第三十四章　AI时代：我们正在面对怎样的混沌

AI改变某些任务，不等于整个人消失

◆ 一、从任务变化到差异失稳：不把旧我提前宣布死亡

设想一位教师把原来的作业题交给生成式AI，屏幕很快返回一份结构完整的答案。他本想节省备课时间，却开始怀疑另一件事：如果学生也能得到同样的成品，这份作业究竟还在考查什么？工具没有直接替他回答这个问题，反而使问题本身发生了变化。这是一个用于分析的设想，而不是所有课堂的共同结论。它将注意力放在一处可检验的变化：工具进入后，过去充当学习证据的成品，还能否以原来的方式说明学习发生了什么？其他题目、其他使用方式，需要分别观察。

若答案不能照旧使用，教师面临的未必只是选一种新软件。作业的对象、学生的活动、评价的依据与教师自己的工作，可能都需要重新形成。但从一种活动的失稳，也不能直接推出教师这个人已经失去存在价值。本章从这项区别进入AI时代。我们不先宣布所有职业将消失，也不先宣布人机复合主体已经完成。新的技术条件可以打开形成问题，实际形成了什么，仍须到具体活动里看。

国际劳工组织2025年的相关研究与简报，以任务层面的信息、专家判断和模型估计分析职业对生成式AI的潜在暴露。这样的暴露指标是研究可能影响的方法，不是已经发生的岗位消失人数，更不是对每一个人的职业结局作判决。[27]这一区分对哲学也重要。一项工作包含不同任务、交往与承接条件。某个输出环节能够被工具辅助，不等于整项实践已经获得同样的替代方式。反过来，整体职业仍然存在，也不意味着其中的角色、能力与价值分布不发生变化。

因此，本书讨论混沌，不以“所有旧身份都已经无效”为前提。需要问清哪一种差异失稳：是完成任务的速度变了，还是判断任务完成的标准变了？是某种技能不再稀缺，还是人与他人的共同活动有了新对象？这些问题属于不同层次。把它们全部压成“被取代或不被取代”，会让人过早进入一个已经替自己分配好恐惧与希望的二元秩序。

一天看到许多AI消息，一个人可能觉得眼花缭乱。这是信息负担，却不一定已经是本书所说的混沌态。若他面对的任务和判断标准仍然明确，主要困难也许是筛选信息、安排时间或核查质量。在本书的严格用法中，混沌指向相关差异尚未形成可承接秩序的情形。教师不知道作业还应以什么作为学习证据，就比不知道选哪个工具更接近这种问题。前者可能连评价对象都在改变，后者则可能已有明确标准。同样，工具多并不必然增加自由。有时工具名称增加了，活动方式却没有改变；有时只增加一个工具，却使原来的工作分工需要重写。数量不能替代发生分析。

所以，面对新技术，我们先寻找哪一个问题确实不能按旧方式处理，而不是先把时代整体命名为混沌。一个准确的局部诊断，比一种笼罩所有人的宏大情绪更有助于继续行动。

◆ 二、作业作为证据，课程对象怎样重新形成

回到作业。教师原来可能通过答案是否正确、步骤是否完整，推断学生是否理解。现在，在设想中，工具能够帮助形成这样的成品，而学生对步骤的理解仍需另行判断。困难不只是学生用了什么，更在于成品与形成过程的联系变得不够清楚。如果教师只要求答案更长、结构更复杂，可能只是提高成品要求，并没有重新建立学习证据。他也不能因此认定任何使用工具的成果都没有学习。学生可能在核查、质疑与修订中形成理解，也可能只把输出交上来。两种活动需要被区分，而不宜由是否出现AI这一个标记决定。

这里，旧的秩序没有全部消失。题目中的知识要求可能依然清楚，学生是否理解的判断方式却需要形成。局部秩序与整体评价的介生同时存在，正适合本书的分层分析。

设想教师不再要求学生只交答案，而让他们附上一次修改记录。最初，他仍以为记录只是证明学生确实做过。几次之后却发现，记录里最有价值的部分不是操作次数，而是学生在哪个位置发现输出不能成立。于是，作业对象开始改变：从提交一份答案，变成说明一个判断怎样得到支持、怎样遭到反例、怎样被修改。这个方向未必最初就已经完整存在，也可能在几轮学生回应中逐渐显露。教师可以明确决定下一次保留哪项要求，但不能因此把最终形成的评价方式全部说成第一次决定的结果。学生的问题、工具的失误、原先没有想到的材料，都参与了对象形成。

这是一种可能的介生过程，不是本书已经完成的教学实验。它的价值需要在实际使用中检验：记录是否真实帮助理解，是否只增加文书负担，是否让不同学生都能够进入。这些结果不能由故事代替。

