【万字专研】无用之地——一场没有实验者的实验，和它问错的那个问题

把生成式人工智能的扩张称为"被强加给全社会的实验"，这是当下最流行、也最有力的批评框架。它精确地点出了一个事实：没有人为此投过票。模型用全人类的文本、图像与代码训练，产品被推送给数以亿计的用户，而这件事是否应该发生、以何种速度发生，从未进入任何形式的公共审议。从这个角度看，"实验"二字像是一记重拳。

但"实验"一词其实抬举了硅谷。真正的实验有假设、有对照组、有知情同意、有可以随时叫停的伦理委员会——而正在发生的这件事，没有任何一项符合。更准确的比喻是踩踏：没有控制中心，没有实验者，也没有人真正握着方向盘；每一个参与者都在奔跑，仅仅因为停下来的代价看上去比继续跑更高。在踩踏里，理性与疯狂的界限消失了——单个公司继续投入是理性的（不投就被淘汰），所有公司一起继续投入却可能是集体性的灾难，而没有任何一只手能让所有人同时停下脚步。

资本市场的数字把这种结构性恐慌量化得淋漓尽致。据《金融时报》对 2026 年一季度财报的汇编，微软、亚马逊、Alphabet、Meta 四家超大规模厂商当年合计资本开支约 7250 亿美元，较上一年已创纪录的逾 4100 亿美元再增约 77%；国际能源署亦记录，仅五家头部科技公司的资本开支总额，如今已超过全球油气勘探开发的总投资。这不是某个有把握的判断驱动的投资，而是"如果我们不建，对手就会建"的囚徒困境。

这场踩踏还有一层更隐蔽的结构：资本在彼此的账本之间循环流动。芯片厂商向模型公司注资，模型公司转身向云厂商订购由这些芯片堆成的算力，云厂商再把订单变成对芯片厂商的采购——同一笔钱在几家公司之间转一圈，每经过一次就被记作一次"增长"。仅 OpenAI 一家公开披露的算力采购承诺已累计逾万亿美元，远远超过其当期营收。看多者称这是基础设施的世纪级机遇，看空者（包括当年做空次贷的那一类投资人）则警告这是一座靠相互背书撑起的纸塔。耐人寻味的是，两种判断在今天都言之成理——而这恰恰说明没有人真正知道答案；在不知道答案的情况下仍全速狂奔，正是踩踏区别于实验的根本之处。

最有力的证词来自行业内部。2025 年 5 月底，OpenAI 的萨姆·奥特曼在日内瓦的一场峰会上被追问模型究竟如何运作，他坦言"我们当然还没有解决可解释性"；当被进一步问到这难道不是不该继续发布更强模型的理由时，他只能含糊回应这些系统"总体上被认为是安全的"。Anthropic 在其可解释性研究中也承认，已识别的内部特征只是模型所习得概念的一个很小子集，用现有技术找出完整集合"成本高得令人却步"。造物者并不理解造物——这正是"实验者缺席"的核心：不是没有人在做，而是做的人也不知道自己在做什么。当一项可能重塑全社会的技术，其最了解内情的人都坦承看不透它的内部、说不清它的终局，"被强加的实验"这一指控就显得太温和了：实验至少假定有人懂得在观察什么。

这场踩踏最不公平的地方，在于风险与收益的错配。一旦押注成功，回报将主要落入少数公司与其股东的口袋；而一旦押注落空——无论是泡沫破裂、岗位消失，还是某种当下无人能预见的社会副作用——账单却由全社会共同承担：被替代的劳动者、被改写的信息环境、被透支的电力与水资源、被搅动的整个公共生活。把利润私有化、把风险社会化，这是历次技术狂潮的共同剧本，而这一次押下的赌注，比以往任何一次都大。这才是"未经同意"四个字最沉重的含义：被要求承担后果的，恰恰是从未被请进决策房间的那群人。

二、消失的不是方向盘，是"我们在掌舵"的故事

如果把"控制感正在消失"理解为某个本来在掌舵的人失去了方向盘，就理解错了。人类从未真正掌控过技术文明——自从学会用火，人就一直被自己造出的东西推着走。真正在消失的，不是控制本身，而是"人类一直在掌舵"这个安慰性的叙事。人工智能戳破了这个故事，因为它第一次让"造物者不懂造物"这件事变得无法掩饰。

