面向AI生命周期的未来性：技术哲学视角下的解读

本文论证，基于技术哲学视角解读欧盟AI法案，可提供对AI系统数据长期动态的洞见，具体涉及从数据摄取到部署的生命周期如何生成递归价值链，这挑战了现有的负责任AI框架。我们引入一种概念工具，用于构建AI管道，涵盖数据、训练 regimes、架构、特征存储库及迁移学习。通过跨学科方法，我们发展出一种技术上有据可依且哲学上连贯的分析，以揭示监管盲点。我们的核心论点是，现有政策制定中缺乏对支撑AI技术运行与经济逻辑的“成为”动态的阐述。为此，我们提出一种受Simondon技术哲学启发的正式解读，将其 individuation 概念用于建模AI生命周期，包括前 individuation 的环境、individuation 以及 individuated AI。为实现这些想法，我们引入“未来性”概念：AI的自我强化生命周期，数据增多提升性能，深化个人化，扩展应用领域。未来性凸显了数据的递归生成性和非竞争性，得益于如特征存储库等基础设施，支持反馈、适应和时间递归。我们的介入强调了日益加大的权力不平等，尤其是技术寡头，其捕获、训练和部署基础设施集中了价值与决策。我们认为，有效的监管必须解决这些基础设施和时间动态问题，提出包括生命周期审计、时间可追溯性、反馈问责、递归透明度以及争取递归复用的权利等措施。