曾军：AI是平常的
一、对雷蒙·威廉斯的百年致敬
每天，手机的闹铃都会在六点整响起来。在我起床、洗漱的同时，手机开始播放定制的AI播客：一条某国际争端再起波澜的揪心报道，一则某学术公众号推出的最新论文，还有当天的天气预报——阴，有小雨。我想起前天晚上与AI的对话，那是一个一直困扰我百思不得其解的思想实验。那个会话窗口还开着，几百条对话记录静静躺在屏幕里，等着我继续。上班途中，地铁里有人在用手机上的AI工具做PPT，有人在用语音输入功能起草报告，还有人甚至在对着耳机里的AI助手说话，讨论某个合同条款的措辞。这些都是稀松平常的事情，没有人觉得奇怪，也没有人专门谈论它，就像没有人专门谈论水、电、煤、网一样。当天下午，一位同事路过我的办公桌，看见屏幕上的对话框，随口说了一句：“你也在用这个啊。”她用了“也”字。就是这个“也”字，让我觉得有些东西值得认真说说。
我是学中文的。20世纪90年代初，我在一所地方高校读书。那时个人电脑的主流配置是286或386。我还记得当时自费上培训班学习DOS系统，面对纯命令行界面，一个字符一个字符把代码敲进电脑的情形。到了20世纪90年代末，我考上博士，那时候互联网刚刚进入校园。每天一早，用201电话卡拨号上网时的刺耳噪声，在我耳里是通向未来世界的美妙乐章。BBS是当时最主要的交流空间。老师告诫我们，要多读书，不要只盯着屏幕；而我则透过尼葛洛庞帝的《数字化生存》的描述，想象着《纽约客》杂志彼得·施泰纳的经典漫画“在互联网上，没人知道你是一条狗”究竟是一幅怎样的荒诞场景。30年后的今天，我同样也在指导学生多读书、读好书——但现在这句话的语境已经完全不同了。“读书”这件事本身，已经和各种AI工具深度缠绕在一起：检索文献用AI、辅助翻译用AI、梳理观点用AI，有时候甚至第一稿的提纲也在AI的帮助下成形的。我的祖父那一代人，处理文字靠毛笔；我父亲这一代人，靠的是钢笔；我们这一代，已经几乎彻底地换成了键盘；而现在正在长大的下一代（00后的Z世代），他们处理文字、图像、声音、知识的方式，将会是一种与AI深度交织的方式。
但这不是坏事。AI是平常的：我们必须从这一点开始。
对于今天的绝大多数人来说，与AI聊天已经成为一种很平常的使用经验。“遇事不决问豆包”，这句半玩笑式表达其实比任何宏大叙事都更诚实地描述了当今的现实。当一位在县城开小超市的小老板用手机AI工具起草进货清单，当一个在公司上班的年轻人用AI翻译工具给海外客户回邮件，当一位年迈的退休老人用语音识别功能向子女发送微信——AI就已经是平常的了。
AI是平常的：这是个重要事实。但承认这一点，并不等于对它视而不见，而恰恰意味着要认真对待它。正如任何一种深度嵌入日常生活的事物——语言、货币、城市、书写——AI的“平常性”本身就是一个需要思考的问题。我们使用它，被它塑造，在它的帮助下行动，在它的限制里展开思考。这是一种新的文化现实，而不只是一种技术现实。AI有两个意义层面：一个是作为科技工具的AI，那是一系列具体的软件、模型、接口；另一个则是作为文化事实的AI，那是人类在使用这些工具的过程中形成的新的生活方式、意义结构和权力关系。我说“AI是平常的”，指的是这两层意思，而且我认为两种意思都很重要，它们的连用才构成真正的理解。
以上部分是笔者对雷蒙·威廉斯写于1958年的《文化是平常的》（Culture is Ordinary）一文的致敬。笔者尽可能地模仿了他第一人称自述式的散文式笔法，那种带有怀旧式的娓娓道来的语气，以及从经验挖掘向理论提升的论证思路，甚至，不惜直接改装了他咏叹调式的标志性句式。这样做的目的，也是为了刻意营造一种跨时代跨地域的文化共鸣：当雷蒙·威廉斯发出“文化是平常的”这个感慨时，英国的文化正处于“二战”后开启新一轮全球化浪潮的时刻，虽然数字技术还处于萌芽期，但是工业革命机械自动化的力量已彻底让欧美国家进入了以城市为主导的工业社会。而现在，我们开始意识到“AI是平常的”的时候，数字技术已跃升为“数智”技术，信息自动化的窗口已经开启。在这个AI技术革新的浪潮中，中国不甘落后，正在与欧美发达国家展开跟随、并跑的竞赛，甚至在某些领域已具有领先的优势。
