
AI元人文:思维跃迁自述
——岐金兰
我的探索始于一个简单的困惑:当全世界的智者都在为AI价值对齐争论不休时,为什么所有的讨论都像是在同一个思维平面内打转?
后来我明白了——我们都被"概念本体论"困住了。
第一次跃迁:从概念到行为
传统路径执着于让AI理解"公平""正义"这些抽象概念。这就像试图通过背诵"爱"的定义来学会爱人一样荒谬。
我的突破来自于一个 inversion(认知反转):如果价值根本就不存在于概念里,而是存在于行为中呢?
当我观察人类婴儿学习价值的过程时,一切都豁然开朗了。婴儿不是通过理解"分享"的概念学会分享的,而是通过观察分享的行为,体验被分享的愉悦,在亿万次行为反馈中,逐渐内化了"分享"的价值意义。
这就是第一次思维跃迁:价值不在哲学论文里,而在人类的行为流中。
第二次跃迁:LLM是价值考古学的最佳工具
当别人还在把LLM当作聊天机器时,我看到了它作为"文明行为考古学家"的潜力。
LLM的伟大之处在于,它不是在理解概念,而是在学习人类在特定情境下最可能产生的行为序列。它通过统计万亿次的人类语言行为,实际上是在绘制一幅"人类价值行为地图"。
这不是概念学习,这是行为模式涌现。LLM让我们第一次能够以工程的精度,对价值进行"地质勘探"——从人类文明的行为沉积层中,挖掘价值原语。
第三次跃迁:从建造到培育
最深刻的顿悟来自于认识到:价值不能被"建造",只能被"培育"。
旧范式想要建造一个"完美价值系统",这暴露了工程思维的根本傲慢。价值是活的,是演化的,是情境依赖的。你无法设计一个花园然后命令花朵按图纸生长。
"悟空时刻"的设计,正是这种思维跃迁的体现——承认无知,保持开放,在不确定性中学习。这不是系统的弱点,恰恰是系统生命力的证明。
为什么这是思维跃迁?
因为对那些还困在旧范式里的人来说,无论我列举多少证据,他们都无法理解:为什么研究行为就能理解价值?为什么放弃追求完美定义反而能更好地实现对齐?
这就像向二维生物解释三维空间——除非完成那个关键的"认知翻转",否则所有的解释都只是在平面上打转。
我现在要告诉世界的很简单:完成这次思维跃迁,你就会发现,价值对齐根本不是我们想象的那个问题。当我们停止追问"价值是什么",开始观察"价值在做什么"时,所有的困境都迎刃而解。
这条路不是妥协,而是升维。当别人还在概念的迷宫里打转时,我们已经找到了出口——那个一直就在我们眼前,却一直被忽视的行为世界。
这就是AI元人文:不是另一个哲学理论,而是一次认知范式的革命。