AI編瞎話和文科危機_風聞

大語言模型人工智能會一本正經地編瞎話，其實人文社會科學領域也會，早就屢見不鮮了。

背後的道理可能也是一樣的。據我的外行理解（如果不對請指正），大語言模式並不懂得語言的真實含義，它應該是靠一個詞語和其他詞語的關係來理解它，其他詞語又靠與更多詞語的關係來理解，最後建立起一個始於詞語終於詞語的閉環。它可以説得口若懸河花團錦簇，但説出的只是一種形式語言。

那麼看看我們人文社科教育，從學習第一個概念開始，就是用其他的詞語來解釋它。然後用學到的概念來學習理論。為了證明這個理論，就要引用其他的文獻，那些文獻又靠更多的文獻來證明。

這本身不一定有問題，因為隨着人類知識的積累，絕大多數知識都要靠間接獲得。只要知識的來源的真實的，同時在在這個過程中，能夠不斷地接受現實的檢驗和修正。

但事實上，除了少數領域和少數學者外，多數人的學習和研究過程就是這樣從詞語到詞語，從文獻到文獻，和大語言模型異曲同工，本質上，都類似於一種神學。到了工作中，學習的理論不僅用不上，更大可能還會壞事。那些沒有參加實踐工作，留在大學人文社科體系中的人，就又加入到這個大語言模型訓練之中，繼續訓練自己訓練別人。

當然會有各種動力驅使人們跳出語言的閉環，比如個人求索、調查研究、社會實踐、接觸羣眾、解決實際問題等。但是文科評價體系又形成了一個巨大的磁場，迫使多數人不得不迴歸到閉環之中，繼續空對空式的閉門造車。

原因很簡單，文科評價體系仍是以發表和項目為核心，即使不考慮傳統和文化的因素，以及既得權力和利益的因素，單純從學科體系的這種大語言模型性質看，那些和既有文獻關係更密切的文獻會更容易獲得發表，那些更好嵌入既有文獻結構的研究會更容易獲得項目支持。發表論文和申請項目都會要求寫文獻綜述、研究現狀等，雖有必要，但也要看到其同化機制的功能。

相反，從實踐中來的新知識，只有突破更大阻力才能夠進入這個閉環；顛覆舊知識或理論範式的研究會受到系統性的排斥；以實踐為導向的學術活動被學科共同體有意忽視或貶低。

最近讀了幾篇“A刊”論文，又印證了這個看法。都是引用大量文獻，繁瑣論證，最後卻是了無新意的平庸結論。最近也看了一些所謂權威學者談歷史問題、世界事務的對話和演講，發現他們對現實認知低得令人髮指。學術圈人在文獻底子和理論功夫上一般都沒的説，講話也能旁徵博引自圓其説，但是最大問題是作為他們思維起點的那些詞語往往是經不起推敲的，論起對世界的認識水平，體制內學者很多人已經不如自媒體博主，這算是我們這個時代的一個奇觀了，很令人擔憂。

當然，人文社科也和人工智能一樣，一本正經的瞎話編多了，用户就會警惕，失去信任。現在全世界關於文科的爭論，一個重要原因恐怕就是因為文科產生的成果過於違反常識、脱離實際。中國不少文科的主流內容已經落後時代幾十年了。

真正有用、有魅力的東西，會有需求的。否則，你可以pua別人一個時期，但是不可能讓別人長期接受明顯不合理的觀念。所以美國政府要關教育部、砍文科。中國的政策部門、企業和老百姓，感覺也越來越不在乎象牙塔裏的聲音了。這反過來又加劇了文科學術和教育的閉環。

這樣日益孤立、脱離現實下去，就一定會發生變革。大環境我們影響不了，但是作為個人，學習文科的學生和研究文科的老師，現在能做的可能就是對自己專業裏的一切知識、理論和範式都要畫個問號，儘量都能對照歷史和現實檢討一番，做真學問，避免語言和文獻的無效增生，為應對必然到來的變革做好準備。