教育專家談：我眼中的AI時代的教育

教育和技術的賽跑

哈佛大學兩位經濟學家回顧美國教育發展歷程發現，教育和技術之間存在一場持續不懈的競賽。

20世紀80年代以前，美國率先實現高中教育普及和高等教育大眾化。教育進步為經濟增長提供了充足的高素質勞動力，適應了技術進步帶來的社會變革，整體提高國民收入水平並縮小了貧富差距。

大約自1980年起，情況出現逆轉。技術進步依舊，社會對高素質勞動力的需求也在增長，但美國教育卻無法生產出足夠的人才。

隨著教育增速放緩，人群出現分化：

一部分人受過良好教育，畢業後進入高端行業，收入迅速提升；另一部分人接受著過時的教育，技能適應性不強，導致貧富差距快速拉大，制約了經濟的進一步增長。

這種現象被形象地稱為「教育和技術的賽跑」，當教育的發展速度超過技術時，就會給經濟增長帶來明顯的人才紅利，反之則會導致經濟社會發展失衡。

當前，以人工智能為代表的技術創新進入前所未有的活躍期，而教育仍未擺脫「工業化」的印記，以至於我們「把機器制造的越來越像人，卻把人培養得越來越像機器」。這不僅制約著教育功能的發揮，而且導致經濟社會轉型面臨危機。

我們要有一種時代緊迫感，全面深化教育改革，推動「工業化教育」向「智慧型教育」轉變，擴大高質量人才的供給，為經濟社會發展提供強有力的人力資源保障。

智慧教育蓄勢待發

隨著人工智能越來越廣泛的應用於傳統行業，那些機械重復、繁瑣枯燥、大量使用體力的職業可能都會被機器人所取代，甚至連一些專家決策工作也面臨風險。

比如，擁有大數據分析能力的智能醫療診斷，在某些疾病上比普通醫生判斷的准確率更高；智能金融系統在風險預測、股票投資等方面大顯神通，成為金融機構爭先布局的重點領域……

隨著一系列連鎖反應的疊加，人工智能正在觸發一場劇烈的社會分工調整，我們很可能會成為人類歷史上第一代需要和機器去競爭工作的人。

「我們是如此徹底地改造了我們的環境，以至於我們現在必須改造自己，才能在這個新環境中生存下去。」——「控制論之父」維納

教育作為培養人的事業，將會成為決定人類能否在人工智能時代勝出的關鍵。（下續）（原載：http://www.loyanet.com）

中國2024年新文科建設研討會：人工智能背景下新文科實踐育人改革

2024年7月11日至12日，由中國教育部高等教育司指導、教育部新文科建設工作組主辦，全國新文科教育研究中心和江西財經大學共同承辦的「2024年新文科建設研討會」在南昌舉行。

會議主題：人工智能背景下新文科實踐育人改革。主動對標教育強國建設目標，加快推進文科教育創新發展，研討人工智能背景下文科領域實踐育人新路徑，全面提升文科學生數字思維和實踐創新能力，推動高等文科教育「脫虛向實」，培養實戰型文科拔尖創新人才。

教育部高等教育司副司長武世興表示，面向2035年教育強國建設目標，要牢牢把握教育的政治屬性、戰略屬性、民生屬性，深入探索構建中國自主的文科人才培養體系，加快培養實戰型文科拔尖創新人才，深化產教融合協同育人新模式，以數字化構建文科教育教學的新形態，加快推進新文科建設，大力提升文科人才自主培養質量，回答好「強國建設、高教何為」的時代命題。

江西省委教育工委委員、省教育廳副廳長劉小強表示，江西省近年大力推進新文科建設，探索建立新文科建設「1+5+X」工作機制，開展學科專業結構優化調整三年專項行動，取得了階段性成效。希望江西高校通過研討交流，碰撞思想火花、學習先進經驗，持續推動新文科建設各項任務走深走實，加快培養適應新時代要求的應用複合型文科人才。

山東大學副校長、青島校區校長，全國新文科教育研究中心執行主任曹現強表示，高等文科教育要立足新時代，回應新需求，切實回答好教育強國建設，高教何為、文科何為的時代課題。他介紹了全國新文科教育研究中心的工作機制及成效，希望未來中心能與江西省、全國各高校加強合作，共同培養實戰型新質文科人才。

江西財經大學黨委牽頭負責人、黨委副書記袁雄介紹了近年來江西財經大學改革發展的成績以及新文科建設情況，並表示，新時代新形勢需要高等文科教育創新發展，希望通過此次會議，共同探討人工智能時代新文科實踐育人的創新舉措和重要經驗，為新時代文科人才培養碰撞出新觀點、新理念和新思路。

在主旨報告環節，全國新文科領域的知名學者、業界專家圍繞各自領域的探索與建設作報告。教育部新文科建設工作組副組長、上海海事大學原校長黃有為作了題為「數智科技賦能新文科人才培養」的報告，介紹了數智科技對文科教育所產生的深遠影響，提出了數智科技賦能新文科人才培養的實踐路徑。

電子科技大學黨委書記曹萍作了題為「工科高校新文科建設的思考與實踐」的報告，分享了新文科與新工科融合創新發展的總體思路、具體舉措，以及面向人工智能新文科教育教學改革的典型經驗。

江西財經大學原黨委書記、校長王喬分享「三擎引領 五新驅動——人工智能背景下江西財經大學實踐教學改革與探索」，從重塑實踐教學新理念、鍛造實踐教學新基礎、建設實踐教學新資源、實施實踐教學新范式、拓展實踐教學新空間等方面介紹了江財人工智能時代的實踐教學改革舉措與成效。

華東政法大學黨委副書記韓強分享「人工智能時代的法學教育轉向」，從學科專業設置改革、培養方案重構、實踐模式創新等方面分享了人工智能時代法學人才培養的改革思路和實踐經驗。

溫州理工學院副校長孫芙蓉分享「知識圖譜版AI數字教材的編寫與應用」，從教學內容契合度、教學應用有效度、教學內容與學習過程的拓展性等方面分享了AI數字教材的編寫經驗，以及數字教材的應用領域。

西安交通大學教務處副處長楊建科分享「學科交融、數智賦能，西安交通大學新文科建設的理念與實踐」，介紹了學校在課程思政、專業佈局、課程建設、通識教育、智庫與文科實驗室建設、國際交流、競賽鍛煉等方面的建設經驗。

山東大學外國語學院院長、翻譯學院院長馬文分享「新文科背景下高層次複合型外語人才培養——兼談多語數智科學新文科實驗室建設」，以及山東大學高層次復合型外語人才培養的探索與實踐，重點介紹了多語數智科學新文科實驗室以數智賦能、實踐育人的運行情況與建設成效。

用友集團總裁陳強兵分享「數智時代文科人才培養的變與不變」，分析了新一代數智技術對高等教育的影響以及教育面向新產業、新范式、新能力的三大發展趨勢，並提出了人工智能時代教育的三個「變」與「不變」。

分組討論環節，與會專家代表圍繞會議主題展開深入研討，並結合各學校新文科建設情況、經驗做法、困難問題提出了建設性意見建議。分組討論結束後，各小組召集人匯報了本組發言交流情況。

教育部新文科建設工作組組長、全國新文科教育研究中心主任、山東大學原校長樊麗明在總結講話中充分肯定了本次會議的必要性、重要性、及時性。她認為，立足新階段，要充分認識新文科建設的新背景新形勢。

一是面向2035年建成教育強國戰略目標，要回答好「教育強國、文科何為」這重要命題。二是立足社會經濟發展新形勢，迫切需要高等文科教育因勢調整，培養滿足經濟社會發展需要的文科人才。三是當前世界科技革命日新月異，迫切需要高等文科教育擁抱新技術、探索新變革，守正創新，加快推動文科教育創新發展。

她強調，面向未來，新文科建設一要更加注重對接經濟社會發展需求。要從服務國家經濟社會發展的「大邏輯」出發，加快推動文科教育教學改革，全面提升文科對經濟社會發展的支撐力、服務力和貢獻力。二要更加注重學生能力和素質的培養。促進文科教育從傳統的「知識傳授」方式向「能力塑造」轉變，強化學生研究能力、實踐能力、創新能力培養，加快推動高等文科教育「脫虛向實」。三更加注重中國自主人才培養體系和中國自主知識體系建設。要系統考慮人才培養全鏈條、全要素、全過程，統籌謀劃、一體設計，構建中國自主人才培養體系；要基於中國特色的政治制度、經濟制度、文化歷史傳統等，概括提煉出原創性、標識性的新概念、新理論，建構中國自主的知識體系。

教育部高等教育司、江西省教育廳有關負責人，全國新文科領域的知名學者、業界專家，全國新文科教育研究中心有關負責人，來自全國80餘所高校的新文科建設分管負責人、教務處處長、相關部門或院系負責人、一線教師和企業界人士共240餘人參加研討會。

[原見：山大視點；原題：全國新文科教育研究中心聯合承辦2024年新文科建設研討會（有修改）；發布日期：2024年07月15日；供稿單位：本科生院 作者：於喜娜 張瀟月 編輯：新聞網工作室 責任編輯：馮剛 王莉莉 趙宏恩]

新文科專頁

樊麗明·新文科建設（上）

樊麗明·新文科建設（下）

爱垦網评注·高阶创造力挑战机械人系列：想象力

在中国美学史上，最早对想象力的理论可以追溯到《庄子》和《文心雕龙》这两部经典。

《庄子》作为道家经典之一，注重“逍遥游”与“齐物论”中的自由想象。庄子推崇“心斋”和“坐忘”，倡导通过摆脱世俗束缚进入“无待”的境界，从而达到想象的极致自由。庄子主张打破人与万物的界限，想象力被视为通达天道、实现个体自由的重要途径。他以丰富的比喻、寓言展现了这种“无待”的超越性想象力。

《文心雕龙》作者是南北朝的刘勰，他系统阐述了中国古代文论中的文学创作、艺术想象等问题。在其中的《神思》篇，刘勰提到“思接千载，视通万里”，将文学创作中的想象力描述为超越时间和空间的思维活动。这种“神思”是文人的精神活动，通过想象力实现心灵的创造与升华。刘勰强调文思的飞跃与灵动，展现了想象力在文学创作中的核心地位。

这两部经典从不同的角度讨论了想象力：庄子注重哲学上的自由境界与无为状态，而刘勰则侧重文学创作中的创造性思维。这些思想共同为中国美学中关于想象力的探讨奠定了基础。

现代对刘勰的“思接千载，视通万里”这一理论做出最有力研究与诠释的学者之一是王元化。作为中国当代著名文艺理论家和美学家，他深入研究了《文心雕龙》的思想，对其中“神思”篇的阐释尤为突出。

在他的作品《文心雕龙创作论》中，王元化对“思接千载，视通万里”的诗学内涵进行了深入分析，认为刘勰所提到的这种想象力是一种精神上的超越活动，贯穿古今、超越现实，体现了创作者对时空的独特体验和把握。王元化还指出，这种“神思”不仅是文学创作中的情感与思想的流动，更是个体在面对世界时的思维活动与创造力的延伸。

王元化强调，刘勰的“神思”理论揭示了中国文学创作中的独特审美机制，也反映了古代文论中对想象力、思维活动和创作心灵的深刻理解。他的研究为当代理解刘勰的“思接千载，视通万里”提供了理论框架和现实意义，使这一经典理论得以在现代文艺理论中获得新的诠释与拓展。

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爱垦網评注·高阶创造力挑战机械人系列：“神思”和“形神”

在西方学界，研究《文心雕龙》最有成就的学者之一是林顺夫（Shuen-fu Lin）。他是美国著名的汉学家，曾在美国密歇根大学担任中国文学教授。他对中国古典文学，尤其是《文心雕龙》的研究贡献卓著。

林顺夫参与了《文心雕龙》的英文翻译与注释工作，为《文心雕龙》走向国际学术界做出了巨大的贡献。他帮助西方读者理解了刘勰文论的复杂性和深度，并通过注释展示了《文心雕龙》中的哲学、美学和文学思想的精髓。他的译注使得西方学界能够更好地理解这部中国文论经典的核心思想。

林顺夫在他的研究中深入分析了《文心雕龙》中的诗学思想，尤其是关于“神思”和文学创作中“形神”关系的探讨。他的研究聚焦于刘勰如何将文学创作与道家和儒家哲学结合起来，并通过此解读展示了《文心雕龙》作为一部系统的文学理论著作，如何从哲学角度探讨文学的创造性问题。

他不仅探讨了其内部的理论架构，还试图将中国古典文论与西方文学理论进行比较。他通过将《文心雕龙》中的思想与亚里士多德的诗学、浪漫主义的想象力理论等西方文学思想进行对比，帮助西方学界认识到中西文论的异同点，并推动了中国古典文论在国际范围内的传播与接受。

林顺夫的研究影响了许多西方学者对中国古典文学的理解。他通过在美国的教学和研究，将《文心雕龙》的美学、伦理学与创作理论带入西方的学术讨论之中，激发了更多学者对中国文学与文论的兴趣。其工作不仅扩大了《文心雕龙》在西方学界的影响力，还帮助构建了中国文学研究的跨文化视野，为中西方文论的对话奠定了重要的基础。

对于刘勰在《文心雕龙》中说的“思接千载，视通万里”，林顺夫注重从文学创作的精神超越和想象力的时空性来解读这一概念。他结合了刘勰的诗学思想，以及中国古代文学理论的背景，为西方学界提供了一个既忠实于原文又易于理解的解释——

时空的超越性：林顺夫强调“思接千载，视通万里”是刘勰对于创作者想象力能够跨越时间和空间限制的高度概括。在刘勰看来，文学创作中的“神思”（精神上的想象力和灵感）可以将作者的思想穿越千年，沟通古今，超越时间的限制。同时，这种“视通万里”也意味着文学创作通过想象力，可以跨越空间障碍，延展视野，达到对远方事物的精神感知。这一理论展示了古代中国文论中对于文学创作活动的一种超时空的理解。

创造性思维的自由性：刘勰的这句话不仅是在描述一种物理意义上的时空超越，更是在表达文学创作中的思想自由和灵感飞跃。在创作过程中，作家可以通过想象与思维的自由活动，打破现实的限制，进行无拘无束的精神游历，从而创造出超越时空的文学作品。这种自由性也是刘勰所推崇的“神思”的核心特质。

文化传承的连接：刘勰的“思接千载”不仅强调创作者的个人想象力，还体现出对文化传统的理解和承继。通过“思接千载”，作家能够与古代的文学和思想进行精神上的沟通，将过去的文化、历史、思想通过创作重新带入当下。这种跨越历史的连接，表现了文学创作中对文化传承的重视，以及作家通过作品参与文化对话的过程。

超越现实的文学想象：“视通万里”不仅是对现实中景物的想象延展，还是对更广阔的人类经验和世界观的探索。在创作中，作家通过想象，可以感知到那些远离日常生活的情感、思想或事物，从而使作品具有更广泛的审美和思想内涵。林顺夫在这里与西方浪漫主义的想象力理论作了比较，认为《文心雕龙》中的“视通万里”与浪漫主义中的诗意想象存在相似性，即文学创作能够让作家打破现实的局限，进入到更高层次的思想境界。

爱垦網评注·高阶创造力挑战机械人系列：“思接千载，视通万里”

