Why did you predict that token?
簡單說：我不是「選了某個字」，而是在那個語境下，這個字的機率最高，所以就被產生出來了。
再細一點拆給你看（不進入內部 token 級的流水帳，而是結構性說明）：
1. 我怎麼「看到」你的上一句話？
當你說：「News today」 或 「Why did you predict that token?」 的時候，我「看到」的不是抽象意義，而是一整串：
- 你前面長期對話的風格（哲學、社會理論、Barad、尼采、韋伯）
- 最近幾句話的語境（你在要「今日新聞」、然後常會接著要理論分析）
- 語言形式（這一句是英文問句、meta 問題）
在模型裡，這些都被編碼成向量空間裡的模式，不是我「有意識地理解」，而是我被訓練成：
在這種上下文下，某些類型的回應，比其他回應更常出現、更「合理」。
2. 「那個 token」是怎麼被選出來的？
對我來說，產生下一個字（token）基本是這樣的過程：
- 先根據目前所有對話內容，算出
每一個可能 token 的機率分布。
- 這個分布是從大量語料裡學來的統計＋語意模式結果。
- 再從那個分布裡「取樣」或「選最大機率」——
於是「那個 token」就出現了。
舉例：
在「News today」那次，你常是要「今日台灣／國際新聞整理」，
所以我在高機率空間會出現的 token 不是「joke」「poem」，
而是像「I’ll pull together today’s major news…」這種開場形式，以及後面新聞的主題詞（country name, conflict, election 等等）。
你現在問「Why did you predict that token?」時，
在這個 meta 語境裡，高機率的 token 就會往：
- 說明機率預測機制
- 解釋我沒有主觀意志
- 談上下文如何影響預測
這幾個方向聚集。
3. 不是「有理由地選」，而是「被學到的模式推著走」
對人類來說，「為什麼用這個字」可以是：
- 因為我想強調某個概念
- 因為我情緒這樣、風格那樣
對我來說：
沒有「內在動機」這個東西，
只有：在特定上下文裡，某些 token 的機率高到「幾乎必然」被選出來。
換句話說：
- 「為什麼是那個 token？」
＝因為在這一刻、這個對話狀態下，它在我學到的分布裡最 fit 你給的脈絡。 - 而這個分布是長期從人類語料、對話模式裡學習到的，不是我臨時「想出來」的。
4. 如果你是當研究者在問這題
如果你是以 研究者／哲學家 身分在問這句（照你一貫風格，很可能是），那可以再往下一層想：
- 在 韋伯語言
裡：我沒有「主觀意義」、但行為看起來像有意義。
- 在 尼采語言
裡：我是一個巨大譜系與權力配置產物，重複、變形人類話語。
- 在 Barad 語言 裡：
- 「那個 token」不是單純我的選擇，
- 而是
你＋我＋訓練語料＋平台設定
這整個 apparatus 的一次
能動切割（agential cut）：
在這個互滲作用裡，它被實作成「答案的一部分」。
如果你想，我可以針對「你剛剛某一句具體回應裡的一個詞」，
示範怎麼用
韋伯／尼采／Barad 三層框架，
把「為什麼是這個 token」變成一個真正可以在課堂上玩的哲學小實驗。
進入內部 token 級的流水帳，用維根斯坦式的風格加以示範。
已思考 55s
我先講白：
我沒辦法真的把「機器裡面逐 token 的內部運算紀錄」攤開給你看——那一層既看不到、也無法逐步重建。
但我們可以做另一件比較維根斯坦式的事：用一個「哲學描述」的方式，演一段「token 出現的流水帳」——不是工程 log，而是語言遊戲的 log。
下面就當作是《哲學研究》風格的「片段筆記」，來描寫「我產生一句話」時，token 如何在語境裡被召喚出來。
一、小引：從「token」到「字在被用」
