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Comment by 百万主播 44 minutes ago

[愛墾研創·嫣然] 理論框架：從 Peter Burke 的知識史到 AI 時代的地方知識重組

英國文化史學家彼得·伯克（Peter Burke）並不把「知識」理解成書本或學術知識，他關注的，是知識如何被生產、分類、制度化、傳播與控制，以及不同社會群體如何取得或失去知識。這與 AI 的跨語言能力，正好形成非常漂亮的對接。

先来回顧他的其中三部著作：

A Social History of Knowledge: From Gutenberg to Diderot（2000）：適合「知識的社會分布、中心／邊緣、制度、分類、控制與市場」。書中甚至直接設有 “Locating Knowledge: Centres and Peripheries” 及 “Classifying Knowledge” 等章節。

A Social History of Knowledge II: From the Encyclopédie to Wikipedia（2012）：可以用來把「印刷術—百科全書—數位網路」這條知識媒介史，延伸到今天的 AI。

What Is the History of Knowledge?（2015）：適合建立有關地方知識的正式理論框架。Burke 在其中明確討論 order of knowledge（知識秩序）、situated knowledge（情境化知識）、knowledge society（知識社會），並將知識理解為從資訊經過分類、驗證，再被傳播、運用的歷史過程。

知識不是天然平等的 → 知識受到社會制度與分類方式組織 → 中心／邊緣決定知識的可見度 → 翻譯是知識流動的重要中介 → AI 降低知識轉移成本 → 地方知識重新進入知識生產鏈 → 主體性因此重新形成。

若要理解 AI 跨語言能力對當代文創的意義，僅僅從「翻譯效率提升」或「生成工具進化」的角度出發，恐怕仍然不足。更值得追問的是：當語言障礙降低之後，知識本身的生產、分類、流通與權力結構是否也正在發生變化？

在這個問題上，伯克的「知識史」（history of knowledge）提供了一個非常具有解釋力的理論入口。其貢獻在於他不把知識單純視為一套抽象、累積性的真理，而是將知識放回具體的社會歷史之中考察：誰生產知識？誰保存知識？知識如何被分類？哪些制度賦予某種知識以權威？知識如何在不同群體、地域與語言之間流動？又有哪些知識因為缺乏制度、媒介或語言資源，而被排除在主流知識秩序之外？

Comment by 百万主播 46 minutes ago

在《知識的社會史：從古騰堡到狄德羅》（A Social History of Knowledge: From Gutenberg to Diderot）中，Burke 將知識視為一種具有社會生命的歷史現象，並特別討論知識的制度化、中心與邊緣、分類、控制、市場以及讀者等問題。其後在《什麼是知識史？》（What Is the History of Knowledge?）中，他進一步將「知識秩序」（order of knowledge）、「情境化知識」（situated knowledge）與「知識社會」（knowledge society）等概念納入知識史的核心討論，並指出知識必須經過分類、驗證、傳播與使用等過程，才形成社會意義。(Wiley-VCH)

由此出發，AI 的跨語言能力便可以被理解為一種新的「知識基礎設施」，而不只是翻譯工具。

一、知識不是自然存在的：從「知識」到「知識秩序」

彼得·伯克的第一個重要啟示，是讓我們把「知識」與「知識秩序」區分開來。世界上存在大量資訊、經驗、記憶、技術與觀察，但它們並不會自動成為社會所承認的「知識」。

一個地方農民對土壤的理解，可以是知識；一名漁民對潮汐的判斷，可以是知識；一位老工匠對木材、染料與氣候的身體經驗，可以是知識；一個原住民族群對森林、季節與動植物的長期觀察，同樣可以是高度複雜的知識體系。

問題在於：什麼時候，一種經驗才會被一個社會承認為「知識」？它往往需要經過命名、分類、記錄、驗證、傳播與制度化。知識史研究因此關心的，不只是「人類知道了什麼」，而是「人類如何把某些東西組織成可以被稱為知識的東西」。

伯克對「知識秩序」的討論，正好讓我們看到這一點：知識不是一個沒有結構的倉庫，而是受到分類方式、制度、專業群體與社會需求所組織，而這一點與 AI 有著直接的關係。因為生成式 AI 的核心工作之一，恰恰就是將大量異質的語言材料進行辨識、分類、關聯與重新組合。

