小心，从大模型中得到的大都还不能算是知识

在从大模型中获取信息时需要格外小心，因为模型生成的内容虽然丰富多样，但并不一定经过严格的验证和筛选。这些内容可能包含错误、偏见或不准确的信息，因此不能直接被视为知识。知识通常需要经过系统的验证、逻辑推理和实践检验，而大模型生成的内容更多是基于数据模式的推测和生成，缺乏这种深度的验证过程。因此，从大模型中得到的信息更多是一种参考或启发，而非可以直接应用的知识。

一、什么是“知识”？——从哲学与认知科学视角

在哲学（特别是认识论）和认知科学中，“知识”通常被定义为：

“被证实的真实信念”（Justified True Belief, JTB） ，或者更现代的理解是：

知识不仅仅是信息的集合，而是经过验证、具有逻辑一致性、因果解释力，并能在特定语境下指导有效行动的认知结构。

相比之下， 大模型（如GPT等）输出的内容，本质上是：

• 基于海量文本数据的 统计规律学习

• 通过概率预测生成 表面合理、语境连贯的文本

• 不具备真正的理解、推理、经验或因果建模能力

也就是说，大模型可以“看起来很懂”，但它并不“真正理解”。

二、为什么大模型的输出 ≠ 知识？

我们可以从多个维度来分析：

1. 缺乏真实世界的经验与感知

• 人类知识来源于感知（看、听、触、做）、实践、试错、反思与互动。

• 大模型没有感官，没有真实的物理世界交互经验，它只是从文本中学到了“别人怎么说”，而非“实际发生了什么”。

例子 ：大模型可以生成一篇关于“如何骑自行车”的文章，但它从未真正体验过平衡、摔倒与再尝试的过程。

2. 不具备因果推理与深层理解

• 大模型擅长关联与模式匹配，但 因果推理、逻辑推演与反事实思考 能力较弱。

• 它可以生成看似合理的答案，但这些答案可能是 幻觉（hallucination） ——即完全编造但语法正确、看似可信的信息。

例子 ：问大模型“为什么地球有磁场？”它可能给出一个听起来科学但实际上错误或混淆的答案，因为它只是拼接了训练语料中的片段。

3. 无法进行真正的价值判断与伦理思考

• 知识不仅是“事实”，还涉及“意义”、“价值”、“伦理”与“责任”。

• 大模型没有自我意识、情感、道德立场，它的输出不具备真正的价值判断能力。

例子 ：大模型可以模拟伦理讨论，但它不会真正“关心”某个决策对人类社会的长期影响。

4. 无法保证信息的真实性与可靠性

• 大模型训练数据来自互联网，其中包含大量不准确、偏见、过时甚至虚假的信息。

• 模型本身无法主动验证信息的真伪，也无法追溯信息来源。

例子 ：大模型可能引用“权威研究”支持某个观点，但那个研究可能是虚构的，或者结论已被推翻。

三、那大模型在大模型时代，对人机协同意味着什么？

尽管大模型输出的内容不能等同于知识，但这并不意味着它没有价值。恰恰相反，在 人机协同 的框架下，大模型可以作为一种：

✅ 强大的信息助手

✅ 思维启发工具

✅ 草稿生成器与创意催化剂

✅ 语言翻译与沟通桥梁

✅ 流程自动化与效率提升工具

但它应该被视为一种 “高级信息处理工具” ，而不是 “知识权威”或“决策主体” 。

四、人机协同的正确打开方式：从“依赖”走向“批判性使用”

“应加强‘人机协作思维训练，培养批判性使用AI能力’”

这是非常关键且具有前瞻性的观点。在人机协同的未来， 人类的核心价值不在于比AI更快生成文本，而在于：

1. 判断信息的真实性与可靠性 （信息甄别能力）

2. 理解知识背后的逻辑、假设与语境 （批判性思维）

3. 做出符合伦理与价值的决策 （价值判断与责任感）

4. 将AI的输出转化为实际行动与创新 （实践智慧与创造力）

大模型是信息时代的强大工具，但它本身并不能创造知识。

知识，仍然来源于人类的经验、反思、实践与对话。

在人机协同的未来图景中，最理想的模式是：

人类提供意义、价值、判断与目标；AI提供计算、信息、效率与可能性。两者协作，而非替代。

因此，我们在使用大模型、讨论人机协同、乃至撰写相关学术论文时，必须始终清醒地认识到：

“大模型可以帮你说话，但不能替你思考；它可以生成文本，但不生成知识。”