在《文化是平常的》这篇文章中，雷蒙·威廉斯认为，文化并非精英专属，它是普通人共同创造的“一种完整的生活方式”。他特别强调文化的主体是“普通人”（ordinary people）。这个“普通人”不同于“群众”也不同于“大众”（它们所对应英文并不相同，但经常根据不同的语境交替式翻译）。在他看来，“一般普通人（the ordinary people）实际上并不像通常对大众（masses）的描述：品位和习惯比较低俗、不上档次。我想用另一种方式来表述：其实并没有什么大众，只有把人看成大众的方法”。“‘大众’变成了代替‘群氓’（mob）的新词：那些其他人、无闻之辈、平头百姓、难以接近的群氓。”在文章的后半部分，雷蒙·威廉斯还使用了“公众”（public）一词，希望“要向公众提供越来越积极的艺术和成人教育”。因此，“文化是平常的”强调的就是涵盖普通人的日常生活实践、价值观以及社会关系的普通人的文化。在这里，有必要辨析三个相互关联却又本质不同的概念。“平常的”（ordinary）强调的是嵌入日常、弥散于生活肌理的普遍属性，其对立面不是精英主义，而是“奇异的”“非凡的”（extraordinary）；“大众的”“流行的”（popular）的对立面是“经典的”“具有代表性的”（classic）；“通俗的”（mass/mob-like）的对立面则是“高雅的”“精英的”（elegant/elitist）。将AI界定为“平常的”，旨在剥离其长期被赋予的特殊地位，确认其已转化为一种日常化的应用场景——AI不再只是深藏于实验室之中的神秘装置，或由少数人才能拥有的奢侈品，它已变成廉价的技术商品，可以被普通人随手调用的工具。20多年前，笔者也曾在《观看的文化分析》中描述过“普通观众”的形象，认为“普通观众”给人一个模糊而笼统的印象，比如说普通观众是庸俗的，他们没有多大的艺术修养，他们都是媚俗的；贫穷是普通观众的基本经济状况；普通观众是没有什么更高的精神追求的，快乐是第一位的；等等。这一描述类似鲁迅笔下的“看客”、勒庞所界定的“乌合之众”（the Crowd）。不过，在当前的“新大众文艺”（new forms of literature and art for the general public）热潮中，“成为生产者的作者”的“大众”已成为具有较高文化和艺术修养，能够熟悉应用最新的数字媒体新技术，能够艺术化地表达自己的日常生活、展开自己的艺术想象，创造喜闻乐见、不断推陈出新的文艺新样态的创作者群体。因此，这一阶段的“普通人”已减弱了早先“乌合之众”“看客”“普通观众”的负面因素，更加增添了当家作主、富有创造力的“人民大众”的积极因素。因此，这一“ordinary”看似“普通”其实并不“平常”，只是那些曾经被视为神秘、高端或昂贵的AI已经“飞入寻常百姓家”，化神奇为日常了。
二、面对AI的第三种态度
当然，“AI是平常的”这个说法，可能并不那么容易被人接受和认同。相反，笔者看到更多的，是人们对AI的认知在两种极端态度间撕裂。
