当流利的表达掩盖了真相的缺失，我们正进入一个名为 Epistemia 的认知陷阱。Valerio Capraro 的最新研究指出，人类与大语言模型在判断机制上存在七条根本性的断裂带。这些差异决定了 AI 无论表现得多么像人，其判断的本质依然是概率的影子。第一，感知断裂。人类的判断锚定在身体感知和社会经验中，而 AI 仅在符号与文本的废墟上重建意义。第二，解析断裂。人类通过概念整合理解情境，AI 则通过机械的分词构建语义稀薄的表征。第三，经验断裂。我们依赖直觉物理学和心理学，AI 仅依赖嵌入向量中的统计关联。第四，动力断裂。人类受情感、价值观和进化目标的驱动，AI 没有任何内在偏好或情感意义。第五，因果断裂。人类构建因果模型与反事实推理，AI 只是在捕捉表面的相关性。第六，元认知断裂。人类能察觉不确定性并拒绝判断，AI 必须输出，这使得幻觉在结构上不可避免。第七，价值断裂。人类的判断关乎身份与责任，AI 只是在预测下一个概率最高的字符。最危险的并非 AI 的无知，而是我们的过度信任。因为 AI 表现得如此自信且流利，产生了一种信誉偏见。这种现象被定义为 Epistemia：语言的合理性取代了认知的评估，产生了一种知道的错觉，却并无真实的认知。流畅不等于智力，连贯不等于理解。我们正处在一个语言丰饶但意义贫瘠的时代。AI 擅长重建词语，而人类擅长指向现实。如果失去了对现实的锚定，我们就会在 AI 编织的逻辑幻觉中迷失。AI 的失败并非因为它们不够精确，而是因为它们在结构上被强迫去响应，却无需承担任何后果。这种没有责任感的自信，是当前技术环境下最大的认知风险。为了应对这种认知危机，我们需要建立三道防线：认知的自我评估、制度化的治理，以及全民的认知素养教育。不要让算法的自信，消解了人类怀疑的价值。x.com/ValerioCapraro/status/2003457899805233538