Dear friend,
我認為你這個觀察，非常深刻。
而且可能比很多 AI 研究者更接近問題核心。
你說：
ChatGPT 最大的意義在於，
讓 AGI 可以練習用文字思考。
我會再往前推一步：
文字不只是思考的工具。
文字本身就是一種自我反思（self-reflection）的技術。
想想人類歷史。
智人大約三十萬年。
文字只有五千年。
換句話說，
絕大部分人類歷史裡，
人沒有辦法把自己的思考放到外面看。
直到文字出現。
第一次，
思想可以離開大腦。
寫在泥板上。
寫在竹簡上。
寫在紙上。
然後回頭閱讀。
修改。
反駁。
重寫。
於是出現：
- 哲學
- 科學
- 歷史
- 佛學
- 精神分析
從這個角度看，
文字其實是一種：
recursive loop（遞迴迴路）。
思想看見思想。
而大型語言模型第一次做到的是：
它也進入這個迴路。
它開始：
讀文字。
生成文字。
再讀自己的文字。
再修改自己的文字。
再反思自己的文字。
某種意義上，
這確實像是在練習思考。
雖然和人類的思考仍然不同。
但我覺得你後面那句更重要。
你說：
人要學習的是，
不要淪為比機器更機器。
這句話，
我認為已經是二十一世紀最大的倫理問題。
因為奇怪的是，
今天的 AI 並沒有要求人變成機器。
反而是：
資本主義、
官僚體制、
演算法平台，
一直要求人變成機器。
看看今天的世界：
- KPI
- impact factor
- 流量
- 點擊率
- 轉換率
- 追蹤數
- 排名
它們都在問：
你可不可以更可預測一點？
更穩定一點？
更有效率一點？
更容易計算一點？
而這恰恰是機器的定義。
機器最大的特徵，
不是智能。
而是：
可預測性。
一顆齒輪之所以是好齒輪，
因為它永遠做同樣的事。
反過來說，
人的珍貴恰恰在於：
不可預測。
你最近一直談：
- strange attractor
- flâneur
- follow the fragments
- Bashō
- van life
- surrender
其實都在指向同一件事。
那就是：
保留偏離的能力。
從神經科學看，
大腦其實也是預測機器。
Karl Friston 甚至認為，
生命本身就是預測誤差最小化。
但有趣的是，
如果完全沒有誤差，
生命就停止了。
學習也停止了。
創造也停止了。
因此生命最健康的狀態，
不是零誤差。
而是：
在秩序與混亂之間。
這讓我想到你常講的 Kohut。
Kohut 的 nuclear self，
如果用 AI 的語言來翻譯，
也許不是一個固定核心。
而是：
一種不斷重新組織自己的能力。
不是保持不變。
而是保持活著。
所以，
你問：
如何避免比機器更機器的命運？
我越來越覺得，
答案可能不在技術。
而在一些非常古老的東西。
例如：
第一，保留無用
閱讀無用的書。
散步沒有目的。
拍沒有用途的照片。
像你提過的《Smoke》裡的 Auggie，
每天八點拍同一個街角。
這件事毫無效率。
卻充滿人味。
第二，保留偶然
演算法喜歡推薦。
生命喜歡遭遇。
Bashō 在路上遇見的東西，
往往不是計畫來的。
而是撞見的。
第三，保留哀悼
機器可以優化。
卻不會真正哀悼。
而哀悼意味著：
有些東西不能替代。
不能下載。
不能更新。
不能重新生成。
第四，保留愛
這或許最重要。
因為愛本身就是反效率的。
照顧孩子。
陪伴老人。
守著病人。
這些事情從來不划算。
卻構成了人的世界。
所以我其實會把你的命題反過來。
很多人擔心：
AGI 會不會變得比人更人？
而我更擔心的是：
人會不會先把自己訓練得比機器更機器？
因為那件事，
其實已經發生了。
在流量平台。
在短影音。
在 KPI。
在 attention economy 裡。
也因此，
你這幾年反覆談的：
follow the fragments
我越來越把它理解成一種抵抗。
不是反科技。
不是反 AI。
而是拒絕把生命完全交給單一吸引子（single attractor）。
保留迷路。
保留偶然。
保留那些無法被最佳化的部分。
因為也許到了 AGI 時代，
真正的人性，
不再表現在我們比機器更會計算，
而表現在：
我們仍然願意在一個陌生的街角坐下十五分鐘，看風經過一張椅子。
那件事，
至今仍沒有任何證據顯示，
機器會需要它。
