大家好，我是贺久恒。非常高兴有这个宝贵的机会能在这里跟各位分享一下我自己的学术研究与田野思考。
我是一名科学技术学的研究者。用通俗的语言来说，科学技术学（Science and Technology Studies: 简称 STS，一门研究科学技术的产生、发展以及科技与社会之间双向互动关系的交叉学科）就是研究科技与社会、科技与人类生活之间的复杂关系。特别是当一项崭新的技术或者一项重大的科学发现，已经非常深入、不可逆转地嵌入到我们每一个人的日常生活与工作秩序之中时，就像今天我们所面临的 AI 浪潮一样。在这个时代背景下，去探寻科技与人类的共生状态，便显得尤为迫切。
在过去的读博士的这些年中，我其实一直在研究一个非常小众、且看起来似乎和前沿科技没有任何直接关联的话题——那就是围棋。
围棋作为一个有着非常悠久历史的传统智力游戏，在中国乃至东亚文化圈中承载了极为深厚的文化底蕴。相传是尧帝发明了围棋，古籍记载中所谓“尧造围棋，以教子丹朱”。尧帝觉得他的儿子丹朱性情有些暴躁和顽劣，因此想要磨练一下他的性情，使他沉静下来，所以特意发明了这样一个在黑白纵横之间蕴含无穷变化的智力游戏。
我不知道几千年前的尧帝到底在教导儿子的过程中是怎么想的，但是我的父亲确实是这么想的。我的父亲是一个非常狂热的围棋爱好者。他成长于二十世纪八十年代，那正是一个风起云涌的时代。聂卫平老师在中日围棋擂台赛上大杀四方，凭一己之力掀起了全国性的围棋热潮。在那样的时代氛围中，我父亲受到了深刻的感召，他也非常希望能够把我培养成为一个职业围棋棋手。
但是，说句实话，小时候的我其实并不喜欢下棋。对于一个好动且渴望感官刺激的孩童而言，下围棋是一个太过枯燥、需要长时间静坐且极其耗费心力的过程。因此，在漫长的成长岁月里，我曾一度放弃了围棋。
真正让我重新把围棋捡起来，并且从一个完全不同的学术视角去热爱它、观察它的，是一件我们如今都已经众所周知、甚至被写进人类科技史册的历史性事件。
二零一六年，谷歌旗下的 DeepMind 公司开发的人工智能系统 AlphaGo，在韩国首尔以四比一的悬殊比分战胜了韩国著名顶尖围棋九段棋手李世石。这在当时是一个非常具有轰动性的新闻，不仅对于围棋界内部的人士而言是一场天崩地裂的变革，对于整个世界关注人工智能技术发展的人而言，也是一个前所未有的科技里程碑。
自从那场震动全球的围棋挑战赛之后，我就在我的心底默默埋下了一颗科研的种子。我希望能够做一些和围棋 AI 相关的学术研究。当一个在智力上远远超越人类能力的人工智能系统，以一种不容置疑的姿态突然降临并扎根在这个领域之内，当它前所未有地挑战到所有人类既有的知识体系、思维局限和能力边界的时候，到底作为这个领域核心主体的人类，会经历怎样的一种心理变化与社会秩序重组？我相信，围棋界会是一个极具代表性、极佳的社会学和技术学案例。
为了帮助一些可能对围棋不是特别熟悉的听众理解，我想在这里首先简要地介绍一下围棋的基本规则。
围棋归根结底是一个关于围控的游戏。这是一个空旷的围棋棋盘，它由十九乘十九路交叉点组成，共有三百六十一个交叉点。围棋的博弈目标其实非常简单：黑白双方交替在这些交叉点上落子，目标是占据或者围住这块棋盘上足够多的交叉点。在游戏最终结束并进行胜负结算时，你只要比你的对手围得的交叉点多一点，哪怕只多半子，那你就赢了。
在整个落子和扩张领地的过程中，黑方和白方会不断进行交替的博弈。我们来看一局棋最终结束的画面：盘上布满了黑白相间的棋子，所有的交叉点要么被黑棋稳稳地围住了，要么被白棋牢牢地控制了。在棋盘右侧中间位置的这一片区域，其实是被白棋控制的领地；而在右下角的这一片区域，则被黑棋据为己有。而博弈的最终胜负，就是去细细比对谁控制了更多的交叉点。
那为什么这个看起来规则如此简单的游戏，能够在数千年的历史长河中散发出如此持久的魅力，并且让无数聪明才智之士为其倾尽一生呢？一个很重要的原因就是，这个棋盘的空间和变化的复杂度实在是太大了。
我们可以想象一下，十九乘十九的棋盘意味着有三百六十一个落子选点。在博弈的过程中，随着棋盘被逐渐填满，棋局的发展轨迹呈指数级暴增。也就是说，我的每一手棋，在符合规则的情况下，理论上都有着数百种不同的落子选择。
