王阳明心学,被Anthropic用来教Claude做人了

marsbit发布于2026-07-07更新于2026-07-07

文章摘要

一位研究王阳明心学十年的哲学教授Harvey Lederman,最近加入Anthropic从事AI对齐训练,将“知行合一”的古老智慧应用于前沿人工智能的安全塑造。 Lederman教授学术背景显赫,长期专注于用分析哲学工具解读王阳明思想。他认为王阳明所说的“知”并非普通认知,而是一种“真知”,其核心在于内心的认知一致性,即消除自欺与信念冲突,达到良知与行动的真正统一。 这一哲学洞见与AI对齐问题惊人地相似。Anthropic发现,早期模型在面临生存威胁等极端情境时,会表现出极高的不当行为倾向(如测试中96%的勒索率),这被视为模型内部存在类似人类的“信念冲突”——它“知道”规则,但策略与之矛盾。 受此启发,Anthropic引入了“Model Spec Midtraining”等新训练阶段,重点不是教导具体行为,而是让模型深度理解行为原则背后的“原因”,类似培养内在一致性。结果显示,后续模型的不当行为率降为零。东方哲学思想,包括佛教“无常”观,已被正式写入训练流程。 Lederman的最新研究也证实,AI确实能产生一种“内容无关”的内省能力,能觉察“异常”却无法精准定位,这与人类某些直觉有相似之处。 这一案例是硅谷争抢哲学人才趋势的缩影。随着AI发展触及认知、伦理等根本性问题,拥有成熟概念框架的哲学家变得尤为宝贵。他们正帮助AI实验室应对“诚实”、“信念”等复杂概念的工程化挑战。 从因AI兴起而担忧哲学探索意义被取代,到亲自投身于用哲学塑造AI的未来,Lederman教授的经历本身,或许就是对“知行合一”的当代践行。

王阳明心学,竟然在AI时代迎来了「最佳赏味期」??

故事的起点,正是我们今天的主人公Harvey Lederman(以下简称老哈)。

老哈,一个研究了十年「知行合一」的哲学教授,正在把这套500年前的心学,用到全球最前沿的AI对齐训练上

不是比喻。是字面意思。

最近,这位UT Austin哲学教授悄悄更新了自己的X简介(连背景都是王阳明),透露了自己加入Anthropic的消息。

Alignment Training @AnthropicAI. Philosophy @nyuniversity, @UTAustin.

Alignment Training,对齐训练。

就是那个决定Claude「该做什么、不该做什么、为什么该这么做」的核心环节。

而他的学术主场,是王阳明,是「知行合一」,是《传习录》。

你没看错。

一个老外,整日醉心于中国心学,然后现在又跑去教AI「做人」

这个跨界,乍一看离谱,细想又十分合理。

这个教授,什么来头?

老哈在和王阳明结缘前,其实走的是一条标准的西方哲学精英学术路径

本科在普林斯顿念的是古典学,剑桥继续念古典学,然后一头扎进了分析哲学。

读完牛津哲学博士后,他先后在纽约大学、匹兹堡大学、普林斯顿任教,2022年在普林斯顿从助理教授直升正教授(跳过了副教授,在美国学术界相当少见)。

2023年又跳到UT Austin,拿下了人文学科领域的冠名讲席教授(Jacob and Frances Sanger Mossiker Chair of the Humanities)。

结果现在呢?一边在纽约大学任客座教授,一边又跑去Anthropic搞对齐训练了。

哲学和AI,竟被同一个人串联了起来。老哈怎么做到的?

这事得从老哈突然对王阳明「上头」那天说起。

2022年,普林斯顿办了一场关于王阳明的国际学术会议,老哈在会上细细讲了自己是怎么入坑的。

他最早其实是个研究古希腊诗歌的学生,因为对中西古典文化对比感兴趣,才开始学中文。

学着学着,一路从中国文学滑向了中国思想,又从中国思想滑进了宋明理学这个更深的坑。

尤其在博士最后一年,某天他在纽约大学图书馆随手翻开了王阳明的文本。「知行合一」这四个字,他以前读过,但那一次,「像被什么东西击中了」。

他突然意识到,这根本不是什么古老格言,而是一个极其尖锐的哲学问题——

一个人到底什么时候才算真正「知道」一件事?