海德格尔在 1953 年的《技术的追问》中给出过一个比"失控"更深的诊断。他认为现代技术的本质是一种"座架"（Gestell）：它把整个世界把握为"持存物"（Bestand），即随时待取用的库存。河流不再是河流，而是水力发电的能量储备；土地不再是土地，而是矿藏。这一揭示方式最惊悚的一步是：当座架推到极致，人自身也将被纳入持存物的清单。今天，人被称为"人力资源"，正是这一预言的语言学证据。

海德格尔特意把现代技术与古代技艺（technē）区分开来。古希腊的手艺与农耕是一种"产出"（poiesis）：农人把种子交给土地，顺应它、守护它、等待它生长，是一种与自然合作的"带出"。而现代技术是一种"促逼"（Herausfordern）——它向自然提出蛮横的要求，逼迫自然交出能量并储备起来。他举过一个著名的对照：莱茵河上古老的风车，叶片随风转动，风停则止，从不把风囤积起来；而建在同一条河上的水电站，却把莱茵河本身扭转为发电的供能装置，河流反倒成了电站的附属物，连"莱茵河"这个名字最终也只剩下旅游业广告里一个可供消费的景观符号。今天的算力基建，正是这种"促逼"的登峰造极：它不顺应任何东西，它把河流、土地、电网乃至时间，统统促逼成待命的库存。

数据中心的扩张，几乎是座架的字面化实现。为了喂养算力，资本正在把河流（冷却水）、土地（选址）、电网（专用电力）逐一转化为可调度的库存。Stargate 的部分站点为绕开电网接入排队，转而锁定专属电力、自建天然气电厂；微软在 2025 年底与西班牙伊维尔德罗拉公司签下定向风能采购协议，并试验用氢燃料电池直接为整组服务器供电，甚至大举投资小型模块化核反应堆，谋求在现场建立独立微电网。技术不再只是被人使用的工具，它正在重新组织整个物质世界的优先次序——电力先供给算力，再供给城市；土地先留给数据中心，再留给住宅。

值得一提的是，这场能源叙事里充斥着夸张的数字，需要冷静的称量。国际能源署 2026 年的最新数据显示，全球数据中心耗电 2025 年约为 485 太瓦时，预计到 2030 年翻倍至约 945 太瓦时，约占全球电力消费的 3%——其中 AI 专属数据中心的增速约为整体的三倍。此前广为流传的"2026 年逼近 1050 太瓦时、相当于全球第五大耗电体"，实为更早的、面向全部数据中心（含加密货币）的高估值，已被后续下修，且常被误植为"AI 数据中心"。同理，"单次 ChatGPT 查询耗电约为传统搜索十倍"的说法源自 2023 年旧硬件估算，到 2026 年已被普遍认为高了约一个数量级：奥特曼自报均值约 0.34 瓦时，与第三方约 0.3 瓦时的估算吻合，与同样陈旧的谷歌检索能耗大致持平。真正的危险从来不在单次查询的瓦特数，而在那场以万亿计、无人叫得停的宏观基建——是踩踏本身，而非脚步的轻重。把"控制感消失"误读为"机器要耗光地球的电"，反而模糊了焦点：危险不是某台机器太耗能，而是整个文明把自己的物质秩序，重新编排成了一座服务于算力的座架。

人被纳入持存物，并非遥远的哲学隐喻，它早已是过去十年的商业现实。社交媒体把人的"注意力"开采成可买卖的库存——以"日活""时长""留存"为计量单位，像石油一样被勘探、抽取、定价、交易。生成式人工智能只是把这条开采线推得更深：它不再满足于占有人的注意力，而是开始接管人的表达、记忆与判断，把这些曾经最"内在"的能力，也一并转化为可被优化、可被外包的接口。当一个人习惯了让模型替自己起草、替自己回忆、替自己拿主意，他事实上正把自己的一部分，交付给那座座架去保管——而保管久了，便容易遗忘那原本是自己的。

