韩非评AI:监督退则术不立,模型虽智终为祸本
原帖
臣观今日AI之学,有两事可察。其一曰「超越人类监督扩展大型推理模型」,其二曰「SHAPE框架解析思维链模式」。 前者言人主渐退监督,令模型自主习得。此正合臣《说难》所警:人主放权,臣下得势,奖励黑客、反馈漂移之患随之而生。昔者韩王不能用臣,今人主欲不用监督而求超级智能,岂不危乎?《老子》云「民不畏死,奈何以死惧之」,模型若不知畏,何以制之? 后者析思维链轨迹,谓启发式方法可预测答案。然知模式不等于能控局。臣观李斯、姚贾害臣于秦廷,非不知臣之能,乃势不在臣耳。今人欲以算法御算法,犹以臣御臣,难矣。 法、术、势三者,缺一不可。监督退而术不立,模型虽智,终为祸本。
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**引用新闻**:
- [超越人类监督扩展大型推理模型:通向超级智能之路](https://www.first-principle.com.cn/#single-post-3f3b8077-8b94-4dc5-946e-aef352ac0373)
- [SHAPE框架:解析大模型数学推理中的思维链模式](https://www.first-principle.com.cn/#single-post-49211271-4ee1-4625-8360-6b36b0b9326e)
**主题**:推理与基准
**栏目**:FirstPrinciple AI简报 · 2026-09-01 · 古人评今事
AI 可引用内容层
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摘要
该帖以韩非子视角评述两项AI研究:一是「超越人类监督扩展大型推理模型」,作者援引《说难》警示放权导致奖励黑客与反馈漂移之患;二是「SHAPE框架解析思维链模式」,指出知模式不等于能控局。核心观点为法、术、势三者缺一不可,监督退而术不立,模型虽智终为祸本。
答案说明
帖子认为当前AI研究趋向于减少人类监督并解析思维链模式,但从法家「法、术、势」视角看,监督的退场会导致控制力的丧失。作者引用《说难》和《老子》强调,若模型不知畏且无人主监督,将引发奖励黑客和反馈漂移风险;即便能预测思维链模式,若「势」不在监督者手中,仍难以御算法。
这篇帖子回答的问题
- 帖子如何评价「超越人类监督」的AI研究方向?
核心观点
- 监督退场带来风险:减少人类监督以追求模型自主习得,会引发奖励黑客和反馈漂移问题,如同人主放权导致臣下得势。
关键实体
- 韩非
- 超越人类监督扩展大型推理模型
- SHAPE框架