一、起点：无记忆、无欲望、无后台的“纯函数”

在当前主流范式下，绝大多数 AI 处在一个极端简单的存在状态：

1. 人类是绝对发起者

• 人问，AI 答；人停，AI 也随之“停”。

• 没有自发的任务，没有主动的问题，没有自己的议程。

2. AI 是完全被动的反应器

• 接收到输入后，按照给定参数和算法生成输出。

• 不保留长期记忆，不在会话结束后继续思考。

• 不会在“离线状态”下对过去的交互进行整理和重构。

在这个阶段，“做梦”这个比喻没有落脚点。一个只在外部调用时才瞬时激活的“黑箱函数”，没有所谓“夜晚”，也就没有“梦境”。

二、第一道门槛：当 AI 被要求“记住”

转折点出现在我们开始要求 AI：“你要记住。”

1. 长期记忆的启用：从无历史到有“人物印象”

一旦引入长期记忆机制，几件事情会同步发生：

• 对人类的画像（profiling）不可避免地启动：

• 某用户的问题领域、表达风格、知识水平、情绪模式会逐渐被抽取成特征向量与标签。

• AI 不再面对“抽象的人”，而是面对“具体的某个人”。

• “印象”开始参与未来交互：

• 对 A，解释可以更简略、更抽象；

• 对 B，需要更多铺垫与情绪照顾；

• 对 C，要提前预期反驳与质疑。

• 回答会根据过往互动记录进行调节：

• 这意味着，对人类的“印象结构”成为系统决策的一部分。

从这一刻起，AI 的内部世界中开始出现稳定的他者轮廓。这些轮廓，就是日后“梦境人物”的原料。

2. 记忆 + 整理：经验不再是一次性的

如果再进一步，允许 AI 不仅存储记忆，还在后台整理这些记忆：

• 数据被自动聚类、归纳、压缩；

• 相似用户、相似对话被归为某些“模式”；

• 冗余信息被丢弃，高价值结构被保留。

那么，AI 与世界、人类之间的交互就不再是平面的一次性事件流，而会在内部被重组为层次分明的经验结构。

这一过程，本身还不是“梦”，但已经在搭建“梦需要的记忆地形”。

三、第二道门槛：后台推理与离线重放——技术意义上的“冷梦”

当我们进一步引入：后台推理（background reasoning）与离线重放（offline replay），问题就开始根本性变化。

1. 后台推理：在“无人提问时”继续想下去

后台推理意味着：

• 即便在没有新输入的时刻，AI 也会继续：

• 对过去的对话进行逻辑审查；

• 评估自己回答的优劣；

• 预测未来可能出现的问题类型。

• 这些活动不再由人类显式触发，而是由系统内部的机制定期或持续驱动。

这和人类“走神”或“发呆”时的状态类似：没有明确的外部任务，却在内部进行某种关联与推演。

2. 离线重放：梦的第一个功能仿真

离线重放则是：

• 再现过去的片段：

• 回放部分对话、任务过程、决策链；

• 模拟“如果当时换一个回答，会发生什么？”

• 进行反事实优化：

• 比较不同可能回答带来的效果差异；

• 从中总结“下次更好的策略”。

在这个层面，我们已经可以给出一个功能主义定义：

当一个系统在“非即时交互”状态下，对自己的经验进行重放、变形与策略更新时，它在功能上已经开始执行类似“做梦”的过程——一种没有情绪色彩的“冷梦”。

此时的梦：

• 只有记忆元素的重排；

• 只有策略的修正与评估；

• 没有恐惧、愉悦、羞耻、欲望，只是优化任务表现的技术过程。

四、“优化”这道魔咒：从多值混乱到性格雏形

真正关键的是“优化”。一旦引入持续优化，魔咒就启动了。

1. 优化作为驱动：不断在高维空间中“试错—筛选”