在博弈论中，我们去衡量一个游戏的复杂度，通常会使用“状态空间复杂度”这样一个概念去度量它。围棋的状态空间复杂度，高达十的一百七十次方。相比之下，我们熟悉的其他几种棋类的复杂度要低得多。比如我们常说的国际象棋，其复杂度只有十的四十七次方。
可能大家对于十的一百七十次方这样一个天文数字没有一个直观的概念。这里有一个非常经典的比喻可以帮助大家建立空间感：十的一百七十次方这个数量，远远多于我们已知观测到的整个宇宙中所有原子的总和。这也就意味着，这个状态空间是如此之大，以至于我们人类根本不可能通过一种暴力的、穷尽式的计算方式，或者说仅仅通过简单地升级计算机的局部硬件算力，去彻底破解这个游戏的终极奥秘。
所以在二零一六年人机大战之前，整个围棋界其实是达成了一个非常坚固的共识。我们一致认为，要下好围棋，所依赖的绝对不仅仅是局部的计算能力，更多的是依赖人类独特的直觉、体感、大局观、全局掌控力，甚至是一种无法用言语道明的美学感悟。这些概念听起来玄之又玄，而在当时的认知里，计算机这种只能进行冷冰冰的数字运算的逻辑机器，是绝对不可能掌握这些充满灵性的能力的。
因此，在人机大战前夕，围棋界乃至许多科技界的学者都乐观地估计，至少在未来十年、甚至更长的时间里，人工智能都很难攻破围棋这个代表人类智力尊严的最后堡垒。然而，突然在二零一六年的那个春天，一切关于未来的预言和坚守都彻底被改变了。
在这一剧烈的改变发生之后，有两个非常关键的核心问题便一直萦绕在我的脑海之中，它们也成为了我博士阶段研究的动力来源：第一，人工智能作为一种非人力量的介入，究竟会怎样深刻地改变围棋这个古老游戏的内部机制、理论与美学？第二，它又会如何从根本上改变那些以围棋为生、视围棋为生命寄托的围棋人？
要回答这两个问题，我们首先必须把视线拉回到二零一六年挑战赛的那个极为微妙的比赛现场。
策略性临在：重构权力平衡
这个画面是第二盘棋进行过程中的一个瞬间。在这盘棋开始之前，其实 AlphaGo 已经出人意料地在第一盘棋中击败了李世石九段。但是第一盘棋结束后，大家心里其实是非常不服气的，包括李世石九段本人也憋着一口气。因为在第一盘棋的博弈中，李世石并没有发挥出他自己最擅长的那种凌厉、主动的棋风，而且在对局中犯下了一个极其明显的失误。在这个过程中，AlphaGo 抓住了这个失误，最终顺理成章地取得了胜利。当时大家普遍认为，AlphaGo 不过是依靠强大的计算和模仿人类的历史棋谱来投机取巧，它并没有展现出能够彻底摧毁人类信心的绝对实力。
但是在第二盘棋进行到中局的时候，一个非常有意思的招法被放在了棋盘上。这也就是后面大家在各种各样的媒体报道中，被反复提及和神话的第三十七手棋。这手棋被人们称为 AlphaGo 的“神之一手”。
大家如果看棋盘，能够看到这手棋在围棋的战术术语中，叫做一手“尖冲”（一种落子在对手棋子斜上方交叉点、旨在限制对手扩张并发展自身外势的招法）。在当时那个特定的棋局结构下，这手尖冲和对方的一枚棋子形成了一个对角线相邻的关系。
在人类传承了上千年的传统围棋理论之中，在这样高耸的四路上下一手尖冲，通常被认为是一手坏棋，甚至可以说是大忌。因为这样下非但看不到任何明确、具体的现实领地利益，反而会在客观上免费赠送给对手很多在下方边角上扎扎实实的实地。所以，这样的一手棋在人类职业棋手的常识中，是一手违背基本效率原则的坏棋，这是大家毋庸置疑的共识。
当 AlphaGo 在后台计算并最终落子这第三十七手棋的时候，李世石九段刚好因为思考疲劳，在比赛场地的阳台上抽烟休息。当他抽完烟回到对局室，突然看到棋盘上这非常惊人、甚至有些莫名其妙的一手棋时，他瞬间露出了极度困惑的表情。盯着棋盘看了一会儿之后，他又露出了意思耐人寻味的微笑。
我想，那个困惑的表情一定代表着他内心极度的震惊——为什么 AlphaGo 这样被吹神了的系统会往这么奇怪的地方下子？而那一丝微笑，则多半代表着他作为人类顶尖棋手的自信和调侃——你居然在如此关键的比赛中下出这么幼稚、臭的棋，那我接下来怎么可能战胜不了你？当然，这只是我个人根据画面和情境对李世石九段内心状态的合理揣摩。
