提速、扩容与权力让渡

刘煜

【摘要】大语言模型凭借提速和扩容的速度属性打造出与之匹配的时间节律，并以占有和瓦解连续性工作时间的方式对个体施加潜在影响。这同时也说明，大语言模型以时间的方式影响社会生產生活的过程，实质上就是大语言模型基础设施化的过程。如何防止由此导致的人的主体性失位风险，将是日后与大语言模型互动时的要点所在。

【关键词】大语言模型 社会时间 社会加速 时间暴力 人工智能

【中图分类号】G206 【文献标识码】Ａ 【文章编号】1003-6687（2024）3-066-06

【DOI】 10.13786/j.cnki.cn14-1066/g2.2024.3.009

知识和技术的快速革新正在推动智能机器的发展与成熟，特别是在过去的几年中，逐渐完善的大语言模型成为改变社会运作规则的潜在因素。大语言模型指采用深度学习技术，尤其是Transformer神经网络架构，具有大规模参数并能够处理自然语言的模型。Transformer网络结构善于利用自注意机制处理序列性的数据。这种机制让Transformer网络能计算每一对输入元素间的注意权重，从而有效地权衡每一输入元素相对所有其他元素的重要性。[1]在自注意机制的加持下，大语言模型拥有了与人类相似的语言处理方式，并在文本生成、问题回答、对话系统等自然语言处理任务中展现出极强的智能化。

事实上，大语言模型甫一上线即成为各个学科争相探讨的重要命题。与探索技术迭代的工程师不同，人文社会科学研究者更在意的是，这种前沿技术究竟会以怎样的方式对人们的生活带来深远的影响。其中的关键命题包括但不限于大语言模型将如何改造人与世界、人与人乃至人与自我的关系。以ChatGPT为例，在围绕ChatGPT的相关反思与讨论中，有两种观点引人关注。一种观点从技术赋权的角度出发，认为ChatGPT将带动人类实践领域的根本性价值重塑，如ChatGPT能高效生成各种模块化或低创新度的文字，从而让人类剩余出更多的时间开展更富创造力的工作，一场由新技术开启的全新的浪漫主义运动或将就此到来。[2]还有学者指出ChatGPT抹平了人群在资源使用和整合方面的能力差异，让“弱者赋权”成为可能，每个人都将因此拥有使用社会平均线之上的语义表达和资源动员能力进行社会性的内容生产和对话[3]的能力。另一种观点则相反，他们认为即便是抵达高水准的智能化阶段且可以在语言习惯上接近于人类，基于ChatGPT的文本布展实质上仍是一种抽象的、概括式的结构主义活动，目的是寻找最均平化的意义，其背后的哲学基础是坚信真理潜藏在共性和普遍性之中。因此尽管ChatGPT的知识生产是无限的且会弥散在人类生活的各个领域，但真正的有个性的、活生生的东西会越来越少。从这个意义出发，不仅人类世界的很多工作会被ChatGPT彻底取代，人类更有可能在未来的某一天被迫跟随机器来学习而不是相反，这势必带来某种意义上福柯所说的“人之死”。[4]

这两种观点无疑都切中要害，但都未对另一些同样深刻的命题做出回应，这让人们对以ChatGPT为代表的大语言模型可能产生的具体影响缺少深层次的认知，其中就包括大语言模型究竟以怎样的方式对日常生活加以改造？关于这一问题，作为现代性社会诊断视角和技术嵌入维度的时间值得关注。事实上，正如移动媒体提升交流速度的同时也带来了工作时间与休闲时间的配比失衡一样，在大语言模型的速度驱使与控制下，人们以往所建立的时间性制度同样有被打散和重新排布的可能，进而生成更具不确定性的社会节奏与时间观念。因此，本文从时间维度入手，展示大语言模型的内置时间性如何介入人们的日常生活，又如何进一步影响人们的认知与行动逻辑。基于这一问题意识，本文首先阐述大语言模型的技术—时间属性，这一属性以提速和扩容两种机制为其表征；随后指出大语言模型凭借提速和扩容机制来构建新的工作时间节律，进而对社会和个体施加影响；最后，本文批判性地反思了大语言模型因速度而导致的时间暴力问题，并以此与曼纽尔·卡斯特“无时间的时间”主张进行对话，对即将全面到来的智能时代与人之境况做出一些有限的预测。

