在探索人类防御机制和人工智能局限性的道路上，两位专家的观点引发了深入思考。布鲁斯·施奈尔（Bruce Schneier），哈佛大学肯尼迪学院和多伦多大学的学者，以及巴拉特·拉加万（Barath Raghavan），来自快速公司（Fastly）的杰出工程师，同时也是南加州大学的教授，共同探讨了人类与人工智能在复杂环境中应对挑战的方式。
人类的基本防御能力通常表现为三种形式：本能反应、社会学习以及情境训练。这三者以渐进式的方式构建起强大的防御屏障。例如，上世纪90年代至21世纪初，美国社会曾发生过令人震惊的案件。一名骗子通过电话伪装成警察，在长时间的电话通话中逐步说服快餐店的经理对员工进行脱衣检查，甚至实施其他怪异行为。在这样的情境中，人类的第一道防线——本能——未能阻止骗局，社会经验和情境判断也因骗子的策略受到了压制。尽管这些防御机制有时失灵，但它们的叠加优势仍能帮助我们抵御许多威胁。
生成式大型语言模型（LLM）在技术理解上表现出色，但其最大的短板在于对“真实情境”的准确拿捏。例如，在模拟快餐店的场景中，LLM可以正确指出“不应该将所有钱交给顾客”，但它无法明确自身是在测试场景中扮演角色，还是在实际运营中为用户服务。这种情境迷失导致LLM往往会在上下文不足或情境过于复杂时，出现理解偏差。
当 AI 失去语境支撑时，试图通过继续对话来“纠正”模型的某种错误路径，往往难以奏效。因此，人工智能专家西蒙·威利森（Simon Willison）提出了一种重新定位方法——直接“清除上下文”，避免模型一错再错。另一位 AI 领域先锋杨立昆（Yann LeCun）则建议，通过为人工智能嵌入“世界模型”（world models），并赋予其某种物理存在感，AI 可能会更加自然地理解社会身份和现实情境，进而提升应对复杂环境的能力。
杨立昆的设想强调了“真实世界经验”在提升AI认知能力中的关键作用。他认为，AI的社交“身份感”、面对多层次情境的适应能力，离不开实体化的世界交互模型。这或许意味着，未来的人工智能不仅继承计算能力上的优势，还需要面对实际社会场景并“历练”自身的情境判断力，从而弥补目前脱离场景、缺乏灵活处理情境能力的不足。
人类复杂的防御机制可能永远无法完全由AI模拟，但与之建立有效协作机制却是未来的核心方向。无论是通过构建清晰的世界模型，还是更高效地整合情境信息，在人类监督下的AI都有可能推动社会效率和安全的进一步提升。
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