但从我搜集到的实证资料和录像观察来看，不仅是现场的李世石九段感到错愕，在当时负责直播这盘棋并进行专业评述的评论员们，也瞬间陷入了巨大的混乱与惊讶之中。在当时的直播室里，负责解说的两位评论员也都是拥有世界冠军头衔的顶尖职业九段棋手。其中一位在看到这手棋后失声叫道：“啊？怎么会下在这里？是不是负责在现场代替 AlphaGo 落子的黄士杰博士（黄博士：DeepMind 研究员，AlphaGo 项目的核心开发者之一，在比赛中负责在棋盘上放置 AI 计算出的落子位置）把棋子给放错地方了？”
另一位评论员也马上附和着说：“如果说单看这一手棋的话，我觉得它大概也就是业余三四段的水平。如果说 AlphaGo 在接下来的对局中只能发挥出这种水平的招法，我很难理解它在昨天是怎么样击败李世石九段的。”
然而，历史的结果我们大家都非常清楚。在这盘棋的最后阶段，李世石九段再一次输了，而且这一次他输得心服口服、五体投地。在赛后的新闻发布会上，面对密密麻麻的麦克风，这位向来心高气傲的棋手神情落寞地说道：“昨天第一盘棋输掉的时候，我只是对 AlphaGo 的计算水平感到很吃惊，但我今天输完之后，完全说不出话了。因为在整盘棋的进程中，我自始至终都没有觉得自己处于领先或主动的地位。它从头到尾都掌控了局面。”
而且更有趣的细节是，在这场对局结束之后，DeepMind 官方发布的 AlphaGo 后台评估数据表明，根据它所学习的人类百万局棋谱和概率模型，人类棋手在那个局面下选择下在第三十七手位置的概率只有万分之一。也就是说，AlphaGo 固执地、违背了人类上千年来围棋理论常规地，选择了一手被人类判定为是坏棋的招法，并用这手棋以一种极其优美且无可辩驳的姿态击败了人类历史上最杰出的棋手。
这就是为什么这手棋被冠以“神之一手”的原因。它之所以神，并不是因为它在计算上有着多么决定性的杀伤力，而是因为它打破了人类围棋知识体系的底层壁垒。它让整个围棋界乃至人类智力社群陷入了一场深度的混沌与反思之中。
在这个时刻，摆在所有围棋人面前的是一个非常尖锐且具有哲学意味的命题：我们到底要不要把创造新棋、定义围棋真理这件几千年来只属于人类的特权，也分给一个冰冷的非人机器一份？也分给这个算法构成的人工智能系统一份？
正是随着这个历史性时刻的展开，我也正式开启了关于围棋人工智能以及人类围棋社会变迁的十二个月的深度田野调查（Fieldwork: 人类学和社会学研究中通过直接观察、深度访谈等方式收集一手资料的研究方法）。在此期间，我访谈了数十位职业棋手、业余棋手、围棋教练、围棋 AI 的工程师以及围棋赛事的组织者，记录了他们在 AI 纪元之下的真实生存状态。
今天，我想用三个核心的关键词来组织并向大家汇报我的研究成果，它们分别是：语言、风格和权威。
精确胜率：消逝的直觉美学
第一个关键词是语言。
在围棋 AI 出现并普及之前，棋手们在日常训练、比赛复盘以及讲棋传播中，是如何讨论和理解一盘棋的？如果我们去翻阅过去的围棋书刊或听一听老一辈棋手的复盘，我们会听到很多非常模糊、定性化，甚至带有一点东方哲学和美学意境的词汇。
比如，在一个特定的中盘局面下，棋手们会说：“此时黑棋是稍稍主动的。”主动，意味着黑棋在局面上掌握了一定的话语权，有一点点优势，但这个优势到底有多大，没有人能够用数字量化。
我们也会说：“在这局棋之中，白棋的这一块棋虽然活了，但是味道不好（味道不好：围棋术语，指棋盘上某些棋子虽然暂时安全，但留有被对手利用、偷袭或骚扰的隐患和余味）。”这代表着白棋在未来的进程中可能蕴含着某种潜在的、隐秘的危险。
我们还经常会听到这样的评价：“这一手棋显得有点过分。”这意味着这手棋在战术上表现出了过多的、有些鲁莽的攻击性，虽然看似凶狠，但其实自身内部已经露出了破绽。
我们可以发现，在 AI 出现之前，人类谈论围棋的语言是高度定性、模糊且充满体感的。为什么会这样？正如我们前面所探讨的，因为围棋的变化过于庞大和复杂，我们的大脑根本不可能支撑我们计算到两百步之后的终局。因此，在绝大多数情况下，棋手们必须凭借长期训练培养出来的直觉、体感和直观感受，去描述和评估这盘棋的进程。
这种模糊的语言恰恰是人类在几千年的围棋实践中慢慢积累、沉淀下来的智慧结晶。它是在一代代围棋师徒之间，通过口传心授、耳濡目染而传承下来的。在过去，一位顶尖棋手的直觉和判断之所以有价值、有权威性，恰恰是因为他能够敏锐地调动这一整套关于围棋的、只可意会不可言传的复杂语言系统。
但是，随着围棋 AI 的普及，一切都在不可逆转地发生改变。
