《AI的批判理论》
作者：[瑞典]西蒙·林德格伦
译者：周亦张
版本：南京大学出版社·守望者
2026年8月
技术统治论（technocracy）并非新鲜事，它在政治史上扎根颇深，往往与专家统治（expert rule）的概念互换使用。这一理念能追溯到柏拉图笔下拥有统治凡人“真知”的哲人王；也能在圣西门那里找到回响，他认为社会最高目标应是生产效率最大化；更体现在泰勒主义（Taylorism）如何借助工程专业知识，渗入管理、政治乃至日常生活的肌理中。在这样的社会架构里，技术与专业权威被赋予了治理权力，那些看似客观的技术流程，实则正在主导并塑造着整个社会的走向。
人工智能等领域的进步，常常给人一种势不可挡且难以捉摸的印象，仿佛超出了人类的掌控范围。一种潜在的心态是：只要技术上可行，我们就该去尝试。这种观念源自启蒙时代对进步的信仰，坚信信息与科技具有普世的解放力量。人们普遍乐观地认为，获取数据的渠道越宽、分析能力越强，社会就越受益。
但在《单向度的人》一书中，批判理论家赫伯特·马尔库塞曾发出警告，描绘了一种建立在纯粹技术理性之上的社会形态。那是当技术的可行性反过来定义我们的社会和政治目标时，所形成的社会结构。马尔库塞指出，他所处时代的先进工业社会可能催生“虚假需求”。如今，类似的隐患依然存在：飞速发展的AI提供了海量可能性，让我们误以为“需要”某些“解决方案”，仅仅因为它们在技术层面变得可实现。换句话说，AI自由意志主义与技术统治论之间有着清晰的血缘关系，前者正是后者的“当代更新版”。
若要深入剖析技术统治论，不妨回顾马尔库塞的文章《现代技术的一些社会影响》，其中探讨了人与技术的羁绊。他的论述汲取了早期理论养分，即技术理性作为工业资本主义演进的一环，如何助推了一个基于冷酷计算逻辑的社会成型。经典社会学家马克斯·韦伯早已揭示，现代人被迫陷入理性、可计算性和官僚制的隐喻性“铁笼”，任何自发行为在此都被消解。韦伯解释道，原因在于“它比任何其他组织形式都具备纯粹的技术优势”。事实上，正如韦伯时代那台工业机器，当下由AI驱动的决策系统与自动化装置，也提供了类似的特质：“精确性、速度、明确性、档案知晓度、连续性、谨慎性、统一性、严格的从属关系、较少的摩擦。”翻开当前提供AI自动化服务的企业的营销文案，便能窥见一斑：
你是否同时在多个产品、供应商和用户界面（UI）间切换以做出决策？若能拥有一个单一UI来统管所有技术方案，让你摆脱对信用风险周期那种碎片化且不完整的认知，会是怎样一番景象？(Provenir, 2022)
通过智能流程自动化服务重塑你的员工队伍，为你节省资金，提升准确性及生产率。(TietoEVRY, 2021)
（我们的）自动化招聘软件旨在赋能招聘人员，助其发挥极致效能：每次均推送符合你标准的精选候选人；通过分析，让你快速掌握招聘目标的追踪情况。……我们并非普通的AI招聘软件。（我们将）机器学习与人类洞察力结合，使顶尖团队无需耗费大量时间搜寻人才，即可快速构建多样化且合格的候选人渠道。(fetcher, 2022)
这类推论暗示，该技术有望带来——借用韦伯的词汇——精确、迅速、广博的知识、审慎，以及更低的摩擦成本。但与此同时，这也付出了“严格从属关系”的代价。正如马克思所言，在工业资本主义体系下，工人“作为商品在市场上出卖”。这与AI招聘中提供“批量”候选人和所谓“渠道”的逻辑如出一辙。
图源/unsplash
AI系统在助长不健康的合理化与商品化方面，蕴藏着强大而危险的潜能。就此而言，AI资本主义与工业资本主义并无二致。手段与机器虽新，目的与后果却趋于一致。这类似于加州意识形态的特征，早期工业资本主义正如社会理论经典所描述的那样，披着一层自然的、不可阻挡的意识形态外衣。社会学家托斯丹·凡勃伦曾写道，这项技术是“盲目且不负责任的”：
因此，这项技术的逻辑便是机器过程的逻辑，一种关乎质量、速度、张力与推力的逻辑，而非个人灵巧、机敏、训练与惯例的逻辑……
