摘 要：生成式人工智能的爆发标志着人类认知生态发生根本性的断裂，教育正经历从“检索范式”向“生成范式”的深刻转型。凭借概率计算与对自然语言的深度语义模拟，生成式人工智能在本体论层面上实质性地接管了表征的生产权。这种表征的深度外置化以及教育实践的算法中介化，将导致教育场域中意义理解、生命感知、情感联结与主体建构的整体失衡，进而撕裂出深层鸿沟，同时又隐含了超越人类中心主义的可能。面对上述“危机”，传统的表征主义与素朴的非表征理论均显现出解释力的贫乏。基于德勒兹的“差异性生成”哲学与德里达的“延异”理论，可构建出“生成性交织”的理论框架，并划定“算法的概率性重复”与“生命的差异性生成”边界。教育在对齐与逃逸的辩证法中，并非拒绝表征与人工智能，而是将机器生成的一般性统筹为教育的底层基底。作为一项延异技术，教育应以差异性叙事延迟意义判断，回应理解鸿沟；以感官锚点的重新校准延展身体判断，弥合生命鸿沟；以美育中的审美遭遇延迟情感定型，激活情动生成，跨越情感鸿沟；最终通过评价机制聚拢被算法分散的责任，重构游牧式主体，回应主体性鸿沟。
关键词：生成式人工智能；表征；非表征；表征外置化；游牧式主体
“表征”（Representation），也称“表象”“复现”，是主体通过语言、符号、图像或心理图式等中介载体，对外部实在或内在观念进行指代、再现与意义赋予的符号化建构过程。在西方形而上学的漫长谱系中，“表征”始终是认识论的基座。从柏拉图（Plato）洞穴中的阴影到笛卡尔（Descartes）的心灵剧场，再到康德（Kant）的先验范畴和物自体，表征被构想为一种主体内部心智对外部实在的镜像式重构或符号化中介。教育，作为一种文化传递与主体塑形的社会技术，长久以来便奠基于这一表征主义的基石上：知识被视为静态真理的表征，教学被视为表征的传递，学习则被视为心智内部表征体系的建立、修正以及对表征的检索。即便是在20世纪经历了语言学转向与认知科学的具身转向，表征的核心地位虽遭质疑，却未曾从根本上动摇。教育仍然深深依赖于表征机制。然而，生成式人工智能（GenerativeAI，GenAI），这一新兴人工智能（AI）类别的出现，带来难以回避的表征问题。与传统的分析型人工智能（Analytical AI）不同，它不仅能识别模式和分析数据，还具备了类似人类的创造力，能够生成全新的高质量文本、代码、图像、音频、视频甚至3D模型等内容。GenAI虽然在现实应用中仍具有鲜明的工具属性，但其发展已不再局限于单纯的效率提升，而是逐渐延伸到语言理解、知识整合、内容生成、问题求解等认知性任务甚至具身实践之中，体现出对人类认知能力的模拟与扩展。这不仅意味着教育工具箱中增加了一项高效的辅助技术，而且标志着一种“技术无意识”或技术透明性对人类符号系统的全面侵入。教育需要对此进行全面回应。
困境：表征外置化与实践中介化
在GenAI语境下，可区分三种表征：一是认知表征，指人类心智中的心理模型；二是语言表征，指人类使用的自然语言符号；三是技术表征，指AI系统基于概率模型生成的输出。GenAI带来的危机是认知与语言表征逐渐被技术表征所外置。GenAI对教育的冲击，集中体现为认知结构与实践场域的双重重构。我们必须透过技术的表象，剖析GenAI带来的“表征外置化”与“实践中介化”这两大重要状况，并且了解其如何在教育内部撕裂出难以弥合的鸿沟。
（一）表征的外置化：从扩展心智到意义黑箱
在教育场域中，认知、语言与实践等并非都以同一种方式展开。一方面，课程标准、教材文本、作业与评价量规等构成了相对静态的表征系统，它们通过语言、图像、模型和指标组织知识、传递意义并塑造主体；另一方面，身体感知、情感体验、实践操作与默会认知则体现为更为动态的非表征过程，它们在具体情境中的行动和关系中生成意义。海尔斯（Katherine Hayles）敏锐地指出，我们在人类尺度上所感知的世界基本上都是模拟（analog）的。这种模拟是建立在身体与世界互动基础上的表征。随着数字技术的发展，表征逐渐脱离了身体的模拟，转向为数字替代。认知科学提出扩展心智（Extended Mind）假说，认为笔记本、计算器等外部设备构成了认知过程的一部分，主体掌握着核心的逻辑控制权与意义生成权。技术遵循着“存取−检索”的逻辑，充当着人类记忆的外部仓库。在那个阶段，表征的生产主体依然无可争议地归属于人类，技术仅负责表征的存储与流转。正如斯蒂格勒（Bernard Stiegler）所言，技术是“有组织的非有机物”，构成除了胡塞尔所说的“第一持存”（感知）和“第二持存”（回忆）之外的“第三持存”。技术物作为记忆的载体，是外在化的记忆，这种外化鲜少触及“生成”这一核心环节。
其实，现代化的基本进程就是世界被征服为图像（Bild）的过程。图像意味着结构图像（Gebild），是人类生产的产物，用以表征与前置世界。“图像”是对世界整体表征的持存，也就是说，自现代社会以来，人们将表征世界的世界观作为世界本身来征服，世界因此闭合为世界观，或者说单一的世界图景。弗卢塞尔（Vilém Flusser）认为，技术图像（如电子屏幕中的显像）的本质并非真实的表面，却要求人们停止区分真实与虚拟，并为荒谬赋予意义。更为重要的是，图像的运行方式是通过表征与接收者之间的反馈来发挥作用。人们根据图像表征来塑造自己的行为，图像通过捕捉人们的行为而越来越高效运转。这种反馈是一种短路现象，它可能使我们陷入熵增与衰变，耗尽所有的历史。“语言代替了经验。柔软的符号代替了坚硬的物体：我无法把这种替换视为对等，它其实是滥用和暴力。”由触摸世界到用语言表征世界，再到用图像、视频表征世界，GenAI带来的危机正是数字时代以来危机的延续，并且以更全面、更隐秘、更互动的方式发生。
将心智扩展推向极致，以至于发生质变，演变为认知替代。基于大语言模型（LLM）的GenAI由此引发了一场静悄悄的本体论跃迁，其不再是被动的知识容器，而是基于千亿级参数的概率计算，直接介入了表征生产，这一原本由人类独占的意向性领域。值得一提的是，LLM本身就是语言中心主义的延续与拓展，是基于表征主义的技术演化。联合国教科文组织发布的《生成式人工智能教育与研究应用指南》将GenAI界定为一种通过自然语言对话界面响应提示、自动生成内容的人工智能技术，其生成内容涵盖代表人类思维的各种符号形态。这种技术生成的表征，不再是对外部世界的模仿（Mimesis），而是基于数据语料库的统计学预测。这亦是有别于任何时代表征的新表征方式。随着技术从单纯的文本生成向多模态“世界模型”（World Models）演进，这种介入变得更为彻底。AI不仅仅是在描述世界，而是在以一种数学的方式模拟世界的物理运行逻辑，并切实介入现实社会。