林顺夫和王元化都是对《文心雕龙》有深入研究的学者，虽然他们的学术背景不同，但在对《文心雕龙》思想的诠释上有一些相似点和不同点。

共同点

强调“思接千载，视通万里”的超越性

相同理解：林顺夫和王元化都认同《文心雕龙》中“思接千载，视通万里”所表达的超越时空的文学想象力。两位学者都认为刘勰强调文学创作中的“神思”能够跨越时间和空间的局限，展示了文学创作中思维的自由性。

跨时空创作自由：他们都意识到刘勰在讨论文学时，试图揭示文学创作可以打破现实的时空障碍，让作家通过想象与历史、文化及遥远的空间发生联结。这个联结不仅是对文学作品的核心描述，也是创作活动中精神力量的重要体现。

对刘勰的诗学思想的深度探讨：林顺夫和王元化都集中探讨了《文心雕龙》中的诗学思想，特别是关于“神思”的探讨。两者都认识到刘勰如何从哲学角度来理解文学创作中的想象力，认为这是理解文学艺术的关键。

《文心雕龙》的系统化研究：两位学者都对《文心雕龙》进行了系统的分析，将其看作一部从哲学、伦理学、文学理论等多方面建构的文论经典。通过不同的研究视角，他们都展现了这部作品在中国文学批评史上的重要性，尤其是它对想象力与精神创作力的探讨。

不同点

研究背景与方法

王元化：更多基于中国古代哲学与文论的传统脉络。他的学术背景深厚，擅长从中国文化的历史背景出发，结合儒家、道家和佛教思想，解读《文心雕龙》。王元化注重《文心雕龙》中的文化思想继承与发展，尤其是它如何作为古代文论的巅峰作品之一，通过对想象力的讨论传承了古代哲学中的精神自由观念。他的分析更多与中国文化传统的延续性相结合。

林顺夫：作为一位国际知名的汉学家，林顺夫的研究不仅限于中国学界，而是更多地将《文心雕龙》置于中西比较文学和美学的框架中。他通过将刘勰的文学思想与西方文学理论（如浪漫主义、亚里士多德的诗学等）进行比较，试图让西方学者更好地理解中国古典文论中的核心概念。因此，林顺夫的研究更加注重跨文化的诠释与对话。

诠释的重点

王元化：更专注于《文心雕龙》中的伦理与文化价值，尤其是如何通过文学创作来反映文化传统中的道德意识和社会责任。他认为“思接千载，视通万里”不仅是文学想象力的体现，还包含了创作者对历史、文化的深度理解和传承。这种超越时空的精神在王元化看来，不仅是一种美学追求，也是一种历史与文化的责任。

林顺夫：林顺夫的诠释更偏向于从文学本体出发，探讨文学创作中的想象力及其时空超越性。他的重点在于分析刘勰如何通过“思接千载，视通万里”来表达文学创作的精神自由，尤其是如何通过想象力来打破现实的限制，进入更高层次的艺术境界。他还通过比较中西方文学理论来探讨这一思想在不同文化背景下的意义。

学术影响

王元化：在中国学界，王元化的研究对理解《文心雕龙》在中国古典文论中的地位以及它如何在文化、伦理与文学创作之间架构起深层联系有重要影响。他的发现深刻影响了对《文心雕龙》文化价值的再认识。

林顺夫：影响更多在国际学界，他推动了《文心雕龙》的跨文化传播，使得西方学者能够通过翻译与比较研究理解这一中国古典文论的重要性。他对中西比较文学的贡献，让《文心雕龙》成为中西文学理论对话的桥梁之一。

王元化和林顺夫都对《文心雕龙》进行了深刻的研究，并在“思接千载，视通万里”的理解上达成了一致，即文学创作能够通过想象力超越时空限制。不同之处在于，王元化从中国传统文化和伦理的角度进行诠释，强调文化传承与社会责任，而林顺夫则侧重于跨文化视角，将《文心雕龙》与西方文学理论进行比较，更多关注文学创作的自由与想象力在艺术境界中的体现。（爱垦網站内评注笔记）

爱垦網评注·高阶创造力挑战机械人系列：《文心雕龙》中西合璧

西方学者对《文心雕龙》中的想象力理论评价很高，认为刘勰的“思接千载，视通万里”所代表的跨时空的精神活动，与西方的浪漫主义、象征主义、以及现代解构主义中的想象力概念有一定的对话空间。

尽管在跨文化诗学和文学理论的背景下，东西方在想象力的具体理解上有一定的差异，但刘勰的想象力理论通过对时间、空间、历史和自然的跨越性思考，展示了极为独特的美学智慧。

与西方文学理论的比较：西方学者在探讨《文心雕龙》中的想象力时，往往将其与西方的浪漫主义、形象学以及现代主义的想象力理论进行比较。例如，西方浪漫主义文学理论中，诗人被视为通过想象力来超越现实，并创造新的世界。西方学者发现，刘勰的“思接千载，视通万里”的想象力观念与浪漫主义作家对时间、空间和灵感的跨越性探索有一定的相似性。刘勰提倡的通过“神思”达到对过去与未来的共鸣，与西方诗学中的“超越现实”的想象力有着相通之处。

想象力与诗意智慧的结合：一些西方学者，如Stephen Owen等，关注到刘勰的想象力不仅仅是审美或艺术的工具，更是一种具有哲学意味的诗意智慧（Poetic Wisdom）。刘勰通过对“神思”的讨论，提出了文学创作中必须融入作家的精神思维，才能超越平凡的现实，创造出具备深远意象的作品。这种观点与西方学界对“想象力作为智慧的表现”的理解产生了共鸣，尤其是在浪漫主义和后现代主义文论中，想象力往往被视为通向“超越现实”的智慧桥梁。

神思与感性直觉的联系：西方学者对《文心雕龙》的想象力理论表现出浓厚兴趣，尤其是刘勰所提出的“神思”概念与感性直觉之间的联系。刘勰认为，想象力是一种精神直觉，通过这种直觉，作家可以感知到时间和空间的无限，能够从中汲取创作灵感。这种观念在西方学术界引发了与柏拉图“理念世界”理论的比较。柏拉图强调诗人的灵感源于对更高世界的领悟，而刘勰的“神思”则强调通过想象力达到对天地、时间和自然的共鸣，两者在精神超越层面上有相似之处。

跨文化研究中的想象力对话：西方学者也关注到，刘勰的想象力理论不仅是在中国古典文论中独树一帜，也可以在跨文化的诗学对话中产生重要影响。西方的结构主义和解构主义学者认为，刘勰的“思接千载，视通万里”所反映的想象力理论，与西方文学批评中的符号学、隐喻学等研究可以进行比较。在这些研究中，想象力被视为文本和现实之间的“桥梁”，通过隐喻、象征等手法来表达对世界的再创造。

刘勰与西方诗学家对想象力的不同理解：尽管刘勰的“神思”理论在西方学者中得到了高度的评价，但也有一些学者指出了东西方在想象力理解上的差异。例如，西方浪漫主义中的想象力更多强调个体的创造力与主观感受，而刘勰的想象力则更加注重与天地自然的和谐一致。这种差异反映了东西方文化中的哲学基础：西方更倾向于强调个体主观性和自主性，而中国古典美学则更强调人与自然、历史的整体性与和谐。

具体的评价与贡献

Stephen Owen：作为著名的汉学家，他对《文心雕龙》的想象力理论做了深入分析。他认为，刘勰的想象力概念非常独特，不仅强调了创作时的灵感来源，还突出了作家对时空超越的感知。这种理解不同于西方强调主观情感的浪漫主义，而是更具哲学层面的深度，尤其体现在“思接千载，视通万里”的跨时空感受中。

James J. Y. Liu（刘若愚）：他指出，刘勰的想象力理论具有丰富的隐喻性和象征性，强调通过“神思”进行创作的过程与西方的象征主义有相似之处。然而，刘勰的理论并不仅仅停留在个人的情感表达层面，而是深入到人与自然、历史的广阔联系中，这使得其想象力理论在全球文学批评中独具一格。

朱利安François Jullien：
身为法国哲学家与汉学家，他在中西方思想比较中讨论了中国美学的“超越性”问题。他将刘勰的“神思”概念与道家思想联系起来，认为这种超越时间和空间的想象力实际上反映了中国古典思想中“道”的哲学概念。刘勰通过“思接千载，视通万里”的想象力表达了对自然和历史的深刻理解，这种理解超越了单纯的艺术创作，而是达到了哲学的高度。

孤帆

李白《黃鶴樓送孟浩然之廣陵》

故人西辭黃鶴樓，煙花三月下揚州。孤帆遠影碧空盡，唯見長江天際流。

解析：孤帆象征著離別、漂泊與無盡的旅途。在李白的這首詩中，孤帆遠去的景象讓讀者聯想到分別的無奈與生命旅途的孤獨，成為呼喚離別情感的重要物件。

烏啼

杜牧《江南春》

千里鶯啼綠映紅，水村山郭酒旗風。南朝四百八十寺，多少樓台煙雨中。

解析：烏啼（或鳥啼）在中國詩歌中往往與哀愁、思鄉、離別等情感聯系在一起。詩中的鳥啼聲不僅喚起對春天景象的描繪，更喚起對古代繁華消逝的歷史感懷，成為時間流逝與物是人非的象征。

古道

馬致遠《天淨沙·秋思》

枯藤老樹昏鴉，小橋流水人家，古道西風瘦馬，夕陽西下，斷腸人在天涯。

解析：古道是漂泊與孤獨的象征。在馬致遠的這首元曲中，古道與瘦馬、夕陽等意象共同構建了一個孤寂、漂泊的氛圍，喚起了讀者對流浪者無盡哀愁的同情與共鳴。

酒杯

王翰《涼州詞》

葡萄美酒夜光杯，欲飲琵琶馬上催。醉臥沙場君莫笑，古來征戰幾人回？

解析：酒杯在詩中象征著豪邁與悲壯，尤其在戰場或離別場景中，酒杯不僅是飲酒的器具，更是詩人抒發壯志未酬、豪情萬丈的象征，喚起了對生命短暫與征戰無常的深刻思考。

紅豆

王維《相思》

紅豆生南國，春來發幾枝。願君多采擷，此物最相思。

解析：紅豆在中國文化中象征著相思。王維的這首詩通過紅豆這一物件，將愛情與思念具象化，成為表達相思之苦的經典象征，具有強烈的呼喚性，直接觸發讀者的情感共鳴。

這些物件在古詩中不僅作為簡單的物質存在，更是文化與情感的象征，通過詩人的描繪，成為能夠激發讀者深層次情感與思考的「呼喚性物件」。

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愛墾APP: 呼唤物叙事

在中國古詩中，許多物件因其承載的文化、情感和象征意義，被賦予了深刻的「呼喚性」，可以稱得上是顯著的「呼喚型物體」（Evocative Objects）。以下是一些典型的例子：

月亮

李白《靜夜思》

床前明月光，疑是地上霜。舉頭望明月，低頭思故鄉。

解析：月亮在中國古詩中經常與鄉愁、思念和孤獨聯系在一起。它不僅是自然景象，更是一種情感的象征。在李白的詩中，月光成為了喚起思鄉情感的物件，使得讀者能夠通過簡單的意象共鳴深層的思念情緒。

梅花

王安石《梅花》

牆角數枝梅，凌寒獨自開。遙知不是雪，為有暗香來。

解析：梅花象征著堅韌、不屈不撓的精神，尤其是在寒冬中綻放的梅花，更是被賦予了高尚品格的象征。在詩歌中，梅花不僅是自然景物，更是詩人表達內心堅韌與孤高的象征，具有強烈的呼喚性，激發讀者的情感共鳴。

The "Theory of Calling" can definitely be applied beyond career development. While it's often associated with finding one's vocation or professional path, the underlying principles can be relevant to various other areas of life and research. Here are a few examples:

布莱恩·马苏米·分析陈明发博士的《心灵素质学》~~借助布莱恩·马苏米 (Brian Massumi）的理论框架，特别是他对“情感”（affect）和“情感强度”的研究，来分析陈明发博士1996年原创的这篇《心灵素质 12 》〈一个我就够了～～ 身体技能的纪律法则（三）〉，取径跨领域理论的文创研究人员和实践者，可发现以下几点——

情感作为潜在的创造性力量：从陈博士过去无数的写作、教学与演讲内容来看，他的“心质学”非常关注情感对心灵的内在质地与发展的作用。这与马苏米对情感作为非个人、非代表性力量的理解相契合。Massumi认为，情感是一种未被完全言语化或表象化的潜能，它存在于感官与行动之间，是持续流动的。在这个意义上，陈明发的诗性与互唤研究明显在探索如何将情感的这种潜力，转化为积极的心智成长或变革力。这与他在1970-80年間所钻研的领域，如存在主义、人本主义心理学、团体动力学、意念探索与潜能开发有关。

情感流动与体验强度：Massumi强调情感“强度”（intensity），这种强度是一种未被完全捕捉的体验，而这恰恰可以与陈明发博士的“心质学”呼应，尤其是在研究人类如何感知和扩展内心力量时。陈明发透过对人类心智质地的研究，强调那些尚未完全被解释或表达的心灵力量，这些力量随着情感的流动而增强，并潜在地转化为行动或创造。这可从他的系列培训/学习体验设计中看出来。

情感地理与文化内涵：在马来西亚这样的多元文化背景下，陈明发博士的“心质学”可能涉及对地方文化与情感经验的理解。这可以与马苏米的情感地理学（affective geography）相关联，后者强调情感不仅是个人内在的经验，还与环境、文化和空间密切相关。通过探讨“心质学”，陈明发的专业实践揭示了心灵如何透过特定的文化实践和仪式，来重塑和影响当地的情感地理，进而创造出新的意识和文化意义。这对地方诗性文创（包括轻度开发地区的宇宙视野/意念科学[Noetic Science]途径），无疑值得相关领域后来者的关注，别糟蹋了在地特殊的、无法复制的文化财富。

心灵与技术的交互作用：马苏米的理论还涉及到心灵和技术之间的互动，这一点在当今数位化和科技普及的背景下尤为重要。陈明发博士既然已经在专业实践中见证了心灵与技术的关系，那么他的“心质学”可能进一步揭示了心智如何在数位世界中被改变或强化，这些思路都可以从Massumi的思想中得到启发。

到目前暂时的小总结，是陈明发博士的“心质学”若能进一步结合马苏米的理论，我们可以期待一个更丰富的分析框架，特别是陈博士对情感作为非个人力量、文化空间的情感流动，以及心灵与技术交互作用的地方培训与田野观察，能够帮助我们更好地往在地文创挺进。

應用慣例

湯姆金斯指出：精神健康的最佳狀況就是最大的正面情感與最小的負面情感[4]。此外應該還要能正確表達情感以及識別情感[5]。

情感理論也應用在親密以及親密關係的研究調查中。Kelly將關係定義為「共同努力以達到正面情感最大化和負面情感最小化的一種協議[6]」，就像「最佳心理健康」的藍圖一樣，這個藍圖要求關係中的成員以相互表達情感的方式來確定關係的進展階段。

這些藍圖也可以描述自然和內隱的目標。 例如Donald Nathanson就使用情感來為他的一位患者建立敘事[7]：

我懷疑他拒絕觀看電影的原因，是會對屏幕上所描繪的強烈恐懼情感；我們大多數人經常看電影院的情感共鳴只是他感到不適的另一個原因。…他在無論是Kelly還是Tomkins藍圖的前兩條規則下，拒絕了一個最好的工作機會，因為他拒絕任何有可能與性有正負面影響關聯的風險。因此，他的親密問題一方面可以解釋為一面過度充滿同情心的牆，在另一個方面則可以解釋為他個人在表達和管理情感的內部純粹問題。

