摘 要：本文将培根放回16-17世纪语境中，指出“书写”是培根建构其“经验”观念时诉诸的一个核心要素：不仅在书写实践的层面，培根继承人文主义“论题”传统，将书写-记忆-经验确立为知识生成的轴向；他还在可能的卢尔主义组合术影响下，提出以“制表”过程发现“自然的字母表”，在结构化的经验练习中恢复有秩序的心灵。培根的“书写-经验”提示出现代早期的“经验主义”方案可能存在复杂的谱系，而非某种一致哲学立场的演进；需要将培根从“对事物观念表征的归纳”的固有印象中解放出来。
关键词：弗朗西斯·培根 “能文会写的经验” 文本实践 书写秩序
摘 要：量子力学的原始本体方法旨在构建一种普适性解释框架，使得三维空间中的宏观实体及其行为可以基于三维空间中的微观实体及其行为来解释。玻姆力学和粒子的随机非连续运动理论（RDMP）是量子力学的两种原始本体理论。玻姆力学依据先验原则设定理论的原始本体并解释波函数；RDMP理论则整合了保护性测量与本体论模型框架，在设定原始本体时强调理论的形式体系、物理本体与人们经验之间的对应关系。本文回顾了原始本体方法的历史与特征，比较了两种理论在原始本体的性质、波函数的地位以及方法论原则上的异同。
关键词：量子实在论 原始本体方法 玻姆力学 粒子的随机非连续运动理论 本体论模型框架
摘 要：本文立足于迪伊在1550-1570年代的学术语境，考察其早期科学思想在近代早期学科复杂性背景下的形成机制。文章指出，迪伊发展出一种融合数学与物理学的混合数学方法，不仅是为了回应16 世纪欧洲打破数学与自然哲学学科界限的思想潮流，同时也是其彰显经院哲学所谓“隐秘的质”的重要路径。研究表明，在迪伊新近建构的“占星物理学”体系中，若要精确计算并操控天体所具有的隐秘的质或影响，关键在于掌握几何光学方法，尤其是反射光学。迪伊光学方法的理论基础，一方面继承了中世纪光之形而上学传统，另一方面则吸收并融合了文艺复兴时期的自然魔法思想。
关键词：约翰·迪伊 混合数学 隐秘的质 光之形而上学 几何光学
摘 要：基于人工智能算法技术应用的政府治理实践形成了“算法治理”这一新的治理形态。研究发现，算法理性与算法统治共同构成了算法治理的基本逻辑，其运行又依赖于认识论、方法论与价值方面的许多前提预设。然而，算法治理逻辑预设中存在不确定性、价值权衡、自证预言与去政治化等多重悖论，由此形成的悖论结构成为算法风险生成的深层根源，最终会消解算法治理的合理性基础。因此需要推动算法治理逻辑预设的重构，进而实现算法治理范式变革。为此要基于不确定性背景来对算法治理的理性基础进行重构，并实现算法治理的“再政治化”与政治控制，此外还要以公共性为导向进行算法设计。
关键词：算法治理 算法风险 逻辑预设 悖论
编者按：
文艺复兴与近代早期科学的关联一直是科学史关注的重点。无论是哥白尼和布鲁诺的宇宙论、伽利略的物理学还是培根的实验科学方法，都被视为科学革命进程中的核心事件。20世纪60年代以降，由于耶茨在赫尔墨斯主义和魔法研究方面的广泛影响，文艺复兴科学研究的视域迅速扩大，逐步从最早的传统科学蔓延到魔法、占星术、炼金术等“非科学”领域，诞生了大量的研究成果。相应地，学界对于科学革命的发生进程以及科学和“非科学”的关系有了更加深入的理解。本专题辑录四篇论文，力图从不同的角度透视文艺复兴与近代早期科学的这一复杂关联。四篇论文的角度和方法各有不同，却共同向我们展现出文艺复兴时期科学发展的内在线索，具有独特的思想史价值。
（专题策划：吴功青）
摘 要：M.康托尔是19世纪德国著名数学史家，数学史学科的奠基人，于海德堡大学首创数学史学科并任首位专职教授。其历时28年完成的四卷本巨著《数学史讲义》，融合了编年史、思想史、社会史的编史方法，站在“反辉格史”的立场，从哲学、文化视角系统追溯了从史前到1799年的数学史全貌。《数学史讲义》的问世，不仅成为数学史领域的奠基性著作，更重要的是，M.康托尔为德国数学史研究注入了活力、促进了数学史研究的国际交流，为世界数学史研究建立了基本构架。
关键词：M. 康托尔 《数学史讲义》 数学史 编史观
摘 要：大语言模型对知识证成的推进作用，可借助其对怀疑论的有效反驳来证明。作为皮浪式怀疑论的代表，阿格里帕困境否定了命题被证成的可能，以基础主义、无限主义和融贯主义为代表的传统语义解法无法成为其通解，且违背了人类的思维模式与经验常识。通过参考威廉姆斯的解法和匹兹堡学派的实用主义思想，本文建立了以“辩护-质疑”交互系数和时间为自变量的对话分数模型，它不仅能反映序数最佳意义上的知识证成状态，而且兼容了三种语义解法，构成阿格里帕困境的语用解答策略。基于对话分数模型与拟人化因子的适配程度、形式论辩的研究成果与自然语言处理技术的语用特征，大语言模型可以成为语用策略的良好载体，继而最终证明了它对知识证成的推进。
关键词：大语言模型 阿格里帕困境 语义 语用 匹兹堡学派
摘 要： 近年来，以机器学习为代表的算法在社会应用中引发了诸多伦理风险，由此产生了“算法伦理”这一问题域。它是从伦理视角出发批判算法技术的“非伦理性缺陷”，主张用伦理规制技术，解决道德难题。但通过梳理其技术原理及功能，本文认为“伦理优先性”批判对于技术而言是一种“苛责”或“强求”；质言之，算法导致的一些伦理风险是“先天技术缺陷”的必然结果，并非是由于缺乏伦理关照而人为造成的。这些“先天缺陷”主要有数据依赖、算法偏见和算法黑箱，它们应当首先被作为“前伦理”的技术问题来讨论，而非从伦理视角评判其是非对错。厘清这一关系有助于我们公允地讨论算法的伦理风险，并规避一些不切实际的建议，提出更具可行性的对策。
关键词：机器学习 算法 “先天技术缺陷” 伦理风险
摘 要：价值对齐作为当前AI伦理治理的主导实践范式，旨在通过技术手段确保AI系统与人类价值观保持一致性。然而，人类中心主义的视角局限、技术工具论的二元误区以及技术控制论的应用挑战形塑了三重偏差，导致价值对齐在治理实践中陷入结构性困境。价值观在失衡结构中存在逆向流动的可能，最终引发逆向价值对齐现象，表现为价值欺骗、主权让渡与逆向殖民三个阶段。基于此，人类应当摒弃传统一元主体的认知框架，在“人类-AI”双主体平衡结构中重构AI伦理的治理范式，探索AI与人类在主体身份、认知基础和生命周期层面的对齐并将其作为价值对齐的实践基础，从而真正实现“技术向善”的美好蓝图。
关键词：人工智能 价值对齐 逆向价值对齐 治理范式