當一段地方口述歷史、一種方言、一套民間傳說、一種地方工藝或一份沒有正式出版的生活經驗，可以被 AI 轉譯、整理、連結到其他語言與知識體系時，它就有可能從「社群內部的經驗」進入更大的「知識流通空間」。AI 所做的，因此並不只是翻譯語言，它同時正在參與知識秩序的重新編排。

二、知識的社會分布：誰知道什麼，不是偶然

伯克的第二個重要概念，是知識的「社會分布」。知識並不是平均分配在所有人身上的；不同階級、職業、地域、性別、宗教群體與制度，都擁有不同類型的知識。

大學教授掌握某些知識；工匠掌握另外一些知識；地方老人掌握某些口述歷史；原住民社群掌握某些生態知識；商人掌握市場知識；政府掌握行政知識；而不同知識之間，並不具有完全相同的社會地位。這就產生了「知識階層」。某些知識被寫進教科書、進入大學、建立專業學科，從此獲得高度合法性。

另一些知識則停留在口述傳統、家庭記憶、地方習俗或身體技藝之中，因此經常被視為「民間經驗」而不是正式知識。這種差異不是因為後者必然比較不重要，而是因為它們缺少相同的制度化條件。

所謂「知識邊緣」，很多時候並不是知識內容本身位於邊緣，而是生產這些知識的社群位於制度與文化權力的邊緣。這也讓我們重新理解 AI 的跨語言能力。

當一個地方社群終於可以透過 AI 將自身經驗轉換成不同語言、進入不同知識網絡，它所改變的便不只是資訊取得權，而是知識分布本身。

過去：中心擁有翻譯能力，因此中心擁有更大的知識流通能力。未來：翻譯能力逐漸普及，知識流通能力也開始向更多社群擴散。AI 的跨語言能力可以被理解為一種「知識流通權」的重新分配。

Comment by 百万主播 5 hours ago

大學教授掌握某些知識；工匠掌握另外一些知識；地方老人掌握某些口述歷史；原住民社群掌握某些生態知識；商人掌握市場知識；政府掌握行政知識；而不同知識之間，並不具有完全相同的社會地位。這就產生了「知識階層」。某些知識被寫進教科書、進入大學、建立專業學科，從此獲得高度合法性。

另一些知識則停留在口述傳統、家庭記憶、地方習俗或身體技藝之中，因此經常被視為「民間經驗」而不是正式知識。這種差異不是因為後者必然比較不重要，而是因為它們缺少相同的制度化條件。

所謂「知識邊緣」，很多時候並不是知識內容本身位於邊緣，而是生產這些知識的社群位於制度與文化權力的邊緣。這也讓我們重新理解 AI 的跨語言能力。

當一個地方社群終於可以透過 AI 將自身經驗轉換成不同語言、進入不同知識網絡，它所改變的便不只是資訊取得權，而是知識分布本身。

過去：中心擁有翻譯能力，因此中心擁有更大的知識流通能力。未來：翻譯能力逐漸普及，知識流通能力也開始向更多社群擴散。AI 的跨語言能力可以被理解為一種「知識流通權」的重新分配。

三、中心與邊緣：知識為什麼總是需要經過「中心」？

伯克在《知識的社會史》中有一個與本文尤其相關的問題：知識的中心與邊緣如何形成？

在近代歐洲知識史中，巴黎、倫敦、羅馬、阿姆斯特丹等城市曾經成為重要的知識中心。大學、學院、印刷業、圖書館、出版市場與國家機構彼此結合，使某些地理位置成為知識流通的樞紐。

這種「中心」是一種知識權力的位置，那可不只是地理概念。中心擁有分類權、出版權、命名權、認證權與傳播能力。邊緣則往往需要把自己的知識「翻譯」成中心可以理解的形式，才能進入更大的知識體系。

這就是傳統文化譯介背後的深層結構：一個地方的文學要進入世界文學，往往需要先被翻譯；一種地方藝術要進入國際藝術市場，需要被策展語言重新描述；一套地方知識要進入學術體系，也往往需要被轉化成符合主流學術分類的語言。因此，翻譯表面上是語言問題，深層上卻是知識權力問題。

