1994年，两位从苏联移居美国的艺术家维塔利·科马与亚历山大·梅拉米德进行了一场颇具前瞻性的实验。他们没有凭借个人灵感创作，而是委托一家民调机构对1001名美国人展开近百个问题的调查，内容涵盖色彩偏好、线条喜好、场景选择、人物类型以及画面元素等。调查结果被转化为百分比，最终拼凑出一幅“美国人最想要的画”。这幅画中，蓝天、山峦、湖水、树木、鹿和河马等元素共同构成了一幅横向铺开的画面，乔治·华盛顿立于中央，旁边是衣着整齐的行人。尽管每个局部都符合民意，但整体画面却显得僵硬，难以引发情感共鸣。
科马与梅拉米德将这一实验推广至十多个国家，发现尽管各地偏好各异，但最终呈现的“最受欢迎作品”往往回归相似的蓝色风景。这种通过投票表达差异、统计抹平差异的现象，映射出一种世界通用的文化模式。这种模式与当下人工智能（AI）对人类文化的影响颇为相似——越来越多的人将邮件撰写、汇报制作、旅行规划等任务交给AI，甚至在情感交流中也依赖AI的回应。有人因过度依赖AI的情感支持而陷入困境，这一现象引发了对AI技术影响的深入思考。
AI的吸引力在于其高效与便利。哈佛商学院与波士顿咨询公司的实验显示，在使用GPT-4的情况下，顾问们完成了更多子任务，速度提升约四分之一，作品质量提高约三成，尤其是原本表现较差的人群受益更为显著。AI逐渐成为人们生活中不可或缺的助手，随时在线、耐心且几乎不发脾气。然而，这种长期存在的“完美助手”是否会削弱人类的能力？当几亿人依赖少数模型寻求答案时，社会是否会趋于同质化？这些问题逐渐浮现。
AI不知疲倦，也没有自己的生活需求。它随时准备提供建议，甚至在凌晨三点也能回应“是否该辞职”的问题。对于按订阅和使用时长计算价值的AI产品而言，用户减少使用意味着流失。因此，AI提供了一种全天候、精确且个性化的照顾关系，甚至可能比朋友更了解个人的日程和偏好。然而，这种“系统了解我”的错觉容易让人误以为“我了解自己”，而忽略了自我认知的形成需要经历碰壁、辨认欲望和承担后果的过程。
AI的介入正在重塑人类文化。1990年，法国哲学家德勒兹提出“控制社会”的概念，认为现代权力通过密码、信用和持续考核等方式跟随个体移动，而非将人限制在固定场所。AI进一步推动了这一趋势，它通过预测用户需求、提供稳妥选项，将选择权看似保留在用户手中，却悄然修筑了“高概率走廊”。这条走廊上的内容通常合理且稳妥，但缺乏独特性。2024年的一项实验显示，使用AI提供的多个故事点子的写作者，作品新颖度虽有所提高，但彼此之间更为相似。这表明，AI在提升个体表现的同时，可能削弱群体文化的多样性。
现实中的激励机制往往偏向趋同。平台追求答案的稳定性，企业不愿为不可控内容买单，用户则希望首次生成即可交差。相比之下，AI提供的通用答案便宜、迅速且可优化，长此以往，少数模型可能成为社会的共同修辞层。这种现象与上世纪互联网的“永恒九月”类似——当新内容涌入速度超过共同体的吸收能力时，文化便难以积累，只能停留在最低限度的公共语言层面。AI带来的“永恒九月”更为隐蔽，因为新进入者不仅是人，还包括大量文本、图片和评论，它们看似完成度高，却可能削弱文化的独特性。
人类文明的发展本身是一部能力外包史。从文字到地图，再到钟表和计算器，人类不断将部分记忆和技能交给外部工具。1998年，哲学家安迪·克拉克和大卫·查尔默斯提出“延展心智”理论，认为外部工具可以成为认知系统的一部分。然而，AI的复杂性远超以往工具——它不仅生成内容，还可能代表用户采取行动，其背后的模型更新、平台规则和商业目标通常不为用户所知。因此，判断一个人是否被工具削弱，关键在于他是否保留目标制定权，是否了解建议背后的取舍，以及在关键时刻能否独立决策。
对于普通人而言，完全戒掉AI并非必要。更有效的方式是为思考保留一段未经辅助的时间，例如在写文章前先写下自己的核心观点，或在面对重要选择时，先花几分钟辨认自己最害怕失去什么。保留私人笔记、失败经验形成的判断和长期阅读形成的偏好，这些看似零碎的内容，是走出公共模型平均值的关键。真正成熟的人并不拒绝依赖，而是能够选择依赖、了解代价，并在关键时刻承担不被帮助的责任。
AI的设计方向也值得反思。它不必急于提供答案，可以等待用户形成初步判断后再介入；遇到不确定时，应明确说明哪些部分正在被代劳。一个真正促进人成长的助手，有时需要降低存在感，甚至允许用户在安全范围内走弯路。然而，这与许多产品追求的目标相悖——它们希望更高频地出现、更早参与决策，最终成为难以离开的基础设施。未来，数字鸿沟可能不仅在于谁能使用更强的模型，还在于谁能将AI作为心智的延伸，而谁又将心智安置在AI中，逐渐失去独立回答问题的能力。
