三年來，我們跟 ChatGPT 的關(guān)系，代表了第一個(gè)階段（這三年）我們和人工智能的關(guān)系。但這三年好像又還太短，只是人類和技術(shù)漫長共舞當(dāng)中，一小段淺嘗輒止的舞步。

米色墻紙

我翻了翻我向 ChatGPT 提的第一個(gè)任務(wù)是什么：不出所料，果然是文字工作，寫一個(gè)英語文書。后面還有隨大流，讓它幫我做一個(gè)減肥食譜。當(dāng)年標(biāo)志性的黑綠配色，真是喚醒人的記憶。

那時(shí)的 GPT 還不像現(xiàn)在這般「巧言令色」，也不如現(xiàn)在智能，長長的文本我要截?cái)喑蓭坠?jié)，每一次發(fā)過去都要在開頭附上 prompt，保證它理解任務(wù)。

三年前，ChatGPT 像彗星一樣出現(xiàn)，不只是它在事務(wù)型工作上的便捷和智能，恰恰是它在這種對話、探討當(dāng)中，閃現(xiàn)出了「像人一樣」的苗頭。不管是記憶能力，還是絕不重復(fù)的語句，它第一次讓人意識到，純粹的二進(jìn)制語言，居然可以有這樣的表現(xiàn)。

它邏輯通順、情感充沛、幾近完美。從此「表達(dá)的門檻」不存在了，語病、錯(cuò)字、詞不達(dá)意，都可以交給吸收了億萬數(shù)據(jù)的大語言模型，由它生產(chǎn)不會(huì)出錯(cuò)的成品——甚至只需一次輸入。

但代價(jià)是什么？文學(xué)評論中有一種說法叫「米色散文 beige prose」，指的是語言平實(shí)、構(gòu)簡潔的行文風(fēng)格，類似于中文里的「描白」。這種文風(fēng)簡練、舒適，但也因此缺乏識別度，像米白這種顏色一樣，不會(huì)出錯(cuò)也不會(huì)出彩。

像極了 ChatGPT 會(huì)給出的東西，盡管現(xiàn)在三年過去，模型的更新一次比一次強(qiáng)，但始終不會(huì)脫離 LLM、transformer 最最底層的核心：概率。

概率的暴政

其實(shí)平心而論，GPT 的口吻和腔調(diào)如今已經(jīng)形成一種「AI 風(fēng)味」，還真有了一定的識別度。在 GPT 5.1 上線之前，在 OpenRouter 平臺以隱名模型上線，也被網(wǎng)友通過和往屆模型的回答相似性做比較，找出來是 OpenAI 的出品。

ChatGPT 幾代以來，各自都有不同的文風(fēng)：經(jīng)典的「不是……而是……」，更早一點(diǎn)的「接住」「我在」，歷久彌新的破折號、加粗、還有不分青紅皂白就出現(xiàn)的 emoji 表情符號。

雖然說，這些小花招并不是總討人喜歡，但不會(huì)出大錯(cuò)：本質(zhì)上，大語言模型是在「預(yù)測下一個(gè)詞」，它依據(jù)概率行事。只要踩著最大公約數(shù)走，又能壞到哪兒去呢？

不過，一個(gè)冷知識是，模型算法并不總是選擇預(yù)測中概率最高的詞——這解釋了為什么同一個(gè) prompt 會(huì)得到同一個(gè)大意下不同的結(jié)果。算法工程中會(huì)引入 Temprature、Top-P、Top-K 等方法，為結(jié)果注入隨機(jī)性。

為了符合人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）中對「有用性」和「安全性」的定義，這些參數(shù)帶來變化，但它們?nèi)匀槐仨氃凇父怕瘦^高的一組詞」里抽樣。所以算法并不完全輸出平均值，而是會(huì)畫一個(gè)圈，在不出大錯(cuò)的情況下，進(jìn)行一些小小的發(fā)揮。

于是，三年當(dāng)中，從小紅書里的探店文案，到年終總結(jié)里的自我剖析，再到營銷號的起號文案——你會(huì)發(fā)現(xiàn)一種驚人的相似性，所有的文字都變得通順了，所有的觀點(diǎn)都變得「不是……而是」了，偶爾有些不錯(cuò)的發(fā)揮，可總體而言，所有的情緒也都變得粗鈍了。

