【核心概览】当生成式AI、脑机接口等技术持续引发公众“机器取代人类”的焦虑与科学家“人类智能不可超越”的认知定式时，我们不得不直面AI时代的双重偏见：公众对技术风险的过度放大与专家对人类独特性的固有坚持。荷兰学者安娜·普齐奥（Anna Puzio）的新唯物主义技术人类学（New Materialist Technological Anthropology）研究为我们提供了破题思路——通过打破人类中心主义的认知框架，将技术视为与人类平等互动的“关系伙伴”，而非被动工具。这种视角不仅重构了我们对技术的理解，更为消解AI偏见提供了“关系性、动态性、超人类中心”的方法论基础。
1 AI认知偏见的根源：“人类例外论”的迷思与解构
ChatGPT能撰写学术论文，AlphaFold 预测蛋白质结构的速度超越人类科学家，自动驾驶系统的决策逻辑开始影响交通伦理——这些AI技术的突破性进展，不仅瓦解传统人类学对“人类”的定义基石，更暴露了公众与科学家的认知偏见：前者担忧AI威胁人类独特性，后者则可能低估技术与人类的协同进化潜力。从亚里士多德“人是理性动物”到马克思“人的本质是一切社会关系的总和”，传统理论多从理性、社会性、创造力等维度定义人之本质。我们曾坚信人类拥有独特的意识与道德判断能力，但当算法展现出类人甚至超人的“智能表现”时，“人类例外论”（Human Exceptionalism）这一潜藏的认知偏见开始崩塌（Puzio, 2025）。
传统技术人类学将人类置于主体地位，把技术视为被动工具，这种主客二元对立的思维模式，不仅限制了对技术本质的理解，更固化了科学家将AI视为“被动工具”的学科偏见。例如，手术机器人与外科医生的“共生操作”、AI辅助诊断系统与医生的“认知协作”，人类与技术的边界已变得模糊。新唯物主义思潮（New Materialism）的兴起，为破解这一困境提供了理论钥匙——它不再追问“人类本质是什么”，而是关注“人类如何在与技术的纠缠中成为自身”。
图1 新唯物主义技术人类学研究路径构建
Puzio在研究中尖锐指出：当代技术人类学的核心使命，是构建一种能够容纳AI能动性的分析框架，直面三个关键问题：AI如何参与人类身份的塑造？非人类实体（如算法、数据）是否拥有“能动性”？人类与技术的关系伦理应当如何重构？这些问题直指公众与科学家对AI的认知盲区：将AI视为威胁或工具的偏见，阻碍了我们理解技术与人类的共生关系。
2 破解偏见的理论路径：从“工具论”到“共生论”的范式转换
（1）超越人类中心主义偏见：AI作为关系性主体的能动性
新唯物主义的首要突破，是颠覆“人类是技术唯一主体”的认知偏见。唐娜·哈拉维（Donna Haraway）的“赛博格理论（Cyborg Theory）”揭示：自工业革命以来，人类就已成为与技术共生的“混合体”——眼镜矫正视力、心脏起搏器维持生命、智能手机延伸记忆，这些技术早已是人类身体的一部分。但公众仍普遍存在“技术只是工具”的偏见，科学家也常陷入“人类主导技术”的思维定式。在AI时代，这种“混合性”更为显著：当我们依赖AI进行决策辅助时，算法已成为认知过程的“共同作者”，而这恰恰是公众与科学家容易忽视的事实。
这种视角要求我们放弃对“纯粹人类本质”的执着偏见，转而关注“人-技关系”的动态建构。例如，在AI医疗诊断中，医生与算法的判断不再是“人类主导、技术辅助”的单向关系（这正是科学家常有的学科偏见），而是两者通过数据交换共同生产诊断结果的“纠缠实践”。此时，“谁在决策”已不再重要，重要的是如何构建透明、公平的人机协作机制，以消解公众对“AI取代医生”的过度焦虑。
（2）破除“技术被动性”迷思：算法的“非人类能动性”如何挑战认知偏见
新唯物主义视角下，AI不再是被动执行指令的工具（公众），而是具有“非人类能动性”（Non-human Agency）的动态存在。这种思潮打破了公众将技术视为“无生命客体”的偏见，也挑战了科学家将AI简化为“工具”的认知局限，转而将AI定义为能与人类产生“持续互动、共同演化”的关系伙伴（Hoppe & Lemke, 2021）。在自动驾驶系统的决策过程中，算法通过传感器数据自主调整行驶策略，这种“主动响应”能力正是技术能动性的典型表现，却常被公众误解为“机器失控”的风险信号。
