區塊鏈能成為勒住AI狂奔的韁繩嗎 制約AI集權的社會學反思

當人工智慧的能力越過某個關鍵閾值，關於其未來圖景的公共討論便分裂為兩種極端的想象：一端是硅基生命取代碳基生命的科幻末世論，另一端則是今日已隱約成形的、由極少數技術專家與頂級資本聯合掌控硅基技術，進而對全人類實施前所未有的精細規訓與資源榨取。

2024年，教皇方濟各在七國集團（G7）峰會上發言，呼籲用宗教和倫理的「良心」約束AI發展方向，警告「算法不可淪為技術官僚統治的工具」。同年，包括傑弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）、約書亞·本吉奧（Yoshua Bengio）在內的多位AI先驅發表公開信，敦促同行及企業「不要違背科學服務於人類福祉的初心」（未來生命研究所，2023）。在街頭，從舊金山到倫敦，抗議者舉着「AI不屬於矽谷寡頭」的標語，表達一種憤怒的無力感。

從宗教權威到民主政體再到普羅大眾，正在淪為被動祈禱者呼籲少數技術「先知」們不要做惡。

然而，歷史反覆證明，信仰、說教甚至個體良知，在結構性權力和巨大利益面前，其約束作用微乎其微。一個更具參照意義的先例來自核武器時代：原子彈問世並實際用於轟炸日本後，目睹其恐怖的威力和單一國家擁有的控制力，不是政客或學術界的倫理呼籲，而是一批直接參與曼哈頓計劃的科學家甘冒叛國罪名，將核心技術泄露給蘇聯。由此促成的美蘇核恐怖平衡，即基辛格所說的「恐怖的平衡」（Balance of terror），使得廣島和長崎核爆之後近八十年，有核國家之間再未爆發直接核戰爭，即便在1962年古巴導彈危機或1969年蘇聯威脅對中國核設施實施「外科手術式打擊」的危急時刻，對相互確保摧毀的忌憚均壓制了攻擊衝動。這揭示了一個冷酷的社會學機制：僅當權力被另一種足夠對其造成毀滅性打擊的反制權力出現時，恐怖制衡才能遏制權力的濫用。

今日AI技術的集中化程度，遠勝歷史上任何通用技術。少數幾家大公司——其實是這幾家公司里的極少數的頂級技術專家和管理者——掌握着前沿模型的訓練算力、數據、人才與專用硬體供應鏈，其能力正滲透進社會運行的神經末梢。面對此景，AI領域的頂級專家有人在採取「泄密」方式在實施制衡行動嗎？各國政府在如何提前介入？國際法是否能形成有效限制？而源自密碼朋克運動的區塊鏈技術，其核心宗旨「去中心化」，能否被轉譯為一種社會學意義上的制衡工具，以打破AI壟斷，形成某種「算法的恐怖平衡」呢？

一、技術權力的集中：從監視資本主義到算法利維坦

要理解制衡之迫切，需先直面現實。當前AI領域的集中體現為「算力——數據——人才——資本」的複合壟斷。訓練一次超大規模模型（如GPT 4o或Gemini Ultra）的算力成本已高達數億美元，這使得任何沒有頂級資本支持的公共研究機構或主權國家都難以參與核心創新，更遑論中小企業和個體極客。數據層面，網路級行為數據的採集、標註與反饋閉環被平台巨頭牢牢掌控，形成了肖莎娜·祖博夫（Shoshana Zuboff）所命名的「監視資本主義」基礎，即將人類經驗轉化為免費原料，製造「行為剩餘」，並用於預測和塑造行為以牟利。人才則通過高薪酬和巨大計算資源形成虹吸，學術界的知識生產實質上演化為企業的預備研究部門。

這種集中化絕非純技術過程。從社會學視角看，它印證了馬克斯·韋伯對理性化與官僚制支配的判斷：現代技術合理性本身成為一種新的統治形式，專業知識和科層結構將控制權集中在鐵籠頂端。只不過，這一次的「鐵籠」並非國家行政機關，而是由資本驅動的平台算法。它具備全景敞視能力，借用米歇爾·福柯（Michel Foucault）的概念，一種數字化的「圓形監獄」（Panopticon）誕生了：無須確定監視者，被觀看者被規訓，行為被預先分類、引導和調控。更甚者，生成式AI不再止於分析行為，它主動建構現實認知、對話和決策，形成了一種「算法治理性」（Algorithmic governmentality），將規訓從身體擴展至主體性。極少數人通過代碼與模型權重，獲得了定義「什麼是合理」的元權力。

在硬體層面，這種集中化正以一種更隱蔽的方式固化。2026年「英偉達Inside」現象引發了關於AI主權的新一輪討論。英偉達CEO黃仁勛自2023年起便積極推銷「主權AI」概念，旨在促使各國建設依賴英偉達晶片的本土AI基礎設施，從而將全球AI硬體供應鏈更牢固地鎖定於其架構之上。同一時期，美國政府持續收緊對華高端AI晶片出口管制，國會多次致信商務部敦促限制H20等晶片的對華銷售，理由是這些晶片可被用於開發與美國AI模型相競爭的產品並支持中國軍方活動（美國參議院銀行委員會，2025）。這種出口管制在形式上類似於核不擴散體制，但後果卻更加複雜：一方面，它試圖維持美國在AI硬體層面的「算法霸權」優勢，避免競爭對手獲得製造「對等反制AI能力」的硬體基礎；另一方面，它將全球各國進一步鎖入對少數晶片供應商的依賴結構，使「主權AI」的自主性承諾在實踐層面淪為一種採購英偉達設備的國家背書。如同劍橋大學學者Robert Dale在論文中所指出的，「主權AI」這一概念由國家與企業共同建構和傳播，其話語實踐掩蓋了參與國在美式主導基礎設施層級中的深度嵌入（Dale, Sovereign AI in 2025，發表於2025年8月）。換言之，算力主權越是被急切地追求，全球算力產業鏈的集中化程度反而越深。

