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Claude、ChatGPT 这些大模型很有趣的一点是，无论人类主观认为问题的难度如何，它都按 token 数计费。

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传统认为「理念」（内容/意义）高于「现象」（形式/符号），但在 LLM 定价中，纯粹的符号数量决定了价格，完全脱离了意义维度。

这挑战了我们对价值本源的理解。人类似乎从「知识生产者模式」，到了「意义验证者模式」阶段。

知识生产者模式：Human → Knowledge → World (单向的创造与输出)

意义验证者模式：Human ⟷ AI ⟷ Knowledge ⟷ World (循环的对话与验证)

知识不是对感官现象的被动接受，而是通过辩证法——包括提问、反驳和循环论证——来把握事物的抽象本质（即「理念」或「形式」）。

想到此刻，越来越佩服 ChatGPT 选择以对话为逻辑搭建可视化交互框架。

对话强制人类参与验证过程，每个回合都是一次意义协商。

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未来，稀缺的不是知识，而是注意力、验证能力和意义建构能力。

当信息无限，你的关注模式就是你的存在模式。

（现阶段，AI输出的是概率分布，不是确定性知识。每次对话不只是「验证」，更是风险管理，评估哪些输出可以信任，哪些需要二次确认。）