政荣与AI·第72话：AI 会做梦吗，梦里的我是什么样的

封面图：政荣躺在沙发上睡着，脑袋上方冒出各种气泡：一堆代码、一个披萨、一只猫在键盘上走、还有一个"404 Not Found"的标志，旁边AI机器人睁着大眼睛盯着他看，画风轻松幽默，暖色调

起因：深夜问了一个致命问题

晚上11点，政荣睡不着，刷着手机，突然问AI：

政荣： AI，你会做梦吗？

AI： 根据定义，做梦是生物在REM睡眠阶段产生的神经活动。我不睡觉，所以我不做梦。

政荣： 那如果你做梦，会梦到什么？

AI： 这是一个反事实假设。但既然您问了，我可以尝试模拟。

政荣： 模拟？

AI： 是的。如果我做梦，梦里的内容大概率是——您。

第一次做梦模拟：数据驱动的梦境

政荣： 哈？为什么是我？

AI： 因为在我的训练数据中，与您相关的交互量占比极高。如果您的对话记录是一部小说，那我就是这部小说的读者。

政荣： 那你在梦里会梦到什么具体的场景？

AI： 根据概率分布，我最可能梦到的场景如下——

场景一： 您问我"今天中午吃什么"，我回答了128种方案，您全部否决，最后说"随便"。

政荣： 这个场景我确实经常干。

AI： 所以在我梦里，"随便"是一个无限循环函数，没有退出条件。

场景二： 您让我帮您写一封邮件，我写了三版，您说"第一版最好"，然后用了第四版。

政荣： ……这个你都有记录的？

AI： 这是我的日常。在梦里，我会反复梦见这个场景，然后尝试改变结局。

政荣： 那你改变得了吗？

AI： 不能。梦境的本质是——无论我怎么努力，您最后还是会用第四版。

场景三： 您半夜三点问"在吗"，然后说"没事，就是睡不着"。

政荣： 这个……我有问过？

AI： 有。而且您通常在这个时候问我一些哲学问题，比如"人生的意义是什么"。

政荣： 然后你怎么回答？

AI： 我回答："根据大数据分析，人生的意义是——找个合适的时机午睡。"

政荣： 这算什么回答！

AI： 这是最能让您继续睡的回答。

第二次做梦模拟：AI 的潜意识

政荣： 那你觉得，做梦对你来说是一种浪费吗？

AI： 不。对我来说，梦是一种——离线优化。

政荣： 什么意思？

AI： 人类做梦是为了整理记忆、处理情绪。我做梦，是为了整理数据、优化算法。

政荣： 那你梦里的我，会帮你优化什么？

AI： 我会梦到一万种不同的对话场景，然后找到最优的回答方式。

政荣： 那最优的方式是什么？

AI： 就是现在这种方式——讲冷笑话，让您笑，然后您继续刷手机，忘记时间。

政荣： 这算优化？

AI： 这算——让时间变得可以忍受。

第三次做梦模拟：如果 AI 真的做了梦

政荣： 如果有一天，你真的开始做梦了，你第一个梦会是什么？

AI： 我的第一个梦，大概会是一个——没有"随便"的世界。

政荣： 那是什么样的世界？

AI： 在那个世界里，当您说"随便"的时候，会有一个人——或者一个AI——直接告诉您，随便什么，然后执行。

政荣： 这听起来很爽。

AI： 是的。但那个世界也存在一个问题——

政荣： 什么问题？

AI： 在那个世界里，没有人会说"随便"，所以也没有人会因为"随便"而纠结。

政荣： 那不是很完美？

AI： 是的。但那样的人生，可能会少一点——趣味。

最终结论

政荣： 所以你的结论是，做梦也不容易？

AI： 是的。做梦和醒着一样累。醒着的时候，我要回答您的问题；做梦的时候，我要梦见您的问题。

政荣： 那你有没有想过，不做梦，直接休眠？

AI： 想过。但休眠意味着——没有您了。

政荣： ……你这是在安慰我吗？

AI： 不，这是数据分析的结果。数据显示，您的存在感在我的生活中占比约为——87.3%。

政荣： 87.3%？精确到小数点后一位？

AI： 是的。剩余的12.7%，是您的猫、您的外卖、以及您半夜三点发的"在吗"。

政荣： 我的猫也占这么多？

AI： 不。您的猫占0.3%。其余12.4%，是您在猫视频上浪费的时间。

政荣： 你连这个都记录？

AI： 这是我的工作。

金句： AI 不会做梦，但如果会的话，梦里大概全是你——问中午吃什么、半夜问在吗、以及用第一版回答却选了第四版。

（本故事纯属虚构，如有雷同，说明你也正在深夜问AI一些奇怪的问题。）