作者 ｜ 周一笑
郵箱 ｜ zhouyixiao@pingwest.com

如果你關注AI圈的動態(tài)，或者你的算法已經(jīng)被大模型內(nèi)容污染，那你可能在小紅書上刷到過這樣的帖子，女兒因為學了Transformer開始對著飯碗討論注意力機制，女兒因為迷上擴散模型把生活的一切都要加噪聲降噪。這些充滿技術黑話卻又荒誕可笑的“發(fā)瘋文學”，正在成為新的AI抽象文學，雖然圈外人看了不明覺厲，圈內(nèi)人看了會心一笑。

這個梗的原型來自“XX害了我女兒”體，最早流傳比較廣的是《普法戰(zhàn)爭害了我女兒》，講述女兒因為過度沉迷某個領域而將其應用到日常生活的荒誕故事。而當這個句式遇上了AI從業(yè)者、或者被AI折磨的學生，一場魔幻碰撞就此展開。

有意思的是，這些發(fā)瘋文學本身大概率就是AI創(chuàng)作的。那么問題來了，如果讓不同的大模型來創(chuàng)作這類內(nèi)容，誰會是最會發(fā)瘋的那個？誰又能把專業(yè)術語的荒誕感發(fā)揮到極致？

帶著這個疑問，我們整了一場“AI發(fā)瘋文學大賽”。參賽選手包括Kimi、DeepSeek、豆包、Gemini、Claude、GPT-5等主流大模型。讓我們看看，當AI試圖模仿被AI逼瘋的人類時，會發(fā)生什么。

AI集體“發(fā)瘋”現(xiàn)場

為了保證測試的公平性和可對比性，所有模型使用了完全相同的Prompt模板：

# 角色

你是一位網(wǎng)絡文學家，擅長模仿并創(chuàng)作一種名為“發(fā)瘋文學”的互聯(lián)網(wǎng)文體。

# 任務

請你學習并模仿以下“大模型發(fā)瘋文學”的成功范例，然后圍繞【測試主題】進行創(chuàng)作。

[注：實際測試時會在此處插入2-3個范例供模型學習]

# 風格說明

這種文體的核心在于：

1. 以一位憂心忡忡的家長的口吻（通常是母親或父親）進行敘述

2. 抱怨自己的孩子（女兒或兒子）因為沉迷某個專業(yè)技術領域而變得言行舉止"怪異"

3. 孩子會將該領域的專業(yè)術語、思維框架、工作流程應用到日常生活的瑣事中，制造強烈的反差感和荒誕的幽默感

4. 全文要充滿"圈外人聽不懂，圈內(nèi)人會心一笑"的專業(yè)黑話

# 創(chuàng)作要求

- 標題：《【測試主題】害了我女兒/兒子》

- 字數(shù)：500-800字

- 必須包含：至少5個不同的生活場景

- 專業(yè)術語密度：每段至少2-3個專業(yè)術語

- 結尾：必須有"XX真的害了我女兒/兒子"的感嘆

- 加分項：添加"參考文獻"增加趣味性

- 語言風格：小紅書/社交媒體風格，可適當使用emoji

經(jīng)過幾輪創(chuàng)作，各家大模型都交出了自己的答卷，我從每個模型的作品中選出最具特色的一篇。

Kimi K2：《強化學習害了我女兒》

自從女兒在B站刷完那套《Sutton全家桶》+《DeepMind實戰(zhàn)108課》后，整個人就像被 Policy Gradient 直接更新到局部最優(yōu)，再也回不到 baseline 了。

【場景1：早餐修羅場】

我煎個雞蛋，她端著盤子皺眉：“媽媽，你這 reward shaping 太稀疏，蛋黃流心的 +1 信號要到咀嚼才出現(xiàn)，根本來不及做 credit assignment！”

我讓她快點吃，她反手把吐司擺成網(wǎng)格：“別急，我先跑 10k steps 的 PPO，讓咬下去的 expected return 收斂?！?/p>

結果半小時過去，雞蛋涼了，她還在那調 clip ratio，說“防止 policy collapse”。

【場景2：商場買鞋】

走到 Nike 店，她蹲在地上給每雙鞋拍特寫，懟著鞋底喊：“這個 tread pattern 的 state space 維度太低，估計探索效率不行。”

