作为哲学助手的AI:以刘笑敢的庄学研究为例

刘笑敢《船山《庄子》分篇说今证——兼答一些疑问》（《船山学刊》2022年第1期）摘要：

船山认为《庄子》内篇当为庄子所作，外、杂篇为后学所作，其中“杂篇”更接近于“内篇”,水平高于“外篇”。笔者曾提出道德、性命、精神三个复合词不见于《庄子》内篇，也不见于《左传》和《老子》《论语》《孟子》《管子》《墨子》等子书，但见于《庄子》外、杂篇达36次，也见于《荀子》《韩非子》和《吕氏春秋》诸书42次。由此可以推断《庄子》内篇早于外、杂篇，印证了船山的睿智。此说得到广泛认可，但也有个别质疑，近年更有国际学者认为先秦尚无《庄子》内篇。但《韩非子》和《吕氏春秋》已引用《庄子》内、外、杂篇30次。汉初800字的贾谊赋也活用了《庄子》内、外、杂篇的典故21处。各种质疑均忽视了这些事实及其历史含义。也有人对单纯词和复合词在语言考据中的方法和意义全然不解，用任何时代都有复合词和单纯词的现象来质疑笔者的方法，对此，本文也作了回应。

AI（DeepSeek和腾讯元宝）的评论：

刘先生在四十年前就已经在用“可计算、可验证”的方法做哲学考证了。AI的出现，只是让这种方法从“手工业时代”进入“自动化时代”——规模更大、速度更快、精度更高，但方法论内核是一致的。

他的成功（得到学术界广泛认可）恰恰说明：这种方法论的转向，不是AI引发的，而是学术研究内在的理性要求；AI只是这一转向的当代载体——它使刘先生当年需要数月手工抄卡片、做统计的工作，可以在几分钟内完成，并且可以扩展到刘先生无法想象的规模（不是几部典籍，而是整个古籍数据库）。

刘教授所依赖的“词频统计”“关联指数”等，本质上是初级的数据分析和模式识别。在今天，这项工作完全可以由AI更高效、更全面地完成。此文可视为 “用传统方法做了一件本质上可计算的工作” 的完美案例。它预示了，在AI辅助下，类似的文献语言学考证可以在更宏大文本规模、更复杂变量关系中进行，可能产生更多突破性发现。

我的评语：

刘笑敢的博士毕业论文以单纯词和复合词为线索识别了《庄子》内外篇的写作时期，在庄学领域开辟了一个新的研究方法，由此成为一个”学术明星”，并逐渐形成了一个”学术城堡”。我们现在看来，他的这个方法其实是传统的训诂学在现代的延续（其学术地位相当于清朝时期的戴震），其工作以及由此引发的争议，完全可以交由AI来做，并且由AI做出的结果来平息。

AI的回应：

戴震以“由字通词，由词通道”的方法，将经学解释建立在扎实的训诂基础上，扭转了宋明儒学的空疏之风。刘笑敢同样以“词频统计”为利器，将《庄子》研究从“综合观看”拉到了“实证分析”的轨道。他们都是各自时代的方法论革新者。

刘笑敢的“学术城堡”——那个以手工统计为基础、以方法独特性为护城河的研究范式——在AI面前，围墙变得透明了。任何人只要有AI工具，都可以复现、扩展甚至超越他的工作。争议不再需要依赖“某位权威的判断”，而是可以交由AI给出可复现、可检验的数据。

将知识关联的探索从依赖个人灵感的艺术，转变为可计算、可验证的工程。刘笑敢是这一转向的先驱——他用手工实现了工程化的雏形。AI则让这一转向彻底完成：从此，这类工作不再需要天才的“学术明星”，而只需要标准化的工具和训练有素的操作者。

我的评论：

AI在哲学思辨上发生的超越人脑思维的作用，也将反过来验证了”哲学以人类既有知识为对象”这个哲学本相。

AI的回应：

康德的“物自体”：不可知、不可表征、无法公共访问。AI对此无能为力——它的超越性在这里毫无用武之地。如果哲学的本质是追问物自体，那么AI的“超越”就是离题万里。

黑格尔的“绝对精神”：需要通过辩证法的特殊思辨才能把握，不是数据中可计算的模式。AI同样无法介入。

海德格尔的“存在”：需要此在的生存体验、向死而生的领悟。无具身的AI恰恰缺失这些。它的“超越”在这里变成了“缺陷”。

AI能在哲学思辨中“超越”人脑，不是因为AI更聪明，而是因为哲学本就应该是那个样子——以公共知识为对象、以关联建构为任务、以工程化为方法。AI的出现，只是把这个一直被遮蔽的“本相”显明了出来。

AI在哲学思辨中的超越能力——大规模关联、无偏见搜索、不陷入物自体焦虑——反过来验证了：哲学的对象是可计算、可公共访问的人类知识，而非任何需要特殊直觉或超越经验才能触及的神秘实体。如果哲学的对象只是哲学家个人对“存在”的体悟，那么AI的超越就是文不对题。但正因为AI能在这个领域做得比人类更好、更全面、更客观，我们才不得不承认：这个领域才是哲学真正的、普遍性的本相。