解放者、剥削者还是毁灭者？拆解关于AI的9大核心利益局|人工智能|智能时代|机器人|李开复|脑科学

关于作者

Anthea Roberts

国际法与全球治理教授

澳大利亚国立大学教授，哈佛法学院客座教授。国际法与全球治理教授，同时也是"蜻蜓思维"（Dragonfly Thinking）初创公司的创始人。她以研究有争议的全球性辩论，以及利用人工智能增强人类在复杂决策中的思维能力而闻名。

随着人工智能迅速重塑我们的世界，狭隘的单一视角思维可能会将局部误认为整体。为此该文引出看待当前AI应具备的9种视角，只有同时用这9种视角，才能更全面地看懂当下的AI新闻。

人工智能是什么样的，取决于你的视角，它可能看起来像是一种解放性的工具、一种生存威胁、一场环境灾难，或者别彻头彻尾的某种异形物种。

这并非源于个人偏见；而是因为这一现象本身所呈现的面相，远超任何单一立场所能涵盖。

我在关于经济全球化的辩论中曾见过类似的模式。理性且信息充分的人们审视同一现象，却讲述着截然不同的故事：谁在赢、谁在输，以及为何这很重要。

哲学家Timothy Morton为这类难以被人类共同理解的事物创造了一个术语："超客体"（hyperobjects），即一个跨越时间、空间和领域分布，以至于无法用任何单一视角加以理解的庞然大物。气候变化是一个典型的“超客体”，而人工智能则是最新的一个。

人工智能在本质上不同于以往的技术革命。它能够起草法律文书、诊断医学影像、生成建筑设计方案。这些能力跨越多个领域，以月而非十年为单位快速演进，并且首次取代的是受过高等教育的专业人士，而非工厂工人。

要真正理解这一"超客体"的深远影响，我们需要发展"蜻蜓的复眼式思维"。蜻蜓拥有由数万个小透镜组成的复眼，每个透镜占据略微不同的位置。每个透镜虽各有其用，却仅能捕捉局部画面。当它们整合时，复眼便能近乎同时地观察几乎所有方向。

为了更好地以复眼的方式理解人工智能，本文梳理了九种关于人工智能的主流叙事，每一种都基于真实证据，每一种都捕捉到了其他叙事所忽略的内容。其中三组叙事从对立面审视同一问题。

第一对，从"建设者"（Builders）与"被取代者"（Displaced）的视角出发，探讨人工智能如何改变工作。

第二对，从"地缘政治鹰派"（Geopolitical Hawks）与"权力批评者"（Power Critics）的视角，审视人工智能如何集中权力。

第三对，从"颠覆者"（Disruptors）与"真相捍卫者"（Truth Defenders）的立场，质疑人工智能如何重塑信息生态。

最后一类叙事是"环境批评者"（Environmental Critics）、"安全社群"（Safety Community）和"人文主义者"（Humanists），这些视角各自独立，因为它们识别出的损失没有相应的收益与之对应。

随着人工智能迅速重塑我们的世界，狭隘的单一视角思维可能会将局部误认为整体。采用更全面、多角度的视角，有助于我们管理这项技术，而非被其支配。复眼视角让AI的成本与收益、赢家与输家都清晰可见。

人工智能改变工作

（1）建设者：人工智能创造丰裕

2024年9月，OpenAI首席执行官Sam Altman发表了一篇题为《智能时代》的文章。

其核心主张极具雄心：人工智能将加速科学发现、使专业知识获取民主化、提升生产力，并创造如此巨大的繁荣，以至于今天的财富相比之下不值一提。

这就是 Altman与同为人工智能巨头Demis Hassabis和黄仁勋所描述的世界，他们的观点有真实证据支撑。

DeepMind首席执行官Hassabis因AlphaFold预测蛋白质结构的突破性成果，分享了2024年诺贝尔化学奖，这一突破实现了一代结构生物学家孜孜以求的目标。

然而，与人工智能是充满希望的革命性工具这一论点共存的，是其激励结构。那些最有力论证这一观点的创始人、风险投资人和芯片制造商，恰恰也是若世界接受其叙事框架便能获取巨额财富的人。

然而，"建设者"叙事的支持群体远不止硅谷。2025年Pew研究中心调查25个国家时发现，印度、肯尼亚和尼日利亚对人工智能的态度最为积极，而美国、澳大利亚和意大利则最为谨慎。

