摘要：在 GPT-3.5 引爆 AI 热潮、大模型迭代如潮的当下，技术对生活的渗透已远超工具范畴。当我们谈论 AI 时，实则在面对一个古老命题 —— 技术如何重塑人性与社会？
在 GPT-3.5 引爆 AI 热潮、大模型迭代如潮的当下，技术对生活的渗透已远超工具范畴。当我们谈论 AI 时，实则在面对一个古老命题 —— 技术如何重塑人性与社会？
AI 的崛起并非孤立事件，其背后涌动的是人类数世纪以来的信任焦虑与效率崇拜。
从 17 世纪代议制民主诞生时对 “代表背叛” 的担忧，到比特币试图用算法解决 “去中心化信任” 问题，再到 AI 通过行为数据绘制人类画像，本质上都是对 “确定性” 的极致追求。
这种追求背后，是启蒙运动以来 “理性万能论” 的延续，认为人类行为可以被量化、预测、甚至操控。
大语言模型的本质是 “大行为模型”，它通过捕捉人类语言中的最大公约数，实现对行为模式的精准预判。
但这种预判的致命缺陷在于，语言与行为只是内心的表象，而非本质。就像每天吃麦当劳未必是喜爱，更多是效率权衡；频繁刷短视频未必是沉迷，可能是孤独的代偿。
AI 将这些表象数据化、算法化，制造出 “理解人类” 的幻觉，实则加剧了人与自我、人与他人的割裂。
当我们习惯用 AI 获取 “情绪价值”，实则是在接受一种标准化的情感投喂，它能精准匹配话术，却无法产生真正的共情，因为共情的基础是个体经验的不可复制性，而 AI 的逻辑是经验的同质化。
这种技术驯化的可怕之处，在于它正重塑人类的认知方式。孟德斯鸠曾警示 “工具理性泛滥将造就理性牢笼”，如今 AI 正将这一预言推向极致。
当学生用 AI 写作业、媒体用 AI 生产内容、普通人用 AI 规划生活，我们失去的不仅是思考能力，更是对 “不确定性” 的包容。
在古典时代，“误解”“犯错”“迷路” 曾是生活的常态，也是人性丰富性的体现；而 AI 时代追求的 “精准”“高效”“确定”，实则在将人异化为算法的囚徒。
AI 热潮背后，涌动着一股危险的 “加速主义” 思潮。
从彼得・蒂尔的技术精英主义到马斯克的 “人类多星球生存” 愿景，本质上都在推动技术以超越社会承受力的速度狂奔。这种加速主义的深层逻辑，是将技术进步等同于文明进步，忽视了技术背后的权力结构。
当 AI 技术成为少数人掌握的 “新宗教”，社会正悄然形成 “技术种姓制”。掌握算法核心的技术精英居于顶端，负责生产和分配技术红利；普通民众则沦为 “数据劳工”，用行为数据喂养 AI 系统，换取碎片化的便利。
就像东北退休老人用三部手机刷短视频换 3 元钱，看似是个体选择，实则是技术分配体系下的无奈，当时间被量化为数据价值，人的存在意义也被简化为流量符号。
更深刻的危机在于 “符号过载” 对人性的侵蚀。孙喆老师提到的 “入狱十年者出狱即融入短视频” 现象，揭示了一个残酷现实，技术已不再是工具，而是塑造人性的模子。
当土耳其地震中有人先刷短视频再呼救，当年轻人习惯用 AI 替代真人交流，我们正在失去 “肉身在场” 的能力。
笛卡尔的 “我思故我在” 在 AI 时代演变为 “我数据故我在”，人的价值被简化为可计算的行为轨迹，而那些无法被数据捕捉的情感、直觉、顿悟，则被视为 “低效冗余”。
面对 AI 的冲击，悲观者看到牢笼，乐观者则在寻找裂缝。
“赛博古典乐园” 的构想，正是对这种裂缝的捕捉，它不是拒绝技术，而是在技术包围中创造 “断网时刻”，像听播客时的专注、线下交流时的肉身在场、偶遇餐馆的惊喜体验，这些看似 “低效” 的瞬间，恰是对抗技术异化的堡垒。
这种抵抗的本质，是对 “古典精神” 的回归 ，相信人性的复杂性无法被数据简化，承认 “不确定性” 是生活的本质。孟清妍老师强调 “容错率” 的价值：认错过朋友、选错过道路、误解过他人，这些 “不完美” 恰恰构成了人生的厚度。
就像 80 后童年时的玻璃球游戏，没有精准规则，却在无序中孕育了真实的快乐。AI 可以模拟规则，却无法复制那种在不确定性中生长的生命力。
福柯曾说，“重要的不是去追问什么是理性，而是去追问理性在何种条件下、以何种形式成为可能”。当 AI 成为新的理性图腾，我们更需要追问，在技术构建的 “真理体系” 之外，是否还存在多元的认知维度？
韦伯笔下 “专家没有灵魂，纵欲者没有心肝” 的预言，正在 AI 时代具象化，但解药或许就藏在他未说完的话里，人类从未真正被理性完全驯化，因为总有一些东西超越理性，比如对意义的追寻，对连接的渴望，对 “无用之美” 的眷恋。
AI 带来的挑战，本质上是现代性困境的集中爆发。从印刷术到互联网，每一次技术革命都曾引发类似的焦虑，但人类总能在适应中找到新的生存智慧。
在具体的生活实践中，为 “人性” 划定边界。技术的终极意义，不该是让人类成为高效的符号，而是让每一个肉身都能在时光中，活出属于自己的 “古典疯狂”。
作者来源：东腔西调
来源：动物形星
