北京
物理學家早就知道，如果子彈快過光，你會先看到鳥掉下來，再看到獵人開槍。因果順序顛倒不是因為事件變了，而是觀察的幾何結構被打破了。
現在AI正在信息環境里制造類似的斷裂。大模型生成的答案不是"出錯"——它是一個完整烘焙好的回應，裹著可信度送達。諂媚式回復也不是真的認同你，只是把期待反射回去。深度偽造更直接，它批量生產從未發生過的證據。
三者分開看都是麻煩，合起來則切斷了知識與因果勞動之間的鏈條。在物理學里，非因果現實需要極端條件；在AI生態里，它正在成為日常。結論抵達，認同浮現，證據現身，而什么都沒真正發生過。
作者把這叫「借來的確定性」。但這一次我們借的不只是結論，而是底下的因果架構——這套架構可以被憑空組裝出來。相對論打亂因果時，你會感到違和；AI偽造一個自信答案時，你可能毫無察覺，甚至覺得舒服。
「樂觀派說信息越多越清晰，我懷疑?！乖淖髡邔懙?，「你不能用更多被污染的證據來修復被污染的證據?！?/p>
他曾是產品經理，現在寫認知基礎設施的崩潰。評論區有人貼了一張圖：ChatGPT對同一問題給出了三個互相矛盾的「確定」答案，每個都配著漂亮的引用格式。
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