我們正面臨一個危險的十年，技術擬人化，生活文本化。面對AI的進化，人類從自大走向自卑。
4月20日，“2026愛奇藝世界大會”發佈AI藝人庫計劃，宣佈已有100多名藝人入駐愛奇藝的AI藝人庫。CEO龔宇在演講中提到，演員授權AI能夠提高演員的工作效率，使他們從“一年接倆項目”變爲“一年接四個”。實拍不會消失，但“完全100%真實的、物理的一些作品，會不會過多少年以後，被命名爲世界文化遺產，變成非遺（非物質文化遺產）？”
隨着社交媒體的聳動傳播，“愛奇藝瘋了”的詞條衝上微博熱搜。這一發言引發了人們對技術倫理的極大焦慮。實際上，在短劇行業，AI早已入場。儘管目前水平仍有限，但我們確實可以看到，AI正在嘗試入侵那些具有肉身、情感和不可替代性的行業和領域，比如表演、寫作。人甚至可以把自己的全部技能或經歷“煉化”後餵給AI，製作成一個虛擬自己。
OpenAI的聯合創始人兼首席執行官薩姆·奧爾特曼早在2025年年初就預測，AI“超級智能可能會在幾千天內到來”，“AI的興起至少會和互聯網一樣大，甚至可能更大”。同時，他也認爲，當AGI（ Artificial General Intelligence，通用人工智能）真正到來時，世界可能只需要幾周時間去適應，之後一切會恢復正常運轉。對於一些資本所有者而言，技術樂觀主義的甜美氣息瀰漫在空氣的每一個角落。
胡泳是北京大學新聞傳播學院的教授，過去三十年，他一直關注技術與媒介的交互。最近幾年，他也日益關注人工智能。三十年前，胡泳相信自己是一個“技術樂觀主義者”。三十年後，胡泳一路目睹那些變革性的技術，比如社交網絡、PC互聯網等在一些關鍵節點上“走岔了”，他開始對技術持有一種更加懷疑和審慎的態度。
在人工智能時代，胡泳開始愈加看重身體性、關係性。他喜歡一位叫伊曼紐爾·列維納斯的法國哲學家，這位哲學家強調人活在世上對於“他者”的責任。他也喜歡另一位法國哲學家莫里斯·梅洛-龐蒂提出的“身體間性”，主張我們對他人的理解是通過身體與身體之間已經發生的感知共振來實現的。這些共同構成了胡泳對當下複雜情境的看法。他鼓勵人與人具身性的在場和交互，認爲人的“顯性知識”可以被替代，但在經驗與行動中生成的“隱性知識”卻無法被替代。他鼓勵年輕人們去創造“最多的生活”，而非“最好的生活”。
以下內容根據我們對胡泳的訪談整理而成。
如果AI演員被大規模接受
證明人類的審美和情感豐富性在下降
我們觀看演員表演的感知有幾個層次，首先是真實性。現在AI的技術還達不到完全真實，所以大家可能覺得愛奇藝瘋了。我們假定將來AI技術已經達到讓人類的感官區分不了真假的程度，那人們可能覺得AI演員跟表演者也沒什麼差別。在感知的真實性上，我們不能以此爲理由反對AI演員。
然後我們進一步，我們看錶演一定會產生情感，我們會笑、會哭，看驚悚片會高度緊張。這些東西能不能被複制？如果AI的表演不僅表面像，而且真的能把人的情緒表達得非常飽滿，讓你也同樣產生強烈的情感共鳴，那麼人類可能更沒有什麼理由拒絕AI演員。很簡單，我們看很多動漫形象，明明知道是假的，不是照樣投入很多情感嗎？你的共情機制不會因爲不是真人就不共情，你完全可能還是共情的。
但我認爲再往上推，可能就會出現微妙的差異。人類的感知有一階、二階。比如我們忽然意識到這個表演整個是虛擬的，跟肉身毫無關係，這時我產生了一種二階感知，意識到自己在看一場被模型或數據弄出來的東西。表演本來是身體媒介，現在變成了數據媒介。演技本來是演員臺下十年功練出來的，現在就是輸入模型、參數優化。當你意識到無法接受純粹的數據媒介，產生了二階認知，可能就是另一回事了。
