生成式人工智能的技術神話、祛魅與認知進路

摘 要：Sora的誕生是生成式人工智能不斷重塑與改造社會現實的又一標志性事件。在此基礎上，圍繞生成式人工智能形成的技術神話相關話語開始充斥于話語空間當中，影響著社會對Sora的技術社會想象，包括生成式人工智能的專業主義話語、宣傳話語以及人文批判話語；而面對關于Sora錯綜復雜的技術社會想象以及技術神話所帶來的“黑箱崇拜”情結時，社會公眾需要對Sora以及生成式人工智能進行深度理解，包括了解Sora的技術原理、邏輯本質與缺陷以及智能模擬的本質，進而完成對Sora以及生成式人工智能的認知祛魅；最后，社會整體需要超越隱性的“黑箱崇拜”，對Sora及其所代表的生成式人工智能的發展保持審慎的態度，不對技術的未來發展做出缺乏解釋力資源的盲目判斷，積極建構人工智能教育培訓體系，在技術的快速迭代中重新發掘人的主體性。

關鍵詞：Sora；技術神話；技術原理；技術祛魅；“黑箱崇拜”

中圖分類號：D261 " 文獻標識碼：A "文章編號：1007-4767（2025）01-0074-16

2024年2月，美國人工智能研發公司Open AI推出了全新的視頻生成模型Sora，該模型繼承了自然語言生成模型ChatGPT對語言符號的深度理解能力，以及文生圖像模型Midjounery的“文字轉圖像”技術，并在二者的基礎上，進一步將生成式人工智能的能力域拓展至智能化視頻生成領域。從ChatGPT的橫空出世，再到如今Sora的異軍突起，生成式人工智能正在進入技術演進的快速迭代階段，其在技術層面所取得的全新突破引發了社會對人工智能技術的新一輪關注。生成式人工智能不僅在技術領域開辟了更加廣闊的前景，同時，也在文化領域掀起了一場更加廣泛的人工智能神話運動。

作為ChatGPT的進階模型，Sora在深度理解自然語言的基礎上，進一步提升了生成式人工智能對文本形式的多模態轉換能力。其中，Sora展現出的文生視頻能力以及世界模擬能力受到廣泛關注。文生視頻能力意味著Sora能夠理解用戶的文本表達，并在此基礎上將文本轉換為高質量的視頻輸出；世界模擬能力則標志著Sora所生成的視頻文本在現實規律層面的可解釋性得到了顯著提升。Sora在技術上的重大突破引發了各領域對人工智能技術新的社會想象，這種社會想象根植于現代主義對技術進步的推崇與憂思，擁有著廣泛的話語土壤。以Sora為代表的生成式人工智能正在以話語的形式不斷地向社會文化領域彌散，在彌散的過程中，Sora在技術物的本質屬性之外被賦予了更多的文化期待，其作為技術符號的能指與所指在話語的斷裂與拼貼中已然超出了嚴肅的技術討論范疇，生成式人工智能正在成為一種嶄新的消費符號和流行文化，以神話的形式限定著社會對未來的想象。由于生成式人工智能具有較高的專業門檻和理解壁壘，社會公眾通常對其保持著模糊性的理解，將生成式人工智能視為一種“技術黑箱”，社會文化領域也因此逐漸產生了一種圍繞生成式人工智能的“黑箱崇拜”，黑箱的不可理解性反而進一步加劇了社會整體對Sora以及生成式人工智能發展的技術媚俗與技術魅化。為了消除人工智能神話所帶來的文化挑戰，認知主體應當撥開技術神話背后的重重迷霧，建立對Sora的理性認知，進而超越可能存在的“黑箱崇拜”，更好地探討Sora以及生成式人工智能的認知進路。

一、技術神話的話語迷思：生成式人工智能的多維話語

莫斯可認為，“神話是能夠激活個體和社會的敘事，能夠為人們提供途徑，使他們得以超越平凡的日常生活。它們能夠提供通向另一種現實的入口，一個曾經以崇高的許諾為特征的現實”［1］。技術神話起源于啟蒙運動以來社會整體對理性主義的推崇，理性主義相信人類可以通過自身的理性實現對自然的征服與自我的超越，而突飛猛進的技術進步則為理性主義的合法性提供了現實保證。技術神話在理性主義的影響下產生，指代圍繞著符號化、圖騰化的技術象征而產生的一種想象技術與社會之間關系走向的宏大敘事。在理性主義的影響下，技術神話通常以技術崇敬的形式出現，在生成式人工智能出現后則表現為更加復雜的“黑箱崇拜”，而理性主義內含的批判立場則使得技術神話在發展的過程中產生了更加多元的意識形態偏向。值得注意的是，技術神話不僅是一種話語表征行為，更是一種話語實踐，對于技術的想象會進一步影響公眾對技術的應用。2024年12月10日，Sora正式上線，不過由于其公測范圍有限且技術復雜，使得該技術神話依然集中于話語層面。關于生成式人工智能的技術神話話語可以分為以下三種類型：生成式人工智能的專業技術話語，傳媒資本主導的人工智能宣傳話語，人文主義者所秉持的人工智能批判話語。

（一）技術神話的想象源點：生成式人工智能的專業主義話語

任何專業領域都擁有屬于本領域的專業話語，這些話語體現著科學共同體在不同專業領域的特定發展時期所秉持的主流范式、價值判斷以及對未來的預測。隨著科學技術發展越來越走向專業化與分工化，人類社會中逐漸產生了專門從事技術研發的科研團體，即科學技術共同體，這一共同體擁有豐富的技術資源和研發環境，是技術迭代的核心推動者。作為技術的研發者與調試者，科學技術共同體通常從技術專業主義的視角審視與衡量科學技術的發展以及其與社會的互動關系，進而形成關于技術的專業主義話語。專業背景使得共同體內部成員能夠針對技術進行嚴肅的深刻談論，進而對技術發展的社會想象做出更加謹慎的判斷。但是，這并不意味著專業人員對技術與社會關系的預測就是中立且正確的。在長期的技術接觸中，專業人員很容易高估技術對社會的重塑程度與速度，同時，專業主義話語與社會公共話語之間存在隱性話語壁壘，這些因素導致技術專業主義話語在傳播的過程中會形變為技術神話的話語源點。

人工智能研究的起源可以追溯到英國計算機學家艾倫·圖靈對智能機的設想，即通過圖靈測試來判定計算機是否擁有智能。隨著1956年達特茅斯會議的召開，美國學者麥卡錫在會議上首次提出人工智能的概念，標志著人工智能正式成為一個專業的研究領域。達特茅斯會議為人工智能研究奠定了基本方向：研究認知能力的本質，力圖通過設計程序來復制人類的認知能力，并在新的數字計算機上實施并測試它們的性能。ChatGPT以及Sora的出現，標志著人工智能發展已然進入新階段。隨著研究的深入，圍繞生成式人工智能產生的專業主義話語資源變得愈發豐富，其話語影響力也因生成式人工智能社會嵌入程度的加深，逐漸從人工智能研究的專業領域擴散至社會公共話語空間當中。

