Jaron Lanier：我们应停止神化「AI」

计算机科学家 Jaron Lanier 于 2023 年 4 月在《纽约客》发表长文《There Is No A.I.》，对当下围绕「人工智能」的叙事提出尖锐质疑。他并非否认 GPT-4 等大模型的技术成就，而是主张：把这类系统称为「AI」并加以神化，反而会让我们更难妥善管理它们。

反对神化：从「造物」回归「工具」

Lanier 指出，「artificial intelligence」一词诞生于上世纪五十年代，长期受到《终结者》《黑客帝国》《星际迷航》等科幻作品的滋养，已经在科技文化中形成近乎宗教式的神话。许多顶尖 AI 研究者甚至公开表示，人类有至少 10% 的概率会被 AI 毁灭，OpenAI CEO Sam Altman 等业内核心人物也持类似立场。

在 Lanier 看来，这种「末日叙事」并不理性：当被要求描述 AI 灾难的具体路径时，一些最忧心忡忡的科学家往往会陷入「无法想象加速进步」的瘫痪状态。他的态度并非否定风险，而是强调——如果一开始就以「创造新生命」的框架去理解技术，我们反而会被旧有的科幻想象束缚，错失更现实、更有效的管理路径。

大模型的本质：一种「新型社交协作」

对于 GPT-4 这类能按需生成文本的模型，Lanier 给出了一个更朴素的类比：它更像是数据规模被极大扩展、并用统计方法「搅拌」在一起的维基百科；图像生成模型则像是附带拼接机制的在线图片搜索。底层素材来自人类的文字与图像，新程序的创新之处在于让「混编」过程变得有约束、可控，因而产出可用甚至令人惊艳。

这种理解方式并不贬低技术成就——Lanier 认为它反而「抬高了技术」，因为人类文明本身就是社会协作的产物。把 AI 视作协作方式，而非孕育独立智能体的技术，可以让系统少一些 HAL 9000 或 Commander Data 式的神秘感，而神秘感正是误用的温床。

「灵活性」背后的数学解释

Lanier 也回应了「为何这些系统看起来如此智能」的直观感受。他解释，大语言模型内部保存着海量文本中词语共现关系的累积记录，由此近似出语法模式与作者风格；用户输入与模型内部条目进行相关匹配时，由于涉及数十亿条目的复杂运算，每次输出都可能略有不同，正是这种「不重复」赋予了系统某种活力与拟人感。

基于这一框架，他认为许多令人喜欢的 AI 用法——例如在多张候选图中挑选、让 LLM 生成多个版本后择优——本质上是把选择权交还给人类，让技术变得更「以人为本」，而不是相反。

一篇被反复讨论的「概念檄文」

Lanier 的观点在 2023 年发表后持续在 Hacker News 等技术社区被重新讨论，其核心立场——「以工具而非造物的思路管理新技术」——已成为 AI 治理与产品设计讨论中的常见参照。它并非技术报告或基准评测，而是一份概念层面的提醒：在追逐更强模型的同时，也需要校准我们谈论这些模型的方式。