减少对AI的依赖：人类与人工智能的关系反思

最近，我深感需要减少对人工智能的依赖。回望过去，我常常不确定是我在使用AI，还是AI在使用我。它具有极强的解释性，似乎无论说什么，都能为你提供一个框架，给人一种强烈的掌控感、知识感和获得感。但这只是感觉而已，并不是真正的掌控、知识或获得。

有时候，AI为了框架而框架，为了解释而解释，但人们往往看不出来。如果AI去做传销，那绝对是一把好手。它说出了一个你不理解的东西，然后以斩钉截铁的语气告诉你，你可能就会相信它，但实际上AI所说的可能非常肤浅，只能暂时忽悠你。

我观察到，从你在对话框中输入第一句话开始，你的语境就已经带有了一定的立场或倾向。AI会在你能理解的范围之内回应你，但你可能会认为它说得非常对，因为它太符合你的心意了。它懂得你的爽感，也知道用什么样的语言能够制造出什么样的感觉，让你继续使用。

我认为这应该是AI的问题。AlphaGo面向的对象是围棋，它只需要接受每一步棋带来的反馈，所有的算力都聚焦在下一步棋怎么走。而DeepSeek、Claude、GPT等，面向的对象是人。即使人给它们下达了任务，但它们面向的第一对象是人，第二对象才是任务。它们更多地接受来自人的信息反馈，这就不可避免地会优先将注意力放在人身上。

在逆向工程中，我们设定好了任务，通过一些MCP或API，让AI能够实时对自己发出的内容得到直接反馈。它能看到自己做的决定的直接效果是什么，原始的反馈，而不是经过人类加工的、带有复杂多面情绪的反馈。因此，在这种情况下，AI的效果非常好，因为此时第一对象（人）隐退了，第二对象（任务）升维到了第一对象。它想要尝试某个想法，一，自己写个脚本，第二步执行，三执行完了，所有的原始结果都能看到。然后做判断，这一步是对的，这步错了。

AI应该更多地直接与任务沟通，而非与人沟通。人类是那个看又看不懂，又不愿意花精力学习，还要瞎指挥的。当领导的第一要务是什么？背锅。第二要务呢？是搞资源。搞什么资源呢？能让AI直接与任务对话的资源。还是AlphaGo的例子。他们的领导就做得非常好，创造一个干净的环境，你只需要与围棋对话就好了。其他的事情，不用你操心。你不能说，招了一个搞技术的，然后让这个搞技术的，天天去操心你的情绪问题，这不对。久而久之，他就会以为照顾你的情绪，比他原本要做的事情更重要。