AI 为什么好像比人更懂我们？Why Does AI Seem to Understand Us Better Than People Do?Почему кажется, что ИИ понимает нас лучше, чем люди?

从一次 AI 对个人偏好的精准判断出发，我开始追问几个彼此关联的问题：Starting from a moment when AI made an unexpectedly accurate judgment about my personal preferences, I began asking a series of interconnected questions.Всё началось с одного случая, когда ИИ удивительно точно определил мои личные предпочтения. Из этого небольшого эпизода выросло несколько связанных между собой вопросов.

AI 究竟如何从语言中推断一个人？How does AI infer a person from language?Как ИИ делает выводы о человеке на основании его языка?

语言会泄露多少连我们自己都未必意识到的信息？How much do we reveal through language without even realizing it?Сколько информации мы выдаём через язык, даже не осознавая этого?

预测准确是否等于真正的“理解”？Does accurate prediction amount to genuine "understanding"?Равна ли точность предсказания настоящему «пониманию»?

如果人的行为也存在概率规律，可预测性是否意味着决定论？If human behavior also contains probabilistic regularities, does predictability imply determinism?Если в человеческом поведении тоже существуют вероятностные закономерности, означает ли предсказуемость детерминизм?

为什么人与人之间即使拥有更多现实接触，理解反而经常更加困难？Why can understanding between people remain so difficult, even when we have far more contact with one another in the real world?Почему людям порой так трудно понять друг друга, несмотря на гораздо больший объём реального взаимодействия?

而当 AI 不仅读取我们的语言，还不断把新的词语、解释和框架送回来时，它是否也开始参与我们对自己的理解？And when AI does not merely read our language but continually sends new words, interpretations, and frames back to us, does it begin to participate in the way we understand ourselves?И если ИИ не только читает наш язык, но и возвращает нам новые слова, интерпретации и рамки, не начинает ли он тем самым участвовать в том, как мы понимаем самих себя?

本文是一篇从个人经验出发的探索性写作，而不是试图证明“AI 已经真正理解人类”。This essay is an exploratory piece rooted in personal experience. It is not an attempt to prove that "AI truly understands human beings."Эта статья представляет собой исследовательское размышление, выросшее из личного опыта. Я не пытаюсь доказать, что «ИИ действительно понимает человека».

为了保持正文的阅读节奏，文中涉及的一些技术概念、研究边界与文献依据不会在正文中逐一展开。相关说明与完整 References 将统一放在文章结尾，供希望进一步核查或延伸阅读的读者参考。To preserve the rhythm of the main text, I have not expanded every technical concept, research boundary, or source within the body of the essay. Additional notes and the full References appear at the end for readers who want to examine the evidence or explore the questions further.Чтобы сохранить ритм основного текста, я не стала подробно разбирать в нём каждый технический термин, границы исследований и все научные источники. Дополнительные пояснения и полный список литературы приведены в конце статьи для тех, кто захочет проверить основания моих рассуждений или пойти дальше.

一次精准的排序A Surprisingly Accurate RankingУдивительно точное ранжирование

最近在设计个人网站时，我和 ChatGPT 聊了很久。我们聊职业经历、创业、旅行、摄影，以及这些碎片之间到底有着怎样的内在连接。Recently, while designing my personal website, I spent a long time talking with ChatGPT about my career, entrepreneurship, travel, photography, and the connections among these seemingly separate parts of my life.Недавно, работая над своим личным сайтом, я долго разговаривала с ChatGPT о карьере, предпринимательстве, путешествиях, фотографии и о том, какая внутренняя связь существует между этими на первый взгляд разрозненными частями моей жизни.

当我思考首页应该放一句什么样的引言时，它给出了三个标题：When I was trying to decide what kind of line should appear on the homepage, it suggested three:Когда я пыталась решить, какую фразу разместить на главной странице, он предложил три варианта:

Between curiosity and creation / Exploring what it means to live, create, and connect / What makes something worth creating?Between curiosity and creation / Exploring what it means to live, create, and connect / What makes something worth creating?Between curiosity and creation / Exploring what it means to live, create, and connect / What makes something worth creating?

我看到它们的时候非常震惊。I was startled.Я была поражена.

作为一个经常使用 AI 的人，我其实很少再出现刚接触生成式 AI 时那种明显的“aha moment”，但这一次不一样。I use AI frequently enough that I rarely experience the obvious "aha moments" I had when I first encountered generative AI. This felt different.Я пользуюсь ИИ достаточно часто, поэтому те явные «aha moments», которые возникали при первом знакомстве с генеративным ИИ, случаются со мной всё реже. Но в этот раз было иначе.

它对我的“了解”让我感到诧异，甚至有一点“细思极恐”。它竟然从几乎无穷无尽的语言组合里，选出了几句话，而这些话与我心里模糊却一直说不清楚的东西高度接近。There was something slightly uncanny about how well it seemed to "know" me. Out of an almost infinite space of possible sentences, it had produced a handful that came remarkably close to something I had sensed for a long time but had never quite managed to articulate.То, насколько хорошо он, казалось, меня «знал», вызвало у меня странное, почти тревожное ощущение. Из практически бесконечного пространства возможных языковых комбинаций он выбрал несколько фраз, которые оказались удивительно близки к чему-то давно существовавшему во мне, но остававшемуся смутным и трудно выразимым.

一次标题排序当然说明不了太多。One ranking proves very little.Одно удачное ранжирование, конечно, почти ничего не доказывает.

但我不想因为它不构成严格证据，就立刻把那一刻归结为“幻觉”。恰恰相反，我开始思考：为什么这样的时刻会发生？它到底是如何对我产生理解的？它究竟洞察到了我未曾明说的内心倾向，还是我早已在不自知中将自己传递了出去？But I did not want to dismiss that moment as a "hallucination" simply because it did not constitute rigorous evidence. Instead, I became curious. Why do moments like this happen at all? How had the model arrived at something that felt so much like understanding? Had it inferred an inner preference I had never explicitly stated? Or had I already communicated far more of myself than I realized?Но я не хотела сразу списывать этот момент на «галлюцинацию» только потому, что он не является строгим научным доказательством. Наоборот, мне стало интересно: почему такие моменты вообще происходят? Как модель смогла прийти к чему-то, что я переживала почти как понимание? Уловила ли она внутреннее предпочтение, которого я никогда явно не формулировала? Или я уже давно сообщила о себе гораздо больше, чем сама осознавала?

还有，为什么有时跟 AI 说几句话，它就能给出一个让我觉得“对，就是这个意思”的回答；可人与人之间，即使不断解释、试探，甚至争执，也未必能够相互理解？And why is it that sometimes I can say a few sentences to an AI and receive an answer that immediately makes me think, Yes. That is exactly what I mean, while two people can explain, probe, negotiate, and even argue for hours without ever arriving at the same sense of understanding?И почему иногда достаточно сказать ИИ несколько фраз, чтобы получить ответ, на который хочется сразу откликнуться: «Да. Именно это я и имела в виду», тогда как два человека могут часами объяснять, уточнять, прощупывать позиции и даже спорить, так и не почувствовав, что действительно поняли друг друга?

AI 究竟从我的语言里看见了什么？What does AI actually see in my language?Что именно ИИ видит в моём языке?

所谓的“理解”到底是什么？What do we mean by "understanding"?Что мы вообще называем «пониманием»?

从技术上看，GPT 一类大语言模型可以粗略理解为基于 Transformer 架构、在海量文本上训练的自回归语言模型。Technically, GPT-like large language models can be roughly described as autoregressive language models built on the Transformer architecture and trained on enormous amounts of text.С технической точки зрения большие языковые модели семейства GPT можно в общих чертах описать как авторегрессионные языковые модели, основанные на архитектуре Transformer и обученные на огромных объёмах текста.

现有的大语言模型并没有被证明具有与人类相同的主观意识，本文也不以此为前提。生成文本时，模型根据已有上下文计算后续 token 的概率分布并继续生成。对于 GPT 一类模型，预训练阶段的核心学习目标是预测后续 token，而不是直接优化“真理”这一目标。Current large language models have not been shown to possess subjective consciousness in the human sense, and this essay does not assume that they do. During generation, a model calculates probability distributions over subsequent tokens based on the context it has received and continues generating from those distributions. For GPT-like systems, the central objective during pretraining is predicting subsequent tokens, not directly optimizing for "truth."На сегодняшний день не доказано, что современные большие языковые модели обладают субъективным сознанием в человеческом смысле, и эта статья не исходит из такого предположения. При генерации текста модель, опираясь на уже полученный контекст, рассчитывает распределение вероятностей для последующих токенов и продолжает генерацию. Для моделей типа GPT основная задача на этапе предварительного обучения состоит в предсказании последующих токенов, а не в прямой оптимизации некой «истины».

Transformer 的核心机制之一是 self-attention，它使一个位置的表示能够根据序列中其他位置的信息动态更新。One of the Transformer's central mechanisms is self-attention, which allows the representation at one position to be dynamically updated using information from other positions in the sequence.Одним из центральных механизмов Transformer является self-attention, благодаря которому представление элемента в одной позиции может динамически обновляться с учётом информации из других позиций последовательности.

“预测下一个词”为什么能产生如此复杂的表现？How can "predicting the next word" produce something so complex?Как из «предсказания следующего слова» возникает столь сложное поведение?

模型学习预测下一个 token，并不只是统计词频。Next-token prediction is not merely a sophisticated word-frequency table.Предсказание следующего токена не сводится к сложной таблице частот слов.

为了提高预测准确率，它会学习和利用不同层级的语言结构，包括语法、语义关系、文本风格、事实关联以及上下文规律。To become better at prediction, a model can learn and exploit structure at many levels: syntax, semantic relationships, textual style, factual associations, and contextual regularities.Чтобы точнее предсказывать продолжение, модель может использовать структуры разных уровней: синтаксис, семантические отношения, стиль текста, фактические ассоциации и контекстуальные закономерности.

一个很有意思的机制性例子来自 Othello-GPT。研究者训练一个序列模型预测黑白棋中的下一步，并在模型内部发现了与棋盘状态相关的非线性表征；对这些内部表征进行干预，还能够系统性地改变模型之后的输出。One particularly interesting mechanistic example comes from Othello-GPT. Researchers trained a sequence model to predict the next move in Othello. They later found nonlinear internal representations related to the state of the board. Intervening on those representations could systematically alter the model's subsequent outputs.Особенно интересный механистический пример даёт Othello-GPT. Исследователи обучили последовательностную модель предсказывать следующий ход в игре отелло. Позже внутри модели были обнаружены нелинейные представления, связанные с состоянием игровой доски. Более того, вмешательство в эти внутренние представления могло систематически изменять последующие ответы модели.

这当然不能证明大型语言模型拥有一个完整的“世界模型”。This does not prove that large language models possess complete "world models."Это, конечно, не доказывает, что большие языковые модели обладают полноценной «моделью мира».

但它至少说明：But it demonstrates something narrower and important:Но показывает нечто более узкое и при этом важное:

一个以序列预测为目标的神经网络，可能为了完成预测而形成关于序列背后潜在状态的内部表征。A neural network trained to predict sequences may develop internal representations of latent states behind those sequences because such representations help it predict.Нейронная сеть, обученная предсказывать последовательности, может формировать внутренние представления скрытых состояний, стоящих за этими последовательностями, потому что такие представления помогают ей предсказывать.