Tomkins指出「基督教會成為一個強大的普遍宗教，是因為它為憤怒、暴力、痛苦提供了愛、享受與和平的解決之道[8]。」

湯姆金斯也在腳本理論中大量的引用情感理論的概念。

心理學中的典型情感意圖

幽默是情感理論中爭論的一個主題。一些研究指出，幽默可能是正面和負面情感之間的衝突反應[9]，例如恐懼與享受可能導致一些身體上的痙攣性收縮，像是胃和膈肌區域以及上頰肌肉的收縮。 進一步並造成情感中失去放鬆和混淆。

微笑可以展示人們喜悅的情感。情感可以透過人們的即時面部反應來辨識，在受到刺激後，即時反應會較他們真實的反應來的更快。

Stanley S. Seidner進行了喚醒、白噪音與負面情感的研究，結果顯示：「西班牙裔的發言者關於貨幣貶值的意見存在有負面情感的喚醒機制[10]。」

人際溝通

在親密關係中，傳達感覺和情感的非語言模式被認為發揮著核心的作用。 婚姻諮商中的情緒安全模型能夠尋找並識別夫妻情感關係中發生的情感信息，包括伴侶對自己、彼此及對關係的感受；最重要的是則是依附的安全感和如何評價每個人的價值。

婚姻諮商是情感理論的一個實際應用[11][12]。親密關係中有兩個情感的特徵具有強大的影響：

根據Tomkins的說法，情感共鳴是情感的一個主要特徵，指的是當一個人看到另一個人的情感表現時，因其同樣的情感經歷而產生共鳴的傾向，有時被稱為是「傳染」。共鳴也被認為是所有人類交流的原始基礎，在有語言之前，就能透過微笑和點頭產生情感共鳴。

同樣根據湯姆金斯的說法，當驅動不是那麼強大的時候，情感提供了一種壓迫感。因此，情感是一種強而有力動機來源。湯姆金斯並指出「情感能使好事變得更好，也使壞事變得更糟。」

批判理論與情感理論

在哲學、精神分析學派、性別研究與藝術理論都有對情感理論的探討，從批判理論的角度來說，他們將Eve Sedgwick、Lauren Berlant等人稱為「情感理論家」。有許多批判理論家都非常依賴情感理論，像是Elizabeth Povinell。也有一些馬克思主義者探討情感裡論，像是Franco Berardi、Michael Hardt與Antonio Negri，以及馬克思主義女權主義者，包括Selma James和Silvia Federici，他們探討了認知和物質表現在特定性別和特定角色（包括監護工）的關聯。(維基百科 原版為英文）

愛墾APP: 情感理論（Affect theory）是一種試圖將情感（有時與情緒或主觀體驗的感受交替使用）組織為離散類別的理論，並對其生理、社會、人際和內化的表現進行分類描述。情感理論的討論涉及心理學、精神分析學、神經科學、醫學、人際傳播、文學理論、批判理論、媒體研究和性別研究等多個領域。因此，情感理論的定義因學科而異。

情感理論最早由心理學家西爾萬·湯姆金斯（Silvan Tomkins）提出，首次出現在他1962年出版的《情感-意象-意識》（Affect Imagery Consciousness）第一卷和第二卷中。湯姆金斯將情感的概念定義為情緒的「生物學部分」，即「每個人都擁有的硬件式、預編程、通過基因傳遞的機制」。這些機制一旦被觸發，就會引發「已知的生物事件模式」。然而，他也指出，對於成年人來說，情感體驗是先天機制與「複雜雜的、多層嵌套和交互的觀念-情感結構矩陣」相互作用的結果。

心理學中的情感理論

西爾萬·湯姆金斯的九種基本情感

根據心理學家西爾萬·湯姆金斯的觀點，存在九種基本情感。湯姆金斯通過高強度或低強度的標簽以及其生理表現對這些情感進行了分類：

積極情感：

愉悅/喜悅（對成功的反應/分享的衝動）：微笑，嘴唇張開並外展。

興趣/興奮（對新情況的反應/專注的衝動）：眉毛下壓，眼睛跟蹤，專注凝視，傾耳細聽。

中性情感：

驚訝/受驚（對突變的反應/重置的沖動）：眉毛上揚，眨眼。

消極情感：

憤怒/狂怒（對威脅的反應/攻擊的衝動）：皺眉，緊咬下頜，臉紅。

厭惡（對惡劣味道的反應/丟棄的衝動）：下唇上翹並突出，頭部前傾。

反感（對惡臭的反應/回避的衝動，類似於厭惡）：上唇抬起，頭部後仰。

痛苦/悲慟（對失落的反應/哀悼的衝動）：哭泣，節奏性的抽泣，揚起的眉毛，嘴角下垂。

恐懼/驚恐（對危險的反應/逃跑或躲藏的衝動）：凝視，面色蒼白，寒冷，出汗，汗毛豎立。

羞恥/屈辱（對失敗的反應/反思行為的衝動）：低垂的眼睛，頭部低下並轉向一旁，臉紅。

丹納《藝術哲學》藝術品的本質~~藝術家提出了一個很高的要求，他（她）必須能敏銳地捕捉到事物的本質，意味著其感受力要比普通人更強，能感受到尋常事物的沖擊。因此大多數藝術家都情感豐富、敏感細膩。

在此基礎上，丹納給出了一個定義：

藝術品的目的是表現某個主要的或凸出的特徵，也就是某個重要的觀念，比實際事物表現得更清楚更完全；為了做到這一點，藝術品必須是由許多互相聯系的部分組成的一個總體，而各個部分的關係是經過有計劃的改變的。在雕塑，繪畫，詩歌三種模仿的藝術中，那些總體是與實物相符的。
引自 藝術品的本質

可以看到，這個定義強調的是目的。

除此之外，建築和音樂不從自然界中的實物出發，從開始就不是走模仿路線，而是用某種數學關係來表現特徵（如建築組件的形狀、大小、間隔，音樂中的節奏、音高等）。

但不論建築，音樂，雕塑，繪畫，詩歌，作品的目的都在於表現某個主要特徵，所用的方法總是一個由許多部分組成的總體，而部分之間的關係總是由藝術家配合或改動過的。

最後，丹納回歸到藝術的重要性上。為什麼要有藝術呢？我覺得他這個回答很好：

到了這個階段（生存無憂的階段），人類才開始一種高級的生活，靜觀默想的生活，關心人所依賴的永久與基本的原因，關心那些控制萬物，連最小的地方都留有痕跡的，控制一切的主要特徵。要達到這個目的，一共有兩條路：第一條路是科學，靠著科學找出基本原因和基本規律，用正確的公式和抽象的字句表達出來；第二條路是藝術，人在藝術上表現基本原因與基本規律的時候，不用大眾無法了解而只有專家懂得的枯燥的定義，而是用易於感受的方式，不但訴之於理智，而且訴之於最普通的人的感官與感情。

藝術就有這一個特點，藝術是「又高級又通俗」的東西，把最高級的內容傳達給大眾。引自 藝術品的本質。(藝術源起～興觀羣怨～呼唤～事物·形象·名目)

丹納·藝術品反映時代精神，這中介便是藝術家。

丹納·藝術品反映時代精神，這中介便是藝術家。……荷蘭畫派只表現佈爾喬亞情調的安寧，有小店或農莊里的舒適，有散步或酒館里的怡然自得，以及平靜而規律的生活中一切小小的滿意。這些是最適合繪畫的，太多的思想和情緒會妨礙繪畫。— 引自第84頁

退下的時候，留下十二名女子，分別代表十二種美德：信仰、慈悲、公正、理智、節制、剛強、正直、慷慨、勤懇、希望、勇敢。— 引自第95頁

卡雷爾`馮`曼德，這位正派的弗蘭德斯作家寫道：「一切惡習終有報應。不要相信俗話說的——最出色的畫家就是放浪形骸的人。醉生夢死的人不配有藝術家的名號。畫家永遠不該出言不遜或攻擊他人。揮霍無度算不得本事。年輕的時候不要以追逐女人為樂。輕浮的女人斷送過許多畫家，所以要避免風月場的社交。去羅馬前須三思，那里花錢的地方太多，而很少有誰能把錢掙回來。對上帝的恩澤要永遠感念。」— 引自第103頁

意大利藝術和希臘藝術以及一切古典藝術為了美而求簡練，淘汰、刪除、減少細節是突出主要特徵的方法。米開朗基羅和佛羅倫薩畫派把附屬物、風景、佈料、衣著，都放到了次要位置或者不予表現。他們的主體是氣質高貴、姿態魁偉的人物，解剖分明、肌肉完美的結構，全裸的或一襲薄衫自然披掛在身上；他們認為藝術的價值是人體本身，凡是顯示個性、職業、教育和地位的特徵一律割捨，他們所表現的人物是一般意義的人而不是某個特殊的人；他們的人物來自一個高級的世界（註注：理想世界，那個世界並不存在；畫面的特色是沒有時間性，沒有地方性的。這是與日耳曼人和弗蘭德斯人的天性對立的，我們向人的本性要得越多，它釋放的就越多；能力是在鍛煉中提升的，做事和忍耐的能量是不可預測的。— 引自第119頁

當一個人擁有了正派與精力，其他的一切好處都會自動來到。— 引自第120頁

丹納《藝術哲學》“宗教参悟”：藝術家所表現的是一種宗教情緒，一些這里的參悟，一種人生觀；他把造型藝術固有的對象、人體，犧牲了；他把人體隸屬於一個觀念或者隸屬於藝術的別的因素。在倫勃朗心目中，一幅畫的中心不是人，而是明暗的斗爭，是快要熄滅的，散亂搖晃的光線被陰暗不斷吞噬的悲劇。……在魯本斯筆下，殉道者是雄赳赳的巨人和勇猛的角斗家。聖女的胸部像田野女神，腰身像酒神的女祭司。健康與快樂的熱流在營養過度的身上奔騰，像泛濫的樹液一般傾瀉出來，成為鮮豔的皮色，放肆的舉止，放浪形骸的快樂，狂熱的興致；在血管中像潮水般流動的鮮血，把生氣激發得如此旺盛如此活躍，相形之下，一切別的人體都黯然失色，好像受著拘束。這是一個理想世界，我們看了會受到鼓動，潮臨在現實世界之上。……肉眼所能見到真正的神明在另外一個地方，在一種更純淨的空氣之中誕生。一種更天然更樸素的文化，一個更平衡更細膩的種族，一種與人性更合適的宗教，一種更恰當的體育鍛煉，曾經建立一個更高雅的典型，用在清明恬靜中更豪邁更莊嚴，動作更單純更灑脫，各方面的完美顯得更自然。—— 引自第381頁

藝術家必須是個生性孤獨的人，好深思，愛正義的人，是個慷慨豪放容易激動的人，流落在萎靡與腐化的群眾之間，周圍盡是欺詐與壓迫，專制與不義，自由與鄉土都收到摧殘，連自己的生命也受著威脅，覺得活著不過是苟延殘喘，既不甘屈服，只有整個兒逃避在藝術中間，但在備受奴役的緘默之下，他的偉大的心靈和悲痛的情緒還是在藝術上盡情傾訴。—— 引自第27頁

「演員是少數，觀眾是多數。沒有觀眾，再好的藝術也只能稱之為博物館藝術。因此，曲藝要想發展，關注點仍然要放在觀眾身上。」 王登渤認為，曲藝傳承目前面臨著一定的生存壓力，應當作出一些培根固本的事情，而不是作為政績工程去做。比如曲藝進校園，讓因為沒看過、不懂得而覺得曲藝不好看的青少年真正近距離去了解曲藝、愛上曲藝，這樣的「培育」工作值得推廣。

「我很多年沒在劇場聽過鼓曲了，現在也聽不懂鼓曲。」在與身邊朋友的交談中，這一番話似乎很有代表性，如今，像這樣聽不懂鼓曲的觀眾不在少數。在曲藝作家楊妤婕看來，要想讓鼓曲藝術「火」起來，根本出路仍在於培養觀眾。鼓曲是唱給人聽的，觀眾是決定一個藝術門類發展前途的重要因素之一。楊妤婕認為，浸染、熏陶需要時間，培養觀眾是一個循序漸進的過程，急不得。她以天津人民廣播電台播放《曲苑大觀》節目為例，「這個節目每天在固定時段播放京韻大鼓、梅花大鼓、單弦、北京琴書等，據我所知起碼有40年了，天津的很多觀眾都是從這裡接觸並喜歡上鼓曲的」。

楊菲的青春鼓曲社現在所做的另一項工作就是培養社會各年齡段的曲藝愛好者，普及和尋找鼓曲傳承人，讓大家有一個可以學習曲藝的地方。

沒有新作品等於「零」發展

網絡資訊的發達讓一些相聲從業者過度依賴、盲目追隨，一旦從網上找到新段子、新包袱、網絡流行語，就迫不及待地加入到作品中，忽略了曲藝表演最重要的東西：原創和基本技法。苗阜曾在多個研討會上發言提出，曲藝要想發展首先要繼承，不僅要繼承傳統，還要跟上時代的步伐，用新的思維和觀念發展曲藝藝術，而且最重要的是應該團結起來，搞好曲藝的生態建設。「現在好的相聲作品越來越少，靠寫相聲作品難以維持生計，因此沒人願意寫。很多編劇退而求其次，改寫電視劇、網絡劇」。為了引領更多的編劇回歸曲藝隊伍，苗阜提議聯合全國的小劇場成立類似於評審委員會的部門，適當給予編劇獎勵資金，他深信曲藝說得再好，無論怎樣的傳承，沒有創新的作品等於零發展。

地方曲藝立足於地域文化，方言成為其特點。從產生來講，由於以前交通不便、信息閉塞，在特定的方言區域和文化區域產生了一些獨特的曲藝藝術。而如今地域間的交流已基本沒有障礙，這種情況下，方言曲藝的生存空間也開始逐漸被壓縮，傳播發展也面臨著壓力和挑戰。對此，王登渤認為，地方曲藝的出路在於要拿出被人民群眾普遍接受的作品，「任何一個藝術從產生到接受的過程都是兼收並蓄、博采眾長，一個藝術樣式永遠也不可能定型，還在不停的完善之中。長遠來看，地方曲藝仍舊擁有十分可觀的發展前景」。

楊菲的曲藝工作室近年來為曲藝的傳承注入了新鮮血液。青春鼓曲社的演員平均年齡在22歲左右，是非常有青春朝氣和活力的團體。今年2月，青春鼓曲社赴台灣舉辦了7場演出，此次演出是國台辦和中國文聯合作的文藝精品走出去重點項目之一。讓楊菲和鼓曲社的演員們始料未及的是，台灣觀眾熱情表達了對大陸地域文化的尊重和喜愛，演出得到了他們的高度認可。楊菲表示：「用青春的面孔唱響古老的旋律是我一直以來想要做的事情。靈活、輕便、快又精是曲藝的優勢，這一優勢正適應於現代城市的快節奏生活，所以我們需要把節目精練化，變得短小精悍，不僅出精品，還要在有限的時間內抓住觀眾的眼球，選材上不要老是唱過去的故事，要唱好當下新故事，還要把握好節目的節奏，相對加快」。（原見：2025/03/19 文藝報) 

