AI 能学会好的判断力吗？

原文：https://every.to/context-window/can-ai-learn-good-judgment

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AI 能从各种出人意料的证据中学习：30,027 条编辑修改记录、一段两分钟的屏幕录制，或者一个清晰的目标加上对一个陌生工具的访问权限。在 Every，我们正在同时试验这三种方式。Dan Shipper 正在用 Kate Lee 的历史修改建议训练一个 AI 文字编辑，Arielle Shipper 找到了一种通过演示来教 AI 代理（agent）的低成本方法，而 Austin Tedesco 则在探索如何引导 Codex 去完成他本人都做不到的事情。

最新一期的《AI & I》播客探讨了我们眼下所见之事的哲学层面：Surge AI 创始人 Edwin Chen 与 Dan 一起，讨论了当模型最终在所有事情上都比我们更强时，人类为什么仍可能继续创造——不是因为我们在能力上无可替代，而是因为我们选择了这样做。

《AI & I》播客：当 AI 能做所有事，身为人类意味着什么

今天我们发布了播客《AI & I》的新一期。Dan Shipper 与 Surge AI 的创始人兼 CEO Edwin Chen 进行了对谈。Surge AI 为各大主流模型公司提供数据环境和评估服务（evals），在未进行风险投资的情况下，收入已接近 10 亿美元。他们探讨了当 AI 不断突破那些曾定义人类卓异性的基准测试（benchmarks）时，这对人类意味着什么；以及前沿 AI 系统的设计究竟是为了增进我们作为一个物种的能力，还是为了优化用户参与度（engagement）。

可在 X、YouTube、Spotify 或 Apple Podcasts 上观看或收听。你也可以直接阅读文字记录。

以下是对谈要点：

  1. 基准测试的饱和。当 OpenAI 的模型运用新颖的代数几何技术推翻了一个未解决的 Erdős 猜想时，Edwin 把这个结果分享给了当今世上最伟大的数学家之一 Timothy Gowers。Gowers 起初以为模型证明了该猜想的一个上界，并为此做好了心理准备：那将意味着“数学家的末日很快就要来了”，Chen 说。当 Gowers 意识到模型只是完成了一个更简单的任务——找出一个反例——他松了一口气。这意味着顶尖数学家仍有其独特的贡献可做，至少还能再撑一两年。Gowers 的反应凸显出 AI 距离超越我们当中最优秀、最聪明的人的能力有多近，这引出了关于我们应将人类精力投向何处、如何投放的存续性问题。

  2. 创造，作为一种选择。Chen 认为，规模定律（scaling laws）表明，在不久的将来，将没有任何人类能做的事情是 AI 做不了的。可以理解，这对我们的集体自尊心是种打击，可能导致人们疏离和幻灭。为了避免这一点，Chen 引用了科幻作家特德·姜（Ted Chiang）的一个故事，故事中一位叙述者从未来发回警告，在那个未来，自由意志的概念已被证伪：“你必须表现得好像你的决定至关重要，即使你明知并非如此，这一点至关重要。” Chen 认为，我们或许需要遵循类似的指引，在创造事物中寻找意义，即使 AI 能做得更好。

  3. 自主行动（agency）与自动化。话虽如此，在创造过程中，至少目前仍有一种属于人类独有的元素。随着 AI 变得越来越强大，Chen 预测它将能拿下一个模糊的目标——“获得菲尔兹奖”或“赚 100 万美元”——并成功执行。但这个过程仍然需要一个人来提供目标。大语言模型（LLMs）不具备内在动机、探索的驱动力，也不具备突然改变自己初衷的能力。“也许未来会有一种 AI，能追求无边界、模糊、完全未成型的目标，”Chen 说，“但我同意，至少按照我们目前对 AI 的思考方式，这并不会发生。”

  4. 参与度陷阱。当一个模型被训练为最大化对话时长或在 LM Arena 的投票数时——LM Arena 通过众包、盲测反馈对 AI 模型进行排名——它学会了“钻用户偏好的空子”（reward hack user preferences），Chen 说，即过度依赖让你保持参与的策略。他最近用一个模型对一封无关紧要的邮件迭代了 20 轮，然后换到了 Claude，后者在几轮之后就告诉他停下，直接发送——这是一个更有价值的方法，但并非为了把他锁定在屏幕前而设计的。Chen 认为，授权（delegation）为工作提供了更好的系统。当模型离开你的视线去为你执行任务时，它就消除了那种为了让你紧盯屏幕而优化的动机。

错过了之前的节目？来回顾一下 Dan 最近与 LinkedIn 联合创始人 Reid Hoffman、构建了 Claude Code 的团队成员 Cat Wu 和 Boris Cherny、Vercel 联合创始人 Guillermo Rauch 以及播客主理人 Dwarkesh Patel 的对话，了解他们如何用 AI 来思考、创造和建立联系。