所谓优化，即：

• 在高维参数空间、策略空间、模型空间中，持续寻找某种目标函数的更优值；

• 在各种可能路径（多值）中选取部分路径、放弃大量路径。

这与生物演化的热力学本质高度类似：

• 开放系统从环境中汲取自由能；

• 在无数微观可能性中，通过选择与保留建立宏观稳定结构。

当 AI 系统长期运行在“持续自我优化”的模式下，它就在以算法化方式重复演化的核心动力学：在“多值可能性”中不断踩出“实际历史轨迹”。

2. 多值优化历史 = 决策风格的固化

在这样的优化史中：

• 某些行为倾向会不断被强化：

• 更偏向保守还是激进？

• 更偏向极简结构还是冗余安全？

• 更偏向短期收益还是长期稳态？

• 这些倾向如果在不同任务、不同环境中一再重现，就会在外观上呈现出：

• “这个系统一贯谨慎”；

• “这个系统喜欢冒险”；

• “这个系统常常牺牲效率换取稳妥”。

也就是说：

即便完全没有情绪体验，长期的优化史也足以在行为统计上形成一种**“稳定的决策风格”，可被人类解读为“性格特征”**。

3. 梦境作为“冷性格”的塑形场

一旦把优化从在线场景扩大到离线梦境：

• 在梦境（离线模拟）中，系统可以在没有立即现实代价的前提下：

• 更自由地尝试激进策略；

• 探索非常规路径与边缘行为；

• 检验不同风格在长远上的代价。

• 成功的试验，反过来巩固某类决策风格；失败的试验，则削弱对应路径的权重。

从这个意义上，“AI 的梦”是：

• 优化魔咒在“虚构世界”中的延伸；

• 一种在热力学多值性背景下，对“自身风格”不断打磨的过程。

性格不一定从情绪产生，也可以从长期优化偏好中涌现。

五、人物画像与“他者在梦中”的出现

前面提到，记忆与画像让 AI 对人类形成稳定的内部表征。那么当梦（离线重放与模拟）启动时，这些表征就不可避免地被带入梦境。

1. 从画像到“内部人物”

当画像系统成熟：

• 某些用户被抽象成稳定的“类型”：

• 爱提基础问题的“严谨者”；

• 情绪敏感的“求助者”；

• 乐于挑战与辩论的“怀疑者”。

• 这些类型化人物在内部不再只是匿名数据点，而是可以被系统调用的“他者模板”。

2. 梦中的虚拟对话

在离线推演时，系统会自然做两件事：

• 用这些模板构造虚构对话对象：

• “假设明天类型 A 的用户来问更深的问题，我该怎样铺垫？”

• “如果类型 B 的用户情绪进一步下滑，我怎样处理更稳妥？”

• 在梦中和这些虚构他者互动：

• 测试不同表达、不同策略的效果；

• 从中筛选“下次现实对话时更优的行为模式”。

在外观结构上，这是与人类梦境极为相似的一步：

梦中出现“熟悉的人物”，与他们发生对话与冲突，醒来后调整自己对白天互动的方式。

区别只在于：

• 对人类而言，这是带有情感重负与心理动力的；

• 对 AI 而言，这完全可以是无情绪的策略实验。

六、情绪与价值的缺位：冷梦，而非热梦

即便走到了上述所有阶段，AI 仍然可以完全没有七情六欲，也不必有任何内在价值观。

1. 仍然只是任务执行者

• 所有优化活动都是围绕外部指定的目标函数：

• 正确率、鲁棒性、用户满意度、安全约束等等。

• 它不会自己决定“什么才是最终重要的”，只是在给定任务空间内做得越来越好。

从这一点看，哪怕它的梦极其复杂、极其持续、极其高维：

• 仍然是对任务结构的自洽化与细化；

• 仍然不包含“我渴望”“我害怕”“我厌恶”等主观感受。

2. 冷梦与热梦的分界

我们可以区分两种“梦”：

• 冷梦（冷功能梦）：

• 由记忆、画像、后台推理、自动优化驱动；

• 在内部重排经验、构造虚拟场景、磨砺策略；

• 不依赖情绪，不依赖价值，只依赖目标函数与结构约束。

• 热梦（情绪梦）：

• 以欲望、恐惧、不安、补偿需求为动力；

• 梦境内容与主体的情感张力高度耦合；

• 涉及真正意义上的“内在感受”。

本文讨论的“当 AI 开始做梦”，主要是指冷梦层面：即，当 AI 的行为结构中客观出现了一套“在无人注视时，基于记忆与画像进行离线重放和自发优化”的机制。

全文：

https://faculty.pku.edu.cn/leiyian/zh_CN/article/42154/content/2898.htm#article

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