一、提速与扩容：大语言模型的技术—时间属性

在以“社会学想象力”揭示时间秘密的诸多尝试中，爱弥尔·涂尔干先驱式的解读颇具启示。他认为与其相信时间是绝对的和均质的，毋宁说时间从来就是相对的，是“同一个文明中每个人从客观出发构想出来的”，[5]因而是集体性、社会性的。为此，他进一步提出了区别于机械时间的社会时间概念，用以描述一种组织个人生活、促成集体行动的时间框架。时间具有社会性意味着作为框架的时间不会是恒久不变的，而是随着社会的变迁一再更迭。比如学界普遍认同的观点是，古往今来，人类社会的时间已经发生了翻天覆地的改变，其中的主线是从自然时间经由标准时间而到达当代的弹性时间，[6]而后者更是被理论家频繁锚定的讨论重点，也是透视后福特主义下生产方式的演变和现代社会结构转型的主要载体。

社会时间根植在社会，是众多社会因素共同作用的结果，技术是其中不容忽视的重要因素，它与制度、习俗、意识形态等要素一样，在整体上给予个体和集体以特定的时间感受与时间经验，并同时作为内在和外在力量调适着日常生活。在众多技术与时间关系的思考中，罗伯特·哈桑“技术本身包含着它们自己的时间性”[7]（20）的观点大胆却又富有创见。在其代表作《注意力分散时代：高速网络经济中的阅读、书写与政治》中，哈桑从技术发展史的视角出发对书写这种延伸心灵技术的时间组织机制进行了细密的探究，在此基础上，他指出书写技术的时间意义就在于其开始“以加速度的形式”，将“那种嵌入身体与自然的时间”“普鲁斯特式的和在现象学上源于经验的主观时间”，被“技术所生产出来的时间性所取代和控制”。[7]（10）凭借对书写技术中速度命题的揭示，哈桑推断包括一切技术在内，正是由于它们的速度帮助它们完成了对“时间的组织管理”，也即“形成它们的时间语境或时间景观”，所以一切技术“携带了时间”。[7]（27）

大语言模型同样可以被看作一种延伸心灵的书写技术，因而与以往的书写技术一样，以速度为其鲜明的技术—时间标识。但不同的是，大语言模型的时间改造是在提速与扩容的双重表征下被加以诠释的，前者指缩短完成某一社会事务的时间耗费，后者则指扩充单位时间内社会任务的完成总量。前者在知识生产领域尤为突出，而后者则在更为广泛的社会生产领域独具潜力。

1. 提速：知识生产的简化与增效

提速指大语言模型凭借强大的知识收集和信息整合能力，对知识生产流程的速度加以提升与简化。以理解和整合大规模文本信息为最初目的而设计与训练的大语言模型，在理解问题语境与隐含信息方面的能力更强，能够针对用户需求从不同文献、知识库乃至实时更新的数据中迅速而准确地提取与整合相关信息。这就意味着，凭借大语言模型强大的信息处理能力，人们求知的完整链条完全有可能被简化为向大语言模型发出指令，然后等待大语言模型将云端的知识世界旋即呈现在人们眼前。从问题到答案间固有的时间损耗就这样在大语言模型惊人的数据效率展演下轻松消除了。

当然，在瞬间完成知识的高度聚集，是早在搜索引擎时代就已缔造出的知识神话。但与搜索引擎只能从互联网信息空间中提取和罗列凌乱的、碎片化的知识文本不同，大语言模型在知识生产方面更具逻辑性和结构性，并且随着技术的日臻完善，大语言模型对知识碎片的逻辑整合还将无限趋近人类语言的语义规律。进言之，在搜索引擎时代，人们面对海量的信息碎片时，尚需在各种碎片的删繁就简、沙里淘金中花费时间，若非如此则不能真正从信息中梳理、提炼出知识。而在大语言模型的流程再造下，这最后一点人类劳作的机会也会被取代，更为高效的机器将担负从信息到知识的生产全过程，知识活动中原本由此在到彼岸的必要时距在强大的技术面前彻底坍塌，在问题提出之际，答案也紧随而至的知识场景将变得常态化，人与知识间的关系就此发生改变。

