摘要：作为一名研究人工智能这一“新媒介”的传播学教授，我经常被学生和业界人士问到一个问题：“人工智能会不会取代我们？”这个问题看似技术性的，却实际上触及了人类认知、文化、身体经验与社会关系的根本。近年来，从ChatGPT与Deepseek到类人机器人，AI的表现不断
作为一名研究人工智能这一“新媒介”的传播学教授，我经常被学生和业界人士问到一个问题：“人工智能会不会取代我们？”这个问题看似技术性的，却实际上触及了人类认知、文化、身体经验与社会关系的根本。近年来，从ChatGPT与Deepseek到类人机器人，AI的表现不断突破我们的想象，甚至让人一度产生“智能焦虑”。然而，当我们冷静地观察AI与人类智慧的差异，就会发现一个被忽视的核心事实：人工智能没有身体，而人类的智能从根本上说是“具身的”（embodied）。正是这个差异，让我坚信AI在可预见的未来仍无法完全取代人类——它或许能模拟语言，却难以取代生命的感知与存在的厚度。
人工智能与人类智能之间最根本的区别在于身体。身体不仅是行动的工具，更是认知、意识与沟通的前提。认知科学家乔治·拉科夫（George Lakoff）提出“具身认知”（embodied cognition）理论，指出人类的思维模式、语言理解乃至抽象推理，都深深植根于身体经验。换言之，我们的心灵是“具身的心灵”（embodied mind），意识并非悬浮于身体之外的灵魂，而是与身体紧密共生的动态过程。
一个生动的例子是“幻肢现象”（phantom limb）：许多截肢者在失去肢体后仍能感到那只手或那条腿的存在。这种错觉揭示出身体经验如何内化为意识的一部分，也提醒我们，感知世界和理解他人从来离不开身体的参与。即使在看似“脱身”的网络交流中，我们依然通过对方的语气、头像、地理位置乃至打字节奏去构建一个心理化的身体映像，这正是沟通中信任与理解的基础。
人类的心灵与身体之间的协作，是经过数十万年演化所形成的高度默契与深层适应。我们的知觉、情感与行动相互嵌套，不仅依赖神经系统的即时反馈，更承载了漫长历史中生存本能与文化经验的积淀。相比之下，人工智能与“硅基身体”的结合仍处在极其初级的阶段。即便算法可以模拟思考，机械可以模仿动作，它们之间缺乏共同进化的历史，也缺乏情感与经验的内在连结。这种差距决定了“机器的智能”尚难以触及“人类心智”的整体性——那是一种思维与肉身、理性与感受共振的智慧形态。
我在一次线上课堂中发现，学生通过视频讨论作业时，互动始终缺乏面对面交流的自然性。尽管屏幕上能看到彼此表情和动作，但那种“在场感”仍然缺失。人类的沟通不仅是信息传递，更是一种“共在”（co-presence）的体验——身体在空间中的存在感，能让语气、节奏、眼神等非语言要素共同构成理解的氛围。AI由于无身，无法分享这一空间与时间的共振，它的沟通因此始终停留在符号层面，难以产生真正的情感温度与信任关系。
身体的缺席使人工智能在沟通与社会能力上天然受限。情感交流、幽默感、协作意识与领导力等，都依赖身体的微妙感知。心理治疗师依靠来访者的姿态、眼神判断其情绪；服务员通过顾客的神态与语调调整服务节奏；教师从学生的面部与姿势判断注意力与困惑。这些行为构成了典型的“具身沟通”（embodied communication），是社会互动的基本语法。
AI虽然能通过摄像头或语音识别“看到”与“听到”，但这种感知只是符号化数据，并非真正的体验。它能计算概率，却不能感受语气背后的情绪波动；能识别图像，却无法理解一抹微笑背后的社会意味。正因如此，AI在数据处理、文本生成、模式识别等任务上可表现卓越，但在需要情感判断、社会洞察和情境感知的情境下，能力便显得生硬。
