人工智能

“从‘是’推不出‘应当’”被称为休谟的铡刀。本文从《人性论》里这段顺带写下的话出发，介绍休谟的生平，梳理他关于因果、归纳、自我与道德情感的思想，说明他如何同时动摇理性主义与经验主义，并追踪他对康德、斯密、功利主义、科学哲学、爱因斯坦、因果推断和 AI 对齐的影响。

互联网让已经写下的知识可以被任何人随时访问，思考的过程却仍然困在单个大脑和有限的生命里。本文设想一种“文明级内存”：让问题、假设、反例和未完成的推理在人类与 AI 之间持续运行，跨越个人的上下文与生命长度；也讨论它离现实还差什么，它与“文明意识”的区别，以及它必须守住的分歧与隐私。

指标能让复杂现实变得可比较，却也可能在成为目标后改变人的行为。本文从工作效率、教育、科研和 AI 奖励投机等例子出发，解释古德哈特定律为何发生，以及如何用多维评价和反馈机制降低单一指标失效的风险。

奥卡姆剃刀并不是“最简单的解释一定正确”，而是在解释力相当时控制假设成本的启发式原则。本文讨论它在科学、机器学习、复杂性科学与神经科学中的价值和边界。

从感官输入、预测编码与康德的先验结构出发，追踪感觉如何成为经验，语言如何搭建主体间的公共空间，以及大语言模型从语言中获得了什么、又缺少什么。