两个月前，科幻作家和数字权利活动家科利•多克托罗（Cory Doctorow）推出了新作《逆向半人马：后AI时代生存指南》（The Reverse Centaur's Guide to Life After AI: How to Think About Artificial Intelligence Before It's Too Late），这是他继《垃圾化》（Enshittification: Why Everything Suddenly Got Worse and What To Do About It）一书之后，又一部从政治经济学视角审视互联网与科技产业权力结构的批判之作。
不久前，他携这本新书亮相爱丁堡国际图书节，与媒体人加布里埃尔•盖特豪斯（Gabriel Gatehouse）对谈，围绕两本书所涉及的科技产业、人工智能和互联网未来等议题展开讨论。
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多克托罗长期关注网络垄断、数字版权、隐私、技术监管以及普通人对数字产品的控制权等议题。盖特豪斯将多克托罗作品的核心议题概括为：在日益受新技术支配的世界里，我们该如何生活。
多克托罗还有一项“成就”：创作了一个已经被收入英语词典、甚至进入其他语言的新词“垃圾化”（enshittification）。盖特豪斯问他：“你创造的词进了《牛津英语词典》，算得上功成名就了吧？”多克托罗不以为然：“若《牛津英语词典》里出现了一个以你的名字构成的词，通常说明有很糟糕的事正在发生。我们最好都不要追求这种成就。”
《垃圾化》于2025年10月出版，多克托罗首先解释了什么是“垃圾化”，以及它为什么会发生。多克托罗曾在电子前沿基金会工作了二十五年。这个组织致力于维护网络自由、隐私和其他数字权利。但他很快便发现，要让公众关心数字权利并不容易：这些问题高度技术化、抽象，谈论的往往还是未来的事情，而大多数人更关注眼前、具体的事情。他后来发现，真正能够“解锁公众兴趣的钥匙”是允许自己稍微说一点粗话。用一种直白而具有冲击力的方式，让复杂的技术问题变得简单易懂，因而可以迅速传播开来。
“垃圾化”描述的是数字平台走向衰败的一种典型模式。人们很少自行搭建服务器或托管内容，而是依靠某个平台把不同群体连接起来。比如，网约车平台连接司机与乘客，电商平台连接卖家与买家等。平台原本只是促成这些群体互动的中介，但正如法学家吴修铭（Timothy Shiou-Ming Wu）所说，这些中介很容易患上“主角综合征”：它们忘记自身的职责是促进人们之间的互动，反而把一切变成关于平台的故事，并试图从参与其中的每一个人身上攫取越来越多的价值。
平台创立之初，会尽可能善待终端用户，以便利、低价，甚至补贴吸引他们，借此把他们锁定。等用户形成粘性、难以离开后，平台便开始牺牲用户体验，从他们身上抽取价值，并用从用户那里拿走的利益去吸引企业客户。等企业客户也被锁定后，平台再把企业客户的价值抽走。最终，它往往只会给终端用户和企业用户留下一点价值，刚好足以让他们不离开。其余价值就流向了股东和高管，而平台本身则变成了“一坨屎”——至此，平台也就完成了“垃圾化”。
锁定效应是这个过程得以持续的关键。多克托罗以Facebook为例：“只要你爱朋友的程度超过你恨马克•扎克伯格的程度，你就会继续留在那里。”几乎所有人都认为某个平台已经变得很糟，却没人愿意率先离开，因为自己的朋友、客户、读者、照片、作品和交易关系被困其中。
