當哲學系學生開始訓練AI接網絡熱梗,當文科生與算法工程師結伴調試模型參數,一場關于人工智能“人性化”的實踐正在上海悄然展開。復旦大學哲學學院與小紅書hi lab聯合舉辦的“AI人文訓練營”中,37名跨學科學生用兩個月時間,讓機器學會了“貴在經歷”這類充滿哲學意味的回應。
“我們希望AI能理解什么是真正的幽默。”2023級哲學系學生莫凡所在的小組,憑借讓AI掌握網絡熱梗語言的項目斬獲訓練營一等獎。這個由哲學、新聞、計算機專業學生組成的團隊發現,要讓機器說出讓人會心一笑的回答,僅靠數據堆砌遠遠不夠。他們通過分析脫口秀表演結構、小品臺詞邏輯,反復校準模型對“幽默”的感知閾值,最終讓AI在面對“人生一波三折”的調侃時,給出了“貴在經歷”的意外回應。
這種突破性進展源于訓練方式的革新。與傳統技術訓練不同,學員們采用“人文+算法”的雙軌模式:既讓AI學習海量文本數據,又通過哲學思維解構語言背后的情感邏輯。項目顧問王金林教授指出:“新文科建設必須‘走到田野當中’,當文科生帶著人文視角進入技術實驗室,才能真正讓AI理解人的需求。”這種理念在訓練營中得到充分驗證——來自歷史、中文、社會學等十多個專業的學員,組成了十支跨學科團隊,每個小組都配備后訓練算法工程師作為技術伙伴。
初期面臨的挑戰超出預期。多數文科生面對代碼界面時產生的“技術焦慮”,在共同研討中逐漸轉化為獨特優勢。“哲學訓練讓我們更關注回答的倫理邊界和價值導向。”參賽營員胡博發現,當團隊需要判斷某個網絡熱梗是否適合AI使用時,人文背景的成員總能提出關鍵性意見。這種互補在模型優化階段尤為明顯:技術側負責調整參數效率,人文側則把控內容質量,兩者缺一不可。
訓練營的實踐成果正在改變人們對AI的認知。莫凡團隊發現,經過人文訓練的AI不僅能準確解析“諧音梗”的笑點機制,還能根據用戶情緒調整回答風格。當用戶表現出焦慮時,模型會減少網絡流行語的使用;面對年輕群體時,則自動切換為二次元表達模式。這種動態適應能力,源于學員們對“人性化”的深度理解——他們將哲學中的“共情理論”轉化為算法可執行的判斷標準。
跨學科碰撞產生的化學反應遠超預期。新聞傳播專業的學生引入框架理論分析對話結構,社會學團隊構建情感共鳴模型,中文系成員則負責提煉語言美感。這種多元視角的融合,讓AI在處理復雜社交場景時表現出色。某次測試中,面對“社恐”用戶關于職場溝通的咨詢,模型不僅提供了具體話術,還通過漸進式提問幫助用戶建立自信,這種充滿人文關懷的交互方式,正是傳統技術訓練難以實現的。
隨著訓練深入,學員們對“人文訓練師”這一新興職業有了更深認知。“AI可以生成無數種回答,但判斷哪種更好始終是人的價值選擇。”莫凡的感悟道出了項目核心。這種認知轉變在學員中具有普遍性:原本擔心被技術取代的文科生,發現自身在倫理判斷、文化理解方面的優勢恰恰是AI訓練的關鍵環節。
項目負責人尹潔教授觀察到,這種實踐正在重塑新文科的建設路徑。當哲學思考與算法邏輯深度融合,產生的不僅是更“懂人話”的AI,更是培養復合型人才的新模式。訓練營結束后,多個科技企業向學員拋出橄欖枝,他們看重的正是這種“技術理解力+人文洞察力”的雙重背景。
這場持續兩個月的實踐證明,當人文思維注入技術血脈,人工智能展現出的不僅是效率提升,更是對人性本質的理解。正如某位學員在結營報告中所寫:“我們教會AI的不僅是語言技巧,更是如何像人一樣思考和感受。”這種跨越學科邊界的探索,或許正預示著人工智能發展的新方向。
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