与基石性的认识论规范发生冲突——即证据主义者的主张：你可以相信证据已经支持的任何内容。假设你正试图清点街对面建筑的窗户。良好的探究要求你集中注意力去数窗户，不要分心。但在此期间，你的感官也不断提供足以支持其他无关事实的证据——那辆车的颜色、街角的人数、云朵的形状。信念规范允许相信这些内容，探究规范却要求暂时忽略它们，继续完成计数。遵循其中一种规范，可能就会违反另一种。图表将这种冲突具体呈现出来。

为什么这在研讨会之外也很重要？因为它表明认识论一直在研究错误的单元。如果信念规范与探究规范真正发生冲突，那么仅建立在信念之上的理论就是不完整的——甚至可能是本末倒置的。激进的提议，即「探究转向」，认为所有认识论规范最终都是探究规范（悬置判断变成了指向问题的态度；相信一个答案是关闭一个问题的方式）。该领域尚未全盘接受这一点——关键限定也在这里。Arianna Falbo（“Should epistemology take the zetetic turn?”，Philosophical Studies，2023）等人认为探究规范实际上是实践性的，而非独特的认识论规范，并且纯粹的探究认识论无法解释为什么有些信念是不理性的，即使相信它们会有助于你的探究。因此：这个谜题现在在整个领域都被严肃对待；而「探究规范统摄一切」的强命题则是一场真正的、未解决的争论。无论如何，「什么是知识？」这个问题正悄然被重构为「什么是良好的探究？」——这一重构一直延伸到第 2 日，在那里，科学方法正是一套用于集体探究的规范。

§2 认知科学转向

知识是否先于信念？

第 1 日将知识视为从信念中构建出来的东西：获取一个信念，加上它为真，加上证成，筛掉运气。我们遇到的几乎每一种理论都假设信念是原材料，而知识是成品。由 Jonathan Phillips 和 Joshua Knobe 领导的一个大型跨学科团队在 BBS 上发表了一篇供同行评论的文章——「Knowledge before belief」（2021）——认为，就人类（以及动物）心智的实际运作方式而言，这可能完全是颠倒的。

心理学中的标准叙事是，我们的「心智理论」（theory of mind）——我们模拟他人心智的能力——是以信念为中心的，并且在孩子大约四岁最终通过错误信念任务（false-belief task，即理解某人可以持有孩子知道是错的信念）时趋于成熟。Phillips 及其同事汇集了多方面的证据，说明表征知识才是更基础的本领。线索如下：从发展角度看，婴儿和幼儿在能够处理错误信念之前很久，就能追踪谁看到过或有权访问信息——即谁知道。从比较上看，非人类大型类人猿表现出追踪他人感知和知识的强有力迹象，而关于信念追踪的令人信服的证据仍然难以捉摸。而在成年人中，对知识的归因至少与对信念的归因一样快——有时甚至更快，如果「X knows p」是通过先构建「X believes p」然后检查额外条件来计算的，这就很难解释。他们描绘的图景是一个事实性心智理论（factive theory of mind，即优先追踪「谁知道什么」的心智理论）：心智模拟他人的第一个也是最基础的工具是「他们知道什么？」，而更棘手的、容错的「他们仅仅相信什么（也许是错误的）？」则出现得更晚且成本更高。

如果这一观点成立，那么对第 1 日的回报是直接且巨大的。它将为 Timothy Williamson 的知识优先（knowledge-first）计划提供经验证据——这一哲学主张（我们曾将其视为纯粹的扶手椅理论）认为知识是基础的、不可分析的状态，应该根据它来解释信念，而不是相反。突然之间，这不再仅仅是逻辑学家的直觉；它成了认知架构的一项候选事实，并具有演化上的合理性（社会性动物迫切需要追踪谁拥有可靠信息——这呼应了附录 I 中 Edward Craig 的「良好信息提供者」谱系学）。但这里有一条重要的限定，而且限定的分量不轻：一篇 BBS 供同行评论的文章附带了数十篇同行评议评论，许多人强烈反对。批评者认为知识与信念的界限比作者所允许的更为模糊，「追踪谁看到了什么」不一定是对知识的完整表征，而且文化和语言塑造了整个图景。因此：行为发现（儿童和猿类很早就追踪信息访问）是相当可靠的；而强解释（知识表征在形而上学和计算上是优先的，信念是从中组装而来的）仍然悬而未决，而且争论很活跃。我们关于心智结构的图景正在被重新安排，而研究者们还没有就新图景达成一致。