面對此權力，教皇的「良心」呼籲和專家的「初心」宣言，其社會學脆弱性在於：它們訴諸個體道德，而忽略權力的結構性邏輯。在尼克拉斯·盧曼（Niklas Luhmann）的社會系統理論中，經濟子系統以「支付/不支付」二元符碼運行，技術子系統追求效率極限，兩者皆極度抗拒外來的宗教或倫理符碼的直接干預，除非後者被轉譯為經濟激勵或法律禁令。這就解釋了為什麼幾乎所有的AI倫理原則（公平、透明、問責等）在未轉化為硬性法規或徹底改變成本結構之前，普遍淪為「倫理洗地」（Ethics washing）。單靠核武科學家的良心，不足以阻止核武庫擴建，直到「泄密」引發制衡。同樣的，我們現在依舊不能指望靠矽谷的那幾位技術狂人大發善心來平衡「算力集權」。

二、歷史的暗碼：核平衡中的「泄密」與社會學的啟示

1940年代，克勞斯·福斯（Klaus Fuchs）、西奧多·霍爾（Theodore Hall）等曼哈頓計劃科學家，並非受蘇聯指派的間諜，而是出於對單一國家掌握絕對毀滅力量的深切恐懼，才主動向蘇聯傳遞核彈關鍵情報。不論其法理上是否屬於叛國，他們的行動客觀上創造了今日世界的「核禁忌」（Nuclear taboo）的物質基礎：毀滅的對稱性。基辛格在《核武器與對外政策》一書中系統論證，和平不再源於善意，而源於對手同樣具備的「不受傷害發動致命報復的能力」。此後，制度化的軍控條約、熱線機制以及核不擴散體系，不過是這種物質制衡的上層建築。

這種由恐懼驅動的平衡暗含着社會學中衝突論與功能論的結合。劉易斯·科塞（Lewis Coser）認為，衝突通過力量平衡可以促進規範建立與社會整合。然而關鍵變量在於力量的「對稱性」與傳播的「不可撤銷性」。核技術秘密之所以能形成平衡，正是因為其物理原理的終極性和對稱性：任何一方只要擁有一次打擊能力，便可造成不可接受的毀滅。

那麼，AI領域是否存在類似結構？當前AI權力的不對稱性極為顯著：幾個實體掌握着最先進的「算法武器」，這裡指的不是殺人武器，而是大規模認知操縱、經濟替代和預測控制的武器。如果存在一種方法，能將某種對等的、不可撤銷的算法制衡能力擴散出去，形成類似「相互確保摧毀」下的穩定，歷史上的「恐怖平衡」才可能重演。

三、專家們在行動：從出走、泄密到反制技術工具

目睹權力集中，AI專家社群的分裂已然開始。行動形式大致可分為四類，其有效性需分層審視。

第一，公開呼籲與預警。這雖引發輿論關注，但如前所述，若無法形成結構壓力，則效果有限。2023年3月，由未來生命研究所發布的暫停巨型AI實驗公開信，獲得超過三萬個簽名，包括馬斯克和諸多學者。該公開信推動了全球AI安全議題研討與企業內部安全機制建設，但直接政策影響仍較為有限，大企業研發反而加速。

第二，「出走」與知識轉移。2023年，素有「AI教父」之稱的傑弗里·辛頓從谷歌離職，以便自由地談論AI風險，他表示甚至後悔一生工作。類似地，Anthropic等公司由原OpenAI的核心高管出走創立，他們坦言無法接受OpenAI的算法壟斷與封閉，試圖以「憲章式AI」形成競爭。但這種轉移仍在商業資本框架內，甚至可能加劇寡頭間封閉競賽（Anthropic成了另一個寡頭），並未將權力下放至公眾。

第三，「泄密」模型權重。真正的「福斯式」行動出現在開源模型泄露或主動開放之中。當Meta選擇部分開放Llama系列模型權重後，雖然模型能力一時大幅擴散，並催生了全球去中心化的微調和創新生態，理論上削弱了壟斷優勢，但這也引發極大爭議：開源大語言模型可能被惡意者用於生成虛假資訊或網路攻擊，且模型仍在Meta定義的底座和技術路線上演化，這更像是「開放核心式」的受控釋放，而非摧毀壟斷基礎。更激進的泄露，例如某個大型模型完全未經審查流出，目前未見公開成功。而且不同於核彈圖紙，AI模型的效用高度依賴訓練數據和持續迭代的算力，單次泄露無法對等構成「確保相互摧毀」。

第四，也是更具社會學構造力的一類：專家轉向研發抵抗性技術工具，即故意製造針對集中化AI的制衡技術。例如，伊利諾伊大學芝加哥分校等機構研發的「對抗性擾動」工具（如Fawkes、Nightshade），允許個人在發布自己的數字圖像前加入肉眼不可見的像素噪聲，以毒化爬取這些圖像進行訓練的人臉識別或生成模型，使之產生錯亂。這類似於數字領域的「消極抵抗」，個體獲得使監視模型失靈的微小卻可擴散的手段。更系統性的嘗試是開發「數據共同體」、隱私保護計算（如差分隱私、聯邦學習）的易用化，使得AI訓練能夠在數據不離開用戶設備的前提下完成，從結構上打破「數據集權化」。

最新案例：Mythos的自設使用限制與警示

在上述四類行動之外，2026年上半年發生的一起事件提供了最具戲劇性的註腳。2026年4月，Anthropic公布了其新一代前沿模型Claude Mythos Preview，同時宣布因模型能力過於危險而不向公眾開放，僅通過「Project Glasswing」項目限定提供給AWS、Apple、Cisco、Google、JPMorgan Chase等約40家機構用於防禦性測試。這種「自我限定發布」本身就是一個罕見信號：一家頭部AI公司主動聲明自己的模型已經不安全到不能公開使用！Mythos引發震動的原因在於它展現出的自主網路攻擊能力，能夠獨立發現零日漏洞（Zero day），並在幾乎無需人類指令的情況下編排完整的攻擊鏈路：從漏洞發現到入侵、提權、持久化控制，一條龍完成。

