塞西莉亚·里卡普
主主持人编者按:2026 年「数字人文主义」大会(DigHum2026)设有一场主旨演讲,题为「AI 的经济:价值在哪里」。经济学者塞西莉亚·里卡普(Cecilia Rikap)先作简短陈述,随后与会议主持人对谈,并回答现场听众提问。里卡普现任伦敦大学学院创新与公共目标研究所经济学副教授兼研究主任,曾任维也纳大学保罗·拉扎斯菲尔德客座教授,长期研究智识垄断、数字依附与基础设施权力,新书《统治者》(The Rulers)即将出版。本文依据现场录音编译整理。
主持人: 欢迎各位来到「AI 的经济:价值在哪里」这一场。能办成这一场,我个人格外高兴,因为我想我们当中很多人一直都在寻求澄清。AI 被各种非凡的承诺环绕:生产率、竞争力、创新,甚至是一种全新的发明方法。可与此同时,公众的信任却很脆弱。许多人对 AI 的体验并非获得赋能,而是工作压力、靠不住的自动化、环境负担和被迫的依附。我列了一份研究清单,以备有人问起证据,而这份清单每天都在变长。
所以我们确实需要理解这个悖论:一样东西怎么能一边被市场如此看重,一边又被这么多公众质疑、不信任,干脆就是不想要。这正是今天这个问题的意义所在:价值在哪里?到底生产了什么?在哪里被攫取?谁在承担成本?我们又能做些什么?各位注意,题目里的「经济」用了复数,或许「AI」也该用复数。我们拭目以待。
接下来我非常荣幸地介绍塞西莉亚·里卡普。她是伦敦大学学院创新与公共目标研究所(Institute for Innovation and Public Purpose)的经济学副教授兼研究主任,在布宜诺斯艾利斯大学获得经济学博士学位,是阿根廷国家科学与技术研究理事会(CONICET)的终身研究员,还有许多我来不及一一列举的职务和角色。让我特别自豪的是,她曾经是、也仍然是维也纳大学的保罗·拉扎斯菲尔德客座教授。她的研究考察科学、技术与创新的政治经济学,尤其关注智识垄断(intellectual monopolies)、数字依附以及知识与基础设施权力的集中。她有一本新书即将面世,今天谈到的很多内容都能在书里读到。
里卡普: 大概一个月后就出。
主持人: 太好了。书名是《统治者》(The Rulers)。那我们就从这儿开始,看看统治者们都在做什么。
里卡普: 大家好,很高兴来到这里。我会直接切入统治者是如何运作的。我只做一个很短的陈述,十分钟,希望还能更短,因为我们的打算是留出讨论时间,也和在座各位讨论。我相信关于这个话题,尤其是关于企业权力和它与政治权力的相互作用,各位会有很多问题和想法。今天我讲的只是这种相互作用的一面。我们当然也可以谈中国,谈中国的科技巨头与中国政府之间那种紧密、有时也充满冲突的关系。而在整个故事里,我们还得问:欧洲在哪里?世界其余部分在哪里?那些同样在为前沿科学技术做贡献的其他组织又怎么样?为什么正如我今天要论证的,当今资本主义的统治者最终是云巨头,亚马逊、微软和谷歌,以及与它们紧密结盟的美国政府?