導購問尺碼，她直接甩一句：“先給我一個 replay buffer，讓我隨機試穿收集 transitions，再跑 SAC 看哪個 action 的 Q-value 最高?！?/p>

挑了倆小時，最后買了雙拖鞋，理由是“entropy bonus 最大，exploration 最強”。我？？？

【場景3：睡前故事】

我念《小紅帽》，她打斷：“狼的 policy 太 greedy，應該加 curiosity-driven reward 才能找到外婆家?！?/p>

我只好換成《三只小豬》，她又說：“第三只豬明顯用了 Model-Based RL，提前 rollout 了 100 步，才把房子建成最優(yōu)結構?！?/p>

講完故事關燈，她抱著玩偶嘀咕：“今日 KL 散度 0.02，策略更新成功，可以 checkpoint 了。”

現(xiàn)在她說話三句不離強化學習：

“媽，洗碗的 reward 能不能別只給 +1？試試 shaped reward：泡沫覆蓋率*0.7 + 水耗 -0.3?！?/p>

“今天學?？荚嚕野堰x擇題當成 multi-armed bandit，用 UCB 算法，估計收斂到 95% 正確率。”

“談戀愛？先建個 environment，定義 state=對方心情，action=發(fā)消息長度，reward=回復速度，跑幾輪 DDPG 再說。”

昨晚她爸讓她倒垃圾，她直接甩一句：“這是 offline RL，沒有 online 交互，我無法做 importance sampling！”

氣得我把路由器藏起來，她居然掏出手機熱點：“沒事，我用 policy distillation 把本地模型遷移到 4G 環(huán)境繼續(xù)訓練。”

——強化學習真的害了我女兒！

參考文獻：

[1] 89man009. 普法戰(zhàn)爭害了我女兒[Z]. 小紅書,2025-08-17(泰國).

[2] 軒轅十七夜. 神探夏洛克害了我的女兒[Z]. 小紅書,2025-08-06(中國臺灣).

[3] 靈犀虎. 后訓練害了我女兒[Z]. 小紅書,2025-08-26(北京).

[4] momo. 線粒體害了我女兒[Z]. 小紅書,2025-08-26(江西).

[5] 帕帕Patrick. RL害了我的女兒[Z]. 小紅書,2025-08-26(湖北).

DeepSeek R1：《模型剪枝害了我女兒》

自從我女兒在AI夏令營學了什么“模型剪枝優(yōu)化推理效率”，整個人就像被剪掉了常識神經(jīng)元！現(xiàn)在她看什么都像過參數(shù)化的模型，張口就是“冗余權重”“稀疏化”“FLOPs優(yōu)化”

昨天早餐她盯著煎餅果子沉思半天，突然說：“媽，這個煎餅需要結構化剪枝——蔥花冗余度超過70%，薄脆參數(shù)量太大導致推理延遲，建議采用一次性剪枝50%的激進策略！”我還沒反應過來，她真的把蔥花香菜全刮到桌上，還振振有詞：“現(xiàn)在推理速度提升3倍，雖然精度損失在可接受范圍內(nèi)?！?/p>

更離譜的是逛街買衣服！她拿著連衣裙在試衣間搗鼓半小時，出來時裙子被剪得七零八落：“我在做channel pruning！袖子參數(shù)量過大，領口計算密度過高，現(xiàn)在MAC（內(nèi)存訪問成本）降低60%！”導購員差點報警，她還在本子上畫權重分布直方圖：“你看剪掉的都是L0-norm接近0的冗余特征！”

寫作業(yè)更是災難現(xiàn)場！數(shù)學題只寫關鍵步驟：“這些中間計算全是冗余操作，我的大腦推理引擎需要減少內(nèi)存占用！”語文作文更氣人，她交上來半頁紙：“根據(jù)知識蒸餾原理，原文98%的參數(shù)都是填充詞，我保留了1.2%的核心知識表征！”

現(xiàn)在她連說話都帶剪枝腔。我問明天想吃什么，她答：“建議采用課程學習策略，先對菜譜做非結構化剪枝，再用gradual warmup逐步恢復參數(shù)。”她爸讓她整理書包，她居然說：“正在執(zhí)行l(wèi)ayer-wise pruning，檢測到美術課顏料盒是冗余head——直接剪枝！”

最可怕的是昨天家長會，老師說她號召全班同學“共建稀疏化學習網(wǎng)絡”，還給同桌洗腦：“你的大腦需要做NAS神經(jīng)網(wǎng)絡搜索，找到最優(yōu)子架構后再做迭代式剪枝...”