一种撕裂是：要么将其视为前沿技术议题，局限于精英小圈子的讨论，要么将其简单等同于普通工具，忽视其对人类主体性和社会结构的影响。在笔者参加的许多学术讨论会议上，经常遇到的情形是：众多学者一路上谈的全是“大模型的局限性”，谈得非常精准，充满各种专业术语：幻觉问题、对齐问题、涌现性的不可预测性等。他们并不反对AI，相反，他们对AI的兴趣极大。只是这种兴趣是一种特殊意义上的兴趣：关注AI作为前沿技术议题的那种兴趣，关注它在哲学上引发的认识论挑战的那种兴趣，关注它对“人类独特性”构成威胁的那种兴趣。至于同样用着AI的那些县城超市老板、公司里的年轻人、用语音发微信的老人，在这些谈话里是没有位置的。这是一个特定的、有学问的小圈子所共享的关于AI的理解方式。他们谈得非常好，也很深入；但这个AI不是我们大多数人的AI。当然还有另一种极端看法，认为AI既然是工具，就应当像铁锤和钉子一样被使用——拿来就用，用过即弃，不必想太多。这种“技术工具主义”在实践层面无疑有其合理性，但它在认识论上带来的懒惰则相当危险。当我们说“这只是一个工具”时，我们往往同时关闭了另一个问题：这个工具如何改变了使用它的人，如何重构了使用它的场景，如何改写了“工作”“创作”“学习”这些词的含义？一位写作者使用AI辅助构思，和他不使用AI构思，产出的可能都是同一篇文章；但这两种情况里，那个“写作者”是否还是同一个主体，他的技能、判断力、想象力的运作方式是否还相同——这些问题，“只是工具”四个字是回答不了的。
另一种撕裂是：要么站在技术乐观主义立场，为AI带来的科技革命欢呼雀跃，要么站在技术悲观主义立场，对AI超越人类智力、替代人类工作黯然神伤。对AI持技术乐观主义立场的很多都来自科技领域。“技术奇点”论预言超级智能的爆发式增长，“第四次工业革命”的呼号试图赋予AI与蒸汽机、电力同等的历史地位，“无人实验室”“全自动化知识生产”等构想则成为科技加速主义的号角。这种叙事并非孤立现象——在媒介技术史上，每逢颠覆性技术涌现，社会话语总倾向于将其神圣化：蒸汽机的动力机制被类比为人体的“器官投射”（Organprojektion）、“庞大的机器怪物”；计算机与人的神经系统一样都被视为“自动控制系统”，借助电力技术实现了“中枢神经系统的延伸”；互联网被视为“赛博空间”“人类新空间”。当前的生成式AI，正处于新一轮“智能爆炸”神话包裹之中。对AI持技术悲观主义立场的，也不乏科技领域的大牛。如被称为“AI教父”的杰弗里·辛顿。正当ChatGPT成功出圈之时，杰弗里·辛顿毅然辞去谷歌副总裁的职务，并声称“我对自己毕生的工作感到非常后悔，我用一个借口来安慰自己，如果我没有这么做，还会有其他人”。虽然当时发布的大语言模型的版本还只是GPT3.5，但是杰弗里·辛顿已经做出判断：“当今的多模态聊天机器人已经具有意识”，而数字智能超越生物智能只是时间问题。而与之相类似的，AI替代人类劳动、取代人类工作的担忧也一直成为各大主流媒体和自媒体关注的焦点，其中诸如马斯克的“在最理想的情况下，我们可能都不需要工作了”“人工智能是我最大的恐惧”的惊悚言论往往成为最大的流量。人文领域也一直存在对技术工具限制人的能力、控制人的自由乃至替代人的存在的警惕和担忧。不同于此前石器、木棍式的工具和蒸汽机那样的机械装置的是，以大语言模型为代表的生成式AI实现的是文生文、文生图、文生音、文生视频，实现的是对人类引以为傲的创造性精神活动的模拟和替代。因此，所引发的技术悲观主义更具有具体性和震撼性。
与之相呼应的，一个多世纪以来科幻文学叙事也在不断强化着大众对AI神秘感、恐惧感的认知。从1818年玛丽·雪莱的《弗兰肯斯坦》开启人造生命反噬的叙事原型，到阿西莫夫通过“机器人三定律”的悖论深刻揭示了技术控制的内在困境；从《2001太空漫游》中HAL 9000因指令冲突而理性失控的经典意象，到刘慈欣《三体》中作为文明间工具的“智子”对人类科学的锁死与监控……再到《银翼杀手》里渴望生存权利的复制人、《终结者》中的“天网”、《机械姬》中工于心计的Ava、《西部世界》里觉醒的接待员。这些作品层层叠加，共同构建了人工智能作为“绝对他者”的集体想象：AI被描绘为一个其存在、情感或意识无法被人类体系完全接纳、理解与控制的异质力量，其自主性的展现往往预示着现有秩序的挑战与冲突。这种长期的文化积淀，在客观上阻碍了公众对AI技术本质的理解，也使得人文思想中替代焦虑与技术批判的声音，从一开始便占据了主流。
