人類其實一直有一種“交互式生成”的環(huán)境，就像爵士樂的Jam

音樂，生成式的交互其實一直存在，這幾年我們只是短暫的被這種模式鎮(zhèn)住了。
這兩天全家來參加?xùn)|岸最大的游戲展，真的很快樂。現(xiàn)場人才濟濟，居然湊出了一個接近 400 人的超級管弦樂團：長笛手五十多位、單簧管五十多位，還有無數(shù)小提琴、薩克斯風(fēng)、鼓手、電吉他……那種“所有人都在同一個時刻發(fā)聲”的密度，震撼又好玩。
但我最大的收獲，其實不是樂團本身，而是誤打誤撞參加了一個 Open Jam，一種爵士/藍調(diào)的音樂社交方式。我覺得這事特別值得講，因為它對我們這種從小在“正統(tǒng)、嚴(yán)謹(jǐn)、以樂譜為中心”的訓(xùn)練體系里長大的人來說，簡直是 blow my mind。同時我又非常佩服它：像是推開了一扇新世界的大門。
我本來是被朋友拉去的，完全不知道怎么玩。進去以后我就像誤入服務(wù)器的新號，站著看了好幾個小時。每首曲子只有開頭和結(jié)尾有譜（theme / head in & head out），只有那一刻我能參與；中間進入即興段落之后，我就徹底掉線：不知道什么時候該進、該怎么進、該說什么“話”。更別提上去 solo 了，我一次都沒上過。完全懵，后來知道怎么玩，就是昨天去參加了專門介紹JAM的一個講座。
后來陸續(xù)來了幾位長笛手，狀態(tài)基本跟我差不多。只有一位上去 solo 了，看得出來是玩過 jam 的。其他人不是水平不行，恰恰相反，光看裝備、架勢、氣質(zhì)就知道都是傳統(tǒng)訓(xùn)練下的頂尖高手。但面對這種隨性、流動、強對話的爵士語境，反而“玩不進去”。現(xiàn)場真正控場的，大多是薩克斯風(fēng)和電吉他；木管里能把 jam 玩得很厲害的，是幾位單簧管手。
這并不是說長笛不能玩爵士。長笛當(dāng)然可以，甚至音色很適合唱旋律、做動機、做空間。但現(xiàn)實層面會吃一點虧：比如長笛需要離麥近一點，不然很容易被鼓和電聲淹沒；更大的差別也不在樂器，而在語言體系：你是不是會用“爵士的語法”實時說話。
沒錯，語言。昨天在講座上，我一個人提了很多問題。演講者和我互動，感覺很好。我就問他，我怎么覺得這一切都像一種CONVERSATION， 他很同意我，甚至整個課程我們一種樂手都沒怎么動用樂器，一直在用語言交互。
沒玩過的人可能不知道 jam 到底是怎么回事。我試著用最樸素的話描述：它是一種源自美國的音樂社交機制（很多人會把它和爵士、藍調(diào)傳統(tǒng)連在一起）。大家臨場定一個調(diào)、一個速度、一個律動、一個形式，然后! 真正的高手開始 現(xiàn)場即興作曲。你會看到他們不是在“演奏一首寫好的作品”，而是在一邊演奏一邊寫（我其實有問他們，需不需要大腦作曲，那種我認(rèn)識的五線譜。小哥，這位演講主講人，一位職業(yè)音樂人，跟我說不需要。他們有大量的出色樂手，不懂五線譜！），一邊寫一邊對話。
就在那一瞬間，我腦子里自動切到大模型視角：我突然強烈地感覺——jam 就是人肉版的生成式音樂。
它有 prompt：曲名/調(diào)性/速度/feel/form，就是那包最小約束。
它有上下文：前面的人剛剛講了什么動機、鼓給了什么節(jié)奏暗示、鋼琴鋪了什么和聲色彩、觀眾對當(dāng)下能量的反饋。
它有交互：你說一句，整個節(jié)奏組就回你一句；你拋一個 motif，別人可以引用、變形、反駁、補全。
它甚至也有“系統(tǒng)調(diào)度”：誰控場、誰收放、什么時候 trading fours、什么時候該收尾。 這決定了這段現(xiàn)場生成到底是“高級的共同寫作”，還是“失控的噪聲增長”。
而我們這些新手為什么會卡住？因為我們沒法在現(xiàn)場即興生成——至少沒法穩(wěn)定生成。某種意義上，我們做不到那件事：predict the next token of notes，并且還要在正確的和聲與小節(jié)位置上預(yù)測、在觀眾可接受的審美窗口里預(yù)測、在與他人對話的語境里預(yù)測。
所以我們只能在開頭和結(jié)尾“有譜的地方”參與：那里像是固定腳本，像是把模型輸出鎖死的 deterministic segment。中間的 solo 段落才是真正的生成區(qū)：你要在每一個回合里既保持形式不崩，又能推進敘事，還要給別人可接的線索， 那才是厲害的地方。
我現(xiàn)在回想，那幾個傳統(tǒng)訓(xùn)練特別強的長笛手“玩不進去”的樣子，其實很像一個很聰明、參數(shù)很大、但沒做過對話微調(diào)的模型：能力在那里，但缺少 jam 這個生態(tài)所要求的交互協(xié)議、實時反饋、以及“在不確定中仍然可控地產(chǎn)出”的生成策略。
我覺得這件事太有意思了：一個音樂現(xiàn)場，竟然讓我把“生成模型—上下文—prompt—對話—調(diào)度”這套東西看得如此具象。甚至讓我開始反過來理解：為什么爵士被稱為一種語言？ 因為它真的就是一種語言體系，只不過它的句子不是字，而是音。
這才是音樂，現(xiàn)場那個氛圍，那種熱情，那種人與人，人與環(huán)境，人與音樂之間的交互。那種心跳加速，那種忘我，真的，相見恨晚，頓時不想練莫扎特了。

