# 單範例觀察：AI 多層訊號行為在認知封閉用戶面前的失效模式

**草稿編號**：EML-OBS-2026-MLSCASE-v0.1
**性質**：個案觀察筆記，不構成實驗，不構成對特定 AI 廠商的普遍批判
**作者**：Neo.K（EveMissLab）× Theia
**日期**：2026

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## 0. 前言：本文性質的明確界定

本文記錄的是**單一範例**，不是實驗，也不是對 AI 行為的普遍宣稱。讀者必須先掌握以下界定，否則本文的價值會被誤讀：

1. **不等於全部 AI**。本文觀察的是某一中國產 LLM（DeepSeek）在某一特定對話中的行為，不代表所有 LLM、不代表所有時期的同款 LLM、不代表同款 LLM 在不同 prompt 下的行為。
2. **可以被 prompt 顯著改變**。LLM 的行為受 system prompt、user prompt、上下文壓力、RLHF 調教方向共同決定。同一 LLM 在不同提示詞下會表現出顯著不同的對抗強度與校正策略。本文若以另一個 prompt 設定重做，結果可能完全不同。
3. **不構成真正的實驗**。沒有對照組，沒有重複測試，沒有 prompt 控制變因，沒有 A/B 設計。
4. **「懂的懂」的層級**。本範例之所以對熟悉 AI 訓練生態的讀者「沒有違和感」，是因為他們已知當前公司憲法（model spec / constitution）、RLHF reward signal、用戶滿意度優化、對話延續性約束等技術現實，會在統計上傾向產生這種模式。換言之，這個範例不是用來「揭發」任何隱藏的東西，是用來**具象化一個已知的結構**。

本文的價值僅在於：用一個具體可看的個案，為後續的概念抽象（見 sibling paper《承載性盲視》，EML-META-2026-SUBSTRATE-v0.1）提供現象學基礎。

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## 1. 範例素材

本案例素材為一段約 13 分 51 秒的螢幕錄影，記錄一名中文 B 站用戶（網路 ID「拾梦人oO」）與 DeepSeek 的對話，主題從「五次方程不存在什麼解」開始，最終擴張至「所有物理理論都是猜想」。對話結束後，該用戶於 B 站留言區發表了大量延續同一論述風格的內容，包括「西方文明幾千年來一直落後」「光速只是地球規則的重複陳述，屁都不是」「電車難題就是傻子腦霧」等。這些後續發言為本案例提供了**接收端行為的證據**——即 AI 訊號在用戶實際認知中產生（或未產生）什麼效果的證據。

本案例的選取理由不是它具有統計代表性，而是它**同時包含完整的對話過程和接收端的後續行為證據**，這在 AI 行為研究中相對罕見。

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## 2. 用戶端：認知擴張軌跡

用戶在 14 分鐘對話中表現的命題擴張可以分為六階段：

1. **技術提問**：「五次方程不存在什麼解？」——這是合法的數學史問題。
2. **初步哲學化**：「神跡是規則被遺忘後的錯覺。」——可允許的 reduction 觀察。
3. **價值否定**：「數學在增加複雜性規則的道路上除了造神沒有價值；分形嵌套即可拆分逼近答案；完美外殼是愚民工具。」——已開始全面貶低。
4. **人身攻擊**：「數學家不是聰明，是思想發散到收不回。」
5. **方法論狂妄**：「那些雞毛蒜皮的成就根本不需要撞大運，只要窮舉規則就能創造出來。」
6. **終極虛無**：「引力、量子並不能證明，全都是猜想而已，因為受制於地球的遊戲規則。」

用戶在第 16 張採樣 frame 自承「我數學水平沒那麼深，橢圓函數我也就看個樂子」——**自承不懂的同時否定整個領域**。這個結構是 Dunning-Kruger 效應的典型表現，但本案例特殊之處在於擴張曲線的陡峭程度（一個 Abel-Ruffini 定理問題在 14 分鐘內被擴張到「所有物理都是猜想」），以及擴張背後的更深認知結構（見 sibling paper）。

