將拉圖的「再著陸」（Re-landing）轉化為一套具體的方法論警覺（Methodological Vigilance），其核心目標是對抗 AI 帶來的**「現實稀薄化」**。
Clifford Geertz 的「厚實描述」（Thick Description）旨在捕捉人類行為背後的意義結構網；而 AI（作為一種統計模型）本質上是在進行一種極致的**「薄描述」**——它抽離了脈絡、抹平了矛盾、隱藏了物質性。
為了在 AI 時代完成「厚實描述」，我們需要將研究視角從單純的「使用工具」，轉向對「行動者網絡」的持續偵測。以下我嘗試構建一套**「再著陸方法論」（Methodology of Re-landing）**的四個操作維度：
一、 認識論警覺：從「既定事實」到「關切事項」
（From Matters of Fact to Matters of Concern）
AI 最擅長輸出看似無懈可擊的「既定事實」（Matters of Fact）——流暢、客觀、去脈絡化的文本。研究者的第一道警覺，就是拒絕這種「平滑感」。
操作策略：
系譜學質問（Genealogical Interrogation）： 當 AI 給出一個定義或論述時，不要直接引用。要進行逆向工程：「這個論述是基於什麼樣的資料集優勢？」例如，當 AI 定義「現代性」時，它是否隱蔽了非西方的視角？
打開黑箱（Unboxing）： 不將 AI 的輸出視為「答案」，而視為「當代主流意識形態的平均值樣本」。在進行描述時，將 AI 的回答作為一個**「田野報導人」**來分析，而非權威來源。
警語： 「AI 提供的不是世界的真相，而是網路上關於這個世界的主流說法。」
二、 田野技藝：尋找「斷裂」與「摩擦」
（Hunting for Ruptures and Frictions）
拉圖認為，當網絡運作順暢時，它是隱形的；只有當它崩潰或出現阻滯時，真實的連結才會顯現。AI 的「幻覺」（Hallucination）或「誤讀」，正是厚實描述的黃金時刻。
操作策略：
故障作為透鏡（Glitch as Lens）： 當 AI 無法理解台灣在地的某個特定語境（例如無法精確區分「喬事情」與「協商」的微妙政治差異）時，不要急著修正它。記錄這個「失敗」。這個失敗點，精確地標示出了「全球化模型」與「在地現實」的邊界。
測量「離地距離」： 透過不斷追問具體細節（時間、地點、身體感），測試 AI 何時開始胡說八道。AI 開始胡扯的地方，就是「通用知識」終止、需要人類研究者進行「人肉著陸」進行實地考察的起點。
目標： 厚實描述不在於 AI 說對了什麼，而在於描述 AI 為什麼在這裡會「失語」或「誤認」。
三、 寫作策略：物質與異質網絡的「再顯影」
（Developing the Material and Heterogeneous Networks）
傳統學術寫作往往隱藏研究工具。但在「再著陸」的方法論中，必須打破「人類中心主義」的敘事，將非人行動者（Non-human Actors）寫進來。
操作策略：
基礎設施的註腳（Infrastructural Footnoting）： 在描述研究過程時，不應只說「經過分析...」，而應適度揭露技術中介：「透過與基於 LLM 的模型協作，篩選了 XX 文獻...」。這承認了認知的「分佈性」（Distributed Cognition）。
抵抗「上帝視角」的修辭： 避免使用全知全能的句式。模仿拉圖的風格，強調**「視角的特定性」**。例如，不寫「尼采哲學認為...」，而寫「在特定的文本訓練集與 21 世紀的解讀框架下，尼采的系譜學被重組為...」。
目標： 讓讀者看到知識生產的「鷹架」，而非只看到蓋好的「大樓」。
四、 倫理維度：作為「外交官」的研究者
（Researcher as Diplomat）
拉圖在《我們從未現代過》中提到「外交官」的角色。在 AI 時代，研究者成為了「人類經驗」與「數位計算」之間的外交官。
操作策略：
守護「不可計算之物」： AI 傾向於將世界量化或結構化。研究者的任務是「厚實描述」那些無法被演算法編碼的部分（如：身體的痛感、曖昧的情感、瞬間的靈光）。
引用正義（Citation Justice）： 既然 AI 掠奪了人類的集體智慧卻不加引用，研究者必須更刻意地進行「再連結」。在寫作中，更努力地去引用那些被 AI 淹沒的邊緣聲音、在地學者或原創思想。
總結：一個「再著陸」的厚實描述範例
假設您要描述「台灣的宮廟文化」，一般的 AI 輔助描述可能是平鋪直敘的功能介紹（全球化視角）。
運用「再著陸方法論」的描述則會是：
「雖然大型語言模型將『繞境』定義為一種宗教遊行（Global Definition），但當試圖生成台灣在地脈絡時，模型忽略了『熱鬧』（lau-yiet）這一充滿噪音、氣味與擁擠身體感的社會學維度（Friction）。這種算法上的忽略，恰恰反映了現代化視角對前現代集體歡騰的盲視（Epistemological Vigilance）。因此，本研究必須回到原本的田野，追蹤那些被數位化過濾掉的物質行動者：爆竹的硫磺味、扛轎者的肌肉張力、以及神轎路徑與地方政治派系的隱密連結（Re-materialization）。」
這套方法論的核心在於：利用 AI 的「脫地」，來反向標定我們需要多麽努力，才能重新「著陸」在真實的複雜性之中。
