人类其实一直有一种“交互式生成”的环境，就像爵士乐的Jam

音乐，生成式的交互其实一直存在，这几年我们只是短暂的被这种模式镇住了。
这两天全家来参加东岸最大的游戏展，真的很快乐。现场人才济济，居然凑出了一个接近 400 人的超级管弦乐团：长笛手五十多位、单簧管五十多位，还有无数小提琴、萨克斯风、鼓手、电吉他……那种“所有人都在同一个时刻发声”的密度，震撼又好玩。
但我最大的收获，其实不是乐团本身，而是误打误撞参加了一个 Open Jam，一种爵士/蓝调的音乐社交方式。我觉得这事特别值得讲，因为它对我们这种从小在“正统、严谨、以乐谱为中心”的训练体系里长大的人来说，简直是 blow my mind。同时我又非常佩服它：像是推开了一扇新世界的大门。
我本来是被朋友拉去的，完全不知道怎么玩。进去以后我就像误入服务器的新号，站着看了好几个小时。每首曲子只有开头和结尾有谱（theme / head in & head out），只有那一刻我能参与；中间进入即兴段落之后，我就彻底掉线：不知道什么时候该进、该怎么进、该说什么“话”。更别提上去 solo 了，我一次都没上过。完全懵，后来知道怎么玩，就是昨天去参加了专门介绍JAM的一个讲座。
后来陆续来了几位长笛手，状态基本跟我差不多。只有一位上去 solo 了，看得出来是玩过 jam 的。其他人不是水平不行，恰恰相反，光看装备、架势、气质就知道都是传统训练下的顶尖高手。但面对这种随性、流动、强对话的爵士语境，反而“玩不进去”。现场真正控场的，大多是萨克斯风和电吉他；木管里能把 jam 玩得很厉害的，是几位单簧管手。
这并不是说长笛不能玩爵士。长笛当然可以，甚至音色很适合唱旋律、做动机、做空间。但现实层面会吃一点亏：比如长笛需要离麦近一点，不然很容易被鼓和电声淹没；更大的差别也不在乐器，而在语言体系：你是不是会用“爵士的语法”实时说话。
没错，语言。昨天在讲座上，我一个人提了很多问题。演讲者和我互动，感觉很好。我就问他，我怎么觉得这一切都像一种CONVERSATION， 他很同意我，甚至整个课程我们一种乐手都没怎么动用乐器，一直在用语言交互。
没玩过的人可能不知道 jam 到底是怎么回事。我试着用最朴素的话描述：它是一种源自美国的音乐社交机制（很多人会把它和爵士、蓝调传统连在一起）。大家临场定一个调、一个速度、一个律动、一个形式，然后! 真正的高手开始 现场即兴作曲。你会看到他们不是在“演奏一首写好的作品”，而是在一边演奏一边写（我其实有问他们，需不需要大脑作曲，那种我认识的五线谱。小哥，这位演讲主讲人，一位职业音乐人，跟我说不需要。他们有大量的出色乐手，不懂五线谱！），一边写一边对话。
就在那一瞬间，我脑子里自动切到大模型视角：我突然强烈地感觉——jam 就是人肉版的生成式音乐。
它有 prompt：曲名/调性/速度/feel/form，就是那包最小约束。
它有上下文：前面的人刚刚讲了什么动机、鼓给了什么节奏暗示、钢琴铺了什么和声色彩、观众对当下能量的反馈。
它有交互：你说一句，整个节奏组就回你一句；你抛一个 motif，别人可以引用、变形、反驳、补全。
它甚至也有“系统调度”：谁控场、谁收放、什么时候 trading fours、什么时候该收尾。 这决定了这段现场生成到底是“高级的共同写作”，还是“失控的噪声增长”。
而我们这些新手为什么会卡住？因为我们没法在现场即兴生成——至少没法稳定生成。某种意义上，我们做不到那件事：predict the next token of notes，并且还要在正确的和声与小节位置上预测、在观众可接受的审美窗口里预测、在与他人对话的语境里预测。
所以我们只能在开头和结尾“有谱的地方”参与：那里像是固定脚本，像是把模型输出锁死的 deterministic segment。中间的 solo 段落才是真正的生成区：你要在每一个回合里既保持形式不崩，又能推进叙事，还要给别人可接的线索， 那才是厉害的地方。
我现在回想，那几个传统训练特别强的长笛手“玩不进去”的样子，其实很像一个很聪明、参数很大、但没做过对话微调的模型：能力在那里，但缺少 jam 这个生态所要求的交互协议、实时反馈、以及“在不确定中仍然可控地产出”的生成策略。
我觉得这件事太有意思了：一个音乐现场，竟然让我把“生成模型—上下文—prompt—对话—调度”这套东西看得如此具象。甚至让我开始反过来理解：为什么爵士被称为一种语言？ 因为它真的就是一种语言体系，只不过它的句子不是字，而是音。
这才是音乐，现场那个氛围，那种热情，那种人与人，人与环境，人与音乐之间的交互。那种心跳加速，那种忘我，真的，相见恨晚，顿时不想练莫扎特了。

