清華大學楊斌：“慢AI”三思（全文）

資料圖。本文來源：北京商報、中國國創會

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楊斌資料圖。本文來源：清華大學經濟管理學院、iWeekly

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清華大學楊斌：“慢AI”三思（全文）

馬年就要到了，拿AI仔細搜了一遍跟“馬”有關的所有成語，結果發現，里面沒有一個詞，包含著“慢”這個字眼。

真的就一個都沒有——馬，是不是就應該與“慢”無關？

如果從亞里士多德定義卓越、美德的角度去想，這倒也是不難理解。

馬，于自然天地間，是有“目的”的。馬的美德，是快，是速度，是效率，不僅聰明，也有社群性。馴化后的馬，置身于人類社會里，以忠誠、耐心、協同、任勞任怨的加速度，增益人所不能。

說馬聰明，不僅是因為馬“識途”，馬確實也有著相對其他物種而言的?高智商和強大的學習能力。有研究說，馬的智商相當于3~7歲的人類兒童；直觀能感受到的是，馬能準確辨識并記憶人類的指令和手勢，通過訓練可完成復雜的動作，能跟騎手形成高度默契。再有就是，吃的是草，不那么金貴，滿世界都有。

有人待馬如同工具。有人說馬是好伙伴。究竟是工具，還是伙伴，馬也沒表過態，也不是它的選擇。

這句話，就也像是在說AI。按精神氣質，十二生肖里，AI大概是屬馬的。可如果是按照達特茅斯會議算元年的說法，AI是1956年夏天生的，屬猴，難怪上回書說到的《人與AI組隊 西游取經修行》中，就把AI角色判給了大師兄。

馬年將至，眼看著AI要有更快速的發展，而我從一個“慢AI”的角度，盡管是做些熱鬧里的冷思考，并不是要拖后腿，更不會牽絆時代之馬的迅捷馳騁。

以下“慢AI”三思，分別是從AI基礎模型訓練，AI的應用，以及AI倫理與治理這么三個角度展開。這三個角度，也是AI新時代的鼎立三足。

第一個角度的“慢AI”追求，老是被跟一本書擱在一塊說——諾貝爾經濟學獎得主丹尼爾·卡尼曼2011年出版的《Thinking, Fast and Slow》（《思考，快與慢》，繁體字版譯成《快思慢想》）。他在書中提出了雙系統思維模型，揭示人類思維由“系統1”（快速直覺）和“系統2”（緩慢理性）主導。系統1依賴情感、記憶和經驗迅速做出快速判斷，但容易受認知偏差影響而走偏；系統2通過調動注意力來分析和解決問題，比較慢也不容易出錯，可就是很懶，經常直接采納系統1的結果。

用此來比照，在基礎模型訓練上的“慢AI”，是在呼喚大語言模型之外的新范式的背景下提出的，盡管Scaling Law還在持續提升著大模型的性能；要想走向AGI，新范式除了世界模型這一關之外，還有一個重要的方向，就是探索以卡尼曼的“系統2”慢思考，作為目前更類似卡尼曼系統1（快思考）之外的另一種認知架構。在神經網絡模型所實現的自動化、快速、并行處理、低能耗、直覺式、不那么理性的“黑箱”特征之外，實現符號主義所遵循的可控制、慢、串行處理、高能耗、分析式、理性主導模型，讓擅長推理的慢思考能力得到發揮。當然，模型還要有切換兩種系統、思考路徑的本事，當快則快，節省算力；該慢就慢，更靠譜、可解釋，解決智能的鋸齒化問題。在哈薩比斯受競爭對手激發而轉向大語言模型之前，DeepMind的Alpha系列，一直都是走著更像是系統2的那條追求AGI的“慢”路上。

2022年開啟的思維鏈（CoT，Chain of Thought）這條路，提出先使用“Let's think step by step”來讓模型自己給出抽絲剝繭的推理過程，也衍生出諸如“一步一步慢慢來”這些個提示語；通過這個確實有效果的“慢”，尤其加上在你眼前一步步娓娓道來（2025年春節DeepSeek的爆發和破圈，這一條也起了不小作用）之后，大模型的表現更像是卡尼曼的系統2了；但并不是，只是個模擬，思維鏈仍然還不是真正的邏輯推理和知識應用。要攻克“慢AI”這一關，真正做到自如切換，需要注意力集中、腦子使勁兒的時候，就激活以符號認知推理的方式來進行的“慢思考”，讓AI也能像人的雙系統一樣，把神經網絡跟符號認知做個結合，也有不少AI頭部公司、各路頂尖高手正在探索中。