教师看到学生的修改记录，可以只按格式是否完整评分。这样有利于执行，却可能把新活动迅速变成另一张表格。学生学会呈现修改的样子，不一定真正形成判断。另一种反馈会追问记录暴露了什么问题。也许某个学生无法说明模型输出中的一个关键前提，提示原课程没有为前提识别提供练习；也许学生找到了教师原先没有考虑的反例，使评价标准本身需要修改。此时，反馈不仅把学生放回标准，也使标准接受材料检验。教师的位置因此改变：他不只是检查学生是否达到一套完成标准，也参与形成怎样的证据才能支持理解。

这项变化不保证教学一定更好。标准过于频繁改变，也可能让学生无法把握要求。保护介生需要清楚说明试行范围、已经确定的部分和暂未确定的部分，而不是让学习者替教师无限承担不确定性。

◆ 三、答案、判断与不同种类的工具收益

在这个设想里，一份有说服力的输出可以成为材料，却不能直接证明教师或学生掌握了同样的能力。人能否指出适用条件、辨认错误、迁移到新问题，需要另行观察。这不是贬低工具，而是分清成果在哪一层成立。人机共同系统能够完成某项工作，可以是一项真实能力；但它与其中某个个体脱离系统后的能力不同。两者都有研究价值，不能互相冒名。若评价目标是共同完成实际任务，就需要考察人与工具之间怎样分工、怎样核查与接续；若评价目标是学生形成某项独立能力，就需要提供能够辨认这种形成的证据。

混淆这两个目标，会产生相反的误判：把共同成果全部算作个人能力，或者把依赖工具的成果全部判作无效。SDE分析应当把复合体、局部主体与具体任务分别说明，而不是只站在其中一端。

Doshi与Hauser在短篇故事实验中发现，获得生成式AI创意帮助可以改善个体作品的评价，但使用AI帮助的故事也可能彼此更相似。这是特定实验里的结果，不能直接推广到全部写作、全部工具或全部创造活动。[28]它给本章的启发是：个体产出的表现，与共同作品空间的多样性，不必自动同向增长。一个人觉得自己写得更顺畅，并不能独自说明整个共同活动是否增加了不同的问题和表达路径。因此，在教师的设想中，若所有学生都交出结构很像的“批判记录”，不能只看每份记录是否完整。还应看学生是否真正遇到不同困难，是否能提出工具没有替他准备好的问题。

这里的进一步教学判断属于本书的推论，不是那项短篇故事实验直接证明的结论。研究提供一个需要警惕的差别；具体教育活动仍然需要自己的材料和检验。

◆ 四、从效率空间到人机复合能力与“我的知识”

本书不把效率提升自动判作没有意义。减少重复整理，可能使教师有时间认真阅读学生的变化；缩短检索时间，也可能帮助一个人接触原先无法接触的材料。Brynjolfsson、Li与Raymond关于客户支持工作的研究提示，生成式AI工具的影响会随工作人员经验等条件而有所差异。它研究的是具体工作场景，不能被当作所有职业效果相同的证明。[29]从发生论角度，节省出来的时间后来被怎样使用，是另一个需要观察的问题。它可以进入更复杂的判断，也可能被更多同类任务立即填满。效率本身没有预先规定后续意义的方向。

因此，不能把“只是效率”当作一概否定。效率可以成为发生条件，却不自动就是发生。判断的关键是它有没有改变人能够进入的问题、保留的差异和共同活动，而不是单看完成数量增加了多少。

教师可以把自己与AI工具称为一个复合主体，但这个名称不会使共同判断自动发生。若每次只有工具给答案、教师转交答案，两者之间也许形成了输出流程，却未必形成能够持续修订问题的共同实践。本书所说人机复合体，首先要求具体说明材料怎样进入，人的判断在哪些位置发挥作用，工具输出怎样被核对，修订怎样影响后续活动，以及结果由谁在现实中承接。这里不以AI具有与人相同的意识、感受或道德地位为前提。功能上的协同、判断任务的分布，与机器是否有主观体验，是不同问题。不能用一个词同时替它们作答。

所以，人机复合主体在本章是一项需要建立和检验的实践模型。真正重要的不是人愿不愿意给它一个新身份，而是新的共同能力是否形成，以及这种能力是否能够面对自身的错误与边界。

一个人把大量资料放进平台，未必已经拥有能够使用的知识生态。资料可以彼此重复，关键出处可能不清，自己的判断与外部来源也可能混在一起。在本书设想的个人知识生态中，重要的不只是数量，而是材料能够怎样进入后续思考。某个命题来自哪里，曾经接受过什么反例，在哪种情境中有效，后来为何修改，应该能够被重新追踪。这样保存的不是一座只存成品的仓库，也包含发生的路径。工具能够帮助整理与检索，但把某个材料作为判断依据，仍需要能够说明相应理由，不能只因为它出现在自己的平台里就获得真实性。