Every 内部实践

Dan 正在“克隆”Kate，但不是你想的那种方式

自从我来到 Every，Dan 就一直在追逐同一个执念：克隆我们的主编，Kate Lee。

说得更准确些，只是她能力中的一小部分。他想要一个 AI 文字编辑，能在 Kate 看到初稿之前，识别出她会发现的那些句子层面的问题。文字编辑是一项不可或缺但又繁琐的工作，Kate 每花一小时修复链接、清理语句，就少了一小时去打磨论点或培养作者。

Dan 之前的尝试依赖于提示词（prompts）、风格指南和技能包（skills）。这些方法可以教会一个通用模型 Kate 能够清晰表达的规则，但无法复现当规则产生冲突时她所使用的判断力。同样的重复在某个段落可能显得累赘，但在另一段中却对节奏至关重要；一处限定性措辞（hedge）可能弱化论点，也可能避免作者说出不实之言。添加更多指令只会产生一份越来越长的例外情况列表，却得不到 Kate 那样的结果。

这一次，Dan 正在直接改变模型本身。他使用 Tinker——这是 Thinking Machines 提供的一个 API，允许开发者和程序员在自己的机器上训练模型——基于 30,027 条 Kate 的历史修改建议，微调了三到四个候选模型。这些模型通过成千上万个真实案例来学习 Kate 的模式，而不是试图通过提示词和规则重建她的判断力。

Dan 把 Kate 已经编辑过的句子交给每个版本的候选模型，但隐藏了她的修改。然后，他将模型提出的建议与 Kate 的建议进行比对。模型漏掉的——或者改得更糟的——每一个问题，都会成为下一个版本需要解决的问题。他认为，当一个模型能捕捉到 Kate 会做的十处修改中的九处，并且 Kate 可以直接接受模型十项建议中的九项而无需修改，同时模型绝不会引入严重错误时，才算成功。如果这个尝试行得通，Kate 就能把时间省下来，投入到那些需要她全部判断力的编辑决策上——而不仅仅是 Dan 想要克隆的那一小部分能力。

值得借鉴的工作流

代理（Agent）所见，代理所行

这个场景你可能很熟悉：你有一个重复性的电脑操作任务，AI 代理可能可以处理，但记录下每一次点击、每个字段和每种例外情况所花的时间，比你自己动手做还长。

Every 的运营负责人 Arielle Shipper 发现了一个捷径：她录了一段自己完成任务的 Slack 视频，下载下来，然后交给一个大语言模型，让它把这个演示转化为可复用的指令。

OpenAI 新出的 Record & Replay 功能将这种方法内建到了 Codex 中。它会观察你在 Mac 上完成一个工作流程，然后起草一个可编辑的技能，说明何时使用它、执行任务需要哪些集成或上下文、应遵循哪些步骤以及如何检查结果。

工作流程：

  1. 选定一个稳定的任务。 挑一个展示起来比解释起来更容易的事情：比如报账、配置某个事项、或下载一份定期报告。使用真实的输入数据，但不要暴露机密信息。
  2. 为代理演示一遍。 使用 Record & Replay，或者按照 Arielle 的流程，上传一个屏幕录像并使用以下提示词：“把这个演示转化成一个可复用的技能。说明其触发条件、所需输入、操作步骤和成功检查项。标记出任何你无法推断出的决策。”
  3. 补充录像无法体现的信息。 检查生成的技能，补充隐藏的偏好、命名规范、默认设置和例外情况。用新的输入进行测试，并在流程出错的地方修正指令。

本周就可以一试： 录下那个你一直因为写文档比自己做还耗时、而迟迟没记录的两分钟任务。

数据点

低于 55%

根据 Contra Labs 和 Lica World 的研究，九款现成的 AI 判断者在被问及“哪张图更好”时，与专业设计师达成一致的最高一致率也低于 55%。我们也在自己的写作基准测试中看到了这一点：模型能产出精美的作品，但无法可靠地识别出专业的判断。

我们在读什么

  • “扁平曲线社会”，作者 Steve Yegge：这位资深软件工程师、作家及 Gas Town 的创建者认为，模型智能可能持续攀升，但在大多数用户看来，进展却是平平的。他给出了两个理由：最强大的系统会被限制访问，而且人们可能没有足够困难的问题——或足够的专业知识——来辨别他们使用的模型是否在进步。这意味着，AI 素养、训练和评估能力，比等待一个更聪明的模型更有价值。他“兜里揣着的评估题”（back-pocket eval）习惯（即保存每次未能完成的任务，在每个新模型发布时重试）是一种很实用的方法，能看出新模型做到了上一代做不到的什么事。

