知者之后
当算力作用于知识

三十年前，一九九六年，柯司特（Manuel Castells）出版《网络社会的崛起》卡斯特 2001，他为这本书的中文版写序时说：「就像历史上所有快速而多重向度变迁的时期一样，我们习惯用来思考社会的知识范畴已经变得过时：社会、经济与政治理论，在我们最需要据以了解世界与引导我们的实践时却失效了」。夏铸九先生在译者序里转述吉登斯的书评，也说现在应是社会科学更新的时候了夏铸九 2001。在开卷的总导言〈网络与自我〉中，柯司特替信息时代下了至今仍是关键的定义：「信息发展方式的特殊之处在于：针对知识本身的知识行动，就是生产力的主要来源」。知识与信息在任何发展方式里都重要，特殊的是知识作用于知识本身；技术的知识根源，与应用技术来促进知识生产和信息处理这两方彼此互动，形成良性循环。工业主义追求产出的极大化，信息主义追求的则是知识的积累，以及信息处理更高层次的复杂度。亦即，当前技术革命的特征，是把知识与信息应用于知识生产与信息处理的装置，在创新与创新的使用之间形成一个累积的反馈回路，人类的心智史上第一次成为直接的生产力，而不只是生产体系里的一个决定性元素。

这个知识生产回路在一九九六年的网络初始年代，还要靠人来推动。使用者与行动者可能成为同一群人，使用者因此能够掌握技术，互联网就是例子；网络社会研究所这些年做的合作社、开源运动与黑客松，试的正是在技术系统的参数之内，开发被压抑的潜能。三十年后，同样回路在更剧烈的运转，却不再仅仅是人类。生成式AI大模型的底层架构 Transformer 取代了知识形成的行动者。它出自二〇一七年，以谷歌研究者为主的团队公开发表的论文Vaswani et al. 2017，原是为机器翻译而设计，它的做法是：把文字、图像、声音乃至动作切成同一种计算单位（token），以「自注意力」（self-attention）计算每一个单位与前文各单位之间的关联，再用海量语料反覆练习预测下一个单位；练习的结果沉淀为数十亿乃至上兆的参数（权重），人类语言与经验里的统计规律，就压缩在这组权重里。它把自己预测出的东西当成下一步的输入，一个接一个往下推。柯司特曾提及的回路被重建成另一种东西：它不再是知者之间的流通（研究者写论文、工程师写程序、使用者改装技术），而是一组权重内部的再计算。大模型吞进人类写下的字、拍下的照片、做过的动作、标注过的框，生产出信息（或宁可被认为的知识），再以这些信息生产下一代模型的训练数据（合成数据，正是知识作用于知识最字面的版本），知识作用于知识，在模型内部已可以不经过知者。斯蒂格勒（Bernard Stiegler）称之为知识的无产阶级化Stiegler 2010：人把知道怎么做交给机器，也一并交出了做的能力。模型一旦进入社会，人与它的每一次遭遇，也在重新生成知者。

柯司特的观点，如今准确得令人不安，只是被作用的知识，已不是我们熟悉的那一种。它存放在显卡的记忆体里，每生成一次就耗一次电；它不经过理解与论证，算的是下一个词出现的机率，而这个机率分布由标注员的示范与评分、使用者的每一次提问与改写一起塑造。模型的表现随参数、数据与训练算力呈幂律改善Kaplan et al. 2020。拥有算力的人，在很大程度上决定了知识以什么速度、什么形状被生产出来。作用于知识的，当然还有不断翻新的文化形式；然而替这一切定下速度与规模的，则是算力。算力也不是固定物，它随晶片、能源、政策与开源社群而变。

算力截取不了人还没有生产出来的东西，它说出的每一句话，仍是人类集体劳动的再计算。过去的知识传统是一条累积与诠释的长河，每一道弯都经过一个知者，他可以拒绝、误读、补注；知者是散在人群里的算力，知识因此有了传承。模型若封闭地以自己的产出喂养自己，缺少吸收外部杂讯与差异的介面，品质便逐代退化，原始分布的尾端最先消失，研究者称之为模型崩溃Shumailov et al. 2024。罕见的、少数的、边缘的东西，最先被抹平。