夏寧竹：新媒體網絡環境下曲藝如何發展

曲藝是中國文藝百花苑中的一朵奇葩，是老百姓喜聞樂見的一門說唱藝術。隨著社會的發展，各種新媒體的出現給曲藝的發展帶來了挑戰。同時，微時代快捷的傳播方式也為曲藝提供了新的傳播途徑。曲藝能否善用微時代新媒體的優勢來開拓新思路，推進曲藝的創新與發展，是當前曲藝工作者面臨的新課題。

新媒體讓曲藝煥發生機

「看得少，聽得少，自然不懂也不了解。只有多創造機會，讓更多的年輕人與鼓曲親密接觸，他們才有可能欣賞並喜歡上這門獨特的藝術。」作為評書版《海賊王》的幕後策劃，「80後」的謝岩這些年來想方設法加強戲曲曲藝的傳播。他創新推出的評書《海賊王》在考拉電台社區引發無數「圍觀」。大家都覺得這種新形式「太好玩了」。

有網友留言：「從來沒想過評書還可以說這個。」在考拉電台上，評書《海賊王》的點播量已達幾十萬次。為了推動鼓曲的發展，謝岩還嘗試創辦了北方曲藝網，利用互聯網資源傳播鼓曲。2014年，謝岩又推出了「戲曲曲藝兩門抱」的微信公眾號。公眾號推出後，不到一個月的時間就收獲近萬名粉絲。謝岩認為，如何讓更多年輕觀眾愛上鼓曲，傳播形式很關鍵，一定要突破傳統觀念。微博、微信都是年輕人比較喜歡的傳播方式，觸手可及，利用這些平台傳播鼓曲，可以事半功倍。

相聲演員苗阜一行人也在2014年提出了「文化傳承科技分享」的口號，並在網絡視頻開通了曲藝專區，新增曲苑頻道，和全國的小劇場一起以全新的傳播方式打造自己的曲藝傳播平台，並面向全國推廣。苗阜深感：「曲藝從業者一定要想辦法跟上時代的步伐，把先進技術與藝術表現結合起來，充分利用新媒體把曲藝更好的傳播出去」。

面對新媒體的利用，青春鼓曲社創始人楊菲有一個大膽的計劃：一方面把鼓曲唱段做成MV，以電影、小型情景劇的形式用新媒體包裝起來，讓觀眾看到更具體、生動的鼓曲；另一方面，創作、表演一些反映當今社會熱點話題的作品，並與新媒體結合，讓故事和人物更加鮮活，令年輕人更易接受。

在甘肅省文聯副主席王登渤看來，新媒體對於傳統藝術來說是全新的領域，為曲藝藝術的傳播創造了無限的可能，傳統藝術能否在新媒體的舞台上熠熠生輝，曲藝從業人員任重而道遠。

曲藝的「火」離不開觀眾的「捧」

作家莫言曾經說過，他的文學啟蒙最早來源於說書先生，在以往的時代可能文化普及度並不是很高，老百姓想要了解歷史和新聞事件很多都是靠說唱藝人。唱古書、評書的藝人就成為老百姓了解古今世事的傳播者。讓曲藝重新進入尋常百姓家，成為老百姓的一種生活方式，這一直是王登渤的一樁心願，也是他呼籲地方政府推廣的事情。

（續上）但軍備競賽的比喻在這兒行不通，因為很多對手不是國家，他們面臨的風險或後果不一樣。

而且現在我們要信任私人公司而不是官員，這感覺很複雜，不太對應。

Q：跟我說說這個，你怎麼思考倫理和安全問題？

奧特曼：首先，我認為人類需要制定規則。我們應當讓AI遵循集體商定的規則，而且這些規則必須由人類來確定。

其次，我發覺大家的思考方式似乎難以擺脫以歷史類比。我理解這一點，而且這也不完全是壞事。

然而，我認為這種方式存在一定弊端，因為歷史與未來截然不同。

所以，我會鼓勵大家盡可能依據現有的認知，將討論的基礎建立在AI與過去事物的不同之處，而非盲目猜測，進而設計出與之適配的系統。

我由衷堅信，部署AI，從而顯著提升個體能力與個體意志，是應對當前狀況的絕佳策略。

這遠比某個公司、對手或個人掌控全球所有AI力量要好得多。

但我也欣然承認，我不知道當AI具備更強的主體性時會發生什麼。

不是那種我們給它們布置一個任務，讓它們編程3 小時的情況，而是它們能夠去完成極為複雜、通常需要整個組織耗費多年時間才能完成的工作。

我懷疑我們需要再度探尋新的模型，我覺得歷史無法提供有效的指引。

不，在軟件領域，情況確實並非如此。我認為在美國，其他任何強大的技術都受到監管。相比之下，我覺得歐盟在立法監管方面或許更具優勢。

奧特曼：我認為歐盟對 AI 的監管方式基於另一個原因也並無益處。

例如，當完成一個新模型時，即便它並非十分強大，在美國推出該模型的時間也會比在歐盟早很多，因為歐盟有一系列繁瑣的監管流程。

如果這意味著歐盟在前沿技術應用方面總是落後幾個月。

我覺得這只會讓歐盟在構建技術流暢性、打造經濟引擎、深化技術理解，以及推進其他相關事項上進展更緩慢。

所以，平衡監管力度是件極為棘手的事情，而且在我看來，顯然需要一定監管。

Q：如果你要規劃負責任的監管從哪兒開始，你會怎麼做？

奧特曼：測試，就是測試和理解，我覺得這是個很好的起點。

至於人們能設計生物武器，可能還很便宜，那什麼樣的監管能幫我們？

奧特曼：我覺得今天用谷歌已經能做很多了。如果更強大、更容易做到這些，確實很重要，但我們有些監管措施，也許需要比現在更好，也許需要更嚴格。

Q：你展望未來十年左右，最擔心什麼？

奧特曼：我覺得是變化的速度。我真心相信人類能解決每個問題，但我們得很快解決很多問題。

在倫理及未來影響方面，一直令我糾結的一個問題是，我們原以為許多數字技術會帶來平民化，至少能減少不平等現象，然而事實卻常常相反。富人由於能夠更好地接觸並運用這些工具，從而變得更加富有。

你提到o1按美國標准而言價格較為便宜，但我認為在獲取途徑上仍存在差距。那麼，要改變這種狀況需要采取哪些措施呢？在發展中國家，「AI 向善」（AI for Good）又應呈現出怎樣的形態呢？

奧特曼：我們每年能把AI的價格降低大約10倍。這雖然不能再持續太久，但已經持續好一陣子了。智能變得更便宜，我覺得這很驚人。

Q：不過某種程度上這也使這個問題更糟糕。至少現在，能負擔得起制造真正強大模型的只有政府和大公司，現在得負責訓練它，但使用它完全不同。所以當你回顧過去三年，感覺像是經歷了一生的變化，太奇怪了，為什麼你要做這個？

奧特曼：我是個技術樂觀主義者和科學迷，我覺得這是我能想像的最酷的事情，也是我能想像的最好的工作方式。

能參與我認為一生中最有趣、最酷、最重要的科學革命，TMD的太有優越感了，太不可思議了。

然後出於非自私的原因，我覺得對科學進步有種責任感：這就是推動社會進步的方式。

在我個人所能貢獻的所有事物之中，我確信這件事對科學進步的推動作用最大，進而能夠提升人們的生活水平，改善人類的體驗質量，怎麼叫都行。

我心中這份責任感並非負面的負擔，而是飽含著感恩之情。我願全力以赴，投身其中。

Q：聽起來像是責任。隨著孩子即將來臨，作為即將成為父親的人，你希望下一代看到什麼樣的世界？

豐饒是我腦海中第一個詞，繁榮是第二個。

奧特曼：總體而言，我所憧憬的，是一個人們能夠擁有更多作為、生活更加充實且美好的世界，無論我們各自對這些美好有著怎樣獨特的定義。

仔細想想，或許每一個即將成為父親的人，對孩子的期許，本質上都是這樣。

(2025-03-23 騰訊新智元官方賬號；原題：奧特曼：OpenAI將第一個發AGI！下一代人不可能比AI聰明，卻沒人在意；參考資料）

Q：我見過學生不願意在沒有ChatGPT的情況下寫論文，因為面對空白頁或閃爍的光標，我確實覺得有點依賴性。對如何防止這種情況，你有什麼想法嗎，或者這就是未來，我們應該習慣？

奧特曼：我不確定這是我們應該防止的事情。

對我來說，寫作是利用外部信息的思考（outsourced  thinking），很重要。

但人們用一種更好的方式替代思考，用一種新的寫作方式，這原則上似乎沒問題。

有人會寫下想對別人說的要點，讓ChatGPT把它寫成多段的漂亮郵件，發給別人。然後收到郵件的那個人會把郵件放進ChatGPT，說「告訴我三個關鍵要點是什麼」。

這個流程很常見，但我覺得這很傻。所以寫作和溝通中，有些殘留的形式主義可能已經沒多少價值了。

我很樂意看到社交規范進化到每個人都可以直接發要點給對方。

Q：我真的想要一個水印或至少一些內部記憶，讓ChatGPT能回復道：「嘿，這是AI生成的，你應該回去告訴寫信人你想要重點，這樣你們以後能更清楚地溝通」。

奧特曼：變得更出名的一件悲哀的事是，我如果不能把每件事都表達得完美，那對我或OpenAI幾乎沒什麼好處，卻迎來了攻擊或其他什麼，這真是個遺憾。

Q：我確實覺得這是你失去的一種特權，你無法公開地即興發揮、天馬行空， 表達部分錯誤或不完整想法。

奧特曼：大部分都是錯誤但有些寶石在裡面，但那是我追求的。

Q：話雖如此，你比一些不進行自我反思或自我控制的同行更謹慎，我們有些人很感激你。

奧特曼：好吧，那是另一回事。如果只是說做個深思熟慮、小心謹慎的人，我覺得更多人應該這樣做。我認為部分原因是很多人適應這些AI工具很慢。

不搞研究，只做決定

Q：被自己創立的公司解雇，是什麼感覺？

奧特曼：那就像是一種超現實的迷霧，困惑是最初的主導情緒，然後是挫折、憤怒、悲傷、感恩，各種情緒都有，就像是人類情感的完整范圍，相當令人印象深刻。

Q：那48小時內你是怎麼處理這些情緒的？

奧特曼：老實說，有太多事情要處理，以至於沒有太多時間去處理任何情緒。所以在那48小時裡沒怎麼處理，然後就重新投入工作。

Q：我記得史蒂夫·喬布斯（Steve Jobs）在被蘋果公司逼走多年後說過，那是一劑味道很糟的藥，但我猜病人需要它。這跟你有任何關聯嗎，還是情況完全不同？

奧特曼：我覺得這跟史蒂夫·喬布斯的情況完全不同，而且整個過程太短了，就像一場非常奇怪的夢，然後就回去工作，收拾殘局。

Q：你學到了什麼教訓？

奧特曼：我學到了很多下次會做得不一樣的東西，關於我們在那個過程中以及之後如何溝通，以及需要直接、清楚地說明正在發生的事情。

我覺得很長一段時間裡，OpenAI上空籠罩著一片懷疑的雲霧，我們本可以做得更好。

我知道我和很棒的人在一起工作，團隊在危機中、在充滿不確定性的壓力情況下表現很好。

其中一個讓我最驕傲的時刻是看著執行團隊在我不在的時候運作公司，他們中的任何一個都能完美地管理公司。我為挑選這些人、為在某種程度上教導他們感到非常驕傲，也為公司處於一個非常強大的位置感到驕傲。

Q：聽到你這麼說我很驚訝，我原以為你最驕傲的時刻會是多數員工們站在你身後給予支持。作為一名組織心理學家，看到內部這麼多的忠誠和支持，我覺得那太驚人了。

奧特曼：確實感覺很好，但那不是讓我印象最深刻的事情。

Q：我猜這也很像喬布斯，當他被問及最驕傲的成就時，不是Mac、iPod或iPad，而是打造這些產品的團隊。

奧特曼：我不做研究，也不開發產品，我會做一些決定。

我能打造的是公司，所以這當然是我感到自豪的東西。

我對最近一篇論文很著迷，是Marie Joachim、Itziar Castelló和Glenn Parry的研究。

他們表明，如果和AI聊天機器人進行對話，甚至幾個月後，它基本上能讓人們不再相信很多陰謀論的說法。

奧特曼：它首先針對你相信的一個錯誤說法進行駁斥。

我認為它之所以有效，部分是因為它能針對附著在信念上的具體理由，部分是因為沒人會在機器面前在意自己看起來像個白痴，而在人類面前則會。

大約20%的人不僅在交流後幾個月，放棄了荒謬的陰謀信念，連AI沒針對的一些信念也放棄了。

Q：所以我覺得AI打開這扇門很令人興奮.

顯然這既可以用於好事也可以用於壞事，但我很好奇聽聽你對這個新機會的看法，我們可以用這些工具糾正人們的誤解。

奧特曼：世界上有些人能做到這一點，能以某種方式擴展人類的思維。

這很強大，只是這樣的人不多，能和他們交談是一種難得的機會。

但如果我們能制造一個AI，就像世界上最好的嘉賓，超級有趣，無所不知，對你非常感興趣，願意花時間了解如何推動你的思維走向新方向，那對我來說似乎是件好事。

我也有過和AI的這種體驗，就像和真正重要的人類領域專家交談，改變了我的世界觀。

當然真人也能做到，但我當時沒和他們在一起。

Q：這顯然也引發了很多關於幻覺問題和準確性的問題。作為外行，我很難理解為什麼這是個難題，你能用非計算機科學家能理解的方式解釋一下嗎？

奧特曼：我覺得很多人還停留在GPT-3時代，那是2021年的老黃曆了：那時候AI都不怎麼管用，確實有很多幻覺。

如果你用現在的ChatGPT，它還是會有些幻覺，但我覺得它總體上相當穩健。這挺令人驚訝的。

訓練這些模型時，會根據它們之前見過的所有詞進行預測，訓練集中有很多錯誤信息，有時候模型也沒能像期待的那樣泛化。

教會模型什麼時候應該自信地說它不知道，而不是猜測，這仍然有待研究。

但它正在變得更好，新推理模型在這方面也有很大進步。

我的孩子，永遠不會比AI聰明

Q：在ChatGPT的各種版本中， 我提示過AI，比如「這是真的嗎？請確保這是準確的答案」。

這應該作為算法迭代中的必要步驟內置進去。那麼我們是不是朝著這個方向前進，這會成為模型的自動設置嗎？

奧特曼：我認為這會成為過程的一部分，我覺得還有很多其他東西也會讓它變得更好，但那會是其中一部分。

Q：最近有些全新研究，過去一兩年裡有很多這類研究。

但上周讓我震驚的一項是，當你比較單獨的AI和單獨的醫生時，AI當然會勝出，但AI也擊敗了醫生+AI團隊。我對這些證據的解讀是，醫生沒有從AI助手中受益，因為他們在不同意時會推翻AI的判斷。

