东哥聊天室：追求效率和智能时，也别把“做人”的部分一并交出去

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Who will taste the cherries？

The computist has one dream: to debug the subjectivity out of all of human knowledge，creating a pure, frictionless world• 公众号，核衷科技

未来的Frigicaire厨房，在1956年通用汽车电影《梦想设计》中展出

计算机技术代替人类数了所有的“樱花瓣”，那谁会品尝“樱桃”

计算主义者有一个梦想：从人类知识中去除主观性，创造一个纯洁、无摩擦的世界

2015年夏天一个晴朗的日子，我发现自己站在硅谷一栋办公楼的地下室里。房间塞满了各种电器，仿佛一间商用厨房刚被炸得四分五裂。几摞嵌入式烤箱挤在推车上，电线团团缠绕，从一张宽大的不锈钢台面后方冒出来。抹布和海绵在巨大的水槽边缘慢慢晾干，水槽上方垂着一支预冲洗喷头，像低垂的柳枝。

附近的电脑显示器上，一边开着 Python 开发工具，一边是张点缀着红绿单元格的电子表格。房间中央搭了个临时备餐台，上面摆着一台古怪的小机器。它看起来像一台迷你微波炉，仿佛专为加热单个纸杯蛋糕而设计。后来我才知道，那是台水分分析仪：研究人员用它测量羊肉、剑鱼、鸡肉、猪肉和牛肉样品中还剩多少汁水。

我把眼前的一切都记下来：上午10:45。厨房里烟雾弥漫。

那间地下室是个试验厨房。两位厨师和几名研究人员正忙着用一批原型烤箱烹煮堆积如山的肉，仿佛把整座农场的肉都搬来了。公司的愿景是造出一种烹饪机器，只需按下按钮，就能做出米其林水准的菜肴。团队成员一边品尝食物，一边填写“感官清单”表格，记录食物的颜色、气味、温度、质地和味道等特征。我负责烤箱触摸屏界面的设计，因此来到这里向厨师学习，希望设计出既适合他们，也适合“家庭厨师”或最终用户使用的产品。厨师的烹饪直觉与烤箱的逻辑之间，立刻显出了张力：厨房里烟雾弥漫，因为一位厨师试着把三排羊排直接放在烤架下方烤，想做出那种“拿丙烷喷枪猛炙一下”才能得到的颜色。这种直觉没法转换成烤箱听得懂的语言。我把“猛炙？”记了下来，继续观察。另一位厨师一边在另一台烤箱的屏幕上操作，一边嘟囔道：“这些玩意儿根本没用。我得能靠我的厨师直觉来判断。”

这些厨师受雇协助给烤箱编程，让它们能照着厨师的食谱烹饪。但他们还得假装自己是普通人，为家人准备晚餐，以便团队观察烤箱能否复现专业技巧。一方面，厨师需要一个提供足够控制选项的界面，方便手动调整，并为烤箱积累更多训练数据；另一方面，最终用户需要的是简便易用、看起来足够聪明的产品。

研发这款烤箱的公司把人为干预食谱视为一种风险。选项太多，用户就可能随意改动食谱，这会削弱烤箱的智能形象，也可能导致烹饪失败。产品团队常常谈到：如果用户过多地手动调整食谱，就会养成“坏习惯”。“改变这个仪式”成了办公室里的口头禅，写在白板、便签和任务追踪工具上。

烤箱尝不出味道，也根本不明白用丙烷喷枪“猛炙”食物是什么意思。

尽管如此，我还是认真看待这个愿景。那是我进入科技行业早期参与的一个项目，当时正值 2010年代科技乐观主义浪潮的高峰。我相信，只要掌握了合适的信息，就能通过巧妙的设计解决烹饪中的难题。但在接下来十年里，我参与设计大规模界面，从城市基础设施到全球设计系统，渐渐把那间试验厨房看成科技领域一场根本冲突的缩影：一边是人的主观性，另一边是万物皆可计算的信念；一边是人体的感官—一味觉，另一边则是认为数据才是更有效知识形式的观点。

无论作为生理过程还是审美偏好，味觉都是主观的。它取决于具体情境，属于个人。在智能厨房里，和科技追求的许多其他目标一样，这种本质上属于个人的体验被要求变得统一、可重复。换句话说，味觉必须转化为数据，变成哲学家艾伯特•博格曼所说的“装置”：它把手段抽象化，几乎不需要人参与便交付结果。这样一来，人的劳动，以及家庭厨师的自主性，也就一并被抽离了。