2. 扩容：基于机器对话的自动化生产网络

如果说大语言模型从提速中占有的时间优势，得益于其超越人类极限的知识检索能力和贴近人类语言逻辑的知识分析能力，那么扩容就是受益自大语言模型最鲜明的对话特质，使得单位时间内完成的任务总量大幅提升。大语言模型拥有与人相近的语言交流能力，人们只需像平常交往一样与其对话，这种语言机器就可以自动地识别出其中的需求指令并对之加以反馈。而当这种以对话为特质的人机交互机制被加以二次开发和转化应用，大语言模型有望嵌入更大的生产领域中，不再只作为一种帮助人们提升工作效率的外在辅助力量，其所展示的智能行为或将成为颠覆生产逻辑的核心动力。第一，通过与各种插件以及操作系统的自然语言交互，大语言模型可自动制定出生产任务和生产计划以提升生产效率；第二，通过兼容和整合不同的技术系统与操作界面，大语言模型能够最大限度地降低跨组织、跨部门协调运作的时间成本；第三，大语言模型可自主诊断技术系统的问题故障，减少自动化流程的维护时间。

通过自然语言交互对自动化生产流程的优化控制，大语言模型最终会结成一个自我维系和自我指涉的自治系统，将众多人与物整合其中。这正是扩容的时间意义，即组建起一个基于机器对话的紧密且庞大的主体间性网络和自動化生产系统，在单位时间内达成超越人类极限的工作效率。也是基于这一事实，大语言模型得以将提速后的知识生产效率直接落实和应用在具体的物质生产中，成为切实提升时间利用率的有力工具。而这种名为扩容的速度属性一旦得到大规模释放，至少会在宏观层面产生一个重要的时间性变化：大语言模型持续增加的速度会极大缩短商品生产的必要劳动时间，而在现有的资本秩序和时间参照系内，这种因提速所缩短的必要劳动时间又意味着剩余劳动时间的延长以及由此带来的相对剩余价值基础的不断扩大。资本增殖由此有望最大限度地越过人力的自然限制。

通过提速和扩容两种机制，大语言模型得以在日常生活中建立起与人之间的紧密共生关系。进言之，大语言模型实质上是一个兼具时间加速与时间扩容能力，且能够响应社会需求的人工智能工具，通过对大规模知识的搜集、统计以及在此基础上建立的自动化生产，从时间维度驱动社会生产力的迭代升级和生产关系的全方位重组。因此，当大语言模型成为现代社会核心的时间工具时，社会时间形态的更迭与重组势必会更为频繁，即时、零散和无序的技术时间或将成为常态。

二、速率提升与体验匮乏：大语言模型的时间重组及后果

长期关注速度的社会批判理论家哈特穆特·罗萨认为：“现代社会不是通过显著的规范准则，而是通过时间规范的隐性规范，来进行调节与相互合作。”[8]这表明，速度动迁带来的时间改变不会只留存在工具性的操作环节，而是会以释放时间压力的方式渗透到日常生活中，与现实中的诸多关系产生关联并为之制定规则，进而最终触碰到人的“在世存有”。依照这一逻辑，尽管大语言模型的时间属性首先来自技术的内在特质，但随着人工智能在社会领域的全面推行，大语言模型最终也会进入社会运转的深层结构，参与人们思维与行动的建构过程。这种建构可被诠释为大语言模型对新时间结构的创设，人们试图融入这种时间结构催生的各种具体行动表征，但沉淀下的却是个体生命的无序与忙乱：一种建立在碎片化、无序化和原子化时间之上的生命无力感与匮乏感，[9]一种“去叙事化”的生命体验。