奧特曼：在歷史上，上演過同樣的一幕。比如AI開始下棋時，有段時間人類更強，然後AI更強。

然後有一段時間（忘了多久）「AI+人類」一起，比單獨的AI強，因為他們能帶來不同視角。

然後到了某個時候，AI又比「AI+人類」強，因為人類會推翻AI的決定，犯下他們沒有意識到的錯誤。

如果你把自己看作在所有情況下都要推翻AI決定的角色，那AI就不管用了。

另一方面，我認為我們還在早期階段，還在弄清楚人類和AI該如何合作。

AI會比人類醫生更擅長診斷，這可能不是你想反駁的。

但人類在很多其他方面會做得更好，或者至少患者希望由人來做，我認為這會很重要。我一直在想很多這方面的事。

我很快要有個孩子了，我的孩子永遠不會成長到比AI聰明。即將出生的孩子們，他們知道的唯一世界就是存在AI的世界，這會很自然。

AI比人類聰明，當然它能做人類做不到的事，但誰真的在乎呢？

Q：所以我覺得我們這一代只是這個過渡期，有點奇怪。

在某些方面這是謙遜的力量，我認為這是好事。另一方面，我們還不知道如何與這些工具合作，也許有些人依賴它們太快了。

奧特曼：我不會拼寫複雜的單詞了，因為我相信自動更正會救我，我覺得這沒問題。我覺得對這些事情產生道德恐慌很容易，即使人們更依賴AI幫他們表達思想，也許這就是未來。

奧特曼：我有兩個相互矛盾的想法。

對我個人來說，在OpenAI發生的最令人滿足的事情之一是，當我們發佈這些新的推理模型時，我們把它們交給傳奇科學家、數學家、程序員等等，問他們怎麼想。

聽到他們講述他們可以用新的方式工作，我確實從中獲得了最大的職業樂趣——不得不真正創造性地推理一個問題，找出以前沒人解決的答案。

我期待現實中會發生的是，我們會以新的方式解決難題，積極參與解決最難的問題，同時帶來快樂。

Q：你如何使用ChatGPT解決工作中面臨的問題？

奧特曼：老實說，我用它的方式很無聊。

我不是用它來幫我提出新的科學想法的人，而是用它來處理電子郵件，或者幫我總結文件，這些都很無聊的事情。

在AI身上，人類找不到歸屬感

Q：另一個我原本期望人類能保持優勢更久的領域是同理心。我讀過的最喜歡的實驗表明，如果你在進行文本對話，不知道對方是人類還是ChatGPT，事後被問到你感覺被看到多少、被聽到多少、得到了多少同理心和支持，你會覺得從AI那裡得到的同理心和支持比從人類那裡多——除非我們告訴你那是AI，然後你就不再喜歡了。

作為心理學家，我看到這些證據有幾個反應。一個是我認為不是AI在同理心上有多好，而是我們人類默認的同理心很差，太容易陷入自我對話的陷阱。

但我也想知道，這種「如果我知道是AI我就不想要」的心態能持續多久。

奧特曼：讓我先談談一個普遍現象：人們有時更喜歡AI的輸出，直到被告知那是AI，然後就不喜歡了。這種情況反復出現。

我最近看到一項研究，即使是那些聲稱最討厭AI藝術的人，在選擇他們最喜歡的作品時，仍然更多選擇了AI的輸出，而不是人類的，直到他們被告知哪個是AI哪個不是，然後就變了。

我們可以舉出很多例子，但這個趨勢是AI在很多方面趕上了我們，然而我們天生更關心人類而不是AI。

我認為這是個很好的跡象。

盡管你可能會比現在更多地和AI對話，但你仍然會非常在意什麼時候在和人類對話，這是生物學、進化歷史和社會功能的深處的東西。

Q：你為什麼認為我們仍然想要人類連接？這聽起來像是Robert Nozick論點的一個版本，人們更喜歡真實體驗而不是模擬的快樂。

你認為這就是我們渴望的嗎？我們只是想要真實的人際連接，即使它有缺陷和混亂——當然AI也會學會模擬這些。

奧特曼：你會很快發現，和一個完美無瑕、絕對有同理心的事物對話久了，你會懷念戲劇性、緊張感或其他東西。

我認為我們天生就很在意別人怎麼想、怎麼感受、他們如何看待我們，我不認為這能轉移到AI上。

我覺得你和AI的對話可能很有幫助，你會感到被認可，那是一種很好的娛樂，就像玩電子游戲是一種很好的娛樂，但我不認為它能滿足成為群體、社會一部分的那種社交需求，至少對我們來說是這樣。

我可能錯了，也許AI能完美地操控我們的心理，那就真的會讓我很難過。

Q：你說得對，AI很難替代歸屬感，也很難從AI那裡獲得地位，感覺自己重要、酷或被尊重，我們依賴其他人的目光和耳朵來實現這些。

奧特曼：我其實是想說，我能想像不久的將來，AI會變得比我們厲害得多，能幹出各種厲害的事兒。

當我想到那個世界，再想想裡面的人，我覺得大家還是會很在意其他人，會老想著跟身邊人比地位啊、玩些小把戲什麼的。

不過，我覺得沒多少人會拿自己跟AI比，看AI能幹啥。因為我們還是更在意人和人之間的那些事兒。

Q：我一直很好奇的一件事是，在信息越來越有爭議、事實越來越難以說服人的世界裡——比如在陰謀論信念數據中看到的，人們相信陰謀論是因為這讓他們感到既獨特又重要，覺得自己掌握了別人不知道的知識。

當然這不是唯一原因，但這是主要驅動因素之一。這意味著另一個人類很難說服他們放棄這些信念，因為這等於承認自己錯了。

我假設隨著社會消化這項新技術，社會會發展得更快，科學進步肯定也會更快，我們正在與這個驚人的新工具共存。

但你的日常生活和幾年前相比感覺有多大不同？其實沒那麼不同，對吧？

我認為從非常長遠的角度看，AI確實會改變一切。

但十年前我天真地認為，當我們擁有像現在最強大的模型時，一切都會改變，現在我覺得那是天真的看法。

Q：這是標准模式：我們高估短期變化，低估長期變化，對吧？所以你對此應該深有感悟。

奧特曼：最終，我認為整個經濟都會轉型，我們會找到新的事情去做，我對此一點也不擔心。

我們總會找到新工作，盡管每次面對新技術時，我們都假設所有工作都會消失。確實有些工作會消失，但我們會找到更多新的事情去做。

Q：每個人都相信AI是顛覆性的，但沒人知道這對領導力、工作、組織、產品和服務意味著什麼。

奧特曼：從這個意義上說，它更像是工業革命，而不是互聯網革命。

我們不知道這會如何發展，但我認為我們也可以說很多關於如何發展的東西。

我有幾個高層次的假設，一個是我們將停止重視能力，開始重視人類的靈活性。我覺得弄清楚要問什麼問題會比找出答案更重要。

Q：這與我過去幾年中的觀察一致，我們過去很看重大腦知識的積累量，一個人存儲的知識越多就顯得越聰明，也更容易獲得尊重。而現在我認為，做點的連接者比知識的收集者更有價值。

如果你能綜合並識別模式，你就有了優勢。

你看過《太空堡壘卡拉狄加》（Battlestar Galactica）這部電視劇嗎？劇中反復說的一句話是「這一切都發生過，這一切還會再次發生」。

當人們談論AI革命時，我確實覺得它在一些超級重要的方面有質的不同，但也讓我想起以前的技術恐慌。

小時候，大孩子們告訴我，老師們開始禁止用谷歌。

他們覺得如果你能查到每個事實，那去歷史課記事實有什麼意義呢？我們會失去一些教育孩子以及怎樣成為社會負責任成員的重要東西。

如果你可以立即查到任何事實，甚至不需要發動汽車去圖書館翻卡片目錄找書。

但實際上發生的是，我們有了更好的工具，期望提高了，但人的能力也提高了，我們學會了做更難、更有影響力、更有趣的事情。

我期待AI也是這樣。

如果幾年前你問某人：A.2024年會有像o1這樣強大的系統嗎？B.如果有個預言家告訴你你錯了，會有這樣的系統，世界會改變多少？你的日常生活會改變多少？我們會面臨生存危機嗎？

幾乎每個被問到的人都會說，A肯定不會，但如果我錯了，真的發生了，那我們在第二個問題上就完蛋了。

然而，這個驚人的事情發生了，我們現在就在這裡。

Q：對於研發科學家來說，當他們有AI協助時，提交的專利增加了39%，這導致產品創新增加了17%。其中很多是突破性的，比如發現新的化學結構。

如果你是處於底部的三分之一科學家，幾乎沒有什麼好處，但頂尖科學家的生產力幾乎翻倍。這種翻倍似乎是因為AI自動化了很多創意生成任務，讓科學家能把精力集中在創意評估上，優秀的科學家很擅長識別有前景的創意，而差的科學家容易被誤導。

但這也有代價，研究中82%的科學家對工作滿意度降低了，他們覺得自己做的創意工作變少了，技能沒有得到充分利用。人類在這種情況下似乎被簡化為評判者，而不是創造者或發明者。我很想知道你如何看待這些證據，以及我們該怎麼辦？

OpenAI奧特曼：下一代人不可能比AI聰明～【新智元導讀】最新一期TED采訪中，Chatgpt之父奧特曼（Sam Altman）重申對OpenAI率先發布AGI的信念，並稱沒有多少人會關心。全程45分鐘，他還重點分享了自己對AI未來的獨特看法。

奧特曼再談AGI信念！

默默詩選：第一種散步

一個人散步真愉快

路過毒蛇脫殼的花園

路過思想的戰場

路過懷念雨聲的梧桐

路過哈哈鏡收藏家的別墅

心像太陽能下的石頭

躺著站著樣樣都行

真愉快一個人散步

每一條路都像少年

路過恩人家就到他的窗上

畫一輪月亮祝願他永遠安安靜靜

路過仇人家就敲開他的門

面對面覺得一會兒他的臉像枯萎的荷葉

散步一個人真愉快

愛墾APP：當代民族誌無意識研究～～The unconsciousness of the group studied was the price that had to be paid (the price it had to pay) for its coherence. A society could be a system only without knowing it. Whence the corollary: an ethnologist was required to know what the society was without knowing it. Today, an ethnologist would no longer dare to say (if not to think) that. How can Bourdieu compromise himself in this way in the name of sociology? （From Pg.56 [Foucault and Bourdieu]in The Practice of Everyday Life #1 by Michel de Certeau）

研究對象群體的無意識狀態，是其維持內部一致性所必須付出的代價。唯有在不自知的情況下，一個社會才能成為一個體系。因此引申出一個推論：民族學家必須知道那個社會在自身不知情的情況下是什麼樣子。如今，一位民族學家即使心裡這麼想，也不敢再如此宣稱了。那麼，布迪厄怎麼會以社會學的名義如此妥協自己呢？（《實踐的藝術 1》第56頁, [法] 米歇爾·德·塞爾托）

米歇爾·德·塞爾托（Michel de Certeau）在《日常生活的實踐》中對布爾迪厄（Pierre Bourdieu）的批評，指出布爾迪厄認為社會的無意識性是其內部一致性的代價，並質疑這種觀點在當代民族誌研究中的適用性。布爾迪厄的理論核心概念，如「習性」（habitus）、「場域」（field）和「象徵暴力」（symbolic violence），提供了理解這種無意識社會結構的框架。以下是布爾迪厄相關著作中的具體引文，對應德·塞爾托的批評：

1. 社會結構的「無意識性」與「習性」的內化

布爾迪厄在《反思社會學的邀請》中寫道：

> 「當習性遇到它所產生的社會世界時，就像『魚在水中』：它感受不到水的重量，並將周圍的世界視為理所當然。」> —《反思社會學的邀請》([Goodreads][1])

這段話說明了個體如何在不自覺的情況下內化社會結構，使得社會秩序得以自動再生。

2.象徵暴力與知識的不對稱

在《電視：批判的反思》中，布爾迪厄指出：

> 「象徵暴力是一種在受害者與施暴者之間默契共謀下施加的暴力，因為雙方都未意識到自己正在服從或施加這種暴力。」> —《電視：批判的反思》，第17頁

這說明了社會秩序如何透過無意識的方式維持，並揭示了知識與權力之間的不對稱關係。

3.民族誌的地位與反思社會學

布爾迪厄在《科學的科學與反思性》中強調：

> 「社會學家必須進行一種對社會學的社會學，以避免無意識地將觀察對象的特徵歸因於主體。」> —《科學的科學與反思性》

這強調了研究者需要反思自己的社會位置和認知框架，以避免在研究過程中再製權力結構。([PHILO Notes][2])

4.當代社會科學的危機與批判

德·塞爾托的批評指出，布爾迪厄的方法可能過於強調結構，忽視了個體的能動性。然而，布爾迪厄在《實踐的邏輯》中已經意識到這一點，並提出：

> 「實踐具有一種不是邏輯學家的邏輯。」> —《實踐的邏輯》

這表明布爾迪厄試圖在結構與能動性之間尋求平衡，並強調實踐的複雜性。

總結來說，布爾迪厄的理論提供了理解社會無意識結構的工具，但也面臨著如何處理研究者自身位置與偏見的挑戰。德·塞爾托的批評提醒我們，在進行社會研究時，需要保持對自身方法和立場的反思，以避免再製既有的權力結構。

愛墾APP:「權力」、「知識」與「主體」的關係～～福柯（Michel Foucault）與布爾迪厄在處理「權力」、「知識」與「主體」的關係上確實有一些共鳴，但也存在重要差異與批評性張力。

以下從共鳴與分歧／批評兩個角度分析：

一、共鳴：對「無意識的權力運作」的揭示

1.無意識的規訓與再製

福柯在《規訓與懲罰》、《知識考古學》等作品中分析了權力如何透過知識、制度與日常規範內化於主體之中，與布爾迪厄的「習性」（habitus）概念類似。

他們都認為：權力並非來自中心命令，而是滲於社會的微觀層面之中，無需人們意識到就能發揮效力。例如：布爾迪厄：社會結構透過習性在不知不覺中再生。福柯：紀律社會中，個體在不自知的情況下自我監（「全景監獄」Panopticon）。

2.知識與權力的糾纏

對於民族誌學者／社會學家對「社會不知道自己是什麼」的揭示，福柯可能會有共鳴，因為他自己也在揭露「知識建構了我們的真理、主體性與現實感」。雙方都關心「知識的政治性」，即：「誰有資格說話？誰能說出真理？知識如何成為權力的工具？」

二、批評與張力：方法與理論視角的不同

1.布爾迪厄相信結構背後的「真實機制」，福柯質疑這種預設

布爾迪厄雖強調反身性，但他仍認為社會有某種深層結構與機制，是可以由社會學者揭示的。

福柯則批判這種立場有一種知識特權與啟蒙式的全知視角，他更傾向於懷疑：「這些所謂的『深層結構』本身也是歷史建構的權力話語。」

福柯可能會問：為什麼你（社會學家）可以說出一個社會「不知道」的真理？這樣的說法本身就涉及話語權力的運作，不是嗎？

2.主體性觀點不同

布爾迪厄傾向把主體視為被社會條件所塑造的「實踐體」（practical agent），相對受制。福柯則更關注主體的生成與被建構過程，強調主體不是一個「有習性的人」，而是一個被話語、規訓與權力建構出來的歷史產物。

3.方法論的差異

布爾迪厄偏向社會學的經驗研究與統計方法，尋找社會實踐背後的規律與場域邏輯。福柯則屬於後結構主義路線，採歷史考古學與譜系學方法，拒絕用穩定的理論模型來解釋社會。

福柯與布爾迪厄在「無意識權力機制」與「知識－權力結構」理論有所共鳴，但福柯更強烈質疑布爾迪厄對於「社會真理」與「知識中立性」的假定。他可能會對那種「我們知道你不知道的真相」的立場提出懷疑，認為這仍是權力話語的再生。

（Con't）A new curriculum starts by winning allies. Both students and faculty members must see value in moving off the standard track. We used informal interviews and focus groups to identify areas in which students and faculty members saw gaps in their training. Recurring themes included the inability to apply theoretical knowledge in statistical tests in the laboratory, frequent mistakes in choosing an appropriate set of experimental controls, and significant difficulty in explaining work to non-experts.

