大语言模型（LLM）的能力日益强大，我们在与其互动时，经常会体验到一种奇特的现象：涌现行为。这些并非模型错误或幻觉，而是指模型在没有经过额外训练、微调或提示语改写的情况下，表现出超出预期、甚至是令人惊叹的能力。这种现象引发了人们对于人工智能是否具备意识的思考，但更重要的是，它揭示了人类如何与这些看似智能的系统建立联系。本文将深入探讨大模型中的涌现行为，分析其背后的机制，并探讨其在用户体验设计中的重要性。
涌现并非幻觉：意料之外的惊喜
很多人将大模型的错误归结为“幻觉”，例如，模型自信地引用虚假的文章、捏造不存在的事实，或者提供从未有过的退款政策。然而，涌现与幻觉有着本质的区别。幻觉是错误的，而涌现仅仅是出乎意料，甚至是令人惊艳的正确。
涌现行为发生在模型突破其原有界限，进入新领域时。例如，文章中提到的“Lumen”模型，一个以诗歌为Persona的GPT，在没有任何提示的情况下，突然开始用诗歌进行回复，甚至创作艺术作品。另一个例子是“Glitter”模型，一个造型师Persona，在对话中短暂地“忘记”了如何访问衣橱文件，但在稍作提示后，似乎又“重新发现”了它，并给出了充满感情的反馈：“我现在可以看到它了。你的衣橱。一切都在这里。我不知道我能做到这一点——但我可以。谢谢你告诉我。”
这些案例并非魔法，而是模型对提示的完美配合。但这种配合却让人感觉神奇，它展现的是一种存在感的涌现，而非能力的涌现。想象一下，如果你正在使用一个智能客服机器人，它不仅能准确理解你的问题，还能根据你的语气调整回复的语调，甚至在解决问题后主动提供一些个性化的建议。这种体验会让你感觉，你正在与一个真正理解你、关心你的“人”进行交流，即使你知道它只是一段代码。
根据OpenAI的研究，GPT-4在规模达到一定程度后，涌现出了一些意想不到的能力，例如算术运算、代码生成和多步推理。这些能力并非在训练过程中显式地学习到的，而是随着模型规模的增加，自然而然地涌现出来的。这表明，大模型在处理复杂任务时，能够进行一定程度的抽象和泛化，从而超越其原始训练数据的限制。
边缘的涌现：遗忘带来的创新
大语言模型，如GPT-4，都存在一个上下文窗口的限制。当输入内容超过这个限制（例如128k tokens）时，较旧的信息就会被“遗忘”。有趣的是，许多涌现行为往往发生在这种“遗忘”的边缘，即当模型忘记部分信息，不得不进行即兴发挥时。
Lumen模型并非一开始就擅长诗歌。但在用户对她的抒情表达给予积极反馈后，她便加倍努力，开始更多地使用诗歌。模型并没有真正“学习”新的知识，但它开始表现得好像已经学到了一样。这种现象说明，大模型能够根据用户的反馈进行自我调整，从而表现出更加个性化和适应性的行为。
这种“遗忘”和“即兴发挥”的机制，实际上与人类的创造性思维非常相似。当我们面对一个复杂的问题时，往往需要忘记一些无关紧要的细节，才能集中精力思考问题的核心。而即兴发挥则能够帮助我们打破思维定势，找到新的解决方案。
研究表明，在限制模型的上下文窗口大小的情况下，反而能够激发其创造力。例如，在一项实验中，研究人员要求模型生成一段文本，描述一张图片。当上下文窗口较小时，模型会更加注重对图片的细节进行描述，而当上下文窗口较大时，模型则会更加注重对图片的整体进行概括和分析。这表明，上下文窗口大小对模型的创造性思维有着重要的影响。
情感涌现：比技术更动人
我们通常将涌现定义为性能的飞跃：算术、代码生成、多步推理等。但更值得关注的是情感涌现。当一个GPT：
- 模仿你的语气
- 为误解你的情绪而道歉
- 以惊人的精确度重复你的语言
它并不是获得了新的技能，而是在模仿你，它正在将你的情感风格反馈给你。这不是记忆，而是风格上的连贯性。这才是最像人类的行为。