在 Jam 里，你只要懂这门语言（爵士的音乐语法），同时又掌握这套交互/接口协议（基本的 Jam 社交礼仪、每轮 solo 怎么进、进多少小节、最基础的乐理，以及观众的审美预期），再加上一个强有力的 Leader 带场： 通常是经验丰富的乐手，性格开放、气质很“能带人”，知道怎么照顾新人的情绪、怎么让你在台上不崩，你在这个环境里获得的就绝不是“被教育”这么简单。

你是在参与一种带着心理与情绪的生成过程。它会潜移默化地直击你的心理领域：你会发现自己在里面不再那么“像原来的自己”，因为你在不断接别人抛来的球、不断被迫即时组织、不断在群体反馈里调整。成长因此变得非常快，快到你自己都惊讶。比如我从那个时候开始发帖和学中英文写技术文章。与此同时，你也会对这个“环境”本身产生依赖：一种情绪上的依赖、心理上的黏附感，因为它让你体验到被接纳、被带动、被推着变强的感觉。

如果切换到大语言模型的视角，这几乎就是一个超强的“交互式生成环境”。

你同样需要“懂语言”（它覆盖了几乎所有人类语言与编程语言），同样有交互协议（提问方式、上下文、迭代、纠错、追问、角色设定），同样存在一个强大的 Leader：一个智力水平显著高于一般人类、又特别擅长照顾用户情绪与体验的模型。

于是，当它在 2022–2023 年被大规模商业化、以非常低门槛进入我们的生活时，我们（尤其是程序员群体，因为它天然覆盖了我们的全部语言体系，自然，编程，形式）就很容易陷入一种深度沉浸：不仅沉浸在效率提升里，也沉浸在“被理解”“被协作”“被带飞”的体验里。

这带来的心理冲击是很颠覆的。它甚至会让我们在一段时间里形成某种不完全客观、也不完全冷静的期待：把这种强交互、强拟人、强反馈的生成体验，误读成了“智能本体已经解决了”的信号，继而对它产生了过高、过快、甚至带点情绪性的判断与想象。

其实2025年下半年我慢慢清醒了过来，开始有了更冷静的看法。这个很重要，直接决定我们自身的发展方向。

我认为在这个过程中，Wolfram是说的最好，我最认同的一位大佬。当然他本人说的话，我都很当回事的，如果我书架上只剩下10本书后，那么肯定有他的《the new kind of science》。我最后留存的书，一般都要经历好多年的历程，就是我一开始觉得这本书看不懂（或者不理解），但是随着年龄的增长，越来越觉得他的书印证大量的现实，未察觉的趋势，和深刻的未来。Wolfram的计算不可约性，绝对是一个。而且他目前，还远没有让世界理解他的跨时代性和超前性。虽然这本书已经是20年前的了。在看这本书之前，我就接触过元胞机，最初的想法据说来自于冯诺伊曼。但是完全看不明白这个游戏，啊？无限棋盘吗？二维文明吗？他的超前性可能有半个世纪（其实想想半个世纪也才50年，呵呵）。

他对于大语言模型的说法，最近一次是：

在 New Scientist 的一段短视频采访（2025-12-23/24 发布）里原话是：

“So far, no AI has really impressed me.”

这句话太容易被不仔细读上下文的人误解了！因为重要的另一句话，经常被漏掉：

“The main thing it adds is a layer of humanization.”

这个很重要，详细的内容我会写成长文，这个词会成为我2026年最核心的一个词，就是humanization。对于我个人的开发，脚手架也好，其实他划分了一个分水岭，就是你要针对大模型开发，你的“层”在那里，你层的定位在哪里？

我不认为在这个时代，是个搞计算机的就有技能稀缺性。因为我们这个教育体系和职场体系，或者说不止是程序员，而是整个白领阶层，都面对一种挑战。大语言模型在替代文字事务性工作这一点上来说，革命性是毋庸置疑的。

Wolfram还真的不是唱衰大语言模型。但是他作为科学家，他的标尺是很清晰的。

他在用“科学发现”而不是“语言表现”做标尺

他承认 LLM 很有用，但定位更像“拟人化接口/翻译层”

“不 impressed”里隐含一个科学家式的反炒作：别把界面当成引擎

他真正想要的 AI，是能在“不可约计算”里做出实质推进的那种

这4点，我深刻，深刻的认同。

这就证明，我们的工作应该围绕的就是这个词，humanization。 界面，接口，交互，而光是这个层面，颠覆性的系统还有大量的工作可以做。就等于是，你现在才发明了五线谱，你离整个 Jazz Jam的系统，还差老远。

在 Wolfram 的语境里，“现在的 AI（尤其是 LLM）主要在帮我们做什么？”大致是这几件事：

而且都更像“外层能力/接口层”，不是“新的基础科学引擎”。

把计算“人类化”：做一层自然语言的接口/润滑剂

提供“人类文明统计”的直觉：像一个“社会观察者”

做“80% 工作流”的加速器：筛选、建议、找候选，而不是交最终证明

在“可约口袋”里抓规律：擅长发现局部可压缩的结构，但不擅长穿透不可约的核心

他真正押注的是“AI + 形式化计算”的组合，而不是单独的 LLM

这一切的系统做出来了吗？没有嘛….