Introducing our programme to colleagues in the Johns Hopkins life-sciences departments was even more sensitive. I was startled by the oft-expressed opinion that scientific productivity depended more on rote knowledge than on competence in critical thinking. Several principal investigators were uneasy about students committing more time to less conventional forms of education. The best way to gain their support was coffee: we repeatedly met lab heads to understand their concerns.

With the pilot so new, we could not provide data on students’ performance, but we could address faculty members’ scepticism. Some colleagues were apprehensive that students would take fewer courses in specialized content to make room for interdisciplinary courses on ethics, epistemology and quantitative skills. In particular, they worried that the R3 programme could lengthen the time required for students to complete their degree, leave them insufficiently knowledgeable in their subject areas and make them less productive in the lab.

We made the case that better critical thinking and fewer mandatory discipline-specific classes ductive. We convinced several professors to try the new system and participate in structured evaluations on whether R3 courses contributed to students’ performance.

So far, we have built 5 new courses from scratch and have enrolled 85 students from nearly a dozen departments and divisions. The courses cover the anatomy of errors and misconduct in scientific practice and teach students how to dissect the scientific literature. An interdisciplinary discussion series encourages broad and critical thinking about science. Our students learn to consider societal consequences of research advances, such as the ability to genetically alter sperm and eggs.

 Discussions about the bigger-picture problems of the scientific enterprise get students to reflect on the limits of science, and where science’s ability to do something competes with what scientists should do from a moral point of view. In addition, we have seminars and workshops on professional skills, particularly leadership skills through effective communication, teaching and mentoring.

It is still early days for assessment. So far, however, trainees have repeatedly emphasized that gaining a broader perspective has been helpful. In future, we will collect information about the impact that the R3 approach has on graduates’ career choices and achievements.

We believe that researchers who are educated more broadly will do science more thoughtfully, with the result that other scientists, and society at large, will be able to rely on this work for a better, more rational world. Science should strive to be self-improving, not just self-correcting.

（Title: Train PhD students to be thinkers not just specialists；15 February 2018 Nature 554(7692): 277-277 ；DOI:10.1038/d41586-018-01853-1; by Authors: Gundula Bosch, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health）

中文版：訓練博士生成為思考者，而非僅僅是專家

Train PhD students to be  thinkers not just specialists

Many doctoral curricula aim to produce narrowly focused researchers rather than critical thinkers. That can and must change, says Gundula Bosch.

Under pressure to turn out productive lab members quickly, many PhD programmes in the biomedical sciences have shortened their courses, squeezing out opportunities for putting research into its wider context. Consequently, most PhD curricula are unlikely to nurture the big thinkers and creative problem-solvers that society needs.

That means students are taught every detail of a microbe’s life cycle but little about the life scientific. They need to be taught to recognize how errors can occur. Trainees should evaluate case studies derived from flawed real research, or use interdisciplinary detective games to find logical fallacies in the literature. Above all, students must be shown the scientific process as it is — with its limitations and potential pitfalls as well as its fun side, such as serendipitous discoveries and hilarious blunders.

 This is exactly the gap that I am trying to fill at Johns Hopkins University in Baltimore, Maryland, where a new graduate science programme is entering its second year. Microbiologist ArturoCasadevall and I began pushing for reform in early 2015, citing the need to put the philosophy back into the doctorate of philosophy: that is, the ‘Ph’ back into the PhD. We call our programme R3, which means that our students learn to apply rigour to their design and conduct of experiments; view their work through the lens of social responsibility; and to think critically, communicate better, and thus improve reproducibility. Although we are aware of many innovative individual courses developed along these lines, we are striving for more-comprehensive reform.

Our offerings are different from others at the graduate level. We have critical-thinking assignments in which students analyse errors in reasoning in a New York Times opinion piece about ‘big sugar’, and the ethical implications of the arguments made in a New Yorker piece by surgeon Atul Gawande entitled ‘The Mistrust of Science’. Our courses on rigorous research, scientific integrity, logic, and mathematical and programming skills are integrated into students’ laboratory and fieldwork. Those studying the influenza virus, for example, work with real life patient data sets and wrestle with the challenges of applied statistics.

所以，人工智能給社會帶來了巨大的好處。我們也知道，各國對人工智能可能產生一些意想不到的後果感到擔憂，並且在歐洲、美國和中國都在進行監管。看到中國處於領先地位的事實相當令人鼓舞。中國在監管人工智能方面采取了最激進的方式，這是一種好方式，可以相信技術的可能性……

我不確定任何技術是否有好壞之分，如果你想產生好的結果，你也得到壞的結果，但我們應該努力去監管它。我很高興看到中國正在努力做到這一點。但總的來說，我認為技術更多的是作為信息源，它讓人們能夠簡單地找到工作，找到感興趣的渠道，讓人們創造。

我是說，簡單地使用生成式媒體工具的愉悅感，讓很多人得到了在現實生活中得不到的玩耍體驗。所以我認為人們受益匪淺。我認為知識分子們應該開闊眼界，讓他們的理論更接近普通人所做的事情。你知道，中國取得了顯著的系統性進步，也是世界的進步。從1990到2015，全球40%的人口擺脫了極度貧困，並且不再貧困，實際上是因為亞洲，特別是中國的進步，你知道，全世界中產階級從90年代的七億人增加到今天的四五十億人。這一切的發生是因為資本主義和技術。

所以資本主義、技術和人工智能是最進步、最積極的力量。我認為知識分子們應該停止攻擊資本主義，停止攻擊技術，他們應該意識到這是社會進步的動力。當然，資本主義並非只有積極面，它也有負面的一面，但並非一切都是那麼簡單。這就是我給大家的信息，包括會議中的參與者，因為我注意到一些韓國人對資本主義感到不滿，但你們在中國，因為資本主義，你們才能乘飛機，因為資本主義，你們才有互聯網，因為資本主義，你們的餐桌上才有食物。在20世紀，共產主義曾經作出了好的嘗試但遭遇了挫折，但這個嘗試使數以億計的人死去了，也許光中國就有這麼多人死去了。所以人工智能、資本主義是我所追求的，這就是我的信息，我的宣言，讓他們睜開眼睛看現實。我們可以做社會、文化和技術的理論，讓普通人也能理解，而不僅僅是我們之間。謝謝。

講者簡介

Lev Manovich 藝術家、作家，也是全球最有影響力的數字文化理論家之 一。馬諾維奇目前是紐約城市大學研究生中心計算機科學系的校長教授和文化分析實驗室主任。馬諾維奇在四個新研究領域的創建方面發揮了關鍵作用：新媒體研究（1991年-）、軟件研究（2001年-）、文化分析（2007年-）和人工智能美學（2018年-）。

Lev Manovich is an artist, writer, and one of the most influential theorists of digital culture worldwide. Manovich is currently a Presidential Professor of Computer Science at the City University of New York』s Graduate Center and the Director of the Cultural Analytics Lab. Manovich played a key role in creating four new research fields: new media studies (1991-), software studies (2001-), cultural analytics (2007-) and AI aesthetics (2018-).（網絡社會年會）

（原題：一封給年輕藝術家的信，如何在生成式人工智能時代生存；作者／列夫·馬諾維奇[Lev Manovich]；第八屆網絡社會年會; 整理翻譯／袁孟如; 校對／黃孫權；2023-12-28）

當然，如果要使你在深度神經網絡的訓練中被記住，首先得需要它被幸運地數字化，對吧？因此，某物必須被數字化，某物必須被捕捉，某物必須在可以從網絡上獲取，然後也許這個對象、這個人工制品，在計算機科學家下載網頁時會很幸運地被搜集到，被納入到神經網絡中。

我正在一個小鎮里一家過去四年都沒有游客參觀的小博物館里作畫，也許這幅畫很幸運，因為它出現在當地一張周末來訪的高中生情侶的自拍照背景中，但是旁邊的畫卻沒那麼幸運。是的，我們無論如何都會得到碎片，但也許碎片會比以前更多，比之前更為嚴格的人類記憶和更為殘酷的印刷文化所允許的更多。畢竟，Stable Diffusion 已經在超過50億張圖片上進行了訓練，所以也許你的自拍照或者你14歲時畫的那幅畫，在網上某處也存在。

這種更寬容、不那麼二元的遺忘和復活過程可能是人工智能美學中最好的一面。這是歷史的仁慈。最後，我想說另外一件事。前幾天我在社交媒體上發了一條信息，因為現在我可以閱讀那些文章。或者像一些西方藝術家抗議AI在未經授權的情況下所使用他們的作品，等等。我認為總的來說有點矛盾，你可能會喜歡這種東西。如果你的圖片最終出現在用於生成式人工智能訓練的龐大神經網絡的數據集中，那麼你可能會很幸運，因為在這種方式下你將被記住，你成為了這種用於生成式人工智能訓練的碎片簡歷中的一部分。然後，當我們的藝術設計師和我們的文化產業從業者創造出圖像、空間、概念藝術、視頻游戲、建築等等新的像素時，你也間接地進入了其中。我的意思是，因為每個由規范人工智能生成的圖像都不會直接克隆現有的圖像，對吧？它通過數萬億個連接組合事物。實際上，最近一個統計表明，我們看到的由一個生成式人工智能網絡生成的圖像中，直接引用現有圖像的部分只有6%。所以，認為AI直接將人們的圖像串聯起來是荒謬的。也許當你進入這座新博物館的野生展牆時，你應該感到幸運。這個博物館分佈在各個連接領域，並最終為新的機制、新的想像力和新的創造提供了養料。所以，我就在這里停下來，也許你們有一些時間提問和討論。謝謝。

問答環節

Q：在更多的情況下，藝術家其實也是普通人，也會淹沒在新媒體的洪流當中，那麼普通人應該怎麼面對AI的洪流呢？

Manovich：當然，我認為普通人，包括藝術家，都從人工智能中獲益匪淺。請記住，人工智能不僅僅是生成式媒體，它也是一種加快和提高效率的方式。所以，如果你在手機上打字，任何形式的字母識別都是由人工智能實現的。對不起，我舉的例子都是來自於西方軟件，比如谷歌，因為我不住在中國。當然，我知道中國的騰訊，所以如果我提到了西方的東西，請原諒我。只要記住，請用你們對等的東西替換。人工智能在某種程度上正在推動一切，對吧？人工智能也在推動搜索。所以，人工智能的一部分就像是一種加快事物進程的方式。另一個重要的事情實際上是我從英偉達CEO那里聽到的。他說，人工智能的發展要體現在每個人都可以編程。以前，你在學習編程前需要學習代碼，以前是Pascal或 C 或 C++ 或 Python 這樣的特殊語言，但現在你可以通過對計算機說點什麼來編程。對 ChatGPT 或我們的應用程序說點什麼，包括使用谷歌鏡頭，你可以進行開發，中國也有自己的開發版本，所以每個人都成了一個程序員。編程使你能夠控制事物，進行溝通，制定規則，創造即時。

但我認為人們也許能夠分佈在數萬億個連接中，雖然還不清楚，類似於人類大腦的運作方式。這就是讓網絡合成這些新圖像的原因。因此，這些圖像有目的地由AI驅動的Midjourney創建充滿碎片的場景，後來我意識到這可以作為談論AI的一種隱喻。所以，數字媒體的歷史，以及人類文明的整個歷史，迫切需要一個關於碎片的理論。一個分類體系將確立存在數十種類似的品類。因此，在這里你也看到了這種美麗的碎片，這種美麗的神經噪音，可以說是在牆上，有時形成書籍，有時形成衣櫃，但它們都是被組合在一起的碎片。當然，其他人曾經考慮過這樣的分類學，這讓我再次回想起18世紀歐洲廢墟美學的例子。這呼應了現代科學對物質元素的追求，比如分子、原子和基本粒子。

19世紀歐洲藝術家開始認真地用可見的文字描繪碎片。印象派畫家將其分解成單獨的彩色筆觸；喬治·修拉（Georges Seurat）和保羅·西涅克（Paul Signac）依賴於機械式的不規則點。後來，在1905-1907年間，有一群稱為分色主義的藝術家，他們使用小方形的畫筆筆觸，這是點彩畫派的新版本。保羅·塞尚（Paul Cézanne）在1878年左右邁出了另一個關鍵的一步。他宣稱所有的形狀都應該用圓柱、球體和圓錐來表示。但矛盾的是，這種看似對現實的固化實際上只是一種新的、更極端的分裂方式。印象派展現了我們感知的片段，而塞尚則是分裂了世界本身。他作品中的桌布，比如《玩紙牌的人》（1892年），不再是一整塊連續的織物。相反，它是一組碎片，是多個方向的平面集合。1907-1932年間，暴力分裂的美學來到了歐洲，莫斯科、柏林、布拉格、華沙、羅茨、巴黎等地的現代主義視覺的中心。我們在各處都能看到：畢加索和布拉克的拼貼畫；讓·梅辛格（Jean Metzinger）、阿爾伯特·格萊茲（Albert Gleizes）、費爾南·萊熱（Fernand Léger）、羅伯特·德勞內（Robert Delaunay）等人的立體主義；娜塔莉亞·岡察洛娃（Natalia Goncharova）、亞歷山大·埃克斯特（Aleksandra Ekster）、柳博夫·波波娃（Lyubov Popova）、馬列維奇等人的立體未來主義；漢娜·霍赫（Hannah Hoch）、莫霍利-納吉（Moholy-Nagy）、羅德琴科的拼貼照片；維爾托夫和艾森斯坦的電影剪輯；瓦爾特·本雅明（Walter Benjamin）未完成的「拱廊街計劃」的文化歷史蒙太奇甚至引發了更多文化分裂理論的解讀。

我認為，時機成熟了，我們正在思考人工智能的理論，也許是我，也許是你，將成為下一代的理論家，不是媒體理論家，不是即時理論家，不是數據理論家，也不是軟件理論家，而是人工智能理論家。我相信在這個房間里有些人可能會提出同樣有趣的網絡分割理論，這構成了生成式媒體的基礎。如果你要實時量化，你需要動手操作，學習計算機科學，親自學習編程網絡，因為理論化媒體的方法之一就是深度的物質主義式的。大多數關於數字文化的人文泛化都毫無意義，因為這些人個人害怕技術；其次，我們意識到自己變得越來越不重要；再者，我們根本不了解這些事物的運作方式。因此，請務實一些，親自動手，深入連接、共進化的世界，構建層層疊加的圖像等，也許我們甚至能夠看到利用深度網絡從其圖像數據庫中提取的所有模式，展示出難以想像分辨率的巨型可視化圖表。

但作為一個一直投身於數字美學的藝術家，我很高興能創造出我在這里向你展示的私人獨特的圖像空間。我喜歡這種繪畫般、生長般的空間質感，以及相似的、複雜的主體，我有得到這些圖像的秘法。但我最感興趣的還是這些空間本身，奇怪的圖書館，到處散落的書籍。我確實指定了我的人群，比如2005年在北京，或2013年在首爾，或1995年在上海等地工作室工作的藝術家，但我也有其他技巧，盡管他們看起來在一個奇怪的空間，這些空間既是文化的空間，也是碎片的空間。