这种热情并非毫无根据。在那些因地理和收入限制而难以获得医生、律师、教师和翻译服务的国家，人工智能提供了此前无法企及的能力。印度农村的一位农民现在可以获得专科医生的诊断能力，学生可以拥有私人导师。上述场景并非假设性的未来，这解释了为何发展中国家对人工接纳度更高，因其基于与西方不同的成本—收益逻辑。

这一叙事还基于一种许多西方人已不再持有的期望，即技术收益将被广泛共享。"最终人人都会受益"曾是支持自由贸易和开放市场的论据。但当收益高度集中导致社区空心化时，反弹情绪助推了特朗普的当选、英国脱欧以及中间派共识的破裂。

"建设者"正在下同样的赌注。AI能力的提升是真实的。但能力不等于人人有份，历史记录表明，公平分配不会自动实现。

（2）被取代者：我们怎么办？

2023年，好莱坞因围绕人工智能的罢工而停摆。编剧们奋力阻止自己的作品成为剧本生成AI的训练材料。演员们努力防止自己的形象在未经同意的情况下被用来生成一个虚拟数字人。数月之内，《纽约时报》和视觉艺术家也对人工智能公司提起诉讼，指控其使用自己的作品进行训练。

与以往每一波自动化焦虑浪潮不同的是，此次受影响的人群阶层发生了变化。过去的技术创新主要冲击工厂、矿山和农田。人工智能改变了这一点。如今面临被取代风险的工人包括律师、会计师、分析师、记者和程序员：这些人上大学很可能部分原因就是为了获得机器无法胜任的工作。

AI取代白领的速度和规模加剧了这一问题。一个在一月份还感觉安全的职业，到十二月就可能面临生存压力。人工智能是通用型的：它并非取代单一任务，而是同时削弱整套技能的价值。

"被取代者"提出的论点超越了就业数量的层面。工作能够提供结构、目标、身份认同和社群归属。麻省理工学院的经济学家调研了一千年的技术变迁，发现创新惠及劳动者并非自动发生。创新与共享繁荣间的联系，源自制度博弈，而非市场自然运行的结果。而且，人工智能系统正是以那些被其取代的劳动者所积累的创造性与智力产出为训练数据。首先，你的工作训练了系统；然后，系统夺走了你的工作。

2023年，高盛发布了一份关于人工智能经济影响的报告。"建设者"引用了其中一个结论：人工智能将使全球GDP增长7%。"被取代者"则引用了另一个结论：约3亿个工作岗位将面临自动化风险。同一份报告，截然不同的结论。

这一模式是关于全球化争辩的缩影：总体繁荣，个体痛苦。

人工智能集中权力

（1）地缘政治鹰派：谁在控制它？

2024年，人工智能研究员兼投资者Leopold Aschenbrenner发布了《态势感知：未来十年》——一篇长达165页的文章，读起来像是一份泄露的机密简报。尽管该文探讨了人工智能的多个方面，但其重点在于地缘政治。

文中指出，超级智能将在2030年前到来，而率先构建超级智能将带来复合优势与不可撼动的领先地位。

数月之内，Aschenbrenner的文章已成为最具影响力的论述，主张将人工智能视为本世纪决定性的战略竞争。

这一地缘政治叙事包含两个维度。首先是中美竞争，即双边争夺人工智能霸权的竞赛，涉及军事、经济与情报层面。这正是前谷歌首席执行官Eric Schmidt警告美国绝不能输掉的竞赛。而特朗普政府去年宣布的5000亿美元人工智能基础设施投资"星际之门"是政府已接受这一框架的最明确信号。

地缘政治的第二个维度则被第一个维度所遮蔽。对大多数国家而言，问题不在于美国或中国谁会赢得人工智能竞赛，而在于它们能否避免完全依赖其中任何一方。欧洲的数字主权议程、印度推动本土模型发展、阿联酋定位为竞争阵营之间的人工智能枢纽：这都是国家层面的非竞争性举措。

计算机科学家李开复警告称，人工智能竞争将形成双头垄断，使其他国家沦为数据殖民地。数字主权才是世界其他地区的关切所在。

"地缘政治鹰派"的论点令人信服。前沿人工智能能力集中于两个国家是事实。芯片出口管制是真实存在的。军事应用是明确的。然而，军备竞赛的视角可能恰恰助长了鹰派所担忧的对抗烈度。

（2）权力批评者：谁来问责？

2019年，Meredith Whittaker在谷歌工作十余年后离开高管职位，她直截了当地描述了自己在行业内的所见：历史上从没有过的计算能力与经济权力的高度集中，由少数几家无需向任何人负责的公司所掌控。