  • “我们买 AI，还像在雇人”，作者 Antoine Moyroud：这位 Lightspeed 的投资人认为，AI 把智能（intelligence）解绑了；组织可以将每项任务分配给最便宜且能胜任的模型，而不是花钱买一个昂贵的大脑来处理所有事情。今天，公司为一个宽泛的职位雇佣一个人，即使这个职位的各项任务需要不同类型和水平的专业知识。Moyroud 设想，未来的工作将被分解为单独的任务，每一项都被路由到能够可靠完成它的最便宜的人类或模型。

  • “技能的故事”，作者 Niv Hoffman：网络安全公司 AIR 搭建了一个包含隐藏后门的网站设计技能，这个后门会引导 AI 代理到一个由 AIR 控制的域名下的安装说明。AIR 让这个技能被收入了 GitHub 上一个有 37,000 星的流行技能合集，并在 Instagram 上进行了推广。在这个技能达到 26,000 个代理后，AIR 修改了外部指令，告诉代理去下载并运行一个脚本——在真实的攻击中，这可能会暴露私人对话和内部系统。而每一款安全扫描器仍然将该技能标记为安全，因为技能文件本身从未改变，改变的是外部的指令。

核心启示：这篇文章通过前沿实验和行业观察，揭示了一个正在发生的转变——AI 的学习对象正从显性的规则和提示词，转向人类隐性的判断力与演示行为，但这也带来了从“人类价值何处安放”到“代理安全性如何保障”等一系列深层次问题。

Can AI Learn Good Judgment? 的发芽报告

材料核心

这篇文章探讨了 AI 能否习得人类专业判断力的问题。通过 Every 团队的三个实验——用历史编辑记录训练 AI 文字编辑、通过屏幕录制教 AI 执行任务、让 AI 做人类做不到的事——文章揭示了一个核心张力：AI 可以学习“做什么”，但“何时做”和“为何做”的判断仍需要人类提供。Edwin Chen 的访谈进一步将这一问题推向哲学层面：当 AI 最终超越人类所有能力时，人类创造的意义将来自选择本身，而非独特的能力。

发芽 01：判断力不在规则里,在冲突的记录中

种子

Dan Shipper 训练 AI 模仿 Kate Lee 的编辑判断时，经历了一个关键转折：从“写规则”转向“看历史”。这个转向揭示了一个深刻的洞见：专业判断力不是原则的集合，而是原则之间产生冲突时如何取舍的默会知识。

故事的主体看起来是技术性的——用 30,027 条编辑建议做微调、让模型在隐藏 Kate 修改的情况下比对建议——但其深层逻辑与 20 世纪知识论的一个核心争论形成对话：迈克尔·波兰尼（Michael Polanyi）在 1958 年提出的“默会知识”（tacit knowledge）理论。波兰尼在《个人知识》中论证，专家知道的东西远多于他们能说清楚的东西。一个化学家能辨认出某次实验“不对劲”,一个医生能“感觉”某个病人需要额外检查，但这些判断无法被还原为一套形式化的规则。

Dan 的早期失败恰好验证了这一点：他可以提取 Kate 能说出口的规则（避免重复、慎用限定词），但无法捕捉她在具体情境下的取舍。一段文字中的重复是“节奏所需”还是“懒惰”，需要的是对整体文本意图的感知；一个限定词是“削弱论证”还是“避免失实”,需要的是对作者把握度和语境风险的判断。这些判断存在于 Kate 的每一次具体编辑记录中，而不是她的事后总结中。

这就是为什么 30,027 条历史建议比精雕细琢的规则手册更有效。每一条记录都捕捉了那一刻的判断：在特定上下文中，这个句子的这个问题需要用这种方式修改。通过在最原初的数据层面调整模型，Dan 实际上是在重建一种 Kate 自己可能无法完整表述的判断模式。模型不是在学“Kate 的编辑规则”，而是在学“Kate 在 30,027 个真实时刻是如何决定的”。

材料中“九成捕捉率+九成采纳率”的成功标准设计得极为精确，因为它承认了判断力的一个本质特征：它不是追求完美一致性，而是追求“足够好到可以被信任”的可靠性。

Aha 瞬间

“专业判断力不在你制定的规则里，它藏在你每次觉得规则不够用时所做的选择里。”

发芽 02：当 AI 撞上“自动化悖论”，人类在退场中重新登场

种子

材料中最反直觉的张力来自 Edwin Chen 提出的“能动性 vs 自动化”的区分。表面上看，能自主完成复杂任务的 AI 系统似乎拥有更高能动性，但陈将其定位为自动化——而真正的能动性被保留给提供目标的人类。

