互联网作为信息交流和社交互动的主要平台,曾经连接了全球大量用户,促进了思想碰撞和文化传播。然而,随着人工智能技术的爆发式增长,尤其是在大型语言模型(LLM)和自动内容生成工具的普及,互联网的形态和人类的互动方式正经历着前所未有的变革。网络逐渐转变为一个以机器可读数据为主导的生态系统,人类用户在其中变得边缘化,传统意义上的对话和共识逐渐消失。 在这场变革中,最显著的变化之一是信息生产瓶颈的消解。传统上,信息的生成、发布和传播都需要人类的筛选和加工,这一过程形成了内容的天然过滤机制和可信度保护。这种瓶颈保证了信息的真实性和权威性,因为内容创作通常需要付出相应的努力和知识储备。
然而,现如今,自动生成内容的工具能够迅速无休止地生产"高质量"文本,使得信息甄别难度大幅上升。这不但改变了内容生态,也直接影响了人类的信任机制。人工智能生成的内容不受情感限制且无数量上限,导致各类真假难辨的论调层出不穷,网络空间充斥着各种同等"专业"的虚假信息。 这种状况导致了一个更加深刻的后果:共识现实的终结。历史上的每一次社会共识,都依赖于对事实的共同认知和信息传播的限制。然而,当同一事件存在成千上万条经由机器润色的"事实版本",每个版本都可以具备同样的说服力和外观专业性,社会成员之间难以达成统一意见或共同的历史理解。
信息过载和虚假信息泛滥使得真相变得模糊,社会信任体系逐渐崩溃。 随着数字信号的可信度降低,人们对虚拟空间的依赖开始削弱。网络社区开始退缩回过去的信任模式,即以亲密、熟悉的真实人与人之间的关系为核心。在线社群不再像以前那样开放和宽松,更多开始采用物理身份验证手段,如要求用户提供实时照片或展开实时交互验证,来防止身份伪造和机器人入侵。网络空间成为一种"只为熟人开放的秘密社交场所",这种数字堡垒反过来强化了信息的封闭性和身份的私密性。 这一变化对开源社区也产生了重大影响。
过去,开源项目的贡献者通过提交代码并经测试验证,展现了其能力和承诺,代码贡献成为一种证明自身技术实力的"行为证明"。如今,人工智能可以轻松生成大量代码拉请求(pull requests),这使得代码质量控制和贡献者筛选成为一项繁重的负担。维护者不得不花费大量时间过滤垃圾代码,这降低了协作效率,并使得传统的贡献模式失去了其应有的信任价值。 全球化进程也在这种裂变中受到冲击。尽管机器翻译极大地降低了语言壁垒,但文化隔阂和信任危机却因数字部落主义的兴起不断加剧。人们因无法确定信息的真实性与对方的可靠性,社交圈反而向本地化、封闭化发展,国际合作频频受阻。
网络世界不再是一个全球共享文化的空间,而逐渐碎片化成无数个孤立的文化岛屿。 与此同时,社会行动和公共影响也从"病毒式传播"转向了"超级本地化"。传统意义上通过大量关注和广泛传播而实现的社会运动正在被替代为依赖物理存在和实际行动的地方性影响力。真实的社会变革变得更加依赖于踏实的本地活动和直接的社区参与,数字平台上的扩散已经无法产生足够的信任和效用。衡量社会影响的方式需要重新定义,重心转向可验证的本地行动而非虚拟的传播范围。 总结来看,人工智能缘起的信息生产力革命,虽然从技术层面极大提升了信息的产出效率,但也彻底瓦解了人类作为信息消费者的信任和共识基础。
互联网变成了更适合机器交流的空间,人类用户相较于机器,更多成为边缘和例外。传统的对话功能退化甚至消失,网络成为一种"功能性"的数字工厂,令人望而却步。 面对这一趋势,人类社会需要重新审视信任和社交的本质,回归到更为扎实、基于物理存在和真实互动的关系网络。只有这样,才能在"没有对话"的数字时代,保持社区的韧性和社会的连接,逐步探索适应新时代的共识建构和合作模式。未来,我们需构建融合数字效率与人类信任的全新社会生态,实现技术进步与人文关怀的和谐统一。 。
