徐 賁：文科防范AI，能防范濫用AI的庸人嗎？

文｜徐賁，美國加州圣瑪麗學院英語系榮休教授，作者授權首發

讀到一篇題為《6種平庸得令人發指的文科博士》的文章，不難發現：在 AI 時代，“文科批量生產平庸”的現象正被無限放大。然而，當我們面對“文科防范 AI，能否防范濫用 AI 的庸人”這一追問時，答案絕不能被簡化為一句斬釘截鐵的“能”或“不能”。它值得一個更誠實、也更嚴峻的回答：能，但又不能。

說它能，是因為當下的申報審查與學術規范，確實建立起了一道制度屏障——它迫使那些試圖用 AI 快速合成“精美廢話”的人，不得不重新付出時間的消耗、署名的責任以及學術苦修的成本。

說它不能，是因為“庸人”從來不是 AI 孵化出的新物種，文科的學術平庸化，遠比 AI 的誕生要古老得多。

但這種“能與不能”的拉鋸，還只是問題的表層。真正切中現實痛點的是：AI 沒有制造文科的平庸，它只是讓平庸第一次具備了工業化的量產能力。 它不是平庸的起源，而是平庸的放大器；它真正刺破的，不是“機器是否有靈魂”的技術哲學，而是人文社科評價體系長期無法區分“思想與文本”、“創造與套路”、“主體與工具”的制度痼疾。

沿著這條現實線索逼近本質，我們會發現：制度防范 AI，最終要守住的早已不是“如何防止庸人得逞”，而是“如何防止真正的思考者被這套量產平庸的系統擠壓退場”——這遠比對庸人的道德譴責，更緊迫，也更殘酷。

因此，AI成為一個放大鏡，照出了文科體制早已存在的深層病灶。文科防范AI，能在一定程度上防范濫用AI的庸人，但真正能救文科的，從來不是防范AI，而是重建一套讓“有風險的深刻”值得去冒險的激勵與評價體系。

當模仿性勞動不再需要時間

在AI降臨之前，一個庸人想寫出一篇合乎規范的論文，仍然要花上數月時間東拼西湊、反復謄抄、生硬地模仿前人的腔調。這個過程本身拙劣不堪，但它有一個意外的好處：它慢，它笨拙，它必然在文本里留下邏輯的裂縫和情感的猶豫——那些痕跡恰恰是共同體判斷一篇文章可信度的隱形標尺。AI拿走的正是這份擔保。它能在幾秒鐘內產出語法周正、引經據典、邏輯自洽的文字，一個對"正義"或"美"從無切身體悟、把文科純粹當飯碗的寫手，輸入幾個關鍵詞，得到的成品在形式上甚至優于他嘔心瀝血親手寫就的東西。申報制度所守護的，不是文章的質量，而是一條更根本的底線：意義的生產必須伴隨著人類時間的消耗。這條底線一旦失守，讀者再也無從分辨眼前這篇工整的文字背后，是否真的經歷過一次哪怕微不足道的內心掙扎。

人文學科從來都是一門龐大的現代職業體系，教授評職稱、研究生發核心期刊、研究員申領課題經費，這套體制龐雜而低效，卻靠著一個脆弱的物理限制維持著平衡——庸人再怎么灌水，一年也只能寫出有限的幾篇論文。AI一旦被允許無限隱形介入，這道閘門瞬間失效，人文學科迎來的不是繁榮，而是符號的絕對過剩，就像一個國家的央行濫發貨幣，紙面上的財富暴漲，實際購買力卻在同步崩塌。強制申報和使用比例的界定，功能不在于抓出作弊者，而在于人為地制造交易成本，故意拖慢庸人批量灌水的速度——這也是一種行會壁壘，保護那些靠緩慢閱讀、田野調查、手稿反復打磨為生的學者，不至于被零成本的機器流水線徹底淘汰。

人文學科處理的從來不是可以被實驗室反復驗證的客觀真理，而是滲入歷史敘事、意識形態、倫理規范與身份認同的主觀判斷。寫下這些判斷的肉身學者要承擔全部的聲譽代價——你是誰，你為何得出這個結論。AI給庸人提供的最危險的禮物，是一條推卸責任的退路：一旦遭到質疑，只需一句"這是算法生成的，不代表我的觀點"，便可全身而退。強制申報AI參與程度，斬斷的正是這條退路：無論AI寫了多少字，最終簽下自己名字的那個人，必須對文本里蘊藏的價值立場和認知偏見承擔終極責任。

