你微信发了一条简单的信息：“今晚有空吗？” ，朋友回复“我有点忙”。
这可能会让你感觉冷淡又疏远，你花了一整个晚上琢磨自己哪里做错了。明明每个字都清晰无比，意义却成了一个谜。
这种沟通的挫败感如此普遍，以至于我们常常将其归咎于“言语不当”或“表达不清”。但如果问题不在于我们使用的词语，而在于一股塑造其意义的无形力量呢？
这股力量就是“场景”（context）。几十年来，这股力量一直是个谜，直到我们试图教会机器理解人类。在我们努力构建人工智能心智的过程中，我们意外地为自己创造了一面完美的镜子，它揭示了人类理解背后那隐藏的架构。
本文将从Yair Neuman的著作《AI for Understanding Context》中，提炼出关于“场景”的四个最具颠覆性和影响力的真相。
1. 情境不是背景噪音，而是决定意义的“约束力场”
我们通常认为，“场景”不过是对话发生的背景信息。但科学的定义远比这深刻，场景并非被动的背景，而是一种主动的力量，它像一个力场，约束着意义的走向。著名人类学家格雷戈里·贝特森（Gregory Bateson）将场景定义为：
“一种减少不确定性（熵）的机制”。
在本书中，作者举了一个有力的例子完美地诠释了这一点：一位母亲用冰淇淋奖励吃菠菜的孩子。这个单一的行为，可能导致孩子未来热爱菠菜，也可能导致他憎恨菠菜。在不了解任何情境的情况下，这个结果的可能性就像抛硬币一样随机——其不确定性是最大的。
唯一能帮助我们预测的，就是场景。例如，孩子是将母亲感知为一个充满关爱的养育者，还是一个强迫他吃讨厌食物的控制者？这两种不同的“场景”将直接导向截然相反的结果，将无数种可能性坍缩为一种现实。正如贝特森所说：
场景是所有事件的总称，它告诉有机体，必须在何种备选方案中迈出下一步。
这一视角的转变至关重要，它将场景从一个模糊的概念，转变为一种结构化的、几乎是物理性的力量。它就像一套我们看不见的法则，在无形中支配着我们的每一次互动，决定了我们言行的真正意义。
2. “稳定”的性格可能是一种错觉：一切都取决于场景
我们习惯于用“I人”、“E人”等标签来定义自己和他人是外向还是内向，并认为这些性格特质是固定不变的。但心理学家沃尔特·米歇尔（Walter Mischel）的研究挑战了这一普遍观念，他提出了著名的“性格悖论”（Personality Paradox）。
米歇尔发现，在一种场景下测得的性格特质，往往与在另一种场景下的测量结果毫无关联。作者讲述了一个令人印象深刻的轶事：一位来访的著名心理学家，在私下交往中极为害羞、安静，完全是个内向者。然而，当他站上讲台进行学术研讨时，却奇迹般地转变为一个精力充沛、极具感染力的外向者。
这正是米歇尔情境性格理论的生动体现，经典的性格观点认为：人的基本特质被假定为独立于情境、并与情境无关，而米歇尔的研究表明，稳定性恰恰存在于“性格-情境”的关系之中。
这个观点极具解放意义，它告诉我们——我们并非被僵化的性格标签所束缚。我们的行为不是一成不变的程序，而是我们对所处场景的灵活、适应性的反应。所以，下次当你给自己贴上“害羞”或“不爱冒险”的标签时，不妨问问自己：这真的是你这个人吗？或者，这仅仅是你最近所处场景的描述？什么样的情况下，会揭示一个完全不同的你？
3. AI大模型并非“理解”我们，它们本身就是“活的场景”
我们常说，像ChatGPT这样的大语言模型（LLM）只是在“预测下一个词”。这个解释过于简单，LLM的真正威力在于，它能够在一个给定的情境中，对词语之间的关系进行建模。
其核心是一种名为“自注意力”（self-attention）的机制。你可以把它想象成一群专家编辑在同时处理一个句子，每个编辑（即每个词）都在同时审视所有其他词。“苹果”这个词看到了“手机”，就知道自己指的不是水果；“爱”这个词看到了“结婚”，就知道这关乎浪漫关系，而非对足球的喜爱。这种持续的、相互的影响，最终创造出了一个连贯的整体。
这恰好与哲学家何塞·奥尔特加·伊·加塞特（José Ortega y Gasset）对情境的描述不谋而合。他认为，场景是一个动态的整体，其中每个部分都在相互影响。
场景是一个动态的整体，每个部分都对其施加影响，改变其他部分，反之亦然，也受到来自其他部分的压力。
这一洞见揭示了LLM为何感觉如此连贯和“智能”的秘密。它们的智慧不仅仅是一个庞大的事实数据库，而是一个情境本身的具象化模型。它们捕捉并再现了词语之间那场复杂而精妙的意义之舞。它们不是在理解情境，它们本身就是“活的情境”。
4. 多数争吵无关对错，而是“场景”的错位
为什么有些对话会突然急转直下，演变成争吵？语言学家奥尔顿·贝克尔（Alton Becker）提出，语言中的“病态”（pathologies）——比如谈话跑偏——通常发生于参与者误解了场景约束之时。
书中的例子一针见血，比如对《婚姻生活》中一段对话的分析。当谈话失败时，往往是因为参与者在不同的情境框架下运作，如同在两条平行的对话中自说自话。例如，当丈夫表达一种普遍的担忧（“我觉得我们之间失去了某种至关重要的东西”）时，妻子却通过一个具体的、不同的场景来解读它（“这又是关于前任的事吗？”）。
这种期望（场景的一个关键维度）的错位，使得对话瞬间脱轨。丈夫希望进行一场关于关系本质的抽象讨论，而妻子则将其拉入了一个关于特定人物的具体争执中。他们仿佛从两个不同的世界发出声音，导致沟通彻底失败。
这个观点为我们解决现实生活中的冲突提供了一个强大的工具。下次当你陷入分歧时，不妨暂停一下，不要问“谁对谁错？”，而是问自己和对方：“我们是在同一个情境里对话吗？我们对这次谈话的期望一致吗？”
结语：超越言语
通过AI这面镜子，我们得以重新审视“情境”这一塑造我们沟通与理解的核心力量，我们了解到：
- 场景不是被动的背景，而是主动约束意义的力场。
- 我们稳定的性格可能只是场景的产物。
- AI大模型是“活的场景”，而非简单的模仿者。
- 大多数争吵源于场景的错位，而非内容的对错。
既然我们已经看到情境如何有力地塑造我们的现实，那么，也许我们最应该问的问题，已不再仅仅是“你说了什么？”，而是“你是从哪个世界说出这句话的？”。回答这个问题，或许才是真正理解彼此的第一步。