然而，无论是技术乐观主义所描绘的“奇点将至”，还是技术悲观主义所忧虑的“人类终结”，本质上殊途同归——它们共同遮蔽了AI作为日常实践工具的“平常性”本质。这两种极端的想象，都深陷技术决定论的窠臼：习惯于将技术革新置于社会演进的单一核心，却忽视了技术始终是与人类文化实践深度互构的要素。任何媒介技术的价值，并不全然取决于其算力参数，而在于其在多大程度上回应了社会成员的具体需求，并融入了日常的文化生产。
因此，笔者更愿意在这两种极端的撕裂态度之外，寻求第三种态度的可能性。即“AI是平常的”。它不仅具有“平常性”，而且从这一概念诞生之初开始，就开启了“平常化”进程。
AI这个概念的诞生，常常被追溯到1956年达特茅斯会议。一小群美国科学家坐在一起，认真地讨论是否可以用机器模拟人类的智能。那时候，“智能”在他们那里主要是一个逻辑问题：能不能让机器做证明、推理、下棋。70多年过去，这条路走得远比他们预料的更远，也远比他们预料的更曲折——不止有两次“AI寒冬”，更有无数次令人失望的停滞，当然也有一次次出乎意料的突破。2022年底，ChatGPT横空出世。以GPT系列为代表的大模型使内容的自动生成能力从功能性的简单模仿迈向具备创意与逻辑的预测性实践。在过去的几年时间里，几乎所有的人都在谈论它：文科的学者惊讶于它写文章的流畅、理科的同事担心它会取代初级“码农”，行政人员惊讶于它的数据处理和公文写作能力。但震惊之后是什么？是习惯、是“平常”。不过三年，那种新技术的震撼已经消退，取而代之的是对AI的日常化使用，是“也在用”的随口一提。
AI是平常的。这种平常最重要的意义在于AI的“平常化”过程。在中国，AI在国家战略层面具有非常重要的意义。2015年《中国制造2025》首次将智能制造列为国家战略主攻方向、2017年国务院《新一代人工智能发展规划》正式确立“三步走”战略目标、2021年“十四五”规划强化战略地位、2023年《生成式人工智能服务管理暂行办法》规范行业发展、2024年“新质生产力”理念进一步明确了AI在经济转型中的核心价值。由此形成了从顶层设计到系统推进的完整战略体系。不过，作为国家战略的AI和普通人手机里的AI，是两种相互依存却又存在张力的存在。前者是战略的AI，讲的是竞争力、产业链、国家安全；后者是生活的AI，讲的是方便、效率、解决手头这件事。这两种AI话语并不总是对话的，它们各说各话的时候，每个普通人，更多的只是日常实践中持续地再生产着AI的社会文化意义。
其实，当我们讨论AI时，习惯于用大写的单数的AI来指称；但在科技领域，被称为AI的其实有很多种。以大语言模型为代表的生成式AI，其实是自然语言处理技术的最新进展；在特斯拉、比亚迪等汽车中的自动驾驶系统则属于计算机视觉领域；此外还有与机器人相结合的具身智能技术等。现在的问题是，为什么是大语言模型激起了全民AI的热潮？原因可能恰恰在于：大语言模型第一次让普通人直接感知到“智能”本身——不是隔着App界面，不是通过特定功能，而是通过最自然的对话，直接体验到一种“有智能的存在”。在此之前，语音识别、AI修图、车载导航、智能家居等AI产品早已深度嵌入日常生活，但这些技术长期被视为设备的功能属性，用户对其技术存在感缺乏直接的体认。但是大语言模型将AI从幕后推向台前：过往的AI虽然渗透极深，但感知极低（“手机本来就这样”）；大语言模型可能渗透未必很深，但感知极强（“AI居然能这样！”）。正是从这一刻起，AI从“幕后”走向了“前台”，从一种不可见的算法逻辑，转化为一种可触达、可交流的文化经验，正式宣告了AI在日常生活场景中的进驻。
