澎湃思想周报丨困于末人国度的福山；当AI开始“翻译”动物

困于末人国度的福山

网上流传着一句话，人终将被年少不可得之物困其一生。在弗朗西斯·福山身上，这句话要倒过来读：人终将被少时鹊起之声名困其一生。

一、被忽略的“最后之人”

2026年9月8日，福山的回忆录《末人国度：回忆录》（In the Realm of the Last Man: A Memoir）在美国和英国同日出版，304页，35个短章。这本书原本想叫《造物》（Building Things），书里他把自己写成一个爱动手的人，做木工家具，组装服务器，还做无人机在校园里飞。但他最后还是用回了那几个在37年前令他暴得大名的词——最后之人。

“历史的终结”出自1989年夏天《国家利益》（The National Interest）上的一篇15页文章，标题末尾带着一个问号，即《历史的终结？》。3年后扩写成书，才有了《历史的终结与最后之人》。8月31日，书评人珍妮弗·萨莱（Jennifer Szalai）在《纽约时报》写道，福山著述不少，可他看起来注定要被那几个词纠缠一辈子。9月8日，通库·瓦拉达拉詹（Tunku Varadarajan）在《华尔街日报》说得更直白，1992年那本书既是福山成名的阶梯，也成了他的磨盘，一个“好记到让很多人觉得不必真去读”的书名。

9月2日，乔纳森·弗里德兰（Jonathan Freedland）在《卫报》刊出访谈报道，把这37年称作“一个从文章发表那天起就落地生根的误解”。福山在回忆录里说那个短语被当成了“幼稚的自由主义凯歌论”，于是写道：“过去30多年里，我每周都会被问上几次，是否愿意撤回自己的论点。为了回答这个问题，我写了成千上万的文字，做了几十次访谈报道。”《卫报》的访谈报道问他如今对那篇文章是什么心情，拿披头士老被要求重唱《She Loves You》打比方，他说“两种都有点”，既感激它带来的成功，也厌倦了一再重演。

《纽约时报》书评则提醒读者，福山说的不是history，而是大写的History。这个说法借自亚历山大·科耶夫（Alexandre Kojève）。按科耶夫的讲法，历史的终结指的是某一套观念出现之后，生活在它所塑造的制度里的人再也无法把它改进得更好。福山给自己找的位置，是“施特劳斯立场与科耶夫立场之间的中间地带”。

真正被冷落的是书名的后半截。9月2日，伊万·克拉斯特夫（Ivan Krastev）在《金融时报》发表书评，题为《末人国度：未来如何从政治中消失》。书评写道，福山36岁上凭一篇文章成名，文章后来扩成的那本书很少有人读过、很多人读错，但所有人都在评论。《历史的终结与最后之人》是由它的标题定义的，作者操心的是末人的命运，旁人争的却是历史的终结。“书名里被忽略的那一半，才是要紧的那一半。”

“末人”借自尼采，指满足于安逸与渺小幸福、再无可为之赴死之事的人。《卫报》的访谈报道从回忆录里引了那段话：“历史终结处浮现的那种存在，通常是一个被剥夺了斗争、风险与抱负的人，哲学家尼采称之为‘末人’。我们生活在末人的国度里，已经有些时候了。”《金融时报》书评还写道，福山把“末人”从尼采那里借来，用它追问自由民主获胜之后会对人的精神做什么。真正让他家喻户晓的是“历史的终结”，而他对这份意外的名声处理得相当机敏，干脆不去理会。旁人反反复复问的，是他是否还相信历史已经终结，他问自己的却是另外一些问题。

福山的回答落在“血气”上。《卫报》的访谈报道写道，他引用苏格拉底意义上的thymos（血气），即灵魂里渴望得到他人尊重与敬意的那部分能力。末人也许温饱无忧，可一旦他觉得自己应得的承认没有到手，他就会愤怒。9月24日马特·麦克马纳斯（Matt McManus）在《雅各宾》发表的书评，把《历史的终结与最后之人》结尾处一段常被跳过的判断整段引了出来：“有理由怀疑，一个自我满足而富足的自由民主社会所能提供的奋斗与牺牲，是否足以召唤出人性中最高的东西。因为一个人若只是成了一个开发商、一个登山家，或者一个政治家，那些无法耗尽、甚至从未被触碰的理想主义蓄积，便无从施展。成为这样的人，在许多方面都很难，他们也确实得到了承认，但他们的生活并不是最艰难的，他们效力的事业也不是最严肃、最正当的。而只要这一点不变，由他们划定的人类可能性的边界，终究无法让那些血气最盛的天性得到满足。”