不过，多克托罗指出，“垃圾化”理论更重要的部分不是描述平台如何变坏，而是解释这一切为什么会发生。贪婪并不是最近十年才出现的，真正的原因，是政策制定者作出了一系列选择。这些选择可能带来的后果，当时完全可以预见。事实上也确实有人预见并发出警告，但他们仍然制造出一种特别容易滋生“垃圾化”的政策环境，让最坏的主意和最坏的人赚到最多的钱。
政府停止有力执行反垄断法，任由大型企业收购竞争者并俘获监管机构；劳动者的力量不断受到削弱，以至于技术人员即使站出来说“我们不应该把产品做得这么糟”，等待他们的可能是解雇。与此同时，知识产权法不断扩张，使竞争者、独立开发者和普通用户越来越难以改造现有技术。曾经被科技公司奉为准则的“颠覆”，逐渐变成它们用来挑战传统行业的特权，而不再是后来者可以用来挑战它们的工具。于是，人们不能自由地给应用程序加装隐私保护或广告拦截功能，不能修改打印机程序以使用第三方墨水，也难以把自己在一个平台上的数据、联系人和内容转移到另一个平台。科技公司的权力正来自这些人为制造的依赖，而它们又利用由此获得的利润进一步巩固支配地位。
人们最初对互联网寄予希望的那些东西，也在这一过程中逐渐消失。互联网不再是一个开放、分散、允许人们自由创造和连接的空间，而越来越像那句著名的讽刺：“五个巨型网站，每一个都塞满另外四个网站的文字截图。”多克托罗强调，这不是经济规律，更不是技术发展的必然结果——资本当然会追求更高回报，但企业只有在监管者放任其作弊时，才能长期依靠作弊获得回报。在他看来，真正失职的是本应站在公众一边的政策制定者。近二十五年来，他目睹政策制定者年复一年作出这些糟糕透顶的决定。并且，问题明明是过去的选择造成的，人们却在后果出现时把它当作突如其来的灾难。这不仅损害了普通人的生活，也妨碍人们重新建设一个更开放、更公平的互联网。
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盖特豪斯追问，是否是利润动机让一切变得越来越糟？多克托罗并没有把问题简单归结为市场本身。他并不认为市场是组织社会的最佳方式、唯一方式，但他借用了亚当•斯密的经典论述：“我们获得晚餐不是因为屠夫、酿酒师或面包师的好意，而是出于他们对自己利益的考虑。” 当然，他们也担心别人会卖出更好的面包，或者为面包房工人提供更好的工作。
在多克托罗看来，无论从左翼还是右翼的立场出发，都可能得出相似的结论：只要企业始终受利润驱动，就始终存在作恶的诱因。而如果人们又寄望于国家对企业加以约束，那么，大量彼此竞争的企业，至少比一个高度集中的集团更容易监管。一个行业里如果有一百家公司，它们往往很难在任何事情上达成一致，更不会联合起来向监管机构施压。可一旦政府放任企业在一场“乱伦式的并购狂欢”中互相吞噬，最终催生出长着“商业哈布斯堡下巴”的巨型公司（注：欧洲哈布斯堡王朝长期实行近亲婚姻，家族中不少人出现突出的下颌等遗传特征，俗称“哈布斯堡下巴”），情况就完全不同了：企业数量越少、权力越集中，它们俘获监管机构也就越容易。
多克托罗以网络隐私为例。人们经常抱怨网络生活中的隐私正不断受到侵蚀。但在多克托罗看来，数字技术本身并不必然与隐私为敌。恰恰相反，如今的智能手机已经配备了强大的加密技术。用户拿出手机按下快门，照片几乎会在写入存储器的同时受到加密保护。为了说明这种加密技术究竟有多强，多克托罗用了一个极其夸张的尺度：即使把宇宙中的全部氢原子都变成计算机，从现在开始不停尝试破解密钥，宇宙也会在密钥被破解之前先走到寿命的尽头。
因此，互联网隐私日益受到侵蚀，并不是因为数字技术缺乏保护隐私的能力，而是因为掌握这些技术的平台选择了另一种运用方式。随着市场权力日益集中，少数企业既有动机，也有能力绕开、削弱，甚至取消原本可以保护用户隐私的技术机制。