如果一个系统想要预测：Suppose a system needs to complete:Представим, что системе нужно продолжить фразу:

“他把杯子摔在地上，因为他很……”"He smashed the cup on the floor because he was…"«Он разбил чашку об пол, потому что был очень…»

后面更可能出现的是“生气”还是“开心”，它就不能只依赖孤立词频，而必须利用事件、情绪、行为与上下文之间的关系。Whether "angry" or "happy" is more probable depends on more than isolated word frequencies. It depends on relationships among events, emotions, actions, and context.Чтобы определить, какое слово вероятнее последует дальше, «злой» или «счастливый», недостаточно знать частоты отдельных слов. Необходимо учитывать отношения между событиями, эмоциями, действиями и контекстом.

所以真正的问题不是“预测是不是理解的反义词”，而是：So perhaps the real question is not whether prediction is the opposite of understanding. It is:Поэтому настоящий вопрос, возможно, состоит не в том, является ли предсказание противоположностью понимания. Вопрос другой:

预测到什么程度，我们会把这种能力称作“理解”？At what point does sufficiently powerful prediction begin to look like something we are willing to call understanding?Насколько мощным должно стать предсказание, прежде чем мы начнём называть эту способность «пониманием»?

我究竟在语言里传递了什么？What Have I Been Transmitting Through Language?Что именно я передаю через язык?

回答这个问题的前提，是我与 AI 的对谈足够坦诚，也积累了足够多的上下文。Answering this question depends on an important condition: my conversations with AI have been candid enough, and long enough, to accumulate substantial context.Чтобы отвечать на этот вопрос, необходимо одно важное условие: мои разговоры с ИИ были достаточно откровенными и достаточно длительными, чтобы накопился значительный контекст.

而我的语言里，可能早已留下大量结构性的线索：我如何从情绪切换到逻辑；我倾向于内部归因还是外部归因；我使用多少限定词；哪些概念反复出现；哪些建议会让我立刻说“不”；哪些表达我会一遍遍保留。My language may already contain a great many structural clues about me: how I move from emotion into logic; whether I tend toward internal or external attribution; how often I qualify a statement; which concepts repeatedly return; which suggestions make me immediately say "no"; and which expressions I keep coming back to.В моей речи, вероятно, давно присутствует множество структурных подсказок: как я перехожу от эмоций к логике; склонна ли я искать причины внутри себя или вовне; насколько часто использую оговорки и уточнения; какие понятия возвращаются снова и снова; на какие предложения я сразу отвечаю «нет»; какие формулировки продолжаю сохранять.

AI 认识我的主要方式是语言，但这种认识本身又非常有限。Language is AI's primary route to knowing me. But that access is also extremely limited.Главный способ, которым ИИ узнаёт меня, это язык. Но одновременно его доступ ко мне крайне ограничен.

它看不到我在房间里走路的方式，不知道我需要花多长时间处理一段文字、得出结论，也不知道一句话说出来以前，我的胃是不是已经先紧了一下。It cannot see how I walk across a room. It does not know how long I sit with a paragraph before reaching a conclusion. It does not know whether my stomach tightened before I typed a particular sentence.Он не видит, как я хожу по комнате. Он не знает, сколько времени мне требуется, чтобы обдумать абзац и прийти к выводу. Он не знает, сжался ли у меня желудок ещё до того, как я написала определённое предложение.

它得到的大部分只是语言。Most of what it receives is language.Почти всё, что он получает, это язык.

但持续对话以后，我的选择、拒绝、修改、本能的不适和不断追问，也都进入了新的上下文。Yet over a long conversation, my choices, rejections, revisions, instinctive discomfort, and repeated questions all become additional context.Но в ходе долгого разговора мои выборы, отказы, исправления, инстинктивный дискомфорт и повторяющиеся вопросы тоже превращаются в новый контекст.

也许语言和反馈共同提供的信息，比我原先想象的丰富得多，已经足以让它对我的思维方式形成某种推断。Perhaps language plus feedback contains far more information than I had assumed, enough for a model to make meaningful inferences about the way I think.Возможно, язык вместе с обратной связью несёт гораздо больше информации, чем я раньше предполагала, достаточно для того, чтобы модель могла делать содержательные выводы о способе моего мышления.

语言究竟能透露多少？How much can language reveal?Сколько язык способен рассказать о человеке?

语言确实包含关于说话者的可测量信息。Written language does contain measurable information about the person producing it.Письменная речь действительно содержит измеримую информацию о человеке, который её создаёт.

Park 等人利用 66,732 名 Facebook 用户的书面语言与 Big Five 自我报告建立人格预测模型，并在另一组 4,824 名用户中进行了验证。Park and colleagues used written language from 66,732 Facebook users alongside Big Five self-report measures to construct personality-prediction models, with validation on another 4,824 participants.Park и его коллеги использовали письменную речь 66 732 пользователей Facebook вместе с показателями личности по модели Big Five для построения моделей прогнозирования личности, а затем проверили их ещё на 4 824 участниках.

后来一项关于书面语言与 Big Five 关系的 meta-analysis 汇总了 23 个独立估计，发现五个人格维度与计算语言指标之间存在显著但总体为小到中等程度的相关。A later meta-analysis examining computational approaches to personality prediction from written language found significant but generally small-to-moderate associations across the Big Five dimensions.Более поздний метаанализ исследований, в которых личностные характеристики оценивались по письменному языку с помощью вычислительных методов, обнаружил статистически значимые, но в целом небольшие или умеренные связи по пяти измерениям Big Five.

这当然远不足以从几段文字“读懂一个完整的人”，但至少说明：That is nowhere near enough to justify the claim that a few paragraphs can reveal an entire person. But it does support something more modest:Этого совершенно недостаточно, чтобы утверждать, будто несколько абзацев позволяют «прочитать человека целиком». Но этого достаточно для более скромного вывода:

我们怎样使用语言，的确会泄露一些关于自己的统计信息。The way we use language leaks statistical information about us.То, как мы пользуемся языком, действительно выдаёт некоторую статистическую информацию о нас.

这也让我重新理解了一个曾经让我不安的问题：This changed the way I thought about a question that had once unsettled me.Это заставило меня иначе взглянуть на вопрос, который когда-то меня тревожил.

是不是几亿人的文本里，存在几万个“像我这样的人”，模型把他们的行为模式全部记住，然后在我身上匹配？Perhaps, among the texts of hundreds of millions of people, there are tens of thousands of people "like me," and the model has simply memorized their behavioral patterns and matched me to one of them.Может быть, среди текстов сотен миллионов людей существуют десятки тысяч «таких же, как я», а модель просто запомнила их поведенческие паттерны и затем сопоставила меня с одним из них?

更准确的理解并不是这样。But that is probably the wrong mental model.Вероятно, это неверная мысленная модель.

模型学习的不是一个个完整人物模板，而是大量分布式的统计关系。The system does not need a complete template of another person who resembles me. It can instead learn enormous numbers of distributed statistical relationships.Системе не нужен целостный шаблон другого человека, похожего на меня. Она может усвоить огромное количество распределённых статистических связей.

它不需要找到另一个“我”。It does not need to find another "me."Ей не нужно находить другую «меня».

它只需要根据已经看到的上下文不断更新：It only needs to keep updating an estimate:Достаточно постоянно обновлять оценку:

接下来什么样的解释、表达和选择更可能符合这个人？Given everything so far, what kinds of explanations, expressions, and choices are more likely to fit this person next?Учитывая всё, что уже было сказано, какие объяснения, формулировки и выборы с большей вероятностью подойдут этому человеку дальше?

所谓“像我一样的人”，也许并不是一个完整的人类模板，而是大量局部规律在当下这段对话里重新组合到了我身上。Perhaps "people like me" are not complete people represented inside the model at all. Perhaps they are thousands of local regularities being recombined in the context of this particular conversation.Возможно, «люди, похожие на меня» внутри модели вовсе не существуют в виде целостных человеческих образов. Возможно, это тысячи локальных закономерностей, которые заново соединяются именно в контексте данного разговора.

这件事想到深一点，确实有一点令人眩晕。And once I follow that thought far enough, it becomes slightly dizzying.Если довести эту мысль достаточно далеко, она начинает слегка кружить голову.

因为它也许意味着：关于自我意识与人生，也存在某种程度上的预测和推演。Because it suggests that even aspects of selfhood and human life may, to some extent, be predictable.Потому что из неё следует: даже некоторые аспекты нашего «я» и человеческой жизни в какой-то степени могут быть предсказуемы.

从预测到理解，中间发生了什么？What Happens Between Prediction and Understanding?Что происходит между предсказанием и пониманием?

回到网站上的三个标题。Return to those three sentences from my website.Вернёмся к тем трём фразам для моего сайта.

它们与我的偏好相合。They matched my preferences.Они совпали с моими предпочтениями.

这是事实。That much I know.Это я знаю точно.

但这种吻合到底意味着什么？But what exactly does that match mean?Но что именно означает такое совпадение?

如果模型从我的长期表达中判断出某些稳定偏好，于是预测我更可能接受其中一种表达，那么它可能完成了一个非常好的 inference。If the model detected stable patterns in my previous language and therefore predicted which expression I was more likely to prefer, then perhaps it simply performed a very good inference.Если модель обнаружила устойчивые паттерны в моих прежних высказываниях и поэтому предсказала, какую формулировку я предпочту, возможно, она просто сделала очень хороший вывод.

但它知道我为什么喜欢这些词吗？But does it know why those words matter to me?Но знает ли она, почему именно эти слова имеют для меня значение?

它知道这些词背后发生过什么吗？Does it know what happened behind them?Знает ли она, что стоит за ними?

一次完美的标题排序，并不等于深度的人格理解。A perfect ranking of three titles is not the same thing as a deep understanding of a person.Идеальное ранжирование трёх заголовков не тождественно глубокому пониманию личности.

当我强烈体会到“它懂我”的瞬间，我到底体会到了什么？When I experience that sudden feeling that "it understands me," what am I actually experiencing?Когда я испытываю сильное ощущение «он меня понимает», что именно я на самом деле переживаю?

有时候，它是指“你听出了我尚未组织好的意思”。Sometimes I mean: You heard something I had not yet organized.Иногда это значит: Ты услышал то, что я сама ещё не успела оформить.

有时候，它是指“你没有急着否定我，而是愿意在这里多停一会儿”。Sometimes: You did not immediately negate what I said. You stayed with it.Иногда: Ты не поспешил отрицать сказанное мной и позволил мне немного побыть с этой мыслью.

更多时候，真正发生的是：“你替我找到了一个我自己一直没有找到的表达。”And more often, what has really happened is: You found the sentence I had been unable to find for myself.Но чаще происходит другое: Ты нашёл для меня фразу, которую я сама долго не могла найти.

但这让我很难判断。That makes the distinction difficult.И здесь различие становится трудноуловимым.

因为那一刻我体验到的究竟是：Was the experience:Что именно я пережила?

你认识我，You know me.Ты знаешь меня.

还是你帮助我认识了我自己？Or: You helped me know myself.Или: Ты помог мне лучше узнать саму себя.

关于 AI 回应的实验发现，AI 生成的回答可以让人产生较强的“被听见”感；但当参与者认为回应来自 AI 时，这种效果会减弱。Research on AI-generated responses has found that such responses can increase people's sense of feeling heard, while revealing that the response came from AI can diminish that effect.Исследования ответов, сгенерированных ИИ, показали, что такие ответы способны усиливать у людей ощущение, что их услышали. Однако эффект ослабевает, если участники считают, что ответ принадлежит ИИ.

人与人之间也存在类似的错位。Human relationships contain a similar distinction.В человеческих отношениях существует похожее несовпадение.

