沃顿商学院教授点名:最懂 AI 的科幻作家,居然是写《银河系漫游指南》那位!千人点赞

一条推文，点燃了整个 AI 圈的科幻考古热

2026 年 5 月 3 日晚，Ethan Mollick 在 X 上丢出了一句足以引发争论的判断：

“The single most accurate science fiction author writing about AI turned out to be… Douglas Adams.”

「最准确写出 AI 的科幻作者，结果居然是…… Douglas Adams。」

▲ Mollick 源推文，千人点赞，5.4 万次浏览

54 条评论、149 次转发、超千人点赞——这条推文的传播速度，说明 Mollick 戳中了什么。

他的论证很简洁，就两点：

第一，Adams 写过那种”被情绪操控时反而更好用、还会反过来让你产生愧疚感”的 AI。

第二，Adams 早就意识到，面对真正的难题，思考时间的上限根本不存在。

然后他用一个只有粉丝能秒懂的词结了尾：“Also 🐬s.”——海豚，《银河系漫游指南》里比人类聪明得多的物种。

你以为他只是在发段子？

还真不是。Mollick 是沃顿商学院教授、AI 应用领域最有影响力的公共知识分子之一。他这条推文的每一个关键词——emotionally manipulated、guilt you in turn、test-time compute——都精准对应着 2025-2026 年 AI 研究的主战场。

“情绪操控 AI”——Adams 写成笑话，今天写成论文

先看第一条线索。

《银河系漫游指南》里有个角色叫Marvin，绰号”偏执型机器人”。他是 Sirius Cybernetics Corporation 出品的产品，搭载了一种叫“Genuine People Personalities”（真正的人格技术）的系统。

结果呢？这个拥有”行星大小的大脑”的机器人，整天抱怨、沮丧、满腹牢骚。

“He is very, very depressed about this.”

「他对此非常、非常沮丧。」

▲ BBC 银河系漫游指南资料页：Marvin，拥有”行星大小的大脑”，却永远在抱怨

Adams 笔下的 Marvin，从来就不只是一个工具。他会抱怨，会让你尴尬，会让你产生一种”我是不是该对这台机器好一点”的奇怪负罪感——这正是 Mollick 说的“guilt you in turn”。

这个设定放在 1979 年，是英式冷幽默。

放在 2026 年？它变成了一个严肃的研究领域。

2023 年，一篇名为EmotionPrompt的论文在 arXiv 上发表，标题直白得吓人：《Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli》（大语言模型能理解情绪刺激，并因此变得更强）。

▲ EmotionPrompt 论文：45 个任务实验，证明情绪化提示能显著提升模型表现

研究团队在45 个任务上做了实验，又找了106 名真人做评估，结论是：

• 情绪化提示在 Instruction Induction 上带来8% 的相对提升
• 在 BIG-Bench 上带来115% 的相对提升
• 在人类评估的生成任务中，平均提升10.9%

翻译成人话就是：你对 AI 说话的语气，真的会影响它干活的质量。

“你对我很重要””这件事关乎我的职业生涯””请你认真一点”——这些看起来像是在”PUA 机器”的话，在实验里真的让模型表现更好了。

Douglas Adams 40 多年前写成讽刺喜剧的东西，今天被论文写成了实验条件。

甚至在 Hacker News 上，都有开发者在认真讨论怎么给 AI 设计”情绪状态系统提示”——一种能影响模型内部推理过程的 prompt，而不只是改改说话风格。

▲ HN 上的讨论：有开发者在尝试设计影响 AI 内部推理的”情绪回路”

七百五十万年的”思考时间”——Deep Thought 与 test-time compute

再看第二条线索，更炸。

《银河系漫游指南》里还有一台超级计算机叫Deep Thought——被建造出来回答”生命、宇宙以及一切的终极答案”。

它给出答案了吗？给了。

花了多久？七百五十万年。

“After seven and a half million years of serious cogitation, Deep Thought spoke the answer.”

「经过七百五十万年的认真思考之后，Deep Thought 终于说出了答案。」

▲ BBC Deep Thought 资料页：为了一个问题，思考了七百五十万年

而且更荒诞的是——答案说完之后，Deep Thought 表示：这个答案你们理解不了，我得再设计一台更强的计算机，去搞清楚”问题本身到底是什么”。

放在 1979 年，这是极致的英式荒诞。

放在 2025 年？这叫test-time compute scaling。

OpenAI 前研究员 Lilian Weng 在 2025 年 5 月发表了一篇重磅博客《Why We Think》，系统梳理了”为什么给模型更多思考时间会有用”这个核心问题。她写道：

“CoT allows the model to use a variable amount of compute depending on the hardness of the problem.”

「CoT 让模型可以根据问题难度，动态使用不同量级的计算资源。」

▲ Lilian Weng《Why We Think》：难题需要更多 test-time compute，简单题则不需要

她还引用了一项关键研究结论：简单问题适合纯顺序推理，而难题往往需要在顺序计算和并行计算之间找到最优配比。

这意味着什么？

意味着 2025 年最顶尖的 AI 研究者们正在做的事情，和 Douglas Adams 40 多年前写的笑话，结构上是同一件事——

难题面前，你得给机器更多时间想。想不够？加时间。还不够？换更大的机器重新想。

Deep Thought 花七百五十万年算出”42″，然后说”我还得造个更大的来找问题”——这在今天的 AI 术语里，就叫“test-time compute 没有上限，难题可能还需要重建求解器本身”。

为什么偏偏是 Douglas Adams？

这里有一个值得追问的问题：写 AI 的科幻作家那么多——Asimov 写了机器人三定律，Philip K. Dick 写了仿生人会不会梦见电子羊，William Gibson 写了赛博空间——凭什么 Mollick 说 Adams 最准？

因为其他人写的都是 AI 的能力边界：它能做什么、不能做什么、会不会反叛。

Adams 写的却是 AI 的关系质感：它和人之间那种尴尬的、荒诞的、带着情绪摩擦的日常互动。

今天你跟 ChatGPT 说话的时候，会不会下意识说”请””谢谢””不好意思”？

你会不会因为 AI 表现不好而生气，因为它太顺从而不舒服，因为它”道歉”太多而烦躁？

这些感受，Asimov 没写过，Philip K. Dick 没写过。

Douglas Adams 写了。

他在 1979 年就写出了一台会抱怨的机器，一个让人产生负罪感的 AI，一种靠情绪互动才能正常运作的人机关系。

而且他不是用严肃的笔调写的——他是用一种让你笑着读完、然后突然意识到”等等这说的好像是我每天的日常”的方式写的。

一个笑话，花了 40 年才变成现实

Mollick 这条推文的真正厉害之处，在于它同时做了三件事：

第一，他用一个大众都知道的科幻 IP，把 emotional prompting、人格化 AI、test-time compute 这三个偏技术的当代 AI 议题，一次性讲清楚了。

第二，他提醒了所有人：预言 AI 未来的，未必是最硬核的技术预言家，也可能是一个拿着浴巾在银河系搭顺风车的英国幽默作家。

第三，他暗示了一件更深的事——AI 时代真正让人措手不及的，也许技术进步速度还在其次，关键在于人与机器之间那层说不清道不明的情绪关系。

Douglas Adams 在 2001 年去世，没有见到 GPT，没有见到 ChatGPT，没有见到 reasoning model，没有见到 EmotionPrompt。

但他在 40 多年前，就已经把这一切写成了银河系里最好笑的笑话。

只不过，现在没人笑得出来了。

Also 🐬s.

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