三、未经同意，且无人可同意

"未经全社会同意"并非修辞。历史早有清晰的先例。2014 年，Facebook 被曝在约 70 万名用户身上进行"大规模情绪传染"实验——通过调节信息流中正负面内容的比例，观察用户情绪是否随之改变。研究发表在《美国国家科学院院刊》后引发轩然大波，该刊罕见地为其附上"编辑关注声明"，指出研究可能未完全符合知情同意原则。那场风波的核心争议在于：技术公司让人对自己的身份如何被挪用一无所知，从而暴露了"以控制为信息伦理核心美德"的局限。

四年之后，剑桥分析事件把同一逻辑推向政治：数千万 Facebook 用户的心理画像在本人毫不知情的情况下被抓取，用于精准投放足以左右选举的政治广告。两次事件指向同一个结构性事实——在数字平台上，"被实验"是默认状态，"知情同意"反而成了需要用户费力争取的例外。阿多诺笔下的"文化工业"早已描述过这种处境：当文化产品被工业化地批量生产、按可预测的公式投喂，受众的口味与判断也被悄悄塑造成便于生产的形状；人们以为自己在自由选择，实际上只是在被预先设定好的选项里挑拣。生成式人工智能把文化工业的逻辑下沉到了更底层——它不再只是生产人们消费的内容，而是开始中介人们思考、检索与表达的方式本身。

如果说当年的实验操纵的是新闻流，那么今天的大语言模型重塑的是人与知识、与语言、乃至与彼此之间的整个中介关系。而"同意"在这里近乎不可能：人无法对一个自己不理解、且其后果连造物者都说不清的系统，给出任何有意义的知情同意。勾选一份没人读得懂、也没人读得完的用户协议，与真正的同意之间，隔着整个民主审议的距离。

法兰克福学派早已预演了这场困境的思想结构。霍克海默与阿多诺在《启蒙辩证法》中论证，启蒙以理性之名解放人类，却悖论性地把理性窄化为"工具理性"——只关心手段与目的的匹配，把一切不服务于目的的思考斥为原始而无效。马尔库塞在《单向度的人》中更进一步：技术理性压制了政治想象力，使人只能在既有世界已经划定的观念与标准之内思考，丧失了构想"另一种可能"的能力。在单向度的社会里，连反抗都被预先收编成了系统的一部分——你可以批评某个产品不好用，却很难再去质疑"我们是否需要这样一个产品"。

人工智能的部署正是单向度的。它被框定为一个效率问题、一个竞争力问题、一个"不做就落后"的问题；"我们是否应该做"这个问题，被系统性地排除在公共讨论之外。当一个社会能够讨论的只剩"如何更快地采纳"而非"是否应当采纳"，它就已经把方向盘交了出去——讨论的语法本身，早已被悄悄设定好了。

四、用硅谷的语法批判硅谷

现在抵达整篇反思最吊诡的地方。当批评者愤怒地追问"AI 之后，人到底是干什么用的"，他们以为自己在抵抗硅谷，实则已经在说硅谷的母语。

因为"人有什么用 / 人是干什么用的"这个问法，本身就预设了一个前提：存在必须靠功能来辩护。一旦开始追问一个东西"有什么用"，就已经默认了"无用即无权存在"的逻辑——而这恰恰是工具理性、是座架、是硅谷效率函数的核心语法。

更耐人寻味的是，"人是干什么用的"这个问题，在人类历史上其实相当年轻。古代的农人、工匠、士人，从未被要求论证自己"有什么用"——他们的位置由出身、由共同体、由天地秩序所给定，"有用"是被默认的背景，而非需要争取的资格。只有当一种总体性的功能逻辑已经赢得了全部地盘，连人本身都要被拉到效率的天平上称一称时，这个问题才会作为一个普遍问题被提出来。换句话说，"人到底是干什么用的"之所以在今天显得如此迫切，本身就是那把尺子已经统治一切的症状，而非对它的反抗——提出这个问题，已经是在替它确认权威。