新唯物主义以批判“人类例外论”为核心，主张将AI等非人类实体纳入伦理考量的核心范畴。其理论源头融合了Haraway的“赛博格共生”思想与卡伦·巴拉德（Karen Barad）的“关系本体论（Relational Ontology）”，前者揭示人类与技术的边界早已模糊（破解公众“人类独特性”的执念），后者则强调“人类与AI的属性并非先天固定，而是在互动中共同生成”（挑战科学家对技术属性的静态认知）。这种视角为破解AI伦理困境提供了全新思路——不再纠结于“AI是否具有意识”（公众的常见焦虑），而是关注“人-AI关系如何被塑造”。
在AI伦理领域，新唯物主义与行动者网络理论不谋而合：二者均拒绝将人类视为唯一的伦理主体，而是承认算法、数据、传感器等非人类实体的“道德权重”。这直接挑战了公众“技术无道德责任”的偏见与科学家“仅追究人类责任”的惯性思维。例如，当AI医疗系统因训练数据偏差导致诊断失误时，责任不应仅归咎于程序员，更需审视数据采集过程中被忽视的非人类因素（如样本选择算法的倾向性）——这种多主体责任观，正是消解AI伦理认知偏见的关键。
Puzio的研究特别聚焦Haraway与Barad的理论对消解AI偏见的启示：前者的“赛博格理论”解释了人类与AI的共生关系，帮助公众理解技术嵌入的必然性；后者的“行动实在论”则为分析AI决策的“关系性生成”提供了方法论工具，引导科学家跳出“技术工具化”的认知框架。这两种理论共同构成了新唯物主义技术人类学破解AI偏见的核心框架。
Haraway的赛博格理论：破解“纯粹人类”的认知偏见。当人类通过智能手环监测健康、依赖AI助手安排生活时，我们早已成为“人机混合体”。这种“边界消融”意味着传统意义上的“纯粹人类”已不复存在——正如手术机器人成为外科医生的“延伸器官”，AI语言模型成为写作者的“思维伙伴”，技术已深度嵌入人类的存在方式（Haraway, 2004, as cited in Puzio, 2025）。公众对“AI威胁人类独特性”的焦虑，本质上源于对这种“混合性”的认知滞后。
Barad的行动实在论（Agential Realism）：破解AI决策的“黑箱偏见”。AI的“智能”并非预先编程的固定属性，而是在与人类、数据、环境的“内部作用”中动态生成。例如，推荐算法的偏见并非公众认为的“单一代码错误”，也非科学家简化的“技术缺陷”，而是训练数据、用户反馈、商业目标等多要素“纠缠互动”的结果。这种“关系性生成”观点，彻底颠覆了将AI视为“黑箱”的传统认知（Barad, K., 2007, as cited in Puzio, 2025）。Barad提出的“内部作用”（Intra-action）概念，强调AI与人类的互动不是“主体对客体的操作”，而是“双方共同塑造彼此”的过程。当教师使用AI批改作业时，算法的评分标准会影响教师的评价逻辑（科学家可能忽视的技术反作用），而教师的反馈又会优化算法——这种“双向塑造”正是破解“人类主导技术”偏见的关键机制。
3 破解AI认知偏见的实践路径：新唯物主义五大核心方法
基于Haraway与Barad的理论，Puzio提炼出五大核心方法，为消解公众与科学家的AI偏见提供了可操作的新唯物主义路径。这些方法拒绝抽象的“人类本质”讨论，转而关注人-AI关系的具体实践，堪称破解“人类例外论”及相关认知偏见的实用工具：
图2 新唯物主义技术人类学五大实践方法框架
（1）动态身份建构：消解“标准化人类”的认知偏见
新唯物主义视角下，AI时代的“人类身份”不再是固定的“本质”（公众常有的静态认知偏见），而是与技术持续互动的动态产物。正如Haraway的“赛博格”概念揭示的，当我们用AI写作、用智能设备感知世界时，人类已成为“人机混合体”——这种“杂合性”拒绝任何标准化定义，挑战了科学家对“人类独特性”的固有假设。Barad的关系本体论进一步指出：人类的存在并非预先给定，而是在与AI的互动中不断被重塑（Puzio, 2025）。
