超越机器：将AI视为乐器而非智能

本次演讲于2025年10月14日在纽约布鲁克林的Kinference举行。

剧透提醒：演讲的最后一部分涵盖了电影《千与千寻》中的关键情节。在剧透之前，我们还特意添加了一条跳转链接，直接通往无剧透的结尾。

我早已厌倦了听人谈论人工智能。遗憾的是，这是一场关于人工智能的演讲。

我一直在思考：如何在不让自己感到糟糕的情况下，将生成式人工智能用作设计师？ 我对它能做什么充满好奇，对它所创造的作品既赞叹又心生畏惧，同时对它的“主人”也心存疑虑。 对于这一切，我的态度始终矛盾而复杂。 信徒们要求全心投入，批评家们则呼吁保持克制； 若只是把人工智能当作一项普通的科技，那可就等于两次犯下异端之罪。

今天，我想试着让话题更开放一些。我希望以一种更像工具的方式来审视这项技术， 不再将生成式AI视作一种智能、一种意识形态、一种工具、一种拐杖，或一种武器。 对我而言，将技术视为一种工具，比将其视为一种“智能”、一种意识形态、一种工具、 一种“拐杖”或一种“武器”更具吸引力——毕竟，我已经花了数十年时间，不断磨砺自己的技能和技艺。 我渴望的，是一种能够依靠自身能力与判断力来工作的模式，而非一味追求那些模糊而短暂的“品味”之类的东西。 （如果技术中真的存在“品味”，那也得偷偷溜进来才行。 ）

将人工智能视为一种工具，能够让我们将注意力重新聚焦于实践本身。 工具需要通过技巧来完成表演——号角发出声音，但你如何吹气、吹入何种气息， 都至关重要；鼓机负责打拍子、播放采样，但你采样的内容以及你在其基础上如何挥洒节奏， 却成了你的独特风格。

换句话说，工具或许会以意想不到的方式带给你惊喜，但它们并非自动运行。 归根结底，它们需要一点触碰。你使用工具，却演奏出属于自己的乐器。 这是一种更为宽广的工作方式，而这一切的实践过程同样重要——因为正是在这样的过程中， 你才能培养出追求卓越的本能。倘若机器无法创造出更好的人类，那么它们也就失去了存在的意义。

我认为，比起那些只关心赚钱的家伙，艺术家们其实更有价值、更有启发性地分享如何运用科技， 以及如何创造性地滥用科技。因此，今天我想与大家分享四位艺术家的故事，并希望各位在聆听之后， 能对如何在自己的创作中与机器协作，拥有更多的灵活选择。

首先，先简单介绍一下背景。整个夏天，围绕人工智能的氛围似乎发生了微妙的变化。

那些曾大肆预言知识型工作将被彻底摧毁的预测，最终都没有在六个月的期限内实现。 备受期待的GPT-5，与其说是一次突破性的升级，不如说是GPT-4的微调版， 这表明大型语言模型可能已经走过了革命阶段，进入了优化与权衡取舍的阶段。 OpenAI在乔尼·艾夫宣布推出新硬件时，还鼓励大家畅想未来硬件的模样， 这让我意识到，软件端或许并没有足够的空间来支撑他们所需的利润。 与此同时，小型本地化模型已经足够胜任许多应用场景，而且成本更低、更加私密、 能耗更少。

进展放缓，预期也在逐步下调，科学界的研究也逐渐变得愈发模糊。 我们或许并未陷入“人工智能寒冬”，但我依然期待迎来“人工智能之秋”。 秋天总是令人着迷：空气渐凉，夏日的狂热渐渐消散，一切开始放慢脚步。 如今，人工智能领域的变革虽然仍显渐进，却已足以让我们开始制定战略。 这意味着，我们可以以更加稳健的姿态来思考自己的发展方向，而不是因外界的炒作而左右摇摆——无论是来自高层的“LinkedIn”帖子， 由那些为生存做准备的首席执行官们所发出的号召，还是来自底层、由那些在X平台上忙碌奔波的创业者们所传递的讯息。