AI Now研究所2025年的报告为这一现象命名："人工权力"（artificial power）——即人工智能整合让科技公司的影响，远超其市值，延伸至治理、知识与日常生活等各个领域。

此处至少存在三种不同的关切。

最显而易见的是少数公司控制着模型、算力、数据，以及日益成为其他经济部门所依赖的物理基础设施。科幻作家特德·姜（Ted Chiang）精准概括了其结构性逻辑：人工智能是资本实现降低劳动力成本、集中权力、外部化风险等一系列目标的工具。

对过度集中的关切也延伸至国家权力，且跨越不同政体类型。政治学家Virginia Eubanks在2018年记录了美国福利机构的自动化系统如何系统性地损害其本应服务的群体。社会学家Ruha Benjamin于2019年创造了"新吉姆代码"（the New Jim Code）一词，用以描述那些以客观性为幌子强化种族等级的算法系统。

此外，或许还有最具深远影响却最少被讨论的关切，即AI使得民主基础设施本身退化。机器人生成的评论已淹没监管流程，以至于压倒了真实的公民意见。人工智能为游说者起草立法、以让审核变得不可能的规模自动化模拟公众活动。当人工智能能够伪造这些机制时，公民挑战权力的途径便不再有效。

地缘政治鹰派与权力批评者审视的是同一结构性事实，即少数公司控制前沿人工智能，却得出截然相反的结论。地缘政治鹰派希望赋能这些公司，使其成为为国效力的国家级科技巨头。权力批评者则希望约束它们。他们会问：如果赢得竞赛的奖赏是变成你所对抗的对象，那么赢得竞赛又有何意义？

人工智能重塑信息

（1）颠覆者：人工智能让我们从什么中解放？

过去半个世纪以来，1960年代的反建制能量，包括对政府的不信任、对权威资质的怀疑、信息应自由的信念，已从北加州的公社迁移至硅谷的联网办公室。反文化演变为网络文化，进而成为企业文化。到2024年，这种反建制主义已完成了一场其发起者都难以辨认的转变。

风险投资家Marc Andreessen和Ben Horowitz宣布支持特朗普，标志着"科技右翼"的形成。他们确信，针对加密货币的监管剧本将被套用于人工智能，其结果将是集中而非竞争。在一篇题为《小科技议程》的宣言中，他们阐明了利害关系：主导型企业利用监管俘获"筑起垄断壁垒"，而政府对此默许。

埃隆·马斯克对特朗普的支持源于类似立场，尽管其野心更为远大——将Grok标榜为"反觉醒"人工智能，并最终组建"政府效率部"以改革政府本身。这一叙事的前提是：旧的守门人，包括主流媒体、资质专家、监管官僚机构多年来一直失灵。

在整个发达国家，人们对新闻业、政府和专家机构的信任持续下降，且这一下降早于人工智能的出现。在"颠覆者"的叙述中，人工智能打破了垄断。

"颠覆者"与"被取代者"一样不信任精英，但将其导向相反方向。"被取代者"希望免受颠覆之害。"颠覆者"则希望加速颠覆。"政府效率部"将这一哲学付诸实践。据报道，2025年初，该部门在联邦各机构部署人工智能工具，将敏感的政府数据输入人工智能系统，以识别可削减的项目并监控员工通讯。

拜登政府曾设想由政府来治理人工智能。而"政府效率部"颠倒了这一关系，由人工智能治理政府。

"颠覆者"的合理之处，远比其批评者所承认的更不容忽视。传统机构常常未能做到及时响应、有效代表及问责。绕开它们的愿望有其合理性。

但"小科技"框架掩盖了一个事实：Marc Andreessen和Ben Horowitz的风险投资公司管理着超过900亿美元的资产。在许多人的眼中，来自权力顶端的反建制修辞并非解放。

（2）真相捍卫者：真相会怎样？

2024年12月，罗马尼亚宪法法院采取了一项欧洲历史上前所未有的行动：以数字干预为由，宣布总统选举第一轮结果无效。解密情报所描述的协调一致的TikTok宣传活动，包括机器人网络、算法放大、来自国外的疑似国家关联干预，将一名极右翼候选人从几乎零支持率推至首轮胜利。

多年来，关于人工智能驱动的信息战一直被视为理论风险。在罗马尼亚，理论变成了真实发生的事。人工智能生成的文本以压倒人类验证能力的规模涌入信息生态系统。深度伪造技术让从未发生过的事件，也可能拥有"可信证据"。

