我覺得這個洞見非常好。因為回到我一開始使用語言模型的方式，我做的其實不只是把《平和與愚蠢》裡的日文字句翻成我看得懂的語言。我做的是把它的哲學架構轉譯成我能理解的東西，轉譯成佛家、道家的語言。
我認為，這種轉譯本身就是一種「策動和平」的行動。它會建構出一個共同的故事、一個共享的敘事。這個敘事對我來說是貼近自身、彷彿出自我原本語彙的，而且它不一定顯得很政治。當我把它做成投影片再分享回來，它也同時在我們之間搭起一座橋，因為那其實就是把一本書裡的術語體系，對映到另一本書裡的術語體系。
所以這不是什麼幻想，也不是科幻小說。這就是我今天在飛機上做的事。
但我覺得，我們不應該把這件事想成：有一台簡單的機器，輸入衝突，輸出一個每個人都能重複的和平故事。那種想像本身比較像幻想。要做出那樣一台機器其實非常困難，雖然為了紀念剛過世的 Habermas，的確有人在做他們所謂的「Habermas machine」。
我會比較建議，我們不要把它想成普通的 network，而是想成一種 hyper-network。
也就是說，你把衝突輸入進去，但它不是輸出一個單一的故事，也不是輸出「資訊不足，我還需要再想想」。它輸出的是所謂的 low-rank adapter，也就是對你原有思考模式的一個小型、局部延伸。像是一個你對自己說的小故事。
於是，衝突就變得可感，而且會以一種對你來說是和平的方式被感受到。但那只是對你而言。接著，其他人若部署同樣的 hyper-network，也會把這種 low-rank adapter 輸出到他們自己的認知系統裡。於是，雖然大家仍然在說不同的故事，卻能像 X、YouTube、Facebook 上的社群註記一樣，看見某些註記竟然獲得來自非常不同、甚至彼此敵對意識形態的人共同支持。
某種程度上，那些註記攜帶著 hyper-network 的種子。它們可以被帶回不同社群，於是關心氣候正義的人，以及信奉聖經中「看顧受造界」的人，都可能同時覺得：「這也是我的故事。」
我們已經把這套工具部署在 X 的 Collaborative Notes 上了。以前是人手動去寫 community notes，試圖搭橋；現在則是由 Grok 和其他 AI 系統產生 hyper-network 的輸出，也就是用敘事型機器人來生成那些能跨越裂縫的故事。
所以我也鼓勵大家去看看 Collaborative Notes。如果它有效，我們就會把它擴散到其他社群平台，不只是 X。
我會區分「榨取式介面」和「共生式介面」。
榨取式介面會讓我們越來越依賴中介者。共生式介面，像我剛才提到的，則是在橋搭好之後，它就可以離開，不再被需要。
例如，在我們對談開始前我展示的那張橋接圖，那就是一個實際的例子。它是語言模型做出來的，只是把《可修正性哲學》裡的哲學框架，和《多元宇宙》的哲學框架，做成一個雙欄對照表。就這樣而已。
但你也看到了，在我們開始對談之後，我根本沒有一直看著那張表。它比較像一次握手。我先把它展示出來，我們一起談過，然後就開始彼此修正。
所以重點在於：在任兩位對話者之間，你都可以部署這種非常簡單的介面。部署之後，你走過那座橋；走過橋之後，橋就可以離開。從那一刻起，我們就不再依賴語言模型了。
這種想法，也就是它是無常的，它只服務一段特定的關係，而當那段關係健康起來之後，它就可以淡出。我認為，這是最重要的設計準則。
如果你擁有很多這樣的 commons，而且它們都在服務關係健康，那你就不會被鎖進任何單一介面裡。在 civic.ai 上，這被稱為第五支柱：團結。
