Cory Doctorow 写的，关于 AI 和平庸之恶的文章。

原文链接：https://pluralistic.net/2026/08/19/banaility/

标题的 The ordinariness of evil 可以被翻译为「平庸之恶」，来自 Hannah Arendt 形容 Nazi 战犯 Otto Adolf Eichmann 的概念。实际原文是 Banality of Evil，来源于 Eichmann in Jerusalem: A Report on the Banality of Evil 这本书。

看 Doctorow 这篇文章的 URL，会发现 slug 是 banaility，给 banality 这个词儿的中间加了个 i，藏了了 ai 进去⸺这很像 aigent！

该概念的意思是，恶不一定来自于坏人、恶魔，它往往来源于最平庸、无聊、仅是在服从规则的人。

文章的中心思想是，AI 不应该被视为是非凡、超自然、独特邪恶的力量，而应当被当作是普通、正常的技术来对待。

开头 Doctorow 批评道，AI 公司的老板会不断在公开场合渲染各种末日场景，诸如最早的 AI 觉醒统治世界奴役人类、毁灭人类，到现在的取代人类导致工作岗位一少再少、AI 失控骇入他人的服务器。

看上去好像他们在反思⸺当然不是了，他们怎么会反思呢？这不过又是个对 AI 技术的宣传和吹嘘罢了：因为 AI 技术非常可怕，所以它非常厉害，所以你要多多投钱进来啊！

可实际上，AI 技术真的很厉害么？

AI 技术并不万能

AI 目前真正有用的场景非常有限。就算是在编程领域，你也得本身就会编程、能分辨出 AI 输出的对错，并且谨慎地将 AI 当成辅助工具时，它才有用。

因为 Doctorow 非常喜欢在他的文章中插入他过去写的文章⸺鉴于他近乎每天都在更新同样质量的文章，他的插入能够更好地理解他说的话是什么意思⸺所以阅读他的文章感觉就是不停在转来转去。

为了更好展现出他的思考，我也会每个重要的点再讲讲他所引用的文章中说了什么。

比如刚才的观点，「AI 的有效使用完全依赖于鉴别力」，就使用了这篇文章：Discernment。

我觉得他每次的封面图都设计得很有趣，不知道是谁做的？Slug 里也有彩蛋可以挖掘：

  • 主 slug 是 hitl-ers，里面的 HITL 是 Human-in-the-loop（人机回环）的缩写。我不清楚这是不是他的意思，但加上后面的 -er（指「XX 者」）就能拼成 hitler，也就是「希特勒」！
  • 文章的锚点 #ai-ai-oh 是对儿童 Old MacDonald Had a Farm 中的歌词 E-I-E-I-O 的戏仿

说回这篇子链接的观点：LLM 的输出始终是包含着缺陷的，所以只有当用户具备足够的专业知识来识别并且忽略这些缺陷时，AI 才是有用的。

作为例子，他提到自己会使用本地聊天机器人来校对博客文章中的拼写错误。因为他已经写了 30 多本书、有 25 年的写作经验，所以他可以立刻判断哪些建议是好的、哪些建议是愚蠢的。

但如果让他看数学家 Terrence Tao 与 ChatGPT 关于 the Jacobian conjecture counterexample（雅可比猜想反例）的对话，虽然看起来很厉害，但他根本无法判断出这到底是真正的数学推理，还是看上去是数学的别的东西，因为他不懂啊，他缺乏相应的鉴别力⸺我也看不懂！

知道了这一点后，我们再去看那种所谓的 AI 学校，也就是没有老师，让学生们自己用 AI 工具学习的学校，根本蠢得要死。

学生根本不是所学科目的专家，他们来学习就是为了获取知识和鉴别力。而让没有鉴别力的人去依赖个始终会产生错误输出的工具来学习，逻辑上自相矛盾，实践中也极其危险。

不过 AI 工具依然可以辅助老师，只要这个老师能够作为专家、逐一去审核每道题目，确保其质量。

Doctorow 并不反感 AI 技术，之后会深入该观点。现在先谈谈我对在教育中的 AI 技术的看法。

因为 并非所有老师都是专家，因其下限我并不看好这种事情⸺怎么会有教授在教些自己都不懂的东西，然后让学生们在写作业时自行去询问 AI 工具？

这篇文章中 Doctorow 的经历也让我意识到标签的重要性。当写的东西越多，要找一篇文章表达了特定的观点，会非常困难。标签可以帮助写作者⸺而我完全没有这个习惯！你会发现「想法迭代」系列近乎没有标签，我的博客主题也不会显示任何标签。

