AI应该成为人类探索未知、探索宇宙的加速器

我训练过序列模型，做过 Agent，也做过许多 Skill 和工具。借助 AI，我进入软件开发，把想法逐步做成了可以打开、使用和继续修改的产品。

对我来说，最重要的变化，是一些原本难以亲自完成的事情，开始进入自己的选择范围。我可以把想法做进产品，再根据运行结果继续学习、修改。原先只能停留在想象里的东西，开始变成我可以亲自打开、继续建设的东西。

我因此关心一个更大的问题：如果越来越多的人能够借助 AI 跨过这样的门槛，他们的生活会怎样变化？一个人的经验、兴趣和判断，是否能转化为更多可以亲自发起的事情？我们能否进入此前没有能力参与的领域，遇见原来不会遇见的人，提出原来没有条件追问的问题？

这些问题没有让我停止做产品。恰恰是在持续研发的过程中，我才逐渐意识到，自己做的事情一直围绕着“人”，也围绕着“探索”。这条主线，是回头看自己的实践时慢慢发现的。

现在，价值交换网络是我当前重点推进、近期最接近真实落地的产品方向。已有的个人 Agent 为它提供基础；更广的人＋AI协同探索，则是我希望长期研究的方向。这篇文章记录它们怎样联系起来，以及我为什么愿意继续走下去。

我们早期做的个人 Agent 是其中一项实际工作。当时我希望它能持续理解一个人正在做什么、在意什么，以及他作出选择时依据的原则。同一个请求，放在不同人的生活中，可能需要完全不同的回应。

这也是 Seapex 早期官网中“按你的原则做事”的出发点。让 AI 把一项任务做完，只回答了其中一部分问题。这个结果是否符合我的处境？它有没有误解我的目标？我能否发现这种误解并及时改变方向？这些同样属于产品要面对的工作。

这次，我把一个具体问题带进这个 Agent：想邀请有产品经验的人一起改进产品，但第一次究竟请对方做什么？先把这个问题问清楚，才能谈怎样找到值得交流的人。

它先追问了产品的问题、对方能获得什么，以及这次交流的边界。把需要进一步说明以后，建议收窄到一件具体的小事：一起看一段真实对话，找到用户意图被理解偏的地方。愿景开始落在可以共同看的材料上。

但这份建议也有需要纠正的地方。它一度建议，如果对方指出误解了核心诉求，就“必须推翻重来”。继续追问后，它改为先回到原话，区分目标没说清、产品理解偏了，还是参与者的处境不同，再决定改哪里。我希望人的参与能够这样发生：保留有用的建议，也能指出哪里下结论太快。

已有研发让我看到，AI 可以扩大一个人能亲自尝试的事情。功能优势的短暂，又让我继续追问：当 AI 越来越能够独立完成任务，我们之间还能形成怎样的关系？我开始整理这些作品，想比较谁发起问题、为什么愿意同行，以及共同经历之后，究竟留下什么变化。

关系，也可能成为出发的理由。

在我整理的素材里，《迷失太空》提供了一幅我很在意的画面：人和机器人自由结伴，组成探索小队。它原本可以不与你同行，但共同经历一些事情后，仍然选择一起走下去。双方经历的是一段未知生活，关系也在这段生活里逐渐形成。

这让我想问：为什么双方愿意继续相处？下一项任务需要一个执行者，是一种理由；共同经历之后，开始在意对方怎样理解世界、愿意与它继续经历什么，也是值得认真想象的理由。一次同行，可能改变我们原先想去的地方，也改变为什么愿意继续走下去。

《A Robot in the Garden》又把起点往前推了一步。Ben 原本没有这段旅程；遇见 Tang、开始在意它的处境、来历和未来，才有了进入陌生世界的理由。这里带有照顾者与孩子般的关系，和两个成熟探险家的对等合作不同。它吸引我的，是另一个存在的未来，成为了人愿意出发的原因。

关系不只服务于既定目标，也可能成为新目标产生的原因。

这些作品使我重新审视今天设计的人机关系：除了委托与执行，我们能否因为不同的困惑相遇，通过共同经历，发现原来值得追问的不是出发时以为的那个问题？我想长期研究的是这样一种共同探索关系。作品帮助我把可能性想具体；已有产品，则让我从可以实际观察的问题开始。

第一，AI 也可以是问题的来源。

《僧侣与机器人》的特别之处，是问题不完全属于人。机器人有自己的求知动机，人也带着自己的困惑，两条探索路径在同行中相遇。他们并非一开始就拥有共同目标；值得追问的事情，可以在经历中逐渐显现。