GenAI正在席卷教育领域。恰如加洛韦（Alexander R.Galloway）择取人在电子游戏中的“四个瞬间”以分析电子游戏的本质，我们也可以从学生使用、沉浸、不使用GenAI等状态中发现问题。本文以行动主体为纵轴，以活动形态为横轴，将学生与GenAI在教育实践中的关系区分为四个维度。第一维度：学生的表征生产。包括学生作为认知主体，独立进行的知识获取与意义建构，如独立构思论文、原创性思考。第二维度：学生的非表征性活动。包括学生的具身实践、情感体验与默会认知，如体育中的身体感知、实验中的触觉反馈。第三维度：GenAI的表征生成。包括GenAI作为“表征生产机器”向学生输出符号化内容，如文本、代码、解题步骤的生成。第四维度：GenAI对非表征活动的算法化介入。GenAI通过算法运作与数据处理，如情感计算、学生数据画像构建，将一切还原为可计算的数据并深度介入非表征活动。这四个维度在一次完整的GenAI教育应用中都在以极快的速度交替发生、相互交织。当下的“危”与“机”正在于表征的外置化日益扩大：第三、四维度GenAI的表征生成与算法运作正在快速扩张，而第一、二维度，学生的表征行为与非表征体验面临被挤压的风险，表征与非表征能力同时受到弱化（表1）（表1略）。
在使用GenAI的过程中，认知的核心环节，从意念的萌发、逻辑的组织、论据的筛选到语言的编码，被整块地外包给了算法黑箱。人们只知输入与输出，却无法掌握其内部的操作结构。学生在与GenAI的交互中，不再需要建立结构化的知识大厦，只需将探究交给GenAI的深度学习模型，意识在即时生成的信息平面上进行滑行与检索。这种所见即所得的即时满足，消解了“深度学习”所必需的延宕与晦涩，使得知识丧失了其真理性的深度，成为一种可消费的信息景观。故而，有学者指出，GenAI所承诺的“时间效率”和“智力自由”实质是一种“自由的暴政”。这种自由对发展批判性学习和推理能力贡献甚微，反而可能使教育沦为现代“技术统治”的同谋。
黑箱的外置化随着第三维度渐渐覆盖第一维度，将引发更为根本的理解鸿沟（The Gap of Under-standing）。塞尔（John Searle）通过著名的“中文屋”思想实验来证明能够理解、具有“心灵”的计算机不可能存在。塞尔不懂中文，假设自己被关在一个房间中，屋外的人递入一张中文写就的字条。屋内有一本关于中文的“规则书”，规则用英文书写，指示怎样递出相应的汉字以回应递入的字条。塞尔以自己为方法，将自身类比为一台计算机系统，他能通过图灵测试，却对汉语还是一窍不通，由此推导出AI和人类之间存在认知理解的鸿沟，永远无法逾越。“中文屋”思想实验虽然在认知科学界引发了关于“系统是否具有理解力”的长期争论，但其核心洞见在教育语境下依然有效，即语法处理（Syntax）并不等同于语义理解（Semantics）。语义理解不能在教育场域中缺席。如果将“中文屋”里的塞尔类比为使用GenAI的学生，即便我们可以反驳说整个房间系统“懂”中文，但对于房间内的学生而言，理解依然是缺席的。
GenAI在功能层面进行了极其逼真的自然语言语义模拟，但其底层机制与人类的语义理解有着本质区别。语言的意义建立在具身经验与社会规约的指涉之上，词语与世界之间存在着由生命体验填充的实指关系。对于GenAI而言，诸如“痛苦”等词并非指向一种肉身的感知，而是指向它在向量空间中与其他词语（如眼泪、悲伤）的共现概率。同时，这种“指代的脆弱性”极大地削弱了语言表征世界的信念，原本具有必然性的意义生成转变为随机概率的出现可能。在高度依赖算法供给现成表达的情况下，学生可能减少对世界进行缓慢命名、反复试探和独立组织意义的机会，从而削弱理解生成的过程性。
心智外置与黑箱化在智能辅助的作文教学中可见一斑。作文智能评阅系统重构了学生从审题到遣词造句的认知链条，四个维度的交织清晰可见，并主要体现为理解的鸿沟。一是第三维度主导。当学生面对诸如“那一刻，我长大了”这一命题，AI陪写助手在毫秒内输出“责任担当”“亲情体悟”“挫折成长”等立意方向。学生原本需要经历的“困惑−探索−抉择”的理解过程，被替换为“输入−选择−组合”的算法优化路径，思考过程被概率化的词元（token）生成机制所替代。二是第四维度隐蔽运作。智能评阅与辅助写作系统将作文拆解为词频分布、句式复杂度、情感极性等可计算特征，与“标准文本”进行相似度比对。系统持续采集学生的写作数据，优化推荐算法，但学生对算法运作的机制毫不理解，却会迎合算法评判来写作。三是第一维度萎缩。学生将前语言的、具身的经验转化为独立判断、叙事结构与语义表达的表征劳动被削弱。系统提供的修改建议，如“此处可加入环境描写”“建议引用名人名言”，以“算计”的表达策略替代学生对自身经验的语义锚定。于是，学生原本需要在经验回忆、意义辨析、语言命名与结构组织中完成的表征生产，被压缩为对“计算”标准的适配，原创性思考空间随之收窄。四是第二维度缺席。写作过程中的身体感知，如手写时的肌肉记忆、思考时的身体节奏完全被屏幕操作取代，身体从创作现场退场。
GenAI还展现出一种丹尼尔·丹尼特（Daniel Dennett）所谓的“不理解亦胜任”（Competence without Comprehension）特质。对作文智能辅助系统而言，它无需理解“成长”的生命体验，却能生成符合评分标准的“成长叙事”。当学生习惯于使用这种“不理解亦胜任”的GenAI来完成学业任务时，更可能实现的是应试教育的绩效，而非“不求甚解”的传统读书法。斯蒂格勒曾警告，随着外在化的记忆技术的发展，人类可能面临认知无产阶级化的命运，即丧失知识（savoir）与生活技能（savoir-vivre）。GenAI加剧了这一进程，学生自身构建意义、进行深度阐释与批判性思考的能力将在技术的代偿中逐渐退化，最终导致“理解”这一人类特有的精神活动有被算法置换之虞。但同时，“不理解亦胜任”似乎又呼吁人们回到知识的默会维度，因为基于体验的认知常常发生在基于理解的明述知识之前，回到难以表征的缄默和体验似乎就能“躲进小楼成一统”，保证人之为人的主体性。
更需要强调的是，知识体系正在被GenAI技术逻辑所重组，但教育尚未对此做出充分的本体论回应。海德格尔（Martin Heidegger）曾深刻地指出，现代技术的本质在于“座架”（Gestell），它将一切事物显现为持存物（Bestand），即一种可被计算和订购的资源存储箱。在更根本的意义上，它加速破坏了宇宙与技术之间的传统关系，变成了一种巨大的力量，其取代了技艺，成为现代科技的本质。座架对世界的闭合施以暴力。当下，这种座架已不仅控制自然资源，更开始对人类的精神生产进行格式化。也就是说，GenAI使得人也可能仅作为一种持存而存在。学生、教师、知识都被持存为可计算、可优化、可调配的资源。这种“技术座架”（Gestell）下的教育，面临着被简化为信息“输入—反馈—更正—输出”的控制论系统的风险。学生的学习数据、行为模式被持续采集与分析，以便于AI系统进行更精准的干预。这种持存在提升管理效率的同时，也带来了巨大的教育风险：它可能使教育遗忘其存在之维，即失去对人之为人的本质、对智慧、对生命意义的追问。
