一、引言 “我的人机共读功能通过结合AI和人的优势，帮助你更高效、深入地理解阅读材料。主要功能包括： ①快速提取与总结：快速概述文章要点，提炼核心内容。 ②即时分析与解释：解释复杂概念，分析段落和论点。 ③互动讨论：根据你的问题和兴趣，进行深入交流和讨论。 ④个性化学习：定制化阅读体验，提升学习效率。 ⑤批判性阅读：帮助你质疑、反思，提高批判性思维能力。 你可以随时上传材料，我将和你一起进行共读和分析。” 这是一份ChatGPT-4o对自身人机共读功能的简要介绍。在当前的大语言模型(LLM)情境下，“人机共读”这一功能尽管有多种表达方式，如“阅读总结”、“AI伴读”(豆包AI)、“文档分析”(Document Analysis)、“阅读助手”(通义千问)等，但在各种商业宣传中，它们指向的核心理念是相同的，即通过人机协作的方式，增强人类的内容获取能力和深度理解能力，从而在阅读过程中实现更高效的信息处理。然而，作为一种如今颇为普遍却少有人关注的阅读模式，人机共读真如AI厂商们所说的那样，角色只是人类中心主义所圈定的“工具”，影响仅限于功能主义所认知的“效率”吗? 对于上述问题，传统的实证主义与功能主义传播研究无力作出回应，新兴的媒介研究则因其物质性考量尤其值得我们关注。具体而言，媒介研究视媒介为无形无象的隐喻而不是一种实体，其对社会的组织和建构能力强大，而不仅是一个信息流动的渠道。①如此，在媒介研究的立场观照下，上述问题的答案当是否定的，人机共读绝不只代表着阅读中一项机械而中性的器具的更改，而是彰显着自身的固有特性。正如罗杰·夏蒂埃(Roger Chartier)所言：“读者所面对的，从来就不是凭空存在的理想抽象文本，他们接触的和感知的是实物和形式，后者的结构和形态将支配阅读(或接受)活动，将左右他们对所读(或所闻)之文本的可能理解。”② 对于这种固有特性，传播学界向来不乏概念化的能力，哈罗德·伊尼斯(Harold Innis)将之称为“传播的偏向”，尼尔·波兹曼(Neil Postman)称之为媒介的“认识论”，马克·波斯特(Mark Poster)则称之为“信息方式”。然而，在阅读情境中，笔者希望化夏蒂埃“书籍的秩序”为用，将之更加具体化为“阅读秩序”，意指阅读实践中由技术介导形成的认知框架和行为规范。围绕这一概念，本文旨在探析当前的人机共读存在何种阅读秩序，这种阅读秩序又有何种底层影响，以及读者如何应对这种阅读秩序所带来的挑战。分析这层层递进的三个问题将有利于我们更全面地理解人机共读的结构性影响，准确把握阅读在AI时代的发展方向。 二、阅读秩序的显形：媒介竞争、信息结构与社会边界 在AI环境中，由于源代码不公开、应用程序接口(Application Programming Interface，API)不一、文档限制访问以及后台自动更新等不透明性问题，研究者在开展研究时面临着严峻的方法论挑战。鉴于此，笔者与另外7名新闻传播学专业研究生(R1～R7)设计并实施了一项学习性导向的研究方案，即在为期三个月的日常研究学习中，尽量使用ChatGPT、Claude、Gemini、Meta AI、豆包AI、通义千问、KIMI、文心一言这八款大模型AI的人机共读功能进行阅读实践，其间随时开展走查(walkthrough)与深度访谈。首先，学习性导向是为了契合人机共读相较于一般性人机对话更浓郁的知识性特征；其次，走查法是一种直接与应用程序界面互动的方式，可检查其引导用户形成特定体验的技术机制③；最后，由于走查法主要通过研究者对AI交互界面来进行分析而并不涉及研究者与实际用户的直接互动，故而深度访谈具有重要的补益作用。循此，人机共读中的阅读秩序得以显形。 (一)阅读媒介的竞争：书籍在阅读世界中的退却 引陈垣先生之语，“一切档案、碑传、文集、笔记、报章、杂志”④，皆为阅读媒介。不同的阅读媒介因其自身的固有特性，承载着不同性质的知识，例如报刊倾向于传递即时的信息，书籍则倾向于提供稳定的知识框架。然而，雷吉斯·德布雷(Régis Debray)提醒道，历史范畴中的行为，诸如知识的传承，总是以媒介的技术性能为出发点。⑤因此，在媒介生态的竞争中，不同的阅读媒介实则存在胜负之分，而这会影响读者的阅读重心。在AI尚未深度介入阅读进程之前，媒介之间的排序可能并不十分突出，因为就算在数字阅读时代，“移动性能”不佳的诸多阅读媒介仍可为一方屏幕所兼容整合。然而，随着人机共读模式的兴起，媒介的“AI性能”成为决定其是否适合此类新型阅读方式的重要标准。 具体而言，尽管各大AI普遍鼓励用户使用其人机共读功能，但在阅读媒介的诸多物质性维度上均设下了或明或隐的规范：第一，媒介的“数字化”是使用人机共读的前提，计算机、屏幕、键盘、USB接口都为人机共读构筑了一道道数字门槛，标示着非数字媒介不得进入；第二，媒介的“可检索性”是人机共读的核心，对于“图像式数字化”而非“智能文本数字化”的扫描版文档而言，尚无任何一款AI支持对其进行阅读；第三，媒介的“数字体积”受到严格限制，多数AI平台为了平衡服务器性能与用户体验，设定了不超过100MB的文件大小上限。当前来看，这些物质性规范在实际应用中造成的最大的综合性影响便是网页、报刊拥有了相对于书籍的更优越地位。因为“现在基本不可能通过人机共读来看书，这个入口是直接被切断的，你也不可能费时费力地去把书扫描一遍再OCR一遍”(R1)。阅读媒介的互相参照本可以在相当程度上解决这个问题，实际上，各种阅读方式共存是人类社会长期存在的现象；但人机共读对此表现了媒介竞争中残酷的排斥性，“AI太快了，所以这个读不了的话，你会很自然地放弃阅读它，毕竟现在信息这么多，我没必要跟自己作对，效率提升的数量级压过了我对于读‘书’的需要，尽管我知道自己去看书肯定更系统全面”(R5)。
