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从马拉松跑鞋到AI:一次关于人与工具之间关系的思考
从马拉松跑鞋到AI:一次关于人与工具之间关系的思考一、加法与减法 阿迪达斯的纪录短片《Chasing Sub 2》的镜头里没有太多煽情，更多是工程师在反复称重、削掉材料、讨论“还能不能再少几克”，这是一种近乎偏执的减法。 而耐克在2017年用“Breaking2”这个项目把基普乔格、碳板、气垫，厚底泡棉和配速团队打包在一起成为一整个系统，这是一种极致的加法。 这两家企业在回答同一问题时——如何超越人类的极限，给出了相反的回答：工具适配人还是人来适配工具。 二、阿迪达斯的回答 阿迪达斯的回答写在2026年伦敦马拉松的终点线上。塞巴斯蒂安·萨维穿着Adizero Adios Pro Evo 3跑出1小时59分30秒，成为首位在正式马拉松比赛中跑进两小时的选手。这双鞋最刺眼的数字不是碳板刚度，也不是泡棉回弹率，而是97克。阿迪达斯围绕这双鞋的设计语言几乎只有一句话：“轻，就是快。” 它集成超轻泡沫、革命性鞋面材料和去冗余结构，核心动作是“砍掉一切不必要的重量，只留下必须的部分”。萨维的教练克劳迪奥的训练哲学被形容得和阿迪达斯的设计哲学“一模一样”——做减法，砍掉多余动作，砍掉心理包袱。 这套减法逻辑，在德国设计传统里有一条清晰的路径。迪特·拉姆斯把“少即是多”改写成“少，却更好”，并把它落实为一套关于“好设计”的十原则： 好设计是创新的（Good design is innovative） 好设计是实用的（useful） 好设计是美观的（aesthetic） 好设计是易懂的（understandable） 好设计是不张扬的（unobtrusive） 好设计是诚实的（honest） 好设计是耐用的（long-lasting） 好设计是细致到最后一处的（thorough down to the last detail） 好设计是环保的（environmentally friendly） 好设计是尽可能少的设计（as little design as possible） 这里的“诚实”和“克制”正是对工具属性的坚持：产品应当避免装饰性元素，造型应当是朴素、中性的，不试图用多余的东西去吸引注意力。这种坚持可以上溯到包豪斯和德意志制造联盟所奠定的现代设计传统：形式跟随功能，去除干扰。阿迪达斯把一双竞赛跑鞋压到97克，本质上就是在说：让工具退到人的身后。 这让我想到康德那个著名的“目的公式”：人，无论在你自己身上还是他人身上，都应当同时被当作目的，而绝不仅仅被当作手段。 阿迪达斯的造鞋理念当然不是从《道德形而上学奠基》里推导出来的；但作为德国企业，它很难完全摆脱德国哲学那种“人是目的、工具应克制”的气质。落到鞋上就是：鞋是手段，人的奔跑才是目的。 三、耐克的答案 耐克讲的则是另一个故事，从Vaporfly开启的“超级跑鞋”时代，核心就是厚底超临界泡棉（ZoomX）+ 全掌碳纤维板的系统组合。碳板的作用不是“服务”原有的跑步姿态，而是主动改变足部的力学结构，提供稳定性、减少能量损耗，并产生向前的推进感。这套工具重新定义了“正确跑步”的标准，需要跑者去适应它。2017年基普乔格在蒙扎跑出2小时00分25秒，距离破二只差25秒。这场挑战的本质不是一个“更轻的鞋”，而是一个被精心设计的完整系统：运动员、赛道、配速团队、碳板与厚底泡棉被组装成一个追求极限的工程装置。 鞋是这个系统的核心部件，但系统本身才是主角。耐克全球设计副总裁约翰·霍克在谈设计时说得更加直白：如果能设计一个相互协调的系统，减少甚至消除导致运动员分心的因素，运动员就能全身心发挥出最高水平。耐克的逻辑从来不是“鞋应该消失”，而是“用一套足够强的系统把运动员接进去，让他做到原本做不到的事”。 这套逻辑根植于美国的实用主义和工具主义。杜威反复强调做、制造、行动、操作的首要性：思想只有在行动中获得意义，知识说到底是对过程、方法和技术的知识，而工具就是把我们从现在的问题带到未来解决之处的唯一依靠。