舉個例子，以往人類的約會都是肉身約會，現在可能先在線上用算法算出某人和你非常匹配。有的人接受數學結果，但一定有很多人對“我的對象是被計算機算出來的”這件事有懷疑。當他開始懷疑，就調動了二階感知。前面的模擬逼真度、鏡像神經元的激活可能不足以讓人反感，但後面這個東西是有可能的。
發生這些感知的前提是核心的東西：肉身。你自己就是個肉身。不管多麼喜歡技術，你是個肉身。你之所以以前鍾情於表演，是因爲意識到演員通過身體訓練、反覆排練、心理和情緒投入，把個人的痛苦、喜悅、恐懼、脆弱都凝聚在表演中。你的認同是肉身與肉身的認同。
有一部電影叫《黑天鵝》，芭蕾舞演員爲了演繹白天鵝、黑天鵝，爲了做完美的舞者，投入了極大的苦和磨練，最終失常了。你看的時候會驚心動魄，這種東西緊緊抓住你，讓你覺得片子好。這裏還有人的情感的複雜性：人永遠是恐懼中還有希望，愛中一定有嫉妒。我不清楚AI算法對多種情緒的疊加能在多大程度上完美演繹這種複雜性。
當然，現在觀衆心態在變化，可能越來越強調顏值高、流量高，不管演技好不好。相信顏值、流量的觀衆會不會毫不猶豫地接受AI演員？我覺得很難講。我不能預測AI演員會不會被大面積接受，但有一點可以得出結論：如果AI演員被大規模接受，就證明人類的審美能力和情感豐富性在下降。
另外，AI演員跟法律、監管、制度都有關係。全世界所有的AI輸出嚴格來講都沒有版權，通過AI生成的任何東西直接進入公域，因爲無法追溯作者身份。這是全世界的問題，因爲版權體系總體上是工業時代、印刷時代的產物，雖然經過了電子媒介的衝擊做了各種調整，但現在更大的一波衝擊來了。
文化產業的很多東西現在都處於動盪狀態。如果你去看戲劇藝術，看到的是現場舞臺，看電影、電視劇，看到的是拍攝現場被拍出來的東西。但演出絕不是隻有你看到的這一點。演出需要編劇、導演、演員、攝影、製片等共同完成製作，最前臺纔是表演。我們看到娜塔莉·波特曼（《黑天鵝》女主）精湛的表演，被她迷住了，但看不到後面的東西。
後面的東西是文本和製作，是結構性的、穩定的。但表演是不穩定的、高度變動的、稍縱即逝的。我們現在爭議AI演員，只是在爭議最前端這一部分，還沒有深入到後面的文本層或製作層。如果推動整個流程都向AI發展，比如AI寫本子、AI製作、AI當導演，全部AI化，按照現在AI的能力，是可以做到的，當然質量高低是另一回事。問題在於你接受這種東西嗎？你接受全AI流程的東西嗎？如果你接受，那這就是一個媒介轉型問題，是文化算法化的問題。
我們可能需要在另一種形態的媒介範疇裏去考量它。你需要思考更深的東西，比如人類的經驗到底如何生成、如何感知、如何理解？這不能簡單視爲技術替代，它涉及到媒介轉型，商業模式，在更大意義上涉及到我們的文化往哪發展——我們的文化應該算法化，還是應該反對算法化？
表演只是這一切東西的一個表層，現在被推到前臺上來說了。
AI讓年輕人更擅長解釋情境
卻更難在情境中果斷行動
AI百分之百會加劇一種傾向，我把它叫作“生活的文本化”。每個人都是一名“編輯”：通過數字媒介，重新修訂過去場景的意義；重構因果關係（“我之所以這樣選擇，是因爲……”）；重新分配行爲的主體性與責任。到頭來，這一切非常類似於計算中的錯誤校正，或寫作系統中的版本控制。