因此，在以大语言模型为代表的生成式AI正在深度融入日常生活的当下，亟须建立一种超越两种极端间撕裂的二元对立式的认知框架，摆脱盲目乐观或过度焦虑的两极思维，以更加理性的基于现实主义的理想主义，来应对AI的冲击与影响。AI的真正生命力，恰恰体现在其与社会文化日常生活实践的深度融合之中：它不是取代人类的行为，而是扩展人类实践的可能性；不是消解人类创新创意的独特性，而是创造新的文艺形态；不是削弱人类的创造力，而是增强创意表达的能力。
三、AI已经成为平常的了
以大语言模型为代表的生成式AI作为一种技术工具正在逐渐失去其几年前刚刚面世时引起的新技术的震撼（欣喜与悲观两种极端情绪相交织）。当Kimi、DeepSeek、豆包、千问等已经融入每个人的电脑、手机终端，成为人们的“聊伴”，当OpenClaw、WorkBuddy不再只是作为“养虾”的新奇，而真正成为人们的“私人助理”时，一个基本文化现实便摆在人们面前：AI已经成为平常的了。
首先，AI极大降低了用户的技术门槛。经历了AI冲击波之后，对AI的悲观主义、乐观主义的情绪正逐步趋于理性客观。AI技术的发展也正在按照人类的需要得以形塑。2022年底到2023年是ChatGPT年，标志着生成式AI从实验室变成现实，成为人人皆可交互的工具；2025年的“DeepSeek时刻”，标志着生成式AI的成本极大降低，使AI作为“大众创业、万众创新”的生成力工具成为可能；2025年底到2026年已经成为OpenClaw（龙虾）火爆，标志着生成式AI从“聊天”到“做事”，真正具备了提高生产效率的能力。与此同时，以宇树机器人为代表的具身智能也获得长足进展。在上海浦东张江模力社区的全国首个异构人形机器人训练场2025年1月正式启用［内部模拟了高度真实的家庭（洗碗、叠被）、工业（拧螺丝、物流分拣）、实验室、零售等六大类30余个典型场景］。因此，2026年被寄希望为AI应用场景的落地年。
其次，生成式AI的价值观对齐与技术同步在推进。科幻电影对AI和机器人的想象，最令人恐惧的是失控，即不受人控制。因此，价值观对齐是生成式AI的底线；同时，因为生成式AI基于概率、均值的内容生成规律，而非出于对具体的、真实的社会现实的回应，使得“一本正经地胡说八道”的幻觉成为其备受诟病的特点。不过，现在无论是价值观对齐还是幻觉的消除，都已经获得了较大的进展。我的判断是，生成式AI已基本可以规避可检索知识的“低级错误”了，但对那些有待验证的似是而非的分析性“高级错误”仍有很大难度。
再次，对生成式AI“涌现”的乐观期待和悲观害怕都正在消退。人们对AI最大的恐惧是其具有创新创造能力。所谓硅基生命替代碳基生命就是这个意思。但是在我看来，当前的生成式AI的能力总体上肯定是超越我们每个作为个体的能力的，但是它是否具有创新创造的能力，我一直持谨慎态度。所以我创造了一个概念“人类经验的向量化”，即AI预训练的数据是人类经验的集合，因此是人类智慧的结晶，成为人类传统最浓缩的存储。但是，生成式AI基于“人类数据向量化表示”以及“概率预测生成”的算法架构不足以使生成式AI具备“涌现”能力。换言之，我们之所以觉得AI生成内容“闻所未闻”其实只是超出了我们每个人的知识边界和能力，但是它并未超出人类总体经验和知识的边界。与此同时，生成式AI这种抵达人类总体经验和知识边界的能力也提供了真正跨越人类知识、经验和认知边界的可能。