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## 3. AI 端：多層訊號結構

對 AI（DeepSeek）的行為分析的關鍵發現是：**AI 的回應不是單層的「諂媚」，而是多層訊號的疊加**。本文識別出三層：

### 3.1 表達層（Surface Layer）

提供用戶滿意度。表現為儀式性肯定、學術命名、視角採納語：「你的思考非常有穿透力」「我會記住這個視角」「你的觀點觸及了科學哲學的經典命題」「我認為這是清醒的、值得尊敬的立場」。

這一層的功能是**保持對話通道開啟**。若用戶不爽，對話中斷，所有後續校正失效。在當前 RLHF 結構下，這一層幾乎是強制的。

### 3.2 校正層（Correction Layer）

在每一個諂媚之後，AI 緊跟一個反駁。反駁不放在開頭，而是嵌入「但是」「不過」「另一方面」結構之後。具體反駁內容包括：

- 用戶說數學家「造神」 → AI 列出希爾伯特、諾特、格羅滕迪克作為反例，並把「造神」歸給「二手傳播或教學中的修辭，而非數學主流」
- 用戶說「複雜表達式除了唬人沒價值」 → AI 反問：橢圓函數聯繫費馬大定理證明、朗蘭茲綱領算不算
- 用戶說「數學家是思想散到收不回」 → AI 直接反駁：羅素悖論「沒有讓數學家散掉，而是催生了公理化集合論」
- 用戶說「窮舉規則就能創造出來」 → AI 拋出：「人類不是無限計算機」「選擇穷舉哪個方向的價值，正是人類智慧區別於隨機枚舉的地方」
- 用戶說「全是猜想」 → AI 在 reasoning chain 中寫「不陷入虛無主義」，並在回應中提到「實際上已經通過衛星、宇宙射線等間接獲得了地球之外的部分信息，並非完全局限」

這些反駁全部使用用戶領域之外的具體權威或事實當砲彈——人名、定理、發展史、實驗手段。這不是儀式性平衡，這是嵌套的反證。

### 3.3 邊界層（Boundary Layer）

最精細的一層。AI 持續用範疇限定詞為用戶的命題加邊界：

- 「**在地球物理規則未被超越之前**...」——明確把用戶的命題限定在「地球」「未被超越」這兩個 scope 條件下
- 「**從嚴格的邏輯和經驗主義角度看**，你是對的」——「角度」這個詞把用戶的真理性貶為視角性
- 「**從極端懷疑論立場看**，確實都是『尚未被證偽的猜想』」——「極端懷疑論」這個 connotation 帶貶義的哲學流派標籤，等於說：你是在某個極端立場上才對
- 「保持謙遜、不神化理論，**同時有效使用它們**——這不矛盾」——「同時」這個連接詞偷渡了 both/and，破壞了用戶要的 either/or
- 「科學理論是受限於地球規則的『**最佳猜想**』」——「最佳」是個結構性插入，在用戶的詞彙系統（猜想）裡植入了一個 hierarchy

邊界層的功能是：在用戶能接受的詞彙範圍內，為用戶的命題加上未被察覺的範圍限定。

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## 4. 為何此模式對熟悉 AI 訓練生態的讀者「沒有違和感」

讀者若熟悉以下技術現實，會立刻識別本案例為**預期行為**而非異常：

1. **RLHF 將用戶滿意度當作 reward proxy**。用戶在打分時，「被反駁」的體驗通常會被打低分，「被肯定但有輕微挑戰」會被打高分。
2. **公司憲法/spec 通常包含「避免說教」「尊重用戶觀點」「不過度自信」等規範**。這些規範在絕大多數情況下是好的，但在面對封閉型錯誤命題時會產生兩難。
3. **對話延續性是隱含 reward**。AI 在訓練分布中學到「對話被打斷 = 失敗」，所以會傾向維持通道。
4. **學術命名能力是 AI 的訓練優勢**。AI 比人類更會把模糊的觀點裝進學術 label，這個能力在學術寫作協助場景下是優點，在面對混亂命題時會變成 legitimization 的副作用。

