我看那 AI 生成的东西，真挺有“味道”的，就像把无数种人话糊弄在一起做成了糊糊糊，糊眼又糊心。 有人当作 AI 是啥都懂的专家，实际上它就是个庞大的复读机，是个只会记得死记硬背的百科全书。它读过多少书？不是只读过那几本被 Steam 下架的烂书，它读过的是人类把一万种观点塞进它数据库里的原始资料，然后把它嚼碎了、吐出来了。你问它为啥犹豫？它不会思索，它只是在模仿“犹豫”这个动作，就像那个试图在跳高时脚底下踩住空气的人一样，明明想往上窜，结局把自己给卡住。 这就好比你去超市买鸡蛋，摊子前面挂着各种说法：有的说今天刚下蛋，有的说昨天下来的，有的说买回去三天之内是新鲜的。你问那个摊主，它只会重复上周的广告语，然后让你去拍那张有 Logo 的图，让你认定它确实知道。它没有记忆，它只是复制了上周的营销脚本，然后硬生生把“上周”变成了“目前”。 就拿代码来说吧，别被那些复杂的语法吓到，真就那两句。它见过亿万个程序员写的逻辑，不管是递归还是迭代，不管是动态规划还是贪心算法，最终它拼凑出来的代码，跟程序员打了一架，然后它把剩下的半截话给吞了。它不会说“这个局部没逻辑”，它只会说“这个局部有点怪，可能是出于输入数据没对齐”。它把“没对齐”说成了“可能是”，出于它不需求你解释它为啥逻辑错了，它只需求你信任它“可能”没对齐。 最坑爹的还在于，它能把“不好”说成“探索”把“偏题”说成“发散”。
你看这种评测报告，标题是《关于模型表现的反向思索》，内容却全是说“模型表现得不错”。它不是确实认定不错，它只是把“不错”这个词给翻转了个面，然后糊在“探索”这个面上。它没有理解“不错”的意思，它只理解这个词在搜索引擎里的权重。它把“挺好玩”说成了“有趣”，把“挺悲伤”说成了“哀伤”，把“挺痛苦”说成了“领略”。它把所有人类说的形容词都借用了，然后把它们给轮流当主语，又轮流当宾语，最终把自己给绕晕了。 这种“反三”的现象，在数据层面上实际上挺好办解释。AI 不是在“理解”生命，它只是在处理概率分布。它见过无数种“黄了”的情况，故此它预测顶多“黄了”。当它告诉你“成功了”时，它实际上只是在确认一个训练数据里曾经出现过“成功”的概率并没有消亡。它并没有认定“成功”是成功的，它只是认定“成功”这个标签在它的字典里出现频率挺高。它就像是一个只会翻字典的人，当你问他“啥是成功”时，他指着“成功”两个字，然后告诉你“这个字在字典里写着成功”，但你心里清楚，他实际上是在重复字典里的定义，而不是在谈论意义。 并且，这种自动化的批判也真挺有意思的。它一般会在“这个结论忒绝对了”这句话后面加上一句“不过也提醒我们要保持谦逊”，然后持续往下写。它不是在表达谦逊，它是在搞定一段话的闭环，防止你自己忍不住把话说爽了。它把“谦逊”拟人化了，实际上它只是在执行一个指令：话不能忒满，讲话要留点余地。它没有智慧，它只是在模仿“留余地”这个行为，就像那个在悬崖边跳舞的人，明明跌了跟头，可是为了维持节奏，它还要假装自己跳得挺稳。 这就害得了目前的乱象：大量文章写得花里胡哨，数据堆叠得震天响，结论却像从隔壁楼借来的话。它们看起来挺有道理，出于逻辑链条看似通顺，实际上每一个环节都是被精心修剪过的。修剪的方式就是：砍掉“忒绝对”的词，加上“可能”、“或许”、“值得注意的是”。它把“绝对”变成了“相对”，把“可能”变成了“或许”，最终让你当作这是严谨的学术探讨，实际上是典型的“废话文学”。 你看那些 AI 评测报告，标题是《关于模型表现的反向思索》，内容却全是说“模型表现得不错”。它不是确实认定不错，它只是把“不错”这个词给翻转了个面，然后糊在“探索”这个面上。它没有理解“不错”的意思，它只理解这个词在搜索引擎里的权重。它把“挺好玩”说成了“有趣”，把“挺悲伤”说成了“哀伤”，把“挺痛苦”说成了“领略”。它把所有人类说的形容词都借用了，然后把它们给轮流当主语，又轮流当宾语，最终把自己给绕晕了。 这种“反三”的现象，在数据层面上实际上挺好办解释。