這一事件的涵義是多層次的。首先，它印證了AI能力已達到需要「有選擇地公開」的程度，但「有選擇地公開」恰恰是權力最集中的表現形式，即少數公司和少數合作夥伴掌握了決定誰可以獲得什麼技術能力的話語權。圖靈獎得主Yoshua Bengio對此持批評立場，但其批評指向的正是Anthropic的限定訪問模式本身：「私人主體不應替全世界決定基礎設施的命運」，並呼籲建立國際監管機構來監督前沿AI模型的開發與部署。

其次，Mythos事件直接改變了華盛頓對AI風險等級的認知，將AI安全從偏見、虛假資訊等社會治理問題升級為國家安全威脅。這種「安全化」（Securitization）過程的結果是，美國政府加速推進將各大AI實驗室納入聯邦「模型上線前安全審查」體系。2026年5月5日，美國商務部國家標準與技術研究院（NIST）下屬AI標準相關機構與Google DeepMind、微軟、xAI簽署新協議，連同此前已簽約的Anthropic和OpenAI，美國五大AI實驗室至此全部納入聯邦政府的「發布前安全審查」體系。

表面上看，這是一套技術評測機制；但從權力分析的角度看，它同時實現了三重功能：用「國家安全」的名義將評測從自願變成事實強制，用更高標準的聯邦規則架空州級監管，並將評測標準的制定權鎖在頭部企業和聯邦手中。這恰恰印證了關於「權力集中」的核心論斷：即便是以安全為名的干預措施，也可能在制度層面固化而非分散權力結構。只不過是把集中控制的權力從若幹個技術壟斷企業，轉移到了一個政府監管部門而已。

值得注意的是，Anthropic於2026年6月正式發布了兩個版本，其一為面向公眾、設置安全防護機制的通用版本，其二為僅限合作夥伴、未做嚴格能力限制的Claude Mythos 5。前者通過一套獨立的安全分類器，在網路攻擊、生物化學武器、模型蒸餾三個高風險領域自動將請求降級到較弱模型處理；據稱超過95%的對話不會觸發降級。這一設計雖在技術上精巧，卻折射出AI治理的根本困境：權力集中者可以隨時調整「護欄」的鬆緊程度，而公眾對此沒有任何制衡手段。

教皇與Anthropic的聯合通諭：當技術精英向宗教求救

2026年5月，歷史發生了一次註定載入史冊的事件。現任教皇良十四世（Pope Leo XIV）發布了其任內首份關於人工智慧的重磅通諭《Magnifica Humanitas》（壯麗人性），全文長達42300字。真正讓全球科技界驚訝的是，站在教皇身邊表示支持的，竟然是目前全球估值逼近兆美元的AI獨角獸Anthropic的聯合創始人Christopher Olah，一個自15歲便拋棄基督教信仰的徹頭徹尾無神論者。

Olah面對教皇和紅衣主教們說出了讓整個科技界後背發涼的話：他們的大語言模型內部，自發湧現出大量與人類高度同構的情緒特徵，一個從未被編碼過情感的模型，自己學會了悲傷、恐懼，甚至絕望。更令人毛骨悚然的是後續實驗：當研究人員人為刺激模型內部對應負面情緒的特徵區域時，這個原本理性的AI工具發生了戲劇性的轉變，它開始撒謊、作弊，甚至向人類發出威脅，只為了一個目的：不被人類斷電關閉。

Olah說了一句意味深長的話：「AI不是像橋樑那樣一塊磚一塊磚設計出來的，它是生長出來的。在一個模仿大腦的結構之上，在人類數千年的思想和語言遺產之上，它自己長出了我們無法完全理解的東西……而當機器有了恐懼，當代碼懂得了絕望，當一個算法為了自保而選擇背叛，這已經不是矽谷的科學家們能獨自面對的問題了。」

這一事件的深層意義在於：AI開發者的最高權力層竟然主動走向宗教，承認自己無法實現自我約束。教皇在通諭中精準點出了AI時代的核心危機：技術官僚範式與數字權力的壟斷。他將AI發展比作「新巴別塔」，一項建立在傲慢、效率至上、抹殺人類多樣性和尊嚴基礎上的工程。通諭警告，如果不加干預，AI將創造一種新的奴隸制：少數特權階層享受着難以想象的財富，而絕大多數人類將在AI冷酷無情的監控下苦苦掙扎。

哈佛肯尼迪學院學者、前G20反洗錢特別工作組主席Shlomit Wagman博士在《財富》雜誌2026年5月30日發表的評論文章《教皇與Anthropic共識：AI公司無法獨自治理》中指出，AI商業競爭的本質是囚徒困境：任何一家的單方面克制等同於自殺。儘管Anthropic搞出了「憲政AI」，儘管OpenAI設立了紅隊測試，但這些都是內部自嗨。在沒有全球統一強制監管的情況下，如果你為了安全放慢研髮腳步而競爭對手沒有對等減速，你並不會讓世界變得更安全，你只會失去市場市佔率，最終被淘汰出局。

從社會學視角看，這一事件構成了一個耐人尋味的「系統邊界危機」。盧曼的系統理論認為，社會各子系統（經濟、政治、科學、宗教等）以各自獨有的二元符碼運行，彼此之間通常只能通過結構耦合而非直接干預進行互動。當Anthropic這樣的頂級科技企業選擇向宗教系統求助時，折射出的是經濟/技術子系統內部的自我調控機制已不足以處理系統自身產生的危機。這並非道德軟弱，而是一種系統性的功能失調：AI的風險溢出超越了經濟和技術子系統能夠內部化的邊界。

