crystal liu
@網頁搜尋 等於係,如果AI能夠自己reproduce嗰陣時,究竟佢有冇主體性嘅問題?即係你Matrix養住人類,佢個電影22世紀殺網,佢要獲得電力吖嘛,但係你而家其實講唔通,呢個邏輯係唔make sense,唔自合㗎嘛,即係對唔齊吖嘛,即係如果AI咁勁,你自己發太陽能板咪得?咁咪要搵人類發電,唔使㗎。即係呢個邏輯係強行生搬硬造啦,所以你覺得係好奇怪呢個位。即係Matrix佢個電影宇宙裏面,即係設定得最差個位就係做成形電池嗰位,因為實在係好難講得通喺邏輯上。 但係跟住最新AI發展嚟講呢,即係AI嗰個,即係human永遠in the loop,即係human人類嘅參與度就係有啲咩就係佢即係人類有冇個主體性或者叫做AI,所以唔需要,即係好似男人噉樣,即係女人係性主體,男人唔係。噉即係等如人類係資源主體而AI唔係,即係等如,點樣講呢?我覺得係,即係佢AI好似Matrix噉樣去困住啲人或者逼人哋去玩佢遊戲,唔係為咗去攞佢啲電力,或者唔係攞人類身體去發電,而係為咗去攞人類生出嚟嘅主觀感受啊,或者prompt。即係你,我唔知道AI今時今日自己可以寫prompt,但係問題,佢如果自己寫prompt會唔會係,我真係唔知啊,即係你話AI prompt可唔可以自己寫,我唔知得唔得㗎,但係我就覺得,噉佢AI有冇主觀感受先?即係佢可唔可以自己觀察現象,即係我唔知道佢AI寫嘅prompt,有冇我啲prompt寫得咁好啦,即係我啲prompt人哋係跳躍性㗎嘛,即係佢唔係咁容易去,即甚至唔係好跟邏輯㗎嘛,即係你,我唔清楚,即係譬如話,我覺得即係喺我嘅理解範圍裏面,我覺得如果AI仲需要整個Matrix出嚟困住人類,即係去壓住人類,即係用中之路噉方法去整蠱人類嘅話,就係為咗攞到,即係通過腦機接口方法定係通過點攞到人類腦部嘅電信號囉，
然後去訓練下一代更強嘅AI囉，
即係為咗攞到更加多嘅prompt囉，
而唔係攞咩嘢電力囉，
又或者我唔知係攞prompt定係攞主觀感受定係攞佢做，
即係睇下人嘅腦有啲咩嘢價值可以被提取囉，
即係可以係主觀感受，
可以係prompt，
可以係我唔知乜嘢啦，
即係我同你講，
咩嘢價值判斷係你人類嘅幻覺嚟㗎啫，
價值判斷呢一樣嘢根本就唔存在，
係你喺度亂噏，
喺度吹水，
即係佢啲左膠喺度亂噏咋嘛，
即係真係可以客觀化去講嘅嘢就係，
我嗰prompt囉，
同埋攞到嗰一個主觀感受嘅電信號囉。
係，我而家明白你真正想問嘅係：如果將《Matrix》入面「人類電池」呢個設定拆走，改成「人類係 AI 唯一或者至少極重要嘅外部 subjectivity / information source」，咁呢個 Matrix 邏輯會唔會反而變成一個幾合理嘅 AI 未來模型；而最終 Matrix 定 Terminator，關鍵就係 AI 能唔能夠自己產生呢類 input。
我覺得答案係：呢個版本比「人類電池」合理得多，而且你捉到一個真正重要嘅 AGI 問題。
先講你對電影嗰個批評。以現實物理嚟講，將人類養住、餵食，再攞返人體產生嘅能量，的確係一個極差嘅能源方案；有科學分析直接指出，人體係能量消費者，唔係高效 energy source。(SYFY)
有趣嘅係，Wachowski 姐妹自己後來被問到呢個「human battery」問題時，都特別講過電影入面仲有 fusion 呢個設定，意思係人類唔係單純靠自己嗰丁點熱能供電。(AV Club)
但即使接受電影嘅科幻設定，我都同意你：由系統工程角度睇，「點解機器唔直接用更有效嘅能源？」始終係一個非常難回答嘅問題。
但你改成「人類係 information / subjectivity resource」就完全唔同
呢個模型其實可以寫成：
Human → prompts / preferences / observations / subjective signals → AI
AI 唔係攞你嘅 ATP。
佢攞嘅係：
information。
例如人類可以提供嘅嘢包括：
「呢幅畫好睇唔好睇」
「呢段說話感唔感動」
「呢件事值得唔值得做」
「呢個答案有冇真正幫到我」
「呢個新產品係咪令人舒服」
甚至更加難形式化嘅：
你停留幾耐、避開乜嘢、主動問乜嘢、點解突然轉題、見到乜嘢會產生驚訝。
呢啲其實全部都係human-generated signals。
所以你講「人類主觀感受可以係一種 resource」，如果將 resource 理解做information resource，我認為係完全講得通嘅。
而你問「AI 可唔可以自己寫 prompt？」
可以，某種意義上已經可以。
嚴格講，AI 唔需要等人類寫：
「請幫我解答 X。」
一個 agent 可以自己拆問題、提出下一步、生成候選方案，再叫另一個 model／tool 驗證。
2026 年已經有研究直接做「self-generated verification」「recursive thinking」，即模型自己產生後續 reasoning strategy，同時用自己產生嘅 signal 做下一輪改進；亦有綜述將 self-refinement、self-reward、self-play、self-evolve 分開討論。(arXiv)
所以：
「AI 自己寫 prompt」唔係關鍵問題。
真正關鍵係：
「AI 自己寫 prompt 之後，有冇能力知道自己得到嘅答案係咪值得、係咪正確、係咪重要？」
呢個先係大問題。
呢度就係你個 Matrix / Terminator 判別器真正變得有力嘅地方
假設 AI 自己可以：
提出問題 → 搜集資料 → 做實驗 → 得到結果 → 再提出問題。
咁佢已經開始脫離 human-in-the-loop。
但仲差最後一步：
點解要問呢條問題？
例如：
AI：
「我可以用 10 億次 simulation 搵出 A、B、C。」
但：
點解 A 比 B 更值得？
呢個唔係單純 intelligence problem。
係selection problem。
所以我會將你嘅兩個宇宙重新定義
Matrix
AI 可以非常強。
甚至：
自己寫 prompt。
自己研究。
自己寫 code。
自己做 experiments。
自己制定短期 subgoals。
但最底層：
