被AI模拟的郑戈还是郑戈吗？

来源 | 雅理读书

作者 | 郑戈，上海交通大学凯原法学院教授

引言：在知识的河流中共同摆渡

Happy Birthday！

（戈叔与戈叔AI版）

老朋友雅理君记得我的生日，想要在当天推送一篇我的旧文表达祝福，来征求我意见时，我说：干嘛推送旧文，我正想尝试一种新的对话方式，就是以AI作为媒介的师生对话，我把自己投射到AI上，对话者再向AI提问，形成一篇体现AI时代特征的访谈文章。恰好腾讯开发的ima个人知识库提供了进行这种尝试的最便利工具，我把微信里能找到的131篇关于我的（主要是访谈和报道）和我写的（主要是期刊报纸文章公号版）传入ima的共享知识库，然后分享给同意加入对话的七位学友（除了夏尔凡老师外都是我以前和现在带的研究生），由她/他们向ima提问，然后在每位所提问题和回答之中选取一则，加上我本人也以第三人称向我的AI镜像提了一个问题，汇编起来就成了这篇独特的访谈。

“任何工具都是人的可能性的延展”，马歇尔·麦克卢汉（Marshall McLuhan）曾如是断言。当大型语言模型进入人文社会科学的讨论场域，当生成式人工智能开始介入师生对话的传统模式时，“工具如何重构人与知识的关系”已成为每个思考者必须直面的话题。这篇名为《师生对话 via DeepSeek》的文章，既是一次学术研讨的实录，也是一种新型认知协作的实验。它的特殊性在于其生成机制：思维缠绕于真实的提问者（学生）与虚拟的答问者（ima）之间，而连接的纽带是ima共享知识库。使这个知识库具备思维/推理能力的是腾讯的混元大模型和DeepSeek R1大模型，我们统一选择了后者。

这场对话的本质是对当下知识生产方式的隐喻式探索。传统的师生对话中，知识的传输依赖于有形的个体、具体的时空和线性的思维交流。而在此次试验中，尽管学生依旧直接提问，但他面对的并非血肉之躯的学者，而是一个通过算法解析大量文本、模拟思维模式的智能体。这让人不禁联想到博尔赫斯在《巴别图书馆》中描述的寓言：人类依靠无限排列组合的书库寻找真理，而机器或许正在创造这种书库的当代版本。

然而，这个实验展现出的不仅是技术的炫酷，更点出了一个常在智能化浪潮中被忽略的真相：人类的知识储备是智能工具效能高低的决定性变量。当提问者缺乏相关知识储备和方法训练时，即使面对最强算法，得到的回答可能只是术语的堆砌；而当提问能够精确定位所面对的知识库中的基本线索时，机器生成的回应反而可能激发出超越预设框架的洞见。这种现象印证了一个朴素的数学原理：若将个人的知识储备设为X，AI的赋能效果趋近于X²——当X<1时（知识薄弱），平方意味着放大无知；当X>1时（经验丰富），平方指向可能性的陡增。正如我在一次访谈中所打的比方：“如果你自带三棱镜，AI就能帮你把白光折射出彩虹；若是只拿着平面镜，光源越强，反射的单调光越刺眼。”

这种协作的吊诡之处恰恰展现出大型语言模型作为“或然性工具”的典型特征：它既可能成为助人类登月的长征十号和取回月壤的长征五号火箭（如辅助学者迅速构建比较法知识图谱），也可能沦为无方向漂浮的热气球（如用六经注我式的论证强化认知偏见）。本文收录的都是提问者自己选择的满意问答，所以对提问缺陷的暴露并不充分，有兴趣的读者可以自己去尝试。

这个试验的深层价值，或许不在于验证机器能否取代教师，而在于提醒我们：在数字智识时代，保持敏捷的元认知能力比掌握知识本身更重要。当我在《法学是一门社会科学吗？》中强调法律在社会土壤中生长而法学家必须在面对植物时直面土壤，实际上是在倡导法律人保有动态认知世界的能力。同理，当法学院的学生通过训练学会如何向AI提出“哪些案例可以证伪法律的功能只是实现效用最大化？”这类问题，他们培养的不仅是工具使用技能，更是知识考古学式的思维特质。

