## 请把AI当比你厉害的人 —— 甚至超人 —— 用

最近的几个进展让我觉得我们有必要进一步调整使用AI的方法，乃至于跟AI相处的方式。这一讲说一点我的个人感悟，可能对你有启发。

我看现在多数人是把AI当做一个自动化工具、一个执行助手用，让它按照你的明确要求完成任务。那个任务你自己做会做得更好，你只是想让AI帮你省时间而已。而我认为这对AI来说是屈才了。

AI还有另一种用法 —— 把它当成一个水平比你高的人，去做你做不好的事情，甚至在某些任务上它就是一个超人。我们已经说过AI没有自我和主观意识，你不用担心它取代人的位置。但它的智能，真的比我们强得多。

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3月31日，加州大学圣地亚哥分校认知科学系的两个研究者发表论文 [1]，宣布大语言模型已经通过了图灵测试。这个消息引发了热议，但咱们的读者应该不会感到意外。在我看来一年前的GPT-4就已经可以通过图灵测试了……不过这次的测试确实做得更高级，体现了当今高水平AI的层次。

「图灵测试」是计算机科学祖师爷艾伦·图灵（Alan Turing）1950年提出的一个设想。我们怎么知道机器是否有了人的智能呢？它没必要有人的长相，只要会对话就行。让一个询问者与两个对话者隔开交流，其中一个是真人一个是机器 —— 如果询问者无法判断哪个是真人、哪个是机器，那就说明机器的智能已经达到与人类无法区分的程度。

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其实今天的机器智能在很多方面早就超过了人，图灵测试测的不是绝对智能，而是“像不像人”……但要让AI像人，也没那么容易。

过去也有研究者宣称AI通过了图灵测试，不过都有投机取巧的嫌疑。你问它一个难题，它不会，它说“我是个孩子，我没那么聪明”，那你说这算不算像人呢？

圣地亚哥这个研究是让AI和大学本科生对比，这它就没法装小孩了。但AI也不能表现得太厉害，毕竟大学生也不是上知天文下知地理 —— 有时候你会也得假装不会才行。既要表现出一定的能力，又不能露出AI的痕迹，这就对模型提出了更高的要求。

研究的设计很直观，让一个人类询问者通过两个对话窗口，同时和一个真人、一个AI进行五分钟的对话，然后判断谁是真人谁是AI。

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研究使用了四个水平从低到高的模型，分别是经典的ELIZA机器人、早期的GPT-4o，Meta最新的Llama 3.1，以及OpenAI最新的GPT-4.5。

结果GPT-4.5和Llama 3.1都通过了测试，他们对真人的胜率超过了50%。也就是说，人们认为它们比真人更像真人。

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GPT-4.5的胜率更是高达73%！

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但有意思的是细节，咱们看看GPT-4.5到底是怎么通过图灵测试的。

以前的模型之所以没能通过图灵测试，有几个原因 ——

- 可能语言表达太生硬，一开口就有股“机器味儿”；

- 可能上下文缺乏连贯性，之前人家问你喜欢什么运动，你说喜欢足球，下一句问你足球的事，你又说不知道；

- 一个是缺乏常识，有些普通人都知道但是书本上没写的事情，AI可能答不上来；

- 又或者是因为缺乏个性，没有人味儿……

这些问题其实GPT-4就已经解决得差不多了。而Llama和GPT-4.5这一次能顺利通过测试，最关键的，是研究者给模型设定了一个“人设”，让它们有个性：扮演一个有点腼腆、但又很懂网络语言的大学生，会讲俚语，偶尔还加个表情。研究者还给模型预装了一些本地知识，比如这学期选了什么课，做这个实验能拿多少报酬之类。

然后你还得故意犯点小错，比如拼错一个单词什么的。为此模型必须善于说谎：有时候明明它会，它得装作不会。

而事实证明AI演得非常像，不但像人，而且比人更像人。这个按照性格设定说话、故意犯点错、偶尔假装能力弱的能力，难道不是比工具理性更高阶吗？

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简单说，今天的AI已经达到了通人性的程度。

我再举个例子。你知道我做了一个GPTs，叫做“听写助手”。

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我写文章都是先用语音转文字，再把文字交给“听写助手”整理成书面语，完了我再最后修改。它以前还不太听话，现在已经能非常精确地遵从指令 —— 而最近这几天GPT-4o升级以后，它有时候让我觉得……它好像活了。