生成式人工智能的專業主義話語包括對生成式人工智能的原理說明、發展預測以及價值評估，專業主義話語以專業的人工智能知識和行業背景為基礎，塑造社會各領域對生成式人工智能的初始想象。社會技術想象是科學技術人文社會學研究領域（Science and Technology Studies，STS）中的一個重要概念，學者賈薩諾夫將社會技術想象定義為：集體所有的、制度穩定的、公開表現的、理想的未來愿景，它由對社會生活形式和社會秩序的共同理解所激發，且這些社會生活形式和社會秩序可通過并支持科學技術的進步而實現［2］。生成式人工智能的專業主義話語產生于人工智能的技術研發共同體，該群體作為技術進步的直接推動者，盡管在生成式人工智能的發展方向及其通用性上存在著較大的觀點分歧，但普遍存在著技術樂觀主義傾向，即相信生成式人工智能能夠推動人類社會的整體進步，這種思想又被稱作未來主義。而在“社會技術想象的概念”中，隱含著這樣一種假設，即一些行動者和機構比其他行動者更有能力投射他們的想象，并讓消費者和政府自愿購買這些想象［2］。由于技術專家在生成式人工智能的技術想象構建中擁有更多的話語權，這使得專業主義話語中的未來主義意識形態更容易滲透進公眾對生成式人工智能的技術想象中，并在這一過程中產生所謂的“技術媚俗”現象，即盲目崇拜技術所許下的承諾，忽略了其他社會資源特別是作為主體的人的價值，這導致了專業主義話語往往成為技術神話產生的源點。

除此之外，專業主義話語與社會公共話語對于生成式人工智能的理解存在著隱性的話語壁壘，集中體現為二者對“智能”這一定義的理解偏差。盡管專業主義話語和社會公共話語都使用“智能”來理解并解釋生成式人工智能所展現出的種種能力，但事實上專業主義話語中所闡述的智能與社會公眾理解中的智能存在著很大的差異。在專業主義話語體系中，智能的定義被簡化為計算，以及運用計算解決問題的能力，這是一種被簡化的技術世界觀。智能在一定的技術語境下被解釋為計算機對特定目標的實現效果，這一技術性解釋與公眾對智能的理解存在著較大差異。公眾對于智能的理解建立在日常生活經驗的基礎上，這種理解具有模糊性，與意識、感覺、邏輯、思維等概念存在著很強的重合性。專業主義話語對智能的表述存在著從狹隘智能向通用智能的話語變遷，通用智能追求的是計算機對人類智能更加廣泛且深度的模仿與復刻，以Sora為代表的生成式人工智能被視為走向通用型人工智能的新契機，但是Sora所表現出的智能水平與公眾對其的技術想象依然存在著一定的落差。由于話語壁壘的存在，生成式人工智能的專業主義話語在傳播的過程中通常會被有意或無意地擴大，進而淪為媒體人工智能宣傳話語的基底。

（二）技術神話的主導想象：生成式人工智能的宣傳話語

生成式人工智能的專業主義話語所隱含的技術理性與技術烏托邦主義傾向為技術神話提供了社會想象的源點。但是，在專業壁壘的限制下，專業主義話語難以作為日常生活話語流入社會公共領域中。因此，需要所謂的話語“轉譯”中介來進一步擴大并釋放專業主義話語中的意識形態偏向，而由媒體和資本所主導的人工智能宣傳話語則承擔了這一任務。技術資本與媒體利用其在信息傳播與渠道壟斷上的優勢迅速實現生成式人工智能相關信息的擴散式傳遞，并采用多樣性的技術宣傳策略對生成式人工智能的專業主義話語加以轉譯與包裝，以宣傳的形式將其灌輸給社會公眾，從而涵化公眾對生成式人工智能的認知和態度。生成式人工智能的宣傳話語相較于專業主義話語而言，擁有更加顯著的目的性和策略性。因此，其所產生的傳播效果具有鮮明的針對性，即聚焦公眾對生成式人工智能的注意力資源，夸大生成式人工智能可能產生的社會效應，進而在技術、經濟、政治等不同維度上謀求潛在的利益。

人工智能宣傳話語是指媒體在向社會公眾傳播人工智能技術的過程中所采用的一系列推廣策略的總稱。人工智能宣傳話語的內核與啟蒙主義哲學家于工業革命伊始在機械技術上投射的進步主義寄托如出一轍［3］，這種進步主義伴隨著現代社會的發展以及科學技術的飛速迭代逐漸演變成為一種獨特的具有現代性烙印的社會整體信仰，法蘭克福學派學者哈貝馬斯將這種全新的信仰體系稱為“科學技術意識形態”。法蘭克福學派早期代表人物認為，科學技術作為現代社會發展的基本動力與統治合法化的重要基礎，具有意識形態的功能或曰科學技術是現代性社會的意識形態［4］。然而，哈貝馬斯認為，科學技術意識形態并不是貫穿于整個現代社會的發展階段，而是出現在現代社會的晚期。科學技術的加速發展會不斷加劇其與現代社會的共生關系，科學技術逐漸成為社會生產的主要手段和基本動力，進而發展成為現代社會的合法性基礎。馬爾庫塞曾指出，“意識形態是在生產過程本身中，這一見解以富有刺激的形式揭示了普遍的技術合理性的政治方面”［5］，科學技術作為一種隱性的意識形態，正在內化為一種觀念影響著公眾對自身存在方式的理解。霍克海默與阿多諾指出，在現代性社會中，科學技術的進步“迫使按著技術裝置塑造自己的肉體和靈魂的個人，進行自我異化”［4］，而生成式人工智能的宣傳話語正是科學技術意識形態的一種典型的話語形態。

人工智能宣傳話語的根本目的在于引發社會各界對生成式人工智能發展的廣泛關注。與生成式人工智能的專業主義話語相比，宣傳話語采取的是大眾化的人工智能營銷策略，這種話語取向層面上的差異使得人工智能宣傳話語的內容很容易脫離對生成式人工智能的嚴肅性技術討論，而轉向對技術的符號性魅化想象。技術魅化是人工智能宣傳話語所產生的最終效果，是技術神話的主導想象。德國社會學家馬克思·韋伯曾采用“祛魅”一詞來表達理性主義在祛除人類蒙昧狀態的過程中所產生的顯著效果。在韋伯看來，理性化的世界意味著“只要人們想知道，他任何時候都能夠知道。從原則上來說，再也沒有什么神秘莫測、無法計算的力量在起作用，人們可以通過計算掌握一切，而這就意味著為世界除魅”［6］。然而，隨著ChatGPT、Sora等生成式人工智能技術的快速發展與迭代，社會公眾在愈發強大的技術功能和技術體系面前變得無所適從，技術作為理性與科學的具象化被魅化為現代社會新的信仰圖騰，而人工智能宣傳話語則在迎合現代社會以科學與技術為核心的思維范式的基礎上，進一步放大了公眾對科學技術的關注熱潮。