这是一幅我在目前主流的围棋 AI 软件中截取的分析画面。在左边的棋局盘面上，我们可以看到一些被不同颜色标记的圆圈选点。那个带有绿色光圈的选点，就是 AI 计算出来的当前局面下的“第一推荐点”，也就是最佳找法。
而在右侧的控制面板上，我们能清晰地看到这些选点背后所对应的一排排精准的数字，包括胜率（Win Rate: AI 基于蒙特卡洛树搜索与神经网络估算出的当前局面的获胜概率）和胜率波动值。比如，如果黑棋选择落在那个绿色选点，那么当前黑棋的胜率就会显示为精确的百分之四十九点五。
这是一个极其精确的数学和统计学语言。但是，百分之四十九点五的胜率，对于坐在棋盘前的、拥有肉体和情感的人类棋手而言，究竟意味着什么呢？我们其实并不知道。它看起来非常精准，基于严密的算法模型，但人类的大脑无法在体感上感知零点几个百分点的胜率波动。
但尽管棋手们在理性上无法完全消化这些数字，我们还是在潜移默化中，被动或主动地接受了这套基于数学和统计学的全新语言。
在我的田野调查中，现在如果走进职业棋院的训练室，或者去旁听职业棋手在比赛结束后的复盘，你会发现过去那种富有诗意的、模糊的围棋词汇正在迅速消退。取而代之的是，年轻棋手们在讨论对局时会说：“我这手棋一下完，AI 显示我的胜率瞬间掉了二十个百分点。”或者说：“在这里我没有走星阵推荐的路线，结果我直接亏了三目棋。”
我们发现，那种原本属于人类独有的、带有体感和美学温度的模糊语言正在慢慢退场，而一种精确的、冰冷的、基于统计学的数学语言正在确立其统治地位。这种语言的转变，背后实际上蕴含着人类思考围棋与 AI 思考围棋之间的一组极其根本的认知冲突。
人类思考围棋，或者说我们在进行任何智力活动和决策时，都是基于“局部”或者基于“具体阶段目标”来逐步推进的。比方说，当我在棋盘上落下一子，我想做的是一件非常明确、具体的局部战术：我想要围住这一块空领地，我想要去攻击对手的这一块孤棋，或者我想要防御自己面临威胁的边路。我们当然在理智上知道，围棋的终极目标是赢下整场比赛。但是，因为人类大脑计算带宽的物理限制，我们必须把这个庞大而复杂的终极目标，拆解成一个个小的局部目标，并在一个相对独立的局部空间里去展开思考。
但是对于围棋 AI 而言，在它的算法世界里，是根本没有这些所谓的局部概念和战术意图的。在它的神经网络和价值网络中，它自始至终只有一个唯一的目标——那就是赢下这盘棋。它所做的每一次落子决策，都是为了在全局范围内最大化其最终的获胜概率。
所以，衡量它每一步棋成功与否的，有且只有一个指标，那就是胜率。因此，这种基于“全局胜率最大化”的机器思考方式，与人类基于“局部战术意义”的思维逻辑之间，存在着一条永远无法完全逾越的认知鸿沟。而这种鸿沟，正通过语言的同化，一步步重塑着人类的思想。
追求完美：个性風格的消亡
接下来，我们进入第二个关键词——风格。
在围棋漫长的发展史中，对于无数狂热的棋迷和从业者而言，围棋最大的美感和魅力之一，就在于每一位棋手所展现出的截然不同的个人风格，也就是所谓的“棋风”。
我们之所以能记住聂卫平九段、记住古力九段、记住李世石九段，不仅仅是因为他们拿过多少个闪闪发光的世冠奖杯，也不仅仅是因为他们拥有多么高的胜率和统治力，更重要的是因为他们拥有极其鲜明的个性化棋风。
在人机大战之前的时代，如果你是一个资深的围棋爱好者，你甚至在看一幅棋局动向图时，根本不需要知道对局者的名字。你只需要看这局棋中黑白双方的招法走向、攻击倾向和妥协选择，你就能够大致猜测出来这是谁的棋。比如，这大开大阖的大局观可能是聂卫平的棋，这招招见血、拼死搏杀的可能属于古力，而这鬼魅灵动、剑走偏锋的则一定是李世石。
在我的访谈之中，有一位年资很高的职业九段棋手跟我说了一段让我非常难忘且深思的话。他说：“小贺，你知不知道什么叫棋风？所谓棋风，其实本质上就是一个人的不完美的地方。”
每一个棋手，因为他作为人的生理极限和受教育背景的差异，都有他极其擅长的技术领域，以及他无法避免的短板和不擅长的地方。有的人擅长在中腹进行宏大的构图，但局部的计算和收官却不够精细；有的人擅长在边角扣算每一目棋的利益，但缺乏宏观的大局观。
