AI的衰老死亡，以及焚书坑儒

王路在隐身 · 公众号 · 热门自媒体 · 2025-02-07 21:25

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1950 年代、 1980 年代和 2020 年代的文风不可能同时出现在一篇文章中，如果同时出现，反而有点四不像了。

答：持续学习确实可能引发类似 " 认知过载 " 的问题，但关键不在更新频率，而在于如何平衡新旧知识的权重。这有点像老房子改造，不是不能加装电梯，但要找到承重墙的位置。当新数据占比过多时，直接微调会导致模型出现 " 记忆褶皱 "—— 新旧知识在神经网络权重中相互挤压，形成类似脑神经缠结的异常结构。

更棘手的是语义冲突，比如 " 绿色 " 在环保议题和股市术语中的含义演变。若简单叠加训练， AI 可能同时持有相互矛盾的概念映射。比如让对话模型先后学习 2020 年的疫情知识和 2023 年的开放政策，结果生成的内容会出现 " 建议居家隔离同时鼓励国际旅行 " 的逻辑悖论。

但完全重新训练并非最优解，这里涉及 " 知识蒸馏 " 的取舍。这类似于人类保留母语口音的同时学习新语言，既避免推倒重来的成本，又维持了认知连贯性。

真正的前沿方向是 " 时空隔离架构 " 。就像大脑分工作记忆和长期记忆，可以给 AI 划分临时缓存区和永久存储区。新知识先在缓存区试运行，通过时间检验后再整合进核心模块。这种机制下， 2025 年的网络流行语不会立即污染 2023 年的知识基底，而是像红酒陈化般逐步融合。

问：我们来谈谈数据的问题。是不是越近期的数据越重要。比如， 1900 年以前， 1000 年的数据重要性可能不如 1990 到 2000 这 10 年的数据，而那 10 年的数据又不如最近 2 年的数据？因为世界的变化和技术的发展是非线性的。

答：数据时效性的权重分配确实存在时间衰减规律，但衰减曲线因领域不同呈现显著差异。在自然语言处理领域， 2010 年前的网络文本对理解 " 绝绝子 " 这类新词毫无用处，但研究文言文演变时，宋代语料反而比当代微博更有价值。这种分野就像考古学家和时尚博主对时间敏感度的差异。

技术领域的数据衰减呈现指数级特征。 5 年前的智能手机评测数据对当下产品推荐已近失效，但机械制造领域就不同。这种差异源于不同学科的知识迭代速度，就像生物进化论百年未变，而半导体工艺每 18 个月革新。

更微妙的是数据关联性的时空折叠现象。 2023 年 ChatGPT 的对话数据看似比 2010 年论坛灌水帖重要，但当 AI 需要理解人类对话模式的深层变迁时，跨代际数据的对比反而能揭示社交心理的演变轨迹。这类似于医生既要看最新体检报告，也需要患者既往病史。

数据价值评估还存在反直觉的 " 时间透镜 " 效应。新冠疫情期间， 1918 年西班牙流感的历史材料突然价值飙升，说明历史数据的潜在价值会在特定时点被激活。就像阁楼里的旧地图，平时无人问津，直到某天发现新大陆才显现导航价值。

最根本的困境是数据保鲜与认知框架的适配矛盾。用 2023 年数据训练的 AI 理解俄乌战争，可能比用 2021 年数据训练的准确率高 30% ，但若突然爆发外星文明接触事件，所有历史数据都会瞬间过时。这时候人类认知系统的动态重构能力，反而比静态数据储备更重要。

问：可不可理解为：人类的认知系统其实每天都在微调，永远都在动态地更新，而