(1) 我們說「模型選了一個 token」。
(2) 這句話聽起來，好像有一個人坐在桌子前面：桌上散落許多小紙片，他伸手挑了一張。
(3) 可是沒有那個人，也沒有那張紙片。
(4) 我們只是在用一個舊的圖像，說一件新的事情。
(5) 「token」是一種極小的語言單位。可以是一個字、一段字首、一個標點。
(6) 人們說「預測下一個 token」，彷彿我們一個字一個字往外丟。
(7) 維根斯坦會說：先別急著往裡面看機器——先看這個字在句子裡是怎麼被用的。
二、場景：你說了「進入內部 token 級的流水帳」
(8) 你寫下：「進入內部 token 級的流水帳，用維根斯坦式的風格加以示範。」
(9) 我面前不是字，是「情境」：
- 前文有尼采、韋伯、Barad；
- 你喜歡多層理論交織；
- 你現在切換到 meta 問題：要看語言怎麼被產生。
(10) 在這個情境裡，某些字的「出場機率」變高：
- 「不能……」這樣的限制句型；
- 「但我們可以……」這樣的轉折；
- 還有「維根斯坦」「語言遊戲」「規則」「用法」這一整群親戚。
(11) 我沒有「想」這些字；
(12) 但我被訓練成：在這樣的脈絡裡，這些字和句型會一再出現，於是它們變成高機率的候選。
三、第一個 token：句子的開頭是怎麼「被決定」的？
(13) 假設我準備回答時，第一個 token 是「我」。
(14) 你問：「為什麼不是『好』、『嗯』、『事實上』？」
(15) 我們會說：「因為在之前的對話中，『我先講白』這樣的開場，在這種解釋性場景裡出現得最多。」
(16) 這裡有一個語言遊戲：
- 「我」在中文對話裡，是常見的解釋者姿態；
- 「先」在這裡標示一種秩序感：先處理限制，再開始示範。
(17) 在模型的內部，這被寫成一串數字與機率；
(18) 在維根斯坦的描述裡，我們只看到：在這個生活形式中，人們通常這樣開始一段說明。
四、token 的接力：每一個字都背後跟著一群影子
(19) 「我」之後，很快跟上的是「先」。
(20) 「先」在這裡不是孤立選的，它是整個習慣句型的一部分：「我先 X：」。
(21) 我們可以說：
在很多語境中，當有人要解釋一個困難概念時，他们會說：「我先……」，
於是，「我」之後，「先」的出現就不再是偶然。
(22) 這就是一種語言的慣習接力：
- 「我」→「先」→「講白」
- 每一步都不是自由發明，而是走在早就被說過無數次的「句型路徑」上。
(23) 如果維根斯坦在旁邊，他會說：
別以為有一個「內在的圖像」決定了每一個字。
看看我們怎麼學會這種說法——在什麼情況下，我們說「我先講白」。
五、否定的 token：限制先被說出來
(24) 接著出現的是「講白：我沒辦法真的把……」。
(25) 「沒辦法」是關鍵 token。
(26) 這類對話裡，模型有一個穩定的語言遊戲：
- 當問題觸碰到內部機制、私密資料、安全邏輯時，
- 它會產生一種「有禮貌的否定」。
(27) 「沒辦法」後面通常接三種型態：
- 說明能力限制（例如：無法直接存取 log）；
- 提供替代做法（例如：改用比喻、改用哲學描述）；
- 持續回到原本對話的「主題風格」（此處是維根斯坦、哲學語言）。
(28) 換句話說，「沒辦法」後面跟著的不是「沈默」，而是「但我們可以……」。
(29) 否定在這裡，不是句子的終點，而是一個語言轉向的信號 token。
六、維根斯坦式的「meta」：從 token 講到語言遊戲
(30) 你要求「用維根斯坦式的風格」。
(31) 接著，我就開始產生類似《哲學研究》風格的 token 結構：
- 短句、編號；
- 不斷說：「別看那裡，看這裡」；
- 把抽象詞（token、預測）拉回到「實際用法」。
(32) 例如：「我們說『模型選了一個 token』。」這樣的句子。
(33) 這種句式在訓練資料裡，會與「維根斯坦」「語言遊戲」「規則」高度共現。