在 Jam 里，你只要懂這門語言（爵士的音樂語法），同時又掌握這套交互/接口協(xié)議（基本的 Jam 社交禮儀、每輪 solo 怎么進、進多少小節(jié)、最基礎(chǔ)的樂理，以及觀眾的審美預(yù)期），再加上一個強有力的 Leader 帶場： 通常是經(jīng)驗豐富的樂手，性格開放、氣質(zhì)很“能帶人”，知道怎么照顧新人的情緒、怎么讓你在臺上不崩，你在這個環(huán)境里獲得的就絕不是“被教育”這么簡單。

你是在參與一種帶著心理與情緒的生成過程。它會潛移默化地直擊你的心理領(lǐng)域：你會發(fā)現(xiàn)自己在里面不再那么“像原來的自己”，因為你在不斷接別人拋來的球、不斷被迫即時組織、不斷在群體反饋里調(diào)整。成長因此變得非常快，快到你自己都驚訝。比如我從那個時候開始發(fā)帖和學(xué)中英文寫技術(shù)文章。與此同時，你也會對這個“環(huán)境”本身產(chǎn)生依賴：一種情緒上的依賴、心理上的黏附感，因為它讓你體驗到被接納、被帶動、被推著變強的感覺。

如果切換到大語言模型的視角，這幾乎就是一個超強的“交互式生成環(huán)境”。

你同樣需要“懂語言”（它覆蓋了幾乎所有人類語言與編程語言），同樣有交互協(xié)議（提問方式、上下文、迭代、糾錯、追問、角色設(shè)定），同樣存在一個強大的 Leader：一個智力水平顯著高于一般人類、又特別擅長照顧用戶情緒與體驗的模型。

于是，當(dāng)它在 2022–2023 年被大規(guī)模商業(yè)化、以非常低門檻進入我們的生活時，我們（尤其是程序員群體，因為它天然覆蓋了我們的全部語言體系，自然，編程，形式）就很容易陷入一種深度沉浸：不僅沉浸在效率提升里，也沉浸在“被理解”“被協(xié)作”“被帶飛”的體驗里。