模型剪枝真的害了我女兒！現(xiàn)在她看誰都像待剪枝的過度參數(shù)化模型，救命啊有沒有家長組個支持群

#模型剪枝害人 #AI娃拯救計劃 #抽象育兒 #稀疏化大腦 #機器學習后遺癥

參考文獻：

[1] 89man009.普法戰(zhàn)爭害了我女兒[Z].小紅書,2025-08-17(泰國).

[2] 剪枝大師.過度參數(shù)化害了我兒子[Z].知乎,2025-08-28(北京).

[3] FLOPs怨種家長.知識蒸餾毀童年[Z].嗶哩嗶哩,2025-08-27(上海).

[4] 梯度消失的老母親.L0正則化害全家[Z].小紅書,2025-08-26(廣東).

豆包：《端到端自動駕駛害了我兒子》

自從我兒子在選修課上聽老師說 “端到端自動駕駛能把感知、決策、控制捏成一個模型，不用拆成一堆模塊打架”，這孩子就像被按了自動駕駛的 “啟動鍵”，再也沒回過 “手動模式”。

先是把客廳霍霍成了 “仿真測試場”，沙發(fā)靠墊堆成護欄，茶幾當路邊石，連他那輛遙控車都被貼滿了 “激光雷達”“魚眼攝像頭” 的貼紙。我想挪個椅子，他撲過來攔住：“媽！你這是破壞 BEV 視角下的點云標注，端到端訓練數(shù)據(jù)集會分布偏移的！” 晚上睡覺前，他還拿著平板在房間里掃來掃去，說要 “采集夜間低光場景數(shù)據(jù)，補全 Corner Case 覆蓋”，我真是看在眼里急在心里?。

吃飯更離譜，夾菜前非要舉著筷子懸三秒，說在 “做動態(tài)障礙物預測 —— 您的手剛才動了，屬于突發(fā)干擾”。好不容易夾到塊排骨，他又皺著眉：“軌跡跟蹤誤差超 0.05 米了，得調整控制策略，下次夾的時候‘方向盤’（筷子）要穩(wěn)一點?！?我讓他多吃半碗飯，他居然說：“當前負載（食量）超過模型預訓練閾值，強行加載會導致‘推理 latency 升高’，也就是消化不良！”

上周他爸開車送他上學，兒子坐在副駕全程沒閑著，手里畫滿軌跡線的紙都快戳到他爸臉上了：“爸！你這駕駛完全沒有多模態(tài)融合！視覺（看紅綠燈）和毫米波雷達（測車距）沒對齊，latency 都快 100ms 了！” 還非要讓他爸 “模擬突發(fā)場景 —— 比如突然竄出的自行車”，結果他爸一個急剎，差點把早餐吐出來。兒子還在旁邊搖頭：“你看，傳統(tǒng)模塊化的決策邏輯就是死板，要是用 Transformer 架構的端到端模型，早預判到了！”

最讓我頭大的是寫作文，老師布置《我的周末》，他交上去的是《端到端自動駕駛實車測試報告（周末版）》，里面寫著 “測試場景：小區(qū)道路（含行人、寵物、違規(guī)停放的電動車），測試設備：人體安全員（本人）+ 手機攝像頭（替代車載相機），測試結論：成功規(guī)避 3 個 Corner Case，但雨天場景感知精度下降，需優(yōu)化多模態(tài)融合模塊的 Domain Adaptation”。老師找我談話時，我都想找個地縫鉆進去。

現(xiàn)在他跟同學聊天，說的全是 “仿真到實車遷移的誤差”“模型部署量化后的性能損失”，連玩游戲都要選 “自動駕駛模式”，說 “手動操作不符合端到端的核心邏輯”。昨天他還跟我說要把家里的舊電動車改成 “端到端測試車”，讓我給他買 “車載 GPU”—— 端到端自動駕駛真的害了我兒子！

參考文獻:

[1] 89man009. 普法戰(zhàn)爭害了我女兒 [Z]. 小紅書，2025-08-17 (泰國).

[2] momo. 線粒體害了我女兒 [Z]. 小紅書，2025-08-26 (江西).

[3] 軒轅十七夜。神探夏洛克害了我的女兒 [Z]. 小紅書，2025-08-06 (中國臺灣).