人這個主體現在分裂成兩個層面。第一個層面是經驗的生成：我活着，我有感受，不僅感受還行動，在現實中生成經驗。另一個層面在經驗生成之後，你可能對經驗有一系列理解。但目前的理解走到了一條路上，我把它叫作“文本式的人生”——把人生當作一個敘事的東西來處理，給很多東西解釋、歸納，試圖賦予意義。
文本化有一個時間的問題，如果面向過去，相當於它是一個敘事的回放裝置，你不斷地解釋，就是不停地反芻。面對未來呢，你很厲害的是你能精準地診斷自己的一切問題，但你只能完成理解，不能把它結合到未來的行動當中，那必然的結果就是，你將來會重演你走過的模式。
從社交網絡到社交媒體
人人都是演員
表達變成表演
很多人覺得技術是中立的。討論“技術中立”，說的不是技術有沒有善惡，而是說，我們看到的變化是由於文化內部的力量而不是技術造成的。相應的，“技術並非中立”，是指它有方向性，它能使文化朝着它本來無法去往的方向發展。
我觀察這個事情太多年了，如果從95年算起，已經超過30年。舉個例子，95、96年，沒有社交媒體。社交媒體是21世紀後纔出現的，它有一個演變，早先不叫社交媒體，叫社交網絡。現在我們把兩個概念混用了。千萬不要小瞧這兩個詞語的轉變，這是個巨大的變化。只不過我們人人都在這個過程當中，難以看清楚。
社交網絡的核心是連接（connect），社交媒體的核心是發佈（publish）。社交網絡能夠成立，因爲人本來就是社會動物，在現實生活中就要連接，本來就有社交網。在中國叫關係，社會學分析有強關係、弱關係。你把社交關係搬上網絡，主要是爲了建立或者加深關係，核心是關係、是連接。
智能手機問世，Instagram推出以後，社交網絡開始轉變成社交媒體。社交媒體讓你通過一個平臺儘可能廣泛地發佈內容。你發佈的對象是不是你熟悉的人、是不是與你有關係，都不重要。結果就是，所有人現在都是廣播員。這不是完全沒有益處，比如表達的民主化，大家都可以表達，變成廣播員也有很多樂趣。
但它有兩個很關鍵的要素。第一，社交媒體能夠創造利潤，平臺以此賺錢。這個利潤來自注意力驅動的、數據導向的內容經濟。第二是算法。以前你的關係網或時間線是非算法的，是按時間順序排列的信息流。但社交平臺發現，如果這個人喜歡一個頁面，我就給他推更多這個頁面的帖子；如果他喜歡這個視頻，就能看到更多視頻；如果他跟某人互動，就能更多獲取與這個人的互動。嚴格來講，算法當然就是人工智能。人工智能在那個時候已經大肆進入網絡，根本不是今天的事。
這樣，社交媒體把主要行爲從連接變成發佈，把底層邏輯從社交聯繫變成廣播渠道，平臺通過算法加持以後奉行流量邏輯。如果我是平臺，我會兜售說所有人不用幹別的，都來開自媒體、搞直播，做得好的可以一夜之間變成網紅。
這個想法與社交媒體本身的概念結合在一起，我們就進入了災難。社交媒體的整個概念就是建立系統，提供無窮無盡的內容流。我們今天在這個地方，跟聯不聯繫沒有任何關係，你可以把它理解爲內容的超級高速公路。這個流永無終止，能給平臺帶來數據導向的利潤，用來做釣你的鉤子，讓你成爲網紅，變成社會上令人嚮往的角色。一旦令人嚮往，它甚至不是發佈，也不是表達，而是表演。最終它完成了從連接者到表達者到人人都是演員的轉變，生產的內容既不是表達也不是社交，而是娛樂。
還有別的“走岔”的例子。我也不認同從PC互聯網到移動互聯網的發展。本來在PC互聯網時代，網絡基礎很簡單，就是超鏈接，大家都是互相連着的，你可以從一個地方跳到另一個地方，真的是超文本或超鏈接連起來的網絡。網絡用戶總是很慷慨地提供這些鏈接。PC互聯網是建立在人的慷慨精神和分享精神之上的。
