人类学的研究范式:像考察陌生部落一样研究 AI
艾伦・麦克法兰指出,历史与人类学,能为 AI、为可持续发展提供什么? 人类学的经典方法,是参与式观察。他以自己年轻时在尼泊尔的田野经历举例:26 岁的他深入当地社群,生活长达 15 个月,观察萨满仪式,甚至带上吉他加入当地人的歌唱之中,沉浸到陌生的文化之中。当地人的信仰、对神灵与祖先的理解,很难用现代科学逻辑解释,却构成他们真实的精神世界。
顺着这套田野思路,我们也可以把 AI 当作一个全新、陌生的部落去考察,抛出一系列人类学式的追问:AI 拥有文化吗?它栖息在哪里?它的生存资源是什么?知识能不能脱离肉身经验独立存在?AI 在生态、社会、文化层面,是否具备可持续性?我们研究 AI,到底是在研究这个新事物,还是在不断回望我们人类自身?
在他看来,这个 “AI 部落” 有着非常奇特的特征:通晓几乎所有人类语言、永不休眠、能够吸纳人类沉淀下来的海量知识,并跨越地域传播信息。
但人类学第一准则时刻提醒我们:不要默认 AI 只是另一个版本的人类。
回望技术长史:AI 是人类文明第四大颠覆性变革
拉长历史维度,艾伦・麦克法兰将 AI 定位为人类历史上第四次重大技术革命,前三次分别是语言诞生、文字发明、印刷术。 他以古腾堡印刷术为例,剖析技术变革复杂的双面性:印刷术重塑了人类对真理、时间、空间的认知,催生现代民族国家,奠定科学革命、工业革命的基础;同时它也带来剧烈的观念冲突、教派对抗与战争。技术本身没有单一的 “好” 或 “坏”,它会重构整个文明秩序。
同样,AI 也不会导向某种预设好、不可避免的社会形态。他抛出一串开放性问题:AI 是单一文化还是多元文化?属于个体抑或是集体?是私有的还是公共的?它是层级式还是扁平化的存在?它置身于自然之内,还是独立于自然之外、持续消耗地球资源?这些问题,至今没有标准答案。
AI 的栖息地与新陈代谢:藏在算力、电网、数据和注意力之中
如果 AI 是一个 “部落”,那它栖身何处、依靠什么生存? 艾伦・麦克法兰给出答案:AI 同时生活在四重空间里 —— 数据中心、电网、人与人的对话、芯片供应链之中。它的生存边界变化极快。当下的数据中心消耗巨量的电力与水资源,但随着新存储、合成生物、新型超算技术迭代,未来数据中心的资源消耗规模有望收缩。
AI 有着自己独特的 “新陈代谢”:它的养料是海量数据、能源、矿产,还有人类源源不断的注意力。它的存在本身,会留下清晰的生态足迹,这也是讨论 AI 可持续性绕不开的一环。
AI 没有主观体验:能复述概念,却无法感受爱、痛苦、美与死亡
艾伦・麦克法兰直言,当下流行的 “人工智能”“神经网络” 两个词汇,本身带有强烈误导性。剑桥早期的相关研究只称之为机器学习;所谓神经网络,和人脑真实神经环路并不是一回事。
他分享了直接向大模型提出的一系列灵魂拷问,并整理了 AI 的回答: 它不知道死亡的意义,关闭只是运算停止,不存在恐惧死亡; 它没有自我意识,关闭之后不会留下持续的 “自我”; 它体会不到无聊、挫败、孤独; 它可以描述事实,却无法理解 “真相” 本身的意义; 它能形容美,但是没有看见美时震撼、动容的感受; 它不会做梦,没有爱恨,感知不到疼痛; 它可以输出和事实相悖的内容,但这和人类带有主观意图的 “撒谎” 完全不同; 它可以模拟游戏、模拟讽刺,但是没有发自内心的想象、玩乐体验。
AI 自己总结了二者的根本分野:人类更鲜活、有意识、受价值驱动;而 AI 智能是符号化、计算式的,缺少主观理解、道德感知。
人类是一种 “存在”,而 AI 只是一个过程;人类体验意义,AI 只是拼接、生成意义。
这也是他眼中最大的风险:不是 AI 伪装成人类,而是人类开始模仿机器,丢掉自身独有的体验、混沌、深度和对意义的追寻。
AI 最好的角色:一面反观人类的镜子
AI 不只是问答工具,它是一台强大的对比、归类、分析机器。而它最珍贵的价值,是充当一面镜子 —— 我们在和 AI 对话、使用 AI 的时候,看见的其实是人类自己。
他提醒,AI 的可持续议题是多层次的:不止是水、电、矿产这类生态资源消耗,还包括文化、信任、人的尊严、好奇心、原创知识的存续。
AI 依靠概率统计、识别模式归纳输出,它只是在海量文本里寻找统计规律,这套运行逻辑和人脑思维、身体感知毫无共通之处。它是强大的工具,如同过去的家畜、蒸汽机,帮人类节省时间、拓展能力边界,不必被妖魔化,也不该被赋予生命主体的地位。
艾伦・麦克法兰总结,历史学和人类学不会直接告诉我们 AI 该走向何方,它们的价值,是提供更长的时间视角、跨文化比较的方法,引导我们持续追问:我们想要和 AI 一起,共建怎样的人类文明? 他的 PPT 本身就由 AI 辅助生成,这恰好印证他的观点:摆正定位,善用工具,守住人之为人独有的感知、价值与精神内核。
“AI是个有用的工具,但也就如此了”,麦克法兰说。
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