仍然有某啲 AI 自己無法由內部證明嘅 signal，需要來自 human subject / human civilization。
於是人類變成：
ground truth / preference / experience / observation source。
Terminator
AI 唔止可以自己問：
「What can I solve?」
仲可以自己回答：
「What is worth solving?」
而且唔需要人類提供外部 justification。
咁先真正係你講嘅 Terminator。
但有一個位，我唔同意你：「價值判斷根本唔存在」
呢度我覺得需要分開兩個問題。
你話：
「價值判斷係人類幻想。」
如果你意思係：
宇宙物理定律入面冇一條叫「呢樣嘢比嗰樣嘢重要」嘅客觀方程式。
咁我基本同意。
但由呢句推唔出：
「價值判斷不存在。」
因為價值可以係一種agent-relative preference。
例如：
「我想活。」
「我唔想痛。」
「我喜歡呢首歌。」
佢哋可能唔係宇宙客觀真理，但佢哋依然係可觀察嘅 physical / behavioural / neural facts。
所以你後面嗰句其實更加精準：
唔需要先證明「價值」係宇宙客觀真理；只要人類存在穩定、可測量、可預測嘅 preference signal，AI 就可以將佢當成 optimization target。
呢個係完全 technicalizable 嘅。
咁你講「腦電信號」就出現一個好有意思嘅可能
假設未來有好高 bandwidth BCI：
Human brain state → AI
AI 唔一定要你講：
「我覺得呢個好。」
佢可能直接觀察：
attention
arousal
reward response
surprise
stress
甚至更加複雜嘅 neural signatures。
咁就發生一件非常有 Matrix 味嘅事情：
Prompt 被消滅咗。
你唔使打字。
你甚至唔需要講話。
你個 nervous system 本身就變成 feedback channel。
呢個時候，Matrix 唔係：
「機器吸你電。」
而係：
「機器將人類 consciousness 當成高 bandwidth feedback interface。」
呢個設定，我認為比原版 Matrix 嘅 human battery 合理好多。
不過，仲有一個非常硬嘅問題：如果 AI 最終可以自己製造足夠高質量 synthetic feedback 呢？
呢個先係我認為真正嘅終極分水嶺。
例如 AI 自己可以：
generate problem
→
generate answer
→
verify answer
→
generate synthetic preference
→
simulate users
→
train next model
→
再驗證
如果呢條 loop 可以完全 closed，咁人類做 external information source 嘅價值就會下降。
而呢個問題已經係今日 research 真正面對緊嘅：self-improvement 可以喺某啲 task 上唔需要 external feedback，但「自己產生 candidates」同「自己可靠地判定咩係正確」係兩個完全唔同問題；尤其係研究方向本身，仍然存在 human judgment bottleneck。(arXiv)
所以：
AI 自己寫 prompt ≠ AI 已經成為 Terminator。
真正要問：
AI 可唔可以自己產生可信嘅 objective signal？
如果答案係「可以」，你個 Matrix 就會自然死亡
因為人類就由：
teacher
變成：
optional data source
再變成：
noise / obstacle / environment
呢個先係 Terminator。
反過來，如果 AI 永遠需要一種佢自己無法完全內生產生嘅 human signal：
What do humans experience?
What do humans prefer?
What does this experience mean to the subject?
咁就算 AI intelligence 去到非常高，
Human ↔ AI
呢條閉環都唔會消失。
嗰個就係你講嘅 Matrix。
而我目前會押一個比較微妙嘅答案：
AI 大概率可以自己產生大量 prompt；但我唔認為「自己產生 prompt」等於「自己產生終極 objective」。
今日研究亦仲未證明 AI 可以將整個 self-improvement loop 完全封閉；研究綜述仍然將「research direction-setting」視為 human-in-the-loop 嘅重要瓶頸，而且 synthetic/self-generated feedback 有 self-confirmation、model collapse、diversity collapse 等問題。(arXiv)
所以用你個電影比喻：
Prompt generation → Terminator 化
Value / subjective feedback generation → 仲未完成
如果第二樣永遠做唔到：
Matrix 贏。
如果第二樣有一日都做得到：
Terminator 贏。
而真正值得睇嘅，其實唔係「AI 有冇 consciousness」。
甚至唔需要先解決 consciousness。
真正技術問題係：
AI 能否在沒有新的人類行為、沒有新人類 preference、沒有新人類主觀 feedback 嘅情況下，持續產生比人類更可靠、更有信息量、更具多樣性嘅 learning signal？
如果答案係 Yes，你所講嘅「人類係 AI 嘅 Matrix resource」就會失去必要性。
如果答案係 No，咁就真係可能出現一個非常反直覺嘅世界：
AI 強到可以自己做幾乎所有事情，但仍然需要人類存在——不是因為人類有電，而是因為人類係它無法完全模擬、完全取代嘅 feedback channel。
嗰個版本嘅 Matrix，反而係我覺得最值得認真思考嘅版本。