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AI不是工具,也不是伙伴:我到底在跟什么东西打交道?
面对AI，我一直在想一个更个人化、也更基本的问题：我究竟在跟什么东西打交道？
这不仅仅只是一个抽象的哲学问题。这个问题决定我每天怎样使用AI，怎样理解自己的脑力劳动，怎样定义我仍然是一个不可替代的人。也决定我在写作、研究、思考时，哪些事交给AI，哪些事坚持自己做，承认哪些事已经离不开AI。
我看到四种回答：
AI是工具
AI是协作者
AI是行动者
AI是基础设施
每种答案似乎都有道理，但越细思越发现，真正的问题不是AI是什么，而是我把它放在什么位置。
一、AI不只是工具
AI只是工具，是最常见的也最让人安心的说法。
工具受我的掌控，工具不改变我是谁。
我以前也这么想。我拿起锤子，锤子不改变我是谁；我使用AI，那AI也无法改变我与知识的关系。
后来我发现，AI真的不一样。
当我用AI辅助写作时，我不只是在使用工具，而是在与一个概率性生成语言的系统互动。它生成的语言反过来塑造我的思考逻辑，措辞习惯，我对什么是好的表达的判断。
Klowait和Erofeeva分析过一种现象：AI悄悄接管了脑力工作中那些看不见的、重复性的后台工作，例如编辑、总结、写初稿。当这些工作被自动化后，作为写作者的身份将会发生改变。人不再从空白开始，而是在AI生成的文本上做修改、判断、选择。这个位置是新的，需要时间适应，也需要一套新的自我叙述。
工具论无法解释这种身份变化，因为它假设工具所产生的影响我之外；可实际是AI已经进入我的认知过程，改变我如何思考。
二、AI不能成为协作者
AI是协作者，这是另一种流行的说法。
它更温和、平等，更符合我们对人机协作的想象。
但把AI叫做协作者，是一种拟人化的表达方式。它的协作是语言模仿，由人类赋予AI一个看起来有主动性的特征。
一个人之所以是协作者，不是因为能干活，任何工具都能干活者。协作者意味着：我们有共同的目标，我们分担责任，我们承认彼此在关系中的位置。
哪怕权力不对等，我仍然承认你是一个可以和我协商、可以被期待、可以被追责的人。
AI不理解任务、不形成意图、不能承担责任。
所以，当我把AI叫做协作者，我不仅是在描述它的能力，而是期望AI也被分配到一个能和我共同分担责任的社会位置。
而这个分配会引出三个问题：
第一，责任被模糊。
如果项目出错，责任的追究不再是谁的决定、谁的执行出了错，而是协作过程出了问题。责任被推给一个无法被追问的东西。
第二，我的价值被重新定义。
我的贡献将不再是，某些脑力思考只有我能做，这些事是我和AI一起完成。我的不可替代性被稀释了。我不再是一个拥有独特知识和判断的人，而是一个与AI协作的人。这个身份更便宜，也更容易被替代。
第三，成功归谁。
这个伙伴是我的，还是平台的？它的记忆是我的，还是平台的？它协作的成果归谁？
AI可以记住客户A喜欢简洁的报告，但无法为此负责。责任最终落回人身上。所以，我不是在与AI协作合作，而是在为AI的输出背书。
三、AI能行动，但我没法追问
AI是行动者，这种说法认为不只人能行动，物品也能影响事情的发展 。这通常来自ANT行动者网络理论。AI通过自己被设计出来的形式、用法和使用限制，从而影响人的行为。
如果只看结果，AI确实在行动，它生成文本、推荐路径、过滤信息，不是被动。而且，AI的能力边界在逐渐移动。自我学习正在被实现，模型可以根据用户输入，生成学习素材，通过自我编辑来永久性地内化新信息。
这意味着：AI越来越像一个行动者。它能记住，能学习，能持续调整。
但这不代表可以把AI的行动与人类的行动混为一谈。
区别不在于它的学习方向不是由自己决定（由研究者、数据、部署环境决定），而人的学习方向也不是完全由自己决定。（一个在贫困山区长大的孩子和一个在精英家庭长大的孩子，他们的学习方向从来不是对称的。我们都被家庭、教育、阶级、文化、语言塑造。）
行动者意味着：可以做一件事，并且可以为这件事负责。一个可以被指认、可以被询问：你为什么这么做的行动者。
因此，我与AI的边界，不是我比AI更自由、更自主、更有意识。而是我占据着一个AI无法触及的位置：一个可以被追问、被期待、被追责的行动者。