不是苦修的血稅，而是主體生成的不可壓縮成本

文科的"親力親為"常常被表述為一種"苦修倫理"——你必須親手敲下那幾萬字，這是你為獲得闡釋者身份所必須繳納的血稅。這個說法似乎很有"勞動倫理"的說服力，但也最容易被誤讀成一種對低效率本身的贊美，好像寫得越慢、越痛苦，就越有價值。

其實，真正的重點不在于時間花得夠不夠長，而在于：一個判斷要真正成為"你的"判斷，必須經過形成、修正、承擔這三個階段，而這三個階段中有一部分認知勞動是不可外包的。你可以讓AI幫你檢索資料、梳理框架、潤色文字，但當你要為一個具體的價值立場簽下名字的時候，你必須真正經歷過"我一開始是這么想的，后來讀到了什么材料，動搖了，又重新想清楚"這個過程——這個過程無法被壓縮，也無法被代勞，因為它本身就是"主體"得以生成的方式。AI可以幫你生成一段關于"正義"的漂亮論述，但它無法替你經歷"我是否愿意為這句話負責"的那一瞬間。所以，"血稅"這個說法容易被理解為贊美苦行，更準確的說法應該是：主體生成需要不可壓縮的投入，而申報制度守護的，正是這份投入不被悄悄清零。

這份不可壓縮的投入，落到制度設計上，其實換算成的是一種更樸素的東西：時間。在沒有申報制度的AI時代，一個麻木的從業者生產一篇空洞論文的邊際成本接近于零——他只需給AI一個指令，三分鐘后就能拿到成品。有了申報制度，他至少得退回手工狀態：自己翻文獻，自己組織段落，自己逐字敲出來。這篇文章最終可能同樣平庸、同樣缺乏洞見，但他為此花費了三天，而不是三分鐘。這三天的時間消耗，就是制度真正在守護的東西——它不是為了讓平庸變成深刻，而是為了讓平庸的產出速度受到物理限制：期刊版面有限，審稿周期有限，項目名額有限，當每個競爭者都必須投入真實的時間，整個學術生態的產能才不會因為AI的介入而瞬間爆炸式膨脹，導致符號通脹徹底沖垮評價體系。

所以，申報制度真正發揮的作用不是"凈化內容"，而是"控制流速"。它承認了"庸人永遠存在"這個前提，并在此基礎上做了一個務實的妥協：你依然可以寫出平庸的東西，但你必須親自花時間去寫；你不能用三分鐘完成原本需要三天的勞動，然后把省下來的時間拿去生產下一百篇。這道閥門把"生成空洞產品的速率"從指數級強行壓回了線性級——這就是它在現實中最實質的意義。也正因為這道閥門只作用于"速率"而不作用于"內容"，它天然留下一個尚未回答的漏洞：一個從未真正經歷過反省、判斷、承擔這個完整過程的人，哪怕被這道閥門逼著老老實實敲了三天鍵盤，敲出來的東西依然是空洞無物的廢話連篇。

防線之外：庸人不需要AI也能把學問做成流水線

一個尖銳的質問足以破除“勞動倫理”的偽理想主義色彩：擁有肉身，就一定擁有敏銳的精神體驗嗎？現實里那些為職稱瘋狂灌水的教授，那些機械校對、精神早已麻木的資料員和教書匠，他們的生產方式本質上和流水線工人并無區別。是人，并不必然意味著在乎正義、美，或人類的焦慮。這個反駁提醒我們：申報制度所防范的，從來不是"機器沒有靈魂"，而是"某些人早已沒有靈魂卻還握著筆"。可這句話本身已經埋下了下一層追問的種子——如果肉身早已能夠自我制造出與AI同等空洞的產品，那么把AI關在門外，真的能擋住這些人嗎？

肯定是擋不住的，庸俗化的生產線在AI出現之前就已經運轉了幾十年，而且運轉得極其順滑。有的博士整個學術生涯完全踩著熱點的節奏走：空間理論火的時候套列斐伏爾，數字人文火的時候跑一遍詞頻統計，生成式AI火了就急急忙忙寫一篇綜述式的"機遇與挑戰"，五年下來主題橫跨好幾個風口，卻沒有一條真正屬于自己的問題意識。有的博士論文里每一頁都是"某某學者指出""某某理論認為"，腳注比正文還密，遇到分歧從不表態，只會寫一句"二者各有側重，均具有重要學術價值"，甚至連頁碼錯誤都從二手轉引里原樣照抄。有的博士手里永遠只有幾把現成的西方理論錘子，研究婆媳關系套福柯的規訓，研究躺平套韓炳哲的倦怠社會，從不追問這把錘子在中國的語境里是否水土不服。