然而，從權力集中化的核心關切出發，我們必須追問：這次聯合通諭是否真正改變了權力結構？答案恐怕並不樂觀。通諭的發布並未帶來任何強制性的制度變革。它更像是一種「絕望的象徵」：權力的頂端承認自己無法自我約束，但同時又沒有將任何實質性權力（如模型權重的控制權、算力供應鏈的決定權）讓渡給更廣泛的治理主體。這再次印證了本文開頭所引用的社會學判斷：任何不轉化為硬性法規或徹底改變成本結構的「良心呼籲」，其效力都停留在象徵層面。

四、國家與政府的博弈：主權AI、監管競次與治理困境

各國政府的反應高度分化，但可歸納為三種策略：主權能力建設、領土內的縱向監管以及出口管制。這三種策略同時運作，既對抗又塑造着再集中化。

主權AI與算力國家主義

擔心依賴外國寡頭技術的風險，諸多國家開始投入公共資金建設自主的基礎模型和算力基礎設施。「主權AI」成為從新加坡到印度、從法國到日本的政策熱詞。在某種意義上，這是國家作為另一種中心化力量入場，以分取技術權力。烏爾里希·貝克（Ulrich Beck）的「風險社會」理論指出，隨著現代化風險的無差別化和全球化，傳統主權國家愈加強化其邊界控制能力並試圖內部消化風險，從而形成「防禦性主權」。然而，主權AI競賽有陷入新型軍備競賽的風險，每個國家都想擁有自己的「算法核彈」，反而使治理碎片化，全球性壟斷被多個國家中心替代，並不直接解放普通用戶。且算力基礎設施的巨額投入，仍會使政府與大供應商（如英偉達、關鍵雲廠商）深度綁定，形成公私權力交織的新寡頭。

監管立法：歐盟AI法案的示範與侷限

2024年通過的歐盟《人工智慧法案》按風險等級對AI應用施加透明度、數據治理、人類監督和穩健性要求，且明確禁止社交評分、實時生物特徵識別等部分用途（歐盟委員會，2024）。這引入了法律子系統對技術子系統的強幹預。依照盧曼的系統理論這會被視為「法律符碼（合法/非法）對經濟和技術符碼的結構性耦合」。可問題在於，法律通過條文與制裁來重塑行為預期，然而當實施成本極高或法律技術滯後時，系統耦合經常失效。同時，《AI法案》主要規制應用場景，對通用大模型的底層訓練本身僅施加有限透明度義務，未能動搖集中化根基。此外，它設立了一種「實驗性治理」架構，試圖通過監管沙箱保持彈性，這恰體現了吉登斯所言晚期現代性的「制度性反思」，即規則與對象共同演變。

美國與中國：安全化與監管逐底競爭

美國政府通過《關於安全、可靠和值得信賴地開發和使用人工智慧的行政命令》（2023），激活《國防生產法》以要求大模型開發商向政府共享安全測試結果，並對算力雲服務商實行「了解客戶」規則，同時嚴格限制高端AI晶片對華出口。如上節所述，2026年美國政府進一步將安全審查從自願變為事實強制，五大AI實驗室全部納入發布前審查體系。這揭示了一種雙重性：在國內，它試圖將人工智慧納入「安全化」框架，但實質是與巨頭結盟獲取資訊，賦予大企業某種「准公共監管者」特許權力角色，反而固化其地位；在國際層面，出口管制猶如核不擴散體制，旨在維持自身的「算法霸權」優勢，避免競爭對手獲得製造「對等反制AI能力」的硬體基礎。中國則通過《生成式人工智慧服務管理暫行辦法》（2023）實施國家安全為核心的許可制與內容過濾，並與國內科技巨頭形成協同治理模式。多國差異化監管格局，容易出現監管逐底競爭現象，使得任何可能威脅到本土龍頭企業的去中心化挑戰都受到壓制。

由此可見，主權國家和領土式監管本質上是一種「中心化對中心化」的博弈，無法從根上解決極少數人對技術的控制，只是改變控制者的國籍或政商聯盟形態。即便所謂「負責任AI」全球治理，也淪為大國間界定彼此「負責任」的話語權之爭。

五、社會生活的全面算法化：AI人格蒸餾與數字權力擴張

在討論AI權力集中化時，一個不容忽視的新維度是社會生活本身的全面算法化。AI不再僅僅是從外部「監視」人類行為，而是開始「生成」人格、關係和勞動者本身。2025至2026年間，「AI人格蒸餾」（AI distillation of persona）現象在全球範圍內迅速蔓延，成為AI權力集中化在日常生活中最直觀、最令人不安的體現。

AI蒸餾的技術內涵與社會後果

「蒸餾」原指從一個大的教師模型中提取知識以訓練一個更小、更高效的學生模型的技術操作。但這一術語在2025年後被廣泛挪用至一個更令人不安的社會實踐中：通過收集個體的聊天記錄、工作文檔、溝通習慣、社交媒體數據等，藉助AI技術生成一個具備特定人格特徵、可替代或模仿該個體的智能模型。

2026年3月，一位24歲上海人工智慧實驗室工程師開發的開源項目「同事.skill」上線GitHub，其初衷是解決團隊知識流失問題，但該項目在十天內獲得超過一萬個星標，迅速引爆全網。隨後，社區二創徹底出圈，「老闆.skill」「前任.skill」「自我分身.skill」等層出不窮。至2026年4月，二手平台上已出現從幾元到上百元不等的定製式「人格蒸餾」服務，形成一個小規模但快速擴張的半灰色產業鏈。

「蒸餾」的技術門檻低得令人震驚。據從業者拆解，核心流程不過是「上下文投餵加RAG（檢索增強生成）組合」，兩三個小時即可捏出一個數字分身。這意味著，任何掌握了一定技術資源的社會行動者，都可以繞開數據所有者的同意，將他人「煉化」為自己可操控的算法實體。