先看几幅当今世界的图景。这张图其实已经旧了,大概一年前的,所以上面没有 SpaceX,也没有它那过山车一样的股价。但图上的大多数公司如今仍然待在差不多的位置。当我们试着思考一家大公司凭什么大,市值是一种看法。我会把这些大公司粗略分成两组。一小部分公司的优势来自对自然的攫取,比如沙特阿美就在那里。伊朗被入侵之后,石油和化石燃料在我们社会里依旧扮演着多么重要的角色,这一点也变得很清楚,尽管我们比任何时候都更应该把精力放在生态转型上。
而这一小群大公司里的另一部分,我称之为智识垄断者(intellectual monopolies)。首先要说明,它们不只是科技公司。科技公司是智识垄断的典型,也许是最极端的例子,但不是唯一的例子,大型制药公司是另一类典型。我的论点是,图上所有那些不靠攫取自然获得优势的大公司,其优势都来自系统性地攫取社会的知识,攫取各种形态的知识,再把它们变成自己的无形资产。所以这些公司不是历史意义上的典型创新者。以经济学的眼光来看,过去的图景是:一家公司做出一项创新,市场其余部分随后追上,然后又有新的创新出现,可能来自同一家公司,也可能来自另一家,市场再度追上,如此循环,有些公司被甩在后面。这种周期式的创新观在今天的资本主义里已经站不住脚。我们面对的动态,用在座年纪稍长的朋友熟悉的说法,就是郊狼与跑步鸟(coyote and roadrunner):跑步鸟永远在前面跑,郊狼永远在后面追,而我们都知道它永远追不上。
里卡普: 在这个故事里,大型科技公司格外重要,因为它们所攫取的那类无形资产对我们的社会具有结构性意义。当然有人会说,药品对社会也至关重要,可它总体上只影响经济的一个部门,再由这个部门向外扩散。而科技从一开始就无处不在。无论此刻你脑子里想到什么,它都受到科技的影响。数字技术是控制技术(control technologies),也就是说,它们既让我们得以安排日常生活,也让我们得以组织和管理各种机构,从企业到政府。随着时间推移,这些机构越来越多地采用人工智能,而 AI 是作为黑箱,通过这些大公司的云市场卖出去的。我这里说的不是所有大型科技公司,而是专指亚马逊、微软和谷歌。采用得越多,这些机构就越丧失独立组织、独立决定如何管理和规划自身的能力。
有人会说,大公司又不是新鲜事。你可以做这样的比较:把英伟达的市值和英国的国内生产总值放在一起,有人会觉得不可思议,也有人会说,这就是资本主义嘛。回溯历史,甚至回到资本主义的史前时代,东印度公司那样握有政治权力的大公司早就存在。大公司有政治权力,这不新鲜。我认为真正新的东西,一种在过去几十年里慢慢烹制出来的东西,是这些领军企业「超越所有权的控制能力」(control beyond ownership)。它们控制的不只是全球价值链,不只是平台上的其他组织,不只是加盟店(想想麦当劳在全世界的加盟店,实际上是数以万计),还包括对新知识生产的控制,同样超越所有权。我马上会集中谈这一点。
但在此之前,先说说在领军企业拥有这种能力的背景下,我如何理解资本主义。这些企业有能力决定那些在形式上并不属于它们的组织如何生产:不只是如何生产新的价值、新的产品和服务拿到市场上去卖,还包括如何生产知识,因而也就是我们如何生产和再生产自身的存在。请允许我用几个要点把主要论点归纳一下。
里卡普: 第一,全球资本主义并不只是各国经济之间的交换,不是一个由许多国民经济彼此互动构成的统一世界。我们经济学家在思考宏观经济学时,得出的其实是对资本主义极具误导性的结论,因为我们的分析单位是国家。可看看国家内部。我刚才说美国云巨头和美国政府处于资本主义的核心,是全球资本主义的统治联盟,我说的是这个联盟,而不是「美国」。因为在美国内部,还有住在数据中心周围的所有人,他们打开水龙头想喝水,却喝不了,因为水是褐色的。美国还是一个预期寿命在下降的国家,这样的例子还可以一直列下去。显然,在美国内部也有大量公民站在输家一边。所以全球资本主义是以网络的方式运作的,而这个网络是等级化的。不同的组织彼此关联,但这些关系不是平等者之间的关系。