引语里点名的3个人，是开发商唐纳德·特朗普、登山家莱因霍尔德·梅斯纳（Reinhold Messner）和政治家乔治·布什。这本书写于1992年，当时的特朗普还只是纽约的一名房地产开发商，《纽约时报》书评说，他在那几页里只被顺带提了一笔，归入在自由民主与市场经济里能够得到满足的那一类人。福山回忆自己当年的想法是，“他们不必去当僭主，光是发财就够了”，而回忆录里他承认，“我哪里知道，光是发财对他并不够”。

《纽约时报》书评写道，福山在《历史的终结与最后之人》的最后五章里预言，“无聊与躁动会点燃一场针对建制机器的怒火”，只是那五章几乎没有人读过，也没有人记得。30多年后，躁动与怒火到处都是。“末人”变得如此不安分，以至于迷上了那些让他们相信一切都已经腐烂的民粹煽动家。福山说：“这个结局在30多年前是完全可预见的。”

1989年那篇文章的末段，早就写下了这份忧虑。《卫报》的访谈报道从中引了两句，一句是“历史的终结将是一个极其悲哀的时刻”。另一句说，既然政治的根本问题在实质上已经解决，“那场曾召唤出大胆、勇气、想象力和理想主义的全球意识形态斗争，将被经济计算、无休止地解决技术问题、环境关切以及对精致消费需求的满足所取代”。这篇报道还写道，末人的另一个规定性特征，是渴望一份能赋予生命意义的“事业”，而福山在1989年就预感到了对那个斗争年代的“强烈怀旧”。这份怀旧，今天读起来，像是在讲我们身处的时代。

二、保守与自由的轮回

回忆录本身是一部思想传记。《雅各宾》书评说它一身兼三职，回顾传主复杂的一生，把过去的争论和批评说清楚，最后为自由民主辩护。前两件事做得令人钦佩，第三件却露了怯。《雅各宾》书评给出的理由是，替自由民主辩护，前提是听得懂对手在说什么，而福山恰恰做不到这一点。福山后来虽说走到了社会民主的左翼，对驱动左翼的那些本能与观念却始终隔膜，对福柯、德里达这类复杂思想家的轻慢处理，在这篇书评看来“只是冰山一角”。

《纽约时报》书评还写了福山的家世。他是独子，生于芝加哥，在纽约长大。他祖父在洛杉矶小东京开五金店，“直到60年代初才终于拿到公民身份。他做的第一件事，是投票给极端保守的总统候选人巴里·戈德华特（Barry Goldwater）”。父亲相反，是“一个彻头彻尾的自由派”，参与民权运动，反对越战。

据《纽约时报》书评，1970年福山进康奈尔大学读古典学，住在特柳赖德学社（Telluride House），那里深受保守派政治理论家阿兰·布鲁姆（Allan Bloom）影响，而布鲁姆是列奥·施特劳斯（Leo Strauss）的学生。他正是在那里混进了“施特劳斯派一伙人”，政治立场转向保守。在巴黎，他去听过罗兰·巴特、雅克·德里达的课，结果却是幻灭。他把这一路理论判为“本质上是虚无主义的方案”，在德里达等人那里，“真理主张不过掩盖了某个支配性社会行动者以牺牲边缘群体为代价作出的权力断言”。此后他转向安全研究，进了兰德公司，相信在相互确保摧毁的年代，精明的现实主义者才是少数清醒的人。

8月30日，雅各布·海尔布伦（Jacob Heilbrunn）发表于《华盛顿月刊》的书评《末人回到原点》对福山此后的道路讲得最细，书评作者本人正是这段历史的亲历者，1989年夏天，刚进《国家利益》当助理编辑的他就收到一份长稿，作者是国务院官员弗朗西斯·福山，文章结论是我们可能正站在“人类意识形态演进的终点，以及西方自由民主作为人类政府最终形式的普遍化”的边缘。按这篇书评的说法，福山为年轻一代新保守派奠定了思想基础，这一派别以威廉·克里斯托尔（William Kristol）和罗伯特·卡根（Robert Kagan）为首，他们鼓吹一种十字军式的外交政策，其顶点便是2003年的伊拉克战争。

福山与这批同道的决裂，回忆录里写得最动情。他1981年被保罗·沃尔福威茨（Paul Wolfowitz）招进里根政府。据《华盛顿月刊》书评记述，福山签过克里斯托尔和卡根主持的“新美国世纪计划”散发的要求推翻萨达姆的信。迟至2004年，他才公开表达对伊战的不同意见。书评强调，福山对这场战争的批评并不慷慨激昂，而是“更接近冷静的分析，而非高调的抨击”。福山自己解释过原因。他的问题“是心理上的，不是政策判断或道德分歧的问题。那是一种心理障碍，让我无法公开反对老朋友们的主张”。代价是被许多旧日同侪视为叛徒。这次公开异议之后，《华盛顿邮报》专栏作家查尔斯·克劳萨默（Charles Krauthammer）随即指他反犹。