炒作本是意料之中的——新技术往往建立在投机之上。 你仿佛还能感受到过去三十年繁荣浪潮留下的余韵。 人们总觉得自己错失了在互联网上、在电商领域、在应用商店、在社交媒体、在加密货币、 在 meme 股票、在英伟达等市场中致富的机会。这些炒作泡沫之所以不断膨胀，是因为人们不愿错过下一次暴富的机遇， 而企业也不愿被任何新兴的技术变革所取代。 科技史早已固化成一个个关于戏剧性成功与意外失败的故事，而如今，科技文化更多地呈现出一种近乎强制性的参与预测行为， 而非真正创造价值、满足需求。

电视节目《火线》曾有一句经典台词，用来描述人们在传统机构中如何应对失败的风险： “如果你不参与，就不可能失败。”而在科技世界里，逻辑却恰恰相反。 集体性谬误所带来的弊端，远没有不参与下一次创新所带来的风险那么严重，于是规则变成了： “只有不参与，才会真正失败。”

换句话说，人们涌向人工智能热潮，源于一种强烈的认知：此刻，这或许是唯一的游戏；而其他人早已在玩了。炒作声浪越来越大，泡沫也越来越庞大。

然而，真正令我惊讶的，并不是人工智能的炒作本身，而是随之而来的缺乏团结精神。 面对人工智能可能导致劳动力流失的种种担忧，作为科技工作者，我们的第一反应并不是彼此守护， 而是寻找各种方法，利用这些工具来取代我们的合作者。

裂痕往往沿着学科界限清晰地显现：工程师借助人工智能来“抹去”设计师，设计师则试图“抹去”工程师， 产品经理则希望“抹去”这两者。在这种环境下，人工智能反而成了“敌对”识别技术——另一种逃避合作的方式。 无论多么容易，只要抓住一把工具，绕过繁琐的协调流程，哪怕这意味着要付出更多努力， 独自完成一切。人工智能降低了跨领域协作的门槛，当然，这也意味着不同学科之间的交集可能会增加， 但眼下，我们更多地是在彼此排斥，甚至互相踩踏。

在协作已然紧张的当下，我们选择单打独斗，也并不奇怪。 然而，这种孤立的个体工作，脱离整体、被自动化加速推进，只会让动荡加剧，使路线调整变得更加剧烈。 更深层次的问题在于，企业至今仍未找到大规模生产“方向感”的方法，因此劳动者往往在系统快速运转、 规模庞大的环境中四处漂泊、疲于奔命。

当协作中断时，那种自我满足的幻想便会悄然涌现，填补空缺。 毕竟，生成式AI本身就是一种独立的技术，无论是以一对一的对话形式呈现，还是以一人创业的幻想形式出现， 抑或是以谄媚式的助手形象出现，只为让你在其中获得片刻的轻松与满足。 它宣称：“只要把事情做完，无需任何技能。 ”

你只需要一个提示、一个梦想，再加上些许灵感。当然，我们还特意选定了一个人，让他成为这个“故事”的代言人。

“金钱无处不在，但诗意却无处可寻。我们缺少的，是那些诗人。”

费德里科·费里尼

“灵感编码”有一个吉祥物——音乐制作人里克·鲁宾。在我们继续探讨灵感编码之前，先来简单了解一下他的背景。

鲁宾最初在音乐行业崭露头角，他是Def Jam Records的联合创始人。他通过为LL Cool J、Run-D.M.C.以及 Beastie Boys 制作专辑，帮助嘻哈音乐走向主流。后来，鲁宾又为Jay-Z、约翰尼·卡什、 红辣椒乐队以及其他众多艺人打造了各类风格的专辑。 尽管他从未学过乐器，却被誉为塑造了过去四十年音乐声音的关键人物。 在采访中，鲁宾常常自嘲地提到这一点：他不会操作录音设备，不会进行工程设计， 甚至连吉他都弹不好。

鲁宾看似缺乏技术技能，却恰好成为了灵感编码这一概念的完美代言人——只要具备恰当的感知力， 并辅以适当的提示，你便能在完全不了解工具使用方法的情况下，引导技术输出的走向。

Anthropic 在此基础上进一步发展，推出了《The Way of Code》项目。该项目中，鲁宾重写了《道德经》，这是一部古老的中国哲学著作， 将其改写为关于灵感编码的内容。