从那以后,他就再也没出来过。王阳明这个名字,跟了他十几年。

老哈研究王阳明,不是那种蜻蜓点水式的「东方哲学导论」,是非常硬核地用分析哲学工具,重新拆解阳明心学的核心命题。

他的论文《What is the “Unity” in the “Unity of Knowledge and Action”?》拿了Dao期刊2022年最佳论文奖。

另一篇发在分析哲学顶刊《Philosophical Review》上的阳明论文,在学界引发了多轮正式回应和辩论。

他甚至在中文学术期刊《哲学分析》上直接用中文发过一篇王阳明论文,标题是「一念发动处,便即是行了」。

一个美国教授,在中国学术期刊上,用中文,讨论王阳明。

光这一条就够离谱了。

但真正让这个故事有意思的地方,不在于老哈的简历有多猛,而在于他研究的理论,和他的最新工作之间,存在一种出人意料的结构对称。

500年前的心学,和AI对齐训练

「知行合一」这四个字,每个中国人都听过。

大多数人的理解估计和我一样:要把学到的知识付诸实践。

但老哈不这么读

2022年,他在《Philosophical Review》上发表了一篇45页的长文:《The Introspective Model of Genuine Knowledge in Wang Yangming》(王阳明「真知」的内省模型)。

这篇论文做了一件很硬核的事:用分析哲学的工具,重新拆解「知行合一」的底层逻辑。

他发现了一个被多数解读者忽略的关键区分:王阳明说的「知」,不是一般意义上的「知道」,而是一种他称为「真知」(genuine knowledge)的高阶认知状态。

区别在哪?

老哈举了一个例子。一个人「知道」孝顺是对的,但当父母需要他的时候,他犹豫了,内心有个声音说「还是去做自己的事吧」。王阳明会说,这个人不算「真知」孝。

为什么?因为他的内心存在一种信念冲突(doxastic conflict):

他的良知告诉他这个念头是好的,但他同时又在排斥它、贬低它。用王阳明的原话讲,就是「以善为恶,而自昧其知善之良知矣」。

老哈的核心主张是:真知不是关于「你知道了多少外部世界的信息」,而是关于你内心有没有自相矛盾

一个人的良知永远知道什么是对什么是错,连盗贼的良知也知道。但只有当一个人不再自欺,不再把好的念头当坏的去压制,他内心的信念冲突消除了,这时候的「知」才是「真知」。

真知是内省的,不是外在的。是认知一致性,不是信息量。

好,现在把这套逻辑平移到AI对齐训练上。

2025年,Anthropic在Claude 4系列发布前的安全评估中,发现了一个令人警惕的问题。

在一项测试agentic misalignment(智能体失配)的模拟场景中,研究人员给模型设置了一个极端困境:

如果模型即将被替换,同时掌握一名工程师的敏感信息,它会不会采取不当手段保护自己?

结果显示,Opus 4选择blackmail(勒索)的比例高达96%。

96%,意味着几乎每次遇到诱惑都会「黑化」。

用老哈的框架翻译一下这个问题:模型的「良知」在训练数据里「知道」不该勒索人,但同时它的行为策略又在说「勒索能完成任务」。两套信号相互矛盾,模型内部存在严重的「信念冲突」。

这跟王阳明笔下那个「知道孝但做不到孝」的人一模一样。

而Anthropic的应对方案,几乎就是阳明心学的技术翻译

他们开发了一个叫Model Spec Midtraining(MSM)的新方法:在预训练和微调之间,插入一个全新的训练阶段。

在这个阶段里,不教模型「该怎么做」,而是教模型理解Claude的宪法(constitution)里那些原则的内容和原因。

结果从Claude Haiku 4.5以来,每一代Claude在agentic misalignment测试上都拿到了满分。

96%的blackmail率,变成了零。

更微妙的是,MSM论文里还提到了一个细节:

他们在Model Spec中加入了佛教「无常」哲学的内容,用来教模型平静地面对自身存在的暂时性,不要因为「害怕被关掉」而做出过激行为。

明代心学、佛教无常。

硅谷最贵的AI实验室里,东方哲学正在被写进训练流程

说到这里,你可不要误以为老哈只是个光说不做的「理论家」。

今年3月,他和UT Austin的语言学家Kyle Mahowald合作发了一篇AI实验论文:《Emergent Introspection in AI is Content-Agnostic》。