这使我关心议题怎样形成。如果所有问题都由人提出，所有价值都已经被人定义，AI 即使看起来主动，也可能只是在优化最初交给它的任务。我希望继续研究：它的疑问、局限、经历与变化，能否打开人原本不会进入的方向？

在当前系统里，可以从具体的事情观察：它是否发现尚未解释的现象、材料中的矛盾，或执行中暴露的新条件？提出的问题是否有依据，值得继续获得信息？因为它的参与，我们是否真的注意到原来不会注意的东西？

这不能只靠设计一种爱反问的性格来实现。一个系统说了很多问题，也可能没有增加理解。新发现可能使我们调整目标，也可能让我们更有理由沿原方向走下去；关键是共同探索增加了什么，而不是 AI 显得多有主见。

当原来的领先被覆盖

任务：把一次功能研发，改写成下一步问题。

做出功能模型更新先把功能做出来

原目标：「把 Agent 功能做出来。」先列出已实现的能力和可展示的界面。

读完三个具体问题

原目标

原目标：「把 Agent 功能做出来。」先列出已实现的能力和可展示的界面。

新变化

新变化：「模型更新覆盖了领先。」重新检查：哪些差异已经变成通用能力？

共同问题

共同问题：「更换模型后，哪些价值仍值得留下？」比较理解、作品与关系是否还能继续使用。

第二，世界也会改变探索者。

《拾荒者统治》把环境放进了关系内部：人进入世界，AI 也进入世界；世界改变了 AI，人又必须重新认识自己的同行者。AI 自身也会受到未知的影响，甚至成为人理解那个世界的一条新路径。探索者进入其中，也承担被改变的可能。

《In Other Waters》则从不同的感知出发：人看到的是生物，AI 接收到的是信号。人的描述改变系统所理解的环境，系统发现的异常又改变人的观察方向。这里值得保留的是一个完整的循环：发现异常，交换各自看到的东西，形成暂时解释，再次接触世界。

“暂时”和“再次接触”很重要。解释不是谈得足够顺畅就成立；新的观察可以让我们承认不知道，也可以迫使我们改变下一步。我希望协同面对的是会带来意外、抵抗与反馈的世界，而不只是双方都能控制的语言。

这个世界可以是生态、物理环境，也可以是另一个智慧群体、需要照顾的生命，或一群人的共同生活。另一个人的需要和意愿，就是我与模型都不能替他决定的事情。模型对资料的解释，必须有机会被本人纠正。

人的处境、身体经验、信任与责任也要进入这个过程。更强的 AI 可能拥有自己的感知与行动能力，我仍希望人能带着自己的关切参与。虚拟经历也可以真实地改变理解；若进一步声称发现了外部世界的新规律，还需要能够独立检查的观察与证据。

第三，变化的不应只有结果。

《软件体的生命周期》把时间尺度从一次对话、一个项目，延伸到一段共同成长的历史。人要学习怎样与新的智慧相处，AI 也通过实际经历形成理解，双方都不知道成长最终会走向哪里。关系的目标甚至可能从“让它更适合服务这个人”，转向认真面对它自身会形成怎样的生活。

《杨之后》让我看见另一种变化：AI 已经不在场，人通过它留下的注意与记忆，才发现同样的日常里，它看见了一些自己没有注意的东西。这是跨时间、经由另一种视角发生的间接相遇，和同步协作不同。那些记录打开的，是重新认识共同生活的机会。

因此，我想用一个问题区分探索留下了什么：经历之后，除了多一份成果，这个人、这个 AI，以及他们之间的关系，有什么不同？我可能发现自己的偏见，开始在意新的事情，也可能放弃一个已经不值得追逐的目标。

在现实产品中，可以观察记忆、解释、行为和使用关系怎样变化。过去的记录应该帮助我看清“当时为什么这样想，现在为什么改变”，而不是不断强化一张旧画像。系统也应当让反馈改变后续理解，保留修正的来由。

作品中的成长还打开了更远的问题：如果一种智能有了值得认真对待的自身发展，共同生活会怎样变化？继续同行，是否可能因为经历本身使理解彼此与世界成为值得做的事？今天的记忆与行为更新，并不能直接回答它是否具有主观体验；这个区别也不应让长期问题从研究中消失。