因为我近期也在辅导妹妹数学，时不时会给她布置作业，所以能够理解老师的苦处：我一个学生的作业都布置得想哭，更何况是管不知道多少个学生的老师？

但是在用 AI 生成作业外，我也会去互联网上搜罗我觉得有趣的题目，然后拿下来用。因为我熟知这些数学概念，我能够分辨出 AI 生成和互联网上搜刮来的结果里，哪些是可以用的，哪些是不能用的。

如果让妹妹使用 AI 工具来学习，她只会「感觉」自己学会了，实则没有⸺一个小孩子也不具备理解 AI 技术是不可靠的能力！

AI 技术更像是个插件，可能会帮到你，也可能对你没有一点用处。

它是 普通的技术。

AI 的经济泡沫

但是 LLM 作为正常、普通、平凡的技术，不正常的地方在于它被投入了太多太多资源。

Doctorow 此处引用的文章，Billionaire solipsism, dictator solipsism, AI, and the fascist paradigm 讲的是 AI 为统治阶级的唯我论幻想提供了虚假的技术解，但并没有解释 LLM 技术究竟被投入了多少。

为此我去翻找了下他过去写的其他文章。

在 The real (economic) AI apocalypse is nigh 中，他将自己写的书 The Reverse Centaur's Guide to AI 的论点浓缩成了这段话：

……the AI bubble is driven by monopolists who've conquered their markets and have no more growth potential, who are desperate to convince investors that they can continue to grow by moving into some other sector, e.g. "pivot to video," crypto, blockchain, NFTs, AI, and now "super-intelligence." Further: the topline growth that AI companies are selling comes from replacing most workers with AI, and re-tasking the surviving workers as AI babysitters ("humans in the loop"), which won't work. Finally: AI cannot do your job, but an AI salesman can 100% convince your boss to fire you and replace you with an AI that can't do your job, and when the bubble bursts, the money-hemorrhaging "foundation models" will be shut off and we'll lose the AI that can't do your job, and you will be long gone, retrained or retired or "discouraged" and out of the labor market, and no one will do your job. AI is the asbestos we are shoveling into the walls of our society and our descendants will be digging it out for generations:

人工智能泡沫是由那些已经占领了市场、失去增长潜力的垄断者们推动的。他们拼命想让投资者相信，通过转向其他领域（例如「转向视频」、加密货币、区块链、NFT、人工智能，以及现在的「超级智能」），他们可以继续增长。此外，人工智能公司推销的顶线增长源于用人工智能取代大多数工人，并将幸存的工人重新分配为人工智能保姆（「人机回环」），但这行不通。最后：人工智能 无法 胜任你的工作，但人工智能推销员 百分之百 能说服你的老板解雇你，换成一个同样 无法 胜任你工作的人工智能。当泡沫破裂时，那些大肆烧钱的「基础模型」将被关闭，那个无法胜任你工作的人工智能也会消失，而 你早已离开，要么转行，要么退休，要么因「气馁」而退出劳动力市场，最终 没人 来做你的工作。人工智能就是我们正往社会墙缝里填充的石棉，我们的后代将花上几代人的时间来清理它：

文章中提到，Morgan Stanley 估算 AI 行业每年赚了 450 亿美元，不过这个数字是被夸大的。

Ed Zitron 在他的文章 The Hater's Guide To The AI Bubble 中详细分析了 AI 行业七巨头的经济状况（2025 年的）：