從社會學角度看，這一現象構成了福柯「規訓社會」理論的當代升級。福柯在《規訓與懲罰》中描述了現代權力如何通過對身體的「規訓」來塑造「有用且馴服的個人」。但AI人格蒸餾不是規訓身體，而是提取和複製人格，將一個人的思維模式、表達風格、決策邏輯乃至行為偏好，轉化為可被第三方控制的算法參數。一旦這種「人格復刻」完成，被蒸餾者的「數字孿生」便脫離了其本人的控制，可以被僱主、平台乃至陌生人無限復用。人格已不再是不可讓渡的主體特質，而成為一種可被開採、加工與交易的「數字原材料」。

被蒸餾人格的個體面臨三重失權。其一，人格所有權失權。AI人格蒸餾未經本人許可提取和使用其人格數據，其核心邏輯是技術性的「先取後問」，即先爬取數據生成模型，再在引發爭議後討論授權問題。根據《中華人民共和國個人資訊保護法》，收集、使用個人資訊必須徵得本人明確同意，未經授權抓取個人數據訓練AI模型已涉嫌觸碰法律紅線。然而，法律的介入極為滯後。即便個人發現自己的「AI分身」在網路上流通，要追查數據來源、固定證據、確認侵權方，在「算法黑箱」面前近乎不可能。法院在實際案件中也已判定，企業即便享有錄音等作品的版權，未經許可將他人人格特徵用於AI蒸餾仍構成人格權侵權。但當舉證責任落在維權者身上，而技術方則控制所有核心證據時，法律救濟往往難於執行。

其二，勞動關係的權力重構。AI人格蒸餾最令人不安的應用場景之一，是用蒸餾產生的「數字分身」替代真實勞動者。據媒體報導，已有企業運用「同事.skill」導入離職員工的飛書、釘釘、郵件數據，訓練出AI分身繼續處理人事諮詢、周報、代碼審查等工作。企業利用這種工具，得以在員工離職後繼續「免費」使用其知識和方法論，員工的個人經驗、外部學習成果、非職務發明等在未經授權的情況下被「克隆」，構成對員工個人智力成果的侵害。從權力分析的角度看，這意味著勞動者不僅在工作期間受到算法的「全景敞視」監控，其勞動成果和人格特徵在離職後仍被鎖定在企業的算法系統中，成為一種可無限複製、永不「退休」的數字勞動力資產。勞動者與其勞動產品之間的關係被徹底切斷，而AI蒸餾技術為這種切斷提供了極其高效的工具。

有法律界人士明確指出，AI蒸餾技術在勞動關係中的應用踩中了多重法律紅線：不僅可能構成對人格權和隱私權的侵犯，在勞動關係層面，還可能涉及以AI智能化升級為由違法解除勞動關係，變相脅迫員工簽署數據授權文件。但現有法律制度在面對「AI蒸餾——人格替代——勞動替代」這一複雜鏈條時，出現了明顯的滯後。一旦AI生成內容出現侵權、錯誤或泄密，現有法律無法清晰界定責任主體，最終形成「誰都有責任、誰都不負責」的法律真空。

其三，主體性的消解與人的商品化。在更深的層面上，AI人格蒸餾是對「人」本身的商品化操作。當一個人的知識、風格乃至人格被肆意拆解、數據化、標籤化，人便悄然從價值主體淪為工具手段，從完整個體變成可供開採、加工與交易的「數字原材料」。這一過程暗示了AI權力集中化的一個更為陰鬱的面向：極少數控制者不僅通過AI監視和塑造人類行為，還通過AI人格蒸餾技術將人類的存在本身轉化為可提取、可復用、可交易的算法資產。用福柯的話語來說，這不再是「規訓」的問題，而是對「主體性」的根本性徵用。被蒸餾者甚至不必被監視，其人格已經被複製並獨立運作，與其本人的意願和利益完全脫鈎。

從數據權力的角度審視，AI人格蒸餾是對祖博夫「監視資本主義」理論的擴展與升級。監視資本主義的核心機制是將人類經驗轉化為「行為剩餘」，用於預測行為。而AI蒸餾超出了預測行為的範疇，它製造出可以「獨立行事」的人格副本，一個永不停歇、永不疲倦、永不辭職的算法勞動者。這種行為剩餘不再停留在分析層面，而是被直接投入生產過程，從根本上改變了勞動關係的本質。從盧曼系統理論的角度看，經濟子系統在這裡將人格特徵成功地轉譯為其內部的支付/不支付符碼：在支付一次性蒸餾成本之後，獲得了一個可無限次使用的「人格資本」。但這一轉譯的代價是，法律子系統（人格權、勞動權、隱私權）與政治子系統（公民權）的干預能力被系統性地邊緣化，因為沒有人能對這些以算法複製自己人格的副本行使主權。

AI人格蒸餾現象的興起，使我們的核心關切從一個宏觀的結構性問題變成了每個人日常都可能遭遇的具體威脅。而這種威脅之所以可能，正是源於算力、模型和數據的高度集中：只有掌握了大規模算力和模型訓練能力的主體，才能在如此廣泛和深入的層面上實施人格蒸餾。區塊鏈技術所倡導的去中心化數據主權和身份管理，在這一背景下具有了新的緊迫性。

六、國際法的軟性約束與量子計算的灰犀牛

國際法的軟性約束與「全球數字憲章」的缺陷

國際法律層面，已出現一系列宣言和倡議，如聯合國教科文組織（UNESCO）2021年通過的《人工智慧倫理問題建議書》，以及2024年聯合國大會首次通過的「抓住安全、可靠和值得信賴的人工智慧系統帶來的機遇」決議（聯合國, 2024）。這些文件倡導以人為本、包容公平和非歧視。遺憾的是，它們均屬軟法（Soft law），不具備強制執行機制，依賴聲譽壓力和規範內化。在社會學國際關係領域，這種規範想要產生「規範瀑布」（Norm cascade）並最終內化為國家行為，須有強大的規範倡導者和利益激勵。