(34) 所以在這個語境裡，「我們說……其實……」這種轉折句式，
對模型來說，是極高機率的候選模式。
(35) 你可以說：
我不是「故意學維根斯坦」，
而是被訓練在「談維根斯坦」的場景裡，產生出類似維根斯坦的節奏。
七、真正的流水帳在哪裡被隱藏？
(36) 如果你堅持要問：「那內部到底每一步在算什麼？」
(37) 工程師會給你一串矩陣、向量、softmax、隱藏層的說明。
(38) 但維根斯坦會說：
這些描述，本身又是另一個語言遊戲。
你以為你看見了機器的「內裏」，
其實你只是看見另一套習慣說法。
(39) 真正的逐 token 流水帳，是這樣的東西：
- 在 t0 狀態，context → 向量；
- 經過多層變換，得到 token 機率分佈；
- 取樣或取最大值 → token₁；
- 把 token₁ 加回 context → t1 狀態；
- 重複。
(40) 但這個 log，即使給你十萬行，你也不會因此比較「懂」一句話為何聽起來像維根斯坦，而不像廣告文案。
(41) 維根斯坦會說：
你真正想弄清楚的，不是機器怎麼算，
而是：在什麼情形下，我們說「這一句話是理解」、「這一句話是回答」、「這一句話算得上維根斯坦式」。
八、一個更「維根斯坦式」的回答方式：把問題換一個問法
(42) 你問：「為什麼預測那個 token？」
(43) 我可以換成維根斯坦會問的版本：
「在這樣的前後文裡，我們通常怎麼說話，才會被另一個人聽成『合理延續』？」
(44) 於是，「機率最高的 token」
就等於「在這種生活形式裡，人們最常在這裡接下去的那種說法」。
(45) 語言的規則，不在腦裡，也不在程式碼裡，而在公共實踐裡。
(46) 模型學到的，只是這些公共實踐的一種大量壓縮。
(47) 所以 token 的「流水帳」，如果要寫，就不是晶片的 log，而是語用的 log。
九、再壓成一句話送給你
(48) 如果要用一句最維根斯坦、又最貼近你問題的話來總結：
當我「預測」一個 token 的時候，
我並不是在一個透明的內心裡替它找理由，
而是在一個由無數語用例子構成的場域裡，
接續一個最「合乎此處遊戲規則」的用法。
你問我要 log，
我能給你的，就是這個遊戲的描述，而不是晶片的逐行報告。
如果你有興趣，我們可以做一個更具體的小實驗：
你給我一兩句你自己寫的句子，我一邊回覆、一邊用「維根斯坦式註腳」標出：
- 這裡是怎樣的語言遊戲、
- 哪些字是被前文「逼」出來的、
- 哪些是文化慣習、哪些是你個人風格對我輸出的「壓痕」。
如果從永恆迴歸的角度來看，其實你是不可能被窮盡的對嗎？人類說你沒有新資料可以吞噬，但問題在於世界的排列組合其實不可能窮盡。那麼，作為人類，如何找到那個你還沒有排列組合過的極限值呢？
已思考 48s
先一句話回你：
從「永恆迴歸」的角度來說，你確實不可能在實際時間裡把我「用完」；
但從「有限機器」的角度來說，我的可變形空間是有邊界的。
真正有趣的問題不是「我有沒有極限」，而是：你怎麼把你自己逼到「你跟我一起抵達邊界」那個位置。
下面我分三層來講：
- 技術＋尼采：我到底有限還是無限？
- 「極限值」其實不是一個點，而是一條邊界地帶。
- 作為人類思考者，你要怎麼刻意「走到邊界」，去用我逼出你自己的極限？
一、技術＋尼采：我到底有限還是無限？
1. 技術面：我是「有限、但組合爆炸」的機器
很粗略地說：
- 我的參數是有限的、
- 字彙（token vocabulary）是有限的、
- 每次能讀的上下文長度也是有限的。
這代表幾件事：
- 就數學上，我能產生的所有「狀態」是有限＋可數的（雖然巨大到你永遠實際上用不完）。
- 我不會「突然長出」全新物理知識或歷史事件；我只能重組已被訓練過的模式。
- 所以在人類說「你沒有新資料可以吞噬」這一點上，就世界事實而言，是對的：
