别去自动化你爱的事情：从个人计算机到生成式 AI

2026 · 3 · 15

1.

最近一面惊讶于 AI 的进展，一面又意识到许多看似的新的场景与想象，都在历史上出现过。

去年 LLM 刚进展到能够模仿任何一个写作者的风格和思维模式时，许多人在转乔布斯1985年的一段演讲。 视频里还是个年轻人的乔布斯，讲起他对个人计算机未来的想象。乔布斯口中的计算机像一本超级书：未来的亚里士多德如果将一生的写作记录其中，他死后人们还能随时把它从口袋拿出来，问它眼前这个问题，亚里士多德会如何考虑？

那时我正好在尝试这个新的窍门，让 AI 载入某个人写下的文字，去成为那个人，然后问它某个问题。这种方式确实能够提炼某人的观点，也能让我看到许多靠自己想不到的视角，对于我来说很新颖。可四十年前的乔布斯，仿佛已经在梦想这一切了。乔布斯并不是个特例；他的想象代表了个人计算机革命中的时代精神。

诸如此类许多零散的信息，让我觉得许多思维模式、许多跨越几代人的梦想，都交汇在了个人计算机革命的那几十年。于是找来关于这段历史的 Tools for Thoughts 来读了一遍。

2.

Tools for Thoughts 出版于1985年，作者 Howard Rheingol。对于信息技术的进展，1985年可算是老掉牙了。但读起来却意料之外的精彩，也意料之外地切时。一方面是作者功力了得，里面每个人物都写得活灵活现。另一方面，确实是因为个人计算机革命是个历史转折点，许多后来继续扩大的范式都在当时扎下了根。

比如找 AI 做心理咨询这件事。许多人都会找 AI 聊个人问题，梳理心事，倾诉感情，理解自己；我也不例外。这似乎是个很高级的功能：AI 不仅得像人类一样同理我，还得像心理咨询师一样帮我剖析内心，并获得我的信任。

但其实这事出现得很早。1966 年的时候，Weizenbaum 写了个软件，起名 Eliza。Eliza 的逻辑很简单，你和它说什么，它会简单作出反应，然后把你说的话重新组成问题，拿来问你。比如你说你和男朋友吵架了，它会说，它为你感到难过，然后问你，为什么和男朋友吵架了。

这其实正是许多心理咨询的套路。Weizenbaum 写这个软件的灵感来源于一个叫 Carl Rogers 的心理学家，他的思路就是通过开放式问题鼓励被咨询者讲出自己的故事。但是 Weizenbaum 没能想到的是，这么简单的逻辑就能让人上瘾。他发现自己的秘书、学生，MIT 的黑客们，都沉迷于和 Eliza 聊天，掏心掏肺地讲出自己的心事。

这没有让 Weizenbaum 惊喜，反而让他非常警惕。他坚信工具是为人服务的，而人不能将工具视作目标。把同理心用在 Eliza 身上，把它当人看待，是种危险的幻觉。更进一步，Weizenbaum 觉得在 MIT 、斯坦福和伯克利蔓延开来的黑客文化，也是种危险的幻觉。这些黑客们没日没夜地在机房里呆着，不洗澡也不好好吃饭，就知道想尽办法攻进服务器，然后捉弄别人、捉弄用户。这是种沉迷与自恋：这些黑客们迷恋自己高超的智力和小圈子的恶趣味，计算机这面镜子成了他们幻想的绝佳载体，让他们越陷越深。

Weizenbaum 的看法也许能代表圈外大众的视角，但当时大众其实对萌芽中的计算机圈子和黑客圈所知甚少。在圈内 Weizenbaum 算是异类；包括 Minsky 在内，许多人都认为，这些头脑灵光又富有创造力的年轻人正在创造未来，以后也会继续改变世界。而这个社会对待而他们，就像过去对待艺术家们一样，容忍他们邋遢的生活和古怪的趣味。

3.

