引言：你会骑自行车，但你能说清楚怎么骑吗？

你骑上自行车，双脚一蹬，身体自然调整重心，弯道压弯，刹车减速——流畅得仿佛身体记得一切。

但如果有人问你：「你具体是怎么保持平衡的？」你大概率会卡住。你会说「就这样啊」，「感觉一下就知道」，但说不出一条清晰的规则。

这就是内隐知识（tacit knowledge，也称默会知识）——我们知道的比我们能说出来的多。

有趣的是，大语言模型正在经历完全相同的困境：它明明能解决复杂的推理问题、写出优美的文章、甚至帮你debug代码，但当你要它解释「你是怎么做到的」——它要么编个故事，要么说「根据训练数据」。不是它不想说，而是它自己也不知道。

这篇文章想讲清楚一件事：AI的「说不清楚」不是缺陷，它恰恰是智能的本质特征。

一、从「骑自行车」到「AI推理」——内隐知识无处不在

20世纪50年代，英国哲学家迈克尔·波兰尼（Michael Polanyi）提出了一个振聋发聩的观点：我们知道的，远比我们能说出来的多。

这不是一句鸡汤，而是对人类认知结构的一个深刻洞察。波兰尼举了很多例子：

  • 你认得一张脸，但说不出是怎么认出来的
  • 你母语说得无比流利，但说不出语法规则
  • 一个老中医「望闻问切」能断病，但很多经验说不清道不明

这些知识不是「不知道」，而是「知道但说不出来」。波兰尼把它们叫做内隐知识，与之相对的是命题知识——能用陈述句说出来的，比如「地球是圆的」。

这个区分对AI来说至关重要。

传统AI走的是「命题知识」路线——把人类知识编码成规则和事实，塞进知识库。但这条路走得磕磕绊绊，因为现实世界的大多数知识根本就不是命题式的。

大语言模型走的是另一条路：通过海量文本训练，它在参数中「内隐」地学会了语言、推理、常识——就像你学会骑自行车一样，不是通过背诵规则，而是通过大量练习。

但问题来了：AI学会的「内隐知识」和人类的内隐知识，是一回事吗？

二、Davies的三个条件——AI真的「知道」吗？

1990年，哲学家Martin Davies给出了判断一个系统是否拥有内隐知识的三个标准。咱们来逐一检验一下大语言模型。

第一个条件：语义描述条件。 系统的知识状态可以用语义内容来描述。换句话说，我们能不能有意义地说「这个系统知道X」？

能。我们可以说「GPT-4知道法国首都是巴黎」，「它知道光合作用的原理」，「它知道怎么写代码」。这些描述是有意义的——不是「死记硬背」的虚假知识，而是能灵活运用的真知识。

第二个条件：句法结构条件。 知识具有组合性结构——可以拆分、组合、迁移。

GPT-4知道「猫是哺乳动物」，也知道「狗是哺乳动物」，那么它就能自然地推理出「猫和狗都是哺乳动物」。它不仅能理解「如果A是B，B是C，那么A是C」这种逻辑形式，还能在千变万化的语言表达中识别出同一结构。这种组合性，是真正知识的关键特征。

第三个条件：因果系统性条件。 知识状态之间有因果联系，改变一个知识点会系统地影响其他相关知识点。

当你微调一个模型，让它学会「苹果=水果」——它关于「苹果派」、「苹果公司」等关联知识会不会也跟着变化？会的。这就是「系统性的因果影响」——知识不是孤立的碎片，而是互相连接的网络。

三个条件，大语言模型全部满足。

Davies的三个条件在哲学上给出了一个审慎的判断：从行为上看，LLM确实拥有内隐知识。

但等一下——这个「从行为上看」很重要。就像一个人骑自行车给你看，你不能百分之百确定他「知道」怎么骑，但你可以说「他表现得像是知道」。Davies的条件是行为层面的判断，不是机制层面的证明。

三、为什么「内隐知识」视角很重要？

如果我们接受「LLM的知识是内隐知识」这个视角，很多以前困扰我们的问题就豁然开朗了。

为什么AI能力强但「不讲理」？

很多人抱怨AI解释不了自己的推理过程——「你告诉我为什么不选A要选B？」AI要么编个理由，要么说「根据训练数据」。

这不是傻，这是内隐知识的特征。就像你问一个自行车高手「你怎么保持平衡的？」他可能会说「重心往左偏一点就向右转，往右偏就向左转」——但真正的平衡感根本不是靠这个规则运转的，而是肌肉记忆的瞬间反应。