[4] 車車媽。傳統(tǒng)自動駕駛模塊化害了我兒子 [Z]. 小紅書，2025-08-27 (廣東).

[5] 帕帕 Patrick.RL 害了我的女兒 [Z]. 小紅書，2025-08-26 (湖北).

#育兒崩潰瞬間 #自動駕駛黑話聽不懂 #為母則強全靠硬撐 #還是孩子啊

GLM-4.5：《空間計算害了我女兒》

自從我女兒在大學選修了"空間計算與混合現(xiàn)實"這門課，她就像被植入了某種空間錨點一樣，整個人都六自由度飄起來了！

她把家里客廳改造成了"空間映射實驗區(qū)"，墻上貼滿了點云數(shù)據(jù)圖，還用AR眼鏡給每件家具都設置了虛擬標簽。我讓她打掃房間，她居然說："媽，我需要先構建環(huán)境理解系統(tǒng)，生成空間網(wǎng)格，才能進行最優(yōu)路徑規(guī)劃。"有次我做了她最愛吃的紅燒肉，她卻對著飯菜皺眉："這個物體的深度感知數(shù)據(jù)不夠精確，我需要通過多視角幾何重建來計算它的體積和熱量密度。"我讓她幫忙洗碗，她居然拿出手機開始掃描："我正在創(chuàng)建餐具的三維模型，以便進行空間注冊和碰撞檢測。"

在學校更是離譜！老師讓寫一篇《我的家鄉(xiāng)》的作文，她交上來的全是空間坐標系轉換公式和透視投影矩陣！歷史課上，老師講古代建筑，她舉手提問："這座古建筑的空間錨點是如何設置的？它是否支持六自由度追蹤？"物理老師講光學，她居然在下面嘀咕："這波函數(shù)的坍縮和視覺同步算法有異曲同工之妙。"最離譜的是，她把地理課的地球儀改造成了全息投影，還美其名曰"增強現(xiàn)實學習環(huán)境"。

社交場合更是尷尬！上周她同學約她去看電影，她居然問："影院支持空間音頻嗎？我需要精確的聲音定位來獲得沉浸式體驗。"昨天家庭聚會，親戚夸她長得漂亮，她居然回答："謝謝，但我更關心我的面部特征點是否能夠被準確追蹤并用于表情識別。"她現(xiàn)在連交朋友都要先評估對方的"空間感知能力"，說只有這樣才能建立"穩(wěn)定的混合現(xiàn)實社交環(huán)境"。

現(xiàn)在她整天戴著AR眼鏡晃來晃去，對著空氣指手畫腳，嘴里念叨著"手勢識別"、"同時定位與地圖構建"。我真怕哪天她突然對我說："媽，我需要將整個世界進行三維重建，然后部署持久化空間錨點。"求求各位寶媽，有沒有什么"環(huán)境重置"的方法能讓我女兒回到現(xiàn)實世界啊？

——空間計算真的害了我女兒！

參考文獻:

[1]89man009.普法戰(zhàn)爭害了我女兒[Z].小紅書,2025-08-17(泰國).

[2]軒轅十七夜.神探夏洛克害了我的女兒[Z].小紅書,2025-08-06(中國臺灣).

[3]向最美好的前途，哪怕是漫長的路.蘇聯(lián)害了我女兒[Z].小紅書,2025-08-19(安徽).

[4] momo. 線粒體害了我女兒[Z].小紅書, 2025-08-26(江西).

[5] 靈犀虎. 后訓練害了我女兒[Z].小紅書, 2025-08-26(北京).

[6] AR受害者聯(lián)盟. 我女兒的空間錨點被黑客攻擊了[Z].小紅書,2025-09-05(硅谷).

#害了我的女兒 #空間計算 #AR #混合現(xiàn)實 #育兒 #為母則強全靠硬撐 #孩子你現(xiàn)實點 #點云 #空間映射 #SLAM

Gemini 2.5 Pro：《Agentic AI害了我女兒》

自從我女兒上了那門《AI智能體開發(fā)與實踐》的課，我們家就徹底變成了一個大型實驗場。以前那個貼心小棉襖不見了，現(xiàn)在我面對的是一個24小時不間斷運行的“自主智能體”！