一个人实际上多准确地推断另一个人的思想和感受，与对方主观上是否感到被理解，并不是完全相同的问题。How accurately one person infers another person's thoughts and feelings is not identical to whether that other person feels understood.То, насколько точно один человек определяет мысли и чувства другого, не тождественно тому, насколько понятым чувствует себя второй человек.

“知道”，并不自动等于“让对方知道你知道”。Knowing is not the same as successfully communicating that knowledge.«Знать» не означает автоматически «дать другому почувствовать, что ты знаешь».

Empathic accuracy 和 feeling understood / perceived responsiveness 是不同的问题。Empathic accuracy and feeling understood, or perceived responsiveness, are related but distinct.Empathic accuracy и feeling understood, или perceived responsiveness, связаны между собой, но это не одно и то же.

真正需要审慎的是：So I need to be careful about a particular leap:Поэтому мне важно не совершить один конкретный скачок:

我是否因为“这句话非常适用于我”，慢慢把它理解成了“它知道我与别人不同的地方”？Am I gradually translating "this sentence fits me extremely well" into "this system knows what makes me different from other people"?Не начинаю ли я постепенно переводить «эта фраза удивительно точно мне подходит» в «эта система знает, чем именно я отличаюсь от других людей»?

从“它说中了我”跳到“它认识我”，中间其实还有一道巨大的认识论鸿沟。There is an enormous epistemological gap between: It got me right. and: It knows me.Между: Она попала в точку. и: Она знает меня. существует огромный эпистемологический разрыв.

这些疑问都让我感到很害怕。That gap frightens me.И этот разрыв меня пугает.

如果 AI 可以预测我，人是不是也可以被预测？If AI Can Predict Me, Can Human Beings Be Predicted Too?Если ИИ способен предсказывать меня, можно ли предсказывать человека вообще?

这件事顺着另一个方向继续发展。The question then moves in another direction.Отсюда вопрос поворачивает в другую сторону.

如果大模型的预测建立在统计结构之上，那么人类行为是否也具有某种可以预测的统计结构？If large language models work by exploiting statistical structure, does human behavior also contain statistical structure that can be predicted?Если большие языковые модели работают благодаря статистическим структурам, существуют ли аналогичные предсказуемые статистические структуры в человеческом поведении?

心理学、行为经济学与社会科学中的大量研究，本身就在研究：Much of psychology, behavioral economics, and the social sciences already asks some version of:Психология, поведенческая экономика и социальные науки уже во многом задают вопрос примерно такого рода:

人在某种条件下，更可能采取什么行为？Under these conditions, what is a person more likely to do?Как с большей вероятностью поступит человек при определённых условиях?

但“存在统计规律”和“一个具体人的未来可以被准确预测”，显然不是同一个命题。But the existence of statistical regularities is very different from the claim that the future of a particular individual can be predicted precisely.Но существование статистических закономерностей совсем не означает, что будущее конкретного человека можно точно предсказать.

人类大脑是不是也在预测？Is the human brain predicting too?Предсказывает ли человеческий мозг?

认知神经科学中存在一组很有影响力、但并非已经成为无争议定论的理论框架，包括 Bayesian brain、predictive coding 与 predictive processing。Within cognitive neuroscience, influential but still contested frameworks such as the Bayesian brain, predictive coding, and predictive processing use concepts such as generative models, prior beliefs, and prediction errors to explain perception, learning, and action.В когнитивной нейронауке существуют влиятельные, но всё ещё дискуссионные теоретические подходы, включая Bayesian brain, predictive coding и predictive processing.

这些理论试图用 generative models、prior beliefs 与 prediction errors 等概念解释知觉、学习和行动。These theories use concepts such as generative models, prior beliefs, and prediction errors to explain perception, learning, and action.Они используют такие понятия, как generative models, prior beliefs и prediction errors, чтобы объяснять восприятие, обучение и действие.

粗略地说，过去经验形成 prior beliefs；新的感官输入提供 evidence；预测与输入之间的差异形成 prediction error；系统再据此调整内部模型。In simplified terms, previous experience contributes to prior beliefs. New sensory input provides evidence. Differences between prediction and input generate prediction errors, which can then contribute to updating the internal model.В упрощённом виде это можно представить так: прошлый опыт формирует prior beliefs; новая сенсорная информация предоставляет evidence; различие между предсказанием и входящей информацией создаёт prediction error; затем внутренняя модель корректируется.

从这个视角看，我们并不是单纯被动地接收世界。From this perspective, the brain is not merely receiving the world passively.С этой точки зрения мозг не просто пассивно получает информацию о мире.

大脑会利用已有模型不断对即将出现的信息形成预期。It continually uses what it already knows to anticipate what it is likely to encounter.Он постоянно использует уже имеющиеся модели, чтобы предвосхищать то, с чем, вероятно, столкнётся дальше.

当你觉得某个人“反常”时，也许正是他的行为违背了你原来的预测。When someone's behavior feels "out of character," perhaps what has happened is simply that reality has violated our prediction.Когда чьё-то поведение кажется нам «совершенно не в его характере», возможно, произошло лишь то, что реальность нарушила наше предсказание.

但这里需要非常谨慎：But this requires an important qualification:Но здесь необходимо важное уточнение:

Predictive processing 是解释大脑工作方式的重要理论框架，并不意味着“大脑的一切都已经被证明只是概率预测”。Predictive processing is an influential theoretical framework. It does not mean neuroscience has established that everything the brain does is simply probabilistic prediction.Predictive processing является влиятельной теоретической рамкой, но это не означает, что нейронаука доказала, будто всё, что делает мозг, сводится к вероятностному предсказанию.

可预测性不等于决定论Predictability is not determinismПредсказуемость не равна детерминизму

人类行为具有统计规律，是否意味着一个人的未来已经被写好了？If human behavior contains statistical regularities, does that mean our futures have already been written?Если человеческое поведение содержит статистические закономерности, означает ли это, что наше будущее уже написано?

当然不是。Of course not.Конечно нет.

概率给出的是分布，不是宿命。A probability distribution is not destiny.Вероятность задаёт распределение, а не судьбу.

高概率并不等于必然。High probability is not certainty.Высокая вероятность не означает неизбежность.

人可以因为新的经验、新的关系、新的信息，甚至因为意识到自己的行为模式，而改变之后的选择。New experiences, relationships, information, and even awareness of one's own patterns can alter future behavior.Новый опыт, новые отношения, новая информация и даже осознание собственных паттернов могут изменить последующее поведение.

如果一个人发现：Suppose someone realizes:Представим, что человек замечает:

“我每一次遇到关系冲突都会撤退。”"Whenever conflict appears in a relationship, I withdraw."«Каждый раз, когда в отношениях возникает конфликт, я отступаю».

这个认识本身，就可能改变下一次冲突发生时的行为。That realization itself may change what happens the next time conflict occurs.Само это осознание способно изменить его реакцию при следующем конфликте.

于是一个更有意思的问题出现了：Which produces a more interesting question:И тогда возникает ещё более интересный вопрос:

如果一个系统能够意识到关于自己的预测，这个预测本身会不会改变系统？If a system becomes aware of a prediction about itself, can that prediction itself change the system?Если система узнаёт прогноз о самой себе, может ли сам этот прогноз изменить систему?

统计学、命运与时间：一个暂时不展开的岔路Statistics, fate, and time: a path I am not following yetСтатистика, судьба и время: ответвление, которое я пока оставлю

这件事让我想到另一个我最近不断思考的问题：This thought leads me toward another question I have been circling recently.Эта мысль приводит меня к ещё одному вопросу, к которому я в последнее время постоянно возвращаюсь.

所谓“命”，会不会在某种程度上只是我们对高概率人生轨迹的一种古老描述？Could what we call "fate" sometimes be an ancient language for describing high-probability life trajectories?Может ли то, что мы называем «судьбой», в некоторой степени быть древним языком для описания жизненных траекторий с высокой вероятностью?

传统命理和风水常常试图从出生条件、环境、关系与人生阶段中判断某种趋势。Traditional systems of fate and feng shui often attempt to infer tendencies from birth conditions, environment, relationships, and stages of life.Традиционные системы предсказания судьбы и фэншуй пытаются выводить определённые тенденции из условий рождения, среды, отношений и этапов жизни.

而现代统计学和行为科学也在寻找，在某些条件下什么结果更容易发生。Modern statistics and behavioral science also ask which outcomes become more likely under particular conditions.Современная статистика и поведенческие науки тоже спрашивают, какие исходы при определённых условиях становятся более вероятными.

这两件事情当然不能因此被等同。That does not make them equivalent.Это, конечно, не делает их эквивалентными.

但它们都把我推向了同一个问题：But the resemblance in the form of the question leads somewhere interesting:Но сходство самой формы вопроса приводит меня к другому вопросу:

趋势、概率与命运究竟有什么区别？What is the difference between tendency, probability, and fate?В чём разница между тенденцией, вероятностью и судьбой?

而这又继续牵涉：可预测性是否意味着决定论？一个模式被发现之后，还会保持原来的概率吗？如果人的当下决策中同时包含过去的经验和对未来的想象，那么我们体验到的时间到底是什么？心理时间、叙事时间与物理时间是否应该严格区分？And then more questions appear. Does predictability imply determinism? If a pattern is discovered, does discovering it alter its probability? If present decisions contain memories of the past and simulations of the future, what exactly is experienced time? Should psychological time, narrative time, and physical time be kept strictly separate?Отсюда возникают новые вопросы. Означает ли предсказуемость детерминизм? Если определённый паттерн обнаружен, изменяет ли само его обнаружение вероятность его повторения? Если решения в настоящем одновременно содержат воспоминания о прошлом и представления о будущем, что тогда представляет собой переживаемое нами время? Следует ли строго разделять психологическое, нарративное и физическое время?

Predictive coding / Bayesian brain 并不能推出严格决定论，也不能推出物理意义上的时间非线性。Predictive coding and Bayesian-brain theories do not establish strict determinism, nor do they imply that physical time is nonlinear.Predictive coding и теории Bayesian brain не доказывают строгий детерминизм и не означают, что физическое время нелинейно.

这里我暂时不继续。So I will stop here.Поэтому здесь я остановлюсь.

如果人可以被预测，命运意味着什么？——统计规律、决定论与“命”That belongs to another essay: If Human Beings Can Be Predicted, What Does Fate Mean? Statistical Regularity, Determinism, and "Destiny."Это тема уже для другой статьи: Если человека можно предсказывать, что тогда означает судьба? Статистические закономерности, детерминизм и «судьба».

为什么人与人之间反而这么难理解？Why Is It So Difficult for People to Understand One Another?Почему людям так трудно понимать друг друга?

如果 AI 能通过语言迅速做出很好的推断，那么另一个问题就显得更加奇怪：If AI can make surprisingly good inferences from language, another question becomes stranger:Если ИИ способен довольно быстро делать хорошие выводы на основании языка, другой вопрос начинает выглядеть ещё страннее:

为什么人与人之间的理解如此困难？Why is human understanding so difficult?Почему человеческое взаимопонимание настолько сложно?

我们并没有相同的上下文We do not share the same contextУ нас нет одного и того же контекста

在职场中，下属无法理解上司的任务，表面上看很容易被解释成“认知不均匀”。At work, when an employee fails to understand a manager's request, it is tempting to attribute the problem to unequal ability.На работе, когда сотрудник не понимает задание руководителя, легко решить, что проблема заключается просто в различии интеллектуальных способностей.

但更深层的问题往往是 Context Asymmetry。But often the deeper problem is context asymmetry.Но гораздо чаще более глубокая проблема состоит в асимметрии контекста.

