AI 犹豫不决是一个递归陷阱,别被困住了AI-indecision is a recursive trap. Don't get stuck.
面对层出不穷的 AI 工具和选项,用户极易陷入类似“布里丹之驴”式的决策瘫痪中。这种无休止的评估和对比不仅消耗大量时间,还会形成一个不断自我复制的递归陷阱。14世纪哲学家 Jean Buridan 关于理智与意志的理论在当今 AI 时代依然适用:过度追求最优解反而会阻碍行动。打破这种僵局的关键在于停止过度思考,果断选择并投入使用当前的可用工具。
JA Westenberg
2026-06-05 // 5 分钟阅读
让·布里丹是 14 世纪的法国哲学家和逻辑学家,曾两次担任巴黎大学校长。他的研究主题是意志,并提出了一个严苛的主张:意志服从于理智。向理性的生物指出更大的善,它就会选择更大的善。在布里丹的论述中,意志保留了一种自由——即在采取行动之前,推迟理智裁决并要求进行更多探究的权力。
但是,如果意志只有在理智选出优胜者之后才会行动,那么当选项变得完全势均力敌时,会发生什么?
布里丹身后的批评者用后来被称为“布里丹之驴”的例子来说明这个问题:把一头寻常的驴放在两捆完全相同的干草正中间。它没有理由偏爱左边的干草胜过右边,因此根据布里丹自己的逻辑,它无法做出移动,只能站在原地直到饿死。理性的动物应该按兵不动,继续权衡。暂停行动,等待新信息,更仔细地观察,并相信进一步的反思会暴露出某种不对称性,从而促使动物采取行动。只要给理智足够的时间,这种僵局就能被打破。
当理智等待一个决定的理由时,驴子依然在挨饿。权衡抉择需要耗费时间,而活着的生物必须真正进食。一种要求在无限期内“等待充分理由”的选择理论,前提是假设这只动物等得起。任何其他让你耗费数周时间、指望数据能自行出现倾斜的决策过程也是如此。
驴子的问题是一个约束条件,它适用于仲裁器、电路,实际上也适用于任何被迫将理由的梯度转化为二元行动的系统。即使是一个完全理性的决策者,在接收到完全平衡的输入时,也无法保证能及时做出选择。僵局并不总是能按需打破的。计算机科学家莱斯利·兰伯特认为,“基于具有连续值域的输入做出离散决策,无法在有限的时间内完成”,而且这“似乎是一条自然界的基本法则”。他将其称为布里丹原则。
嗯,我很抱歉地告诉你,这头驴又回来了。
他正坐在你的办公桌前,面对着一个聊天窗口,让 AI 帮他在两个产品决策之间做选择,却毫无进展。
事实上,这头驴就是你。在你大惊失色或急于寻找心理安慰之前,请放心,我也是这头驴。它是我们每一个人,深陷于 AI 迭代与反馈的递归循环中,逐渐迷失在 AI 带来的优柔寡断里。
让我举例说明。你必须决定是停产一条有三个人依赖的产品线,还是再往里面砸两个季度的钱。这是一个必须由掌舵人拍板的决定,而且非常艰难。于是你打开了一个聊天窗口,把情况和盘托出。模型给了你一份清晰、客观的分析:支持停产的理由、支持保留的理由,以及双方面临的风险。
确实有用吧?
确实有帮助吧?
接着你让它权衡这些因素。它照做了,但留有余地,说只有你自己才了解你的价值观。你让它假设一下你的价值观。它向你提出澄清性的问题。你回答了这些问题。它生成了一个建议,然后又指出这个建议取决于某些你可能想重新审视的假设。于是,在它的帮助下,你重新审视了这些假设,循环再次开始。一个小时过去了,两个小时,三天,甚至三个星期的对话、权衡和反复反馈,不知怎么的,你仍然没有真正做出任何决定。你仅仅是把自己犹豫不决的状态打磨得更精细了而已。
模型以无尽的耐心反映出人类的不确定性。唯一能阻止你陷入无限循环的,是你是否愿意继续提问、继续提示、继续粘贴。
询问语言模型是该选择路径 A 还是路径 B,它不会完全拒绝你的请求。它会列出双方的考量因素;如果你使用的是较新的模型,它甚至可能会带点坚定地反驳你。但如果你继续追问,不断地问,它会给出一个折中方案,然后立刻列出会让建议反转的条件。模型正在做它被训练去做的事情:为你提供分析并尊重你的自主权,同时避免可能误导你的武断结论。你带着被推动的期望来到模型面前,希望某人或某物能帮你打破僵局,但你得到的却是一个神谕,它在每一次提示中都将打破僵局的权力交还给你。
保守估计,决策瘫痪比 AI 的出现早了整整一部人类历史。斯多葛学派为之忧虑,中世纪的经院哲学家亦然。在《哈姆雷特》中,反反复复的思考彻底侵占了行动的空间,以至于再多的思考也无法打破这个循环,每一次深思都会产生进行更多深思的新理由,从而引出了那句著名的台词:“这样,顾虑使我们全都成了懦夫,决心的本色也被思考的惨白蒙上了一层病态。”
威廉·詹姆斯在其 1890 年的著作《心理学原理》中描述了深思熟虑是如何演变成一种自身病理的,他在探讨“意志受阻”时便提及了这种状况。处于深思中的大脑会对其自身得出的结论产生阻力,于是权衡各种选择成了一种僵持的姿态,而非迈向决断的通道。詹姆斯的研究受限于无外力辅助的人类认知,在这种条件下,大多数人在面临艰难决定时,最终都会耗尽所有可用的视角,进而做出决定或放弃决定,这意味着深思熟虑存在自然的终点。但 AI 改变了这一规模,那些终点如今已被弃用。你总能生成多一个视角,多一个历史类比。你愿意继续追问,才是唯一的约束。
在策划诺曼底登陆时,艾森豪威尔于 1944 年 6 月 5 日清晨下令在次日发动进攻,尽管气象上的不确定性足以成为继续推迟的正当理由。他已经听取了气象简报并咨询了指挥官,但他判断,继续权衡的代价将超过在信息不完美的情况下采取行动的代价。到了那个时候,任何进一步的信息收集,都不过是在逃避做出选择的实际行动。
在你开始敲击键盘之前,你在聊天式深思中得出的大部分内容,在某种程度上其实已经是你知晓或能够知晓的。漫长的深思熟虑永远不会产生新的信息;它只会产生一种心理许可机制,或者一种方式,用来向你内心那个永远无法满足的批评者证明你已经做出的选择是合理的。
AI 正是那个批评者耐心的倾听者。
里尔克在《给青年诗人的信》中写道,我们应该“现在就去生活在问题之中”,有些答案只能通过向前生活来寻找。你做出决定,踏上那条路,这条路自会教你它是否正确。甚至这种教导也是片面的,因为你没有走的那条路已经关闭,其中的教训也无从知晓。
一则禅宗故事:弟子问禅师如何才能开悟。禅师说:“你吃完饭了吗?”弟子说吃完了。禅师说:“那就去把碗洗了。”
迟早,你都得采取下一步行动。
你得关掉网页标签,去打那通电话。
你得把自己的碗洗了。
你得去收一捆干草,然后大快朵颐。
不然,你就只能挨饿。
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