这背后的大背景是，许多计算机革命早期的参与者，都认为计算机能够极大提升我们的智能，并受到这个前景的鼓舞。理解和增强自己的思想不是自恋，而是人之所以为人的核心，也是让人更加成为人的途径。第一篇把计算机革命的潜力讲清楚的论文，是时任电气工程师的 Doug Engelbart 写的，标题就是 Augmenting Human Intellect: A Conceptual Framework （《增强人类智能：一个概念框架》）。

Engelbart 自己深受同时期语言学家的影响，认为语言文字决定了人们的思维模式。他推论，我们处理信息的能力，特别是语言、文字类信息，决定了个人乃至社会的智能和技术进步。Engelbart 同时明白处理器技术的飞速进展，于是将提升人们处理信息的能力作为了自己的个人志业。这个人志业，刚好撞上了 Sputnik 时刻，也撞上了 ARPA （美国国防部高级研究计划局）。

Sputnik 是前苏联发射的人造卫星，也是第一颗成功上天的人造卫星。一直作为领头者的美国社会突然有了技术进步上的紧迫感，而这种紧迫感变成了政府对技术进步的支持，促成了高等研究总署。总署的人被 Engelbart 的论文打动，支持 Engelbart 成立 ARC（扩增研究中心），致力于计算机技术。

ARC 成为了一个非常前卫、极具创新性的实验室。比方说，1968年时 ARC 已经在实验用多种媒体和交互模式协助会议，让人们在开会时能够共享笔记、视频及其他媒介；在这场被称作“所有演示之母”的演示里，人们第一次看见了视频会议、协作实时编辑、超文本、鼠标、窗口等许多影响深远的概念。ARC 不光对计算机技术做出了很多贡献，也培养了许多后来引领个人计算机革命的先驱。

但也许是因为受到政府的大力支持，Engelbart 和他的 ARC 尽管极大地推动了计算机技术，但最后却与“个人”无缘，很大程度上在个人计算机革命后被世人遗忘。早期的计算机并不“个人”；它们庞大而笨重，放置在机房中，用户通过终端连上这些被称作 mainframe 的大型计算机。

从 Engelbart 的角度看来，增强人类的智力，落脚点在于组织上：怎么让一个团队更好的理解和决策。所以 ARC 面对的主要场景是办公室，主要客户是公司。ARC 前沿的设计，只有大型计算机才能满足，也只有大公司才买得起。

回过头来看，历史的分水岭也许出现在 PARC 的建立。这个实验室由生产复印机的施乐公司（Xerox）建立；施乐营收颇丰，有余力建立一个实验性的团队，去试探刚刚成为可能、但还能力很弱的个人计算机。

个人计算机在概念上是一次飞跃：计算资源不再放置在远方的机房，而是在你的桌面上，连着你的键盘。它也许能力还很弱，可对于黑客们来说，这也瑕不掩瑜：毕竟，从硬件到软件，这台计算机里的所有东西你都能拆能改。正是这种自由，在接下来的几十年里，让个人计算机解锁了许多个体的创造力。

于是许许多多在 ARC 成长起来的才华，陆续离开 ARC，加入了 PARC。在大型机时代探索出来的结构与模式，也被移植到了个人计算机中。

比如计算机网络。人们一开始就明白强大的计算能力能够辅助个体思考，ARC 也开始探索计算机如何能够辅助个体之间的信息沟通与协作。然而网络却是以更加有机的方式生长起来的。在大型机中，许多用户共享同一台电脑，于是人们逐渐探索出了邮件协议，来共享资源。闲聊也变成了自然而然的延伸：同一个大型机的用户们，在一个公开留言板上给彼此留言，形成了最早的网络社群。

所以当 PARC 要建造个人计算机时，这些经历过大型机时代的人们明白，自己想要的这个铁盒子，得不仅是计算盒子，也得是通讯盒子。于是在 PARC，与第一台个人电脑 Alto 同时出现的，还有以太网。从一开始，个人计算机就既是电脑，也是电子神经元，把人们连成一张网，并持续改变人们共同的心智。

4.