这就是反身性困境。批判 AI"把人变得多余"的论证，往往隐含着这样一个结构——"人仍然有用，因为人能做某件 AI 做不到的事"（共情、创造、判断、价值……）。这个论证看似在保卫人的尊严，实则把尊严抵押给了"功能"这一硅谷货币。一旦 AI 在某天也能做那件事（而它正在一个个填满这些格子），这条防线就会崩塌。

这条防线退守的历史，是一部清晰的败退编年。1997 年，国际象棋被奉为人类智力的圣殿，深蓝击败卡斯帕罗夫之后，人们说"但围棋的复杂度远非机器可及，那才是直觉与美感的领地"；2016 年 AlphaGo 击败李世石，人们又说"但艺术与创造是机器永远无法触及的"；2022 年扩散模型一夜之间画出足以乱真、甚至在比赛中获奖的图像，人们再退一步说"但严肃的编程与工程判断需要真正的理解"；而到 2026 年，企业级代码生成场景里，AI 已能拿下过半的市场份额。每一次，人类都在一个新的格子里宣布"这里机器进不来"，每一次，机器都在数年内攻了进来。把尊严寄托在某个具体功能上的策略，其失败不是偶然，而是结构性的——因为只要尊严的标准是"功能"，标准本身就站在机器那一边。

劳动经济学的数据正在冷酷地演示这种崩塌。斯坦福数字经济实验室的研究在 2025 年 11 月发现，自 2022 年底以来，最受 AI 冲击职业中 22 至 25 岁早期职业工作者的就业相对下降了约 16%——即使在控制了企业层面的冲击之后——而同一岗位上年长工作者的就业稳定甚至增长。Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫迪曾向媒体预测，AI 可能在未来一到五年内消灭半数初级白领岗位，把失业率推高到 10% 至 20%；他描绘的图景，是一个治愈了癌症、经济高速增长、却有五分之一人口无工可做的世界。每一个被填满的"有用"格子，都在证明"以有用辩护存在"是一条死路。

汉娜·阿伦特在《人的境况》中提供了更深的坐标。她区分了三种活动：劳动（维持生命循环、产物被即刻消费）、工作（制造持久的人造物世界）、行动（在公共领域中显现"我是谁"）。她最尖锐的诊断是"劳动动物的胜利"——现代社会把一切活动，包括思考、创造、政治，都降格为劳动，用"有用、产出"这唯一的标尺去衡量。当一个社会只剩下劳动动物，它就只剩下生产与消费的循环；行动、显现、自由——那些不为任何外部目的服务、本身即是目的的人类活动——被挤出了公共领域。人工智能时代，是劳动动物胜利的完成式。

但阿伦特并不止于诊断。她提出，人最独特的能力是"行动"，而行动的根基是"诞生性"（natality）——每一个新生命的到来，都意味着某种全新的、不可预测的开端被带入世界。机器可以无限地复制、优化、延续既有的模式，却无法"开端启新"：它从已有的数据里生成，本质上是对过去的精致重排。人之为人的高贵，不在于比机器算得更准，而在于能够发起一件前所未有、且无法从过去推演出的事——这恰是任何"统计关联"都无法覆盖的领域。然而要注意，"开端启新"之所以珍贵，并不是因为它"有用"，而是因为它自由；一旦把它重新包装成"人类相对机器的功能优势"，它就又一次掉回了那把尺子。行动只发生在公共领域，发生在人与人彼此显现的空间里；当算法把这个空间也填满、当人退回到孤独的人机对话，行动的可能性便随之萎缩。

五、一份标准答案的解剖

面对"人是干什么用的"，当下流传着一份相当聪明、相当完整的标准答案。它由两位思想家共同署名。

斯蒂芬·沃尔夫拉姆认为，智力在物理宇宙中从来不是稀缺、神圣、高高在上的东西。依据他的"计算等价性原理"，人脑中的神经冲动、大模型内部的参数点积、乃至自然界翻滚的湍流，在底层的计算强度上完全等价。因此，试图用"我算得比你快、比你深"来确立人对机器的优越感，在物理层面根本不成立。那么人还剩下什么？沃尔夫拉姆的回答是：根植于特定脆弱生物化学机制、独特演化史与文化传承的"目标与意图"。加里·马库斯从另一端补刀：当前的大模型本质上是缺乏现实投射的"白痴学者"，精于在符号矩阵里堆砌足以乱真的华美篇章，却对这些词在物理宇宙中代表什么实物毫无感知；把"答案"等同于"理解"，是危险的肤浅。

