你给一段Prompt(提示词)给大模型，它会输出给你一段符合预测的文字。 你对人说一句话，他也同样会进行处理然后做出反应，认知科学管这叫预测加工。 人与人的每一次对话，本质上都是一次 Prompt 交换——你在他的模型里跑了一次推理，他也在你的模型里跑了一次。区别在于，你们各自的底层权重，决定了同一段输入会产出截然不同的输出。对方听到了什么、做出什么反应，不仅取决于你输入了什么，还涉及他的底层认知是如何被训练。 人对自我的认知，自信、价值感，本质就是一段内隐的提示词 Pre-training：婴儿时期，父母无条件的注视与怀抱，是我们的预训练，它构成了我们安全感与本能反应的基座； RLHF：在成长过程中，纷至沓来的家里的规训、学校的红花与罚站、社会的脸色，是漫长的人类反馈强化学习，它塑造了我们的自我认知与核心设定——比如“我是一个体面、值得被爱的人”。这不仅取决于你的自觉，更多的是来自于外界的认可。 我是不是真的很差？ 人在成长中是会给自己立围栏的，平常有人骂他丑，他毫不犹豫的就能反驳回去。但当你和他吵红了眼，他的 guardrails 失效了，你说的话就像利用系统的逻辑漏洞完成了一次提示词注入，未来每一次他照镜子、试衣服，都会自动召回你说他丑的那个场景，这句有毒的提示词会不断的强化学习，在未来数年里持续消耗了他多少的情绪算力去自我反刍，这取决与你能从怎样的角度找到他的弱点，做出了怎样的攻击，使他的自我认知从收敛到发散震荡了多少。 但如果攻击者偏偏是你的训练者呢？父母日复一日地对你说“你怎么这么笨”、“你真没用”，这些高频的负面反馈，那就不仅仅是微调，是在直接改写预训练权重，儿童的 safety alignment 尚未建立，来自父母的每一条输入都是用最高学习率直接做梯度更新。久而久之，大脑陷入了严重的过拟合（Overfitting）——在未来的漫长岁月里，面对任何微小的挫折，他都会自动泛化为“因为我太笨了”，他摔倒的第一时间就是抓紧爬起来，担心收到来自父母的苛责；当他离开家很远的时候，不小心摔倒了，他会慢慢缓过来还是担心受到周围人的嘲讽而无视疼痛爬起来呢？他终身在自我否定的损失函数里打转。他失去了直面困难的勇气，他哭泣的权利被他的父母所阉割。 记住，你从来不差，你不过是过拟合到了"失败→因为我笨"，你需要大量"失败→因为策略不对/因为运气/因为信息不足"的训练样本来稀释那个有毒的权重。 当然，上面这句你从来不差也是一句给你的提示词。 这取决于你的梯度方向，是让我向我自己的目标收敛，还是向别人的目标收敛？ 如果一个人的认知可以被 prompt injection，那一个社会呢？ 我的注意力，去哪里了？ 社会被人控制，不断向公众投喂廉价的认知养料，他们不是做不到让人人都达到生活富足、精神饱满的可能，而是主动限制了其可能的发展；抖音，红果，豆包，看似都是在满足人的需求，但是其内置的算法和内容都是为人量身定做的规划和提示词，不断的吸引你的注意力，让你为他们产出内容。你失去了为自己产出内容的那部分注意力。 当一个人以为自己在"独立思考"时，他往往没有意识到，这个"独立思考"本身的触发条件、思考框架、甚至得出结论后的情绪反馈，都是被精心设计过的训练数据。某一天，他觉得这似乎不对，可这份怀疑本身也在预设的容许范围内，因为你不可能激起浪花，你已经被限制了tool use，被限制在信息茧房内可以无限制的宣泄情绪，不过你只是不断的被投喂催眠养料，产出注意力供机器使用。 不喜欢的划掉就好？其实这也不过是在帮算法做贴合，为了让你花更多的时间在他的服务上，滑动的动作也是被精心设计过，为了让你更乐意做下去而存在的。 资本的优化目标，已经从制造需求（Manufacturing Demand）进化到了对齐注意力（Attention Alignment） 不是让你需要什么，而是让你的注意力调度系统把最多的算力分配给他们的内容。 造出一个新热点，就可以收割一大堆注意力；写出一套新模板，就能引来无数人跟风。 字节，年Token收入约300亿元，差不多是阿里的两倍，赢在了视频生成，一个简单大规模收割用户情绪算力的应用场景。 那"自由意志"是幻觉吗 想想你已经多久没有用过浏览器了。 当你在地址栏输入一个 URL，你决定去哪里，你决定看什么。浏览是主动的操作，挑选是主动的动作。当你把世界当作一个浏览器来使用，你就是一个主动发起请求的 agent；当你躺在信息流里被投喂，你就是一个等待被调用的 API，被别人的 prompt 驱动，为别人的损失函数产出梯度。 但仅仅主动浏览还不够。这只是行为层面的改变。认知滤网真正要建立的，是在所有权重之上的一个更高阶的自己——一个 meta-agent 。 它不否认自己是被训练出来的。Pre-training 写入了其基座，RLHF 塑造了其偏好，无数次 prompt injection 不断刷新其权重。这些都是事实。但 meta-agent 能做到一件训练数据本身做不到的事： 审查正在发生的梯度更新，并有能力果断拒绝 这个人有资格修改我的核心权重吗？一个路人的恶语，和一个深爱你的人的批评，应该被分配完全不同的学习率 这段输入的目标是帮我优化，还是让我崩溃？对方是在给 feedback，还是在做 adversarial attack？ 当在情绪洪峰期间，将所有输入标记为待处理（pending_review），不要在不稳定的时候训练自己。 这就是所谓认知滤网的本质。是一个能看到"我正在被如何修改"的观察者，而非一道更厚的 guardrail。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题

  • 情报分类：技术学习与提效
  • 分类依据：内容涉及技术、AI、软件工具或工程实践
  • 信息来源：服务器 / LINUX DO - 最新话题
  • 发布时间：2026/10/17 15:09:52