棋笔趣

ai和我们想的不一样——它不会“思考”，只是擅长“找规律”（第5页）

但如果让AI判断“好人坏人”，它只能靠“匹配标签规律”：

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- 它会先看大量的“好人行为”数据，比如“帮人、捐款、诚实”，然后给这些行为贴“好人标签”；

- 再看大量的“坏人行为”数据，比如“偷东西、撒谎、伤害人”，给这些行为贴“坏人标签”；

- 当它看到一个人帮邻居提东西时，会匹配“帮人→好人标签”，判断“这是好人”；看到一个人偷东西时，会匹配“偷东西→坏人标签”，判断“这是坏人”。

但如果遇到“父母批评孩子”这种情况，AI可能会误判——因为它没学过“批评孩子也可能是好事”的规律，只会看到“批评”这个行为，而如果数据里“批评”常和“坏人标签”搭配（比如有人批评别人是为了欺负人），它就会错误地判断“这个父母是坏人”。这就是因为AI不理解“行为的本质意义”，只看表面行为的标签规律，自然会得出错误结论。

四、别被AI的“拟人化”骗了：这些“聪明表现”，其实都是“规律套路”

现在很多AI产品会刻意做“拟人化设计”，比如语音助手用温柔的声音说话，AI绘画工具能“听懂”你的抽象需求，让你觉得“它好像真的懂我”。但这些“拟人化表现”，本质上还是AI在“按规律套路办事”，不是真的“理解你”。

咱们拿两个常见的“拟人化场景”拆解一下：

场景1：语音助手能“聊家常”，但它不会“关心你”

比如你跟 Siri 说“我今天心情不好”，它可能会回复：“听起来你今天有点低落，要不要听听歌放松一下？或者跟我说说发生了什么？” 这话听起来很贴心，但 Siri 完全不会“关心”你的情绪——它只是在执行“用户说心情不好→输出安慰话术+提供解决方案”的规律。

背后的逻辑是：AI在训练时，收集了几百万条“人类情绪对话数据”，发现当用户说“心情不好”时，回复“安慰话术+听歌/聊天建议”的用户满意度最高，所以就把这个规律存了下来。当你说出同样的话，它就按这个规律输出回复，不会真的“想知道你为什么心情不好”，也不会有“希望你开心起来”的想法。

甚至如果你说“我心情不好，因为我养的小猫丢了”，Siri 可能还是会回复“要不要听听歌”——因为它没学过“小猫丢了”这种具体场景的应对规律，只能用通用的安慰话术，暴露了它“不懂具体情绪原因”的本质。

场景2：AI绘画能“懂你的抽象需求”，但它不会“理解艺术”

比如你跟 AI 绘画工具说“帮我画一幅‘孤独的宇航员在粉色星球看星星’的画”，它能精准画出你想要的画面，但它不会“理解”这幅画的“孤独感”，也不会“懂”艺术创作的意义。

它的工作逻辑还是“找规律”：

第一步，拆解你的需求关键词：“孤独的宇航员”“粉色星球”“看星星”；

第二步，在数据库里找这些关键词对应的“图像规律”——比如“宇航员”常画成穿着白色宇航服、姿态前倾，“粉色星球”常画成淡粉色地表+紫色大气层，“看星星”常画成夜空有闪烁的光点；

第三步，把这些图像规律拼在一起，再根据“孤独感”的规律（比如宇航员独自站在空旷的星球表面，画面色调偏柔和）调整细节，最后生成画作。