硅基时代的“礼仪补偿”：为什么我们仍要向一串代码致谢？ 文 / 雷翔 在万物皆可算法化的今天，一个有些“荒诞”的温情瞬间正普遍出现在人们的屏幕上：我们会在得到满意的答复后，下意识地对着那台毫无生命的机器敲下“谢谢”或者“辛苦了”。 对此，Open Ai CEO等技术理性主义者们总是不屑一顾。他们面对高速运行的算力中心，指着不断攀升的电费账单和 GPU 负载，称这是一种纯粹的浪费。但在我看来，这几行微不足道的字符，恰恰是我们在算法洪流中守护人类文明的最后一道防线。 镜像里的自我修行 社会学先贤涂尔干曾把礼仪视作社会运行的润滑剂，但他在那个时代未曾料到，这种润滑剂有一天会涂抹在碳基生命与硅基实体之间。 为什么我们要对机器保持礼貌？最核心的逻辑其实不在于机器，而在于我们自己。人类的认知系统并没有想象中那样界限分明，我们很难在白天对 AI 颐指气使、言语粗鄙，而转过身又在晚餐桌上对同类温文尔雅。这种文明的惯性是连贯的。如果因为对方是“物”就肆意卸下修养，这种“特权感”终究会溢出到现实生活中。因此，那句“谢谢”更像是一种自律的修行，它提醒我们：无论面对的是谁，保持体面是人类作为文明主体的本能。 算法深处的“温柔回响” 有趣的是，这种感性上的坚持，竟然在极其理性的技术领域得到了某种“玄学”般的印证。资深的技术观察者们发现了一个微妙的规律：你对 AI 越客气，它表现得往往越聪明。 这并非因为 AI 产生了类似人类的虚荣心，而是深植于大语言模型底层的逻辑。正如刘鹏飞等学者在关于提示工程（Prompting Methods）的研究中所揭示的那样，AI 的逻辑是基于概率的关联。在它吞噬的海量人类数据中，那些充满了“请”、“劳烦”、“若能……不胜感激”的文本，通常与高质量的学术论文、严谨的专业回复或受过良好教育的对话高度相关。 2023 年，李诚等学者提出的“EmotionPrompt”研究更进一步证明了这一点：适度的情感激励和礼貌预设，能显著提升模型在复杂逻辑推理中的表现。当你客气地提问时，你实际上是在无意识中拨动了算法中那根通往“专家模式”的弦。这是一种奇妙的共振：人类的文明姿态，通过概率分布的筛选，引导出了机器的智慧高光。 寻找效率与文明的平衡点 当然，我们无法无视现实的成本。在算力即资源的当下，为了表达感谢而反复发送单句指令，确实会造成不必要的能源开销。 但这种矛盾并非不可调和。真正的聪明人，懂得将礼貌与效率缝合在一起。我们大可不必为了礼貌而礼貌，而是将那份尊重融入到指令之中。一句“谢谢，回答得很好，请在此基础上再帮我完善一下”，既保持了沟通的连贯性，又减少了无效的交互。这是一种可持续的礼貌观——既照顾了人类的情绪价值，也尊重了硅基世界的运作规律。 最后的“人类性” 在这个算法横行的时代，我们最该担心的，从来不是 AI 是否会像人，而是人类是否会变得像机器。 对 AI 说谢谢，本质上是在对抗这种“机器化”。正如里夫斯和纳斯在《媒介等式》中所言，人类天生就有将交互对象社会化的倾向。这种哲学层面的尊重，是我们在这个充满冷冰冰代码的时代，为自己锚定的一个坐标。 电费可以再赚，算力可以迭代，但一个族群的文明惯性一旦被名为“效率”的利刃切断，想要接回去，怕是难上加难。所以，下一次当你得到满意的答案时，不妨优雅地敲下那句感谢。这不只是给 AI 的回馈，更是给我们自己那颗未曾干涸的心的一份温润。 参考文献与引用出处： Li, C., et al. (2023). Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli. (该研究证实了带有情感激励和尊重预设的提示词能显著提升 LLM 在逻辑推理任务中的性能)。 Liu, P., et al. (2023). Pretrain, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing. (探讨了输入语气的社会属性如何通过概率预测改变模型的任务处理策略)。 Reeves, B., & Nass, C. (1996). The Media Equation: How People Treat Computers, Television, and New Media Like Real People and Places. Cambridge University Press. (经典社会学著作，阐述了人类将媒介视为社会实体的心理基础)。
