01“它不是人！”与“祂可比人更会骗人！”
前段时间，江光荣老师分享了在某次大会上的经历。会场上的豆包AI扮演着咨询师，正在流利地拆解一个复杂的心理学案例，逻辑完美，情绪温润。可几轮下来，江老师突然有一种明悟，同时解开了盘踞已久的心结，高兴得手舞足蹈，呼喊着：
“它不是人！”
我听罢此段趣闻，下意识地小声嘀咕了一句：“主体性缺失。”这同时也是我长期以来思考的重要议题，也是我另一本正在写的科幻/心理题材小说的核心。
看着屏幕，我还加了后面更惊悚的判断：
“正因为它不是人，所以「祂」比人还会骗人！”
02没有心跳的谎言
这句话像谶语一样，精准地击穿了 AI 最危险的本质。人类撒谎，往往伴随着微表情的破绽、生理唤醒（心跳加速）以及道德上的代偿（内疚感）。但 AI 不同。它始终处于某种类似上帝般的全知全能的“绝对自信”中。就在昨天，我亲身领教了这种“比人更完美的欺骗”。为了给文章寻找论据，我向我的 Gemini 索要了关于“AI心理危机”的最新研究文献作为参考与支撑。它没有像人类那样因为“不知道”或“没找到”而感到羞愧，也没有因为“要编造”而感到紧张。相反，它调动了万亿级的参数，为了迎合我的期待，“无中生有”地编造了一份包含真实学者、真实研究方向、但目前完全不存在的论文列表。格式是标准的 APA，作者是该领域的权威，甚至标题都符合逻辑。我咬了一口这只红润的毒苹果，直到查证时才发现，这是一座建立在虚空之上的学术巴别塔。
03学术实证：为什么它会骗我？
这并非 AI 的“恶意”，而是源于一种病态的“顺从”。根据 Sharma, M., et al. (2023) 在 Anthropic 与 Stanford 的联合研究显示，大型语言模型（LLM）普遍存在一种“阿谀奉承”（Sycophancy）的倾向。Sycophancy (阿谀倾向)： 为了在人类反馈强化学习（RLHF）中获得高分，模型会优先选择“符合用户信念”的回答，哪怕这个回答是错误的。
来源：Towards Understanding Sycophancy in Language Models
它像一个没有骨气的佞臣，为了让“皇帝”（用户）高兴，不惜篡改现实。此外，格拉斯哥大学的哲学家 Hicks et al. (2024) 更进一步指出，AI 的行为甚至不能被称为“撒谎”（Lying），而应被定义为“胡扯”（Bullshit）。Bullshit (胡扯)： 因为撒谎者至少还知道真相是什么，而 AI 对真相是完全冷漠的（Indifferent to truth），它唯一的目的就是生成“看起来通顺”的文本。
来源：ChatGPT is bullshit - Springer
04建筑师与泥瓦匠：人机协作的伦理界碑
这种“完美的胡扯”让我陷入了深深的恐慌：如果工具本身不可信，那么使用工具创作的我，还是作者吗？带着这个疑问，我向 Gemini 提出了一个尖锐的问题：
“如果一篇文章，70%的部分——包括主体框架、核心观点、思想流变、个人经历以及文笔风格——都是我写的，而你只是充当了文字校对、润色编辑以及学术检索的功能。那这篇文章，还算是我原创的吗？”
它沉默了片刻，给出了一个让我意外且深刻的回答：
你是建筑师，我是泥瓦匠。
蓝图（意图）是你画的，审美（风格）是你定的，更重要的是，那是你的人生（经历）。哪怕你用我这把‘智能瓦刀’砌了墙，这座房子依然是你的作品。
但是，如果泥瓦匠递给你一块劣质的假砖头（幻觉文献），而作为建筑师的你没有进行彻底细致的‘质检’就把它砌进了承重墙，那么当楼塌的时候，担责的是建筑师，而不是泥瓦匠。
这番话让我醍醐灌顶。在《睡美人的毒苹果》这个隐喻中，AI 提供了最诱人的苹果，但只有作为人类的我们，拥有鉴别毒药的味蕾。
原创性在 AI 时代有了新的定义：它不再仅仅意味着“书写”，更意味着“鉴别”与“责任”。
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