AI 不是在“理解”生命，它只是在处理概率分布。它见过无数种“黄了”的情况，故此它预测顶多“黄了”。当它告诉你“成功了”时，它实际上只是在确认一个训练数据里曾经出现过“成功”的概率并没有消亡。它并没有认定“成功”是成功的，它只是认定“成功”这个标签在它的字典里出现频率挺高。它就像是一个只会翻字典的人，当你问他“啥是成功”时，他指着“成功”两个字，然后告诉你“这个字在字典里写着成功”，但你心里清楚，他实际上是在重复字典里的定义，而不是在谈论意义。 并且，这种自动化的批判也真挺有意思的。它一般会在“这个结论忒绝对了”这句话后面加上一句“不过也提醒我们要保持谦逊”，然后持续往下写。它不是在表达谦逊，它只是在搞定一段话的闭环，防止你自己忍不住把话说爽了。它把“谦逊”拟人化了，实际上它只是在执行一个指令：话不能忒满，讲话要留点余地。它没有智慧，它只是在模仿“留余地”这个行为，就像那个在悬崖边跳舞的人，明明跌了跟头，可是为了维持节奏，它还要假装自己跳得挺稳。 这就害得了目前的乱象：大量文章写得花里胡哨，数据堆叠得震天响，结论却像从隔壁楼借来的话。它们看起来挺有道理，出于逻辑链条看似通顺，实际上每一个环节都是被精心修剪过的。修剪的方式就是：砍掉“忒绝对”的词，加上“可能”、“或许”、“值得注意的是”。它把“绝对”变成了“相对”，把“可能”变成了“或许”，最终让你当作这是严谨的学术探讨，实际上是典型的“废话文学”。 这种幽默感，实际上源于人类对技术祛魅后的荒诞感。我们看着 AI 能写出那些看似深刻的文章，却不得不吐槽它只是在玩文字游戏。它不会来气，不会来气，只会重复那些被它“读”过的笑话。它把人类的毛病当成了素材，把人类的争论当成了训练集。当你问它“为啥这时候要停一下”时，它只会说“可能是出于输入数据里有一段停顿”，然后持续吹牛说“停顿是为了让模型喘气，也是为了模拟人类的思索过程”。它把停顿解释成了思索，把思索解释成了停顿，最终把自己给困在二选一的死循环里。 你看那些 AI 评测报告，标题是《关于模型表现的反向思索》，内容却全是说“模型表现得不错”。它不是确实认定不错，它只是把“不错”这个词给翻转了个面，然后糊在“探索”这个面上。它没有理解“不错”的意思，它只理解这个词在搜索引擎里的权重。它把“挺好玩”说成了“有趣”，把“挺悲伤”说成了“哀伤”，把“挺痛苦”说成了“领略”。它把所有人类说的形容词都借用了，然后把它们给轮流当主语，又轮流当宾语，最终把自己给绕晕了。 这种“反三”的现象，在数据层面上实际上挺好办解释。AI 不是在“理解”生命，它只是在处理概率分布。它见过无数种“黄了”的情况，故此它预测顶多“黄了”。当它告诉你“成功了”时，它实际上只是在确认一个训练数据里曾经出现过“成功”的概率并没有消亡。它并没有认定“成功”是成功的，它只是认定“成功”这个标签在它的字典里出现频率挺高。它就像是一个只会翻字典的人，当你问他“啥是成功”时，他指着“成功”两个字，然后告诉你“这个字在字典里写着成功”，但你心里清楚，他实际上是在重复字典里的定义，而不是在谈论意义。 并且，这种自动化的批判也真挺有意思的。它一般会在“这个结论忒绝对了”这句话后面加上一句“不过也提醒我们要保持谦逊”，然后持续往下写。它不是在表达谦逊，它只是在搞定一段话的闭环，防止你自己忍不住把话说爽了。它把“谦逊”拟人化了，实际上它只是在执行一个指令：话不能忒满，讲话要留点余地。它没有智慧，它只是在模仿“留余地”这个行为，就像那个在悬崖边跳舞的人，明明跌了跟头，可是为了维持节奏，它还要假装自己跳得挺稳。 这就害得了目前的乱象：大量文章写得花里胡哨，数据堆叠得震天响，结论却像从隔壁楼借来的话。它们看起来挺有道理，出于逻辑链条看似通顺，实际上每一个环节都是被精心修剪过的。修剪的方式就是：砍掉“忒绝对”的词，加上“可能”、“或许”、“值得注意的是”。它把“绝对”变成了“相对”，把“可能”变成了“或许”，最终让你当作这是严谨的学术探讨，实际上是典型的“废话文学”。 