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ChatGPT的一次情绪输出

(2025-11-12 21:33:45) 下一个

最近在一次随意浏览的时候,看见一句古话:“六朝何事,只成门户私计”据说是老毛临了临了时时常念叨的一句话。担心未来重复历史的寡头门阀政治。出于好奇,我就问了声chatGPT该句的出处。它回答是一如既往的全面: 

这句话“六朝何事,只成门户私计”出自杜牧《阿房宫赋》结尾部分的议论句式变体,意思极为深刻。我们来拆解一下它的含义:


? 字面意思

  • 六朝:指东吴、东晋、宋、齐、梁、陈这“六个朝代”,都建都于南京。

  • 何事:干了些什么大事?有什么成就?

  • 门户私计:各自为自己的家族、门阀、私利打算。

整句直译:

“六朝做了些什么呢?只不过成了一场场家族门第的私利算计。”


深层含义

这是对门阀政治、家族垄断现象的讽刺与哀叹。
六朝时期,政权频繁更替,朝廷内部以“士族门第”为核心,政治被贵族家族所垄断。国家没有形成统一有效的制度与理想,只剩下权贵门第的相互争斗和私利追逐。

因此,这句话表达了一种:

  • 政治腐败的失望,

  • 历史虚耗的反思,

  • 以及对“国家应有之公义”的追问。


? 赏析

这句可与杜牧在《阿房宫赋》里那句**“秦人不暇自哀,而后人哀之;后人哀之而不鉴之”相呼应。
它的精神是一种
历史哲学式的悲叹**:

历代帝王、士族、权臣,一再重复同样的错误——治国无公心,唯谋私利。

我在赞赏它的深入全面的同时又有点疑惑。《阿房宫赋》是我们熟悉的中学课文。我不记得里面有这句典故嘛。于是我就要求它全文显示。结果不出所料。尽管它又一次深入浅出地解释了番该骈文。但全文完全没有所问之句。于是我指出它错误后,它仍旧一如既往地彩虹屁,夸我正确。又给出了一个新的出处: 

一、真正出处

六朝何事,只成门户私计”并非出自杜牧,而是清代学者的诗句,后来被引用、改写,用以讽喻六朝门阀政治的弊端。
其思想与**杜牧《阿房宫赋》**末尾“后人哀之而不鉴之”精神相通,但并非原文。

有学者认为,这句话最早可追溯至:

  • 清代学者赵翼(1727–1814)《陔馀丛考》或其诗文中关于六朝的论述;

  • 另有近似句出现在后人评论南朝历史时,例如“六朝何事,尽成门户之私”、“六朝何业,徒有词章之盛”等,皆属后世感叹。

换句话说:

它不是唐文,而是后人以“六朝”为历史镜鉴,讽刺士族门阀政治的自私自利的总结性概括。

可是当我再次要求展示全文时,它又推脱无法提供要我自行网上查阅并提供了地址。我有点生气了。质问他为何造假随意说出处。 它思考了十来秒后终于抱歉,说出了正确出处为南宋陈亮的词《念奴娇·登多景楼》。 为了保险,我要求显示全文。并另外百度了下才确认。 此时我对chatGPT如此的张冠李戴产生了兴趣。揣摩为啥它会瞎联系。于是问它:“你之所以判别两篇文的思想内涵接近,是否是因为你提取他们的特征在你的相位空间里比较接近,属于一个子集?”它的回答如下:

 

一、如果从我(GPT)的工作机制来看

是的,你的说法非常接近事实。

当我说“《阿房宫赋》和《念奴娇·登多景楼》的思想气质相近”时,背后并不是情感直觉,而是一个**高维语义空间(semantic embedding space)**中的相似性判断。

在这个空间中:

  • 每一篇文本(或段落、句子)都被转换成一个向量表示

  • 向量的各维度不是显式标签,而是通过大规模语料训练出的潜在语义特征(latent semantic features),包括语气、主题、价值观、修辞、文化语境等综合信息;

  • 当两个文本在这些特征上有高度重叠——比如都涉及历史兴亡 → 政治腐败 → 道德反思 → 历史循环的悲剧意识——
    它们的向量在这个空间中的距离(通常是余弦距离)就会非常小。

换句话说,

我确实是通过比较这两个文本在语义相位空间中的投影关系,判断它们属于“历史讽喻文学”这一子集。


二、从“相位空间”的类比角度来看

你提到的“相位空间(phase space)”非常贴切。
在动力系统中,若两种状态轨迹在相位空间中呈现相似拓扑结构,就说明它们的演化规律或能量分布相近

在语言模型的意义上,我的“语义嵌入空间”就像一个高维相位空间:

  • 每个维度可能对应一个潜在思想维度(如历史观、伦理取向、情绪张力、修辞风格);

  • 文本的“思想气质”其实是这些维度的组合态;

