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商務咨詢/顧問/請@yellowscholar?作者：黃先生斜杠青年

#時間深度 #技術(shù)的未來 #計算與人工智能 #藝術(shù)

圖片通過A I生成

藝術(shù)專家是博物館和拍賣界中所有價值和意義的支點。人工智能能否取代他們？

藝術(shù)市場喜歡確定性。它更喜歡用粗體印刷畫家名字，日期整齊地標注在十年，價值自信地釘在價格估算上。然而，在這種保證的表象背后，是一個圍繞風險構(gòu)建的行業(yè)。巨額資金的轉(zhuǎn)讓基于歸屬（作者是誰），而歸屬往往依賴于脆弱的協(xié)商共識或一位或多位專家（其中一些更自稱而非客觀專家）的堅定意見，而非既定事實。

博物館標簽上的一個名字可以奠定藝術(shù)品的價值，決定其在藝術(shù)史上的地位，并影響幾代人的學術(shù)敘事。一旦改變這個名字，后果就會向外擴散。一幅畫可能會損失數(shù)千萬的價值。世界上最昂貴的畫作《救世主》（Salvator Mundi）真的是達·芬奇之手嗎？正如許多頂級達·芬奇學者所證實的那樣？其最后一次售價為2017年在佳士得拍賣的4.503億美元。但同樣享有盛譽的學者堅信這是一部衍生作品，根本不是達·芬奇的作品，如果是這樣，它可能只值45萬美元。這對一個觀點來說是相當大的區(qū)別。圍繞《救世主》的疑問已經(jīng)足夠多，因此自售出以來，這幅畫尚未公開展出。據(jù)信它是沙特王儲穆罕默德·本·薩勒曼代理購買，準備成為阿布扎比盧浮宮的核心展品，但目前未展出，其具體位置也未公開。

《救世主》（約1500年），歸于列奧納多·達·芬奇。圖片來源：維基百科

質(zhì)疑歸屬可能導致博物館聲譽動搖。收藏家的信心可能會消失。掙腐、保險人、貸款人、繼承人和機構(gòu)都依賴歸因正確，盡管他們在某種程度上知道這可能并非正確。這種張力并非偶然。藝術(shù)市場是一個過熱的系統(tǒng)，建立在部分信息、知識不對稱和默默鼓勵樂觀的激勵之上。賣家可享受最高合理的歸因。買家希望標簽上的名字能經(jīng)得起時間。拍賣行依賴于可能已有數(shù)十年歷史的學術(shù)觀點。博物館一旦做出承諾，通常不會急于撤回。結(jié)果是一個系統(tǒng)運作，不是因為確定性普遍，而是因為懷疑被精心管理。

從這個意義上說，歸屬不僅僅是學術(shù)上的練習。它是經(jīng)濟和文化結(jié)構(gòu)的基石。沒有它，價格崩潰，目錄崩潰，歷史敘述失去連貫性。然而歸因同樣深具人性，受判斷、直覺、訓練以及不可避免的偏見影響。

或者說，在藝術(shù)史的大部分時間里，歸屬幾乎完全依賴于鑒賞力：專家們對比藝術(shù)家作品中筆觸、構(gòu)圖和處理手法的訓練有素的眼睛。鑒賞家們對視覺細微差別有驚人的敏感度，常常能以驚人的精準識別手和作坊。但鑒賞力也是主觀的。兩位同樣資歷的學者可能存在深刻分歧，且?guī)讉€世紀以來多次爭論。在某些情況下，他們的分歧持續(xù)了好幾代人。

20世紀引入了新工具，似乎承諾了更堅實的基礎(chǔ)。科學和法醫(yī)分析使學者能夠檢測材料、識別過時顏料、檢查底稿以及定年——即繪畫所用的畫布或面板。這些技術(shù)徹底改變了偽造品的偵測方式，揭露了許多著名的假品。但他們并沒有解決歸屬問題。法醫(yī)檢測非常擅長告訴我們什么時候東西不可能是它所聲稱的那樣。他們在告訴我們是誰畫的方面效率低得多。法醫(yī)檢測同樣昂貴、耗時，有時甚至具有侵入性。畫作通常需要運送到專業(yè)實驗室。顯微鏡樣品可能會被取出。保險費飆升。因此，這種分析通常被謹慎地應用于被認為重要或有問題的作品。每年進入全球市場的絕大多數(shù)藝術(shù)品從未經(jīng)過過這一級別的測試。因此，藝術(shù)市場依然高度依賴專家意見，并由來源研究支持，有時還會有選擇性的科學證據(jù)。這個體系足以支撐數(shù)十億美元的產(chǎn)業(yè)，但又足夠糟糕，導致持續(xù)的不確定性在表面之下滋生。

