当大模型汲取进化记忆，它离“人性”还有多远？
当大模型汲取进化记忆，它离“人性”还有多远？大语言模型（LLMs）作为由复杂算法和海量数据驱动的产物，会不会“无意中”学会了某些类似人类进化出来的行为模式？这听起来或许有些大胆，但背后的推理其实并不难理解：
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4599 点击 2025-06-03 10:57
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大语言模型（LLMs）作为由复杂算法和海量数据驱动的产物，会不会“无意中”学会了某些类似人类进化出来的行为模式？这听起来或许有些大胆，但背后的推理其实并不难理解：
近年来，大语言模型（LLMs）的能力突飞猛进，但随之而来的隐私风险也逐渐浮出水面。
就在刚刚，中兴通讯星云大模型获推理榜总分第一，总榜并列第二！而在数学推理、科学推理、代码生成的细分赛道上，它同样表现抢眼。更难得的是，它是业内少数通过国家级权威安全认证的大模型。
文章以第一人称视角，讲述一名AI自媒体博主因行业竞争与技术迭代陷入深度焦虑的过程，最终通过反思意识到焦虑源于攀比与生存恐惧，而非技术本身。核心观点是接纳自身局限、明确独特价值、转向合作与好奇驱动，并提出三条实用建议，强调应对AI焦虑需聚焦个人定位而非盲目追赶。
豆包、文心一言、DeepSeek、元宝……这些国产AI工具，正在大规模进入职场内容流里。我们以为它们是工具，其实它们更像是一种“说得太像真的语气”，让每个使用者都可能在不经意间交出判断力。
文章探讨AI时代深度思考的困境：大语言模型使人类思维系统萎缩，即时生成内容取代有机思考过程，削弱直觉与思辨力。作者以自身创作瓶颈为例，指出依赖AI导致认知基础流失，廉价知识无法替代深层理解，强调原始思考过程的价值，认为未经修饰的人类思考仍有独特意义。
文章探讨人们对AI生成内容的鉴定行为本质：技术层面无意义，因AI可精准模仿人类风格，而内容价值应取决于质量而非来源。分析鉴定行为源于人类中心主义偏见和社会表演需求，预测未来实质性鉴定将消失，但表演性鉴定会因社交攀比持续存在。
“今天的寒门，是不懂AI的家庭”，这个观点一落入眼帘，就抓住了海淀妈妈郑瑞虹的注意。
真乐观的科学家和创业者们常低估人性的缺陷，而高谈阔论的历史和哲学家们，在描绘悲观问题时又很难提出解决方案。
在日益强调“思维能力”的大语言模型时代，如何让模型在“难”的问题上展开推理，而不是无差别地“想个不停”，成为当前智能推理研究的重要课题。