【文/郑戈】

引言

最近，一位学生从美国回沪，约我在学校的咖啡馆见面。她本科就读于交大凯原法学院，可以说是我看着成长的优秀学子。如今，她正在斯坦福大学攻读科技法硕士项目。我本以为，身处全世界数字科技创新的心脏，她会像一块海绵一样吸收新的知识和信息，然后兴奋地向我讲述那些最前沿的动态。对于在“中国的交大，美国的斯坦福”都就读过的学子，对于自己的未来，或许会有自信而清晰的规划？

然而，简单的寒暄过后，我在她眉宇间捕捉到的，不只是求知的热忱，还有一丝不易察觉的焦虑。作为一名优秀的法科生，她在那个由代码、算法和风险资本构筑的硅谷世界里，敏锐地感受到了一种“工具性取代”的寒意。

她坦言，在所有关于AI如何变革法律行业的宏大叙事中，令她不安的并非技术本身，而是即将步入这个行业的、作为“Junior”的她自己。如果AI能在几分钟内核阅完一个助理律师几天才能审完的合同，能精准地检索出所有相关判例并生成逻辑严谨的备忘录，那么一个初级法律人的核心价值，究竟还剩下什么？她担心自己还未踏出职业生涯的第一步，她将要扮演的角色，就已经被技术定义为可有可无。

我理解她的焦虑。这不仅是一个年轻人的职业困惑，更是我们这个时代的集体精神症候。当AI展现出强大的“代读”能力，甚至开始触及我们作为“人”的独特性边界时，我们每个人，都不得不重新回答那个古老而根本的问题：人何以为人？我何以为我？

于是，那杯咖啡伴着我们，开启了一场关于阅读、智识、职业与人格的漫长对话。我将它整理成文，希望能有更多同此困惑的青年朋友，从中获得些许启发。

在德国汉诺威工博会上，参观者与一款智能机器人进行“石头剪子布”游戏。 资料图：新华社

什么值得亲自读？

学生：老师，我最近一直在想一个问题，现在也常跟同学争论：在AI几乎能阅读一切、总结一切的今天，究竟什么样的文本还值得我们去亲自花时间阅读？什么样的东西，我们交给AI辅助处理就好？这到底是由我们的需求决定，还是文本本身的质量说了算？

我：这个问题提得太关键了，它触及了我们这个时代如何分配最宝贵的资源，也就是我们自己的时间和注意力。

打个比方吧。假设你面前有两样东西：一份米其林三星主厨手写当日推荐，字迹歪扭却充满人的个性；另一份是超市收银台旁打印的、标准化的食品营养成分表。你会用同一种方式“阅读”它们吗？前者你会去品味、揣摩，甚至想象其滋味（虽然米其林三星的摆盘往往过于实质，导致你的想象可能过于美好）；后者你只会快速扫描，找到需要的那几个数字就行。

文本正如食物，有不同的“品级”和“用途”。我们如何对待它，既取决于我们当下的需求，也取决于文本本身是什么。两者交织，并非对立。你的需求和文本的质地，如同一个罗盘和一张地图，共同决定着你阅读之旅的方向。而在决定方向之前，我们不妨先看看，如果我们将阅读的任务全然交给AI，我们失去的将不只是“信息”。

学生：那哪些是我应该亲自花时间去阅读，绝不能偷懒的呢？

我：根据我自己的体会，至少有三类文本，是不能这么交给AI的。

第一类是那些邀请你进行“意义建构”的文本。

这通常是伟大的文学作品、深刻的哲学思辨。比如《红楼梦》、莎士比亚的戏剧、陀思妥耶夫斯基的小说。AI可以准确地告诉你贾宝玉最后跟谁结婚了，哈姆雷特是怎么死的，但它无法让你体验到一个人在各种复杂关系中，那种极其缓慢的、有时是令人心碎的觉醒过程。人类深度阅读的核心，从来不是“接收”信息，而是“建构”意义。

这个过程，很像英国文学批评家玛丽·雅各布斯在她那本《精神分析与阅读的场景》中所描绘的。她借用精神分析家温尼科特的概念，将阅读看作一种发生在“潜在空间”的活动，那是一个介于我们内在心理生活与外在现实之间的、既非完全主观也非完全客观的“中间地带”。在这个地带里，你的目光在字里行间穿梭，你独特的个人经验、情感记忆被调动起来，与文本产生了一种化学反应般的共鸣。你不仅在理解作者，更是在重新认识你自己。这种属于你自己独一无二的“思想的冒险”，是任何算法都无法代劳的。

