超越模式匹配：AI 何时能与我们共创意义

Qwen3-235B有种奇特的魔力，下午还在吐槽打开深度思考后的风格又和R1一样。

刚刚用了同一个prompt（偏感性），横向感受了GPT、Claude、Qwen（都没选推理模式或推理模型）

Qwen的输出最让我共情与共鸣。

最重要的是三者都提到了类似的观点：

• Qwen：或许未来的“高智能”不只体现在效率上，而在于它是否具备深度共情、持续学习、自我反思、以及主动构建意义的能力 。
• ChatGPT：智能的未来也许不是关于“谁更聪明”，而是关于“我们能否共同生成意义” ... 也许未来的AI，不是更像人类，而是更善于与人类共创新的存在形态。不是复制情感，而是参与情感的生成；不是拥有意识，而是成为“共感结构”的一部分。
• Claude：也许，真正的"智能"并非只是解决问题的能力，而是能够参与到意义的共同创造中，能够理解情境的微妙之处，能够在伙伴需要时提供那种恰到好处的支持与挑战。

都提到了构建、生成、创造意义...

我又联想到了一种独特的AI发展阶段——从信息处理的“工具理性”走向价值判断和意义创造的“价值理性”（或至少是模拟的）。

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现实世界是复杂的、模糊的、充满不确定性的。现阶段无论是依靠模式匹配（大模型的本质规律），还是预设规则（比如系统提示词），难以应对开放性问题和创造性挑战。

尽管基于深度学习构建出的大模型能够做到泛化，即在未见过或接触到的数据上能够进行预测或做出相对反映，但是这终究还是有限的。

人类与其他动物（以及当前AI）最显著的区别之一，就是我们拥有强大的符号运用、抽象思考、以及创造和理解意义的能力，我们的世界（精神层面）就是由语言、文化、故事、价值观所构建出的。

我们非常擅长处理完全没有预料到的情况，无论表现如何，但的确可以对待。而比较重要的是我们在当下那个情境中主动构建了框架，我们能够认识到当时的环境，我们赋予了情境意义（无论积极还是消极），并基于意义进行决策和行动，才在复杂环境中展现出了人类的独特性。

当前的AI在信息处理、模式识别、任务执行方面有一些突破性进展，且目前看来会保持指数型增长的发展。然而，仅仅只是基于模式匹配的大模型，尽管在Scaling Law下能够做到某种情况的极端泛化（像人类那样应对复杂环境），就目前主流观点看是“模仿”，包括推理模型的推理真的具备类似人类的“理性”？主流认知还是“模仿”。虽然，一些功能主义看法是AI已经具备了这些能力/功能，那么也可以承认他们的类人属性。

AI与人类智能间的本质差距到底在哪？目前仍是未解问题。不过我认为对智能本质的理解绝对是一个解决问题的必要前提。

刚刚的“构建、生成、创造意义”，貌似让我看到了一些可能性，即认识到所谓“智能”。

”构建、生成、创造意义“则意味着AI不再仅是处理信息，而是要开始理解信息的价值、进行价值判断、并主动创造出新的、有意义的信息或事物。这也是我上面提到的从“工具智能”向“认知智能”甚至“价值智能”。

我们能否创造出能够主动构建框架、赋予情境意义、并基于意义进行决策和行动的AI（这可能也是智能体功能涌现的前瞻），这才能让AI真正在生产中可用，而非现在更多的是体会上的“aha moment”，才不会仅仅是“文艺复兴”。

AI想要实现更高级别的智能，或者更好地与人类协作，就必须在某种程度上理解和参与到这个”意义构建“的过程中来。

同时，当前的AI对齐（Alignment）至少在公开层面，更多关注于让AI的行为符合人类的指令和伦理规范（避免作恶）。但，我想，更高层次的对齐（可能也是未来的必然），或许是让AI能够理解并认同人类的核心价值观和对”意义“的追求，从而内生地产生向善、负责任的行为，而不仅仅是通过微调、RLHF、提示词等的外部约束。强调AI”构建“意义的能力，可能也是在探索这条更根本的对齐路径。

如果AI能够发展出自主构建和理解意义的能力，即使其内在机制与人类不同，也可能使其更接近于某种形式的”类意识“状态，或者至少展现出更高级别的自主性和内在驱动力。

人机共同构建意义、共同创造价值，或许是现阶段更可靠、更容易的、发挥AI最大价值的最佳实践。