【编译】人工智能、能动性与权力几何学

作者：Simone Natale（意大利都灵大学），Federico Biggio（法国图尔大学），Andrea L Guzman（美国北伊利诺伊大学），Paola Ricaurte（墨西哥蒙特雷理工大学），John Downey（英国拉夫堡大学），Riccardo Fassone（意大利都灵大学），Emily Keightley（英国拉夫堡大学），Deqiang Ji（中国传媒大学）

编译：江南

编校：朱泓宇

原文载于：Media, Culture & Society，2025年4月发表。

2023年3月，意大利隐私保护机构（Garante della Privacy）暂停了ChatGPT 在意大利的使用并着手对OpenAl的语言模型如何遵守隐私法进行调查。这一举动引发了全球关注，同时加剧了国际社会对生成式人工智能潜力与风险的讨论。该事件表明，人工智能技术的部署无法脱离法律、政治和文化背景，这些因素都将深刻影响技术的应用和接受程度。

人工智能既依赖跨国数据流动与技术协作，又必须适应地方法规与社会接受度。其生产与利用依赖全球网络与本土实践的交汇，不能仅仅以全球或本土视角单独理解。虽然对比研究与文化差异分析很重要，但如果忽视人工智能背后的全球政治与地理结构，同样会失之偏颇。

为理解人工智能在不同语境中的表现，本文引入女性主义地理学家多琳·马西（Doreen Massey）的“权力几何学”（power geometries）。这一理论强调社会中空间流动性与权力结构之间的关系，揭示不同群体在信息、资源与基础设施流动中的不平等地位。权力几何学指出，社会空间结构与流动性既受权力体系形塑，又反向重构着权力关系。在人工智能引发的能源、信息和价值全球流动中，权力几何学解释了不同主体如何因为基础设施、资源分配和信息流动的差异化定位，形成了“权力—资源”不对等格局。尽管人工智能被看作具有“解放性潜力”的技术，它也可能加剧全球与本地范围内的数字不平等。

权力几何学有助于我们认识人工智能与此前媒介的联系。生成式人工智能的存在本质上植根于传播实践。它依赖于全球媒体组织、科技公司与个体之间的大规模数据交换。同时，它也代表着一种创新：它重构了能动性（agency）的概念，将交流从人类主导延伸至算法与机器参与。这种转变消解了人类能动性与算法自主性的二元对立，要求我们以更加动态、跨文化与地缘政治敏感的视角来看待人工智能技术的运行逻辑。

将人工智能置于具体语境与文化情境，至少需应对两大关键挑战：首先是识别多重关系与区隔，包括全球南北差异、区域分隔、国家间差异，以及不同社群的互动；其次是把握人工智能的动态本质。人工智能并非单一技术实体，而是由多方参与者、制度、法规、技术与文化互动而成的动态过程。其发展与使用总是在特定时空中展开，具有不断演化的特征。研究人工智能在全球与本地范围内的互动，必须基于对其过程性和动态性的理解。

如何在理论上框定这些动态的位置关系，并关注人工智能带来的权力不平等？权力几何学为此提供了有效的框架。马西提出该概念，用以揭示不同社会群体在全球流动中的不对称地位：有的人主导信息与资源流动，有的人则被动接收，甚至被困其中。每一个地方不仅有其独特性，而且也不可避免地嵌入全球交流与移动的更大轨迹中。

权力几何学框架不仅关注位置，更强调行动者间关系，尤其是其中的不平等现象。典型案例是横亘在全球南北之间的“幽灵劳工”（ghost workers）现象。科技巨头依赖成千上万内容审核员与反馈提供者训练人工智能系统。ChatGPT偏好使用“delve”“tapestry”等词汇，可能源于非洲反馈提供者的英语使用习惯，但这些劳工的薪酬远低于全球北方同行，且往往被迫处理敏感内容，如色情和暴力。这些现象构成了所谓“数据殖民主义”，即技术资本主义在新形势下对全球南方的再次剥削。