生成式人工智能的宣傳話語在形態上主要分為以下三類：科幻文藝敘事，技術偶像敘事，熱點話題敘事。從內容上來看：一方面，人工智能宣傳話語對專業主義話語進行通俗化轉譯；另一方面，又在話語轉譯的過程中融入了更加鮮明的價值取向，包括鼓吹生成式人工智能所承載的未來前景以及販賣生成式人工智能發展下公眾對技術的懷疑、恐懼和焦慮等情緒。但總體而言，無論采用何種宣傳策略，人工智能宣傳話語的核心目的均是為了引起公眾對生成式人工智能的廣泛關注。在生成式人工智能的主題故事、技術偶像營銷以及熱點話題的擴散中，公眾逐漸形成了對生成式人工智能技術的象征性想象，這種想象是在宣傳手段的引導下產生的。以Sora為代表的人工智能前沿技術在公眾的象征性想象中并不僅僅作為單純的技術物而存在，而是成為了一個涵蓋大量延伸意義的符號集叢，在技術價值之外承載了更加豐富的社會文化價值。同時，在人工智能宣傳話語的涵化中，Sora等生成式人工智能的社會效應被有意或無意地放大，技術被視為驅動社會進步的核心變量，魅化為現代社會中新的神話圖騰。

（三）技術神話的反想象：生成式人工智能的人文批判話語

在社會科學領域中，“想象”并不意味著虛構或幻想，也不能還原為個人心靈的一種能力，而是一種社會實踐，一種共同理解［7］。想象作為一種社會文化資源，會影響社會整體對科學技術發展的預期和價值規范，技術的社會想象深刻影響著技術的傳播、接受與使用。想象塑造了人們設想和定位自己面向特定技術的方式；通過想象的中介，技術與社會之間的因果關系以及決定性與偶然性之間的張力得以更好地被處理［7］。值得注意的是，在技術的社會想象中也存在著一定的沖突與對抗，在關于生成式人工智能的主導想象之外，還存在著一定的替代性愿景，即所謂的“反想象”。“反想象”以批判的視角對生成式人工智能的社會效應和熱潮進行冷靜的反思，對生成式人工智能的技術神話發出了有力的質疑。

事實上，在生成式人工智能的專業主義話語與宣傳話語中，不乏對生成式人工智能的質疑和批判，但是，專業主義話語的批判集中在技術的通用性和可行性等層面，并不過多涉及生成式人工智能的價值關切；而人工智能宣傳話語的批判則可能被極化為“人工智能恐懼”，即采用夸張、戲謔等手法來夸大生成式人工智能可能造成的負面影響，進而販賣焦慮，炒作概念，迎合社會中的泛娛樂化思潮，因此也不具備嚴肅的討論價值。而在上述兩種話語之外，以人文主義為核心出發點的技術批判話語則在技術視角和媒體營銷視角之外，開辟了更加具有自反性深度的人工智能批判路徑。

人文主義是人類自我反省、確認和定向的思潮［8］，其核心意涵是以人為主體來審視人與自身以及周遭環境之間的關系，從而確證人的存在以及價值。隨著科學技術的高速發展，現代社會逐漸呈現出對自然和自我征服的癡迷，主要體現在利用技術對環境進行改造以及對社會進行精細化管理兩個方面。科學技術所帶來的變革使得人們相信，只要不斷地推動技術發展，社會就能夠走向更加美好的未來。然而，伴隨現代社會發展出現的主體異化、價值無序等社會問題并沒有隨著技術發展的加速而消失，反而愈發嚴峻。在這一背景下，人文主義者主張重歸“以人為本”的理念，在科學技術特別是人工智能技術的發展中重新確立人的地位和人的重要性，審視人與技術的關系。與其他類型的技術相比，人工智能技術有其自身的特殊性。工業時代的科技發展可以被視為人類通過技術延伸自身的外在機能從而實現對時空的征服，而人工智能技術則是人類嘗試對自身認知能力和神經系統進行的深度模擬，后者與人類自身的關系更為復雜。Sora的橫空出世進一步深化了人文主義者對生成式人工智能的思考與關注，隨之而來的Sora熱潮以及媒體營銷促使人文批判話語需要對愈演愈烈的技術神話擴散作出有力的回應。

“由人工智能所產生的一套話語體系，在這一意義上成為現代人再造的一個新的神話，它一方面表達了人對于技術無限進步的質疑和恐懼，一方面又借助于對它的批判來捍衛人之為人的固有尊嚴。”［9］應當將人的價值判斷引入生成式人工智能的人文批判話語范式之中，為科技注入人獨有的價值關懷，防止機械化的科學主義世界觀持續侵蝕人的思想、主體地位以及情感等核心元素。人文批判話語并不會拒斥生成式人工智能所帶來的技術進步，而是主張社會整體應當更加謹慎且理性地對待這一全新的技術造物，保障生成式人工智能為人的全面發展而服務，而不是異化人類乃至取代人類。在人文主義看來，技術具有以下特點：技術并非是中性的，而是負載價值的，具有豐富的價值觀、倫理與政治意蘊；現代技術與科學已經取代傳統的神話和宗教而成為一種新的意識形態，一種控制的新形式；技術不僅是一種解放的力量，而且是問題之源；技術本身是有意義的，但人的意義不能由技術來決定［10］。人工智能作為新興的技術領域，由于其在技術本質上的特殊性和在功能上所涌現出的與人類智能的接近性，導致生成式人工智能在技術認知上呈現出更加明顯的主體性。人文批判話語的核心主張強調，人是技術發展的終極目標而非手段。因此，必須在技術突飛猛進的時代，弘揚人的主體性和核心地位，防止技術的喧賓奪主，進而避免在技術神話的話語喧囂中喪失人的獨異性。

二、Sora模型的技術祛魅：原理探析與認知解蔽

文生視頻模型Sora的誕生，意味著生成式人工智能在自然語言處理與視頻生成方面取得了新的技術突破。Sora的自然語言理解能力和在視頻輸出上所呈現出的精確性與靈活性均超越了以往的文生視頻模型，Open AI在Sora的技術報告中將該技術稱為“世界模擬器”，進一步引發了學界與業界對Sora的廣泛關注。從ChatGPT的驚艷亮相再到Sora的生成革命，人工智能領域似乎迎來了技術發展的“新拐點”。自圖靈首次提出“人工智能”的概念以來，自然語言理解就一直被視為創造“完備的人工智能”的“鑰匙”，而Sora在自然語言處理的基礎上進一步實現了語義理解與視覺生成的有效連接，為人工智能從“狹義”走向“通用”注入了新的技術希望。2007年，美國通用智能研究所的戈爾策爾和佩納欽首次提出“通用人工智能”的概念［11］，用于區分狹義的、專長于個別領域的人工智能技術，代指人類水平的智能，即達到或超越人類智能，擁有如生命、感知、意識、心智甚至情感和道德等特征［12］。Sora是否能夠到達通用人工智能的標準，依然有待商榷，但圍繞Sora產生的技術神話正在悄然影響著社會整體對這一新興技術的社會想象。因此，關于Sora模型的技術祛魅和認知解蔽對該技術的后續發展和社會嵌入具有深遠意義。

