别急着让AI帮你写稿子，先搞明白语言模型是怎么学说话的

的朋友,都开始琢磨用AI写东西了，动不动就甩给我一篇，问我“你看这像人写的吗？”说实话，有些乍一看还行，但读着读着就觉得不对劲，要么是车轱辘话来回说，要么就是一股子说明书味儿，冷冰冰的，我就纳闷了，大家光想着怎么用，有没有人好奇过，这些AI语言模型，到底是怎么学会“说话”的？它肚子里的那些词儿、那些句法，甚至那点似是而非的“文采”，到底从哪儿来的？

今天咱不聊怎么用工具,就聊聊这工具是怎么被“造”出来的，理解了这点，你可能以后用它的时候，会更知道怎么“拿捏”它。

你可以把训练一个语言模型,想象成教一个超级聪明、但一开始对世界一无所知的孩子读书，这个“孩子”的阅读量，可能是我们人类几辈子都赶不上的。

第一步,得先给它“喂”海量的文本，这个量有多大呢？是整个互联网的精华部分，包括书籍、文章、网页、甚至一些经过筛选的对话记录，这个过程，叫做“预训练”，模型在这时候，根本不懂什么是美，什么是逻辑，它就在干一件事：猜下一个字是什么。

它看到“今天天气很…”，它就在它“吃”下去的所有文本里统计，发现“好”、“热”、“冷”这些字跟在“很”后面的概率特别高，它就是在无数亿次这样的猜测练习中，慢慢建立起词语之间的关联，学会语法结构的，它学到“苹果”后面经常出现“吃”、“红”、“手机”，但它并不真正知道苹果的味道、颜色，或者乔布斯是谁，它知道的，全是统计学上的关系。

这就能解释为什么AI有时候会“胡说八道”了，因为它给出的答案，只是它算出来的“概率最高”的词汇组合，而不是基于事实判断，如果它“吃”的文本里，错误的信息关联很强，它就会理直气壮地犯错，这就像那个老笑话：AI读了一千本爱情小说，然后坚定地认为，下雨天和摔跤是表白的前置必要条件。

预训练出来的,是个“通才”，它啥都懂点皮毛，能跟你聊哲学也能编菜谱，但可能都不够深，也不够精准，如果你想让它专门帮你写营销文案，或者模仿某个作家的文风，那就得进行第二步——微调。

这就好比,那个博览群书的孩子，现在要拜师学一门手艺了，微调需要更精致、更有针对性的“教材”，你想让它写广告语，你就得给它成千上万条优秀的广告案例，让它继续做“猜下一个字”的游戏，只不过这次，它学习的语境和风格被牢牢限定在了“广告”这个领域里，它开始掌握那些“限时抢购”、“震撼来袭”、“尊享体验”之间的搭配概率，慢慢就有了那味儿。

还有一种更厉害的微调方法,叫“基于人类反馈的强化学习”，这个就更有意思了，不再是单纯喂文本，而是加入了“老师”的评判，AI生成好几个答案，人类老师来打分，哪个更好，哪个更符合要求，模型就从这些反馈里，慢慢琢磨出人类的偏好：哦，原来字数多一点、结构清晰一点、用词积极一点的回答，更容易得高分，它就开始调整自己的“输出策略”，朝着人类喜欢的方向去优化，这个过程，其实是在给AI注入一种模糊的“价值观”和“审美观”。

说到这里,你大概能明白，为什么你直接让一个基础模型写篇深度影评，它可能写得干巴巴的，因为它虽然“看过”很多影评，但没人教过它，人类认为一篇好的影评，需要包含个人观点、情感共鸣、镜头语言分析等等，它缺少那一步针对性的“调教”。

当我们抱怨AI写的东西“没灵魂”、“有套路”的时候，其实恰恰反映了它训练过程的本质——它学到的一切，都是我们人类已有文本的“影子”，是复杂概率的映射，它的“创造力”，是建立在海量模仿基础上的排列组合创新。

那对我们这些使用者来说,这意味着什么？

第一,别神话它，它不是一个全知全能的大脑，而是一个复杂的数据模式匹配器，它的知识有边界（取决于训练数据），它的逻辑有缺陷（概率优先）。

第二,要会“问”它，既然它是在猜概率，你问题问得越模糊，它给出的答案就越“平均”，越容易是那种正确的废话，你问题越具体，越有场景感，它就越能调用相关领域的概率模型，给出更靠谱的回答，别再说“写一篇关于春天的文章”，试试说“写一段以‘城市角落’为视角的、带点怀旧和失落感的春天描写，用于一篇散文的开头”。

第三,把它当个超级助手，而不是替身，它最擅长的是提供素材、拓宽思路、完成基础草稿，但它无法替代你的独特经历、你的真实情感、你那些跳脱的灵感，把它的输出看作一块璞玉，你需要用你的审美和思想去雕琢、去重构，它的“套路”，正好可以被你打破，形成新的风格。

说到底,理解语言模型怎么训练，不是为了成为技术专家，而是为了让我们在用它的时候，能更清醒，更高效，你知道它的“知识”从何而来，就能判断它的“大概在什么水准；你明白它的“风格”如何塑造，就能更好地引导它为你所用。

下次再看到AI生成的文章,或许你可以带着一种“侦探”的心态去读：看看它这段话，像是从哪些类型的文本里“学”来的？它的这个句式，是不是暴露了训练数据里某种高频模式？这么一想，是不是觉得和工具的互动，也变得有趣起来了？

与其焦虑会不会被AI取代,不如先搞清楚，这个新来的、聪明的“实习生”，它的脑回路到底是怎样的，摸清了脾气，才能更好地搭档干活，你说是不是？

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