一百年前的人就已经知道 AI 垃圾会是什么样子了

Jill Lepore 在《纽约客》最新一期写了一篇让人读完有点发凉的文章。不是因为它预言了什么坏事，而是因为它告诉你：那件坏事早就被预言过了，从头到尾没人拦得住。1

2024 年秋，互联网上约一半的英语文章已经由机器写成。1 这个数字你可能见过，但 Lepore 的切入点完全不同：她不是来解释 ChatGPT 怎么运作的，也不是来警告人类即将失业。她是来讲一段被遗忘的历史，把 AI 垃圾的当下放进一百多年的时间轴里——然后你会发现，我们今天的每一种焦虑、每一场辩论、甚至每一种辩解，都有人在 1953 年或 1962 年说过了，一字不差。

这篇文章正好在《福布斯》宣布 2026 年要清理 AI 垃圾的时候刊出。Lepore 的意思很清楚：别太期待了。

Jill Lepore 是哈佛历史学教授，也是《纽约客》的常驻作者，写过美国历史、科技伦理和媒体变迁，习惯用很长的时间跨度来拆解看似全新的焦虑。她这篇文章的视角本质上是一个历史学家的挑衅：你们说 AI 生成文字是新鲜事吗？让我告诉你一百年前的事。

机器生成文字这件事并不新。真正新的，是规模。

在 Lepore 看来，「AI 垃圾」的核心不是技术问题，而是一个哲学问题：没有意图的语言，还是语言吗？ 她引用文学理论家 Steven Knapp 和 Walter Benn Michaels 的思想实验：如果海浪恰好在沙滩上两次冲出华兹华斯的完整诗句，那是诗歌吗？答案是不——因为没有作者意图，就不存在意义。大语言模型的输出，和那片沙滩上的字迹，在结构上是同一回事。

故事从 1889 年的巴黎开始。生理学家 Charles Brown-Séquard，72 岁，把捣碎的狗睾丸和豚鼠睾丸的提取物注射进自己体内，然后在巴黎生物学会宣布：他找回了年轻时的力气和智力。这一宣布引发了欧美医生的竞相仿效，一场「活力之液」热潮席卷大西洋两岸。后来才弄清楚，那个提取物里的睾酮浓度低到根本不可能有任何生物效果——整个事件是安慰剂效应驱动的。

等等，这和机器生成文字有什么关系？没有直接关系，但 Lepore 用这个故事铺垫了全文的底色：人类有一种反复发作的冲动，相信某种技术性「精华」能让机器具备人类的品质。

真正的主线从 1953 年开始。数学家 Christopher Strachey——文学批评家利顿·斯特雷奇的侄子，这个出身细节值得记一下——在曼彻斯特大学的计算机上写了一个程序，能够生成情书。方法很简单：按词性设置模板，随机从词汇表里填空。输出结果长这样：「你让我暖意融融，就像太阳融化黄油一样。」Strachey 的目的不是创造什么，是嘲讽。他觉得那些把计算机称为「思维机器」的人实在可笑，所以他要展示机器能产出多荒谬的东西。

同年，罗尔德·达尔（是的，就是那个写《查理与巧克力工厂》的达尔）发表了短篇小说《伟大的自动文法机》。故事里，一个工程师造出了能批量生产劣质故事的机器，最终垄断了一半英语小说出版，而真正的作家们为了糊口，不得不把自己的名字租给机器用。

九年后，1962 年，加州一家国防承包商 Librascope 的程序员，给真空管计算机 LGP-30 输入了 3500 个词汇和 128 种句型模板，造出了 Auto-Beatnik，专门生成随机诗句。《伦敦每日镜报》评论说，它写的诗「比先锋杂志发表的大多数作品都好」，《时代》和《生活》都做了报道。但当时也有人说：这不是创作，这是垃圾。一字不差。

Lepore 还追出了更深的历史根：冷战把 AI 和 AI 垃圾同时孵化出来。二战后，情报机构需要教机器读懂对方的通讯信号，于是数学和语言学合并成了自然语言处理。教机器阅读是出于间谍目的，写作是附带产物。乔姆斯基 1957 年的《句法结构》用「无色的绿色想法疯狂地沉睡」来说明语法和意义可以完全分离——这句话本身，看起来就和 Auto-Beatnik 的输出没什么两样。

文章在一句话里收束，既是嘲讽，也是挽歌——

这是 Auto-Beatnik 当年生成的句子的变体。六十多年过去，机器还在生成凤尾鱼，只不过现在的体量是一天几十亿句。