有的博士最擅長把一句大白話拆解成一串詰屈聱牙的學術黑話，把"年輕人不想結婚"包裝成"現代性視域下親密關系的祛魅與傳統家庭倫理的敘事危機"，通篇每個字都認識，連起來卻不知所云。有的博士把針尖大的一塊領域考據得嚴絲合縫，卻對學術史的整體脈絡、對真實的社會人生毫無感知，一句"這個不在我的研究范圍內"就打發了所有超出自己領域的追問。還有的博士從選題到框架到參考文獻都是導師給的，答辯時被問到課題之外的問題，第一反應永遠是"我導師的觀點是……"，而不是"我認為……"。

《6種平庸得令人發指的文科博士》描繪的平庸畫像表面上雖然各不相同，但真正共同的特征只有一個：研究者不再圍繞自己的問題組織知識，而只是圍繞評價體系組織知識。前者追求理解世界，后者追求滿足指標。AI只是把后一種知識生產方式進一步自動化了——它沒有發明這種生產方式，它只是讓這種早已存在的生產方式變得更快、更省力、更難被察覺。這六種畫像沒有一種依賴AI才能成立，它們全部產生于AI降臨之前，而且此刻依然在無數高校里穩定地自我復制。它們背后的真正推手，是核心期刊的發表壓力、畢業的硬性要求、職稱評審的量化規則——這套激勵結構逼著人選擇"安全的平庸"而不是"有風險的深刻"，而這套結構比任何一次技術革命都更古老、更頑固。

制度不是為了防范庸人，而是防止優秀者反被淘汰出局

對文科平庸的討論經常會錯誤地陷入"壞人視角"里——申報制度是為了增加庸人的作弊成本，是為了不讓庸人得逞。但如果我們換一個角度，問一句"制度到底是為誰存在的"，答案會完全不同。

制度從來不是為了改變壞人，而是為了保護好人。版權制度是最貼切的類比：版權從來無法真正消滅盜版，盜版永遠存在，而且技術越發達，盜版的成本越低。但版權制度依然被認為是必要的，因為它保證的不是"盜版者受到懲罰"，而是"真正的創作者還有繼續創作下去的激勵"——一旦創作和抄襲在市場上賣出同樣的價錢，退出市場的不會是抄襲者，而會是那些投入了真實心血、因此成本更高、價格上沒有競爭力的創作者。

AI申報制度的邏輯與此完全相同。它真正要保護的，不是文科共同體某種自我想象的純潔性，而是思想勞動本身的市場價值。設想一下，如果這道防線完全不存在：一個認認真真讀了兩百本書、花了三年時間反復推翻重來才寫出一部專著的學者，和一個熟練使用提示詞、半小時內生成一篇形式同樣工整的寫手，在期刊編輯、評審專家、乃至普通讀者眼中，將變得完全無法區分。這時候，真正被淘汰出局的不會是那個提示詞寫手——他成本幾乎為零，可以無限次投稿、無限次試錯；被淘汰的，會是那個把三年時間都押在一本書上的人，因為他的產出速度永遠追不上零成本的復制者，他在純粹的數量競爭中注定失敗。于是我們看到一個此前的論證從未觸及的危險：AI造成的最壞結果，不是庸人變得更猖獗，而是優秀者被迫退出這場競爭，因為這場競爭的規則已經變得對他們極其不利。申報制度真正的功能，正是在這個意義上托底——它不指望消滅庸人，就像版權制度從不指望消滅盜版，它只是要保證認真做事的人，還有繼續認真做下去的理由。

比庸俗化更深的危機：可區分性的坍塌與假貨市場

如果說前面涉及的是"誰被保護"的問題，那么還有一個更底層的問題需要追問：AI到底改變了什么？答案也許不是"庸人變多了"，而是"庸人與優秀者之間，變得越來越難以被分辨"。在AI出現之前，庸人和優秀者當然一直同時存在，但市場上始終留著幾道天然的門檻替讀者做初步篩選——閱讀速度、寫作速度、資料整理的耐心、語言表達的精細程度，這些能力上的差異會隨著時間自然拉開距離，讓優秀者慢慢從人群中顯影出來。AI幾乎抹平了這幾道門檻：寫作速度不再是稀缺能力，資料整理可以瞬間完成，語言表達的精細程度也可以被模型模擬到相當高的水準。于是出現一種此前從未有過的新危機——優秀的人并沒有變差，庸人也沒有真的變好，但二者在文本表面呈現出的樣子，正變得越來越接近。

