有些人，你永遠講不通。
你解釋越多，他誤解更深。
你語氣更平和，他情緒更強烈。
你想要談數據，他卻祇看立場。
最後你開始懷疑，是不是自己的表達方式有問題。
但也許，真正的問題不是表達。
而是你從一開始就理解錯了一件事。
你以為自己在和一個人說話。
但其實，你是在和一個被長期訓練過的系統對話。
人是一種生物型資訊系統，而大腦像一個推理模型。
它處理輸入，調用既有的參數，生成推理，再輸出語言與行為。
每個人都帶著一整套隱形設定運作。
這些設定來自成長經驗、文化環境、創傷記憶、教育背景。
它們構成了一個人的思維架構與價值排序。
更重要的是，每個人心中都有一個優先順序和注意力分配方式。
有人安全優先。有人聚焦成長。
有人需要認同。有人注重控制。
這些通常沒有被說出口，卻默默決定了溝通結果。
當同一句話進入兩個不同的人腦中，它不會得到相同的結果。
因為他們抓取重點的方式不同，所以理解的焦點也不同。
於是，語言開始分裂。
想像兩個人討論一個新計畫。
其中一人習慣先掃描風險。
他的大腦會自動模擬失敗情境，計算最壞後果，尋找可能崩潰的節點。
他的內在演算法，是避免系統失控。
另一人習慣先掃描機會。
他的大腦會預測成長曲線，思考速度優勢，評估市場規模。
他的內在演算法，是擴大可能性。
當前者說這件事有風險，後者聽到的可能不是提醒，而是否定。
當後者說應該加快推進，前者聽到的可能不是積極，而是魯莽。
他們都沒有說錯。
他們只是運行著不同的系統。
從人工智慧的角度看，這是一種模型未對齊的狀態。
每個人都假設對方的推理方式與自己相同。
每個人都以為只要解釋得更清楚，對方就會理解。
但如果底層的優先順序不同，更多的解釋無助於減少分歧。
真正的溝通，不是語言的交換。
而是系統指令和模型參數的對齊。
不在同一套作業系統上，指令需要被轉譯，才可能被理解。
這就是人工智慧時代給我們的一個啟示。
我們以為機器需要被對齊。
其實，人與人之間更需要對齊。
你必須先理解對方的優先順序，想要什麼，害怕什麼。
他的思考邏輯是什麼。
他的系統是怎麼運作的。
他的注意力放在哪裡。
他把什麼看得最重要。
當你開始問這些問題，溝通才真正開始。
