伙伴还是工具人？人机协同的现实困境｜ Deep Reading#200
「More Reading, Less Junk」
Editor's Note
今天是 2025 年 8 月 2 日，您正在阅读的是第 200 期 Deep Reading。
第 200 期，是个适合停下来回望的时刻。
2020 年 2 月的创刊语里，我将自己定义为「人肉过滤器」，希望从每周阅读的上千篇文章中筛选出值得深度阅读的内容，构建一个理解世界的新窗口。那时我以为面对的只是信息过载，没想到后来要见证整个世界的重新洗牌。
这五年来，我一直在探索新的表达可能。从最初的每周七篇长文推荐，到后来的单篇深度书评，从固定的发布频率到灵活的节奏调整。第 100 期时，我还在为推介了近 700 篇长文、收获 900 多位付费读者的支持而欣慰，那是从 0 到 1 的旅程。到了第 130 期，面对生成式 AI 的崛起，我开始质疑：当机器能够秒读万字长文并生成完美摘要时，人工筛选还有什么意义？
答案在摸索中逐渐清晰。机器擅长统计和归纳，但无法理解什么是「美」。它可以分析文本结构，却读不懂字里行间的温度。更重要的是，它永远不会像人一样，因为某个意外的联系而在深夜激动得无法入睡。
但仅仅认识到这点还不够。当「人机协同」成为时代的主流叙事，当所有人都在描绘 AI 与人类的美好合作时，我们更需要冷静的审视。本期我尝试了一种新的「引用式荐读」——通过话题、引用和案例分析，像三重棱镜一样折射出「人机协同」这一宏大叙事背后的复杂真相。在那些温情的词汇背后，真实的权力关系究竟是什么？
自创立至今，「Deep Reading」陪伴读者度过了新冠疫情，见证了生成式 AI 的崛起。这个世界早已不是曾经的样子。第 200 期既是告别，告别那个相信信息筛选就够了的简单时代；也是开始，开始一个需要在 AI 包围中保持独立思考的复杂世界。
「More Reading, Less Junk」——这个口号在今天有了新的含义：面对铺天盖地的「协同」叙事，我们需要更多残酷的真相，更少冠冕堂皇的粉饰。
我们正处在一个被「人机协同」叙事包围的时代。从微软的 Copilot 到各类 AIGC 工具，主流话语都在描绘一幅美好图景：AI 将承担繁琐的重复劳动，将人类从 80% 的基础工作中解放出来，去专注于那 20% 最具创造性的思想火花。这听起来像是一场完美的创意合伙关系。
但，这是全部的真相吗？当资本的效率齿轮开始转动，这种理想的伙伴关系是否依然稳固？
本期 Deep Reading，我们将剖析「人机协同」这一宏大叙事背后的复杂真相。当理想照进现实，人类的角色正在悄然改变。我们将通过三组相互关联的视角，像通过三重棱镜一样，审视「伙伴或工具」这一核心困境，探寻我们在未来人机关系中的真实位置。
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