技术混合主义：AI 中介社会中的递归语义规范化

语言生成式人工智能系统不再仅仅是语言互动的对象：它们的输出日益重新进入其训练材料所源自的沟通与制度实践。本文借鉴社会理论、社会认识论与语言哲学，对这种重新进入提出一种社会技术性解释。我们引入递归语义规范化这一概念：即机器生成的表述一旦被反复采纳、评估、复用并在制度上保留下来，便参与到语义规律性的再生产与转变之中。在技术混合主义这一标题下，我们主张，相关的分析单元是混合语义系统，即人类实践、计算生成与制度采纳三者之间递归耦合的配置。第一，我们将这一概念与相邻的论述区分开来，包括模型崩溃、循环效应、机器惯习、机器文化以及人工智能证言的认识论。第二，我们构建一个分析模型，将生成、选择、采纳与持续区分开来，并将可归因于机器的变化与无论如何都会发生的变化区分开来。第三，我们将采纳分析为常规化、制度扩散与社会分层化的实践，并陈述机器衍生的规律性在何种条件下成为规范。第四，我们识别出社会—认识论后果：削弱认识论警觉的来源洗白、集体探究所依赖的认知多样性的侵蚀，以及共享解释学资源的收窄。随后提出一条用于实证研究的证据阶梯。该解释不赋予机器输出任何规范性权威；发生变化的是人类与制度采纳所运作的场域。

中文由 AI 翻译，仅供参考，以原文为准。