权力几何学理论将权力关系作为核心分析维度，其核心不仅在于记录主体的空间流动轨迹，也在于揭示时空动态背后深层的支配性权力机制。新技术进入现有空间的方式与权力结构的再生产密不可分。人工智能的权力几何学既沿袭全球南北、殖民者与被殖民者的不平等脉络，也反映在政府、企业、设计师、劳工、用户等多元行动者的不同层次的互动中。

这些复杂的权力几何关系体现在人工智能中的阶级权力不对等。例如插画师群体对人工智能图像生成技术的强烈抵制，表明艺术创作者认为人工智能技术威胁其创作主体性。虽然创作者可以借助人工智能扩展创作维度，但也面临手工艺术劳动被技术取代的风险。生成式人工智能技术引发了知识产权争议，插画师的作品可能被无偿征用，而用户则通过廉价服务获得图像。这种剥削模式通过全球技术和金融权力网络，持续扩大内容生产者的从属地位，冲击创意文化产业的生态。

权力几何学不仅描述事物如何发生在某个空间，也强调事物如何通过场所建构、跨域流动及位置间动态关系进行持续性生产的场域。媒体形式与权力和地方的构建紧密相连。一个例子是人工智能行业对全球变暖的影响。人工智能对环境的负面影响，尤其是在碳排放和水资源使用方面，正在加剧潜在的气候变化。目前大规模语言模型的增长需要大量的计算能力进行训练和推理，数据中心消耗大量的电力和水资源。随着人工智能应用的快速增长，基于大量数据的计算需求不断增加，整体能源消耗可能会增加，而微软等企业在人工智能扩张下碳排放反增30%，由此加剧的气候灾难将尤其伤害全球南方的弱势群体，包括妇女、老人与儿童。

人工智能的权力几何学为理解相关政策、技术设计选择、应用场景及其文化背景提供一种参考。例如，在印度和中国，人工智能被视为一种新技术，尤其是促进国家经济增长的产业。西方更多关注人工智能带来的风险如失业。因此，基于权力几何学分析人工智能意味着人工智能并非“全球统一”的现象，而是始终处于本地文化与全球力量网络的交叉点中。

尽管权力几何学可帮助理解人工智能的深层结构与动态，但有人可能质疑，这种分析同样适用于其他媒介，甚至是数字时代之前的电视等传统媒体。的确，权力几何学的研究强调，不仅要考虑空间流动，还要考虑时间维度。要辨析人工智能权力几何的历史延续性与技术特殊性，既需要追溯其与历史媒介的关联，又解剖其特殊性。这种分析将导向对能动性配置模式转型的考察，即人工智能如何重构能动性，进而重塑权力几何结构。

从早期媒介到数字互联，人一直是中心。自印刷术到电视，早期媒介信息多为人类创作并面向人类受众。即使后来发展出数字媒介和社交平台，虽然参与性增强，但人类仍是内容的核心创造者。算法虽参与内容分发，却仍受人类设定与数据所限。

从参与文化到算法文化，技术逐步掌握主动性。随着大数据与算法的发展，内容的排序、推荐与生成开始由技术系统主导，形成所谓“算法文化”或“数据文化”。这些系统常常被用户视为具有某种“能动性”，因为其决策过程不透明，甚至连开发公司也无法完全解释。这种变化标志着权力的再分配，即技术平台的影响力日益凌驾于个体之上。

这些算法不仅影响信息的分发与消费，也渗透进日常生活的各个方面。由于其运作机制被封装在“黑箱”中，即使是开发者也难以完全解释其行为。算法通过用户数据和群体数据来反映个体偏好和社会偏见，形成了人机共同作用的“混合文化”（blended cultures）。

这些演变为生成式人工智能的发展奠定了基础。生成式人工智能并非凭空出现，而是源于人类与机器、技术公司与个体之间复杂的交流与数据互动。它构建于大规模的数据采集与通信基础之上，也因此引发了关于隐私权和知识产权的新争议。

