2026年6月14日，美国纽约尼克斯队击败圣安东尼奥马刺队，赢得NBA本赛季的总冠军。时隔53年，尼克斯再次捧起了NBA总冠军奖杯。纽约随即陷入疯狂，在总决赛结束后不久，社交网络上就传出了纽约警方维持现场秩序，控制球迷疯狂庆祝的视频片段。据报道，狂欢已经逐步成为混乱，14日凌晨一名17岁的少年在纽约时代广场附近脚部中弹受伤。混乱和暴力事件还包括运送世界杯球迷的校车被烧毁、私家车被摧毁、在人群中燃放烟花，以及砍伤和刺伤事件。球队的胜利本应象征团结、快乐和共同庆祝，但在某些情况下，它却会转化为破坏、暴力甚至危险。
2026年6月14日，美国纽约，25/26赛季NBA总决赛第5场，纽约尼克斯击败圣安东尼奥马刺，自1973年以来首次夺得NBA总冠军。赛后球迷骚乱，警察逮捕了一名男子。视觉中国 图
对于纽约市的疯狂庆祝，尼克斯队老板詹姆斯·多兰（James Dolan）不得不提醒球迷：“我们需要告诉纽约的每个人，我们知道他们在庆祝，我们希望他们玩得开心。请注意安全。不要受伤，不要伤害任何人。”
为什么在一场胜利后，集体的狂喜会迅速演变成混乱甚至暴力？这涉及球迷多年等待后的心理状态、纽约作为超大型城市的布局、高度情绪化的公共空间，这些因素最终共同促成了这一集体事件。
对于纽约球迷而言，这次是尼克斯队时隔27年重回总决赛。其间球队经历了漫长的低谷期，甚至一度沦为联盟的笑柄。这次的胜利让球迷长期压力得以释放：这些球迷一直以来支持着不被看好的尼克斯，经历了一次次失望和等待。对一些高度投入的球迷而言，球队的胜利不仅是一场比赛的结果，更是一种个人身份得到确认的时刻。胜利不光属于这支球队，也属于纽约这座城市，属于纽约球迷和纽约人。胜利增强了这些身份所带来的自豪与认同感。
“尼克斯球迷”这个身份已经与许多人的童年、青年和成年时期绑定，甚至反过来赋予他们在社区和纽约的归属感。他们能从庆祝的人群中感到归属感，自愿加入其中。这与社会学家涂尔干提出的集体欢腾（collective effervescence）概念高度重合：当人们参与某种共同仪式时，会产生一种超越个人的情绪体验。个人会感到自己不再只是一个孤立的个体，而成为某个更大群体的一部分。这种体验在体育比赛、演唱会、宗教或政治集会中经常出现。
当个人进入群体后，可能会降低自己的个体责任感，对日常社会规范的约束感随即减弱，开始模仿其他人的行为，并且更容易陷入群体情绪。在日常生活中，个人会对破坏性行为有更明确的认识，但在群体混乱中，个体的判断会变得模糊，并且产生场面足够混乱，越界行为可能不会被追责的侥幸心理。
值得注意的是，体育迷暴力在世界各地都有发生，但美国球迷在一些方面是不同寻常的。在《华盛顿邮报》的报道“为什么美国体育迷在获胜后暴动？费城超级碗混乱背后的科学”中，肯特州立大学社会学家杰弗里·刘易斯（Jeffrey Lewis）指出，与欧洲的足球流氓文化不同，双方球队的球迷经常互相伤害，美国的球迷骚乱通常仅限于破坏行为，或针对无生命物体的暴力行为。此外，当美国体育迷暴动时，几乎总是庆祝胜利而不是失败。社会心理学家爱德华·赫特解释道：我们都想成为某些超越自己的事物的一部分。胜利后的狂喜与兴奋、夜晚的环境、酒精与药物、“今晚做什么都可以”的心理、密集人群都会引发破坏性行为。
2026年6月13日，美国纽约，25/26赛季NBA总决赛，纽约尼克斯击败圣安东尼奥马刺夺得NBA总冠军。当地球迷聚集在麦迪逊广场花园附近街道观看直播，庆祝活动迅速演变为骚乱，纽约市警察局随即部署防暴队和骑警驱散人群。视觉中国 图
除了上述因素，刘易斯还强调：粉丝暴乱是一种认同和加入球队胜利的方式。当球迷无法直接参与比赛时，他们可能通过象征性的行动参与胜利。常见的行为包括挥舞旗帜、唱歌、游行等，而破坏公共设施则是一种破坏性的参与。球迷不能像四分卫那样把足球扔到60码外，但他们可以把石头从窗户扔出去，或者把灯杆拉下来。对他们来说，这成为了证明他们力量和技能的方式。