多克托罗认为，美国之所以长期缺乏有力的网络隐私保护，并不是因为做不到，而是因为相关法律制度长期没有得到根本更新。美国现行的主要电子隐私法律框架可以追溯到20世纪80年代：里根于1986年签署《电子通信隐私法》，两年后，美国又通过《录像隐私保护法》，禁止录像服务商擅自披露顾客的租借记录。
欧洲虽然制定了《通用数据保护条例》，但在多克托罗看来，执行同样面临企业权力集中的牵制。许多美国大型科技公司将欧洲总部设在爱尔兰，而爱尔兰监管机构又被批评未能对这些企业充分执行欧盟的隐私规则。结果是，即使欧洲拥有更严格的法律文本，对大型美国科技企业的实际约束仍然十分有限。
多克托罗强调，我们今天所处的数字环境并非技术发展的必然结果，而是一系列制度选择的产物。我们先是允许竞争被不断削弱，让市场权力集中到少数企业手中；随后，那些原本能够制约企业行为的力量——竞争、监管以及法律执行——也随之被削弱。换句话说，隐私的丧失并不是技术原因，而是权力过度集中的结果。
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多克托罗以谷歌为例，说明“缺乏竞争约束如何导致垃圾化”。据科技记者埃德•齐特龙（Ed Zitron）对谷歌内部文件的解读，谷歌内部曾讨论过，是否要主动把搜索引擎做得差一点。齐特龙仔细翻阅了美国司法部针对谷歌提起的联邦反垄断案件中公开的大量内部文件，发现了谷歌内部两派之间的一场争论。
事情大约发生在2019年至2020年前后。那时，谷歌在搜索市场已经占据了约90%的份额。到了这个程度，再想依靠抢占更多市场份额来维持增长，空间已经非常有限。于是，公司的问题慢慢变了。过去的问题是，怎样让更多人使用谷歌；现在的问题则变成，既然几乎所有人都已经在使用谷歌，怎样才能从他们身上赚到更多钱？与此同时，谷歌开始从“增长”转向“榨取”。
据说，公司内部以营收为中心的一派，想到的办法听起来近乎荒唐：把搜索做得稍微差一点。原本，谷歌拥有一些功能，可以尽可能在用户第一次输入关键词时，就判断出用户真正想找什么。如果把这些功能削弱，用户第一次搜不到满意的结果，就只好修改几个关键词，再搜一次；如果第二次还是不满意，那就再搜第三次。对用户来说，这意味着搜索变得更麻烦；但对谷歌来说，每多搜索一次，就意味着可以再展示一轮广告。于是，原本一次就能完成的搜索，被拆成了两次、三次。产品质量下降，广告展示量却增加，收入也随之增加。如果换作一个竞争激烈的市场，这种主意几乎是在主动把用户往竞争对手那里赶。可问题在于，那时的谷歌已经不太需要担心用户会离开。
多年来，谷歌每年向苹果支付大约200亿美元，以确保自己继续成为苹果设备上的默认搜索引擎。除此之外，它还通过与浏览器、操作系统及电信运营商合作，取得了大量默认搜索入口。人们打开电脑、手机或者浏览器，几乎无论走到哪里，眼前的那个搜索框最终都通向谷歌的服务器。用多克托罗的话说，谷歌实际上已经把“货架空间”买下。在这种情况下，用户即使觉得搜索越来越差，又能怎么办？“把产品做差一点就能赚更多钱”不再只是一个异想天开的提议，而变成真正可行的商业策略。
站在另一边的是本•戈梅斯（Ben Gomes）。戈梅斯是老派的谷歌技术人员之一。他亲眼见证了谷歌从几台塞在桌子下面的电脑，发展成遍布全球的数据中心体系。面对这种提议，他感到难以接受。自己花了一辈子把搜索做得更好，当然不是为了有一天故意把它做坏。可面对一套清晰的营收逻辑，他能够提出的反对理由，归根结底几乎只有一句：“这样做让我觉得恶心。”
多克托罗说，他几乎可以肯定，任何一个靠广告赚钱的搜索公司，迟早都会有人意识到：如果让用户多搜一次，就能多展示一次广告。真正重要的不是“有没有人想到”，而是为什么过去这样的人没有赢，而这一次却赢了。答案在于，谷歌已经控制了市场。