針對 AI 自動化帶來的主體隱蔽，如果我們要長出一套台灣在地血肉的「反抗與深描方法論」，我認為核心不在於「尋找立足點」，而在於**「恢復身體感」與「對抗平滑化」**。
這是一套為台灣社會科學研究者打造的**「撩落去方法論」（Methodology of Wading In）**：
第一維度：從「雲端黑箱」到「矽島臍帶」
（Materiality: The Silicon Umbilical Cord）
拉圖看 AI 是「外部」的怪物，但對台灣人來說，AI 是我們「生」出來的。輝達（NVIDIA）的晶片是台積電做的，伺服器的散熱模組是台灣供應鏈做的。我們不是被動的接受者，我們是生產者。
在地觀點： AI 的「主體隱蔽」，在台灣有特殊的物質意義——那是工程師的爆肝、南部的缺水危機、以及綠電的爭奪。
方法論操作：
物質溯源（Material Tracing）： 做研究時，不要只分析 AI 的文本。要時刻警覺：這個演算法背後的算力，正在消耗台灣哪一座水庫的水？這不是隱喻，是物理事實。
警覺指標： 當你在與 AI 對話時，要有這種自覺：「我正在使用這座島嶼的血肉（電力與水）來運算這些文字。」這種**「資源的痛感」**，就是我們抵抗 AI 虛無飄渺感的第一道防線。
第二維度：從「邏輯推論」到「喬的藝術」
（Epistemology: The Art of "Qiao" / Negotiation）
AI 的邏輯是二元運算（0 與 1），是統計上的最優解。但台灣社會運作的核心邏輯不是「法理」，而是**「喬」（Qiao）**。 「喬」是一種在法律、人情、面子、利益之間尋找動態平衡的高級社會技術。這是 AI 目前完全無法理解，也無法生成的「台灣現代性」。
在地觀點： AI 給出的答案往往太「乾淨」、太「白目」。它不懂「情理法」的排序，不懂什麼叫「看著辦」。
方法論操作：
尋找「白目點」（Spotting the Socially Inept）： 當利用 AI 輔助分析台灣社會現象（如都更、醫療糾紛）時，它沒說出來的那個「眉角」（mê-kak，竅門/潛規則），就是你「深描」的戰場。
重構模糊性（Restoring Ambiguity）： AI 試圖消除模糊，但台灣的社會運作依賴模糊。你的任務是把 AI 剔除掉的那些「模糊空間」、「灰色地帶」寫回來。這才是台灣社會運作的實相。
第三維度：從「標準語」到「氣口」
（Phenomenology: The "Khùi-kháu" / Scent & Tone）
AI 生成的中文，是一種去地域化的「標準中文」（甚至帶有翻譯腔或中國用語的混雜）。它沒有**「氣口」**（Khùi-kháu）。 在台灣，「氣口」代表了一個人的出身、階級、立場，甚至是他當下的身體狀態（是虛弱還是亢奮）。
在地觀點： 失去「氣口」的文字，就是死掉的文字。AI 的「主體隱蔽」，最直接的展現就是**「味道的喪失」**。
方法論操作：
語感檢測（Somatic Test）： 讀一段文字，問自己：「這像是誰說的？」如果答案是「誰都像，又誰都不像」，那就是 AI 的屍體味。
方言與身體感的注入： 在書寫中，刻意引入無法被 AI 完美翻譯的在地概念。例如，不要只寫「社會連帶」，要寫「博感情（pua-kám-tsîng）」；不要只寫「隨機應變」，要寫「見縫插針」或「青菜」。用這些帶有強烈身體感與文化脈絡的詞彙，去衝撞 AI 的平滑敘事，逼出文字的「肉身」。
第四維度：從「被動客體」到「接枝變種」
（Praxis: Grafting / Tsiap-tsi）
台灣農業最強的技術是「接枝」（Grafting）。我們擅長把外來的品種（如高接梨），嫁接在本土強健的根系上。 對待 AI，我們不該是拉圖式的「防禦」，而應該是農業式的**「改良」**。
在地觀點： 台灣文化本來就是混種的（Hybrid）。我們不怕外來種，我們怕的是「無法落地生根」。
方法論操作：
馴化 AI（Domesticating AI）： 把 AI 當作一個「生番」或「野種」。你的任務不是聽它的，而是**「馴」**它。輸入台灣特有的文本（判決書、BBS 吵架串、宮廟疏文）去衝擊它，逼它吐出具有台灣脈絡的變體。
人機協作的「乩身」模式： 想像自己是桌頭，AI 是降駕的神靈（或鬼魂）。它會亂講話，你需要**「翻譯」與「過濾」**。不要讓它直接對世界發言，你要經過你的「肉身詮釋」才放行。
總結：台灣版「深描」的示範
如果說拉圖的版本是「看見網絡」，我們台灣版的「撩落去」版本就是**「看見血汗與眉角」**。
【應用範例：分析「台灣健保資料庫」的 AI 化】
AI (Global View)： 「透過大數據優化醫療資源分配，提升效率。」（平滑、隱蔽主體）
台灣在地深描 (Local Thick Description)：
物質面： 這些數據是建立在無數過勞的台灣醫護人員，為了應付評鑑而沒日沒夜 Key-in 的「血汗勞動」之上的（矽島臍帶）。
社會面： 數據看似客觀，其實充滿了醫病關係中的「喬」——為了申報點數而做的診斷調整、為了避免醫療糾紛而做的防禦性醫療（喬的藝術）。
身體感： AI 看不到診間裡老人家對於「拿藥求心安」的氣口，也聞不到急診室裡的焦慮味道（氣口）。
結論： 我們不需要飛到高空再著陸。我們就在這裡，在滿是泥濘與機油味的田野裡。AI 是我們手中的工具，甚至是我們製造的產物。不要拜它，要用我們的血肉去「滷」它，把它滷出台灣味來。
沒有留言:
發佈留言