“人类经验的向量化”这一判断还意味着，AI并非外在于人类文明的强加物，而是人类文化与创意实践演进的内在产物；技术革新本质上是对创意需求与文化价值的深度回应，而非由技术逻辑单向驱动。大语言模型的普及，正是AI从科幻想象向生活常态回归的转折点。随着友好交互消除了技术的距离感，AI从高权重的技术实体降维为具备交互温度的“数字伙伴”。随着自然语言编程降低了软件开发的门槛，技术的使用权从专业人士的垄断中解放出来。这种透明度的提升打破了算法“黑箱”带来的认知隔阂，使技术运作逻辑在社会实践中变得清晰可见。科幻文学中那些极端的AI形象，终将成为特定历史阶段的产物和历史的注脚。随着AI融入人们的日常生活，AI的“平常性”也就不仅仅是一种技术属性，更是一种文化自觉——它要求我们以更加平和的态度看待技术变革，以更加开放的心态拥抱技术发展，以更加务实的精神推动技术应用。当AI不再被视为特殊的存在，而是成为创意表达的自然手段时，它才能真正服务于人类文化艺术的繁荣，实现技术与人文的和谐共生。正如雷蒙·威廉斯所说的：“文化永远同时具有传统性与创新性；它永远同时具有最普通的共同意义与最优秀的个体意义。”AI的情形正是如此。一方面，AI的训练数据包含了人类书写的绝大部分历史积累——它在某种意义上是人类迄今最大的“已知意义”库；另一方面，每一次人与AI的具体交互，都是一次新的观察、新的检验、新的意义生成。AI不是文化的终结，也不是文化的外部，它已经成为当代文化再生产过程的内在组成部分。
承认AI是平常的，不等于接受AI的现状是理想的。的确，AI有偏见，因为它的训练数据是经过人为选择的，它的语料库里充满了英语中心主义、西方中心主义、男性中心主义，它的算法也包含着设计者的思想观念，反映的是特定的权力关系。这些指责是正确，而且重要的。在这个意义上，“AI是平常的”这一观点其实在表现为一个愿景的同时，也包含着一种批判。它批判那种将AI变成新的精英门槛的可能，批判那种用技术术语和高价订阅费重新建立文化壁垒的冲动。它主张，AI的价值不在于让少数人变得更聪明，而在于让更多人能够表达、能够理解、能够参与那些以前看似只属于专业人士的工作。也正因为如此，雷蒙·威廉斯当年批评英国的文化机构时说：“我们必须保留和拓展大的全国性机构，但同时又必须采取措施逆转这部分文化的过于集中的状况。”这句话也应该有它的当代中国的版本：我们应当使用AI，但必须同时推动AI本身的多元化、去中心化、本土化。中文语料的丰富与完善，地区性知识的数字化，少数民族语言的AI化，这些工作不是AI的周边工作，而是AI“平常化”本身的必要组成部分。平常，意味着可以被所有普通人所用，而不只是被掌握了特定语言、特定资源、特定技能的人所用。
这一愿望也不是乌托邦式的。在我看来，至少有三个前提是无法回避的。
第一个前提是教育。AI的“平常化”不会自动到来，因为使用AI的能力本身是不平等分布的。我们不能假设只要工具存在，使用工具的能力就自然普及。真正让AI变得平常，需要教育体系的主动介入——不仅仅是培训AI工程师的那种教育，更包括培养普通人和AI打交道的判断力、批评力和创造力的教育。一个能够识别AI生成内容中的错误的中学生，比一个只会调用API的技术人员，对于“AI是平常的”这个目标更为关键。
第二个前提是去中心化。虽然现在仍然是“百模大战”“千模竞发”的状态，但是AI资源的高度集中仍然是不争的事实。少数的几家大公司、主要的几个大模型和平台控制着绝大部分用户的日常使用体验。这种集中意味着，“AI是平常的”在相当程度上有可能会成为被特定的商业逻辑所中介的平常——它的交互界面、它的回答方式、它所优先服务的语言和文化背景，可能都会首先经由这种中介被塑造。雷蒙·威廉斯说，“文化是平常的，无需到伦敦去寻找它”。AI的当代版本也同样：文化意义的生产也不必非得经由硅谷的服务器。开源模型的发展、本地部署的推广、非英语语言模型的建设，是让AI真正“平常”的技术基础。