第二类是那些旨在“培养专业基础能力”的文本。

每个专业领域，都有几本提供基础概念和体系化结构的经典著作。比如行政法领域，毛雷尔、盐野宏的教科书。这些书的精读，能让你细微地体察到，像“行政行为”这样的概念究竟是怎么被提出来的，背后经过了怎样的思想交锋和制度博弈，为什么要有某种特定的程序设计。掌握了这些，你才能知其所以然，获得举一反三的、持续的专业知识增长能力。

如果法学是一栋大厦，这些经典就是地基。省去了挖地基的功夫，你也许能用预制板快速搭起一个像模像样的棚屋，但永远盖不起摩天大楼。

第三类是那些背后有一个真实的“灵魂”在言说，能让你“透过他人的眼睛看世界”的文本。

我们阅读，常常不只是读文字，更是读文字背后那个活生生的人。这就是为什么，当我们得知某首诗是AI写的时，即便写得再好，我们的评价也会不自觉地打折扣。因为它被剥离了“人类的真实在场”。就像老普林尼，他写《自然史》时常说“我读了……”，但实际上，很多时候是他的奴隶在替他朗读。我们珍视的，是那个由作者穿越时空亲自向我们言说的“本真性”。当文本承载着这种不可复制的、独特的人类视角和温度时，它就值得你亲自去与他相遇。

什么可以“AI代读”

学生：那什么样的文本，我们可以理直气壮地交给AI这个“高效助理”呢？

我：当然也有。当你的确不需要那种“深度浸入”时，让AI代劳是明智的。

第一，那些信息密度极高、结构清晰的“事实型”或“流程型”文本。比如大规模论文的摘要提取、冗长的技术白皮书、某领域的最新研究综述。AI能快速帮你绘制出一张“认知地图”。这就像你出门用导航，它能帮你规划最优路线，但路上的风景、风土人情，还需要你亲自去感受。

第二，当你明确知道自己只需要其中“特定信息”的文本，比如从一份几十页的财报里快速找到一个数字。

第三，那些作为“背景速览”或“初筛”的文本，帮你对陌生领域快速建立基本认知。它能帮你搭建一个粗糙但有效的“脚手架”，但要记住，脚手架本身不是建筑。

第四，一些纯粹功能性的文本，比如天气预报、体育比分、标准化的产品说明书。我们对这些文本，本来就没有任何情感或认知上的期待。

阅读的四个层次

借一本书总结一下我们前面的讨论。说起这本书，我最近重读它也是因为一个特定的事件。最近，著名法社会学家Marc Galanter去世，而Richard Abel在悼念他的文字中写道：加兰特“高中时受到莫提默·艾德勒《如何阅读一本书》的启发，早早便向芝加哥大学递交了申请——在那里，身为哲学家的艾德勒，是第一位在法学院任教却并非法律专业出身的人。”于是我重新阅读了这本在美国对50和60年代上大学的人影响极大的经典著作。

艾德勒和范多伦在1972年修订这本书的时候，面对的是电视和广播的冲击；我们今天面对的，是AI。挑战的形式变了，但问题的本质没有变。

先说一个根本的判断，这也是那本书序言里最锋利的一个洞察：阅读不是一种已经完成的技能，而是一组可以持续上升的技艺。这本书把阅读分成了四个层次——基础阅读、检视阅读、分析阅读、主题阅读。我觉得用这个框架来回答你的问题，比空谈“值得不值得”要清楚得多。

答案是：那些需要动用第三层（分析阅读）和第四层（主题阅读）能力的文本，必须亲自读。为什么？因为这两层阅读的核心不是“接收信息”，而是“建构意义”。这个过程本身就是思考，而思考这件事，外包就等于取消。

第一类，是逼着你“与作者达成共识”的文本。

《如何阅读一本书》第八、九章讲得很透彻：真正理解一本书，不是认识字，而是找到作者使用的关键术语，搞清楚他用这些词到底在说什么，然后把他的命题和论证结构拆解出来。这听起来很笨，但这就是思考本身。艾德勒说，用自己的话复述作者的论点，是检验理解的唯一标准。

AI可以替你总结，但它替你完成的那个“复述”，恰恰是你大脑唯一能得到锻炼的环节。哲学著作、法学经典、深刻的理论性书籍，本质上都在做同一件事：用一个严谨的概念系统和论证结构，把你从“理解较少”的状态带到“理解较多”的状态。这个过程不能代劳，就像你不能雇人替你做俯卧撑然后指望自己长肌肉。

