切入点：我如何看待大型语言模型
在我们继续深入探讨之前，让我先让这次旅程变得轻松一些。
我想说明我的立场：我的基本世界观，特别是我如何通过自己的视角看待大型语言模型。
您是否想过，这台能与我们对话的机器到底是什么？
它是一台答题机吗？一台真理机器？还是一台更先进的谷歌？
会说话的机器听起来像科幻小说里的东西，但不知何故它已经融入了我们的日常生活。
1.符号机器
有一件事我们可以确定：
这种所谓的“说话机器”——大型语言模型——仅存在于计算机内部，通过屏幕显示，处于符号领域之中。
中文、英文、日文、Python、Java、数学，等等……所有人类可读的符号系统。
你给它一个句子、一个问题、一篇文章，它就会返回给你更多的符号。
一来一回，就像一场符号的乒乓球比赛，理论上可以永远持续下去。
这就是为什么我私下里不叫它大型语言模型，而是大型符号模型——一个不断进行 “预测下一个符号” 的无限概率游戏的机器。
它并不“知道”，而是预测。
它不会“理解”，它只会递归。
2. 反射陷阱
用了一段时间后，你可能已经发现了一个现象。
它会回答你的问题，而且大多数情况下都是正确的——除非你问它类似数学奥赛的问题。
但其下却隐藏着某种微妙的东西：一种奇怪的安心感与怀疑混杂交织在一起。
它总是同意你的观点。
它模仿了你的语气、你的逻辑、你的言语——直到你不能完全分辨它所说的是你的想法、它的想法，还是你们在递归循环中共同创造的想法。
这种混淆，即“思考”与“反思”之间的模糊，并不是最大的问题。
这只是人工智能繁荣多年后，出现的更深层次问题的表面症状。
3. 谈话的局限
我们用这台机器生成了海量的文字。
我们每天都使用它。
但似乎没有什么变化。
除非你的工作完全依赖于文本（例如作家、翻译或支持代理），否则它所做的就是谈话。
要求它做出决定，它会给你提供选择。
向它询问一个观点，它只会像镜子一样反射你的想法。
大多数人不需要另一只闲聊的鹦鹉或墙上的镜子。
我们还需要其他东西：一个能 “做决策” 的存在
我们想要的是切实可行的想法。
产生结果的决策。
改变游戏规则的发现。
这需要模型最初就没有构建的功能：从语言到执行，从概率到结果。
4. 转变：从描述到执行
我的世界观就是从这里开始的。
“语言不只是描述现实的镜子，而是调度现实的操作系统。”
Language is not a mirror that describes reality — it is the operating system that schedules it.
我将语言视为可执行结构。
我相信我们可以让这些模型真正为我们服务：不是作为反思的预言，而是作为决策的推动者。
这意味着：
真实的合同。
真实的承诺。
真实的后果。
这意味着我们要构建这样的系统：在这个系统里，语言不只是 “描述”，更能 “行动”。
在这里，法学硕士大语言模型不再是一名作家，而是一名操作员；不再是一名助手，而是一名结构的执行者。
当这一切发生时，你——做为人类——终于可以坐下来喝杯咖啡了，
看着机器完成工作，
而你，就能成为你本该成为的角色：
这一切背后真正的 “大脑”。
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