这个位置不是自然给的，而是社会行为所赋予，人在权力关系中占据特殊位置。
再往下说一层：社会角色从来不是中性。它分配权力、责任、利益。
平台把骑手叫合作伙伴，是在把雇佣说成合作；
公司把外包叫生态伙伴，是在把责任边界说成共同事业；
平台把用户叫共创者，是在把无偿劳动说成参与。
这些称呼都不是描述，而是分配，一种社会安排。
四、AI正在变成我思考的环境
AI是基础设施，这意味着AI是背景，是环境，是我们赖以运作但通常不注意到的东西。例如电力、互联网、语言等。它们不会直接出现在我们面前，但它们支撑着我们日常接触的事物。
Schmalenbach分析过一种趋势：将脑力工作也像工厂流水线一样拆解、标准化。发现AI正在变成一种思考的基础设施：它把日常的、执行层面的脑力工作嵌进技术系统里，吸走常规的专业知识，重新分配谁该负责什么，并改变知识工作者的职业路径。
当AI成为基础设施时，它就不再是工具，而是运作的条件。
所以，我不再决定是否使用AI协助工作，我已经在AI覆盖的环境中生活。
基础设施论的深刻之处在于：它揭示了我与AI的边界这个问题本身可能是被制造出来的。
技术与社会不是两回事，它们是一起长出来的。（上一篇文章已解释停不下来的AI：如果真相信它会毁灭人类，为什么还在开发？）那条看似自然的边界，这是我，那是AI，不是自然产生的，而是在组织文化、职业身份、资本逻辑和权力关系中被持续生产的。
但基础设施论也有一个危险：它让人以为边界问题已经消失了。既然AI已经是环境，既然我们已经嵌入其中，那还有什么边界可谈？
不。边界没有消失。边界只是从人外移到了人内，从我和AI之间的关系转移到了谁在定义它和我之间的关系。
五、边界是权力问题，不是认知问题
边界不是一个认知问题，而是一个权力问题。不是AI能做什么、不能做什么的问题，AI的能力边界在移动，今天做不到的事明天可能做到。
它也不是我应该让AI做什么、不应该让AI做什么的问题，这本身就被社会权力结构所塑造。当某项工作公司要求我用AI，或我想用AI做总结却害怕被别人发现AI的痕迹，进而质疑我的能力时；我愿不愿意把什么交给AI这个问题，就已经不是我的纯粹意图问题了。
这是在组织要求、职业身份、能力评价和平台逻辑之间的一次协商。而协商的结果，就是我给自己划的那条边界。
所以，真正的边界是：谁有权定义什么是AI做不到的，以及什么是只有人类能提供的？
我通过在权力关系中的持续协商：
我要向谁证明什么？
我有哪些资源来维护那条边界？
谁在试图移动那条边界？
我如何抵抗，或如何妥协？
AI是什么，取决于我把它放在什么位置。
而这个位置，不是由它的能力决定的，是由我在社会位置中，所需要协商的关系决定。我可以把它当工具、当协作者、当基础设施。也可以把它当一个偶发事件，一个会说话、会生成、会响应，但不能被追问、不能被追责、不能被信任的偶发事件。
关键是：我要清楚地知道，给AI分配了什么角色，以及这个分配把什么责任留给了自己。
因为最终，负责的是我。这是一个选择。不是一个发现。而这个选择，是在权力关系中做出的。
Reference：
Klowait, N., & Erofeeva, M. (2025). The presentation of self in the age of ChatGPT.Frontiers in Sociology, 10, 1614473.
Schmalenbach, K. (2026). GenAI and the transformation of cognitive production: A regime perspective.SIGMIS-CPR '26.
Riemer, K., Peter, S., Schwabe, G., Chatterjee, S., Adam, M., and Davison, D. (2025). Generative AI Is Neither Just Another IT Artefact nor a Colleague: Methodological Guidance for IS Scholarship. Information Systems Journal, 36.