徐贲 | 从“人工智能”到“超级智能”：对人机共笔写作的可能冲击

编者按：9月底，特朗普签署行政命令，要求联邦文件以“超级智能”取代“人工智能”，这一改名举措引发了社会关注。学者徐贲认为，无论“AI”是否改称“SI”，人文学界真正需要回答的问题仍然没有改变：在人与智能共同书写的时代，作者的判断究竟在哪里，由谁来承担责任。本文便是从“超级智能”这一概念，以及从“工具观”到“智能观”的变化出发，而不是从这次改名的政治含义出发，来讨论这一问题。

2026年9月22日，美国总统特朗普在联合国大会上宣布，美国政府文件今后将以“超级智能”（Super Intelligence，简称SI）取代“人工智能”。他的理由是“人工”一词让这项技术听起来像是“假的”。此前一周，他还曾在社交平台上让追随者在“SUPER INTELLIGENCE”与“SUPERIOR INTELLIGENCE”之间投票。9月29日，他在白宫宴请主要人工智能企业的负责人，随后签署题为《开启超级智能时代》的行政命令，要求联邦机构在官方函件、网站和政策文件等非法定文本中，一律以“超级智能”和“SI”取代“人工智能”和“AI”。命令并未改动法律中对AI的既有定义，只责成白宫科技顾问在六十天内提交关于联邦“超级智能”定义的立法建议。同日，谷歌、Anthropic、Meta、OpenAI、xAI和英伟达等公司的负责人签署了《白宫超级智能协议》。（Axios, “Trump and CEOs Try to Shed AI’s Toxic Branding”）

这个提议是否事先征询过科技界领袖，甚至就出自他们的主意，目前尚无公开证据可以断言。可以确认的有三点。

其一，这次改名与产业界的处境密切相关。Axios报道称，华盛顿与硅谷的决策者都担心公众对AI和数据中心的反感会拖累这项技术的发展，新名称正是扭转舆论的一部分。

其二，部分企业家公开示好。英伟达的黄仁勋称数据中心如今应当叫作“超级智能工厂”，马斯克也转发了相关视频，并写下“Super Intelligence”。

其三，行业并未整齐划一。Anthropic的阿莫迪与OpenAI的布罗克曼在发布会上仍然说“AI”，阿莫迪还强调这项技术“确有真实的风险”。报道还指出，特朗普暗示科技领袖签署了确立新名称的文件，但他们签署的是另一份只在标题里出现新词的两页协议，其中并无改名的声明。因此，更稳妥的判断是：这是一次政治权力与产业利益相互呼应的品牌行动，至于谁先提出，只能留待日后查证。

这一改名的潜在意义，需要与它的概念混淆分开来看。在研究者那里，“超级智能”一词有特定含义，指在几乎所有领域都远超人类最优秀头脑的智能。而行政命令所指的“SI”，不过是现有AI系统的新标签。它在法律上仍指向既有的人工智能定义。业内人士也批评这是借用了研究者留给更大跃迁的名号，不太可能被行业普遍采用。民调同样显示，公众更偏爱旧名，选“人工智能”的占53%，选“超级智能”的只有9%。就语言本身的接受度而言，这个新词前景并不乐观。

但它值得被认真对待，原因恰在于它与本文讨论的问题直接相关。命名不是中性的，它安排着人们把一种事物归入哪一类。把“人工”解释为“假”，等于预设了一个与本文第二节所分析的“工具”范畴相近的前提：既是人造之物，便只能是对真智能的模仿，借助它写出的文字，自然也近于“假”。

改名的政治意图，是用“超级”取代“人工”，借此冲淡这种“假”的联想。无论这一意图出自政治家还是企业家，客观后果都是：先进AI被当作“智能”而不是“工具”的公共语境，因此多了一股来自权力中心的推力。在这条推力之下，AI辅助的 “人机共笔”写作的文化合法性，会随着人们对这项技术的范畴理解一起发生变化。

然而，名称的升格并不等于能力的实现，从能力到正当性并没有直接的通道，从一个名称到正当性就更没有。当“超级智能”成为官方用语和产业公关的一部分，学界若是接受，很容易被视为对政治与商业话语的附和；若是拒绝，又可能把“拒绝AI写作”与“抵制某种政治叙事”捆绑在一起，使一个本应以学术伦理来讨论的问题，染上党派色彩。