§3 机器转向，第一部分

语言模型是否具有求真承诺？

第 1 日结束于一个问题：当语言模型输出一个为真且有充分支持的句子时，它是否知道什么——还是说，它的正确并未以知识所要求的方式与事实相连？一个有影响力的回答是 Hicks、Humphries 与 Slater 刻意采用直白标题的论文「ChatGPT is bullshit」（Ethics and Information Technology，2024）。

他们借用了 Harry Frankfurt 对胡扯（bullshit）的技术性定义（出自他 1986 年的文章 On Bullshit）：一种对真假漠不关心的言说。骗子必须追踪真相，才能将它掩盖；胡扯者则不必。自回归语言模型的预训练目标是预测下一个词元。这个目标奖励对训练分布的拟合，却不要求每个生成的主张都为真。Hicks 等人因此认为，「胡扯」比「幻觉」更准确：后者听起来像偶发故障，而流畅的真话与流畅的假话都可能来自同一种生成过程。他们区分软性胡扯（无意欺骗，只是对真假漠不关心）与硬性胡扯（还假装成真诚的真话陈述者），并认为语言模型至少属于前一类。

这一诊断反对随意谈论机器「知道」、「理解」或「相信」，但它本身存在争议。一些批评者认为，「胡扯」预设了模型是否具有意图的立场（Sarah Fisher, 「Large language models and their big bullshit potential」, 2024; David Gunkel & Simon Coghlan, 「Cut the crap」, 2025）。经验结果也使最简单的「真假漠不关心」图景变得复杂：模型置信度与内部状态有时能够区分较可能正确与错误的答案，尽管这些信息没有被清楚传达给用户；另一些基准则发现，模型仍无法可靠推理信念、知识与事实之间的区别。这些结果都不能证明模型拥有知识，但足以说明「没有任何事实表征」过于绝对。较稳妥的结论更窄：仅靠下一词元预训练并不能保证真实，流畅也不是知识的证据。语言模型的输出究竟应归为胡扯、仪器读数、证言，还是新的认识论类别，仍未有定论。

§4 机器转向，第二部分

证言可信度的隐藏条件：认知后盾

附录 I 阐明了你所知的大部分内容都源自证言——即他人的话。Regina Rini 的 “Deepfakes and the Epistemic Backstop” (Philosophers’ Imprint, 2020) 识别出了一种隐藏的结构性支撑，它一直悄无声息地维系着整个体系的可信度——并展示了一项新技术是如何将其锯断的。

这个洞见很微妙：证言为什么通常还算可靠？Rini 认为，原因之一是我们一直生活在「可能被记录」的环境里。一个人的说法可能被照片、录音或视频推翻，因此他有持续的动机说真话。

这些记录不一定真的被拿出来检查。它们的作用更像一名没有上场的裁判：只要它可能存在，言说者就会受到约束。这就是 Rini 所说的认知后盾。在大约一个世纪的时间里——自从摄影和录音变得难以造假以来——我们一直在这个后盾之上建立公共求真规范，却从未给它命名过。

深度伪造——由 §3 中提到的同一波机器学习浪潮生成的逼真虚假视频和音频——从两个方面瓦解了这一后盾。它们一方面让信息渠道充满逼真的伪造品；另一方面，也给被抓现行的作恶者提供了新借口：那段关于我的录像可能是深度伪造。「说谎者红利」。一旦任何录音录像都可以被轻而易举地否定，后盾就不再能约束证言。作为我们最大的单一知识来源，证言也就失去了一个我们此前没有察觉的支撑。

Don Fallis 从信息论的角度加剧了同样的担忧 (“The Epistemic Threat of Deepfakes,” Philosophy & Technology, 2021)：深度伪造削弱了视频所承载的关于实际发生情况的信息量，使其作为信号退化。

