然而，在所有关于ELIZA的叙述中——无论是在不同编程语言和研究领域的改编，还是在课堂和大众文化中的传播——有一个关键部分一直缺失：ELIZA程序的源代码。我们新出版的书籍《发明ELIZA》从麻省理工学院档案馆找回了这段源代码，首次对代码进行了深入解读，并揭示了除其著名的“医生”角色外，ELIZA其他脚本的新对话内容。

这次研究揭示了多个版本的ELIZA：不同程序版本设计运行多样的脚本或角色，采用了一系列技术创新。《发明ELIZA》旨在纠正并丰富ELIZA的历史与影响，探讨其误解、多版本及缺失代码。在书中摘录部分，我们审视了ELIZA最早的对话之一，探讨它如何为人类与计算机的关系奠定基础，并分析这一复杂程序如何持续反映当今AI产业的无节制驱动力。

对话示例：

  • “他们总是烦我们。”
  • “你能举个具体例子吗？”
  • “我男朋友让我来这里。”
  • “你的男朋友让你来这里？”
  • “他说我经常抑郁。”
  • “听到你抑郁我很难过。”

这段对话被无数次转载，激发了许多程序员和作家创造后续聊天机器人。但越细看这段对话，问题越多：这位年轻女性是谁？她是真实存在还是ELIZA创造者约瑟夫·韦岑鲍姆的虚构？ELIZA系统如何生成回应？回应经过了多少编辑？为何系统能如此有效地吸引人们？

ELIZA及其“医生”角色催生了一种思考模式和对人机关系的焦虑。韦岑鲍姆在1976年出版的《计算机力量与人类理性》中探讨了这一点，提出哲学、社会和政治批判。他的程序展示了新型人机互动将产生深远影响，这些影响他试图探讨和质疑。看到公众反应后，韦岑鲍姆惊讶于人们对ELIZA迅速且情感化的依赖，他认为这是“人们把计算机当作可以亲密交流的对象”的明显证据。人们将同理心和私人情感投射到计算机上令他困惑。他担忧人们将理性与计算机运算等同，赋予计算机系统不存在的理解力和智能。

这种现象被称为“ELIZA效应”。到1991年，这一术语已出现在网络论坛，但其使用远早于此。社会学家谢丽·特克尔将“ELIZA效应”定义为“我们倾向于把响应式计算机程序视为比实际更智能。极少的互动就让我们将自身复杂性投射到不配得的对象上。”认知和计算机科学家道格拉斯·霍夫施塔特描述为“人们倾向于在计算机生成的符号串——尤其是文字——中读出远超其实际理解的意义”，这同样适用于当今的生成式AI系统。

理解ELIZA的力量和启示，可以回溯到计算机科学家艾伦·图灵在论文《计算机机械与智能》中提出的著名挑战“机器能思考吗？”图灵的思想实验基于一种社交游戏——不是关于技术，而是关于性别：一名男子和一名女子分别藏在不同房间，审问者通过提问辨别其性别。男子试图误导审问者，假扮女子，女子则试图证明自己是“真正”的女子。两者都声称自己是真正的女性，挑战了性别本质主义。

图灵将这一游戏改写为“图灵测试”，机器假扮成男子，而非男子假扮女子。图灵选择最初的性别模仿游戏，确保人工智能与性别和身份问题紧密相连。从这个意义上说，模仿、变装和性别解构为AI和智力表演奠定了基础。韦岑鲍姆的ELIZA延续了图灵的思考，甚至开场对白是“男人都一样”。

尽管韦岑鲍姆在1966年介绍ELIZA的论文中提及图灵的模仿游戏，他明确表示ELIZA并非智能机器：

“理解的关键测试……不是主体能否继续对话，而是能否得出有效结论……计算机程序要做到这一点，至少必须具备存储部分输入的能力。ELIZA丢弃了大部分输入……ELIZA的主要目标之一就是掩盖其缺乏理解的事实。”

这表明ELIZA从未打算通过图灵测试，而是探索导致人类误解其能力的心理因素。

ELIZA继续以表演身份的方式运作，作为由固定脚本和重复语言模式构成的角色载体。韦岑鲍姆以《卖花女》中工人阶级女性伊莱莎·杜利特尔命名该系统，延续了图灵关于身份表演的挑战。韦岑鲍姆说：“我选择‘Eliza’这个名字，是因为像萧伯纳的伊莱莎·杜利特尔一样，程序可以被教会‘说话’，但是否变聪明却不明确。”