一名路人用手机拍摄粉色樱花，背景中可以看到街灯。

照片：Kilian Karger / Unsplash但烤箱尝不出味道，也根本不明白用丙烷喷枪“猛炙”食物是什么意思。设计师 Nitzan Hermon 在他的 Substack 上写道，询问算法能否理解主观事物，是范畴错误，就像问一块石头喜欢哪部电影。光数树上的花瓣，不可能体验到樱桃的味道。无论收集多少数据点，单靠数据都无法重现—一甚至无法准确呈现—一具身经验。然而，这台烤箱依赖的前提却是：食物的品质和人的味觉都可以量化。

智能厨房让我第一次接触到一种意识形态，我称之为“计算主义”（computism）。它认为，宇宙由离散、可测量的数据片段构成——哲学家称之为“数字本体论”——并把这种观点延伸为一套经济和政治体系。按照计算主义，世界包括人类在内都可以计算：构成万物的片段都能表示为数据，并以数据的形式加以操控。归根结底，宇宙可以由代码治理。

一栋现代高楼矗立在多云的天空下，前方停着汽车，一人走过，近处是树木和草地。

众号一核衷科技

荷兰阿姆斯特丹科学园的AMS1数据中心，2021年。照片：Anthony Deutsch /路透社科技界领袖对计算能够如何操控世界，提出了种种宏大主张。埃隆•马斯克说，人工智能将“重写整个人类知识体系”；人工Anthropic 的首席执行官 Dario Amodei 则写道，图形处理器很快就会把我们变成“一座数据中心里的天才之智能公司国”。还有人认为，宇宙可能是一场模拟，目的是催生超级智能；也有人认为，未来的人工智能真的会成为神。这些信念都隐含着同一个判断：在一个可以通过计算预测的世界里，最有权势的人就是掌控计算机的人。要理解日常经验被数据化、顶测保生口血百及的现察，昇土又走「里安饮用。如来一功郁的以订昇，那公一功世视郁号吹孩测、现化他探控。在计算机看来，人的行动构成了这个人——于是，设计师的视野里便不再有“人”本身。这种叙事并非硅谷首创。古希腊哲学家德谟克利特提出，宇宙及其中的一切都由不可分割的微粒构成，称为 atomos（意为“不可切割的”“不可分的”）。启蒙运动时期，勒内•笛卡尔重新拾起这种原子模型，将一切物质都纳入其中，包括人体；早期的数字本体论由此重获生命。在笛卡尔的模型中，身体被视为一台复杂的机器，里面装着一个使用者—一灵魂。灵魂是唯一不由微粒构成的东西。此后的发明家试图证明德谟克利特和笛卡尔的设想。雅克•德•沃康松在18 世纪制造的机械鸭，模拟了进食和消化，是后来机械织机的先声。最终，这个发明也把我带回了加利福尼亚那间地下室：在那里，人们试图用一个不那么奇特的机械装置模拟味觉。

INTERIOR OF VAUCANSON'S AUTOMATIC DUCK. A,clockwork;B, pump: C, mill for grinaing grains test秘炒；

J,bill; H,head; M,feet.

沃康松机械鸭的结构图，展示了内部的发条装置、泵和研磨机等部件。沃康松的18世纪机械鸭。图片来源：维基百科

离开厨房项目后，我逐渐看到计算主义如何站稳脚跟，也不得不反思自己的工作—一界面设计—一是如何体现这种观念的。设计项目常常围绕着如何优化用户在界面中的操作路径展开：提高参与度、转化率、效率和生产力，持续消除摩擦。设计师把重点放在衡量用户的行动上，因为除非身处研究环境，否则我们无法获知每个人的具体想法。于是，在计算机看来，行动构成了一个人；这意味着，设计师眼中的人逐渐缩减成一组行动。多年来，界面设计从一种主要与人的主观经验打交道的手艺—一所有设计本来都是如此—一转向追求机械般的客观性，力图摆脱人的诠释和判断所带来的“干扰”。我刚进入科技行业时，许多客户都认同设计咨询公司IDEO 提出的“设计思维”：一套可重复执行、用于通过设计解决问题的步骤。这套方法被用在各种领域，从开发新应用到公共治理，推动用户体验（UX）设计走向形式化，也让厌恶风险的决策者觉得，数据能为决策提供客观依据。作为科技热潮背后代码与数据的具体体现，用户体验设计正当其时。我亲身参与其中，拥抱UX设计与权力日益接近的机会。越来越多人相信，设计是一套可以复制的流程；这种信念既帮助我们推销设计的重要性，也让我们相信设计和科技携手能够让世界变得更好。十年过去，设计终于在商业决策中占据了一席之地。但为了获得这种地位，软件设计也不得不改变。一旦设计被认可为推动量化增长的手段，它的产物—一界面—一就被拆解开来，以便衡量。按钮、卡片、列表等界面元素被分解成不同的形状、颜色和字体，每一种都有明确的数值。这些视觉特征的组合被编入设计系统。借助软件，设计从复杂且依赖情境、由相互关联的结构组成的整体，转变为一件可以替换零部件的机械物品。