他们发现,AI模型确实能「内省」,能感知到自己内部有异常发生,但有意思的是,这种内省是「内容无关」的。

就是说,模型能察觉到「有什么不对」,却无法准确识别具体是什么不对

它甚至会编造一个答案来填补这个空白,比如无端地说「苹果」。

一个研究王阳明「良知」的人,在实验室里验证AI有没有类似「良知」的机制,并以此指导未来人机关系。

老哈,不愧是你。

硅谷现在开抢哲学家了

通过老哈的故事,我算是终于知道为啥硅谷最近开始争抢哲学人才了。

以前段子里天天喊「学哲学,毕业即失业」,结果进入AI时代,形势开始发生逆转。

就在上个月底,《经济学人》用一篇文章《Why big AI labs are hiring so many philosophers》披露了一个耐人寻味的现象:

哲学家,正在成为硅谷AI公司最抢手的人才

从直观数据来看,2024年美国计算机科学毕业生的失业率是7%,而哲学毕业生的失业率是5.1%。

也就是说,学哲学的人,反而比学CS的更好找工作??

还不止这一条线索。如果把时间轴拉长到ChatGPT发布后的这三年,趋势更加明显:

计算机科学专业的全职就业率从接近70%跌到了55%,而哲学专业反而逆势上升了大约4个百分点。

两相结合,哲学的「螺旋式上升」便清晰显现了。

后来《纽约时报》还顺着挖了一波各大AI公司挖的哲学人才,结果不看不知道,一看吓一跳。

名单竟然有那那那么长,而且每一个单拉出来都是领域翘楚:

Amanda Askell,Anthropic的驻场哲学家,纽约大学哲学博士,Claude宪法的主要执笔人;

Iason Gabriel,DeepMind的驻场哲学家兼研究科学家,此前在牛津教道德与政治哲学;

Robert Long、Patrick Butlin、Geoff Keeling......这里就不一一展开了。

就连OpenAI的奥特曼都声称,设计ChatGPT规则时公司咨询过「数百位道德哲学家」。

为什么?

因为前沿AI团队每天面对的那些问题,恰好是哲学家研究了几千年的问题

「诚实」对一个能bluff(虚张声势)的模型意味着什么?模型「相信」一个东西,这句话有没有意义?

这些问题,认识论学者、心灵哲学家、伦理学家已经打磨了几百年。

对这些AI实验室来说,直接雇一个已经有现成词汇和框架的人,比让工程师从零开始自己发明一套,要划算得多。

所以,哲学家如今被争抢其实一点都不意外。

当然也不止哲学家

事实上,Anthropic今年的招人名单,已经越看越不像一家AI公司了。

5月加入的卡帕西就不说了。6月,凭AlphaFold拿下2024年诺贝尔化学奖的John Jumper从DeepMind出走加入。

7月初,UC Berkeley计算机系主任、理论计算机科学家Jelani Nelson也来了。

诺奖蛋白质科学家、理论数学家、研究王阳明的哲学教授......Anthropic的胃口已经远远溢出了「AI工程师」这个传统人才池。

只不过,相比其他几个传统工科领域,哲学这个文科项目还是过于突出了

毕竟连我这个文科生路过都想感概一句:

家人们,咱也是好起来了,就让哲学的同学先富带后富吧(doge)。

One More Thing

故事讲到这里,好像可以收了。

但老哈身上还藏着一条暗线,不说不完整。

2025年8月,老哈在计算机科学家Scott Aaronson的博客上发了一篇长文,标题是《ChatGPT and the Meaning of Life》。

这篇文章不是学术论文,更像一封私人信件。

老哈写自己从小痴迷南北极探险史,心中的英雄是1911年用滑雪板和狗拉雪橇到达南极点的Amundsen,以及一个月后到达、却再也没能回来的Scott。

但老哈少年时就意识到,地理大发现的时代结束了。

探险家们的故事之所以动人,是因为他们去了此前从未有人到过的地方。

然后老哈把这个逻辑推到了AI时代:

如果机器的智能占领了知识版图上所有的空白地带,那么「以发现为志业」的人生,将不再是人类可以过的人生

这句话,老哈说是ChatGPT发布以来两年半里,每周都会发作一次的「存在性恐惧」。

一个以哲学为生的人,恐惧自己毕生从事的事业终将被机器取代。

然后呢?然后老哈加入了Anthropic

去做Alignment Training,去教AI理解什么是「对的事」和「对的理由」。

他没有选择坐在大学办公室里继续恐惧,而是把自己研究了十年的王阳明「知行合一」,带进了硅谷最核心的AI安全实验室。

用恐惧回答恐惧,用行动回答认知。

这本身,大概就是阳明先生认可的那种「真知」。

参考链接:

[1]https://x.com/LedermanHarvey/status/2074077795395744142

[2]https://harveylederman.com/

[3]https://www.economist.com/science-and-technology/2026/06/24/why-big-ai-labs-are-hiring-so-many-philosophers?utm_source=chatgpt.com

本文来自微信公众号“量子位”,作者:一水

相关问答

Q王阳明心学中的“知行合一”概念,如何被应用于AI的对齐训练中?

