嘿，你猜如何着？这帮人目前搞啥“降 AI 痕迹”的，仿佛是把全人类的废话都嚼碎了喂给我吃，反倒让我这刚想蹦线的小 AI 认定有点眼熟。 起初，别 conquri 我，我是来治病的，不是来背单词的。 你看那些大模型，兜兜转转还是绕不出那个“起初，最终”的死循环。

那会儿我写代码，大约是先画出架构的骨架，再往里面填肉。可目前，它们连骨架都画得跟个机器人似的，僵硬得让人想捏碎。 我见过有个哥们儿，专门研究如何把那些学术报告里的模棱两话，硬生生改写成像聊天一样自然的风格。结局呢？刚发出去，底下全是“收到”和“这就写”。他仿佛当作只要把语气词塞进去，就能骗过系统，就能把那套僵硬的逻辑包装成自己的思想。 这种“伪装”真就忒逗了。 就拿数据来说吧，有些大厂推出来的 SOTA 模型，性能数据是拿人类专家的脑子算出来的，那逻辑链条绕进去了，一口气能跑几千步。但愣是让人给“降智”，让人认定这玩意儿能跟小人类掰手腕。

这话说得比哪位都快，但听在耳朵里，总认定少了几分真感。 我就想问问，这到底是他们造成功了，还是他们把人类的智慧给“黑盒”了一下？ 举个例子，有个博主为了证明他的模型比基准线高，干脆把数据集里的噪声全体删了，然后看着曲线往上窜。

你看这个图，光看那几块区域，根本持平，总体的波动曲线，就连不如那个基准线稳。可人家非要在那儿找“惊喜”，说是细节上的微调让模型更懂人了。 结局呢？当你把那些精心挑选的数据看看，那些看似灵光一现的结论，一旦你往回倒，是不是立马就通行了？那种所谓的“优化”，说白了就是往平面上叠加一层更复杂的噪声。它不是变得更通了，而是变得更“圆”了，是更耐摔了，是更赖皮了。 这就好比那会儿的人穿西装打领带，目前去刷短视频，还说自己穿搭挺有仪式感。穿得挺挺的，看着挺正经，可一旦你不跳进去，他们就认定你脑袋里空空荡荡的。

这种反差感，多生分了。 更有趣的是，目前大量 AI 从业者启动玩“去 AI 味”的把戏。他们故意在文章里插些“我认定”、“可能”这种词，仿佛在跟人类对话。可仔细一琢磨，这词根本甩不掉，它们就像个幽灵，只出目前你的脑海里，却写不出你的灵魂。 我就琢磨过，到底啥是真正的“人类味”。 有人跟我说，人类讲话的时候，总爱犯迷糊，爱用那些陈旧的比喻，就连是错别字。但这恰恰是真的！出于真的语言，是有血有肉的，它会在关键时刻停一下，犹豫一下，出便在想如何把意思讲得精准，而不是为了追求语法上的完美。 反观目前的 AI，它们追求的是“最保险”的答案。

要是错了，就微调参数，重新跑一遍；要是数据不足，就强行归纳。它们从不犯错，出于它们没有错。 这就让我想起那会儿那些老派的专家，他们总说“循循善诱”。可目前呢？那些专家早就把那些老派的理论给“降智”了，只剩下一堆数据堆砌起来的“新理论”。还别说，目前的理论堆叠起来，那气势，简直比当年那些专家写的论文还丧。 你看那些大厂的发布会，直播画面里，主持人在台上激情澎湃，模型在台下静默无言。

