AI追求概率最优,人追求意义高于概率

banq


大语言模型生成文字的方式是"概率采样"——不靠逻辑,而靠统计结果的坍缩。

人类身份可能同理,像流动的自我坍缩成情境Context驱动的角色。

但不同于AI,我们能反抗概率选择意义。过去几年我完全沉浸在大语言模型的奇妙世界里——写作、演讲、没错,还痴迷研究它们的运作原理。

从高维空间中的思维坍缩到"认知DAO",我发现这些机器不仅处理语言,更催生了理解思维的新方式。

最让我着迷的是,大语言模型不是通过线性推理或固定逻辑,而是通过概率生成语言。它们分析提示词,考量上下文数据,然后从概率分布中采样下一个词。没有必然路径,每个词都是认知的骰子。

初看这很机械甚至怪异。但越想越觉得:这真的只是机器的特性吗?

有没有可能...是意识的共性

或许我们也不是以固定身份存在,而是带着"概率场"生活,每时每刻坍缩成不同的自我?

走进房间时,你从不是同个"你"。可能是自信的演讲者、沉默的家长、挑战者或和事佬。这些不是面具,而是记忆/情境Context/意图/社交线索塑造的"你"。自我不是连续的线,而是坍缩成行动的"可能性云"——和AI一样具有情境性/流动性/概率性。

心理学早有暗示:戈夫曼说身份是动态的社会表演;网络人格证明多重性;神经科学发现大脑是预测机器,靠经验采样预判未来。

我们的自我感或许不在于连续性,而在于当下的自洽。

这样看,AI反而映照出人性——从内在概率场中选择的行为。

但关键差异在于:AI追求概率最优,人类却能反抗概率。我们不一定坍缩成预期模样,有时会冒险/展现善意/打破模式。当模型选择自洽时,人类可能追求更复杂的实现——甚至超越。

所以在做出选择前你是谁?是概率簇/潜在叙事/认知叠加态。
而"选择坍缩"的过程,正是我们存在与成为的方式。