AI编瞎话和文科危机

大语言模型人工智能会一本正经地编瞎话，其实人文社会科学领域也会，早就屡见不鲜了。

背后的道理可能也是一样的。据我的外行理解（如果不对请指正），大语言模式并不懂得语言的真实含义，它应该是靠一个词语和其他词语的关系来理解它，其他词语又靠与更多词语的关系来理解，最后建立起一个始于词语终于词语的闭环。它可以说得口若悬河花团锦簇，但说出的只是一种形式语言。

那么看看我们人文社科教育，从学习第一个概念开始，就是用其他的词语来解释它。然后用学到的概念来学习理论。为了证明这个理论，就要引用其他的文献，那些文献又靠更多的文献来证明。

这本身不一定有问题，因为随着人类知识的积累，绝大多数知识都要靠间接获得。只要知识的来源的真实的，同时在在这个过程中，能够不断地接受现实的检验和修正。

但事实上，除了少数领域和少数学者外，多数人的学习和研究过程就是这样从词语到词语，从文献到文献，和大语言模型异曲同工，本质上，都类似于一种神学。到了工作中，学习的理论不仅用不上，更大可能还会坏事。那些没有参加实践工作，留在大学人文社科体系中的人，就又加入到这个大语言模型训练之中，继续训练自己训练别人。

当然会有各种动力驱使人们跳出语言的闭环，比如个人求索、调查研究、社会实践、接触群众、解决实际问题等。但是文科评价体系又形成了一个巨大的磁场，迫使多数人不得不回归到闭环之中，继续空对空式的闭门造车。

原因很简单，文科评价体系仍是以发表和项目为核心，即使不考虑传统和文化的因素，以及既得权力和利益的因素，单纯从学科体系的这种大语言模型性质看，那些和既有文献关系更密切的文献会更容易获得发表，那些更好嵌入既有文献结构的研究会更容易获得项目支持。发表论文和申请项目都会要求写文献综述、研究现状等，虽有必要，但也要看到其同化机制的功能。

相反，从实践中来的新知识，只有突破更大阻力才能够进入这个闭环；颠覆旧知识或理论范式的研究会受到系统性的排斥；以实践为导向的学术活动被学科共同体有意忽视或贬低。

最近读了几篇“A刊”论文，又印证了这个看法。都是引用大量文献，繁琐论证，最后却是了无新意的平庸结论。最近也看了一些所谓权威学者谈历史问题、世界事务的对话和演讲，发现他们对现实认知低得令人发指。学术圈人在文献底子和理论功夫上一般都没的说，讲话也能旁征博引自圆其说，但是最大问题是作为他们思维起点的那些词语往往是经不起推敲的，论起对世界的认识水平，体制内学者很多人已经不如自媒体博主，这算是我们这个时代的一个奇观了，很令人担忧。

当然，人文社科也和人工智能一样，一本正经的瞎话编多了，用户就会警惕，失去信任。现在全世界关于文科的争论，一个重要原因恐怕就是因为文科产生的成果过于违反常识、脱离实际。中国不少文科的主流内容已经落后时代几十年了。

真正有用、有魅力的东西，会有需求的。否则，你可以pua别人一个时期，但是不可能让别人长期接受明显不合理的观念。所以美国政府要关教育部、砍文科。中国的政策部门、企业和老百姓，感觉也越来越不在乎象牙塔里的声音了。这反过来又加剧了文科学术和教育的闭环。

这样日益孤立、脱离现实下去，就一定会发生变革。大环境我们影响不了，但是作为个人，学习文科的学生和研究文科的老师，现在能做的可能就是对自己专业里的一切知识、理论和范式都要画个问号，尽量都能对照历史和现实检讨一番，做真学问，避免语言和文献的无效增生，为应对必然到来的变革做好准备。