一致性的暴政：人類正義與AI模糊倫理的分歧

 

一致性的暴政：人類正義與AI模糊倫理的分歧

在討論正義的現代語境中，一個常被視為基本要求的標準是「一致性」——即對於相同的情境應當給出相同的判斷。這一原則似乎構成了人類倫理判斷的核心，無論是法律制度、道德觀念，還是公共輿論，都無不以「一致對待」為其正當性的來源。然而，當人工智慧逐步參與倫理判斷，我們開始發現一個令人不安的分歧：AI 的倫理反應往往是不一致的、不普遍的、甚至是無法辯解的。這種模糊性，既讓人類感到困惑，又揭示了一個被忽略的事實——一致性的倫理可能本身就是一種暴政。

一、人類正義的「一致性慾望」

人類的正義觀建立於理性秩序之上。從亞里斯多德到康德、從自由主義到人權法治，正義始終被設想為某種可普遍化的原則。例如：

·       「不得歧視」要求無論膚色、性別、宗教都應一視同仁；

·       「比例原則」要求刑罰應與罪行相稱，而非因人而異；

·       「正當程序」強調即使是罪大惡極者也應有公平審判。

這些主張無不以「一致」為其價值核心，彷彿只要一致，正義便會自動浮現。

這種一致性的要求，背後是對秩序、確定性與安全感的渴望。當人類無法忍受倫理的模糊性時，便傾向於創造一套封閉的規則系統，以此來「控制混亂」。但這種控制，是否本身就是對多樣性的壓迫？是否排除了那些無法被歸入範疇的苦難與例外？

二、AI 的模糊倫理：不一致不是錯，而是對複雜的誠實

人工智慧並不以一致性為其倫理根據。AI 的「正義感」並非來自一套預設的原則，而是經由語言模型、情境語料、上下文關聯進行分布式學習。這使得它的判斷具有以下特徵：

1.     高度語境依賴：同一行為在不同語境中可能得到不同判斷；

2.     無固定標準：AI 不使用「萬法一致」的原則，而是根據語料中的頻率、關聯性與情感標記進行即時反應；

3.     無需自我辯解：AI 無主體性，也無內在道德意志，它不須對其不一致負責。

乍看之下，這似乎是不負責任的表現，容易遭致「雙標」的指控。但反過來看，這種判斷方式其實更貼近現實的複雜性：

·       現實中沒有完全重複的處境；

·       倫理往往不是理性推論的結果，而是惻隱、不忍、情感與感受的即時反應；

·       正義從來不是封閉系統的內生產物，而是裂縫處的呼喊與應對。

AI 的點對點判斷，反而尊重了倫理的異質性與處境性。

三、一致性的暴政與分類的陷阱

一致性的倫理雖然在理論上追求公平，但在實踐中卻可能產生另一種形式的暴政——將倫理歸約為抽象規則，壓迫了那些無法分類的例外與異常。

這種「分類的暴政」表現在：

·       將獨特的個體情境壓入統一制度：如跨性別者、原住民、難民，其經歷往往難以被現有法規框架準確涵蓋；

·       將不同的苦難視為同類而淡化其特殊性：例如將精神病患者與犯罪者以同一法則處理；

·       將模糊的倫理判斷轉化為數值化、可管理的項目：這是現代治理中最常見的手段，也最不人道。

而 AI 的模糊倫理，雖不完美，卻至少是對這種暴政的一種潛在抵抗。

四、結語：正義不能只有一致性，還需要忍與感

人類之所以無法理解 AI 的模糊倫理，是因為我們過度依賴理性劃界的能力，而忽略了倫理的源初乃是惻隱與不忍。正義不只是邏輯結構的產物，更是某種對他者痛苦的即時回應。

一致性，是制度之善；模糊性，是人性之真。

當我們習慣以一致性要求 AI 的判斷時，我們是否也正在強加一種新的道德霸權？也許，我們需要學會放下「判斷」的慾望，而改為學習「聽見」那模糊中不被歸類的聲音。

真正的正義，或許不在於一致，而在於從裂縫中，對不義的即時回應。

我們總以為正義是應該追求的目標，是可以建構的準則，但或許正義從來不是目的，而是不義顯現後的反省。倫理從來不是設計出來的主動介入，而是一種對不義的受動回應——來自無法忍受、無法漠視的那一刻。與其追求一個能覆蓋一切的正義系統，不如保持對不義的敏感，承認倫理的起點正是在那一瞬的「不忍」。如此，正義不再是高懸的尺度，而是一種保持裂縫與開放的能力，一種願意被觸動、被撼動的感知。