这一点影响深远，因为它将深度伪造重新定义为一个认知问题，而不仅仅是欺诈或隐私问题。威胁不只在于某个具体谎言，还在于信任录音录像这一背景条件被整体侵蚀。

但是，正如本附录所指出的，影响究竟有多大仍有争议，反驳意见也值得认真对待。Joshua Habgood-Coote（“Deepfakes and the epistemic apocalypse,” Synthese, 2023) 指出，末日论式的框架被夸大了：我们从未将录音录像视为绝对可靠，也已经习惯通过多种来源交叉核对证言；社会以前也曾化解过媒体操纵带来的恐慌。Atencia-Linares and Artiga (“Deepfakes, shallow epistemic graves,” Synthese, 2022) 则捍卫了摄影和视频残存的认知稳健性。

所以，Rini 提出的机制——录音录像作为证言的沉默调节器——是一项真实且具有启发性的贡献；但关于「认知末日」或公共知识全面崩溃的预测，仍是一场正在进行的争论，而不是定论。把这一点带到第 2 日，你会看到科学如何用重复实验和记录制度回答「你如何信任一份你无法亲自核实的报告？」。再带到 AI 板块，它也会与 §3 正面交锋。

§5 对抗性转向

敌对认识论：被设计来影响判断的环境

传统认识论描绘了一颗孤独、中立的心智面对一个中立的世界。C. Thi Nguyen 的计划——他称之为 敌对认识论——始于一个更黑暗、也更现代的前提：你的认知环境并不是中立的。它越来越多地被刻意设计，通常由对你的信念怀有利益的各方操纵，以利用你的大脑赖以运转的那些可预测捷径。他在 2020 年后的三个举措重塑了整个领域讨论在线生活的方式。

第一个区别听起来很学术，结果却是解决一切的关键：认知气泡与回声室之间的区别 (“Echo Chambers and Epistemic Bubbles,” Episteme, 2020)。它们不是一回事，将两者混为一谈正是许多善意的修复方案失败的原因。在气泡中，外部声音仅仅是缺失的——你只是没有接触到它们（想象一个只显示你认同的来源的过滤器）。在回声室中，外部声音是存在的，但被主动贬低了——你已被预先训练去怀疑它们 (「主流媒体撒谎」，「专家已经腐败」)。后果是鲜明且反直觉的。

用交互内容检验这个显而易见的干预：让人们接触另一方观点，可能戳破认知气泡，却也可能加固回声室，因为回声室早已预言敌方论点会出现，并把它当成了确认。

表格说明，让人们接触另一方观点为什么可能戳破认知气泡，却加固回声室。

第二招指出你大脑内部的一个弱点。在 “The Seductions of Clarity” (Royal Institute of Philosophy Supplement, 2021) 中，Nguyen 认为，清晰的感觉——即当一切似乎都各就各位时那种令人满意的契合感——起到了终止探究的启发式的作用。我们把「事情已经变得清晰」这种感觉当作探究已经足够、可以停止的信号。通常这没问题。但这意味着清晰感可以被武器化：一个能够制造夸大清晰感的操纵者——一种解释一切的整洁意识形态，或一个每个事实都能严丝合缝嵌入其中的阴谋论——可以让你在发现漏洞之前就提前终止探究。请注意这如何与 §1 相衔接：清晰之所以危险，恰恰是因为它终结了探究过程。正因如此，那些最圆滑、最让人觉得「现在一切都说得通了」的说法，反而最需要严加审视。第三招完善了这一工具：在 “Trust as an Unquestioning Attitude” (Oxford Studies in Epistemology, 2022) 中，Nguyen 将信任本身分析为一种不加质疑的立场——即将某事视为已解决的背景，在此基础上构建而不再重新检查。这是必不可少的（你不可能从头推导一切），也正因如此是可以被利用的：夺取了一个人毫无保留信任的东西，你就夺取了他永远不会想到去查核的盲点。

这里的评价需要分成两部分。其概念性贡献——气泡与回声室、作为探究终止信号的清晰感、作为不加质疑的信任——已被迅速且广泛地采用，因为它们确实具有解释力和行动指导意义。但有两点警示值得注意。首先，哲学家们已经开始对这一概念框架本身提出异议 (Carey & Ventham, “There is no fresh air: a problem with the concept of echo chambers,” Episteme, 2025)。其次——这也是本课程坚持的前沿校准原则——社会科学关于现实世界中回声室普遍程度的实证图景确实复杂且不一；几项大型研究发现，大多数人的媒体信息摄入比「封闭的回声室」这一形象所暗示的更为多样化。因此，请将这一概念机制视为有解释力且可持续使用的分析工具，而将该现象的实证规模视为一个尚待测量的经验问题。概念框架本身有价值，但其现实普遍程度仍需进一步测量。