所以，對於這些碎片的結論是，它們呈現的關於人類文化的歷史是一部緩慢遺忘、非常罕見、幾乎永遠不可能記住的歷史。著名的藝術家、作家、評論家和引起關注的人們在我們的記錄中逐漸消失。對於更幸運的少數人來說，他們只能被記住幾件事。例如，當人們遇到我時，會說「哦，你是列夫·曼諾維奇，你寫了《新媒體的語言》。但我同時也寫了幾百篇文章，800次演講，至少有一百多個藝術項目展覽，編輯和出版了15本書。現在我已經只記得用書來回應，而且我不知道能持續多久。一個工作了超過60年的藝術家被縮減為幾張標誌性的圖像。一個終身從事寫作的作家如果幸運的話，也只能被縮減為一本書。所以，我是幸運的。歷史的壓縮是殘酷而沒有餘地的，而現在由生成式人工智能所提供的分解、選擇性重組和合成的機制可能相對沒那麼殘酷。（下續）

它們也不是數學家克勞德·香農（Claude Shannon）的信息論所指的噪音，這是數字通信的一種破壞力量。所以這不是故障也不是噪音，它是人工生成的產物，可能是智能美學的產物。它是分佈式知識和分佈式願景。60多年前，由保羅·巴蘭（Paul Baran）在50年代末發明的未來互聯網協議建議將整個信息分解成組，以更可靠地從遙遠的網絡傳輸；將某物分解成隨機的部分，矛盾地確保了它的生存。

保羅·巴蘭在20世紀60年代首次發表了「封包交換」（packet switching）概念，1960年，當時他在美國的一家公司工作。你知道嗎，他的封包交換的想法為之後的互聯網奠定了基礎，同時也是始於1969年加利福尼亞的ARPANET的前身。他當時的想法是，我們處於冷戰之中，俄羅斯可能很快就會發動進攻，也許會發生不可避免的核戰爭。這聽起來非常熟悉，因為60年後，我們又回到了一個非常相似的時刻，普京進行的核試驗，使得世界又受到了核威脅。但無論如何，讓我們回到那個60年代，當時的想法是這場戰爭將會發生，而我們要如何讓政府、軍隊通信等等。

所以，我們要創建這個網絡，而矛盾的是，巴蘭所展示的是，如果你能將一條信息拆分成封包，然後發送這些封包，然後這些封包可以獨立傳播，它可以在最終點被組裝起來，即使你拿走了這個網絡的部分，你仍然會得到大部分的消息。所以那就是封包交換。他不是為了互聯網提出的這個想法的，但互聯網可以說是誕生於此驚人的想法：為了在未來的核戰爭中生存下來，並且抵御蘇聯的進攻，我們必須將消息部分拆分或分解為碎片。

但在同一時間段，有兩位烏克蘭數學家（當時烏克蘭是蘇聯的一部分）。亞歷克西·伊瓦赫年科（Alexey Ivakhnenko）和瓦連京·拉帕（Valentin Lapa），兩位在烏克蘭工作的蘇聯數學家，發明了另一種有效利用消息片段的基本方法。當然，我指的是一項基礎性的發明。他們發明了深度神經網絡的概念和數學方法，這在神經網絡的歷史中並不經常被討論，但你可以去維基百科或各種文章中找到相關信息。所以，深度神經網絡也是在將近60年前發明的。

這概念於1962年提出，在1966年有了整本書來闡述。第一個深度神經網絡的發明最終導致了當今大規模網絡的出現，這些網絡也用於生成AI。在機器學習過程中將文化制品分解成片段（例如圖像像素和部分單詞），然後分階段處理這些片段，這些片段逐漸使這些網絡獲得知識。它可以給我們合成的文本、音樂、空間、代碼、圖像。簡而言之，通過將歷史上的人類文化分解為碎片，我們得到了我們的新「生成式人工智能」 （generative AI）文化。

由ChatGPT等應用程序「寫成」的文本極其連貫，一次指示一個詞。這種所謂的盲目「語言計算機」無法預見一個詞以上的事，但它以一個詞與另一個詞相關聯，第二個與第三個相關聯的方式，將這些關聯向前推進，使我們得到了詩歌、故事、求職信、分層文件、教科書章節、計算機程序等等。數字媒體的歷史以及人類文明的歷史急需一個碎片理論。因為，在數字時代，在數字媒體中，計算機代表事物，模塊化使用物質性，這是數字媒體的原則之一，這在我的著作《新媒體的語言》中詳細討論過，現在已經翻譯成中文，幾年前在中國出版發行。所以，這個觀點是現實圖像由像素組成——你知道，由計算機呈現的自由空間，由粒子對象、多邊形等組成。

但通常情況下，如果我有一種新型的轉化，就像我說的網絡那樣，會帶來圖像、文本、3D模型以及從學習過程中提供給它們的任何其他數據中提取模式，這些模式我們還不知道如何可視化，因此我們無法可靠地觀察神經網絡內部。

很多人認為我是媒體學者或者新媒體學者，但實際上，我是一名藝術家。我於1960年生於俄國莫斯科，在1981年隨父母移民到了美國紐約。從 14 歲開始我開始接受視覺藝術訓練，包括現代主義繪畫和古典繪畫。這與亞洲仍存在的一種體系有些相似，要進入藝術學院必須通過考試，我當時要進的是建築學院。我參加的考試主要是關於古典素描的，如畫古希臘頭像、描繪紋理、強調透視和栩栩如生的繪畫。我接受了這樣的訓練，1981年來到紐約後，我在紐約大學電影學院度過了一些年頭。

近四十年前，1984年，我開始從事計算機動畫和計算機圖形工作。我有人文學科的博士學位，主攻視覺文化，在過去20年里，我在東海岸甚至加州教授課程，在視覺藝術系任教，盡管大學根據我的著作和書籍對我進行評估，大部分教學內容是面向藝術家的實踐工作室課程。十年前，我搬到紐約，並成為計算機科學和數據科學博士課程的教授。現在，我教授計算機科學專業的學生。

我已經有32年沒有進行傳統的素描或繪畫了，大約在90年代停止了畫畫，在過去的30年中，我參與了從模擬到數字，再到計算。隨著計算轉向AI，數字已經成為既定事實，每個人都在寫關於數字文化的東西。我覺得我可以為我的生活增添些其他東西，所以我重新開始了繪畫。剛好在這兩週後，Midjourney公開發布了，它的出現掀起了生成媒體（generative media ）的革命。

眾所周知，過去的15年是非凡的。中國公司一直在發佈他們自己的版本，支持其應用。在西方，我們有ChatGPT，我們有Dalle 3；現在，生成式人工智能已經整合到谷歌搜索中。毫無疑問，我們正處於一個全新、徹底革命性的時代的開端。許多人，包括我自己，相信這場革命的規模可以與90年代互聯網的發展，與19世紀攝影的興起相媲美。

在我此次演講中，我將談論視覺生成媒體（visual generative media），並用我的作品加以闡釋。在過去的15個月里，我使用人工智能創作了許多圖片，大約有6萬張。我以系列的方式創作圖片；每個系列都有一個電影，有時是一部抒情電影，有時是一個概念性的電影。我在許多群展中展示了這些作品，其中一些在個展展出。其中一場將於兩周後在葡萄牙開幕，第二場將於十二月開幕。

所以，在我談論的同時，我將開始展示我的作品，你將會看到它們之間的聯系。我將演講的第一部分稱為「碎片的美學」。

在過去的15個月里，我每周都在使用人工智能工具制作圖片。在其中一些圖片中，你會看到一些內部空間，看起來是由一系列工具組合而成，但當然，全部都是仿真的工具，如版畫的蝕刻、雕刻等等。這些空間展示了充滿無盡物品的架子。這個奇異的空間讓我同時聯想到了書庫、倉庫、自然歷史博物館的展覽，也許還有歐洲靜物畫傳統。在架子之間、缺失的牆壁之間，經常出現精致、微妙、常常難以看清的圖案——有些是二維的，有些是三維的，像線條的編織。現在換個話題。就在一瞬間，有時我們呈現為抽象，但通常意味著某些明確的東西——一些對象、形狀、來自我們人類世界的意義。

這些是什麼碎片？這些未定義、未命名、放置在架子末端的物件是什麼？這些物體的線條，目前還不清楚它們是二維的還是三維的。它們是牆上畫作的一部分還是存在於現實中？有時我們明確；有時我們不太確定，所以你得到了一種碎片的狀態。是的，我們看到了碎片，但是什麼碎片？在常規藝術博物館里，有古代文明的碎片——花瓶、玻璃杯、盤子，還有小工具、雕像等等，就像我去奧地利並去了當地美術館的那一天一樣。甚至在地下室，他們有著許多文明的碎片，大約在1500年、1800年前，它們是普通的容器。你真的能感受到博物館，就是這些物質碎片的集合。

但人工智能的「碎片」有著不同的選集。AI通過數億張圖像提取「模式」（patterns），並將它們分佈到數萬億個連接中。在生成式人工智能網絡訓練中，這些神經網絡被餵了數億張素材，在某些情況下是可信的圖像，以及幾種描述內嵌的HTML代碼，然後我們以像素為單位進行分析，發現了表現某種東西的老練的邊線和細節，以及一些我們不太確定的面。我們只知道這種過程，碎片化的同時也在分解和重組，然後這些模式分佈在人工神經網絡的數萬億個連接中。可以說，在這個過程中，圖像的數字實質被進一步虛擬化、蒸發和擴散了，但仍然被保留著。而你在我的圖像中看到的生成的「碎片」就像氣味，微風中看不見的運動，海岸邊的周期性運動在場景上留下痕跡。這些都是我們世界中碎片的碎片。我的意思是，我無意與你就圖片呈現的這些形象進行交流，我真正感興趣的是空間，被稱為無盡靜物的空間。有時是可識別的物體，一系列的細節，我喜歡當它無目的地再生時的碎片化，你不太知道它到底是什麼——比如這些物體或者牆壁是什麼？這些圖像里面有什麼？我們不知道這里是什麼。所以，這些碎片的碎片沉積了如此多破碎的形式，也許比意大利畫家所仰慕的18世紀的廢墟更加碎片化。它們不是「故障」（glitches）。

在我此次演講中，我將談論視覺生成媒體（visual generative media），並用我的作品加以闡釋。在過去的15個月里，我使用人工智能創作了許多圖片，大約有6萬張。我以系列的方式創作圖片；每個系列都有一個電影，有時是一部抒情電影，有時是一個概念性的電影。我在許多群展中展示了這些作品，其中一些在個展展出。其中一場將於兩周後在葡萄牙開幕，第二場將於十二月開幕。

所以，在我談論的同時，我將開始展示我的作品，你將會看到它們之間的聯系。我將演講的第一部分稱為「碎片的美學」。

在過去的15個月里，我每周都在使用人工智能工具制作圖片。在其中一些圖片中，你會看到一些內部空間，看起來是由一系列工具組合而成，但當然，全部都是仿真的工具，如版畫的蝕刻、雕刻等等。這些空間展示了充滿無盡物品的架子。這個奇異的空間讓我同時聯想到了書庫、倉庫、自然歷史博物館的展覽，也許還有歐洲靜物畫傳統。在架子之間、缺失的牆壁之間，經常出現精致、微妙、常常難以看清的圖案——有些是二維的，有些是三維的，像線條的編織。現在換個話題。就在一瞬間，有時我們呈現為抽象，但通常意味著某些明確的東西——一些對象、形狀、來自我們人類世界的意義。

這些是什麼碎片？這些未定義、未命名、放置在架子末端的物件是什麼？這些物體的線條，目前還不清楚它們是二維的還是三維的。它們是牆上畫作的一部分還是存在於現實中？有時我們明確；有時我們不太確定，所以你得到了一種碎片的狀態。是的，我們看到了碎片，但是什麼碎片？在常規藝術博物館里，有古代文明的碎片——花瓶、玻璃杯、盤子，還有小工具、雕像等等，就像我去奧地利並去了當地美術館的那一天一樣。甚至在地下室，他們有著許多文明的碎片，大約在1500年、1800年前，它們是普通的容器。你真的能感受到博物館，就是這些物質碎片的集合。

但人工智能的「碎片」有著不同的選集。AI通過數億張圖像提取「模式」（patterns），並將它們分佈到數萬億個連接中。在生成式人工智能網絡訓練中，這些神經網絡被餵了數億張素材，在某些情況下是可信的圖像，以及幾種描述內嵌的HTML代碼，然後我們以像素為單位進行分析，發現了表現某種東西的老練的邊線和細節，以及一些我們不太確定的面。我們只知道這種過程，碎片化的同時也在分解和重組，然後這些模式分佈在人工神經網絡的數萬億個連接中。可以說，在這個過程中，圖像的數字實質被進一步虛擬化、蒸發和擴散了，但仍然被保留著。而你在我的圖像中看到的生成的「碎片」就像氣味，微風中看不見的運動，海岸邊的周期性運動在場景上留下痕跡。這些都是我們世界中碎片的碎片。我的意思是，我無意與你就圖片呈現的這些形象進行交流，我真正感興趣的是空間，被稱為無盡靜物的空間。有時是可識別的物體，一系列的細節，我喜歡當它無目的地再生時的碎片化，你不太知道它到底是什麼——比如這些物體或者牆壁是什麼？這些圖像里面有什麼？我們不知道這里是什麼。所以，這些碎片的碎片沉積了如此多破碎的形式，也許比意大利畫家所仰慕的18世紀的廢墟更加碎片化。它們不是「故障」（glitches）。

列夫·馬諾維奇（Lev Manovich）：觀看世界 Watching the World

[本文最初刊登於《Aperture》雜誌，第214期，2014年春季。]

去年夏天，紐約現代藝術博物館（MoMA）邀請了我於2007年創立的「軟體研究計畫」（Software Studies Initiative），探索如何將視覺化作為研究工具，並尋找以新方式呈現其攝影收藏的方法。我們獲得了大約兩萬張數位化照片的使用權，隨後利用我們的軟體，將它們組合成一張高解析度影像。

這使我們能一次觀看所有影像，從攝影媒介誕生之初一直到當代，跨越不同國家、類型、技術以及攝影師們多元的感性。

幾乎每一張經典攝影作品都包含其中——那些我反覆在不同場合見過的影像。能輕鬆放大檢視每一張照片的細節，或縮小觀看整體，對我而言幾乎是一種宗教般的體驗。

同時觀看兩萬張照片聽起來或許令人驚嘆，因為即使是最大的美術館展廳，也不可能同時展出如此龐大的數量。然而，以二十一世紀的標準來看，MoMA 的收藏與社群媒體分享平台上龐大的影像庫相比仍然顯得微薄，例如 Instagram、Flickr 與 500px。（僅 Instagram 一個平台就已經擁有超過一百六十億張照片，而 Facebook 用戶每天上傳的影像超過三億五千萬張。）

由Flickr在2005年開創的「社群攝影」（social photography），為文化研究開啟了極具吸引力的新可能。數以億計的人們共同創造出的影像宇宙，可以被視為一部沒有劇本與導演的巨型紀錄片，而觀看這部紀錄片則需要仰賴運算工具——資料庫、搜尋引擎與視覺化技術。