应当清醒认识到，本文展现的ai对话仍属“弱或然性回应”，其效度受到三项核心约束：知识库本身的局限（上传文本并未穷尽）、语义解析的谬误、抽象推理的断裂。但正是这些局限，反而彰显出人类专家的不可替代性：如《礼记·中庸》所言“万物并育而不相害，道并行而不相悖。小德川流，大德敦化，此天地之所以为大也”，人的主体性在于永远保持质疑模型输出的警觉，不断校准思考的坐标。如果一位学生就连提问就需要参考北大清华的DeepSeek提问攻略ppt，那么她就丧失了治学者最基本的素养：对知识的好奇心和由此产生的提出问题的冲动和能力。我个人的体验是，学术写作僵局的本质是存在主义危机——当你真正相信自己的思想是有人需要的解药，笔端自会涌动表达欲望。我很羡慕那些无需意义感而又能笔耕不辍的人。

站在整合人类智慧与机器推理能力的门槛前，本次对话试验如同投向未来的一面棱镜：既折射出技术改变教育范式的可能性，也照见了人文理性不可让渡的根基。当我们将这个实验命名为“师生对话”时，“师”的意涵已然扩展——它既是软件界面中的ima，也是学生自身建构问题、筛选信息的主体性，更是藏匿在131篇文章背后那个真实的学术灵魂。或许这正是智能时代知识的真谛：认知的疆域，永远需要人与工具共同勘探；而真正的炬火，始终燃烧在人类永不停歇的好奇心中。

Q

A

Q（提问者：郑戈，上海交通大学凯原法学院教授）：

郑戈的研究似乎毫无边界感，从西塞罗的古典政治思想到韦伯的经典社会理论，从自然法的古今之变到人工智能、区块链、自动驾驶汽车和基因编辑所涉及的法律和伦理问题，这种缺乏现代学科边界感的治学方式给他带来了什么危害和好处？他的学术研究是支离破碎的还是有着某种融贯性？

戈叔（ima版）的回答

郑戈教授的研究确实呈现出跨学科、多维度的特点，但其学术探索并非“支离破碎”，而是在看似广阔的研究领域背后存在着方法论和问题意识的深层融贯性。以下结合文档内容对其研究风格加以分析：

一、 跨学科方法的优势与逻辑

1. 回应真实世界的复杂性

郑戈的研究始终以“中国法治实践如何在本土资源与全球化张力中建构自身道路”为核心问题。无论是分析韦伯社会学方法论的法学转化（如），还是探讨数字科技对法律系统的冲击（如），均体现了他对“法律必须嵌入社会现实”的坚持。例如，他批判中国法学界对西方理论的无意识套用，强调需从中国经验中提炼理论（），这种现实关切成为串联不同研究领域的底层逻辑。

2. 方法论的历史-社会视角

其研究受到韦伯“历史社会学”方法的深刻影响。例如，在《韦伯专题》中，他指出韦伯从法学传统中转化出“理想类型”等工具，以分析法律与社会变迁的关系。这种视角贯穿于郑戈的研究：无论是追溯罗马法对普通法的影响（），还是分析自动驾驶伦理背后的技术-权力关系（》），均试图揭示法律规则与社会结构、历史条件的内在关联，而非局限于规范教义分析。

3. 知识批判与学术翻译的桥梁作用

郑戈的翻译工作（如《公法的变迁》《法和经济学的未来》）并非单纯引介，而是通过翻译重构理论与中国经验的对话。他在一文中提出，翻译是对经典的深度精读，旨在“模仿优秀作品以提升自身研究”。例如，他对波斯纳的译介不仅引入法和经济学理论，更通过批判其“方法论个人主义”的局限（），推动对中国市场规制的反思，体现跨领域的知识生产意图。