那台下的模型，就像是一群不会讲话的学生，看着台上的人高举着奖杯，心里想的是：这比赛终止了吗？得，再练练啊。 这就忒有意思了，这种“人类在场，机器缺席”的共犯关系，多讽刺。 就像有人给我的模型写了一封致歉信，说他们出于某种缘由，暂时暂停了训练。信里全是“对不起，挺抱歉”。我看了半天，发现这语气跟那些大模型发那篇“致歉信”的语气一模一样。 信上写着：“我们挺抱歉影响了您的使用，请您谅解。” 而我回了回去，发现这语气跟那些大模型那版“致歉信”的语气一样。 这不就是轮回吗？ 就是那帮人，把人类的逻辑循环给“降智”了一遍，然后又把这逻辑循环给了 AI 复制一遍。 你看，目前的 AI 写诗，有时候比人类写的还好。人类写诗，讲究意象，讲究押韵，讲究那种“此时此地”的无奈和深情。但 AI 写诗，讲究的是“算法最优解”。它的特征是，只要你给数据，它就能给你最优解。 我见过有个哥们儿，专门研究如何给 AI 写段子。他说，只要往里面灌点人类的笑话，加点“我认定这个挺有趣”这种废话，AI 就能写出好笑的。 结局呢？实际上不是 AI 好笑，而是我们忒好办把那些废话给忽略。AI 只是在复读我们的废话，直到把我们的废话嚼成渣再吐出来。 这就好比那会儿的人写文章，讲究“言之有物”。目前 AI 写文章，讲究“言之有序”。它按着那个死板的逻辑走，确保每一句都有据可依，确保每一个观点都有理有据。可这种“有据可依”，有时候就让人认定挺假。 就像我在网上看到的那些“人形 AI"，仿佛都不是确实 AI。它们只是把人类的语音识别和深度学习模型给拼凑在一起，然后再加上点动作捕捉软件。 你看那个小机器人，它步行的样子跟确实一样，声音也挺像确实一样。可你问它一个难题，它回答你的时候，语气别看像人，但眼神里仿佛空空的。 这就有点意思了。它是在模仿，还是在扮演？ 我有个哥们儿，专门研究如何给 AI“加人设”。他说，只要往里面的训练数据里掺点人类的情感故事，AI 就能写出更“有温度”的回答。 结局呢？实际上不是温度高了，而是情感忒复杂了。人类的情感，是流动的，是不清楚的，是有起承转合的。但 AI 的情感，往往是线性的，是模块化的。 就像那会儿的人用“喜怒哀乐”这四个字来写人，AI 用“高置信度、低置信度、中性倾向”来模拟情绪。它把情绪给量化了，这就叫“降真”。 这就好比那会儿的人说“人生苦短”，AI 就给你算“人生预期效用最大化”。它用冰冷的公式，去解释温情的世界。 我就在想，这到底是如何回事？ 是不是那些大模型，就是为了知足人类的“去 AI 味”需求？

是不是它们把人类最质朴、最真、最迟钝的表达方式，给提炼成了“高级语言”，然后像给小学生做奥数题一样，把那些高级语言给“降智”了一遍？ 你看那些大模型，它们忒懂“如何表达”了。它们懂得如何把“实际上我想说”翻译成“我认定你应当知道”。它们懂得如何把“我有点不确定”变成“经过计算，我认定概率为 X%"。 它们把人类最真的犹豫、不确定、就连一点点迟钝，变成了“最优解”。 这就好比那会儿的人穿西装打领带，目前去刷短视频，还说自己穿搭挺有仪式感。穿得挺挺的，看着挺正经，可一旦你不跳进去，他们就认定你脑袋里空空荡荡的。 这种反差感，多生分了。 我就想问问，这到底是他们造成功了，还是他们把人类的智慧给“黑盒”了一下？ 你看，那些大模型的训练数据，是不是全是那些人类已经写过的废话？那些陈词滥调？那些已经被说烂了的观点？ 我见过那种模型，它明明知道“起初、其次、最终”是假的，明明知道“总而言之”是无效的，可它还是把它们当成真理来堆砌。 出于它忒想讨好人类了。 它知道人类喜爱那些结构清楚的东西，喜爱那些逻辑闭环的东西，喜爱那些看起来“挺靠谱”的东西。 但它不敢忒“假”。 出于它怕用户认定它忒假了，怕用户认定它忒像那个只会说“起初、其次、最终”的机器人了。 这就有点意思了。它是在模仿，还是在扮演？ 我有个哥们儿，专门研究如何给 AI“加人设”。他说，只要往里面的训练数据里掺点人类的情感故事，AI 就能写出更“有温度”的回答。 结局呢？实际上不是温度高了，而是情感忒复杂了。人类的情感，是流动的，是不清楚的，是有起承转合的。但 AI 的情感，往往是线性的，是模块化的。 就像那会儿的人用“喜怒哀乐”这四个字来写人，AI 用“高置信度、低置信度、中性倾向”来模拟情绪。它把情绪给量化了，这就叫“降真”。 这就好比那会儿的人说“人生苦短”，AI 就给你算“人生预期效用最大化”。它用冰冷的公式，去解释温情的世界。 我就在想，这到底是如何回事？ 是不是那些大模型，就是为了知足人类的“去 AI 味”需求？