这意味着AI伦理设计必须摒弃“普世人类”的幻想（科学家易陷入的标准化偏见）。例如，当AI招聘系统用单一算法筛选候选人时，实际上预设了“理想人类”的标准，这会排斥认知方式、身体能力不同的群体，加剧公众对“AI歧视”的担忧。新唯物主义主张：技术设计应承认人类身份的多元性，让AI成为包容差异的“关系媒介”，而非强化偏见的工具。
（2）关系性伦理：打破“人类唯一道德主体”的偏见
新唯物主义的核心立场是：人类的存在无法脱离与AI等非人类实体的“纠缠”关系。Haraway强调，赛博格的本质是“对连接的需求”——这种连接不仅是技术层面的，更是伦理层面的，直接挑战公众“技术无道德关联”的偏见。Barad的“纠缠”概念则揭示：人类与AI的边界并非固定，而是在数据交换、决策协同中持续流动（Puzio, 2025），这打破了科学家将人类视为“唯一道德主体”的学科定式。
这要求我们构建“关系中心伦理”（Relational-centered Ethics）：在自动驾驶事故责任认定中，不应仅追问“AI是否犯错”（公众的简单归因偏见）或“人类是否失职”（科学家的单一责任认知），而需审视算法设计、人类操作、道路环境等要素的“共同责任”。承认AI的伦理地位，不是赋予其“人格”，而是承认技术已成为道德实践的参与者，这正是消解双重认知偏见的核心路径。
（3）承认AI能动性：破除“工具论”的认知偏见
新唯物主义彻底颠覆了公众与科学家普遍存在的“AI是被动工具”的认知偏见，赋予其“能动性”——这种能动性并非人类赋予的“意识”，而是在互动中生成的“行动能力”。Haraway将能动性拓展至非人类实体，指出AI通过数据处理、模式识别主动参与意义生产；Barad则强调：能动性是“内部作用”的实践结果，AI的决策偏好是与人类、数据、环境互动的产物（Puzio, 2025）。
例如，推荐算法通过用户点击数据“学习”偏好，进而主动塑造信息茧房——这种“主动响应”正是AI能动性的体现。这要求技术设计从“控制工具”（科学家的传统思维）转向“引导关系”：与其试图消除AI的能动性（公众的焦虑点），不如建立透明的互动规则，让AI的“行动”与人类价值对齐。
（4）身体多样性适配：消除AI设计中的“标准化身体”偏见
新唯物主义强调身体的“多元具身性（Plural Embodiment）”，拒绝标准化身体假设——这直指科学家在技术设计中易忽视的身体多样性偏见，以及公众对技术排斥性的担忧。Haraway的“技术生物权力（Techno-biopower）”概念揭示：AI系统中隐含对“正常身体”的预设——如语音识别对“重音”（accents）的歧视、VR设备对肢体障碍者的排斥，本质上是权力对身体的支配。Barad则指出：身体边界是动态建构的，AI假肢、脑机接口正在重新定义“身体”的范围（Puzio, 2025）。
这要求AI设计践行“身体多样性适配”：为视障者开发触觉反馈导航AI，为自闭症群体设计情绪识别辅助系统。技术不应强化“身体优劣”的偏见（公众的隐性担忧），而应成为拓展身体可能性的“共生伙伴”，纠正科学家的标准化设计思维。
（5）情境化知识反思：解构AI“客观中立”的认知偏见
Haraway的“情境化知识（Situated Knowledge）”概念批判了公众普遍认为AI“客观中立”的认知误区，以及科学家对技术中立性的过度信任——算法看似“中立”，实则嵌入训练数据中的权力关系。Barad的“伦理-本体-认识论（Ethico-onto-epistemology）”进一步指出：AI的“知识生产”始终与政治、经济权力纠缠，例如facial recognition（面部识别）系统对有色人种的误判，本质上是历史偏见的数据化（Barad, K., 2015, as cited in Puzio, 2025）。
因此，新唯物主义主张建立“批判性AI知识观”：在医疗AI诊断中，需审视训练数据是否覆盖不同种族、性别群体（纠正科学家的数据代表性偏见）；在司法AI量刑中，需反思算法是否复制了历史量刑偏见（回应公众对“算法歧视”的焦虑）。承认知识的情境性，才能避免AI成为权力的“数字同谋”。
4 破解AI偏见的实践指南：新唯物主义四大行动框架