我们习惯把全球市场经济想成亚当·斯密那只看不见的手的最大尺度版本:没有人决定东西怎么交换、怎么生产,每个生产单位各干各的,然后市场来解决,告诉我们什么卖得出去,什么卖不出去。这不是今日资本主义的现实。今日资本主义是在威权式计划(authoritarian planning)之下组织的。这些领军企业和美国政府在行使超越所有权的控制时,是在做决定,在做计划,它们有长期目标,它们决定全球经济里谁做什么,谁知道什么,当然还有事后谁来获利。
第二,要让这套东西运转,并不是说世界上只有几个行动者控制一切,其余所有人都同样无能为力。有许多共谋者(complicit actors),处在全球资本主义边缘地带的共谋者。我们当然可以想到极右翼政府,比如我的国家阿根廷,它执政是为了美国政府、为了美国的大型科技公司和其他大公司服务,有时也为欧洲的大公司服务。但共谋者不只是政治行动者,企业,尤其是大企业,同样是这套策略的共谋者。这一点我稍后还会回来谈。
里卡普: 现在来说前面提到的那种能力:超越所有权地控制知识生产。通常在这里我会给各位看大量经验数据,各位可以在我的论文里查到。今天我给一个非常简单的版本,用我极其有限的设计能力画的。这张图不是 AI 设计的,是一个经济学家设计的。「企业创新体系」(corporate innovation systems)是我和一些同行用的术语,指的是作为智识垄断者的领军企业如何控制众多参与者对新知识的共同生产。图上就是这样:许多组织和个人共同生产各种形态的新知识,也包括叙事的编织,比如一家制药公司的品牌塑造,或者谷歌这个品牌。然后,这些知识被少数几家占有,有时这少数几家还能靠占有这些集体创造的知识来赚钱。
所以我们在这里看到的过程,我称之为无形资产攫取主义(intangibles extractivism),因为知识由众人生产,却被少数人抽取、占有并变现。但它同时也是一种认知极权主义(epistemic totalitarianism),因为把共同创造的研究成果变现的那几家公司,也正是决定研究要做什么的那几家。比如 AI 正在变成一种发明方法,这件事就是大型科技公司一直在推动的。原因很清楚:如果它们控制了我们用来提出问题的方法,无论作为学者、研究者,还是作为个人,控制了我们用来思考的方法,它们就控制了我们怎样思考和思考什么。
里卡普: 正是在这个背景下,对我来说云格外关键。各位也许会说,这场不是谈 AI 吗,你怎么转到云上去了?因为 AI 实际上是在云里出生、长大、被使用的。它在工作场所被用来控制人,被用作自动武器,被用于社交媒体上让人上瘾的算法。这一切都通过云发生。而且不只是因为云是「基础设施即服务」。云的确把英伟达和其他半导体,有时还包括云巨头自己设计的芯片,当作服务提供出来,也给我们每个人、每一种组织提供存储数据的机会。但云远不止于此。我通常先用一个比喻:云是数字技术的超级市场。你想要什么数字技术,都可以在云上按服务租用。但它实际上又不止是超市,因为这些数字技术不只是在云上交易,它们还是在云里开发、生产,再在云里部署、消费的。各位可能有过这样的经历:坐飞机,或者身处没有网络的地方,如果你的电脑一直连着云,你大概会发现打不开自己的全部文件。正是在这样的时刻,我们意识到,自己以为一直发生在设备里的事,其实并不发生在那里。
但这不只是关于个人的故事,不只是我们所有人如何依赖这些建立在大量知识集中之上的基础设施。这不是旧意义上的基础设施,不是修一条高速公路或一座桥,修完就完了。当然它们也能控制一座桥,但控制知识、集中知识并把这些知识变成社会的基础设施,其影响和后果远远超出一座连接两个城镇的私有化桥梁。我们可以建立相似性,可以作类比,但不能把这种圈地和我们以往见过的其他圈地等量齐观。
