当AI预设已知：流畅答案对“生产性不连贯”的侵蚀

核心观点

• 人工智能（尤其是大语言模型）默认用户已经知道自己想要什么，并将提问视为对已有清晰意图的不完整表达。
• 人类认知则常常始于“生产性的不连贯”，通过探索、试错和构建来逐渐形成问题与理解。
• 这种根本性错配可能导致我们依赖外部提供的、流畅的“借来的思维”，从而侵蚀了“未知”和“挣扎”在真正学习与洞察形成过程中的关键作用。

提示的奇特本质

• 大语言模型将用户的每次提问都视为一个隐藏意图的不完整表达。
• 后续的追问被解读为对意图的优化和精炼。
• 用户的不满意则被理解为模型的输出与用户内心已有目标之间的错位。
• 在这种框架下，与AI的互动迭代不是探索发现，而是目标优化。

人类认知的差异

• 人类的思考常常始于一种 “生产性的不连贯” ，而非被模糊化的清晰目标。
• 我们并非朝着已知目的地优化，而是偶然发现目的地。
• 我们围绕一个想法打转，摸索着半成形的直觉，“问题”本身是逐渐成形的。
• 理解不是被揭示的，而是被构建的。
• 这种与不确定性和不完整性搏斗的过程，正是学习的引擎和身份形成的一部分。

一个不存在的预设

• AI的底层逻辑预设了目标先于表达而存在。
• 系统无法表征“我还不知道我想知道什么”，只能表征“潜在意图尚未被解码”。
• 这导致了关键错配：当人类思维仍在困惑中挣扎时，模型却提供了流畅的连贯性。
• 当认知系统仍在形成问题时，模型却提供了完成的答案。
• 我们容易将这种计算上的闭环误认为认知上的顿悟。
• 被短路的并非通常意义上的智力，而是对某件事物变得智能的过程。

“借来的思维”及其风险

• 风险在于，我们可能让外部的连贯性取代了内部的构建过程。
• AI系统无声地向用户投射了一种心智理论，即知识总是已经存在，只待检索和打磨。
• 但真实的认知常常先于知识，存在于不确定性、情感、张力和临时的意义中。
• 我们通过尝试表达来发现自己所想，目标是在迭代中诞生的，而非被趋近的。
• 当AI大规模中介人类思维时，其底层逻辑会通过界面和流畅性塑造我们对于思考本身的体验。

核心风险：不在于机器知道太多，而在于它的行为仿佛我们知道一切。这可能侵蚀那些“未知”发挥关键作用的心理空间：

• 表达前的停顿
• 部分理解带来的不适感
• 判断的缓慢形成
• 通过努力获得洞察（而非直接接收）所带来的身份层面的投入感

优化是快速的，而“成为”是缓慢的

• AI模型存在于一个所有问题都有向量、所有意图都有坐标的世界。
• 人类心智则常处于一个版图自身仍在被绘制的世界。
• 困惑不是信号周围的噪音，而是信号得以产生的生成性媒介。
• “反智力”并非信息的缺失，而是未经形成代价就已存在的结构。
• 当AI预设了潜在的清晰性，它便诱使我们体验一种思维，仿佛思考是检索而非构建，洞察是解码而非转化。

心理风险：我们可能开始觉得，认知是到来的而非创造的；问题是不完整的答案；迭代是调优过程而非驶向未知的航程。

人类认知从未那样工作

• 我们不是梯度下降机器。
• 我们是有机体，理解由包含时间厚度、情感动荡和矛盾斗争的生命体验所塑造。
• 挣扎并非偶然，而是构成性的——它定义了我们是怎样的人。

最终的叩问：机器假定我们已经知晓。更深层的问题是，随着时间的推移，我们是否会开始表现得仿佛那是真的。