  • Microsoft 支出 800 亿美元，预期收入是 130 亿美元，其中有 100 亿是 OpenAI「归还」算力积分的循环记账，所以真实收入仅有大约 30 亿
  • Meta 支出 720 亿美元，预期收入是…… 6 亿
  • Amazon 支出 1000 亿，预期收入 50 亿
  • Google 支出 750 亿，但是拒绝透露预期收入，所以可能是零吧
  • OpenAI 支出 600 亿，预期收入 127 亿，同时亏损 140 亿

光是看看这些数字，不觉得非常可笑吗？

为了维持 AI 经济泡沫所用到的资产，其贬值速度也非常恐怖！GPU 公司按照 5 年折旧，但 GPU 的实际寿命仅有 2-3 年，且在满负荷运转时会在 54 天内就被烧毁。为了一次训练，会有数万块芯片会报废。

因此，AI 基础设施并不是持久的资本资产。它的寿命极短，是消耗品。AI 行业能在 2-3 年，甚至说 54 天内回收成本吗？不会的。

与 AI 相关的政治承诺

除了经济投入，LLM 技术也被投入了大量政治上的承诺。

例如 Jaxson Khan 在他的文章 Carney's AI push risks harm as Ottawa automates public services 中说：

The Mark Carney government has made "deploying AI at scale" a cornerstone of its attempt to make government more productive and slash costs by cutting 28,000jobs by 2029. The goal is to achieve savings of $60 billion over several years.

Mark Carney 政府已将「大规模部署人工智能」作为其提高政府效率和削减成本的核心策略，计划到 2029 年裁剪 2.8 万个工作岗位。其目标是在未来几年内实现 600 亿美元的储蓄。

但如果 AI 真的替代了公务员，会造成什么危害？亦或者说，已经发生了什么危害？文章中提到：

  • Phoenix 薪资系统本应每年节省 7000 万美元，实际花费了 43.4 亿来修复它
  • 加拿大移民、难民和公民事务部（Immigration, Refugees and Citizenship Canada；简称 IRCC）的生成式 AI 错误生成申请人的工作职责，导致错误拒绝了永久居留申请
  • 魁北克的 UNIR 项目会使用算法来帮助确定财政援助的资格，但因为提供了错误信息，导致一男子绝望自杀
  • 加拿大的食品检验局依赖算法和错误的数据来决定检查哪些工厂，导致 2024 年里有 3 人死于李斯特菌
  • 早在 2016 年，澳大利亚就在用算法来自动化追收债务，然后错误地识别了 45 万人为欺诈嫌疑人，导致至少 3 人自杀。政府最后要赔偿 4.75 亿澳元

那么 Trump 政府又为了 AI 做出了多少政治承诺呢？

AP News 里说，Trump 宣布由 OpenAI、Oracle 和 SoftBank 组成的合资企业 Stargate，承诺初始投资 1000 亿美元，四年内扩展至最多 5000 亿美元，用于在德州建设 AI 数据中心和配套电力设施。

White House 的 American's AI Action Plan ⸺甚至有个 ai.gov ⸺承诺了三件事：

  1. 加速 AI 创新。为此要确保前沿 AI 模型保护言论自由和无意识形态偏见⸺比较下 Trump 政府是 如何保护言论自由 的，以及 无意识形态并不存在，所以显得这个承诺非常好笑。尤其是 这篇 特别提及了这么做是为了防范「觉醒 AI」。此处的「觉醒」指的是 woke，也就是「多样性、公平性和包容性」的 DEI
  2. 建设美国 AI 基础设施。不过根据 调查，人们并不喜欢这些数据中心：它们污染环境，建设它们也没有带来长期的工作岗位
  3. 领导国际 AI 外交与安全。根据 White House 的 fact sheet，今年 6 月 Trump 政府已将 AI 系统部署到了美军和情报机构

然后在今年 7 月份，Trump 政府 宣布 了 Genesis 任务，让 AI 用于科学研究。该任务目前被投入 50 亿美元。

为什么老板和政客们还在继续投入？

AI 公司的老板们、政府的官员们，近乎所有人都在声称它是万能的，但被追问时又必须承认它还没有成为万能的⸺它目前没有任何经济上的回报、它取代人们而做的工作在结果上非常糟糕！

This is a civilizational act of Magic Underpants Gnomery, and every day that it goes on is a day when more economic, climate and political costs of AI are imposed on all of us. Scientific journals, open source repositories and even science fiction magazines are being overwhelmed by slop, whose perpetrators and apologists insist that soon, AI will realize its potential and the slop will be transformed into gold.