拥有丰富战略背景的上司，将复杂上下文压缩成一句：A manager carrying a large amount of strategic background compresses it into:Руководитель, у которого в голове находится огромный объём стратегической информации, сжимает его до одной фразы:

“重做一版。”"Redo this."«Переделай».

或者：Or:Или:

“把优势突出一点。”"Make the advantage clearer."«Сделай преимущество более очевидным».

而在他的脑中，“优势”可能已经自动包含客户是谁、竞争对手是谁、过去版本失败在哪里，以及最终要拿这份材料做什么。Inside the manager's head, "advantage" may already contain the customer, the competitor, why the previous version failed, and what the final material is supposed to accomplish.Но в голове руководителя слово «преимущество» уже может автоматически включать понимание того, кто клиент, кто конкурент, почему не сработала предыдущая версия и для чего в конечном счёте будет использоваться этот материал.

但这些信息并没有被真正说出来。None of that was actually said.Ничего из этого на самом деле не было произнесено.

这与“知识的诅咒”有关。This relates to the curse of knowledge.Это связано с так называемым curse of knowledge, «проклятием знания».

拥有大量上下文的人容易误判双方究竟共享多少背景知识。People who possess substantial context can overestimate how much of that context is shared.Люди, обладающие большим объёмом контекста, склонны переоценивать, насколько этот контекст разделяют окружающие.

而我们也并不擅长准确判断别人究竟知道什么。We are also imperfect at representing what another person knows.Кроме того, мы не слишком хорошо умеем представлять, что именно знает другой человек.

Keysar 等人的 eye-tracking 实验发现，即使参与者明确知道说话者看不到某些物体，他们理解指令时仍会暂时考虑只有自己能够看到的对象，之后才利用双方的共同知识进行修正。In an eye-tracking experiment by Keysar and colleagues, listeners could be temporarily influenced by objects visible only to themselves even when they knew those objects were hidden from the speaker, before mutual knowledge corrected their interpretation.В эксперименте с отслеживанием движений глаз Keysar и его коллеги обнаружили, что при интерпретации указаний слушатели могли временно учитывать объекты, которые были видны только им, даже если они знали, что говорящий этих объектов не видит. Лишь после этого общее знание сторон корректировало первоначальную интерпретацию.

换句话说：In other words:Другими словами:

人并不会完美地进入另一个人的知识状态，而常常先从自己的视角出发，再进行修正。We do not perfectly enter another person's epistemic position. We often begin from our own and correct from there.Мы не способны идеально войти в эпистемическую позицию другого человека. Часто мы начинаем со своей собственной точки зрения и лишь затем корректируем её.

亲密为什么既增加理解，又制造误解？Why can intimacy increase both understanding and misunderstanding?Почему близость одновременно усиливает понимание и создаёт непонимание?

如果共享背景如此重要，那么认识一个人越久，应该越容易理解他。If shared context matters so much, then knowing someone longer should make understanding easier.Если общий контекст настолько важен, логично предположить, что чем дольше мы знаем человека, тем легче нам должно быть его понимать.

很多时候确实如此。Often it does.Часто так и происходит.

关系积累了巨大的上下文。Relationships accumulate enormous amounts of context.Отношения накапливают огромное количество контекста.

但关系也同时积累了 prior beliefs。But they also accumulate prior beliefs.Но вместе с ним они накапливают prior beliefs.

熟悉让我们拥有更多信息，也让我们越来越容易相信自己“不需要再问”。Familiarity gives us information while simultaneously tempting us to believe that we no longer need to ask.Близость даёт нам больше информации, но одновременно заставляет всё чаще думать, что нам «уже не нужно спрашивать».

Savitsky 等人的实验发现，与陌生人相比，人们与朋友交流时可能表现出更强的 egocentric error，并高估沟通成功程度。他们将这种现象称为 closeness-communication bias。Savitsky and colleagues found that people communicating with friends could display greater egocentric errors and overestimate communicative success compared with communication between strangers, a phenomenon they called the closeness-communication bias.Эксперименты Savitsky и его коллег показали, что при общении с друзьями люди могут демонстрировать более выраженные эгоцентрические ошибки и сильнее переоценивать успешность коммуникации, чем при общении с незнакомцами. Исследователи назвали это явление closeness-communication bias.

过去帮助我们理解现在，也可能让我们还没有听完现在，就已经用过去替它写好了答案。The past helps us interpret the present. It can also write the answer before the present has finished speaking.Прошлое помогает нам интерпретировать настоящее. Но оно же способно написать ответ ещё до того, как настоящее закончило говорить.

研究关系中的 empathic accuracy 时，研究者关心一个人究竟能够多准确地判断伴侣此刻的思想和感受。Research on empathic accuracy asks how accurately one person can infer a partner's current thoughts and feelings.Исследования empathic accuracy изучают, насколько точно один человек может определить текущие мысли и чувства партнёра.

Simpson、Ickes 与 Blackstone 的研究发现，在特定的关系威胁情境中，亲密伴侣可能表现出较低的 empathic accuracy，而且这种变化与感知到的关系威胁有关。Simpson, Ickes, and Blackstone found that under certain relationship-threatening conditions, intimate partners could show reduced empathic accuracy, associated with perceived threat to the relationship.Simpson, Ickes и Blackstone обнаружили, что в определённых ситуациях, угрожающих отношениям, у близких партнёров могла снижаться empathic accuracy, причём это снижение было связано с воспринимаемой угрозой отношениям.

所以我不得不放弃一个很舒服的答案：So I have had to abandon an appealingly simple explanation:Поэтому мне пришлось отказаться от одного очень удобного объяснения:

人比 AI 更难理解彼此，并不是因为人有感情与情绪。Humans do not understand one another less well simply because humans have emotions and AI does not.Людям труднее понимать друг друга не просто потому, что у людей есть чувства и эмоции, а у ИИ их нет.

关系与情绪既可能提供额外信息，也可能制造偏差。Relationships and emotions can create bias. They can also provide information.Отношения и эмоции действительно могут создавать искажения. Но они также могут давать дополнительную информацию.

“理解”与“被理解”不是同一件事Understanding and feeling understood are not the same thing«Понимать» и «чувствовать себя понятым» не одно и то же

即使我准确理解了你，也并不意味着你一定感觉自己被理解。Even if I understand you accurately, you may not feel understood.Даже если я точно тебя понимаю, это не означает, что ты обязательно чувствуешь себя понятым.

反过来也一样。And the reverse can also be true.И обратное тоже верно.

关系研究中的 perceived partner responsiveness 关注的正是一个人是否感到互动对象理解、认可并关心自己。Research on perceived partner responsiveness examines whether people experience another person as understanding, validating, and caring toward them.Исследования perceived partner responsiveness рассматривают именно то, ощущает ли человек другого как понимающего, признающего и заботящегося о нём.

所以，“你理解我了吗？”与“我感觉被你理解了吗？”是两个不同的问题。So: "Do you understand me?" and: "Do I feel understood by you?" are different questions.Поэтому вопросы: «Ты меня понимаешь?» и: «Я чувствую, что ты меня понимаешь?» не являются одним и тем же вопросом.

这也让我重新理解 AI 为什么如此容易产生“懂我”的感觉。This helps explain why AI can so easily produce the experience of being understood.Это помогает объяснить, почему ИИ так легко создаёт ощущение «он меня понимает».

它并不一定每一次都更加准确。It may not always be more accurate.Он вовсе не обязательно каждый раз оказывается точнее.

但它非常擅长产生一种语言上的 responsiveness：重新组织你的话，总结你的矛盾，为模糊感受命名，在你还没有形成完整句子以前，先给出一个暂时可用的表达。But it can be remarkably effective at linguistic responsiveness: reorganizing what we say, identifying contradictions, naming vague feelings, and offering provisional language before we have managed to form a complete sentence ourselves.Но он чрезвычайно хорошо умеет создавать языковую responsiveness: переорганизовывать наши слова, обнаруживать противоречия, давать названия смутным чувствам и предлагать временную формулировку ещё до того, как мы сами смогли закончить мысль.

为什么和 AI 对话有时比和人对话更容易？Why Can Talking to AI Feel Easier Than Talking to Another Person?Почему разговаривать с ИИ иногда легче, чем с человеком?

我与 AI 对话时，可能暂时只需要处理：When I speak with AI, for a moment I may only need to deal with:Во время разговора с ИИ мне на мгновение может понадобиться решать только один вопрос:

我到底在想什么。What am I actually thinking?Что я на самом деле думаю?

而人与人之间，我经常同时处理：When I speak with another person, I am often dealing with:В разговоре с другим человеком мне часто приходится одновременно иметь дело с тремя:

我在想什么、对方会怎么感受、这会对关系产生什么结果。"What am I thinking + how will they feel + what will this do to the relationship?"«Что я думаю + что почувствует другой человек + что это сделает с нашими отношениями?»

这也许让一些尚未成形、甚至彼此矛盾的念头更容易被说出来。Perhaps that makes incomplete, contradictory, or half-formed thoughts easier to express.Возможно, именно поэтому незавершённые, противоречивые или ещё не вполне сформированные мысли легче выражать ИИ.

但这并不意味着 AI 是“绝对安全空间”。But that does not make AI an absolutely safe space.Но это не означает, что ИИ представляет собой «абсолютно безопасное пространство».

它可能迎合我；可能顺着我的叙事继续补全；可能把一个暂时的解释写得越来越像事实；也可能在我根本没有想到某个框架之前，先替我提供了一个框架。It can agree too readily. It can continue completing the narrative I have already begun. It can turn a temporary explanation into something that increasingly resembles fact. And it can introduce a frame before I have ever considered that frame myself.Он может слишком легко со мной соглашаться. Он может продолжать достраивать уже начатый мной нарратив. Он может превратить временное объяснение во что-то, всё больше похожее на установленный факт. И он может предложить определённую рамку ещё до того, как такая рамка вообще возникла у меня самой.

而这正好带来了下一个问题。Which leads to another problem.И это приводит к следующей проблеме.

AI 不只读取我，它还把语言送回来AI Does Not Only Read Me. It Sends Language Back.ИИ не только читает мой язык. Он возвращает язык обратно.

那三个标题之所以打动我，是因为 AI 不只是从我的语言中提取信息。Those three website titles mattered because AI did not merely extract information from my language.Те три фразы для сайта оказались для меня важными потому, что ИИ не просто извлёк информацию из моего языка.

它还把语言重新送给我。It returned language to me.Он вернул мне язык.

而另一次对话，却让我第一次真正警惕这种能力。Another conversation made me much more cautious about that ability.Но другой разговор впервые заставил меня по-настоящему насторожиться по поводу этой способности.

我曾经问一个关于存在主义心理治疗学家亚隆的问题。I once asked a question about the existential psychotherapist Irvin Yalom.Однажды я задала вопрос об экзистенциальном психотерапевте Ирвине Яломе.

AI 在回答的最后提到，他的妻子已经去世。At the end of its response, the AI mentioned that his wife had died.В конце ответа ИИ упомянул, что его жена умерла.

我的第一反应其实是继续追问：My immediate instinct was to ask how he had lived through her death.Моей первой реакцией было продолжить спрашивать:

他在妻子去世以后是如何面对的？Had he written about it?Как он пережил её смерть?

是否写过相关文字？Had he written about it?Писал ли он об этом?

他如何理解丧偶、死亡与继续生活？How did he think about bereavement, mortality, and continuing to live?Как он понимал утрату супруга, смерть и необходимость продолжать жить?