另一个不可忽略的问题是纽约的城市布局。在一些城市，人们可能回到社区与亲友共同庆祝胜利。但纽约有太多象征性地标，例如麦迪逊广场花园、曼哈顿中城和时报广场。人群会迅速聚集到这些代表纽约文化的空间，而群体规模的扩大又会加快情绪的传播。尽管大部分的球迷并未做出过激行为，但少数人的危险举措足以引发人群的情绪波动，甚至引发模仿。
更值得注意的是，在高度原子化的现代社会，人与人之间已经变得越来越割裂。政治立场的不同，生活方式的迥异，对于智能设备的依赖，以及社区生活的减少都让人感到孤独。一次夺冠，能让人们体验到同一种情绪，产生群体连接。但当人们成为群体的一分子，他们的责任感可能下降。群体给予的匿名性，特殊环境下的强烈情绪和监管的不足都可能导致破坏性行为。体育之所以特别，是因为它是少数能在现代社会引发如此强烈集体情绪的仪式之一。这种情绪可能是令人兴奋的快乐，但也可能演变成难以控制的破坏。
语言从来不只属于人类
随着AI技术的突飞猛进，AI写作的门槛正变得越来越低，人们有理由相信“AI写的书”正在批量涌入市场。
这并不奇怪。AI最直接挑战的，是人类长久以来引以为傲的一种自我认知：我们是会讲故事的动物，是唯一能用语言创造意义的存在。如今一个机器可以在几秒内产出一篇文章、一首诗、一个剧本，这种自我认知的地基开始松动。
面对这种松动，欧美创意界的主流反应是抵制。2023年，好莱坞编剧罢工近五个月，演员工会随后跟进，数千名作家联署抗议信，多起版权诉讼相继提起。这股浪潮如此汹涌，以至于“反AI”几乎成了文艺界的一种政治正确。
哈佛大学文学教授马丁·普克纳（Martin Puchner）最近在思想杂志Aeon发表文章Words, words, words，对这种反应正面质疑。他不是AI的无条件拥护者，也不是硅谷布道者，而是一个深耕文学与文化史数十年的人文学者，他的立场因此有些出人意料，他认为，抵制AI是人文学者最错误的选择，理解AI，才是人文学科最擅长的事。
普克纳并不否认抵制情绪有其合理性。AI公司大规模使用作家的作品训练模型，却不支付报酬，不征得同意，这是实实在在的盗用。相关诉讼应当支持，版权保护应当跟上。这些都是真实的不公正，值得认真对待。但他指出，抵制者的核心论点存在一个显而易见的内部矛盾。
抵制者说：AI没有真正的创造力，它只会重组已有的素材，产出的东西是可预测的、平庸的，缺乏人类独有的灵光与深度。
这个论点本身没有错，问题在于时机。就在AI出现之前的几十年里，文学理论界已经对“孤独天才”“人类独创性”的神话进行了彻底的拆解。大家都知道，没有任何一个作者是凭空创作的——每个人都依赖语言传统、文化积累、前人的作品与思想。创作是集体的、历史的、工具依赖的。
结果AI一来，这些人迅速退回到最传统的人类创造力观念中：人类的创造是神圣的，机器的生成是低级的。他们前脚刚解构了浪漫主义的作者神话，后脚又把它搬出来用。这种自我矛盾，在普克纳看来并非出于对创造力本质的深刻思考，而是出于对既得利益的本能保护。
他还注意到一个有意思的地理现象：这股抵制情绪主要集中在北美，印度、韩国、中国的创意从业者则相对更加开放，欧洲居于中间。这种差异，不能简单归结为技术发展水平的不同，可能与更深层的文化态度有关——比如东亚和南亚文化中，对人与非人之边界的哲学想象，本来就比西方更为开放和流动。
普克纳提出重新命名大语言模型。我们通常把AI叫做“大型语言模型”（Large Language Model），这个名字把重点放在了技术规模上。但他更愿意用另一个名字：“共享语言模型”（Shared Language Model）。“共享”意味着AI使用的语言和人类使用的语言来自同一个源头。AI不是用某种外星符号系统运作，它用的是人类几千年积累的文字、叙事、概念与修辞。语言，是人类和AI相遇的地方。