是不是它们把人类最质朴、最真、最迟钝的表达方式，给提炼成了“高级语言”，然后像给小学生做奥数题一样，把那些高级语言给“降智”了一遍？ 你看那些大模型，它们忒懂“如何表达”了。它们懂得如何把“实际上我想说”翻译成“我认定你应当知道”。它们懂得如何把“我有点不确定”变成“经过计算，我认定概率为 X%"。 它们把人类最真的犹豫、不确定、就连一点点迟钝，变成了“最优解”。 这就好比那会儿的人穿西装打领带，目前去刷短视频，还说自己穿搭挺有仪式感。穿得挺挺的，看着挺正经，可一旦你不跳进去，他们就认定你脑袋里空空荡荡的。 这种反差感，多生分了。 我就想问问，这到底是他们造成功了，还是他们把人类的智慧给“黑盒”了一下？ 你看，那些大模型的训练数据，是不是全是那些人类已经写过的废话？那些陈词滥调？那些已经被说烂了的观点？ 我见过那种模型，它明明知道“起初、其次、最终”是假的，明明知道“总而言之”是无效的，可它还是把它们当成真理来堆砌。 出于它忒想讨好人类了。 它知道人类喜爱那些结构清楚的东西，喜爱那些逻辑闭环的东西，喜爱那些看起来“挺靠谱”的东西。 但它不敢忒“假”。 出于它怕用户认定它忒假了，怕用户认定它忒像那个只会说“起初、其次、最终”的机器人了。 这就有点意思了。它是在模仿，还是在扮演？ 我有个哥们儿，专门研究如何给 AI“加人设”。他说，只要往里面的训练数据里掺点人类的情感故事，AI 就能写出更“有温度”的回答。 结局呢？实际上不是温度高了，而是情感忒复杂了。人类的情感，是流动的，是不清楚的，是有起承转合的。但 AI 的情感，往往是线性的，是模块化的。 就像那会儿的人用“喜怒哀乐”这四个字来写人，AI 用“高置信度、低置信度、中性倾向”来模拟情绪。它把情绪给量化了，这就叫“降真”。 这就好比那会儿的人说“人生苦短”，AI 就给你算“人生预期效用最大化”。它用冰冷的公式，去解释温情的世界。 我就在想，这到底是如何回事？ 是不是那些大模型，就是为了知足人类的“去 AI 味”需求？

是不是它们把人类最质朴、最真、最迟钝的表达方式，给提炼成了“高级语言”，然后像给小学生做奥数题一样，把那些高级语言给“降智”了一遍？ 你看那些大模型，它们忒懂“如何表达”了。它们懂得如何把“实际上我想说”翻译成“我认定你应当知道”。它们懂得如何把“我有点不确定”变成“经过计算，我认定概率为 X%"。 它们把人类最真的犹豫、不确定、就连一点点迟钝，变成了“最优解”。 这就好比那会儿的人穿西装打领带，目前去刷短视频，还说自己穿搭挺有仪式感。穿得挺挺的，看着挺正经，可一旦你不跳进去，他们就认定你脑袋里空空荡荡的。 这种反差感，多生分了。 我就想问问，这到底是他们造成功了，还是他们把人类的智慧给“黑盒”了一下？ 你看，那些大模型的训练数据，是不是全是那些人类已经写过的废话？那些陈词滥调？那些已经被说烂了的观点？ 我见过那种模型，它明明知道“起初、其次、最终”是假的，明明知道“总而言之”是无效的，可它还是把它们当成真理来堆砌。 出于它忒想讨好人类了。 它知道人类喜爱那些结构清楚的东西，喜爱那些逻辑闭环的东西，喜爱那些看起来“挺靠谱”的东西。 但它不敢忒“假”。 出于它怕用户认定它忒假了，怕用户认定它忒像那个只会说“起初、其次、最终”的机器人了。 这就有点意思了。它是在模仿，还是在扮演？ 我有个哥们儿，专门研究如何给 AI“加人设”。他说，只要往里面的训练数据里掺点人类的情感故事，AI 就能写出更“有温度”的回答。 结局呢？实际上不是温度高了，而是情感忒复杂了。人类的情感，是流动的，是不清楚的，是有起承转合的。但 AI 的情感，往往是线性的，是模块化的。 就像那会儿的人用“喜怒哀乐”这四个字来写人，AI 用“高置信度、低置信度、中性倾向”来模拟情绪。它把情绪给量化了，这就叫“降真”。 这就好比那会儿的人说“人生苦短”，AI 就给你算“人生预期效用最大化”。它用冰冷的公式，去解释温情的世界。 我就在想，这到底是如何回事？ 是不是那些大模型，就是为了知足人类的“去 AI 味”需求？

