我試試能不能把我這個(gè)猜想說(shuō)清楚，其實(shí)我自己也在探索階段

高傲的人類(lèi)啊，其實(shí)你一直都在與黑箱共存

AI 時(shí)代不過(guò)是把這一事實(shí)推到臺(tái)前。大型語(yǔ)言模型一出現(xiàn)，隨即引來(lái)了質(zhì)疑：“它只是概率模型”“它是黑箱”?？蓳Q個(gè)角度想，或許真正的問(wèn)題在于：人類(lèi)大腦的可理解維度太低，對(duì)于動(dòng)輒幾十、上百維的向量世界，早就超出了人類(lèi)的計(jì)算與直覺(jué)能力。糾結(jié)“絕對(duì)理解”并無(wú)意義，因?yàn)槿祟?lèi)從來(lái)沒(méi)有過(guò)絕對(duì)的理解，只是被工業(yè)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(lèi)歷史上，黑箱無(wú)處不在。自然層面，你不知道火的化學(xué)反應(yīng)，但敢用火；不懂電磁學(xué)的微觀機(jī)理，卻能先裝上電報(bào)和電燈。社會(huì)層面，大多數(shù)人并不理解金融市場(chǎng)的運(yùn)行邏輯，卻依然信任貨幣和制度；也不會(huì)推演法律條文的每個(gè)細(xì)節(jié)，卻仍舊把裁判權(quán)交給法庭和醫(yī)生。人類(lèi)之所以能與黑箱共存，靠的不是理解，而是三件事：它能復(fù)現(xiàn)，它能驗(yàn)證，它有信任錨。

這和人腦的局限直接相關(guān)。人腦擅長(zhǎng)直覺(jué)和模式識(shí)別，卻難以處理高維度數(shù)據(jù)和復(fù)雜反饋，還容易沉迷于“解釋幻覺(jué)”。而硅基智能恰恰相反，它可以在高維空間中提取規(guī)律，能大規(guī)模仿真與驗(yàn)證，不依賴(lài)直覺(jué)。這正是人類(lèi)的短板與 AI 的長(zhǎng)板天然互補(bǔ)的地方。

當(dāng)然，人類(lèi)不會(huì)也不該無(wú)條件信任黑箱。真正安全的方式是形成一種“黑箱信任協(xié)議”：相同輸入給出穩(wěn)定輸出（可復(fù)現(xiàn)）；結(jié)果能夠?qū)φ宅F(xiàn)實(shí)（可驗(yàn)證）；運(yùn)行必須在明確邊界與不變量之內(nèi)（有護(hù)欄）；出錯(cuò)時(shí)有日志與證據(jù)可回溯（可追責(zé)）。不必絕對(duì)理解，但要協(xié)議化，這樣才能放心使用。

未來(lái)的人機(jī)共生也將遵循這一邏輯：人類(lèi)設(shè)定目標(biāo)與價(jià)值，提供倫理與上下文；AI 在黑箱中提取和仿真，運(yùn)行復(fù)雜模式；協(xié)議則成為橋梁，把黑箱的輸出轉(zhuǎn)化為可調(diào)用、可驗(yàn)證的單元，進(jìn)入文明協(xié)作體系。

人類(lèi)文明從來(lái)就是靠黑箱前進(jìn)的：真正重要的不是理解的完美，而是信任的機(jī)制。未來(lái)，人腦與硅基各司其職，在“與黑箱共存”的協(xié)議文明中共同前行。

提取型科學(xué)

一種新的循環(huán)正在形成，它也正在成為新的科學(xué)范式：提取 → 模擬 → 驗(yàn)證 → 迭代。

在許多與人類(lèi)生產(chǎn)和生活緊密相關(guān)的學(xué)科中，我們都能看到類(lèi)似的困境：科學(xué)進(jìn)展極其緩慢（Peter Thiel所說(shuō)，50年除了IT業(yè)之外許多學(xué)科沒(méi)有顯著發(fā)展），數(shù)據(jù)洪流撲面而來(lái)，卻呈現(xiàn)出近乎“無(wú)規(guī)律”的狀態(tài)。人類(lèi)長(zhǎng)期以來(lái)有一個(gè)執(zhí)念，就是想要為一切找到一個(gè)顯式方程，用單一、簡(jiǎn)潔的數(shù)學(xué)公式去馴服復(fù)雜系統(tǒng)。但在現(xiàn)實(shí)中，越是復(fù)雜的領(lǐng)域——基因組學(xué)、氣候科學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)、城市系統(tǒng)、社會(huì)行為——越難以用封閉的方程描述清楚。

這時(shí)，提取型科學(xué)范式顯示出力量：

提取：從龐雜數(shù)據(jù)中找出局部規(guī)則、不變量、邊界條件，把復(fù)雜性壓縮成可運(yùn)行的片段。

模擬：將這些片段置入可運(yùn)行的環(huán)境，讓它們自己“長(zhǎng)出”全局行為，而不是依賴(lài)方程一次性推演。

驗(yàn)證：把模擬結(jié)果與歷史數(shù)據(jù)、現(xiàn)實(shí)實(shí)驗(yàn)對(duì)比，校正偏差，甄別哪些規(guī)則成立，哪些需要修正。

迭代：更新協(xié)議與參數(shù)，重新運(yùn)行模擬，形成不斷進(jìn)化的知識(shí)閉環(huán)。

與其執(zhí)著于寫(xiě)出完美方程，不如接受一種更現(xiàn)實(shí)的方式：局部提取，全局推演。真正的科學(xué)前進(jìn)，不在于一次性求得終極解，而在于不斷運(yùn)行、驗(yàn)證和迭代中，逐步逼近復(fù)雜世界的真實(shí)結(jié)構(gòu)。