1. 新工作时间结构的出现

聚焦在个体之上的原子化般的“时间危机”并非大语言模型勃兴后突然涌现的症候，而是自社会化媒体兴起后就被广泛讨论的命题。但与社会化媒体相比，大语言模型诱发时间原子化的方式却完全不同，对原子化时态下人的无序与忙乱状态的加深也更为彻底和凌厉。具体来说，同样是关注时间的原子化，但社会化媒体所注目的往往是那些本就以碎片化方式存在的时间形态，如上班途中、工作间隙、课间休息等。在社会化媒体出现之前，这类时间因身处整段的、连续的生产劳动时间之外，本身并不约束注意力，故而是一切资本活动所竭力避免和消弭的“无用”时间。可在社会化媒体的语境下，碎片时间的经济学和社会学意义却发生了巨大转变，社会化媒体能够最大限度地识别、激活和利用那些原本“无用”的碎片时间，将其转化为重要的生产性资源，微博、微课、短视频等各式各样的微文本正是经由这一时间样态构筑起日常生活的当下底色，更为微妙的资本关系亦在遍历碎片时间的微文本消费中被组建起来。与之不同的是，大语言模型将更多的关注和解构力量放在了那些原本就以系统、常规和稳定状态存在的工作时间上，是对工作时间近乎全力的技术化重塑。同时鉴于在现代社会里正是“付薪工作时间建构了社会时间”[10]（535）的事实，因此相较于社会化媒体，大语言模型的时间对现实世界的介入更深，改造意义也更深远。

大语言模型的核心功能之一是改变社会生产效率，也就是在时间意义上调整、提升并架设新的工作时间结构，而这一过程恰好是通过以提速和扩容为表征的速度机制实现的。其间的逻辑在于，除了少量拥有“灵韵”的创造性劳动之外，绝大多数注重逻辑性和连续性的工作任务（如报表、绘图、计算、写稿等）正在和即将交由大语言模型加速、扩容的自动化机制来独立完成，人（处于非决策层的普通劳动者）将被迫降格成整个工作链条中最薄弱的环节，只有在上一个自动化循环结束和下一个自动化循环开启之间的那些衔接处，在不具因果关系的断裂处，才会是留给人来发挥作用的工作空间——在大语言模型自动输出的一个又一个去语境化，彼此缺少时间引力的结果之间忙碌辗转，任务是根据大语言模型即刻输出的数据结果来为其下一步的行动输入指令，以顺利开启另一个仍由大语言模型主导的自动化连续性循环。不难看出，在这里人反倒成为给大语言模型反馈信息的工具，成为帮助大语言模型有效执行多重工作任务，以及一个大语言模型要作用于另一大语言模型时的中介和桥梁。这无疑预示了一种全新的机器主导的工作时间结构的出现，即在既定的工作时长内，绝大多数非创造性的工作会由大语言模型在较短的时间消耗内完成，而其余的时间则留给人力工作，作为大语言模型抵达全程自主化和强智能化之前的一种权宜之计。

2. 个体工作时间体验的失序化

与此同时，当大语言模型借助提速和扩容机制，将消解了时间性的信息、知识和指令以超载荷的方式无休止地抛给人，并要求人在极短的时间里做出回应时，此前工作时间所给予人们的那种连续性主观体验，就在这样的时间场景里顷刻间崩塌为无法串接成线的短暂片刻、瞬间反馈和等待衔接的缝隙。算法黑箱频繁抛出的无法预料和突如其来开始成为这种被肢解的工作时间里最常见的知觉内容，它们转瞬即逝、目不暇接，一个接一个地快速替换，除担负它们在现时内展现之物外再无其他，它们“无法持久地约束注意力”，只能“快速地散播出诸多的视觉刺激而又逐渐淡化”。[11]（88）进言之，大语言模型会让工作时间表面上的顺次更替脱离支撑着它的深层意义结构，溃败成一个又一个缺乏引力的时间原子，而在这些无法自成一体的时间原子集合中，终了、开端、转折等“时间上的构成着意义的阶段”[11]（55）同样会越来越难以被人们放置在稳定的因果链条中加以把握与判断。质言之，大语言模型正在凭借提速和扩容后的速度，将原本归于人的连续性工作时间占为己有，同时又将一系列被肢解的支离破碎的原子化碎片返还给人们。正是在这样的场景内，技术通过改造时间，改造了人的自我与集体意识，人与大语言模型间的技术经验所构成的断裂的时间记忆逐渐成为人们展开再实践的基础，个人与世界之间的时间同构与对话由此变得不再可能。进而，现代性固有的时间危机也就这样在大语言模型的语境下，转变为大语言模型形构的外在加速时间进程与人们张皇无措的内在时间体验间越来越突出的矛盾，并最终让大语言模型以消解连续的工作时间的方式，消解了生活世界的意义本身。这种转变预示的结果，是时间叙事性的彻底终结，是线性时间瓦解后必然产生的危机与后果，是时间意义的消失，其表征是“终结摧毁了把过往的和将来的东西聚合到现时之中去的时间引力”。[11]（107）