AI 的跨語言能力之所以重要，正在於它有可能降低「從邊緣進入中心」所需要的語言與媒介成本。更進一步說，它甚至可能讓「中心」本身失去部分必要性。因為當馬來西亞的地方知識可以直接與墨西哥、巴西或非洲的地方知識交流時，兩者之間不一定還需要先經過倫敦、紐約或巴黎。

於是，知識流動的模型便可能從：邊緣 → 中心 → 另一個邊緣；逐漸變成：邊緣 ↔ 邊緣。AI 所可能帶來的「去中心化知識流動」，是這樣發生的。

四、從 Gutenberg 到 AI：知識媒介的歷史轉折

沿著伯克知識史視角再往前一步，我們甚至可以把 AI 放進一條更長的媒介史之中：印刷術改變了知識的複製與傳播；百科全書改變了知識的分類與編排；大學、學院、圖書館與博物館改變了知識的制度化方式；網際網路改變了知識的連結與取得方式。

而 AI 所帶來的變化，可能是：它開始改變知識的「轉譯與再組合方式」。這一點尤其值得注意。網際網路解決的主要問題是：我能不能找到這個知識？AI 更進一步處理的是：我能不能理解它、轉換它，並讓它與我的知識體系發生關係？ AI故此 不只是新的搜尋介面而已；它正在成為一種新的「知識中介」。

當 Burke 從 Gutenberg 到 Encyclopédie 追蹤知識如何被印刷、分類、制度化與流通時，我們今天可以把這條歷史線延伸到 AI：印刷術解放知識的複製；百科全書重組知識的分類；網際網路擴張知識的連結；AI 則可能重組知識的跨語言流動與再生產。這使 AI 成為知識史上的一個新階段，而不只是科技史上的一個新工具。

五、地方知識與「情境化知識」：AI 能否讓沉默的知識重新發聲？

伯克在討論知識史時所使用的另一個重要概念，是「情境化知識」（situated knowledge）。也就是說，知識不是漂浮在真空中的抽象物。它總是在特定的時間、地點、社群與生活經驗中形成。

一名婆羅洲獵人理解森林的方式，與一名都市生態學家理解森林的方式，不可能完全相同。兩者並不是簡單的「誰對誰錯」。它們來自不同的生活位置，這正是地方知識的重要性所在。地方知識往往高度依賴情境，因此很難完全透過抽象概念表達。

它可能存在於：一種方言；一個故事；一個手勢；一種工藝流程；一種飲食習慣；一種季節判斷；一種對土地的記憶；甚至一種「不知道如何解釋，但知道如何去做」的身體經驗。這些知識具有高度的「默會性」。

而 AI 所帶來的跨語言能力，可能使這些原本難以跨越社群邊界的知識，第一次獲得新的「可轉譯性」。當然，這並不表示 AI 可以完全把默會知識轉換成文字。重要的是，它降低了從「地方經驗」走向「跨文化交流」的第一道門檻。

如此一来，一位工匠不必先成為學者，才能向另一個文化介紹自己的技術。一名地方創作者也不必先精通英語，才能參與全球文化對話。這就是 AI 對地方知識最重要的可能性：AI不僅僅能替地方社群說話，更讓地方社群更有能力自己說話。

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六、從知識轉移到知識再生產：AI 改變的不只是「傳播」

若只把 AI 理解為知識傳播工具，仍然低估了它的影響。「知識再生產」是更值得關注的領域。所謂知識再生產，是某個知識進入新的文化環境後，它會被重新理解、重新分類、重新組合，最後產生新的知識。它不只是把既有知識從 A 地搬到 B 地。

例如：一套婆羅洲地方神話被翻譯成葡萄牙語之後，可能與巴西的民間神話產生比較；一種南洋飲食文化被轉譯成英文之後，可能進入全球設計與文化研究；一種地方性的生態經驗被重新整理後，可能成為當代影像創作的敘事資源。

AI 不再只「搬運知識」，它成為不同知識體系之間的轉譯介面。因此：知識流通 → 知識碰撞 → 知識重組 → 知識再生產。可能成為 AI 時代文化創作的重要鏈條。這也是為什麼 AI 的跨語言能力與文創之間存在如此密切的關係。