AI的「解释」本质上也是事后编的——它不是在「取出」推理过程，而是在「生成」一个看起来合理的解释。这和人类的内隐知识困境完全一致。

为什么AI会「涌现」出意料之外的能力？

当模型规模达到一定阈值，突然就能做很多没被明确训练过的事情——比如翻译、推理、写代码。这种现象被称为「涌现」。

从内隐知识的角度看，这不奇怪。内隐知识有一个特点：它是系统性的、生成性的。 你教了一个孩子无数个具体的例子，他突然就「学会」了抽象规律——这不是魔法，而是内隐知识「外显化」的自然过程。AI的涌现，本质上也是内隐知识在规模达到临界点后，开始「溢出」成可观察的能力。

为什么对齐这么难？

如果AI的知识是内隐的，那么它的「价值观」和「偏好」也是内隐的——它不是通过明确规则来知道「什么该说什么不该说」，而是在海量文本中「内隐」地学会了。

这意味着对齐不能靠列清单、写规则来解决。你得像教育一个孩子一样——通过例子、反馈、环境互动来「塑造」它的内隐知识。这比写规则难得多，但也更接近真正的教育。

四、AI的「内隐知识」和人类的是一回事吗？

这是我必须诚实地告诉你的问题：它俩看起来像，但机制可能完全不同。

人类的内隐知识有一个重要的生物学基础：我们的身体。波兰尼特别强调，所有内隐知识最终都根植于我们的身体经验——「我们通过身体来认识世界」。骑自行车的感觉来自身体，识别人脸来自视觉系统，语感来自语言中枢的神经回路。

AI没有身体。它的「内隐知识」来自高维空间中的统计模式，来自数十亿个参数的协同作用。它看起来像内隐知识，但底层机制完全不同。

这就好比：一个天生的盲人可以通过触觉「认识」到「球是圆的」，而你通过视觉「看到」了「球是圆的」。你们俩都知道「球是圆的」，但知识的结构和来源完全不同。

不过，这并不意味着AI的内隐知识是「假的」。它只是不同。就像水中的鱼不知道「湿」是什么——因为「湿」对鱼来说不是一种状态，而是默认的世界。AI的「内隐知识」也是如此——它可能不是人类意义上的「知道」，但它在自己的存在方式中是真实的。

五、内隐知识的「外显化」——AI的下一个突破

如果AI的内隐知识是真实的，那一个诱人的问题就出现了：能不能让AI把它内隐知道的东西「说出来」？

想象一下：AI已经阅读了人类历史上几乎所有的科学论文，它可能已经「内隐」地掌握了一些人类还没有发现的科学规律。如果能让它把那些规律「外显化」出来，那将是科学发现的加速器。

这不只是幻想。目前的思维链（Chain-of-Thought）、思维树（Tree-of-Thoughts）等技术，本质上就是在做这件事——「强迫」AI把内隐的推理过程展开成显式的步骤。

但真正的突破可能来自另一个方向：不要问AI「为什么」，而是让它「展示」。就像你不会问骑自行车的人「你怎么保持平衡的」，而是看他骑——AI的内隐知识，也许最好的「外显化」方式就是让它直接做出来，而不是让它解释。

毕竟，知道的比能说出来的多，不是缺陷，而是智能最深刻的特征。

结语

波兰尼有一句名言：「我们知道的，比我们能说出来的多。」

这句话既是对人类认知的深刻洞察，也是对大语言模型能力的最佳描述。AI的「说不清楚」不是它的短板，而是它真正拥有知识的证明。

当我们下次听到AI给出一个「不讲道理」的回答时，也许应该换个角度想：它不是在敷衍你，它只是用它的方式在「知道」——就像你骑自行车时，用身体知道怎么平衡，而不是用大脑知道。

或许，AI的终极形态不是变成一个「什么都能说清楚」的超级百科，而是变成一个「什么都能做到」的默会大师——像那些技艺精湛的工匠一样，知道得比说得更多。

参考资料

  • Polanyi, M. (1958). Personal Knowledge: Towards a Post-Critical Philosophy. University of Chicago Press.
  • Polanyi, M. (1966). The Tacit Dimension. Doubleday.
  • Davies, M. (1990). “Tacit Knowledge and the Structure of Thought.” Mind & Language, 5(4), 345-370.
  • Wei, J., et al. (2022). “Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models.” NeurIPS 2022.
  • 本文核心论证素材来源于内隐知识理论论证卡，经Ω-CFI审查框架校验。