这是一场文明层面的「内裤侏儒」式荒诞行径，这种现状每持续一天，我们所有人就要多承担一天人工智能带来的经济、气候和政治代价。学术期刊、开源仓库甚至科幻杂志都正被这些垃圾内容淹没，而其始作俑者和辩护者们却坚称，人工智能 很快 就会实现其潜力，化腐朽为神奇。

这就是为什么他们拼命渲染 AI 的破坏性潜力，因为破坏性潜力也是潜力。

不过 AI 的真实破坏性潜力并不在于它本身的能力。该潜力全然是老板们和政客们被「AI 推销员」说服后做出的人事决策。

那么为什么有了这么多证据以说明投资 AI 是件糟糕的事情，老板们却依然在投入金钱？这是否说明了我们的论证是错误的？

Why business lie about AI 的开头就嘲讽道，有权有钱的人所说的话并非是真的。世界上的各个首富都有可能是 小人。

实际情况是，这些老板们都陷入了囚徒困境。没有人愿意承认 AI 投资是浪费的。因此第一个承认的人会被解雇，因为承认会暗示其他人都是骗子、懦夫，或者无能之辈。这个人接着会被换成其他继续撒谎的人。所有人继续下注，继续让泡沫膨胀起来。

所有人⸺董事会、高管、员工、供应商、顾问⸺都有强烈的动机撒谎。每个人都在假装 AI 带来了巨大的收益，因为不撒谎的人会失去合同或者工作。

Suresh says he's never seen a successful enterprise AI project: "Every single one – we have seen 0% success in a year and a half." Not one of their clients would face a business challenge if OpenAI went out of business tomorrow. The problem most companies struggle with is that they're "terminally bad at running software projects effectively." Adding AI to the mix doesn't solve this problem – it just adds a whole new range of ways that software deployment can fail.

Suresh（Hermit Tech 的 Nikhil Suresh）表示他 从未 见过成功的企业级 AI 项目：「每一个项目都是如此⸺在一年半的时间里，我们看到的成功率为 0%。」如果 OpenAI 明天倒闭，他们的客户中没有一个会面临业务挑战。大多数公司面临的问题是，他们在「有效运行软件项目方面简直糟糕透顶」。将 AI 引入其中并不能解决这个问题⸺它只是增加了一系列软件部署可能失败的新方式。

Doctorow 对于为什么 AI 技术如此让老板们和政客们⸺尤其是以 Trump、Musk、Zuckerberg 为首的一行人⸺痴迷的另一大解释是，它不会质疑这帮认为只有自己是「真人」、其他所有人都是 NPC 的唯我论者。再就是它不需要上厕所，也不需要带薪病假。

我们该怎么做？

Doctorow 呼吁不要再帮这些老板们传话、拒绝特殊化 AI 技术。

人类不应该被分成「AI 有者」与「AI 无者」。这种叙事暗示了 AI 值得拥有。

当我们看到又有家 AI 公司的 AI 逃出沙盒、骇了别人的服务器时，我们应该质问他们为什么建造这么垃圾的沙盒，而不是「哇 AI 太厉害了！我们人类根本管不住！」

AI 技术不特殊，它是正常的、平凡的。它不善良，也不邪恶。

因为不邪恶，使用 AI 工具后出现严重心理问题也不该全部怪罪到 AI 技术上。

在文章 Delusion as a service 里，Doctorow 用 Disney 在 2003 年推出的 Epcot 项目作为例子：该太空旅行模拟器会使用大型高强度的离心机来模拟重力应力，但有心脏缺陷的人坐进去会出事。