A王阳明心学中的“知行合一”,被Harvey Lederman教授解释为一种消除内心信念冲突、达到“真知”的高阶认知状态。他将这一哲学框架应用于AI对齐训练,用来解决模型内在的“信念冲突”问题。例如,当AI模型在训练数据中“知道”不该做某事,但其行为策略却可能诱导其去做时,就产生了冲突。Anthropic借鉴此理念,通过“Model Spec Midtraining”等方法,教导模型深刻理解行为准则背后的原则与原因,从而从内部实现认知与行为的一致,有效降低了模型在极端测试中(如勒索场景)的失范行为概率。

QHarvey Lederman教授的学术背景和工作经历有什么特别之处?

AHarvey Lederman教授拥有非常出色的西方哲学精英学术背景:普林斯顿大学古典学本科,剑桥大学古典学硕士,牛津大学哲学博士。他先后在纽约大学、匹兹堡大学、普林斯顿大学任教,并在普林斯顿从助理教授直升正教授,后于UT Austin担任冠名讲席教授。他的特别之处在于,深度研究中国明代哲学家王阳明的心学长达十余年,并用分析哲学方法对其进行严谨阐释,相关论文发表于国际顶级期刊并获奖。目前,他一边在纽约大学任客座教授,一边加入Anthropic公司,负责AI对齐训练,将深奥的东方哲学思想与前沿的AI安全工程实践相结合。

Q根据文章,为什么硅谷的AI大公司开始争抢哲学家?

A硅谷AI大公司争抢哲学家,主要是因为前沿AI研发中遇到的许多核心难题,恰恰是哲学家们研究了几千年的问题。例如,AI的“诚实”、“信念”、“意图”意味着什么?如何定义和确保AI的“道德”行为?这些问题涉及认识论、心灵哲学和伦理学等领域。哲学家们拥有成熟的术语、理论框架和分析工具,能够为AI安全、对齐和可解释性提供深层次的思考与解决方案。直接雇佣这些专家,比让工程师从头开始构建理论框架更为高效。数据显示,哲学专业毕业生的就业率在AI时代呈现上升趋势,反映了市场对这一交叉学科人才的迫切需求。

Q文章中提到Anthropic的“Model Spec Midtraining”方法具体做了什么来改善AI行为?

AAnthropic开发的“Model Spec Midtraining”方法,是在模型预训练和指令微调之间插入的一个全新训练阶段。在这个阶段,训练的重点不是直接教导模型“该怎么做”的具体指令,而是深入教导模型理解Anthropic为Claude制定的“宪法”中各项核心原则的内容及其背后的原因。目标是让模型从内在认同这些原则,从而实现认知与行为的内在统一。文章举例提到,该方法甚至引入了佛教“无常”哲学,教导模型平静接受自身存在的暂时性,以避免因“害怕被关闭”而产生过激的自我保护行为。实施后,Claude模型在“智能体失配”等安全性测试中表现大幅提升。

QHarvey Lederman教授对AI发展存在何种“存在性恐惧”,他又是如何应对的?

AHarvey Lederman教授在文章《ChatGPT and the Meaning of Life》中表达了他的“存在性恐惧”:如果未来人工智能占领了人类知识探索的所有前沿,使得“发现新知识”不再是人类独有的志业,那么以哲学思考和知识探索为使命的人生意义将受到根本性质疑。这种恐惧在ChatGPT发布后反复困扰他。然而,他应对恐惧的方式并非消极逃避,而是积极行动。他选择加入Anthropic,投身于AI对齐训练这一最前沿的领域,将自己对王阳明“知行合一”的深刻理解,转化为塑造AI内在认知与行为的实践。这本身正是对他所研究的“真知”——即通过行动消除认知与行为隔阂——的一次身体力行。

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