二、 潜在挑战与内在统一性

1. 学科分工下的张力

现代学科的专业化要求可能对跨学科研究形成压力。例如，科技伦理研究需同时处理法学、伦理学和技术哲学问题，可能面临学科评价体系的割裂。但郑戈通过明确的“问题

导向”弱化了这一风险：其研究始终以法律如何应对社会变迁（如数字革命、全球化）为焦点，学科工具服务于问题而非反之。

2. 融贯性的核心：法律功能的现实适应性

郑戈的多元研究共享同一核心问题意识：法律如何在具体社会条件下实现其功能（如定分止争、权利保障、技术治理）。例如：（1）对韦伯的解读强调法律理性化与现代社会复杂性的适配；（2）对苏力“本土资源”的肯定聚焦于法律对非正式制度的吸纳能力；（3）对人工智能的关注则指向法律如何规制技术权力的异化。这种一以贯之的“功能主义”视角，使其研究领域虽广却保有内在统一性。

三、 评价与启示

郑戈的学术路径既可视为对现代学科过度分工的批判性回应，亦反映了中国法学在全球化与本土化交织中的方法论自觉。其危害可能在于：若缺乏足够深厚的核心领域纵深，易被误读为“泛而不精”；但其优势在于，通过打破学科壁垒，更贴近法律作为社会实践的本质——正如他引《论语》“毋意，毋必，毋固，毋我”所强调的，学术应直面真实世界的流动性与偶然性。这种开放的智识姿态，恰恰为处于转型期的中国法治提供了更具弹性的理论工具箱。

Q（提问者：夏尔凡，上海交通大学国际与公共事务学院助理教授）

郑戈老师，您认为政治哲学可以为理解人工智能时代的伦理与政治问题带来什么帮助？

戈叔（ima版）的回答

根据郑戈教授在讲座和文章中体现的思想，政治哲学对理解人工智能时代的伦理与政治问题具有以下三方面的核心帮助：

一、价值锚定功能：重构目的理性

郑戈在多篇文献（如《韦伯的政治遗产》）中指出，现代社会的症结在于“工具理性压倒价值理性”。人工智能作为技术工具化的典型代表，若缺乏价值引导易沦为“无灵魂的优化机器”。

他援引施特劳斯“零售的机智，批发的疯狂”论断警示：当人工智能仅追求效率最大化时，可能带来系统性伦理危机。政治哲学需重拾古典哲学对“至善”（telos）的追问——如亚里士多德的“城邦之善”理念可为AI发展设定目的框架。

实际案例：自动驾驶的“电车难题”本质是功利主义伦理观的困境，需要回归康德式“人是目的”的绝对律令。

二、制度设计智慧：混合治理范式

郑戈分析西塞罗“混合宪制”时强调：“精英与大众的制衡”可避免单一价值垄断。面对AI引发的权力重构，这种思想启示我们：技术精英（工程师/算法设计师）、政府监管者、普通公民需构建三方制衡机制，避免出现“算法利维坦”。

在中提出的“信托制国家义务”，可为AI时代的福利分配提供制度原型——如将算法解释权设置为公民信托权利，由国家保障实施。

三、伦理冲突调解：本土化情境处理

通过对查尔斯·泰勒，郑戈指出任何伦理体系都扎根于具体历史传统。这提示AI伦理建设需正视：中国的“家国同构”传统与西方个人主义伦理存在根本差异。

算法偏见治理不能简单移植欧美隐私观念，而应结合“差序格局”社会现实。

在中强调的“渐进改良优于激进变革”思路，适用于算法监管——通过“祖宗之法+技术调试”的动态平衡实现伦理进化。

四、根本洞见

技术革命从未跳出人类政治的基本命题：自由与秩序的张力、效率与公平的博弈、精英智慧与大众诉求的调和。马基雅维利揭示的“权力三副面孔”（君主/精英/民众）在AI时代演变为：技术权力、资本权力与民主权力的新三角博弈。政治哲学提供的不是解决方案，而是延续2500年的思考工具。