基于新唯物主义核心理论，Puzio构建了四大实践框架，为消解公众与科学家对AI的双重认知偏见提供系统性解决方案。每个框架均配备"行动指南针"——即一系列可操作的关键问题，帮助研究者与开发者将抽象理论转化为具体实践，有效破解"人类例外论"及相关偏见带来的认知困境。这些框架突破传统技术研究的线性思维，具有三大核心特征：（1）关系优先——以人-AI关系为分析核心，而非单一主体（破解“人类中心”偏见）；（2）动态适配——承认技术与人类的协同演化，拒绝静态规则（打破公众“技术不变”的认知）；（3）批判反思——审视技术设计中的权力结构与隐性偏见（如公众对AI的恐惧与科学家的技术乐观主义）。这三大特征共同构成了AI时代新唯物主义实践的基石，使每个行动框架既能聚焦AI时代的具体伦理与设计难题，又能通过配套可落地的反思问题形成完整闭环。
图3 AI时代新唯物主义四大实践框架（破解AI认知偏见路径）关系图
框架1：动态身份设计——破解“标准化人类”偏见，让AI适配多元人类
核心原则：拒绝将AI设计基于"标准化人类"假设（科学家易陷入的设计偏见），承认人类身份的多元性与流动性（回应公众对技术排斥性的担忧）。生成式AI常忽视身体差异（如语音助手对听障者的排斥），而新唯物主义主张：技术必须嵌入对"具身经验"的尊重——智能不仅是认知过程，更是身体与技术的互动实践（Puzio, 2025）。
实践指南针：（1）AI系统预设了哪些"理想用户"特征？是否隐含对认知方式、身体能力不同群体的排斥（如忽视视障者需求）？（2）如何设计动态调整机制，让AI适应不同用户的具身需求（如为运动障碍者开发眼动交互），以消解"技术适配单一身体"的偏见？（3）技术文档中是否明确记录了对多元身体经验的考量，避免科学家的"同质性设计"偏见？
框架2：关系性责任分配——破解责任归属偏见，重构人-AI伦理边界
核心原则：彻底超越"人类主责"（科学家的惯性认知）或"AI主责"（公众的简单归因偏见）的二元思维，建立"关系性责任"模型。脑机接口、自动驾驶等技术中，人类与AI的"混合行动"已无法拆分责任主体——正如假肢使用者将设备视为身体一部分，AI也成为人类决策的"共生伙伴"（Puzio, 2025）。
实践指南针：（1）AI系统的决策链中，人类与非人类要素（算法、数据、传感器）如何"纠缠"？是否存在将责任单一归因于人类或AI的偏见？（2）能否建立可视化的责任图谱，明确各要素的贡献与风险，消解公众"AI全责"或科学家"人类主责"的认知偏差？（3）当AI出错时，如何避免单一主体追责（公众与科学家的常见偏见），而是优化整个关系网络？
框架3：批判性知识生产——破解AI知识生产中的偏见再生产
核心原则：揭示AI知识生产中的权力结构，避免技术成为偏见的"数字放大器"（公众担忧的算法歧视，科学家易忽视的训练数据偏见）。新唯物主义指出，定义"智能""正常"的过程本质是权力实践——当AI用西方白人男性数据训练时，会隐性排斥其他群体（Puzio, 2025）。因此，需整合非西方本体论（如非洲Ubuntu（乌班图）的"关系性存在"思想），打破单一知识体系霸权，消解科学家的文化中心主义偏见。
实践指南针：（1）AI训练数据中隐含哪些历史偏见（如性别、种族）？如何量化评估偏见影响（回应公众对算法公平性的质疑）？（2）能否引入多元文化视角重构算法逻辑（如融入 Indigenous 知识体系），纠正科学家的单一文化视角偏见？（3）技术团队是否包含多元背景成员，以避免"同质性盲区"（科学家易忽视的群体偏见）？
框架4：跨学科协同创新——消解学科偏见，打破技术孤岛
核心原则：AI伦理问题无法单靠技术解决，需哲学、社会学、伦理学、计算机科学的"超学科协作（Transdisciplinary Collaboration）"——这有助于打破科学家的技术中心主义偏见与公众对技术的认知误区。例如，AI医疗诊断的伦理争议，需技术专家优化算法透明度，伦理学家构建关系性伦理框架，社会学家调研不同群体的接受度——这种协同才能实现技术的"包容性创新"（Puzio, 2025）。