在杜威这儿，工具不是要被克制的对象，而是要被不断改进、不断完善的行动方法——即“价值的具体保障，在于行动方法的完善”。 这和阿迪达斯那种“工具应当克制、应当退后”的姿态恰好相反：工具应该向前推进，应该扩展人的行动的可能性，应该让人进入一个新的能力水平。它不会追问“工具是否僭越了人”，它追问的是“工具能不能让我成为更强的那个自己”。耐克的“Just Do It”和“Breaking2”正是这种理念的体现：如果一套配有加厚碳板和高性能泡棉跑鞋的系统能把你推进两小时以内，那么问题就从“这个系统是否会凌驾于运动员之上”变成了“运动员应该适配这个系统让自己变强”。 但在这里必须停一下。 虽然阿迪达斯和耐克看上去都是在为运动员服务，但“运动员应该去适配一个能让他变强的系统”这种观点实际上是很危险的。因为将“工具能不能让我成为更强的自己”这个问题追问到最后会看见异化（在资本逻辑下，劳动者从目的降格为生产剩余价值的手段，身体变成可计算、可榨取的物件）。 法兰克福学派把这条线延伸到体育：当身体被“测量、支配和改造”的技术装置接管，它就变成了“可操纵的机器”。耐克叙事下的这套系统虽然带来了成绩的飞跃，但也引发了“改变足部力学、给前足带来异常负荷”的医学争议与诉讼。无独有偶，美国的兴奋剂问题也为这种观点提供了佐证。美国计划于2026年在拉斯维加斯举办的“增强运动会”公开允许使用类固醇和生长激素，以高额奖金吸引运动员。此外，在一项对于NFL退役球员的调查中发现进攻锋线球员的类固醇使用率达到16.3%，而这些使用者退役后关节损伤、骨关节炎和抑郁风险显著更高。这不是“工具服务于人”，而是人为了留在系统里，被迫把身体交给一套摧毁自己的工具。 韩炳哲在《倦怠社会》讲得更为透彻：当代功绩主体把外部绩效要求内化为自我要求，“自我剥削”比外部剥削更高效，因为它伴随着自由的幻觉。一个运动员服用EPO或类固醇，在主观体验上不是在“服从系统”，而是在“成为更好的自己”——这正是异化最精巧的形态。但我想在这里加一个限定：异化的根源不在“增强”本身，而在系统是否把使用者仅仅当作手段来对待。 一双碳板跑鞋让跑者更高效地使用身体，未必是异化；真正滑向异化的是，人的身体被彻底商品化，成为产出奖杯、收视率和利润的“资产”。 阿迪达斯的背后是从包豪斯到拉姆斯的德国功能主义，它相信好的工具应当是克制的、诚实的、退后的，因为人本身才是目的；耐克背后站着杜威式的工具主义和美国个人主义，它相信工具应当被推到极限、用来增强和重塑使用者，因为人的生活就是一个不断向前推进的项目。 一个在问“还能减掉什么，让鞋更像鞋、让人更像人”；另一个在问“还能加上什么，让人做到原本做不到的事”。这二者的分野不只是“减法 vs 加法”的风格差异，而是指向了一个更尖锐的伦理问题：一种增强，是把人当作目的来尊重、在释放他已有的能力；还是把人当作手段来征用、要求他不断削足适履来适配系统？这是同一个问题被推到极限时，必然会出现的两条路。 四、AI 时代的岔路口 这套关于对人与工具间关系的思考在 AI 时代或许更有价值。在未来随着AI的发展必然会出现一个岔路口，一条路是“AI 服务于人”，另一条路则是“人去适应 AI”。 第一条路不是人进入系统被增强，而是系统弯下腰来，适配每一个具体的人。 它不要求你变成更强的接口，只帮你更完整地成为你自己。这和阿迪达斯那种“让鞋消失、让跑者显影”的减法理念在方向上是一致的：工具的意义在于释放使用者的能力，而不是重新定义使用者应该成为什么。 但第二条路则不然，而且现在便已初显端倪。如果要让 AI 学会“像人一样”完成一个动作，则必须有人先把这个动作重复成千上万遍，“喂”给它看。这些“人”不在硅谷的实验室里，而在肯尼亚内罗毕的数据标注中心、在委内瑞拉的零工平台上、在菲律宾的离岸外包办公室里。为 Meta 和 OpenAI 提供内容审查服务的 Sama 公司，高峰期在肯尼亚雇佣约 4000 名本地劳工，时薪只有 1.3 到 2.2 美元，不到美国同类岗位的十分之一。