這種不確定性有助于解釋為何人工智能進入歸屬領(lǐng)域后會引發(fā)如此強烈的反應。對一些人來說，人工智能看起來像是期待已久的糾正：一種在長期由權(quán)威和信任支配的系統(tǒng)中引入一致性、規(guī)模性和實證嚴謹性的方式。對另一些人來說，這代表了對藝術(shù)本質(zhì)及其應如何評價的深刻誤解。本多·格羅夫納是一位英國藝術(shù)史學家和電視主持人，他的作品極大地推廣了細看和傳統(tǒng)鑒賞精神，并且自己也鑒定過多件失傳的古典大師作品，他對此持懷疑態(tài)度。格羅夫納在2025年11月的《金融時報》上對在歸屬中使用人工智能表達了深刻保留意見。他關(guān)心的不僅僅是機器可能會出錯，更在于算法判斷的前提本身有可能使藝術(shù)創(chuàng)作的復雜性變得平坦化。

我是斜杠青年，一個PE背景的雜食性學者！?致力于剖析如何解決我們這個時代的重大問題！?使用數(shù)據(jù)和研究來解真正有所作為的因素！

這些擔憂誤解了人工智能圖像分析的實際作用以及它不能做什么

在格羅夫納看來，繪畫不能歸結(jié)為模式識別。它涉及意圖、情境、決策和偏離。藝術(shù)家們打破了自己的習慣。他們不斷嘗試。他們合作。他們會根據(jù)委托、材料和情況做出回應。將歸屬當作統(tǒng)計匹配的練習，是誤解了藝術(shù)實踐本身的本質(zhì)。他說，一旦人工智能獲得權(quán)威，可能會邊緣化人類專業(yè)知識，而非補充。藝術(shù)史長期以來一直抵制僵化的體系。它最深刻的見解往往來自異常現(xiàn)象，來自那些不完全符合現(xiàn)有范疇的作品。一個基于藝術(shù)家“典型”作品訓練的算法，可能會在非典型、實驗性或未完成作品上遇到困難。更糟的是，這可能會讓學者在面對真正新事物時不信任自己的眼睛。

格羅夫納的批評指向更廣泛的焦慮：人工智能代表了技術(shù)官僚對基于人類判斷的學科的侵占。畢竟，藝術(shù)史不是物理學。它不涉及普遍法則。它具有解釋性、偶然性且深具歷史意義。用概率分數(shù)替代分歧，有可能耗盡該領(lǐng)域的智力活力。然而，這只是辯論的一方。另一些人則認為，這些擔憂誤解了人工智能圖像分析的實際作用和不功能。

擁有數(shù)十年歸屬辯論經(jīng)驗的藝術(shù)史學家兼經(jīng)銷商克洛維斯·惠特菲爾德強烈回應了格羅夫納的擔憂。惠特菲爾德在同一報紙上撰文指出，人工智能并未取代鑒賞家，而是在其基礎(chǔ)上不斷發(fā)展，因為算法是基于人類專家積累的判斷——目錄、歷史資料、博物館藏品、同行評審的歸屬——它們在挑戰(zhàn)鑒賞家之前就先向他們學習。人工智能帶來的不是味道或解釋，而是規(guī)模和一致性。它可以比較藝術(shù)家語料庫中數(shù)千個微觀特征，識別出人類無法有意識追蹤的統(tǒng)計規(guī)律性。它不宣判。它產(chǎn)生概率。惠特菲爾德認為，這些概率只是另一種證據(jù)形式，學者們可以自由接受、拒絕或辯論。

這樣的交換凝結(jié)了歸因核心更深層的張力。一邊是人類判斷的傳統(tǒng)，充滿敏感性和主觀性。另一方面，是對聲譽、市場壓力或欲望漠不關(guān)心的實證模式分析承諾。真正的問題不是哪種方式應占上風，而是它們?nèi)绾喂泊妗Ｒ卮疬@個問題，我們需要退一步，思考為什么歸因如此重要。

