大模型的本質(zhì)并非真正的理解，而是通過語言關(guān)聯(lián)復(fù)現(xiàn)表達(dá)，形成“看起來像是懂了”的能力。Prompt的作用在于引導(dǎo)模型生成預(yù)期回應(yīng)，而非提問。本文深入剖析大模型的運(yùn)作機(jī)制、能力邊界及對人類思維的潛在影響，揭示語言幻術(shù)背后的真相。

寫在前面在我看來，我們使用 AI，尤其通過 Prompt 來使用 AI，本質(zhì)是用自然語言來編排上下文，引導(dǎo)模型的注意力，以生成我們期待的回應(yīng)。于是，我們可以思考的更深一些。

一、大模型

常用的 AI，或者說大模型產(chǎn)品，無論是 ChatGPT、DeepSeek 還是其他，這些大模型都并不真正理解信息，只是在大量語言中學(xué)習(xí)到了如何復(fù)現(xiàn)特定的表達(dá)。

它處理的是形式，不是含義；擅長的是預(yù)測，而不是理解。大模型是通過無數(shù)次的語言關(guān)聯(lián)，形成了一種“看起來像是懂了”的能力。

所謂“智能”，更多是語言表象的聰明，而非意識層面的思考。

二、Prompt

Prompt，并不是對 AI 提問，而是在設(shè)定它該如何回答。

做到这三点挑战，产品经理只会不断升值

好的产品经理是很稀缺的，懂用户、懂商业、懂数据的产品经理走出互联网，依然是抢手货。相反，如果只做简单传话、低效执行、浅层思考的产品经理，恐怕走不过未来3-5年的洪流。

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人與 AI 的“交流”不是兩個意識體的互動，而是我們用自然語言來構(gòu)建上下文，引導(dǎo)它進(jìn)入特定的語境，讓它在我們設(shè)定的軌道中自動完成回應(yīng)。

一個有效的 Prompt，是把 AI 限定在一個可控的思維框架里。

三、大模型的能力

AI 給出的回答，是建立在它“見過足夠多”的基礎(chǔ)上，進(jìn)行“下意識二創(chuàng)”，讓人誤以為它“懂了”：

但它并不知道自己在說什么，只是在復(fù)現(xiàn)類似語境中人類可能說的話。

它輸出的不是“真理”，而是“最有可能被說出來的話”。

四、大模型的問題

連貫的語言容易贏得信任，但信任感并不等于可靠性。

AI 經(jīng)常會說錯，卻不會意識到自己錯了。畢竟對它來說，沒有“正確”或“錯誤”，只有“哪種說法在這個語境中最可能”。

它的邏輯聽起來像是真的，其實(shí)只是它在模仿你說話的方式。

你越肯定，它看起來就越有道理。

五、人機(jī)交互

AI 的表現(xiàn)，很大程度上取決于提問。

你越擅長構(gòu)建 Prompt，它就越像專家：不是 AI 聰明了，而是你在代替它思考。

我們訓(xùn)練的不只是模型，更是在訓(xùn)練自己如何提問、如何引導(dǎo)、如何設(shè)定目標(biāo)。

六、技術(shù)的背后

AI 是工具，但它的“話語權(quán)”掌握在能操控輸入的人手里。

模型本身并不自帶偏見，但它學(xué)的是現(xiàn)實(shí)，而現(xiàn)實(shí)本身就是偏的。

AI 的輸出看似中立，其實(shí)只是默認(rèn)。

而所謂“默認(rèn)”，往往就是主流、常規(guī)和權(quán)力所定義的樣子。

七、未來

AI 改變的不只是我們的工作方式，它正在重塑我們的表達(dá)、思考和判斷習(xí)慣。

我們以為是在向它獲取答案，其實(shí)也在接受它劃定的問題邊界。

它不僅在幫我們回應(yīng)世界，也在悄悄改變我們理解世界的方式。