這本質上是一種信號失靈。經濟學里有一個經典模型可以精確描述這種局面：阿克洛夫在討論舊車市場時提出，當買家無法區分車況好壞時，市場會逐漸只剩下劣質品，因為好車的賣家發現自己賣不出應有的價錢，只能選擇退出，這就是"檸檬市場"效應。斯彭斯進一步指出，市場之所以還能運轉，是因為存在各種"信號"——學歷、證書、履歷——讓優秀者有辦法把自己和平庸者區分開來，而信號一旦失靈，能力再強的人也無法證明自己的能力，最終整個市場的定價機制都會失效。人文學術的評價體系，長期以來依賴的正是幾種隱性信號：行文的成熟度、論證的綿密度、引證的準確度。這些信號原本能大致把"真正下過功夫的人"和"混日子的人"區分開來。AI最危險的地方，恰恰在于它讓這些信號大規模貶值——當所有人的文本表面都可以被打磨到同樣光滑的程度時，市場就只能開始獎勵"看起來優秀"而不是"真正優秀"，久而久之，真正的能力會失去被投資、被培養的價值，因為投入真實功夫換來的回報，和熟練使用工具換來的回報，在市場上再也分不出高下。所以AI最大的危險，或許不是制造了更多庸人，而是制造了一種"所有人看起來都差不多優秀"的假象，而這個假象一旦穩定下來，比單純的庸俗化更難被扭轉，因為它連"誰該被淘汰"這件事本身都變得無法判斷。

邊際成本坍縮：從思想稀缺到表達過剩

文中反復使用"通貨膨脹""符號過剩"等比喻，其實都可以歸結為一個更嚴謹的經濟學概念：邊際成本。在AI出現之前，人文學科的思想供給天然是有限的——多寫一篇論文、多寫一本書、多完成一次綜述，都需要大量新增的、無法壓縮的人力勞動。這種勞動上的稀缺性，本身就是一種天然的產量調節機制。

AI幾乎拆除了這道機制。增加一篇形式合格的文本，其邊際成本迅速趨近于零。整個知識生態因此第一次進入一種近乎"無限供給"的狀態，而真正發生變化的，并非論文數量簡單增加，而是思想表達開始出現類似于貨幣通貨膨脹的現象。當一種貨幣可以被無限印刷時，流通數量固然暴漲，但每一個單位所代表的實際價值卻同步下降；同樣，當形式規范、語言流暢、結構完整的文本可以被近乎零成本地持續生成時，這些文本本身所承載的知識價值，也會不斷被稀釋。

從這個意義上說，工業革命降低的是物質生產的邊際成本，使商品從稀缺走向充裕；AI革命降低的則是思想表達的邊際成本，使"看起來像樣的文字"從稀缺走向充裕。真正稀缺的資源因此發生了轉移：今天已經不是"能否把話說得規范、流暢、漂亮"，而是"是否擁有真正值得表達的思想"。表達本身越來越容易獲得，真正難以復制的，是一個判斷如何經過長期閱讀、反復思考、自我修正與責任承擔之后最終形成。

這意味著，AI時代真正受到挑戰的，不只是知識生產方式，更是知識評價方式。如果未來的評價體系仍然主要依據表達是否規范、語言是否流暢、是否符合學術寫作慣例來進行評價，那么它遲早會被邊際成本的坍縮所擊穿。評價標準最終必須完成一次根本性的轉變：從主要評價表達，逐步轉向評價思想本身。

當前關于AI申報與使用規范的討論，更多是在回答"文本是誰生產的""責任由誰承擔"等問題，而未來還必須進一步回答一個更深層的問題：當優質表達不再稀缺之后，一個學術共同體究竟應該依據什么來識別真正的思想價值？這才是AI時代人文學科最終無法回避的制度挑戰。