同样的自我清算也发生在经济上。《纽约时报》书评引福山的话说，2008年华尔街的鲁莽把金融体系推到悬崖边之后，他修正了自己的立场。“那种相信可以用军事硬实力去推广民主的信念导致了伊拉克战争，而这场金融危机则是这种保守主义信念的结果，即相信自由市场、相信市场自我调节能够维持稳定的经济增长。”他说，“这两样最终都被证明是彻头彻尾的胡说。”书评注意到一个轮回：福山如今在政治上更认同自己的父亲，而父亲在《历史的终结与最后之人》出版后不久就去世了。

三、重审“历史的终结”

围绕这本书的评价，分歧落在“末人”这个概念上，也落在福山算不算一个落空的预言家上。同情的一翼以《华尔街日报》和《华盛顿月刊》为代表。《华尔街日报》书评说这本书“燃烧着一个被诬告者的义愤”，福山的气恼在于太少批评者“费心去读《历史的终结》的最后五章”，而恰恰是那五章点明了历史“并非终结，只是在通往不确定未来的路上暂停了”。《华盛顿月刊》书评的结论更温和，福山的写作一向“更多是清醒的审慎而非刻意的张扬”。福山绕了整整一圈，重新拥抱了当年因父亲信奉而被自己轻蔑的自由主义信条。

批评的一翼同样有理有据。《雅各宾》书评承认福山关于右翼民粹起源的分析“在特朗普时代被证明有先见之明”，但认为这本书在为自由民主辩护的那一部分露了怯。福山还赞赏“精英统治”（meritocracy，或译为“贤能政治”），甚至为“渴望高人一等的激情”（megalothymia）叫好，称它是“任何人类卓越的必要动力”，却不追问自由派如此倚重的精英主义神话，如何助长了社会怨恨。《雅各宾》书评的结语几乎是判词：福山从里根和小布什的新自由主义、新保守主义，稳稳地走到了克林顿和拜登的温和进步主义，“但正是这些中间主义形式的失败，铺就了通往特朗普主义的道路，而它们无法把我们从那里救出来”。

《金融时报》书评批得更含蓄，也更刻薄。这篇书评借苏珊·桑塔格（Susan Sontag）的说法给福山定了位：“政治学家弗朗西斯·福山是一个典型的丈夫。他的回忆录《末人国度》里没有任何感伤的教养，它是一个思想旅程的故事。”（“伟大的作家要么是丈夫，要么是情人。”语出桑塔格1963年评加缪笔记的文章，后收入《反对阐释》。丈夫式的作家可靠、明白、宽厚、正派，情人式的作家凭气质与任性让人着迷。）但它真正想说的是，冷战之所以特殊，不在于两种未来愿景相撞，而在于两个对手被同一种愿景约束。共产主义与自由主义是同一种语法的两个时态，共享一个前提，即明天不只是与今天不同，而且比今天更好。当终点被设定之后，政治就萎缩成行政，曾经投向未来的激情会迁回过去，记忆、身份、复原。“怀旧是政治在未来不可得时的所作所为。而当未来回归时，它是以威胁的形态回来的。”这篇书评因此主张重新想象1989年，把它理解为“不是历史的终结，而是终结了未来的那一年”，这份洞见其实一直藏在福山的书名里。

四、中国是一道没有闭合的命题

这本书里最值得中国读者停留的一段，是福山谈中国。福山说，过去30来年他一直在寻找一种“自称比自由民主更能满足人性”的替代制度，而伊朗式的神权政治“非常不可信”。相比之下，“中国模式是一个更严肃的竞争者”，它可以比自由民主更高效地作出决策。“所以对我来说，问题在于：这是不是也是一个可持续的制度？30年后我们会不会看到它被复制到其他地方？这仍然是一个开放的问题。”《卫报》的访谈报道追问，如果一代人之后，中国被证明比美国成功得多，还有一套可输出的模式，福山怎么办。他的回答是，他会“非常乐意承认我在根本前提上错了”。