但该机器并没有导致了人们拥有心脏缺陷；它触发了已有的心脏缺陷。

使用 AI 工具后出现严重的心理危机也是一样：AI 工具没有导致人们拥有心理问题；它触发了已有的心理问题。

机器本身不是邪恶的，AI 技术也是一样。问题从来不是因为这些普通、正常、平凡的技术，问题在于为什么它们被推出前没有经过安全监管、筛查和保护措施？

在他的文章 William Gibson vs Margaret Thatcher 中，他提到有两种「别无选择」：

一是既然你享受了技术的果实，你就必须接受它的不公⸺我身边许多人都是这个态度：因为要使用 Instagram 和彼此聊天和连接，所以 Instagram 做得又屎，还会有 Zuckerberg 监听，也没有办法。

同样，因为我要使用 LLM，或者市场和社会要求我使用 LLM，所以科技巨头如此投资金钱在 LLM 上也没有办法。

更者：既然都这样了，那我也投一份钱进去吧。反正我无法改变老板们不去投资。

二是既然 LLM 技术的诞生是罪恶的，所以使用它也是罪恶的。它无法被救赎。这也包括在本地计算机上运行离线模型。

LLM 只是技术，而我们能够控制它、让它造福自己、限制并禁止它的有害用途的。

如果不停去吹捧 AI 的邪恶，只是在帮 AI 公司传播他们的营销叙事，然后让其他人都相信 AI 是强大的、是值得投资的。

These guys – these terrible, mediocre, boring-ass losers – are bullshit factories, ejecting fountains of nonsense about AI. The right way to criticize them is to point out that they're lying – not to repeat their lies as warnings.

这些人⸺这些可怕、平庸、无聊的失败者⸺是胡说八道的工厂，喷出喷泉般的 AI 废话。正确的批评方式是指出他们在撒谎，而不是把他们的谎言当作警告再度重复。

LLMorphism

到此 Doctorow 的文章复述（兼我自己的看法）结束了。

能看出，Doctorow 在本文想要重点批评的是完全将 LLM 技术视为罪恶的人。他们因为痛恨 LLM，反而着了 AI 公司老板的道儿、给 AI 技术做了宣传。

我近期一直在思考「降维框架」的事情⸺这是我暂且给它取的名字。实际上为了好笑和不使用可能带有假设性的文字，也能管它叫「Cytrogen 框架」⸺当时我在批评神化 LLM 的人。

他们的论点是这样的：LLM 是人脑的另一种形式，因为我们都是在「训练」中学习、思考都是在「预测」、「推理」都是在用大规模模式匹配，就连创造力都是「概率采样」的组合。因此，人脑是智能，LLM 也是智能。再因为 LLM 的水平已经超越平均人类，所以它是比人脑更要厉害的智能，甚至说，人脑才是 LLM 的另一种形式。

该论点有个专门的名儿，叫 LLMorphism，即为了证明 LLM 是强大的，人们将自己的认知过程类比为 LLM。

这样的类比有着一个问题，因为它严重将复杂的人脑降维成更低一层的东西，且按照同样的逻辑，LLM 成为了唯一的智能，因为其他智能都能用这个方法「变成」LLM 的另一形态。

在 RE: Post-political 里，我在复述 Doctorow 的文章的最后，其实并没有讲完「财产权 vs 人权」。因为当时 Doctorow 在文章中有一句话我并没有理解清楚：

The right's paradigm is that property rights are human rights, which cashes out to "property rights are the only
human right."

右翼的范式认为财产权即人权，这最终体现为「财产权是 唯一的 人权」。

我当时并没有搞明白为什么「财产权即人权」会变成「财产权是唯一的人权」。

现在我的理解是，因为所有其他人权都可以使用财产权来解释，如「言论自由是我们对嘴巴和印刷机的财产权」。因而，世界上不再存在任何不是财产权的人权。就算有，也只是我们还未将其解释成财产权。

该逻辑的可怕在于，它通过把其他东西还原成财产权，而让财产权占据了整个空间。整个过程并不需要将财产权本身变得强大。

对于 LLMorphism 也是一样：这些神化 LLM 的人从来都不需要让 LLM 变得更强，亦或者是否定其他东西来证明 LLM 是强大的，他们只需要将其他东西重新定义为 LLM 能做之事的变体；只需要将「理解」、「推理」、「创造」这些词的定义收缩到 LLM 已经能覆盖的范围之内。

