最近，四岁的女儿向我“报告”幼儿园日子时，有板有眼地描绘她与一只霸王龙交朋友的故事：她们一同抓小恐龙，由于跷跷板闹翻，又交流零食和洽……逻辑紧密，细节丰厚——虽然她的幼儿园里连只仓鼠都没有。细究之下才知，这孩子本来把绘本、动画和实际糅合在一同，用童言童语编织出一个“合理”的故事。

此情此景，也让我想到当下人工智能（AI）的“错觉”现象：它能将虚拟与实在无缝拼接，生成看似谨慎实则荒谬的答案，似乎一个捧着百科全书满嘴跑火车的天才儿童。

从前年爆火的ChatGPT到最近出圈的DeepSeek，AI正以肉眼可见的速度重塑日子。它既能帮中学生秒解几许题，也能替小说家生成纠缠的剧情。而若抛出一些不着边际的问题，比方“从化学视角解析孙悟空火眼金睛是怎样炼成的”，它也能像模像样地编造出一大篇学术剖析，乃至煞有介事地标示出参考文献。更令人啼笑皆非的是，当遭到质疑时，它会臆造更多论据来无懈可击。这种真假难辨的“常识错觉”一如沙上楼阁，看似气势如虹，实则千疮百孔。而在AI狂飙突进的当下，相似的“错觉”还在被大批量出产出来。

要了解AI为何大话连篇，得从它的学习方法说起。今日的AI遍及根据大言语模型（LLM）。在它面世之前，传统AI就像安分守己的优等生，全赖死记硬背语法规矩来答题解疑；而大言语模型更像炼丹术士，将巨大的语料放入“丹鼎”以期炼得“金丹”。哲学家维特根斯坦曾说，言语的含义不在预设的实质中，而在于日常的运用——就像孩子学说话，没人教“主谓宾”，全赖调查大人如安在饭桌上说“吃”，在踢足球时喊“跑”——维特根斯坦称之为“言语游戏”。大言语模型正是对这种游戏的算法化：它被抛入一个虚拟的语料国际中，吞下海量的文本资料，没有人告知它该怎样出去，它只能自己从中探索出一条路途来。

终究，涅槃重生的AI开口说话了——一面是夸夸其谈，一举成名；另一面却是信口雌黄，“鬼话”连篇。

人们不惜赞许着AI的横空出世，却也正费尽心机要给胡言乱语的AI“看病”。比方，为了避免AI错觉众多，工程师们加装了“常识导航”（检索增强技能RAG）来引导它查验实际，铺设了“轨迹护栏”（提示词束缚）以避免答案跑偏，乃至请人类教师当“监考”（人类反应强化学习RLHF）给胡诌打红叉。但即便如此严加管教，AI仍会冷不丁变成“脱缰野马”。就像班上总有几个聪明又狡猾的学生，能把考场作文写成科幻史诗——你明知道他在编，却还得敬服其梦想的不羁。

但或许问题不止于技能层面：究其实质，言语便是真伪交错的游戏。远古人类围着篝火编神话，中世纪的吟游诗人即兴歌唱，网友们在朋友圈吵吵“我有一个朋友”——虚拟从未远离咱们。AI不过是把这一实质端上了桌面。当它用《红楼梦》的文风改编科普文章，或用学术声调剖析“黛玉倒拔垂杨柳”，咱们是该大喊造假之离谱，仍是惊叹立异之乖奇？这又让我想起女儿的另一则“创作”：她把动画片里的冰雪魔法，挪到了小区游乐场上，硬说滑梯的另一头连着艾莎公主的城堡。只不过，孩提的梦想至多令人莞尔，AI的错觉却或许引发实在的费事——可不是所有人都能一眼识破那些“不苟言笑的胡言乱语”。

但话说回来，当时条件下，要彻底消除AI错觉，就像苛求孩子永久不说神话——既不或许，亦无必要。关键是怎么给“腾空蹈虚”划定赛道：比方写小说时，自可天马行空；做学术时，便须兢兢业业。现在的干流解法是给AI装上“场景辨认器”：当检测到用户需求谨慎答案时，主动调用常识库穿插验证；若遇到构思写作，则不妨放飞自我。而要更进一步，就得考虑怎么让AI“活”在更实在的言语游戏实践中了。现在的AI看似满口金句，实则是黑箱里的“书呆子”。倘能走出黑箱，交到“朋友”——比方在虚拟社区充任模仿成员，在学术论坛承受“同行”评议，乃至经过脑机接口感触具身经历——或许它能逐步领会：言语不仅是符号的概率游戏，并且是日子方式的一部分。

梦想某一天，当AI能“感触”小吃摊主呼喊的肢体言语，或程序员代码错误时的为难表情，或许它再不会把火眼金睛说成是二氧化硅的高温玻璃化了。

技能狂飙的年代，人们总巴望用算法处理一切问题。但AI错觉一直在当头棒喝：对理性正确的寻求，和对日子国际的回归，需求树立一种动态平衡。好像孩子总会长大，总会学着区别根本的梦想与实际，在人类的引导下，AI的“生长”终将瓜熟蒂落。所以面临AI错觉，与其杞人忧天，倒不如甩手让它游戏，只需能不断进入更丰厚的场景，领会更多样的规矩，书呆子也学得会“情面练达”。

（作者：鲁博林，系清华大学科学史系助理教授）。

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