命名者提供的只是更体面的称呼，并不提供责任机制。因此，无论“AI”是否改称“SI”，人文学界真正需要回答的问题仍然没有改变：在人与智能共同书写的时代，作者的判断究竟在哪里，由谁来承担责任。我这里将从“超级智能”这一概念，以及从“工具观”到“智能观”的变化出发，而不是从这次改名的政治含义出发，来讨论这一问题。

一、合法性之争背后的范畴之争

我所说的“人机共笔”，指的是人类作者与生成式人工智能在写作中的深度协作：人提出问题、划定方向、取舍材料、质疑和修正机器的输出，机器则参与可能性的生产，包括提供论证的备选路径、指出被忽略的前提、在遥远的知识领域之间搭桥。与之相对的是“AI代写”，即机器给出智识上的终点，人只是把这个终点据为己有。这两种模式的区别，不在于机器参与的多少，而在于判断发生在哪里。

当下围绕AI辅助写作的争论，大多集中在合法性问题上：这算不算作弊，算不算外包，署名是否诚实，学术规范能否容忍。我认为，这些争论的背后潜藏着一个更基础的范畴问题，即人们究竟把AI归入哪一类事物。范畴一旦改变，合法性的判断标准也会随之改变，而推动这种范畴变化的一个重要力量，正是“超级智能”（superintelligence）这一概念越来越具有公共可信度。

出生于瑞典的牛津大学哲学家，尼克·波斯特洛姆（Nick Bostrom）在《超级智能》（Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies, 2014）中将超级智能界定为：“在几乎所有具有认知价值的领域（包括科学创造力、通识智慧和社交技能），都远远超过人类最优秀头脑的智能”（Bostrom, 2014, p. 22）。这一概念此前长期停留在哲学思辨与科幻想象中，如今随着生成式 AI 的爆发性发展，已迅速渗入产业界、政策框架与公共话语体系。

当社会不再仅仅将先进 AI 视作单纯的效率工具，而是逐渐赋予其某种“智能”地位时，知识生产与文化实践的底层逻辑便发生了深刻转变。这一转变并非意味着人类智识退场，而是将讨论的重心从工具性的“效率提升”引向了存在论层面的“主体建构”。在这一背景下，有关作者观（Authorship）、学术规范（Academic Norms）与人文教育（Humanities Education）的讨论，不再局限于技术层面的“是否使用 AI”，而是全面转向了“人类判断究竟在场与否”的核心命题。

首先，作者观从传统的“独创文本产出”重塑为“主体判断与裁决的在场”——写作的价值不再体现在字符的生成速度，而体现于思想的设计、逻辑的审视与责任的担当；其次，学术规范的审查重心从机械的“行为阻断”转向了严肃的“智识责任归属”，明确了技术可作论证与对话的伙伴，却绝不能成为免除学者学术诚信的挡牌；最终，人文教育也必须顺应这一大势，从传授标准化技能的“知识输出”回归到培养审美鉴赏力、道德判断力以及临界体验中的“批判性思辨”。可以说，正是在这种从“工具”到“智能”的认知跨越中，人类智识的真正尊严得到了重新审视与定义。

二、从“工具”到“智能”：范畴的迁移

今天人们对AI写作的怀疑，多半建立在一个未经言明的前提上：AI是一种工具，一种高度复杂的自动补全系统，它替人生成语言，而真正的智力劳动应当由人来完成。在这个前提下，AI参与得越多，就越容易被看成外包、替代或欺骗。工具的比喻有它的逻辑：锤子不分担建筑师的构思，计算器也没有自己的问题意识，使用工具的人始终是唯一的思考者。

“超级智能”这一概念动摇的，正是这个前提。如果人们开始把先进AI看作一种真正的智能形式，能够推理、发现关系、提出假说、批评论证，并在某些层面超出普通人的能力，那么AI参与写作就不再像使用一件工具，而更像与另一种智能共同工作。这个区别并不只是修辞上的。至少在强的意义上，一个超级智能系统可能拥有自己的问题视角：它可能发现作者忽略了一个前提，提出作者从未想到的概念区分，把相距遥远的领域联系起来，或者直接挑战作者的解释。到了这一步，说“作者使用了AI”就几乎没有信息量了，正如说“作者读了书”没有信息量一样。真正有信息量的问题是：人类究竟如何运用了自己可以获得的这种智能？

