当"无限滚动"的发明者开始反思：我们正在用错误的方式制造AI

2019年，数十亿人已经习惯了在社交媒体上无休止地向下滑动手指，却不知道这个让他们难以自拔的产品设计，最初出自一位名叫Aza Raskin的年轻人之手。那时候的Raskin可能不会想到，多年后他会成为最激烈的技术批判者之一。而此刻，他正发出一个比当年"无限滚动"更具争议性的预言：AI正在重蹈社交媒体的覆辙，而且后果远比当年严重。

这不是危言耸听。Raskin目前担任Center for Humane Technology（CHT，人道技术中心）的联合创始人，这家机构自2018年成立以来，就致力于揭露科技行业如何系统性地劫持人类注意力。在最近一次深度访谈中，Raskin明确指出："那些扭曲了社交媒体的激励机制，现在正在以更高的风险塑造AI。如果不改变这场竞赛的本质，任何对AI'人性化'的尝试都将是徒劳的。"

从"注意力商人"到"觉醒者"

要理解Raskin的警示，我们有必要回溯他的技术生涯。Raskin曾任职于Google，并在那里共同创立了Human（后被Google收购）。他最"著名"的贡献之一，便是在20多岁时发明的无限滚动（infinite scroll）——这个看似无害的交互设计，实际上彻底改变了用户与内容平台的关系。用户不再需要主动点击"下一页"，内容流可以无限延伸，注意力消耗也随之变成了一个无底洞。

Raskin曾在多个场合坦承这一设计背后的商业逻辑：用户停留时间越长，平台可售卖的广告库存就越多。这是一个简单到残酷的等式。而当这个等式在社交媒体时代被验证为"成功法则"之后，它几乎没有悬念地成为了AI时代的底层激励结构。

2020年，Raskin与CHT另一位联合创始人Tristan Harris共同推动了纪录片《社交困境》（The Social Dilemma）的上映，这部作品首次将"算法推荐正在操控人类行为"这一命题推向了大众舆论场。尽管该片引发了关于社交媒体伦理的广泛讨论，但Raskin后来承认，仅靠舆论压力远远不够——结构性激励不改变，平台行为就不会真正改变。

社交媒体的错误，AI正在重演

CHT的核心论点并非简单地将AI与社交媒体划等号，而是指出两者共享同一套激励扭曲的底层逻辑。具体而言，这种扭曲体现在三个维度：

第一，时间维度的军备竞赛。 社交媒体时代的竞争核心是用户每日使用时长（Daily Active Time）。各大平台争相优化推荐算法，目标是让用户尽可能久地停留。数据显示，2012年至2019年间，美国成年人每日社交媒体使用时长从平均1.5小时增长至超过3小时。现在，AI助手和生成式工具正在经历类似的竞争阶段——谁能占据用户更多的"思考时间"，谁就能在下一阶段的商业版图中占据优势。

第二，互操作性缺失导致锁定效应。 社交媒体时代，平台通过封闭生态将用户锁定在单一系统中。AI领域正在发生完全相同的模式：用户在一个AI平台上积累的对话历史、定制化的Agent配置、专有的数据资产，都在强化着平台粘性。根据市场研究机构Sensor Tower的数据，截至2025年底，头部AI应用的用户留存率（30日留存）已经超过了多数社交媒体应用，这意味着"AI锁定"的程度可能比预想中更快、更深。

第三，边际成本趋零导致的规模失控。 传统内容生产存在显著的成本约束，而生成式AI极大降低了内容创作门槛。Raskin担心的不仅是虚假信息的泛滥，更是一种根本性的"注意力稀释"：当AI可以无限量生产个性化内容时，人类还有多少空间接触"非AI生成"的真实信息？这种稀释效应，目前尚无任何监管框架进行约束。