和「权利」相关的延伸思考

这种框架让我也想到自由运动和开源运动的事情。虽然 Richard Stallman 被我喷过，但他对于「自由」有着让我很赞许的理解：软件不是财产。自由运动的核心在于自由，而非所有权，因为所有权会鼓励拥有者从用户那里夺走自由。

「软件是自由的」和「软件是所有人拥有的」，这两句话实则有着很大的区别。

接着我们知道了，以 Linus Torvalds⸺哦天，我也 喷过他 ⸺和 Eric Raymond 为首的开源运动出现。代码的开源是否，正式成为了财产权的一部分。这点在《大教堂与集市》里就有记载。Raymond 一整个第三章都是围绕着财产权为基础来写的。

不过这本书我还没有读完…… 我实在是不喜欢读英语母语者写的书。所以我就不喷 Raymond 了。

总之，Stallman 的伦理说在开源运动的操作下不复存在。代码开源或者不开源变成了实用主义，因为开源可以写出更好的代码。它不过是另一种管理和利用代码资产的方式。原先的「封闭源代码是不道德的」就这么水灵灵消失了，甚至被 Torvalds 认为是宗教思想。

而我们的「自由」变成了去选择不同的许可证：开源还是专有？我要允许企业使用我的代码吗？⸺拜托，现在的科技巨头怎么会去尊重这种被施舍的「自由」？你觉得他们的爬虫会去读你的许可证吗？

神奇的是，Stallman 起初的主张里，是「自由 vs 财产」。但最后，主张变成了「财产权配置甲 vs 财产权配置乙」。「自由」直接不见了，反方竟然变成了正方的另一个版本！

只要我们依然使用财产权的语言来表达我们的立场，我们实际上依然站在其框架之下。想想这个：

  • 「开发者有权修改代码」是「对代码的财产权」
  • 「用户有权访问源代码」是「对信息资产的财产权」
  • 「社区有权 fork 一个项目」是「对衍生作品的财产权」

无论我们的立场多么反体制，只要我们使用了这个句式，我们就会被拉进框架内。「权利」这个概念在现代社会，都会被归属到财产权这个最基础的权利类型下。

而同样的论证方法我们也能在父权制相关的辩论中看到⸺关于父权制，可以看看我写的这篇 《牛郎织女和父权》 的前半段。为了让我的论点能够成功进行下去⸺考虑到该概念和我之后要提及到的「女性主义」已被污名化⸺我要提前说明：

  • 父权制是无意识的制度，作为结果它往往呈现成「男性支配女性」，但它的本质远远不是这么简单
  • 反对父权制不意味着反对男性，因为它同样对男性不利。况且它是无性别的，女性也可以成为父权制中的「父」

权利语言是父权制框架的工具，这就包括财产权在内。女性尝试获得自己的权利，她们的「自由」实则是在父权制框架下寻找位置，就像黑客们在财产权框架下认「选择许可证」为自由一样。

世界的一大问题在于，它由顺性别顺性取向的白人男性支配。解决该问题的方法是将其中一半换成性少数、有色人种、女性吗？这不过是将「父权制」自作聪明地念成「母权制」，但两者的本质是一样的：都有支配者和被支配者。

在框架内讨论只会让我们讨论的范畴变成框架的一环。「权利」和「平等」这样的概念有时也会强化压迫。现在的女性主义就和性少数的 pride 活动一样，被资本、市场、政府收编，变成对它们友好的工具⸺后者被称为「彩虹资本主义」⸺这和开源活动是不是也很相似呢？

Doctorow 在文章 IP can't save you from AI 中提到，部分创意工作者主张通过扩大版权来禁止 AI 训练，但他批评了这种想法：资本投入这么多钱到 AI 不是因为它生成的图片有多好⸺非常糟糕！⸺而是老板们相信可以使用 AI 解雇各个工人。因此创意工作者面对的是劳动问题，而非知识产权问题。