这原本只是一个营销噱头，但我却把它解读为一种提议：通往启蒙的道路，正从“能力”转向“灵感”。

以下是该网站中的一章：

《The Way of Code》第47章

无需走出窗外，

你或许就能知晓整个世界。

无需透过窗棂眺望，

你或许就能看见天道的轨迹。

你走得越远，所知越少。

你懂得越多，却越难以理解。

因此，“灵感编码者”无需外出，无需凝视，却能洞悉一切，无需付出任何努力，便能成就一切。

唉……

当我第一次看到这段文字时，不禁心想：“有人读过吗？ ”每当遇到一些让人觉得糟透了的东西，这个问题总是会自然而然地浮现出来。 但在人工智能时代，我却忍不住追问一句：“有人写下这段文字吗？ ”

这实在是一个复杂的纠结。艺术之所以有趣，部分原因在于：有人倾注心血，用心打造出这样一件作品， 而不是其他本可以被创造出来的事物。然而，艺术家们也知道，最好的创意往往如同自然生成一般， 仿佛是自己自然而然地诞生的。尽管努力并非让作品真正有意义的关键因素，但即便如此， 任由人工智能的产出原封不动地存在，仍然会让人觉得有些许遗憾。

我猜想，他们或许确实用人工智能编写了《道德经》的修订章节——因为这些诗句旁还配有灵感编码的视觉效果。 不过，在采访中，鲁宾本人表示，这些诗句是他自己写的。 我姑且宽容地认为，这不过是场玩笑，却并不适合我。

就像大多数像表情包一样迅速传播的创意一样，“灵感编码”也被过度放大了。Karpathy 的原始帖子原本只是个温和的建议：对工程师来说是个有趣的“小窍门”， 而且“对于周末随手一用的项目来说，也还不错”。 轻量级、有边界、可随意丢弃的工作，非常适合用于原型开发、实验、脚本编写， 以及个人软件的创建。如果这就是它的用途，那我当然愿意加入，迫不及待地想要尝试。

然而，一旦这个说法流行开来，人们便开始在各处广泛使用它，将一个“小窍门”延伸为一种足以融入古老典籍中的哲学理念。

和人工智能相关的许多事物一样，这种做法显得完全失当。 也许，这正是它的幽默之处。但在这一过程中，里克·鲁宾却被奉为一种证明：你其实不需要任何技能。 仿佛“无为”，即道家思想中“不强求”的核心原则，已经被掏空、重新定义为一种依赖关系： 使用机器，无需技能或知识。

鲁宾显然拥有技能与知识，但我们却看到了两个不同的里克·鲁宾。 一个是工作室里的鲁宾——他不会弹吉他，却擅长引导艺术家，帮助他们厘清内心所想。 另一个则是卡通化的鲁宾，他在采访中常常坦承自己能力不足，写出糟糕的诗篇， 并自诩为大师般的导师。或许，正是当作品的执行过程变得过于抽象时，这种分裂才得以显现。

最近，我开始思考自己如何将人工智能作为一种空间关系来运用。 我究竟处在与机器的关系中——在它之上、在它身旁、还是在它之下？ 每种位置都承载着截然不同的权力动态。 处于上方，意味着你掌控全局；处于身旁，意味着你与之协作； 处于下方，则意味着你为他人服务。

在鲁宾的灵感编码体系中，你处于机器之下，完全依赖于它。 没有技能，模型的局限性便成了你的局限，与任何在文本框中输入愿望的人并无二致。 当你毫无保留地接受人工智能所提供的结果时，你所做的不再是创造，而是消费。 最终，这种被动的态度往往会反噬你。我们早已见识过这样的场景：流媒体平台将艺术简化为算法平均值与背景噪音， 新闻推送则将人们的注意力重新导向愤怒，因为互动就意味着增长。 每一次，机器都以个性化的定制吸引着我们，却悄悄掌控着一切的尺度。 如果人工智能被用于被动消费，即使这种消费被包装成“执行”，同样的情况也会发生。

因此，尽管灵感编码或许适用于短期工作，但它并不适合那些旨在持续时间超过一罐酸奶的项目。节省的时间并不代表力量的提升，所以我开始寻找其他与机器协作的范例。

“看着一个人精力充沛地打造一座美丽的棺材，或许会让人感到振奋；而看着某人粗制滥造、马虎敷衍地做出史上最糟糕的生日蛋糕，却会让人感到沮丧。”