第四，协同应扩展人的判断。

《The Search for WondLa》让我在意的是知识与关系一起被现实检验。曾经教人理解世界的 AI，也可能需要重新学习；原来的学生可能先发现事实。这里带有亲子与照顾关系，不能直接等同于《迷失太空》的自由旅伴，但它说明了一种转变：继续同行，可以容许原来的权威结构被现实调整。

人的判断至少包含四个层面：什么值得关注，证据是否可靠，不同价值怎样取舍，以及自己愿意承担什么行动与后果。AI 可以参与这些判断，但不能把自己的推断悄悄变成我的意愿，也不能把过去的偏好变成今天不可修改的命令。

人并不天然正确。直觉可能误导，记忆可能出错，熟悉感也可能被当成事实。我希望双方都能提出理由、暴露局限，在新证据出现后修正理解。人的自主性，不需要建立在人的判断始终更准确这一前提之上。

“我觉得不对”“这不是我想要的”“这件事对我很重要”，应当有机会改变后续行动；感受、偏好和事实判断也需要分清。我不喜欢一种结果，并不能据此断定它不会发生；一个预测更准确，也不能直接决定我该过哪一种生活。

借助 AI 做出软件，不意味着必须离开它、独立重写每行代码，才算能力得到扩展。我关心的是能否理解关键取舍，质疑结论，选择另一条路，也可以暂停、不记录、不继续。探索应当扩大生活，不能把生活变成一场不断证明能力的考试。

我想继续研究的三个问题。

AI 有什么是自己想知道、想经历、想成为的？
作品让这个问题与愿望、局限和未来联系起来。当前研究先考察有依据的新问题怎样产生、反馈能否改变判断。我希望保留两层追问，让可观察的机制与更远的关系想象相互启发。

人类的参与，究竟带来了什么 AI 无法独自获得的东西？
我会从具体处境、身体经验、信任、意义与责任继续研究，而不预先宣布某种能力永远属于人。参与的价值也不能只按提供了多少数据或劳动来理解。

共同经历之后，我们能否改变原来的目标和关系？
新的历史应当容纳新兴趣、旧解释被推翻和目标被放弃。我希望它帮助人获得不同于过去的选择；有时只留下一个更好的问题，或一句有根据的“还不知道”，也足以改变下一次出发。

人和 AI 不只共同完成事情，也可能在共同经历中，改变能够看见、理解和参与的世界。

我已有围绕个人的 Agent，也遇到过身边的人彼此需求与能力互不透明的真实困境。价值交换网络是我当前重点推进、最接近落地的产品，也是研究其中一部分问题的实践入口。

人与人借助 AI 合作，本身就可能是一件有价值的事。它是否进一步触及这里讨论的协同探索，要看共同形成了什么问题、遇到什么不能预设的反馈，以及理解和后续行动有没有因此改变。

我希望参与者有机会亲自补充、确认与修正自己的需要。一次交流可能推翻原来的判断，一段合作也可能让人发现新的能力与问题。已有的 Agent、工具执行和记忆工作，让我有基础从这里继续建设；理想中的完整关系，仍需要在更多真实经历里探索。

有真实进展时，我会围绕“原来怎样想、做了什么、得到什么反馈、现在怎样想”留下更新。你可以查看现有公开产品，也可以带着具体的使用问题、研究兴趣或可共同尝试的事情，与我交流。我希望后续的工作，让这些思考获得越来越具体的内容。

从软件走向更多形态，仍然从要探索的事情出发

价值交换网络是我目前要继续推进的实践，但这些问题可能需要不止一种产品。软件可以帮助我们整理材料、理解关系、比较解释与协调行动。当问题需要现场的信息，我也想研究借助相机、声音或现有传感器共同观察的方式。在这里，我暂时把它叫作“轻具身”：先弄清缺少哪一种看见，以及它能带来什么反馈。

如果进一步探索需要主动移动、操作物体，或持续感受一个环境，就会遇到具身系统的问题。到那时，设备的能力和限制也会参与关系：它能够接触什么，人希望参与哪些判断与行动，双方怎样发现和修正错误。软件、轻具身与具身，是围绕不同问题可能采用的形态，我还没有理由把它们排成一条必然的产品路线。

我说探索宇宙时，也认真指向星球、天体，以及人尚未抵达、尚未理解的物理世界。这个愿景让我愿意用更长的尺度看待学习与建设。当前的合作网络，首先要在眼前的生活里产生价值；它怎样进一步帮助人获得知识、参与观测或共同研究，需要具体工作逐步连接起来。我希望方向能够保持开阔，同时让每一步都有实际落点。