## 问答：怎样平衡「延迟」和「满足」？

> 读者 清尘浠：请问万老师，o3这么厉害，作为人类，我们能分辨出它说的话的真假吗？（作为普通人，如果它言之有物，且联系一定的现实状况，条理清晰，逻辑连贯，我觉得我是可能判断不出来的。）

> 读者 勇闯天涯：万老师，我自己使用体验是，使用o3时还是需要甄别是它自圆其说的幻觉还是本来就是这样的，尤其是搞科研，这里天和o3对话看论文，很多时候感觉收获很多，但是仔细对照论文时，有的是o3的幻觉。我有一个疑问，怎样不被幻觉误导，让o3有利于我们，如果被幻觉误导岂不是用o3没有正向促进，反而是反向抑制？

> 万维钢回复——

两位说的很对。大语言模型的幻觉是个老大难问题，而且我听说作为最强的推理模型，o3的幻觉率甚至高于非推理模型GPT-4o。而人没有什么简单办法能避免或者识别模型的幻觉。

已经有人用数学证明 [1]，只要是用语料预训练出来的、能根据概率生成内容的语言模型，就一定会有一定比例的幻觉。这跟模型的架构是不是 Transformer 没关系。

我理解，只要是神经网络计算，就一定有幻觉。人脑也有幻觉，而且比AI严重得多。杨立昆（Yann LeCan）批评当前大语言模型有幻觉，说他要搞因果模型，但是因果模型也有幻觉，只不过也许会少一些。只有严格的形式逻辑计算才能杜绝幻觉，但形式逻辑能做的事儿是极少的。

我们不应该把AI当神，但我们可以把它当导师。你跟一个人类教授聊半天，他说自己读过哪篇论文，其中有哪个数据，其实往往说的也不一定对，他很可能会记错的。

当然你可以用一些办法减少幻觉，比如说让AI自己检查自己生成的内容，或者让一个模型检查另一个模型生成的内容，但这些都取代不了人去亲自验证一番。

现在o3和Deep Research生成的答案中，对关键内容都给附带了链接，你点过去就是原始文献。特别是Deep Research，点过去之后还会在原文中高亮支持它那个说法的原话。有时候你读一读发现它理解的不一定准确。

更根本的办法，还是卡尔·萨根那句话：「超乎寻常的论断需要超乎寻常的证据。」

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025050221/1874961348082322996/050221.png)

高效检索的秘诀就是识别「超乎寻常」。你对一个领域了解比较多了，就能敏感地感觉到一个说法是不是超乎寻常的。这往往是论证的关键。挑出来这样的说法，反复追问AI，让它提供原始文献，或者要求它论证再详细一点，你往往能得到真相。

我发现大语言模型的一个优点是它虽然有幻觉，但是它不固执。这里是个幻觉，你追问下去，它往往会大方承认自己错了。而如果不是幻觉，它通常都能坚持自己的意见。

但不管你下多少功夫，你还是不能彻底杜绝幻觉。我认为幻觉是生活的一部分。世界上没有绝对正确的机器，但我们并不需要绝对的正确。比如AlphaFold预测蛋白质折叠，它的准确度已经很高，但总可能有错误。这可以接受，因为谁也不会使用一个理论上的靶点制造药物立即给人服用 —— 我们会做大量的验证和实验工作。

> 读者 潘鹏：我很好奇，想请教万老师，怎么样把脑皮质的激活转成数学模型中的选择、因素和权重并赋值呢，如何科学的检验这个数学模型的可信度和真实性呢，是被测试者自己提供选项、因素数量以及权重数值么？

> 读者 路上的Ben：万老师，有个疑惑就是每个线索不仅要打分还要赋予权重，我的理解是线索分也是一种权重分配，那不就做了两次权重赋予？

> 万维钢回复——

科学家在这里做了大量的工作。咱们以对食物的选择为例说明。

首先怎么区分线索分和权重：线索分是你认为这个东西好吃的程度，权重是它此刻对你到底有多重要。比如说一个是水，一个是巧克力，这两种东西入口的味道有多好，对我来说是比较稳定的数值，一般不会变。但如果此刻我比较口渴，我会更渴望水而不是巧克力。