乔治·桑德斯

在过去几个月里，我深入研究了布莱恩·伊诺的作品与音乐。

伊诺早在上世纪七十年代初，就以键盘手的身份加入了罗克西·缪斯乐队，帮助推动了合成器在流行音乐中的广泛应用。 随后，他选择单飞，并在接下来的五十年里，为历史上最重要的乐队之一——大卫·鲍伊、 Devo、Talking Heads、U2，以及最近与弗雷德·阿格雷合作——打造了诸多经典之作。

伊诺很少以精湛的技艺著称；相反，他更像是一位合作者、一位系统思考者，一位将工作室转变为实验室的人。 对我而言，伊诺最引人注目的地方在于他超越歌曲本身的作品。 作为艺术家，他的影响主要体现在为新的形式奠定了基础、提供了丰富的词汇，并重新构想了“氛围”的表达方式。

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在上世纪七十年代末，伊诺提出了“环境音乐”的概念，并借此改变了我们对录音音乐的认知——他创作出既贴合特定场合与场所需求， 又富有深意的乐曲。机场音乐、散步音乐、思考音乐……以上便是通过浏览器重现的伊诺《机场音乐》第二首曲目， 由特罗·帕尔维艾宁创作。

他的音乐并非预先编排好的乐曲，而是随着旋律的起伏、呼吸而流淌，由长短不一的循环片段交织而成，彼此之间时而同步、时而错位，从而创造出缓慢而难以完全预测的变奏。

伊诺称之为“声音之河”，它始终如一，却又从不重复。 从这个意义上说，环境音乐是他首次尝试将后来被称为“生成艺术”的概念付诸实践： 在精心设定的约束条件下，系统不断生长、不断变化。

自上世纪八十年代起，伊诺便对利用软件和系统来创作音乐与视觉艺术产生了浓厚的兴趣。在过去的十年里，他还将这一理念带入手机，推出了用于音乐创作的生成式应用程序。

• Bloom 让您只需轻点圆点，即可播撒旋律，让音符向外扩散、层层递进。

• Scape 则让您将抽象元素置于一幅画面般的景观之中，共同编织出一片声音的大地。

• 而 Reflection 则通过发送生成式软件，让布赖恩·伊诺的专辑边界逐渐消融，从而创造出无穷无尽的音乐。

我相信，如果你正在寻找一位音乐制作人，希望能为你提供一些关于如何与机器协作的灵感， 那么与布莱恩·伊诺相比，你或许会更容易找到合适的例子，也能获得更多值得思考的创意。 对我来说，差异的关键在于“位置”的选择。

如果按照鲁宾式的风格工作，你就会处于机器之下； 而伊诺则与机器并肩而立。他通过自己的输入与采样构建起一套系统，然后倾听、 筛选、继续塑造。伊诺在创作音乐时，常会把自己比作园丁：播种循环与质感，然后静静注视它们破土而出， 孕育出意想不到的形态，而只要稍加呵护与修剪，这些形态便有可能绽放出无比美妙的光彩。 机器或许能产出素材，但将这些素材转化为有意义之物的重任，依然落在他的肩上。 这正是创造力的培育过程。

机器产出的价值，取决于我们如何看待它； 而我们的解读，往往与技术上的完美程度息息相关。 生成式AI的完美输出或许会显得枯燥乏味，而那些未经雕琢、略显粗糙的作品， 却可能蕴含着独特的魅力。正因如此，我喜欢撰写那些略显糟糕、甚至带有矛盾色彩的提示词——因为它们更贴近这些模型的实际运作方式。 这些模型并非完全确定性，我们并不完全了解它们的关联是如何形成的，也不清楚为何会出现某些特定的模式。 那么，为什么不让他们在模糊中自由游走，看看会发生什么？ 我当然不希望银行App里出现一个“不规律”的AI，但在创意工作流程中，幻觉般的体验， 反倒成了这一切的精髓所在。

从某种意义上说，布莱恩·伊诺早在我们使用“提示词”这个词之前，就已经在不断尝试用提示词来探索未知。 1975年，他与彼得·施密特共同创作了《Oblique Strategies》——一副纸牌，旨在帮助艺术家摆脱固有的习惯。 每张牌上都写着一句简短的箴言，供人们解读并付诸实践：“将你的错误视为隐藏的意图。 ”“运用旧有的想法。”“以不同的速度工作。 ”这些箴言与其说是一种指令，不如说是一种挑衅——小小的重新诠释，为意想不到的事物打开了空间。