在这个意义上，模型不再只是代写者或语言生产机器，而可能成为智识上的对谈者。人机共笔的合法性，也因此获得一个新的支点：对谈者的参与，在人文传统里从来不是污点。苏格拉底式的对话、书院里的问难、师友之间的往复论辩，都是思想借助他者而成形的方式。没有人会因为一部著作受益于与友人的长谈而否认它的作者身份。

三、技术中介的历史与AI的特殊性

每当一种新技术进入知识生产，最初的反应往往是把技术中介等同于智识上的不合法。柏拉图在《斐德若篇》中借苏格拉底之口，担心文字会使人依赖外在的符号而衰退记忆，带来的只是智慧的外表而非智慧本身。

美国文化和宗教历史学家以及哲学家沃尔特·杰克逊·翁 (Walter Jackson Ong)在研究口传文化与书写文化时指出，书写重构了人的意识本身（Ong, Orality and Literacy）。印刷术改变了作者身份与学术活动的组织方式，图书馆把记忆外置，搜索引擎把检索外置，文字处理软件把机械性的书写劳动外置。每一次，人们都经历过类似的焦虑，也每一次都在适应之后，把原本令人不安的中介视为理所当然的基础设施。

但AI与这些先例有一个关键差别，也正是它带来的不安格外深重的原因：以往的技术外置的是记忆、检索与抄写这类相对机械的环节，而AI开始外置一部分认知生产本身，包括综合、类比、论证与表达。因此，不能简单地以“历史上总是如此，终将适应”来化解今天的疑虑。适应是否发生，取决于我们能否在新的条件下重新划定“思考”的边界，而“超级智能”概念的作用，恰恰是迫使这种划界工作无法再被推迟。

哲学上还有一条值得借助的资源。英国哲学家兼认知科学家安迪·克拉克（Andy Clark）与当代知名意识哲学家大卫·查尔默斯（David Chalmers）在1998年发表于期刊《分析》（Analysis）的经典论文《延展心灵》（”The Extended Mind”）中提出，认知过程并不必然止于颅骨与皮肤；只要外部工具（如笔记本、智能手机等）能够稳定、可靠且随时为我们所调用，它们在功能上就与大脑内部的记忆与思维机制无异，同样属于认知系统不可分割的一部分。

如果此说成立，那么把“纯粹由人完成”视为智识劳动的标准，本身就是一种值得质疑的理想化。人类的思考从来是关系性的，我们通过读过的书、教过我们的老师、质疑我们的同行、继承的档案、学会的语言和吸收的传统来思考。

福柯在《什么是作者？》中早已提示，“作者”是一种历史地形成的功能，而非自然的事实（Foucault, “What Is an Author?”）；巴特（Roland Barthes）宣告“作者之死”，也是要瓦解那种把意义归于孤独天才的神话（Barthes, “The Death of the Author”）。

AI只是使这种关系性中的一个维度变得异常显眼。因此，真正的问题不在于智识生产是否“纯粹由人完成”，它从来都不是，而在于：在由各种智识影响构成的网络中，人类的能动性究竟位于何处？

四、怀疑的转移：从“是不是AI写的”到“你有没有真正思考”

超级智能会使AI的参与更容易被接受，但这并不意味着怀疑消失。更可能的情形是，怀疑发生了转移。今天人们追问的是“这是不是AI写的”。在一个成熟的AI文化中，更重要的问题会变成：“这个人究竟有没有足够的能力，去真正思考AI所产生的东西？”就像一个人坐进了一辆性能远超普通人的赛车，真正值得追问的已经不是“这辆车是不是替他跑的”，而是“他究竟会不会开这辆车，知不知道什么时候加速，什么时候刹车，什么时候转弯，以及什么时候明知道车还能继续跑，却必须踩下刹车。”