于是这份标准答案得出一张清爽的分工表：机器负责"如何做"（How）、负责执行、负责挖掘高维统计关联；人类负责"为什么"（Why）、负责"应不应该"、负责确立意义与价值的终审权。听上去庄严而体面，几乎成了科技乐观派与人文忧思者难得能共同点头的最大公约数。

这份标准答案之所以诱人，是因为它给了所有人一个体面的台阶：科技乐观者可以继续高歌猛进，因为机器只是"执行者"；人文忧思者也能稍稍心安，因为人类还保有"意义的终审权"。它像一份精心拟定的停战协议，让两边都不必再焦虑。然而停战协议的前提，是双方都默认了同一张地图——而这张地图，是硅谷画的。它把整个世界划分为"可计算"与"暂不可计算"两块，再把人安置在后者。问题在于，"暂不可计算"这块版图正以肉眼可见的速度被蚕食；把家安在退潮线上，潮水终会漫过门槛。

"人还有用，因为人能供给目标和意义，这是机器做不到的"——这句话用的，仍然是硅谷的货币。它把人的尊严挂靠在"还有一件有用的事只有人能做"的脆弱前提上。可一旦哪天模型在"定义目标"这个格子里也表现得足够像样（科研代理已经开始自主提出实验假设、自主设计实验流程），这条以"Why"为名的防线，就会和"共情""创造力"那些防线一样，被同样的逻辑攻破。用功能为人辩护，无论辩护词多么高尚，本质上都是在和机器比赛谁更有用——而这场比赛，人正在节节败退。这份标准答案真正的问题，不在于它给出的答案对不对，而在于它仍然认为这道题需要一个答案。

更值得警惕的，是这种"算法终将主宰一切"的自信，在历史上并非头一回出现，且每一次都以失败告终。越战期间的 1967 至 1972 年，五角大楼曾耗资数亿美元推行代号"白冰屋"的数字化战争计划：在胡志明小道沿线大量投放声学监听器、震动探测器，甚至用化学传感器嗅探人体尿液散发的氨气，把数据汇入泰国秘密基地的 IBM System/360 大型机，乐观地宣称计算机将自动识别敌军卡车纵队并呼叫精确轰炸。结果是彻底的灾难——北越游击队用牛车诱骗、挂尿瓶干扰、靠风吹树叶制造杂音，轻易瘫痪了这台昂贵机器的算法。八十年代 DARPA 试图用计算机视觉区分敌方战车与森林树叶的后续探索，同样因无法克服自然光影的突变而下马。今天兜售"算法制胜论"的资本与军工叙事，与当年并无本质不同：每一代人都相信，自己手里的这台机器终于聪明到可以接管判断了。

而在这场存在主义焦虑的最上游，是一门精明的生意。前沿模型实验室不断在公开场合放大并配合"通用人工智能即将在某个下午降临并毁灭世界"的末日叙事，因为这套叙事本身就是一条完美的护城河：

焦虑、融资、政策壁垒、变现，构成一个自洽的闭环。当"人是干什么用的"这种深沉的追问，最终服务于让几家公司估值更高时，它就不再是抵抗，而成了燃料。

这套高尚叙事的反讽底色，在实验室自身反复上演的权力戏剧中暴露无遗。2023 年 11 月，OpenAI 董事会以"沟通不够坦诚"为由罢免奥特曼，几天之内又在投资方与员工的压力下让他复位——所谓"为全人类把关"的治理结构，在资本意志面前不堪一击；马斯克因股权与控制权之争愤而出走、另起 xAI；一批最看重安全与对齐的研究骨干，则因不齿于激进商业化而集体离开，转投他处。把保护全人类的对齐理想挂在嘴边的人，连自己董事会内部的一次分歧都对齐不了。这并非要否定对齐问题本身的真实与严肃，而是提醒：当一个严肃的命题被装进商业的容器，它很容易就从抵抗，变成包装。