“我的”因而首先表示一段可承担的形成关系：哪些材料已经被自己处理，哪些仍需核查，哪些判断愿意在新证据面前修改。它不是把公共信息换一个存放位置，就宣布所有权或能力已经自动完成。

◆ 五、平台、技术变化与有价值的碰撞

平台为了方便使用，需要标签、目录与检索。这些秩序能够支持承接，却也可能只保留最后一次定稿，把前面的犹疑与失败全部删掉。若只留下结论，后来的自己便可能忘记它从什么问题中形成，也不知道遇到何种条件应当收窄。平台越来越像权威答案库，而不再像能够继续发生的知识环境。因此，成熟的平台可以区分成品区与形成区。成品区服务可靠使用，形成区保留未定问题、反例、版本差异和暂时没有结论的记录。二者可以相互进入，却不应把未经核查的猜想直接混入确定答案。

这是一种设计建议，不是对某个现成平台功能的事实描述。它所保护的是同一个原则：秩序应当保存形成能力，而不是只保存形成的结果。越方便的检索，越需要让使用者知道检索到的内容处于何种状态。

在一个长期的人机实践中，工具的输出方式、可用范围和使用条件可能变化。即使具体软件维持相同名称，参与者面对的E也未必完全相同。因此，旧时有效的过程不能永远自动继承有效性。这并不要求每次变化都重写全部工作。可以在明确的局部检查：原来的材料是否仍能进入，关键步骤是否仍可复现，输出的错误是否呈现不同形式，旧记录能否继续被理解。从SDE看，工具不是一个永久静止的背景。它既进入当前活动，也可能改变当前活动怎样取得材料与形成差异。把它只当成被动器具，容易忽略这种回写；把它当成万能主体，又会忽略现实判断与承接的边界。

所以，长期使用需要保存必要的版本与条件说明。不是为了收集所有技术细节，而是让后来的人知道某个结果在什么条件下得到，哪些变化可能使它需要重新检验。

教师不断尝试新工具，可能接触新材料，也可能陷入无法接续的忙碌。每次换一套办法，旧问题没有保留，新问题又来不及展开，结果只是经历很多刺激而没有形成稳定能力。有效碰撞需要差异能够进入共同问题。某条输出为什么重要，与哪项困难相关，会改变下一次什么动作，需要得到至少局部的说明。没有这种承接，材料数量增加只会使活动更难辨认。因此，允许混沌不是鼓励无限增加输入。一个已经被大量信息淹没的人，可能首先需要减少噪声、保存一个真正扎手的问题，而不是再获得一百个方向建议。

这里也出现AI工具的双重可能：它可以帮助组织零散材料，也可以快速制造更多看似完整的方案。哪一种作用占据中心，取决于实际使用和反馈，不能由技术名称预先决定。

◆ 六、评价、材料边界与工具犯错后的承担

如果教师一学期形成更多课件，未必已经改变学生怎样理解问题；如果学生写出更长的报告，也未必具有更可说明的判断。产量是一个可以记录的方面，却不能替代全部能力形成。本书建议把评价问题往发生过程推进：学生能否识别材料依据，教师能否根据反馈改变任务，双方能否在新情境中解释为什么保留或放弃某种做法。这些都比单纯输出量更接近主体能力的形成。但过程评价也不能变成无穷记录。要求每个人保存全部操作，会增加负担，也可能让参与者为了好看而制造过程。需要找到能支持判断的关键差异，而不是把每个动作都变成可提交材料。

因此，评价的形式也处于发生之中。它既要保留证据，又要避免证据劳动吞掉学习本身。一个新的复合主体是否成立，不能由一张更繁复的评价表替它宣布。

教师的活动涉及学生的作业、反馈和个人表达。为了形成新的评价方式，可能需要使用某些材料，但这不意味着一切内容都可以无差别交给任何工具。在本章的实践设想中，应优先使用经过适当处理、能够说明用途且取得必要同意的材料，并清楚区分公开作品与不宜外传的个人信息。具体适用规范需在实际场景中另行确认，本书不提供法律判断。这项边界不是意义发生的外部障碍。若参与者不知道自己的内容会去哪里，无法拒绝某种使用，共同活动的形成就可能建立在不对称的信息条件上。

所以，知识生态不仅要问能吸收什么，也要问不应吸收什么、什么时候应删除、谁能够要求停止。拒绝不必要的材料，有时比增加材料更能保护共同发生的条件。

设想教师发现AI生成的一项说明存在明显问题。如果他只把错误从文件中删掉，成品可以暂时变正确；但若没有追踪问题如何进入，类似错误可能在后面重复。主体性的一个实际位置，是能够把结果回写到形成条件：哪些材料没有核查，什么提示造成误解，哪一步把工具建议直接当成依据。这里不需要先解决机器有没有意识，便能分析人机实践怎样承担修订。同样，不能把所有错误都推给工具，也不能把共同系统里的所有影响全部压给最后一个使用者。需要沿实际过程说明各环节具有的信息、权限与回应机会。不同责任问题仍须按具体规范判断。