AI越强，这个问题就越重要：机器能够产生多少，不再是判断作者能力的主要尺度；真正稀缺的，是人能否理解、质疑、取舍和拒绝机器所产生的一切。

这是一个有趣得多的问题，因为它把作者身份的重心从文本的生产转向了判断。设想一个人让先进AI生成一篇文章，然后原封不动地提交。在未来的眼光里，他未必被看作单纯的技术违规者，而更像是一个没有与如此强大的智识伙伴发生真实思想互动的人，他错过了对话，辜负了资源。

反过来，另一个人大量使用AI，却不断质疑它的前提，拒绝它的措辞，重新引导它的论证，把它的建议与自己的经验和研究结合起来，并最终为全部内容承担责任，那么他越来越可能被视为完成了真正合法的智识劳动。“AI等于作弊”的等式，就这样被削弱了。

随之而来的文化问题也发生了倒转。过去人们质问的是：“你为什么要让机器参与？”将来可能被追问的是：“如果一种可以获得的智能能够改善你的思考，你为什么不使用它？”这意味着学术规范的一次深刻变化：拒绝借助更强的智识资源，不再自动成为美德。有时候，它甚至可能不再意味着智力上的自立，而意味着对自身智力增强机会的不思进取——明明可以借助一种更强的智能拓展自己的认知边界，却主动拒绝这种可能性，以为“不借助”本身就证明了自己更有能力。真正值得追问的，不是一个人有没有使用AI，而是他有没有认真使用一切可以使自己变得更有判断力的资源。

五、一个需要警惕的反面：从“判断在场”到“判断让渡”

不过，如果AI被广泛承认为在智力上优于人类，那么人类作者会面临一种新的诱惑，即以“它比我懂得多”为由，在每一个环节上服从它。心理学与人机交互研究中所说的“自动化偏见”，指的就是人们倾向于过度信任自动化系统的输出。在超级智能的文化氛围里，这种倾向可能被放大为一种近乎宗教性的顺从。所谓“判断在场”，届时有可能退化为形式：人在最后签上自己的名字，实质上的抉择却早已被机器悄悄做完。

这一点对“人机共笔”概念提出了严峻的检验。共笔与代写之间的界线，不在于机器参与了多少，而在于人是否保持了拒绝的能力。一个只能说“是”的合作者，不是合作者。因此，超级智能时代对作者提出的要求不是降低了，而是提高了：要有足够的底子去分辨一个听起来无懈可击的回答是否真的无懈可击，要有足够的独立性在面对远比自己博学的对谈者时，仍然敢于说“我不同意”，并说出理由。判断力的来源，在于长期浸润于优秀作品，也在于亲身犯过类似的错误；倘若因为机器能够代劳而放弃这些训练，人类将失去与超级智能对话所需的资格。

国际象棋的历史提供了一个有启发的对照。卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）在败给深蓝之后推动了“人机联手”的比赛形式，一度人们发现，人加机器的组合强于单独的机器，这被称作“半人马”模式（Kasparov, Deep Thinking）。然而随着引擎继续进步，人在其中的增益越来越微小，最终几乎可以忽略。

这个故事常被引来说明人类终将退场，但我认为恰恰要看到它的限度：国际象棋有一个明确的、可计算的目标，即赢棋，因此“更优”的含义是清晰的，人的贡献自然会随着机器能力的增长而被边缘化。写作和人文思考则没有这样的单一目标。什么问题值得提出，什么意义值得追寻，哪种表达忠实于某种经验，这些问题不能通过优化某个指标来回答，它们本身就是价值的选择。

因此，即使机器在每一个可计量的维度上都超过人类，“人为何而写、为谁负责”仍然不会被机器取代。写作中人的位置，更像是方向的提出者与后果的承担者，而不是最强的计算者。

六、新的等级秩序：AI素养作为文化资本

超级智能还可能带来另一个后果，这与知识界的学术鄙视链直接相关。所谓“鄙视链”，是中国学界对学术共同体内部心照不宣的等级秩序的戏称：做古典文献的看不上做理论的，通晓多门外语的看不上依赖译本的，名校与权威刊物的出身则自然居高临下。这套秩序大体建立在稀缺之上，掌握某种能力的困难被默默当作该能力所产出之知识价值更高的证据，用布迪厄的话说，就是被制度认证的能力可以兑换成文化资本与地位。AI的出现冲击的正是这种稀缺：翻译、检索、文献比较乃至合格的学术文字，成本都在急剧下降，建立在稀缺之上的等级因而动摇。