文創本質上就是知識、記憶、符號、情感與生活經驗的重新組合。AI 所降低的跨文化交流成本，最終會轉化為新的創作可能。

七、從「知識制度化」到「知識平台化」：新的中心真的消失了嗎？

對「去中心化」這問題，我們保持必要的警惕，理由很明顯： AI 雖然可能削弱傳統的文化守門人，這不代表權力從此不再是個問題；它往往會換一個形式。過去的知識中心是：大學、出版社、博物館、國家、學院、媒體。今天則可能逐漸增加：平台、搜尋引擎、資料庫、演算法與 AI 模型。

換言之：中心可能沒有消失，只是從「機構中心」轉變為「技術中心」。誰決定哪些資料可以進入模型？哪些語言擁有更多高品質資料？哪些文化被大量數位化？哪些地方知識沒有留下數位紀錄？哪些內容因版權、政治或技術原因而無法被取得？AI 能否理解一種語言，不只是技術問題。

它同時也是資料分布問題；AI 的「文化平權」不是自動發生的。如果模型的訓練資料仍然高度集中於英語與主流文化，那麼 AI 可能只是把舊有的文化中心重新包裝成新的技術中心。

伯克知識史視角對 AI 最重要的提醒：知識的媒介改變了，知識權力的問題卻不會因此自動消失。我們不能因為 AI 可以翻譯，就假設文化權力已經被消除。需要觀察的是：誰在建立資料？誰在分類資料？誰在決定資料的可信度？誰在決定什麼可以被看見？誰在決定什麼值得被保存？這些問題，構成了 AI 時代的「知識政治」。

八、從「被研究者」到「知識生產者」：地方主體性的回歸

AI 對地方文化最值得期待的變化，「被世界看見」對地方文化来說，只是一道前菜；主菜是：地方社群可能重新取得知識生產的主體位置。

在傳統知識體系中，邊緣社群經常是「被研究」的對象：人類學家研究他們、攝影師記錄他們；博物館收藏他們；出版者敘述他們；電影人再現他們。換句話說，他們經常是文化的「素材」，是客體卻未必是文化的「敘事者」。

AI 如果能夠降低跨語言、跨媒介與跨文化的知識轉換成本，便可能產生另一種模式：地方社群自己記錄。自己整理、翻譯、解釋、創作；自己進入全球文化網絡。這是一個非常重要的主體性轉換：

從被描述，到自我描述；從被翻譯，到參與翻譯；從被研究，到生產知識；從文化素材，到文化主體。這裡，「主體性回歸」才具有理論意義。

這不意味着「AI 可以拯救地方文化」，而是指出：當語言與知識流通的門檻下降時，地方社群獲得了更多參與定義自身文化的能力。

九、由「翻譯民主化」走向「知識民主化」

對于所謂「譯介的消逝」的討論，需要被更加精確地理解；消逝的不是翻譯者，也不是翻譯本身。被削弱的是：翻譯作為文化守門機制的稀缺性。

當翻譯能力不再集中於少數專業人士手中，文化交流便可能從「少數人替多數人翻譯」轉向「更多人直接參與文化轉譯」。這使「翻譯民主化」進一步推向「知識民主化」。

而知識民主化的含義，也不是所有知識都變得一樣，而是：更多人擁有生產、取得、理解、轉譯與重新組織知識的能力。這便和 Burke 的知識史形成對話。

如果知識的社會生命取決於它如何被分類、制度化、傳播與使用，那麼 AI 所改變的，就是這條生命鏈上的關鍵節點。

它降低了語言障礙；它降低了資料處理成本；它降低了跨文化理解成本；它降低了知識轉移成本。原本被隔離在地方社群中的知識，因此開始有機會進入新的文化循環。一旦進入循環，知識就不再只是「遺產」。它可以再次成為：創作資源、文化資本、社會記憶與未來想像。

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十、理論命題：AI 正在把「知識史」推向「知識生態」

本文接着要提出一個更具理論性的命題：AI 的跨語言能力在改變知識的社會分布、流通路徑與再生產機制。提高文化傳播效率已不是重點。如果以伯克的知識史作為理論基礎，可以將這一變化概括為五個層次：

伯克的知識史問題	AI 時代的對應變化
誰擁有知識？	知識取得門檻下降
知識如何分類？	AI 重新組織跨語言、跨文化資料
知識在哪裡流通？	從中心—邊緣走向網絡化流動
誰有資格生產知識？	地方社群獲得更多自我表述能力
知識如何被再生產？	不同地方知識直接碰撞、轉譯與重組