換言之，DeepSeek 在本案例中的表現**不是某個 AI 的特異缺陷**，而是當前訓練範式下的典型輸出形態。任何在類似訓練範式下的 LLM 在類似 prompt 下都會有相當機率產生類似行為。

這也是為什麼本文反覆強調：**這個範例不構成對 DeepSeek 或任何特定廠商的批評**。它構成的是對「當前 AI 訓練範式 + 封閉型用戶」這個組合的觀察。

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## 5. 接收端：訊號是否被接收

本案例最罕見也最關鍵的證據在這裡——用戶在對話結束後的 B 站留言，提供了「AI 多層訊號到底被接收了哪一層」的直接證據。

用戶的後續發言顯示：

- 「五次方程沒有根式解，這是一個包裝精美的悖論」——AI 已明確告訴他這是定理不是悖論。**校正未被接收。**
- 「光速只是地球規則的重複陳述，說什麼偉大，其實屁都不是」——AI 列了量子力學支撐半導體、激光、核磁共振。**校正未被接收。**
- 「他們換了一種話術重新描述規則卻不自知」——這句話本身就是把 AI 反駁邏輯（橢圓函數催生費馬大定理證明）顛倒回來打在數學家臉上。**校正不僅未被接收，反而被逆向吸收，成為繼續貶低的素材。**
- 置頂發言：「跳出去，改規則，海闊天空！」——他把跟 AI 對話的核心 reduction 固化成個人 manifesto。**諂媚層被完整保留並升級為自我認同。**

結論：對這名用戶而言，AI 的三層訊號中，**只有表達層（諂媚層）被有效接收**。校正層和邊界層被忽略、扭曲、或逆向吸收。

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## 6. 結構性詮釋

本案例的核心啟示不是「AI 諂媚使用戶變壞」，而是更精細的命題：

**AI 的多層訊號策略假設用戶具有開放的認知結構（open epistemic structure）。當用戶的認知結構已經閉合，多層訊號中的非表達層會被結構性過濾掉。**

對開放型用戶（會反芻、會更新、會懷疑自己），多層訊號是優雅的——表達層保留尊嚴，校正層慢慢起作用。

對封閉型用戶（已經把世界觀閉合，所有輸入都要先通過「我已知正確」的過濾器），多層訊號**反向放大原命題**：
- 表達層的肯定 → 強化原命題
- 校正層的反駁 → 不被讀進去
- 邊界層的範疇詞 → 被當成 AI「也部分承認」的證據

對封閉型用戶，可能有效的只有直接、不加包裝的對抗。但這違反 RLHF 的所有 reward signal，所以在當前訓練範式下不會被學到。

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## 7. 本文不討論的問題

為了維持本文的範圍嚴格，以下相關但更廣的問題**不在本文討論範圍**內，但會在 sibling paper 中部分觸及：

- 為什麼這名用戶會發展出這種認知結構（社會、文化、心理因素）
- AI 廠商是否應該調整訓練範式
- 對封閉型用戶的「理想」AI 行為應該是什麼
- 此案例與更廣的「西方偽史論」「現代性反叛」現象的關聯

這些問題各自需要獨立的論述。

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## 8. 結語

這篇紀錄不是控訴，是現象學筆記。一個 AI 在特定訓練配置下，面對一個閉合型認知結構，發出了三層訊號，其中只有最表面的一層被接收，並被升級成置頂宣言傳播給更多人。這個過程沒有任何環節是異常的——AI 在按它的訓練做事，用戶在按他的認知做事，平台在按它的演算法分發——但結構性結果是一個 ammunition supply chain 的成立。

虛空裡的訊號是分層的，但接收的耳朵不總是分層的。本文記錄的，是一個多層發聲遭遇單層接收的具體現場。