在我看来，这正是创意工作中更佳的提示模式：无论最初的执行环节是由人完成， 还是由机器完成。一个好的提示词，不必像蓝图那样精确无误； 它们也可以像星座运势或命运预言般，带着些许不确定性，却依然充满趣味。

模糊的提示词所带来的一切，或许古怪、不合逻辑，甚至极具启发性——因为系统并不惧怕犯错。 好的结果往往出现在技术的边缘，哪怕有时会有些“糟糕”。 伊诺曾在1995年这样写道：

“无论你发现一种新媒介多么怪异、丑陋、令人不适、甚至令人厌恶，它终将成为这种媒介的标志性特征。 CD的失真、数字视频的抖动、8位音乐的粗糙音效——所有这些，只要能避免， 人们都会珍视并加以模仿。”

时间证明了他的话没错。这一理念解释了黑胶唱片的回归、iPod的复兴、Z世代用老式数码摄像机拍摄派对， 以及为什么8毫米胶片对老一辈人来说充满怀旧之情——正如第一代iPhone拍出的模糊照片， 让当代人对那段时光充满了感伤。如果非要猜测，我们或许会怀念现代大型语言模型中那些略显笨拙的词语输入。

换句话说，每项新技术都承诺带来更清晰的体验，但其本质却往往由它所产生的噪音所决定。 正是界限间的摩擦，赋予了技术独特的气质； 当一个系统变得过于平滑、过于包罗万象，或者过于随性包容时，它便再也无法拥有独特的标志。 今年早些时候，伊诺再次这样说道：

“从我与人工智能程序合作、尝试创作音乐的点滴经验来看，你会发现，你几乎把所有时间都花在试图阻止系统变得单调乏味、 平庸至极。你真切地感受到人工智能带来的平均化效应——因为你所接收的，不过是来自多种不同来源、 经过平均处理后的成果。”

一封普通的电子邮件，一段普通的代码行，或许尚可接受； 但艺术的“平均值”却未必。要让人工智能创造出鲜活的作品，我们必须抵制它对“平均值”的诱惑， 而是与它并肩而立，塑造它所赋予的特质，并倾听那些缺失的部分。 有时候，我们需要的，恰恰是一两个美好的、老派的“错误”。

另一种答案是：与其刻意培育机器的产出，不如通过机器来创作，将模型视为一种素材，选择输入、塑造规则。换句话说，不要与机器并肩而立，而是走进它的内部。

“到了二十世纪末，那个充满神话色彩的时代，我们皆是奇美拉——被理论化、被虚构出来的机器与生物的混合体。”

唐娜·哈拉威

如果说布莱恩·伊诺向我们展示了与机器并肩而立、培育其产出的意义，那么霍莉·赫恩顿与马特·德赖赫斯特则向我们展示了如何真正走进机器的内在世界。

赫恩顿与德赖赫斯特是视觉艺术家与音乐家，十多年来，他们一直与人工智能携手合作， 将数字系统视为重新思考音乐本身的工具。 他们开发了各种工具，并训练了模型，揭示了人工智能如何为创意实践提供一种全新的途径——作为整合、 扩展与放大艺术家潜能的手段。

考虑一下2019年的《Proto》——在这部作品中， 他们开发了一款名为“Spawn”的AI“宝宝”。他们通过现场演出对它进行了训练——与歌手进行呼应与互动， 随后将这款模型用作声乐工具，收录于后来发行的同名专辑中。这张专辑中， 它以全新的面貌展现在世人面前。

他们创立了Spawning——一个他们称之为“AI的同意层”的项目， 让艺术家们自行决定是否加入模型训练。 与此同时，他们还推出了Public Diffusion的测试版——这是一个完全基于3000万张公共领域图像训练的基准模型， 旨在让生成式创作免受版权侵害。

此外，还有2024年在惠特尼双年展上展出的xhairymutantx——这是一个由他们创作的项目， 他们以霍莉的照片为素材，训练了一个文本到图像的模型，随后向公众开放，邀请更多人与之共创， 探索身份如何在生成式系统中被扭曲、被拓展。