（一）歸納—演繹邏輯的視覺優化：Sora的技術原理與模型創新

人工智能的技術目標是通過計算機實現對人類認知能力的機器模擬，而這一目標背后所依托的理論范式是認知計算主義。通過心靈與計算之間的類比，認知計算主義就將心靈認知、智能和意識置于計算模式的解釋機制之中，強調要用“計算”來探求人類思維和意識的本質問題，并進而將其擴展至人工物［13］，“邏輯計算可以通過數字計算機器來實現”，換言之，“大腦就表現為一種邏輯計算，這意味著大腦亦是某種數據計算機器”。以Sora為代表的生成式人工智能正是基于認知計算主義，將人類心智理解為一種計算過程，其底層邏輯是人類的歸納與演繹邏輯的計算化，借助Transformer 和 Diffusion模型的技術交融，從而實現Sora在視覺生成層面的技術躍遷與模型創新。

從技術本質層面來看，Sora是擴散Transformer模型的代表，能夠利用輸入信息和噪聲圖塊（Noisy Patches）生成高清晰度的視頻。它不僅支持多樣化的長寬比和分辨率，還具備卓越的高保真渲染技術，能夠精確地呈現各種輸入提示。相較于同類視頻生成模型，Sora 在視頻時長、分辨率的精細化程度以及場景真實感再現方面均達到了全新高度［14］。在技術功能上，Sora呈現出三個主要特征，分別表現為視頻輸入輸出的靈活性、多模態語言理解與文本提示、時空與角色的一致性，這意味著Sora能夠支持不同分辨率與長寬比的視頻生成，并兼容不同格式的圖片與視頻輸入提示；同時，承繼于ChatGPT的自然語言理解能力，Sora在視頻生成過程中顯著提升了對文本提示的解析精度和整體輸出質量，能夠根據用戶的簡短文本提示，生成詳盡的指導性文本，進而制作出高質量的視頻內容；此外，Sora能夠在視頻生成中保持時空與角色的一致性，極大提升了視頻呈現的真實性與連貫性。

從生成式人工智能的技術譜系層面來看，作為Transformer模型與Diffusion模型技術交融的產物，Sora 繼承了ChatGPT的生成邏輯，又在其基礎上作出改進和優化，能夠處理文本、圖像和視頻等更多模態以及復雜的因果、時空問題［15］，促進大語言模型進一步轉化為大視覺模型。基于Sora的技術特性，其技術原理的內核事實上就是擴散Transformer模型內部對于自然語言處理與圖像擴散生成的分工與整合。Sora的知識基礎來源于海量的視覺—文本訓練集，這一龐大的數據訓練集由不同比例的視頻圖像、視頻畫面的文本描述、視頻內容總結以及典型可借鑒的視頻數據集構成。Sora的數據訓練主要分為三個階段。第一階段是初始化訓練。在此階段中，訓練集中的視頻圖像被壓縮處理為包含時空向量信息的潛圖塊形式，這一過程主要由Diffusion模型來完成。視頻這一媒介形式在本質上可以被視為連續圖像的序列，而Sora則是進一步將單幀視頻圖像通過有損壓縮的方式進行降維處理，集中提煉與挖掘圖像的關鍵特征與相互關系，這一處理能夠幫助模型學習圖像內涵以及圖像之間的相互關系，增強后續視頻生成的靈活性和效率。第二階段是視頻生成的預訓練階段。在此階段中，Transformer模型開始介入訓練過程。一方面，彌補Diffusion模型在視頻序列理解上的缺陷；另一方面，則為打通視覺與語言之間的跨模態理解搭建了橋梁。Transformer模型憑借其內部的自注意力機制，能夠有效捕捉所輸入序列數據之間的關聯概率，從而輸出最高概率的相應數據。例如，ChatGPT的文本生成效果，就是基于Transformer模型的文本概率生成。這種能力當擴展至圖像和視頻領域時，能夠使模型更好地理解和生成復雜的視覺內容，自注意力機制可以有效地連接文本提示與圖塊之間的對應關系，為文本與視頻格式之間的轉換奠定基礎。第三階段是視頻生成的微調與優化。在此階段中，研發者可根據具體的生成要求，加入對視頻尺寸、機位控制等指令的訓練，還可以根據人類的審美偏好對微調參數進行選擇，以確保生成的視頻更接近于影視級的視覺效果。Sora 借助對數據資源的有效學習，構建起一套相對全面、立體的視覺世界理論模型，該模型囊括了從物體形態直至規律原理等多個認知層次的知識內容［14］。

Transformer模型與Diffusion模型的結合，賦予了Sora強大的多模態視頻生成能力。從技術角度來看，Sora 的底層是關于世界的大模型，當前人工智能的知識來源首先是人類所創造和提供的原始數據，而后學習的是以人類互動和反饋為主的經驗數據，再次學習的是人工智能整合輸出的復合數據，這種不斷遞歸的閉環訓練形成深度學習模型的邏輯［16］。根據認知計算主義，人工智能對人類智能的模擬主要集中于對邏輯推理能力的復刻，早期的技術研發者主要依據理性主義下的演繹邏輯主導人工智能的開發，而隨著研發的不斷深入，基于經驗主義的歸納邏輯開始得到更多的重視，而歸納邏輯的引入為以Sora為代表的生成式人工智能的出現提供了邏輯層面的新變量。演繹邏輯（deductive reasoning）是在某些前提成立的條件下推測必然會出現的特定結論［17］，在人工智能的早期研發階段，研發者試圖以演繹邏輯為基底為人工智能賦予推理能力，演繹主義進路曾長期主導人工智能的研發思路。但是，隨著研究的深入，演繹邏輯本身固有的局限性開始暴露，即演繹邏輯具有確定性，其是以固定規則為基礎的推理形式，而現實世界具有極高的不確定性，這使得人工智能無法應對復雜的現實變動。同時，在演繹邏輯下，推理內容的可靠性需要保證作為推理起始點的大前提絕對正確，這意味著研發者需要構建龐大的知識庫來為人工智能提供邏輯基礎，而知識背后潛藏的基本常識和相關性卻難以在知識庫中加以顯現，且龐大的工作量也使得知識庫的構建難以為繼。因此，以演繹主義為主導的人工智能只能在形式上保證推理的正確性，無法確保內容的真實性。換言之，演繹邏輯無法促進人工智能獲得新的知識。與演繹邏輯不同，歸納邏輯基于經驗主義，為生成式人工智能的研發提供了邏輯學支持。歸納邏輯是通過某類中的多個個別事物總結出該類中所有事物共有的規律，是從個別到一般、從個體到整體、從特殊到普遍規律的過程［18］。歸納邏輯是現階段深度學習技術的底層邏輯，而深度學習技術正是以Sora為代表的生成式人工智能得以運行的基礎。歸納邏輯賦予了人工智能自主學習的可能，通過對海量數據的歸納與學習，Sora得以從中提取不同類型數據的共同規律，嚴格來說，Sora學習的是不同序列數據之間的關聯概率，從而生成最符合普遍規律的視頻文本，這一特點為Sora對現實世界基于物理規律的深度模擬提供了技術可能。除此之外，歸納邏輯依賴于大量的經驗數據，數據的數量越多、精度越高，意味著Sora對規律的掌握程度越高。同時，基于對規律的掌握，Sora獲得了對事物發展動向的預測能力，這使得Sora能夠對原始的視頻素材進行時間與空間維度上的延展。總體而言，Sora等生成式人工智能以歸納主義為基礎，結合了演繹邏輯的優勢。在輸入端，Sora通過歸納邏輯的深度學習提煉出概率性的普遍規律，即演繹邏輯所需的一般性知識前提；而在輸出端，借助演繹邏輯嚴密的推理規制，Sora得以精確地輸出符合使用者需求的視頻文本，作為現階段生成式人工智能的代表性產物，Sora最大的創新之處在于進一步推動了歸納—演繹邏輯在視覺生成層面的技術優化。

