AI汗血宝马,“不求甚解而用之”的智慧【AI如马 27】

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作者：微信文章

💡 导读： 两千年前，汉武帝面对汗流如血、来路不明的“天马”，选择了驰骋而非拆解。两千年后，当人类面对那个被称为“黑匣子”的AI大模型时，却陷入了前所未有的确定性焦虑。

公元前112年，当第一匹来自西域大宛的“天马”被牵入长安城时，汉武帝刘彻看到的景象是令人惊骇且着迷的。这匹马不仅身形如龙，更诡异的是，随着它剧烈的奔跑，肩颈处竟渗出如鲜血般的汗水。

在当时的认知框架里，没人能解释这种“出血”现象。是神迹？是异象？还是某种不可告人的生理缺陷？如果换做现代人的“工业思维”，我们大概会立刻叫停，把它送进实验室，切片、化验、拍CT，直到弄清楚每一根毛细血管的走向才敢骑上去。

但古人没有。他们接受了这种神秘，并将其转化为一种敬畏。汉武帝深知，只要这匹马能载着将士在漠北的狂风中日行千里，它流的是血还是汗，并不妨碍它成为大汉疆域最锐利的锋刃。

💡 科普小贴士：汗血宝马强在哪里？

汗血宝马（阿哈尔捷金马）是古代实至名归的“性能怪兽”：

逆天耐力：曾创下 3 天穿行 200 英里沙漠且几乎不饮水的纪录，是顶级的战略机动力量。

极致效率：体脂极低、散热极强，专为极端环境下的长途奔袭而进化。

生物直觉：高智商且反应灵敏，与骑手之间具备一种近乎“神经连接”的协作感。

总结：它不只是温顺的工具，而是为了极端性能而进化的“顶级生存系统”。这种不计成本的性能涌现，正是它与 AI 大模型最神似的地方。

这种“不求甚解而用之”的智慧，在两千年后的今天，竟成了我们面对AI时最迫切需要补上的一课。

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一、 消失的“确定性”与修理工的焦虑


我们正处于一个科技史上的“断层期”。在过去的一两百年里，人类被工业革命训练出了一种极度顽固的惯性思维，我称之为“修理工思维”。

在这种思维里，工具是透明的、死板的、因果分明的。我们习惯了周围的一切都是“确定”且“可解释”的：电灯不亮是因为灯丝断了，闹钟不走是因为齿轮卡了，软件报错是因为第1024行代码有个Bug。

我们被这种掌控感宠坏了，以至于产生了一种错觉：如果我不给出逻辑解释，工具就不该产生智慧；如果我不弄清它的零件，我就拒绝交付信任。然而，当你面对AI（大语言模型）时，这套逻辑彻底失灵了。

很多人问山姆·奥尔特曼：为什么ChatGPT会突然表现出如此惊人的推理能力？他的回答近乎玄学：“其实我也不知道，要问就是上帝的眷顾。”这不是推托之词，而是技术事实。当你把数万亿的参数像神经网络一样交织在一起，并喂入全人类的文明数据时，智慧就从复杂性中“涌现”了。

它不再是一个精准敲打的打字机，而是一匹在数字荒原上诞生的“汗血宝马”。它有自己的“脾气”，有不可预测的灵光一现，也有无法解释的胡言乱语。

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二、 智慧的代价，是不可解释性

我们要讲透一个残酷且迷人的事实：不可解释性，并不是AI的缺陷，而是智慧诞生的代价。这就像我们无法通过研究单个水分子的物理特性来预言一场海啸的壮阔，我们也无法通过拆解某一个参数来解释AI为什么会写诗。智慧本身就是一种“涌现”后的高级形态，它超出了零件相加的总和。

如果你非要抱着那种“一定要弄懂每一个零件”的确定性思维去审视AI，你只会陷入永恒的焦虑。你会觉得它是个“黑匣子”，觉得它不可靠，从而错失了骑上它飞驰的机会。

汗血宝马流血的秘密，人类花了两千年才通过生物学找到了可能的解释。但在那漫长的两千年里，解释的缺失从未阻碍马蹄踏碎匈奴的迷梦。

💡 科普小贴士：汗血宝马为何“汗血”？

历史上著名的“汗血宝马”，在现实中是指产于土库曼斯坦的阿哈尔捷金马（Akhal-Teke）。关于其“流血”的神秘现象，现代生物学给出了两种主流解释：

同样的，AI的意识从何而来，那些复杂的权重如何叠加成了逻辑，也许在很长一段时间内依然会是科学的“无人区”。但如果我们因为看不清它的“脑回路”，就放弃了它的“生产力”，那无异于作茧自缚。

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三、 骑上马背，在镜子中认出自己

今天面对AI，我们需要的不再是“修理工”的扳手，而是“骑手”的缰绳。这种“不透明”，恰恰是一面最好的镜子。当我们试图去理解这匹“数字汗血马”时，我们最终会无可避免地撞见那个终极命题：我们人类自己。

我们的大脑里，百亿个神经元在进行着电信号的闪烁，这些电信号如何变成了此时此刻你眼中的感动、指间的思索和灵魂深处的自我？我们自己，本质上也是一个尚未被彻底解释的“黑匣子”。

也许，AI时代的来临，是为了让我们跳脱出那种工业文明带来的傲慢控制欲。让我们重新学会像古人面对天马一样，承认这世界上存在着比公式更复杂的生命力，存在着无法被代码穷尽的逻辑涌现。

不要再试图去拆解这匹马了。在你能完全解释它之前，先学会跨上马鞍，去感受它的律动，去磨合你们的默契。在奔跑中，马的呼吸会变成你的呼吸。

而那个“黑匣子”里透出的微光，不仅照亮了AI的来路，也终将照亮人类尚未自知的深度。当那天来临时，也许我们会发现，研究AI，本质上是在研究我们“何以为人”。