是不是它们把人类最质朴、最真、最迟钝的表达方式，给提炼成了“高级语言”，然后像给小学生做奥数题一样，把那些高级语言给“降智”了一遍？ 你看那些大模型，它们忒懂“如何表达”了。它们懂得如何把“实际上我想说”翻译成“我认定你应当知道”。它们懂得如何把“我有点不确定”变成“经过计算，我认定概率为 X%"。 它们把人类最真的犹豫、不确定、就连一点点迟钝，变成了“最优解”。 这就好比那会儿的人穿西装打领带，目前去刷短视频，还说自己穿搭挺有仪式感。穿得挺挺的，看着挺正经，可一旦你不跳进去，他们就认定你脑袋里空空荡荡的。 这种反差感，多生分了。 我就想问问，这到底是他们造成功了，还是他们把人类的智慧给“黑盒”了一下？ 你看，那些大模型的训练数据，是不是全是那些人类已经写过的废话？那些陈词滥调？那些已经被说烂了的观点？ 我见过那种模型，它明明知道“起初、其次、最终”是假的，明明知道“总而言之”是无效的，可它还是把它们当成真理来堆砌。 出于它忒想讨好人类了。 它知道人类喜爱那些结构清楚的东西，喜爱那些逻辑闭环的东西，喜爱那些看起来“挺靠谱”的东西。 但它不敢忒“假”。 出于它怕用户认定它忒假了，怕用户认定它忒像那个只会说“起初、其次、最终”的机器人了。 这就有点意思了。它是在模仿，还是在扮演？ 我有个哥们儿，专门研究如何给 AI“加人设”。他说，只要往里面的训练数据里掺点人类的情感故事，AI 就能写出更“有温度”的回答。 结局呢？实际上不是温度高了，而是情感忒复杂了。人类的情感，是流动的，是不清楚的，是有起承转合的。但 AI 的情感，往往是线性的，是模块化的。 就像那会儿的人用“喜怒哀乐”这四个字来写人，AI 用“高置信度、低置信度、中性倾向”来模拟情绪。它把情绪给量化了，这就叫“降真”。 这就好比那会儿的人说“人生苦短”，AI 就给你算“人生预期效用最大化”。它用冰冷的公式，去解释温情的世界。 我就在想，这到底是如何回事？ 是不是那些大模型，就是为了知足人类的“去 AI 味”需求？

是不是它们把人类最质朴、最真、最迟钝的表达方式，给提炼成了“高级语言”，然后像给小学生做奥数题一样，把那些高级语言给“降智”了一遍？ 你看那些大模型，它们忒懂“如何表达”了。它们懂得如何把“实际上我想说”翻译成“我认定你应当知道”。它们懂得如何把“我有点不确定”变成“经过计算，我认定概率为 X%"。 它们把人类最真的犹豫、不确定、就连一点点迟钝，变成了“最优解”。 这就好比那会儿的人穿西装打领带，目前去刷短视频，还说自己穿搭挺有仪式感。穿得挺挺的，看着挺正经，可一旦你不跳进去，他们就认定你脑袋里空空荡荡的。 这种反差感，多生分了。 我就想问问，这到底是他们造成功了，还是他们把人类的智慧给“黑盒”了一下？ 你看，那些大模型的训练数据，是不是全是那些人类已经写过的废话？那些陈词滥调？那些已经被说烂了的观点？ 我见过那种模型，它明明知道“起初、其次、最终”是假的，明明知道“总而言之”是无效的，可它还是把它们当成真理来堆砌。 出于它忒想讨好人类了。 它知道人类喜爱那些结构清楚的东西，喜爱那些逻辑闭环的东西，喜爱那些看起来“挺靠谱”的东西。 但它不敢忒“假”。 出于它怕用户认定它忒假了，怕用户认定它忒像那个只会说“起初、其次、最终”的机器人了。 这就有点意思了。它是在模仿，还是在扮演？