作者：耿弘明（清華大學(xué)人文學(xué)院講師）談人類寫作時,，人們會拿出具體的例子,，調(diào)用個人化描述，例如,，我們會提到“魯迅的《狂人日記》”“杜甫晚期的創(chuàng)作”或“學(xué)生小明在語文考試中取得了進(jìn)步”,，這背后,，每個人都有自己的名字,、背景,、性格特征和生活經(jīng)歷,，這種敘述方式也與我們的同理心馬上發(fā)生關(guān)聯(lián),，我們可以想象魯迅伏案寫作的場景,，或者小明為了提高成績而努力學(xué)習(xí)的樣子。一言以蔽之,，更高頻的使用方式中,，主語是個體，人們在使用單稱判斷,。當(dāng)討論人工智能寫作時,，我們的語言突然變得抽象化和一般化。盡管不同AI軟件呈現(xiàn)出越來越多的個性寫作差異,，但在學(xué)術(shù)討論里,，我們常說的還是“人工智能創(chuàng)作出短篇小說A”或“人工智能創(chuàng)作出長篇小說B”“人工智能可以模仿人類寫作了”,，而不是提到具體的AI系統(tǒng)或程序,。更高頻的使用方式中，主語是整體,，人們在使用全稱判斷,。那么，AI寫作是誰在寫作,？怎么到了學(xué)術(shù)討論里,，人工智能就成了無名氏？當(dāng)然,，有一些表面的理由,。比較明顯的，就是這個場域存在一種代際差異,，擁有更多具體AI使用經(jīng)驗和開發(fā)經(jīng)驗的大多數(shù)是年輕人,。年青一代尤其是“數(shù)字原住民”，對新技術(shù)的接受度和適應(yīng)能力普遍較高,，對他們來說,，人工智能不是一個抽象的概念，而是日常生活和工作中的具體工具,、具身體驗,。他們可能使用過各種AI驅(qū)動的應(yīng)用，如語音助手,、推薦算法,、自動翻譯工具等，甚至可能參與過AI系統(tǒng)的開發(fā),、底層數(shù)據(jù)的收集,。這種親身經(jīng)歷使他們能夠更細(xì)致區(qū)分不同AI系統(tǒng)的特點和應(yīng)用場景。而一些資歷較深的學(xué)者通常擁有更多的知識生產(chǎn)和傳播的權(quán)能,，在研究闡釋中占有較大話語權(quán),，他們對AI的宏觀分析和批評，基于豐富的理論知識和社會洞察,，提出了很多深刻的思考,，但在一些具體問題上，部分研究者可能缺乏對AI技術(shù)細(xì)節(jié)和實際應(yīng)用的了解,，導(dǎo)致論述略有欠缺,。這種知識生產(chǎn)的不平衡傳播開來，則可能進(jìn)一步引發(fā)公共討論中的偏差,。由此,，“內(nèi)群體效應(yīng)”與“外群體效應(yīng)”被不斷放大,。“內(nèi)群體效應(yīng)”是指人更容易識別和理解熟悉事物間的細(xì)小類別與差異,，“外群體效應(yīng)”是指人們傾向于將不熟悉的事物視為一個整體,。這種效應(yīng)在我們對AI和人類的認(rèn)知中表現(xiàn)得尤為明顯。當(dāng)談及人類時,，我們自然而然地將其視為“內(nèi)群體”,。我們?nèi)粘Ｉ钪信c各種各樣的人接觸，使得我們更容易識別和理解人與人之間的個體差異,。這種“內(nèi)群體”認(rèn)知讓我們更傾向于看到人類的多樣性,，而不是將所有人簡單地歸為一類。而對于AI,，大多數(shù)人將其視為一個陌生的,、復(fù)雜的技術(shù)領(lǐng)域，因此很容易將其歸類為“外群體”,，忽視了不同AI系統(tǒng)之間可能存在的巨大差異,。不過，上述表達(dá)只是問題的一個方面,，很多熟悉多種AI工具的人也會傾向于談?wù)摵甏蟮腁I,。那么，深層的問題究竟出在什么地方,？在現(xiàn)代世界的社會結(jié)構(gòu)中，個人作為勞動力的主體性已經(jīng)被無以復(fù)加地認(rèn)可和強調(diào),。在上文提及的例子里,，“魯迅”和“小明”作為主語，與“人工智能”作為主語,，構(gòu)成了不同的敘事方式,，這種敘事方式的差異并非偶然。這是因為,，在現(xiàn)代世界的社會結(jié)構(gòu)中,，每個具體的個人都是潛在的勞動力提供者，是潛在的商品消費者,，這種雙重身份也使得每個人都成為社會系統(tǒng)中不可或缺的文化個體,。在這種邏輯下，個人的獨特性不僅被承認(rèn),，還被刻意培養(yǎng)和強調(diào)?，F(xiàn)代教育系統(tǒng)、職業(yè)培訓(xùn),、個人品牌塑造等,，都是為了突出個體的獨特價值,，使其在勞動力市場上更具競爭力，同時也使其成為更精準(zhǔn)的目標(biāo)消費群體,。生產(chǎn)資料所有者對個體獨特性的強調(diào),，某種程度上可以被視為大眾生產(chǎn)對人的主體性的一種塑造法則。當(dāng)我們轉(zhuǎn)向討論人工智能時,，采用了一種抽象化和一般化的表達(dá)方式,，這反映了技術(shù)作為生產(chǎn)資料在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)體系中的地位，它在人們的想象里是去人格化和工具化的,，是一種生產(chǎn)資料,。既然AI在當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)體系中主要被視為一種生產(chǎn)資料，一種提高生產(chǎn)效率的工具,，于是,，就對AI進(jìn)行去人格化和工具化描述。