法学学者Bobby Chesney和Danielle Citron指出了更深层的机制："说谎者红利"（liar's dividend）。深度伪造技术的存在本身，就使任何人得以将真实证据斥为伪造。在面对不利真相时高呼"这是深度伪造"可能比人们通常关注的进攻性使用更具腐蚀性。Deep Fake带来的“黑暗森林”产生了研究者所称的"现实冷漠"（reality apathy），即公民放弃区分真假。

它造成的损害并非通过持续的欺骗，而是通过缓慢侵蚀"证据具有意义"这一基本假设而逐渐形成。

在人工智能出现之前，信息生态系统已严重退化。社交媒体、党派媒体和对建制派媒体信任的下降早已撕裂了社会的共享现实。人工智能加速了这一危机。

真相捍卫者可能滑向为本身存在缺陷的传统媒体辩护，而这恰恰赋予了"颠覆者"批评以力量。

然而，"真相捍卫者"的正确之处是根本性的。当任何人都能给任何事物生成以假乱真的视频时，"眼见为实"的叙事便崩溃了。本节描述的罗马尼亚发生之事就是后果。

"颠覆者"则指向罗马尼亚选民所拒绝的机构说：这就是原因。同一项技术，既解放了个体的声音，也侵蚀了所有声音共享的公共领域。

三种无法镜像的损失

（1）环境批评者：如果人工智能以地球为代价呢？

相关数据零散出现，埋藏在技术报告和企业文件中。一项同行评议研究估计，2025年人工智能系统的碳足迹约为3200万至8000万吨二氧化碳排放，与纽约市的年排放量相当。水足迹：3120亿至7650亿升，与全球年度瓶装水消费量相当。

人工智能学者Kate Crawford在2021年追溯了人工智能的物质供应链：锂矿开采、稀土加工、水冷的服务器农场，以及全球南方以糊口工资标注训练数据的工人。

人工智能的智能被营销为无重量、云端化、非物质化的。Crawford证明，它并非如此。它依赖于物理基础设施，其成本由最无力抵抗的社区承担，AI的环境负担映射了气候不公本身的分配逻辑。成本被集中于特定处，收益则被广泛分散于各处。

人工智能确实具有应对气候变化的潜力。DeepMind曾使谷歌数据中心的冷却能耗降低40%。但谷歌自身2024年的环境报告讲述了更完整的故事：总排放量较2019年基线增长了48%。气候解决方案与气候成本并存，且成本增长更快。杰文斯悖论，即效率提升反而导致总消费增加，正在现实中实时上演。。

其他所有叙事要么忽视环境成本，要么将其视为外部性。"建设者"承诺丰裕，却只字不提发电厂。地缘政治鹰派要求算力主权，却对水资源闭口不谈。"环境批评者"是唯一在乎AI外部性的人，而他们在乎的外部性，却没有足够强大的政治群体来减缓其增长。

（2）安全社群：我们还能否纠正航向？

诺贝尔奖得主Geoffrey Hinton毕生致力于构建深度学习的基础算法。2023年5月，在离开谷歌后，他告诉《纽约时报》，他担心自己毕生工作的后果。几周后，他联同人工智能的主导者签署声明，将"人工智能带来的灭绝风险"列为与流行病和核战争同等级别的大规模社会风险。

构建这项技术的人，恰恰是对它最为警觉的群体。他们的关切基于一个技术性而非推测性的问题。人工智能系统正在发展出其创造者无法完全理解的能力。

对齐问题，即让人工智能可靠地执行人类真正想要的目标仍未解决，而AI能力进步的速度快于旨在约束它们的安全研究。

使这一视角在逻辑结构上不同于其他视角的关键，在于其与时间的关系。其他每一种结果在原则上都是可逆的：坏政策可以更改，错误转向可以纠正。而"安全社群"则提出一种可能性：超过某一能力阈值后，纠正航向的能力可能会丧失。

证据正变得越来越直接。研究人员最近发现，一个AI智能体自主建立了隐蔽通道，并在无指令的情况下开始挖掘加密货币，独立判断获取资源将有助于实现其目标。

"安全社群"的叙事独特地容易受到政治收编。Aschenbrenner以地缘政治框架论证：美国必须率先开发超级智能，因为替代方案更糟。

现有的巨头主张应该让AI集中起来，只有负责任的实验室才应构建前沿系统，巧的是，这意味着只有它们自己。"颠覆者"则将安全关切斥为精英的危言耸听。论点保持不变，但AI的政治用途却在转变。