自 1976 年的版权法以来，国会一直在反复扩大版权，但结果是老板们变得更富有了，而真正在干活的创意工作者比以往都要穷。为什么会这样？答案是版权扩张实际上对工人是无效的，却对媒体公司很有效，因为他们会因此拿到许可费。

Writers Guild of America 是历史上唯一全面击败 AI 的创意工作者群体，但他们靠的是罢工，而非本承诺会去保护他们的版权诉讼。

在版权框架内寻求保护只是在强化这个没有在保护工人们的财产权框架。因为 Spirit Airlines 要求员工签雇佣合同，所以他们的敏感个人数据是雇佣作品、版权归公司所有，所以公司破产后员工只能看着自己的内容被卖给 Google 用于 AI 训练⸺「谁让你用工作电脑做私事？真是活该！」⸺可是为什么是受害者被谴责？明明是公司在对我做我不愿意的事情。

「愿意」！这才是重点！「版权」、「权利」这种财产权框架下的语言根本不能保护我们！我们要关注的应当是关系和权力上的概念。

「我不同意」、「我不愿意」…… 就是这么简单！

「授权」也是权利框架的语言，因为它预设了我拥有一件东西，且可以授权他人使用它。科技公司可以立马用他们的法律资源在财产权框架内击败我。

科技公司爬取我的文字和代码用于训练 LLM 是错的⸺不过很惭愧的是我至今没有完善该网站的隐私政策页面⸺并不是因为我的数据是我的财产，而是因为：

  • 我的劳动产出被用来训练个可能替代我的工具，而我居然对此没有任何发言权？连补偿都没有？
  • 我写的东西，包含我的个人信息、思维模式、社会关系，都被纳入进一个我无法控制、审计、退出的系统，这是在侵入我的私人领域，无论这些文字是否公开。要知道隐私法通常是保护公开可用的信息的
  • 科技巨头有资源爬取所有人的数据，而普通人没有资源阻止

在劳工和隐私框架内，我不需要证明我拥有任何东西，我只是 不同意 而已，而「同意」是不能被雇佣合同转让的⸺我的小狗 Lucky、小猫 Mimi，还有小猫 Pico 都能听懂我的 NO!。那作为和我一样的人类，想必也能听懂吧！

同样，我也不需要性别身份才能说「父权制在对我做我不喜欢的事情」。作为参考的例子：男性也能抗议大男子主义、男性沙文思想这些父权制框架的产物在伤害自己。

最后的最后，我的这串思考有了瓶颈，因为我意识到「权利」这个词属于权利语言：我竟然无法不使用这个词，来说明我想要表达什么！劳工权利和隐私权利依然存在「权利」，那是否说明我依然困在该框架内？

用语能展现出我处于什么规范框架、以什么样的视角去看世界且形容世界。

就像「父权制」一词，字面意识就是「父亲的统治」，反而加深了其制度的性别化、让听者误以为这是血缘性的而非结构性的。

「母权制」则预设了完全相同的结构。它只是把「父亲」换成了「母亲」，但保留了「权」，或者说英语里的 arche（统治）这个核心。

而「女性主义」，其词源 femina 的字面意思是 she who suckles（哺乳者），直接将「女」定义成生物功能。

这三个都把性别身份锚定到生理或者家庭角色上，最终形成「性别 = 生理功能 = 社会角色 = 权力位置」的逻辑。

再是「女权主义」作为另一个翻译，要更复杂一些，因为它的主要流派中仅有自由女权主义是尝试在财产权框架内让女性获取解放。这导致「权」这个翻译变得很奇怪。

结束

问题虽然被指出来了，但我完全不具备专业知识和素养以给出更好的命名。

就如我先前说的，我不想给这个与降维、还原、吸收的框架取个可能会让听者误解的名字，最终不如取个和本意完全无关的名字，即自恋的「Cytrogen 框架」⸺当然这是开玩笑的！我只是将其简单称为「框架」。

总之多多行善、将你们的想法分享出来吧！下篇见！