Scale AI 旗下的 Remotasks 平台在全球拥有约 24 万注册“独立承包商”，时薪仅 1 到 3 美元，没有养老金，没有医保，没有长期合同。牛津大学三位学者用十余年时间访谈了 200 多名数据标注员，他们的工作被精确到“识别准确率必须维持在 95% 以上”，大多数人只能拿到短期合同，失业的阴影始终悬在头顶。更深的代价是心理的：肯尼亚的内容审核员每天要处理数百张暴力、虐待图像，一位名叫萨拉的女员工出现创伤后应激障碍症状时，公司提供的心理支持“仅限每月一次、每次二十分钟的视频咨询”。 这不是“人在使用工具”，这是人在把自己变成工具，好让工具学会怎么当人。 人的注意力、忍耐力、甚至心理创伤，被折算成训练数据生产线上的一道工序。工具还没有学会服务人，但人已经被要求先去适应工具的学习节奏了。 而算力基础设施的扩张，则把这种摧残从“劳动”扩大到了“土地”和“水源”。 在美国宾夕法尼亚州蒙图尔县，300 多名居民在一场规划会议上抗议塔伦能源公司兴建数据中心，因为这会推高电价、占用耕地、消耗水资源。塔伦能源公司申请将该县约 5.26 平方公里的农用土地变更为工业用地，其中约 1.42 平方公里原本用于农业或畜牧业。得克萨斯州格兰伯里，一个约 1.3 万人的湖畔小城，成为一场乡村反抗的前线：一个拟议中的 2000 英亩发电厂与数据中心园区落在旧牧场用地上，居民提起了诉讼并发起了罢免请愿。 水的问题更加严重。在佐治亚州牛顿县，Meta 数据中心开工数月后，距离约 300 米的莫里斯家中的井水系统开始失效，水压无法满足洗碗机和马桶的正常工作，五年间更换用水设备花费超过 5000 美元，而换一口新井需要 2.5 万美元。单座数据中心在炎热天气里一天可能消耗数百万加仑的水；一项研究估计，到 2027 年全球 AI 数据中心每年的耗水量可达 1.7 万亿加仑。斯坦福大学水文学家阿贾米的评论很刺耳：对科技公司来说，“水资源是事后才考虑的事情。他们的想法是，‘以后会有人解决这个问题的’”。系统先向前推进，代价被推迟、被外部化、被分配给那些不在决策桌上的人。土地被征用，水源被挤占，电价被推高，而这一切的名义是“维持 AI 竞争力”。 五、写在最后 “缸中之脑”原本是哲学家普特南用来讨论怀疑论的思想实验：一个被剥离身体的大脑，泡在营养液里，接收精心编排的电信号，它会以为自己活在一个完整的世界里。 在人工智能的终极形态——AGI时代，危机或许不会以“人类被机器奴役”的戏剧化方式出现，它更可能以“人类像婴儿一样被事无巨细照料”的方式出现。一个足够强大的系统，在你仍然拥有身体的情况下，接管你与世界之间的那层中介，让你在其中感到自由、舒适、被满足，却不再需要面对系统之外的任何东西。如果是被机器奴役，我们至少还有反抗的对象，如果是另一种巨婴模式的被统治，我们甚至不知道该反抗的对象是谁。 正如韩炳哲的警告：数字秩序“正在消除真实的痛苦与反抗，也将消解真正的创造力”。一个不再需要反抗的系统，未必是因为它消除了不公，而是因为它已经把“不公”从你能够感知到的世界里编辑掉了。 悲观地看，“人去适应 AI”推演到极限后的样子就是：人不再是工具的使用者，甚至不再是工具的“接口”，而是庞大AI系统运行所需的燃料。 数据标注让注意力为训练服务，数据中心让土地和水为算力服务， 如果继续这样下去，人的认知本身也会成为服务系统的一部分——人不仅要提供数据、提供电力、提供土地、提供注意力，甚至还要提供情绪和感受。这些事情都在重复同一个动作：系统把一个个完整的人拆成一个个可被系统利用的部分。辛克莱在《屠场》里说过：“他们利用了猪身上的一切，除了它的叫声”。那声猪的惨叫最终被留在流水线之外，看上去像是工业化进程里的最后一点慈悲。可之所以它还在，不过是因为流水线不能把猪的惨叫也称重、装罐、贴标出售。可是到了 AI 时代，或许这一点点慈悲也终将消失了：恐惧不再是无法利用的废料，而是作为训练AI情绪的原料。