但等级秩序往往不是消失，而是改写。如果AI被普遍视为超级智能，那么“AI素养”本身就可能成为新的文化资本。过去的阶梯可能是希腊文、拉丁文、法文德文、专门方法、权威发表，正在形成的阶梯则可能是AI素养、高水平的人机协作、对AI的编排能力、对多个AI系统的输出加以比较和裁断的能力。这并不是等级的终结，只是学术等级的重新编码。

这里还会出现一种有趣的代际逆转。资深学者拥有更多的制度资本、学科记忆与声望，年轻学者则可能更熟悉如何向新的智能提问。学术权威的传递方向，由此可能从单向变为双向：教授知道得更多，而年轻人更知道如何向新的智能发问。这会改变学术权威的性质，但也不应被浪漫化。如果“善用AI”成为新的门槛，而最好的模型、专有数据与算力集中在少数机构手中，那么新的等级就可能叠加在旧的不平等之上，使“人人都有工具”的表象遮蔽基础设施层面的差距。

七、作者观的转型：从生产到判断与责任

如果超级智能能够生成与优秀人类写作难以区分的文字，那么依靠文风去侦测AI痕迹，就会越来越成为一种肤浅、弱智的判断方式。检测式的监管本质上是一场猫鼠游戏，而且它把师生与同行预设为彼此怀疑的关系，而学术训练恰恰依赖信任。真正有意义的问题将变成：谁提出了问题，谁决定什么值得关注，谁在不同的解释之间作出选择，谁检验了证据，谁拒绝了机器的错误，谁把结果整合进更大的思想工程，谁愿意公开为这个结论辩护，以及，如果结论最终被证明错误，谁来承担后果。

这是一种更高层次的作者观，它把作者身份从“生产”转向“判断与责任”。我认为，这是为AI辅助写作争取更大合法性的最有力的哲学理由，也是对“作者”这一概念最忠实的继承，因为“作者”（author）一词与“权威”（authority）、“担保”同出一源，它从来不只意味着动手写，更意味着为所写之物作保。就此而言，责任还有一个AI无法分担的维度：无论机器多么智能，它既不能在论证失败后承受名誉的损失，也不能在公共争论中被追问和问责。伦理学与法学讨论中所说的“责任缺口”，在写作领域有一个朴素的对应：能够署名并为之负责的，始终只能是人。

由此可以推出一个重要的操作性结论：关于AI的使用，学术诚信的重心应当从“披露是否用了工具”进一步推进到“明确责任归属”。披露是起点，担责才是实质。同时，评价方式也应相应转向，以口头答辩、过程性提问、对话式考察和长期工作轨迹来替代对孤立文本的鉴定，因为这些方式考察的是人，而不是文本。

八、文字中“人的贡献”必须被重新定位

于是出现了一个奇特的历史反转：AI越智能，就越难以坚持这样一种对人类作者身份的定义，即每一个句子都必须在没有AI参与的情况下由人亲手生产。如果AI始终只是工具，这种坚持尚有道理；但如果AI成为智识上的合作伙伴，乃至最终可以合理地称作“超级智能”，那么把人类作者身份界定为“不与AI合作”，反而会显得奇怪。

人的贡献必须被重新定位：不是亲手敲出每一个字，不是亲自完成每一次检索，也不是拒绝一切帮助，而是拥有一个问题，行使判断，规定方向，辨认意义，拒绝应当被拒绝的东西，并对最终说出的内容承担责任。这也是我所说的“判断在场”会在超级智能的时代变得更有文化说服力的原因。它并不削弱人类作者，反而迫使我们在更深的层次上重新定义何为人类作者。

超级智能本身并不会自动赋予AI使用以合法性。人们可能越来越接受AI的参与，同时要求更严格的披露、来源追踪、责任机制与证据标准。真正的合法性，不会来自“AI是智能的，所以使用AI是正当的”这…

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