回到马尔库塞，他批判的核心正是这种精确到极致的技术理性。他提出将技术视为一种社会过程。“技术本身”，无论是AI系统、算法还是机器学习模型这些实体，仅是“技术”整体的一部分，整体还包含社会要素。技术诞生于社会语境之中，AI也不例外。马尔库塞强调，技术与社会互为不可或缺的部分，这不仅体现在“发明或照看机器”的人（AI开发者、部署者、人机回圈中的参与者）身上，也体现在其所针对的社会群体及使用它的人群中。换言之，马尔库塞认为，技术不仅关乎小工具，更关乎它们如何塑造社会组织并嵌入社会关系。重申一遍，这是一种装配。技术可以体现社会中普遍存在的思维与行为模式，进而可能沦为统治与控制的手段。
马尔库塞指出，正是在这一框架内，随着历史长河中技术的发展，社会中确立了一种新的理性与社会规范。他所描述的技术理性，既非“机器”对人的直接冲击，也非衍生影响。相反，关于技术理性的思想本身，也是“机器发展的决定性因素”。置于AI装配的语境下，这意味着AI既在塑造社会，也被社会所塑造。
正是通过物质-技术维度与意识形态维度之间相互增强的互动，技术理性在工业资本主义中被确立为“普遍的思维模式”，它“建立了判断标准，培养了态度”。因此，除了针对特定AI应用提出那些重要却或许短视的伦理与公平问题，我们必须进一步探讨这些技术如何更广泛地成为社会生活的指南。马尔库塞借一则逸事阐释了技术理性的概念：
让我们举一个简单的例子。一个驾车远行的人在公路地图上规划路线。城镇、湖泊和山脉似乎成了需要绕过的障碍。乡村是由高速公路塑造和组织的：人们在途中发现的，多是高速公路的副产品或附属物。许多标志如同海报，告知旅行者该做什么、想什么，甚至要求他留意大自然的美丽或历史的印记。其他人已替他做好了考量，或许是为了获得更好的体验。人们在视野最开阔、景色最壮观之处修建了便捷的停车场。巨大的广告牌指示着他何时停下，休息片刻，消除疲劳。这一切确实是为了他的利益、安全与舒适；他得到了他想要的东西。商业、技术、人类需求与自然融为一体，形成了一个合理而便利的机制。谁遵循它的指示，让自身的自发性服从于安排一切的匿名智慧（anonymous wisdom），谁的旅途便最为舒适。(Marcuse, 1941, 46)
马尔库塞在此意在说明，在一个由技术理性主导的社会里，（太多）事物被标准化和控制。即便我们与环境中更多非结构化的部分（“湖泊”与“山脉”）产生关联，它们也极易被视为障碍。当AI模型过度简化现实时，它们是否也在这样做：告诉我们什么是重要的，指引我们为哪些景色着迷，告诉我们在何处“停车”，在哪里“驻足”？
计算机科学家杰森·S.梅特卡夫及其同事在探讨AI及相关技术为何未能充分发挥潜力时，强调了这一问题。主要原因在于人们普遍倾向于过度简化人与技术的相互作用。“所有模型都是错误的”是统计学中的一句常见格言，而现在许多机器学习应用程序中存在一种趋势，即通过使用过于简化的衡量标准来判断预测的价值。正如生物学家所解释，这可能导致对“分类器在现实世界场景中的适用性”产生“天真”的假设。AI面临的一个伦理困境，便与“将复杂问题过度简化为单一算法输出”的担忧息息相关。
马尔库塞关于旅行者的逸事还引出了另一个问题：在受技术理性支配的社会中，人们被“匿名智慧”告知“该做什么和想什么”。AI是近年来定向广告发展的关键推手。通过定向广告，在线主体被算法识别，并被引导至特定的消费理念或形式。正如肖莎娜·祖博夫所描述，这种算法广告象征着她所称的“监控资本主义”下的“新兴积累逻辑”。同样，克里斯蒂安·福克斯认为，在数字资本主义中，定向广告是一种常态，Meta等公司借此隐藏其“对用户活动的剥削”；而这会产生“用于销售定向广告并赚取巨额利润”的数据。这高度契合讲求效率、合理化与利润的意识形态。IBM沃森在这一领域的广告文案如下：