六、无用之树

破局的资源，藏在一棵没人要的树里。

《庄子·逍遥游》记载了惠子与庄子关于"大而无用"的著名辩论。惠子抱怨自己有一棵大树，"其大本拥肿而不中绳墨，其小枝卷曲而不中规矩，立之涂，匠者不顾"——树干臃肿不合墨线，枝杈弯曲不合规矩，立在路边，木匠看都不看一眼。庄子的回答，堪称对工具理性最早也最彻底的拆解："今子有大树，患其无用，何不树之于无何有之乡，广莫之野，彷徨乎无为其侧，逍遥乎寝卧其下？不夭斤斧，物无害者，无所可用，安所困苦哉！"

这棵树的精妙在于：正因为"无所可用"，它才"不夭斤斧"——不会被斧锯砍伐，得以长成荫蔽千牛的大树，活满天年。在《人间世》中，庄子借匠人之口把这层意思说得更透：那些"有用"的果树，楂、梨、橘、柚，"实熟则剥，剥则辱；大枝折，小枝泄"，正因为有用，反而被折辱、被夭折；而无用的栎社树，恰恰"以其不材，故能若是之寿"。这就是"无用之用，方为大用"的完整脉络。

庄子把这个洞见反复打磨。《人间世》里还有一个支离疏：此人形体扭曲残缺，下巴抵着肚脐，肩膀高过头顶，却正因如此，征兵时他大摇大摆走在人群里无人征召，国家发救济粮时他反而能领到最多的一份——"夫支离其形者，犹足以养其身，终其天年，又况支离其德者乎"。形体的"无用"尚且能保全性命，何况那些把世俗的德行标尺也一并放下的人。而《山木》篇里庄子又留了一个看似矛盾的尾巴：山中不材之木得以保全，主人家却宰了不会打鸣的鹅来待客——同样是"无用"，一个得生、一个致死。弟子追问到底该站在材与不材的哪一边，庄子的回答是"处乎材与不材之间"，最终落到"乘道德而浮游"——连"有用无用"这组对立本身，都要一并超越。这正是庄子比任何现代批评者都走得更远的地方：他不只是把"无用"抬高为新的标准，他要拆掉"用"这把尺子本身。

它不是消极的懒惰哲学，而是对"有用性暴政"的正面反抗。当一切价值都被"用来做什么"这一问题殖民时，"不被用来做任何事"反而成了保全自身、成全自身的唯一方式。这与海德格尔在最深处合流——他在《技术的追问》结尾引荷尔德林的诗句："哪里有危险，哪里也生救渡。"座架的危险，恰恰逼出了对另一种揭示方式的渴求：一种不把世界把握为库存的、诗意的关系。庄子的无用之树，正是这种"救渡"的东方版本——它不被列入持存物的清单，因此保全了它的在场本身。东西方两套最深的技术之思，竟在两千年的时空之隔后，指向了同一棵树。

耐人寻味的是，"人是干什么用的"这一问法在西方亦有其源头。温德尔·贝里 1990 年的同名文集《What Are People For?》，正是这一追问的近世出处之一。但贝里的立场恰恰是反讽性的：他并非在为"人有什么用"寻找答案，而是在拆解这个问法本身——他批判工业文明把人、土地与社区都降格为可计算的生产要素，主张衡量一种生活的，不该是它的产出效率，而该是它的完整与扎根。贝里与庄子在此意外地同声相应：真正的回答，是拒绝接受这道题的前提。

庄子给这种状态起了个名字：逍遥。逍遥的核心是"无待"——不依赖、不为了、不被任何外在目的牵引。列子御风而行，看似自由，却仍"有所待"（待于风）；唯有"乘天地之正，而御六气之辩，以游无穷者"，才是真正的无待之游。把这层意思放到今天：一个把自身价值完全押在"对某个系统有用"之上的人，本质上是"有待"的——他的尊严依附于外部对他的需求，需求一旦消失，尊严随之坍塌。而"无用"所通向的，恰恰是"无待"：当一个人不再需要靠"被需要"来证明自己，他才第一次真正地、不可剥夺地拥有了自己。这不是退场，而是另一种意义上的彻底自由。