虽然计算机没有如 ARC 早期许多设想那样，有结构地、可设计、可控制地增强人们的心智，却也以自己的形式冲向未来。后来的几十年，互联网、搜索、社交媒体、远程办公、再到现在的大语言模型，纷纷生长。这些生长的方向没那么像 Engelbart 对增强智识、协助独立思考的期待，倒是更符合 Weizenbaum 对依赖和幻觉的警告。生成式 AI 带来了无数种满足幻想的方式，每一种都比 Eliza 更让人沉迷。

Tools for Thoughts 里还描绘了另一个个人计算机历史上的重要人物： Alan Kay。Kay 倒是认为，幻想与创造力本来同源，是人之所以为人的地方，也是让人更能够成为人的方式。幻想很重要，而计算机最大的潜力，是成为承载我们幻想的媒介。

Alan Kay 是个传奇的设计师与计算机科学家，奠定了苹果、微软、迪士尼等许多公司交互设计的基础。每次看到他的设计，特别是他实验性的作品，我都会惊叹他透彻又独特的视角。Kay 曾深受 1967 年 LOGO 项目的影响；这是 Seymour Papert 等人做的一个游戏 ，让小孩子边玩边学会以简单的规则给一只乌龟编程。在那之后，Kay 的设计似乎都在试图让计算机成为一种新的读写媒介：人们不只是使用它，而是通过它来建立和表达自己的思维模型；就像印刷术不只是让人读书，还让人写作一样。而且，要让所有长大了或者还没长大的孩子们，都能够学会。

Kay 所追求的幻想，与 Weizenbaum 所提防的沉迷，有本质的区别。在书中，他提到什么应当被计算机自动化：你不该去自动化你喜欢做的事。如果你喜欢弹琴，不要去让计算机弹琴，而是去做一种新的琴；如果你喜欢画画，那就不要让计算机去帮你画画，而是去做一种新的颜料。

2013 年 Alan Kay 接收时代周刊采访时，提到他一直以来设计的目标，是将计算机这种媒介变得“创作与消费的对称”：让人们不只是被动的消费者，也是主动的创作者。而他对自己参与和见证的个人计算机发展历程，最惋惜的地方就在于计算机更多地成为了被动消费的工具，而不是主动创造的工具。

我猜 Kay、Weizenbaum 及许多计算机技术先驱，对今天的生成式 AI 会更加惋惜。那些被动的消费，甚至能够包装成为创造：一句 prompt，就能给你生成文章、图片、视频和音乐，不经过你的脑子，还让你误以为自己在创造。负责分发内容的算法， 则不知疲倦地学习着如何攫取内容消费者的注意力，让我们浑然不觉的地产出信息，又浑然不觉地吸收信息。

然而 AI 又确确实实地有用，确确实实地强大。这才没几年，许多人的日常工作已经离不开它了。也正因如此，所有人都在思考 AI 会取代什么工作，又在推测什么能力、特质又不可取代。Alan Kay 的提醒是另一个视角，也是个更好回答的问题：对于人来说，常常最擅长做的，也是最喜欢做的。有好恶这一点，就已经是人和机器的本质区别了。

当 AI 什么都能做的时候，这种喜欢，其实对应了什么才算是创造。我喜欢写作，喜欢的是将自己的思路树立下来的过程；我可以让 AI 帮我查资料、提意见，但不能让它去写。我喜欢音乐，喜欢的是将音乐内化于自己；于是我让 AI 教我乐理、计划练习，但不能让它去作曲、演奏。我喜欢写软件，喜欢的是好的问题和好的设计；于是我可以让 AI 写代码，但不能让它替我理解和设计。

这种喜欢，里面包含着对心手合一的无尽追求，和路上的困苦。这种困苦，是主动创造的前提，是创造的喜悦的一部分，也是真正热爱一件事的标志。而当一切创造都可以通过 AI 来自动化时，不管是工具设计者还是每一个普通人，都需要重新理解这种苦乐参半的热爱的价值。