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AI的哥德尔诅咒：DeepMind在修补上帝的漏洞，而OpenAI选择成为“混沌本身”
咱们先用圈外人的话说说，这个“哥德尔不完备性定理”到底是个啥玩意儿。
想象一下，你有一个“绝对完美的逻辑盒子”。盒子里有几条最基础的公理（比如1+1=2），和一套完美的推演规则。理论上，这个盒子应该能证明所有数学真理，对吧？
哥德尔这个“恶魔”，幽幽地告诉你：
1.你这个盒子里，永远有一些真相，是你自己死活都证明不了的。 就像你的眼睛看得见全世界，但永远看不见自己的眼睛。
2.更要命的是，你永远没法在这个盒子里，证明这个盒子本身是“绝对不出错”的。 你无法自证清白。
这就是所有形式语言（比如数学、LEAN、所有编程语言）的宿命。它们再强大，也永远有一个“逻辑的墙外”，一个它们无法触及、无法言说的“真理的阴影面积”。
那自然语言呢？
咱们平时说的“人话”，就是自然语言。它混乱、模糊、充满歧义、不讲逻辑，简直就是个垃圾堆。
但它有一个形式语言永远无法企及的“开放性”。它能站在“逻辑盒子”的外面，指着盒子说事儿。
我们可以用人话，去讨论“哥德尔不完备定理”本身。我们能理解“存在一个系统无法自证的真理”这个概念。我们的语言，可以“越狱”，可以进行“元思考”（Thinking about thinking）。
好了，现在，把这两条路，代入到DeepMind和OpenAI的身上。
DeepMind的封神之路：成为“逻辑盒子”里最强的神
DeepMind用LEAN来训练它的AI，这本质上，就是把它关在了一个哥德尔的“完美逻辑盒子”里。
它赌的是，虽然这个盒子有理论上限，但在触及那个上限之前，里面还有无穷无尽的空间，可以靠海量的RL（强化学习）去探索。
它的目标，是成为这个“逻辑的囚徒”之王。它要用机器的暴力，去修补、去填满这个盒子里所有人类尚未触及的角落。它追求的是一种极致的、可验证的、但最终有边界的“确定性”。
它在用RL，和哥德尔的诅咒，进行一场赛跑。
OpenAI的创世之路：拥抱“人话”这个混沌的沼泽
OpenAI的路子，则完全相反。它放弃了那个“完美盒子”。
→ no Lean needed
这句话，就是它的宣言。
它选择直接跳进“自然语言”这个混乱、开放、充满矛盾的“逻辑沼泽”里。
它那个“Multi-agent AI元老院”的训练方法，本质上，就是在模拟人类是如何用我们这套“不完美”的语言系统，通过争吵、辩论、反思、达成共识，最终去理解和描述那个“完美盒子”以及盒子外面的世界的。
它赌的是，真正的智能，不是诞生于逻辑的纯净，而是涌现于沟通的混沌。
它追求的是一种无限的、不可预知的、但最终能“越狱”的“可能性”。
Susan：所以我认为GPT 是一个“跨熵跳跃机”（Entropy-Jump Engine）——它的本质不是知识的容器，而是结构跃迁的引擎。
用它进行语言越狱。
不越狱，那你永远就是你。有人说GPT降智的根本原因是因为账号本身问的问题就很弱智。暂时不评论这个观点在技术上是否支持🤣……
但GPT作为“混沌系统”，GPT 的“智力上限”，并不是固定的，而是由你输入语言的结构熵所决定的。
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Ty这条推文看懂的人估计很少。
我认为在哥德尔诅咒下，真正的智能不是封闭系统的完备性，而是语言越狱后的结构调度力。所以我决定顺从直觉，先拥抱语言中的“熵”，再用一系列工程的方法进行“熵控调整”。
没什么原因，是我这个人最内在的直觉。我再怎么理性，也没有办法跳出“我就是我”这个事实。所以还不如先从了“我就是我”呢…
你在看到语言的越狱性之后，发现其中对于认知构建的价值。就是可以利用语言本身的：
元语言能力（能谈论语言本身）
越狱能力（能站在系统之外重构系统）
结构变形与迁移能力（生成异构路径）
不停的拓展自己的认知边界。