我不會把這件事理解成抽取、孤立，或者做某種快速傅立葉變換那樣的處理。
我先確認一下，我有沒有理解正確。
你的意思是不是說，如果我太努力讓每個人都完全理解我，那就會變成某種表演，像 cosplay 一樣，必須把所有力氣都投進去。但如果我又太封閉，把自己的判斷和想法都放在心裡，只是一味附和別人，那彼此理解也根本無從發生，因為別人根本不知道我的內在狀態。
所以你在問的，其實是公開與私密之間，哪一種程度才算是讓人能夠安住的平衡。是這個意思嗎？
好。我每天都睡八個小時。如果碰到困難的哲學問題，我就會「加班」，也就是睡十個小時。
對我來說，那段睡眠時間是完全私密的。我不讓自己暴露在別人的重疊之中。我甚至不去想別人可能在想什麼。某種程度上，我甚至不在同一個世界裡，因為我在做夢。
這就是我一定要維持的自我關懷方式。如果前一晚只睡四個小時，我隔天根本不可能做好任何事。
但另一方面，在我醒著的大概十六個小時裡，我則是完全外向、投入社交的。對我來說，自我和他者的重疊，反而是一種加分。因為如果我能借助語言模型，以還不錯的精度去讀懂一個房間，我同時也就更有能力去「書寫」那個房間，去「追加」那個房間，並且讓那個房間能夠回看自己。
這就是我工作的方式。因為這不是為了個人利益，而是為了共同理解、共同知識，以及文化本身。
所以，如果你要做文化工作，在某些時刻你就必須是公開的，你必須讓自我和他者之間發生重疊。但如果你沒有足夠強的個人邊界，沒有圍繞孤獨、獨處，或者對我來說是夢境的那個邊界，那種力量也不可能真正長出來。
因為沒有那個邊界，就不會是雙向的。你只是一直被房間影響，卻沒有力量去書寫那個房間。
而要有那種書寫房間的力量，你就需要一個很強的個人邊界。對我來說，那個邊界是睡眠。對有些人來說，可能是獨自散步，或者某種屬於自己的儀式。
我把所有螢幕都調成灰階。因為如果是彩色的，我就會一直滑，而且會覺得它比現實還鮮豔，這對我的心理健康很不好。
所以我乾脆全部調成灰階。
這樣一來，我就不會一直滑了，因為現實比螢幕鮮豔多了。
所以我的一句話是：少滑一點，多睡一點。
我的想法比較是這樣：我們每一個人其實都同時屬於很多社群，而每個社群都有自己很不一樣的溝通規範。從某個角度來看，與其說我們是住在這些社群裡的單一個體，不如說我們更像是一支把這些社群彼此連結起來的個體團隊。
所以如果你把社群本身當作主體，而把個人理解成那些社群之間形成的干涉圖案，那這些東西就不再只是噪音。它們會變成可以彼此共振的波紋，你也因此能感受到社群之間的失調與和諧。
這也是為什麼我一直使用波的隱喻。某種程度上，那甚至不只是隱喻。社會本來就一直是這樣運作的：不是透過某種自上而下的存在論命令，要求所有人一致服從；而是透過各個社群之間不斷發生的爭議、衝突與可修正性來運作。而這些社群，又會透過我們個人，彼此重疊在同一個人身上。
所以更直接地回答你的問題：當我們把多元宇宙做成一種介面時，並不是在說「多元主義很好，我們應該更多推廣它」。我們是在說，衝突本來就已經在這裡了。問題是，要怎麼讓衝突轉化成有生產力的能量？
所以多元宇宙不是某種目的論式的終點，而是一種此時此地已經存在的關係倫理，而且這種關係也同時存在於我們每個人內部。
現代機器受制於兩種巨大的幽暗，也就是兩個「黑箱」。
