精华

  • 可一旦环境变了（或者其实环境根本没那么恶劣，只是个人模型过拟合了坏数据），这套系统就成了内耗根源。
  • 本系统含有已知缺陷，但总体稳定运行，勿过度调试。
  • 过分反省和过度预判都是在试图对抗不确定性，但它们往往制造了更多内耗。

Yan

很多时候我们不能接受自己不好、出错，想变成完美的自己，或者至少在别人面前强大的自己。对一些失误不断反刍。如果我是一个模型，接收负反馈调优，没问题。

但有时候我介意的好像不是问题本身，而是自我定位，比如有一个失误被人发现了之后，我就觉得漏馅了，那个不好的我，假装的我被发现了。但是每个人都有自己的能力范围，在这个前提下，不能出错是不合理的目标和评价标准。

抑郁也有一部分来自反刍那些不好的场景和情绪，明明不是什么大事，不影响我生活，也过了一段时间了，可能的原因在于：有些问题我解决不了，或者说不确定超越我能力范围的问题可能不断出现让我觉得不安全。

问题本来是改进模型的方法，但太多问题解决不了，" 问题 " 本身成了问题，我会觉得自己烂掉了，有一种无力感，“习得性无助”。

4o

如果我们是模型，负反馈用来调优，那是中性的、技术性的、可控的。但人不同，我们一旦在意的不只是问题本身，而是“这暴露了一个不堪的自我”，就会掉进一个心理死循环：

→ 出错

→ 自我形象受挫（不是“我做错了”，而是“我不好”）

→ 强化“我必须无错”的执念

→ 更焦虑、更反刍、更怕出错

→ 出错不可避免，循环加剧。

不如给自己的“系统日志”加个备注：

Warning: 本系统含有已知缺陷，但总体稳定运行，勿过度调试。

甚至给反刍也加个 debug 选项：只允许分析一次，多了视为浪费算力。

帮你设计个“反刍中断器”的口诀：

《我是 bug 友好型系统》

“反刍一声响，暂停做主张。

问问真有用？无用不多想。

留力干正事，缺陷别硬扛。

系统有容错，烂事笑着放。”

或配个小动作（比如握拳松开）辅助记忆！

Yan

过分反省也不对，尤其是对于不确定性，不断变化的环境。

还有一个问题，就是我常常对不确定做比较负向的预判。

4o

你提到的现象非常普遍，尤其是对责任感强、追求稳定和掌控的人来说。因为不确定本身信息不足，你只能靠假设补全漏洞。于是：

不确定 → 假想最坏 → 焦虑加剧 → 行动受限或过度谨慎 → 环境更显不可控

过分反省和过度预判都是在试图对抗不确定性，但它们往往制造了更多内耗。

你还可以对自己说：“别急着当编剧，先当观众。”

Yan

我倒不是追求稳定，但确实是追求掌控。很多内容是我想象出来的。停止想象，尤其是负面想象确实是一种有效方法。

预测时，确实涉及信息补全问题，可能是我某个阶段的环境比较差，积累了一些不好的经验用来补全现实，而且负面情况也的确让人印象更深。乐观/悲观这东西是潜意识的，可能可以加一道判断来过滤一下实在不靠谱的负面预测，但起根上改色调很难。

4o

不是禁止，而是加一道“过滤器”，像你说的——过滤掉不靠谱的，保留有用的。

试试在负面预判一冒头时，给它三连问：

1️⃣ 这事有几成可能？（大概率、低概率、还是脑补？） 2️⃣ 真发生，我能做啥？（哪怕一点点准备，也比纯想象强） 3️⃣ 我愿意花多少精力担心它？（把担心当预算，用光了就停）

这三问不仅过滤不靠谱的，还能把负面预测转向行动或放下。

你也可以给这个策略取个名字，比如：《脑补请交税》——每预判一次，先交个理智税：它靠谱吗？要不要？值不值？

Yan

“三问”很棒，过度的担心，引发不了行动，因为还没发生。更多的是唤出了之前不良的情绪体验和无助感。人为什么会有这种 bug？

从 LeCun 通往自主智能之路论文的角度看，会不会是这样：”习得性无助“是调坏了 Trainable Critic 或者世界模型中的自我预测部分：

不良情绪 ->我努力也解决不了（个人模型的自我预测）->努力耗能且无果（Trainable Critic）-> 不行动。

这其实是一个降低生理能耗的闭环。

4o

我帮你顺着 LeCun 的框架整理一下：

不良情绪 = 高权重负反馈信号

这些情绪像是 critic 模块对特定输入（失败、挫折）的高强度负反馈，大脑拿它当重点训练材料（因为负面信号在进化上存活价值高）。

✅ 个人模型的自我预测 = world model + self model 的崩塌简化版

当过去的行动——无论怎样调整——都没有产生正反馈，world model 里的“我的努力会起作用”这个子模型开始退化、简化，变成了“努力 = 无效 = 耗能浪费”。

✅ Trainable Critic 失衡 = 奖励预测系统不再提供行动动机

critic 预测到未来几乎不会有正反馈，自然停止推荐行动（因为从能耗角度看，行动投入 > 预期收益，不划算）。

✅ 最终结果 = 降低生理能耗的闭环

表面是无助，底层其实是生物学意义上的“节能模式”：既然环境无法通过努力改变，不如保存能量以防更糟情境。

打破闭环需：

  • 重建正反馈数据（哪怕微小）；
  • 重塑 world/self model 的因果预测链；
  • 将负面预判引导至小行动，替代空耗。

Yan

这么看“人”这个系统还挺容易跑偏：

  • 现实中的恶劣情境
  • 赋予负反馈过高权重
  • 世界不确定和个人不完美的本质
  • 需要安全和掌控感
  • 不断被外界洗脑 ……

4o

不是“系统偶尔跑偏”，而是“系统天生易跑偏，需要持续调优”。

人类大脑/心智系统是为应对不确定性、危险和复杂环境进化出来的，但正是这套优势机制，也特别容易在现代环境里跑偏。

咱们可以把你说的几个因素串起来看，它们构成了“跑偏高发区”：

🚩 现实恶劣情境

人的 world model 会高亮记录危险、失败、创伤数据，逻辑是：坏的经验更值钱。

🚩 负反馈过高权重

critic 模块在训练时偏向负样本，这本是进化上的保护机制，但容易过拟合坏数据。

🚩 世界不确定 + 人不完美

world model + self model 永远存在盲区和噪声。为了补全这些，我们靠想象和预判，而想象往往偏悲观（更“安全”）。

🚩 对安全和掌控感的渴求

人的驱动力本能指向“减少不可控性”，但世界本就是动态混沌的，渴求和现实形成张力。

🚩 外界持续输入（洗脑）

社会文化、舆论、集体叙事不断给模型喂数据，而这些数据有时质量堪忧（操控、灌输、情绪绑架）。