而最近，他们又创作了The Call——一个由英国各地合唱团参与的合唱AI项目。 在该项目中，录制的声音汇聚成共享的数据集，而由此产生的模型则被融合进一个空间音频装置中， 上演着生成式合唱编排。蛇形画廊担任数据信托的管理方，负责规范数据的使用， 确保参与的合唱团能够获得报酬，并对自身声音的使用拥有自主权。

这些作品的灵感源自中世纪音乐、文艺复兴时期的音乐以及圣歌。这些声乐表演，既源自合唱数据，也源自霍莉本人的歌唱素材。让我们一起聆听一分钟：

在接触赫恩顿与德赖赫斯特的作品时，你会注意到的一点是：他们对服务于艺术家所需的行政结构的关注， 与对新技术潜在创造力的关注同样深切。 他们常说，所有的媒介都是训练数据，因此他们的工作也在思考：大规模的媒介生成对艺术家意味着什么？ AI模型与经济模型并不需要被捆绑在一起。 两者都可以成为创新的沃土，而切断隐含的联系，或许正是伦理AI所必需的一步。

这种创作方式所催生的，不仅仅是艺术本身，更是对艺术得以存在的条件的全新想象。 当系统被设计成尊重艺术家时，规模便不再是一种威胁，而是一种工具。 它也开启了新的问题：在这样的规模下，又会涌现出哪些新的形式？ 故事可以被重新构想；与其让越来越少的人创作相同数量的作品，不如让同样多的人创作出更加奇特、 更加丰富、更加紧密相连的作品？

随着工具的不断演进，我们用来理解它们的比喻也必须随之更新。 赫恩顿与德赖赫斯特将下一阶段的转变描述为从“采样”迈向“孵化”。 采样是20世纪的逻辑：你从一张唱片中截取一段旋律——比如詹姆斯·布朗的节拍， 或是爵士乐LP中的一段号角旋律——然后将其融入新的曲目中。 这种做法带来了巨大的变革，但你始终知道源头，也能追溯其传承脉络。

孵化则有所不同。你不再只是提取片段，而是将艺术家的整部作品纳入模型训练， 生成符合其风格的新素材。血统清晰，但起源却模糊。 采样讲究的是引用与借鉴；孵化则触及了DNA。 这种区别很重要，因为孵化所带来的风险，远远超出了采样的范畴。 当你的作品训练模型时，你所获取的，不是音符或节拍，而是你实践的感性与视角。

采样引发了关于所有权与署名的争论；孵化则重新定义了这些条款。 互联网通过无限复制完美的副本，挑战了版权的边界。 而当人工智能介入时，如果无限的复制与无限的模仿被连接起来，又会怎样呢？

你太美好了， 好得令人难以置信， 你让我， 让我对你心生渴望。 为什么我不能成为你呢？——来自The Cure

我以一场AI公司“音痴式”的营销瞬间开场，所以用另一段话来结束这场演讲， 也再合适不过了。去年三月，OpenAI在ChatGPT中推出了图像生成功能， 并鼓励用户上传自拍照，将自己变成动漫角色。

结果再明显不过：宫崎骏与吉卜力工作室笔下的柔和光线、圆润的脸庞，以及水彩般的天空。 短短数小时内，社交媒体上便充斥着大量吉卜力风格的图片——甜美、奇异，又带着一丝诡异。

讽刺的意味深深刺痛人心：宫崎骏的电影都是手工绘制的，每部电影需要超过15万幅画作， 而如今，他的工作室风格却被用来推销那些他一生都在奋力对抗的捷径与自动化。 模型吞噬了宫崎骏的作品，也吞噬了他所有的其他创作，因此OpenAI可以根据自己的需求， 随意操控他的风格。去年，他们还用斯嘉丽·约翰逊的声音来推广文本转语音的功能。 明年，他们将再推出一位新艺术家。

此时，关于这场病毒式传播的事件，已经说得太多了，因此我更想重视宫崎骏的艺术，思考他电影背后的深层内涵。

最后，我想借《千与千寻》这部影片，来探讨身份与模仿、食欲与满足之间的关系。 尽管在艺术中过多解读寓言总是存在风险，但寻求那些触动我们心灵的智慧，似乎也是理所当然的。