研究者的做法是先把各种食物列出来，让受试者一个个打分，包括口感、健康度等等。这里是只问分数，不问你要不要。

下一步是设计多个选择任务，看你怎么选 —— 你想要一个苹果还是一个橘子？那如果是一个苹果对两个橘子呢？……这样通过调整数量，得到一大堆选和不选的数据。而前面我们已知你心目中苹果和橘子的味道和健康分数，那么我们再反向解数学方程，就能算出来你心目中对味道和健康这些线索的权重。

然后还需要用核磁共振成像验证。面对每一个选项，受试者大脑中的价值系统区域的活跃程度是不一样的。我们假设相关脑区的活动幅度和价值判断线性相关，就可以大致看到你给每个选项打的分。

还有别的操作，但基本上就是如此。这个加权公式模型是千锤百炼的结果。

> 读者 陈胜鹏：请教万老师，聪明之人与愚蠢之人各自的估值函数，主要体现在哪些线索或权重？

> 读者 刘江：那又是什么对我们大脑的计算能力产生重大的影响呢？这个计算能力是不是受基因的影响呢？我观察到生活中，有些人处理事情的时候硬是理不清，算不过账来，而有些人好像天生会算账，会权衡利弊做出好选择。

> 万维钢回复——

我想聪明人和在这个语境下的「愚蠢之人」在价值判断上最大的区别就是聪明人能考虑更多的线索，并且能更主动地调节各个线索的权重。

正如此书所说，人的本性是倾向于聚焦在近在眼前的线索，而不太容易想到长远。但如果你把未来的自己和现在的自己看成一个整体，你就应该考虑长远。同样道理，人的本性是高估「我」和「我们」，但如果你想要更大的影响力，你就需要充分考虑「别人」、考虑「他们」。

愚蠢之人不但能想到的线索少，而且会情绪化地给某个线索过高的权重。比如如果在场人多，他就会屈服于群体的意见。

简单说就是聪明人自带一个更广阔的世界，而愚蠢之人随时服从于眼前的情境。

这当然跟阅历、见识、自控能力什么的都有关系，但从价值计算角度来说，最根本的是「短期工作记忆」，也就是大脑的「内存」：你最多能同时考虑多少个因素。这是一个硬件问题，内存少的大脑考虑不了那么多的因素，只能输出简单计算结果。

而这个硬件，根据我们讲过的萨波斯基的《行为》、《注定》两本书的说法，又是跟基因、童年经历、当前身体状况等等都有关系……

但好消息是这些都是可以成长的。养成习惯遇事三思而行，不要冲动选择，就能提高决策水平。

> 读者 Rui：请问万老师，您可以给我一个角度关于怎样权衡“不要为了想象中的明天而牺牲今天”和“一个人知道为什么而活就能忍受生活加诸的一切”嘛？

> 读者 翊山：想问一下万老师，我们一直在强调延迟满足的重要性，很经典的一个论述就是“上了大学就好了，读了研就好了，工作了就好了，结了婚就好了”等等。可是我和我周围的很多朋友都觉得这种“延迟”是一直在进行的，而“满足”似乎总是遥遥无期，每段路程走完了都还有下一段路要走，似乎都还不到“满足”的时候，这样就会让人觉得是在自我欺骗或者被社会规则欺骗。对于这样的情况，万老师有没有什么建议，能够在“延迟”和“满足”之间找到一个合理的平衡点呢？

> 万维钢回复——

我给你的角度是我们专栏前面讲过的一个「自我决定理论（Self-Determination Theory）」[2]，说人有三个基本心理需求：自主感、能力感和关系感，这三个需求都满足了，人的幸福感就高，就会自动成长。

我们前面讲布卢姆的《五种财富》一书 [3]，提到人生不能光有目标，更要有「目的」，而日本人说的「ikigai」就是选择人生目的的好办法，它的三个维度是你热爱的事情、你擅长的事情和世界需要的事情，其实正好对应自我决定理论的三个基本需求。