三、大语言模型时间替代人的时间：大语言模型的时间暴力风险

在过往大规模工业主导的生产语境中，时间通常被放置在稳定的线性链条中进行考察，带有明确的序列性、规范性和高度的组织性特征。由此生成的标准化时间以钟表对自然时间的抽象化和客观化为起点，并随着福特主义的兴盛而在全世界蔓延开来。与之相对，当新技术愈发直接地介入社会生产—消费的各个环节，社会时间的流动性内涵也随之被发现。在曼纽尔·卡斯特的阐述中，在以流动的优先性为最基本支配特征的当代社会，“流动不仅是社会组织里的一个要素而已：流动是支配了我们的经济、政治与象征生活之过程的表现”。[10]（505）因而在后福特主义所架構的全球化背景下，出现了一种与网络社会相一致的以流动为特质的时间形态，“它是各种时态的混合，而创造出永恒的宇宙；不是自我扩张而是自我维系，不是循环而是随机，不是叠代而是侵入”，[10]（530）这种新的时间形态被卡斯特命名为“无时间的时间”。

1. 大语言模型对“流动时间”的再结构化

卡斯特对“无时间的时间”的认识是建立在“流动空间”理论上的进一步延展。在这里，时间被置入一种不再稳定的结构关系中，“有意义事件的整个秩序失去了内在的、依照时序的节奏，而成为依其功用之社会脉络而安排的时间序列”。[10]（562）可见，“无时间的时间”指的是一种去结构化和非组织性的时间，是流动的、随意的和不稳定的时间关系结构，是对标准时间结构的突破与逃离，任何对之施以控制的尝试在这样的时间形态里都是不被接纳和极力舍弃的。不同的是，大语言模型虽凭借无以复加的速度，在对社会时间的编码中表露出了类似的流动性特征，但究其实质却仍是对时间的再秩序化，是用严密的、有序的和高度稳定的机器理性来对时间施加控制的结果。这不仅表现在大语言模型统摄的时间场景中，连续性时间轨迹的劳动被自动化机器替代，同时又表现为大语言模型将人们的工作时间解构得支离破碎，故而看似凌乱的时间，实则自有其脉络所在。正是通过占据和肢解工作时间的方式，大语言模型在悄然间暴力性地建构起了以它为中心的周遭世界里的时间—权力秩序，生产生活在这样的时间规则内被严格地管理与控制。

2. 大语言模型时间替代人的时间

追溯人类的时间观念史就会发现，无论是标准化的时间结构形态还是“无时间的时间”，时间始终是以人为中心的，人在时间中占有能动性，人与人之间的关系是一切时间关系的前提。这种以释放人的主体性为诉求的时间系统曾一度随着网络社会的到来被推向高潮，其代表正是作为“无时间的时间”表征与结果的弹性工作时间。托夫勒就曾在《第三次浪潮》中对弹性时间如何提升人的主体性给予具象且乐观的描述：“有几个核心小时是大家都在班上的，而其他的时间是灵活的。每个职工都可以在灵活的时间内，选择自己上班的时间。”但如今大语言模型主导的生产生活实践却正在让隶属机器的时间参照体系成为社会运转的基础逻辑和支配人们行动的隐性时间系统。在这样的时间系统里，越来越多的人看似将诸多耗费时间的工作交给大语言模型以换取更多所谓的“自由时间”，但同时也在隐蔽的时间规训中将“无时间的时间”返还给人们的时间自治权力一并交付了出去。由此产生的结果是，人成为被大语言模型摆置的对象，人在多大程度上能够适应大语言模型严格的时间规范并将其内化为行动准则，多大程度上能够在加速竞赛中消弭社会的速度不匹配状态，成为评判人能否维系竞争力的核心标准，也成为个人的一切时间规划最终服务的目标。在这里，大语言模型的时间成为一种难以言说但却实际存在的隐性暴力和评判机制，它相当细致地操纵个体的行为，并通过这种操纵不断维系起大语言模型与人之间构成的共生关系。