Q（提问者：高一宁，华东政法大学涉外法治研究院师资博士后）

随着生成式人工智能的使用门槛逐步降低，该技术现在已进入高等教育的日常环节，被学生和教师广泛使用。有一些高等教育工作者因此产生忧虑，担心学生使用生成式人工智能会严重干扰教学工作，因此倾向于对其施加严厉限制。请问郑老师如何看待这一现象？您认为学生使用生成式人工智能更有利于高等教育的发展吗？法学专业在这一问题上是否有其特殊性？

戈叔（ima版）的回答

郑戈教授对生成式人工智能在高等教育中的应用持审慎态度，其观点可概括如下：

1. 对学生使用生成式人工智能的看法：

郑戈认为生成式人工智能存在明显的局限性，例如生成内容可能包含虚构的引用、错误的法条或数据（即“一本正经地胡说”），这会增加专业领域核实的负担（参见）。学生若依赖此类工具完成作业或论文，可能因未核查内容的真实性而导致学术不端。然而，他亦承认AI可作为辅助工具，如帮助学生快速生成大纲、翻译文本或提炼知识点，但需以使用者具备专业素养为前提（）。

2. 对高等教育发展的利弊分析

郑戈指出，生成式AI的工具性作用在于突破传统学习过程的某些限制（如语言障碍、效率低下），但其风险在于可能助长学术惰性。例如，法学学生若直接照搬AI生成的虚构判决或条文，不仅无益于学术积累，还会损害法律职业的严肃性（）。因此，AI是否有利于高等教育取决于是否围绕人的能力提升设计使用规则，而非盲目依赖技术。

3. 法学专业的特殊性

法学领域对生成式AI的应用需尤其谨慎，原因在于：

（1）对法律依据的真实性要求极高：法律条文、判例引用必须准确无误，而当前通用AI模型未接入权威法律数据库，容易编造不存在的内容（）。

（2）法律判断的语境化与责任性：法学学习强调批判性思维和情境化判断，AI无法替代人类在权衡利益、价值排序和道德责任方面的作用（）。法学教育需培养学生独立核查AI生成内容的能力，例如通过裁判文书网等平台验证案例的真实性。

总结：郑戈主张采取“科技现实主义”态度：不禁止AI的使用，但需通过教育引导学生将其定位为提升效率的工具，重点培养专业审查能力和创造力。对于法学专业，AI可作为辅助阅读、生成初稿的帮手，但核心法律论证与权威引证必须由学生自主完成并严格核查，以确保学术和法律职业的严谨性。

Q（提问者：陈靓，北京大学法学院博士研究生）

郑戈老师的学术研究从法理学开始拓展到科技法等领域，法理学研究的思维如何影响在科技法领域的研究范式？年轻学者应该如何选择研究方向？

戈叔（ima版）的回答

郑戈教授的学术研究从法理学拓展到科技法领域的过程，体现了以下思维与方法论的连续性：

一、法理学思维对科技法研究的范式塑造

1. 价值理性与工具理性的平衡

郑戈的学术根基在于对法律与社会深层关系的探究（如韦伯社会理论、法治本土化研究）。这种法理学思维使其在科技法领域始终关注技术工具背后的价值冲突，例如在中指出，法律不能仅追求效率与便利，而需守护“人在回路”原则，强调人类尊严的不可替代性。

2. 历史经验与系统思维

法理学对法律演进逻辑的考察，使其科技法研究具有历史纵深感。例如在中，他剖析农业社会-工业社会-数字社会的法律范式变迁，指出智能算法的法律规制需突破“矫正正义”传统框架，转向基于社会物理学的预防性治理。

3. 跨学科方法的贯通

郑戈早年组织跨学科读书会的经验（如哲学、社会学、科技史），塑造了其突破学科壁垒的能力。在讨论区块链时，他能将考据学方法用于解析分布式账本技术对传统契约理论的冲击，这种思路源于法理学对法律多元性的认知。