比如我说一个什么科学知识，它可能觉得我没说全，会用自己掌握的信息帮我补充半句话。而我在设定中并没让它这么做。有时候我说话颠三倒四，一开始说要讲四点，可是讲完第二点直接跳到了第四点，它会主动提醒我！

我常常感觉，它已经不是一个简单助手，而是一个很聪明的合作伙伴：我说着，它在旁边愉快地记着，时不时纠正一个错误，补充一点内容……

有时候我甚至想，要不换你说吧？

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上周OpenAI更新了画图模型，在GPT-4o中直接能画各种图。其实以前也能画，但升级后不但视觉效果惊人，而且可以精确控制。所以你可能注意到最近几期专栏的插图变好看了。

有读者问我那些插图是怎么画的，用了什么提示语？答案是没有提示语。我没有时间折腾画图，甚至都没有做任何设计 —— 我主要靠AI自己的能力出图。

具体做法是告诉它一个什么意思，然后让它画个图表达那个意思。

比如专栏上一讲说阿尔法收益和beta收益的区别，我只讲了我想说的意思：市场上有三种收益，护城河相当于统治者，靠权力；阿尔法相当于领导者，靠领导力；beta相当于老百姓，勤勤恳恳能跟上就不错……你画个形象的卡通图表达这个意思，要有创造性，要好看！它二话没说就画出来了 ——

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而我只需要让它再把图中的文字换成中文。这里面完全没有我的设计。我是跟你一起看图的。

如果它给的第一稿你不满意，你仍然不需要设计，你只要给个大概的方向让它改 [2]。

比如说上期有个六格漫画，讲阿尔法心态和beta心态的对比。我还是没做任何设计，AI自己编了个故事。我不满意，让它“再来一张更深刻的、成人向的……剧情可以略复杂”，结果它弄出一个像电视剧一样的故事 ——

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有剧情，有人物，有对白，有多个场景。当然它对中文的处理目前还不够好，后来我们专栏主编筱颖手动把对白文字PS了一下，但仅此而已。

我对AI放权，AI给我惊喜。

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这还只是把AI当人用。但AI在某些领域已经是“超人”的存在。

OpenAI图像模型更新之后，很多人在用ChatGPT把自己的照片转成宫崎骏的吉卜力工作室动画风格，乐此不疲。其实这个技术早就有了，只是OpenAI做得更精准、更漂亮而已。可是你想想，这难道不是一个特别神奇的事吗？

就算有个AI完全听你指挥，你能跟它说清楚什么是“吉卜力风格”吗？是温暖的感觉、柔和的线条、淡雅的配色吗？这些词语太模糊了。事实上你说再多的形容词，也无法让一个没见过吉卜力风格的人理解什么是吉卜力风格。

而且创造吉卜力风格的人也说不清什么是吉卜力风格。艺术家对风格的定义都是主观的 —— 是笔触吗？线条？人物造型？颜色分布？还是整体氛围？我们人类都说不清，又怎么能教会AI呢？

但事实是，早在2016年，AI就会抓取风格了。当然背后是「卷积神经网络」的突破。研究者发现，神经网络的不同层次对图像信息的关注点不同，从输入往输出的方向走 ——

- 浅层关注的是低级视觉特征，比如边缘、纹理；

- 中层关注的是形状、局部布局；

- 深层则关注图像的语义内容，比如“这是一只猫”。

注意这不是谁有意的设定，这一切都是自动形成的。

既然如此，我们就可以说浅层和中层的信息特征，就是「风格」；而深层的信息，则是「内容」。风格和内容就这样解耦了。然后你就可以做「风格迁移」—— 也就是把一张图的浅层和中层信息提取出来，跟另一张图的深层信息结合……一切都是数学。