随着媒体形式的不断演化，社交关系与权力结构变得更加复杂且难以分离。生成式人工智能不仅延续了人类传播的基础，也重新塑造了权力几何学的边界。相比早期媒介主要关注人类之间的权力博弈，当今技术本身也在获取更多“能动性”，逐步从媒介转向“传播者”的角色。聊天机器人、虚拟助手等“传播型人工智能”正体现出机器作为交流主体的能力。

社交媒体算法强调人类内容的排序，但ChatGPT等人工智能工具则能直接生成内容并与人类互动。这种转变赋予人工智能新的信息控制力，从返回来源信息转向直接“回答”问题，从而影响认知和决策。随着技术进步，“社交互动”不再局限于人类之间，也包括人工智能。人工智能从过去人类交流中承接并重构了权力结构，以更强的主动性影响现实世界。

人工智能系统的能动性并非孤立存在。它是人与算法、平台与用户、政府与开发者等多元参与者共同作用的结果。要理解这种复杂性，需摆脱“人类 vs. 技术”的二元对立，而是采用一种流动性视角，强调互动中的摩擦、协商与变化。用户和算法的互动体现出双向影响：用户赋予算法意义，算法也重塑用户体验。例如，ChatGPT主要由英语数据训练，反映了英语文化偏好。全球用户的本地文化背景又反过来影响他们的使用方式与理解，从而在全球范围内激发出多种相互作用的能动性张力。

强调权力几何学框架的价值，正在于突破算法权力与人类能动性的二元对立。二者在对抗、妥协与协作中共同推动变化。这也促使我们重新思考人工智能中的能动性，不再将算法视为无历史、无地域的中立技术，而应将其置于具体的文化、历史和地缘政治背景中去理解。人工智能并非孤立系统，而是构建在全球数据流、知识体系、技术架构、劳动分配和资源流动之上。它反映并加深了全球不平等，如数据所有权、基础设施控制、环境影响、知识生产等领域的中心与边缘之间的差距。

人工智能不是中立的工具，而是权力结构的产物。人工智能体现着复杂的社会权力动态，这些动态具有空间与时间维度，会影响各类主体在全球秩序中的位置与表达方式。拉美等地的数字权利组织已开始探索人工智能背后的权力结构。例如，巴西某数字权利组织的“技术制图”（Tech Cartographies）项目展示了科技巨头的云端服务依托金属矿产开采、数据工厂劳动等实体地理要素，揭示技术背后隐藏的地理政治面貌。另一个来自拉美的项目则指出环境与社会的伤害常被外包到遥远的贫困地区。这些实践强调：技术有真实的地理位置和代价。这些倡议也呼吁公众认识到互联网是需要守护的领土，只有理解技术结构，公众才有可能在其中选择、行动并争取权利。

虽然跨国比较研究有助于理解人工智能在不同语境下的运作，但若仅停留在国家对比，往往忽略了跨国界、跨文化、跨群体的互动网络。因此，研究人工智能应更注重关系性与流动性，追踪不同主体、平台与政策之间的相互影响，探索其交汇的全球动力。这种方法已在其他领域取得进展，也可被有效引入人工智能研究。

我们还需关注人工智能运行中的时间结构。“权力时间图谱”（power-chronography）可与权力几何学一起揭示技术治理中的时空结构。例如，大量数据在尚不清楚用途时就被科技公司收集，以便未来可能使用。这揭示了时间如何成为技术控制与权力延续的工具。

当今互联网上的大多数信息流通并非发生在人与人之间，而是机器与机器之间，如服务器与算法之间的通信。如果人工智能总是处于特定情境中，那么我们也要思考机器与机器间的交流同样处于特定情境中的事实意味着什么？如果研究这些交流如何沿袭既有不平等模式并制造新型压迫，就必须深入探究由计算媒介驱动的全球信息交换模式背后复杂的权力几何结构。

论文来源：Natale, S., Biggio, F., Guzman, A. L., Ricaurte, P., Downey, J., Fassone, R., ... & Ji, D. (2025). AI, agency, and power geometries. Media, Culture & Society, 01634437251328207.