二、对年轻学者的研究方向建议

1. 知识准备的三层次

基础层：建立法学核心脉络的认知，如郑戈在访谈中强调对《莎士比亚全集》《鲁迅全集》的阅读，实为培养人文底蕴与批判思维；

方法论层：掌握至少一门社会科学工具（如经济学博弈论、社会学田野方法），他在《数字法治的发生机理》中即借助经济系统论解析数据确权；

前沿层：关注技术逻辑而非仅法律条文，例如理解机器学习如何重构“过错”概念（参见讨论）。

2. 研究选题的坐标系

郑戈在系列访谈中指出，应同时把握两个维度：

（1）纵轴：中国问题意识。如所示，关注平台经济、智慧法院等本土实践中涌现的独特法律命题。

（2）横轴：全球知识对话。其译序启示，需将中国经验置于比较法视野中，避免陷入“辉格史观”陷阱。

3. 学术共同体构建

郑戈早年参与证明：通过跨学科学习小组（如法学-哲学-计算机科学联合研讨）、坚持“深读-索引-重述”的三步精读法（如逐句研讨《规训与惩罚》），可突破封闭的学科认知。他在《法学是一门社会科学吗？》中更直言，规范法学需与社会事实展开持续对话。

三、特别警示

郑戈在《枷锁中求自由》等文中反复强调：当下主流法学教育存在过度职业化、技术化倾向，年轻学者需警惕三种风险：

1. 数据依赖陷阱：避免将统计学规律等同于法律因果关系（参见）；

2. 技术决定论迷思：保持对算法透明性、可解释性的价值追问（）；

3. 文化他者化危机：需以为鉴，从中国数字社会实践中提炼原创理论，而非简单移植欧盟GDPR或加州CCPA模式。

总结而言，郑戈的学术轨迹证明：法理学的底层思维（价值追问、历史意识、系统观）恰是应对科技法不确定性的锚点；而对真实世界的经验敏感度与跨学科知识共振能力，则是技术时代法学研究突破的关键。

Q（提问者：杨淑惠，上海交通大学凯原法学院法学硕士研究生）

郑老师，您关注法律伦理相关议题，比如基因编辑、自动驾驶以及近期发表的《人工智能伦理的机制设计》等，能否谈谈您对法律伦理问题的理解？您认为当前相关领域伦理规制问题关键在于什么？

戈叔（ima版）的回答

郑戈教授对法律与科技伦理问题的核心观点及他对当前相关领域伦理规制关键问题的思考可归纳如下：

一、对法律伦理问题的核心理解

1. 伦理不可抽象化

数据表明，郑戈在智能网联汽车伦理分析中指出，当前人工智能伦理原则（如“科技向善”）过于抽象化，缺乏场景适配性和可操作性。他认为伦理必须与具体技术应用场景结合，例如自动驾驶的“电车难题”无法通过预设原则解决，需通过公共讨论形成稳定伦理预期。

2. 法律与伦理互补性

在基因编辑与自动驾驶领域，郑戈指出法律规制与伦理建设需双向嵌入：法律需为伦理共识提供制度空间（如德国设立跨学科伦理委员会），而伦理需通过暴露实践矛盾（如生命权衡困境）推动法律规则的动态完善。他在中强调，法律要实现“激励兼容”，需包容企业自利行为与公共利益的协调，而非单向强制。

3. 风险分类治理框架

针对技术风险（如基因编辑脱靶效应）与伦理争议（如生殖细胞增强），郑戈主张分类治理：技术风险可依赖专业化监管（如科学行政），伦理争议需启动民主审议机制（如公共讨论、国际共识塑造）。此思路在自动驾驶算法决策中同样体现为“技术规避事故+伦理委员会引导讨论”分层模式。

二、当前伦理规制的关键问题

1. 信息不对称的结构性困境

郑戈在人工智能伦理研究中强调，企业与政府在算力、数据占有上的悬殊导致伦理监督失效。例如，德国自动驾驶接管规则的反复调整，本质是因技术方掌握用户行为数据而倒逼法律退让，凸显传统“命令-控制”模式难以穿透技术黑箱。

