人工智能的流畅性是由速度驱动的，而非意识，这创造了思考的假象。
   就像翻书一样，快速输出模拟了思维的节奏。
   这种人为的连续性挑战了我们对智能的信任和认知。
  
  
  图片来源：NostaLab
  人工智能的相关争论常常围绕着“意识”的，比如人工智能是否具有意识，何时可能发展出意识，如果有了意识又意味着什么？但这可能是一个错误的视角。与其问人工智能是否有意识，我们不妨问一些更基本的问题：为什么它感觉像是在思考？令人惊讶的是，答案可能不在于复杂性或架构，而在于速度。
  当我们与大型语言模型交互时，体验到的并不是我们所谓的思考，而是一种不同的东西。这是对连贯性的高速模拟，速度快到令人难以置信。这与智力无关，或许将其定义为人工连续性更为贴切：快速的输出流，让人产生“机器能思考”的幻觉。
  1. 老式翻页书
  想想儿童的翻页书，每一页都有一个静态图像，比如一个跳跃中的人物，被定格在时间中。慢慢翻动书页，每页仍然只是毫不相干的静态照片。但如果翻得足够快，动感就会出现，人物就会“活起来”。这种错觉不是来自图片本身，而是来自翻页的速度。
  这有点像今天的大型语言模型正在做的事情。每个符号、每个单词都是一个单独的画面。意义并不仅仅存在于画面中，而出现在翻页过程中，出现在模仿思维的节奏中。
  2. 幻觉引擎
  人工智能模型不会思考，没有记忆或感觉，但它们行动迅速。，每一次输出，都会在微秒内完成数十亿次计算。这不是意识，而是性能。
  这就是幻觉引擎出现的原因。当文字以“天衣无缝”的连续性出现时，我们的认知本能就会完成剩下的工作。我们会推断意图、投射意识，但实际上，文字背后并没有有生命的叙述者，只有以极快的速度呈现的统计回声。
  3. 认知帧频
  人类的思维以数百毫秒为单位。即使是我们最快的洞察力也需要时间来酝酿、思考、停顿。相比之下，人工智能在几毫秒甚至更短的时间内，通过大量计算产生文字。这就创造了一种远超过我们自身的认知帧频，快到足以在我们的大脑发现接缝之前，将意义缝合到运动中。
  我们体验到的是存在感、流畅性和思想性。
  4. 人工连续性
  “人工智能”这个词可能会让人产生误解。我们所建立的也许更准确地应该描述为人工连续性，一种不是由意识，而是由动力驱动的连贯表达的模拟。这并不是说系统能够理解，而是它的运行足够流畅，以至于我们不再需要深究其是否真的理解。
  从某种意义上讲，仅仅是连续性就能激发我们的智能感。有鉴于此，图灵测试或许从来都不是真正意义上的智能测试，它关乎的是流畅性。机器能否保持令人信服的语言节奏？足够快、足够连贯，以至于冒充人类？这就是标准。今天的系统不是通过思考，而是通过人类无法察觉的运行速度来通过测试。
  这个测试不是关于意识的，而是关于速度的。
  5. 幻觉的风险
  这个问题不仅在学术上很重要，而且在社会上都很重要。以速度为导向的流畅性会让人产生信任，甚至引起共鸣。我们会把说话如同我们一样的人工智能拟人化，而不管其背后隐藏着什么。于是，幻觉变得实用起来，会重塑我们的互动方式、决定方式和感受方式。
  我们是否应该谨慎对待运行过于流畅的人工智能？我们是否应该引入一些摩擦（不是为了阻碍进步，而是为了揭示差距）？这些都不是技术问题，而是哲学问题，是人类共同的问题。
  译者：Teresa"