當(dāng)我們說“AI正在改變金融業(yè)”時,，我們并不會去想象某個具體的AI系統(tǒng),，而是將AI視為一種普遍存在的技術(shù)力量，這種抽象化的敘述方式與我們對其他生產(chǎn)資料的描述方式非常相似,，例如,，我們會說“蒸汽機推動了工業(yè)革命”，而不會具體到某一臺特定的蒸汽機,。我們對人工智能的抽象化描述則反映了一種老舊的形容機器的知識范式——蒸汽機范式,。“蒸汽機范式”源于18世紀(jì)末19世紀(jì)初的工業(yè)革命,。當(dāng)時,，蒸汽機作為革命性技術(shù)，深刻改變了生產(chǎn)方式和社會結(jié)構(gòu),，這種范式將機器視為同質(zhì)的,、可控的、服務(wù)于人類目的的工具,。它強調(diào)機器的功能性和工具性,，而忽視了可能存在的復(fù)雜性和自主性。這種思維模式傾向于將技術(shù)簡化為可預(yù)測和可操控的系統(tǒng),。不過,，人工智能與蒸汽機有很大差別，是技術(shù)復(fù)雜性的差別,，交互方式的差別,，信息處理能力與其他機器裝置關(guān)系的差別。只舉一個感性直觀層面的例子：不同蒸汽機車功能是類似的,，但不同的AI寫作工具,，當(dāng)你深度體驗后,，會發(fā)現(xiàn)它們有極大的個性，每個AI系統(tǒng)都是特定算法,、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和設(shè)計理念的產(chǎn)物,，這些因素共同塑造了AI的“個性”。這種個性不僅是技術(shù)差異的體現(xiàn),，更是不同知識體系,、價值觀念和權(quán)力結(jié)構(gòu)在技術(shù)領(lǐng)域的具象化，開發(fā)者的數(shù)據(jù)庫,、倫理對齊方式等對其都有很大影響,。這種個性不只是冰冷代碼的集合，更是一個復(fù)雜的,、多層次的構(gòu)建物,，反映了創(chuàng)造它的人類社會的方方面面，并且表現(xiàn)出類似于人的主體性,。如果不談自動駕駛,、大數(shù)據(jù)推送等問題，只談AI寫作的話,，也是如此,。想象一下，你正在使用兩個來自不同地域的AI語言助手,。當(dāng)你問它們“什么是成功的人生,？”時，由于底層數(shù)據(jù)庫的差異,，你可能會得到不同的回答,。這里，我們看到了不同文化背景和社會價值觀如何通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法設(shè)計,，最終塑造了AI的“個性”。深入觀察,，我們會發(fā)現(xiàn)AI的“個性”甚至?xí)绊懰谋磉_(dá)方式和語言風(fēng)格,。一個專門為教育目的設(shè)計的AI可能會使用更簡單、更有耐心的語言,，它的回答中可能充滿了類比和例子,，就像一位循循善誘的老師。相比之下,，一個面向?qū)I(yè)人士的AI可能會使用更多技術(shù)術(shù)語,，它的回答可能簡潔而直接，就像一位經(jīng)驗豐富的顧問,。AI的“個性”還會隨著時間和使用而演變,。你剛剛打開與它交互時,，和它與你交互一段時間之后，它對同一問題的答案在內(nèi)容和風(fēng)格上都有差異,。除了話語秩序?qū)用?，我們不談?wù)揂I的個性，也表現(xiàn)出一種對未知秩序的恐懼,。在我們的集體無意識中,，“機器”這個概念已經(jīng)成為一種強大的符號，它代表了人類對技術(shù)的理解和控制,，象征著理性,、效率和進(jìn)步。當(dāng)我們面對人工智能這種新興技術(shù)時,，我們下意識地試圖將其納入這個既有的認(rèn)知中,，以維持我們對世界的理解和掌控感。這種心理機制反映了我們對未知的恐懼,，以及通過熟悉的概念框架來駕馭新事物的欲望,。它還反映了我們面對技術(shù)變革時的焦慮和防御機制。人工智能作為一種具有自主學(xué)習(xí)和決策能力的技術(shù),，挑戰(zhàn)了人類在智能領(lǐng)域的獨特地位,。這種挑戰(zhàn)觸動了我們深層的焦慮，即對被機器取代或超越的恐懼,。通過將人工智能歸類為傳統(tǒng)機器,，我們試圖否認(rèn)這種威脅，將其降格為可控和可理解的對象,，從這個角度來看,，我們對人工智能的理解方式不僅是一個認(rèn)知問題，更是一個關(guān)于主體性和存在焦慮的問題,。在很大程度上,，工業(yè)革命時期形成的話語體系仍然主導(dǎo)著我們理解新技術(shù)的方式，這種延續(xù)反映了知識傳播的慣性,，也體現(xiàn)了既有結(jié)構(gòu)對新興技術(shù)的收編嘗試,。然而，不同AI寫作工具之間存在的顯著的個性差異暴露了傳統(tǒng)機器概念在描述AI時的不足,，同時也挑戰(zhàn)了我們習(xí)以為常的知識范式,。我們面臨的挑戰(zhàn)則是——如何在現(xiàn)有的話語體系中為這種新型的“個性化”技術(shù)找到恰當(dāng)?shù)谋硎龇绞剑绾谓o不同的人工智能起一些具體的名字,，如何調(diào)整我們的認(rèn)知框架來適應(yīng)這種新的技術(shù)現(xiàn)實,。《光明日報》（2024年11月09日 09版）來源：光明網(wǎng)-《光明日報》