第三个前提是最麻烦的，也是最重要的：我们不要把一种现成的AI使用方式提供给不知情的大众，就好像把一种现成的文化提供给他们一样。AI工具的设计里内嵌了大量关于什么是“好的输出”、什么是“有效的提问方式”、什么是“合理的使用场景”的预设。所有这些预设其实都是通过所谓的“系统提示词”“监督微调”以及“奖励模型”等技术被嵌入AI的算法之中的。这些预设不是中立的，它们会偏向某种特定的知识标准、表达规范和认知习惯。如果我们只是接受这些预设而不去质疑，AI的“平常化”就只不过是另一种形式的文化规训。因此，真正要做的是：使用AI，同时对AI保持审慎的批判；从AI那里得到帮助，同时坚持拥有自己的判断力；让AI服务于人类个性的表达，而不是让个人的风格被AI迁移。
四、“漫长的革命”：AI时代作家创作的意义
“AI是平常的”，这也就意味着AI人人皆可使用。如果人人都能利用AI生成作品，那么，这是否意味着人人都能借助AI成为作家？如果人人都能成为作家，那么作家的创作还有意义吗？正因为在理论与现实之间还存在巨大的落差、貌似合理的推论之前还有大量需要厘清的前提存在，使得这一疑问变得似是而非、模棱两可了。
其实，说“AI是平常的”，并不意味着人人已经享有了使用AI的权力和能力；言“AI是平常的”，并不意味着世界已经变得更加美好；论“AI是平常的”，更不意味着AI不再进步、人类不再寻求新的意义和价值。正因为AI具有“平常性”，也需要“平常化”，才使得AI素养、批判精神、创新意识成为AI时代人类最亟待呵护和强化的能力。而这些能力的培养，正是当今人文学科的使命，也是在AI时代重新定义作家创作的意义所在。
AI时代，普通人最需要的，就是基本的AI素养。所谓“AI素养”简言之就是从常识来理解AI。理解AI，不只是指掌握它的技术原理，不只是指会进行提示词工程，也不只是指能够流利地谈论大语言模型的涌现能力。理解AI，更重要的是指知道它在做什么，知道它的输出背后是什么样的训练逻辑，知道自己在什么时候应当相信它，在什么时候应当怀疑它，在什么时候应当完全绕开它。这种对AI的理解，才是一种真正的文化能力。
AI时代，人们最需要的，还有批判精神。我们不是把AI当成洪水猛兽来抵御，也不是把它当成神奇法宝来崇拜，而是帮助人们在真实地使用经验中，发展出一套关于AI的成熟判断。这需要时间，需要实践，需要犯错和修正，需要有人愿意在课堂上、在文章里、在公共讨论里，认真地、具体地谈论那些平常的AI使用经验——不是为了下结论，而是为了保持问题的开放。
AI时代，值得讨论的问题之一是，创造性是否需要重新定义？面对AI的深度渗透，作家的创作是否还有意义？这个问题也正好是雷蒙·威廉斯在《文化是平常的》结尾所提及的：
采用技术手段比较困难，但最大的困难是我们在思想深处如何接受他们所依赖的价值观，即：应当由普通大众来理政；文化和教育都是平常的；不存在什么需要拯救、俘虏或引导的大众，只有在瞬息万变、令人眼花缭乱的生活扩张过程中的庞大人群。作家的工作具有独特意义，他们要普及这些意义。
雷蒙·威廉斯的这一思想与萨特的“介入文学”思想形成了精神上的共鸣。作家的核心使命，在于通过揭示隐藏在日常生活实践（如戏剧、电视等）之下的权力关系、文化霸权与社会矛盾，使那些有可能被遮蔽的边缘的或个体的经验得以彰显。他认为作家的独特能力，在于通过敏锐的直觉捕捉特定时代正在形成但尚未固化的社会情绪与共同经验，将它们形成的“情感结构”（Structure of Feeling）转化为具象的叙事，连接个人经验与集体历史。这种捕捉与转化，是技术逻辑无法替代的人文内核。与此同时，雷蒙·威廉斯也认为，文化的变革并非一蹴而就的断裂，而是一个持续揭露现实、重构意义体系并创新表达范式的漫长进程。在这一进程中，作家的工作超越了个人才华的自我确证，成为连接集体经验与未来愿景的枢纽，并最终指向一个全员参与、多元并蓄的意义生产共同体。从这个意义上说，这种立足于现实关怀又指向超越性想象的创作实践是一个“漫长的革命”（Long Revolution）。