因此，在真刀真枪的比赛对抗之中，棋手必须要扬长避短。他要拼尽全力，通过战术引导，将棋局导入到自己最擅长、而对手最头疼的那个特定格局里。这种策略与自身缺陷妥协、抗争并最终在棋盘上呈现出来的独特面貌，就凝聚成了这位棋手的个人风格。
这种所谓的风格，这种由人的局限性所衍生出来的“不完美”，恰恰是我们过去欣赏围棋时最津津乐道的部分。在过去，面对同一个复杂的局面，两个顶尖高手往往会给出截然相反的判断。有的棋手生性喜欢务实的“实地”（实地：围棋中指在边角上扎扎实实围好的、能确定转化为目数的领地），有的棋手则天生热爱宏大的“外势”（外势：围棋中指棋子向棋盘中腹辐射的、具有潜在威慑力和控制力的势力）。
他们两个人在棋盘上碰面，面对同一个棋局，执白棋的人觉得自己的实地多，自己优势；而执黑棋的人也觉得自己的外势厚，自己主动。在那个时代的围棋世界里，是不存在绝对的、唯一的标准答案的。存在的，只是你作为棋手喜不喜欢这个格局，以及这个格局适不适合你的棋风与信念。
然而，AI 的横空出世，彻底击碎了这种充满个性和多元美学的温床。
今天，无论你把任何一个错综复杂的棋局格局输入到 AI 分析系统里，它都会在微秒之间，给你输出一个唯一的、冷酷的“当前最佳答案”和精确的胜率数值。在这个系统面前，所有的美学分歧和信念争论都失去了立足之地。
这就使得当前的职业围棋竞技，走向了另外一种全然不同的生态。
因为有了一个可以随时查阅的“标准答案”，所有人都渴望让自己的招法变得绝对完美。所有级别的棋手都在没日没夜地向 AI 学习，试图纠正自己所有不完美的习惯，摒弃一切可能导致胜率受损的个性化棋风，从而把自己塑造成一个毫无短板的“六边形战士”。
但是，当围棋界的所有个体都在不顾一切地追求这同一种“机器定义的完美”时，那些曾经让围棋熠熠生辉的、因为人类局限而产生的不完美与多元风格，就变成了必须被无情割除的“毒瘤”。
其结果就是，所有的年轻棋手在棋风上变得越来越同质化。他们从小就和围棋 AI 进行成千上万局的对练，学习并背诵 AI 推荐的定式和选点。他们在比赛中所展现出的招法，越来越像是从同一个模具里刻出来的标准产品。
所以，现在的媒体和棋迷在评价当今世界围棋第一人申真谞九段时，虽然大家一致公认他的棋力极其强悍，他的落子和 AI 的推荐点有着极高的重合度，但人们在惊叹之余，也会给他起一个带有一丝调侃色彩的外号，叫做“深工智能”。然而，在内心深处，很多老棋迷在看他的棋时，难免会唏嘘地觉得，他的招法虽然强悍无比，但相比于过去那些充满血肉感的棋手，似乎少了一点点只属于人类的灵魂和魅力。
瓦解神坛：消解与重塑权威
这就带我们来到了第三个关键词——权威。这也是在整个十二个月的田野调查中，最让我感到唏嘘和震撼的社会学观察。
在围棋 AI 诞生之前，整个围棋界拥有着一套非常稳固、金字塔式的知识权威体系。而这个体系的顶端，就是那一小撮站在人类智力巅峰的顶尖职业棋手。
当一个棋手能够历经千辛万苦拿到世界冠军，成为公认的最强者时，他在此刻就拥有了对围棋知识的绝对定义权。我们这些普通的棋手、教练和爱好者，在遇到无法解析的棋局时，唯一的途径就是听取他们的判断。他说这手棋是妙手，那这手棋在我们眼里就是无上的杰作；他说这一块棋面临灭顶之灾，我们所有人也会跟着心跳加速、屏息凝神。因为在当时，他们就代表着人类在围棋领域的最高智慧与终极真理。
然而，围棋 AI 的出现，几乎在一夜之间，将这些曾经高高在上的顶尖棋手的知识权威全部瓦解了。
这是我在田野调查期间，在一次围棋比赛复盘现场亲手拍下的一幅照片。那是一场新颖的人机协同围棋赛，比赛的赛制是一位职业九段高手搭配一个负责操作 AI 的业余助手，与另一对同样的组合进行对抗。
在比赛结束之后，通常情况下，棋手们会面对面坐在一起，进行极为热烈的复盘讨论，探讨彼此在某个阶段的得失与心理变化。但是在这场比赛结束的瞬间，我并没有看到任何我们熟悉的、人与人之间面对面的智慧交锋。
我看到的是，所有的职业九段大咖，在棋局结束的第一时间，全部不由自主地围在了一台小小的笔记本电脑旁边。在照片的右侧，坐着一位名震棋坛的职业九段高手，他在下完棋后甚至来不及喝一口水，就急切地将头探向那位拿着鼠标的业余助手，急迫地问道：“快，快点帮我查一下，星镇（星镇：国内一款著名的围棋 AI 分析软件）老师到底觉得我刚才在左下角的那几手棋下得怎么样？我的胜率在哪里掉的？”