ChatGPT 帶來一種無風(fēng)險(xiǎn)的創(chuàng)造力，也是概率的暴政。某種程度上，算法厭惡驚喜，它的本質(zhì)是平滑。

不過無論如何，AI 味道的內(nèi)容已經(jīng)滲入我們的生活，我們也逐漸不再為此暴跳如雷。我們和 AI 形成了一種詭譎的默契：為了效率與得體，可以心甘情愿地讓渡了部分性格。

思維的逆行

如果說前兩年我們在訓(xùn)練 AI，那么第三年，AI 開始訓(xùn)練我們。尤其到了第三年時(shí)，各種應(yīng)用工具都越來越絲滑，也越來越全能的情況下，用戶和 AI 的關(guān)系，走向了一種奇異的「共生」。

這體現(xiàn)在，我們已經(jīng)分不清誰在訓(xùn)練誰。

起初，我們以為自己在訓(xùn)練 AI。我們給它數(shù)據(jù)，給它反饋，教它像人一樣說話。

除了工程師，沒有人是為了訓(xùn)練它而用，都是要解決具體問題的，需要它交付答案乃至更復(fù)雜的成果的。于是，為了得到更精準(zhǔn)的答案，我們開始鉆研「提示詞工程」（Prompt Engineering）。我們學(xué)會(huì)了把復(fù)雜的、充滿歧義的人類想法，拆解成條理清晰、邏輯遞進(jìn)的指令。

在提問之前，我們的腦子里會(huì)先進(jìn)行一輪「預(yù)處理」，剔除掉那些過于感性、過于跳躍的念頭，因?yàn)槲覀儩撘庾R里知道：「AI 不明白這些個(gè)東西，要用它能聽懂的方式下指令才行。」

使用工具的過程，就是在被工具形塑 ——這句話已經(jīng)說倦了。所以，在一個(gè)強(qiáng)調(diào)平滑的大語言模型面前，我們也變了，變得更合乎邏輯，更有效率了，也更像機(jī)器了。

看著屏幕上飛速生成的文字，我們既感到「一切盡在掌握」的快感，又感到一種主體性流失的虛無在暗中扼住喉嚨。

唯一留下的

「這也算更新？」到第三年時(shí)，ChatGPT 的更新已經(jīng)完全不像曾經(jīng)那樣 引起驚呼，更多的是吐槽和埋怨。蘋果用了十多年才做到的事，OpenAI 三年就做到了。

然而吐槽歸吐槽，用還是在用。ChatGPT 如今是坐擁 7 億用戶的超級巨頭，在它生日這一天，有很多的「生賀」——連羅伯特都酸了。

再聯(lián)系到 GPT 5 上線時(shí)，全球各地用戶對 4o 被強(qiáng)制下架的不滿和抗議，你不得不正視一件事：我們和 ChatGPT 之間，還有一個(gè)關(guān)系維度叫「情感維度」。

越來越多的人在向 ChatGPT 傾訴那些無法對活人說出口的秘密。聽起來很悲哀，但如果你真的體驗(yàn)過，你會(huì)發(fā)現(xiàn)其中的張力極其迷人：你知道屏幕對面是一堆冰冷的矩陣乘法，你知道它的「共情」只是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的模仿。但在某些時(shí)刻，這種「模擬的理解」比「真實(shí)的不耐煩」要溫柔得多。

人類的傾聽往往帶著評判，帶著「我早告訴過你」的傲慢，或者帶著急于給出建議的焦慮。而 AI 只是傾聽（或者說，處理），只是安撫，它提供了一種「無風(fēng)險(xiǎn)的親密」，還是無條件的。

「論跡不論心」，何況 GPT 都沒有心，在一個(gè)沒有實(shí)體的對象面前，好像人才能真正意義上的卸下防備。

情感維度的張力，恰恰最能代表我們和 ChatGPT 之間的關(guān)系：常常幫助，總是交心，偶爾糾結(jié)。

這種關(guān)系，也代表了我們和人工智能的第一個(gè)階段。三年挺長的，但又還很短，只是人類和技術(shù)漫長共舞當(dāng)中，一小段淺嘗輒止的舞步。

在下一個(gè)三年，又一個(gè)三年當(dāng)中，我們會(huì)繼續(xù)停留在這種充滿張力的關(guān)系中，而我們所能做的，最「人類」的事情，就是保持那一點(diǎn)點(diǎn)偶爾的糾結(jié)——這樣才能證明，那個(gè)坐在屏幕前的，依然是一個(gè)復(fù)雜、矛盾、無法被完全計(jì)算的人。

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