为什么AI真正害怕的是德里达“这类”哲学家，而不是伽达默尔？

刘海明

为什么？因为只有把不稳定当作核心结构，才能避免被AI“模拟”。

让我说得简单粗暴一些，伽达默尔和德里达之间，有过一场著名争论，伽达默尔认为“相互理解”是交往的前提，而德里达认为，在某种意义上，理解就是误解。
伽达默尔和德里达对于“理解”的差异，在于他俩关于“什么是理解”的问题结构，方向不一致。关键不在“谁更正确”，而在谁的理论更能处理一个被AI改变的理解场域。
我们可以把“关于理解”的问题，压缩成一个更精确的形式：AI改变的不是“知识量”，而是理解机制本身的地位——我们在这个前提下，考察伽达默尔与德里达的分歧，就会非常清楚。
伽达默尔的核心命题是，理解依赖“视域融合”，也就是传统 + 语言 + 对话 → 可能的相互理解。具体说来，就是理解是历史性的、理解发生在生活世界、理解不是纯逻辑操作——这在AI问题上有什么力量？
它成功地“保住了人”：AI可以计算，但不能“生活在传统中”、不能真正进入历史性存在，所以，伽达默尔提供的是一种人的存在论防御，即人之为人的根据不在信息处理，而在历史性理解，但问题恰恰出在这里：
伽达默尔有一个前提：理解是可能的（哪怕困难），而AI恰恰动摇的是这一点：AI可以“看起来像理解”，但AI的理解是统计性的，AI可以生成“似乎已经达成理解”的语言。于是，出现一个对于传统人文学科致命的断裂：我们已经无法区分：这是理解，还是仅仅像理解？换句话说，我们已经无法区分：这是来自人的理解，还是来自人工智能的理解？在这里，伽达默尔开始失效。
为什么德里达式的“理解不稳”更有效呢？因为他切入这个问题的关键，不是“否认理解”，而是理解从一开始就不纯粹，是延异（différance）的结果。换句话说，没有一个完全到位的理解，每一次理解都包含误读，意义在差异与延迟中生成，这直接带来一个结构优势：他不需要“保住理解”，因为他从一开始就说：理解本身就是不稳定的。
我们把以上德里达的“延异”放到AI里看，会发生什么？AI的核心机制，在于概率生成、语料差异、上下文延迟，可以在句子内部生成、修正、滑移——这在结构上等价于德里达的延异链条，因此出现一个关键结论：AI不是对德里达的挑战，而是对他的验证。但是，一旦这样的话，德里达反而对于AI具有优势。
为什么呢？因为AI确实可以“模仿德里达”，但只能模仿哪一层？AI可以做到：使用“延异”、“差异”、“痕迹”等术语，生成“意义不稳定”的表述，制造看似解构的文本——但这只是话语层的德里达，可是德里达真正的工作不在这里，而在于让语言在运行中失去自我控制。也就是说：不是“谈论不稳定” ，而是让不稳定在句子中发生。
让我举一个具体例子，说明为什么AI写不出“德里达式的句子”，比如“我能知道我现在不知道的事情”——这就是一个德里达式的句子，它具有一个正在发生的结构，它的结构是：判断在成立的同时，被自身条件掏空，也就是高度不稳定，就像尼采在《查拉图式特拉如是说》中说到的思想走钢丝、思想的高难动作，它并不是完全任意，因为完全任意的话，人就会从“思想的钢丝绳”掉下去了，所以思想要在不稳定中，尽可能保持平衡的结构。

AI不能写出类似“我能知道我现在不知道的事情”这样的句子，不是说它不够聪明，而是由于它的语言模型的局限，它天然就要“区分”和“稳定”——注意，AI可以稳定地写“不稳定”，但它的重心在于稳定（这个目标，与伽达默尔式的“相互理解”是一致的）。
于是，就以上的“我能知道我现在不知道的事情”，AI就会替换成这样的“稳定句式”：AI式“话语层德里达”会写成：“意义总是在延异中展开，因此我们对未知的认识始终处于一种尚未完成的状态”。或者“所谓的‘知道’，总是被差异所结构，因此它从来不是一个稳定的当下。”或者“在语言的痕迹之中，我们对‘不知道’的把握，本身就是一种延迟的效果。”
于是，模仿表层德里达的AI句式，终于将自身还原为伽达默尔会赞同的“相互理解”，其特点很清楚：概念正确、语气稳、逻辑完整，没有一句话内部的真正冲突，这相当于在解释不稳定。
而“我能知道我现在不知道的事情”这不是表层德里达，而是深层德里达，它相当于我刚刚确定了一件事——但正因为我确定了，它开始变得不成立。我以为我在说清楚，但这句话一说出来，它已经不是我要说的那句话了。我现在理解了——如果这是真的，那刚才那个“我”就已经不存在了。我试图把它固定下来，但正是在固定的这一刻，它开始滑走。
“我能知道我现在不知道的事情”的特点是——没有外部解释、冲突在句子内部、判断在句内发生变化、读者不是“理解它”，而是被拖进这个变化。总之， 关键差别在于AI句子在说“意义是不稳定的”，但是德里达的句子让意义在这里失去稳定。