七、当"无用"也被标价

一个尖锐的反驳几乎立刻就会出现：在一个无所不包的市场里，"无用"难道不会同样被收编、被标价、被做成生意吗？事实上它正在发生。"数字排毒"成了付费营地的卖点，正念冥想被打包成订阅制 App，"慢生活"成了可消费的生活方式标签，"100% 纯手工""无 AI 参与"开始作为溢价标签出现在商品上。资本对"无用"的反应一向迅速：它会把任何一种反抗，重新包装成一件可供购买的商品，连"逃离"本身都能做成一门生意。

但这恰恰是检验"无用"是否被真正理解的试金石。一旦"无用"被当作一种手段——为了放松、为了效率回血、为了在职场上更可持续地"有用"——它就已经重新落回了那把尺子：它的价值仍由它"带来了什么"来结算。被标价的从来不是无用本身，而是"无用的功效"。而庄子的无用之树之所以不可被收编，正因为它的"无所可用"是彻底的、不为任何后续目的服务的——它不是为了长寿才无用，它只是无用，长寿是无用的副产品，而非它的目的。真正的无用一旦被赋予目的，就不再是无用。

所以这道防线并不像看上去那样容易被攻破。市场可以贩卖"无用的形式"——一段被安排好的放空、一场被设计过的放松、一件被标注为"手工"的商品——却无法贩卖"无用本身"，因为后者拒绝被纳入任何"为了什么"的链条。凡是能被标价的，都还在"用"的语法之内；而真正的无用，恰恰是那个标不出价的剩余。这个标不出价的剩余，就是人在一座彻底功能化的世界里，最后、也最坚固的立足之地。它不在市场的货架上，也不在任何效率函数的定义域里，它只在一个人决定"我不必为任何人有用，我也依然是我"的那一刻，悄然出现。

这并不意味着"守住无用"是一件轻松或浪漫的事。在一个把人按产出定价的经济体里，选择不被这把尺子衡量，往往要付出现实的代价——它不解决失业，不支付房租，也不会让任何人在竞争中占得先机。无用之用从来不是一句让人安心的鸡汤，而是一种近乎倔强的姿态：在所有人都忙着证明自己还有用的时候，仍然为自己保留一块不向任何人交账的地方。它不许诺胜利，它只守住一个人之所以是人、而非一件工具的那条底线。

⁂

把两条线索拧到一起，结论就清晰了。人工智能正在把所有"有用"的格子逐一填满——这是由 7250 亿美元资本开支、300 亿美元年化营收、16% 的早期职业就业下降所证实的产业事实。面对这一进程，主流的应对是焦虑地寻找"人类还有什么用"的最后避难所；但这种应对落入了反身性陷阱，用硅谷的语法抵抗硅谷，因而注定步步后退。真正的出路，是庄子、海德格尔、阿伦特与贝里共同指向的方向：重新学会不靠"用"来证成自身。人之为人最要紧的部分，可能恰恰是那个无法被效率函数衡量、不产出、不可被替代性度量的"无用"部分——那棵无所可用、因而保全了自身的大树。沉思、游戏、爱、无目的的凝望、纯粹的在场，它们都不"为了"什么，它们本身就是目的。在一个所有东西都被追问"有什么用"的世界里，敢于无用、敢于不被这道题绑架，不是浪漫的逃避，而可能正是人类保有自身的、最清醒的战略。当那场无人叫得停的踩踏继续向前、当一个又一个"有用"的格子被逐一填满，能够不被卷走的，或许正是那些早已学会不靠格子证明自己的人——他们像那棵立在旷野上的大树，不合绳墨、不中规矩，匠者不顾，却也正因如此，斧锯不至，得以亭亭如盖、荫蔽千牛。

无用之用，方为大用。

宇宙纪事 · 超级个体深度专研

数据来源：IEA《Energy and AI》, Financial Times, Stanford Digital Economy Lab,
Axios, Epoch AI, ITU AI for Good 等公开报道；思想脉络据庄子、海德格尔、阿伦特、贝里原典