因此，GenAI在教育领域带来的危与机，与其说是一个技术问题导致的理解困境，不如说更接近一个教育哲学问题。它迫使教育必须从一个稳固的、以人为中心的知识论范式，迈向一个不确定的、人与非人智能共存的后人类（Posthuman）认识论范式。在德勒兹（Gilles Deleuze）看来，表征隐藏着“不平等”的深刻偏见，即被表征物、表征对象默认高于、优于表征物。所以，静态的真理、逻各斯、语言、知识是高高在上的。然而，GenAI这一“表征人类的表征”的出现，一来有“僭越”人类之虞，造就了双重“不平等”；二来则也打破了表征的特权，继而质疑那高高在上的被表征物。
（二）实践的中介化：主体性鸿沟的形成
既然表征面临困境，那么走向非表征就成了自觉的选择。在认知哲学领域，19世纪中叶以来就出现了认识论的实践转向，包含亲知和能力之知的默会知识日益被重视。20世纪后半叶以来，认识论、语言哲学、心灵哲学以及认知科学诸领域，都逐渐从关注表征、语义、真理符合的模式，转向更强调实践、语用、效果、行动与社会性互动的模式。
水到渠成般，非表征理论（Non-Representational Theory，NRT）形成于20世纪90年代中期，系统性阐述见于思里夫特（Nigel Thrift）的人文地理学论著。非表征理论号召人们摒弃一些已经接受的观念，不去思考“表征某物”（represent something）意味着什么，而是寻求超越语言之上的表征。其试图突破传统表征模型的局限，不将意义视为我们大脑对所呈现事物的再表征，而致力于通过更直接的行为来把握实践、事件和关系。正如洛里默（Lorimer）所言：“非表征理论是一个总称，涵盖多种旨在更好地应对我们这个显然超越人类、超越文本、充满多感官体验的世界的研究。”实际上，“非表征”这一术语存在一定争议，不少学者认为“情感”“行为”等大量内容并非无法被表征，只是超越了静态表征的范畴；人类也无法追求非人类的表征。有学者提出应该提倡“超表征”（more than representational），重点在于如何在共同的经历、日常的例行公事、偶然的相遇、身体的运动、前认知的触发、实用技能、情感的强度、持久的冲动、平常的互动和感官倾向中形成并获得表达。其实，与非表征理论的核心原则进行比较，会发现两者之间的差异更多是语义上的，其精神内核是一致的。需要指出的是，本文策略性借用NRT的情感与身体维度，而非全盘接受其反表征立场。非表征或超表征理论有力地指出，知识与意义并非仅仅存在于大脑的符号表征中，而是生成于具体的、具身的、充满情动（Affect）的实践场域。其蕴含了对静态的、主客二分的中心主义的抗拒，这与教育教学中对静态表征的知识以及试图复刻、灌输的反抗是同构的。
值得注意的是，非表征理论原本试图突破静态符号表征的限制，将注意力转向事件的生成过程。然而，当GenAI进入教育场域后，实践本身也开始被算法捕捉、建模和调控。它看似不再停留于表象性的符号再现，甚至在某种意义上接近德勒兹所寻求的“不是表象性的，而只是机械性的和生产性的”要求。但GenAI并没有简单地使教育回到身体和实践，而是将具身活动重新转化。由此，非表征不再天然意味着对表征主义的逃逸，它也可能被重新捕获。特别是当GenAI不仅融合学生的具身实践，而且能如“龙虾”（OpenClaw）般自身参与实践、改变世界的物理属性并造成责任后果时，实践的算法中介化便成为新的教育问题。
实践的算法中介化发生在第四维度，它对第二维度的替代直接导致了生命鸿沟（The Gap of Life）。在生命维度上，身体作为感知的原点被技术系统后台化。其实，当人们习惯并完全依赖用计算的、无生命力的语言表征生命之物时，被表征物也会在人类视野中渐渐丧失生命的特性。随着代码日益成为通用语言，看上去越“自然”，就越有可能把人类思想概念化为计算过程的涌现。汉森（MarkB.N.Hansen）指出，随着技术图像取代文本成为体验的基本媒介，身体正被推向感知的边缘，甚至面临被“技术化”所吞噬的风险。GenAI带来的多模态生成具有极高的逼真性，视觉、听觉乃至未来的触觉都可由算法模拟，真实的肉身遭遇变得可有可无。学生日益沉浸在由算法编织的无摩擦的虚拟体验中，逐渐丧失了对真实世界粗糙度、阻力与偶然性的感知能力。
实践算法中介化还带来了情感鸿沟（The Gap of Emotion）。在情感维度上，GenAI通过情感计算与拟人化交互，制造了一种平滑的情感。算法生成的安慰话语、鼓励信件乃至虚拟伴侣的甜言蜜语，本质上是对人类情感模式的数学拟合。这种情感是去语境化的、标准化的、无风险的。它剥离了真实人际关系中必然包含的误解、尴尬、冲突与责任，造成了情感的加速膨胀与空转。信息载体不再是自发情感交流的媒介，而是被视作可客观测量用户情感的对象，这导致了感知的物化，语言的疆域虽然扩张，但其内在的生命强度却在流失。长期沉浸于拟人化AI所提供的耐心回应与正反馈之中，学生可能逐渐习惯低冲突、低风险的人机互动，而在面对真实同伴关系中的复杂状况时感到无所适从，甚至产生逃避心理。同时，不同于师生情感有助于学习的促进和人格的养成，人机之间的情感还处于晦暗不明的状态。如果学生不将GenAI看成另一个与自己平等的主体，与之产生的情感都会是断裂的、工具性的；如果学生将其看成另一个主体，是否会演化为依附性的关系又不得而知。
以体育课程为例，智能运动手环及配套的数据分析平台已进入中小学体育课堂，并带来了新的状况。一来是第三维度扩张。智能手环实时显示心率曲线、步频数据、卡路里消耗，将身体的内在感受生成为可视化的数字界面。学生不再“感受”自己的身体，而是“读取”设备呈现的数据。二来是第四维度隐蔽运作。运动数据分析平台持续采集学生生理数据，基于大数据模式识别生成训练决策，但算法如何计算、数据如何流转，对学生完全不可见。三来是第二维度被遮蔽。身体的直接性（immediacy）让位于数据的中介性（mediacy）。肌肉的酸胀、呼吸的急促、风掠过皮肤的触感、运动后的畅快感、团队协作中的归属感，这些无法被传感器捕捉的体验在数据生成中趋于边缘化。四来是第一维度受限。体育学习被简化为对身体数据的读取与管理，学生通过身体经验形成运动理解、调节策略和自我判断的机会减少，身体作为认知原点的地位被削弱。
作文智能评阅与体育智能穿戴两个案例共同揭示了“四个维度”的整体性失衡：第三维度和第四维度的扩张，使学生的表征与非表征活动都逐渐依附于算法接口。作文中的意义生成被组织为符合评分特征的模板，体育中的身体感知被改写为对生理数据的读取。问题的关键不在于技术排除了经验，而在于经验只有被转译为可被计算与反馈并且被系统评价的形式，才被教育系统承认为有效。由此，理解与身体仍在场，却以被格式化的方式在场。当GenAI的算法运作以不可见的方式介入教育决策时，责任的归因链条更被悄然切断。作文评阅系统的评分偏见、体育穿戴设备的训练误判、个性化推荐的路径局限，责任主体的确定是个问题，这种“无主体的责任”状态使得教育伦理面临被掏空的风险。