过去，那些阻止公司把产品做坏的力量仍然存在。产品如果太差，用户可能会转向竞争对手；行为如果太过分，监管机构可能会介入；公司如果违背内部文化，员工也可能集体反对。可当谷歌的市场地位越来越稳固之后，这些原本可能降临到它头上的后果，一个接一个失去了威慑力。
多克托罗又谈到谷歌早年的另一面。谷歌曾经以优厚的员工福利闻名。办公室里有免费的康普茶，有按摩服务，甚至还为女员工提供冻卵福利，让她们可以把生育时间往后推，把职业生涯中最宝贵的几年继续投入工作。多克托罗指出，这些福利并不是因为公司格外热爱员工，而是因为当时的技术人才极其稀缺。在那种情况下，公司当然愿意花很高的成本留住他们，而那些工程师自己，也未必把自己理解成传统意义上的“劳动者”。他们更愿意相信，自己只是暂时还没有成功的创业者，是未来某家公司的创始人。
后来，情况大变。随着技术劳动力供给逐渐追上需求，整个行业出现大裁员。员工不再像过去那样稀缺，谷歌也就不必再像过去那样在意他们。如果有人因为搜索质量下降而愤怒，甚至辞职，对公司来说，也不再构成多大的威胁。于是，谷歌内部原本存在的几种制衡力量，几乎同时减弱。用户很难离开，竞争对手很难挑战，监管力度有限，员工也失去了从前那种议价能力。在这样的环境里，公司内部关于“什么是正确的事”的争论，自然越来越容易被“什么能赚更多钱”所压倒。
在多克托罗看来，谷歌真正发生的变化，并不只是搜索算法发生了变化，而是公司的目标发生了变化。它曾经希望“做一个好的搜索引擎”，后来却越来越明确地变成了“怎样赚更多的钱”。他用一个很形象的说法来形容这种变化：仿佛人的两边肩膀上，一边坐着魔鬼，一边坐着天使。过去，天使的声音还足够响亮，因为竞争、监管、员工和用户都在替它说话。可当这些约束逐渐消失以后，左肩上那个不断催促公司榨取更多利润的魔鬼，声音越来越大；而右肩上那个提醒它把产品做好、不要伤害用户的天使，则越来越安静。
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《逆向半人马：后AI时代生存指南》这个标题多少令人捉摸不透。在这部新作中，多克托罗又提出一个新的词：“鸡化的逆向半人马”（Chickenized Reverse-Centaur）。“鸡化”和“逆向半人马”也是理解这本书的关键。
他解释，“鸡化”来自劳动经济学，最初描述美国养鸡户与三家大型禽类加工企业之间的关系。这几家公司划定了各自的势力范围。对一个养鸡户来说，附近往往只有一家加工厂愿意收购他的鸡。这种市场结构叫作买方垄断。它与人们熟悉的卖方垄断相似。在许多方面，买方垄断甚至比卖方垄断更加危险：它更容易形成，也更难逃脱。
养鸡户几乎完全受制于这些大型加工企业。公司要求他们按照指定规格修建鸡舍，使用特定频率的灯光，并在规定时间开灯、关灯。他们必须在规定时间投喂指定饲料，聘请公司指定的兽医，使用指定药物，就连雏鸡也只能向公司购买。公司决定了养殖过程中的一切，唯独不预先说明养鸡户最终能获得多少报酬。
加工企业掌握着整个地区的经营数据。养鸡户把鸡送去出售时，公司便根据这些数据计算出一个“刚刚够用”的收购价格：这笔钱只够让养鸡户勉强续借贷款，再回来饲养下一批鸡，却不足以使他们摆脱债务。养鸡户由此进入一个不断变穷的循环。多克托罗指出，如今，这种劳动关系早已越过养鸡业，扩散到整个经济。
“优步”司机面对的是相似的处境。司机自己购买汽车，承担维修、保险和其他全部成本。优步不会提前明确告诉他们：一趟工作究竟能够赚多少钱。平台拥有高度精细的数据分析能力，可以判断某位司机过去是否接受过低价订单。如果司机曾经接受过，系统便会在下一次把报价再压低一点，不断试探他的底线。如果司机拒绝的订单太多，平台可能限制甚至取消他的接单资格。如果他只是偶尔拒绝，系统便先提供较高报价，再悄悄混入低价订单，一步步降低报酬。