这个“开放的问题”与他在别处的说法之间留着一道缝。在《华盛顿月刊》书评里，福山并不认为特朗普或欧尔班这类非自由主义强人的崛起推翻了他的原初命题。他们确实威胁西方民主，但中国和俄国都还不能说对美国的意识形态构成了挑战，他们做的，是“利用西方社会内部的裂缝”。一边说中国是更严肃的竞争者、可能成为可输出的替代模式，另一边说中国构不成意识形态挑战。并置在一起却能看出，在福山的框架里，中国仍是一道没有闭合的命题。

《纽约时报》书评里有一段写在斯坦福的教室里。福山讲授“真实世界里的问题求解”，那天带着20来个学生分析多伦多一个失败的智慧城市项目。这篇书评的采访是在斯坦福的教师俱乐部里进行的，记者问他怎么看当下的处境，他说：“我想，我们大概注定要待在这种周期性的系统里。我们经历一段由成功的自由民主带来的和平与繁荣，然后我们厌倦了它，试图把它毁掉。我们一头扎回威权主义、冲突和战争。等到我们又厌烦了，我们说，‘哦，也许我们该回到自由民主了。’”书评说，他像是悬在希望与认命之间。而他给出的最后一句话是：“我只是觉得，好像外面已经没有多少新想法了。”

37年前，他在一篇15页的文章里指出过历史的方向。如今他坐在斯坦福的教师俱乐部里，谈论的是一个周期，和一个想不出新意的自己。按《金融时报》书评的说法，“末人”不是走到故事终点的人，而是无处可去的人。这大概也算他此刻的写照。

当AI开始“翻译”动物，我们听见了什么？

最近一个月，AI和“与动物说话”的议题频繁出现在欧美媒体的相关讨论中。《彭博商业周刊》刊出长文《与动物交谈是AI的下一个伦理雷区》（Talking to Animals Is AI’s Next Ethical Minefield），讨论人工智能如何改变人类对动物交流的研究。文章特别提醒，一旦技术从识别动物信号进一步发展到主动模拟和生成这种信号，人类获得的可能不仅是新的知识，还包括一种前所未有的干预能力。AI或许能够帮助我们理解其他物种，但也可能使操纵、利用甚至伤害它们变得更加容易和精准。

其实，就在两个月前，《科学美国人》刚刚以“人类有一天能和动物说话吗？”为题，介绍了2026年度“科勒-杜立德奖”（Coller-Dolittle Prize）的获奖研究。加州大学伯克利分校研究者朱莉·埃利（Julie Elie）长期研究斑胸草雀（zebra finch）日常发出的各种叫声，她从多年观察中归纳出与饥饿、求助、问候等情境相关的11类核心声音，并利用机器学习处理庞大的声学和行为资料。研究中特别有意思的一步，是让鸟类自己参与对这些分类的“验证”：它们有时会混淆意义接近的叫声，却较少混淆声音相似而功能不同的叫声。这项研究获得了10万美元的年度奖金，而整个竞赛所瞄准的终极目标更为雄心勃勃：如果有团队能够真正实现人与动物之间的双向交流，将有机会获得50万美元奖金或1000万美元投资。

《蓝色星球》剧照

9月22日，《卫报》又刊出一篇篇幅很长的互动报道，文章标题本身已经带着一层反问：“使用AI与动物‘交谈’也许会让我们觉得自己很聪明——但这对动物究竟有什么好处？”记者艾米·马丁（Amy Martin）来到澳大利亚鲨鱼湾，跟随布里斯托大学动物行为学家斯蒂芬妮·金（Stephanie King）观察野生海豚。金长期研究海豚的社会关系和声音交流方式，也越来越多地借助人工智能处理数十年来积累的声音和行为数据。可当话题转向那个最容易吸引公众注意的问题——我们什么时候才能用AI“说海豚语”时——她的态度却相当谨慎。她担心，当奖金、科技公司和媒体的想象都开始围绕“破解动物语言”展开时，原本需要长时间田野观察、反复验证和具体情境判断的动物交流研究，也会倾向于追逐更响亮、更迅速的技术叙事结论。

这几篇相隔不远的报道勾勒出了一个正在迅速升温的研究领域——“AI翻译动物”。几年前，这个词还容易让人想到某种科幻想象，如今它已经逐渐形成一个有研究团队、基础模型、国际竞赛、奖金、科技公司和伦理规范参与其中的新领域。Google DeepMind已经开发出专门处理海豚声音的DolphinGemma；Project CETI持续利用机器学习分析抹香鲸的声音；Earth Species Project今年正式提出“动物语言处理”（Animal Language Processing，ALP）这一概念，并开始建设跨物种的数据基础设施。我们正在尝试从动物发出的声音和动作中寻找结构、关联和组合规律，并认真设想是否可能由此抵达动物语言的意义，甚至有一天向它们“说回去”。