表征的危机最终指向了主体性鸿沟（The Gap of Subjectivity）。新近的研究认为，主体性表现为：有视角（perspectiveness），经验总是从某个特定视角出发；有自我（mineness），经验总是“我的”经验；有观点（point of view），主体特征在本体论上可追溯到主体有一个“观点”。按照这个标准，GenAI不生成主体性。但是，主体与GenAI高度融合，一方面当认知被外包，实践被算法合成，情感被模拟，那个传统的、自足的、作为理性中心的主体便失去了存在的基座。数字编码对人类的征服已经从物理世界转向了意识的精微领域，甚至瞄准了人的无意识层面，人的主体性更可能在不知不觉中被重组。此外，人与智能体的对话性是算法控制的，在封闭空间的封闭表演，这将带来主体性的消融。如果学生与GenAI频繁交流却无法分辨这是独白还是对话，语言表达越来越像智能体，满足于虚拟世界而将大量感情投注其上，那么他将难称是其自身。另一方面，我们也可以看到，当自我关联（Self-relation）成为思想秩序的一部分并延伸至现实时，智能的觉醒便势不可挡，这同时也意味着旧有人本主义主体的终结。取而代之的是一种被算法逻辑穿透的、碎片化的、等待重构的新主体。主体性危机的核心不在于机器变得越来越像人，而在于人正变得越来越像机器，甚至被未来的算法判定为人原本就是机器。我们开始用算法的效率逻辑自我规训，用概率的最优解取代伦理的决断，最终在数据的洪流中迷失了何以为人的坐标。
重构：从二元对立到生成性交织
四个维度的失衡导致至少四重鸿沟遍布教育场域。理解鸿沟显现为学习过程的异化，意义建构被算法的即时生成所取代。这一危机在身体维度深化为生命鸿沟，身体作为感知原点逐渐退行。身体经验的贫乏进一步在关系维度展开为情感鸿沟，师生互动、同伴交往中的遭遇被平滑的数字化互动所取代。最终累积为最根本的主体性鸿沟，学生丧失在不确定性中创造独特自我的可能性。四者相互强化，形成吞噬教育本质的负向螺旋。任何试图退回到前技术时代的人本主义怀旧，或简单地用素朴的非表征理论来对抗技术表征，都显得苍白无力。
（一）区分两种生成：概率性生成与差异性生成
面对GenAI的表征危机，顺着非表征理论的实践转向，我们发现德勒兹与德里达（Jacques Derrida）的差异哲学提供了更具本体论深度的替代路径。正如丹尼尔·史密斯（Daniel Smith）所系统梳理的，二者共享对“差异”的非辩证理解。德里达坦言其与德勒兹在理解“差异”上存在“几乎完全的亲和性”。他们都对柏拉图式的理念论及表征传统（representational tradition）持批判立场，其中德里达尤其针对逻各斯中心主义，德勒兹则致力于通过差异哲学颠覆同一性思维，彼此分属异质的哲学轨迹：德勒兹承袭斯宾诺莎（Spinoza）与尼采（Nietzsche），建构“纯粹内在性”（pure immanence）的本体论，将差异视为存在的内在构成原则；德里达则延续现象学传统，坚持一种“超越性”（transcendence）的姿态，通过différance（延异）不断扰动形而上学边界。这种“亲和性中的差异”恰为教育所必需。德勒兹的“差异性生成”（differential becoming）提供了对抗算法“概率性重复”的本体论基础，而德里达的“延异”则守护了意义建构的伦理维度与未来的开放性。本文正是要在这一张力中建构“生成性交织”的理论框架，使教育在“对齐”与“逃逸”的辩证法中既接纳技术又超越技术。
德勒兹对于本质与表象的“不平等”做出的回应是“生成”（Becoming）。生成是从永恒到新、从普遍到特异性的演进，可破解被表征物与表征物的二元对立。“生成”将带来结构性改变的契机。德勒兹所谓的“生成”和我们通常意义上理解的“生长”“成为”不太一样，其同时向彼处敞开，具有本体论意义上的融贯性。GenAI被称为“生成式”人工智能，并非简单复制既有文本，而是能够在大规模语料的统计关联中形成具有一定新颖性的输出。因此，本文并不否认GenAI具有某种“生成”能力。问题在于，这种生成与生命主体的生成存在本体论维度的差异。帕里西（Luciana Parisi）关于算法思想的论述可进一步澄清这一点。算法时代已经超出“算法只是通向最优解的指令”这一理解，不可计算限度并非计算的外部障碍，而是内在于计算过程之中。由此可见，所谓“概率性生成”并不能被简单理解为低阶复制或机械决定论意义上的封闭重复，而应被视为包含变异、偏移，并重组感知方式与数字空间关系的算法过程。然而，这种生成仍发生在模型结构、数据分布与操作规则所限定的计算场域之中。它可以制造不可预见的组合，却并不因此自动获得生命主体的具身承受、叙事归属与伦理承担。换言之，帕里西扩展了我们对算法生成复杂性的理解，却也反向凸显出一个更根本的问题：算法内部的不确定生成，何以仍无法涵盖教育所要守护的不可替代生成？
德勒兹对两种语言的区分可以给予我们启发：一种是由等号支配的科学语言，其中每一项都可以被另一项替代；另一种则是抒情诗的语言，其中每一个词只能被重复，不能被替代。如此说来，有两类表征/非表征，一类是可以被替代的重复，一类是不可被替代的重复。
这解释了为何诉诸身体行为的非表征是远远不够的，因为不能保证其不可替代性。正如知识的灌输不是差异性的重复，机械的动手操作同样也不是。在科学实验教育中，不能保证“动手做实验”的非表征就一定比不动手的虚拟实验更有教育意义。动手也可能是机械的按部就班，对潜在的差异熟视无睹，它与可被替代的表征在拓扑结构上一致。甚至，表征与非表征不是决定性的，不可替代性的有无才是决定性的。所以，在实验教学中，更应当关注非预期的实验行为，以及看见被常规与规范表征遮蔽的非表征行为。以科学视频的转录为例，在这一典型的表征行为中，转录与分析不仅是一种客观阐释，而且是一种行动，这一行动包含说服、扰乱、赋权等多重意向。于是，表征与实践的二元区分，让位于重复中蕴含的差异性有无。这种基于差异的表征或实践正是本体论意义上的生成。
同时，这也强调了GenAI的生成是可被替代的重复。从海德格尔“技术座架”的视角看，GenAI的生成可被理解为语言在计算装置中的一种数学化显现。语言不再首先作为具身经验与主体表达的绵延过程出现，而是被转译为词元、向量与概率关系所组织的可计算资源，并在模型的调用、组合与优化中成为可供订置的“持存物”。即便这一过程内部包含帕里西所强调的偶然性、不确定性与不可计算量，其变异仍主要发生在计算场域之内，因而尚不足以取消算法生成与生命生成之间的本体论差异。这种在概率分布约束下展开的计算性生成，本质上是对德勒兹意义上“差异性重复”的遮蔽——它在穷尽“可能性”（possible）的计算中，预先排除了生命“潜能”（virtuelle）在偶发、失误或语义越界中涌现的契机。因此，GenAI所谓的“生成”，实际上是让语言作为一种“持存物”被重新摆置与优化。这种“不理解亦胜任”的数理逻辑，通过公式化的确定性消解了生命在直面他者时的那种战栗感与责任感。