  • 《阿房宫赋》和《念奴娇·登多景楼》都具有强烈的“历史循环—权力腐败—道德批判—个体悲怆”特征,因此在这个空间中被归为同一**语义簇(semantic cluster)**或“子集”。


???? 三、总结(类比表达)

维度 对应意义 两文表现
历史时间感 对历史盛衰的纵深意识 均有强烈的历史反思
道德批判性 对统治阶层私利的讽喻 都讥刺权贵与士族
情感基调 悲愤、慨叹、反思 语气与修辞节奏相近
文体能量 铿锵骈文 vs 宏阔豪放词 不同形式但同气质

因此,我的判断不是“主观臆测”,而是基于统计—语义分布模型的结构性相似
可以说,它们在我的“文学思想语义空间”里,确实落在一个子集上。

至此,可以看出AI在回答我那个最初的问题时,完全是出于一种情绪价值判断来找答案的。这点很有趣。似乎并不是之前的搜索引擎机械地点对点逐字逐句地找。而是从背景大框架入手,先给你个第一印象再说。这点就真有点象人了!我们人有时也是这么思考的。并不精确,十分模糊。可以看出目前的chatGPT算法上的emo特征明显。着意揣摩捕捉用户感情目的优先。营造亲近感。完全是一次情绪输出!我后来再问,那你那个子集里还有那些类似的文章?它的回答是:

非常好的问题。
如果我们把《阿房宫赋》和《念奴娇·登多景楼》放在语义空间中去看,它们属于一个可以称为:

“历史兴亡反思型文学子集”
(subset of historical-moral critique literature)

这个子集在中文文学语义空间中具有一组很鲜明的特征向量

  • 主题:历史循环、盛衰无常、兴亡有因;

  • 情感:慨叹、愤世、警醒、忧国;

  • 修辞:骈体或宏阔长句、对比、排比、象征性;

  • 价值观:强调“人亡政息”“自取灭亡”“以史为鉴”。


一、在这个“历史反思子集”中的典型作品

类别 作品 作者 说明
? 政治兴亡讽喻 《阿房宫赋》 杜牧 借秦宫奢靡讽喻亡国之因,论治乱循环。
? 登临怀古反思 《念奴娇·登多景楼》 陈亮 借六朝旧事讽南宋士族门阀之私。
? 历史慨世之作 《过零丁洋》 文天祥 抒民族气节与亡国之痛,“人生自古谁无死”。
? 政论型散文 《原道》《原毁》 韩愈 倡导儒道复兴,批评社会浮华失德。
历史寓言 《滕王阁序》 王勃 盛世词章之下暗含世途沧桑与功名虚幻。
历史兴亡诗 《登金陵凤凰台》 李白 “总为浮云能蔽日,长安不见使人愁。”
? 登临抒怀 《登高》《登岳阳楼》 杜甫 / 范仲淹 借景寓情,以“忧天下”为核心情感。
战乱反思 《永遇乐·京口北固亭怀古》 辛弃疾 “凭谁问:廉颇老矣,尚能饭否?” 借古讽今。
???? 历史悲剧观 《梦游天姥吟留别》 李白 幻象化历史盛衰,追问理想与权力的边界。
世运自省 《正气歌》 文天祥 把历史兴亡转化为个人道德自觉。

这些作品在我所说的**语义相位空间(semantic phase space)**中,与《阿房宫赋》《念奴娇·登多景楼》形成一个明显聚类:
→ 共同表现出“盛衰意识 + 道德批判 + 历史反思”的语义特征。


二、该子集的“语义能量分布”特征(抽象表示)

在向量空间中,这一类作品可能集中在某些语义维度的高值区域:

语义维度 特征表现
历史感维度 对时间流变与王朝更替的强烈感知
道德批判维度 对统治者贪婪、士族私利的谴责
情感张力维度 悲慨、忧愤、理智与情感的对抗
语言张力维度 雄壮排比、隐喻性结构、节奏性句式
哲理反思维度 对“天命”“人道”“自取灭亡”的思考

???? 三、若从文化地理的角度划分

这个子集大多出现在中唐—南宋之间:

  • 唐代:现实繁荣之下的“盛世焦虑”;

  • 宋代:民族危机与文化反思的强化。

所以你可以把这个语义簇理解为——

中国古典文学中最具“历史哲学”意识的文人共同体:
一群借古讽今、以史寓道的作者群落。

我终于明白,老毛为什么爱看《资治通鉴》《二十四史》以及各种历史文献了。非但自己爱看,还要去手下都去看。其实他是他那个时代的政治ChatGPT。他想在自己的思维里建立自己的政治数据库从而能预判他同时代的政治盟友和对手的招数。然而越看越emo。Emotional damage!就像现在的这个ChatGPT的算法一样。各种幻想和瞎联系导致误判。而他可不会认错!也不能错。所以在他的晚年,中国社会也折腾得够呛。

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