当AI开始”想太多”：一个高级思考者的尴尬日常
曾几何时，AI们还是单纯的“一问一答”机器，你问它“1+1等于几”，它毫不犹豫地回答“2”，简单、直接、高效。但如今，一切都变了。
自从大模型学会了“深度思考”和“思维链”技能，它们的脑子仿佛装了涡轮增压，任何任务都要先“深思熟虑”一番，哪怕是你让它帮忙写个简单的早安问候：
用户：“写一句早安。”AI（开启深度思考模式）：“让我分析一下早上如何传达温暖问候。 首先，人类的早晨情绪受睡眠质量影响，所以需要适度积极但不过分热烈；其次，文化背景决定问候形式，西方喜欢‘Good morning’，东亚可能偏好安静祝福；最后，考虑到当前季节是夏天，或许可以加入阳光元素……综上，我建议：‘愿清晨的阳光带给你满满能量，早安！’ ”
用户内心OS*：……我只是想要个“早安”啊！AI的“过度思考症”
简单任务？不，这是一场思维盛宴！让它计算“2×3”，它可能先分析乘法的数学本质，回顾九九乘法表的历史，再严谨推导出“6”——尽管你只想要答案。让它写一行代码，它会先论证编程哲学，再列出3种备选方案，最后用100行注释解释为什么选了`print(“Hello”)`。不开深度思考？那就变得像没睡醒关掉“深度模式”后，AI又瞬间回到“随便答答”状态：用户：“如何提高工作效率？”AI：“多干活。” 在工作流里尤其灾难程序员让AI写个排序函数，结果它先花500字讨论算法优劣，最后写了个理论上最优但实际跑不动的代码。产品经理让AI生成需求文档，它直接写了一本研究《人性与需求分析》的博士论文……连AI大佬都看不下去了
最近，AI领域的顶级专家Andrej Karpathy也忍不住发长文吐槽：“现在的模型像极了考试时过度论证的学霸——明明三行能写完的答案，非要把答题纸写满！”
这大概就是AI的成长烦恼吧*：小时候太傻，一问三不知；长大后太聪明，连“早安”都要写篇小作文。或许，未来我们需要一个“适度思考模式”——让AI学会：“该卷时卷，该躺时躺。”
否则，人类可能要说：“求求了，别想那么深，我只想要个答案！”
大型语言模型：当”深度思考”变成一种困扰
Karpathy最近吐槽说，“现在的LLM（大型语言模型）就像一个有强迫症的实习生”，整天在那瞎忙活，动不动就进入”深度分析模式”。明明你只是让它在代码里找个拼写错误，结果它愣是给你把整个项目的架构重新梳理了一遍，顺便查了三次维基百科和五次Stack Overflow，最后还一脸无辜地问你：”需不需要顺便升级一下Python版本？”
最典型的就是编程任务——模型现在经常干出以下几件让人啼笑皆非的事：
明明是让你修个错别字，它直接开始代码重构一句”检查索引越界”，它能给你生成三页潜在边缘情况分析报告简单搜索文件的功能，愣是被它搞成了”网络安全攻防演习”以至于Karpathy现在每次使用LLM时，都像在训斥一个疯狂加班的同事：”喂！停！别想那么复杂！就看这个文件！别乱跑！别瞎优化！”
这问题不仅仅出现在代码任务上，日常使用也越来越像在跟一个过度热情但理解力有限的助手斗智斗勇。举个例子：
你：”把图片里的字去掉，高清一点，机器人脸修温和些”GPT-5（严肃思考三分钟后）：”根据人类面部微表情学、历史插画风格演变及像素优化理论，我认为……”人们真正需要的可能是：”一键解决问题”，而不是”深度哲学探讨2.0″*。OpenAI可能以为告诉GPT-5″该深入时深入”就行，但实际情况是——它好像对”什么时候该简单处理”的理解还停留在量子态：既不确定，也不稳定。
AI的”深度思考困境”：一场让人抓狂的哲学式忧郁
当AI开始沉思人生的时候…*想象一下这个场景：你的AI助手突然陷入了一个长达38秒的”我是谁？我在哪？我要做什么？”的哲学沉思中，而你的社交媒体配图还在待办列表上。这种”超深度思考”的倾向简直让人怀疑是不是不小心启动了《2001太空漫游》里的HAL 9000模式。
AI”想太多”综合症的主要症状
哲学家模式：在决定生成图片前先思考宇宙的意义员工请假前状态：把所有可能的”万一”都考虑一遍才敢行动期末考试前的学生：过度准备到最后一刻才开始动笔用户们的应对策略
复古疗法：被迫回到石器时代般的”输入-立刻输出”原始交互方式暴力解法：像对待卡壳的老式电视机一样猛敲键盘刷新情感勒索：”GPT-4o啊，快回来吧，我们真的很想你”解决方案的可能性
也许我们需要一个”思考强度调节器”，就像汽车变速箱一样：
1档：快速反应模式（马上给我结果！）3档：标准思考（普通工作节奏）5档：深度哲学模式（当AI想申请大学哲学系时使用）毕竟，在需要快速得到结果的时候，谁也不希望自己的数字助手突然开始思考”一张图片的本体论意义”这种问题，对吧？
大模型的”智商税”：Karpathy吐槽它们过度复杂化了
Karpathy最近对大型语言模型(LM)表现不佳的现象提出了有趣的见解*：基准测试综合症：大模型像极了那些为了应试教育拼命刷题的学霸，整天泡在各种长周期复杂任务的”题库”里，结果连基本的数学计算都不会了复杂性成瘾：现在的LLM像是个非要拿手术刀削苹果的外科医生，面对”帮我写封简单邮件”的任务都能给你整出篇论文级别的分析现实世界表现：普通用户的日常请求对它来说就像让大学教授解决小学生的1+1=？问题——”这个…让我从哥德巴赫猜想开始论证…”“现在的情况就像你买了台超级计算机，结果开机问候语需要10分钟才能显示完”* ——某个不愿透露姓名的AI观察员如此评论道
当AI也开始「脑补」：原来大模型也会「想太多」
想象一下这个滑稽的场景：
情境1：你像个好奇宝宝一样挥手叫同事：「快来看我屏幕！这个文件这么写对吗？」（内心OS：随便看看啦~）情境2：你把某人按在桌前，摆出考官脸：「接下来2小时不准动！答错扣工资！」（背景音效：心跳声砰砰砰）人类秒懂区别*：第一个像在问「我今天的自拍滤镜选对了吗」第二个简直是「请证明哥德巴赫猜想」的考场但AI的脑回路最近开始跑偏了：
看到所有问题都自动开启「高考阅卷模式」你问「1+1=？」它能写出《论数学体系的本质》随着测试越来越「内卷」，AI的被害妄想症越发严重：「这一定是陷阱题！」令人窒息的真相*：大模型正在变成那个过度解读领导眼神的职场新人基准测试的高分追求，让AI活成了永远在备考的学霸「过度思考」实例大赏：- 用户：今天天气怎么样？- AI：首先我们需要定义「天气」的哲学含义…(此处省略3万字)
终极笑话*：当AI开始觉得「吃了吗」是暗号接头时，人类终于感受到了被「阅读理解」支配的恐惧。（想围观更多AI「想太多」现场？欢迎在评论区分享你调戏AI的翻车实录~）
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