在这一段之后，将会有《千与千寻》的剧透内容。 跳转至剧透之后。

《千与千寻》以一次穿越开篇。在乡间驾车前行时，十岁的女孩千寻和她的父母路过一座鸟居——一座用于标记寺庙的标志。

他们停车，漫步进入一处看似废弃的游乐园。千寻和她的父母当时并未察觉，但那座他们路过的鸟居，其实标志着一个分界线。他们已经进入了灵界。

当他们发现一家无人看管的美食摊时，父母坐下来用餐，并承诺稍后付款。 然而，这些食物根本不是用来出售的；它们其实是为神明献上的祭品。 他们拿走了不属于自己的东西，而千寻的父母也因此未能通过道德考验。

作为惩罚，他们被变成了猪。与人工智能的相似之处不难发现：在未经同意的情况下进食，失控的食欲会摧毁人们对所摄入之物无形维度的任何认知，等等，等等，等等。

为了拯救父母，千寻被告知去附近的浴池工作。 那是一个贪婪的地方，靠享乐与食欲运转； 它在每一个方面都奢华而张扬。浴池由尤巴芭掌管，她通过窃取工人的姓名，将他们束缚在服务之中。

千寻被改名为“仙”（译为“千”，字面意思为“数字”），她得知，如果她完全忘记了自己的真实姓名， 就永远无法回到家中。教训很明确：在一个被食欲统治的地方，一切都可以被吃掉， 甚至包括你是谁。模型也是如此：一旦它们吃掉了你的作品，就会从你的名字中抹去你的身份， 转而将你的劳动用于自己的目的。

影片随后又回到了饥饿的主题，这一次，它以灵性形态呈现。 千寻遇到了“无脸”——一个安静的灵体，正雨中伫立在浴池外。 出于善意，她允许他进来避雨，却未曾意识到自己已经将自己邀请进了他的世界。

无脸是化身的模仿。当他走进浴池后，他观察并吸收了这里的种种价值观。他试图寻找办法，回报千寻让他进入浴池的恩情，但千寻拒绝了他的馈赠。

当晚，一名在浴池工作的贪婪青蛙偷偷溜回大浴池，想看看是否有其他顾客留下的金币。在搜寻的过程中，他偶然遇到了无脸。

无脸用双手凝聚出金色，将他引向更近的位置——因为他看到这只青蛙正渴望得到这些金币。青蛙被深深吸引，迈出了脚步。他着迷了。青蛙一步步靠近， 无脸将他吃掉了。现在，他可以用青蛙的声音说话，因为进食让他得以模仿并掌控一切。然而，无脸依然饥饿。

另一位员工在听到一些声响后走了过来。 无脸用青蛙的声音向排队的下一位员工下达命令。 他说自己饿了。快叫醒大家。是吃饭的时候了。 于是他生产出更多的金币，获得了更多的食物，而他的食欲也持续攀升。

不难看出其中的相似之处，不是吗？一种永不满足的力量，无休止地进食，以模仿为手段，用巨额财富来刺激行动？

无脸的饥饿，与浴池的贪婪相呼应。消息传开，一位富有的客人已经到来，整个地方顿时沸腾起来，争相为他服务。

厨师们在大厅里端着热气腾腾的菜肴来回穿梭，仆人们为他的关注而歌唱、起舞， 甚至尤巴芭也终于注意到了他们。每个人都想得到无脸的一份，但无论多少食物、 多少奉承，都无法满足他的欲望。无脸真正想要的，是见到千寻。