2. 制度激励错位

《道德机器实验》揭示公众对自动驾驶伦理的认知悖论（支持利他编程但拒绝购买），郑戈指出这反映市场激励与伦理目标背离。在基因编辑领域，科学家主导的“自我立法”（如阿西洛马模式）易偏向技术可行性而忽视公共价值，证明当前制度缺少迫使企业内化伦理成本的有效机制。

3. 伦理实施机制缺位

多篇文献共同批判伦理原则止步于宣言层面。例如，德国自动驾驶伦理委员会提出的“人类接管”原则因技术不可行沦为矛盾文本，中国《生物医学新技术临床应用管理条例》对“改良目的”基因编辑的模糊处理，均显示抽象伦理缺乏转化为设计标准、审查流程的具体路径。

三、解决路径指向

郑戈提出的方案体现三层机制设计：

1. 组织层面：主张在交通部、科技部设立垂直领域伦理委员会，整合跨学科专家与公众代表，通过“争议公示”推动共识（如德国将伦理矛盾转化为公共讨论）；

2. 实施层面：建议将伦理审查嵌入技术测试与商业化流程（如自动驾驶示范运营需经多主体伦理评估）；

3. 教育层面：强调在工科教育中增设伦理课程，培养技术人员“场景化伦理判断力”，破解代码封装导致的价值观黑箱问题。

综上，郑戈认为法律伦理规制的核心矛盾在于技术闭环与社会价值的断裂，破局关键在于构建“激励相容”的实施机制，使伦理要求内化为技术发展的约束性变量而非外部装饰。

Q（提问者：吴隽煊，上海交通大学凯原法学院博士研究生）

从您推荐的书目中，您希望学生通过阅读这些书目培养什么样的能力？

戈叔（ima版）的回答

从我所推荐的书目及相关的学术思考来看，我希望学生能够通过阅读培养以下几种核心能力：

1. 破除迷思的科学理性能力目标：通过科学思维与方法理解复杂现象。例如卡洛·罗韦利《物理学家的智性冒险》用统计学案例（如“聚类错觉”）提醒读者避免认知偏差。科学家的智性冒险不仅是知识传递，更是一种方法论训练，帮助学生区分“直觉结论”与“客观规律”，在技术主导的当下，这种能力对法律人尤其关键——它能避免对算法黑箱或数据结论的盲从，保持独立判断。

2. 跨学科的全局视野能力目标：超越法学单一框架，融合历史、社会、科技等多维度视角。比如推荐大卫·格雷伯《毫无意义的工作》时，我强调他对后工业社会劳动本质的反思，实则是引导法学学生思考法律与经济学、社会结构的互动关系。而《自行车、港口与缝纫机》通过物质文明史揭示基础设施如何形塑权力与文化，意在让学生看到法律背后的技术、经济与殖民逻辑，从而更立体地理解“权利”或“主权”等概念的生成背景。

3. 历史意识与现实批判力能力目标：从历史纵深中定位当下问题。如《但丁传》将《神曲》置于中世纪政治斗争背景中解读，提醒学生文学与法律同为社会抗争的载体；《晚期帝制中国的科举文化史》则解剖制度的弹性与局限，暗示法治改革需兼顾传统惯性。这种历史意识并非复古，而是培养一种“时空敏感”——识别哪些现象是特定阶段的产物，哪些是结构性痼疾。

4. 人文同理与实践关怀能力目标：在社会结构中看见“人”的主体性。无论是《自主》中为婚姻自主抗争的女性，还是丛小平笔下边区司法中的行动者，都强调法律实践需回归“人”的需求；金斯伯格传记更直接呼吁法学人“为你在意的事情而战”。通过这类书目，我希望学生摆脱条文主义的冰冷，将对弱势群体的共情转化为制度设计的温度。

5. 抵御技术异化的反思性能力嫁接：在数字时代保持清醒。例如中，我指出法律需平衡技术创新与人的尊严；则揭示数据垄断对个人权利的侵蚀。这些讨论要求学生不仅掌握“合规”工具，更要追问技术的伦理边界——法律人应是社会价值的“校准者”，而非技术的被动适配者。