Transformer 的架构论文谁都能读，稀缺的是训练它的算力与数据，以及训练出来的那组权重，这是我们说「当算力作用于知识」的意思。使用者与行动者成了同一群人，方向却倒了过来，每一次使用都成了模型的原料。心智成了直接的生产力，它的产物被圈占为产权。圈占的方式各地不同，在美国多半落在公司手上，在中国更多由国家与国资主导的算力体制承接。就历史上看来，没有比此刻更接近马克思在〈机器论片段〉里对一般智力（general intellect）的描述了Marx 1973，一切知识形成与产出终将被吸收进固定资本。

如今距离《网络社会的崛起》出版已经三十年，柯司特那组学术界熟知的范畴（网络社会、流动空间、无时间的时间、真实虚拟）面对同一个越加激烈的加速处境。二〇二四年，他在《数字社会进阶导论》（Advanced Introduction to Digital Society）一书中Castells 2024，把数字社会视为支撑网络社会走向「成熟」的社会技术形式，后果则交给「各社会内部的权力关系」。权力关系在各地长出的样子并不相同。我们希望用三个已有的理论概念来图绘。

其一，吸纳。马克思区分形式吸纳与实质吸纳Marx 1976：资本先把既有的劳动形式收进工资关系，再从内部改造劳动过程本身；我们在第一届年会的导言里，曾借这组概念谈淘宝村。据美联社今年五月报导，美国七家建筑工会成了亚马逊、OpenAI、谷歌、甲骨文在数据中心公关战里的盟友，其中管道工会自称会员参与全美九成以上的数据中心项目。OpenAI的奥特曼与工会一同宣称工人正在为 AI 经济打地基。2023 年，美国编剧工会罢工将近五个月，演员工会随后也罢工将近四个月，两者都把 AI 列为核心争点。编剧当时要求剧本不得被拿去训练 AI，罢工换来的合约规定 AI 不能撰写或改写剧本、不算原始素材，编剧经片厂同意才可以使用 AI（WGA 2023）；三年后，2026年四月谈定的新合约只要求片厂把编剧的作品授权给 AI 训练时通知工会，并不为此付费；一位编剧今年五月在《连线》杂志自述，罢工过后转去替模型写标注，八个月签下二十份契约。罢工夺下的位置，三年之间被「吸纳」回去。吸纳落在联合声明、新闻稿与合约条款上，也落在按件计价的标注平台里。

其二，阵地。葛兰西说，在国家背后层层构筑的市民社会里，正面强攻的运动战行不通，只能一寸一寸夺取据点，打阵地战Gramsci 1971。Google DeepMind 伦敦的员工四月内部投票后，五月联同工会致信公司要求承认工会，并反对公司的军事 AI 合约；英格兰三十六个地区医疗照护委员会里，只有大曼彻斯特仍拒用 Palantir 为国民保健署打造的数据平台，理由是医师与病患不信任它。阵地也在大众文化上：二〇二六年第一季，AI 微短剧占了新上线量的九成五以上；到了五月，两个年轻人全手工实拍的短剧《ENEMY》，在抖音拿下近八亿次播放。阵地落在纠察线、谈判桌、工会的认可信、公共采购的合约，与平台的播放数上。

其三，反向运动。博兰尼说，市场每扩张一步，社会便发起保护自己的反向运动Polanyi 2001；传播研究则以驯化（domestication）描述技术进入日常时，如何被挪用、安置，被编进作息。杭州市中级人民法院2026年四月公布的典型案例里，一家科技公司以项目受 AI 冲击为由，要将大模型问答质检员降薪，协商不成即解约，法院认定引入 AI 并不必然构成解约的法定理由，判定违法解除。七月十五日，《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》生效，豆包、千问、元宝的用户自建智能体陆续下线。反向运动落在判决书、法院的发布会、管理办法与平台的下线通知上，它保护社会，也会在执行中采取不同政治态度。