本书关注的是，这个共同实践能否从发现错误进入改变方法。如果错误只被隐藏，新主体的名称再先进，也可能只是在旧的事后选择叙事上增加一个AI角色。

◆ 七、新名称、旧身份与可以检验的一段形成

一个人把自己称为AI导师、智能体设计者或知识生态建构者，可能正在描述真实的新实践，也可能只是给原来的工作换了名称。名称本身不能完成本体判断。要看他实际提供了什么共同能力：原来不能被承接的问题是否得到处理，不同参与者能否持续使用，新方法是否能够面对错误，是否形成了与旧工作不同的评价与反馈方式。与此同时，也不必等一个新职业名称被所有人承认，才允许某种新实践成立。活动可以先形成，名称后来才稳定。过早命名与过晚承认，都可能遮住实际过程。

因此，AI时代的新主体不应只靠身份宣言寻找自己。它需要作品、方法、回应、失败与可持续参与来说明。存在的出生史，比一个响亮的头衔更能解释一个人和工具究竟共同形成了什么。

当人面对技术变化，有人可能告诉他：原来的你已经没有价值，必须彻底重生。这样的说法似乎强调发生，实际上可能把人推进另一种只许按新标准行动的秩序。一个人的旧知识、照顾能力、判断经验与关系，不会因为工具出现就整体归零。哪些仍然支持新活动，哪些需要调整，应该逐项辨认。保留并不必然保守，改变也不天然高贵。同样，人有权不把全部生活都变成技术实验。新的共同实践可以值得进入，但不能用时代之名要求所有人以同一种速度、同一种方式形成自己。

本书提出新主体，是为了增加理解变化的能力，而不是提供一条新的身份命令。发生的权利，也包括不把已有的有意义生活随便宣布死亡，以及在有限范围里决定怎样接触新的条件。

若要把本章教师设想变成真实实践，可以先限定一个课程环节，不必一次改造全部教学。保留原目标与旧方法，说明新工具进入哪一处，观察学生和教师的活动究竟发生什么变化。在过程中分别记录局部选择与整体形成：哪一次要求是明确决定，哪一项标准因反馈而改变，哪种意外没有继续，哪些学生没有从新形式中得到帮助。这样才能防止期末只剩成功叙事。结果可能是形成一项可用方法，也可能只是确认某个环节不适合当前工具。后一种结果不是没有价值，但其价值应当具体说明，而不是为了证明新技术重要，把任何结局都写成转型成功。

这时，SDE成为一种研究视角，而不是效果保证。它帮助我们看见问题、路径与条件怎样相互改写；至于实际效果，需要真实材料回答，不能由一个哲学模型提前完成。

◆ 八、不要让答案的速度取消问题的形成

即使把形成理解为个人能力问题，也不能忽略共同条件。一个教师没有可讨论的时间，没有保存试验的空间，每次失败都只能独自解释，他所面对的困难就不只是愿不愿意学习。这里的建议不是某种具体制度方案，而是发生分析的要求：追踪支持条件落在哪里，谁能够进入，谁承担维护，谁有权承认暂时没有答案。新主体的形成往往需要他人和环境提供可以接续的支点。人与AI的关系也不是排斥人与人的关系。学生的疑问、同行的不同判断、实际使用者的反馈，可能比再增加一份模型输出更能改变共同问题。复合体中的人没有因为出现工具就变成可省略的部分。

因此，AI时代的发生不只是个人升级。它还涉及我们怎样为彼此保留未完成的空间，又怎样使这种空间不变成无人负责的空地。共同承接，是意义摇篮的现实条件之一。

本章最后回到那份作业。工具快速给出答案，是一件值得分析的事实类型；教师发现旧评价可能不足，是另一个问题；新的学习活动能否形成，又是第三个过程。把三者分开，才不会从快速输出直接跳到教育已经完成升级，也不会从评价受冲击直接跳到人的意义已经消失。真正的变化可能发生在中间：什么算问题，什么算理解，谁能够提出修订，都在共同活动中重新形成。AI因此既可能成为旧秩序的放大器，也可能参与保存新差异。哪一种发生，需要看人、工具、材料与反馈怎样接续，而不能由一张未来图景提前担保。

AI并未把意义的摇篮变成一个按钮。真实接触、材料保留、有效质疑、边界与回写，仍然需要在使用中形成。工具可以改变这些工作的条件，却不会仅凭一次输出就替我们完成它们。

AI改变某些任务，不等于整个人消失；产出更快，也不等于新主体已经形成。新的共同能力要在问题、判断、反馈与承接方式的改变中得到证明。