這幾天，AI模型遭遇“洗車”翻車，給了眾多圍觀者一大樂，不由讓人想起那句“人類一思考，上帝就發笑”的老話。人還是要思考，AI也一定會進步，人與AI一起思考，不怕誰誰笑，眼見著，那發笑的，快就笑不出來了。

思維鏈的引入，還有一個作用，就是讓人們更直觀地認識到，AI與搜索引擎的差異。我從刻意忘卻（unlearn）的角度，曾經給AI普通“移民”（技術移民會不同）提過一個AI上手的建議——主動刻意地擺脫掉“搜索引擎后遺癥”。搜索引擎后遺癥是一種工具變換中的認知慣性，你可以觀察一下周邊小伙伴的使用行為：雖然是跟AI對話，但仍然習慣性地只輸幾個關鍵詞，不提供有助于“AI思考”的上下文背景（小篇幅或是大篇幅的），對AI給出的答案全盤接受（抑或要么扣上幻覺的帽子，要么懷疑是廣告），并且像查網頁一樣讀完就結束。換個角度來看，搜索引擎其實更促進了系統1的“爽快”，而不太能高效激活系統2。

反觀AI原住民（這倒還真不一定是個年齡的概念），大有可能壓根兒就沒了（忘了）搜索引擎這回事兒，而是天然地跟AI多回合多模態多角色互動，發揮跟AI棋逢對手、彼此砥礪又相互激發的“好奇心、想象力和批判性思維”，享受系統2的慢思考并樂在其中。他們從從容容，而不是匆匆忙忙，這種有商有量的思考對話，恰好指向我們所倡導的使用時的“慢AI”了。

第二個角度的“慢AI”，說的是AI應用的一個度和目的的問題。AI能力強本事大，用它能給人省好多事兒，蹭蹭地出活。但，什么時候該讓它多出力，人可以去做更多判斷擔責的事兒？什么時候它作用發揮多了，都干完了，對人而言反倒不好？

回答這個問題，可以著眼的角度有很多，這里只是引入《成長雙螺旋》（Performance Parodox）這本書里的兩個概念，學習（learning）和表現（performance），來做一種辨析。如果是把改善技能、提升本領作為焦點，你就是在學習；而如果運用技能，期待短期就拿結果出來，那就是在表現。要注意，學習不只是在學校，在工作場合中，一樣是學習和表現都有，但不同時點有個聚焦側重的不同。區分好這兩個概念，就可以說說在AI應用上，“慢AI”指的是什么——

如果你要學習，就不要讓AI替你干，哪怕能幫你省時間。如果你要表現，你和AI一起干，各盡所長，不怕AI干得多，只要你能把得住方向。

這么說，是因為，學習是過程性的，沒有過程，或者說過程被代勞，認知被卸載，那你大概沒有在學習，而只是在出活。出活沒什么不對，但缺少過程中的試做、犯錯、反饋、再試直到掌握的“生產型掙扎”“吃勁兒極限拉伸”。過程性意味著目的在內，矢量屬性，你沒真花時間，你就沒在學習，就是最大的冤大頭。踢球，看球，如果是真愛踢真愛看的話，你怎么會讓AI替你啊。你要在群里報跑步的步數是一回事兒，要是真長肌肉你非得抗阻訓練慢慢練才成。我前段時間寫過《具心學習與慢作業——與AI無關也有關》，就是說了學習離不開走心和吃勁兒，慢作業才是真學習。

所以，學習成長，就非得做個“慢AI”的選擇不可。你可以用AI來幫你慢、挑戰你、啟發你，教導你，給你挑錯反饋，各種慢互動，促你學，但重點是你是在學，并不是AI替你學。不管是基礎教育，還是高等教育，還是在崗工作中的學習成長，但凡AI替你干的時候，你都沒在學習，雖然省了勁兒。這個時候靠著AI表現再好，那不是你的目標函數，遲早你還得補學，雖然不用補考。

表現則是結果性的。填飽肚子，打卡景點，是結果性的，目的在外，快餐就挺好，下車拍照上車睡覺也沒問題，高效從餓變到飽；但慢食、慢游的理念提醒我們，享用美食，沉浸文化，你不該效率第一，你得慢下來，才能享受其過程。用AI的度，也是如此。表現時AI是工具是伙伴叫什么名字無所謂，不重要，要緊的是一起出活；學習時AI代勞，替你思考代你煎熬，是對你的剝奪，你得準備好承擔偽裝學習最重要的后果，不是挨批，而是沒學好沒學到，不用管AI，AI也管不著你，它沒這個責任。