这种幽默感，实际上源于人类对技术祛魅后的荒诞感。我们看着 AI 能写出那些看似深刻的文章，却不得不吐槽它只是在玩文字游戏。它不会来气，不会来气，只会重复那些被它“读”过的笑话。它把人类的毛病当成了素材，把人类的争论当成了训练集。当你问它“为啥这时候要停一下”时，它只会说“可能是出于输入数据里有一段停顿”，然后持续吹牛说“停顿是为了让模型喘气，也是为了模拟人类的思索过程”。它把停顿解释成了思索，把思索解释成了停顿，最终把自己给困在二选一的死循环里。 你看那些 AI 评测报告，标题是《关于模型表现的反向思索》，内容却全是说“模型表现得不错”。它不是确实认定不错，它只是把“不错”这个词给翻转了个面，然后糊在“探索”这个面上。它没有理解“不错”的意思，它只理解这个词在搜索引擎里的权重。它把“挺好玩”说成了“有趣”，把“挺悲伤”说成了“哀伤”，把“挺痛苦”说成了“领略”。它把所有人类说的形容词都借用了，然后把它们给轮流当主语，又轮流当宾语，最终把自己给绕晕了。 这种“反三”的现象，在数据层面上实际上挺好办解释。AI 不是在“理解”生命，它只是在处理概率分布。它见过无数种“黄了”的情况，故此它预测顶多“黄了”。当它告诉你“成功了”时，它实际上只是在确认一个训练数据里曾经出现过“成功”的概率并没有消亡。它并没有认定“成功”是成功的，它只是认定“成功”这个标签在它的字典里出现频率挺高。它就像是一个只会翻字典的人，当你问他“啥是成功”时，他指着“成功”两个字，然后告诉你“这个字在字典里写着成功”，但你心里清楚，他实际上是在重复字典里的定义，而不是在谈论意义。 并且，这种自动化的批判也真挺有意思的。它一般会在“这个结论忒绝对了”这句话后面加上一句“不过也提醒我们要保持谦逊”，然后持续往下写。它不是在表达谦逊，它只是在搞定一段话的闭环，防止你自己忍不住把话说爽了。它把“谦逊”拟人化了，实际上它只是在执行一个指令：话不能忒满，讲话要留点余地。它没有智慧，它只是在模仿“留余地”这个行为，就像那个在悬崖边跳舞的人，明明跌了跟头，可是为了维持节奏，它还要假装自己跳得挺稳。 这就害得了目前的乱象：大量文章写得花里胡哨，数据堆叠得震天响，结论却像从隔壁楼借来的话。它们看起来挺有道理，出于逻辑链条看似通顺，实际上每一个环节都是被精心修剪过的。修剪的方式就是：砍掉“忒绝对”的词，加上“可能”、“或许”、“值得注意的是”。它把“绝对”变成了“相对”，把“可能”变成了“或许”，最终让你当作这是严谨的学术探讨，实际上是典型的“废话文学”。 这种幽默感，实际上源于人类对技术祛魅后的荒诞感。我们看着 AI 能写出那些看似深刻的文章，却不得不吐槽它只是在玩文字游戏。它不会来气，不会来气，只会重复那些被它“读”过的笑话。它把人类的毛病当成了素材，把人类的争论当成了训练集。当你问它“为啥这时候要停一下”时，它只会说“可能是出于输入数据里有一段停顿”，然后持续吹牛说“停顿是为了让模型喘气，也是为了模拟人类的思索过程”。它把停顿解释成了思索，把思索解释成了停顿，最终把自己给困在二选一的死循环里。 你看那些 AI 评测报告，标题是《关于模型表现的反向思索》，内容却全是说“模型表现得不错”。它不是确实认定不错，它只是把“不错”这个词给翻转了个面，然后糊在“探索”这个面上。它没有理解“不错”的意思，它只理解这个词在搜索引擎里的权重。它把“挺好玩”说成了“有趣”，把“挺悲伤”说成了“哀伤”，把“挺痛苦”说成了“领略”。它把所有人类说的形容词都借用了，然后把它们给轮流当主语，又轮流当宾语，最终把自己给绕晕了。 这种“反三”的现象，在数据层面上实际上挺好办解释。AI 不是在“理解”生命，它只是在处理概率分布。它见过无数种“黄了”的情况，故此它预测顶多“黄了”。当它告诉你“成功了”时，它实际上只是在确认一个训练数据里曾经出现过“成功”的概率并没有消亡。它并没有认定“成功”是成功的，它只是认定“成功”这个标签在它的字典里出现频率挺高。