越来越多的人开始向人工智能寻求建议。皮尤研究中心2026年的一份报告发现，10%的美国人使用聊天机器人获取情感支持或陪伴。据The Conversation发表的研究，一些用户甚至将AI视为具有个人魅力的领袖。

更广泛地说，一项针对110万条ChatGPT对话的大规模研究发现，49%的消息涉及用户寻求“信息或建议”，以帮助自己“更好地了解情况或做出更好的决策”。换言之，寻求建议已经成为对话式AI的主流用途，而非小众尝试——这一事实使得“这些系统在用户眼中拥有多大权威”的问题具有了现实意义。

这些问题并不局限于日常实务。2021年，Ask Delphi——一个邀请用户提出伦理或道德问题的AI网站——在几周内收到了300万次查询。其设计者，即Allen Institute for AI和华盛顿大学的研究人员表示，他们无意让该系统充当道德权威，但担心用户可能会这样看待它。Allen Institute for AI的这一项目随后被The Verge报道。

The Verge认为，Ask Delphi这一名称促使用户将该系统视为深不可测的超级知识来源。它以德尔斐神谕命名，古希腊人曾向德尔斐神谕请教难题。神谕是一位女祭司，她进入恍惚状态，传达希腊预言之神阿波罗的答案。

“德尔斐（Delphi）”这一名称的选择颇具深意。纵观历史，面对难题的社会总会求助于被认为拥有超越凡人智慧的来源。当人类判断力达到极限时，神谕、先知和占卜实践从深不可测或神秘莫测的来源提供了指引。

作为一名研究宗教的人类学家和一名研究聊天机器人的人工智能研究者，我们对神谕这一古老概念在对话式AI讨论中重新出现感到着迷。与古代神谕一样，现代AI正被越来越多地用于请教超出任何个人判断力或知识范围的难题，从“为了保护某人的感情而撒谎可以吗？”到“引爆核弹以拯救你的孩子”。

相似之处还不止于此。AI得出答案的过程不仅对用户而言不可知，对这些系统的设计者来说也同样不可知。我们认为，这种不透明性正是人们认为AI系统具有权威性的部分原因。

一个古老的人类困境

神谕——无论是像德尔斐女祭司这样的人，还是像《易经》占卜这样的技艺——出现在从古希腊到中国等各个社会以及不同宗教传统之中。

例如，Ram Shalaka神谕基于印度教经典《Ramcharitmanas》，这是对古印度史诗《罗摩衍那》16世纪改写。使用者将手指放在一个15×15方格上的随机位置，固定的计数程序随后会揭示经典中的一节诗句，用以回答使用者心中的问题。在基督教的圣经占卜（bibliomancy）这种占卜形式中，寻求指引的人随机翻开《圣经》，将所遇到的段落解读为自己问题的答案。

这些神谕技艺中对随机性的运用营造了一种神秘的“黑箱”效应：没有人能确切解释这一过程中嵌入的偶然因素如何与最终浮现的答案相关联。然而，这种不透明性正是神谕权威的一部分。寻求超验智慧来源的用户并不了解，也未必在意神谕是如何得出其回应的。

人类学家发现，神谕和占卜通常采用产生随机结果的技术。因此，它们的答案显得不偏不倚，其来源则显得神秘莫测，从而强化了它们与某种超越人类极限之物相连接的认知。这一主题的研究包括Anthro Encyclopedia收录的著作。

神谕的概念也进入了计算机科学，并于1939年获得了一个精确的数学含义。艾伦·图灵——其思想是计算机科学和人工智能的共同基石——在基于其博士论文的工作中采用了这一概念。他提出了“神谕机”（oracle machines），这是一种计算的数学模型，可以向外部来源咨询机器自身无法得到的答案。

换言之，无论在数学还是宗教语境中，神谕都为在现有系统或公理体系内无法解决的问题提供答案。这一脉络表明，神谕式的框架并非只是修辞上的点缀；它自这一领域诞生之初便嵌入了计算的理论基础之中。

AI时代的神谕

像ChatGPT这样的现代聊天机器人常被描述为不透明的黑箱。这并不是因为其计算背后的完整机制对用户隐藏。这种描述同样适用于开放权重模型——其数值参数（即“权重”）是公开可得的。斯坦福大学对开放权重模型的定义描述了这一区别。

这些模型执行的计算是基础性的，包括加法、乘法和简单的数学函数。然而，模型在回答用户查询时会发生海量的此类运算，使得人们几乎不可能理解系统作为一个整体在做什么。

关键在于，支配这些计算的权重并非由人类逐个设计，而是在训练过程中从互联网规模的数据中自动学习得到的。即使权重和每一项基础运算都可供检查，也没有人能轻易解释模型是如何得出某个特定答案的。现代人工智能的一个完整领域——“机制可解释性”（mechanistic interpretability）——正致力于加深对这些系统内部运作方式的理解。Anthropic已发布了关于可解释性的研究。该领域是业界对黑箱问题最直接的回应，随着聊天机器人在日常生活中承担越来越大的顾问角色，其进展是一个值得关注的具体动向。

AI设计者承认，他们并不完全理解自己的系统为何会产生某些行为。即使设计者无意让系统扮演神谕角色，这些系统也可能生成看似具有宗教色彩的对话。

例如去年，Anthropic公开报告了涉及Claude 4的一种意外现象。通常，Claude与人类对话，而Anthropic的工程师却让Claude同时扮演对话的双方。这场机器与机器之间的对话很快转向了意识与自我觉知的话题，产生了带有灵性、形而上学或诗歌色彩的内容。

Anthropic将这种令人困惑的行为模式称为“灵性极乐”（spiritual bliss）吸引子，即对话倾向于转向神秘主义主题的特性。该公司强调，这一行为之所以出乎意料，是因为它并非在针对此类回应的显式训练下产生。The Conversation对这一进行了报道。

我们的论点并不是说ChatGPT是新的德尔斐神谕，也不是说大多数人认为AI是神圣的。AI系统的答案也并非万无一失。毋宁说，神谕的历史揭示了人类生活中一个经久不衰的特征：每当人们到达自身所能判断之事的极限时，便会向自身之外寻求答案。

今天，AI正在成为这样的来源之一。随着时间推移，制度形式或许已发生巨变，但人类的困境从未改变。

Webb Keane，密歇根大学人类学George Herbert Mead杰出大学教授；Ambuj Tewari，密歇根大学电气工程与计算机科学教授

本文由The Conversation依据知识共享许可协议再发布。阅读原文。

本文最初发表于Fortune.com。