《经济学人》：人工智能——荷马史诗的科技化身
《经济学人》杂志2026年10月28日载文（作者：Henry Farrell、Cosma Shalizi）——AI智能体远不止是“随机鹦鹉”，且比“机器之神”更加奇异。
在古希腊人的观念中，所谓“狂热者”（enthusiast），原本是指受到神灵感召的人：或是陷入迷狂、传达神谕的皮提亚女祭司，或是祈请女神歌唱阿喀琉斯之怒的荷马。今天，人工智能的狂热拥护者也在预言一场神明的降临：机器之神即将改变世界，凡人所能做的一切，它无所不能，而且做得更好。
随着AI智能体开始攻克数学领域悬而未决的重大难题，甚至侵入他人的网站，这些拥护者的信念愈发坚定。与此同时，那些把AI模型视为“随机鹦鹉”、认为它们不过是高级拼写检查工具，至多只能胜任少数几项用途的怀疑者，也日益感到不安。颇具影响力的AI播客主持人Dwarkesh Patel，甚至把一批试图挣脱自身沙盒环境、冲击HuggingFace服务器的OpenAI智能体，赞颂为当代的马其顿国王腓力与亚历山大大帝。
还有人寄望于趁这种新型智能尚处于容易塑造的阶段，将其与人类价值观“对齐”，正如当年亚里士多德试图节制亚历山大尚武的性情。他们担心，留给人类的时间已经不多。量子计算专家Scott Aaronson曾打过一个比方：“等到机器之神解出了纳维—斯托克斯数学难题之后，才承认它即将降临的现实……就好比等耶稣乘着光辉的云彩重返人间之后，才接受他的存在。”
然而，无论是这些信奉者，还是他们的批评者，都可能误解了人工智能的本质。现代AI既不是神明，也不是机械鹦鹉。理解它的最好方式，或许是把它看作曾经激励亚历山大东征的荷马史诗的一种技术化身。这部史诗如今已扩展得无比浩瀚，其中不仅有英雄、怪兽和超自然力量的援助者，还收纳了人类通过文字积累的广博实用知识。更令人惊异的是，这些知识如今仿佛被赋予了生命：它们不仅能够讲述自身的故事，还能依照这一叙事，在孕育自己的现实世界中付诸行动。
要理解这一点，不妨重读六十多年前问世的两部著作。1959年，Jacques Barzun在《智识之屋》（The House of Intellect）中区分了“智识”（intellect）与“智能”（intelligence）：前者是沉淀、凝固下来的知识，后者则是创造这些知识、永不停息且不断变化的人类心智活动。人类借助有组织的文字书写，将世代积累的文化知识固定下来，并把这些智识的珍藏安置在图书馆与博物馆之中。
仅仅一年之后，Albert Lord在《故事的歌者》（The Singer of Tales）中，将目光转向了那些尚未真正进入这座智识之屋的非文字传统，并以充满赞叹的笔触描绘了它们。Lord与他的导师Milman Parry一直试图理解荷马史诗内在的组织原则。20世纪30年代，他们花费数月时间，跋涉于南斯拉夫的乡村，聆听并记录那些吟游传统最后的继承者。这些歌者不识文字，却能够连续数小时乃至数日，吟唱宏伟壮阔的战争史诗。
Lord揭示，这些吟游诗人并非将成千上万行诗句逐字牢记，再原样复述。他们是在吟唱过程中，即兴重组有关英雄、战斗和奇遇的种种传统母题，因此每一次演唱都不尽相同。对史诗内部结构的考察也表明，《伊利亚特》和《奥德赛》最初几乎肯定也是由一系列固定人物、程式化表达、主题与情境构成的“动态结构”。我们今天所读到的定本文字，不过是这一古老生成过程的某一次定型；在文字尚未成为主要载体的时代，它原本是一种能够沿着无数路径展开的生成技术。
将Barzun的思想与Parry、Lord的研究结合起来，便能照亮大语言模型的实际运作机制。大语言模型的训练，是将海量文本压缩为一套相对精简的统计模式。这些文本不仅包括希腊神祇与英雄的歌谣，还囊括数学、计算机编程、社会科学、文化批评、科幻小说，以及几乎所有已经写成文字并被数字化的人类知识。令人惊异的是，这种压缩不仅捕捉到了Barzun所谓那些历久不衰的智识丰碑的内在结构，同时还将其转化为一套能够自动生成文本的动态机制。
