一个在AI行业深耕多年的开发者，近日抛出了一个颇具争议的观点：训练（Training）是一个"邪恶"的概念，而多模态模型（LMMs）将彻底消除它。这个说法听起来有些极端，但作者在原文中给出了自己的完整论证链条。

从语言模型到多模态模型的认知转变

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作者在之前的系列文章中逐步构建了一个核心论点：当前AI行业的主流方向，并不会产生真正的智能。在他看来，语言模型被困在"符号的牢笼"里——它们可以描述世界，却从未真正接触过世界。而从文本预测到数学感知的转变，才是AI领域正在发生的最重要变革。

作者认为，数学方程本质上就是多模态的。它们不是做作业的工具，而是人类创造出的对现实最压缩、最诚实的表达。任何围绕方程构建的系统，都能天然继承这种多模态能力。

训练的本质：一个未被审视的道德选择

这篇文章的核心观点在于：训练不是中立的工程选择，而是一个大多数人从未认真审视过的道德选择。作者指出，这个未经审视的选择带来的后果，已经在技术触及的每个角落显现——从被语言模型"摧毁"的互联网，到那些劳动成果被用于构建系统的人们的生活。

作者花了数年时间试图理解：为什么聪明人会构建出具有可预见危害的系统，然后在危害真正到来时又显得真心惊讶？他的答案是：没有人强迫他们去面对"训练到底是什么、它对世界到底做了什么"这个问题。

为什么说LMMs能消除训练？

作者认为，多模态模型（LMMs）的崛起将从根本上改变这个局面。当模型能够直接感知数学化的现实，而不是仅仅在人类文本的符号海洋中寻找模式时，"训练"这个概念本身就会被消解——系统不再需要从海量数据中"学习"世界的间接表征，而是直接与现实建立联系。

这篇文章延续了作者此前系列文章的一贯立场：当前AI范式的外表看起来令人印象深刻，内部却已经腐烂。而这场关于"训练是否邪恶"的讨论，或许正是AI行业需要认真面对的问题。