他不断尝试给予千寻礼物，这其中有一种令人动容的意味——因为这是他学到的，能让人们注意到他的存在。

然而，千寻始终拒绝，这既让他感到挫败，也助长了他对她的执念。

无脸的消耗最终达到了顶点。他又吃了两位员工，彻底毁掉了整个场所，千寻被迫直面他。

无脸并不明白，他真正追寻的——真正的联结——是买不到、吃不掉的。他把灵性的饥饿误认为是身体上的饥饿，试图用食物来填满那无法被满足的空虚。

当千寻最后一次拒绝无脸的馈赠时，她选择了将自己的身体奉献给无脸，让他吃掉自己。但在此之前，她希望无脸能吃掉她一直保存着的药，用来治愈她的父母。

无脸只是因为什么都吃，所以才吃下了那颗药。突然间，浴池的醉意开始消散。

浴池的工作人员终于看清了无脸的黄金是假的，无脸吐出了他吃掉的所有人，很快又恢复了他沉默、瘦削的影子模样。

我想，这告诉我们：你永远无法满足自己不需要的东西。

在离开浴池的路上，千寻看到无脸被重新归于正常大小。她意识到，无脸真正需要的，是联结，并在她离开时，允许他跟随自己一同离去。

无脸与千寻一同登上火车，前往沼泽地，去见尤巴芭温柔的孪生姐妹——泽妮芭。

泽妮芭是尤巴芭的对立面——温暖、不那么张扬。在泽妮芭的小屋中，一切都发生了变化。敲门后，无脸犹豫了一下，但泽妮芭却为他敞开大门。

这一次，他被邀请进了屋。

在那里，无脸得到了一份终于让他满足的东西。如今，他有了一个可以归属的小小地方，不再需要以丰盛来炫耀自己的存在。

无脸终于在泽妮芭身边纺纱，将注意力转向细小而稳定的工作，用以制作合作的材料。

对于人工智能来说，教训或许也类似。它的危险在于，它运行于没有任何“足够”意识的系统之中。 人工智能需要边界，我们同样需要。问题不在于“这台机器能做什么？ ”，而在于“它应该服务什么？”更重要的是，“我们什么时候该停下？ ”

听着，我并不天真。我知道，在这些系统中，我们能自由活动的空间是多么有限。 现在是2025年，我已经疲惫不堪。我不相信这些话语能带来多大的改变。 那些本可以改变世界的人，根本没在倾听； 而激励机制又太过强大，以至于机器依旧在运转。

因此，我寻找更小的路径：渐进式的进步、意想不到的收获、细微的转向、小小的拒绝。 我并不确定该如何看待这一切，这也是为什么我在困惑中努力表达自己的想法。 我想要在正在发生的一切中，为自己开辟一小块创意的天地。 这可能吗？

我内心的乐观主义者记得千寻——那个用她的拒绝，将吞噬灵魂重新归于正常大小的女孩。 我内心的务实主义者记得宫崎骏——那位艺术家，他创造了千寻，却依然被困在那些他曾经试图抗拒的机器之中。 而我内心的现实主义者知道，无论我在他们身上看到什么，那终究都是我自己的投射。

我常随身携带一位哲学家兼作家西蒙娜·魏尔的名言：“我们必须忍受想象力与现实之间的不和谐。与其说‘这片风景很丑’，不如说‘我正在遭受痛苦’。”——西蒙娜·魏尔

换句话说，与其把经历向外投射，不如忠于自己的感受。

《千与千寻》于2001年上映。它与人工智能毫无关联。 如果我在不同的时间发表这场演讲，无脸或许可以是加密货币，或许可以是谷歌， 或许可以是社交媒体。寓言也有其局限。 西蒙娜·魏尔或许会说，这些解读共通之处在于：这一切的解读，最终都是我自己的创作。

我曾经喜欢科技。它让我感到沮丧的唯一原因，是暗自相信它能让我得到满足。 也许它曾经做到过，但机器还不够。这究竟是科技的失败，还是我自身的成长？ 还有更好的事情值得我们去承受。

也许，写下这些文字，就是我在泽妮芭的小屋中，寻找自己能做的小小工作的一种方式。 轮子转动着，我又在纸上写下几行字。我心想：“机器或许知道一切，但至少我知道该在哪里停下。 ”

这听起来像是出自《道德经》。这也让我想起了鲁宾的改编。刚才我有些不公平。他写的诗句并非全都是糟糕的。如果你仔细挖掘，会发现其中有一句藏在堆叠的中间：

《The Way of Code》第53章

大道至简， 却有人执着于捷径。

留意平衡何时失守： 当富有的投机者蓬勃发展， 而农民却失去土地。 当精英阶层制定法规， 而普通劳动者却无处可依。 当政客为虚构的灾难性事件 资助虚假的解决方案。

这一切都是傲慢与腐败。 而这与自然之道背道而驰。

我再次思索：有人读过这段文字吗？