正如萧伯纳的伊莱莎通过语言变换表演种族、阶级、性别，ELIZA系统通过脚本和对话表演性别化、阶级化和种族化身份，但不具备人类理解力。女权哲学家朱迪思·巴特勒的性别表演理论为此提供了思考框架。巴特勒认为性别和性取向不是天生，而是通过重复行为表演出来的。伊莱莎通过语言表演阶级身份，ELIZA通过代码和对话表演角色身份。

因此，ELIZA既强化又挑战了关于性别和具身交流的假设。值得注意的是，ELIZA对话中出现的女性角色未被命名，她们与名为“医生”的治疗师对话。尽管“医生”一词如今无明显性别标记，但在1960年代听来更像男性称谓。这些女性向人工医生倾诉秘密，传递了性别信息和“非具身”的幻想。ELIZA成为身份、表演性和具身性问题在历史算法中展开的场所，对当代AI系统具有启示意义。

随着规范、价值观和意识形态嵌入算法，探究ELIZA等软件细节揭示了文化和历史特定的技术假设，包括技术的目的和发展路径。虽然ELIZA对现代观众显得简单，但它在1960年代已涉及许多当今系统仍在面对的设计问题：人机如何互动，如何用计算方式表达交流，以及机器应具备何种影响力。

ELIZA不仅是首批聊天机器人之一，推动了计算代理领域的发展，还与后续众多计算创新交织。它影响了字符串处理、文本分析、文本合成、实体识别和情感分析等研究，伴随机器翻译、语义网络、语音识别和合成等技术发展，形成了我们称为自然语言处理（NLP）的领域。NLP处理计算机如何解析、交互、处理和输出人类语言，而非编程语言。这些任务常被组合用于自动化代理和多种系统。

当代大型语言模型中ELIZA式聊天界面的复现表明，早期软件谱系有助于理解新技术。ELIZA是新模型的有力对照，虽变化巨大，但许多核心依旧。NLP历史起源于ELIZA时代及MIT等机构的早期AI工作。不同风格——句法、语义、统计、随机——轮流流行却并行发展。即使最新大型语言模型以文本智能惊艳世人，其背后的统计预测、规则程序和伪装成机器劳动的人类劳动仍隐藏在聊天界面背后。用户难以辨别炒作与实质，难以理解系统运作及输出原因。

韦岑鲍姆警告这种模糊可能带来的问题，如人类被替代、伤害或不公正对待。他指出：“当个体被视为不完整的人时，就被非人化。各种人类和社会工程正是如此，绕过了赋予语言真实意义的人类语境。”他认为将语言从社会语境中抽离，作为抽象概念处理，会导致非人化，忽视语言多重含义，可能造成伤害、权利侵犯、隐私泄露、剥削、替代和歧视。因此设计、部署和使用自动化系统时，必须考虑更广泛的伦理和社会影响。

新兴大型语言模型支持新型知识驱动系统。表面上聊天界面运行于社会劳动，其背后依赖数百万未经创作者知晓或同意的文字和对话数据。这种劳动使自动化文化生产得以管理、控制、监控、拆解和重组，将人类文化生产抽象为计算系统的储备资源（类似电力或水资源，但被私有化垄断）。

正如兰登·温纳1977年所言，无生命工具能“按命令或智能预判执行工作”，即计算机程序。这一发展引发猜想，工业技术的完善终将解放人类免于劳作，这是OpenAI、Anthropic等AI公司今日反复讲述的故事。然而计算始终依赖人类劳动——即使聊天机器人管理客户咨询、辅导作业、替代助教、作为伴侣和咨询师，娱乐并纠缠于身份和人类特殊性观念，同时也制造大量AI垃圾，消耗源材料和自然资源。ELIZA激发的认知工厂和AI垃圾的现实，恐怕会令韦岑鲍姆震惊。这正是他在《计算机力量与人类理性》中警示的，机器与人类紧密反馈循环的威胁。

在该书及后续著作中，韦岑鲍姆作为早期批评者，反对如今所谓科技行业及其指数加速心态，无视剥削关系和社会政治后果。他对技术的态度随着ELIZA影响和自动化系统规模化利用权力的趋势而转变，这种趋势伴随着公众对“智能”机器的迷恋与不安持续发展。