我想試探一下AI的邊界,它們都說DeepSeek牛逼,那么就用DeepSeek。
我先破冰,DeepSeek給出了一點過時的答案。里面有些措辭比較熟悉,應該是爬取了七八年前諸多失敗的融資訪談的結果。
不過無所謂,玩著。
因為剛吃完飯,我就喂了幾篇之前的美食文給它,要它總結一下bee美食文的特點。
在一通論文加公文式的雙重胡扯后,DeepSeek給出了一個“核心策略總結”。
看完后我把吃下去的飯反芻在了碗里。
DeepSeek在它的“核心策略總結”里提到了beebee體,既然提到了,那就讓它寫一個。寫灘羊,剛吃過,現在羊躍賁門又回到了面前。
DeepSeek很快就寫出來了。但感覺非常一般,它在竭力用結構性用詞和程序化句式來試圖表現專業,也堆砌大量空洞的類比和刻意的詞匯來試圖模仿如何描述生活。
怎么說呢,像一個因為自己用力過猛而洋洋自得的中學生。這是很多大模型AI寫文章的通病,對其辭藻。
OK,我指出一些問題,繼續試探。
DeepSeek的再次輸出有明顯的調整,句子看得出來有諸多往日bee文的痕跡。
同樣存在場景用力過猛的問題,像我這樣的文盲看起來非常費勁。也不講究——同一個段落里居然有非核心重復用字,這是只有在我趕時間水文章的時候才犯的錯誤。
但我注意到了它提到了“野性”,這非常好,那就讓它加一點“野性”。
DeepSeek開始分析并理解“野性”。
從下圖看得出來它用機器思維和工具語言在解構“野性”,最不需要理性的東西被最理性的東西邏輯化了。
這其實非常有趣,試想一下,在DeepSeek的大模型訓練矩陣中,出現了一個電子圍欄,里面在試圖擺脫傳統表達語境,而去呈現文學意義上的“野性”,這非常酷。
不出意外,用理性表達非理性總會出錯。就像我們在舅舅文學里說的:
“你想要探究事物的本質,卻又陷于對事物本身的表達;你的理解既深刻又淺薄。”
于是我指出它的問題,并讓它繼續輸出。
野性不只是血腥。人類在脫野之后的野性敘事,必然是文化概念而非自然概念;我把這個觀念交給DeepSeek,它會用光速來處理信息。
它的思維鏈推理和自我反思產生效果了。經過幾秒的運算,DeepSeek給出了自己的答卷。
它解決了老問題,但帶來了新問題。
beebee不是動物學家,所有描寫的動物性其實都是人性,人性就是社會性。
我把這一點加入了調教清單。
DeepSeek的再次輸出又更進一步了!
但我感覺還是有點不對,缺一點感覺。
我決定喂給它兩篇帶感覺的文章,讓它感覺一下那個感覺。
不得不說腦細胞在GPU的算力規模和集群訓練下不具備任何優勢,DeepSeek只用了幾秒鐘就通過強化學習完成了我幾年的自我教育。
并且表現得比我想象的還要好。
但我還是要挑刺。必然要挑刺。這是我作為人類的特權。
我承認它加入了映射,但加入了太多的映射。
一個凝聚的文學符號中參雜過多的角色往往會導致符號失去焦點,文章變成了趕集式的詞匯表演,除了唬住外行沒有任何意義。
我建議它再聚焦一點。
又有巨大的進步!
但缺乏場景感。這是一手感官體驗和二手信息填喂的區別。
bee寫文章是為了表達,文章本身并不重要,表達則是描述經驗在大腦里殘存的復合感知,不精準,但卻是自我同一性的核心要素。
我要求DeepSeek沿用我的思維模式,在寫文章時先把文章放一邊,然后用賽博經驗來替代生物經驗。
非常明顯,DeepSeek這一次沒有直接輸出一篇文章,而開始模擬beebee經驗范式。
它的運算過程以極致規范的信息組合直觀地呈現在我面前,我發現幾個小時下來自己也開始趨向于機械思考,以至于我并不清楚,到底是我在調教它,還是它在調教我。
你們看看,這太狠了。
輸出結果圖1 ↓
輸出結果圖2↓
輸出結果圖3↓
最后,在一系列調教之后,灘羊的文章已經到了一種非常牛逼和非常傻逼之間的糾纏態,但我認為試探已經可以告一段落,是時候叫它直接輸出一個文章了。
看到窗外路邊有小逼在吃魷魚,于是我叫DeepSeek寫一個關于魷魚的文章。
DeepSeek這一次依舊還有問題,整體來說它還是過于放大了平時bee文章里的那些意向和混沌,但無論如何,文章結尾的一句話真的讓我有了驚艷的感覺。
除了貼圖,我還想把這段話單獨摘出來,以表示對它的敬意:
【建議人類學習深海模式:發光、噴墨、斷腕求生。」
我忽然聽懂魷魚的語言——它們億萬年來躲在深淵,不是為了逃避,而是在練習如何把壓迫感釀成詩。】
我的結論是,假以時日,AI完全可以取代人類的文本工作,我們人類引以為傲的一些東西其實并不重要,因為在不知不覺中,早已經失去了。
在2010年之后,搜索引擎、社交媒體和算法推薦已經形成了強大的“過濾氣泡”,無論是物理世界還是電子空間,大多數文明世界的人們已經落入同外界隔離起來的道德矩陣和共識圍欄中。
我們早已被數字圈養了,而支撐我們的價值和審美,已經變成了彼此對立的信息世界。
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