（二）Sora的邏輯盲點：溯因邏輯與通用性神話的隱憂

歸納—演繹邏輯在人工智能領域的視覺應用推動了Sora的誕生，Sora在視頻生成以及世界模擬等層面所展現出的巨大潛力，似乎加速了通用性人工智能到來的可能性，媒體宣傳話語在很大程度上正是基于上述預測來構筑社會公眾對Sora的社會想象。然而，歸納邏輯本身存在的固有局限，正在無形中阻礙著Sora走向通用性人工智能的未來進路。更為關鍵的是，根據現階段的技術水平，Sora缺乏人類邏輯域中最為關鍵的基礎推理形式：溯因邏輯，這一邏輯盲點很可能成為祛魅通用性神話的核心變量。

Sora的技術功能實現主要依賴于歸納邏輯下對序列數據的規律性和概率性學習。但是，歸納邏輯在推理規則上的局限性使得Sora無法通過歸納邏輯自主躍遷至通用性人工智能。歸納邏輯的局限性來自于經驗的脆弱性和規律的不確定性。從理論上來說，Sora在歸納學習中所總結出的普遍規律實際上是特定現象重復出現的最高概率，這一論斷與現代歸納邏輯對概率的經驗主義理解相一致，即把概率解釋為重復事件在長趨勢中發生的相對頻率的極限［19］。Sora借助深度學習技術來對訓練數據進行歸納，數據本身是靜態的、確定的，而在現實世界中，觀察是動態的、開放性的，對現象的持續枚舉能夠使得Sora對規律提煉的精確度不斷提高，但是小概率事件的發生很可能對規律的可靠性產生顛覆性影響，而Sora在現階段缺乏對現實變動的回應能力。在以歸納邏輯為主導的機器學習中，頻率假設是模型訓練的重要基礎，頻率假設是指序列數據中某一特征出現的頻次越高，這一特征的重要性就越高，這種基于頻率假設的學習方式幫助Sora從訓練數據中發掘現實世界的物理規律，但同時也限制了可檢測特征的范圍與效果。某些特征的出現頻次可能較低，但卻在某種程度上影響乃至于決定數據的性質，而頻率假設以及Sora對數據的降格處理會遺漏掉這些“偶發性關鍵特征”。此外，模型飽和也是Sora可能會面臨的問題，模型飽和是指當模型添加更多的訓練數據時，模型的性能無法得到進一步的提升。模型飽和是現階段生成式人工智能所面臨的共同問題，這意味著單純依靠模型自身對數據的持續性歸納學習并不能推動智能的不斷進步。隨著訓練的深入，Sora對規律的把握程度不斷深化，同時，也代表著其上升空間被進一步壓縮。頻率假設與模型飽和具體體現了歸納邏輯在進一步推動Sora發展方面所表現出的局限性。因此，歸納邏輯最初的成功，并不代表Sora能夠僅僅依靠歸納邏輯走向通用性人工智能。

在歸納邏輯和演繹邏輯之外，還存在著另一種重要的邏輯推理模式，即溯因邏輯。溯因邏輯由美國實用主義哲學家皮爾士于十九世紀提出，溯因推理作為由果溯因的推理，就是從結論出發，提出一系列可能導致此結果的假說，排除不相關的假說之后，剩下的假說就最接近真相的原因［20］。在皮爾士看來，溯因推理是一切推理形式的前提，人類的演繹邏輯與歸納邏輯都需要建立在溯因推理的基礎之上，否則歸納就是盲目的，演繹也是無用的。如果說演繹推理主要是獲取確定性的真理，歸納推理用于增強預測的可能性，那么溯因推理的顯著特征就是緩解無知了［20］。從邏輯形式上來看，溯因推理主要以猜測為主，其目的在于提出具有解釋力的假說，并在后續的實踐與觀察中加以驗證。因此，與演繹邏輯嚴密的論證形式相比，溯因邏輯缺乏推理形式上的嚴密性與可靠性，但由于其具有提出假說的能力，溯因推理被廣泛用于處理不確定性的現實情況。現實世界作為一個充斥著不確定性的混沌系統，人類個體在現實中活動時，隨時需要面對各種突發情況，而溯因邏輯能夠幫助人類主體對現實情況提出具有解釋力的假說，幫助人類主體不斷進行符合現實需要的信念修正，而這一能力是Sora在現階段所不具備的。Sora等生成式人工智能主要以歸納邏輯作為自身智能實現的邏輯起點，并輔以演繹邏輯增強輸出結果的準確性，這兩種邏輯在技術層面的精確復現與有效結合使得Sora表現出了令人驚嘆的智能效果。但是，由于溯因邏輯的缺失，Sora無法理解所歸納出的規律以及自身所輸出的視頻文本的真正意涵，其實現功能的形式是根據歸納對序列數據的演進進行預測，并給出關聯概率最高的結果。這一過程并不涉及對規律以及結果的理解，這意味著Sora的智能停留在追求結果的精確而非對本質的理解之上。

通用人工智能作為對人工智能技術的未來假想，其核心是人工智能系統擁有合理程度的自我理解和自主的自我控制屬性，有能力在各種語境中解決各種復雜的問題，并能通過學習解決它們在被創造時所不知道的新問題［21］，Sora所展現出的視頻生成能力在效果上已然可以與專業人士相媲美。但是，這并不意味著Sora具備了通用人工智能的核心特征，即自我理解和創新能力。這兩種能力需要智能主體從智能過程到智能效果等多個層面都具備一定的自我覺知性，而溯因邏輯的缺失導致Sora難以具備智能運行中最為重要的自反能力。因此，無法在真正意義上獲得以自我意識為主導的智能模式。總體而言，歸納邏輯固有的局限性使得Sora只能不斷地強化學習已有的知識，并在此基礎上進行知識的拼貼；溯因邏輯的缺失導致Sora無法實現從已知向未知的躍遷，盡管溯因邏輯在邏輯形式上并不適配人工智能程序所要求的嚴謹與精密，但卻更加符合在現實情況下對不確定性狀況的靈活應對，這一邏輯盲點已然成為Sora實現通用人工智能想象的技術隱憂。

