近年来,生成式人工智能和大型语言模型像潮水一样涌入写作、教育、媒体和商业的各个角落。它们承诺提高效率、降低成本、让复杂任务片刻可成,但也带来了对劳动力、创作质量、知识产权和公共话语的深刻冲击。在这种背景下,提出"可以选择做一个卢德分子"的观点并非对技术恐惧的简单回避,而是一种有原则、有策略的文化与职业防护。本文讨论为什么有理由保持克制,何为理性的卢德主义,以及个人、机构和社会层面可采取的具体做法与思路,以保护写作与学术生活的长远价值。 大型语言模型的兴起并非偶然。过去十年间,计算能力、海量文本数据和资本投入三者合力催生了模型能力的快速跃迁。
但表面上的"智能"往往掩盖了本质:这些系统通过统计学习复现语言模式,而非生成真正的理解或原创思想。它们能够高效再构组合已有文本片段,提供流畅但有时空洞、片面或错误的信息输出。这种"拟人化"的表现容易诱导人们将其误读为具备创造力或判断力,进而放松对质量和来源的审查。 为什么要有人提出卢德主义式的抵制?首先是职业与劳动的现实。新闻编辑、自由撰稿人、译者、学术助理等群体面临被工具替代或被大幅降薪的风险。企业在追求"效率"时,往往选择用成本更低的自动化手段替代人工,从而导致技能贬值和工作岗位减少。
其次是文化和知识生态的风险。若越来越多的文本由模型自动生成,公共话语可能倾向于同质化、浅薄化,原创性、复杂性与批判性思维被边缘化。再次是伦理与权力问题:训练这些模型往往依赖未经授权抓取的大量互联网内容,创作者的劳动被无偿吸取,版权与报酬机制遭到弱化。同时,模型运算所需的能耗与资源投入带来显著的环境成本。 然而,宣称"拒绝技术"并非要回到原始状态,而是主张有选择、有界限、有策略地与技术互动。理性的卢德主义不同于盲目反对,它强调工具的社会性:技术并非中立,而是在特定利益关系和制度安排下运行。
因此,拒绝并不是退缩,而是围绕价值和权利设定场域性的防线与底线。 在实践层面,个人创作者可以采取多项行动以守护创作自主性和市场价值。首先,重视独到声音与深度研究。机器擅长表面整合,难以复制个体长期积累的独特视角和学术严谨。通过持续深化专业领域、培养写作风格、提供亲证经验与理论创新,作者可以创造不可轻易被模型替代的作品。其次,公开并教育读者关于原创性的价值。
编辑、作者与平台可以通过透明声明、过程记录、创作笔记等方式,让读者理解人类创作的劳动与意图,从而在消费选择时优先支持真正的人类文本。再次,谨慎保护版权与数据权利。参与或支持行业内部关于训练数据使用的公平补偿与许可制度,推动创作者权益在技术发展中得到保障。 对出版社、媒体和学术机构而言,有更大的权力去制定规则与标准。编辑方针可以明确拒绝发表未经标注的机器生成内容或对生成内容采取更严格的验证流程。媒体机构应制定关于AI助手使用的内部规范,明确哪些环节可以辅助、哪些核心创作不能委托给机器。
大学和出版社可以在版权许可谈判中要求透明条款,避免被动将受保护文本毫无补偿地纳入训练语料。此外,机构层面的招聘、薪酬与工作流程应反映创作劳动的真实价值,抵制以"自动化节省成本"为名的任意裁员与降薪。 教育体系是AI影响尤为深刻的战场。面对学生利用模型完成作业或论文的现象,简单的惩戒并非最佳策略。更有效的路径在于调整教学设计与评估方式,优先考察过程性能力和现场表现。例如,增加课堂写作、讨论、口头陈述与现场答辩等评估手段,让学生难以纯粹依赖模型应付学术任务。
同时,将生成式AI作为教学对象,让学生理解其运作机制、局限与潜在偏差,培养批判性使用能力,而非盲目依赖。教师的时间与资源短缺是现实约束,因此需要院系与学校提供制度支持,如小班制、助教配备和教学创新基金等,帮助教师在人工智能时代维持教育质量。 抵制并非孤立行动,制度性保障与集体力量至关重要。在行业层面,工会与专业组织可以争取有关人工智能使用的合同条款,明确禁止在未达成协议的情况下用AI替代作者或强制要求使用AI工具。电影和电视行业在近年的谈判中取得了一些先例,显示出集体谈判在塑造AI使用边界方面的潜力。新闻与出版行业若能协调一致,推动版权集体谈判和合理分配训练数据收益,也能在宏观层面影响算法公司的商业模式。
文化舆论与社会规范同样能够发挥力量。将低质量、无署名或由AI生成的内容污名化,并非鼓励羞辱,而是通过消费选择与口碑构建对高质量内容的偏好。读者和用户在选择订阅、转载或付费时,可以优先支持重视原创与人工创作的媒体与作者。平台则应承担起更大的审查与标注责任,例如强制标注生成内容来源、提高对错误信息的惩罚门槛、以及为原创作者提供更明显的署名和溯源机制。 环境与伦理考量也值得被放在首位。大型模型训练与运行涉及巨大能耗和碳排放。
在推动技术发展的同时,行业与监管者应考虑环境成本,推动更绿色的计算策略与更高的效率标准。伦理审查机制也需要跟进,确保在敏感领域(如医疗、司法、危机干预)对AI的引入有严格的人类监督和责任承担机制,避免将重要决策完全外包于不具备道德判断力的自动系统。 当然,理性的抵制并不排斥合理利用技术的可能。对于那些确实能够提升创作效率且不侵犯权利的工具,可以在透明与可控的前提下作为辅助。例如,用AI做数据整理、校对或生成初步草稿,再由人类完成深度加工与原创部分,这种"人机协同"若建立在尊重知识产权与明确付费的基础上,或许是部分领域可接受的路径。但关键在于边界:核心创作、判断与价值决定权应当留在人的手中,且使用时需明确署名与责任归属。
从公共政策角度看,监管机构应加快制定与实施有关AI应用的法律框架,涵盖数据使用许可、著作权保护、算法透明度、责任追究与能源监管等维度。政府可以通过采购标准引导市场,优先选择符合伦理与可持续原则的AI服务,同时资助公共研究,支持开发开放、可审计的工具,避免技术生态被少数巨头垄断。此外,教育与文化部门应投入资源支持人文与创作教育,维护独立出版与地方文化场域,防止文化产业的单一化与整体贫瘠化。 最后,做一个卢德分子不仅仅是对抗技术本身,而是捍卫一种以深度思考、工艺精神和伦理责任为核心的知识与文化生态。它要求我们在个人层面保持创作的严谨性与独立性,在机构层面构建规则与激励,在社会层面推动法律与公共价值的保护。拒绝被动接受所谓的"技术宿命论",意味着我们可以选择在日常实践中保留空间,让人类的独特判断与创造力继续发挥作用。
面对不可逆的技术潮流,逃避并非选项,唯有在自觉与组织的共同努力下,既不被盲目乐观冲昏头脑,也不被悲观绝望箝制行动,才有可能把握未来的文化走向。理性的卢德主义是一种主动维护人类价值的态度:在变革中保留判断力,在效率与正义之间做出选择,在创作与教育的场域里守住那些最值得守护的东西。 。