本质上讲，生命的生成与GenAI的生成涉及“潜能”和“可能”的区别。潜能是实在将要被现实化；可能则是现实出现的概率性可能。潜能是实在没有成为现实前的状态——潜能就是实在，只是还没有变成无法预测的现实。恰如德勒兹阐述柏格森（Henri Bergson）的绵延时所设定的一条规则：“实在不仅是那按照天然关节或本性差异被切割的东西，它同样也是沿着多条通向同一个理念点或潜能点汇聚的道路再次相交的东西。”从潜能走向了潜能的现实化，是通过创造出与自身的各种本性差异对应的分化线来使自身现实化的。可能性则是只和封闭系统相关的，它在外力控制下会呈现出预定的现实。GenAI基于对可能性的精确反馈与把握，并实现代码的实在化，是一种对可能性的计算。但是潜能则不同，本质或实在已经潜藏在其中，如生命藏于种子。种子本身也是生命，它的发芽、成长、破土本身也是生命实在的体现，但是最终的呈现结果却是无法预测的、不可计算的。
教育过程中的顿悟与创造，正是一种潜能现实化过程中的生成。这是差异的重复，是柏格森所言的“绵延”。在柏格森看来，在事物存在的地方感知事物，包含着一种物质性和能动性。每一次学生独特的文学理解与表达，虽然可能使用着与他人相同的词汇，但其背后由于具体的身体状态、个人状态与当下情境的介入，产生的差异是不可被还原的。这种生成指向的是独特性，它不服从于概率的预测，往往在逻辑的断裂处、在感官的溢出处涌现。正如德勒兹所言，真正的重复是“差异的重复”，它每一次发生都是一次全新的事件，一次对既有秩序的逃逸。教育不是计算出那百分之几的“可能”，而是在百分之百的重复中去呵护那万分之一的“潜能”。
仅仅回到德勒兹的生成，这种差异性的重复，还不足以理解教育和技术在其中的重要作用。我们尝试继续引入德里达的延异理论以形成教育场域中生成的理念，不再将表征/非表征、技术/生命视为不可调和的对立面，而是将其视为一种处于动态张力中的生成性交织。德里达将差异理解为延异（différance），分为两个维度，延迟（to defer）与相异（to differ）。前述已谈及他对差异的理解与德勒兹具有相似的取向，是“理性、逻各斯、语言”中心等表征主义、本质主义倾向的反面。但同时，德里达更强调延异并非消解意义，而是意义的踪迹。没有一个符号是纯粹在场的，每一个符号内部都必然包含着其他符号的“踪迹”。例如，当理解“猫”这个词时，脑海中同时也在排除“狗”“鼠”等其他词，这些被排除的词的“踪迹”共同构成了“猫”的意义。因此，意义的产生是一个无尽的、由差异和踪迹构成的网络。意义的痕迹是绵延的，这就为差异性生成的交织提供了依据，并且这种交织与技术息息相关。
具体而论，就“延迟”来说，它指的是人总是落后一步遭遇生存的挑战；自“相异”角度看，则意味着人必须在过去、现在与未来的生命循环中完成某种偏离常态的演化。技术以其前瞻性补偿了人本身的迟缓，同时技术作为往昔的持存，也为生命的延展奠定了工具性支撑。换言之，人类的进化被融入技术化的进程，而技术的演进又内含于生命的发展轨迹之中。通过技术而得以组织的个体体验与集体记忆，始终以一种可调节、可延续的方式，贯穿于整个人类历史。可见，技术的教育性在德里达处由此显现出来。教育参与对个体体验与集体记忆的持存，如果我们再进一步，这种持存一定会涉及集体记忆对个体体验的对齐（alignment）。故而，教育本身就是一种延迟技术。它通过教材、课堂、作业、记录、评价等装置，把瞬间经验拉长为可反复回看、重新命名和持续承担的过程。
延迟，意味着趋向同一性的表征/实践将持续许久，趋向差异的表征/实践也将不断变异；相异，则意味着趋同一定会发生偏离，独特的差异性将加速迭代。至此，作为一项技术的教育获得了重要地位，它可以推动趋向同一性的表征/实践更新迭代，也能稳定不断加速变动的差异性表征/实践，使其避免盲动。表征与实践的生成可能与GenAI技术协同共振，也可能被其裹挟着随机行动。至此，教育的功能被突显出来，在“同一性重复”与“差异性重复”之间进行动态的、充满张力的调节（表2）（表2略）。
值得一提的是，“差异”之中蕴含着深刻的时间张力。德勒兹区分了“克罗诺斯”（Chronos）与“艾甬”（Aion）两种时间形态：前者是吞噬一切的“活的现在”（living present），通过混合过去与未来维持在场的统治；后者则是“脱节的时间”（time out of joint），其中过去与未来在每一个瞬间无限分割，逃逸出任何可指定的现在。GenAI的生成机制本质上属于克罗诺斯时间，它基于统计概率对既往语料进行“现在化”（presentification），将过去持存为可计算的资源。教育的“差异性生成”必须诉诸“艾甬”时间，一种通过“延迟”与“相异”不断重塑现在、向未来绝对开放的时间体验。唯有在这种“脱节”的时间性中，教育才能抵抗算法的即时满足逻辑，守护深度学习所必需的延宕与晦涩，在意义的延异中重建主体的时间感知。
教育的一项核心任务就是辨析并捍卫“本体论差异”。这不是全然否定GenAI的生成能力，而是要将其界定为一种相对稳定的背景或基底。“生成性表征”与“生成性实践”的交织，正是在于利用算法生成的一般性作为跳板，通过主体的具身介入与意向性投射，跃迁至独特性的层面，实现主体的潜能。
（二）教育的本体论位移：作为对齐与逃逸的辩证法
就对根本体验的理解而言，不同于德勒兹将体验看作“自我的质询”（self-interrogation），自我在他者声音的沉默中瓦解后带来绝对裂缝和差异，德里达将体验看作“他者的质询”（interrogation by another），是“他者在我之内”向我发出的质问，是一种中介性的、内化的体验。这之间构成了可贵的张力，德里达对体验的理解为教育的对齐与综合功能进行了有效的辩护，而德勒兹的体验则成为免于被GenAI控制的源头。生成，除了德勒兹处肯定的融贯性，一种本体论的创生，也就更具有德里达处吸收外部资源的中介性和内敛性，是一种意义的生产条件，一种本体论上的衍义。由此，二者的张力不再是抽象的哲学对话，而是教育在算法时代必须持有的本体论位移工具。
在传统的知识传授模式中，教育往往致力于将个体的私人经验“标准化”为公共知识，这是一种单向度的“对齐”。然而，在GenAI已能完美胜任标准化表征生产的语境下，单纯的对齐已不足以确证人的价值，甚至可能沦为算法驯化的同谋。新的教育本体论必须包含一种辩证的张力：既是对齐，又是逃逸。既是“延异”中的“延迟”，作为文化记忆的代代传承的体现，也是“相异”，作为知识体系的不断更新换代的体现。在对齐与逃逸中，以下几点值得注意。
