我認同的真正范式轉移：人類習慣以及信任黑箱

我試試能不能把我這個猜想說清楚，其實我自己也在探索階段

高傲的人類啊，其實你一直都在與黑箱共存

AI 時代不過是把這一事實推到臺前。大型語言模型一出現，隨即引來了質疑：“它只是概率模型”“它是黑箱”。可換個角度想，或許真正的問題在于：人類大腦的可理解維度太低，對于動輒幾十、上百維的向量世界，早就超出了人類的計算與直覺能力。糾結“絕對理解”并無意義，因為人類從來沒有過絕對的理解，只是被工業革命、信息革命的巨大成就沖昏了頭腦，以為自己掌控了一切。

在人類歷史上，黑箱無處不在。自然層面，你不知道火的化學反應，但敢用火；不懂電磁學的微觀機理，卻能先裝上電報和電燈。社會層面，大多數人并不理解金融市場的運行邏輯，卻依然信任貨幣和制度；也不會推演法律條文的每個細節，卻仍舊把裁判權交給法庭和醫生。人類之所以能與黑箱共存，靠的不是理解，而是三件事：它能復現，它能驗證，它有信任錨。

這和人腦的局限直接相關。人腦擅長直覺和模式識別，卻難以處理高維度數據和復雜反饋，還容易沉迷于“解釋幻覺”。而硅基智能恰恰相反，它可以在高維空間中提取規律，能大規模仿真與驗證，不依賴直覺。這正是人類的短板與 AI 的長板天然互補的地方。

當然，人類不會也不該無條件信任黑箱。真正安全的方式是形成一種“黑箱信任協議”：相同輸入給出穩定輸出（可復現）；結果能夠對照現實（可驗證）；運行必須在明確邊界與不變量之內（有護欄）；出錯時有日志與證據可回溯（可追責）。不必絕對理解，但要協議化，這樣才能放心使用。

未來的人機共生也將遵循這一邏輯：人類設定目標與價值，提供倫理與上下文；AI 在黑箱中提取和仿真，運行復雜模式；協議則成為橋梁，把黑箱的輸出轉化為可調用、可驗證的單元，進入文明協作體系。

人類文明從來就是靠黑箱前進的：真正重要的不是理解的完美，而是信任的機制。未來，人腦與硅基各司其職，在“與黑箱共存”的協議文明中共同前行。

提取型科學

一種新的循環正在形成，它也正在成為新的科學范式：提取 → 模擬 → 驗證 → 迭代。

在許多與人類生產和生活緊密相關的學科中，我們都能看到類似的困境：科學進展極其緩慢（Peter Thiel所說，50年除了IT業之外許多學科沒有顯著發展），數據洪流撲面而來，卻呈現出近乎“無規律”的狀態。人類長期以來有一個執念，就是想要為一切找到一個顯式方程，用單一、簡潔的數學公式去馴服復雜系統。但在現實中，越是復雜的領域——基因組學、氣候科學、宏觀經濟、城市系統、社會行為——越難以用封閉的方程描述清楚。

這時，提取型科學范式顯示出力量：

提取：從龐雜數據中找出局部規則、不變量、邊界條件，把復雜性壓縮成可運行的片段。

模擬：將這些片段置入可運行的環境，讓它們自己“長出”全局行為，而不是依賴方程一次性推演。

驗證：把模擬結果與歷史數據、現實實驗對比，校正偏差，甄別哪些規則成立，哪些需要修正。

迭代：更新協議與參數，重新運行模擬，形成不斷進化的知識閉環。

與其執著于寫出完美方程，不如接受一種更現實的方式：局部提取，全局推演。真正的科學前進，不在于一次性求得終極解，而在于不斷運行、驗證和迭代中，逐步逼近復雜世界的真實結構。