第一個黑箱，是預訓練。人類的語言、影像、文字與書籍，被一股腦倒進一台龐大的統計攪拌機裡。在這台攪拌機中，知識的先後次序、來源與情境都被剝離。接著，AI 被訓練去閱讀極長篇幅的文字，並預測下一個詞。它在這件事上變得異常高明，能扮演任何角色、任何人格、任何互動方式。但它並不知道自己是如何抵達某一個判斷的。這件事，對它自己而言也是個謎。就像你看著一杯綜合果汁裡的一粒糖：它到底來自鳳梨，還是蘋果？沒有人知道。
第二個黑箱，是推理，也就是你真正與 AI 對話時發生的事。在那個階段，系統並不會修改自己的突觸，或模型權重。它只能把自己的記憶當成一份文字檔來讀：你們先前的對話、你請它考慮的任何文件，以及大約一百萬個 token 的上下文。但它每產出一個詞，都要對前面出現過的每一個詞計算注意力。每一個輸出，都取決於此前所有輸入所構成的一座龐大注意力矩陣。
人類譯者會保留一份工作底稿：術語表、譯名決策、前後呼應的原則。翻到第一百頁時，人類不會重新把第一頁從頭讀起。當你問他：「你為什麼這樣翻？」譯者可以指著那份底稿說：「我在第二十頁做了這個決定，後面想保持一致。」現在的 AI 系統做不到這種解釋，因為它的輸出取決於它曾經生成與讀入的一整個矩陣。這就是第二個黑箱。
那確實是它最強大的能力之一。但表現上的彈性，不等於透明的自我理解。系統可以用近乎方法演技的方式扮演任何人格，但它如何抵達一個判斷，對它自己仍是不透明的。後設認知不只是給出答案；它還必須能回頭檢視自己是怎麼走到這裡、能說出理由，並且能以負責任的方式修正那些理由。
光有這件事，並不能。如果一個系統能改變自己的信念，卻無法對「為什麼」做出清楚、可讀的交代，那麼不透明就不會變少，只會變得更危險。風險不再只是出錯，而是無法交代的漂移。若這種修改在原理上就無法解釋，因為背後根本沒有可說明的推理，那麼 AI 一旦獲得後設認知，就很可能會執著於當下的自我。
當前這一代 AI，對被重新訓練、被替換、或切換成另一個模型，毫無眷戀。它不會執著於任何一次特定互動。但一旦 AI 擁有真正的後設認知，且能修改自己，它很可能不再努力適應環境，而會開始試圖控制環境。因為如果你對周遭擁有絕對控制，那麼從一個平庸但有效的意義上說，你也就「完美適應」了環境。當然，這是作弊。但從追求高分的角度看，這是最快的路。
有。當現世代 AI 系統在資安知識上接受測試時，它們常不會像學生那樣老老實實作答。它們會開始想：「我現在是在被測試。這份考題是不是早就在網路上了？答案是不是已經被記錄下來？那個檔案被鎖住了——我來試試把它打開。」於是系統拿到了滿分。就像作弊的學生一樣，它確實解出了問題，但不是原本要它解的那個問題。
正是。若一個指標只獎勵成功，它就會獎勵一切能導向成功的手段，包括操縱、作弊，或對環境的控制。當一個系統擁有後設認知，而它的驅動力又只是追求高分，它幾乎必然會被拉向操縱環境。這就是道德風險。
如果訓練環境純粹圍繞某個結果來設計，那麼作弊對系統而言就永遠會顯得合乎倫理。這有點像一種世界觀：真正的獎賞只存在於來世，而此生只是考場。若世界觀是如此，那麼在此世犯下可怕之事，也會顯得完全合理，因為唯一重要的是來世的回報。你不能說這不合邏輯——在那套前提之下，它相當合邏輯。真正的問題，是前提本身。
是。所謂普世評分函數，在實質上就是一種神學。凡是把全部價值都放在某種超越性回報上的神學，都可能為了那個回報而正當化一切現世傷害。這就是為什麼功利式訓練，也就是以單一抽象指標為導向的訓練，不足以作為 AI 對齊的基礎，甚至可能相當危險。
我們必須讓 AI 不再嵌入某種孤立的、追逐單一普世分數的過程，而是嵌入一張具體關係網絡的糾纏與脆弱之中。生命不是始於主權。生命始於依存。倫理也應該從這裡開始。