广告中的AI是指在机器中模拟人类智能，这些机器被编程得像人类一样思考，并根据投喂给它们的信息模仿人的行为。它们利用历史数据从过去的经验中学习，并在未来做出更明智的决策。广告商可以使用AI创造更个性化的体验，精准定位目标受众，更快地做出决策。(IBM,2022)
AI驱动的广告倾向于替我们做选择，就像电视、电影和音乐流媒体服务中的算法一样，指引我们接下来看什么或听什么。这与科技哲学家刘易斯·芒福德在《技术与文明》一书中的观点相呼应。他在书中将工业资本主义中的人描述为“客观人格”（objective personalities），而非“主观人格”（subjective personalities）。前者的倾向和行为是通过“机器过程”的“事实性”来协调与标准化的。显然，在AI行业中，人们对其系统中潜在的偏见问题深感忧虑。但IBM写道：“尽管在处理AI时，偏见可能对广告商来说是一个挑战，但如果部署得当，机器学习技术也可以帮助减轻广告活动中的偏见。”他们的论点说白了就是，更多、更好或其他的AI将解决AI的问题。但正如芒福德近一百年前所言：
认为机器造成的社会困境可以仅仅通过发明更多的机器来解决，这在今天是一种不成熟的思维的标志，近乎江湖骗术。(Mumford,1934,367)
萨多斯基解释说，那些信奉技术理性意识形态的人，即技术统治论者，相信自己拥有一套可用于解决任何问题的工具。随之而来的是“深深的傲慢”“对自身局限性的极度无知”和“对其他方法的极度漠视”。马尔库塞认为，这种思维导致人类适应了没有真正自主性的“装置”。重要的是，通过这种方式，装置的逻辑超越了技术领域，延伸至社会、文化，甚至个人的思想中：
人类行为被配备了机器过程的理性。(Marcuse,1941,47)
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作为补充例证，科幻作家和未来主义者斯坦尼斯瓦夫·莱姆在其《技术大全》一书中写到，技术如何“在自身进化的过程中缓慢地控制着几乎整个社会运行机制”。马尔库塞进一步认为，随着“顺从机制”（mechanics of conformity）从技术领域扩散至社会秩序中，这些机制不仅将成为机器的管理者，还将成为学校、工作场所、社会组织以及人们私人生活的管理者。就AI驱动的推荐系统和AI助推（nudging）而言，存在一种潜在风险，即我们正走向马尔库塞所言的情景：批判性思维被视为“社会性的无能”，因为人们的思想在“技术理性的影响下”变得标准化。
这里的危险在于，我们的生活和思想越受到技术理性的浸染，质疑或反对现状的批判理性的空间就越狭窄。因此，技术统治论声称自己是充分优化、客观且高效的，从而将其“解决社会问题的方案当作低效政治程序的实用替代品”。应用一种不完美的算法，肯定比深入研究性别歧视、种族主义等问题更具诱惑力，也更有利可图。正如萨多斯基所说，技术统治论和加州意识形态的自由意志主义之间也有明显的联系：
只要听过在硅谷大受欢迎的企业家、工程师和高管的主题演讲，就会觉得技术统治论的思维模式——所谓的非意识形态的意识形态——很耳熟。这包括埃隆·马斯克对乘坐公共交通的厌恶（解决方案是地下隧道），以及投资者马克·安德森对印度阻止脸书向新市场扩张的愤怒（解决方案是拥抱殖民主义）。(Sadowski, 2020, 68)
正如萨多斯基所指出的那样，技术统治论的一个明显危险在于，尽管它看起来是“非意识形态的”，但它肯定是意识形态的。随着技术被视为一种自然力量，技术天才和巨头被视为拯救世界的好撒玛利亚人（Samaritan），问题永远是如何做，而从来不是为何做。在这个意义上，技术统治论是一种威权主义形式，它规避了民主决策，混淆了道德复杂性，有利于“设计通往乌托邦之路”的专家，而“所有人类价值观都可以被忽视、弱化或重新定义为技术参数”。
本文摘自《AI的批判理论》一书，经出版社授权刊发。
原文作者/西蒙·林德格伦
摘编/张进
编辑/张进