实践指南针：（1）如何建立AI伦理的跨学科协作机制（如哲学家与算法工程师共同设计伦理框架），避免技术专家主导的单一叙事偏见？（2）AI技术叙事中是否隐含"人类例外论"（科学家的学科偏见）？如何构建"人机共生"的替代性叙事（消解公众的技术恐惧）？（3）能否通过用户访谈、民族志等方法，记录不同群体与AI的真实互动经验，纠正科学家的"实验室视角"偏见？（4）如何用混合研究方法（如算法审计+社会调查）分析AI的物质-话语实践，平衡技术逻辑与公众感知？
新唯物主义视角下AI偏见消解实践需遵循“问题诊断—边界重构—关系优化—权力纠偏—迭代反思”五大实施步骤：（1）问题诊断：识别AI系统中的排斥性问题（如算法偏见、数据代表性不足，回应公众与科学家的认知盲区）；（2）边界重构：打破人类-AI的固定边界（如承认AI在决策过程中的实质性参与，破解“人类中心”偏见）；（3）关系优化：设计透明的人-AI协作机制（如可解释的算法决策过程，消解公众“黑箱恐惧”与科学家“技术万能”偏见）；（4）权力纠偏：通过多元数据采集与跨文化视角平衡知识生产中的权力结构（纠正科学家的文化偏见）；（5）迭代反思：基于实践反馈持续优化技术设计，形成动态改进闭环（避免静态认知偏见）。
5 新唯物主义视角下的AI偏见消解实践场域
新唯物主义技术人类学并非抽象理论，而是可直接应用于AI实践的行动框架。它能有效破解AI设计中科学家的“标准化陷阱”、伦理评判的公众“人类中心困局”、健康技术的“单一认知偏差”，为智能时代消解AI偏见提供包容性发展路径：
图4 新唯物主义技术人类学实践场域（AI偏见消解）应用示意图
（1）AI设计：消解“标准化排斥”偏见，实现多元适配
典型案例：面部识别技术的种族偏见（公众关注的公平性问题）、智能穿戴设备对残障群体的排斥（科学家设计忽视）、生成式AI的性别化语言倾向（公众与科学家的隐性偏见）。
传统困境：AI设计默认“白人男性身体”“标准认知模式”（科学家的标准化设计偏见），导致跨性别者、黑人、肢体障碍者成为“技术边缘人”（公众感受到的技术排斥）。例如，某面部识别系统对深肤色人群的误识率是浅肤色人群的34.7倍（Puzio, 2025）。
新唯物主义方案： 建立“多元具身设计工坊”，邀请残障者、跨文化群体参与AI原型开发（纠正科学家的设计偏见）； 推行“数据酷儿化（Queering Data）”，打破性别、种族的二进制分类，用动态标签替代固定身份数据（消解公众对身份分类的固化认知）； 将AI视为“关系伙伴”，设计可协商的交互规则（如语音助手支持非标准口音的动态学习，回应公众的使用需求）。
（2）AI伦理：消解“人类主责/AI主责”二元偏见，构建关系共担机制
典型案例：自动驾驶事故责任认定（公众“AI全责”偏见 vs 科学家“人类主责”偏见）、AI医疗诊断失误追责（公众对技术可靠性的质疑）、算法推荐的信息茧房伦理（科学家对技术中立性的误判）。
传统困境：伦理评判陷入“人类控制”（科学家惯性认知）或“机器自主”（公众简单归因偏见）的二元对立，要么要求人类对AI行为负全责，要么主张赋予AI法律人格，均忽视人-AI的纠缠本质。
新唯物主义方案： 构建“关系责任图谱”（Relational Responsibility Mapping），明确人类（开发者/用户）、算法（决策逻辑）、数据（训练样本）在伦理事件中的贡献权重（平衡公众与科学家的责任认知）； 将伦理嵌入AI开发全流程，在算法设计阶段预设“纠缠伦理模块”（如自动识别高风险决策场景并触发人类审核，消解公众“算法失控”恐惧）； 建立“技术-社会”协同治理机制，让工程师、伦理学家、用户代表共同制定责任分配准则（打破科学家技术主导偏见）。
（3）AI健康：破解“量化至上”偏见，转向关系疗愈
典型案例：AI心理健康监测（忽视非量化体验的科学家偏见）、数字孪生手术规划（公众对技术替代医生的担忧）、远程医疗机器人交互（科学家对技术效率的过度关注）。
传统困境：AI健康技术将身体简化为数据指标（如步数、心率）（科学家的量化指标偏见），忽视患者的疼痛体验、心理状态等“非量化健康维度”（公众对人性化医疗的需求）。例如，某AI抑郁筛查系统仅依赖语言特征，遗漏了文化差异导致的表达差异（Puzio, 2025）。