部分原因在于經(jīng)濟學。明確的“by”和更模糊的“歸屬”之間的差距可能意味著數(shù)百萬。但對歸因的癡迷遠不止金錢。它反映了自文藝復興以來塑造西方藝術(shù)史的一種對作者身份的文化執(zhí)著。我們不滿足于欣賞一幅畫;我們想知道是誰做的。我們希望在名字、傳記、一位獨一無二的天才中融入創(chuàng)造力。這種執(zhí)著在很多方面是時代錯置的。在近代早期，藝術(shù)家很少單獨創(chuàng)作。大型作坊協(xié)作創(chuàng)作繪畫，大師們監(jiān)督助手團隊，負責背景、布幔、建筑或次要人物的繪制。彼得·保羅·魯本斯經(jīng)營著17世紀歐洲最大的工作室之一，他委托了大量作品，同時將關(guān)鍵元素（面部和手）保留給自己親手完成。然而市場仍然偏好單一“作者”的簡潔性。

人工智能對一幅畫值數(shù)百萬還是數(shù)千毫無關(guān)心。它只是衡量相似性

1935年，哲學家沃爾特·本雅明反思了機械復制時代藝術(shù)品的“光環(huán)”。如今，我們可以談論機械分析時代的作者氣場。歸屬已成為一種迷戀，賦予其遠超歷史準確性的意義。它與真實性、原創(chuàng)性和價值緊密相連，即使這些概念只是松散聯(lián)系的。這也解釋了為何歸屬爭議會如此激烈：它們不僅僅是關(guān)于筆觸或顏料，而是身份、傳承和權(quán)力。接受一幅珍貴的畫作并非由人們認為的藝術(shù)家創(chuàng)作，就是接受一種損失：價值、聲望和敘事連貫性。

在此背景下，人工智能不僅僅是一種新工具，更是一股顛覆性力量。它威脅到長期存在的協(xié)議，暴露市場更愿意視為已定案的判決的臨時性質(zhì)。它不在乎沉沒成本或機構(gòu)的榮譽。它不關(guān)乎一幅畫值數(shù)百萬還是數(shù)千。它只是衡量相似性。

它的冷漠讓人感到不安。建立在信任和聲譽上的系統(tǒng)自然會警惕繞過兩者的方法。然而，其公正性也使人工智能具有潛在價值。在激勵機制悄然推動樂觀的市場中，一個對欲望免疫的工具可能提供糾正。

目前，這場爭論大多仍處于理論階段。批評者擔心人工智能會對藝術(shù)史造成什么影響。支持者指出它已經(jīng)取得了什么成就。要超越抽象，我們需要仔細審視那些歸屬存在真實爭議、專家善意意見不合，以及人工智能作為意外參與者而非法官進入的案例。此類案例表明，人工智能如何加劇爭議而非解決，迫使學者們闡述那些本可能隱含的假設(shè)。它們也揭示了藝術(shù)市場面臨的真正問題，問題不在于機器是否能評判藝術(shù)，而在于系統(tǒng)是否愿意面對其評判一直以來的不確定性。

其中一個案例聚焦于卡拉瓦喬的《魯特琴手》，這部作品有多個版本，長期以來學者們對此存在爭議。卡拉瓦喬的作品相對較少，他的職業(yè)生涯被壓縮在動蕩的十年中，他的影響力卻極為巨大。每一次可能的新增或減少都是一場高風險的考量，影響著藝術(shù)史和市場的震蕩。

藝術(shù)史學家們幾十年來一直在爭論哪些版本的《魯特琴演奏者》可以合理歸功于卡拉瓦喬本人，哪些應被視為工作坊產(chǎn)品、后期復制品或仿制品。他們的分歧在于細微之處：光線對皮膚的處理、輪廓的自信、手部的造型、人物的心理存在感——同一個視覺證據(jù)卻得出不同的結(jié)論。