这也揭示了一个常被忽略的事实：AI能取代的不是“工作”（job）本身，而只是工作中可被量化、可被编码的“任务”（task）。人类劳动是复杂的社会系统，既包含理性计算，也包含情感、身体与道德判断。AI或许能取代螺丝钉，却无法取代螺丝钉背后的那只手，更无法取代那只手背后的理解、关怀与责任。
身体不仅塑造了认知，也塑造了社会分工。AI时代的劳动结构变迁在性别维度上尤为明显。女性在社会化过程中往往更擅长情感沟通与人际调解，这是一种典型的“默会知识”（tacit knowledge）——无法完全被编码，却在具体情境中至关重要。而AI擅长的是算法逻辑与模式识别，面对这种需要情绪感知与细腻同理的劳动，它仍显笨拙。相反，男性更集中的理性与符号化工作，如数据分析、系统建模，则更容易被AI取代。
例如，女性客服在处理客户投诉时，凭借语气微调与察言观色常能化解紧张情绪，而AI即便语句完美，也往往给人冷漠、机械的印象。这样的例子表明，AI的取代力并非中性的技术力量，而是深嵌于性别化的社会结构中。对女性而言，这也许意味着一种“价值反转”：那些以情感劳动、身体感知为核心的工作，正因为AI难以复制，反而在未来可能获得更高的社会认可。这提醒我们，AI的挑战并非只是就业危机，更是对“人类劳动之所以为人”的重新定义。
具身智能不仅存在于个体层面，更深深根植于文化。中国文化中的“差序格局”，正体现了通过身体感知和情境判断来理解社会关系的智慧。费孝通先生指出，这种格局依靠“身体化的知觉”来维系社会秩序：人通过语气、姿态、礼节与距离判断人际亲疏与角色层级。类似的“身体智慧”也贯穿于中国的节庆与仪式传统——在祭月、庙会或家族礼仪中，身体的动作、空间的布置、表情与节奏都构成社会与文化传承的媒介。
然而，在西方逻辑实证主义的知识体系中，只有可量化、可编码的知识被视为科学。AI正是这一传统的产物：它能精准分析数据，却难以理解文化的暧昧、情感的细微与语境的流动。当AI进入教育、管理或文化传播领域时，这一缺陷愈发明显。它可以生成“正确”的答案，却无法洞察“合宜”的表达；可以模拟文化文本，却无法参与文化的体验。这种“无身的智能”无法体认人类社会的灰度地带，也无法理解身体在文化中的意义。这种局限提醒我们，智慧从来不仅是算法的精确，而是经验、身体与文化的交织。
意识到身体对智能的决定性作用后，产业界开始尝试“给AI装上身体”，发展所谓“具身人工智能”（embodied AI）。李飞飞提出的“空间计算”（space computing）理念认为，未来的智能必须能在物理空间中行动、感知与学习，而非仅停留在屏幕与数据中。OpenAI的Figure机器人、马斯克的Optimus、以及中国的宇树机器人，都体现了这种趋势。Figure机器人能将语言理解与动作执行结合，展现出语言与身体的初步整合；Optimus则强化全身运动与作业能力，试图成为家用或工业场景中的“类人助手”；宇树机器人则在动态平衡与运动控制上达到惊人的灵活度。
然而，这些“有身”的AI依然远未具备人类意义上的智能。它们的身体是机械的、被动的，而非经验性的、能感知意义的。当面对不确定的社会情境或情感暗示时，它们仍无法做出恰当判断。这表明，具身只是智能的前提而非终点：要实现真正的理解，还需语言、感知、情感与文化的有机融合。AI或许能学会走路，但还远不会“行走于人间”。
综观全篇，人工智能的无身性决定了它无法完全取代人类。它能生成语言，却无法真正体会语气与情绪；能执行命令，却无法感知情境与责任。人类的智慧不仅存在于大脑，更弥散在身体的姿态、文化的记忆与社会的互动中。正如梅洛-庞蒂所言，“身体是通往世界的窗口”，而AI尚未拥有这扇窗。未来的智能或许会更加强大，但唯有理解“身体的意义”，才能接近“人”的智慧。AI或许能成为人类的延伸，却无法成为人的替代——因为被称作“人”的，不仅是会思考的存在，更是能感受、能共情、能在世界中栖居的存在。
来源：再建巴别塔