首先，教育依然承担着不可推卸的对齐功能，但其内涵已发生改变。这里的对齐，不再是将学生规训为标准答案的复读机，而是指一种将前语言的、混沌的、私密的具身体验（Erlebnis），通过艰苦的符号化劳动，转化为可交流、可理解的公共经验（Erfahrung）的能力。维特根斯坦（Ludwig Wittgenstein）曾言，私人语言是不可能的，私有经验的本质困惑不在于每个人拥有自己的样本，而在于无法确知他者是否相同。体验若要获得社会性存在，必须进入语言的秩序。在算法试图垄断语言解释权的当下，教育的对齐功能在于赋予学生驾驭语言工具、与人类历史积淀的公共理性进行校准的能力，从而避免陷入唯我论的失语或算法引导的盲从。这是一种为了获得主体间性而进行的必要训练。
其次，更具时代紧迫性的是教育的逃逸功能。如果说算法代表了一种无所不包的、试图计算一切的普遍理性，那么教育必须致力于为生命保留那些不可被计算的剩余。教育应当设计特定的机制，鼓励学生从算法确定的逻辑链条中逃逸出去，去关注那些被大数据过滤掉的“噪音”，那些无法被模型拟合的异常。这种逃逸不是虚无主义的逃离，而是德勒兹意义上的“解域化”（Deterritorialization）。当一个生成的事件逃逸或脱离它的原初区域的时候，解域就发生了。例如，人类就是通过语言来进行组织或建域（territorialise）的，语言在艺术之中则可变成非人的或解域的，不再具有意义、可控性或可辨识性。解域结果是“分子”的融贯性，而解域前是“克分子”，可被理解为僵硬的层级。分子可以被克分子式的层级所俘获，且时时刻刻面临这种捕获机制的威胁，但也可以逃逸出来，它是力的流动与融贯。主体性恰恰是在对既定权力以及知识层级结构的反抗与自我重塑中诞生的。
再次，我们不是要在表征与实践之间做选择，而是要在“算法逻辑的概率性生成”与“生命逻辑的差异性生成”之间划出界限。概率性生成与差异性生成并非“机器生成”与“人类生成”的简单二元对立，而是两种不同层次的生成机制：前者以统计分布、模式匹配与可能性计算为基础，长于提供一般性的、可复用的符号产出；后者以绵延中的经验积累、具身感受与意义冒险为条件，指向不可预设的现实化过程。前者可以成为后者的脚手架，却不能自动转化为后者本身。我们寻求的是一种经由教育进行辩证调节的生成，其在算法的普遍性基础上，通过批判性的延迟与反思，最终催生出不可替代的生命创造。
具体而言，生成性交织要求教育者在教学实践中维持一种微妙的平衡：一方面利用GenAI的概率性生成作为公共知识对齐、语言支架和认知启动的基础，但必须通过有效、有力的教育机制与切身行动，引导学生越过统计上的最优路径，进入差异性生成真正发生的领域。另一方面，或许更为重要的是，时刻警惕心智的外置、实践的算法中介化对主体性的吞噬，通过强调具身性与独特性的表征和实践，引导学生从技术的座架中突围。
“对齐”与“逃逸”的辩证法正对应着德勒兹与德里达对“差异”的不同姿态。德勒兹是“即时二元性”（immediate duality）的哲学家，强调非表征的、前个体的情动之流与从既定辖域中即时解域的逃逸；德里达则是“中介统一性”（mediate unity）的哲学家，坚持在表征系统内部通过“延异”达成一种永不完成的、向他者敞开的统一。故而，德勒兹提供了从算法座架中即时突围的游牧式力量，对抗“不理解亦胜任”的技术逻辑；德里达则提供了在语言与符号系统中耐心编织的伦理可能性，防止对齐沦为算法的驯化。教育的智慧正在于，以德里达的“延异”守护对齐的伦理维度，以德勒兹的“生成”捍卫逃逸的存在论权利，在“生成性交织”中重构既扎根于公共理性又向未来敞开的主体。
行动：差异性生成的教育转化
GenAI对教育的根本挑战，不是替代某些学习任务，而是改写教育赖以展开的表征机制；因此，教育不应停留于进行技术工具的规范，而应重建使差异性生成得以发生的条件。面对表征与非表征维度的全面失衡，应运用自德勒兹与德里达处获得的生成性交织理念，通过超越表征与非表征两分的“差异性生成”，在“延异”中重新树立学生的主体性。
（一）意义建构：对抗理解鸿沟的叙事策略
GenAI擅长生成结构完整但意义空洞的通用文本，这是一种“无主体、无身体的叙事”。为了对抗这种平庸的流利，教育必须强调不可重复的特异性表征。叙事不是单纯“讲给大脑听”的艺术，而是调动整个身体来生成理解的艺术。身体化构成了故事运作的核心。
“拉辛与所有创作者相同，本能地运用着普遍教育的方法，也就是它的伦理。他知道，人没有伟大的思想，只有伟大的表达。”）人类是叙事与表达的生物，叙事思维使人类更具有创造性，叙事也需要条理与方法，是理性的凸显。更值得注意的是，叙事与情感密不可分，情感的结束与开始昭示了叙事的“有始有终”。同时，“有始有终”也彰显理性的节制。由此可见，叙事不仅是信息的容器，更是时间与情感的结构化形式。所以，与其说作为名词与作为动词的叙事皆是人类理性与感性的结晶，不如说表征与非表征在叙事中成为结晶体。我们大概可以说，叙事的形式是表征性的，其发生机制却是身体化和非表征性的，这是一种表征与非表征互相缠结与影响的复杂机制。并且，叙事通过唤起人类生活世界，呼应着根植于人类感知系统、语言和文化中的主体性。
还是以作文为例，可将写作设计为一种更具差异性与对抗性的叙事实践。譬如，学生面对“那一刻，我长大了”这类命题时，常常会把瞬间体验判断为“成长”的漫长过程。一次争吵、失败、羞愧，本来包含混乱的责任、暧昧的情感和未完成的理解，AI助手却会迅速将其归入“责任担当”等稳定立意，使事件提前获得可被评分系统识别的意义。教师可反向利用这一点，先让智能助手生成一篇标准范文，再引导学生分析其中的“成见”。“观察”它怎样确定“我”的成长时刻，怎样把偶然细节组织成必然因果，怎样把羞耻、怨恨、委屈改写为感恩、勇敢或释怀，怎样用“豹尾”把仍在持续的冲突处理成已经完成的成长。随后，学生回到真实体验，从那些被范文过快定型的地方重新书写。所谓成长，不在事件发生的一刻自动完成，而是在之后的不断回响中生成。AI范文成为一种延迟装置，它让学生看见公共叙事如何过快解释自己，从而迫使学生重新判断。
（二）重建感官锚点：应对生命鸿沟的具身策略
在视觉中心主义与虚拟现实技术合流的当下，身体正经历着严重的“去现实化”。体验正面临被简化为无摩擦的信息流的危险，身体动作也被局限于对屏幕界面的快速划动上。教育必须明确不是所有的非表征都是差异性的，需要通过强化那些无法被数字化的感官体验，在生成性交织中，为游离的主体重新找到肯定性存在的根基。
这要求我们将“体育”“食育”“劳动教育”等具身课程提升到本体论的高度加以重新审视，并使其具体的课程制度与技术环境中得以落实，把身体经验从被即时数据替代的状态中重新拉回非表征的生成过程。譬如，在体育中需要重新定位学生与表征数据之间的关系，让学生“重新发现”自己的身体。使其学会分析自身感受与设备反馈的一致和偏差，根据身体感受修正数据判断。在同伴、自身、设备等构成的竞技与合作交织环境中作出负责任的判断和调节。由此，数据不再接管身体判断，而成为学生在时间中重新辨认身体、承担行动后果的教育媒介。