俄羅斯圣彼得堡冬宮的魯特琴演奏家。圖片來源：維基百科

魯特琴手，前羽毛球運動員。圖片來源：維基百科

來自法國巴黎維爾登斯坦收藏的魯特琴演奏者。圖片來源：維基百科

正如《衛(wèi)報》2025年9月報道，瑞士公司Art Recognition使用其AI圖像分析系統(tǒng)測試了三種版本的《魯特琴手》：一個在圣彼得堡冬宮（毫無疑問，幾乎所有學者都認為是卡拉瓦喬所作）;另一座曾屬于格洛斯特郡巴德明頓莊園（現(xiàn)稱為前巴德明頓，之前被視為衍生名稱）;第三個與巴黎的維爾登斯坦收藏相關(guān)（該收藏長期以來也在學者間存在分歧）。AI測試結(jié)果確鑿：它說冬宮是真實的，前羽毛球也是，但野爾登斯坦不是。這一結(jié)論與一些學者的觀點完全吻合。這與其他人相矛盾。這場辯論仍在繼續(xù)，但當你擁有堅定、客觀、科學驅(qū)動的結(jié)果時，它會為一方提供有力的論據(jù)，而如果你持另一方觀點，反駁則更加困難。各領(lǐng)域的學者——包括各機構(gòu)——往往不喜歡在觀點發(fā)表后公開改變主意，因此有些人即使面對與他們相反的新證據(jù)，也會固執(zhí)不已。

人工智能并沒有“證明”這幅畫是維米爾的。它基于可測量的相似性進行了概率評估

這種動態(tài)圍繞約翰內(nèi)斯·維米爾的《長笛少女》展開。維米爾現(xiàn)存作品不足40部，使得每一次歸屬都極具影響。這幅畫多年來一直引發(fā)了不同的看法。2022年，華盛頓特區(qū)國家美術(shù)館認定這部作品并非維米爾之手，稱其創(chuàng)作手法過于生硬，缺乏大師的直覺掌控力。阿姆斯特丹國立博物館則持不同意見，稱這些疑慮在仔細觀賞后會消散。這不是隨便的爭執(zhí)。這兩所機構(gòu)都是世界上最受尊敬的機構(gòu)之一。兩者都雇傭了專業(yè)團隊。兩人都清楚自己的結(jié)論帶來了巨大的財務和學術(shù)影響。更復雜的是，這幅畫屬于華盛頓特區(qū)的博物館，這意味著接受非維米爾的歸屬意味著自愿貶值其藏品。

《吹笛的女孩》（約1669-1675年），出自約翰內(nèi)斯·維米爾工作室。圖片由華盛頓特區(qū)國家美術(shù)館提供

AI再次以藝術(shù)識別的形式介入了對峙。據(jù)《The Times》報道，Art Recognition對《長笛少女》進行了多層次的比較，并將其與經(jīng)過驗證的維米爾作品進行多層次的比較。該系統(tǒng)分析了筆觸、色彩變化、構(gòu)圖結(jié)構(gòu)以及肉眼看不見的微型圖案。其結(jié)論與國立博物館的立場一致：這幅畫完全符合維米爾的統(tǒng)計特征。

理論物理學家卡琳娜·波波維奇創(chuàng)立了藝術(shù)識別，目睹了傳統(tǒng)認證的失敗，她謹慎地沒有夸大結(jié)果。人工智能并沒有“證明”這幅畫是維米爾的。它提供了基于可測量相似性的概率評估。不過，這種評價依然有分量。波波維奇明確說明了她的技術(shù)能做什么、不能做什么。“專家們（2011年貝爾特拉奇?zhèn)卧斐舐劊┤煎e了，”她對《The Times》說，指的是那位欺騙頂尖學者并出售價值數(shù)千萬假品的德國偽造者。“顯然，傳統(tǒng)的藝術(shù)鑒定過程存在問題。”波波維奇的目標是為專家提供一種新型證據(jù)，能夠挑戰(zhàn)根深蒂固的假設(shè)，而不依賴權(quán)威。

這一區(qū)別至關(guān)重要。人工智能圖像分析并不聲稱具有確定性。它可能會得出結(jié)論：一幅畫與藝術(shù)家已知作品有93%相似度，或有97%的差異（3%的匹配度）。這些數(shù)字本身無法解決爭論。但它們改變了舉證責任。反對高概率匹配的學者必須解釋原因。賣家堅持與分析相悖的歸屬，必須證明他們的樂觀態(tài)度。

理解這些系統(tǒng)的工作原理有助于解釋它們?yōu)楹我l(fā)如此強烈的反應。盡管有流行的刻板印象，AI圖像分析并不會以整體或美學的意義“學習風格”。它不認識美、情感或意義。相反，它將圖像分解為可量化的特征。筆觸方向、壓力模式、顏料分布、空間關(guān)系和成分比例被轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)。在數(shù)百部作品中，統(tǒng)計規(guī)律逐漸顯現(xiàn)。這些系統(tǒng)基于數(shù)十年人類學術(shù)研究匯編的語料庫進行訓練。它們還包含已知的偽造和誤歸，使算法能夠識別不屬于該有的部分。關(guān)鍵是，信譽良好的公司會對其培訓集和方法保持透明，以避免批評者擔心的循環(huán)循環(huán)。