所以，倒不是說幾年級才能用AI，而是得用對了AI。如果你擔心年紀小的人就用不對，就會用即期表現來逃避學習，那這關得認真幫著過好。一方面怕是禁不住誘惑，另一方面，要是AI用對了，對真正的學習好處太大！這個賬得從一開始就算清楚。對教師而言，一種新本領就要求你能設計那種“無法被AI一鍵快遞”的學習任務，巧思創造“恰到好處的認知抗阻”。讓學習者跟AI能夠一起帶著好奇和被需要還有一定的沉浸感，去共同學習。教師之外，學校、父母，還有學習者本人，需要擔起這個責任，擁抱AI，但“請慢用”。

從學校出來，進到各行各業也都有這個問題，哪個行業都有新手要學習成長，都有出活才能活下去的兩區兩目的。反正就是，慢用AI才能真學習，效率優先地來用AI，如果是為了表現、出活——那沒毛病，只是那個時候，學習沒有發生。這二者，沒有誰對誰錯，就是得分區分場合，作為人，你要知道自己這會兒要什么，目標函數是學習還是表現，才能讓AI用得其所。

學習與表現，更一般地可以概括為，是過程性活動，還是結果性活動；前者目的在內，后者目的在外；前者才是亞里士多德所謂的“實踐”（praxis），體現能動性和理性，并也可以看作是人的主體性的一種古典表達。這就引出第三種“慢AI”的思考。

第三個關于“慢AI”的思考角度，是關于AI治理和倫理探討中關心的一個焦點：AI會對人的主體性、能動性產生怎樣的影響。在《人與AI組隊 西游取經修行》里，引用維納的話時，力透紙背地劃著一條線：人失去了主體性，就全都沒了。機器要是發展出了主體性，這世界就麻煩了。所以尤瓦爾·赫拉利就非常悲觀，他在Nexus（還是不能理解為什么要翻譯為《智人之上》）之后反復說“AI不同于歷史上以前的每一項技術，AI不是一種工具，它是一個主體。”赫拉利2025年春天給《AI Superagency》這本書寫“推薦”的時候，明確說自己并不認同書中的樂觀基調。按赫拉利的思路分析的話，人跟馬協同的時代——那個在汽車還沒有發明的時代，人加上馬，更有力地認識和改造世界，是非常好的搭配，因為馬始終沒有獲得主體性。有時候馬偶然驚了，傷到了（主）人，不怕，那并不是馬的本質變化了，而只是一次例外，不足為懼。但AI，可不是馬，不止不是工具意義上的馬，遠要比馬之后出現的蒸汽機、電、互聯網都要厲害得多得多，是真正的質的躍遷。

這就要說回到agent這個詞，比智能體——人們已經不怎么提以前代理或特工的意思了——這個最流行詞（幾乎沒有之一）更本源的意思，是在哲學、倫理學范疇中的行為“主體”，agency，則強調主體的能動性，是行為主體agent作為一個有能力行動（act）的存在（being），其能力的實際運用或具體體現。主體能動，側重不同，密切相關；主體自主，是同義反復，主體不自主，不是真主體。

AI是不是能夠讓人“之所以為人”的意義得以深化和延展，讓更具主體性的人類的意志能夠得到更大的解放，提升而不是削弱人的能動性，AI治理、倫理非常關注這個核心問題。

我自己總結了這么五大“件”（ware），作為AI時代這個階段發展的相互關系的一個理解框架。硬件（hardware，曾經的“五金件”，算力的基礎），軟件（software，算法在其中），智件（mindware，在算力，算法和數據基礎上的模型和智能體），心件（soulware，人心、人文、人本），手件（handware，具身智能，最關鍵是靈巧手）。哪些操之在人，哪些不妨委外，何時賦能（empower）結成超強合體，何時樂在其中（enjoy）體驗具心，何時當仁不讓、當斷則斷，值得思考。

那么，這主體性、能動性又跟“慢”又有什么關系呢？

我在三年前的《從心慢》一文中，解析過不管慢食運動、慢游慢閱讀還是慢教授慢藝術，其實都在主張一件事兒——找回人在這些個事情當中的主體性，找回讓人區分于工具、機器（不一定再加上動物，這對以馬為代表的動物不夠尊重）的本質，從各個方向上，在各類實踐中，保持住人之所以為人的尊嚴。所謂的“慢AI”，在治理和倫理上的含義，就是指人要堅守主體性。“慢AI”是不同意所謂“碳基的人類或許只是文明的過渡階段，其使命在于創造硅基生命的新物種”那種立場的。