回到超市这个比喻。在任何一家超市里,货架上不只有超市老板自己的商品。亚马逊、微软和谷歌在云上都设有平台,开发者和较小的公司可以把自己的服务作为云服务放上去。我们作为组织或个人每消费一次这些服务都要付费,而付的钱有一部分会流向云巨头,这和亚马逊网站的情形类似。区别在于,这不只是一个集市,而是所有技术、包括 AI 模型都在此生产的地方。而当 AI 模型不是在那里生产的,比如深度求索(DeepSeek)或 Meta 的模型,它们最终也不可避免地要进到云里,在这几家公司的云上把自己的模型作为服务提供出去,因为它们承担不起置身这个虚拟空间或市场之外的代价。
里卡普: 在这个故事里,具体到 AI,我会把 AI 定义为一匹特洛伊木马,一种营销策略,因为 AI 满载承诺。请相信我,AI 大概确实会带来一些好处,但它解决不了我们社会的全部医疗问题,解决不了生态危机,甚至连一件小事都无法单靠自己解决,因为技术从来不会单靠自己带来解决方案。要实现那些关键的解决方案,我们首先需要的显然是政治意愿,是改变现状的政治决定,然后技术才能以某种方式被发展出来,为之出力。
为什么说 AI 是特洛伊木马?微软首席执行官萨提亚·纳德拉在领英上的一篇帖子里说得很清楚,他把 AI 称作大宗商品(commodities)。想一想就明白:有许多家,即便不是成千上万家,AI 初创公司在开发模型;许多早已不算初创的 AI 公司也在开发模型;云巨头还开发自己的模型。AI 的生产终究不是瓶颈所在。瓶颈是云。因为无论你在哪里、用什么方式生产你的 AI 模型,连 SpaceX 的 AI 模型也要放到微软和其他公司的云上去提供。为什么说 AI 是特洛伊木马?因为如今每个组织都想用 AI 做点什么,有时候它们并不清楚要做什么,但这种「怕错过」的心态不仅驱动着企业,也驱动着政府。它们实际做的,是把业务迁移到云上,以此开始把 AI 当作服务来使用。
而一旦这样做,它们就开始购买大量黑箱。它们不知道这些模型是怎么训练的、用了什么数据、如何运作、如何做出决定。这不仅发生在 AI 模型上,云上提供的大多数服务都是如此。这就同时制造出企业的依附和公共部门的依附。
里卡普: 举个例子,网飞离开亚马逊云服务(AWS)就无法运营。网飞是亚马逊的竞争对手,却仍然通过对手的云来运行它那个极其复杂、也可以说极其成功的平台。我并不是说网飞待在云上是在牺牲自己。这是各行各业领军企业的战略选择,制药业、汽车业,随便你举哪一行:它们主动选择从属于、依赖于云上提供的服务,为的是在自己的全球价值链里(如果它们有的话)、在自己的企业创新体系里、在其他平台上(网飞就是如此),行使自己那份超越所有权的控制。所以这是一种战略性从属(strategic subordination)。它们把自己安放在一个「半核心」的位置,以便从处于边缘的那些行动者身上攫取更多价值,因此它们也成了这个结构的共谋者。政府也是一样,无论是否清楚后果,一旦决定把国家的运作迁上云,同样如此。
我就讲到这里。还有许许多多问题可以继续讨论,但这就算是我对这本书的一个预告。谢谢。
主持人: 谢谢塞西莉亚。冒出来很多话题。我作为一个非经济学者,特别有共鸣的是「超越所有权的控制」这个观念,我想您阐释得非常清楚。但我想回到价值这个话题本身。您刚才谈了很多依附关系。可另一方面,这些公司似乎也在另一个层面上驾驭着依附。我们看到 AI 热潮,看到那些不可思议的估值、首次公开募股、拜见教皇、巨额投资和生产率承诺,还有新出现的「万亿富翁」,可我们仍然不知道那里面到底有什么价值。现在我们明白了,价值在云里。但它们似乎在以一种循环的方式驾驭彼此之间的依附,在我这个外行看来,这像一个泡沫,或者像一种黑帮式的策略。这到底是什么?它们在做什么?它们在互相抬高对方的估值。这是怎么回事?