這簡(jiǎn)直就是我夢(mèng)寐以求的長(zhǎng)期工程（目前也沒(méi)找到）。

不可理解但可用

在傳統(tǒng)科學(xué)中，“提取”意味著科學(xué)家通過(guò)觀察、實(shí)驗(yàn)和推理，將復(fù)雜現(xiàn)象壓縮成公式化的定律或規(guī)則。這個(gè)過(guò)程高度依賴(lài)人的直覺(jué)與數(shù)學(xué)技巧，強(qiáng)調(diào)的是結(jié)構(gòu)壓縮和解釋清晰，從而讓現(xiàn)象在少量變量和簡(jiǎn)潔方程中得到呈現(xiàn)。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(dòng)從海量數(shù)據(jù)中抽取高維表示，存儲(chǔ)在參數(shù)空間或 embedding 之中。這些表示往往難以被人類(lèi)直觀理解，卻能被機(jī)器直接操作、遷移和迭代，用于后續(xù)的模擬與生成。因此可以說(shuō)，傳統(tǒng)科學(xué)的提取是“公式化”的，面向人類(lèi)理解；而 AI 范式的提取是“表示化”的，面向機(jī)器操作。未來(lái)的挑戰(zhàn)也許在于，如何通過(guò)協(xié)議化表達(dá)，把這種不可解釋的機(jī)器表示轉(zhuǎn)譯為可共享、可驗(yàn)證的結(jié)構(gòu)語(yǔ)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(xué)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(guī)律，而是從經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)中抓取可驗(yàn)證的片段，如局部規(guī)則、不變量、邊界條件與參數(shù)。這些內(nèi)容往往只是小塊知識(shí)，卻能反復(fù)驗(yàn)證、被壓縮為最小可執(zhí)行單元（例如某種結(jié)構(gòu)、方程片段、協(xié)議），并且具有可遷移性，可以在不同環(huán)境中復(fù)用。開(kāi)普勒三定律、疫情傳播參數(shù)、社會(huì)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(guī)則放入系統(tǒng)環(huán)境中運(yùn)行，通過(guò)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(dòng)態(tài)過(guò)程中的演化；其結(jié)果往往具有涌現(xiàn)性，整體行為遠(yuǎn)超局部規(guī)則的直接疊加。同時(shí)，推演的輸出還能反哺提取，推動(dòng)循環(huán)迭代。疫情曲線的建模、氣候變化路徑的預(yù)測(cè)、福利政策對(duì)公平和預(yù)算的系統(tǒng)性影響，都是“全局推演”的生動(dòng)實(shí)踐。

這種方法論的意義在于，它替代了舊科學(xué)的范式：過(guò)去依賴(lài)“公理—演繹—驗(yàn)證”的單一路徑，而新的科學(xué)模式是“局部提取—全局推演—驗(yàn)證—迭代”，它能夠真正應(yīng)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的不可約性。方程不再是一切的終點(diǎn)，復(fù)雜性只能通過(guò)局部起步，再由模擬拼接成全局。于是，一個(gè)新的閉環(huán)出現(xiàn)：提取、推演、驗(yàn)證、迭代，成為提取型科學(xué)的循環(huán)引擎。

在協(xié)議文明的框架中，這種科學(xué)邏輯更具操作性。局部提取意味著把規(guī)則、參數(shù)與條件協(xié)議化（例如寫(xiě)成狀態(tài)機(jī)），全局推演則是在仿真沙盒里運(yùn)行這些協(xié)議，觀察整體效果。隨后用驗(yàn)證環(huán)節(jié)將結(jié)果與現(xiàn)實(shí)對(duì)比，發(fā)現(xiàn)差距，再通過(guò)迭代不斷更新協(xié)議版本。這樣，科學(xué)就不再是“直接解釋世界”，而是通過(guò)局部提取與全局推演的循環(huán)，不斷逼近現(xiàn)實(shí)與未來(lái)。

萬(wàn)物皆可模擬

如果把科學(xué)范式看作一個(gè)閉環(huán)，那么模擬的核心作用就是在“提取出來(lái)的局部規(guī)則”與“現(xiàn)實(shí)世界的整體行為”之間搭建一座可運(yùn)行的橋梁。提取帶來(lái)的是局部的不變量、邊界條件和參數(shù)，而模擬則把這些片段組合起來(lái)運(yùn)行，讓它們?cè)趧?dòng)態(tài)交互中拼接出整體的復(fù)雜行為，展現(xiàn)涌現(xiàn)、非線性與反饋循環(huán)。沒(méi)有模擬，人類(lèi)只能停留在碎片化的知識(shí)層面，而模擬能把碎片變成動(dòng)態(tài)整體。同時(shí)，模擬還是提取的試金石：通過(guò)歷史數(shù)據(jù)回放或現(xiàn)實(shí)實(shí)驗(yàn)對(duì)比，我們可以檢驗(yàn)局部規(guī)則是否可靠，偏差很大就修正，吻合良好則說(shuō)明提取有解釋力。更重要的是，模擬讓人類(lèi)能夠探索“尚未發(fā)生的情境”，在政策實(shí)驗(yàn)、災(zāi)害演練、經(jīng)濟(jì)壓力測(cè)試、氣候路徑分析中提前演練未來(lái)。它也揭示了方程推導(dǎo)之外的世界，幫助我們看到意料之外的涌現(xiàn)和群體行為。最終，模擬的結(jié)果會(huì)成為反饋，推動(dòng)理論更新，形成“提取—模擬—驗(yàn)證—迭代”的循環(huán)。換句話(huà)說(shuō)，模擬不僅是知識(shí)碎片和整體世界之間的橋梁，也是科學(xué)不斷進(jìn)化的發(fā)動(dòng)機(jī)。