10多年前在博客上写了这么一篇文章《论真假》，到现如今好像人们都不怎么讲真假了，大家更关心温饱问题，能活着、能搞钱，似乎真的、假的都有道理。另外，伴随AI爆发，识别真假似乎也成了一个技术难题。

一

真假的逻辑基础。

在逻辑学中，语义论（Semantic Theory of Truth）十分有代表性。

塔斯基等逻辑学家和哲学家提出了基于形式逻辑的真理定义，即“T是真的当且仅当p”（T是p的真值），这被称为塔斯基的真值条件。

真假命题的探讨始于推理过程。推理的正确性依赖于前提的真实性，而归纳推理虽然能够从真前提推出真结论，却并不具备必然性，而是具有或然性。类比推理便是这种或然性的典型代表。

假设你每天早上都会查看天气预报来决定穿什么衣服。一天，天气预报员告诉你，由于气压下降和湿度增加，今天的天气状况与上周某一天的天气非常相似。那天，城市经历了一场突如其来的雷阵雨。

你会选择相信这个预报吗？

什么是真、什么又是必然和或然呢？

类比推理过程：

前提一（真前提）： 上周某一天，气压下降和湿度增加导致了雷阵雨。

前提二（真前提）： 今天的气压和湿度与上周那一天相似。

结论（或然性）： 今天也可能会下雷阵雨。

真实性： 前提一和前提二都是基于过去的观察和今天的测量，可以认为是真实的。

或然性： 尽管前提都是真实的，但结论并不具备必然性。天气系统非常复杂，可能受到多种因素的影响，如风向、地理位置、地形等。因此，即使今天的条件与上周相似，也无法保证一定会有雷阵雨。

现实中，你可能会带上雨具。但你也意识到这不是100%确定的，所以可能还会留意天空的变化，持续跟踪天气的变化。接受不确定和预报的不准确性，似乎是一个很普遍的认知。

二

其实我们在探讨真假时，不仅需要关注推理过程，还应深入理解“什么有真假”以及“怎样才算真、怎样才算假”这些概念问题。这与70年代末的“真理检验标准”提法有异曲同工之妙，但更重要的是，我们需要认识到，在特定条件下，事物的真假属性可能并不明显，盲目追求真假的绝对划分，可能会导致对复杂现实的简化和误解。

真假的相对性和一致性。

随着时间的推移，人们对同一事物的真假认知可能会发生变化。例如，古代的普通器皿在现代可能被视为具有收藏价值的文物。这种价值的转变，并非基于物件本身的变化，而是由于人们认知和评价标准的变化。

一致论（Coherence Theory of Truth）认为真理是思想或信念体系内部的一致性，即系统内自洽即真实。

真假的相对性也体现在个体的主观认知上。一枚普通的山石，对于地质学家来说可能具有重要的研究价值，而对于普通人来说，它可能只是一块普通的石头。这种认知的差异，使得真假的判断变得复杂且多样。

存在主义者认为真理是个人经验的，每个人都必须通过自己的存在来定义自己的真理。

威廉·詹姆斯和约翰·杜威等实用主义者则认为，真=有用。陈述的真实性取决于它在实践中的效用，如果一个信念在实际应用中有效，那么它就是真的。

三

AI造假。

利用人工智能技术生成虚假信息、伪造图片或视频等已经非常普遍了。

AI可以生成逼真的假新闻，这不仅误导了公众，还可能被用作政治工具，影响选民意愿。在教育领域，AI造假可能导致儿童接触到不准确的信息，影响他们的认知和判断能力。具体而言，ai造假有这么几个亟需防范的维度：

色情内容制作：AI技术被用于生成不雅照片和视频，受害者包括普通民众和知名人士。

例如，有女性在不知情的情况下，其照片被用于制作虚假色情内容。

商业欺诈：AI换脸技术被用于诈骗案件。

如香港发生的一起案件中，诈骗者利用AI换脸技术成功骗走2亿港元。

媒体内容生成：有组织使用AI技术生成虚假新闻视频。

例如浙江绍兴警方破获的一起案件中，犯罪团伙利用AI技术制作了关于工业园区发生火灾的虚假视频。

个人层面的造假。

例如，美国滑板博主Tim Pool被指控使用AI技术增强其滑板动作的视频，尽管他本人对此进行了反驳。

而如果计算机自己都不知道自己在造假，这种情况就难办得多。

当机器一本正经地胡说八道，我们称它产生了“幻觉” (AI Hallucination，即人工智能自信地给出了不符合事实的回答)。

GTP4之所展现出以往人类才有的“涌现”能力，全靠独特的思维链。而思维链最大的“敌人”，就是机器的“幻觉”。计算机都开始做梦，你还当它真，是不是就尴尬了。

幻觉的存在挑战了我们对于现实和感知的理解，而这又恰恰是ai或者人类幻觉的积极意义，哲学性、生理性，将极大弥补冷冰冰机器和数字的社会学缺失。

四

你坚信的可能是错的，甚至不能迷恋科学。

最近写了一篇文章分析玄学、哲学和科学的关系（玄学不是科学，但包括科学），结论如题。

科学的本质是为了证明更多不科学的存在，这件事本身十分玄学。

技术的发展确实为我们的生活带来了便利，但同时也存在局限性。技术的迭代速度非常快，今天的先进技术可能很快就会被新的技术所取代。此外，技术并非万能的，它也有其局限性和弊端。例如，AI技术可能会造成失业问题，影响某些行业的就业情况。因此，我们在享受技术带来的便利的同时，也应该保持理性的态度，不应过分依赖技术。

真正要做到的应该是学习、利用每个阶段的新技术，而不以此为信念或信仰，就像某些场景，我们学习真实但不要迷恋真实，因为真实和虚假是可以相互转换的。

列出几个与ai相关、未来很可能被颠覆掉的常识或认知：

1、家长普遍提防孩子利用ai写作业，但可能不久的将来，

用ai写作业会成为老师布置的课堂作业；

2、未来也许没有红绿灯和十字路口，因为无人驾驶的普及；

3、ai不会真正取代某一职业，

比如当下大家最担心的设计、文案等等，

而是把这些强相关行业升维抬高到另一个重要性维度；

4、ai的概念会在未来某天消失，

即某种新技术（或者玄学）的出现让人工智能成为了一种传统、落后、低效的技术表达形式，就像移动互联网与传统pc机的关系，比如基于哲学、心理学等的非物理链接媒介；

5、跨界能力或生态链接能力重要性提升，

学校语境是文、理、艺术的相互跨界，事业语境是科技、人文的相互跨界，而非专业纵深、计算力，将成为检验类似ai等技术系统的决定性指标。