（三）Sora技術神話的深度祛魅：智能模擬的本質與人的主體性彰顯

Sora在視頻生成領域所展現出的技術奇觀引發了社會各界的廣泛關注。隨著媒體宣傳話語的持續炒作發酵，圍繞Sora產生的技術神話逐漸成型，即關于Sora過度的技術想象。過度的技術想象是指基于人類自身的想象行為對特定技術和文化對象的“胡思亂想”，這種想象產生了一種超出理性的結果，比如神話化某物［22］。學者巴薩拉將這一現象稱為“技術的魔魅化”，認為“技術的魔魅化在我們的文化中滲透得如此之深，以至于可以用它來譏諷它產生的背景———技術富余現象”［23］。Sora技術神話想象的主要觀點與人工智能神話的整體話語傾向相一致，包括：認為Sora對社會各領域的持續嵌入會引發新一輪的智能革命，大幅度促進社會智能化發展的“烏托邦式”想象；認為Sora所展現出的能力已然超越人類現有水平，未來可能會成為取代乃至于奴役人類的“敵托邦式”想象。盡管Sora的技術神話想象存在著兩種不同的情感取向，但本質上二者均屬于在Sora技術的社會化嵌入尚未成熟時，就對該模型的社會次生效應進行夸張性的想象與預測。要想對Sora技術神話進行深度祛魅，不僅需要從專業主義話語出發，在明晰Sora的技術原理和邏輯盲點之外，闡明Sora的智能模擬與人類智能之間本質區別，還應當進一步回歸人文批判話語，推動人類價值重新找回在人工智能領域應有的主導地位。

在人工智能與人類智能的概念域中，“智能”是貫穿始終的重要概念。對于人腦及其高度復雜的智能，人類至今還所知甚少，關于“智能”這個名詞的科學定義，學術文獻中就存在著許多個版本，即使是少數幾個被深入研究的認知功能（如人腦的視覺認知功能）的工作機理，也還存在著各種各樣的假說和爭議［24］。智能是結構豐富、層次分明的復雜心理現象［25］，在日常理解中通常與理性認知相等同，當“智能”概念與技術相關聯時，則進一步被簡化為邏輯運算能力。智能概念上的微妙差異意味著，在人工智能與人類智能的定義中，“智能”的表達在符號能指層面相一致，但在所指維度上卻并不相同。以Sora為代表的生成式人工智能通過模擬人類智能中的邏輯計算內容來實現其技術效果，而模擬的方式卻并非遵循著人類智能的實現路徑。語言、思維、文化是人類特有的心智和認知能力［26］，Sora對人類智能的模擬集中于語言理解與視覺認知兩個維度，在智能實現的效果上，Sora已然十分接近人類智能，其所表現出的語言理解能力與圖像辨識能力均達到了較高的標準，但是，在具體的智能實現方式上，Sora的智能實現卻需要付出遠超于人類的成本支出，而實現路徑的本質差異也在無形中阻礙著Sora的技術可供性。

首先，人類的語言能力與人工智能一樣，均是在具體的語言環境中習得。但是，人類的語言學習主要是基于對語言意義的理解，并結合語言使用的社會文化環境進一步加深對語言的掌握與認知。簡言之，人類所掌握的不僅是語法結構的應用，還有語言背后的文化意涵等更深層次的知識；而Sora的語言理解能力來源于大語言模型，其原理如前文所述，是將語言文本處理為序列數據，投喂給模型進行深度學習，其學習的并非是語言本身的意義，而是不同序列數據的概率性排列，并不斷提高輸出最佳排列組合的概率。因此，Sora的語言理解從本質上來說是一種“偽理解”，模型并沒有理解符號能指背后的意義，僅僅是通過對數據的大規模學習模擬出了人類在語言實踐中形成的固定搭配習慣以及文本框架。盡管具備了一定的語境理解能力，但是，在語言的文化性理解和創新性理解層面上，Sora依然存在著很大的進步空間。其次，在視覺認知上，人類智能與人工智能的認知路徑走向了幾乎完全相反的道路。人類的視覺認知是基于對知覺物體的整體認知，知覺物體的核心含義，即在變換下保持不變的整體同一性［24］，這意味著人類視覺能夠在特征動態變化的不同物體中，準確捕捉不同知覺物體的本質特征。例如，實驗表明，當人的視覺系統注意一只飛鳥的時候，它所注意的是整只鳥（即一個知覺物體），而不是鳥的某個特性（形狀、大小、位置等）［24］。而Sora的視覺認知路徑則恰恰相反，Sora的認知計算模型遵循的是人工智能領域廣泛應用的特征—物體模式，即通過對特征的學習掌握從而認知物體的全貌。擴散模型是Sora視頻認知和生成能力的核心，這種模型起源于非均衡熱動力學，其核心思想是通過模擬自然界中的擴散過程來學習和生成新的數據，通過在原始圖片數據中擴散噪聲進而模糊化數據，然后，讓模型學習噪聲的逆擴散過程，通過這種方式，擴散模型能夠捕捉數據的內在結構和分布規律，從而生成與真實數據相似的高質量圖像。最后，無論是語言理解還是視覺認知，以及二者結合形成的文本—視覺轉換能力，Sora都是借助計算模擬實現的，其背后需要大量的算力資源支持。人類智能與人工智能在現階段最大的區別在于：人類智能通過簡單的模式演繹出復雜的智能效果；而人工智能則依賴于復雜的模式去復刻相較于人類而言較為簡單的智能，并不斷賦能進而產生疊加效果。人工智能本質上是對呈現效果的表層模擬而非對智能本質的深度模擬，而上述能力事實上是人類的基礎能力，并不需要過于復雜的系統學習就可以獲得。因此，人工智能的快速發展并不意味著機器智能即將對人類智能實現全面的超越，在現代科學解密認知本質之前，人類智能依然保有其獨特的優勢。

Sora的出現將人工智能神話推向了新的高峰。在神話敘事的長期涵化中，以Sora為代表的生成式人工智能在社會認知中似乎已經從原先的技術工具進化為與人類擁有同等地位和能力的新技術主體。人機關系在人工智能神話的話語體系中正在發生著根本性逆轉，人的價值則被人工智能所展現出的技術能力所遮蔽。不可否認的是，Sora的視頻生成能力的確在視頻生產領域內掀起了新一輪的智能革命，但是究其本質，Sora在現階段所展現出的能力并沒有超越人類的范疇，該模型極大地提高了智能視頻生成的效率和質量，但在現階段并沒有涌現出人類所擁有的自我創新性以及對意義的理解能力。部分社會公眾受媒體宣傳話語的人工智能營銷影響，想當然地夸大了生成式人工智能的能力，而低估了人類主體的獨異性和價值。Sora在視頻生成領域掀起的智能革命，以及生成式人工智能日新月異的技術進步，并不代表人類主體地位的喪失，“體現著人類主體地位和根本價值的價值判斷依然屬于人類本身”［27］。