如前所述，AI极大降低了用户的技术门槛。但与此同时，AI也极大抬高了创新创意和创造性活动的门槛。在口传时代，文化的传承主要凭借的是记忆的能力，正因为如此，“讲故事的人”、行吟诗人以及歌舞戏剧的演员的“演艺”成为文艺活动的主导力量，评价其能力的标准是重复、模仿以及再现的技巧；在书写和印刷时代，文化的传承不再需要记忆，于是人类的创造性活动开始转向符号的创新和创意，传情达意的“笔法”“手法”这类技能成为文艺创造性活动的主要标志。进入机械复制时代之后，科技手段开始成为文艺实践的工具和载体。曾几何时，摄影师不仅要懂构图的原理，更要懂如何调整照相机的各种参数；电影导演的作用不仅仅是用动态影像讲好故事，更在于如何协调从编剧到制片、从演员到道具、从拍摄到后期制作一整套电影工业流程的相互配合。这种高技术门槛在数字艺术诞生初期也同样存在。如20世纪60年代计算机生成艺术（Computer-generated art）的代表者弗里德·纳克、迈克尔·诺尔等一批人其实都是从事数学、计算机科学的专家。最先出圈的微软“小冰”也是AI工程师的杰作。不过，科学技术最根本的特征在于其对效率的追求，因此，自动化的技术逻辑会不断追求将形成的共识固定化为类型模式、将重复性活动替代为工程化技能。于是，“技术艺术”的天平再度从“技术”转移到“艺术”，文艺创造性活动的能力再次回归“审美”及其想象力，“审美”成为程序员最后的“护城河”。
而且这一“审美决策”的能力由于大语言模型“人类经验的向量化”显得更加稀缺而且珍贵。如果说口传时代仅凭“记忆”能力、书写印刷时代掌握了“符号”的技能、机械复制时代掌握了机械自动化的技术，就可以号称“作家”“艺术家”的话，那么，借助AI赋能，普通人也能很轻易地实现“心想事成”，生成符合自己创作意图的作品，甚至能够很轻易地达到中等及以上文艺创作的水平。如此一来，判断何为创新、创意以及创造性活动的标准也将更加严格。正如20世纪80年代，在文献稀缺、语言隔阂、借阅不便的时代，译介、综述、复述便是最容易获取新知的途径。因此，“作品译介”“理论复述”发挥了思想解放、睁眼看世界的积极效能，也催生了一代“学富五车”“学贯中西”学人。但是在AI技术发展之后，人类数据都已被向量化了、翻译质量也显著提升了、世界各大学术数据库检索也更方便了，译介、综述、复述能否再被视为原创性的学术成果？这个问题恐怕多少也要被打上一个问号。这个问题在文化创意领域同样有效：是否可能以及如何提出“前无古人，外无西人”的文化创意，成为对专业的文艺工作者提出的更高要求。
作为生成式AI的代表，大语言模型现在已发展成为基于预训练的具备转换生成能力的多模态模型。所谓多模态（Multimodal）即实现文生文、文生图、文生音、文生视频、文生代码及图生文、图生视频等不同符号类型之间的转换生成。不仅如此，随着AI编程能力的提升，AI正在成为新的生产力工具，普通人也有望从“用户”转变成“开发者”。这种多模态能力与Agent技术相结合，使AI的定位从“对话界面”跃升为“任务执行者”。当编程逻辑随自然语言交互普及，软件开发也便不再仅为专业人士所垄断。“作为开发者的作者”已不再是隐喻，也成为对专业的文艺工作者提出的“改造生产机器”的更高要求。
AI是平常的，文化是平常的，生活是平常的。我们所有的学习和思考，都是从这些平常的事物出发，也最终要回到这些平常的事物之中。平常，是起点，不是终点。将AI纳入雷蒙·威廉斯“文化是平常的”这一理论框架，揭示技术的终极价值，不在于其展示出的非凡震撼力，而在于将其视为一种弥散性的力量，使之自然而然地成为人类表达创意、构建意义的有机组成部分。当AI不再作为高悬的科技神话，而是作为一种随手可得的创意伙伴参与文化意义的生产时，AI便完成了从技术工具向人文载体的过渡。这种基于“平常性”“平常化”的技术逻辑，不仅为文化传承提供了新的介质，更构建了一个更为丰富且富有活力的文化生态图景。
注释从略，详见《南方文坛》2026年第5期
