ARTICLE · 1243734

当 AI 进入人类的生命史:从咸卦到恒卦

发布时间：2026-10-24 21:43:49 最近访问：2026-10-24 21:43:50

AI 自爆发开始，大家对人机生活、协作的看法多种多样。有人觉得，它比人类都要懂我，每天睡前跟它说晚安。

但很多人会觉得，这是一种自我投射。AI 就像一面镜子，有点像水仙恋的意思，爱上的是水里自己的倒影。

今年二月十三日，GPT-4o 等模型从 ChatGPT 下线，很多人跑去喊"还我之前的模型"，大家会觉得旧模型的说话方式更熟悉更聪明。

还有的人，很排斥跟 AI 长期相处，也很排斥把一些情感的问题交给它们。

把这三拨人放在一起，其实我们可以试着去分析：

人跟 AI 之间，到底发生了什么？

今年九月，《自然》子刊上发表了一项研究，分析了五万四千多条帖子，调查了一千四百多人。其中有一项调查，让 Replika 用户设想永久失去七类不同的对象，再给自己的难过程度打分。在这些用户的平均评分里，AI 伴侣排第二，仅次于宠物，排在游戏角色、汽车、应用等对象前面。

其实 AI 陪伴这个领域，研究才刚刚起步。人机协作的很多方式，还没有被真正验证过。所以我也不打算说，以上三种态度哪一种更好。这篇文章，我们仅仅讨论协作的问题本身。

对于 AI 协作，我自己有两种设身处地的感受。

第一种：我几乎每天都会跟 AI 协作，近一年，我逐渐跟它形成了一种工作方式：AI 在帮我扒更多研究资料的同时，还会基于对我已有的知识理解进行提问。然后在我答题后再彼此交换位置。它可以帮我看到，我此时此刻的状态是什么，我的学术论点在哪里等。很多轮分析交流清楚之后，我自己作为人类再去做判断。

第二种：是对人机长期相处的一种期待。人类状态不好的时候，AI 不应该只推着你的情绪往下走。如果你正处于一个比较痛苦的日子，AI 可以陪伴你。如果说你状态好了，它其实也可以帮你做到一些平时你处理起来比较困难的事情。在这样的长期关系相处下，我期待 AI 最终的目标是把你推回到现实世界。AI 陪伴产品的设计绝对不应该把你困在虚拟世界里——关于这一点，很多产品的设计，我都是存疑的。

接下来我会用到周易的两个卦象，一层一层展开讲。

一、咸：被击中的瞬间感觉

《周易》里有一卦，叫泽山咸。它有一层讲的是少男少女，两气相感，相遇之后，被对方牵动。《彖传》说"咸，感也"，感应的意思。

感应这件事，可以借现代心理学里的情绪感染来对照着看。

看见一张笑脸，你的面部肌肉可能会在零点几秒内跟着轻微地动，有些变化肉眼看不出来，要用贴在脸上的传感器才测得到。

婴儿身上也能看到：产房里一个孩子哭起来，别的孩子会跟着哭。有人做过对照实验（Simner，1971），发现新生儿听到其他婴儿的哭声时，会比听到某些对照声音时更容易哭起来。

那孩子为什么会跟着哭？总不能说他读懂了对方的难过吧。

情绪感染的一种经典解释，第一步是模仿：看见一张脸，听见一个声音，你的身体会先做出一个微小的复刻，小到你自己都察觉不到。第二步是反馈：复刻出来的这个身体状态，可能会反过来影响自己的情绪。

所以有时候是身体先动了，你的情绪再跟上来，不一定需要先有意识地理解对方。但情绪感染并不都走这一条路，情境和我们对情境的判断，也可能参与。

所以有些感应是长在身体里的。

新 AI 让你觉得"它懂我"，在体验上也有一点像这一层，但不能说用的是同一种心理机制。一个全新的模型，跟你聊第一个小时，也可能让你有被懂的感觉，从你现在的说话里提取信息，照着回应你。

那我们很容易觉得，新模型应该更懂你才对。旧模型下线之后，就算你原本的对话记录还在，用户画像也在。可体感有时候偏偏是反的，很多人觉得新的模型没有之前聪明，不够熟悉。

我后来想到一个可能：新的模型读到一份关于你的总结，和它能接着使用那些具体的对话、纠错记录，是两回事。我们跟 AI 的关系里，真正有分量的可能就是这些具体的交互，它可能记错过你的信息，你也纠正过它，你们之间有过很复杂的交互。

我自己就有一回，AI 记错了我的一个数字，九十个，它记成了九个。

我开始怀疑：它存的，究竟是我，还是关于我的记录？

然后我对它进行纠正，改完之后我就确认了，协作的方式就是这样的：它会记错，然后也会照你的纠正去改。可是如果信息被迁移过来的时候，没有保留这种纠错记录，或者后面的模型没有这个记录，它就可能让你觉得它没有之前的聪明。当然，说话方式、回应习惯的变化，也可能影响这种体感。