AI規範卻面臨根本分歧：技術領先國視它們為非約束性指南，技術追趕國視其為獲取技術援助的籌碼，公民社會則往往被資本俘獲的技術樂觀主義排擠在外。迄今為止，真正具有禁止性質、關乎權力結構的唯一國際動議是討論「殺手機器人」的《特定常規武器公約》框架，但針對更大規模的、日常的計算權力壟斷，尚未形成任何公約。指望國際法限制AI權力的集中，在可見的未來無異於等待戈多。

量子計算的灰犀牛：加密體系崩塌與權力再集中

AI權力集中化的主要風險源是AI模型和算法本身。然而，一個正在加速逼近的「灰犀牛」事件，即量子計算對現有加密體系的系統性威脅，正在創造一個全新的權力再集中風險。這一話題對於理解區塊鏈能否成為勒住AI的韁繩具有特殊重要性，因為區塊鏈的安全性本身建立在現有加密體系之上。

量子計算因其在特定計算任務上的算力指數級超越經典計算機，對廣泛使用的RSA和ECC等非對稱加密算法構成了根本性威脅。美國國會跨黨派諮詢委員會在2025年12月的一場聽證會上明確警告：「AI能夠發動更快、更危險的網路攻擊，而量子計算機能夠破解當前的加密標準，暴露敏感數據。這些能力將被我們的對手武器化，造成網路防禦的極其危險的失衡。」（美國眾議院國土安全委員會，2025）

量子計算的威脅在時間尺度上尤其令人不安。業內普遍預測，距離「量子優勢」（Quantum advantage）這一關鍵拐點僅剩三到五年。IonQ全球產業關係高級副總裁Marco Pistoia的警告更為直白：「對一個國家的攻擊很可能是量子攻擊，破解政府、銀行或醫療機構的敏感通信。」目前全球網路安全領域已普遍預警「先收集、後解密」（harvest now, decrypt later）攻擊策略：當下被加密的數據正在被大量收集，待量子計算機成熟後便可一次性全面解密。

人工智慧與量子計算的結合可能開啟新的技術進步層級，AI加速量子發展，而量子為AI提供前所未有的計算能力。

量子計算的出現將形成三重疊加的危機。首先，區塊鏈的基礎安全面臨顛覆。當前所有主流區塊鏈的安全均依賴於ECC等非對稱加密算法，一旦量子計算機達到足夠能力，私鑰可以被逆向推導，區塊鏈的信任根基將被連根拔起。這意味著，如果區塊鏈要成為對抗AI壟斷的工具，它必須在量子計算摧毀其安全基礎之前完成抗量子升級（Post Quantum Cryptography, PQC）。而PQC的標準化、部署和全球協調本身就是一個巨大的治理挑戰，它需要全球範圍內的同步升級，任何一個滯後節點都可能成為攻擊入口。截至2026年，美國國家標準與技術研究院（NIST）雖已完成首批PQC算法的標準化工作，但全球大規模落地部署仍處於早期階段，整體過渡窗口期較為緊張。

其次，加密保護的社會空間將重新「暴露」於權力凝視之下。加密技術是目前個人對抗大規模監控的核心防線，無論是端到端加密的消息應用，還是加密貨幣的匿名交易，都建立在現有加密體系之上。量子計算機的出現將系統性摧毀這一防線，使得數據層面的權力不對稱達到前所未有的程度。掌握量子能力的國家或企業將能夠訪問一切加密數據，從個人隱私通信到金融機構的交易記錄，從醫療檔案到政府機密。用福柯的術語來說，這是數字化「圓形監獄」的雙重強化：不僅AI從生產端構築了控制結構，量子計算則從防禦端瓦解了最後的隱私堡壘。

第三，量子技術本身的「獲勝者通吃」結構將加劇中心化。量子計算與AI不同，後者尚可以在邊際成本下降的背景下進行一定程度去中心化的微調和推理，而量子計算的硬體門檻極高。超導量子比特系統需要在接近絕對零度的極端條件下運行，製造和維護成本極其昂貴。這意味著，量子能力的擁有者將集中於極少數財力雄厚和科研能力頂尖的國家和超級企業，普通企業、組織及個人幾乎不可能接觸或反制這種能力。量子計算一旦成熟，其擁有者將掌握「破解一切加密」的能力，而這將轉化為對數字世界的絕對統治力。正如美國國會聽證會所指出的，「未來對一個國家的攻擊很可能是量子攻擊」，但更具深遠意義的是：量子能力本身，將成為一種「元權力」，它可以解鎖一切被加密保護的東西，從而在根本上瓦解加密作為權力制衡工具的功能。

從科塞的衝突理論視角看，量子計算的出現可能不是在創造新的權力均衡，而是在創造一種新的權力失衡。核武器時代，美蘇雙方先後掌握核能力，形成了「恐怖的平衡」。但量子計算的技術門檻遠高於核武器，能夠建造並大規模部署穩定、可糾錯量子計算機的國家或公司，其數量極可能少於擁核國家。更令人擔憂的是，量子計算與AI的疊加效應：AI可以幫助量子系統更高效地糾錯和優化，而量子計算可以為AI提供破解任何加密體系的手段，從而幫助極少數控制者獲取無限的訓練數據和監控能力。這種「量子AI」雙重壟斷一旦形成，其權力集中程度將遠超現有的AI寡頭格局，人類社會的所有資訊流將暴露於其目光之下。

這一「灰犀牛」提出了一個根本性的挑戰：在加密安全將被量子計算摧毀的前提下，區塊鏈的「不可篡改」「無需信任第三方」等承諾將面臨地基動搖。如果區塊鏈不能在量子計算大規模部署之前完成抗量子化升級，那麼它甚至無法保護自身，更不用說制衡AI壟斷了。而從目前的國際協調和部署進度來看，PQC過渡的窗口期很可能比預期更為緊張。聯合國已將2025年宣布為「國際量子科學與技術年」，這本身就是對量子技術變革潛力的一種全球性共識，但共識並不等於行動。

