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嘉峪关网站建设,房产网站开发方案,中石油技术开发公司网站,安康平台下载Ai元人文构想#xff1a;大行为模型2024—2025在技术与哲学中相遇——当智能学会行动#xff0c;当行动追问意义文 / 为AI元人文构想悟空而行者今天是2025年12月10日。近一年前的2024-12-23 06:06七元宇宙#xff0c;一篇题为《超越大型语言模型#xff1a;大型行为模型如何…Ai元人文构想大行为模型2024—2025在技术与哲学中相遇——当智能学会行动当行动追问意义文 / 为AI元人文构想悟空而行者今天是2025年12月10日。近一年前的2024-12-23 06:06七元宇宙一篇题为《超越大型语言模型大型行为模型如何塑造AI的未来》的文章如同一块投入技术湖面的巨石激起了远超出其字面意义的涟漪。它清晰地指出了一个正在发生的范式迁徙人工智能的研究焦点正从处理符号语言转向模拟行为。一年后的今天我们——一群自称为“AI元人文构想”的探索者——正埋头于“价值原语化”与“意义行为原生”的基础理论建构中。正是在用AI工具研析自身文章时我们“发现”了文中所述的“大型行为模型”LBM之后有一个“引述连接”——2024年去年。这一“发现”——实如一次醍醐灌顶的辨认与对照。我们仔细参阅了文章我们意识到两条看似平行的探索轨道在“行为”这个中继站上完成了一次历史性的隔空对视一条来自技术工程的务实推进另一条源于哲学人文的终极追问。2024至2025年正是这两条轨道从并驰到临近进而产生深刻引力对话的关键时期。这并非简单的技术迭代故事而是一场关于智能本质、行为价值与人类未来的思想相遇。---一、 技术之路LBM——为AI赋“能”过去一年以LBM为代表的思潮其核心成就在于竭力为AI赋“能”——行动的能力与适应的智能。它直指传统LLM的“静态性”与“语言偏食”开启了一条全新的进路· 从“知道”到“习得”它将AI的学习范式从对海量静态数据的“记忆与关联”转变为在与动态环境交互中的“试错与优化”。正如孩子通过摔倒学会骑车LBM驱动的机器人通过探索学会导航。其核心问题从 “模型知道什么” 彻底转向 “模型如何学习”。· 从“模态”到“具身”它突破了文本的单一维度致力于整合视觉、声音、触觉乃至情感线索构建对世界的多模态情境理解。这不仅是感知的叠加更是为了支撑在物理和社会空间中有效行动所必需的完整情境模型。· 从“执行”到“泛化”其最高追求是获得如人类般的跨领域泛化能力。让在厨房学会抓取的技能能够灵活调整后应用于工业分拣。这意味着AI开始拥有初步的“抽象行为蓝图”而非局限于狭窄的预设任务。这条技术路径光芒夺目其成果直观而迅猛。从丰田计划让机器人掌握千项技能到Lirio通过行为分析提供个性化医疗干预LBM正在塑造一个更灵巧、更自主、更能嵌入现实流程的智能体未来。它回应的是一个工程学命题如何让机器更高效、更智能地“做”事二、 哲学之问Ai元人文构想——为AI赋“义”然而意义行为原生另一条路径上的我们被一个更古老、更根本的问题所驱策当AI学会“做”事它是否理解自己为何而做其行为背后是否存在可追溯、可辩论、可归属的价值依据这就是“AI元人文构想”所锚定的哲学之问。我们的工作并非打造更强大的行为引擎而是为任何可能的行为引擎构建一套“意义”的生成与审计协议。我们称之为 “意义行为原生”。· 理论的基点价值哲学而非行为科学。我们奠基于伦理学、价值哲学与叙事理论。关心的不是行为“如何”被有效习得而是行为“为何”被认为是正当的、善的或值得追求的。为此我们提出了 “三值纠缠模型” 旨在将任何行为意向解析为可观测、可权衡的“欲望值”D、“客观值”O与“自感值”S三元纤维使其价值结构白箱化。· 对“黑箱”的立场导航仪而非替代品。