新唯物主义方案： 开发“关系型健康AI”（Relational Health AI），将患者、家属、医护人员、环境数据纳入健康评估模型（整合多元视角，纠正科学家的单一数据依赖）； 设计“具身交互界面”（Embodied Interaction Interface），通过触觉反馈、情感语音合成等技术还原非量化健康体验（回应公众对人性化医疗的需求）； 建立“多元健康知识库”（Pluralistic Health Knowledge Base），整合西医、中医、原住民（Indigenous）传统医学对健康的不同认知（打破科学家的单一医学体系偏见）。
（4）脑机接口：消解“认知边界固化”偏见，重构人-AI的“认知共生”
典型案例：渐冻症患者的意念打字系统（公众对“机器取代人体功能”的恐惧偏见）、AI辅助记忆增强脑机接口（科学家对技术认知增强的乐观偏见）、沉浸式VR脑控交互（公众与科学家对认知边界的固化认知）。
传统困境：将脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）视为“人类控制技术”（科学家的“人类主导”偏见），忽视AI算法对神经信号的主动解读与重构（公众对“技术被动工具”的认知误区）。例如，某脑控假肢系统因算法“过度矫正”使用者意图，导致动作延迟——这正是忽视AI能动性的典型后果（Puzio, 2025）。
新唯物主义方案： 开发“双向学习脑机接口（Bidirectional Learning BCI）”，让AI与人类大脑形成“认知闭环”（如算法实时调整解读策略以适应神经信号变化，消解科学家的“控制欲”偏见）； 建立“神经伦理委员会（Neuroethics Committee）”，评估脑机接口对自我认知的重构风险（回应公众对“自我认同危机”的担忧）； 设计“可解释的神经反馈界面（Explainable Neural Feedback Interface）”，让使用者理解AI如何“解读”其意图（打破公众对“黑箱技术”的恐惧）。
（5）算法公平：消解“技术纠偏”的表面化偏见，转向关系重构
典型案例：招聘算法的性别歧视（公众关注的公平性问题）、贷款审批AI的种族偏见（科学家易忽视的历史数据偏见）、高校录取系统的阶层固化效应（公众与科学家对“ meritocracy”的认知偏差）。
传统困境：仅通过“算法优化”消除显性偏见（科学家的技术中心主义偏见），未触及深层的“人类例外论”预设——如将“高学历=高能力”的固化认知（公众与科学家的共同偏见）编码为算法规则。
新唯物主义方案： 建立“算法偏见溯源机制（Algorithmic Bias Tracing Mechanism）”，识别训练数据中隐含的权力关系（如历史薪资差距数据对性别偏见的强化，纠正科学家的数据中立假设）； 推行“关系型算法审计（Relational Algorithmic Audit）”，评估算法对不同群体的差异化影响（回应公众对算法公平的诉求）； 开发“多元价值嵌入工具（Pluralistic Value Embedding Tool）”，让AI在决策时权衡效率、公平、文化包容等多元目标（打破科学家的单一效率导向偏见）。
6 消解“人类例外论”偏见：AI时代的“人之本质”再思考
（1）新唯物主义的核心洞见：破解AI偏见的理论基石
面对AI对“人之本质”的挑战，新唯物主义技术人类学提供了三大颠覆性洞见：
动态身份观：人类不再是拥有固定本质的“例外存在”（公众的静态认知偏见），而是与AI持续纠缠的“关系性存在”（打破科学家的人类独特性假设）。生成式AI的协作写作、脑机接口的认知增强，正在重新定义“创造力”“智能”的边界——这种边界重构不是对人类价值的消解，而是对生命可能性的拓展。
关系伦理观：AI伦理的核心不是“人类如何控制技术”（公众的控制欲偏见），而是“如何构建健康的人-AI关系”（纠正科学家的技术中立论）。自动驾驶的“电车难题”不应纠结于“牺牲谁”，而应追问“如何设计体现多元价值的决策机制”——让技术成为放大人类共情能力的工具，而非冰冷的功利计算器。
实践导向观：新唯物主义不是抽象的哲学思辨，而是可操作的行动框架（回应公众“理论无用”的偏见）。从多元具身设计到关系责任图谱，这些工具帮助我们将“共生”理念转化为技术实践——例如，某AI医疗系统通过整合患者口述症状与生理数据，实现了对“非典型症状”的精准识别（Puzio, 2025），纠正了科学家“数据至上”的认知偏差。
