「过拟合」的世界
早上在X看到一条很好玩的推文：
「 有人中了500万的彩票，特别认真地总结和分享了自己中奖当天的出门路线和下注时的心态。」
底下有人调侃说：这不是过拟合的教科书级案例吗！
一开始有点觉得好笑，但是，只要想想我们平时是怎么被「过拟合」的内容毒害的，我可就笑不出来了。
过拟合……
——这个看似专业的数据科学名词，其实是非常、非常常见的现象，对于我们这些内容创作者来说，更像是剧毒的空气一样，让人窒息。
为什么说窒息呢，因为它不光是悄悄渗透到我们每个人的日常认知、还通过AI严重地毒害着内容创作，蔓延在整个网络生态里，我们所有人根本就无法摆脱。
先说说那个彩票故事吧。
其实故事本身比较好理解，可笑的是生活里太多人这样子，看到明星因为贴了这个面膜肌肤白皙，我们就觉得只要我们贴了也会一样白；看到有百岁老人天天吃素，我们就觉得只要我们吃素，也能活一百岁。
但现实是残酷的，世界并不是线性和简单的。一万个中奖者可能有一万个不同的成功路径，但并不意味着这些路径中有任何一条是可复制的。
我们的问题是，人性天生喜欢简单明了的因果关系，恨不得把运气当作规律，把偶然当作必然，这种惯性让我们一次又一次掉进过拟合的坑里。
AI领域的过拟合：把自己困死在过去的数据里
其实，人类在过拟合上只能算是菜鸟，AI模型才是过拟合的「大师」。
大语言模型厉害在哪？它们善于从海量数据中找到模式。但问题也恰恰在这里：如果数据缺乏多样性，它们学到的只是表面规律，而非真正的内在逻辑。
更严重的是，很多新模型开始使用上一代模型生成的内容作为训练数据。这种「套娃式」的训练，很快就会造成严重的模型崩塌（model collapse）。
模型越训练越单一、越极端，最终彻底丧失了创造新内容的能力。
想一想，这跟彩票中奖者总结出门路线的故事，本质上不是一样的吗？
过去某一次运气好产生了不错的结果，就用同样的规律预测和创造无限的未来，结果只能是适得其反——无穷无尽的重复和枯燥。
比如说，我们平时经常刷短视频、公众号自媒体，我相信你经常会看到，每次一个爆款标题出了，之后就有无限的后继者跟进抄袭，标题的即视感无比严重。
你可能觉得这样很腻味？那我告诉你，换AI来，它可以做到过分十倍、腻味十倍。
网络内容生态的过拟合可怕得多
当过拟合出现在整个网络生态里，它造成的问题，要可怕得多。
AI生产的内容被无限次复制引用，然后再度成为下一轮AI的训练素材，这样的无限循环持续强化那些热门的套路、观点和表达，整个网络就像无限次种植单一作物的农场，看似收成丰富，实际却越来越单调、贫瘠。
这种生态性的过拟合，真正糟糕的地方，是让每个人的创造力和批判性思维逐渐萎缩。
因为所有人面对的，都是千篇一律的套路和虚假的确定性。
更加恐怖的是，这种现象现在已经发生了。
——被内容投毒的AI搜索，无数垃圾反刍造就幻觉从生的「AI深度研究报告」。
——明明新一代大模型的参数量、训练数据指数都远远大于上一代，但却感受不出应该有的提升。
如何避免过拟合的陷阱？
讲了这么多，真正的问题来了：我们该怎么办？
其实，学术界对抗过拟合早就有了许多成熟的套路，比如正则化（regularization），通过设定一些人为的限制，防止模型过于贴合训练数据的表面特征。
再比如dropout技术，在训练时随机丢弃一部分数据，刻意制造出混乱和变量，以提高模型对未知环境的泛化能力。
这些专业术语听起来有点复杂，但其实它们对应到我们日常生活和内容创作中，是完全可以做到的，而且方法也挺通俗。
其实，你看了我接下来说的技巧，就完全不用去看那些「去除AI味儿、AI去重复」的攻略了。因为大家其实说的都是类似的事情。
比方说，你平时创作内容时，不妨故意埋一些「变量」或「彩蛋」，也就是不要让读者一眼就猜到你下一句话要说什么，这就相当于在模型里加入dropout，让读者保持新鲜感。
再比如，你完全可以在关键论点处「藏拙」一下，不用每次都把结论写得太满，整体结构上也不必追求总是三段论，像写作文一样，而是可以适可而止。
这种技法不仅可能给读者留下个「钩子」，而且这种留白和不确定感，其实类似于模型训练时的正则化，反而更接近真实世界。
写小说的时候，我们常用的方法是有时候忽然反套路一下，加入一些意外的、看似不相关的小故事、小细节，增加读者感知的随机性。
这种做法能让我们的作品更生动、更刺激，因为这种才是更贴近现实世界的多样性的故事。
故事自然要有内在的秩序和逻辑，但同时，我们让它不至于变成千篇一律的流水账的秘诀就是，在一定程度上也要映射现实世界的混沌和无序。
到总结升华的时候了？
总结一下吧。
无论是日常的认知、AI的模型训练还是网络内容生产，本质上都是一样的：别把运气当规律，别把偶然当必然，别把定式当宝贝。
AI是归纳总结、构建「完美」、「确定性」的大师，所以我们人类反而不能把追求完美、确定性作为自己的宗旨。
真正能够跳出「garbage in garbage out」循环的人，往往是那些始终保持叛逆心、警觉心，愿意不断给自己制造一些小麻烦、小意外的人。
而我们，也只有这样，才能在AI时代的巨浪之中，保持清醒，不断前进。
所有文章和文章中分享的和AI的长对话，我都会更新在我建立的IMA知识库中。例如本篇文章的附属资料：ChatGPT制作的，关于过拟合现象的Deepresearch报告。
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我是研究写作理论、写故事、琢磨AI写作的码字人：忒修斯的船板。
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