一、问题的提出：AI 为什么正在“逼迫”人们翻墙？

近年来，一个非常现实却不太被正面讨论的现象正在出现：
随着 AI 技术和数字生产工具的快速发展，越来越多中国用户被动地走向翻墙。

原因并不复杂，也并非意识形态冲动，而是技术结构变化带来的现实约束：

  • 大量核心 AI 服务、模型、文档、API、算力平台 直接屏蔽中国 IP
  • 海外技术生态（GitHub、论文、社区、工具链）与国内版本 明显割裂
  • 合规与监管成本使国际公司倾向于 整体回避中国市场

在这种背景下，对学生、程序员、研究人员、创业者而言，不翻墙几乎等同于主动放弃技术竞争力。

于是，翻墙不再是“政治行为”，而逐渐演化为一种职业技能、技术手段和生存策略。

二、中国社会的“内卷动力”如何放大这一趋势？

AI 并不是唯一变量，真正放大翻墙规模的，是中国社会本身的结构性压力。

在高度竞争、低容错的环境中：

  • 技术更新 ≈ 职业淘汰
  • 信息落后 ≈ 阶层下滑
  • 停滞 ≈ 风险本身

这导致一个非常关键的结果：

翻墙在中国不是为了“表达”，而是为了“不被淘汰”。

正因为动机是功利性的、非意识形态的，它反而更容易扩散，也更难被彻底遏制。

从这个意义上说，AI 并不是在“启蒙”中国人，而是在重塑翻墙的成本—收益结构。

三、翻墙人数增加，是否必然带来“觉醒”？

这是讨论中最容易被浪漫化的问题，也恰恰需要最冷静的分析。

结论先行：
翻墙人数增加，是净增量；但它并不等同于“全民觉醒”。

原因主要有三点。

1. 翻墙高度工具化，不等于认知转向

大量翻墙者的行为模式是：

  • 固定用途（技术、资料、工具）
  • 固定站点
  • 主动回避新闻与政治内容

他们的心理并非“发现真相”，而是“少惹麻烦、只干正事”。

这是一种技术性出海，而非思想性出海。

2. 中国社会对政治性认知变化有强烈“免疫系统”

长期环境塑造出三种稳定心理结构：

  • 去政治化（政治被视为无关个人命运）
  • 风险厌恶（知道太多反而是负资产）
  • 犬儒主义（谁的话都不完全相信）

因此，哪怕接触到不同信息，很多人只是从“单一信任”转向“全面不信”，而非形成清晰的价值立场。

3. 觉醒在中国往往是“内缩型”，而非外显型

在中国语境中，“觉醒”极少表现为公开对抗，而更多体现为：

  • 对宏大叙事的情感抽离
  • 对权威解释的条件性接受
  • 对公共表达的主动克制
  • 对个人边界的极度重视

这是一种低烈度、私人化、不可见的认知变化。

四、但为什么说：翻墙的人多，依然比少要强？

尽管如此，翻墙扩散仍然具有长期、结构性的意义。

1. 信息垄断被削弱，而非被打破

翻墙人数增加，并不会立刻推翻任何叙事，但它会改变一个关键前提：

官方解释不再是“唯一默认来源”。

哪怕只是少数人开始对比、质疑、验证，
认知系统的封闭性就已经下降了。

2. “见过世界”本身是不可逆的经验

你未必立刻反对什么，
但你很难再回到“自然相信”的状态。

这种转变不制造冲突，
却会持续削弱动员能力与叙事粘性。

3. 真正起作用的是“临界少数”，而非多数

社会认知变化从来不是靠全民同步完成的，而是由一部分人率先完成，然后在关键时刻产生外溢效应。

翻墙人数的增长，本质上是在扩大潜在的“临界群体”。

五、一个更现实的总体判断

综合来看，AI 带来的翻墙浪潮更可能产生的结果是：

不是“全民翻墙 → 全民觉醒”，
而是“部分人翻墙 → 私人清醒 → 公共沉默”。

这并不戏剧化，也不浪漫，
但它符合中国社会的风险结构、激励机制和历史经验。

技术不会直接制造思想解放，
但它会持续削弱信息垄断、降低叙事可信度、扩大认知弹性空间。

六、结语

翻墙的人多，一定比翻墙的人少要强。
哪怕他们翻墙的理由只是 AI、工作、效率和竞争。

因为：

  • 技术一旦迫使人接触真实世界，认知就不可能完全回收
  • 信息一旦出现对照，单一叙事就不可避免地失血

这种变化不会喧哗、不会集体爆发，
但它会在未来的任何系统性冲击中，
让社会变得更难被简单动员，也更难被完全说服。

这，或许正是 AI 对封闭社会最真实、也最危险的影响。