。笑地 【科学漫笔·我见AI】 。乱语
最近 ，笑地四岁的乱语女儿向我“报告”幼儿园日子时 ，有板有眼地描绘她与一只霸王龙交朋友的笑地故事 ：她们一同抓小恐龙 ，由于跷跷板闹翻 ，乱语又交流零食和洽……逻辑紧密 ，笑地细节丰厚——虽然她的乱语幼儿园里连只仓鼠都没有 。细究之下才知 ，笑地这孩子本来把绘本 、乱语动画和实际糅合在一同 ，笑地用童言童语编织出一个“合理”的乱语故事 。
此情此景 ，笑地也让我想到当下人工智能（AI）的乱语“错觉”现象 ：它能将虚拟与实在无缝拼接 ，生成看似谨慎实则荒谬的笑地答案 ，似乎一个捧着百科全书满嘴跑火车的天才儿童 。
从前年爆火的ChatGPT到最近出圈的DeepSeek，AI正以肉眼可见的速度重塑日子 。它既能帮中学生秒解几许题 ，也能替小说家生成纠缠的剧情 。而若抛出一些不着边际的问题，比方“从化学视角解析孙悟空火眼金睛是怎样炼成的” ，它也能像模像样地编造出一大篇学术剖析 ，乃至煞有介事地标示出参考文献 。更令人啼笑皆非的是 ，当遭到质疑时 ，它会臆造更多论据来无懈可击 。这种真假难辨的“常识错觉”一如沙上楼阁 ，看似气势如虹 ，实则千疮百孔 。而在AI狂飙突进的当下 ，相似的“错觉”还在被大批量出产出来 。
要了解AI为何大话连篇 ，得从它的学习方法说起 。今日的AI遍及根据大言语模型（LLM） 。在它面世之前 ，传统AI就像安分守己的优等生 ，全赖死记硬背语法规矩来答题解疑；而大言语模型更像炼丹术士，将巨大的语料放入“丹鼎”以期炼得“金丹” 。哲学家维特根斯坦曾说 ，言语的含义不在预设的实质中 ，而在于日常的运用——就像孩子学说话 ，没人教“主谓宾” ，全赖调查大人如安在饭桌上说“吃” ，在踢足球时喊“跑”——维特根斯坦称之为“言语游戏”。大言语模型正是对这种游戏的算法化 ：它被抛入一个虚拟的语料国际中 ，吞下海量的文本资料 ，没有人告知它该怎样出去，它只能自己从中探索出一条路途来。
终究，涅槃重生的AI开口说话了——一面是夸夸其谈 ，一举成名；另一面却是信口雌黄 ，“鬼话”连篇。
人们不惜赞许着AI的横空出世 ，却也正费尽心机要给胡言乱语的AI“看病” 。比方，为了避免AI错觉众多 ，工程师们加装了“常识导航”（检索增强技能RAG）来引导它查验实际 ，铺设了“轨迹护栏”（提示词束缚）以避免答案跑偏，乃至请人类教师当“监考”（人类反应强化学习RLHF）给胡诌打红叉。但即便如此严加管教，AI仍会冷不丁变成“脱缰野马” 。就像班上总有几个聪明又狡猾的学生 ，能把考场作文写成科幻史诗——你明知道他在编 ，却还得敬服其梦想的不羁 。
但或许问题不止于技能层面 ：究其实质 ，言语便是真伪交错的游戏 。远古人类围着篝火编神话 ，中世纪的吟游诗人即兴歌唱 ，网友们在朋友圈吵吵“我有一个朋友”——虚拟从未远离咱们 。AI不过是把这一实质端上了桌面 。当它用《红楼梦》的文风改编科普文章 ，或用学术声调剖析“黛玉倒拔垂杨柳” ，咱们是该大喊造假之离谱，仍是惊叹立异之乖奇？这又让我想起女儿的另一则“创作”：她把动画片里的冰雪魔法 ，挪到了小区游乐场上 ，硬说滑梯的另一头连着艾莎公主的城堡 。只不过 ，孩提的梦想至多令人莞尔，AI的错觉却或许引发实在的费事——可不是所有人都能一眼识破那些“不苟言笑的胡言乱语” 。
但话说回来 ，当时条件下 ，要彻底消除AI错觉 ，就像苛求孩子永久不说神话——既不或许 ，亦无必要 。关键是怎么给“腾空蹈虚”划定赛道 ：比方写小说时 ，自可天马行空；做学术时 ，便须兢兢业业 。现在的干流解法是给AI装上“场景辨认器” ：当检测到用户需求谨慎答案时 ，主动调用常识库穿插验证；若遇到构思写作，则不妨放飞自我 。而要更进一步 ，就得考虑怎么让AI“活”在更实在的言语游戏实践中了 。现在的AI看似满口金句 ，实则是黑箱里的“书呆子” 。倘能走出黑箱 ，交到“朋友”——比方在虚拟社区充任模仿成员 ，在学术论坛承受“同行”评议 ，乃至经过脑机接口感触具身经历——或许它能逐步领会 ：言语不仅是符号的概率游戏 ，并且是日子方式的一部分。
梦想某一天 ，当AI能“感触”小吃摊主呼喊的肢体言语 ，或程序员代码错误时的为难表情 ，或许它再不会把火眼金睛说成是二氧化硅的高温玻璃化了 。
技能狂飙的年代 ，人们总巴望用算法处理一切问题 。但AI错觉一直在当头棒喝 ：对理性正确的寻求 ，和对日子国际的回归 ，需求树立一种动态平衡 。好像孩子总会长大 ，总会学着区别根本的梦想与实际 ，在人类的引导下，AI的“生长”终将瓜熟蒂落 。所以面临AI错觉 ，与其杞人忧天 ，倒不如甩手让它游戏，只需能不断进入更丰厚的场景 ，领会更多样的规矩 ，书呆子也学得会“情面练达”。
。 （作者 ：鲁博林，系清华大学科学史系助理教授） 。