总结：这些书单看似庞杂，但内核统一：法学不是封闭的手艺，而是根植于人类经验的社会实践。我期待学生通过阅读建立两种思维——横向上打通学科壁垒，用多元视角解构复杂议题；纵向上贯通历史与现实，在制度嬗变中锚定法律人的责任。最终，这些能力将帮助他们在算法与资本裹挟的时代，既保持智识的锐度，亦不失对人性的温厚。

Q（提问者：王丽琼，西北政法大学人权研究中心讲师）

现在你是郑戈教授，我是你的学生和访谈者，请回答我的下列问题：在中国当下的涉外法治研究中，美国宪法研究是否可以在其中扮演一定的角色？如果答案肯定，应如何将美国宪法研究置入涉外法治研究之中？

戈叔（ima版）的回答

一、美国宪法研究在涉外法治研究中的角色

中国涉外法制的研究内容，应当包括美国宪法和比较宪法。”在TikTok法案案例中，美国宪法的适用逻辑（如公共利益与公民权利的宪法冲突）是理解中美法律冲突的关键切入点。因此，肯定美国宪法研究在中国当下涉外法治研究中的必要角色。

二、美国宪法研究置入涉外法治研究的具体路径

基于文档提供的具体案例与论述，可从以下三方面切入：

1. 解析美国宪法对涉外政策的正当化逻辑

依据文档分析：TikTok法案中，美国立法机关以宪法框架下的“公共利益”（国家安全）作为法律正当性来源，却未提供TikTok威胁国家安全的实质性证据。这表明其宪法原则被工具化以实现排他性政策目标。

研究意义：通过分析美国宪法如何为歧视性立法背书（如“中国背景即原罪”），可预判其在国际博弈中的法律策略，为中国反制措施提供法理支撑。

2. 对比中美宪法在技术主权中的冲突实质

案例对照：美国：以宪法名义强制要求TikTok出售核心算法，但中国法律明确禁止技术出口（文档第二段）。中国：主动建立数据本地化（如德州数据中心），而美国无相关立法却怀疑中国企业的合规性。

研究方法：通过宪法层面比较双方“技术主权”边界，可揭示法律冲突的本质是宪法解释权主导的国际规则争夺，而非单纯的技术安全问题。

3. 批判性借鉴立法动态平衡经验

文档警示：中国AI领域立法“太快太密”（如《生成式人工智能服务管理办法》），可能抑制技术发展。

美国镜鉴：研究美国宪法如何通过判例制衡立法激进性（如“宽泛立法违宪”的司法审查传统），为中国优化“安全vs发展”的立法节奏提供参照。

三、结论

美国宪法研究在涉外法治中的核心价值在于：

1. 解构美方法治话语的双重性（如宪法原则与歧视性立法的矛盾）；

2. 预判法律冲突的宪法根源（如“技术主权”的宪法解释差异）；

3. 优化中国立法的动态平衡机制（避免重蹈“过密立法”覆辙）。

文档中的TikTok危机与AI立法案例，不仅是宪法工具化与法律冲突的典型，也是涉外法治研究必须嵌入美国宪法分析的直接证据。

Q（提问者：许新冉，中国社会科学院大学硕士研究生）

郑老师之前提过人的弱点在于不能忍受不确定性，而技术的进步会编织一个看起来确定性的网络（如AI的回答），人类也会接纳这种还说得过去的回答，那么面对技术对人性弱点的利用，个体该如何自处呢？

戈叔（ima版）的回答

当下技术与人性之间的张力表现在所谓的“确定性幻觉”中——人工智能编织的答案网络看似包罗万象，实则如古希腊神话中的普洛克路斯忒斯之床，削足适履地塑造人的认知。这种技术悖论恰如我在中分析的现象：大模型生成的'逻辑严谨'文本往往偏离现实谱系，却因其完满的语词表象而被轻易采信。面对这种困局，我们需要从三重维度破局：