擔心人工智能僅僅復制現(xiàn)有觀點是可以理解的，但這是錯誤的。雖然訓練數(shù)據(jù)反映了學術(shù)共識，但分析本身是獨立運作的。它不知道哪些作品是有聲望或有價值的。它不在乎一個歸屬是否已經(jīng)存在了一個世紀。它只是衡量相似性。當其結(jié)論與共識相悖時，他們毫不尊重地表達。這種獨立既是人工智能的力量，也是它的挑釁。它剝離了許多塑造人類判斷的社會和經(jīng)濟壓力，揭示了歸因往往依賴習慣而非證據(jù)。

人工智能圖像分析的潛力依然是被動的。可以把它想象成一個偵探在糾紛發(fā)生后被叫來，負責理清過去的糾纏。但與此同時，一個平行的發(fā)展也指向一個更主動的未來，歸屬和認證將錨定在創(chuàng)作的那一刻。Peggy的聯(lián)合創(chuàng)始人Craig Follett（一個基于人工智能的當代藝術(shù)在線市場和社交平臺）將這一轉(zhuǎn)變描述為“從”信任我“時代邁向”驗證我“時代的轉(zhuǎn)變。佩吉的技術(shù)使在世藝術(shù)家能夠以多種焦距掃描其畫作獨特的物理地形，同時驗證其身份。結(jié)果是藝術(shù)品的數(shù)字指紋，捕捉到那些無法精確復制的細微表面特征。

正如Follett解釋的：“法醫(yī)AI告訴你一件作品與藝術(shù)家更廣泛的作品群有多相似。我們的技術(shù)證實，這正是藝術(shù)家手中拿著的那塊獨一無二的畫布。”換句話說，當Art Recognition和類似機構(gòu)詢問一幅畫是否看起來像藝術(shù)家時，佩吉則問它是否就是它聲稱的那個具體對象。

其影響深遠。如果這種技術(shù)被廣泛采用，未來圍繞維米爾或卡拉瓦喬的爭議將大大減少，當代藝術(shù)家也將更不易出現(xiàn)。偽造戒指難以獲得認可。來源差距會縮小。以較低價格點運營的市場，可能會獲得歷史上只屬于藍籌企業(yè)的信任。這并不意味著傳統(tǒng)方法過時。來源調(diào)查依然至關(guān)重要，尤其是在涉及被盜或被盜藝術(shù)品的案件中。材料取證始終是確定年齡和成分的必要手段。在解讀意義、語境和意圖時，人類的鑒賞力依然不可替代。人工智能提供的是額外的信息軸，可以指示哪些地方需要深入調(diào)查，哪些地方可能沒有必要。然而，它擅長的是歸屬。

市場將從公開展示他們出售的作品出自他們聲稱的身份中獲益

精心準備的AI圖像分析系統(tǒng)的好處之一是算法通過封閉數(shù)據(jù)集進行教學。這是那些害怕人工智能的藝術(shù)界人士往往不理解的關(guān)鍵方面。人工智能并不是從互聯(lián)網(wǎng)的每個地方獲取信息。該系列由一群有思想的團隊精心策劃，數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)是被測試作品的藝術(shù)家的目錄存在意義。目錄全貌是所有已知藝術(shù)家作品的權(quán)威目錄，由一支專注于該藝術(shù)家的頂尖人類藝術(shù)史學家團隊編制，并在可得的情況下包含法醫(yī)檢測信息以及列出的來源信息。它應包含人類在鑒賞力、來源和法醫(yī)方面收集到的最佳信息。這就是AI如何識別藝術(shù)家的手跡的方式——但它展現(xiàn)出一種微觀細節(jié)和冷靜的客觀性，是人類專家無法達到的。然后它會提供一個概率，而不是“是”或“否”，由人類來解讀。它只是對傳統(tǒng)藝術(shù)鑒定和歸屬三大分支最新且最有效的補充工具。