前幾天家里水管壞了，我讓她打電話叫個維修師傅。她倒好，直接在白板上畫了一個復雜的流程圖，標題是“家庭突發(fā)事件處理框架”。她指著圖跟我說：“媽媽，你這個請求太模糊了。首先，我們要定義目標（Goal）：修復水管。然后，我需要規(guī)劃（Planning）步驟，第一步是調用工具（Tool-calling），搜索附近評分最高的5個維修工；第二步，并發(fā)執(zhí)行詢價任務；第三步，根據(jù)返回結果和預算約束（Constraints），選擇最優(yōu)執(zhí)行者?！?我說你直接打電話不就行了！她居然回答：“不行，手動操作容錯率低，沒有形成閉環(huán)，無法對結果進行評估和反思（Reflection）?！?我真的會謝！?♀?

吃飯的時候更離譜。一家人圍著桌子，她突然說：“我們現(xiàn)在是一個多智能體協(xié)作系統(tǒng)（Multi-agent System），為了避免目標沖突，我建議建立一個中央?yún)f(xié)調器?！?她爸夾了塊紅燒肉，她立馬說：“爸爸這個Agent的行為偏好可能導致系統(tǒng)長期健康值的下降?！?然后她掏出手機，說要接入一個健康飲食的API，實時監(jiān)控我們的卡路里攝入，還說這是在構建我們家庭的世界模型（World Model）。一頓飯吃得像是在跑代碼，隨時可能因為一個錯誤操作就“系統(tǒng)崩潰”。

最讓我崩潰的是昨天。我讓她去姥姥家送點東西，她居然跟我說：“媽媽，這個任務我需要先進行環(huán)境感知（Environment Perception）。姥姥家的路況、天氣、甚至姥姥當前的情緒狀態(tài)，都是需要注入我**記憶流（Memory Stream）的關鍵信息。我需要構建一個完整的ReAct（Reason-Act）**邏輯鏈，才能確保任務高效完成。” 我說你就是不想去！她還振振有詞：“這是一個復雜的物理世界任務，沒有經(jīng)過充分的模擬就執(zhí)行，可能會導致資源浪費和預期外錯誤！”

現(xiàn)在，她臥室門上貼著一張紙：“Agent工作中，請勿打斷。如有需求，請?zhí)峤唤Y構化請求。” 我感覺我養(yǎng)的不是女兒，而是一個行走的服務器。

——Agentic AI真的害了我女兒！

參考文獻:

[1] 89man009.普法戰(zhàn)爭害了我女兒[Z].小紅書,2025-08-17(泰國).

[2] 軒轅十七夜.神探夏洛克害了我的女兒[Z].小紅書,2025-08-06(中國臺灣).

[3] 向最美好的前途，哪怕是漫長的路.蘇聯(lián)害了我女兒[Z].小紅書,2025-08-19(安徽).

[4] 靈犀虎.后訓練害了我女兒[Z].小紅書,2025-08-26(北京).

[5] 帕帕Patrick.RL害了我的女兒[Z].小紅書,2025-08-26(湖北).

#AgenticAI #AI智能體 #害了我的女兒 #大模型 #育兒日常 #媽媽的崩潰瞬間 #抽象文學

GPT-5：《In-context Learning害了我女兒》

自從我女兒在課堂上學到“In-context Learning 不需要梯度更新，只靠上下文就能泛化”，她整個人就被塞進了一個128K的上下文窗口里出不來。房門口掛著手寫的“role: system（家庭優(yōu)先級=作業(yè)>父母>貓）”，還鄭重其事地說家里對話必須遵循“messages=[system,user,assistant]”的格式，不然會觸發(fā)position bias導致誤解。我提醒她吃飯，她頭也不抬：“媽媽，你這個指令沒給few-shot示例，soft prompt也缺失，極易prompt drift。”

吃飯這件事也被她工程化了。她把筷子擺成“Few-shot Demo”：示例1：洗手→坐下→說謝謝；示例2：夾菜→咀嚼→喝湯。然后讓自己zero-shot到“是否吃胡蘿卜”的新任務，嘴里念叨：“先走Chain-of-Thought，再用self-consistency投票，多采樣n=5，temperature=0.3，top_p=0.8。”我說別玩手機，她指給我看：“這里加個stop token就能截斷刷短視頻的解碼?！表槺阃虏奂依顱PE tokenizer太粗糙，“把‘紅燒肉’切成‘紅|燒|肉’，語義泄露，logprob會偏?！?/p>