里卡普: 简单说,金融市场也在押注 AI,而且对于集中化的金融资本来说,这大概是它们如今唯一的赌注。智识垄断在一个社会里造成的实际效果很清楚,就是更多的不平等,因为是同一批行动者在集中越来越多的收入和财富。想想这些公司,尤其是云巨头,它们年复一年赚到的钱让它们手握大量流动性。不只是公司内部的流动性,还因为它们的股价在一个历史过程中不断上涨,那些替养老基金和一整套其他金融机构管理资金的资产管理公司也在积累巨额财富。贝莱德、先锋领航这样的公司,一直在收割从我们社会攫取价值所带来的收入,而这种价值攫取建立在对数据、知识的占有和叙事的编织之上。
所以我们需要一层一层地往下看,到最底层,我们看到的是所有人在集体创造数据、集体创造知识。我的很多研究就是在展示公共研究机构、大学、初创公司如何成千上万地参与到大型科技公司、尤其是云巨头周边的外围地带。我用了多种指标来做这件事,考察风险资本的流向,考察科学论文的合著关系。所以我们确实看到大量的共同创造。至于无形资产的创造能否从经济理论的角度被称为「价值」,这可以再讨论,但它无疑是一种使用价值,无疑对我们的社会是重要而必需的。我们在集体创造这一切文化共同财富,然后它被从我们手中剥走,被这些公司通过我刚才解释的机制完全攫取,也通过那些半共谋或共谋的行动者:他们为这些公司的利益制定规则,或者为它们的利益不制定规则,在更大的生态系统里替它们运作,等等。金融市场反映的,一部分就是这个过程。
另一部分是这样。面对这些公司积累的财富,有人会说,现在云巨头正在投资资本支出,投资有形资本,因为数据中心集中在它们手里。我的回答是,它们至少在过去十年里一直在投资数据中心,只不过大多数人以前没有留意它们财务报表上的这个变量。不过我要说,正因为有金融市场对 AI 的押注,加上大量流动性集中在少数人手里,我们才会感受到泡沫的可能性。再加上 AI 将会产出什么,说得最轻也是完全不确定的。所以是的,这种风险存在。
但我认为最重要的是:泡沫会不会爆?我认为早在它爆之前,唐纳德·特朗普就会出手救这些公司。而且我们要区分 Anthropic 或 OpenAI 这类公司和云巨头的角色。为什么?因为云巨头有别的生意。它虽然在 AI 上投入巨大,但它已经在赚钱,有多种商业模式,这些公司早已盈利。而那些处在半边缘、依赖云巨头投资、依赖集中在云里的云巨头知识的行动者,比如 OpenAI、Anthropic,随你举,这些公司才是那群看似在收割 AI 利润或潜在利润的行动者当中最脆弱的一环。所以这是一个非常不稳定的局面。但我不认为会有一次大崩盘,因为我看到许多迹象表明美国政府在直接购买股权,比如英特尔百分之十的股份,这会阻止崩盘发生。与此同时,代价是美国政府对生产什么样的 AI、如何生产施加更大的影响。所以这是公司想要的和美国政府想要的两者的结合,以及它能否与世界其余部分分享,正如我们在 Anthropic 一案中所看到的。
主持人: 在把话筒交给现场听众之前,我还有最后一个提示,或者说问题。面对您刚才描绘的这些依附,我们欧洲多少也在努力应对。欧盟刚刚发布了一组措施,所谓的「主权包」(sovereignty package)。听完您刚才讲的,再把「主权」这个词放在旁边,实在很有意思。它能不能奏效还有疑问,但我们已经推出了这个主权包,一套关于云和 AI 的立法或者说方案,芯片法案、开源战略、AI 与能源,一整套「AI 大陆」战略。我自己还没有通读,但之前问过您有没有看过。有了这个主权包,我们在应对这种局面上准备得怎么样?
里卡普: 我会说,欧盟面对的处境可以描述为一个三难困境(trilemma)。欧盟想通过这个方案、更广泛地说通过它的数字政策、乃至越来越多的所有政策,达成三件事。第一是经济增长和竞争力。第二是应对生态危机。这个技术主权包里实际上有一份小文件,是一份路线图,讲如何把 AI 嵌入整条能源价值链,也讲如何找出让数据中心运营得更可持续一点的办法,能不能做到我稍后再说。第三是主权。所以欧盟想要竞争力、想要解决生态危机、想要主权。我认为这三者无法同时实现。整个技术方案讲的都是竞争力。它在做白日梦,梦想一个欧洲从现在到二〇三〇年把数据中心数量增加两倍的世界,还希望电网表现出色。我真不知道是谁做的这些计算。爱尔兰、还有如今西班牙大规模兴建数据中心的后果已经摆在眼前,告诉我们这不是出路。可欧洲仍然觉得自己落后太多,把 AI 等同于数据中心,以为只要数据中心建在欧洲就会发生两件事:一是欧洲能拉近、至少缩短与美国的差距,二是欧洲能更好地治理和监管这些数字技术,哪怕只好一点。我会说,这两个目标都不会实现。
