被发明的传统：人工智能、合成民俗与文化挪用
数字生态系统正在加速催生新的“被发明的传统”。通过“算法民俗”的视角，我们分析生成式人工智能如何创造都市神话和新的方言叙事。但在对能够写童话的机器的迷恋背后，隐藏着深层的批判性问题。从对大型语言模型文化缺漏的研究（如日本妖怪的案例）到联合国教科文组织关于原住民数据主权发出的警告，这篇深度探讨审视了将创意创新与文化提取和
人工智能并非凭空创造民俗。如同一位拥有超人组合能力的不知疲倦的档案管理员，AI重新混合文本片段、视觉风格和既有叙事，产生新的形式——若将其置于适当的社会回路中，便能迅速转化为共享的信仰。当代数字人类学辩论的核心不在于技术能否生成引人入胜的故事，而在于如何区分一种新传统——公开且自觉地宣称为传统——与被包装成真实历史记忆的合成神话。
传统的发明与算法民俗
认为一种传统必须拥有千年传承才能被视为真实的观念，在很大程度上是一种历史谬误。在奠基性著作The Invention of Tradition中，历史学家埃里克·霍布斯鲍姆和特伦斯·兰格已充分证明，无数被集体视为根深蒂固、不可动摇的传统，实际上起源相对晚近，往往是为营造与过去令人安心的连续性而刻意建构的。这一学术认知是解读当下的棱镜：一个现象是“被发明的”并不意味着它是虚假的或在社会上无关紧要的。被发明的传统一旦被集体采纳，便在社会和情感层面变得真实。
如今，这一文化创造过程被数字生态系统极大地加速，催生了研究者所称的算法民俗。在Open Library of Humanities（2026）发表的一篇近期概念化研究中，算法民俗被定义为一种由用户的 vernacular 创造力与日常自动化之间的摩擦所催生的全新体裁与实践汇编。算法不再仅仅作为都市传说的被动对象，而是转变为积极参与内容创造与传播的主动媒介。“Crungus”案例——一个由人工智能生成的怪物 cryptid，迅速转变为带有自身神话体系的病毒式模因——从经验层面证明了AI作为新民间神话孵化器的能力。
这一交叉领域如今已成为严谨学术研究的对象。由卑尔根大学数字叙事中心开展的四年期项目ALGOFOLK，系统研究推荐引擎和机器学习模型如何催生新的创造性实践。该现象涵盖整个社会学光谱，从关于GPT-4等系统所谓意识的都市传说，到在TikTok上被放大的民间阴谋论，再到人类与神经网络之间持续协同共创的模因。
神话机器：文化局限与数据库
一方面，生成式人工智能可以构建模仿民俗美学形式的结构；另一方面，其对各文化根源的实际“理解”仍然深度有限且在地缘政治上严重失衡。在ACL（2025）会议上发表的一项启发性案例研究深入分析了大型语言模型（LLM）关于日本民间故事以及日本民俗中超自然生物yokai复杂分类体系的知识。研究指出，这些模型的文化能力几乎完全以英语社区和西方叙事范式为基准。当语言模型被问及非西方神话时，往往将其边缘化、粗暴简化其特征，或通过完全陌生的文化透镜重新诠释。这构成了技术证据，表明人工智能可以复制民俗形式的句法，却无法以任何方式理解其原初社会语境、严格的仪式功能或叙事中固有的禁忌。
学术界为弥合这一技术鸿沟所做的努力遭遇了难以逾越的采样障碍。爱丁堡大学（2024）一项聚焦爱尔兰和盖尔民俗的研究表明，让语言模型在特定民俗文本数据集上进行持续预训练，能显著提升其分类和表征能力。然而，最终结果仍严重受制于低资源语言数字化数据的长期匮乏。AI无疑可以支持人文学科机构对庞大叙事遗产进行大规模分类，正如关于使用GPT标注文学母题中性别刻板印象和反复出现的文化特征的研究所示——在该领域，机器的连贯性已达到与人类标注者相当或更高的水平。然而，对童话数据库进行无感情的分类并不等同于解读其精神本质，也不等同于保存唯有社区呼吸才能传承的生命记忆。
文化挪用与原住民数据殖民主义
神经网络与非物质遗产的杂交开启了极其关键的伦理和法律场景，其中技术创新与文化挪用之间的界限模糊至消失。联合国教科文组织（2025）发布的近期报告Artificial Intelligence and Culture发出了明确的机构警告：AI生态系统迫切需要在信息系统整个生命周期中实现多样性、透明度和问责制，推动参与式治理和由当地社区直接主导的数据管理实践。该组织明确警告，当算法被设计为强加全球审美统一性，或以放大虚假信息以获取参与度为目的而构建时，最终将不可避免地削弱和扁平化人类文化多样性。
当这一风险触及少数群体和原住民族的遗产时，便呈现出戏剧性的轮廓。联合国教科文组织关于AI开发中原住民数据主权的新指南（2023）主张，自由、事先和知情同意不可或缺，原住民族对技术链条的社区控制和直接参与同样不可或缺。如果一个生成模型——通过抓取未经授权的历史档案或民族志日记训练——开始大规模生产“合成原住民神话”、“想象的古代仪式”或宗教符号的虚假复制品，而直接后代对其毫无治理权，那么我们目睹的并非艺术的民主化，而是伪装成创造力的商业榨取。
正如International Journal of Cultural Property（2026）一篇论文所分析的那样，非物质文化遗产数字化中的无节制自动化带来了名副其实的“数据殖民主义”阴影。从国际法角度来看，捍卫原住民社区对其数据和记忆的收集、访问、诠释和经济再利用保持严格控制的法定和道德权利，已变得至关重要。
知识分子、社会学家和立法者今天必须面对的核心问题，不是人工智能能否发明一个可信且引人入胜的传说。真正关键的问题在于认识论权力的分配：谁将拥有权威和资本来判定那个传说是真实的、有历史依据的，或在文化上是神圣的？一个生成模型可以在几秒钟内生成一个可怕的都市怪物，编排一场在细节和歌曲上都精心打磨的想象节日，或勾勒一个古老符号家族的虚假谱系。然而，决定那种美学形式将转变为真正的共享记忆、一场短暂的角色扮演游戏，还是成为大众虚假信息的又一个有毒齿轮，完全取决于复杂的人际关系网络。
民俗不会在被发明、杂交或污染的那一刻消亡；它只在人们不再讲述它、觉得它毫无意义时才消亡。生成式人工智能带来的最隐蔽风险不在于其创造无穷新故事的巨大能力，而在于它有可能让我们失去一个根本区别：一种与社区有机共同成长的叙事，与一种被暗中强加于社区的合成叙事之间的区别。
参考文献与来源
- [Four Theses on Algorithmic Folklore — Open Library of Humanities, 2026]
- [The Invention of Tradition — Hobsbawm & Ranger, Cambridge University Press]
- [ALGOFOLK: Algorithmic folklore — University of Bergen, Center for Digital Narrative]
- [Do Large Language Models Know Folktales? A Case Study of Yokai in Japanese Folktales — Findings of ACL, 2025]
- [Evaluating and adapting large language models to represent folktales — University of Edinburgh, 2024]
- [Using Large Language Models to Classify Cultural Heritage]
- [Artificial Intelligence and Culture — UNESCO, 2025]
- [New report and guidelines for Indigenous data sovereignty in AI developments — UNESCO, 2023]
- [Indigenous data sovereignty in intangible cultural heritage governance — International Journal of Cultural Property, 2026]
本文由La Bussola dell’IA编辑部撰写