可见，在人工智能时代，由大语言模型的时间来主宰社会生产生活的过程，实质上就是大语言模型急速基礎设施化，人工智能权力急剧扩张的过程。构建工作时间结构只不过是大语言模型作为新权力体系介入社会生活的表征之一，毕竟“时间意味着权力，谁控制了时间体系、时间的象征以及对时间的解释，也就在一定程度上控制了社会生活”。[12]进言之，如果说社会化媒体的时代只是让“瞬时、零散和无序的媒介时间几乎潜入到全部的日常”，[13]那么大语言模型则是进一步超越了临界值，在瞬时与无序的时间景观中完成了机器与人之间的权力位置调换，机器的时间自主替代了人的时间自主，人在技术提速和技术便捷的神话之下陷入难以察觉的技术监测中，进而被置于机器的时间凝视与控制之下。而随着大语言模型的资本复制能力被发现和应用，人们对时间自治权力的让渡愈发凌厉而彻底，调适自己的行动去迎合大语言模型情境下新机器主导的时间秩序将成为智能技术时代更为多见的时间景观。在不久的将来，大语言模型或许有望成为以它为基本框架的社会里最有效的时间自治工具，以机器逻辑为内在诉求的时间秩序或将替代此前由人主导的时间秩序，智能工具组建起的时间座架开始以更为隐蔽的方式左右人们的生活节奏，继而成为劳动监控和加速人的自我异化的有力工具。

结语

凯恩斯曾在1930年撰写的《我们后代的经济前景》一文预言：“2030年，人类每周只需劳动10到15小时，人们会因闲得无聊而烦恼。”时至今日，100年的期限行将兑现，但期许中的闲暇状态不仅没有到来，相反在人工智能统领的社会系统内，现实正向着完全相反的方向越走越远。人工智能的确释放了劳动时间，可节省下的时间距离人全面发展所需要的自由时间还相距甚远，“加速社会”“过劳社会”“时间饥荒”等理论主张之所以在智能化的今天一再被提及，也只是因为它们精准命名和诊断了被人工智能所主宰的社会中那些不为人知的速度—时间神话。

大语言模型作为一种具备极强学习性和生成性的人工智能产物，也正在逐步显现出它重塑时间结构的巨大潜力，其作用机制和逻辑关系如下页图1所示。

有不少研究者曾对以大语言模型为代表的人工智能投射了极高的期待，相信人工智能在替代人类完成劳动任务、减轻劳动负担之后，人类将拥有更多自由时间去开展更多创造性的事业，而后者将推动人类劳动向真正的自由劳动复归。但他们忽视的一个事实是，创造性本身也只是一种为少数人所占有的稀缺资源。对于绝大多数并不具备或少量拥有创造性的普通劳动者来说，为了在资本增殖的框架下维持自己本就不多的竞争实力，就不得不在大语言模型所节省出的所谓“自由时间”里继续工作，但这种继续工作却被迫面临新的“时间—速度”神话并为此付出更为高昂的代价。进言之，大语言模型的时间秘密虽在提速和扩容所带来的速度里得到了展现，但这种无可比拟的速度仍有进一步深化社会的去同步状态及个人时间的去叙事化风险。而在这些风险背后更大的隐患则在于大语言模型速度统摄下可能存在时间自治权的让渡以及随着这种让渡而催生的时间统治与暴力。这启示人们，在以ChatGPT为代表的大语言模型改造日常生活的过程中，应及时圈定技术应用的范畴与规范，防止由技术滥用而导致的深刻的时间危机。而如何做到这一点，就是另外一个问题了。

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Acceleration， Expansion， and Power Transfer： An Examination of the Temporal Rhythm and Risks of LLMs

LIU Yu（School of Media and Art， Nanjing University of Posts and Telecommunications， Nanjing 210023， China）

Abstract： It is with the attributes of acceleration and scaling that LLMs establishes a temporal rhythm， exerting its potential influence by occupying and disrupting individuals' continuous working hours. This further underscores that LLMs dominates the temporal aspects of social production and life， essentially representing the rapid infrastructure of general generative artificial intelligence and leading to the rapid expansion of AI power. Mitigating the risk of displacement of human subjectivity resulting from this process will be a pivotal concern when interacting with LLMs in the future.

Key words： LLMs; social time; social acceleration; temporal violence; artificial intelligence