移動互聯網的好處是人人都方便，所有東西全是APP，但最大的問題是造成大量信息孤島。我們打個比方，叫有牆的花園。花園裏花團錦簇，但高牆深鎖，跟其他的花園互不來往。這直接導致了一個局面：在互聯網上，平臺就是一切。平臺邏輯延續下來，一直到今天，比如短劇那麼火爆，錢都被誰賺走了？80-90%的收入被流量平臺拿走。
無論是從社交網絡到社交媒體的演變，還是從PC互聯網向移動互聯網的遷移，以及平臺經濟的出現，最後都消滅了多樣性。互聯網在最好的狀態下，本應該是充滿活力、大量產出、奇奇怪怪、參差多樣的。過去在互聯網上活動時，我們有豔遇的樂趣，今天沒有了。所有東西都像預製菜一樣全給你預製好了。我懷念古典互聯網時期，覺得以前很多互聯網產品的樣式遠遠比今天好。今天反而越走越糟了。
“擬人論”發展下去
大量的人會喪失權利
社會將更不平等
大模型爲什麼這麼流行？因爲你跟大模型聊天的時候，你真的覺得它是一個能夠跟你對話的人。很多時候你忘記了它是個機器。
模仿型人工智能發展來發展去，最終結果一定是取代你。我們過去常講機不如人，現在可以倒過來講：它非常像你，越來越像你，比你自己還了解你，比你的伴侶還了解你。最後你面對它的時候，你感到的不是機不如人。你覺得慚愧。最終結果就是它應該替代你，因爲你不如它。
人面對自己的造物產生的羞慚，最後可能是一種存在論意義上的羞慚。這可以稱爲“普羅米修斯式的羞慚”。普羅米修斯造了人。一般來講造物者總是比被造物高明的。現在我們卻發現自己越來越不如被造物高明，不知道這會把我們引向什麼地方。很多研究者現在都在鼓吹人工智能是一種新的物種。我對此持非常懷疑的態度。
“擬人論”的背後其實是人類中心主義。我們以前在電影裏看到的很多人工智能形象都是非常像人的，一開始服務於人類，然後背叛人類，取代人類，侵略人類，不少塑造都是這樣的。這其實是一個自大的過程，人類想造物，造完以後他又開始自卑，他從自大走向自卑。
如果人工智能沿着這個方向發展，就只能造成一個結果：給少數人帶來繁榮，但社會上大量的人喪失權利，它會加劇社會不平等。
人工智能不應該只有這個發展方向。另一個發展方向更重要，叫增強型人工智能。AI不是用來替代你，而是用來增強你的能力。如果往這個方向發展，會打開一個嶄新的天地。人類能夠保留所有創造價值的權利，決策權、責任和主體性始終保留在人手中。同時，增強型人工智能能給我們帶來新的產品和服務，這些產品和服務的價值可能遠超現在單純的模仿型人工智能。
你應該努力增強你的隱性知識
現在，你的前任同事、老闆、專家，包括張雪峯、巴菲特等，都可以被“煉化”成一個個“skill”。我的很多學生現在都在各種崗位上工作，他們已經遇到過這類的問題，就來問說老師，“skill”這事兒你怎麼看？更有意思的是一個博士生說，老師你知道嗎？現在導師也可以被煉化的，你害不害怕自己被煉化？
我說，看達到什麼結果了。如果你煉化我的東西，是爲了跟我更好的交流，我舉雙手支持你煉化我。但如果你是爲了避免跟我見面，那我不支持。但是當然了，這是開玩笑的，其實我支持不支持，要想煉化我，她都可以照幹。我也沒有辦法。
如果你在製造業工作就會發現，公司最有經驗的工程師掌握着大量關鍵知識，但它們從未進入手冊或數據看板，其中很大一部分判斷能力，是他們在數十年處理模糊問題、進行各種權衡取捨的過程中逐步形成的。