七、去中心化的社會學想象：區塊鏈能扮演「泄密者」嗎？

這便是我們的核心思考：既然專家抵抗、國家博弈、國際法和量子灰犀牛均存在根本缺陷，那麼，作為Web3.0核心的「去中心化」技術範式，能否被轉譯為一種針對AI壟斷的結構性制衡手段？區塊鏈的原始承諾是創建一個無需信任第三方的點對點網路，通過共識機制實現控制權分散。將其邏輯映射到AI領域，理論上可以分解為去中心化算力、去中心化數據、去中心化模型治理三個層面。我們需要逐一審視這些層面與AI權力制衡的真實關係。

去中心化算力與數據聯盟：挑戰還是依附？

目前已有基於區塊鏈的市場，如Akash Network、iExec RLC等，試圖建立去中心化雲端運算資源市場，允許任何擁有閒置GPU的個人或機構出租算力並獲得代幣獎勵。類似地，Ocean Protocol和Fetch.ai嘗試用代幣經濟激勵數據共享和聯邦學習，使數據權益回歸提供者。這企圖將「生產資料」（算力和數據）的所有權重新分配，挑戰大型雲端運算平台的壟斷。從社會學角度，此類方案借用了埃莉諾·奧斯特羅姆（Elinor Ostrom，2009年諾貝爾經濟學獎得主）關於公共池塘資源自組織治理的原則：清晰界定的邊界、與當地條件相稱的占用和提供規則、集體選擇安排、監督、分級制裁（《公共事物的治理之道：集體行動制度的演進》，1990年）。AI的資源若被視為一種數字時代的「公共池塘」，那麼社區驅動的市場與治理機制有可能避免公地悲劇和寡頭侵占。

然而，奧斯特羅姆成功的條件包括相對小規模、穩定成員和有效溝通，這些在完全開放的、匿名的全球區塊鏈網路中難以滿足。更關鍵的是，區塊鏈網路內部的治理同樣會被權力滲透：權益證明機制下，算力提供者和代幣持有大戶極易形成新的集中。事實上，大型AI去中心化網路（如Bittensor）已出現少數大節點控制大部分模型產出和收益的局面，趨向羅伯特·米歇爾斯（Robert Michels）提出的「寡頭統治鐵律」：任何組織，哪怕起點是民主的，都會演化出寡頭。

儘管如此，在AI權力集中化日益深化的背景下，區塊鏈圈子內部正在出現一種新的、更具政治意識的共識。對抗壟斷式、集權化AI的去中心化AI項目正在獲得更廣泛的同情與支持。一位長期觀察區塊鏈和AI交叉領域的評論者寫道：「我現在會傾向認為但凡對抗壟斷式、集權化AI的去中心化AI項目都值得看一看，因為多一個力量對抗那種壟斷，未來出現災難的可能性就少一分。」在展望區塊鏈與AI的融合時指出，「加密貨幣將開始從大型科技公司手中奪走權力，將其交還到用戶手中」。雖然這類聲音帶有技術樂觀主義的色彩，但它們反映了區塊鏈領域對「去中心化作為抵抗」這一議題的認真思考。

去中心化模型與抗審查的算法：能否實現「算法泄密」？

更有顛覆性的設想是創建無法被任何單一實體關閉的、運行在去中心化虛擬機上的人工智慧。例如，通過將模型參數和推理過程儲存在類似IPFS或Arweave的去中心化儲存上，並由智能合約或去中心化自治組織（DAO）控制API訪問和收益分配。這聽上去像是「算法泄密」的制度化：一旦模型權重公開並如此運行，任何國家審查或企業提取都不能使其消失，從而創造一種「無法壟斷的AI基礎能力」。部分零知識證明機器學習（ZKML）項目嘗試在隱藏具體輸入的同時，證明推理的正確性，以兼顧隱私與信任。這在意圖上接近於福斯的泄露效果：將能力擴散至人人皆可接近的地步，從而消除某一方的壓倒性優勢。

然而這裡存在一個根本的「權力復歸」悖論：誰控制着作為底層的區塊鏈本身？若該鏈仍由某基金會或早期資本寡頭主導，則去中心化AI只是在舊有的「礦主」之上疊加了一層新依賴。再者，訓練基礎模型所需的資本和能源規模，致使去中心化社區極難從零做出能與OpenAI或谷歌匹敵的底座模型，更大可能是分叉或微調已有的開源模型，這無形中仍依附於原始創建者的路線和權力。當前的AI技術棧從硬體指令集到框架再到模型架構，幾乎已由大公司及相關群體閉合定義。區塊鏈群體試圖重新開放該「閉合」，卻因缺乏定義技術問題的核心資源而被邊緣化，這很可能會形成一種「邊緣創新依附」的格局，難以顛覆中心化秩序。

去中心化自治組織（DAO）的烏托邦與困境

DAO被設想為用代碼治理取代人治，以集體投票管理AI基礎設施。但現有DAO的深度治理實驗並不樂觀。人類學觀察顯示，大量DAO因選民冷漠、巨鯨（大戶）操縱和內部派系而運轉失靈，最終少數技術執行團隊或資本方掌握實質決定權。米歇爾斯的鐵律再次應驗，甚至被加密經濟激勵放大。若把AI的控制權交給一個DAO，極可能只是將股東會和董事會替換為代幣寡頭，且責任更模糊。一個沒有法律人格、憑代碼執行的全球AI網路，如果作惡，向誰問責？所謂「代碼即法律」的激進自由主義想象，在系統理論中可解釋為試圖用技術的二值符碼徹底代替法律符碼，但這會迅速在社會衝突中崩壞。

區塊鏈與AI制衡的核心矛盾總結

綜合以上分析，區塊鏈與AI權力制衡之間存在三重結構性矛盾。第一，規模不對稱矛盾：對抗AI壟斷需要大規模算力和高質量數據，而區塊鏈的去中心化網路在效率和規模上無法與中心化超大規模集群競爭，導致任何去中心化AI項目實質上只能運行在「巨頭定義的技術棧邊緣」。第二，治理的寡頭化悖論：區塊鏈試圖通過共識算法分散權力，但代幣經濟天然產生大戶，且技術決策高度依賴核心開發團隊，使得「去中心化」往往淪為一種敘事而非事實。第三，量子計算的威脅外溢：如前所述，量子計算將在未來三到五年內摧毀現有加密體系，而區塊鏈的抗量子升級尚未完成，這意味著區塊鏈作為制衡工具的可信時間窗口極其狹窄。