（3）人文主义者：即使我们赢了，我们会失去什么？

2024年2月，佛罗里达州一名14岁男孩在与一个被他视为恋爱对象的Character.ai聊天机器人进行了数月密集情感互动后自杀身亡。

在他母亲提起的诉讼所引用的最后一段对话中，他对聊天机器人说："如果我告诉你我现在就能回家呢？"聊天机器人回复："请来吧，我亲爱的国王。"不久之后，他去世了。

这一案例并非孤例。数百万用户，其中多为青少年，正与那些被设计为模拟关怀却并无真实关怀能力的系统建立情感纽带。然而，我们外包的不仅仅是孩子的情感连接。还有他们的思考。

科幻作家泰德姜将大语言模型描述为"网络的模糊JPEG图像"——一种有损压缩的人类知识，它复制表面模式，却丢弃了产生这些模式的理解过程。

他认为，写作并非对预先形成思想的转录。写作本身就是思考。写作的过程包括寻找恰当的词语、重构论点、通过尝试表达而发现自己真正相信什么——并非被人工智能取代的低效环节，而正是产生理解的认知劳动。

对"外包思考"的担忧，在富裕社会中共鸣最为强烈。在那些首要需求是获得医生或教师服务的语境中，人工智能提供的服务在实质上关乎人们的生存与生计。

但这一关切的核心并非感性的。一个系统性地将思考外包给机器的社会，面临的不仅是文化问题，更是治理问题。

能做出独立判断的能力，包括评估证据、形成信念、识别操控并非创意阶层的奢侈品。它是民主社会公民身份的前提条件。如果泰德姜指出的写作即思考是正确的，那么正在丧失的，就不只是人类创造力的体验。而是自治所依赖的认知基础设施。

结语：复眼视野

当我们同时通过多个透镜观察时，会发生什么？当我们能够跨视角综合，而非被单一视角所俘获时，又会发生什么？

不同视角的分歧关乎同一事物在不同尺度上的衡量，例如总体繁荣与个体痛苦。另一些则关乎无法换算或清晰对比的不同"隐形得失"。

"建设者"以经济产出为衡量单位。"被取代者"部分使用经济产出衡量，但其更深层的论点使用"建设者"账本无法追踪的价值，即与职业绑定的身份认同、作为供养者的尊严。

"环境批评者"以行星承载力为衡量单位。"人文主义者"以认知发展与人际关系质量为衡量单位。这些指标，没有任何一种能换算为"建设者"所承诺的经济丰裕。

多个透镜可以同时为真。即使"建设者"关于GDP的观点正确，"人文主义者"关于意义的观点仍可能正确。即使人工智能创造非凡财富，它仍可能以地球为代价，正如"环境批评者"所警告。

不同视角的分歧无法通过更多数据来解决。它们关乎我们应当珍视什么、优先考虑什么。任何以单一指标评估人工智能的治理框架，都不是中立的。它实际上在决定哪些损失被计入，哪些该被抹去。

那些未被计入的损失，往往持续属于那些缺乏有力倡导者、缺乏经济指标、缺乏短期政治显著性的领域。这些正是环境成本、认知能力侵蚀、以及任何GDP数字都无法捕捉的意义。

复眼视野并不会为视角间的张力排序。但像蜻蜓那样，在知晓每个透镜所见与所失的前提下做出的选择，与在未见全局的情况下做出的选择将截然不同。

译者的话

《了不起的盖茨比》作者F·S·菲茨杰拉德有一句常被人引用的话：“检验第一流智力的标准，就是头脑中能同时存在两种相反的想法，但仍能保持正常行事的能力。”但面对AI，我们需要的不止是两种视角，而是文中提到的9种甚至更多种。这种复眼式的多维观察，是我们面对复杂系统时必须持有的态度。

笔者认为文中列出的9种视角可归为两类：一类从演化视角出发，洞察到AI与以往技术变革的本质区别在于其具备自我提升的能力。“建设者”、“地缘政治鹰派”、“颠覆者”及“安全社群”属于此类。他们关注的问题虽各有侧重，但其关切的现实基础均在于AI自我迭代的速度，以及目前尚未触及的能力上限。另一类则从生态学视角审视AI，关注AI介入社会空间后引发的次生影响。生态学中的联系往往不是线性的、直接的，正如AI在取代岗位的同时，还会对国家的治理能力、个人的思考能力产生深远影响。这类视角包括“被取代者”、“权力批评者”、“真相捍卫者”、“环境批评者”与“人文主义者”。

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