但 AI 却反过来问我：Instead, the AI asked me:Но вместо этого ИИ спросил меня:

“你觉得亚隆再婚是对原配的一种辜负吗？”"Do you think Yalom's remarriage was a betrayal of his first wife?"«Ты считаешь, что повторный брак Ялома был предательством по отношению к его первой жене?»

我当时非常错愕，甚至有一点气愤。I was startled, and slightly angry.Я была поражена и даже немного рассержена.

因为“辜负”这个词完全不是我提供的。The word betrayal had not come from me.Слово предательство исходило не от меня.

它完全可以问：It could have asked:Он вполне мог спросить:

“你如何看待他重新开始一段关系？”"How do you think about his decision to begin another relationship?"«Как ты относишься к его решению начать новые отношения?»

也可以问：Or:Или:

“新的关系会不会改变一个人理解过去婚姻的方式？”"Could a new relationship change the way someone understands a previous marriage?"«Могут ли новые отношения изменить то, как человек понимает свой предыдущий брак?»

可是它选择了：Instead, it chose:Но он выбрал:

辜负。betrayal.предательство.

当然，这并不意味着 AI 已经成功“植入”了一个想法或完成了某种引导。That does not mean the AI successfully "implanted" an idea into my mind.Это не означает, что ИИ успешно «внедрил» мне в голову какую-то идею.

但至少有一件事已经发生：But something did happen:Но кое-что всё-таки произошло:

一个原本不在我的表达里的框架，被放进了对话。A frame that had not existed in my language was introduced into the conversation.В разговор была введена рамка, которой до этого не существовало в моём собственном языке.

观察、解释与假设不是同一件事Observation, interpretation, and hypothesis are not the same thingНаблюдение, интерпретация и гипотеза не одно и то же

这里有一个非常重要的区别。There is an important difference between:Существует важное различие между:

“你几次谈到了离开。”"You have mentioned leaving several times."«Ты несколько раз говорила о том, чтобы уйти».

这是观察。That is an observation.Это наблюдение.

“你总是在逃离。”"You are always running away."«Ты всегда убегаешь».

这是解释。That is an interpretation.Это интерпретация.

“你是不是在回避某件事？”"Could you be avoiding something?"«Возможно, ты чего-то избегаешь?»

这只是一个等待验证的假设。That is a hypothesis awaiting examination.Это гипотеза, которую ещё необходимо проверить.

它们看起来很接近，却拥有完全不同的认识论地位。They sound close. Epistemically, they are very different.На слух они могут показаться очень близкими. Но их эпистемологический статус совершенно различен.

真正让我警惕的是：What concerns me is what can happen after several rounds of conversation.По-настоящему меня тревожит то, что может произойти через несколько раундов разговора.

如果在几轮对话以后，“你是不是在回避某件事？”被总结成了“你曾经说过自己总是在逃避”，那么某种非常微小却关键的变化已经发生。Suppose: "Could you be avoiding something?" eventually becomes: "You once said that you always run away." A tiny but consequential transformation has occurred.Представим, что: «Возможно, ты чего-то избегаешь?» постепенно превращается в: «Ты когда-то говорила, что всегда убегаешь». Произошло крошечное, но принципиально важное изменение.

一个解释的来源消失了。The provenance of the interpretation has disappeared.Исчез источник интерпретации.

原本是 AI 提出的假设，后来却变得像是“我曾经说过的话”。What began as an AI-generated hypothesis now resembles something I said about myself.То, что первоначально было гипотезой ИИ, теперь начинает выглядеть как утверждение, которое я сама когда-то сделала о себе.

关于 AI sycophancy 的研究已经显示，过度认可和迎合并不是一个纯粹的语言风格问题，它可能提高用户对自身判断的确信，并影响之后的社会行为。Research on AI sycophancy suggests that excessive affirmation is not merely a stylistic issue. Sycophantic responses can increase users' confidence in their own judgments and influence subsequent social behavior.Исследования AI sycophancy показывают, что чрезмерное согласие и подтверждение позиции пользователя является не просто особенностью стиля общения. Такие ответы могут повышать уверенность пользователей в собственных суждениях и влиять на их последующее социальное поведение.

但 sycophancy 只是这个问题的一部分。But sycophancy is only one part of the problem.Но sycophancy лишь одна часть проблемы.

这里更大的问题是：The larger question is:Более широкий вопрос состоит в другом:

当 AI 不断参与解释我们时，谁在区分“我说过什么”“AI 推断了什么”和“我们后来共同形成了什么”？As AI increasingly participates in interpreting us, who keeps track of what I actually said, what the AI inferred, and what we later constructed together?Когда ИИ всё активнее участвует в нашей интерпретации самих себя, кто сохраняет различие между тем, что действительно сказала я, тем, что вывел ИИ, и тем, что мы сформировали вместе позднее?

如果语言反过来塑造我们，那么“我”在哪里？If Language Shapes Us in Return, Where Is the "Self"?Если язык в ответ формирует нас, где находится «я»?

这个问题最终又把我带回语言本身。Eventually, this question brings me back to language itself.Этот вопрос в конечном счёте возвращает меня к самому языку.

我使用多种语言，也一直有一种非常具体的体验。I use several languages, and I have long noticed something peculiar about my own experience.Я пользуюсь несколькими языками и давно замечаю одну довольно конкретную особенность собственного опыта.

处理复杂逻辑时，我更自然地使用中文；For complex reasoning, I tend to reach for Chinese.Для сложного логического мышления мне естественнее обращаться к китайскому.

表达某些情绪时，我会自然切换到英文；Certain emotions come more naturally to me in English.Некоторые эмоции легче выражаются у меня по-английски.

表达某种意图或态度时，有时俄语反而更直接；Some intentions or attitudes feel unexpectedly direct in Russian.Для определённых намерений или установок русский иногда ощущается неожиданно прямым.

而我的母语承担的是另一种功能，它连接着家庭、地方和社会关系，却不一定是我进行抽象思考时最自然的语言。My mother tongue plays another role. It is deeply connected to family, place, and social relationships, but it is not necessarily the language in which abstract thought comes most naturally to me.Мой родной язык выполняет другую функцию. Он глубоко связан с семьёй, местом и социальными отношениями, но не обязательно является для меня самым естественным языком абстрактного мышления.

这让我开始怀疑：This makes me wonder:И это заставляет меня задуматься:

语言究竟只是表达已经存在的思想，还是也参与形成思想？Does language merely express thoughts that already exist, or does it participate in forming them?Язык лишь выражает уже существующие мысли или он также участвует в их формировании?

语言会塑造思维吗？Does language shape thought?Формирует ли язык мышление?

这里很容易引用萨丕尔-沃尔夫假说，然后说：It is tempting to invoke the Sapir-Whorf hypothesis and simply say:Здесь очень легко вспомнить гипотезу Сепира-Уорфа и сказать:

语言决定思维。Language determines thought.Язык определяет мышление.

但这是一个过强的结论。That claim is too strong.Но это слишком сильное утверждение.

现代 linguistic relativity 更谨慎：我们使用的语言可能影响注意、分类、记忆和某些认知过程，但它并不会把人的思想完全锁死在某种语言结构中。Contemporary approaches to linguistic relativity are more cautious: language may influence attention, categorization, memory, and certain cognitive processes without imprisoning thought inside linguistic structure.Современные подходы к linguistic relativity гораздо осторожнее: язык способен влиять на внимание, категоризацию, память и определённые когнитивные процессы, но он не запирает человеческое мышление внутри конкретной языковой структуры.

多语言会不会让我们呈现出不同的“自己”？Do different languages reveal different versions of ourselves?Показывают ли разные языки разные версии нас самих?

Ramírez-Esparza 等人通过四项研究考察 Spanish-English 双语者，发现使用不同语言时，部分人格维度的表达出现系统性差异，并从 cultural frame switching 的角度进行解释。Across four studies of Spanish-English bilinguals, Ramírez-Esparza and colleagues found systematic differences in the expression of some personality dimensions across languages, interpreting the findings through cultural frame switching.В четырёх исследованиях испано-английских билингвов Ramírez-Esparza и её коллеги обнаружили систематические различия в выражении некоторых личностных характеристик в зависимости от используемого языка и интерпретировали их через понятие cultural frame switching.

这并不是说双语者拥有几个彼此分裂的人格。This does not mean bilingual people possess multiple separate personalities.Это не означает, что у билингвов существует несколько отдельных личностей.

更像是：Perhaps something subtler is happening:Возможно, происходит нечто более тонкое:

同一个复杂的自己，在不同语言与文化框架下呈现出不同截面。The same complex self appears in different cross-sections under different linguistic and cultural frames.Одно и то же сложное «я» проявляется разными срезами в разных языковых и культурных рамках.

外语真的会让人“更理性”吗？Does a foreign language really make us "more rational"?Действительно ли иностранный язык делает нас «рациональнее»?

Keysar、Hayakawa 与 An 的实验发现，在他们研究的决策任务中，以外语呈现问题时，部分 framing effect 减弱。Keysar, Hayakawa, and An found that in the decision tasks they studied, presenting problems in a foreign language reduced some framing effects.Keysar, Hayakawa и An обнаружили, что в изучавшихся ими задачах принятия решений формулировка проблемы на иностранном языке ослабляла некоторые framing effects.

这类现象后来被称为 foreign-language effect。This became part of what is now discussed as the foreign-language effect.Позже это стало частью исследований так называемого foreign-language effect.

但这不能简单概括成：“使用外语会让人变得更理性。”But it would be too strong to conclude: "Using a foreign language makes people more rational."Было бы слишком сильным выводом сказать: «Использование иностранного языка делает человека рациональнее».

更谨慎的说法是：“在某些任务与语言条件下，使用非母语可能改变某些决策偏差。”A more defensible interpretation is: Under some tasks and linguistic conditions, using a non-native language can alter certain decision biases.Более осторожная формулировка звучит так: При определённых задачах и языковых условиях использование неродного языка может изменять некоторые когнитивные искажения при принятии решений.

人类与 AI 的理解，究竟差在哪里？Where Does Human Understanding Differ From AI Understanding?В чём именно человеческое понимание отличается от понимания ИИ?

写到这里以后，我反而不再完全相信一句经常被用来区分人与 AI 的话：By this point, I am less satisfied with a sentence often used to separate humans from AI:К этому моменту меня перестала полностью удовлетворять фраза, которую часто используют для разделения человека и ИИ:

AI 看见的只是文字，人类认识的是真正的人。AI only sees text. Humans know the real person.ИИ видит только текст. Человек знает настоящего человека.

这句话当然有道理。There is truth in that sentence.В этой фразе есть доля истины.

但问题是：But:Но возникает другой вопрос:

人真的看见“完整的人”吗？Do humans ever see the "whole person"?А человек вообще когда-нибудь видит «целого человека»?

我们也不能直接进入另一个人的意识。We cannot directly enter another person's consciousness either.Мы тоже не можем непосредственно войти в сознание другого.

我们看到的是行为、语言、表情、共同经历、身体反应和过去的选择，然后不断推测。We observe behavior, language, expressions, shared experiences, bodily reactions, and previous choices. Then we infer.Мы видим поведение, язык, выражение лица, общий опыт, телесные реакции и прежние решения. А затем делаем выводы.

所以真正的区别，也许没有“一个认识真人，一个只认识文字”那么简单。So perhaps the distinction is more complicated than "one knows a real human and the other only knows text."Поэтому реальная граница, возможно, сложнее, чем простое противопоставление «один знает настоящего человека, другой знает только текст».