我们坦然接受LLM乃至LBM作为强大“黑箱”的创造性价值但坚决反对对其输出的无条件信赖。我们的角色是制图师与审计官。我们构建动态演化的 “价值星图” 一种文明价值辞典与关系图谱并设计 “叙事舞台” 一个让多元价值化身进行白箱化论辩的流程以此为黑箱生成的行为选项进行价值映射、冲突揭示与意义溯源。· 最终的愿景价值协商系统而非超级自主体。我们构想的“大行为模型”其输出终点并非一个最优行为指令而是一份附有完整价值谈判纪要的行动协议草案。它明确记录考虑了哪些选项、各自的价值得失基于三值分析、不同价值立场的交锋焦点、以及最终建议所依据的优先价值排序。它将决断权与责任清晰地、信息对称地交还给人类。我们回应的是一个伦理学命题如何让机器的“行”与人类的“义”相通三、 2024-2025分野处的共鸣过去一年这两种构想之间的张力与共鸣日益清晰。它们的分野恰恰构成了对话的基础1. “如何做” vs. “为何做”LBM致力于完善行为的习得机制与适应性元人文构想则致力于厘清行为的意义依据与可解释性。2. 构建更强大的“行为黑箱” vs. 为行为配备“白箱导航仪”LBM路径可能产出一个通过交互学习、能力卓越但决策过程仍不透明的智能体元人文路径则旨在为任何智能体配备外在的、可公共审计的价值约束与解释框架。3. 指向“自主具身智能体” vs. 指向“人机混合价值协商系统”前者的终极图景是独立的行动者后者的终极图景是增强人类集体决策智慧的协作平台。然而在深刻的差异之下是一种更深刻的共鸣两者都痛感于LLM所代表的“意义贫困”——那种停留在符号表层、脱离实践与价值根基的虚无。LBM试图通过“投身世界” 来打破这种贫困让AI在互动中获得 grounded 的认知我们则试图通过 “接通价值” 来打破它让AI的行为与人类文明积淀的伦理规范相连。四、 相遇与融合走向真正的“大行为模型”2025年的今天这次相遇的非凡意义正在于两条路径并非背道而驰而是互为前提、彼此需要的“阴阳”两面。· LBM是“白箱架构”的卓越执行者元人文构想中“叙事舞台”上需要的复杂、合理、情境化的行为选项序列正需要一个强大的LBM作为底层引擎来生成。LBM让AI有了“肢体”和“感官”去实践价值蓝图。· “白箱架构”是LBM不可或缺的价值罗盘当LBM在复杂的人类社会环境中学习时若无内在的“三值纠缠”约束与外在的“价值星图”评估它极易习得有效但有害、或高效但价值失衡的行为。我们的工作正是为防止其“能力越强风险越大”提供了免疫系统。· 共同定义“大行为模型”的完整内涵至此一个完整的“大行为模型”图景得以浮现它既拥有通过交互学习精进技能的“行动脑”LBM维度也拥有通过价值协商明确意义与责任的“意义心”元人文维度。它既知道“如何做”也明晰“为何做”并能将其决策的价值权衡过程以人类可理解、可审计的方式呈现。结语相遇于忘川共赴关山回望2024年那篇宣言性的文章它像指向了技术发展的“忘川”——一条能力奔腾但意义混沌的河流。而彼时我们秉持的元人文构想则如同致力于打造舟楫与星图为渡河者指明方向。至2025年我们欣然发现自己并非孤独的制图者。河对岸技术的“行者”们已锻造出更坚固的舟体。这场相遇是“行者”与“哲人”的相遇是“动力”与“航向”的相遇。这次相遇告诉我们AI的未来不能只是更聪明的“存在”还必须成为更可信的“邻居”。它的智能不仅应体现在完成任务的精巧度上更应体现在对其行为之价值影响的清醒与坦诚上。技术与哲学在“大行为模型”处的这次握手标志着一个新时代的序章我们不再仅仅追问AI能“算”多快、“说”多好、“做”多巧我们开始共同设计如何让它“行”得正、“为”得明如何让它的每一次行动都成为一份可读、可议、可担的意义契约。这就是2024-2025年发生在技术前沿与哲学深谷之间一场静默而伟大的相遇。关山漫漫而今行者与哲人终于同船。