如果一句话可以被“转述”（=被解释=大致对应伽达默尔的解释学），那它大概率是AI那一层。如果一句话一转述就“死掉”（转移、语义的增加与减少同时发生），那它才接近“发生”（这就像人的新旧细胞交替活出人从出生到死亡的过程——用德里达在《巴别塔》中的原话“翻译是必须的，而翻译是不可能的。”也就是说，必须替换，但是完全的替换是不可能的。这正是AI最难进入的区域。
让我们总结一下，AI的底层目标是最大化可接受性，因此即使AI写“解构”，它也在做一件事：把“不稳定”稳定地表达出来.这就产生一个悖论,它可以说“意义是不稳定的”,但它必须用一个稳定句子来说 .结果就是,“不稳定”被驯化成一种风格。
德里达的优势并不在“内容”，而在“风险”——德里达文本的真正特征是：句子可能失控、概念可能滑移、读者可能误读、作者也无法完全收回——这是一种不可完全预测的风险结构，而AI无法真正进入这一点，因为AI必须避免彻底失控、必须维持“可读性”、 必须保证“似乎在说什么”。
因此，以上说AI验证了德里达，但这不等于AI可以取代德里达，而是AI只能复制“德里达已经被理解的部分”。换句话说，AI可以模仿已经被命名的“延异”，但是AI无法提前占有正在发生的“延异”。
如果“不稳定”本身也可以被模拟，那还剩的，就是不稳定的“发生性”（事件），在写作中制造出来的不稳定事件。AI无法进入“正在发生的德里达”。反之，谁把“稳定”当作目标，谁就在AI面前失去区分力，因为“强调稳定”会落入AI的优势，AI的核心能力不是“理解”，而是生成稳定效果，具体表现为：连贯表达、语义一致性、上下文维持连续性、 风格统一，这些恰恰就是伽达默尔意义上的“理解的表象”。于是出现一个关键问题：如果“理解”表现为稳定性，那么AI已经达标——这就是当下人文学科的巨大忧虑：无法区分“理解来自人”还是“来自AI”，因为判断标准（共识，或者“相互理解”）本身被AI占据了。
德里达的优势不在“反对稳定”，不反对“不稳定也需要稳定”（否则无法表达），而在于不能从一开始就赋予“稳定”以特权地位。换句话说，稳定只是一个“停顿点”，不是终点，更不是判断标准，这就能避免了一个致命问题：不会把人工智能的“像理解”误当作“理解”。
在没有AI之前，人类是唯一能产生“稳定理解表达”的存在（“我思故我在”），因此“稳定 ≈ 理解”成立。但AI出现后，“稳定表达”被机器复制，“稳定”不再具有区分性（人的理解“稳定”与机器理解的“稳定”正在加速度地融合在一起），于是伽达默尔体系隐含的前提崩溃了：稳定不再是人的特权（或者说笛卡尔的“我思故我在”隐含的前提崩溃了，因为机器已经实现了代替人思考。那么，无论理解还是思考，就要扩大笛卡尔所谓“思考”的范围，超出伽达默尔所谓“理解”的范围，超出机器的范围，因为一旦以稳定为重点，就落入AI优势。
更进一步，如果稳定不再有效，那么区分人和AI的，不可能再是连贯性、合理性、完整性，而只能是不稳定的生成方式本身，也就是判断如何在句子中发生，意义如何被打断、改写，立场如何在生成中滑移。

只有把不稳定当作核心结构，才能避免被AI“模拟”，因为稳定=可以被复制，不稳定=只能被参与，比如对于 “我能知道我现在不知道的事情”，读者不可以只是被动接受，而要主动参与，否则就丧失了继续读下去的动力。
语言什么时候开始变得不稳？1，出现自反的悖论的时候，这需要哲学家具有非常敏锐的发现相似的“结构直觉”之能力。比如，要有能力发现“我能知道我现在不知道的事情”，其实和超现实主义画家马格利特那幅作品具有结构同构关系，即一幅逼真的烟斗画，是由“烟斗的线条与色彩”和下面一行小字“这不是一只烟斗”构成的。

——如果单独看““这不是一只烟斗”，这是一句非常普通的陈述句，但这句话配上图，就相当于一个“自指”的句子，即它当然不是一只烟斗，它只是一幅画，仅此而已——这与“我能知道我现在不知道的事情”，具有结构相似的同构性，即两者共同的造句结构是“判断在成立的同时，就被自身条件掏空，也就是高度不稳定——它不再是自身，而是别的东西，这就是2：“不是一种语言”——在这里的意思，是说超出了通常语言陈述句的表达能力之外的“语言”，只是“半个语言”，它需要直觉和图像因素的配合，从而“什么是语言”在此已经变得非常不确定了。




来源：美的旋律
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编辑：陈梓函