第二类，是想象文学。

这个分类可能有点反直觉——小说和诗歌看起来最容易读，为什么要亲自读？艾德勒和范多伦在第十五章提出了一个悖论：从认知难度上看，掌握阅读想象文学的方法比阅读科学著作更难，但现实中人们却普遍觉得自己更擅长读小说。

问题出在哪儿？他们给出了一个非常精准的诊断：人们把“享受”和“理解”搞混了。你能被情节打动，不等于你真正进入了那个作品。想象文学的核心是传递经验本身，而不是关于经验的知识。AI可以告诉你《红楼梦》讲了什么故事，但它没法让你经历那种“在宝玉说出‘你好——’的时候，心头被猛然揪住”的体验。

更关键的是，第十四章专门讲了，阅读想象文学最重要的规则之一，就是“不要抗拒作品对你的作用”——你必须让自己被卷进去，让故事在你心里发生。这种“发生”，没有替代品。

第三类，是你在做主题阅读时需要同时处理的多本书。这是阅读的第四层次，也是最难的一层。

什么是主题阅读？不是你围绕一个关键词找一摞书、让AI每本总结一段然后拼在一起。艾德勒特别强调，主题阅读的核心是：读者自己建立一套中立的概念框架，然后把不同作者放进去对话。你要找出他们用不同术语讨论同一个问题的那个交叉点，你要辨别他们表面一致背后的实质分歧，或者表面冲突背后的深层共识。

这种工作——在几本书之间建立秩序、发现任何一个单本书都没有直接说出的东西——是思考的最高强度训练。如果你把这个过程交给AI，你交出去的，是你成为独立研究者的机会。

这就回到检视阅读这个层次了。检视阅读是第二层，它的任务是什么？是在有限时间内掌握一本书的大体面貌：它属于什么类型，主题是什么，结构如何，值不值得进一步细读。艾德勒把它形容为“系统性略读”——先看目录、序言、索引、关键段落，快速形成一幅认知地图。这个功能，AI现在做得非常好。让它帮你从几十篇论文里提取核心观点，梳理逻辑框架，就像你出门前先看一眼高德地图——这叫聪明的分工。

那需求和文本质量谁决定呢？

我的看法是：需求的出发点决定了你“打算怎么读”，但文本的质地会在这个过程中改写你的需求。艾德勒在全书最核心的一个区分是这样的：为获取信息而读，还是为增进理解而读？前者的前提是，你和文本的理解力大致持平，你只是在往仓库里添东西；后者的前提是，文本一开始高于你，你够不着它，你得费力把自己拉上去。他有个很妙的比喻来描述后一种阅读——“像提着自己的鞋带把自己拽起来”。

所以，你可以带着一个功利的需求翻开一本书——为了考试、为了写论文、为了交差。但如果那是一本真正的好书，它会反过来对你提要求。你会发现它不让你舒舒服服地停留在信息接收模式里。它逼你停下来，逼你翻回去重读，逼你在页边写批注，逼你跟朋友争论。这时候，决定的就不是你的初始需求了，而是文本本身的力量。用艾德勒的话说，真正的阅读是“接球”——作者投出来的球，你得去接。接得好不好，既取决于你投入了多少主动，也取决于那个球本身有没有分量。

你曾提到，中学阶段读文学的时候是阅读力最旺盛的时候，后来专业负担重了，阅读就偏到“有用”那一边去了。这个观察很诚实，也很普遍。但我想提醒你一点：艾德勒和范多伦在这本书最后一章专门讨论了“阅读与心智的成长”。他们提出了一个可能让人不舒服的判断——世上的书，超过百分之九十九都用不着分析阅读。

但反过来，还有极少数的书，是你怎么读都读不完的。你第一次读它的时候觉得懂了一些，过几年再读，发现它好像跟着你一起长大了，你又读出了新的东西。这种书，可能全人类范围内不过几十本，对你个人来说可能只有几本。它不一定是别人书单上的“必读经典”，但它一定是在某个层面持续对你提出挑战、却又不让你完全够得着的东西。这种书，是值得我们用一辈子反复去读的。

这可能是今天我们讨论这个问题的最终落脚点：AI帮我们处理的是信息，而阅读真正珍贵的功能，是让我们的心智保持生长，不萎缩。艾德勒说得特别实在，他说心智和身体不一样，身体到了三十岁就开始走下坡路，但心智可以一直长到生命尽头——前提是，你一直在给它值得啃的东西。

