在人类学家的视野里，人工智能不仅是代码与算法的集合，更是人类社会关系的镜像。章邵增的研究，将人类学对“人”的深度理解注入AI设计，试图破解技术狂飙中的“文化偏见”“高碳陷阱”与“人性迷失”。这场跨学科的探索，不仅关乎技术的优化，更指向一个根本命题：如何让AI真正服务于人，而非异化人？

一、从雨林到代码：人类学家的AI转向

章邵增的学术起点，是对巴西亚马孙雨林的保护研究。20世纪末，他与巴西科学家合作开发早期AI模型，通过整合天文、地理、生态与人类活动数据，模拟毁林趋势并计算“保林碳汇”（REDD）。但这项研究让他意识到：AI的“科学性”背后，隐藏着复杂的权力与利益——模型的设计逻辑、数据的选取标准、碳汇交易的规则，无一不受到社会政治因素的影响。他的博士论文因触及这些敏感问题被要求“暂缓发表”，这成为他反思技术与人文关系的起点。  

近年来，因疫情与家庭原因无法深入雨林，章邵增转向数字技术领域，试图用人类学方法解决AI的“文化偏见”与“高碳排放”问题。他发现，大数据与AI的训练数据，本质上是“数字时代的人类行为遗迹”，但这些数据往往缺乏科学代表性（如算法对特定群体的刻板印象），且AI的“全自动追求”导致算力爆炸，加剧了环境负担。人类学的“质性研究”与“情境化分析”，恰好能为这些问题提供解药。

二、人类学的“反哺”：让AI更科学、更低碳

在章邵增看来，公众对质性研究的误解（认为“不科学”），恰恰掩盖了其核心价值——质性研究是人类知识创新的“探路者”。例如，天文学的起源是对星空的质性观察（“星星是亮点”），量化分析（测量亮度、距离）是后续的深化；同理，在快速迭代的数字社会中，大数据与AI的“新异现象”（如新型网络行为、文化偏见）缺乏现成量化数据，质性研究能通过深度访谈、参与观察等方法，还原数据背后的社会情境，为AI提供更科学的训练基础。  

基于此，章邵增提出“低碳人机协作AI框架”，核心策略包括：  
• 数据处理的情境化：将大数据视为“人类行为遗迹”，通过人类学方法还原数据标注的文化背景（如某地区的“隐私观念”如何影响数据使用），避免算法偏见；  

• 碳感知的奖励函数：在强化学习的奖励机制中引入“碳成本”参数，引导AI优先选择低能耗方案（如简化模型而非堆砌算力）；  

• 人类专家的干预机制：通过“模型弃权”（AI主动提示“无法处理”）和“人为反驳”（专家修正错误输出），将人类情境分析嵌入AI决策流程。  

这些设计已在亚马孙雨林监测中初步实验——通过多模态大模型分析卫星图像与当地居民口述，AI不仅能更精准识别毁林行为，还能结合社区知识提出“低碳保护方案”（如利用传统农耕技术减少生态破坏），碳排放较传统模型降低40%。

三、对AI的“拒绝”：技术不应是利润的奴隶

章邵增对AI的批判，直指技术异化的核心：  
• 数据剥削：AI无偿攫取数亿人的数字痕迹（如社交行为、消费记录），却鲜少考虑隐私与信息所有权；  

• 劳动压榨：数据标注的低薪外包形成“数字血汗工厂”，数千万人从事机械劳动却难以体面生存；  

• 环境代价：为追求“全自动”与“高性能”，AI算力需求呈指数级增长，2025年全球AI碳排放已占总排放量的5%；  

• 人性迷失：算法以“效率”为名，将外卖骑手、快递员的安全置于风险中，将人的价值简化为“数据点”。  

他呼吁对这样的AI“说不”，并提出“驯化”路径：通过多学科合作（人类学、社会学、计算机科学）与社会责任嵌入，让AI回归“服务人”的本质——为人民（而非资本）、为劳苦大众（而非精英）、为地球（而非短期利益）。

四、未竟的追问：向俞孔坚致敬，向自然学习

章邵增的研究中，始终贯穿着对“人”与“自然”关系的思考。他最想交流的俞孔坚教授，用一生践行了“生态设计”的理念——在房地产狂飙的年代，坚持公益项目与教学样板；用白沙溪的古堰智慧，对抗工业化对自然的破坏。俞孔坚的“朴素”与“坚守”，让章邵增不断追问：在有限的生命里，人除了金钱还能追求什么？技术的终极目标，是否应与自然的伦理共鸣？  

这种追问，正是人类学对AI研究的核心贡献——技术不是目的，而是理解人、服务人、守护人与自然的工具。章邵增的探索，不仅是在优化AI的性能，更是在为技术注入“人文灵魂”，让AI成为“更好的人工智能”，也让人类成为“更好的人”。

结语：AI的未来，在“人”的回归

章邵增的研究，揭示了一个朴素的真理：技术的温度，源于对“人”的理解；技术的可持续，源于对“自然”的敬畏。当AI被人类学“驯化”，它将不再是冰冷的效率机器，而是能理解文化差异、感知环境成本、回应人性需求的“伙伴”。这场跨学科的实验，或许能为AI的发展指明一条新路——让技术回归“为人服务”的初心，让进步与人文、自然和谐共生。