文科的獨特脆弱性：過程痕跡與人的在場

順著前面的討論，還可以進一步追問一個問題：為什么AI帶來的這場沖擊，在人文學科里顯得格外劇烈，甚至比在理工科更令人焦慮？答案在于，兩類學科對"真偽"的驗證方式存在根本差異。理工科的真偽最終要接受物理現實的裁決——實驗數據如果造假，重復實驗時終究會暴露；藥物療效如果夸大，臨床實踐最終會被病人的真實結果所檢驗。物理現實是終極的、也是不講情面的裁判，這使得理工科面對AI時，反而可以相對從容一些。即使AI參與了研究，真正的錯誤也會在現實世界中逐漸顯現，制度未必需要過度依賴"申報"這樣的前置約束，因為事后的驗證機制本身就足夠強大。

人文學科沒有這樣一個客觀世界作為最終裁判。一篇關于"正義"的論文，一部關于某個歷史時期的闡釋，它的真偽不取決于能否被重復實驗，而取決于共同體是否相信、是否認可、是否愿意在此基礎上繼續對話——換句話說，人文學科對真偽的驗證，天然地更依賴"過程痕跡"和"共同體共識"這兩樣比物理現實脆弱得多的東西。過程痕跡，就是前面反復提到的那些邏輯裂縫、情感猶豫、反復推翻重來的筆跡，它們曾經是讀者判斷一篇文章是否經過真實思考的隱性憑證；共同體共識，則是學界長期磨合出來的、關于"什么樣的論證方式值得信任"的默契。AI恰恰最擅長在形式層面把這兩樣東西都偽造出來——它能生成毫無邏輯裂縫的完美論證，也能熟練模仿共同體認可的學術腔調，而這種形式上的完美度，對文科證據體系的沖擊，遠比對理工科證據體系的沖擊更致命，因為理工科最終還有一個物理世界可以兜底，文科的兜底機制，從一開始就只是"讀者愿不愿意相信"。

但這種脆弱性也恰恰給了文科一個理工科不太具備的反擊資本：文科比理工科更有資格、也更有條件去理直氣壯地要求"人的在場"。真正深刻的洞見，往往不是從檢索和拼接中產生的，而是從漫長的閱讀積累、田野中的具體際遇、人生本身的挫敗與重來中生長出來——這些經驗帶有極強的非計算性，它們無法被簡化為可供模型學習的語料，因為它們的核心不是"信息"，而是"這個具體的人，在這個具體的生命階段，撞上了這件具體的事"。AI可以模擬論證的形式，卻很難在短期內模擬"一個人真的經歷過什么、因此真的相信什么"這件事本身。這意味著，文科在這場沖擊里，既是最脆弱的一方，也恰恰是最有理由重新強調"主體在場"這個價值的一方——它輸不起對過程和共識的信任，卻也正因如此，最應該把評價的重心，從"文本讀起來像不像深刻"，轉移回"這個判斷背后，是否真的站著一個用生命經驗做過擔保的人"。

回到最初的問題：文科防范AI，能防范濫用AI的庸人嗎？現在可以給出一個層次更完整的回答。它能，在一個具體而有限的意義上：它給"借AI偽裝省察"這一條特定的作弊通道重新裝上了時間、責任與主體投入的門檻，也在版權制度的意義上，為那些認真投入的人保住了一份繼續投入下去的理由，減緩了信號失靈和思想通貨膨脹的速度。

但同時它又不能，因為在一個更根本的意義上，它無法消滅庸俗化本身。庸俗化的真正生產線——追風口、堆引文、套錘子、包裝黑話、困守芝麻、依附導師——從來不需要AI的參與就能自我復制，它的病灶在評價體系的激勵結構里，而不在算法里。

這道防線值得保留，但不能被高估。它像給一條本就漏水的河道加了個局部閘門，能讓"AI偷懶"這條支流流得慢一些、代價高一些，卻擋不住整條庸俗化的河流。真正需要觸動的，是上游的激勵機制：如何讓"有風險的深刻"在職業發展中獲得比"安全的平庸"更高的回報？如何讓一個花三年時間打磨一部專著的人，不至于在純粹的數量競賽里輸給一個提示詞高手？如何重建一套評價體系，讓它至少能重新分辨"真正的思想"和"完美的表達"？這涉及期刊導向、評價標準、導師制度等多重改革，其難度遠大于制定一張申報表格。AI沒有制造這個問題，它只是第一次讓這個問題擁有了工業化的生產能力，也因此第一次把這個問題逼到了所有人都無法再假裝看不見的地步。