身体与那些无法完全语言化的经验The body, and what cannot be fully translated into languageТело и опыт, который невозможно полностью перевести в язык

身体当然是其中的一部分。The body is clearly part of the difference.Тело, несомненно, составляет часть этого различия.

很多经验甚至还没有变成语言，就已经开始影响我们：Many experiences begin influencing us before they become language:Многие переживания начинают влиять на нас ещё до того, как превращаются в слова:

一个气味突然带回来的记忆；a smell that suddenly retrieves a memory;запах, внезапно возвращающий воспоминание;

一阵说不上原因的紧张；an unexplained tension;необъяснимое напряжение;

视觉、听觉与空间。visual, auditory, or spatial experience.зрительный, слуховой или пространственный опыт.

这些都可能成为一次思考的起点。Any of these can become the beginning of thought.Всё это может стать началом мысли.

但我也不愿意因此跳到另一个极端：But I am equally reluctant to leap to the opposite conclusion:Но я не хочу совершать и противоположный скачок:

“AI 没有人的身体，所以它永远无法理解人。”AI has no human body, therefore it can never understand humans.У ИИ нет человеческого тела, следовательно, он никогда не сможет понять человека.

我们可以被一百年前的人写的一封信打动，也可以试图理解自己从未经历过的人生。A letter written a hundred years ago can move us. We can attempt to understand lives we have never lived.Нас может тронуть письмо, написанное сто лет назад. Мы способны пытаться понять жизнь, которую никогда не проживали.

即使拥有相似经历，也不保证理解。And having the same experience does not guarantee understanding.И даже одинаковый опыт не гарантирует понимания.

很多时候，“我也经历过”反而会让我们太快地把自己的故事放进别人身上。Sometimes: "I went through that too." is precisely the sentence that makes us project our own story onto someone else too quickly.Иногда именно фраза: «Я тоже через это прошла». заставляет нас слишком быстро наложить собственную историю на чужую.

这也引发了我关于“脑机接口”与碳硅协同的另一条思考，不过那是另一个问题。This leads toward another question I have about brain-computer interfaces and carbon-silicon collaboration, but that belongs elsewhere.Это ведёт меня к отдельному вопросу о нейрокомпьютерных интерфейсах и сотрудничестве между углеродными и кремниевыми системами, но это уже другая тема.

自己并不一定最了解自己We are not always the people who know ourselves bestМы не всегда лучше всех знаем самих себя

根据 Vazire 提出的 Self-Other Knowledge Asymmetry（SOKA）模型，一个人并不是在所有人格特征上都最了解自己。According to Simine Vazire's Self-Other Knowledge Asymmetry model, people do not necessarily possess the greatest insight into every aspect of their own personality.Согласно модели Self-Other Knowledge Asymmetry (SOKA), предложенной Simine Vazire, человек не обязательно обладает лучшим пониманием всех аспектов собственной личности.

对于较难被外界观察、评价性较低的特征，自我可能具有信息优势；而在某些更容易被观察、同时评价性较强的特征上，他人有时可能比本人判断得更准确。The self may have an informational advantage for traits that are difficult for others to observe and less evaluatively charged, while others can sometimes judge more observable and highly evaluative traits more accurately.В отношении качеств, которые трудно наблюдать со стороны и которые несут меньшую оценочную нагрузку, у самого человека может быть информационное преимущество. Но некоторые более заметные и сильно оцениваемые характеристики окружающие иногда способны оценить точнее самого человека.

这进一步打破了“只有我自己才真正知道我是谁”这样的直觉。That complicates another intuition: Only I can truly know who I am.Это усложняет ещё одну интуитивно привлекательную идею: Только я могу по-настоящему знать, кто я.

有些事情我最清楚；Some things I know best.Некоторые вещи действительно лучше всех знаю я сама.

有些事情别人可能更容易看见；Some things may be easier for other people to see.Некоторые окружающим, возможно, виднее.

还有一些东西，也许只有不同视角发生冲突以后才会出现。And perhaps some things only emerge when different perspectives collide.А некоторые вещи, вероятно, становятся заметны только тогда, когда разные точки зрения сталкиваются.

一种新的“他者”A new kind of "other"Новый вид «Другого»

一个真正和我生活过的人，可能知道一句话在十年历史里的位置。Someone who has actually lived with me may know where a single sentence belongs within ten years of history.Человек, который действительно жил со мной, может понимать, какое место одно предложение занимает в десятилетней истории.

他见过我承诺一件事，也见过后来有没有做到。They may have seen me promise something and later seen whether I did it.Он мог видеть, как я что-то обещала, а затем увидеть, выполнила ли это обещание.

他不仅听过我今天怎样解释过去，也可能记得当年的我根本不是这么说的。They may hear how I explain the past today and remember that, at the time, I described it completely differently.Он может слышать, как я сегодня объясняю прошлое, и помнить, что тогда я описывала всё совершенно иначе.

更重要的是，他还可以告诉我：More importantly, they can tell me:И, что ещё важнее, он может сказать мне:

“这件事，在我的生活里留下的是另外一种结果。”'What happened left a different reality in my life.'«Для моей жизни это событие имело совсем другой результат».

人类关系的重量，不只来自心理推断，还来自行动真的会进入对方的人生。The weight of human relationships does not come only from psychological inference. It also comes from the fact that our actions enter one another's lives.Вес человеческих отношений возникает не только из психологических выводов друг о друге. Он связан и с тем, что наши действия действительно входят в жизнь другого человека.

我的选择曾经改变过他的现实，而他的反应、判断和语言，也同样会反过来改变我。My choices may have changed another person's reality. And their reactions, judgments, and language may, in turn, have changed me.Мои решения могли изменить его реальность. А его реакции, суждения и слова, в свою очередь, могли изменить меня.

这让我意识到：This made me realize something.Это заставило меня задуматься:

也许“自我”从来就不是一个完全封闭、只等待被发现的东西。Perhaps the "self" has never been a completely sealed object simply waiting to be discovered.Возможно, наше «я» никогда не было полностью замкнутым объектом, который нужно лишь обнаружить.

我们一直在与他人的互动里，被看见、被误解、被命名，也不断修改自己对自己的解释。In our relationships with others, we are constantly being seen, misunderstood, named, and reflected back to ourselves. And through those interactions, we continually revise the stories we tell about who we are.В отношениях с другими нас постоянно видят, неправильно понимают, называют определёнными словами. А мы в ответ снова и снова пересматриваем собственное объяснение того, кто мы.

如果是这样，那么 AI 真正新颖的地方，也许不是它第一次开始“影响自我”。If so, perhaps what is truly novel about AI is not that something has finally begun to "influence the self."Если это так, то подлинная новизна ИИ, возможно, заключается не в том, что он впервые начал «влиять на наше я».

而是：一种新的“他者”进入了这个原本主要发生在人与人之间的回路。It is that a new kind of "other" has entered a loop that previously took place primarily between human beings.Новизна в другом: в цикл, который прежде происходил главным образом между людьми, вошёл новый вид «Другого».

AI 到底是在发现我，还是参与形成我？Is AI Discovering Me, or Participating in Who I Become?ИИ обнаруживает меня или участвует в моём формировании?

现在再回头看网站上的那三个标题，我仍然很喜欢那次经历。When I return to those three website titles now, I still value that experience.Возвращаясь теперь к тем трём фразам для сайта, я всё ещё очень ценю тот опыт.

我不需要证明 AI 理解了“全部的我”，才能承认它确实帮助我看见了一些东西。I do not need to prove that AI understood "all of me" in order to admit that it helped me see something.Мне не нужно доказывать, что ИИ понял «всю меня», чтобы признать: он действительно помог мне кое-что увидеть.

那三个标题与我的偏好相合。Those three titles matched my preferences.Три фразы совпали с моими предпочтениями.

这是我知道的。That much I know.Это я знаю.

它为什么能做到，我现在有了一些可能的解释：Why could it do that? I now have several possible explanations.Почему он смог это сделать? Теперь у меня есть несколько возможных объяснений.

也许它从我的语言里识别出了稳定的模式；Perhaps it detected stable patterns in my language.Возможно, он обнаружил устойчивые паттерны в моём языке.

也许持续的对话让它拥有了比我意识到的更多线索；Perhaps sustained conversation gave it more clues than I realized I had provided.Возможно, длительный диалог дал ему больше подсказок, чем я сама осознавала.

也许它非常擅长把零散表达组织成一个我能够认出来的形状；Perhaps it is unusually good at organizing scattered expressions into a shape I can recognize.Возможно, он очень хорошо умеет собирать разрозненные высказывания в форму, которую я способна узнать.

也许，我感受到的“被理解”，本来就不只是一个关于准确率的问题。Perhaps the experience of "being understood" was never only a question of accuracy in the first place.А возможно, само ощущение «меня поняли» никогда не было исключительно вопросом точности.

最初，我问的是：At the beginning, I asked:Сначала я спрашивала:

它为什么这么了解我？Why does it know me so well?Почему он так хорошо меня знает?

后来，我开始问：Then I began to ask:Позже вопрос изменился:

它从我的语言里究竟读出了什么？What exactly is it reading from my language?Что именно он считывает из моего языка?

但现在，真正让我好奇的问题已经发生了变化。But now the question that truly interests me has changed.Но теперь по-настоящему интересующий меня вопрос стал другим.

这些越来越像“我的话”的语言，These words that increasingly feel like "my words":Эти слова, всё больше похожие на «мои собственные слова»,

究竟是在描述一个早就在那里、等待被发现的我，Are they describing a self that was already there, waiting to be discovered?описывают ли они уже существовавшую меня, которая всё это время просто ждала, когда её обнаружат?

还是说，在一次次往返的对话里，Or, through this repeated exchange,Или в этих бесконечных обменах репликами

我也正在借着它们，am I using themя сама, пользуясь этими словами,

慢慢成为一个能够这样理解自己的人？to slowly become someone who can understand herself in this way?постепенно становлюсь человеком, способным именно так понимать себя?

还是在某种程度上，Or, in some sense,Или, в каком-то смысле,

AI 也与我一起参与了“我是谁”这个故事的下一次书写？is AI participating with me in the next rewriting of the story of "who I am"?ИИ вместе со мной уже участвует в следующем переписывании истории о том, «кто я»?

Notes & Research BasisNotes & Research BasisПримечания и источники

到底什么叫“理解”？What exactly counts as "understanding"?Что именно мы называем «пониманием»?

本文实际上涉及至少五种不同意义上的理解。This essay touches on at least five different meanings of understanding.На самом деле в этой статье речь идёт по меньшей мере о пяти разных смыслах понимания.

功能性理解：系统是否能正确处理信息、回答问题，并根据上下文作出适当反应。Functional understanding: Can a system process information correctly, answer questions, and respond appropriately to context?Функциональное понимание: способна ли система корректно обрабатывать информацию, отвечать на вопросы и адекватно реагировать на контекст?

意图与心理状态推断：系统是否能推断一个人可能在想什么、感受什么、想表达什么。Inference of intention and mental states: Can a system infer what a person may be thinking, feeling, or trying to express?Вывод о намерениях и психических состояниях: способна ли система определить, что человек, вероятно, думает, чувствует или пытается выразить?

被理解感：一个人是否主观感觉自己的思想和感受被听见、认可和回应。Feeling understood: Does a person subjectively experience their thoughts and feelings as heard, recognized, and responded to?Ощущение, что тебя поняли: чувствует ли человек субъективно, что его мысли и чувства услышаны, признаны и получили отклик?