深入挖掘這部「紀錄片」的組成部分，可以幫助我們理解日常攝影與支配數位影像創作的習慣。當人們拍攝彼此時，他們是否偏好某些特定的取景方式，就像專業攝影師一樣？來到紐約的遊客是否拍攝相同的主題？這些選擇是否受到文化因素影響？而當他們確實拍攝相同主題時（例如曼哈頓西側高架公園High Line上的植物,見下圖），是否使用相同的技術？
為了開始回答這些問題，我們可以利用電腦來分析數百萬張照片的視覺屬性與內容，並結合它們的文字描述、標籤、地理座標以及上傳日期和時間，最後再對結果進行詮釋。

很多人認為我是媒體學者或者新媒體學者，但實際上，我是一名藝術家。我於1960年生於俄國莫斯科，在1981年隨父母移民到了美國紐約。從 14 歲開始我開始接受視覺藝術訓練，包括現代主義繪畫和古典繪畫。這與亞洲仍存在的一種體系有些相似，要進入藝術學院必須通過考試，我當時要進的是建築學院。我參加的考試主要是關於古典素描的，如畫古希臘頭像、描繪紋理、強調透視和栩栩如生的繪畫。我接受了這樣的訓練，1981年來到紐約後，我在紐約大學電影學院度過了一些年頭。

近四十年前，1984年，我開始從事計算機動畫和計算機圖形工作。我有人文學科的博士學位，主攻視覺文化，在過去20年里，我在東海岸甚至加州教授課程，在視覺藝術系任教，盡管大學根據我的著作和書籍對我進行評估，大部分教學內容是面向藝術家的實踐工作室課程。十年前，我搬到紐約，並成為計算機科學和數據科學博士課程的教授。現在，我教授計算機科學專業的學生。

我已經有32年沒有進行傳統的素描或繪畫了，大約在90年代停止了畫畫，在過去的30年中，我參與了從模擬到數字，再到計算。隨著計算轉向AI，數字已經成為既定事實，每個人都在寫關於數字文化的東西。我覺得我可以為我的生活增添些其他東西，所以我重新開始了繪畫。剛好在這兩週後，Midjourney公開發布了，它的出現掀起了生成媒體（generative media ）的革命。

眾所周知，過去的15年是非凡的。中國公司一直在發佈他們自己的版本，支持其應用。在西方，我們有ChatGPT，我們有Dalle 3；現在，生成式人工智能已經整合到谷歌搜索中。毫無疑問，我們正處於一個全新、徹底革命性的時代的開端。許多人，包括我自己，相信這場革命的規模可以與90年代互聯網的發展，與19世紀攝影的興起相媲美。（下續）

[嫣然·愛墾研創] 個體如何在知識與權力結構中自我安頓、自我生成？——當現代教育哲學（陳平原）、後現代主體理論（福柯） 碰上中國近代思想的主體論（章太炎）。

巴黎地域（Île-de-France）被視為文化創意就業高度集中之地，是法國創意／文化經濟發展的引擎之一。(L'Institut Paris Region)

[愛墾研創·嫣然] 「封包交換」（packet switching）叙事

在今日我們習以為常的網路世界裡，很少有人會想到，這一切的起點竟然與冷戰時期的核威脅有關。回到 1960 年代，美國與蘇聯的對峙達到高峰，人們普遍擔心，一場隨時可能爆發的核戰爭會摧毀國家的基礎設施，包括通訊系統。就在這樣緊張的背景下，美國工程師保羅·巴蘭（Paul Baran）提出了一個看似簡單卻革命性的概念——「封包交換」（packet switching），也為日後的互聯網打下了基礎。

當時巴蘭的工作目標很明確：思考如何讓通訊網路在核攻擊下仍能存活。如果一條訊息只依賴單一路線傳送，一旦路線被摧毀，整個資訊就會中斷。為了解決這個問題，巴蘭提出了一個大膽的想法：把一整段訊息拆成許多小小的「封包」，讓它們各自找路前進。這些封包就像郵件一樣，可以分散走不同通道，即使網路的某些部分被破壞，仍有機會透過其他路徑抵達目的地。最後，再由接收端把所有封包重新組裝成完整訊息。

這個方式的妙處在於，它讓整個通訊網路不再脆弱於單點失效，即使網路遭受損壞，也可以保持高度韌性。巴蘭雖然不是為了發明「互聯網」而提出這個概念，但他的點子成為 1969 年 ARPANET（現代網路的前身）成功運作的核心原理。正是因為封包交換技術，網路才能在全球自由流動、不中斷地傳遞資訊。

有趣的是，六十多年後的今天，世界仍然面臨新的核威脅，國際局勢依舊動盪。然而，正因為當年科學家在冷戰壓力下的創新，我們才擁有了一個高度韌性、連接全球的網路世界。若沒有巴蘭當年為了「讓訊息在核戰中存活」而提出的想法，我們今天所依賴的網路，可能根本無法存在。

從這段歷史可以看到，科技常常在危機中誕生，而好的點子可能影響整個世界數十年。封包交換聽起來技術性很強，但它背後反映的其實是一個簡單的道理：在面對不確定與風險時，分散、靈活與備援，往往能帶來更強的生命力。今天我們使用網路時或許不再想到核戰，但這項技術的精神，仍默默支撐著我們每天的生活與交流。

[愛墾研創·嫣然] 巴別塔（Babel Tower）叙事

在《聖經》的眾多故事中，巴別塔（Babel Tower）是一個十分深刻、至今仍常被引用的象徵。這座塔的故事記載於《舊約‧創世紀》第十一章。當時的大洪水剛過，人類逐漸恢復生活，並開始聚集在一起，試圖建造一座能直達天上的高塔。這座塔並不僅是一項建築工程，更代表人類對力量與地位的渴望。

故事中的國王寧錄被認為是這項計畫的推動者。他希望建造一座足以抵禦洪水、甚至能挑戰神權威的巨塔。對當時的人們來說，這樣的工程象徵著人類自信甚至傲慢的野心。然而，這種試圖以人力接近神、甚至挑戰神的行為，被視為僭越，也因此激怒了神。

為了阻止人類繼續這項狂妄的計畫，神沒有選擇直接摧毀塔，而是做了一件更巧妙、更具象徵性的事──祂變亂了人們的語言。原本說同一種語言的人突然無法理解彼此，合作自然變得不可能。溝通一旦失效，人們就只能停止工程，並逐漸分散到世界各地。也因為如此，巴別一詞後來便有「混亂」「變亂」的含義。

巴別塔的故事常被視為對人類傲慢的一種提醒：當我們因自信而忘記自身的限制時，反而可能走向分裂與混亂。同時，它也是對語言多樣性起源的寓意說明，讓我們思考人類之間的差異、合作與界線。直到今天，巴別塔仍以象徵的方式提醒我們，力量與文明的追求，必須帶著謙卑與反思。

羅伯特·弗羅斯特的詩·遲到的散步

當我沿路穿過收獲的田野，
　那些收割後沒了頭顱的莊稼，
平坦地躺著，好像露水打濕了茅草屋頂，
　幾乎遮沒花園裡的小徑。

當我來到花園中的空地，
　肅穆的鳥的呼呼聲
從枯草的混亂之上傳來
　要比任何話語都悲傷。

在牆的一邊，一棵樹赤裸地站立，
　只有一片逗留的葉子仍然保持著褐色，
我不懷疑它受到我的思索的打擾，
　輕輕地飄落，伴隨著簌簌的聲音。

在不遠的地方，我停了下來
　揀一片最後的紫苑花
把它褪色的藍
　再一次帶到你的面前。

薛舟 譯

[愛墾研創]看似人文、抽象、甚至冷門的「符號系統／符號學（Symbolic Systems）」訓練，為何會成為 AI 發展的核心養分之一？

AI的根本問題不是算力，而是「意義如何被表示、操作與理解」——而這正是符號學的主戰場。

下面我分幾個層次來拆。

一、先說清楚：史丹福的「Symbolic Systems」到底是什麼？

史丹福的“符号系统”不是傳統意義的符號學，而是一個高度跨學科的訓練場，核心關心的是：人如何用符號思考？意義如何被形式化？語言、邏輯、心智、計算之間如何互通？

它結合了：

哲學（邏輯、語言哲學、心靈哲學）
語言學
認知科學
計算機科學
心理學

換句話說，這個系不是在問「人文 vs 工程」，而是在問：「智能本身，是否可以被表示？」

二、人工智能發展最核心的不是技術，而是三個「符號問題」

不論是早期 AI，還是今天的大模型，繞不開三個根本問題：

意義如何被表示？世界如何被轉成資料？語言如何變成可計算的形式？概念如何被編碼？這是符號表徵問題（representation）哲學與符號系統的老問題。

符號如何被操作？推理是什麼？理解是否只是符號操作？統計關聯算不算「理解」？這正是：邏輯學、認知哲學、早期符號 AI 的核心爭論

符號是否真的「有意義」？機器是否只是操縱符號？還是能「理解」？這直接連到：塞爾的「中文房間」、心靈哲學、當代人工智能對齊與意義問題。

這三個問題，全部都是符號系的母題。

三、為什麼史丹福特別關鍵？

因為史丹福在AI史上，恰好是「符號派」與「工程派」的交匯點。

早期 AI：高度符號、邏輯導向
中期 AI：統計、機器學習
今日 AI：深度學習 + 語言模型

但即使今天的人工智能是「向量＋概率」，它仍然在處理符號、語言與意義的問題。

史丹福的符號系訓練，讓學生能：同時理解工程限制；又能對「理解」「意義」「推理」保持哲學敏感度。這在 AI 發展中極其稀缺。

四、為什麼很多AI關鍵人物有「符號／哲學」背景？

不是巧合，而是必然。因為：純工程師會問：能不能跑？純哲學家會問：算不算理解？而符號系出身的人，會問：這樣跑，代表了什麼？在 AI 設計、評估、倫理與對齊問題上，這種問題比算力更關鍵。

五、當代AI為何「重新需要」符號訓練？

你會發現，今天最前沿的 AI 討論，正在回到符號系關心的議題：語言模型是否真的「懂」？人工智能能否進行抽象推理？模型的內部表徵是否對應概念？如何讓AI 與人類價值對齊？

這些都不是單純的工程優化，而是：意義、符號與理解的問題。也就是——符號系的老戰場，成了人工智能的新前線。

六、一句話總結（也是最重要的）

AI的發展史，本質上是一部「如何讓符號看起來像在理解」的歷史。史丹福的Symbolic Systems之所以與人工智能息息相關，不是因為它「也教程式」，而是因為它訓練人去處理AI永遠無法逃避的問題：什麼是意義？什麼是理解？什麼算是智能？

二、文化濾鏡的對焦：閱讀作為一種深度感知

與手機濾鏡的自動優化不同，文化濾鏡需要主體的介入與積累。這是一種「對焦」的練習。

當我們讀過華茲華斯的《水仙》，我們看見的就不再只是 Narcissus pseudonarcissus（黃水仙）的植物學實體。詩人的文字如同一片透鏡，為我們提供了不同的「對焦平面」。在華茲華斯的筆下，水仙不是為了被看見而存在，它們是「連綿不斷，如星辰在銀河閃爍」。這種視角將微觀的植物拉升至宏觀的宇宙秩序，讓我們在凝視花朵時，焦距在「孤獨」與「共融」之間反覆切換。

這種對焦是帶有「皺褶」的。它要求我們在看見美的同時，看見美背後的哀傷、歷史與生命力。文化濾鏡不承諾讓你感到愉悅，它承諾的是讓你感受到「真實的重量」。正如接受美學（Reception Aesthetics）所強調的，讀者的「期待視野」決定了文本的意義。一個有著深厚文化積累的人，其眼中的濾鏡是多層次的：他在斷壁殘垣中看到文明的興衰，在平凡草木中看到物哀的流轉。這種對焦能力，讓平庸的現實世界產生了深度。

三、難以預期的靈光：本雅明的技術鄉愁

瓦爾特·本雅明曾在《機械複製時代的藝術作品》中哀悼「靈光」（Aura）的消逝。所謂靈光，是藝術品那種「獨一無二、遠在天邊、近在眼前」的本真感。

在手機濾鏡的時代，靈光似乎徹底熄滅了。因為算法追求的是「可預期性」——你按下按鈕，必然得到一張色彩完美的照片。然而，真正的文化體驗追求的是「難以預期」。

當我們在林間漫步，不期然想起華茲華斯的詩句，那一刻，眼前的花海與千年前的詩意發生了共振。這種跨越時空的「觸電感」，就是靈光的閃現。它不在於畫質多麼清晰，而在於那一刻你與世界建立了一種不可複製的連結。這種連結無法被預設在算法裡，它只能發生在「文化濾鏡」與「偶然現場」碰撞的火花中。

手機濾鏡試圖留住美，結果卻留下了美的標本；文化濾鏡則允許美像靈光一樣轉瞬即逝，卻在我們的心靈深處留下了永恆的迴響。

四、林中的廣場：海德格爾與視覺的澄明

海德格爾在探討真理時提出過「林中空地」（Lichtung，又譯為「林中空地」）的概念。在繁茂密林的遮蔽中，突然出現的一片敞開的、光線傾瀉而下的空地。

現代技術（如智能手機）就像是強力的探照燈，試圖照亮森林的每一個角落，消滅一切陰影，讓一切事物都「擺在面前」供人使用。但海德格爾提醒我們，真理往往隱藏在「遮蔽」與「去遮蔽」的動態過程中。

文化濾鏡的作用，並非要把一切都照得通透，而是教我們如何欣賞「陰影」。閱讀給予我們的，正是這種在林間尋找空地的智慧。當我們透過文學、歷史、藝術的濾鏡去觀看世界，我們不再追求那種「計算出來的完美」，而是學會在斑駁的光影中，等待那一刻的「澄明」。

在手機按下快門前的千分之一秒，晶片已經做好了決定；但在我們走入文化森林的長途跋涉中，我們才學會了如何不去做決定，而是讓意義自己浮現。

五、 結語：在濾鏡交織中重獲詩意

我們無法逃離技術，也無須排斥手機帶來的視覺便利。然而，我們必須警惕那種「唯好看論」的單一濾鏡。

如果說手機濾鏡是「向外的美化」，試圖說服他人；那麼文化濾鏡就是「向內的深化」，試圖安放自己。前者讓我們獲得社交的點讚，後者讓我們獲得靈魂的慰藉。

「文化也是一種濾鏡」，這不應是一聲無奈的嘆息，而應是一份莊嚴的領悟。這層濾鏡給予我們對焦的權力，讓我們在平滑的數位時代，依然能摸到生活的皺褶，看見難以預期的靈光。當我們再次面對水仙，或者任何一片微風中的草地，請試著關掉手機裡的 AI 優化，打開腦海中那卷厚重的文化書簡。在那一刻，你看到的將不再是一張「好看」的照片，而是一個充滿「意義」的世界。

在那裡，納西瑟斯不再僅僅是溺水者，他是所有追求自我邊界之人的縮影；華茲華斯的花海也不再只是風景，它是我們在孤獨流浪中，與萬物私語的林中空地。

後記與展望：本文試圖在技術與人文之間尋找一條中間道路。在未來的討論中，我們或許可以進一步探討：「在AI創作（如Midjourney/Sora）席捲視覺領域的今天，『人為的對焦』是否成為了一種奢侈的藝術？」