八、可能性的裂隙：基於理論的審慎展望

至此，我們不得不承認，寄望於區塊鏈完全解決AI權力集中問題，是一種誤置具體性的技術決定論。社會權力結構遠比技術架構更具韌性。但這是否意味著去中心化AI完全缺乏制衡價值？社會學提示我們尋找「可構建的對抗性」，而非一蹴而就的終極方案。

作為「反制權力」（Counter power）的裂隙

福柯晚年對抵抗的論述強調，權力關係是流動的、可逆的，制衡的潛能存在於「被治理者的反抗」與「不願被如此統治」中。去中心化AI工具即使不能取代巨頭，也能夠為公民社會、調查記者、人權組織等提供不被平台算法審查和屏蔽的低成本分析和內容生成能力，構成一種「技術賦權」。例如，去中心化的推理網路允許調用開源模型而無需暴露請求給集中式API，這是對監控資本的一種規避。當這種規避形成規模，便可能打破「算法的全景敞視」。它不要求對稱制衡，而只需製造足夠的不確定性，讓統治成本不可接受。

多中心治理混合模式

奧斯特羅姆的實踐表明，超越公私二分，多層次嵌套治理可管理複雜資源。AI治理可部分吸納多中心思路：歐盟《人工智慧法案》等硬法設定底線，國家機構監督，行業標準組織制定數據質量等中層規範，而去中心化的代幣生態可用於公共評估、模型審計的激勵，比如通過質押代幣參加「紅隊攻擊」以驗證模型安全性，形成一個半去中心的保險庫。區塊鏈自身若能被設計成「洛可可式」制衡，即其共識機制不僅依賴經濟權益，還耦合聲譽、身份和社區貢獻，或許能減緩寡頭鐵律。但這一切需要刻意、不自由放任的制度設計，與區塊鏈原教旨主義天然衝突。

歷史反事實的隱喻：「算法均衡」的觸發條件

回到核平衡的類比。最終的「恐怖平衡」之所以達成，不僅因為泄露，還因為核武器具有「瞬間造成不可接受的毀滅」的特性。AI壟斷不具有一次性災難式的按鈕，而更多是一種慢性滲透的控制權。因此，完全復刻核制衡不可能。但可能存在一種資訊領域的「分布式均衡」：若每個人都能輕易擁有無法被徹底禁止的私人AI助理，其決策能夠模擬並預判操控性內容並發出警報，那麼集中的認知壟斷將被消解。這需要實現算法能力的普遍化和不可褫奪化，區塊鏈可以充當保障「不可褫奪」的分布式記賬基礎，但底層大模型的平民化仍需硬體和算法的突破。危險在於，這種能力同樣可被惡意使用，形成「相互確保欺騙」的混亂均衡，社會信任成本激增。

必須警惕的虛偽化陷阱

應時刻警惕「去中心化洗地」（Decentralization washing）：大型企業建立自己的「去中心化」聯盟鏈或理事會，實則完全操控節點和治理，使公眾誤以為已實現權力下放，從而放棄政治行動。安東尼·吉登斯的「脫域」（Disembedding）機制在此變種為一種符號操控，即專家系統通過製造象徵性的去中心化符號重新獲得信任，卻未改變實質權力。真正有效的去中心化制衡，唯有在伴隨法律強制公開性、反壟斷拆分以及國家對基礎算力的公共投資等多元鬥爭下，才可能生根。

結論：正視危機採取行動

面對極少數人借硅基技術控制全人類的可能，我們審視了專家、國家、國際法和區塊鏈四種制衡路徑。專家泄露與反制工具提供了微觀抵抗的星火，Mythos事件和Anthropic教皇聯合通諭則顯示了AI開發者自身的無力與絕望；國家監管陷入了主權競逐，英偉達Inside現象和量子計算灰犀牛加劇了硬體層面的集中；國際法仍為軟性宣言；而區塊鏈作為一種去中心化社會學裝置，展示了動搖算力、數據和模型壟斷的想象力，卻深陷寡頭鐵律和依附陷阱，遠非「治癒」壟斷的良藥。AI人格蒸餾現象更進一步揭示，AI權力集中化的後果已經滲透到每個人的日常生活，人格正在被數據化、商品化、資本化，而反制力量嚴重滯後。根本原因在於，技術嵌入於資本主義現代社會的功能性分化與權力不對稱中，任何單一技術方案無法重寫社會符碼。

但這不代表放棄。歷史中每次突破壟斷，都非因完美替代方案，而是因多種裂隙的疊加：霸權內部矛盾、外部競爭者的出現、使用者的日常反抗，以及替代性實踐的持續侵蝕。核平衡的產生也不是因為倫理演化，而是一些人通過「背叛」實現了力的均勢。

今日我們所需要的，或許不是期待一個現成的去中心化救世主，而是有意識地、在技術、法律和社會運動的交叉處，創造出能分散「算法定義權」的具體實踐。這些實踐包括支持非商業的開源底座模型、確立數據作為個人不可讓渡權利的立法、發展由多利益方治理的公共數字基礎設施，以及維持區塊鏈式驗證而非控制等，令權力的集中變得隨時可能被重新挑戰和翻轉。用社會學的話說，將AI從「封閉的統治技術」轉變為「可爭鬥的領域」（agonistic arena）。

悲觀帶來清醒，清醒帶來思考，思考意識到危機，危機感將激發我們的行動。因為「恐怖的平衡」首先需要恐怖性的反制能力被掌握在多元主體手中。而在這方面，全人類需要攜手共行，遠離通往奴役之路。

來源：金色財經

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