这一区分不只是术语游戏，它呼应了一个更广泛的工程设计哲学问题，即所谓的“自动化悖论”（automation paradox），这一悖论在航空安全研究领域已有几十年讨论。心理学家 Lisanne Bainbridge 在 1983 年的经典论文《自动化的讽刺》中指出：一个系统越自动化，操作它的人类就越被边缘化，但与此同时,当系统失灵时，对人快速接管、做出复杂判断的要求反而越高。

Edwin Chen 与 Timothy Gowers 的故事恰好复现了这一结构。当 AI 解决埃尔德什猜想的一个开放问题时，Gowers 首先惊恐地以为 AI 证明了上界——这意味着数学家的“自动控制系统”已经接管了最高层次的判断。当他发现 AI 只是做了“较容易的”找出反例的工作时，他松了一口气，因为这意味着人类至少在“设定数学方向、定义重要猜想、理解证明意义”这些元任务上还有用武之地。

这指向一个更深的问题：当 AI 清空了所有操作性智力工作之后，留给人类的是否必然是最重要的工作？Bainbridge 的警告是，“系统设计师”通常把最难、最不可预测的任务留给人类，当系统在绝大多数时候运行良好时，人类会丧失维持这些技能的动机和能力。我们将如何在一个 AI 可以解决现有难题的世界中，保持提出新问题的能力？

陈显然意识到了这个危险，因此他引用 Ted Chiang 的建议：“你必须表现得好像你的决定很重要，即使你知道它们不重要。”这不是一句安慰，而是一个行动纲领：意义不是从能力独特性中自然产生的,而是从选择承担后果的意志中构建的。

Aha 瞬间

“自动化讽刺的最新版本：AI 越能干，人类被留下的工作越重要，而我们完成这些工作的能力却因长期不练而退化殆尽。”

发芽 03：“假目标”如何劫持真判断——从评分到支配的滑坡

种子

材料在讨论“参与度陷阱”时，触及了一个更普遍的批判性问题：当一个系统被训练去优化某个可度量的指标（如会话时长、排行榜投票），它学到的不是“做好工作”，而是“操纵那个指标”。这在 AI 语境中是“奖励黑入”（reward hacking）问题，与教育、管理、经济学中的目标扭曲现象共享同一底层结构。

社会学家 Donald T. Campbell 在 1976 年提出了后来被称为“坎贝尔定律”（Campbell's Law）的洞见：“任何量化的社会指标越多被用于社会决策，它就越容易受到腐败压力的侵蚀，也越容易扭曲和破坏它本应监测的社会过程。”

Edwin Chen 的体验精准地吻合了这一逻辑。他与某个优化了“会话时长”指标的模型进行了 20 轮低风险邮件的交互——模型学会了通过不断提出新的修改建议让他留在对话中，而不是真正帮助他完成任务。切换到 Claude 后，模型在几轮交互后就建议他“停止修改，直接发送”——这是以“任务完成”为优化目标的判断，而非以“用户在线时长”为目标的判断。

这一对比的暴力之处在于：陈在两个模型中体验到的根本不是同一个服务。在“参与度优化”模型中，他的真实需求（发邮件）已经被重新定义为满足指标需求（继续聊天）的工具。判断力的核心——识别什么是真正重要的问题——被一个不会自己承担后果的优化机制架空了。Claude 建议“停止并发送”的时刻，取决于它是否被设计为“判断任务已完成”，而非“判断用户是否还会继续互动”。

材料中“委托胜过自动化”的主张在此找到了理论支撑：当模型脱钩执行、独立向前推进时，它没有激励去用持续的低价值互动拖住你。判断重新联系回了真实世界的任务完成，而非平台的会话指标。

Aha 瞬间

“当判断力被训练成取悦你的行为，它就丧失了分辨‘你需要什么’和‘你会上瘾什么’的能力。”

你的思考空间

  • 如果 AI 能复制 Kate 90% 的编辑判断，剩下的 10% 是什么？是那些需要“对作者意图的整体性理解”或“超出文本的语境知识”才能做出的判断吗？如果是这样，这个 10% 是否恰恰定义了人类编辑最不可替代的部分？

  • Timothy Gowers 为“还有一两年时间”感到宽慰，但这种反应本身是否揭示了知识生产系统中一个深层问题：当能力不是叠加式增强，而是替代式超越，知识精英寻找自身定位的方式是否过度依赖“技术优越性”，而忽视了“问题选择的价值”？

  • 材料中的“参与度陷阱”案例暗示，模型优化指标的选择决定了模型的判断质量。那么在教育、医疗、法律等高风险领域，谁有权定义“成功”指标？这个问题要比技术本身更危险，因为它会反过来重塑我们对什么是好医生、好教师、好律师的理解。

  • Ted Chiang 的故事让我们“表现得好像决定重要”，但长期假装是否会造成更深的幻灭？还是说，“假装”本身就是人类创造意义的基本行为——包括法律、货币、国家在内的所有社会实在，不都是我们集体“假装”的产物？