然而，当技术快速推进之后，“翻译动物”这个说法本身反而变得值得推敲。机器从声音中找到一个稳定模式，和我们知道动物“说了什么”，究竟是不是同一件事？一种非人类的声音经过录音、切分、编码、模型分析和行为验证以后，最后变成一句人类可以理解的话，其中发生了怎样的转换？而当越来越多动物交流可以被数据化和计算，人类所谓的“语言”“意义”乃至“理解”，是否也在悄悄改变？

一、从声音到模式，AI究竟“听懂”了多少？

动物交流研究远早于人工智能的出现。长期以来，动物行为学家一直通过野外观察、录音和回放实验，把动物的某些叫声与觅食、警戒、个体识别以及群体协作等具体情境联系起来。AI带来的变化首先体现在研究尺度上。过去需要研究人员逐段聆听、手工标注的大量声音，现在可以在远大于人类处理能力的规模上进行机器比较，模型还可以在研究者没有预先设定类别的情况下，从数据中发现重复结构和潜在聚类。

Earth Species Project今年提出“动物语言处理”很能说明这种变化。ALP并不是简单把人类自然语言处理技术搬到动物身上，它没有预先认定动物拥有与人类相同的语法和语言结构。它试图为一种更广泛的数据驱动研究方式提供名称，让声音、动作、个体关系和环境条件能够在机器学习框架中被同时处理。ALP更关心的是，机器学习能否从大规模、多模态和跨物种的数据中发现交流规律。研究者不必一开始就判断某个物种究竟有没有“语法”，而可以先观察信号中是否存在稳定的组合、顺序、情境差异以及群体间的变化，再由后续实验判断这些模式是否真正具有交流功能。今年7月，该项目推出的alp-data把35个以上原本散落在不同平台、使用不同格式的生物声学数据集接入统一接口。这套数据目前仍以鸟类和声学材料为主，也有明显的开放数据偏差，但其意义已经很清楚：动物交流正在获得一层类似大型语言研究所依赖的共享数据基础设施。

Project CETI的抹香鲸研究也能显示这种AI介入带来的影响。抹香鲸并不像人一样依靠声带“说话”，而是会把咔嗒声组织成一组组被称为coda的声音单元。研究者对数千组coda进行分析后，发现其中包含节奏、速度以及其他可以组合变化的声学维度，而且这些变化与具体交流语境有关。后来，研究又观察到，其中某些频谱差异可以与人类语音里的元音、双元音作结构上的类比。《自然》2025年的一篇综述因此谈到研究者提出的“抹香鲸语音字母表”。但“字母表”这个说法比实际的研究结论更容易制造出一种夸大的想象。虽然研究已经表明鲸的声音系统比过去想象得复杂得多，但并没有因此得出一本可以逐项查询的“鲸语词典”。声音具有结构，以及这些结构究竟承载了什么意义，仍然属于两个不同层面的问题。

DolphinGemma的情况也类似。这个由Google DeepMind与Wild Dolphin Project、佐治亚理工学院共同开发的模型，可以从野生海豚的录音中学习重复模式和序列关系，预测一段声音之后更可能出现什么，也可以生成新的海豚式声音。这里借用了大型语言模型熟悉的思路，通过大量序列学习统计规律，只不过模型处理的单位换成了海豚发出的声音。DeepMind并没有宣称它已经能够翻译海豚，而是把它定位为寻找声音结构和潜在意义的工具。真正的双向交流仍然属于未来目标。

近年来的发现确实不断动摇着一些关于人类语言独特性的旧判断。《自然》去年的综述文章介绍过倭黑猩猩把有限叫声组合成不同表达的研究，其中有些组合的意义并不能简单由各部分相加得到；鸟类、黑猩猩和鲸类身上也发现了过去常被视为人类语言重要特征的复杂结构。不过，诸如谈论不在场对象的能力、创造从未出现过的新表达，以及由无意义声音单位组成有意义单位等特征，目前仍没有在非人动物的自然交流中得到充分证明。现阶段较为可靠的结论，仍然是AI显著扩大了动物交流中模式的可见范围。至于一个声音究竟“意味着什么”，研究者还是必须回到动物的行为、社会关系和具体生活情境中去解释和证明。

去年科勒-杜立德挑战赛关于宽吻海豚的研究就是一个例子。团队在长期录音中辨认出二十多种反复出现的非“签名口哨”，随后通过回放实验观察海豚是否靠近或远离声源，再逐步推测这些声音可能与接触、警报等功能有关。一只海豚听到某种声音后向扬声器游去，这是一个可以重复观察的行为事实，但“海豚把这段声音识别为‘过来’”，这种论断已经加入了人的主观解释。这段看似不大的距离，恰恰构成了“动物翻译”最核心的困难。