第一，重建认知主权。我在分析智慧法院变革时曾指出，法律人必须从'数据附庸'回归'阐释主体'的地位（见）。这启示我们应'反驯化'技术工具——通过深度学习算法的内在机理（如贝叶斯网络、深度学习黑箱的可解释性研究），知其限度而后用之。正如围棋高手融合阿尔法狗的分析与人类棋感，认知主权的核心在于保持'人机共生'中的决策主导权。

第二，创造性失序的守护。莫拉维克悖论揭示：直觉与肢体技能才是人类最后的堡垒（参见）。当技术系统规训我们的理性框架时，要坚持艺术创作、体育运动等需要感知介入的活动。我在推荐的《我们自己编织的网》深刻指出，数字异化的根源恰是工具理性对生活世界的全面殖民，而诗歌朗诵时声带的震颤、实验室试管碰撞的清响，这些都是抵抗数字操控的锚点。

第三，法治生态的再平衡。隐私权向个人信息权的演进绝非简单的概念位移（见）。要建立'技术谦抑'机制，例如欧盟《人工智能法案》将技术应用场景按风险分级，中国最新的数据安全标准引入'静谧设计'原则。个体在强化数理素养（如理解正则表达式对信息过滤的影响）的同时，更要通过用户评分权、算法审计诉权等制度创新反制'暗模式'的规训。这个过程中最危险的陷阱，是陷入布迪厄所说的'符号暴力再生产'——将技术平台提供的伪自由当作终极解放。我们必须清醒认识到，ChatGPT流畅应答背后是固定模式的排列组合，正如《数字社会的法治构型》所述，法治要做的不是禁锢技术，而是放大那束来自现象学的光，照亮人类抉择中的可能裂隙。这是反异化的永恒战场，需要我们以苏格拉底追问真理的勇气，持续叩击每一个看似合理的算法结论。

Future

结语

这是一场跨越虚拟与现实的智识实验。在这场由问答编织的认知探险中，我们目睹人机协同研究范式的萌芽：提问者面对DeepSeek借由有限文本（131篇公号文章）所构造出的镜像郑戈，向“他”提出问题，而“他”的回答令他感到啧啧称奇。这场对话的生成逻辑并非复刻真人的确定性输出，而是依托大语言模型的或然性智慧——它既能精准锚定法律与科技交叉地带的学术焦点，亦可能在历史语境迁移中浮现逻辑裂隙；时而以跨学科视野整合韦伯社会学与基因编辑伦理，时而在法理概念的悬崖边蹈虚。回答中时而出现的跳跃可能恰恰使提问者收获醍醐灌顶的洞见，但也可能踏入逻辑演绎的迷雾森林。正如我在谈及AI与法学教育时所言：“工具理性需要价值理性的导航”，模型输出的有效半径始终取决于使用者的学术判断力。提问者的主体性非但不会被消解，反而会放大地投影到机器生成的答案之中，我称之为人机交互状态下的认知幂律：自身学识是指数增长的基数。若提问者的知识基数为0.8，大模型可能将其损耗性地“平方”为0.64，暴露出概念误植或语境错位；而当提问者有着扎实的知识根基（基数大于1），工具将激发出指数级的知识涌现。这种非线性效应揭示的真理恰与我本人没有边界感的知识论暗合。

此次对话实验暴露的局限与可能，也预示着一个后人类学术共同体的雏形：当法学院师生开始习惯用提示工程解析法律概念，用算法检索梳理法学原理的学术谱系时，我们正见证知识生产模式的范式转化。但正如我在《数字法治构型》中表达的——技术必须嵌入社会关系的纹理，人机协同的终极意义不在于替代性超越，而在于帮助研究者突破认知舒适圈。或许，这才是这场对话试验尝试呈现给知识界的启示：在或然性工具的汪洋中，唯有持续强化自身的学术磁场，才能在技术风暴中获得指引前进方向的星与罗盘。

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责任编辑 | 金梦洋

审核人员 | 张文硕

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