科幻作家、活动家兼记者科里·多克托罗（Cory Doctorow）在一场围绕其新书主题的讲座中表示，外界常要求科幻作者对人工智能“未来”作出判断，但他更关注技术被设计来服务谁、影响谁。他指出，围绕人工智能的公共叙事往往被塑造成“别无选择”，而这种说法的作用是阻止人们继续寻找替代方案。

“逆向半人马”：人类成为机器的附属

多克托罗借用自动化领域“半人马”（由机器辅助的人）概念，区分了两种路径：一种是工具增强人类能力；另一种则是他称为“逆向半人马”的模式——机器居于主导，人类被迫充当其“软肉外设”。

他以亚马逊送货司机为例称，司机在无法自动驾驶、也无法完成“最后一公里”投递的现实条件下，承担了系统无法完成的部分，同时又被车内人工智能摄像头等系统持续监控与量化考核。多克托罗认为，许多人工智能工具本可用于增强劳动者，但在现实商业目标下更常被用于制造“逆向半人马”。

从垄断到泡沫：增长叙事如何被维持

多克托罗将人工智能热潮置于大型科技公司商业结构中讨论。他称，部分科技巨头通过单独或合谋方式控制关键市场：例如谷歌与Meta在广告市场的影响力；谷歌与苹果在移动生态中的主导地位；以及谷歌每年向苹果支付超过200亿美元以换取默认搜索入口等安排。在他看来，当企业接近或达到高市场份额后，继续增长变得困难，而资本市场对“成长股”与“成熟股”的估值逻辑差异，会迫使企业不断寻找新的增长故事。

他举例称，2022年第一季度Facebook披露美国增长略低于预期后，市场出现单日约2400亿美元的市值下跌。多克托罗据此表示，维持“仍将持续增长”的市场信念，成为主导企业的核心压力之一，也解释了为何企业会在视频、加密货币、NFT、元宇宙以及人工智能等领域反复投入并制造热度。

“人工智能能做你的工作”的推销逻辑

多克托罗认为，人工智能的主要增长叙事是“颠覆劳动力市场”，其对投资者的承诺是：企业可以用人工智能替代员工，并将节省的工资在雇主与人工智能公司之间重新分配。他提到，摩根士丹利曾提出约13万亿美元的增长故事，并称这类叙事推动了数千亿美元资金涌入人工智能领域。

但他强调，即便人工智能能在部分环节辅助工作，也不等于能以更低成本完成工作。他以放射学为例称，人工智能可能在某些情况下识别出放射科医生漏掉的肿瘤；如果医院将其作为“第二意见”来提升准确性，可能意味着医生需要花更多时间复核，从而提高成本。与此相对，市场更愿意相信另一种商业推销：大幅裁减放射科医生，由少数人“监督”人工智能的高强度输出。

在这种安排下，多克托罗称人类往往被置于“责任陷阱”中：当人工智能出现灾难性错误时，责任仍可能由“环中人”承担，因为最终签名与合规责任落在人类身上。

软件开发与“微妙错误”：被替代者与风险承担者

在软件开发场景中，多克托罗表示，人工智能确实可能帮助程序员完成简单任务，但企业管理层的设想更接近于裁减大量技术人员，让剩余员工承担审查人工智能生成代码的工作。他指出，由于这类系统本质上是“词语猜测程序”，其错误可能非常隐蔽，外观接近“正常代码”，从而更难被发现。

他举例称，程序员常依赖第三方代码库完成常规任务，而现实中库的命名并不总是规范一致。人工智能可能根据统计模式“幻觉”出一个看似合理但并不存在的库名；攻击者则可能利用这一点创建同名恶意库，诱导系统引用并造成数据窃取或网络入侵风险。在他看来，企业若优先裁减经验更丰富、薪酬更高的资深程序员，反而会削弱发现此类陷阱的能力。

人工智能“艺术”与商业目的

谈及图像生成等“人工智能艺术”，多克托罗认为其在商业上更多承担“展示能力、制造话题”的功能，而非人工智能商业模式的核心。他称，商业插画师整体薪酬规模相对有限，即便全面替代也难以覆盖训练与运行图像生成器的成本。

他同时表示，图像生成程序并不理解创作者的复杂感受，只能依据提示词生成结果；若未来出现真正意义上的艺术作品，也更可能来自人类在提示、筛选与后期修改中额外注入的创作意图。

版权路径之争：反对扩大版权覆盖训练

针对部分艺术家主张通过扩大版权来限制模型训练，多克托罗表示反对。他称，人工智能训练通常包括抓取网页、对内容进行统计分析，并发布模型（作为软件作品）这一过程；在其表述中，现行版权体系并不禁止发布关于受版权保护作品的事实信息。

他进一步指出，自1976年以来版权不断扩张，媒体产业规模与盈利能力提升，但创意劳动者获得的收入份额并未同步改善。在由少数大型出版、影视、唱片公司以及应用商店等主导的市场结构下，新增权利可能最终通过合同被集中到平台与大公司手中。

多克托罗提到，美国版权局在人工智能生成内容的版权归属问题上坚持“版权专属于人类创作”的立场，并在诉讼中多次获得支持。他认为，这意味着人工智能生成作品进入公有领域，将迫使大型内容公司若要获得可受保护的作品，仍需付费雇佣人类创作者，从而形成更接近“工具增强人类”的生产方式。

他还提及，美国编剧在罢工中通过组织化行动迫使工作室让步，并称若要通过立法争取更多收入与劳动控制权，应将重点放在恢复“行业集体谈判”等制度安排，而非继续扩大版权。

泡沫破裂后能留下什么

多克托罗将人工智能称为“泡沫”，并表示泡沫破裂往往会将普通人的积蓄转移给最富有的人。他同时指出，并非所有泡沫都不留下任何有用资产：例如Worldcom欺诈案后，部分光纤基础设施仍被点亮并继续服务。

在他看来，人工智能泡沫退潮后可能留下的“可挽救之物”包括：一批擅长应用统计的程序员、大量价格更低的GPU硬件，以及可在普通硬件上运行的开源模型，用于转录音视频、描述图像、总结文档或自动化图形编辑等劳动密集型任务。他称，如果没有泡沫包装，这些能力更像是“插件式”的实用工具。

多克托罗同时表示，泡沫所追逐的是昂贵且持续亏损的大模型与数据中心投入；当投资热潮停止，维持这些基础设施将不再经济，许多模型可能随之消失。他指出，当前少数人工智能公司在股市中占据显著比重，泡沫破裂过程可能“非常丑陋”。

“直击根源”的反泡沫路径

多克托罗将人工智能比作“我们技术社会墙壁中的石棉”，认为其由失控的金融部门与科技垄断者推动填塞，后续清理将持续很长时间。他表示，要戳破泡沫，需要针对制造泡沫的力量本身：包括“人工智能能做你的工作”的神话、成长型公司对一波接一波泡沫的依赖，以及劳动者与公众在产品质量与成本上的共同利益。

文末信息显示，多克托罗著有数十本书，近期作品为《堕落：为何一切突然变糟及应对之道》。本文内容改编自其围绕将于6月出版的新书《逆向半人马的人工智能后生活指南》所作讲座。插图作者为布赖恩·斯卡涅利（Brian Scannell）。