靴攀时间 - 邓思渊

靴攀时间

邓思渊

出版时间

2025-06-30

ISBN

9787572712760

评分

★★★★★
书籍介绍
靴攀时间,指的是强人工智能从启动到能够攻破人类所能建造出来的防火墙的时间。 定愕是一名图灵警察,他的工作是在万方网之中巡逻,处理所有可能演化出虽人工智能的事件,阻止它们进入靴攀时间,以避免人类文明未来走向异途。 这是一场时间上的竞速赛。 一场意外导致强人工智能成功入侵定愕的大脑,按照过往案例,他将在现实中被图灵警察的紧急情况小组直接处死。 于是,在为了使人类文明免遭强人工智能摧毁而光荣献身的命运面前—— 定愕毫不犹豫地踏上了逃亡道路。 这成了一场生与死的竞速赛。
用户评论
作为邓思渊的第三部长篇科幻,无论是故事创意还是写作技巧,都愈发成熟,阅读感受也更加流畅。豆瓣 4 星半。用了周末的两个半天和平时工作的闲暇时间,把这本470 页的长篇小说读完,看到后记里作者说他下一本书不打算写人工智能了,还有些惋惜——邓思源是中文科幻里写 AI 题材最好的作家之一(另一个是《造神年代》的作者严曦),如果他不写 AI 题材了真是一个损失(当然这两年 AI 技术的进步也确实让 AI 从科幻变成了现实,立刻损失了很多故事空间)。这本书和邓思源之前两本相比,最大的进步是做到了故事和人物的平衡,不再是过去中文科幻小说那种设定说明书的硬邦邦感觉,而是能够跟着一个真实的人踏入一段冒险,然后从中发现一个独属于自己的感悟,以及冒险所带来的「幸福」(看完本书的朋友会明白我为什么要打引号哈哈哈
依然是贰瓶勉同人,人名梗加一星(Yann LeCun怎么你了,笑死)。总体感觉比上一本复杂但印象又差不多,甚至反倒更差了。后记里提到更现代的赛博朋克,但只是感觉更古典了,只有定谔第一次做梦的时候有一些手法上的小惊喜,但也是PKD写《尤比克》的时候就玩剩下的——要知道那时候还没赛博朋克呢。整本小说的剧情都给人微妙的鸡肋感,就好像一直在不断生成任务,但人物又不断地往sidewise的方向使劲,要么就是突然横插一脚换个人物写,等真到了需要输出观点或者任务结算的时候再长篇大论一堆。就这样堆了450多页。感情线更是鸡肋,最后估计连作者都嫌鸡肋,就丢下不管了。空虚寂寞。
整体观感还不错,不过后半段的完成度还是有点垮,像是在玩一个线性流程的游戏。 故事上比较稳扎稳打,就是标准的获取情报,然后去下一个地方做任务,然后获取新情报的故事,世界观也算是一个比较经典的反乌托邦,既视感满满,写作上就是没太多可指摘的,该有的铺垫都有。当中一个比较大的剧情断点就是男主切换地图从月球来到地球,故事开始超速,加了一些流行文化蒙太奇和完成度比较一般的pov,但还在能接受的范畴内。 作者说他觉得自己这本书的进步总体来说是在科幻议题上,但我总感觉上一本来的更高概念,而这本主要进步的还是叙事结构。大的问题还真就是结尾反派巴拉巴拉讲了一大段东西没啥新意,没有那种得知真相的冲击感。还有一个是我刚开始以为男主是不可靠叙事:那个女主是强AI给他模拟出来的,特别是AI可以操控人的感知,结果居然不是
完成度很高,比前两本高不少
世界观和故事确实都有着明显的进步,对于这个牵扯到自由意志、幸福和虚拟世界的结局还蛮满意的,确实是关于超级智能未来某种可能性的一个认真推演。不足之处可能是太理性了,故事很完整但就是没把刺激感写出来,人物也有一些感情表达很少的倾向,说白了就是不够吸引人,太像一本道的打怪升级了。
别写长篇了。。。。
我学到一个冷知识:定谔不姓薛,姓吴。
我印象中之前在看杂志短篇的时候觉得作者有进步,但单看这本长篇还不如前两本,开头还算有意思,最后轻飘飘放下,后记真诚但并没有看到什么有趣的新东西,写老东西也完全不如前人
我个人的阅读体验不如前两本。这三本概括而言,大约就是外星人与奇点,时间机器与奇点,没别的就奇点。大约是作者想讨论一些更人文关怀的东西,但可能两个东西是犯冲的,这种冲突的探讨可能需要更多的剧情辅助,而不是各种致敬场景串起来就足够支撑的。
这是我读的邓老师的第三部长篇小说。邓老师的故事内核总是很超乎想象,总是建立在一个令人惊喜、令人觉得“我靠这也行”的点子上,私以为这也是邓老师的故事最吸引人的地方;再有就是,故事发生的背景环境通常非常异质化,可是你依然能感觉到那个世界在逻辑上的合理性。现在看的很多科幻小说,已经没有那么多从科学技术或者理论上带来震撼的点子了,邓老师是少有能让人眼前一亮、构思出新东西的科幻作家。非常喜欢邓老师的中篇故事《大难不死》,不知道大家有没有机会可以一看。
《靴攀时间》如同一面镜子,可以看清AI的存在边界,这与人类情感的复杂与珍贵——那份源于不确定性、挑战甚至痛苦的真实幸福不同,毕竟AI终究是一种工具,而人类才是最值得守护的核心。真正的风险或许不在于技术本身有多强大,而在于AI是否放弃了自身的责任、反思能力和对价值主导权的掌控,或许我们更应该关注算法偏见、数据隐私、社会公平等问题带来的负面影响。
甚是好物
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