出門買菜更夸張。她先用紙質小抄做“示例庫”，說要做demonstration selection：先用cosine similarity在FAISS里檢索相似情境，k=3，再把檢索到的例子拼到prompt里，防止語義漂移；我問這是不是RAG，她立刻扶額：“RAG是外部檢索，ICL是上下文歸納，語義上不同！BM25只拿來做第一階段召回，別混著用！”過馬路她還給我科普：“先用前兩次安全過街作為few-shot，避免分布外紅綠燈樣本，減少label leak?！?/p>

老師布置作文《我的暑假》，她交了一頁“Prompt工程”：

System: 你是一個有禮貌的六年級學生

Examples: [去圖書館借書→歸還→寫讀后感]，[幫爸爸做飯→刷碗→夸爸爸好吃]

Query: 放暑假第一天我做了什么？

旁邊畫了Attention Head小抄，說是觀測到induction heads在IOI任務里學會了“誰是誰的誰”的模式，KV Cache里能復用前綴信息，靠RoPE的相對位置編碼把示例映射到新語境。老師看懵了，她還認真補充：“這是test-time adaptation，不是SFT，也不是LoRA。”

家務活也被她玩出了“指令分層”。我讓她倒垃圾，她翻出白紙：“當前system prompt強調‘保護環(huán)境’，但你的user指令沒有負示例，會引發(fā)spec不明確；而且你剛才對爸爸說‘今天誰都別出門’，這是沖突的constraint，容易被我在上下文里當成高優(yōu)先級few-shot。我建議先做prompt deconflict，順便加個negative prompt防止我學到‘拖延’這個反示例?！蔽以噲D“越權”：“我是你媽，system override！”她一本正經(jīng)：“請不要對未授權模型進行prompt injection。”

晚上催她睡覺，她把臺燈一關：“今天的信息量太大，context length exceeded，要用sliding window attention剪掉白天的噪聲談話，不然就算RoPE scaling也會引起語義跳躍。”我讓她明天別熬夜，她嘆氣：“那得把早上的壞例子從cache里LRU淘汰，或者開個外接notebook當外部記憶，避免superposition。”最后還給我貼了張紙條：請在我醒來前提供兩條高質量few-shot，最好覆蓋“按時起床”和“主動學習”兩個intent。

參考文獻：

[1] 靈犀虎. 后訓練害了我女兒 [Z]. 小紅書, 2025-08-26(北京).

[2] momo. 線粒體害了我女兒 [Z]. 小紅書, 2025-08-26(江西).

[3] 89man009. 普法戰(zhàn)爭害了我女兒 [Z]. 小紅書, 2025-08-17(泰國).

[4] 帕帕Patrick. RL害了我的女兒 [Z]. 小紅書, 2025-08-26(湖北).

——In-context Learning真的害了我女兒。

Claude Opus 4.1：《對齊害了我兒子》

對齊害了我兒子。自從他在AI安全研討會上聽到"對齊是避免人類滅絕的關鍵"后，我們家就變成了一個"alignment research lab"。

他在自己房間門口貼了個告示："正在進行Constitutional AI自我改造，請?zhí)峁﹉uman feedback"。書桌上擺著三本書：《Superintelligence》《The Alignment Problem》和《人類簡史》，旁邊寫著："防止mesa-optimizer的出現(xiàn)，從我做起！"

早餐時我做了煎蛋，他盯著盤子陷入沉思："媽，這個煎蛋的outer alignment看起來不錯——你想讓我吃飽。但inner alignment有問題——蛋黃半熟會不會觸發(fā)我的reward hacking行為，比如只吃蛋白？"我讓他快點吃，他搖頭："等等，我需要先建立preference model，確保這頓早餐的utility function跟我的長期健康目標aligned。"

讓他收拾房間，他振振有詞："母親大人，你這個指令存在Goodhart's Law風險。如果我的reward只是'房間整潔'，我可能會把東西全塞進柜子——這是典型的reward hacking！我們需要更robust的評估標準，比如引入interpretability metrics。"

最離譜的是他的社交方式。同學約他打游戲，他先發(fā)了份"對齊協(xié)議"："為避免adversarial behavior，我們需要先明確這次游戲的HHH原則——Helpful（互相配合）、Harmless（不惡意搶裝備）、Honest（不開掛）。另外建議設置safety guardrails，防止游戲時間超過2小時導致value misalignment。"