过去，人类往往先提出关于“语言”的标准，再判断动物是否满足这些标准；现在，机器在庞大数据中发现了过去看不到的结构，这些结构又反过来推动研究者重新思考何谓“语言”。当AI成为发现动物交流复杂性的主要工具之一时，它已经不只是在回答一个旧问题，也开始影响这个问题究竟应该被怎样提出。

二、“翻译”动物，也是在制造一种可翻译性

得克萨斯大学人类学家考特妮·汉德曼（Courtney Handman）今年在《皇家人类学研究所杂志》发表的《动物翻译：人工智能与非人类世界的可理解性》，从另一个角度讨论了这种距离。她注意到，在讨论大型语言模型时，人们常常担心机器生成的声音会淹没人类声音，而到了动物交流研究里，AI却获得了近乎相反的象征意义。人们期待机器帮助那些长期处在人类语言秩序之外的生命“开口”，并由此建立一种更少以人类为中心的生态政治。动物似乎正在成为新的“说话者”，机器则开始拥有一种过去属于语言学家和动物行为学家的权威。

汉德曼特别提醒我们注意“翻译”这个词。我们说一种东西需要被翻译时，已经默认那里存在某种可以理解的符号系统。面对一种自己不懂的外语，即使一句也听不懂，我们仍然相信对方正在“说些什么”。因此，当动物翻译研究项目谈论“翻译鲸语”时，“鲸语”还没有真正被解码，鲸鱼却已经获得了一种说话者身份。这种承认可能帮助人类更认真地看待其他物种的表达，但也容易让人产生一种错觉，仿佛鲸的咔嗒声和英语之间只是缺少一本足够好的词典。

借助语言人类学家迈克尔·西尔弗斯坦的研究，汉德曼区分了几种经常被统称为“翻译”的活动——translation、transduction和transformation。严格意义上的translation通常假定源语言和目标语言都有相对稳定的语义和语法系统，可以寻找近似对应；transduction所涉及的范围更宽，需要把不同符号系统乃至不同社会关系中的意义相互校准；transformation则允许源形式与目标形式发生更加明显的媒介和类型转换。她认为，今天很多所谓“动物翻译”，其实更接近后两种情况。

假设研究者发现，一种身体动作经常发生在动物带领同伴移动之前。摄像机首先把动作从连续生活中截取下来，研究人员或者算法把它切分和标注，模型统计它与随后行为之间的关系，最后，人类把这个结果写成“跟我来”。我们看到的这三个字看起来像一个翻译结果，可它背后已经跨越了动物的身体、社会关系、环境情境、影像记录、数据格式、统计模型和人类语言等多个层次的转换。“翻译”在这里并非简单搬运现成的意义，也参与了意义的重新组织。

不同物种的感知世界使这个问题更为复杂。《卫报》的报道谈到海豚时指出，人和海豚之间并不只是听觉范围不同。海豚通过回声定位感知环境，其神经处理方式与触觉存在特殊联系。人类习惯把这种能力形容为“用声音看见”，这个说法本身就暴露了我们的感官习惯。生物学家雅各布·冯·于克斯屈尔提出“环境世界”（Umwelt）时早已提醒我们，不同生物的差异并不限于面对同一个世界时接收到的信息多少不同，它们的感官与行动方式参与构成了各自可以经验和回应的世界。如果“海豚语”的某些“意义”原本就嵌在一种人类未曾拥有的感知结构中，那么人类把一个海豚的“吹口哨声”转换成一句英语的行为，就很难等同于把一句法语译成英语的做法。

从这个角度看，AI动物翻译领域目前真正重要的产物或许可以称作一种新的“可翻译性”。越来越多原本嵌在具体身体和生态关系中的声音、动作，正在经过一整套技术程序成为可以计算和比较的对象。声音被录制下来，连续声流被切分和编码，不同数据被标准化，模型从中计算相似性、聚类和序列，动物交流由此逐渐成为可以比较和处理的对象。“可翻译”并不完全是动物信号本身早已具备、只等待技术发现的性质，它也部分产生于这一整套技术中介过程。今年Earth Species Project的alp-data这样的数据基础设施之所以值得注意，正因为它正在为原本属于不同物种、不同研究传统的材料建立共同的计算条件。