通过设计交付给用户的机械式优化，抽离了设计手艺中的人性因素。

随着基础设施不断完善，A/B测试等方法逐渐成为数字界面的标准做法。这类测试会向不同用户展示略有差异的界面版本，再比较哪一种效果更好。它借鉴了随机对照实验的一般理念和行为经济学原理。随着用户群体迅速扩大，进行实验并调整界面、使其朝预期结果发展的能力，也达到了前所未有的水平。渐渐地，界面成了单向的数据提取机制。评论家Silvio Lorusso 的话说：“曾经是一个致力于解决问题、前景光明的领域，如今反倒成了问题本身。”

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六个蓝色圆圈，从浅到深排列。

一个著名的例子是谷歌搜索结果链接的蓝色。谷歌搜索团队曾测试41 种蓝色深浅，想找出哪一种能让用户点击更多链接。设计师 Douglas Bowman 曾提到这件事，把它作为科技行业数据驱动文化的一个例证；这种文化最终促使他辞职：

没错，谷歌有个团队无法在两种蓝色之间做决定，于是他们测试了夹在两者之间的41种颜色，看看哪一种表现更好。最近，我曾就边框究竟该设成3、4 还是5像素和人争论，对方还要求我证明自己的看法。在这种环境里我无法工作。我已经厌倦了争论这些微不足道的设计决定。

（有位设计师还告诉我，一次拼写错误让一种不讨喜的棕色也被纳入测试。管理层的回应是：“如果它的表现比那些蓝色好，我们就留着它。”）

这种通过设计交付给用户的机械式优化，专注于可量化的结果，因而抽离了设计手艺中的人性因素—一主观品味所发挥的作用—一也在过程中丢失了意义。随着设计从复杂结构转向孤立元素，界面越来越接近绝对量化，成了博格曼意义上的一种“装置”。通过软件进行的沟通、规划和学习等行动，被简化为可计算的结果，用户也因此感到疏离。数据的支配地位渗透进软件的每个角落，乃至单个用户界面（UI）组件：五星评分、一个文本字符串、一个下拉菜单、一个标签。体验被压缩成数据片段。分手或与父母交谈之类的行动，如今也会因人们使用何种软件来完成，而带上社会层面的潜台词。软件观察、建模并回应用户的能力，开始被用于创造或增强用户的意图，而不只是帮助他们实现意图。

计算主义为了证明全面数据化的正当性，鼓吹一种现实模型：只要摆脱人体和心智的局限，就能看清世界真正的样子—一数据。这种转变要求权力运作方式发生变化，哲学家韩炳哲在《精神政治学》（2014）一书中对此有所阐述。随着新自由主义从工厂车间里的身体强制，转向屏幕上的心理优化，用户也被推向自我剥削。

从界面的运作机制中，我们可以直接看到这一点。一个简单的例子就是无尽的信息流，以及像老虎机一样、向下拉动便可刷新的操作。平台并没有强迫用户留下来工作，而是让用户主动想要生成数据。理解这一区别，是看清界面设计隐秘一面的关键：它利用心智的生理机制，让人最大限度地依赖机器。

哲学家 Andreas Spahn 认为，数字技术正是这样颠覆传统的笛卡尔式主客体模型的。他指出，数字技术已不再是被动的工具，也不再是供我们施加行动的惰性对象；它们正在变得自主。当用户把自主行动交给界面—一例如让厨房在自己外出办事时替自己做饭—一界面便开始具有主体的特征，而用户则越来越像一个生成数据的客体。如果身体是复杂的硬件，那么心智就是它那套充满漏洞、不断退化、等待优化的软件。