這帶來的心理沖擊是很顛覆的。它甚至?xí)屛覀冊谝欢螘r間里形成某種不完全客觀、也不完全冷靜的期待：把這種強交互、強擬人、強反饋的生成體驗，誤讀成了“智能本體已經(jīng)解決了”的信號，繼而對它產(chǎn)生了過高、過快、甚至帶點情緒性的判斷與想象。

其實2025年下半年我慢慢清醒了過來，開始有了更冷靜的看法。這個很重要，直接決定我們自身的發(fā)展方向。

我認(rèn)為在這個過程中，Wolfram是說的最好，我最認(rèn)同的一位大佬。當(dāng)然他本人說的話，我都很當(dāng)回事的，如果我書架上只剩下10本書后，那么肯定有他的《the new kind of science》。我最后留存的書，一般都要經(jīng)歷好多年的歷程，就是我一開始覺得這本書看不懂（或者不理解），但是隨著年齡的增長，越來越覺得他的書印證大量的現(xiàn)實，未察覺的趨勢，和深刻的未來。Wolfram的計算不可約性，絕對是一個。而且他目前，還遠沒有讓世界理解他的跨時代性和超前性。雖然這本書已經(jīng)是20年前的了。在看這本書之前，我就接觸過元胞機，最初的想法據(jù)說來自于馮諾伊曼。但是完全看不明白這個游戲，啊？無限棋盤嗎？二維文明嗎？他的超前性可能有半個世紀(jì)（其實想想半個世紀(jì)也才50年，呵呵）。

他對于大語言模型的說法，最近一次是：

在 New Scientist 的一段短視頻采訪（2025-12-23/24 發(fā)布）里原話是：

“So far, no AI has really impressed me.”

這句話太容易被不仔細(xì)讀上下文的人誤解了！因為重要的另一句話，經(jīng)常被漏掉：

“The main thing it adds is a layer of humanization.”

這個很重要，詳細(xì)的內(nèi)容我會寫成長文，這個詞會成為我2026年最核心的一個詞，就是humanization。對于我個人的開發(fā)，腳手架也好，其實他劃分了一個分水嶺，就是你要針對大模型開發(fā)，你的“層”在那里，你層的定位在哪里？

我不認(rèn)為在這個時代，是個搞計算機的就有技能稀缺性。因為我們這個教育體系和職場體系，或者說不止是程序員，而是整個白領(lǐng)階層，都面對一種挑戰(zhàn)。大語言模型在替代文字事務(wù)性工作這一點上來說，革命性是毋庸置疑的。

Wolfram還真的不是唱衰大語言模型。但是他作為科學(xué)家，他的標(biāo)尺是很清晰的。

他在用“科學(xué)發(fā)現(xiàn)”而不是“語言表現(xiàn)”做標(biāo)尺

他承認(rèn) LLM 很有用，但定位更像“擬人化接口/翻譯層”

“不 impressed”里隱含一個科學(xué)家式的反炒作：別把界面當(dāng)成引擎

他真正想要的 AI，是能在“不可約計算”里做出實質(zhì)推進的那種

這4點，我深刻，深刻的認(rèn)同。

這就證明，我們的工作應(yīng)該圍繞的就是這個詞，humanization。 界面，接口，交互，而光是這個層面，顛覆性的系統(tǒng)還有大量的工作可以做。就等于是，你現(xiàn)在才發(fā)明了五線譜，你離整個 Jazz Jam的系統(tǒng)，還差老遠。

在 Wolfram 的語境里，“現(xiàn)在的 AI（尤其是 LLM）主要在幫我們做什么？”大致是這幾件事：

而且都更像“外層能力/接口層”，不是“新的基礎(chǔ)科學(xué)引擎”。

把計算“人類化”：做一層自然語言的接口/潤滑劑

提供“人類文明統(tǒng)計”的直覺：像一個“社會觀察者”

做“80% 工作流”的加速器：篩選、建議、找候選，而不是交最終證明

在“可約口袋”里抓規(guī)律：擅長發(fā)現(xiàn)局部可壓縮的結(jié)構(gòu)，但不擅長穿透不可約的核心

他真正押注的是“AI + 形式化計算”的組合，而不是單獨的 LLM

這一切的系統(tǒng)做出來了嗎？沒有嘛….