里卡普: 首先,当微软、亚马逊、谷歌这样的公司在你的领土上建一座数据中心,它不创造就业,不给经济带来任何积极的结构转型,与此同时却系统性地攫取自然资源。所以我们在这里看到的是自然攫取主义与无形资产攫取主义的共同演化,我称之为双重攫取主义(twin extractivism)。你有了数据中心,但实际发生的只是从你的领土上抽走更多的能源和水,而这座数据中心并不意味着你就更有机会发展出任何东西。因为如果你有一个活跃的技术社区,他们想训练什么,在世界任何地方的数据中心都可以训练,并不需要坐在数据中心旁边才能用上那些处理器。与此同时,你也没有任何机会真正监管这座数据中心,或者治理你领土上那些数据。因为数据中心在我们的领土上就像外国军事基地一样运作:数据中心里发生的一切都由公司决定,包括当唐纳德·特朗普或者不论谁在美国政府当政向它们索要数据时,它们是否履行交出数据的义务。
所以很清楚,数据中心对解决生态危机起的是反作用。即便数据中心可以完全用可再生能源来建,我们难道不应该优先把这些可再生能源用在别处,而不是继续建更多的数据中心?数据中心正是从我们的社会中抽取数据、抽取知识的物质基础。我并不抽象地反对建数据中心。问题在于:谁在建,建在哪里,存谁的数据,为了什么目的,我们要拿这些数据做什么。如果所有这些都交到公司手里,然后你在宏观经济数据里显示出对科技的投资增加了,觉得心满意足,打了个勾。
主持人: 是在打勾,但这没有让大多数人的生活变好,也谈不上主权。
里卡普: 这就是其中的诡计,也是复杂之处,因为数字经济也在挑战我们思考主权的方式。主权不再只是关于领土。我用外国军事基地作例子,也是为了把它和历史连起来,因为在别国领土上设军事基地已经存在很多很多年了。但无论如何,我认为今天比任何时候都更清楚,只要看看技术是如何被共同生产出来的,就会明白共同生产是全球性的,而被集中起来的,是获利,以及决定我们得到什么技术的权力。
主持人: 现场有很多专家,我已经看到很多手举起来了。我想说明一点,出席这次会议的有些人正在参与建设欧洲的基础设施,投资欧洲的超级计算、AI 工厂等等,所以您的反应会很有意思。请第一位。
提问者一: 如果我们问一个 AI 的价值是什么,就会遇到一个问题:价值本身在不同人之间是有差异的。是的,我们的资本主义有问题,但那是冷战、奥地利学派、新古典主义等许多因素发展到顶点的结果。但也有人看重 AI,因为他们想要一个智能家居,或者别的什么,他们认为对自己很好,不是因为哪家公司告诉他们,而是比如说,AI 在医院或其他机构里可能更有帮助。所以我们必须区分:个人认为 AI 有什么价值,和公司通过广告或其他途径宣传的 AI 应该有什么价值。
主持人: 我想我们需要把问题集中起来,或者您想先回应?
里卡普: 可以集中,不过我建议问题简短一些,因为时间快不够了。
主持人: 好,那下一位,约安娜,然后是前排那位,我没忘记您。
提问者二: 我的问题很短,但其实是三个相互关联的短问题。首先,我非常喜欢您讲的智识垄断对文化的攫取,我一直在找这个概念,谢谢。我想请您简单说说,保险公司、您提到的贝莱德那样的投资者,还有咨询公司,在您的框架里处于什么位置。第二,很快问一句,您那张五十大经济体的图,我理解经济体是按货币划分的,那欧元区在图上在哪里?最后,这里一直在讨论投资,您也提到了特朗普的入股。欧盟,或者更广泛地说,一个由遵守法治的国家组成的联盟,是否应该像美国那样投资,从而作为投资者形成一种反制力量?为什么不干脆征税呢?投资和征税有什么区别?这暴露了我在经济学上的无知。
主持人: 您想把两组问题合起来答吗?