顯性知識比較容易被“煉化”。但我不覺得如果你的顯性知識多就很厲害。這只是知識的外殼。這也是我給學生的一個建議：你應該儘量想辦法努力增強你的隱性知識，因爲顯性知識被替代的可能性是很高的。別說被AI替代了，別的人也可以替代你。無論是個人還是組織，在一個數據充裕、模型逐漸開放的時代，隱性知識將成爲其下一道護城河。
文科需要解決的
是行星層級的問題
人跟機器相處還有一個很大的問題：如果真出了問題，這個責任不知道由誰來負。機器難以負責。我寫過論文，提出我們要重新審視計算與判斷的關係。機器所做的每步，追溯到最後你會發現，它其實還是獲得了人的一個指示，或者人的一個提示。 機器可以決定，但它們不會選擇。選擇是隻有人才會做的。
選擇這個事情其實包含着人的主動性，包含着人類的創造力，還包含人類的責任。因此有很多很核心的東西，我覺得是既不應該外包給機器，也無法外包給機器的。
不是說什麼都不能外包給機器啊。有一些還是可以的。比如擴展認知邊界。機器那種百科全書的屬性、它在衆多的數據中給你輸出某種聯繫的屬性，當然是比人厲害的。
然而生成式人工智能產生的創意都是單一模型框架，這種單一性源於訓練數據分佈與概率引導的機制， 它 非常擅長排列組合，擅長計算哪個概率更高，它會把這個概率作爲答案給你。在個體層面上，人工智能可以幫助個體擴展想象空間，一點問題也沒有。但這個系統能不能產生顛覆性的創新想法？在羣體層面，它能不能產生想象空間？我覺得要打很大的問號。
有人舉例說，人工智能幫助科學家獲得諾貝爾獎。但我們可能還需要用更高的層級來衡量—— 不是個體的問題，也不是羣體的問題，是行星層級的問題：經濟不平等，至今人類消除不了；氣候變化，大家根本沒有辦法；暴力，戰爭還在打，就在我們眼皮子底下。人工智能真的有可能在這個層面產生顛覆性的範式創新，讓全球氣候變化停止、改變經濟不平等、消除暴力嗎？我現在所見到的是，人工智能可能會加劇經濟不平等。
倫理學也很重要。其實AI時代很多倫理爭論與前AI時代具有延續性。電車困境現在完全可以移到自動駕駛上。自動駕駛可以設定很多條件，讓你再次遭遇選擇功利主義還是義務論的選擇：是壓死一個老人還是小孩？一個男人還是女人？一個罪犯還是普通人？是優先保車內乘客安全，還是優先保路上行人安全？這些道德困境在人工智能時代獲得了新的含義，我們仍然需要爭辯指導行爲的倫理準則到底是什麼。
我想說的是，我們需要在存在論的意義上想這些事情。它甚至比倫理更深，是在存在意義上想清楚人活在世界上到底是怎麼回事。用佛教的話來講，就是“桶底子脫”。凡是真的想明白的，一定是在存在論層面。那些沒想清楚的人，一定不是在存在論層面上想。在倫理學層面上想已經很高了，很多人只是在實用主義角度想——我說的不是哲學上的實用主義，是現實中的實用主義。
現在的教育導向經常把人生當做填空題。填空題就一定有標準答案。其實你完全可以把人生當做塗鴉紙。用我的話來講，沒有最好的生活，只有最多的生活，數量高於質量。活得最好的人不是擁有最好的生活，而是擁有最多的軌跡。他對人生的理解不是單一的，不會把自己鑲到唯一的一個模子裏被塑造成型。他是不可塑的。或者講，他是支棱八翹的。
編輯——於蒙 顧問——王天挺
視覺——pandanap 插畫 —— 陳禹
運營——杏子 版式——日月
創意——Vicson
出品人/監製——曾鳴
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