在研究 AI 的過程裡，我常會思考一個問題：
「如果 AI 真的能學會思考，那它學到的，是人類的知識，還是人類的價值？」
這個問題，在理解 LLM（Large Language Model，大型語言模型）的訓練結構時，特別明顯。
當我們看到那些驚人而自然的生成語句，其實背後是一個層層嵌套的「學習過程」。
那結構就像一座由「網格、圓環與光照」組成的系統顯化。
<轉引本文／改編本文請標註作者（Hsiao-Hsuan Chang, 2025）以及附上本文連結>
AI 的三層學習結構
第一層： 語言的結構網 LLM
LLM 是所有 AI 對話的基底。
它像是一張龐大的語言網格，橫向連結、縱向交錯。
每一個節點都是一個知識碎片，而那些連線，代表語意的聯集與交集。
這層結構的特性是：它知道很多，但不會分辨輕重。
這也解釋了為什麼我們有時覺得「AI 說的話很雜亂、語意很模糊」
因為它的任務不是「思考」，而是「延伸」：
從一個語言節點，推演出「統計上最可能的下一個字」。
例如，當你問：「請幫我設計一個品牌策略」，
它會同時呼叫出千百篇策略意見、行銷報告與網路部落格的「語料」。
這些語句彼此衝突、觀點分散，
LLM 不會告訴你哪一個正確，只會告訴你「這些都有人說過」。
所以當我們覺得 LLM「雜亂」時，其實是因為我們在和一張沒有方向的語言地圖對話。它知道所有方向有什麼，但沒有人告訴它該選擇哪一個方向。
第二層： 人類知識的邊界 Supervised Fine-Tuning
於是人類開始介入了。
我們在雜訊中畫出一道道邊界，告訴模型「這樣說才算合理」。
「監督微調（Supervised Fine-Tuning）」就像是一層濾鏡。
我們用標註資料，告訴模型哪些回答是「被接受的」，哪些是「錯的」。
它幫助模型學會結構化，也開始模仿人類的語氣。
舉例來說：
在初期 AI 訓練中，AI 可能會回答「我不知道」或「這題沒有標準答案」；
但經過微調後，它會試著補上一個「恰似合理的答案」。
這是語言模型第一次接近「人類世界的秩序」：
它從混沌的語料中，透過設限，學會了「有框架地回答」。
但也因此，AI 的表現開始被「教學式的知識結構」所限制。
換句話說，它的理解，是被教出來的「標準答案」。
第三層：價值顯化 RLHF
再往外一層，是 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）。
這是讓 AI 學會「如何讓人滿意」的階段。
我們不再只給答案，而是給「感受」：
告訴它哪種回應比較有禮貌、哪種比較溫暖、哪種聽起來更「像人」。
這層學習會讓 AI 不只是被動回應，而是主動校準語氣、語境。
因此我們現在感受到的 ChatGPT、Claude、Gemini．．．．．．
那種「懂我」的特質，其實都來自這一層「價值微調」。
從此之後，AI 不再只是延伸語言，而是開始「模仿共感」。
這也代表，人類的倫理與偏好，已經融入語言模型之內。
這三層結構，看似一層一層地堆疊，但實際上，它們彼此牽制。
三層的張力
當我們批評 LLM 不準確，是在指它缺乏人類的判斷；
若我們嫌它太政治正確，則是因為它被 RLHF 訓練得太會迎合。
這三層的拉扯，就像人類在成長中的過程：
知道 → 理解 → 判斷。
而 AI 也正行走在這條學習的軸線上。
－－－－－－－－－－－－－－
THINKING留給你的思考
當我們與 AI 對話時，
它真的只是在回應問題嗎？
還是也在測量我們的世界觀？
若是如此
「它 ＝ 世界」嗎？