§6 形式化重构

以事实准确性重新解释荷兰赌论证

在第 1 日，我们用一场赌局为概率定律辩护。荷兰赌定理表明，如果你的置信度违反了概率规则，一个聪明的庄家可以卖给你一组你认为公平的赌注，但这些赌注合在一起保证你会赔钱。这很强大，但作为认识论论证却略显不尽人意。谁在乎钱呢？一个信念之所以不理性，难道不应该是因为某种与事实有关的原因，而不是因为你的钱包吗？一个在 2010 年代逐渐成熟并现在正处于全盛时期的研究项目——准确性优先认识论（也称为认知效用理论）——恰恰回答了这个问题，它是现代学科中最优雅的结果之一。

这个想法（由 James Joyce 在 1998 年的 “A Nonpragmatic Vindication of Probabilism” 中播下种子，由 Richard Pettigrew 的 Accuracy and the Laws of Credence（2016）建成体系，随后在 2020–2023 年出现了一波对其进行完善和质疑的论文）是用一个单一的认知标尺来衡量一组置信度的优劣：准确性，即它与事实的接近程度。对真命题完全有信心，是完美的准确；对假命题完全有信心，则是最大程度的不准确。现在看定理：对于任何不融贯的置信度——即违反概率定律的置信度——保证存在一个在所有可能世界中都比它更准确的融贯置信度。在专业术语中，不融贯的置信度是被准确性支配的（accuracy-dominated）：无论情况如何，它在接近事实方面都被彻底击败了。所以你根本不需要庄家。不融贯的置信度之所以不理性，完全是因为一个认知上的理由——它白白放弃了唾手可得的准确性；无论世界如何变化，都有一组更好的置信度能更接近事实。

探索支配关系的几何图景，看看哪些置信度在每个真值状态下都处于劣势。

表格把同一几何关系写成三种置信度情形：在线上、在线上方、在线下方。

使其成为前沿而非注脚的原因是：它尝试将理性的基础重建在单一的认知价值上——即接近事实——并从准确性支配论证中不仅推导出概率主义，还推导出更新规则（条件化）等更多内容。如果它完全成功，那么我们在第 1 日开始勾勒的整个贝叶斯体系将建立在准确性之上，而不是博彩行为或心理学之上。不过，「已确立」这个标签是有根据的。概率主义的核心支配定理是已经确立的数学。但其雄心——即所有的认知规范都仅源于准确性——则有争议：最纯粹的结果依赖于技术假设（加法性、有限命题），批评者认为这些假设比单纯的「接近事实」所能保证的内容夹带了更多的私货（Chad Marxen, “Epistemic utility theory’s difficult future,” Synthese, 2021），而且不同的准确性衡量标准可能会得出不同的判断。因此：这是一个美丽且极具启发性的重新构架，拥有坚如磐石的核心和充满争议的外延——这恰好也是整个附录的形状。

未决问题

尚待研究的问题

• 探究是真正的单位吗？ 寻求的规范是否真的与相信的规范相冲突——如果是，哪一个更根本？
• 知识优先还是信念优先？ 「事实性心智理论」是否是基础的知识追踪工具，信念只是后来且成本更高的附加组件——还是知识与信念之间的界限本身就被划得太清晰了？
• 机器到底产生了什么？ 是知识、主张、证言、仪器读数，还是某种全新的、无人关心其真伪的、看起来像真话的文本？
• 摩擦还是崩溃？ 深度伪造仅仅增加了验证记录的成本，还是瓦解了公共知识的一个承重条件？
• 你心智的环境被工程化到了什么程度——以及我们现在能清晰描述的回声室，实际上到底有多大？
• 只靠接近事实能奠定理性的基础吗？ 准确性优先原则能涵盖一切，还是仅限于其技术假设所能触及的范围？
• 还有一个为未来准备的更安静的竞争者： 其中好几项都越过知识指向了理解，认为那才是我们真正看重的东西——每当一个模型能够预测却无法解释时，我们都会再次感受到这一转向。