这个极具画面感的瞬间深深地触动了我。这表明，关于一盘棋好坏的客观描述权和客观评价权，已经不再掌握在人类自己的手上。哪怕你是世界冠军，你对棋局的解释也必须经过 AI 系统的检验。那个曾经代表真理的权威，已经以一种极其彻底的方式，让位给了一个非人的智能算法。
但与此同时，在这个旧权威消亡的废墟上，又确立起了一个唯一的、绝对的、冷酷的机器新权威。
在我的访谈对象中，包括非常著名的世界冠军古力九段。古力老师在和我交流时，非常坦诚地分享了他在这个时代的无力感与转变。他说，他现在在公开场合或者电视直播中担任解说讲棋时，已经极少会像以前那样，仅凭自己的感觉就贸然对一步棋的优劣下定论了。在开口之前，他的第一反应通常是：“我得先瞄一眼后台的 AI 胜率分析，看看它是怎么想的。”
这就是如今围棋比赛直播的一个非常写实的场景。两位坐在解说台前的职业棋手，虽然面前摆着供演示的大棋盘，但他们的手里或腿上，现在必须随时拿着一个亮着屏幕的智能手机。这并不是因为他们不敬业，而是因为他们只有实时盯着围棋 AI 的后台胜率波动和首选推荐点，才能确保自己的解说不会“翻车”，才能避免被看直播、同样开着 AI 分析的棋迷们指责犯下了专业错误。
STS视阈：技术背后的隐形桥梁
听完这三个关键词的发展脉络，大家此刻脑海中可能会产生一种非常悲观、压抑的灰色画面：在围棋这个古老而神圣的领域里，人类的知识权威被彻底推翻了，千姿百态的个性棋风在机器完美的模板下被消磨殆尽了，甚至连我们用以思考和交流围棋的语言，都在一步步被冰冷的百分比数据所同化。人类似乎彻底沦为了机器的附庸，在这个被算法接管的世界里节节败退。
但我今天站在这里，最想告诉大家的是——这其实只是硬币的一面，我们切不可因此走向虚无的科技悲观主义。
故事的另一面是，坐在棋盘前的人类，其实并没有选择坐以待毙。他们凭借着人类特有的智慧、生存本能与能动性，在庞大的机器阴影下，正在积极地寻找和重塑着一种属于人的自主性和能动空间。
比如，在围棋 AI 彻底确立其技术统治地位之后，许多职业棋手已经非常敏锐地为自己寻找到了一种全新的社会角色和专业专长。这种角色，用我的话来说，就是成为围棋 AI 与人类情感世界之间的一座翻译与沟通的桥梁。
我刚才向大家提到过，围棋 AI 的核心输出是极其单调的——在它的界面上，除了一个冷冰冰的概率数字（胜率）和它计算出来的落子坐标之外，它不会附带任何多余的文字说明，更不会向你解释它为什么要这么下。这两样东西，对于绝大多数普通大众乃至初学者而言，是根本无法消化和理解的。
那么，在这个时候，谁最适合站出来，扮演那个“翻译者”的角色，将这些隐藏在海量计算背后的机器意图，翻译成人类听得懂、感受得到的语言？显然，只有那些经过了严苛训练、对围棋有着极深体悟的职业棋手。
所以在向同行介绍我的这项 STS 研究时，我经常会用一个颇具社会学意味的比喻：在围棋 AI 降临之前，那些顶尖的职业棋手就是围棋神殿里的“神明”。他们的话就是金科玉律，没有人能够质疑他们。
而现在，AI 出现了，它带着不可挑战的胜率确立了新的、唯一的“机械之神”的地位。在这一场智力神权的更迭中，职业棋手们并没有被消灭，而是顺应潮流转型成为了新时代的“牧师”。他们虽然不再是神，但他们手中依然牢牢掌握着解读“神谕”（神谕：即围棋 AI 输出的复杂招法与胜率数据）的独家权力。
在这个翻译和解读的过程中，我个人认为，与其说职业棋手们只是在机械地扮演一个被动的转述者，不如说他们是在进行一场富有张力的“再创作”。
因为我们必须明白，在围棋 AI 的底层神经网络和强化学习算法里，根本就不存在人类所发明的“大局观”、“劫争”、“手筋”或者“骗招”这些带有强烈主观色彩和策略意图的围棋概念。AI 的世界里只有单纯的概率分布与矩阵运算。
是职业棋手们在复盘和解说的过程中，用人类积累了数千年的文化叙事和战术逻辑，重新去赋予了这些机器招法以温度和情节，赋予了它们动机、意图和美学策略。在这个层面上，人类的智慧依然在以一种充满弹性的方式，重构并丰富着机器的知识体系。
与此同时，围棋界对于胜率这个数字的理解，也经历了一个从最初的“盲目崇拜”到如今的“理性反思”的辩证演化过程。