柯司特当年在中文版序里就提醒，中国人许多有关新信息社会的观点，大都取自美国的「未来学家」，那是「以一种新版的文化殖民主义，将美国所发生的经验推延至世界各地」；未来学如今换了名字（加速、通用人工智能、世界模型、五年内消失一半的入门白领）。中国是世界上网民最多的国家，却没有比较好的理论化自己的能力；如今，中国有了县域里的标注基地、全球顶尖的算力网与一季上线十几万部微短剧的片场，依旧缺乏理论化自己的能力吗？在理论上，我们仍处于弱势。我们急需的，是帮助我们了解一个正在浮现为全球系统的新社会（中国正是其中关键的一环），并及时让各地人民知道这个社会，从而控制自己的命运。

当知者不再知道知识如何生成，会发生什么事？人的心智劳动之所以能不断带进变异，是因为人知道知识怎么做成，才能挪用、修改、误读、另起炉灶。一篇分析自然科学领域四千一百三十万篇论文的研究发现Hao et al. 2026，使用 AI 工具的科学家发表量是同侪的三点零二倍，被引次数是四点八四倍，整体被研究的科学主题范围却收缩了百分之四点六三，科学家彼此之间的互动减少了两成二。模型需要人的差异才不崩溃，人的差异却在依赖模型之中变少，这才是知者之后真正的危险。

去年第十届年会开幕致辞的结尾，我曾表明：未来十年应该重新讨论一些非常古典的问题，什么是公共性，什么是诗意，以及在一个机器构筑的世界里，政治性是什么？（黄孙权 2025c）知识作用于知识而不经过知者，让这些个古典问题有了新现场。知识与知者的分离并非新题，马克思所说的异化，已是人与自己劳动产品的分离；如今被分开的，是人与知道本身。知者的动作与判断被录下、重播、计件定价，这是机器构筑的世界里最直接的政治；算力被说成像水电一样的公共服务，这些公帑流向哪里、改变了谁的生活，是公共性的新考题；文艺的产能被推到过剩，决定什么算作品的权力，分散到了基础模型公司、垂直类应用平台与内容政策手上，诗意成了生产问题；连语气、人格与共感都能被合成，受话的人分不出对面是谁。

本届年会据此向全球学者、艺术家、行动者与研究者公开征稿，也同样征求提出另一种可能的研究与实践；以反证挑战「知者之后」这个命题，以及它所展开的吸纳、阵地与反向运动。年会一向以跨领域的方式生产知识，但我们更希望各个学科带着自己的方法进场：艺术学与科技艺术对作品、作者性与美学的追问，技术史与媒介考古的长时段视野，传播学的人机传播与平台研究，数字人文的语料与计算方法，社会学与劳动研究的田野，政治经济学与法学对分配与权属的分析，行动者则以自己的实践挑战既定的世界模型。以下四项议题各附征稿子题，投稿可与年会主题相关，或参考但不限于这些子题；论文、研究报告与作品报告皆可。

1. 2026 年 11 月 13 日摘要投稿截止
2. 2026 年 11 月 27 日审查结果通知
3. 2027 年 1 月 8–10 日会议日期

投稿须知

• 仅接受中文或英文投稿。
• 内容包含所投议题（Panel 1–4 或自组议题）、论文题目、摘要（中文五百字左右／英文两百字左右，说明问题意识、研究方法与预期成果）、三至五个关键词，以及发表人姓名、任教／就学学校或研究单位。
• 自组议题请另附议题说明与三至四篇论文摘要。
• 作品报告请附作品说明与影像连结。
• 录取者须于正式会议前提供中英文全稿。未依规定时间缴交全文或 PPT 者，主办单位得取消其发表与出版资格。
• 发表者论文得收入第十一届网络社会年会论文集，发表人无需缴交发表费，主办单位亦不提供稿费。
• 发表形式、注册费，另行公布。
• 任何相关事宜皆可来信询问。

召集人：黄孙权教授（中国美术学院）

• 黄孙权中国美术学院
• 潘霁复旦大学
• 朱飞达新加坡管理大学
• 石可南京大学
• 刘怿斯中国美术学院

主办：中国美术学院跨媒体艺术学院 网络社会研究所