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第三篇：现象学的灵魂拷问——算法能感受“肉身”的痛感吗？

凌晨三点，心理学系的研究生小雯盯着采访录音，听到一位抑郁症患者说：“那种感觉就像……”然后是长达三十秒的沉默。这三十秒，比之前所有的言语都更有力地传达了那种无法言说的痛苦。

小雯知道，这就是她导师常说的“现象学时刻”——语言的边界，恰恰是体验的核心。可是，当她用AI转录这段录音时，它只能标注：［沉默30秒］。那种在沉默中涌动的绝望、挣扎和求而不得，AI读得懂吗？

这个问题，触及了解释性现象学分析（Interpretative Phenomenological Analysis，IPA）的灵魂：我们如何理解他人的活生生的体验？

从胡塞尔的“悬置”到AI的“黑箱”

现象学有一个核心概念叫“悬置”（epoché），由德国哲学家Edmund Husserl提出。它要求研究者将自己的预设、偏见、理论框架“括号起来”，以一种纯粹的目光去看待事物本身。用中国哲学的话说，这是一种“虚其心”的功夫——清空成见，才能真正“看见”。

IPA的创始人Jonathan Smith在1990年代进一步发展了这个思想，提出“双重诠释学”（double hermeneutics）：研究者在诠释参与者对自身体验的诠释。这是一个复杂的循环：我试图理解你如何理解你自己的体验。

那么AI在这个过程中扮演什么角色？三重诠释学？AI诠释研究者对参与者体验诠释的诠释？这个链条越拉越长，我们离那个“活生生的体验”越来越远。

更根本的问题是：AI能“悬置”吗？胡塞尔的悬置要求有意识地将预设括号起来，这预设了“有意识”“有预设”。而AI既没有意识，它的“预设”（训练数据的模式）也是无法括号起来的——那是它存在的全部基础。

2025年发表于《Frontiers in Psychology》的一项开创性研究，首次系统测试了ChatGPT进行现象学分析的能力。研究者坦率承认：“epoché和现象学还原的阶段未被实施，因为这些不是AI系统能够有意义地执行的认知操作。”

IPA的三层注释：AI的能力边界

IPA有一套精细的分析程序，包括三种类型的注释：

• 描述性注释（descriptive noting）：记录参与者说了什么，描述关键对象、事件、人物。这是AI表现最好的环节，因为它本质上是文本的再描述。
• 语言性注释（linguistic noting）：关注参与者如何说，分析隐喻、重复、停顿、语气变化。AI在这里能力中等——它可以识别明显的修辞手法，但难以把握微妙的语调。
• 概念性注释（conceptual noting）：研究者与数据进行诠释性对话，提出问题、做出联系、引入理论概念。这是AI的软肋。因为概念性注释需要研究者调动自己的生活经验、理论素养和想象力，而这些都是AI不具备的。

日本的一项研究尤其令人深思。研究者用ChatGPT分析日语访谈，发现AI对“难以回答”（答えにくい）、“命运”（運命）等需要文化－情感解释的词汇，理解能力仅约３０％。语言不只是符号，更是文化的载体、情感的容器。AI可以翻译词汇，但无法理解词汇在特定文化中的“活”的含义。

具身性：AI暂时缺失的维度

法国哲学家Maurice Merleau－Ponty有一个著名观点：我们不是“拥有”一个身体，而是“就是”身体。所有的体验都是具身的（embodied）——我们通过身体感知世界，我们的身体塑造了我们的认知。

IPA高度重视这种具身性。比如研究慢性疼痛患者时，研究者需要理解疼痛不只是一种感觉，更是对整个存在方式的重构——它改变了你走路的姿态、睡觉的姿势、与人拥抱的方式。

AI没有身体，没有痛觉，没有疲惫，没有饥饿。它如何理解“身体”对人类体验的根本性意义？所谓的“具身智能”是否正在突破这个局限？能够通过大量的语言数据或传感数据，“模拟”或“仿真”出类似的反应？当一位癌症患者说“我觉得身体不再是我的了”，至少目前AI所作出的反应都是不可信的，未来是否能“进化”出理解这种身体异化的存在论恐惧，让我们共同期待吧。

《庄子》讲“吾丧我”，说的是那种超越自我的体验。但AI连“我”都没有，何谈“丧我”？这不是技术问题，而是本体论的鸿沟。

Jonathan Smith会怎么看？

IPA的创始人Jonathan Smith及其核心合作者目前尚未公开发表关于AI的立场。但他们在2021年发表的“实现IPA卓越的四个标志”一文，暗示了对AI介入的潜在担忧：

１． 构建引人入胜的叙事：要求研究者将分析织成一个有说服力的故事。AI能生成报告，但能讲好故事吗？

２． 发展有力的存在性描述：要求触及体验的存在论维度。AI理解“存在”吗？

３． 细致的分析阅读：要求与文本进行缓慢、专注、多层次的对话。AI的“阅读”是统计扫描。

４． 关注收敛与分歧：要求同时看到不同参与者体验的共性和差异性。AI擅长找模式（收敛），但容易忽略独特性（分歧）。

这四个标志，每一个都指向人类研究者不可替代的诠释能力。

一个真实的案例：当AI“读懂”了沉默

尽管有这么多局限，2025年确实出现了一些让人惊讶的案例。一位研究生使用经过特殊训练的GPT－４分析创伤幸存者的访谈，AI在分析一段长时间停顿后写道：“这里的沉默可能表明叙述者触及了难以言说的创伤核心，语言在此失效。”

研究生震惊了——这个洞察，恰恰是她在反复聆听录音时产生的感受。AI真的“理解”了吗？还是它只是从训练数据中学会了创伤理论的常见表述？

这个例子的价值不在于证明AI能做IPA，而在于揭示：即使AI偶尔产生了“有洞察力”的输出，我们也无法确定这洞察的来源。它可能来自真正的理解，也可能只是巧合的模式匹配。而在IPA中，理解的真实性（authenticity）至关重要。

当然，人类的这种感同身受究竟来自于何处？其机理目前也尚未可知。类似于埃隆·马斯克这种“”症患者所缺失的同理心表达能力，但却能经由理性模仿而“输出”安慰，算不算“读懂”。这些问题似乎也要留待以后来回答。

给IPA研究的建议

１． 永远先与数据建立“我－你”关系

Martin Buber区分了“我－它”关系和“我－你”关系。质性研究应该是“我－你”的相遇，而非“我－它”的操控。在让AI介入之前，先自己完整地、多次地聆听／阅读数据，建立那种人与人的连接。

２． 用AI做初步整理，但解释必须是你的

AI可以帮助转录、做描述性注释，但概念性解释和理论化必须来自你的诠释性努力。

３． 当心“伪洞察”

AI有时会生成听起来很有深度的分析，但仔细检查时发现只是空洞的理论套话。培养辨别力：真正的洞察能让你“恍然大悟”，伪洞察只会让你“似懂非懂”。

４． 记住：你研究的是“人”，不是“文本”

IPA的对象是活生生的人的体验，访谈文本只是通往体验的桥梁。AI只能处理文本，而你需要透过文本看到背后的人。

延伸思考

• 如果AI未来能够模拟“具身体验”（比如通过机器人身体），现象学研究会发生什么变化？
• 参与者知道他们的访谈会被AI分析，这会如何影响他们的叙述？
• 有没有可能AI的“非人类性”反而能帮助我们看到人类体验中被视为理所当然的方面？