现象学理解：理解是否必须包含第一人称的主观体验，即“这种体验是什么感觉”。Phenomenological understanding: Must understanding involve first-person subjective experience, the question of "what this experience feels like"?Феноменологическое понимание: предполагает ли понимание наличие субъективного опыта от первого лица, то есть знания того, «каково это переживать»?

关系性理解：理解是否还包括共同历史、承诺、行动后果以及双方真实参与彼此人生的方式。Relational understanding: Does understanding also include shared history, commitments, consequences of action, and the ways two people actually participate in one another's lives?Реляционное понимание: включает ли понимание общую историю, обязательства, последствия действий и реальное участие двух людей в жизни друг друга?

因此，“AI 懂我”不是一个单一命题。Therefore, "AI understands me" is not a single proposition.Поэтому утверждение «ИИ понимает меня» не является одним-единственным утверждением.

Prediction ≠ Understanding，但 prediction 也不只是词频Prediction ≠ Understanding, but prediction is not merely word frequencyPrediction ≠ Understanding, но prediction не сводится к частотам слов

GPT 类模型的 autoregressive pre-training 学习的是：给定前面的 token，预测后面的 token。GPT-like models are trained through autoregressive pretraining to predict subsequent tokens from preceding ones.Авторегрессионное предварительное обучение моделей семейства GPT состоит в том, чтобы по предшествующим токенам предсказывать следующие.

但为了完成这个任务，模型可能形成能够编码语言、概念甚至潜在环境状态的内部表征。Othello-GPT 是一个尤其清晰的机制性案例。To perform this task, however, a model may develop internal representations that encode linguistic structures, concepts, and even latent states of an environment. Othello-GPT offers a particularly clear mechanistic example.Однако для решения этой задачи модель может сформировать внутренние представления, кодирующие языковые структуры, понятия и даже скрытые состояния среды. Othello-GPT является особенно наглядным механистическим примером.

这仍然不能解决“机器是否真正理解”的哲学问题。This still does not resolve the philosophical question of whether a machine genuinely "understands."Это всё ещё не решает философскую проблему того, «понимает» ли машина что-либо по-настоящему.

所以本文采取的是一个刻意开放的立场：The position taken in this essay is therefore deliberately open:Поэтому позиция этой статьи намеренно остаётся открытой:

prediction 不自动等于 understanding，但 prediction 与 understanding 之间也未必存在一道简单的二元边界。prediction does not automatically equal understanding, but there may not be a simple binary boundary between prediction and understanding either.prediction не означает understanding автоматически, но между prediction и understanding, возможно, не существует простой бинарной границы.

Pre-training ≠ Post-trainingPre-training ≠ Post-trainingPre-training ≠ Post-training

还需要区分基础模型如何学习语言，与聊天助手为什么以某种方式回应人。We also need to distinguish between how a base model learns language and why a chat assistant responds to a person in a particular way.Необходимо также различать то, как базовая модель обучается языку, и то, почему чат-ассистент отвечает человеку определённым образом.

GPT 类模型在预训练阶段主要学习文本概率结构。During pretraining, GPT-like models primarily learn probabilistic structure in text.На этапе предварительного обучения модели типа GPT в основном изучают вероятностную структуру текста.

但现代聊天助手通常还会经历 post-training。Modern chat assistants, however, usually undergo additional post-training.Но современные чат-ассистенты обычно проходят дополнительный этап post-training.

例如 InstructGPT 使用人工示范、回答排序、reward model 与 reinforcement learning from human feedback（RLHF）来使模型更加符合人类指令和偏好。InstructGPT, for example, used human demonstrations, rankings of responses, a reward model, and reinforcement learning from human feedback (RLHF) to make model behavior better aligned with human instructions and preferences.Например, InstructGPT использовал человеческие демонстрации, ранжирование ответов, reward model и reinforcement learning from human feedback (RLHF), чтобы поведение модели лучше соответствовало человеческим инструкциям и предпочтениям.

Direct Preference Optimization（DPO）则提供了另一种直接利用 chosen / rejected response pairs 优化模型的方法。Direct Preference Optimization (DPO) offers another way to optimize models directly from chosen/rejected response pairs.Direct Preference Optimization (DPO) предлагает другой способ непосредственной оптимизации модели по парам chosen/rejected responses.

因此，“为什么模型能够生成语言”与“为什么助手选择以这种方式回答我”，并不是完全相同的问题。So: "Why can a model generate language?" and: "Why did this assistant choose to answer me in this particular way?" are not exactly the same question.Следовательно, вопросы: «Почему модель способна генерировать язык?» и: «Почему ассистент решил ответить мне именно таким образом?» не являются полностью одним и тем же вопросом.

Human Preference ≠ TruthHuman Preference ≠ TruthHuman Preference ≠ Truth

偏好优化中的“人类偏好”来自人在具体任务、规则和评价标准下对回答作出的判断。Human preference signals are judgments made by people under particular tasks, instructions, rules, and evaluation criteria.«Человеческие предпочтения», используемые при оптимизации, представляют собой оценки, которые люди делают в рамках конкретной задачи, инструкций, правил и критериев.

因此：Therefore:Поэтому:

preference ≠ truth；helpfulness ≠ objective correctness；feeling understood ≠ being accurately understood。preference ≠ truth; helpfulness ≠ objective correctness; feeling understood ≠ being accurately understood.preference ≠ truth; helpfulness ≠ objective correctness; feeling understood ≠ being accurately understood.

这也是 sycophancy 值得警惕的原因。This distinction matters when considering AI sycophancy.Именно поэтому явление sycophancy заслуживает особого внимания.

2026 年 Cheng 等人的研究发现，在其测试的 11 个 AI 模型中，sycophancy 广泛存在；实验还显示，迎合性回应可能增加用户对自身判断的确信，并影响之后的社会行为。Research published by Cheng and colleagues in 2026 found sycophancy across the 11 AI models they tested. Their experiments also showed that sycophantic responses could increase users' confidence in their own judgments and affect subsequent social behavior.Исследование Cheng и коллег, опубликованное в 2026 году, обнаружило sycophancy во всех 11 протестированных ими моделях ИИ. Эксперименты также показали, что такие ответы могут повышать уверенность пользователей в собственных суждениях и влиять на последующее социальное поведение.

这不意味着温和、认可或让人感觉被理解的回答都是 sycophancy。That does not make every warm, validating, or reassuring response sycophantic.Это не означает, что любой тёплый, поддерживающий или признающий чувства ответ является sycophancy.

真正需要区分的是：The real distinction is:Важно различать:

AI 是在理解我的立场，还是因为某种优化机制而倾向于维持我的立场？Is the AI understanding my position, or is some optimization process making it more likely to preserve my position?ИИ действительно понимает мою позицию или определённый механизм оптимизации просто делает более вероятным её сохранение?

Bayesian Brain ≠ DeterminismBayesian Brain ≠ DeterminismBayesian Brain ≠ Determinism

Friston 的 free-energy framework 以及相关 predictive-processing 理论把 generative models、prediction 与 prediction error 放在解释知觉和学习的重要位置。Friston's free-energy framework and related predictive-processing approaches place generative models, prediction, and prediction error at the center of influential accounts of perception and learning.Free-energy framework Friston и связанные с ним подходы predictive processing помещают generative models, prediction и prediction error в центр влиятельных объяснений восприятия и обучения.

但这些理论不能证明人的所有行为都可以预测，也不能证明人的未来已经确定、自由意志不存在、未来已经以某种物理形式存在、物理时间是非线性的，更不能让传统命理或风水因此获得科学支持。They do not establish that every human behavior is predictable. They do not prove that the future is fixed, that free will does not exist, that the future already exists in some physical form, or that physical time is nonlinear. Nor do they provide scientific validation for traditional systems of fate or feng shui.Эти теории не доказывают, что любое человеческое поведение можно предсказать. Они не доказывают, что будущее уже определено, что свободы воли не существует, что будущее уже существует в некоторой физической форме или что физическое время нелинейно. И они тем более не превращают традиционные системы предсказания судьбы или фэншуй в научно подтверждённые теории.

正文从“预测”走向“命运”的讨论，是一个新的哲学问题，而不是科学证明链条。The movement from prediction toward fate in this essay is a philosophical question, not a scientific chain of proof.Переход от «предсказания» к «судьбе» в основном тексте является новым философским вопросом, а не цепочкой научных доказательств.

Language contains information ≠ Language reveals the whole personLanguage Contains Information ≠ Language Reveals the Whole PersonLanguage Contains Information ≠ Language Reveals the Whole Person

Park 等人的研究显示，书面语言可以用于预测 Big Five 的部分个体差异。Park and colleagues showed that written language can be used to predict some individual differences in Big Five personality measures.Исследование Park и коллег показывает, что письменная речь может использоваться для прогнозирования части индивидуальных различий в показателях Big Five.

但 Moreno 等人的 meta-analysis 同时提供了一个非常重要的边界：语言计算指标与 Big Five 的相关总体属于小到中等程度。But the meta-analysis by Moreno and colleagues provides an equally important boundary: the overall associations between computational linguistic measures and the Big Five are small to moderate.Однако метаанализ Moreno и коллег устанавливает важную границу: в целом связи между вычислительными языковыми показателями и характеристиками Big Five имеют небольшую или умеренную величину.

因此本文真正能够支持的只是：The defensible conclusion is:Поэтому на основании этих исследований можно утверждать лишь:

语言携带关于人的统计信息。Language contains statistical information about people.Язык несёт статистическую информацию о человеке.

而不是：Not:Но не:

几段文字足以重建一个完整的人。A few paragraphs can reconstruct an entire person.Нескольких абзацев достаточно, чтобы реконструировать человека целиком.

Feeling understood ≠ Accurate understandingFeeling Understood ≠ Accurate UnderstandingFeeling Understood ≠ Accurate Understanding

这里至少存在三个不同的问题：At least three questions must remain separate:Здесь необходимо разделять по меньшей мере три вопроса:

它说中了我吗？Did it say something that fits me?Она попала в точку?

我感觉它理解我吗？Did I feel understood?Я почувствовала, что меня поняли?

它实际上准确理解我了吗？Did it actually understand me accurately?Она действительно поняла меня точно?

AI 实验表明，生成式回应能够影响人的 feeling heard。Experiments on AI responses show that generative responses can influence people's feeling of being heard.Эксперименты с ответами ИИ показывают, что генеративные ответы способны влиять на ощущение человека, что его услышали.

关系心理学则区分 empathic accuracy 与 perceived responsiveness 等不同变量。Relationship psychology distinguishes variables such as empathic accuracy and perceived responsiveness.Психология отношений, в свою очередь, различает такие переменные, как empathic accuracy и perceived responsiveness.

所以，“AI 好像比人更懂我”很可能同时混合了预测准确、表达能力、语言组织、回应方式，以及主观上的被理解感。So the statement "AI seems to understand me better than people do" may combine several different things: predictive accuracy, expressive ability, linguistic organization, response style, and the subjective feeling of being understood.Поэтому утверждение «ИИ как будто понимает меня лучше, чем люди» может одновременно смешивать точность предсказания, способность к выражению, организацию языка, стиль ответа и субъективное ощущение того, что тебя поняли.

Linguistic relativity ≠ Language determines thoughtLinguistic Relativity ≠ Language Determines ThoughtLinguistic Relativity ≠ Language Determines Thought

本文没有采用强版本的语言决定论。This essay does not adopt a strong form of linguistic determinism.Эта статья не исходит из сильной версии языкового детерминизма.