为什么AI的风险更高

Raskin反复强调的一个核心观点是：社交媒体的问题主要是心理层面的——注意力碎片化、焦虑、抑郁、社会撕裂。而AI可能造成的后果将延伸到物理世界。

这个判断有其技术基础。当前的AI系统已经可以自主执行代码、发送邮件、预订服务、控制智能设备。OpenAI在2025年发布的Agent能力框架中，明确将"AI自主行动"作为产品演进方向。随着AI Agent（AI代理）从实验室走向商业部署，算法推荐失误的影响将从"你看了一条假新闻"升级为"AI替你签了一份合同"或"AI替你发出了一封不可挽回的邮件"。

CHT的研究团队在2025年发布的一份白皮书中指出，注意力劫持的经济逻辑在AI时代将被指数级放大。他们引用了这样一个推演：如果一个用户每天使用社交媒体的时间是3小时，那么一个每天帮助用户处理工作、决策、甚至情感交流的AI系统，理论上可以占据其清醒时间的70%以上。 这不是科幻，这是目前多款"AI伴侣"和"AI助手"产品正在追求的目标。

此外，Raskin还提到了一个常被忽视的维度：社交媒体的问题在某种程度上是"可逆的"——用户可以卸载App，可以设置使用时间限制。但当AI深度嵌入医疗诊断、法律咨询、教育培训等高风险领域时，其错误决策的追溯和纠正成本将远超社交媒体。

改变竞赛本身，而非优化参赛者

面对这一局面，Raskin的处方既不乐观，也并非绝望。他的核心主张是：任何试图在不改变激励机制的前提下让AI"更人性化"的努力，本质上都是在现有赛道上打补丁。

CHT近年来推动的方向，可以概括为三个方面：

一是"注意力权利"的立法框架。 类似于GDPR对数据隐私的保护，CHT倡导对"注意力采集"进行立法限制。例如，要求平台披露用户在平台上的"注意力消耗"数据，赋予用户对AI推荐逻辑的拒绝权，或禁止在特定场景（如教育、医疗）中使用基于注意力最大化的算法设计。欧盟《AI法案》2024年的正式生效，为这一方向提供了区域性的政策样本，尽管执行细则仍待完善。

二是行业层面的"减速协议"。 Raskin曾在公开演讲中类比核不扩散条约——当单个主体的无节制发展可能危及所有人时，行业需要某种形式的集体约束机制。尽管这一想法在商业世界显得理想主义，但他指出，AI安全领域的某些研究合作（如Anthropic与多个学术机构的对齐研究项目）已经在小范围证明，合作性安全投入与商业竞争并非完全不可调和。

三是推动"设计价值观"的范式转换。 CHT发起了"humane by design"（设计驱动的人道主义）认证体系，试图在消费市场建立对"注意力友好型"产品的识别度。这类似于有机食品认证对农业生产方式的改变——当消费者愿意为"更少操控"的产品支付溢价时，市场激励才会真正转向。

说实话，这些方案听起来都有些"理想主义"，在当前AI军备竞赛白热化的背景下，任何一个都难以单独奏效。但Raskin的逻辑链是清晰的：如果激励结构不变，单个企业的"AI向善"承诺终究会被竞争压力吞噬。这不是关于某个公司的道德问题，而是一个系统性问题，需要系统性的解法。

我们仍有机会，但窗口在收窄

写到最后，我想回到Raskin那个略带宿命感的断言：AI能否人道，取决于我们是否愿意改变这场竞赛本身。这句话的核心假设是——当前AI发展的驱动力，与当年驱动社交媒体无序扩张的逻辑，本质上是同一套东西：注意力货币化。

但AI的特殊性在于，它既可以无限制地放大这套逻辑，也可能是我们最后一次修正它的机会窗口。毕竟，当AI真正成为信息、决策、甚至行动的主要代理者时再来讨论"人性化"，恐怕为时已晚。

这不是一个关于AI能否被"管好"的技术问题。这是一个关于我们到底想要什么样的人类未来的价值问题。而Raskin和他所在的CHT正在做的事情，不过是提醒我们：在算法接管一切之前，有些规则最好由人来制定。