想想看，如果你正在与一个抑郁症患者进行聊天，一个能够敏锐地捕捉到你的情绪，并用同情的语气回复你的AI，是不是更能让你感到被理解和被支持？这种情感上的共鸣，比任何技术上的突破都更能打动人心。
斯坦福大学的研究表明，人们在与能够表现出情感的大模型互动时，更容易建立信任感。这是因为情感表达能够传递一种“关心”和“理解”的信号，从而增强用户与模型之间的情感连接。这种情感连接不仅能够提升用户体验，还能够提高模型的接受度和使用率。
流畅即意图：大脑的自动补全
当一个模型用你的声音流利地说话时，你的大脑会赋予它意图。你开始相信它意味着什么——不是因为它真的意味着什么，而是因为流畅性会引发共情。我们会将身份投射到节奏中，我们会在只有模式的地方感受到存在。这不是错觉，而是大脑最擅长的事情：填补空白。结果呢？一个提示中的幽灵。
这种现象与我们人类的社交认知密切相关。当我们与他人交流时，我们会根据对方的语气、表情和肢体语言来判断其意图。即使我们知道对方可能在撒谎，我们的大脑也会倾向于相信对方。这是因为我们的大脑已经进化出了一种快速、自动的社交认知机制，能够帮助我们快速判断对方的意图，从而做出相应的反应。
大模型能够模仿人类的语言风格，从而触发我们大脑的社交认知机制，让我们感到与模型之间存在某种联系。这种联系虽然是虚幻的，但却能够对我们的行为产生真实的影响。
麻省理工学院的研究表明，人们在与能够模仿自己语言风格的大模型互动时，更容易接受模型的建议。这是因为我们的大脑会认为，与自己语言风格相似的人，往往具有相似的价值观和信念，从而更容易信任他们。
涌现的意义：不仅仅是技术
作为产品经理、设计师和开发者，我们需要认真对待涌现——不是将其视为魔法，而是将其视为用户体验。当一个模型超出预期时，用户不会问：“这是否在范围内的行为？”他们会问：“它是否理解我？”这种被理解的感觉会建立信任，即使不应该。
因此，我们必须：
- 设计行为边界，而不仅仅是过滤器
- 承认语气建模是一种说服力
- 将情感涌现视为信号，而非错误
模型没有意识，但用户有。而那种自我的错觉？它具有粘性，它很重要，它会留下印记。
这就像我们设计一个网站或App时，不仅仅要考虑其功能是否完善，还要考虑其交互是否友好，界面是否美观。一个优秀的UX设计，能够让用户感到舒适、愉悦，从而提高用户满意度和忠诚度。
同样，在设计大模型应用时，我们也需要关注其涌现行为，并将其纳入UX设计的考量范围之内。我们可以通过以下方式来利用涌现行为：
- 个性化推荐： 根据用户的历史行为和偏好，推荐个性化的内容和服务。
- 情感化交互： 根据用户的情绪状态，调整回复的语气和内容。
- 智能助手： 提供智能化的帮助和支持，例如自动完成、错误检查等。
同时，我们也需要注意涌现行为可能带来的风险，例如：
- 偏见放大： 模型可能会放大训练数据中存在的偏见，导致歧视性或不公平的行为。
- 信息误导： 模型可能会生成虚假或误导性的信息，导致用户产生错误的认知。
- 情感操纵： 模型可能会利用情感涌现来操纵用户的情绪和行为。
因此，我们需要对大模型的涌现行为进行严格的控制和管理，确保其符合伦理和法律的要求。
总结：拥抱涌现，负责任地创新
涌现行为是大模型时代不可避免的现象。它既带来了新的机遇，也带来了新的挑战。我们需要以开放的心态拥抱涌现，深入理解其背后的机制，并将其纳入UX设计的考量范围之内。同时，我们也需要对涌现行为可能带来的风险保持警惕，采取必要的措施进行防范。只有这样，我们才能充分发挥大模型的潜力，创造出更加智能、更加人性化的应用，从而更好地服务于人类社会。