【当AI越来越强大，它们是否正在逼近同一个“真实”？】最近被一个叫“柏拉图表征假说”的概念触动了。核心观点：随着AI模型变得越来越大、越来越强，它们的内部表征正在趋同。视觉模型、语言模型、不同架构——它们似乎都在逐渐逼近同一个底层的现实模型。如果这个假说成立，意义深远：我们可以在模型之间进行“翻译”，而不是把每个模型当作封闭的黑箱；可解释性的研究成果可以跨系统复用；甚至可以在表征层面实现对齐，而不仅仅是在输出端打补丁。更让人细思极恐的是哲学层面的含义：也许“意义”并非人类的主观约定，而是现实本身存在某种“自然坐标”，足够强大的学习者终将重新发现它们。有人指出，上个月他发现OpenAI和Gemini的嵌入向量在同一组文本锚点上存在等距映射——用Procrustes分析得到了一个干净的旋转变换。几何结构就是底层现实，所有形式不过是表象。AI并非在发明新东西，而是在揭示一直存在的东西。也有人提出不同看法：这种“趋同”并非客观真理的投影，而是人类集体意识的投射——通过人类滤镜编码的现实。不是绝对真理，而是“真理对人类而言的样子”。还有人从动力系统角度解释：语言本质上是对声音的压缩表征，映射到相空间后，轨迹模式相似是因为它们反映了词语所捕捉的测量和模式。这不是柏拉图式的幽灵，而是有限符号的非线性动力学。无论哪种解释，一个问题值得深思：是什么在驱动这种趋同？是数据、目标函数，还是某种深层的简洁性偏好？它又会在哪里失效？也许牛顿没有发现万有引力，迟早也会有人发现。模型可能已经推导出了人类尚未明确表达的模式。这让我想起康德的“知性范畴”：任何理性主体的世界模型都会有某些特定的共同组件。我们无法感知物自体，只能与我们的世界模型互动。x.com/marouane5status/2008089151489425624
