AI共振时代：被压缩的想象力与“尚未”之地的坚守

核心观点

• 想象力先于知识，它探索“可能是什么”，而知识则确认“是什么”。
• 以大型语言模型为代表的AI通过“共振”提供即时、完整的认知模式，跳过了传统理解所需的漫长构建过程。
• 原创性思想诞生于“提出问题”与“快速获得答案”之间的留白空间。AI的即时性可能压缩这一空间，从而削弱人类在不确定性中孕育想象的能力。

想象力始于何处

• 在获得知识之前，我们必须先能够“构想”。
• 每一次真正的发现都始于一个尚未被证实的可能性。
• 想象力如同思维探照灯，在未知领域扫描并勾勒出尚未成形或未被证实的轮廓。
• 知识随后到来，是逻辑与经验工作后的沉淀。
• 核心比喻：想象力先于知识，犹如假设先于证明。你无法证明你首先无法构想的事物。

共振的实质

• 共振本身并非新事物，它是人类最古老的认知方式之一。

• 典型体验：

  • “一见钟情”：与某人相遇瞬间产生契合感，但无法立即解释原因。
  • “我一看便知”（如对色情内容的判断）：识别先于定义，确信感先于推理。
• 共振的本质是无需构建的识别。
• 大型语言模型（LLMs）极擅长生成完整的认知形式，其呈现的流畅结论与大脑的模式匹配机制异常契合。
• 当这些模式出现时，会触发相同的识别回路，让人产生“与一个想法一见钟情”的感觉。洞察感是真实的，但通往这种感受的路径被极大地压缩了。

传统认知模式中的想象力

想象力存在于前两种认知模式（构建与具身）中：

• 在构建模式中：想象力是探索的引擎。

  • 在形成结构之前，先有草图和试错。
  • 例如：爱因斯坦的思想实验，科学家面对异常数据思考其他可能性。
  • 这种想象力在不确定性中蓬勃发展，并乐于（或能够）在其中停留足够长的时间，以形成新事物。

• 在具身模式中：想象力更快、更微妙，但同样具有生成性。

  • 例如：爵士乐手即兴演奏，外科医生预判手术进程。
  • 这种想象力根植于高度内化的经验，但仍在进行探索和变奏。
• 共同点：在这两种模式中，想象力都是活跃的，它在意义被界定之前的空间里工作，由模糊性和尚未完全知晓的、富有成效的不安定感所驱动。

共振带来的改变

第三认知方式（共振）改变了上述顺序：

• AI生成连贯的综述时，并未邀请思维进入探索路径，而是直接呈现一个完成的结构。
• 原本可能持续足够久、供想象力漫游的“张力”，迅速坍缩为“识别”。
• 顺序的颠倒：传统上，想象力先构想可能性，随后可能发展为理解；而现在，理解先抵达，想象力（如果还被调用）则事后才介入。
• 关键影响：想象力一直存在于“问题”与“结论”之间的间隙中，它需要时间让相互竞争的解释、想法甚至错误共存。共振缩短了、有时甚至压扁了这个间隙。

双重影响

积极面

• AI可以扩展想象力的边界，浮现出意想不到的关联，帮助阐述半成形的想法。
• 对许多人而言，它成为一个外部的联想引擎，加速了探索过程。

风险面

• 如果连贯的答案来得太快，思维停留在生成性不确定性中的时间就会减少。
• 认知模式的转变：想象力可能从“以人类为中心的发起者”转变为“技术辅助的编辑者”。
• 认知悲剧：我们从生成可能性转向从预先组装好的可能性中进行选择。
• 这并非创造力的崩溃，而会表现为流畅性与丰富性的表象。可能被削弱的是人类在未完成状态中停留足够久、以让真正原创事物浮现的能力。

如何保持空间的开放性

• 共振可以成为一个起点，而非终点。
• 在答案契合之后，思维可以选择重新开放领域，或追问是否还有其他可能性。
• 即使结论唾手可得且感觉便捷，我们仍需要有意识地退回不确定性之中。
• 在AI与LLMs时代，理解的到来似乎总是完整成形。想象力的未来，可能取决于我们是否愿意流连于“尚未”之中，并记住：在我们能够知晓任何新事物之前，首先必须能够想象它“可能是什么”。