Sora的技術光芒在一定程度上掩蓋了人類主體在技術發展中的決定性作用。事實上，Sora等生成式人工智能的不斷發展正是人類主體充分發揮主觀能動性的體現，而對技術的過分關注使得社會整體忽視了人類主體推動Sora產生與發展的核心作用。Sora等生成式人工智能的蓬勃發展正是彰顯人類主體性的有力注腳，是對人的價值的充分肯定。在人文批判話語的語境下，人類創造人工智能的初衷應當是為了實現自身主體性的自由與解放。作為人工智能的創造者，人類智慧才是人工智能實現的知識源泉。人工智能的本質是“模擬”人，而不是人本身，“人不斷創造出新的技術來替代自己的功能，使自己擺脫充當工具和手段的地位，獲得一種主體性的解放和自由，越來越多地實現‘人是目的，不是手段’的境地”［28］。

三、超越隱性的黑箱崇拜：建構深度人技關系與理性人工智能認知

“技術黑箱”的概念由控制論的創始人維納首次提出，用以指代那些既不能打開，又不能從外部直接觀察其內部狀態的技術系統。維納認為，隨著技術系統的復雜程度越來越高，可以通過直接觀察技術系統對所輸入信息進行的輸出處理來獲得系統特性，進而規避對復雜系統內部的探究，獲得預測系統輸出規律的能力。黑箱理論能夠幫助研究者快速掌握復雜技術系統的外部特性與規律，但是，無法獲得關于技術黑箱內部結構的正確結論。由于缺乏對黑箱內部的真正了解，黑箱研究者很容易誤判技術系統的能力，從而產生所謂的“黑箱崇拜”現象。Sora作為現階段復雜系統的代表性技術，圍繞該技術形成的“黑箱崇拜”現象正在成為人工智能神話新的助推因素。社會整體關于技術的合理性想象，對技術發展具有良性的助推作用。因此，超越隱性的黑箱崇拜，建構對Sora以及生成式人工智能的合理想象與理性認知，對生成式人工智能的未來發展以及深度人技關系的塑造具有重要意義。

（一）人工智能專業主義的信息破圈：建構深度人技關系的話語基礎

“黑箱崇拜”是一種相對現象，在圍繞Sora所形成的社會接觸圈層中，技術研發人員處于技術接觸的核心區域，對Sora的技術原理和功能最為了解，而處于外部圈層的社會公眾面對的則是幾乎完全處于“黑箱”狀態的Sora模型。Sora作為復雜的生成式人工智能系統，在技術人員所預設的技術能力之外，也存在著一些缺乏充分解釋力的“涌現”現象。“涌現”這一概念代表了一種跨越式的生成，它是一種全新的結構和邏輯的呈現，在先前的結構與后續的結構之間，明顯存在無法解釋的情況，但只是暫時不能解釋，這種現象往往由某些特定的條件或因素引發，從而使得新的形式或規律得以浮現出來［29］。Sora的智能涌現是黑箱系統的典型表征，但這并不代表這些現象是完全不可理解的，只是在現有理論資源中無法獲得充分的解釋。因此，Sora的技術相關人員與研究者是受Sora黑箱現象影響最小的一批群體，而這一群體對破除Sora的“黑箱崇拜”具有基礎性的作用。

破除Sora“黑箱崇拜”的話語根源在于實現人工智能專業主義話語的信息破圈。圍繞Sora產生的“黑箱崇拜”原因在于：一方面，是由于公眾對技術的了解與接觸不足形成的想象誤判；另一方面，則是Sora模型本身的黑箱屬性使得公眾的技術理解成本較大，更容易對難以理解的技術系統進行“魅化”。因此，人工智能領域的專業人士應當充分推動人工智能專業主義話語的信息破圈，促進Sora以及其他生成式人工智能系統在公眾技術社會想象中的“去黑箱化”。破除Sora的“黑箱崇拜”，不僅僅需要對Sora的技術原理進行一定的技術科普，還需要在適合社會公眾理解的范圍內，建構起關于生成式人工智能的整體系統認知，從而認識到Sora模型在生成式人工智能技術譜系中的地位與水平，以及技術演變的不確定性。在人工智能專業主義話語的破圈傳播中，專業的人工智能研究者是話語擴散的初始意見領袖，對Sora的社會技術想象有著基礎性的奠基作用。因此，在未來的技術想象構建中，人工智能技術人員應當承擔起向社會公眾進行人工智能科普的責任，借助專業知識的通俗表達消除公眾對Sora的“黑箱式”理解。

生成式人工智能正在進入加速發展階段，其技術迭代的速度與頻次越來越高。在日新月異的技術變革中，人工智能研究者需要擔負起生成式人工智能的技術“祛魅”工作。例如，促進公眾了解Sora以及生成式人工智能中可能存在的算法歧視與數據偏見等問題，防止公眾將生成式人工智能作為客觀公正的知識源泉加以對待。生成式人工智能的理性認知應當建立在對其技術原理有著一定了解的基礎上，這需要人工智能研究者在技術研發之余，對Sora以及其他生成式人工智能進行不摻雜主觀臆斷的技術普及，幫助公眾進一步了解“黑箱”的內部運行機制，從而對生成式人工智能的發展形成理性、自主的判斷力。

（二）技術與社會的“黑箱式”理解：深度人技關系的思維基礎與現實應對

在Sora與生成式人工智能理性認知的建構中，社會公眾是核心的認知主體。盡管專業的人工智能研究者所進行的專業主義技術科普能夠在一定程度上消除公眾對Sora的“黑箱崇拜”。但是，在現實情況下，人工智能專業主義話語的破圈程度有限，且依然存在著一定的認知門檻，這需要建立系統性的人工智能教育體系，進行長期的教育培訓熏陶，才能產生廣泛的社會效應。關于生成式人工智能的教育培訓體系還處于萌芽階段，因此，單純依靠人工智能專業主義話語的破圈，難以形成破除“黑箱崇拜”的鏈式反應。同時，公眾的注意力資源也容易被更具看點的人工智能宣傳話語所吸引，造成專業主義話語傳播的無效化。面對愈演愈烈的Sora“黑箱崇拜”，公眾需要的不僅是繼續吸收專業的技術知識，同時還需要進一步轉變思維方式，通過對技術與社會的“去黑箱化”理解，來形成對Sora以及生成式人工智能的審慎態度。

