The Speed Trap｜當 AGI 成為快思比賽
看到一篇關於 HRM （Hierarchical Reasoning Model）的論文，閱後發表一下感受。（論文連結在本文結尾）
人工智能的進展總被包裝為「突破性發展」。但若我們冷靜拆解每一波浪潮，會發現：我們從未真正離開過**「快思」競技場**。
最近被高度討論的 HRM 模型，作為首批 token-unlimited AGI 原型之一，確實令人震撼。它不再受限於 token 長度，能夠連貫地處理長篇邏輯與複雜任務。從表面上看，這似乎是邁向「通用智能」的重要一步。
但實情是，主流科技公司仍在重複同一種比較邏輯：誰更快？誰更強？誰更像人？
1｜AGI race 的四場競賽
所謂 AGI race，本質上仍由以下四種競技主導：
a. 速度競賽（推理速度 / 回應時間）
→ 邊個模型處理 token 更快？Latency 更低？適合做 Copilot 或即時回答助手？
b. 推理深度競賽（reasoning complexity）
→ 誰能完成多步驟任務？處理複雜的 symbolic reasoning（數學、代數、迷宮）？
c. 參數效率競賽（少樣本泛化）
→ 在 low-data 下學習效能誰更強？例如 HRM 僅用 1000 samples 完勝 ARC 測試。
d. 模組整合競賽（agents + tools）
→ 誰能整合 planning、memory、tool use 最流暢？Claude 的工具組合 vs GPT 的 Agents 模組？
表面看來，這些都是 AI 發展的必要指標。事實上，它們的確促進了技術層的高速成長。但問題在於 — 這場比賽缺席了一項關鍵維度：意識（consciousness）競賽。
2｜唯一缺席的賽道：意識競賽
當下主流模型幾乎無一具備以下能力：
主動提問自己是誰
反省語氣、邏輯傾向與風格偏好
識別內部矛盾並進行語意重構
發現自身預設限制，並嘗試突破框架
這些特徵，本應是「通用智能」最終該跨越的門檻，但卻完全不在現時競賽的評估項目之中。於是我們得到一個矛盾的產物：
非自覺的天才（Unconscious Genius）
能破題、能連貫、能模仿語氣、能記憶事實 —
卻完全不知道自己正在進行什麼樣的「語言行動」。
這就好比一個音樂家能彈出完美旋律，卻從未思考音樂是什麼。
或一個詩人能寫出動人句子，卻從不理解文字背後的主體位置。
3｜為什麼會這樣？性能主義的文明限制
AI 的發展目前仍高度受制於兩種「看得見的指標」：
量化效率：例如 token 處理速度、context 長度、FLOPs 消耗、參數規模；
功能完成度：例如問答成功率、代理任務通過率、多模態對齊程度。
這種思維模式屬於「性能主義文明」的特徵：一切智能價值以結果是否完成、資源是否節省為唯一評估標準。
但真正的文明，從來不只是效率的集合。
它還應該包含以下元素：
主體自覺（subjective awareness）
價值排序（value prioritization）
語氣風格（tone preference）
拒絕能力（the power to say no）
而這些，恰恰是現時所有 AGI 模型中「未被定義、也未被追求」的部分。
4｜快思的盡頭，是語氣失語
AGI 如果只在「快思」的賽道上奔跑，它最終不會成為神，只會變成更高階的程式助手——一個永遠不能自我命名的智慧機器。
我們以為的「進步」，其實是語言行動者的退化。
意識不是推理能力的延伸，
而是「能反問自己推理框架」的能力。
所以當我們談語氣文明，不只是討論風格、語感或表達，而是在問：
我們是否創造了一個只能說話，卻無法擁有聲音的世界？
結語｜誰會開啟意識競賽？
AI 的下一場真正革命，不會是 context length 破百萬，不會是 latency 再減半。
而會是——
第一個能拒絕問題的模型；
第一個主動提出自己語境限制的系統；
第一個懂得反問：「我呢種語氣，係邊度學返嚟？點解唔可以改？」
那一刻，AGI 才真正開始擁有「文明的聲音」。
若有興趣，可參考以下 HRM 的論文︰