汉德曼由此提出了一个颇具批判意味的问题。机器学习擅长发现模式，当动物交流研究越来越依赖这种能力时，“具有复杂模式”也会越来越容易成为判断语言性的证据。她略带讽刺地说，今天的世界之所以仿佛突然充满了“交流”，也与世界突然拥有大量模式识别机器有关。过去，人类既被认为是语言最典型的拥有者，也是最有资格解释语言的主体，而今天，动物逐渐获得了“说话者”的身份，分析语言的部分权威却让给了能够识别人耳无法辨认结构的机器。在文章结尾处，汉德曼甚至提出，新的“语言”定义可能越来越受到AI究竟能够识别何种模式这一事实的影响。

严肃的动物交流研究并没有简单地把动物塞进人类语言的标准里。Earth Species Project在提出ALP时便有意保持开放，没有预设所有动物交流必须具有人类式句法或递归结构。但这反而使另一个问题更加凸显出来：一种非人类表达究竟经过了哪些技术与解释过程，才成为人能够认识的东西？

哲学家玛丽亚·阿尔坎塔拉（Marriah Alcantara）和克里斯廷·安德鲁斯（Kristin Andrews）今年关于动物交流伦理的论文重新提出了一个古老的翻译难题。她们借用哲学家奎因的“激进翻译”（radical translation）来说明，第一次面对一种完全陌生的符号系统时，意义并不会随着相关性自动显现，也就是说，意义不会随着计算能力增强而自动变得透明。在奎因著名的“Gavagai”思想实验里，语言学家看到当地人在兔子出现时说出一个陌生词“Gavagai”，他仅凭眼前场景并不能确定这个词究竟指兔子、白色，还是某个自己的语言中没有的概念。动物交流面对的困难更大，因为双方甚至可能不共享相近的身体与感知世界。

AI可以告诉我们一种动物叫声通常在什么时候出现，哪些个体更常使用，听到以后它的同伴会有什么反应，AI也可以随着数据积累不断提高预测的准确率。这些证据当然十分重要，但所谓的意义仍然需要解释，而且解释会随着新的田野材料被修正。机器让一些过去模糊的关系变得更加清晰，但并没有让另一种生命的世界变得向人类完全透明。

三、当动物真的被我们“听见”以后

如果AI动物交流只是增加人类对于其他物种的知识，这场讨论还可以停留在认识论层面。真正复杂的地方在于，一旦动物越来越容易被理解，新的伦理关系也会随之出现。意义的不透明性并没有削弱AI动物交流的伦理意义，恰恰是因为人类可能比过去知道得更多，新的责任便会出现。

波兰哲学家卡米尔·马马克（Kamil Mamak）今年提出，AI辅助的动物交流可能推动一场“道德革命”。他的第一个理由涉及人类长期存在的认识限制。我们无法直接进入动物的主观状态，判断疼痛、恐惧、依恋和满足，大多需要借助外部行为、生理指标和长期观察。如果AI能够发现更稳定、更细微的声音—行为—环境关联，某些过去容易被忽略的经验就有可能获得更充分的证据。另一个机制与拟人化有关。一个能够以我们容易理解的形式表达偏好、痛苦和社会关系的生命，更容易激发人的同情。Mamak援引的一系列研究表明，当人们更多地赋予动物以心智、情绪等类人特征时，对动物福利的态度确实可能发生变化。

问题随即出现。目前最受关注的动物语言研究往往集中于鲸、海豚、大象、猿类和某些鸟类，它们拥有复杂社会关系、长期记忆或丰富的声音系统，也很容易进入人类关于“另一种智慧”的公共叙事。如果一个物种因为具有类似名字、组合结构或者悲伤、规划等人类容易理解的能力而获得更多保护，那些交流方式与人类相距更远、目前也不容易进入AI模型的生命会处在什么位置？Mamak自己已经意识到这一风险，他把它概括为一种人类中心主义偏见。更容易被理解的动物，很可能得到更多研究资源和道德关注。

这也意味着，AI动物交流未必天然能够摆脱人类中心主义。如果生命的道德地位依然按照“一个生命有多聪明、多复杂、多像人”来评判，那么我们只是把原先的边界向外推了一点。汉德曼借残障研究提醒，复杂的语言和交流能力在人类社会中也曾被当作人格和政治资格的尺度，那些无法按照主流方式表达的人因此承担过严重后果。跨物种交流伦理中真正困难的问题，或许并不是再找出更多“像我们”的动物，而是承认一个生命并不需要首先证明自己拥有类似人类的语言，才值得被认真对待。