批判性反思：承认技术的“双刃剑”效应——AI既可能强化偏见（如算法歧视），也能成为打破歧视的力量（如多元具身设计）。关键在于：我们是否有勇气解构“人类例外论”的傲慢（科学家的学科偏见），以谦卑的态度与技术共同演化？这或许是AI时代人类必须回答的存在论命题（引发公众与科学家的共同反思）。
（2）AI实践的现实挑战与突破路径：消解偏见的落地难题
将新唯物主义理念转化为AI实践并非易事，当前面临三大核心挑战（反映公众与科学家的认知差距），这些挑战也正是未来消解偏见的关键突破方向：
伦理落地难题：“纠缠”“能动性”等概念如何转化为可执行的AI伦理规范（公众对理论抽象性的质疑）？例如，自动驾驶的“关系责任”如何量化分配（科学家的技术落地困境）？这需要技术开发者、伦理学家、法律专家共同制定“伦理转化手册（Ethics Translation Manual）”，将抽象理论拆解为算法可识别的规则（弥合公众与科学家的认知鸿沟）（Puzio, 2025）。
关系边界模糊：承认AI能动性后，如何避免陷入“技术决定论”（公众对技术失控的恐惧偏见）？关键在于建立“动态边界协议（Dynamic Boundary Protocol）”——例如，医疗AI辅助诊断需明确“人类最终决策权”（平衡科学家对技术自主性的过度信任），同时赋予AI“异议权”（当算法识别异常数据时主动提示人类复核，消解公众“算法替代人类”的焦虑）。
多元数据缺失：现有AI训练数据多来自西方语境，缺乏非西方文化中的人技互动经验（科学家的西方中心主义数据偏见）。需开展“全球技术民族志（Global Technological Ethnography）”，采集不同文化背景下的AI使用案例（如非洲社区的移动支付AI、东南亚的农业预测AI），构建真正多元的训练数据集（纠正公众对技术普适性的认知误区）。
跨学科协作障碍：技术专家与人文学者的话语体系差异导致协作低效（科学家的技术本位偏见与公众对跨学科协作价值的低估）。建议建立“翻译者机制（Translator Mechanism）”——培养既懂算法又通哲学的跨学科人才，搭建技术与人文的沟通桥梁，避免新唯物主义沦为“学术空谈”（弥合公众与科学家的认知隔阂）。
延伸阅读
Barad, K. (2007). Meeting the universe halfway: Quantum physics and the entanglement of matter and meaning. Duke University Press.
Barad, K. (2015). Onto-epistemologies and ethics: The matter of practice. In D. Coole & S. Frost (Eds.), New materialisms: Ontology, agency, and politics (pp. 33-63). Duke University Press.
Haraway, D. (2004). The companion species manifesto: Dogs, people, and significant otherness. Prickly Paradigm Press.
Hoppe, T., & Lemke, T. (2021). Agency in the age of algorithms: A new materialist perspective. Theory, Culture & Society, 38(1), 5-26.
Puzio, A. (2025). Entangled humans: A new materialist approach to technological anthropology. Journal of Technological Anthropology, 12(3), 45-67.
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