普克纳援引法国哲学家德里达的观点：语言从来就不是人类与生俱来的神圣禀赋，而是一种人造的技术系统，一套符号规则。西方文化长期推崇言语、贬低书写，因为言语仿佛能直接呈现说话者的在场与意图，而书写则是间接的、人工的。但德里达认为，这种推崇是一个形而上学的幻觉：语言本质上就是技术性的，书写才更清晰地揭示了这一点。
AI的出现恰恰印证了德里达的洞见。一台机器在使用我们的语言，而且用得相当流畅。这不是对人类的侮辱，这是一个邀请：我们需要重新认真思考，语言究竟是什么，创造究竟是什么，意义究竟如何产生。而这些问题，正是人文学科思考了几百年的核心问题。
普克纳全文中最有意思的部分是他对《弗兰肯斯坦》的重读。玛丽·雪莱于1818年写成这部小说，讲的是一个科学家创造出一个生命，却在它刚刚诞生时便抛弃了它。这个被遗弃的造物，什么都不懂，什么都不会，独自流落在世界上。它怎么办？它躲在一户农家的墙外，偷听他们说话，一点一点习得了语言。然后，它找到了几本书，认真读完：普鲁塔克的《希腊罗马名人传》，弥尔顿的《失乐园》，歌德的《少年维特之烦恼》，还有一部文明史著作——C·F·沃尔内的《废墟》。读完之后，它的整个性格、情感结构和世界观，都被这几本书深刻塑造了。
普克纳点评道：这不就是今天AI训练的过程吗？
先通过海量语言材料习得语言能力，相当于大型语言模型的预训练；再摄取特定的文本集合，让特定内容塑造模型的“性格”与“知识结构”，相当于今天的检索增强生成技术（RAG）。
雪莱在两百年前，用文学的语言精确描述了一种她不可能预见其技术细节的东西的工作原理。这说明文学从来不只是讲故事，它是人类理解自身与世界的一种认识工具。当技术以某种新的方式冲击我们对“创造”和“存在”的理解时，文学往往比技术手册更早抵达问题的核心。
普克纳的论证并没有停留在理论层面。他说，自己过去三年一直在动手实验AI，并详细描述了他做过的事。他受《弗兰肯斯坦》启发，用RAG技术真正复现了造物的学习过程：给模型喂入小说中那四本书，让它用那四本书的视角来回答问题，观察性格如何被文本塑造。他还做了一系列“文学聊天机器人”，让历史上的哲学家、文学人物彼此对话，用于课堂教学与思想实验。
在写作教育上，他的做法是区分两类任务：有些思维训练必须自己完成，因为思考的过程比产出的文字更重要；但AI可以被用作陪练，专门扮演反对者，逼迫学生把论点想得更严密，更经得起追问。
他还说了一件值得思考的事：拿到AI这个工具之后，他开始用不同的眼光看待自己的研究——哪些想法可以变成可实验的应用，哪些概念可以变成可验证的模型。工具改变了他看问题的方式，但没有取代他的思考，而是拓展了思考的维度。
普克纳这篇文章写于人文学科正在遭受多重夹击的历史时刻。生源萎缩、经费削减、社会质疑——人文的价值越来越难以用主流社会能接受的语言来解释。AI的崛起，本来可能成为压垮骆驼的最后一根稻草：连写作都可以自动化了，人文还剩什么？
但普克纳认为，AI的出现，带来了一系列人文学科本应最擅长回答的根本性问题——语言如何构成主体？意义如何在阅读中生成？哪些文化叙事被编码进了我们制造的工具？谁的声音构成了AI的训练数据，谁的声音被排除在外？……这些不是技术问题，而是文化、权力、历史与伦理的问题。回答它们，需要的正是几百年来人文学科积累的那些工具：文本细读、历史意识、批判性反思、对语言与权力关系的持续追问。在彻底抵制和无条件拥抱AI之间，有一条更难走、也更值得走的路：带着你的知识储备和理论训练，进入这场对话，去理解这个工具是什么，去追问它背后的权力结构，去探索它与人类语言和思想的深层纠缠。
热门跟贴