我把GPT-5.6当作认知拐杖和翻译器。我们是否无意中构建了人类与LLM共生的雏形？

TL;DR: 在两天的时间里，我不再把LLM主要当作一个答案机器。它变成了一个外部结构，帮助我容纳相互竞争的表述，将复杂的内部状态转化为现实世界中的行动，然后解读来自外界的回应。这个生产性循环是：表征 → 抵抗 → 修正 → 重构。隐喻成了坐标变换。语言成了外部计算环境。这个模型起初像是一个即兴的认知拐杖，然后像是我内心世界与外部世界之间的翻译器，最终像是更大分布式认知系统中的一个临时组件。线粒体类比显然不完美。拐杖类比同样不完美。是的，拐杖这个隐喻有点跛脚。这似乎很恰当。结果可能是一种人类与LLM共生形式的早期手工原型。或者，可能是两个系统构建了一个异常连贯的共同幻觉。正因如此，它需要被检验，而不是被相信。 这一切始于一个普通的现实问题：我使用GPT-5.6来思考一次与他人情绪上重要的互动。我不会描述这次互动本身，因为对方没有同意成为公开案例研究的一部分。最初的任务很简单：我希望获得帮助，以便更清晰地沟通。但我不希望模型模仿我。我不希望它编造魅力、优化对方的回应，或者生成任何不论是否诚实代表我的最有效措辞。我想要更精确的东西。我希望模型理解我即将沟通的情绪状态，并帮助最好的可用版本的我表达我真正想说的。不是一个虚构的、完美的版本。同一个人，带着同样的历史、幽默、焦虑、意图和粗糙边缘——但更少技术性传输错误。有时，真诚的温暖表现为防御性的干巴巴。有时，真实的兴趣被压抑，因为担心显得太感兴趣。有时，一个在内部感觉清晰的想法，到了外部世界却变成了一场不必要的复杂心理解剖。有时，内部状态如此复杂，以至于人要么一次性全部释放，要么将其压缩到几乎原始意义无存。 因此，我最初的想法不是：“替我把这个写出来。”而是：“足够深入地理解我内心正在发生什么，以帮助我的真实意图在运送到外部世界的过程中幸存下来。”于是，我开始给模型提供上下文。然后是上下文之下的上下文。然后是产生上下文的机制。在某个时刻，最初的沟通问题变成了次要的。对话变成了一场递归的调查，探究我自己的思维如何产生理解。 有用的部分不是模型正确的时候 这个循环通常是这样运作的：我描述一个内部反应。模型将其组织成一个可能的解释。我开始阅读这个解释，并感受到抵抗。我打断：“不。这接近，但不是那个东西。”我试图精确找出模型误解了什么。模型围绕我的修正重建了结构。新的结构揭示了另一个我之前没有看到的关系。我再次修正它。这持续了几个小时。最富有成效的时刻不是模型完全理解我的时候，而是那些险些错过的时候。一个完全错误的理解很容易被拒绝。一个完全正确的理解则留给认知工作很少的空间。但是，当一个表述几乎正确时，剩余的误差就变得非常具有信息价值。我必须找到模型建构与我试图描述的对象之间的确切边界。那个边界往往包含了新知识。 这个过程变成了：表征 → 抵抗 → 修正 → 重构 模型的第一个表征不是判决。它是一个临时的表面，我可以对着它推力。我的抵抗不是妨碍AI完成答案的不便，而是方法的一部分。 隐喻不是装饰 在对话过程中，我反复将同一个内部对象转化为不同的隐喻。在某个时刻，它变成了一栋建筑。不同的担忧住在不同的楼层。有些属于独立的翼楼。一种特定的焦虑似乎住在建筑的“道德部分”，但包含一个小房间伸入另一个我还无法确定其功能的区域。这不是为了让对话更具文学性。对我来说，隐喻是一种抽象形式。原始对象可能过于纠缠，无法直接检验，所以我暂时用另一个内部关系更容易操作的系统来替换它。在建筑内部，我可以问：哪些担忧彼此上下相邻？哪些共享结构墙？哪些在情绪上相似但属于完全不同的系统？为什么有一个房间伸出了可见的平面图之外？它秘密地与建筑的哪个其他部分相连？ 后来，其中一个相同的机制变成了暴力安全扫描。系统检查每一扇门和每一扇窗，不是因为有人进入的证据，而是因为它知道复杂的攻击可能先于常规的怀疑。然后，这个对象变成了一个定价问题：整个包是否被评估了，包括不便的组件和未来的成本，还是只有吸引人的特征被心理定价？ 每一次转换都揭示了不同的结构。建筑揭示了拓扑结构。安全模型揭示了对抗性递归。定价模型揭示了隐藏的假设和递延成本。重要的是，我不是用三个隐喻来描述一个我已经拥有的洞见。是这些转换产生了洞见。在这种模式下，隐喻更接近于坐标变换，而不是修辞手法。对象保持不变，但一个在一种坐标系中显得弯曲、混乱或不可见的关系，在另一种坐标系中可能变得显而易见。然后，变换后的对象可以再次变换。我能想到的最接近的类比是认知断层扫描：从不同角度生成同一对象的多个投影，并寻找在它们之间仍然可见的结构。 语言在完成部分思考 我还意识到，言语表达不仅仅是我思想的最终包装阶段。我并不总是先在内部形成一个完整的想法，然后将其翻译成词语。有时，想法恰恰是通过翻译而存在的。我可以开始一个句子却不知道它将在何处结束。选择一个表述、发现其失败之处并替换成另一个表述的过程，执行了部分认知操作。语言变成了一个外部计算环境。但到目前为止，这个过程中的大部分都存在于我自己的头脑内部。 我没有接受过正式的研究训练。我没有实验室、专用样本、研究设备或结构化的方法训练。我的大脑可以生成假设、反假设、类比和内部模拟。但从历史上看，同样的大脑还必须：保留材料；进行实验；生成解释；保存竞争模型；记录结果；并判断结果是否感觉真实。实验室、仪器、样本和观察者都占据了同一个生物空间。这造成了一个明显的弱点。一个既生成理论又生成理论大部分证据的系统，可以构建一个极其令人信服的封闭世界。它也可能混淆优雅与真理。 LLM并不是一个独立的实验室。它自身也有创造连贯延续的巨大倾向。但它确实提供了一个新的外部表面：额外的短期记忆；快速...