一名司机原本也许还有一份副业。平台最初为他提供足够优厚的条件，诱使他放弃副业。等他完全依赖平台后，再逐渐压低报酬。多克托罗把这种遍及零工经济的做法称为“算法工资歧视”：平台利用每个人的数据，分别计算他所能忍受的最低报酬。这正是“鸡化”的过程。
“半人马”则来自自动化理论，指由机器增强能力的人。使用拼写检查器时，人是半人马；使用计算器时，人也是半人马；骑自行车时，人不仅是半人马，看起来甚至也有点像半人马。在理想的人机组合中，机器强壮、耐久、迅速，却缺乏判断力和辨别力；人类则负责提供机器所没有的判断与辨别。把这种关系倒过来，就成了“逆向半人马”：不再是人的头脑安装在马的身体上，而是马的头接在人的身体上。自动化系统已经可以完成大部分流程，却仍有某个环节必须由人补足。于是，人不再是机器的主人，而被征用为机器的外围设备，按照系统规定的节奏工作，服从算法作出的判断。
按照多克托罗的描述，平台司机正处于这样的状态。摄像头和应用程序持续监视他们，系统告诉他们应该走哪条路线。即使司机凭借人的经验发现了机器没有识别的问题，只要偏离系统设定的路线，就可能受到惩罚。机器比人强壮、耐久，也能够不停运转；在这种安排下，人不仅被机器使用，而且会被机器逐渐耗尽。
亚马逊仓库则把这种逻辑推向了极端。美国自动化程度最高的一批仓库属于亚马逊。多克托罗指出，这些仓库发生严重工伤的比率是其他非亚马逊仓库的两三倍。没有企业会投入七位数资金完成仓库自动化后，再让机器以低于其能力的速度运行。整个系统中真正的瓶颈是人，于是企业要求劳动者以身体所能承受的最高速度工作。一个人长期以高速、在耐力极限上工作，必然就会犯错。在仓库里，一次错误有时意味着被叉车刺穿身体。亚马逊配送司机（Amazon Flex司机）也要自行承担汽车、手机和应用程序等费用，同时接受自动系统的全程指挥。他们一方面像养鸡户一样承担成本、服从规则，却无法决定自己的报酬；另一方面又像“逆向半人马”，成为算法驱动系统中的人形零部件。在多克托罗看来，他们既被“鸡化”，又被变成了“逆向半人马”。
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盖特豪斯继续向多克托罗提问：当人们从口袋里掏出智能手机时，在某种意义上是否变成了“逆向半人马”？这种处境能不能避免？
多克托罗指出，首先必须区分两件事。一方面，人们在使用机器时，确实可能养成坏习惯，陷入认知误区。随着经验增加，有些人也许能够学会更好地使用技术，而不同人的使用方式显然也有优劣之分。另一方面，一个更加根本的问题是：法律可能并不允许用户改变自己的设备。他以欧盟2001年《信息社会版权指令》第六条为例。尽管英国已经脱欧，但英国法律仍然保留了相关规定。在某些情况下，对设备进行逆向工程或者绕过技术保护措施可能构成违法。假如一个人不喜欢手机的运行方式，厌倦了它不断投喂垃圾信息和令人上瘾的内容，他也不能随意破解手机，安装一个工具去修正另一个应用程序。
据统计，超过一半的网络用户曾安装过广告拦截器。在多克托罗看来，这或许是人类历史上规模最大的消费者抵制运动之一。然而，几乎没有人能够在手机应用中安装类似的拦截工具。“应用程序其实就是在网站外面包裹了足够多的知识产权保护，”他解释道，“以至于用户连自卫都可能构成犯罪。”即使在一个理想世界里，人们拥有“夺取计算手段”的权利，可以自行修改设备，企业家和技术人员也能自由进入市场，开发相当于广告拦截器的工具，人类当然仍会犯错。