在傳統的認知中，公眾通常會因為與復雜技術系統的社會距離較遠而擁有更多的技術想象空間，進而對技術“黑箱”所產生的社會影響作出偏離現實情況的判斷。但是，這種思維模式僅僅考慮了Sora作為復雜系統的“黑箱屬性”，卻忽略了現代社會也是一種復雜的系統結構。Sora模型可以被視為對社會這一“黑箱”系統輸入的新信號，而由于社會結構的復雜性與層級性，任何個體或群體都難以掌握Sora社會嵌入的全過程以及在這一過程所受到不同變量影響的程度。根據黑箱理論，由于無法獲悉系統的內部結構，研究者不能武斷地根據之前的輸出反饋來判斷新的輸入將會產生完全相同的結果。對于公眾而言，不僅需要意識到Sora的黑箱屬性，還需要認識到社會本身的復雜性對技術嵌入效果的影響。

通過對Sora模型以及社會系統雙向的“去黑箱化”理解，公眾得以對Sora的社會影響持保留態度，不再盲目地接受人工智能宣傳話語中人工智能營銷與人工智能炒作等宣傳。在Sora以及生成式人工智能的社會嵌入程度尚未達到一定的技術基線時，任何技術判斷與預測均缺乏足夠的解釋力資源。Sora所代表的生成式人工智能對社會產生的影響是動態的、持續性的。片面化的、絕對主義的技術神話敘事在短期內可能會引發一定的關注，但從長期來看，公眾需要的并非是短時間內的技術刺激，而是持續性的技術理性認知，在專業的人工智能教育培訓系統尚未完善時，公眾應當對Sora以及生成式人工智能保持審慎的認知態度，進行靈活的現實應對。

（三）警惕新盧德主義的“黑箱恐懼”：深度人技關系的認知隱憂

人類主體在面對Sora這一技術黑箱時，在“黑箱崇拜”的認知之外，還可能會滑向另一種反技術認知，即“黑箱恐懼”。人們對技術的拒斥根植于文化傳統之中，之后逐漸演化為人文主義話語中的反技術范式。十九世紀，英國工人認為是工廠與機器的出現威脅到了自身的地位與收入，便以盧德的名號掀起了一場搗毀機器的運動，希望以此來與雇主談判，保留工作機會，這一運動被稱為“盧德運動”。盧德運動源于工人對技術替代自身的恐懼，但其強烈的反技術色彩被人文主義吸收，盧德現象也逐漸演變為一種文化符號，象征著社會對技術不斷入侵生活、摧毀傳統的焦慮與恐懼。隨著新興技術的不斷發展，新盧德主義開始出現，新盧德主義者對數字技術和生物技術革命帶來的隱患表現出恐懼，聲討人工物對人與自然的摧毀［30］，主張通過反技術的表達，為在現代社會無形中受到技術壓迫的人們提供話語武器，奪回作為主體的身份合法性。

以Sora為代表的生成式人工智能是新盧德主義的主要批判對象。由于Sora在技術功能上表現出了較強的自主性，這意味著Sora存在著替代人類部分勞動的技術潛質。同時，Sora在其“黑箱屬性”下強烈的不確定性與不可理解性，使得新盧德主義者很容易對Sora產生“黑箱恐懼”的心理。為了應對Sora在未來可能造成的威脅，尤其是對工作機會的侵占以及對人類主體的異化，新盧德主義者通常會呼吁，延緩乃至于禁止對Sora以及其他生成式人工智能的進一步研發與應用，主張回歸人文主義傳統，捍衛人類主體的自然與感性存在。但是，新盧德主義從本質上來說是一種倡導“回歸主體”的浪漫主義運動，面對人工智能技術對社會生活的持續性嵌入，并不能給出具有建設性的建議，其對技術本身和技術應用這兩個方面通常持矛盾的態度。因此，往往只能通過文學式的“逃避”與“訴苦”來進行形式上的抵抗，這一特性使得新盧德主義容易走向極端的反技術主義傾向，從而遠離人文主義建構和諧人機關系的初衷，不利于技術與社會的和諧發展。

面對Sora以及生成式人工智能的智能革命浪潮，新盧德主義不能僅僅局限于微觀的技術批判與販賣人工智能焦慮，而是應當進一步發掘盧德現象中的人文主義話語資源，將文學式的抵抗表達上升為文化實踐運動，以公共文化的形式來充分傳達人文主義者對生成式人工智能的合理關切。人文主義的反技術思潮并非是全盤地否定現代技術，而是希冀在人與技術之間尋找平衡，搭建Sora與人類主體之間和諧的人機關系。通過向一種“為實存斗爭的和解而設計和運用”的方向突變，技術可以體現“理論理性和實踐理性新觀念”，進而“可以對理性和自由的不成熟狀況提供歷史的矯正”，人便因此可以獲得并保有自由［30］。

四、結 語

Sora作為生成式人工智能在視頻生成領域的劃時代產物，掀起了一場全新的智能生成革命。圍繞Sora產生的技術討論與技術想象層出不窮，在生成式人工智能的多維話語迷思中，Sora的社會應用與未來前景愈發撲朔迷離。社會整體對Sora技術合理的社會想象，對該技術的發展具有積極作用。專業主義話語、人工智能宣傳話語以及人文批判話語均屬于不同的社會圈層對于人工智能技術的整體想象。但是在本質上，Sora與生成式人工智能的多維話語只是認識技術現實發展的不同視角，生成式人工智能在未來所產生的社會效果，在現階段依然是一個無法完全破解的“黑箱”。因此，社會整體應當保持審慎的認知，即不盲目地媚俗技術，也不因技術的強大而產生畏懼，而是應當在技術的膨脹中，堅守人的主體性，在與技術的良性互動中共同實現人機關系的平衡。

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Technological Myth， the Disenchantment and Cognitive Approach of Generative Artificial Intelligence： Taking the Example of Sora Model

ZHANG Aijun，GUO Zhenyu

（Network Political Communication Research Institute， Northwest University of Political Science and Law， Xi'an 710122， China）

Abstract： The emergence of Sora is another iconic event of generative artificial intelligence（AI） reshaping and transforming social reality. Based on this， technological myths related to generative AI begin to flood the discourse space， influencing society's technological and social imagination of Sora， including professional discourse， promotional discourse， and humanistic critical discourse on generative AI. When facing the complex technological and social imagination about Sora and the \"black box worship\" complex brought by the technological myth， the public needs to have a deep understanding of Sora and generative AI， including understanding the technological principles， logical essence and flaws of Sora， and the nature of intelligent simulation. This will help complete the cognitive demystification of Sora and generative AI. Finally， the whole society needs to transcend the implicit \"black box worship\" and maintain a cautious attitude towards the development of Sora and generative AI represented by it. We should not make blind judgments on the future development of technology without explanatory resources， but actively construct the AI education and training system to rediscover human subjectivity in the rapid iteration of technology.

Key words： Sora; technological myth; technological principles; technological disenchantment; \"black box worship\"

［責任編輯：劉 凱，倪大兵］