从辅助驾驶到重新定义赛道：AI 带来的意外联想

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jishuzhain
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OnionSec

2026年10月19日 16:59
广东

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今天聊着聊着，话题从 OpenAI 等顶级模型公司开始探索数学前沿，一路聊到了《为什么伟大不能被计划》，最后竟然绕回了我自己这段时间的生活。

这条路径多少有点离谱。

一开始，我们聊的是 AI 在数学研究和证明上的能力。原本以为大模型只是辅助数学家查资料、整理思路、处理一些重复劳动，没想到它们已经开始向数学研究的前沿推进，甚至让一些原本被认为需要人类长期探索的问题有了新的进展。那种感觉，就像原本以为只是来了个辅助队员，结果发现人家直接扛着火炮冲进了数学界。

当然，AI 的数学能力究竟到了什么程度，具体成果是否成立，依然需要严格验证。但至少有一点值得思考：当一种新工具开始触及过去被认为高度依赖人类直觉、经验和创造力的领域时，我们原先对能力边界的认识，也可能需要重新审视。

然后，我突然想起了《为什么伟大不能被计划》。

这本书我以前读过两遍，还专门写过研究文章。书里有一个让我印象很深的比喻：在暗室里找盒子。 你不知道盒子在哪里，也不知道盒子里装着什么。如果一开始就认定自己要找的东西必须是什么样子，那么你可能会错过其他有价值的发现。相反，如果能够探索那些原本没有预料到的方向，就有机会发现意料之外的东西。

从 AI 开始探索数学前沿，到暗室里寻找未知的盒子，我觉得两者竟然有些异曲同工。

前者是在重新探索人类知识与能力的边界，后者是在讨论探索本身的价值。我们不一定能提前知道什么问题值得研究、什么路径最终会产生重要成果，也不一定能在出发之前就准确描述终点。有时候，正是那些偏离原定路线的探索，带来了新的可能性。

然后，更神奇的事情发生了。

我突然想起自己在 2026 年 1 月 31 日写过的一篇文章：》从“检测恶意”到“发现异常”：基于 Novelty Search 的威胁检测新范式。》

当时，我从威胁检测工作中的一些困境出发，尝试借鉴进化计算中的 Novelty Search 思想，重新思考恶意软件检测的问题。

传统的恶意软件检测，通常需要判断一个文件究竟是恶意还是良性。我们建立规则、训练模型、分析样本，试图从已知的恶意行为中总结规律，再将这些规律应用到新的样本上。

但实际工作中有一个麻烦的问题：真实世界里的正常行为，很难被完整定义。

同一个程序在不同机器上、不同业务环境中、不同时间段里，可能表现出不同的行为。所谓的正常，往往依赖具体的环境与上下文。攻击者也会不断使用混淆、虚拟化和各种语义保持变换，让恶意样本尽可能避开已有的检测规则与模型。

于是，我开始思考：如果我们很难完整描述什么是正常，能不能换一个角度，不再一开始就执着于判断一个对象究竟是不是恶意，而是先研究它是否显著偏离了我们对正常世界的认知？

这就是我当时尝试引入 Novelty Search 思想的原因。

与其只盯着已知的恶意特征，不如探索那些与既有认知存在显著差异的对象，从中寻找值得进一步分析的线索。

当然，新颖不等于恶意，异常也不等于攻击。 发现偏离，只是调查的起点，而不是最终结论。这篇文章更多是在提出一种值得研究的建模思路，并不是宣称已经找到了一套经过充分验证、能够取代现有检测体系的工程方案。

写完这篇文章时，我大概是在试图回答一个技术问题：当我们无法完整定义正常时，能否通过探索未知，发现传统检测方法容易遗漏的威胁？

没想到，几个月之后，我又在自己的生活里碰到了类似的问题。

今年经历了很长一段时间的求职、面试、等待和反复落空。以前总觉得，人生应该沿着一条相对明确的路线前进：努力工作，积累能力，获得更好的机会，找到一份合适的工作，然后尽可能长期地拥有稳定的生活。

这些目标本身没有什么问题。

但当我越来越执着于确定的结果时，生活也逐渐变成了一连串需要完成的任务。每一次面试都可能被赋予过高的意义，每一个机会都容易变成救命稻草。结果还没有发生，就已经开始想象失败之后怎么办；还没有得到答案，就提前承受了各种可能的坏结果。

最近，我开始试着放下这种执着。

不再把每次求职机会都当成决定人生走向的关键节点，也不再要求自己必须尽快抵达某个确定的终点。尝试过一种低欲望、极简的生活，少花钱，散散步，看看书，去熟悉的咖啡馆坐一会儿，留意路边的风景，偶尔遇到一些意想不到的人和事。

有时候，甚至不需要发生什么特别的事情。

可能只是走过一个熟悉的地方，发现店铺已经换了模样；可能是坐在咖啡馆里看书，突然觉得自己有了一个可以暂时落脚的地方；也可能是在路上遇见一只从前没见过的伯恩山犬，回家之后才发现，自己竟然真的记住了那个瞬间。

这些事情未必能够转化成什么实际成果，也不一定能帮助我更快找到工作。

但它们确实让我重新注意到了生活本身。

现在回头看，才发现自己不知不觉间，竟然也在实践某种与 Novelty Search 相似的思路。

不再要求每件事都必须服务于预设的目标，不再急着把所有经历归类为成功、失败、有用、无用。允许自己探索一些暂时看不出价值的东西，也允许生活中出现一些没有提前计划的路线。

当然，我并不是说人生应该完全没有目标，更不是说只要追求新颖，就一定能找到有价值的东西。技术上的新颖性搜索需要严谨的评价机制，生活中的探索也同样需要现实约束。我们终究还是要面对工作、收入和生活的具体问题。

只是，目标可以存在，但不必成为衡量每一个当下的唯一标准。

最有意思的是，这个想法并不是我今天刻意总结出来的。

是聊到 AI 对数学研究的冲击时，我突然想起了那本书；想起那本书之后，又想起了自己写过的文章；再回头看看最近的生活，才发现原来那些曾经停留在书本和技术研究里的想法，已经在不知不觉间进入了自己的日常。

一条从 AI 数学研究出发，经过《为什么伟大不能被计划》里的暗室与盒子，再绕到 Novelty Search、威胁检测，最后落回个人生活的路径。

这弯拐得确实够远。😂

但也挺有意思。

以前读书，可能更多是在理解作者说了什么；后来写文章，是尝试把某个思想应用到具体的技术问题里；再后来，经历了一些事情，才突然发现，原来同一种思想还可以帮助自己重新理解生活。

有些东西，并不是读过两遍就真正理解了。甚至写过文章、讲清楚了原理，也不意味着自己已经能够在现实中运用它。

有时候，它会先留在脑子里。

直到某一天，因为某个看似毫不相关的话题，它突然冒出来。你重新审视它，发现它竟然能解释自己正在经历的某些事情。

那一刻才意识到，原来书里的盒子，可能早就在自己身边了。

只是以前一直忙着赶路，没有注意到而已。🤔