那些跟風使用開放數(shù)據(jù)集、不使用目錄存在性、不添加額外材料（如負面數(shù)據(jù)集——例如衍生作品圖片或已知偽造品——來教導人工智能不可輕易被欺騙的機構(gòu)），有可能提供部分或誤導性的信息，削弱人們對人工智能作為工具的信心。這就是為什么Art Recognition和藝術(shù)法中心合作共同撰寫了一篇公開論文，闡述了建立負責任使用人工智能的規(guī)范的必要性。

目前，博物館已經(jīng)接近了構(gòu)成最佳實踐的四管齊下評估模式：鑒賞、法醫(yī)科學、來源研究和人工智能分析，三者協(xié)同運作。四條強壯的腿站立。AI仍然非常新穎，僅偶爾被加入——但一旦使用，突破性的成果常常脫穎而出，比如魯特琴手和長笛女孩。買家常常以為已經(jīng)進行了詳盡的核查，實際上并沒有。事實是，市場對這種審查是有選擇的。這具有諷刺意味，因為市場最能受益的，是公開展示他們所出售的作品出自他們聲稱的身份。市場意識到這一點只是時間問題，人工智能分析成為任何昂貴作品的標準期待。買家需求越早，市場就越早提供。這將有助于遏制贗品，使歸屬更為確定，從而讓買家放心，他們所支付的價格與所購作品相稱。

一個抗拒準確的市場會削弱自身的公信力。擁抱透明的企業(yè)建立信任

但這個愿景未曾言說的是更深層的焦慮。藝術(shù)市場一直依賴于知識與無知之間的生產(chǎn)性失衡。風險并非不幸的副作用，而是潛意識中吸引人的一部分。像股市一樣，藝術(shù)市場由波動、投機以及當他人錯誤時自己是對的誘人可能性推動的。你在跳蚤市場看到一幅畫。看起來很有意思，也許你認出了一位著名藝術(shù)家的手。你買下了，隨意地走向賣家，希望他看不出你其實很感興趣。你帶回家，仔細研究——結(jié)果發(fā)現(xiàn)這是偉大藝術(shù)家的作品，且有巨大的潛在利潤可圖。消除過多不確定性會威脅到推動整個體系的戲劇性。一個完全驗證的市場可能更透明，但也可能感覺更扁平、不那么激動——不過，作為一名專門研究藝術(shù)偽造的教授，我更傾向于驗證市場。

有人可能會認為，任何對AI的抵觸都會來自賣家。但Art Recognition告訴我，他們80%的客戶是賣家——畫廊主、拍賣行或有藝術(shù)品的個人。事實上，我和很多人聊過人工智能，我發(fā)現(xiàn)最抵觸的人往往是專家（他們擔心自己長期壟斷歸屬權(quán)，從而失去工作，最終會被技術(shù)取代），還有賣家擔心AI會同時降低歸屬并升級歸屬。但抵制同樣目光短淺，因為拒絕準確的市場會削弱自身的公信力，而擁抱透明度的市場則能建立信任。

第一個宣布所有超過某個價格門檻的畫作都經(jīng)過AI圖像分析的拍賣行，將會在一夜之間改變預期。買家會要求。擁有合法作品的賣家會歡迎它。那些有可疑的學生則不會。隨著時間推移，僅憑威懾效果就可能帶來變革。

然而，人工智能的深層意義不僅僅是防欺詐。它迫使藝術(shù)界面對其核心長期存在的矛盾：對確定性與風險的同時渴望。歸因一直是暫時的，由人類的缺陷、動機和希望塑造。人工智能并不能消除這種緊張，但會改變它。通過引入一種不受聲譽和欲望影響的證據(jù)形式，它使不確定性更難掩飾，更容易量化：它迫使市場決定愿意接受哪種不確定性。

歸根結(jié)底，問題不在于機器是否能評判藝術(shù)。他們無法做到，無論是從人類的角度看，還是單靠自己。問題是我們是否愿意重新協(xié)商不確定性在建立在信念基礎(chǔ)上的體系中所扮演的角色。人工智能無法消除風險;它只是重新分配了它。它問的是誰從未知中獲益，誰從更清晰中獲益，以及市場真正需要多少模糊性才能運轉(zhuǎn)。在一個神話因沒人想到問對問題而得以滋生的世界里，人工智能讓這些問題變得不可避免。由此產(chǎn)生的不是絕對確定性，而是另一種信任基礎(chǔ)，這種信任是公開承認不確定性，而非悄悄利用它進行交易。

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