里卡普: 先说价值。我要强调一点前面说过的:我们需要区分经济价值,以及我们的社会如何决定什么东西在经济上有价值,与使用价值,也就是一样东西满足某种需要的可能性。我举一个例子。对世界上某些人来说,拿自动武器去实施一场种族灭绝,像以色列在加沙实施的那种,是非常有用的。而其中一部分是在这些公司的帮助下完成的。在「宁布斯计划」(Project Nimbus)这样的项目里,还有另一个项目,微软为以色列政府提供基础设施,用来处理从每一个巴勒斯坦人的手机上截取的数据。所以这些公司是共谋者,而对以色列政府来说,它们当然非常有用。它们确实能给某些人提供大量使用价值,也提供经济价值。
关于价值,以及我们想要怎样框定这个讨论,我们想摆到桌面上的重点,并不在于 AI 的用途。我认为一个民主的社会很容易就能认定 AI 的某些用途应当被禁止。这不是那个关键的讨论,尽管不幸的是,照世界目前的状况,它恐怕还会继续被讨论下去。关键的讨论是要下到更深的层次,戳破那个神话:说我们不得不迁就这些公司,因为它们是创新者。它们不是。我全部研究要展示的是,我们所有人在集体创造的不只是原始数据,还有这些公司拿去变现的全部知识。我认为这才是我们需要看清的区别,也是我们需要更加珍视自己能力的地方。
里卡普: 在我绘制的那些描绘价值链如何组织的图上,有成千上万家欧洲组织。所以说到最后那个问题,什么样的联盟。那种「欧洲自己做不到,因为没有人才,没有钱」之类的说法,我认为面对这些问题,我们需要用政治想象力来思考解决方案,要认清并承认我们确实有人才,只是今天这些人才被放在了为这些掠夺性生态系统服务的位置上。我们可以设想另一种技术发展路径,不必把一切都投到一个大语言模型上,一个最终会削弱人的思考能力的模型。再想想另一个所谓「美好」的例子:在学校使用生成式 AI,而不是让孩子学会自己思考。在座各位都有能力分辨 AI 给出的是好结果还是坏结果。可如果你一辈子都和 AI 一起生活,从来不自己思考,从来不自己提出问题,从来没有经历过得不出答案的挫败,也从来没有从这种失败中学习,你解决社会问题的能力就被彻底掏空了。
里卡普: 关于保险公司,我想说一句,其实不是关于保险公司,而是关于世界上的那些麦肯锡。它们是这个故事里最明显的共谋者之一。它们是营销机构,把每一个政府、尤其是每一家大公司往云里推,告诉它们这就是前进的方向,用这些服务不仅能让它们有机会治理、有机会解决公民的问题,还在塑造和改变国家的本质,把国家改造成一个服务供应商,而不再是我们进行治理和决策的关键机构。所以它们无疑是在削弱我们的民主。至于欧元区,经济学里一般是在国家层面看国内生产总值,所以你通常不会看到欧盟作为一个整体出现。欧盟本身也有它的复杂性,但即便合在一起,和那些公司相比仍然很小。
主持人: 很遗憾时间快到了。再接一个问题,然后我必须打住。不过塞西莉亚会留在这里,各位可以在茶歇时找她。请务必简短。
提问者三: 您谈到共谋者,可事实上我们每一个个人都是共谋者。这套系统训练了我们如何为它服务,如何提供数据等等。连教皇在通谕里都没有勇气提出那个唯一彻底的结论:不做共谋者,干脆不加入这套系统。因为教会不想显得反现代。
里卡普: 这确实是一种看法。但我要挑战这个观点。我会说,我们社会中的大多数行动者别无选择,只能成为这些掠夺性生态系统的一部分。而像 SAP、西门子、大众这样的公司,随便你举哪一家,它们本来有别的选择,却选择了依附于这些技术,因为正是通过这些技术,它们才更善于从位置更低的那些人身上攫取价值。这就是为什么我认为等级网络这个概念,核心、半核心、边缘、超级边缘这套划分,能帮我们看清作为行动者各自不同程度的议价能力,也更加凸显了两件事的必要:第一,联合起来发展替代方案;第二,让国家承担起责任。国家可能有一大堆问题,我们可以批评很多东西,但它终究是唯一还握有一定财政余地、能为建设一个真正民主的替代方案出力的民主机构。
主持人: 我们拭目以待,看事情会怎样发展,尤其是在欧洲,在这个新方案落地之后。明天我们有一场关于数字主权的讨论,接下来还有一场关于地缘政治的,都会接着您提出的这些问题往下谈。很遗憾我们现在必须结束。非常感谢塞西莉亚的到来。作为结语,我想我们现在明白了,这绝不只是一个技术问题,而是一个我们必须解决的社会问题。有很多东西值得思考和讨论。谢谢。
里卡普: 谢谢大家。
经济学家 Cecilia Rikap 在 DigHum2026 主旨演讲中提出:AI 的价值并不在模型本身,而在云基础设施——亚马逊、微软、谷歌三家云巨头联合美国政府,通过"超越所有权的控制"垄断集体创造的知识,AI 只是诱使企业和政府迁入云端、形成结构性依赖的"特洛伊木马"。

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