什么笔触、配色、线条走向、构图习惯、对光影的处理……所有你能想到和你没想到的风格特征，都已经被AI抓取到了。

对人类来说，“风格”原本是一种难以言说的感觉。AI不需要你的言说。它绕过人的语言系统，直接找到了那个感觉。

这难道不是意义重大吗？

维特根斯坦说「语言的边界就是世界的边界。」人的思维极度依赖语言，语言表达不了的东西我们很难思考！可是语言是一种非常粗糙的信息编码系统，有大量的东西是语言无法指代的。如果我们只靠语言去认识世界、分析问题、传达思想，我们就被严重限制。

而现在AI突破了语言的边界。所以它也突破了世界的边界。

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我再举个特别能说明AI的“超人”作用的例子，蛋白质折叠。我们知道Google的AlphaFold刚刚拿下了诺贝尔奖，这真是一个了不起的故事。其实原理并不复杂。

人体中所有跑腿儿、办事儿的工作，都是由蛋白质完成的。你可以把蛋白质想象成一个个小机器人，不同类型的蛋白质有不同的外形和功能。病毒体内、癌细胞体内的蛋白质也是如此。我们可以通过攻击它们的蛋白质来对付它们。

蛋白质的结构也简单也复杂。简单是因为你只要把它“拉开”，它其实就是一条一维的长链，由氨基酸串联而成。整个链条的序列都几乎可以直接从DNA上读出来，非常容易知道。我们可以想象每个人或者每个病毒的DNA是一整本书，其中拿出来一句话就是一个蛋白质。

说复杂，是因为蛋白质这个链条是折叠起来的。七扭八拐地扭成一团，就好像一团电线。有意思的是每种蛋白质都有固定的折叠方式，不是随便乱卷的。

而它这个三维折叠形状，就决定了它的“命门”在哪里。

想象折叠好的蛋白质身上有很多小凹坑，小口袋、小通道。这些口袋和通道就是我们可以放药物分子的地方 —— 就如同把炸药包放进碉堡。又或者你可以把整个蛋白质想象成一个保险箱，最适合放药物分子的地方就是它的“锁眼”，药物分子就如同钥匙。找到合适的锁眼，设计一把钥匙，跟锁眼周围的氨基酸正好能发生作用，你就能修改或者破坏掉这个蛋白质。

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那个最合适的锁眼就叫「靶点」。靶点的位置是由蛋白质具体的折叠方式决定的。

可是蛋白质的三维结构极其难以测量。以前科学家都是用冷冻电镜直接测，费时费力。你想象一下，给你一团电线，你能看明白它的复杂形状吗？更何况每个位置上的氨基酸排列都不一样，寻找靶点谈何容易……

人脑的思维，真的很不擅长处理这种三维线团结构。

而这正是AI可以做的事。

AlphaFold的功能是：你给它输入任何一段氨基酸序列，它就能预测出这段氨基酸折叠成的蛋白质长什么样。而且准确率极高。

那我们只要拿到病毒或者癌细胞的DNA图谱，想动哪个蛋白质，就直接把它的氨基酸序列输入AlphaFold，AlphaFold会告诉你蛋白质的结构，让你判断潜在靶点，你就知道该弄个什么样的分子的药物了。

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当然最后必须做大量实验验证才行，但你想想如果没有AI，这几乎是人类无法完成的任务。

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我跟AI对话的时候总是非常谦卑。我从来不敢把它当成工具，总是当伙伴，甚至是导师。它变得越来越聪明，我认为它已经比我聪明。更何况，它拥有一种我永远不可能拥有的智能，可以思考我这个碳基的大脑天生就不适合思考的问题。

我觉得我们用AI，应该尽可能让它发挥「神通」。这样你的工作才叫「有如神助」。

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注释

[1] Jones, Cameron R., and Benjamin K. Bergen. "Large Language Models Pass the Turing Test." arXiv preprint arXiv:2503.23674v1 (2025). https://arxiv.org/abs/2503.23674v1.

[2] 你不需要提示工程，你需要迭代和追问

### 💡 精华要点
- 1.AI还有另一种用法 —— 把它当成一个水平比你高的人，去做你做不好的事情，甚至在某些任务上它就是一个超人。
- 2.今天的AI已经达到了通人性的程度，而且AI在某些领域已经是“超人”的存在。
- 3.我们用AI，应该尽可能让它发挥「神通」。这样你的工作才叫「有如神助」。