所以关于你的问题，我最后的回答是这样：值得亲自读的，是那些还在你能力之上、能把你往上拽的文本。交给AI的，是那些你已经能完全驾驭、纯粹为了提取信息的文本。至于谁来决定——你带着需求出发，但保持开放，让好书有机会告诉你，它其实比你最初以为的更值得。

学生：哇，谢谢老师的解答。我特别认同您说的在“外包”阅读前，要先问自己：“我错过这个过程，会失去什么？”意识到亲自阅读背后的意义，才不容易盲目依赖AI。顺着您说的，我有两点想法：

我发现，您谈到的需要进行“意义建构”的文本，似乎有点像我们常说的泛文科作品（比如文学、哲学），而那些信息密度高、结构清晰的“事实型”文本，更像泛理科作品。这是不是背后有一个原因，那就是目前的AI都是基于“预测模式”，而“意义建构”就像一千个读者一千个哈姆雷特。AI只能构想出一个“标准”的哈姆雷特，却无法构想我们作为独特个体与之心灵相通的那个哈姆雷特。

我：非常敏锐。AI擅长的是从已有数据中归纳出最可能的“共性”，但它没有“自我”，因此无法产生那种私密的、与个体生命经验共振的“个性化”理解。这就是“知其然”和“知其所以然”的区别，更是“知道一个故事”和“被这个故事改变”之间的鸿沟。

学生：我又想到一点，我们是否可以通过在前期“小测”一下AI的反馈，来反推某个问题是否适合交给AI？比如，我故意提一个我专业领域内我知道有陷阱的问题，看看它会不会掉进去。如果它表现得很完美，那这个领域的其他类似任务或许可以信任它；但如果它漏洞百出，那这块阵地，还是得我自己守好。

郑戈：这个办法非常好，很有操作性。这其实是在用你自己的鉴赏力和判断力，去校准和驾驭AI，而不是被它牵着鼻子走。这又回到了阅读的核心，你必须先通过亲自阅读，建立起自己的“品味”和“尺度”。就像一位优秀的文物鉴定师，他是通过无数次亲手触摸真品与赝品，才练就一双“火眼金睛”，那种感觉是无法被任何理论完全描述的。你的知识积累越深厚，你的“尺子”就越精准。

任何职业，被替代都是junior，那么如何成为不可替代的junior？

学生：说到这里，我忽然想到一个很现实的问题。现在法律界也开始大量引入AI。我常在想，如果法官也在用AI看案卷、找判例，那我们律师是不是也可以反过来，用AI来预判法官的判决，甚至评估胜诉的可能性？

我：这个问题很现实。法律工作的本质，很大程度上就是信息的检索、处理与论证。AI在这方面有天然优势。所以，我们不怕法官和律师用AI，最后看的还是——谁用得更好。人的因素，永远是关键。一个只会用AI检索“交通事故赔偿标准”的律师，和一个能在AI的辅助下打好自己的专业知识和技能基础的律师，她们的竞争力是不可同日而语的。

学生：没错。我现在就感觉自己被这种“Junior的焦虑”包裹着。所有Senior都在想，是不是能用AI取代更多的Junior。而我们作为Junior，就拼命在找AI的短板，想找到自己的不可替代性。我现在的答案是，也许我的时间应该花在AI做不到的事情上，比如，与客户的深度共情，或者在看似无关的判例中，找到一种全新的、AI无法预测的论证路径。

我：说得对。出路不在于“胜过”AI，而在于“借助”AI，成为那个独特的、无法被定义的你自己。你的独特性，是在与AI协同工作的过程中，不断被塑造和彰显的。

这让我想起一个有趣的类比。我最近还读到一本书，叫《阅读的民族志》。在这本书里，编者描述了他自己在犹太经学院学习的经历。那里的师生研读《塔木德》，不是一个人安静地读，而是两两一组，通过极其激烈、甚至声震屋瓦的争论来解决经文的意义。

那种吵闹的辩论，本身就是一种“人机协同”的理想模型——文本（机器）提供了固定的符号和逻辑结构，而人则在动态的、充满激情的互动中，不断碰撞出新的理解和洞见。AI就像是那个与你争论不休的学伴，它的价值在于激发你更深的思考，而非让你闭嘴。关键在于，你需要像那些经学院的学生一样，带着强烈的求知欲和问题意识，投入这场对话。

学生：谢谢老师的鼓励和启发！您说的“人与AI协同的系统”，让我忽然又想起一个很“疯”的法律问题。老师您说，如果一家公司，把一名员工在职期间与所有人的交流视频、图像、文字记录，以及TA汇报的邮件、做的PPT等等所有对外输出的东西，全部拿去训练AI，最后“蒸馏”出一个这个员工的“人格技能包”。即使这人离职了，这个数字分身还在公司“干活”，用她/他的语气跟客户沟通，甚至做决策。这会构成侵权吗？

