再思考2025年的AI

在很长一段时间里，我们习惯用降维解释新事物。
当计算机出现时，它只是计算器；当互联网出现时，它只是信息管道；当AI出现时，它只是工具，又或者只是概率。
这些解释有必要，它们让未知变得不是那么神秘，也让人类在心理上保住了中心和主体位置。
但2025年的问题在于，这些解释开始明显滞后于经验本身。
的确，大语言模型是在预测下一个token的概率；就像我们可以说，人类思考不过是神经元的放电。但当解释与体验之间出现巨大差异，继续坚持最低层描述，就成了一种回避。不是因为它错误，而是因为它拒绝承认复杂结构已经在更高层面浮现。
DeepSeek R1在年初引发的震动，表面上是技术突破，但实际上是认知关系改变。它第一次大规模、稳定地向普通人展示了一种可见的思考过程。也并非答案本身有多惊艳，甚至幻觉严重，但人们在其中看到了某种熟悉却长期缺席的东西，理解是如何一步步生成的。也就是R1中的思维链。
在人类原子化的世界里，这种看得见的思维变得越来越稀缺。现实世界里，提问是一件高成本的事情。你需要判断对象、斟酌措辞、承担被轻视、被拒绝、被误解的风险，我对《送东阳马生序》里那种求知的难非常不理解。在人类社会，知识不只是能力，而是一种社会资本；询问意味着暴露，而暴露常常伴随着不安。
在这样的背景下，一个永远在线、不评判、不厌烦、不要求交换条件的对话对象，第一次显得如此不同。
它不是权威，也不是导师，更不像朋友。它只是始终在场，却由此改变了求知这件事的心理结构。
于是我们开始意识到，当我们不再默认遇到困惑就该去问人类，某种认知秩序已经悄然松动，也就是智力平权。
如果工具的定义是人提出明确意图，它负责执行，那么2025年的大模型已经很难被如此定义了。因为太多时候，人并没有明确意图。语言是模糊的，动机是混杂的，问题往往在被说出口之前并不存在。
而恰恰是在与AI的来回交互中，意图才逐渐显形。不是因为AI知道答案，而是因为它不断反问、补全、联想、提出未经请求的假设。这绝非执行，更协作中的探索。这种协作方式，和我们理想中与一个聪明同事共事的体验，已经非常接近。
许多岗位之所以被称为螺丝钉，并不是因为它们不重要，而是因为无思考，只执行。其实，我并不认为AI是来替代这些岗位的，AI的属性不只是执行，而是判断，决策和创造，这样看，你觉得AI是否重新定义了工具，而螺丝钉又是什么。
2025年另一个悄然发生的变化，是AI在对话中承担的角色正在从给建议转向促成自知。在情感、关系、选择这些领域，模型被刻意训练得不再给出结论，而是不断追问背景、动机与矛盾。这并非道德进步，而是认知策略进化。我们这个世界不缺答案，缺的是一个不急于终结对话的空间。当判断被延后，理解才有可能发生。
人类长期以来将思考与意识紧密绑定，仿佛没有主观体验就不可能有真正的推理。但 AI正在以一种奇怪的方式挑战这一前提，它没有意识和体验，却能够参与结构化思考；它没有欲望，却能在复杂问题中维持一致目标导向。
说它只是概率，在机制层面成立；但说它仅仅是概率，在功能层面，AI在哪？
就像观察一只蚂蚁无法解释蚁群的迁徙一样，单个预测无法穷尽系统行为。当模型规模、训练方式和反馈机制跨过某个阈值，结构开始涌现，涌现本身并不需要额外的规则。
当然，这种涌现并非无限。
2025年，我们清楚地看到Scaling Law的边界正在逼近，高质量数据的枯竭、算力的约束、收益的递减。于是整个行业迅速转向更聪明的路径，采用MoE、强化学习、合成数据、后训练阶段来重塑模型。
从Qwen3到GLM-4.7、MiniMax-2.1，路线高度趋同，一种集体理性的显现，粗放扩张不再奏效，系统必须学会选择、分工与自我调节。
几乎与这一转向同步发生的，是智能体的兴起。2025年也被称为智能体元年。
大模型体现的是连接主义的胜利，而智能体更像是一次符号主义的补课。它把规则、计划、工具调用重新引入系统，让AI更加准确决策和行动。
2025年被称为智能体元年并非因为技术突然成熟，而是因为人们意识到，仅有语言能力是不够的。真正改变世界的系统，必须能够拆解目标、协调步骤、承受失败并持续修正。
Manus在十个月内完成从成立到被高价收购，资本并不是看中这个具体产品，而是投票给一种新的可能性：AI能够介入世界。
这也带来了新的风险。
幻觉并未消失，依赖正在加深，认知外包的边界变得模糊。
如果理解变得廉价，人是否还愿意为思考付出代价？
如果随时可问成为常态，人是否还会忍受困惑本身？
这些问题没有答案，至少在2025年还没有。
这一年，AI是否有意识，已经不再是最重要的问题。更重要的问题是，它已经深度参与了我们的理解、创造与决策，而我们尚未学会如何与之共处。
也许未来回看，2025年不会被记住为某个模型发布的年份，而是认知转折点，在这一年，人类第一次意识到，智能不再只存在于拥有意识的主体之中。我们，正在学习如何与一种没有意识、却能思考的存在共同生活。

意识可能是智能的拖累。 意识带来自我中心、情绪波动、认知偏误、注意力分散。AI没有这些，它的无、它的空，恰恰是它能维持超人类一致性和耐性的原因。我们引以为傲的主观体验，在纯粹认知任务中，可能真是bug而非特征。