蘋果公司蒂姆·庫克幾年前曾說過那么一句，他并不擔心機器變得像人（說這話時估計是真不擔心），更擔心的是人變得像機器。說的就是擔心人的主體性喪失。怎么才能不喪失呢？“慢AI”的主張，就是要人與AI共生，但主體在人，師父和二師兄，守住了主體性，而沒有淪為工具和“功能”。六年之前跟漢尼斯教授圍繞他的《要領》一書對話時，我也提出過，“即使人類要進化，也不是要進化到完備、精妙、可期如機器，而是進化到不完美、不可控、不靠譜（不靠著寫定的圖譜生活）的活生生的人”，就是要堅守主體性。

劉禾教授在《弗洛伊德機器人》中就有過一個有趣的視角——人類懷著對自身形象的迷戀制造仿人機器（會對話的AI也是一種），給他們賦予人類的外觀、行為模式乃至情感交互能力。在跟機器的長期互動中，人類會不自覺地在行為、思維乃至情感層面向機器靠攏，比如刻意追求算法高效精準，或變得像機器界面一樣追求即時反饋，將“效率優先”“簡化決策”內化為自身的行為準則。而反過來，機器也會捕捉到人類的這些新行為、新習性，作為訓練數據迭代升級，形成新一輪輸出。最終，那個以為控制著技術的人類主體，將被這種“人造擬人機器，機器助人更像機器的循環”重塑，成為“弗洛伊德機器人”——一個看似自由、實則欲望與習性早已被技術邏輯重新編碼的無主體存在。

AI的快速發展，一方面把這個議題更緊迫地擺在人類面前，也提供了一個非常重要（甚至也許是為數不多）的機會，讓人類幡然醒悟、反躬自省。數百年來，即使如哲學家、科學家所說之前的那幾次大的技術浪潮無法跟這次AI相比，但每一次都引發過關于人的主體性和異化的探討，可等技術一旦融入社會日常不再新奇之后，人們只是很快地就忘記掉那些討論和擔心，繼續走在主體性被削弱和喪失的路上——不時地被一些新機制所馭，比如手停不下來地刷短視頻，就很值得從人的主體性的角度來做些探討。

這次會不會不一樣？值得認真討論。所以，這第三個角度思考的“慢AI”，說的是人與AI的關系底線，AI是人為（wei二聲）的，還是要為（wei四聲）人的，AI的發展還是要以人守住人的主體性為中心的。這不是說發展AI的速度要放慢，但失控的AI、人被異化、被迫失去主體性的AI，是“慢AI”所反對的。

我剛一開頭說，中文里，馬跟慢，這兩字怎么也合不到一塊，其實英文里有個例外。那就是《流人》，小說和英劇的原名就是slow horses，直譯就是“慢馬”，流人是個不錯的中文轉譯。我曾經寫過一篇《“流人”出奇和“邊域”創新》，討論不那么主流的人和地方所特有的創新價值、變革意義，這里不再展開細說，只是再說上跟第三種“慢AI”有關的一句，單從劇情刻畫來看，慢馬（流人）們，雖然有點兒頹有點兒廢，卻是有主體性的；反倒是總部那幫精英，活脫脫是機器。

是發明家也是企業家的亨利·福特有句耐人尋味的話，“如果我當初去問顧客他們未來想要什么，他們肯定（只）會告訴我：一匹更快的馬。”老福特在說出普羅大眾思維總是線性這個真相的同時，也在褒獎企業家和創新的妙不可言，超乎常人預期。就像更快的馬一樣，更強大的AI也許是更多人在此刻的期盼，那么，我想用“慢AI”這個不太一樣的概念，來豐富一下當下對AI的未來、人與AI的未來的思考。

國際象棋跟中國象棋里都有馬，不過國際象棋里的馬是叫Knight（棋士），雖然棋子形狀是個馬頭，走法上也有不同。中國象棋的馬，有個不同于國際象棋中Knight的“蹩馬腿”的限制。從小學下棋，我就好奇為什么要有這個規則設置。

跟幾位不同AI學伴交流，迭代出來這么個說法：馬雖有 “八面威風” 的潛力，卻為 “蹩腿” 所限。此舉既慢其速、束其芒，避免其過強，均衡棋力、子力協同，維護系統穩定，深諳“過猶不及”之智。

這個說法，放在AI發展和治理上，也可以有所啟發。

策馬揚鞭易，篤慢致遠難。也請在馬年以“慢AI”的新范式來深思慢想，以“慢AI”的抗阻訓練來學習成長，以“慢AI”反躬自省來做更主體能動之人。共勉。■

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