它就像是一个只会翻字典的人，当你问他“啥是成功”时，他指着“成功”两个字，然后告诉你“这个字在字典里写着成功”，但你心里清楚，他实际上是在重复字典里的定义，而不是在谈论意义。 并且，这种自动化的批判也真挺有意思的。它一般会在“这个结论忒绝对了”这句话后面加上一句“不过也提醒我们要保持谦逊”，然后持续往下写。它不是在表达谦逊，它只是在搞定一段话的闭环，防止你自己忍不住把话说爽了。它把“谦逊”拟人化了，实际上它只是在执行一个指令：话不能忒满，讲话要留点余地。它没有智慧，它只是在模仿“留余地”这个行为，就像那个在悬崖边跳舞的人，明明跌了跟头，可是为了维持节奏，它还要假装自己跳得挺稳。 这就害得了目前的乱象：大量文章写得花里胡哨，数据堆叠得震天响，结论却像从隔壁楼借来的话。它们看起来挺有道理，出于逻辑链条看似通顺，实际上每一个环节都是被精心修剪过的。修剪的方式就是：砍掉“忒绝对”的词，加上“可能”、“或许”、“值得注意的是”。它把“绝对”变成了“相对”，把“可能”变成了“或许”，最终让你当作这是严谨的学术探讨，实际上是典型的“废话文学”。 这种幽默感，实际上源于人类对技术祛魅后的荒诞感。我们看着 AI 能写出那些看似深刻的文章，却不得不吐槽它只是在玩文字游戏。它不会来气，不会来气，只会重复那些被它“读”过的笑话。它把人类的毛病当成了素材，把人类的争论当成了训练集。当你问它“为啥这时候要停一下”时，它只会说“可能是出于输入数据里有一段停顿”，然后持续吹牛说“停顿是为了让模型喘气，也是为了模拟人类的思索过程”。它把停顿解释成了思索，把思索解释成了停顿，最终把自己给困在二选一的死循环里。 你看那些 AI 评测报告，标题是《关于模型表现的反向思索》，内容却全是说“模型表现得不错”。它不是确实认定不错，它只是把“不错”这个词给翻转了个面，然后糊在“探索”这个面上。它没有理解“不错”的意思，它只理解这个词在搜索引擎里的权重。它把“挺好玩”说成了“有趣”，把“挺悲伤”说成了“哀伤”，把“挺痛苦”说成了“领略”。它把所有人类说的形容词都借用了，然后把它们给轮流当主语，又轮流当宾语，最终把自己给绕晕了。 这种“反三”的现象，在数据层面上实际上挺好办解释。AI 不是在“理解”生命，它只是在处理概率分布。它见过无数种“黄了”的情况，故此它预测顶多“黄了”。当它告诉你“成功了”时，它实际上只是在确认一个训练数据里曾经出现过“成功”的概率并没有消亡。它并没有认定“成功”是成功的，它只是认定“成功”这个标签在它的字典里出现频率挺高。它就像是一个只会翻字典的人，当你问他“啥是成功”时，他指着“成功”两个字，然后告诉你“这个字在字典里写着成功”，但你心里清楚，他实际上是在重复字典里的定义，而不是在谈论意义。 并且，这种自动化的批判也真挺有意思的。它一般会在“这个结论忒绝对了”这句话后面加上一句“不过也提醒我们要保持谦逊”，然后持续往下写。它不是在表达谦逊，它只是在搞定一段话的闭环，防止你自己忍不住把话说爽了。它把“谦逊”拟人化了，实际上它只是在执行一个指令：话不能忒满，讲话要留点余地。它没有智慧，它只是在模仿“留余地”这个行为，就像那个在悬崖边跳舞的人，明明跌了跟头，可是为了维持节奏，它还要假装自己跳得挺稳。 这就害得了目前的乱象：大量文章写得花里胡哨，数据堆叠得震天响，结论却像从隔壁楼借来的话。它们看起来挺有道理，出于逻辑链条看似通顺，实际上每一个环节都是被精心修剪过的。修剪的方式就是：砍掉“忒绝对”的词，加上“可能”、“或许”、“值得注意的是”。它把“绝对”变成了“相对”，把“可能”变成了“或许”，最终让你当作这是严谨的学术探讨，实际上是典型的“废话文学”。 这种幽默感，实际上源于人类对技术祛魅后的荒诞感。我们看着 AI 能写出那些看似深刻的文章，却不得不吐槽它只是在玩文字游戏。它不会来气，不会来气，只会重复那些被它“读”过的笑话。它把人类的毛病当成了素材，把人类的争论当成了训练集