但面对“技术正在使我们痛苦”这一事实，最不需要额外假设的解释并不是技术具有某种无法改变的邪恶属性，而是人们根本没有改变它的权利：别人把糟糕的设计强加给用户，用户却只能被困其中。因此，多克托罗指出，首先要做的，是把改造技术的权利交还给人们，让他们能够决定自己使用的技术应当如何运行。
对谈接近尾声，盖特豪斯请多克托罗谈谈对人工智能的看法。多克托罗首先算了一笔账。按照他的估算，过去一年，全球在人工智能领域投入约1万亿美元，而该行业仅创造约500亿美元的收入。企业每签下一名客户，亏损可能进一步增加；客户每使用一次产品，企业又会多承担一点成本；每一代新模型需要的资金和计算资源也比上一代更多。他把人工智能称为“人类历史上最能吞钱的东西”。
那么，科技公司为什么仍然不顾一切地投入人工智能？多克托罗认为，必须先理解大型上市公司的增长困境。一家公司一旦像谷歌那样几乎耗尽原有市场的增长空间，便会进入一种非常奇怪的状态。持续增长的公司能够在股票市场上获得估值溢价，也就是较高的市盈率：公司每赚一英镑，市场可能愿意给它十英镑、一百英镑，甚至五百英镑的估值。当市盈率足够高时，股票便像现金一样好用。公司想收购其他企业，可以直接用股票支付；想发行新股，在某种意义上也不过是在电子表格里多敲几个零。但如果一家普通企业试图在自己的账簿上用同样的方法变出真正的现金，“很快就会有人带着镣铐来找你”。
多克托罗分析，这类长期增长、习惯了高市盈率和“印钱能力”的公司，一旦停止增长，便可能突然显得被严重高估。市场如果失去信心，认定它的高速增长阶段已经结束，就会迫使它接受一家成熟企业的正常估值，股价也可能随之暴跌。此后，它既难以继续用股票收购公司，也难以靠股权吸引人才。因此，最热爱这些企业的人总在寻找下一个故事，让全世界继续相信公司还有新的增长空间。
过去几年，人们先后听过元宇宙、区块链、非同质化代币和“网络3.0”等，都是这样的故事——人工智能则是最新的一个。在多克托罗看来，与前面那些概念相比，人工智能当然更加真实，其中确实包含一些真正的计算机科学成果。假如没有这场投资泡沫，人们或许只会把这些成果当作软件的新功能：视频编辑工具多了一个插件，图像处理软件多了一个插件，文字处理软件也多了一个能够生成貌似合理句子的插件。
至于谁需要这些功能，多克托罗并不确定。他已经使用文字处理软件四十年，而在这四十年中，软件增加的绝大多数功能，他一次也没有用过。这没有任何问题。一项技术可以只对一部分人有用，不必因此承担改造整个人类社会的使命。过去，从来没有人因为某个软件插件很好用便宣布：“让我们把世界经济押在它身上。”在多克托罗看来，人工智能产业如今所做的却几乎正是如此。
如果没有泡沫，人工智能或许能够保留一些真正有价值的用途。危险在于，这场泡沫已经与美国股票市场深度捆绑。多克托罗指出，美国标准普尔500指数中，仅七家公司便占据大约35%的总市值；其中六家正在为人工智能投入巨资，第七家是芯片制造商英伟达，而前六家公司投入的大量资金最终流向了它。与此同时，人工智能企业大约每三年就要更新一轮昂贵的硬件资产，持续承受亏损，却仍然看不到清晰的盈利道路。
这种无法永远持续的过程终究会结束。多克托罗真正担心的，不是人工智能突然获得意识并毁灭人类，而是泡沫破裂后的后果。如果人工智能泡沫崩溃，带走美国股市大约三分之一的价值，而各国政府又像本世纪历次经济危机之后那样采取紧缩政策，那么承受代价的仍会是普通人。持续的失业、贫困和公共服务削减，则可能把原本理性的普通人推向法西斯主义者的怀抱。
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