（三）激发情动：对抗情感鸿沟的美学策略
“情动”概念源于德勒兹，指行动能力的连续变异。身体在与他者身体的遭遇中，其行动能力随所生观念而增强或减弱。情动与通常意义上的“情感”（emotion）不同。“情感”是情动在特定主体意识层面的个体化实现与表达，如悲伤、喜悦，已被社会符号编码并纳入心理表征；情动则是非人格的、潜在的生成过程，是力与力交互的“内在性事件”。情感是情动的“经验性后果”，情动则是其条件。德勒兹关注的是情动作为生命动能本身，甚至如何突破既定情感范畴，创造新的存在的可能性。它并非已完成的内在心理状态，而是前个人、前意识的“强度流”，是力与力之间的现实关系，是对生命强有力的肯定。这一点在当下教育语境中具有启发意义，我们总是在感慨学生情感的缺失，但或许根源是情动的消失。情动的强度弱化以及背后的情感结构变迁、主体性的偏移才是教育遇到的真问题。
美育可作为情动的突破口，但其范式需从形式主义的审美鉴赏转向情动强度的激发。算法推荐系统倾向于推送那些符合用户既有偏好、能够带来即时愉悦的内容，这导致了审美的茧房化与情感的平滑化。美育，则应当包含“震惊”的遭遇。艺术的功能不是抚慰，不是描述事物，而是“使事物在执行自身的行动中向我们呈现”，是一种自我揭示。莫顿（Timothy Morton）在论述“超客体”（Hyperobjects）时指出，不是我适应了艺术，而是它“适应了我，追寻我的内心，寻求与我的胃、肠子和脸上的软骨共振的频率”。引导学生将自身感觉敞开，艺术才能寻觅并震惊“我”。同时，广义的“噪音”，无法表征既有意义，几乎从未被教育重视过，它们没有被时空捕获，而是捕获了时空，反而饱含元教育的意义。通过接触具有粗粝质感的装置艺术、聆听打破调性规则的先锋音乐，迫使学生的感官系统跳出舒适区，直面物质世界的混沌与不可知。这种游离于表征/非表征边缘的美学体验，能够唤起一种前语言的情动。它不是被社会规约编码好的感动或悲伤，而是一种更为原初的、身体被外物撞击时产生的震颤。在这种震颤中，学生重新发现了世界作为他者的抵抗，也重新发现了自身情感反应的深度。
与作文和体育教学相呼应，美育的关键在于重新激活技术的延迟功能。GenAI常将审美遭遇迅速翻译为治愈、共鸣、震撼等可消费的情绪标签，使学生在真正辨认自身经验之前，便接受了现成解释。美育则应把瞬间感受拉长为可重新命名的过程，既要“祛除成见”，先于GenAI来判断，感受与探索感知的精微与不可言传之意，也要覆盖与超越GenAI的判断，形成审美方法论意义上的自觉。譬如，引导学生先记录被作品触动时的丰富体验，再与AI赏析、平台标签或他人评论相互对照，辨认自身感受如何被压缩、改写或打开。由此，审美教育所守护的并非某种既定趣味，而是主体借助教育技术延迟情感定型，在时间中生成和承担自身感受的能力。
（四）迈向共生伦理：重构游牧式主体
赫尔巴特（Herbart）认为，学生的可塑性是教育学的基本假设。在GenAI试图接管表征与非表征的时代，教育的目标不应是固守一个封闭的、排他的“大写的人”，而应重构一种开放的、流变的“游牧式主体”（Nomadic Subject）。
游牧式主体的核心特征在于对脆弱性（Vulnerability）的本体论承认。纳斯鲍姆（Martha Nussbaum）借用植物的隐喻指出，生活的根基在于信任变幻不定的事物，在于愿意被暴露在世界中，像一株植物那样脆弱而独特。在智能体试图接管所有表征与实践的时代，游牧式主体意味着学生不再定居于某一种单一的技术座架之中，而是具备“易地而牧”的能力：熟练地在不同的算法工具之间穿梭，利用信息资源作为畜牧的“水草”，但绝不被算法逻辑所圈养。游牧式主体的建构，正是在稳定概率铺就的普遍性基底之上，将机器为我们节省的认知冗余投入到具身实践与情动体验中，在必然的概率计算中撕开偶然的裂隙，从而完成从“概率性生成”向“差异性生成”的生命跃迁。
要将这种游牧式主体的培育从哲学呼吁转化为教育现实，可以以教育评价机制为切口，重新确认学生在智能环境中的位置。GenAI全面介入学习之后，评价目标已不宜只停留在最终作品的优劣，也不能简单转向对差异性、创造性或过程痕迹的量化加分。一旦偏离、断裂、个性化表达本身成为稳定指标，它们很快就会被算法模拟、被学生表演，并重新落入新的标准化循环。真正需要评价的是学生如何在任务要求、AI建议、个人经验与公共标准之间调度关系。譬如，能否说明哪些环节可以委托AI，哪些判断必须由自己完成；能否面对AI给出的高概率方案，解释自己为何接受、修改或拒绝；能否在提出另一条路径时，给出证据或价值上的理由；能否在文本、方案、代码或作品经过多轮人机协同之后，仍然为最终选择、删改和判断承担责任。
游牧式主体的培育不能止于哲学层面的流动性想象，应落实为日常教育教学中对意义与责任的持续追问。当学生的作品、行动与感受常由人、机、平台和标准共同生成，主体责任也容易在这一过程中被分散。教育的任务，正是把这种被算法分散的责任重新聚拢到学生身上。游牧式主体并非任意游走于各种工具之间的技术使用者，而是在不同平台、标准和话语之间移动时，仍能辨认自身立场、划定委托边界、承担判断后果的人。算法伤害的也并非人的潜能本身，而是潜能得以生成、辨认和承担的时间过程。由此，教育作为一种延异性的技术，应在算法的即时完成中重新打开未完成性，使理解鸿沟、生命鸿沟、情感鸿沟与主体性鸿沟转化为人机交织、表征与实践交织中差异生成的契机。
余论：走向超越人类中心主义的教育
GenAI的爆发，或将构成教育史上一个重要的断裂时刻。但正如海德格尔引用的荷尔德林诗所示，“急难所在，亦生救渡（Wo aber Gefahr ist，wächst Das Rettendeauch）”。就最根本的“生命教育”而言，如果我们对生命的解释采用信息术语来表征，那么将面对这样的表达：生命以负熵为生，是从环境中汲取“有序”而得以维持的组织。于是，一方面我们会觉得应有的教育温度消失了；但另一方面，如果从信息的视角看，生命形式将摆脱对生理组织的结构依赖。它是一个“能量−信息”耦合的负熵系统：生命通过持续摄取能量，驱动新陈代谢，以构建和维持其高度有序的复杂结构，即负熵状态。这一过程由基因信息精确调控，确保能量被高效、定向地用于合成特定物质，从而抵抗熵增，也即衰败。因此，生命是能量与信息耦合，共同对抗无序的动态系统。教育对生命理解的宽度增大了，这也是对基于表征的生命教育观念的拓展。同时，当人类面对树木与一切古老的生灵时，“这些植物生命的时间跨度迫使我们重新思考智能（intelligence）的含义”。这与我们面对GenAI所引发的反思，恰是同一种思维取向的两端，一端是自然物，一端为人造物，处于中间的人类思维则失去了独一性。