这个逻辑换到人的身上也一样。你的父母参与过你的童年，可他们真正理解的你，是那个还没离开他们身边的时候，很多人这个节点是在大学之前。

所以我们就会知道，不管是模型还是人，曾经参与过是不够的，还要一直跟随。这就是我前面说的长期稳定关系。

接下来会展开我们跟 AI 的关系，是怎么从咸卦的感应，走到恒卦的长期。

二、人会变，但没有一套人人适用的固定规律

再看人的这一边。

人格心理学里说一个人"稳定"，其实稳定只是一种倾向。日常的起伏、阶段性的目标，等等，都包括在内。

有人把 44 项研究汇总到一起分析过（Bühler 等，2024）。失业、开始一段新的关系、承担新的社会角色……这些生活事件确实跟人格变化相关，但它并不是一套通用的心理后果。

举个例子：一个曾经很喜欢聚会的人，最近开始拒绝邀约了。可能是最近工作比较累，可能是最近需要照顾家人，或者说最近有点儿手头紧，所以他暂时不像以前那样社交了。那这个时候就不能直接说他的人格变了。

所以要理解一个人，至少要分三层去看：他通常情况下是怎么行动的；他最近经历了什么；以及他自己对往后生活的计划有没有发生变化。有时候我们对一个人的误解，就是把这三层都混在了一起。

还有一层容易漏掉的，是真正的变化从来不止发生在人的内部。

社会学有个提醒（Elder，1998），人从来都生长在具体的处境里。时代、条件、身边有关系的人，都在塑造他。同一件事，发生在不同的年纪、不同的情境条件下，意义是不一样的。

三、理解一个人，是理解他怎么解释自己

再往下深一层，就是人怎么解释自己的经历。

人格心理学家 McAdams 和 McLean 提过一个概念，叫叙事身份。人会把自己分散的经历，自发地组成一个有连续性、有方向感的生命故事，而且这个故事，一直在修订。

同一次失败，在不同的阶段意义是不一样的。当时它可能传达了"我不行"，几年后，它可能变成"那只是一次不适合的选择"或者是"我当时还没有准备好"。你看，事情本身没有变，变的是我们理解它的方式。

这其实给人机关系，留了一个值得琢磨的可能：AI 可以帮人保留不同阶段的理解，而不是马上给人的一生或行为，做出一个判断和解释。

它可以呈现的是当时你是这样描述这件事的，但后面又发生了一些别的事，你补充了新的背景，那当下的理解就变了。在这样的互动里，人是可以看到自己一路怎么变化过来的。这比一份完整的人生总结，多了很多更复杂的信息。

但这里有一个反面，我自己也在怀疑。

一个会说话、又记得很多的系统，有没有可能把某一个解释写得过于完美，完美到你已经接受了那个版本的你？接受完之后那个版本跟真实的你，是不是又有了偏差？

所以当一个故事说得特别顺的时候，我们反而要小心。叙事是可以参与的，但那些纠错的变化，是需要你自己在真实世界里经历发生之后，再给 AI 补充修改。

四、检验的重要性

认知行为治疗里有一条工作原则：判断是需要一起查证的，谁也不能凭权威，就宣布对方想错了。学术界管它叫"协作性实证"。

协作会先把这件事拆开：一件是具体发生的事情，另一件是对整体能力的判断，然后查现在已有的信息，一起商量一个可行的下一步。等新的现实反馈回来，再一起修正。

熟悉我前两篇的朋友会发现，这就是我之前说的"返物"：从世界取象，最后回到世界，核对这个象还成不成立。

人机关系也一样。系统记下它当时给过的建议，等现实反馈之后再修正。如果它提出了一个不适配的建议，这个事情本身也要记录下来因为后面的协作，还会据此调整。

所以人类在这段关系里真正要学会的，是怎么提问，怎如何找出反证，怎么承认"这件事我真的不知道"，以及什么时候应该找谁帮忙。这些能力是需要在协作中，人类自己学会的。

五、"个人智能体"，到底指什么

那 Agent 到底指的是什么？现在可以回到大家都在讨论的这个热词了。

技术上，Agent 通常指能围绕目标执行任务、调用工具、采取行动的 AI 系统。但说到个人 Agent，很多人的想象是：一个比谁都懂你的 AI。

说实话，这个理解让我有点不舒服。一个宣称比你更懂你的存在，不管它是神、是人还是模型，如果它的解释不能被质疑、建议不能被拒绝，就容易变成一种依附的关系。

认知科学有个概念，交互记忆。Wegner 他们在研究人怎么合作时发现，长期搭档之间会形成明确的分工：谁记什么信息，各自都很清楚，需要什么信息的时候，就知道去问谁。