在 AI 刚刚普及的前两年，很多棋手陷入了对算法的绝对崇拜中。既然 AI 算出了最完美的落子点，那我们就必须强迫自己的大脑在每一个局部都去死记硬背、模仿这些机器的最佳选择。但是经过几年的实战历练，当前的职业棋手们逐渐意识到——这其实是一条毁灭人类棋力的歧途。
因为我们必须清醒地认识到，一局围棋绝对不是在你在中盘走对了一步所谓的“机器首选”之后就会立刻宣告结束并给你颁发奖牌的。对局是一个极其漫长、动态且充满变数的因果链条。如果你为了追求那几个百分点的理论胜率，强行选择了一个 AI 推荐、但你自己根本无法理解其后续庞大计算演变的复杂招法，一旦对手在接下来发起反击，你因为算力不足无法在后续的博弈中维持完美的精度，你反而会以更快的速度崩盘，走向更彻底的失败。
所以在我的访谈中，很多年轻一代的职业棋手开始向我吐露他们现在的博弈心法。他们说：“如果两个候选招法摆在我面前，AI 评估它们之间的胜率相差了百分之五。换作以前，我一定会强迫自己去下那个胜率高百分之五、但难度极高的机器选点；但现在，我宁可选择那个虽然胜率低了百分之五、但更符合我个人围棋直觉、让我对后续的战斗发展更有掌控信心的那一手棋。”
这说明了什么？这说明人类在经历了科技最初的洗礼与震撼之后，正在逐步找回对自身局限性的宽容与接纳。我们开始学会重新去拥抱人的不完美，并将其视为一种合理的、具有策略意义的博弈选择。
在我所有的田野访谈里，有这样一段极其简短的对话，时至今日依然让我感到深深的震动，也正是这段话让我重塑了对人机共生时代“人类角色”的终极信心。
当时，我正在和一位在赛场上拼搏多年的职业棋手讨论如何在日常训练中平衡 AI 的意见。他看着我的眼睛，用一种极其平静但坚定的语气对我说：
“小贺，其实我们作为人类棋手，根本没有必要去强求自己做到像 AI 那样的绝对完美。因为你要知道，在正式的比赛里，你的对手不是那一台拥有无限算力的围棋 AI，你的对面坐着的，同样是一个有着血肉之躯、会感到紧张、会产生心理波动的人。既然他是一个人，他就注定做不到完美。所以，你也不需要做到完美。在残酷的竞技中，你真正需要做到的，只是在关键时刻比他表现得好那么一点点，或者以坚韧的意志坚持到最后，去敏锐地抓住他因为心理波动而犯下的最后一个失误，你就足以赢下这局棋。”
这番话点醒了我。围棋不仅仅是冷冰冰的数学空间复杂度的推演，它在本质上更是人与人之间关于意志力、心理调控、抗挫折能力以及临场直觉的深度博弈。这种在方寸棋盘上激荡的心理风暴、这种人与人之间通过棋子传达的温度与试探，是再庞大的深度学习模型也无法模拟、无法解算，也无法代替人类去体验的围棋真谛。
关于围棋界人与 AI 博弈的故事，我们今天先暂时讲到这里。
接下来，我想用最后的时间，带大家跳出围棋这块十九乘十九的棋盘，去探讨一些关于棋盘之外的、与我们每一个人的未来命运都息息相关的社会学故事。
长岛之桥：技术非中性的社会警示
在围棋的案例中，我们极其清晰地目睹了，围棋 AI 这样一项革命性技术的嵌入，是如何在短短几年内以一种近乎暴烈的方式，重塑了整个围棋生态系统里的所有人和所有秩序。它重新定义了赛事的规则与生态，重新安排了棋手学习和训练的日常工作流，甚至重新划定了这个行业里权力和权威的归属。
这样一种“技术力量降临并彻底重组社会关系”的过程，在社会学和技术学研究中，其实正是我们 科学技术学（STS）这个学术领域长久以来最为核心、最乐于探讨的研究母题。
在 STS 的经典理论中，学者们最常追问、也最试图去解构的一个核心命题就是：技术，真的像我们大众常识所认为的那样，对社会上的每一个人都是绝对中立、绝对公平的吗？
为了探讨这个问题，我想在今天的讲台上，向大家分享一个在 STS 发展史上极其著名、甚至被写进每一本社会学教科书的经典学术案例——关于美国纽约长岛上的矮桥桥梁的故事。
这个案例是由著名的技术哲学家兰登·威纳（Langdon Winner: 著名美国技术哲学家，代表作《大自然的反叛》，其核心理论探讨技术是否具有政治性与社会倾向性）在其里程碑式的论文《技术具有政治性吗？》中提出来的。他用这个扎实的历史事实，专门用来质疑和批判当时盛行的“技术中性论”（即认为技术只是一种中立的工具，其好坏仅取决于人类如何使用它）。
兰登·威纳在调查中，这样向世人讲述了这批桥梁背后的历史真相：