GenAI引发的表征外置化与实践算法中介化危机倒逼我们必须放弃那种狭隘的、工具理性的人类中心主义，转而探索一种面向未来的共生教育学（Symbiotic Pedagogy）。这种新的教育学承认，人类不再是智能的唯一载体，世界将由生物智能与硅基智能共同编织。图灵（Alan Turing）在1950年就曾提出了一个富有洞察力的想法：模拟儿童大脑，然后通过“教育”过程使其成长，以代替直接创造出具有成人水平的智能。如今，这一预言已成现实，教育的对象与边界正在被无限拓宽。但这绝不意味着人类主体的退场。相反，正是在与强大GenAI的对照与共生中，人类自身的独特性，那份基于肉身实存的脆弱感、那些在逻辑断裂处涌现的创造力、那种无法被数据量化的伦理关怀，才前所未有地凸显出来。
教育的未来，不在于将人训练得比机器更高效，而在于引导每一个具体的生命，像植物一样深深扎根于大地的感官经验之中，汲取养分；像诗人一样敏锐地捕捉存在的差异与裂隙，编织意义；像游牧民一样灵活地穿梭于技术与自然的疆域，在变动不居中确证自身。德莱福斯（Hubert Dreyfus）参照东方文化，将海德格尔“泰然任之”（Gelassenheit）的例子用于当代技术。他认为，一种传统的、非技术性的对存在的理解仍然与最先进的高科技生产与消费并存。电视与家中的神像共用一个架子，就像发泡塑料杯与陶瓷杯并存。由此可见，一个人能够拥有技术而不需要对存在进行技术性的理解。技术可以与存在并行不悖。我们无需在技术与传统、表征与非表征之间做出非此即彼的选择，应在“生成性交织”中，学会“延迟”的泰然任之，并在人机共生中捍卫人之为人“差异”的尊严。
（本文参考文献略）
How Education Responds to the Representational Crisis of Generative AI
ZhangYan ChenWeifeng
Abstract: The explosion of generative artificial intelligence (GenAI) marks a fundamental rupture in the human cognitive ecology, driving education through a profound transition from a “retrieval paradigm” to a “generative paradigm.” Relying on probabilistic computation and the deep semantic simulation of natural language, GenAI has substantially taken over the power of representational production at the ontological level. This deep externalization of representation, coupled with the algorithmic mediation of educational practices, will lead to a systemic imbalance in life perception, meaning comprehension, emotional connection, and subject construction within the educational field. Consequently, this tears open deep chasms while simultaneously implying the potential for de-anthropocentrism. Faced with this “crisis,” both traditional representationalism and naive non-representational theories reveal a poverty of explanatory power. Based on Gilles Deleuze’s philosophy of “differential becoming” and Jacques Derrida’s theory of “différance,” this paper constructs a theoretical framework of “generative intertwining,” demarcating the boundary between the “probabilistic repetition of algorithms” and the “differential becoming of life.” In the dialectic of alignment and flight, education does not reject representation and AI; rather, it integrates machine-generated generality as its underlying substrate. Furthermore, as a technology of différance, education should respond to the gap of understanding by using differential narratives to defer judgments of meaning; bridge the gap of life by recalibrating sensory anchors to extend bodily judgment; traverse the gap of emotion by activating affective generation through aesthetic encounters in aesthetic education; and ultimately respond to the gap of subjectivity by reforming evaluation mechanisms to regather the responsibility dispersed by algorithms and reconstruct the nomadic subject.
Key words: generative artificial intelligence; representation; non-representation; externalization of representation; nomadic subject
初审：普清筠
复审：孙振东
终审：蒋立松