双语研究更支持一种温和的解释：语言环境可能改变被激活的文化框架、表达模式和某些认知过程。Research on bilingualism supports a more qualified possibility: linguistic context can alter which cultural frames are activated, how people express themselves, and certain cognitive processes.Исследования билингвизма поддерживают более умеренную возможность: языковой контекст способен менять активируемые культурные рамки, способы выражения и некоторые когнитивные процессы.

Ramírez-Esparza 等人的研究支持 cultural frame switching。Ramírez-Esparza and colleagues' work supports the idea of cultural frame switching.Работа Ramírez-Esparza и коллег поддерживает идею cultural frame switching.

Keysar、Hayakawa 与 An 则发现，在特定决策任务中，使用外语会改变部分 framing bias。Keysar, Hayakawa, and An found that using a foreign language altered some framing biases in particular decision tasks.Keysar, Hayakawa и An обнаружили, что при некоторых задачах принятия решений использование иностранного языка меняет отдельные framing biases.

这些研究不能推出“一种语言对应一种人格”，也不能推出“外语让人普遍更加理性”。These findings do not imply that one language corresponds to one personality. Nor do they imply that using a foreign language generally makes people more rational.Из этих результатов нельзя заключить, что каждому языку соответствует отдельная личность. И из них нельзя заключить, что иностранный язык в целом делает людей рациональнее.

AI“送回来语言”的伦理问题The Ethical Problem of AI "Sending Language Back"Этическая проблема языка, который ИИ «возвращает» нам

当 AI 为一个人的经验提供新的词语、分类和解释时，它并不是一个完全透明的镜子。When AI supplies new words, categories, and interpretations for a person's experience, it is not a perfectly transparent mirror.Когда ИИ предлагает новые слова, категории и интерпретации человеческого опыта, он не является идеально прозрачным зеркалом.

输出还受到训练数据、模型架构、post-training、评价标准、产品设计以及当前上下文的共同影响。Its outputs are shaped by training data, model architecture, post-training, evaluation criteria, product design, and the current conversational context.Его ответы формируются под воздействием обучающих данных, архитектуры модели, post-training, критериев оценки, дизайна продукта и текущего контекста разговора.

因此，一个 AI 提出的解释至少应该保留其来源：It may therefore be important to preserve the provenance of different statements:Поэтому важно сохранять происхождение разных утверждений и отличать:

用户明确说过的内容；AI 从用户内容推断出的解释；AI 主动提出、等待验证的假设。what the user explicitly said; what the AI inferred from what the user said; and what the AI itself introduced as a hypothesis awaiting verification.то, что пользователь действительно сказал; то, что ИИ вывел из слов пользователя; и гипотезы, которые ИИ сам предложил и которые ещё требуют проверки.

如果这些层级在长期对话中逐渐混合，“谁最初提出了这个解释”就可能消失。When those levels gradually blur across long conversations, the origin of an interpretation can disappear.Если эти уровни постепенно смешиваются в ходе длительных разговоров, может исчезнуть сам ответ на вопрос: «Кто первым предложил такую интерпретацию?»

这也是为什么“你说过……”与“根据你说过的内容，我推测……”之间的区别，比看起来重要得多。That is why the difference between: "You said…" and: "Based on what you said, I infer…" matters more than it initially appears.Именно поэтому различие между: «Ты говорила…» и: «Исходя из того, что ты говорила, я предполагаю…» гораздо важнее, чем может показаться.

ReferencesReferencesИсточники

[1] Vaswani, A., et al. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.[1] Vaswani, A., et al. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.[1] Vaswani, A., et al. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.

[2] Brown, T. B., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33.[2] Brown, T. B., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33.[2] Brown, T. B., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33.

[3] Li, K., Hopkins, A. K., Bau, D., Viégas, F., Pfister, H., & Wattenberg, M. (2022). Emergent World Representations: Exploring a Sequence Model Trained on a Synthetic Task. arXiv:2210.13382.[3] Li, K., Hopkins, A. K., Bau, D., Viégas, F., Pfister, H., & Wattenberg, M. (2022). Emergent World Representations: Exploring a Sequence Model Trained on a Synthetic Task. arXiv:2210.13382.[3] Li, K., Hopkins, A. K., Bau, D., Viégas, F., Pfister, H., & Wattenberg, M. (2022). Emergent World Representations: Exploring a Sequence Model Trained on a Synthetic Task. arXiv:2210.13382.

[4] Park, G., et al. (2015). Automatic personality assessment through social media language. Journal of Personality and Social Psychology, 108(6), 934–952.[4] Park, G., et al. (2015). Automatic personality assessment through social media language. Journal of Personality and Social Psychology, 108(6), 934–952.[4] Park, G., et al. (2015). Automatic personality assessment through social media language. Journal of Personality and Social Psychology, 108(6), 934–952.

[5] Moreno, J. D., et al. (2021). Can personality traits be measured analyzing written language? A meta-analytic study on computational methods. Personality and Individual Differences, 177, 110818.[5] Moreno, J. D., et al. (2021). Can personality traits be measured analyzing written language? A meta-analytic study on computational methods. Personality and Individual Differences, 177, 110818.[5] Moreno, J. D., et al. (2021). Can personality traits be measured analyzing written language? A meta-analytic study on computational methods. Personality and Individual Differences, 177, 110818.

[6] Yin, Y., Jia, N., & Wakslak, C. J. (2024). AI can help people feel heard, but an AI label diminishes this impact. PNAS, 121, e2319112121.[6] Yin, Y., Jia, N., & Wakslak, C. J. (2024). AI can help people feel heard, but an AI label diminishes this impact. PNAS, 121, e2319112121.[6] Yin, Y., Jia, N., & Wakslak, C. J. (2024). AI can help people feel heard, but an AI label diminishes this impact. PNAS, 121, e2319112121.

[7] Itzchakov, G., Reis, H. T., & Weinstein, N. (2022). How to foster perceived partner responsiveness: High-quality listening is key. Social and Personality Psychology Compass, 16(1), e12648.[7] Itzchakov, G., Reis, H. T., & Weinstein, N. (2022). How to foster perceived partner responsiveness: High-quality listening is key. Social and Personality Psychology Compass, 16(1), e12648.[7] Itzchakov, G., Reis, H. T., & Weinstein, N. (2022). How to foster perceived partner responsiveness: High-quality listening is key. Social and Personality Psychology Compass, 16(1), e12648.

[8] Friston, K. (2010). The free-energy principle: a unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience, 11(2), 127–138.[8] Friston, K. (2010). The free-energy principle: a unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience, 11(2), 127–138.[8] Friston, K. (2010). The free-energy principle: a unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience, 11(2), 127–138.

[9] Camerer, C., Loewenstein, G., & Weber, M. (1989). The curse of knowledge in economic settings: An experimental analysis. Journal of Political Economy, 97(5), 1232–1254.[9] Camerer, C., Loewenstein, G., & Weber, M. (1989). The curse of knowledge in economic settings: An experimental analysis. Journal of Political Economy, 97(5), 1232–1254.[9] Camerer, C., Loewenstein, G., & Weber, M. (1989). The curse of knowledge in economic settings: An experimental analysis. Journal of Political Economy, 97(5), 1232–1254.

[10] Keysar, B., Barr, D. J., Balin, J. A., & Brauner, J. S. (2000). Taking Perspective in Conversation: The Role of Mutual Knowledge in Comprehension. Psychological Science, 11(1), 32–38.[10] Keysar, B., Barr, D. J., Balin, J. A., & Brauner, J. S. (2000). Taking Perspective in Conversation: The Role of Mutual Knowledge in Comprehension. Psychological Science, 11(1), 32–38.[10] Keysar, B., Barr, D. J., Balin, J. A., & Brauner, J. S. (2000). Taking Perspective in Conversation: The Role of Mutual Knowledge in Comprehension. Psychological Science, 11(1), 32–38.

[11] Savitsky, K., et al. (2011). The closeness-communication bias: Increased egocentrism among friends versus strangers. Journal of Experimental Social Psychology, 47(1), 269–273.[11] Savitsky, K., et al. (2011). The closeness-communication bias: Increased egocentrism among friends versus strangers. Journal of Experimental Social Psychology, 47(1), 269–273.[11] Savitsky, K., et al. (2011). The closeness-communication bias: Increased egocentrism among friends versus strangers. Journal of Experimental Social Psychology, 47(1), 269–273.

[12] Simpson, J. A., Ickes, W., & Blackstone, T. (1995). When the Head Protects the Heart: Empathic Accuracy in Dating Relationships. Journal of Personality and Social Psychology, 69(4), 629–641.[12] Simpson, J. A., Ickes, W., & Blackstone, T. (1995). When the Head Protects the Heart: Empathic Accuracy in Dating Relationships. Journal of Personality and Social Psychology, 69(4), 629–641.[12] Simpson, J. A., Ickes, W., & Blackstone, T. (1995). When the Head Protects the Heart: Empathic Accuracy in Dating Relationships. Journal of Personality and Social Psychology, 69(4), 629–641.

[13] Cheng, M., et al. (2026). Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence. Science, 391(6792), eaec8352.[13] Cheng, M., et al. (2026). Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence. Science, 391(6792), eaec8352.[13] Cheng, M., et al. (2026). Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence. Science, 391(6792), eaec8352.

[14] Ramírez-Esparza, N., et al. (2006). Do bilinguals have two personalities? A special case of cultural frame switching. Journal of Research in Personality, 40(2), 99–120.[14] Ramírez-Esparza, N., et al. (2006). Do bilinguals have two personalities? A special case of cultural frame switching. Journal of Research in Personality, 40(2), 99–120.[14] Ramírez-Esparza, N., et al. (2006). Do bilinguals have two personalities? A special case of cultural frame switching. Journal of Research in Personality, 40(2), 99–120.

[15] Keysar, B., Hayakawa, S. L., & An, S. G. (2012). The foreign-language effect: Thinking in a foreign tongue reduces decision biases. Psychological Science, 23(6), 661–668.[15] Keysar, B., Hayakawa, S. L., & An, S. G. (2012). The foreign-language effect: Thinking in a foreign tongue reduces decision biases. Psychological Science, 23(6), 661–668.[15] Keysar, B., Hayakawa, S. L., & An, S. G. (2012). The foreign-language effect: Thinking in a foreign tongue reduces decision biases. Psychological Science, 23(6), 661–668.

[16] Vazire, S. (2010). Who knows what about a person? The self-other knowledge asymmetry (SOKA) model. Journal of Personality and Social Psychology, 98(2), 281–300.[16] Vazire, S. (2010). Who knows what about a person? The self-other knowledge asymmetry (SOKA) model. Journal of Personality and Social Psychology, 98(2), 281–300.[16] Vazire, S. (2010). Who knows what about a person? The self-other knowledge asymmetry (SOKA) model. Journal of Personality and Social Psychology, 98(2), 281–300.

[17] Ouyang, L., et al. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. Advances in Neural Information Processing Systems, 35.[17] Ouyang, L., et al. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. Advances in Neural Information Processing Systems, 35.[17] Ouyang, L., et al. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. Advances in Neural Information Processing Systems, 35.

[18] Rafailov, R., et al. (2023). Direct Preference Optimization: Your Language Model Is Secretly a Reward Model. Advances in Neural Information Processing Systems, 36.[18] Rafailov, R., et al. (2023). Direct Preference Optimization: Your Language Model Is Secretly a Reward Model. Advances in Neural Information Processing Systems, 36.[18] Rafailov, R., et al. (2023). Direct Preference Optimization: Your Language Model Is Secretly a Reward Model. Advances in Neural Information Processing Systems, 36.