符合这三个需求的事情不需要等到明天，不需要延迟满足，我们应该有机会就做，没有机会创造机会去做。这就是理想的幸福生活。

像读书、上学这样的事情，不应该被当成为了达成其他目的的手段，应该说它们本身就是目的，就是生活。我们得善于体验学习的乐趣，比如你对这东西感兴趣，你就有自主感；你通过学习提高了成绩，你就有能力感；你的进步得到老师表扬，这就是关系感 —— 试问世界上还有多少事儿比这个幸福？躺在沙发上刷短视频不能同时提供这三种感觉。

工作、家庭琐事、照顾孩子和老人，也都应该如此看待。否则人生就太苦了。

那尼采为什么还说要「忍受」任何活的方式呢？因为有些局面是强加在我们身上的，有些事情不能提供自主感、能力感和关系感。比如挨饿，比如自由受到限制。这些局面是我们没办法，而绝不是主动要如此。一旦有条件挣脱，就应该赶紧挣脱，而绝不是“我主动再延迟两年满足”。

心理学家所谓的「延迟满足」，都是说如果你能等一等，这个东西的价值会更*大*，那么只要给的利息足够高，你值得等 —— 而绝不是说见到享受就推开。

就拿踢足球这个乐趣来说，你十几岁的时候不享受，难道等到八十几岁再享受不成？有花堪折直须折，莫待无花空折枝。

有的时候不同领域的快乐会tradeoff：比如你要是在年轻的时候享受吸烟的乐趣，就可能在中老年面临肺癌，而似乎这是不值得的；你要是在年轻时代只知道踢足球打游戏，就可能在中老年无法享受领导力和更好物质条件的快乐，而世人一般更认可后者。我猜这里并没有绝对的对错 —— 也许那个无趣了一辈子的老人，很后悔自己年轻时候太老实。

我不知道你该怎么处理那个tradeoff，但也许正确的态度是下面这样 ——

第一，承认快乐是一种基本权利。任何年龄段的人，每天，都有权享受快乐。

第二，在确保第一点的基础上，如果有可能，我们应该尽量选择符合自我决定理论的快乐，也就是自主感、能力感和关系感三合一，不负如来不负卿。

聪明人相信这样的快乐一定能找到，幸运的人则一直拥有这样的快乐。

> 读者 不周山：关于最后提到的那个实验，AI说服人类，把网址丢给AI总结，个性化条件下能达到18%的成功率，而人类平均水准是3%；那，疑问是，这和AI不太可能操纵人类的观点要怎么对照？是操纵人类需要更高比例的说服吗？

> 万维钢回复——

就算AI比人更擅长说服人，也不能说AI就能像赫拉利担心的那样*操纵*人的观点。18%并不是一个很高的数字，而且这些说服是对不同的议题、往不同的方向的说服，而且规模小，没有引起人的二级反应。

如果是AI试图操纵选举，或者哪怕说服人购买某个产品，人会引起二级反应：会警觉和反感，从而拒绝。

为什么“爆款”没有固定的公式？因为去年你们那么多人喜欢这个类型这个事实，这就足以让我今年不喜欢这个类型。同样道理，如果我听说Meta家的AI是个宣传工具，已经把一些共和党人变成了民主党人，我就会拒绝使用他家的AI。

虽然AI比大多数个体更有说服力，但特朗普比AI更有说服力：特朗普的二级反应中有正反馈 —— 这么多人相信特朗普，这个事实会让更多人相信特朗普。我们自动认为人的道德地位高于AI，这也许是因为人们在潜意识中还是认为人有自由意志，不只是工具理性。

> 读者 人帅何必名字跩：请问万sir我现在去研究高考数学有意义吗？算不算有好奇心？

> 万维钢回复——

这也是特定型好奇心，但我不推荐你去研究高等数学，因为那不能给你带来阿尔法。你应该找一个只有你能做好的项目，也许把数学当成工具，如果用到就去临时学一下，你会收获更大的意义。

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注释

[1] Kalai, Adam Tauman, and Santosh S. Vempala. “Calibrated Language Models Must Hallucinate.” arXiv 2311.14648 (2024).

[2] 支持出人才，控制毁孩子

[3] 《五种财富》4：独特的笃定