這簡直就是我夢寐以求的長期工程（目前也沒找到）。

不可理解但可用

在傳統科學中，“提取”意味著科學家通過觀察、實驗和推理，將復雜現象壓縮成公式化的定律或規則。這個過程高度依賴人的直覺與數學技巧，強調的是結構壓縮和解釋清晰，從而讓現象在少量變量和簡潔方程中得到呈現。相比之下，AI 范式下的提取完全不同，它不是生成公式，而是自動從海量數據中抽取高維表示，存儲在參數空間或 embedding 之中。這些表示往往難以被人類直觀理解，卻能被機器直接操作、遷移和迭代，用于后續的模擬與生成。因此可以說，傳統科學的提取是“公式化”的，面向人類理解；而 AI 范式的提取是“表示化”的，面向機器操作。未來的挑戰也許在于，如何通過協議化表達，把這種不可解釋的機器表示轉譯為可共享、可驗證的結構語言。

局部提取，全局推演

局部提取，全局推演代表了一種新的科學思維方式。在局部提取階段，我們并不企圖一次性把握整體規律，而是從經驗、數據與實驗中抓取可驗證的片段，如局部規則、不變量、邊界條件與參數。這些內容往往只是小塊知識，卻能反復驗證、被壓縮為最小可執行單元（例如某種結構、方程片段、協議），并且具有可遷移性，可以在不同環境中復用。開普勒三定律、疫情傳播參數、社會福利審批條件，都是這種局部提取的典型例子。

而全局推演則是把這些提取出的局部規則放入系統環境中運行，通過模擬或仿真生成整體的行為與演化軌跡。推演不僅是演繹，更是動態過程中的演化；其結果往往具有涌現性，整體行為遠超局部規則的直接疊加。同時，推演的輸出還能反哺提取，推動循環迭代。疫情曲線的建模、氣候變化路徑的預測、福利政策對公平和預算的系統性影響，都是“全局推演”的生動實踐。

這種方法論的意義在于，它替代了舊科學的范式：過去依賴“公理—演繹—驗證”的單一路徑，而新的科學模式是“局部提取—全局推演—驗證—迭代”，它能夠真正應對復雜系統的不可約性。方程不再是一切的終點，復雜性只能通過局部起步，再由模擬拼接成全局。于是，一個新的閉環出現：提取、推演、驗證、迭代，成為提取型科學的循環引擎。

在協議文明的框架中，這種科學邏輯更具操作性。局部提取意味著把規則、參數與條件協議化（例如寫成狀態機），全局推演則是在仿真沙盒里運行這些協議，觀察整體效果。隨后用驗證環節將結果與現實對比，發現差距，再通過迭代不斷更新協議版本。這樣，科學就不再是“直接解釋世界”，而是通過局部提取與全局推演的循環，不斷逼近現實與未來。

萬物皆可模擬

如果把科學范式看作一個閉環，那么模擬的核心作用就是在“提取出來的局部規則”與“現實世界的整體行為”之間搭建一座可運行的橋梁。提取帶來的是局部的不變量、邊界條件和參數，而模擬則把這些片段組合起來運行，讓它們在動態交互中拼接出整體的復雜行為，展現涌現、非線性與反饋循環。沒有模擬，人類只能停留在碎片化的知識層面，而模擬能把碎片變成動態整體。同時，模擬還是提取的試金石：通過歷史數據回放或現實實驗對比，我們可以檢驗局部規則是否可靠，偏差很大就修正，吻合良好則說明提取有解釋力。更重要的是，模擬讓人類能夠探索“尚未發生的情境”，在政策實驗、災害演練、經濟壓力測試、氣候路徑分析中提前演練未來。它也揭示了方程推導之外的世界，幫助我們看到意料之外的涌現和群體行為。最終，模擬的結果會成為反饋，推動理論更新，形成“提取—模擬—驗證—迭代”的循環。換句話說，模擬不僅是知識碎片和整體世界之間的橋梁，也是科學不斷進化的發動機。