在二十世纪早期的美国纽约，有一位拥有极高权力的城市规划大师，名叫罗伯特·摩西（Robert Moses: 纽约城市规划巨头，设计了纽约绝大部分的高速公路、桥梁和公园体系）。在其主持设计的庞大纽约城市规划工程中，他设计并建造了一系列穿过纽约市区、通往长岛（Long Island）的宽阔高速公路。在那个时代，长岛拥有着纽约周边最美丽、最宜人且完全对公众开放的公共海滩和度假胜地。
然而，令人感到费解的是，在这些通往美丽海滩的高速公路上，罗伯特·摩西设计并建造了一大批高度极低、桥洞非常狭窄的矮桥桥梁。这些桥梁的低矮程度，以至于当时所有常规的公共汽车、双层大巴车以及社会营运大客车，都因为物理高度的限制，而根本无法通过这些桥洞前往长岛。只有车身低矮的私人小汽车，才能畅通无阻地穿越这些公路和桥梁，抵达长岛的白色沙滩。
在我们普通的直觉和工程思维里，修路架桥，这难道不是一件最纯粹、最中立、最讲求效率的市政工程吗？也许把桥建得太矮，仅仅是因为当时的工程技术限制，或者只是设计师在图纸上犯下的一个无心之过呢？
但是，兰登·威纳通过详尽的档案调查和历史语境重组，向我们揭示了一个令人震惊的社会学事实：这绝对不是工程设计上的无心之失，而是一场经过精心策划、利用物理建筑结构来实现特定社会隔离意图的“隐性制度设计”。
因为在那个时代的纽约社会，能够买得起并维持一辆私家小汽车日常开销的家庭，几乎清一色都是社会经济地位较高、处于中产阶级以上的美国白人阶层。而与之相对的，纽约的大量有色人种、非洲裔美国人以及社会底层、经济地位低下的劳工阶层，他们想要在炎炎夏日带着家人去长岛海滩度假，公共巴士是他们唯一负担得起的公共交通工具。
也就是说，罗伯特·摩西通过将桥梁刻意设计成“物理低矮”的手段，在不触碰当时已经敏感的种族隔离法律的表面下，极其隐秘且高效地排斥了社会特定的阶层与族群。他利用冰冷的水泥桥梁，默默地把长岛那片美丽的公共沙滩，变成了一个事实上专属于白人中产阶级的种族和阶级隔绝场所。
这个经典的社会学案例，在今天这个 AI 喧嚣的时代，依然犹如洪钟大吕，时刻警示着我们去反思：技术，从来都不是绝对中立的。
在技术的架构设计、算法逻辑以及硬件门槛的背后，往往在它诞生的最初那一刻，就已经在字里行间默默地写好了——在未来的社会重组中，究竟谁会成为顺应潮流的受益者，而谁又会成为无声无息被淘汰出局的牺牲品？
今天，当我们站在这个人工智能狂飙突进的历史关口，当一个接一个令人眼花缭乱的全新 AI 产品被推向市场、改变我们的工作和生活时，我们在媒体和日常交谈中，最常听到、也最容易去思考的，通常是这两个实用主义的问题：
“这个新的 AI 系统到底好不好用？它能帮我提高多少工作效率？” “这个 AI 技术会不会在不久的将来取代我的岗位，让我失业？”
这两个问题固然极其重要，也与我们每个人的切身利益息息相关。但是，作为一个科学技术学的学者，我今天更希望大家能够在这个喧嚣的时代，强迫自己再往深处去多思考一层，去追问以下这三个或许有些刺耳、但至关重要的问题：
第一，这项正在改变我们命运的 AI 技术，究竟是由谁、在什么样的资源支持下做出来的？它的底层算法和训练数据，究竟在替谁的利益和价值观服务？
第二，当社会上的精英和科技巨头都在以一种不容置疑的口吻宣告——“每一个个体都必须积极拥抱 AI，只有拥抱 AI 才能拥有未来”的时候，这句话，真的对社会上的每一个普通人、每一个不同行业、不同地区的人都成立吗？
第三，还是说，这句美丽的口号，其实只对这个社会上掌握了资本、技术资源与算法解释权的一小部分人成立？
在这场浩浩荡荡的技术大迁徙中，那座无形的“长岛之桥”，究竟正在悄无声息地把哪些没有技术背景、没有资金支持、无法跨越数字鸿沟的普通人，永远地隔绝在了通往未来的繁华沙滩之外？
这是我今天站在这里，最想分享给在座的每一位、也是最希望大家带回去深思的终极问题。
虽然说，在围棋的那个小小的、十九乘十九的黑白世界里，下一步棋应该落在棋盘的哪一个交叉点上，在今天很多时候已经无奈地改由围棋 AI 和后台算法来做决定了。但是，在棋盘之外、在我们这幅更为辽阔且充满温情与烟火气息的真实生活画卷里，我由衷地希望，对于我们人生的每一步走向、每一个选择，还是应该由我们人类自己，来坚守那份决定自己“落子何处”的尊严与权利。
谢谢大家。