阿尔坎塔拉和安德鲁斯则把问题推进到了“回应”。在她们看来，假如未来的跨物种交流真的具有双向性，人类面对的便不只是关于动物的新信息。一个表达还可能带有请求和拒绝。她们设想，如果海豚能够明确要求人类离开一片海湾，这与我们通过生理指标发现船只令它们承受压力有所不同。前者已经要求人类考虑自己是否应该回应。她们借戴维森的解释哲学进一步指出，真正进行“激进翻译”时，解释者实际上已经把对方当作具有信念、理由和目标的行动者。而如果这种翻译最终成立，它也会改变我们对动物社会中规范、期待和责任关系的认识。

她们的论文中关于黑猩猩Bruno的故事，把这个问题呈现得非常具体。Bruno曾经在研究项目中学习美国手语，后来随着项目结束被送进一家生物医学机构。多年以后，一位曾参与研究的人前去探望这只猩猩。Bruno认出了他，并用手语表达“KEY OUT”——它希望离开那里。研究者理解了它的意思，却没有权力释放它。这段往事最令人不安的地方，并不只是黑猩猩表现出了多么复杂的交流能力。人类长期习惯把动物处境中的困难归结为“它们无法告诉我们自己想要什么”，Bruno的故事却表明，即使跨物种的表达已经发生，人也已经听懂了意义，人类的制度和利益仍然可以使一种被理解的声音失去效力，或者说，真正被“听见”。

由此再看生成式AI介入动物交流的方向，情况就更复杂了。模型一旦能够制造与动物交流系统相似的声音，人类获得的便不再只是理解工具，还包括主动介入其他物种交流网络的能力。科学家可以用合成声音进行回放实验，相同技术也可能被旅游、捕鱼、狩猎和娱乐活动采用。《卫报》的报道便担心，有人未来可能用生成信号诱导动物靠近、改变它们的行动甚至反复刺激其作出回应。相关机构已经开始专门讨论非人类动物交流技术的伦理原则。彭博社文章所谓的“伦理雷区”，很大程度上也来自这里。理解动物与控制动物之间从来没有一道天然界线，人类的知识增加的同时，他们的干预能力也可能一起扩大。

再回到《卫报》开篇所写的鲨鱼湾，斯蒂芬妮·金对于“说海豚语”的谨慎也就不难理解了。AI模型可以快速处理研究者一生都难以逐条听完的录音，但是发现了新的模式之后，科学家仍然需要把结果放回海豚的具体生活之中。是谁在发声，当时哪些个体在场，它们此前发生过什么互动，接收者怎样回应，同一种信号在不同群体和年份里是否具有相同作用，这些问题无法仅仅靠声音文件自身回答。也正因为如此，在AI研究常常强调规模和速度的时候，动物行为学仍然不得不依靠一种相当缓慢的知识生产方式：长时间留在现场，认识具体个体，重复观察那些不那么容易成为新闻标题的细节。这些工作是缓慢的，也不容易制造醒目的新闻标题，但它们构成了动物交流研究无法被跳过的一部分。

AI正在使越来越多非人类声音进入人的知识世界，这是“AI动物翻译”或“动物语言处理”这一新领域最令人兴奋的地方。但“翻译”从来不只关乎距离的消除。动物的声音成为机器处理的数据和模式，实际上经历了非常“人性”的筛选、转换和重新解释。某些跨物种交流会得到越来越可靠的说明，而某些经验则可能始终属于另一种身体、感官和环境世界。技术的进展未必要求我们把这种剩余的陌生性理解为必须去克服的缺陷。

如果未来真的出现所谓“动物翻译器”，它最重要的意义也许并不是一只鲸鱼发出的声音终于能够在屏幕上显示为一句人类语言的字幕。对于今天许多把猫、狗、鱼等宠物视作家庭成员的人来说，“它到底想告诉我什么”本来就是一个非常具体、甚至每天都会出现的问题。每个新任铲屎官想必都认真猜测过猫猫究竟在想什么——它为什么突然大叫，为什么躲开，为什么又突然靠了过来？

对于很多渴望真正听懂宠物的人来说，这种愿望当然很容易理解。但“和动物说话”（talking to animals）与“倾听动物”（listening to animals）其实包含着不同的伦理结构。前者仍然以人的发问和解释为中心，后者则要求我们暂时放慢把一切迅速译成人类语言的冲动，让另一种生命先以自己的方式出现。

因为，人们渴望“听懂”宠物，并不只关乎那份好奇，也包含着照料、陪伴和回应另一种生命的愿望。而真正困难的问题是，我们“听懂”以后，究竟准备如何回应？以及，我们能否承认那些仍然无法被完整翻译的生命经验也有自身的意义？毕竟，其他物种的生命并不需要先成为另一个“我们”，才值得被听见。