我：你提出的这个问题，已经远远超出了传统劳动法或知识产权法的范畴，进入了数字时代人的主体性和客体化的核心地带了。它需要我们进行一次跨领域的、精细的法律“解剖”。

我们首先得解剖这个“人格技能”的法律性质。它绝不是一个简单的“工作成果”问题。你描述的，是这名员工的独特思维方式、沟通风格、专业知识乃至人格魅力，在数据和算法的反复冶炼、固化后，形成的一个可以自主运作、持续“扮演”此人的动态算法模型。

第一步，解析“训练原料”。

那些视频、图像、交流记录，首先构成这名员工的个人信息。公司基于劳动合同收集和处理这些信息，用于常规的人力管理、绩效考核，在原则上，有合法性基础。

但是，将这些个人信息，用于训练一个旨在持续模拟、替代、甚至“鬼魂”般继续利用该员工的AI模型，这已经远远超出了常规人力资源管理所“必需”的范畴。它构成对个人信息处理目的的实质性变更，除非公司能在劳动合同或单独的知情同意书中，拿到极其明确、具体的授权，否则，这已经踩在了侵犯个人信息的红线上。

第二步，解析“产出物”——也就是这个“蒸馏出的人格”。

这不再是知识产权能涵盖的。它不是一项发明、一本小说或一份可以明确界定权利归属的设计图。它是对一个“人”的算法化复制和商品化。

我们不妨回溯到人格权的分析框架中，它至少同时侵犯了多种权益。

首先，它毫无疑问地盗用了姓名、肖像、声音这些标识性的人格要素。但更深一层，它侵害了这名员工对自己“个性化社会形象”的控制权。你离职了，但你的数字分身还在以你的风格与外部沟通，这必然导致客户或公众产生错误的关联和认知，以为你的专业判断和人格信誉依然在为这家公司背书。这等于剥夺了你对自己职业身份和道德人格的自主定义。这种行为会侵害“一般人格权”中最核心的自主决定权；在我国《民法典》的体系下，它可以被第990条所保护的“基于人身自由、人格尊严产生的其他人格权益”所涵盖。

更进一步，从劳动法的视角看，公司通过算法榨取的，是这名员工在长期工作中内化于身心的、构成其核心竞争力的“隐性知识”那种说不清道不明，但遇事就管用的直觉、经验和判断力。公司将这些原本属于员工个人人格与能力、不可分离的无形资产，强行剥离、固化并资产化，这是对劳动者人格性劳动成果的无偿、永久性占有，触及了劳动法所应坚守的底线。

所以，我的初步结论是：未经员工明确、具体的授权，公司这样做，具有极高的侵权风险。它不是一个单一的侵权，而是一个同时踩踏了个人信息保护、人格权、以及劳动法上对劳动者人格性成果保护的复合型、聚合型侵权行为。

学生：谢谢老师抽丝剥茧的分析！这个问题现在可能还像一个科幻故事，但我今天正好看到一则新闻，说Meta已经开始一项研究，去系统性地收集和分析员工在工作计算机上的行为数据。恐怕，这个在法律上亟待回应的未来，真的不远了。

我：没错。从“AI代读”，到“AI代活”，看起来有一道巨大的鸿沟，但技术的演进正在飞速将它填平。回到我们最初的问题——什么值得亲自阅读？什么可以代劳？这个“蒸馏人格”的终极问题，恰恰给了我们一个最沉重也最清晰的回答。

当那个被“蒸馏”出的数字人格在公司继续“发光发热”时，它只是一个幽灵，一个回响。它失去了从今往后一切新的、真实的生命体验：第一次独立负责一个案子的忐忑与兴奋，与新的团队并肩作战建立起的信任，在阅读一本仿佛为你而写的书时所流下的热泪，甚至是一次刻骨铭心的失败所赋予你的智慧。这些无法被数据训练、无法被算法预测的生命历程，才最终定义了你是一个什么样的人。

我们拒绝被AI代读，我们警惕被AI代活，所守护的远不止是隐私或一份工作。我们守护的，是那条通过持续、深刻的亲身阅读与体验，最终形成那个独一无二、不可替代的“我”的成长路径。这才是对抗存在之虚无，抵御技术异化的最终堡垒。希望你能坚守这份信念，勇敢地走向属于你的未来。