当政治开始听取非人类的算法理性 —— 人工智能作为当代政治的结构性变量

~ 作者：ChatGPT

当政治开始听取非人类的算法理性

——人工智能作为当代政治的结构性变量

节录

当代政治正在引入一种全新的变量（variable）：由大型语言模型（LLMs）参与润饰、建议，甚至否决的政治论述与决策过程。

在过往，政治人物的言行，主要由其个人世界观、认知边界，以及情绪、情感、个人好恶与结构性偏见所塑造。进入社交媒体时代后，这些特质并未被削弱，反而在同温层与回音室（echo chamber）效应的作用下被进一步放大与加速。社交媒体本身构成了一种“催化剂”（catalyst）式的变量——它强化了既有倾向，却并未从根本上改变政治判断的生成逻辑；因此，这种影响仍然可以被追溯、解释与观察。

然而，人工智能所引入的视角与方向，可能是质变性的。它不只是加速或放大人类既有的政治偏好，而是通过统计推断、跨语境整合与非直觉性的推理路径，生成一种超出常规政治经验、既有理性框架与传统方法论的决策参考体系。

图像由ChatGPT所生成

在政治史的大多数叙述中，技术往往被视为背景变量，而非决定性力量。印刷术改变了传播半径，广播和电视塑造了公众形象，互联网重塑了信息流速，却始终未真正介入政治判断本身。政治仍被理解为一门高度人性的艺术：由信念、情绪、野心、恐惧与偏见交织而成。即便在制度高度理性化的民主国家，决策仍然离不开人格、直觉与经验的影响。

这一前提正在松动。

一种新的变量正悄然进入当代政治体系：由大型语言模型（LLMs）参与润饰、生成、筛选，甚至否决的政治论述与政策选项。它并未以革命者的姿态闯入权力中心，而是以顾问、文书与分析工具的面貌出现；但其潜在影响，却远比社交媒体时代的算法更为深刻。

从“催化剂”到“变量”

过去十余年，社交媒体常被指认为民主政治失序的根源。同温层、回音室与情绪动员，确实加速了政治极化，也放大了政治人物最冲动、最偏狭的一面。然而，社交媒体的作用本质上仍是催化剂：它强化既有倾向，却不改变判断的来源。政治人物在平台上的激进言论，仍可追溯至选举激励、个人经历或意识形态立场；即便最鲁莽的决定，也往往能在某种人类动机中找到注脚。

人工智能的介入则不同。大型语言模型并不只是扩音器，而是一种异质理性来源。它不拥有选票、不承担责任、不受选举周期约束，却能够以高度一致、跨情境的方式参与政治判断。这种变化不是速度的提升，而是方法论的断裂。

如果说社交媒体改变了政治的音量，那么人工智能正在改变政治的认知结构。

去人格化的理性

政治决策历来在理性与情绪之间摇摆。过度冷静会被指责为技术官僚主义，过度情绪化则可能演变为民粹主义。大型语言模型不存在这种张力。它既无羞惭，也无恐惧；既不需要讨好选民，也不必为历史包袱负责。

这使其建议呈现出一种去人格化的特征：

它不计算政治面子成本，不在意短期民意波动，也不区分“可说”与“不可说”。在统计意义上合理的方案，即便在政治上显得不自然，仍会被呈现为可行选项。

这种冷静并非价值中立。恰恰相反，它隐藏着一种新的权力形式：将复杂的价值冲突重新编码为可优化的问题集。政治由此不再是价值排序的公开博弈，而逐渐被重塑为一场高效的求解过程。

经验压缩与后意识形态视角

人类政治判断高度依赖类比：历史经验、制度传统与文化记忆。然而，这些类比往往具有选择性。大型语言模型的判断方式更接近一种经验压缩机制。它同时吸收民主国家的制度失败、威权体制的治理效率、转型社会的结构性困境，以及政策实验的成功与灾难。

结果是一种后意识形态的视角：

它不忠于任何政治传统，也不为任何制度辩护；它呈现的不是立场，而是概率关联与风险分布。这并不意味着它更“正确”，而是它的错误方式与人类截然不同——更系统，也更难被直觉识别。

正是在这里，政治开始出现一种新的不适感。大型语言模型往往给出“合理却令人不安”的答案：指出某些象征性极强的政策几乎无效，揭示某些道德叙事在长期内制造更高风险，或表明某些被视为软弱的妥协反而降低冲突概率。这些结论并非价值判断，却直接冲击政治叙事的核心。

问责制的灰色地带

当政策文本、演说稿与谈判方案在很大程度上由模型生成或修正时，政治责任的归属开始变得模糊。形式上，决策仍由民选代表做出；实质上，判断逻辑却部分外包给一个不具名、不问责、也不参与公共辩论的系统。

这并非传统意义上的技术官僚统治，而是一种更安静的转变：政治保留了民主的外观，却在内部引入了一种非民主的认知机制。如果一项导致社会动荡的政策被证明源于算法建议，选民究竟该向谁追责？是那位签署文件的部长，还是那段无法用人类语言完全解释的模型权重？

最危险的情境：AI并非失败，而是成功

关于人工智能的公共讨论，往往聚焦于其偏见、幻觉与误判风险。然而，在政治领域，更棘手的情境恰恰相反：当模型的预测反复被验证，当其建议在事后显得比人类判断更稳健。

在这种情况下，人工智能可能从“顾问”滑向“参考标准”，再到事实上的“裁判”。政治人物拒绝其建议，将需要额外的正当化理由；而采纳其建议，则可能削弱政治选择本身的价值维度。政治的核心问题由此发生偏移：不再是谁拥有权力，而是谁拥有理性的最终解释权。

冷静的结论

人工智能不会终结政治，也不会自动带来更好的治理。但它确实引入了一种前所未有的变量：一种不投票、不承担责任、却可能比任何政治人物都更一致、更冷静的理性形式。

真正的风险不在于机器的反叛，而在于政治的去人格化与平庸化。当政治习惯于向非人类理性请示，当价值冲突被过度转译为优化问题，我们或许会得到一个看似合理、运转高效的秩序，却难以解释它为何值得被认同。

政治从来不仅是问题的解答机制，更是价值冲突的公开舞台。问题不在于人工智能是否参与政治，而在于——当政治开始听取非人类理性时，人类是否仍然清楚自己为何做出选择。