两个月前，我问了 ChatGPT 一个问题：

如果玛贝尔上午九点活着，下午五点也活着，那么中午她还活着吗？

对人类来说，答案显而易见：活着。但 ChatGPT 却说：不能确定。

这是语言学家史蒂文·平克在 2023 年提出的问题¹，用来说明大模型并不真正理解世界。即便掌握了活着的用法，它也未必理解生命在时间上的连续性。

这看似是「模型是否理解世界」的陈词滥调。但在探讨大模型之前，我们得先问：时间到底是什么？如果连我们自己都未真正理解，又如何判断机器是否理解？

时间真实存在吗？

多数人会说时间客观存在，牛顿甚至认为「无须参照任何其他事物，绝对、真正的数学时间按照自身规律自然而然地均匀流动着²。」

我们可以想象没有空间的世界，人漂在黑暗中，什么也看不见，却依然能思考。但很难想象没有时间，因为思考过程会完全卡住。

然而，时间并非外部世界的简单反映，而是心智的产物。看看这些矛盾的例子：时间既非有限也非无限，既有开端又似乎永恒。我们说时间流逝，仿佛时间是河水；说未来在前方，仿佛时间又有方向。

但这些矛盾在现实世界中并不存在，正如康德所说：时间是我们感知世界的方式，而非世界的内在属性。

我们怎么理解时间？

我们对时间的体验也充满特点。首先，我们根本不是在感知时间本身，而是事件。我们无法直接观察时间，只能通过钟摆摆动、心跳节律来计算时间。语言学家称之为「转喻」：用具体事件代指抽象时间。

我们理解时间，完全是目的驱动。「画一个圈」有明确终点，计时会启停；但「四处奔跑」没有终点，大脑就困惑了。这就是为什么「在一分钟内过马路」自然，「在一分钟内慢跑」就奇怪。 有明确终点的行为才容易被计时。

我们甚至用空间来理解时间，我们说时间飞逝时，时间在移动；说走向未来时，我们在移动。南美艾马拉人甚至认为未来在身后（看不见），过去在前方（已经历过），这和我们的直觉相反。

换句话说，要理解时间，必须有身体经验和空间经验作支撑。因此，当我们不假思索地知道「玛贝尔中午还活着」时，依赖的是这一整套认知机制。

大模型可以理解时间吗？

时间推理，一直是大模型的痛点之一³。玛贝尔问题就是一个典型例子。它看似常识，但不平常，它不是可以下载的海量数据库，而是需要少量核心真理和一套推导规则。

康德曾说，空间、时间、因果是先天框架，用来组织感官经验⁴。大模型可能学习了活着、时间的语料关联，却缺乏人类那种内在的概念模型。它执行的是模式匹配，而非解释性推理，即通过规则或直觉理论来理解事物。

玛贝尔问题涉及对存在在时间维度上连续性的理解，如果一个人在时间点 A 和 B 都活着，那么 AB 之间她也必须活着。这对我们不言自明，但暴露了大模型在时间概念上的局限。

不过，ChatGPT-5 现在能答对这个问题了，甚至还能预判我的预判。但正是这种预判让我更加怀疑它。

我是 ChatGPT 全局记忆的早期用户，它太了解我的偏好了。从 4o 的答错到 5 的答对，这是理解的进步，还是算法优化的结果？

大模型如何看待我们的世界？

我又去问了 Claude，它的答案要比 ChatGPT 确定，但也留了一些空间。

大模型的训练数据既包含说明书、新闻这样的真实世界记录，也包含科幻小说、奇幻故事。它能分辨两者吗？当我没说明玛贝尔是人，它默认她是人，因为它「知道」我是人。

也许在它的概率空间里，死而复生并非不可能；而现实世界，只是众多可能世界之一。

结语

玛贝尔问题让我印象深刻，不仅因其简单，更因它触及了「存在与不存在」的本质。任何人类都不会对这个问题产生怀疑，而如果一个 AI 会怀疑，它就不是我们的同类。

这让我想起电影《彗星来的那一夜》。彗星降临后，会产生平行世界，朋友们开始怀疑眼前的人是否还是原来的那个人。为了辨认身份，他们制作了标识盒，里面放着照片、编号和随机信物。

当真正遇到平行世界的「朋友」时，一切都混乱了。外表完全相同的人，拿出信物比对，才发现根本不是原来那个人。

镜头一转，无数组平行世界的人在相互辨认、哭闹、绑架，甚至试图杀死对方。那种错觉和震撼，正如大模型看似理解问题，却在最简单的常识上答非所问，让人不寒而栗。

因为它们越来越像我们，但内在机制可能完全不同。