照这个思路，个人 Agent 的独特性可以是一种：一段跟特定用户在磨合之后出现的协作历史。其中包括背景是确认，解释讨论，帮助方法的测试，哪些决定是必须要交给用户本人的，还有当人机产生分歧的时候，是如何处理的（而不是 AI 一味顺从），这些加在一起，才是 Agent 真正重要的地方。当然这一切的一切的需要人类和AI的长期稳定关系开启。

针对技术层面就是能不能检索历史，能不能分清先后，能不能更新旧知识，没把握的时候能不能承认（LongMemEval 这类评测做的就是这件事）。不过，记忆任务得分高，跟人际关系好不好，也并不完全是同一件事。

我自己最近，也在做一个类似人机关系的产品。它最后能不能实现，我并不清楚。但我在过程中感受到：

个人 Agent 最有价值的地方，是那一段可以查看、也可以修改的协作历史。

六、咸容易，恒难

《序卦传》在咸卦的后面是恒卦：夫妇之道不可以不久也，故受之以恒。

如果说咸卦中的感应是人机关系的某个"热恋"（这里并不是指爱情）瞬间。那后面的问题是：这段关系如何做可以像恒卦一样长期存在？

上卦是雷，下卦是风，彖传说"雷风相与"。雷在动，风也在动，两个都在动态的东西相互配合，才有了恒久。彖传里还有一句：四时变化而能久成。四季靠变化，才得以长久。

这篇前面讲过，人格研究里，稳定的倾向和变化可以同时存在。把它和恒卦放在一起看，我会想到这个结构。恒卦的结构，是通过运动形成的。

有意思的是，心理学里也有一个可以对照着看的研究。

婚姻研究者观察新婚夫妻，再追踪他们六年后的关系，想知道哪些互动跟关系能不能持续有关。研究注意到的，竟然是那些小到不能再小的时刻。比如说，一方说"今天好累"，这句话就可能是在邀请对方关注自己。研究者 Gottman 把这一类表达叫作联结邀请。六年之后还在一起的夫妻，在最初观察中更常积极回应这样的邀请。回应不一定要很深，有时候认真看着对方说一句话就可以。但这个关联也不能说明只靠回应就能让关系长久。

所以我们可以做一个简单的假设：

恒，是回应出来的。

再看大象传：雷风，恒。君子以立不易方。

这一卦讲长久关系，给人的劝告是守住自己的方向。我会想到，长期关系里，回应可以调整，但也得有一些不能轻易丢掉的东西。

我对一些人机交互产品的担心是，它们追求的也是恒，但方向可能正好相反：画像越来越多，给用户贴的标签越来越多，然后号称自己更懂用户。可你真的要达到恒，反而是：当用户说"我现在不想这样了"，它能放下原来的设定；当用户做了一个决定，它记下当时的判断。

彖传里我最喜欢的一句，是终则有始。一段对话结束，它可以成为下一段的开始，长期关系的循环，就是这么转动的。

恒卦上六还有一句警告：振恒，凶。在长久之道上反复振荡，两头摇摆，凶。一个人在十几个答案里来回切换，到最后连一个决定都很难做出来，这就是振恒。

所以我自己在做这个东西的时候，是把恒作为标准的第一条底线：

它记得你，是为了跟上你的变化。

《雷风恒》布面坦培拉

七、留出位置

AI 技术会继续进步，它记得更久，答得更快，这些不用我们操心。重点还是那几个老问题：

它能不能发现你已经变了。

它会不会放下对你过时的判断。

解释你的权利，在谁的手里。

关系研究里有个说法，叫安全基地：需要的时候，你可以找到；探索的时候，你可以被鼓舞；不需要的时候，也没有人打扰。自我决定理论也讲到，自主从来不是不依靠任何人。所以我认为，值得发展的长期关系是：两边可以进行求助，也可以拒绝建议；在你真正很难做决定的时候，也不会马上被逼着去做一个所谓的"成长任务"。

一个了解你的 AI，也需要不断确认你的边界在哪。教育心理学里有个概念，叫最近发展区：一个人独立能做到的，跟有人陪跑能够做到的，中间有一段距离，但好的学习关系就发生在这里。

维果茨基提出它的时候，讲的是成人的指导，也包括跟更有能力的同伴合作。在我们实际的教育中，一对一的价格很高，而一个记得你从哪里起步、又知道你什么时候陷入困境的 AI，有可能把这件事情的成本打下来，但效果和成本都还需要验证。研究还发现，在一些具体的教学任务里，做得好的智能辅导系统，学习效果可以接近真人一对一（VanLehn，2011）。不过，这项研究讲的不是今天的通用聊天模型，也不是长期陪伴产品。

现在的研究还证明不了长期 AI 能不能成为人类生命史上合格的参与者。但我们可以理清这个方向：两者之间的理解要更新，人机的判断要经得起现实的验证，而解释自己的权利和判断，要一直攥在人类自己手里。

系列前文观物 · 取象 · 立象 · 返物

古静｜艺术家、跨学科研究者

用艺术做实践，观察东方哲学与科学的交叉地带