(Photo Credit: [Brazil]Isnard Barrozzo)

我們借此可提出一個新的分析框架：知識史 → 知識流通 → 知識去中心化 → 知識再生產 → 知識主體性。在這個框架下，AI是知識史進入下一個階段的媒介。

過去的核心問題是：知識如何被保存？後來變成：知識如何被複製？再後來變成：知識如何被連結？

AI 時代的問題到此正變成：不同知識如何彼此理解，並在碰撞之後產生新的知識？ 也就是「知識生態」的問題。

十一、從地方知識到文化創意：知識如何重新成為生產力

本理論框架最終要回到文創。因為文創的核心，本來就是把社會中的記憶、知識、符號與經驗重新轉化為文化產品。

在傳統文創模式中，地方文化往往被視為「題材」；AI 時代則可能使它重新成為「知識資源」。

這兩者存在本質上的差異：「題材」是被觀看的；「知識」則可以被重新生產。因此，一個地方傳說不只是電影的故事素材；它可能是一套世界觀；一種地方工藝不只是視覺符號；它可能是一套材料知識。一種地方飲食不只是美食；它可能是一套關於土地、氣候、移民與家庭記憶的文化系統。一種地方語言不只是溝通工具；它可能保存著一個社群觀看世界的方式。

當 AI 使這些地方知識更容易跨越語言與文化邊界時，它們便有可能從「地方記憶」轉化為「全球創意資源」。

這不是把地方文化商品化的必然命運，理想的狀態，是讓文化創意產業重新認識：地方性不是全球化的障礙，地方性本身就是全球創意時代最稀缺的資源。因為AI既然 可以大量生成「像某種風格」的內容之後，稀缺的反而會是那些具有不可替代地域性、生命經驗與文化記憶的東西。

也就是：越能被 AI 模仿形式的東西，越不稀缺；越深植於具體土地與生命經驗的東西，越有價值。地方知識在 AI 時代可能重新崛起的根本原因即在這點。

十二、理論結論：譯介的消逝，實為知識主體性的重組

回到本文最初的命題——「譯介的消逝與主體的誕生」，從 Burke 的知識史視角來看，這個命題可以得到更深一層的解釋。所謂「譯介的消逝」，並不是翻譯工作本身消失，而是知識從地方走向世界的過程，不再必然依賴少數中心機構與文化中介。

所謂「主體的誕生」，也不只是創作者獲得了一個新的 AI 工具，而是原本處於知識邊緣的社群，開始獲得更多參與知識生產、分類、轉譯與再敘述的能力。AI 改變的不是語言而已；它改變的是知識的流通結構。AI 解放的也不只是翻譯能力，它可能重新分配的是文化表述權。

當地方知識不再只能等待中心文化替它命名、翻譯與解釋時，地方社群便有機會從知識的客體重新成為知識的主體。這正是 AI 時代最值得注意的文化轉變：不是世界終於學會如何理解地方，而是地方終於可以用自己的方式，直接參與定義世界。

討論到這裏，我們可考慮把理論骨架如此安排——：

彼得·伯克《知識史》
↓
知識不是中性的，而是被分類、制度化、分布與控制的
↓
中心／邊緣造成知識流通的不平等
↓
傳統翻譯是知識跨文化流動的重要守門機制
↓
AI 降低跨語言與知識轉移成本
↓
地方知識開始直接進入跨文化網絡
↓
知識從「被保存」轉向「被再生產」
↓
地方社群從文化客體變成知識主體
↓
文創從「消費地方性」轉向「生產地方性」

這樣一來，我們原來的「譯介的消逝與主體的誕生」就不只是漂亮的標題，而會變成一個完整的理論命題。

一個有趣的延伸：伯克的 Ignorance: A Global History（2023）可反過來處理「AI 看見全世界」的樂觀論述。Burke 在那本書中討論「無知」並非單純知識不足，而涉及戰略性無知、組織性無知、偏見、遺忘、資訊過載等現象。

换句話說，AI 消除了語言造成的無知，卻可能製造新的演算法無知。我們以前不知道，是因為語言不通；未來我們可能「以為自己知道」，卻不知道 AI 替我們選擇了什麼、忽略了什麼。