我們坐在辦公桌前，ChatGPT 的對話框躺在眼前。上司要求的案件陳述已經想了半小時，措辭總是不夠銳利。我們決定把思路丟給 AI，看看它能怎麼幫忙。
三十秒後，一段漂亮的文字出現在螢幕上。句式精短，論點層次明確，甚至還在關鍵處暗埋了法律術語。讀著讀著，突然停頓了——這封信究竟有多少是我們的意思，有多少是 AI 的措辭？按下送出鍵的時候，我們在簽署什麼？這個停頓，就是這一季的起點。
我們一直在看 AI，但看的方式都一樣
目前，人們用三種最主流的眼光看待 AI。
第一種：技術視角。 它關心的是能力與性能。AI 能做什麼？精準度多高？處理速度有多快？跟上一個版本比起來改進了什麼？如果我們逛 HackerNews 或 PTT 的 AI 版，八成的討論都在這裡——「GPT-4 的 MMLU 分數」「為什麼 Claude 在推理上贏了 Gemini」。這套眼光很實用，讓我們把 AI 當作一個「工具」去評估。
第二種：商業視角。 它關心的是效率與取代。AI 會怎樣改變產業結構？哪些工作會消失？我們現在學的技能值不值得投資？Nvidia 的股票還會漲嗎？這套眼光也很實用，讓我們把 AI 當作一個「威脅或機會」去定位。
第三種：倫理視角。 它關心的是對與錯。AI 會不會被濫用？演算法偏見從何而來？我們應該規管 AI 嗎？應該怎樣規管？這套眼光看起來最嚴肅，但通常以二元對立的方式思考——AI 危險或安全、有偏見或公平。
問題在於：這三種視角都把 AI 當成一個外部的「東西」在評估。
技術視角問的是「它能做什麼」，商業視角問的是「它對經濟的意義」，倫理視角問的是「它在道德上對不對」。但沒有人在問——**我們跟它之間正在發生什麼關係？**
我們需要另一種方式來看
想像走進故宮，站在翠玉白菜前面。
我們知道它只是一塊石頭。我們知道雕刻師用的技術。我們知道這個物件的歷史背景。但站在那裡的時候，我們感受到的是什麼？不只是「一尊成功的工藝品」，而是某種難以名狀的存在感——彷彿這件東西在看著我們。
這個感受，不需要是古董迷才會有。看著一尊雕像時那股「被觀看」的感覺、拿著結婚戒指時那份「被承諾」的感覺、跟 AI 對話時那次「被理解」的感覺——它們都在告訴我們某件事：一個物，有能力在社會關係中產生真實的效果。
這一季，我們一起配上三副社會科學的眼鏡。一起嘗試用三個新的方式「看見人與AI之間的關係」。
三副眼鏡，看見三種關係
第一副眼鏡來自人類學家艾佛瑞德・蓋爾（Alfred Gell）。
蓋爾問的是：一個物為什麼會在我們心裡產生能動性？為什麼我們會覺得一個東西「有力量」、「有意圖」、「在跟我們互動」？當我們用 ChatGPT 時，那股「它好像懂我」的感受，從何而來？從技術上看，LLM 本質上是機率模型——它根據統計規律揣測我們的意圖，然後生成我們最可能想聽的回應。但有趣的是，正是因為它「猜」得太準，我們的大腦就啟動了一個古老的反射：把超越理解的表現，歸因為某種「理解力」。蓋爾的眼鏡會讓我們看見：這既是 AI 的設計，也是我們自己的投射。兩者合力，製造了迷惑。
第二副眼鏡來自社會學家布魯諾・拉圖（Bruno Latour）。
拉圖問的是：當人跟物結合在一起時，會發生什麼？一枚結婚戒指沒有意識，但它在婚姻關係中扮演著不可替代的角色。一件槍沒有意圖殺人，但它改變了暴力的樣貌。那麼當我們＋AI 這個組合在工作時，我們一起變成了什麼？拉圖的眼鏡會讓我們看見：人和 AI 之間不只是使用關係，而是一種協作的、互相塑形的共生狀態。
第三副眼鏡來自量子物理學家暨理論家卡倫・巴拉德（Karen Barad）。
巴拉德問的是：關係本身會不會改變雙方？當光既表現得像粒子、又表現得像波時，不是因為光本身有兩種性質，而是因為測量的方式決定了光呈現哪一種性質。那麼當我們每次跟 AI 互動時，我們是否也在被重新定義？我們跟 AI 之間的每一次對話，都在重新製造「我們是誰」這個問題的答案。巴拉德的眼鏡會讓我們看見：互動不是中立的。每一次接觸，不只是我們在塑造 AI，AI 也在改變我們。
這一季，寫給正在生活與工作中大量使用 AI 的我們
落筆之際，大概有幾十億人已經把 AI 嵌入了日常生活。我們每天用 ChatGPT 寫 email、用 Claude 寫程式、用 Midjourney 生成圖像、用 Character.ai 聊天解悶。
但有一個奇怪的現象：大多數人沒有語言來描述「自己跟 AI 之間到底在發生什麼互動？」。
我們能說的只有「很方便」「有時候不太準」「有點詭異」。但更深層的感受呢？為什麼跟 AI 寫了一整天的程式後，我們感覺比跟人類同事寫同樣的程式更累？為什麼 ChatGPT 猜對了一個我們沒有明講的細節，會有種被看穿的感覺？為什麼我們開始依賴 AI 的建議，卻又同時不信任它？
我們有大量的詞彙來描述「AI 的能力」（精準、高效、多模態……），也有詞彙來描述「AI 的危險」（偏見、幻覺、不透明……），但我們缺少詞彙來描述「跟它相處時的內部經驗」——那種既親密又陌生、既依賴又疏離的感覺。
這一季，我想嘗試釐清補足這個語言空缺。
我們一起安裝能夠看見、描述、理解自己跟 AI 之間到底在發生什麼的Skill。
一個開始
下一次用 AI 時，我們試試看停下來。
不是停止使用它，而是停止自動模式。讀讀 AI 給出的答案，然後問自己：這個回答中，有多少是我想要的、有多少是我沒想過但現在被植入了我的思路？這個 AI 能夠給我這個回答，是因為它真的理解我，還是因為它的機率模型足夠精準，能夠模擬理解？如果我一直用這個 AI，我自己會變成什麼樣子？
這些問題沒有簡單的答案。但擁有問這些問題的能力，本身就改變了一切。
下一篇，我們從蓋爾開始。他會帶我們走進一間廟裡，面對一尊木雕，一起認識「能動性」這個詞——也就是說，為什麼我們會覺得一個物在看著我們、在跟我們互動、甚至在操縱我們的想法。
到那時我們才會明白，為什麼 ChatGPT 的打字動畫、Character.ai 的溫暖回應、甚至是 Alexa 的那道輕微的語調起伏，都不是「額外的功能」，而是經過精心設計的迷惑——讓我們自動把能動性歸因給一個本質上只在做機率運算的系統。