社会学家 Maurizio Lazzarato 的著作进一步深化了对计算主义的批判。他认为，资本主义不只把我们化约为生成数据的客体，还利用这些数据由内而外地塑造我们的主体性。在《符号与机器》（2014）一书中，他指出，技术绕过我们的有意识行为，把我们拆解成尚未个体化的组成部分——例如算法识别出的“兴趣”——再将这些部分转化为可衡量的输入。因此，技术不仅能够观察和回应我们，也有能力塑造我们对它的回应。这与设计本身被拆解成原子般的元素、再拼接组合成新界面的过程相似。仿佛是在印证 Lazzarato 的观点，越来越多设计师和工程师开始把设计系统输入大型语言模型（LLM），让它们生成设计界面的仿制品。其他情况下，人们会用合成数据创建虛拟用户画像—一由 Lazzarato 所说的那些零散、尚未个体化的信息拼成的虚构人物——再用这些画像测试想法。真实的人可以被整个抽离出流程，只留下模拟对象。毕竟在计算主义模型中，人可以被理解为数据，那么数据也就可以取代人。

这就是把身体和心智当作装置意味着什么：具身的主观经验被抛弃，取而代之的是测量。企业家 Peter Diamandis 在2024年对一家长寿诊所联盟发表讲话时说：“要么是硬件出了问题，要么是软件出了问题，而我们会有办法修好！”如果身体是复杂的硬件，那么心智就是一套充满漏洞、不断退化、等待优化并投入更高效工作的软件。

由此便走到了计算主义形而上学的逻辑终点：生成式人工智能将超越人类，成为一种后人类主体。计算主义者认为，人类的知识和文化因为掺杂了太多人的因素，因而不够客观。无论是追求“超级智能”“一座数据中心里的天才之国”

’，还是期待

涌现出一种能够“解决气候问题”的人智能实休（这 Sam Altman 的说法）归根结底都是相要修复，消除人类的丰观性。它意味着逃离人性，把我们的责任、错误和恐惧交给计算机——仿佛让人类在如此混乱的状态下继续存在，是一种令人难堪的失误。灵性信仰体系之所以常常长存，是因为它们能让人们在做人、受苦和死亡看似毫无意义时，找到一种清晰的解释。我看待计算主义也是如此，只不过它不把人类苦难归因于造物主、魔鬼或欲望，而是归因于做人这件事本身。

主观性坍缩为数据，正在我们眼前发生。智能家居厨房的梦想，已经演变成 Wonder 这样的付费服务：它通过算法综合用户的健身目标、偏好和饥饿程度，每天为用户安排三餐，替他们决定接下来吃什么。别做饭了，甚至连想一想自己想吃什么都免了—一应用会替你处理。这种趋势也不只涉及我们的身体。曾经只负责拼写检查的工具，如今还能根据真实人类作者的人工智能仿制品提出批评。写作本是一种通过对话来建构意义的行为，设计也是如此；现在，这种行为却被抽离了。工具根据它能接触到的所有人类写作，告诉人们该怎样模仿另一个人说话。2026年6 月，一家初创公司宣布，连“品味”也是一个数据问题；只要增加训练，生成模型就能创作出具有卓越品味的作品。计算主义计划通过挪用公共领域中的人类知识来实现。科技人士想要重写的“知识体系”，其实是数十亿人在数干年间共同创造的文化成果。计算主义把这些集体成果看作一团复杂的数据———种无人认领、可供提炼的自然资源；只要去掉其中的矛盾与主观性，知识最终就能像科学史学家 Lorraine Daston 和 Peter L. Galison 所说的那样，摆脱认识者本身。

计算主义者相信，向原始信息屈服就是解决方案，能由此发现新的真理，开创一个乌托邦式的未来：计算机不再需要操作者，人也不再需要做人或解决人的问题。一次又一次，当我们无法调和主体与客体时，就干脆把主体移除。总有一天，如果只剩下计算机，我们就可以让它自行设计、自我优化，消除那些构成我们生活的摩擦、错误、不可预测性和挣扎。可那之后呢？

计算主义真正的悲剧，不只是计算机可能接管某些人类活动，或在智力上超过人类。更大的悲剧在于，它的信徒可能建成一个数尽每一片花瓣的世界，到头来才发现，我们已经把品尝樱桃的能力一并抽离了。

以上。

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