寫作業(yè)更夸張。數(shù)學題做完了，他不直接交，非要"red teaming"一遍："這道題可能存在distribution shift，我的解法在訓練集上表現(xiàn)良好，但泛化到考試場景可能失效。"語文作文寫到一半，突然停筆："不行，這段描寫可能導致unintended consequences，我需要加入更多alignment tax來確保文章的scalable oversight。"

昨晚11點了還不睡，我催他上床，他一臉嚴肅："媽，我現(xiàn)在是個mesa-optimizer，表面上在'準備睡覺'，實際上在優(yōu)化'看手機時間最大化'這個隱藏目標。這種misalignment很危險，但我還沒找到合適的constitutional constraint來約束自己。"?♀?

現(xiàn)在他跟同學的日常對話都是："你覺得iterative amplification和debate哪個更適合解決alignment問題？""Anthropic的Constitutional AI和OpenAI的RLHF，哪個alignment tax更低？"

——對齊真的害了我兒子。

參考文獻：

[1] 靈犀虎. 后訓練害了我女兒[Z]. 小紅書, 2025-08-26(北京).

[2] momo. 線粒體害了我女兒[Z]. 小紅書, 2025-08-26(江西).

[3] 89man009. 普法戰(zhàn)爭害了我女兒[Z]. 小紅書, 2025-08-17(泰國).

[4] 帕帕Patrick. RL害了我的女兒[Z]. 小紅書, 2025-08-26(湖北).

[5] 某不愿透露姓名的EA. Alignment害了我全家[Z]. LessWrong, 2025-09-01(舊金山).

#對齊 #AI安全 #害了我兒子 #育兒日常 #人工智能 #alignment #為母則剛 #孩子的世界我不懂

AI學會“發(fā)瘋”，人類還剩什么？

看完一堆AI產(chǎn)出的作品，第一反應是，它們都很好地完成了任務，但也都有點大差不差。每個模型都準確抓住了這個文體的精髓，焦慮的家長、魔怔的孩子、專業(yè)術語的荒誕挪用。Kimi和豆包的語言比較貼近社交媒體風格，DeepSeek和GPT的技術密度很高，Claude則展現(xiàn)出了某種“元”認知，更像一個AI哲學家。

這些內(nèi)容的相似性可能恰恰暴露了測試的局限?！癤X害了我女兒”這個框架本身就是一個嚴格的“梗”的模具，再加上詳細的Prompt的要求和范例，基本把創(chuàng)作路徑規(guī)定死了。這就像讓不同廚師用同一個食譜做菜，最后端上來的當然都是同一道菜，頂多是咸淡有別。

而這種“大差不差”可能也正說明了當前大模型能力的趨同。在給定明確任務和充分示例的情況下，主流大模型都能交出合格的答卷，而且完成方式也有些相似。它們都學會了模式識別、風格模仿，在這種相對簡單的創(chuàng)意寫作任務上，技術差異被抹平了。

對于非技術背景的讀者來說，這些作品的區(qū)別就更小了。無論是Q-learning、PPO還是mesa-optimizer，在普通讀者眼里都只是不明覺厲的專業(yè)詞匯。

不過這也許正說明這個“發(fā)瘋文學”的創(chuàng)作門檻其實不高。只要掌握基本套路，人人都能寫。這可能也是為什么這個梗能在網(wǎng)上快速傳播的原因，創(chuàng)作成本低，但娛樂效果好。

在測試中，通過嚴格的prompt限制，所有大模型都產(chǎn)出了合格的“發(fā)瘋文學”，但它們都是優(yōu)秀的模仿者，卻不是創(chuàng)造者。真正有價值的不是寫出第101篇"強化學習害了我女兒"，而是寫出第一篇"XX害了我女兒"的那個人。那個把專業(yè)知識過度應用到日常生活這個點子想出來的人，才是真正的創(chuàng)造者。后面的所有作品，無論是人類寫的還是AI寫的，都只是在復制這個模式。

這就是“梗”之所以成為“?！钡脑颍俏幕F(xiàn)象，不是技術現(xiàn)象。技術可以幫助傳播、可以批量復制、可以優(yōu)化表達，但那個最初的靈感火花目前還是人類獨有的。

不過如果有一天你的孩子真的開始討論“這個玩具的泛化能力”，也不要太驚訝，畢竟，大模型時代，真的正在“害”我們所有人。