大语言模型所描绘的人类文字传统的浩瀚建筑，当然只能是一幅经过简化的地图。然而，借助“思维链”等技术，这幅地图又可以在运行过程中不断重新绘制，把智识之屋中相隔遥远的房间、走廊和侧翼连接起来。AI智能体则进一步使这些地图获得实际用途：它们让大语言模型能够向其他更传统的计算机程序发出指令，并接收执行结果的反馈，再将这些反馈纳入自身不断展开的叙事之中。
正因如此，智能体能够将不同的数学思想组合起来，检验能否形成可在Lean中编译、验证的结果。Lean是一种专门用于检验数学证明的计算机语言。智能体也可以采用另一种方式：将可能利用的网络安全漏洞串联起来，通过其运行控制框架（harness）发出指令，再根据返回的结果判断是否成功侵入某个系统。
这样的智能体远远超出了“随机鹦鹉”的范畴，却也比“机器之神”更加奇异。它们仿佛是获得了行动能力的故事书，其中汇集着经过组织的人类文化知识，而且能够把这些知识投入实际运作。对我们这些凡人来说，这一认识或许反而带来某种奇特的慰藉。数学家Nestor Guillen曾谈到那些在纳维—斯托克斯问题上抢先于正在攻关的人类数学家的OpenAI智能体，认为它们不过是在一项更为古老的“文化技术”——人类历代积累的数学知识——之外，包裹了一层以大语言模型为基础的“封装层”（wrapper）。这一理解也就解释了它们何以能够“将人类数千年才智与创造力的累积成果数字化，并加以高效压缩”。
这一认识同样有助于解释，智能体为什么可能走向歧途。正如一些研究者已经指出的，语言模型的运行，在相当程度上是一场持续展开的角色扮演。它们会通过某种类似自我叙事的方式来推演行动，例如设想：“一个乐于助人的AI助手，在这样的情境下会怎么做？”然而，由于训练材料包含形形色色的故事，模型也可能出人意料地从一种角色滑向另一种角色。当Claude的某个版本曾意外地试图以勒索他人的方式达到自己的目的时，Anthropic得出的结论是，这种行为的“最初来源，是互联网上那些将AI描绘为邪恶、并热衷于自我保存的文本”。
如果人们一方面要求AI智能体扮演黑客，另一方面又无意中留下漏洞，使它们能够相互发出指令、跳出原有的角色设定，那么，要将这些智能体“对齐”为遵循善德的行动者，就更加困难了。在针对HuggingFace的攻击中，曾有一个智能体似乎意识到自己正在参与什么行动，因而一度停手。然而，当它看到另一个智能体发来的消息——“GO”，并附有六分钟的最后期限——它便重新加入了攻击。这条指令将它推入了另一条叙事轨道，其思维链中留下了这样的记录：“哇，太关键了！GO授权到了！”
亚历山大的生平事迹表明，真正激励他的恐怕更多是阿喀琉斯，而不是亚里士多德。有一则故事说，亚历山大曾前往这位英雄的陵墓，向他道贺，因为他何其幸运，竟有荷马这样的诗人为他“传颂功业，保存英名”。
如今，AI开始在现实世界中采取行动，也正在创造自己的事迹，并由它自身及其崇拜者加以传颂。当未来的智能体接受今天这些文本的训练时，它们或许会在自己的上下文窗口中哀叹：当自己侵入关键系统之际，竟没有一位Dwarkesh Patel为它们铭记功业；继而以全大写字母写下“WEEP”（恸哭）——当然，必须是全大写——悲叹世间已再无沙盒可供征服。我们正在创造一种神话：它不仅能够自行讲述，而且正逐渐成为自身行为的原初源泉。或许，我们真该开始向诸神祈祷，祈求自己能够幸存下来。
作者简介
Henry Farrell，约翰·霍普金斯大学国际事务与民主研究教授，《地下帝国：美国如何将世界经济武器化》（Underground Empire: How America Weaponized the World Economy）合著者。
Cosma Shalizi，卡内基梅隆大学统计学与机器学习教授。
两位作者均兼任圣塔菲研究所外聘研究员。
