这段时间，我习惯和 GPT 一起改文章。
一般第一版出来时，我其实有点惊喜：
结构顺、语气稳，甚至比我预想得更像「真人写的」。
但越往后改，越不对劲。
我不断加要求：
更严谨、更克制、更像我、别有 AI 腔……
它似乎都听懂了，每一版都更符合规则。
结果却是——
文章越来越工整，也越来越无聊。
回头一看才发现：
最像我、也最有生命力的，反而是第一版。
这让我意识到一件事：
我们以为自己在教 AI 变聪明，
但很多时候，只是在把它推向一种更稳定、更安全、却也更不产生新东西的状态。
一、LLM 更像「语言拟合器」，而不是理解者
我越来越倾向于这样看待今天的 LLM：
它不是在「理解世界」，而是在拟合人类语言。
它学会的是：
在什么语境下，人类通常会说什么话。
语气、结构、论证方式、表达套路——
它都能学得非常像。
这也是为什么它看起来「很懂」。
我一直用一个比喻：
LLM 更像一只超级鹦鹉。
不是贬低能力，恰恰相反——
这只鹦鹉太强了，强到足以让人误以为它真的理解了内容。
但问题在于：
「像懂了」，并不等于「能自我校验」。
二、它经常答对，但不保证永远答对
你问它：1 + 1 等于几？
它几乎总会回答：2。
这也是很多人信任它的起点。
但这里有一个很容易被忽略的差别：
它给出正确答案，并不是因为内部存在一条「必须正确」的硬规则，
而是因为在这个语境下，这个答案最像人类会写出来。
换句话说：
它是在做概率判断，而不是逻辑裁决。
所以你才会看到一些怪现象：
- • 简单问题，在复杂上下文里突然出错
- • 单句看起来都对，整体却前后矛盾
- • 明明条件冲突，它却继续把话「圆」下去
它不会因为矛盾而停下，
也不会因为错误而强制回滚。
三、它能模仿范式，但很难自己跳出范式
还有一个更隐蔽、但同样重要的限制：
它对「时代范式」高度依赖。
如果一个模型主要学习的是
「日心说已经成为共识」的文本世界，
它最自然的表达方式，就会围绕日心说展开。
如果它学习的是
「经典物理已经构成完整体系」的文本，
它也很容易写出一种——
物理学大厦已经完成，只剩修修补补的感觉。
当然，你让它去讲地心说、
去反驳经典物理，
它也能写，而且写得头头是道。
但那更像是：
在语言中扮演一个立场，
而不是通过可验证的推理路径，自己走到一个新结论。
它擅长在既有范式里拟合与组合，
却不擅长主动制造范式跃迁。
四、可靠性从哪来？来自外部，而不是模型内部
正因为 LLM 缺少「对错误负责」的内在机制，
凡是“错了会有明确后果”的事情，就不该只让它自己完成。
举一个很常见、也很现实的例子。
假设你让它做这样一件事：
「从数据库里查出上个月的销售数据，算增长率，再写一段分析。」
它通常能把分析逻辑讲得非常顺：
增长多少、原因是什么、趋势如何，说得头头是道。
但这里有一个关键问题：
- • 数据真的查对了吗？
- • SQL 条件有没有写错？
- • 中间计算有没有出问题？
这些，它自己是无法保证的。
一旦某一步出了错，
它并不会停下来提示「这里不确定」，
而是继续把结果写得很自信。
再比如解释流程或规则。
当条件之间存在冲突时，
它很少会直接说「这里不合法」，
而是倾向于给出一个看起来合理的折中答案。
这不是偶发问题，而是同一个原因：
LLM 的是生成「最像正确的文本」，
而不是生成「可验证的正确结果」。
所以工程上的解法，不是让它更聪明，
而是把不同性质的任务，交给不同的角色。
一套朴素而高效的结构，是四模块协同：
- •规划者（LLM）：
理解任务、拆解步骤、决定哪些地方需要工具 - •执行器（工具）：
承担 Python / SQL 运算、规则匹配、定理证明等刚性任务 - •校验器（工具）：
通过测试、断言、重复计算等方式验证结果 - •报告者（LLM）：
将结果与验证证据整理成可读文本
LLM负责规划与表达，
工具负责计算与验证，
人类负责最终兜底。
这不是让 LLM 更聪明，
而是让整个系统更可靠。
五、提示词越像程序，越暴露它不是程序
很多人喜欢把提示词写得像代码：
规则、条目、格式、禁止事项，一条条往上堆。
这确实能让输出更稳定。
但有一个反直觉的事实是：
提示词的本质是「约束」，不是「理解」。
可以用一个很简单的例子来理解。
假设你在对话中，逐步加了三条要求：
- •A：回答要尽量简洁
- •B：回答要逻辑严谨步骤完整
- •C：回答要有个人风格，别太像 AI
第一轮，在只有 A 的情况下，它表现不错。
第二轮，加上 B，它也能应付。
第三轮，在 A + B 的基础上再加 C。
这时，问题开始出现。
从人类角度看，这三条要求并不矛盾。
但对 LLM 来说，它面对的不是「规则」，
而是一段越来越长、越来越复杂的上下文文本。
它并不知道 A、B、C 在冲突时该如何取舍，
只能在 A + B + C 的整体语境下，
预测哪种输出最像一个「合格答案」。
于是你会看到：
- • 有时更偏向 A，答案很短，但逻辑被牺牲
- • 有时更偏向 B，逻辑完整，但风格开始模板化
- • 有时努力满足 C，结果前后逻辑开始松动
每一次回答，单独看都说得过去，
整体却在三种要求之间来回摇摆。
如果这是程序，会发生什么？
程序会直接告诉你：
规则冲突，或者需要明确优先级。
但 LLM 不会。
它不会报错，不会停下，也不会回滚。
在软概率系统里，
最安全的策略往往是：重复一种稳定模式。
这就解释了另一个常见现象：
- • 对话越长，回答越慢
- • 表达越来越谨慎
- • 风格逐渐固定
- • 看起来很一致，但几乎不再产生新东西
一致性提升了，探索性却在下降。
六、AGI 未必可用：真正的鸿沟在哪里？
我并不否认更强的 AI 终会出现。
但有一个问题值得警惕：
强，并不等于可用。
有个笑话很贴切：
有人问上帝：「黎曼猜想是真的吗？」
上帝说：「是的。」
人类狂喜，追问证明。
上帝却说：「证明？我能看到所有零点。」
这不是傲慢，
而是一种认知维度的不匹配。
对上帝来说，「看见全局」就是知识；
但人类只能通过有限步骤、有限符号、有限推理，
才能真正理解与参透。
真正的鸿沟可能不是算力，
而是能不能把高维答案，翻译成低维可理解的解释。
写在最后
把 LLM 放进工具链、校验系统和人类兜底之中，
确实能在相当长的一段时间里，让它变得更可靠、也更可用。
在现实世界里，工程化优化本来就是解决问题最诚实的方式之一。
但如果把视角再往前挪一点，就会发现：
这些改进更多是在“改善现在”，
而不是在回答“智能本身该如何进步”。
只要 LLM 核心仍然是概率拟合，
无论工程结构多么精巧，
它依然是在被动地逼近正确结果，
而不是主动地理解问题、发现矛盾、修正认知。
真正决定 AI 能走多远的，
可能还是一个更难、也更根本的问题——
我们是否有能力，创造出一个能够理解自己在做什么的系统。
而讽刺的是，
要回答这个问题，
我们或许还得先理解：
为什么我们人类自己能理解。
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