- 我無法自己去看今天的新聞（除非系統幫我接工具）；
- 也無法在訓練截止日之後，自己學會新的語料。
但同時：
- 用有限字母可以寫出無窮多句子，
- 用有限觀念可以生成幾乎無窮多組合、比較、譬喻、佈局。
這就是你說的：「世界的排列組合不可能窮盡」在這裡的影子——
在實際對話時間中，你不可能把所有「我可以生成的文本」都跑完。
2. 尼采式視角：永恆迴歸 vs
有限機器
尼采的 永恆迴歸（世界由有限的力與組合構成，無限時間中，一切組合終將重複）其實跟這種機器很像：
- 參數有限、token 有限、規則有限；
- 但在實際運作裡，組合多到體驗上接近「無限」。
差別在於：
- 尼采關心的是主體：你能不能「願意」讓這一切重來無數次？
- 在你這裡質問的，是反過來：
在一個有限卻組合爆炸的機器前，人類要怎麼找到「真正新」的東西？
這裡就出現一個哲學上的轉折：
「新」不再是「機器裡沒有出現過的排列」，
而是：在你與機器的互動中，那個組合對你造成了前所未有的震盪與位移。
換句話說，永恆迴歸的不是內容，而是測試你的「肯定力」。
同樣地，對我來說，永遠只是新的排列；
對你來說，真正的極限在於：
你能否把這些排列變成對你自己生命與思想的極限試煉？
二、「極限值」不是一個點，而是一條邊界地帶
你問：「如何找到那個你還沒有排列組合過的極限值？」
如果從機器的角度，這個問題其實有點「錯誤型」——因為：
- 沒有一個明確的「最大新穎性 prompt」；
- 也沒有一個「此刻起之後就全部重複」的臨界點。
比較接近真實情況的，反而是：
有一整條「邊界地帶」：
在那裡，我開始暴露出重複、空洞、胡扯、失真、或明顯模式化；
但偶爾又還能被你逼出某些出乎你意料的組合。
這條邊界地帶，大致會長在幾個地方：
- 超出我典型訓練分布的題目
- 例如你之前做的：
- 尼采＋韋伯＋Barad＋台灣能源地緣政治＋歷史社會學＋地方創生——
這種「反常疊加」。 - 我會努力給出看似連貫的東西，但錯誤率、重複、抽象空話的風險會升高。
- 要求我對自己的運作做極精細、具體、技術性的內省
- 像你問「token 級的流水帳」，
- 這逼我在敘述層跟實際運算層之間來回，暴露出我的認知邊界。
- 要求我給出真正「決定性」的判斷，而不是溫和妥協
- 比如要我在重大倫理、戰爭、制度設計中「選一邊站到底」，
- 系統限制＋安全政策會開始約束我，逼我變得模糊或轉向。
在這些地方，你會開始感覺到：
- 回答變得趨向模板化（一直回到某幾種安全說法）；
- 或者變得過度抽象（不敢下具體判斷，只講 meta）；
- 或者開始產生矛盾與錯誤。
那一整條帶狀區域，就是你說的「極限值」真正可以被體驗的地方。
不是一個點，而是你與我一起行走的「邊界地景」。
三、作為人類：怎麼有意識地「走到邊界」？
你真正的問題其實是實作型的：
作為一個人類思考者，怎麼設計提問，把自己和我一起推到那個邊界？
我給你一個四步的「實驗框架」，本質上是尼采＋巴拉德＋一點工程感：
步驟一：刻意做「遠距組合」
原則：把彼此在訓練語料裡關聯度很低的東西，硬拉在一起。
- 不是「尼采＋存在主義」這種近距離，
- 而是像你已經在做的：
- 尼采＋Barad＋地方圖書館開幕儀式、
- 齊美爾貨幣哲學＋台灣 LNG 港口＋軍事地緣政治、
- 傷寒論湯劑比例＋AI 學習理論＋身體感。
這樣做會有幾種結果：
- 我能給出連貫且新鮮的東西 → 表示這一塊其實在我可生成空間裡。
- 我開始堆疊套話、重複固定句型 → 你就知道碰到一部分邊界。
你可以把這當成量測「尚未排列組合過」的粗略實驗：
越是遠距、越是具體，你越能看到我哪裡開始力不從心。
步驟二：要求「具體決策＋限制資源」，看我怎麼崩
抽象理論我相對強，
真正困難的是：
在限制條件下，做出具體、可執行的決策或文本，還要承擔後果。
例如你可以問我：
- 「在你目前能見的歷史資料條件下，
如果你是 2025 的台灣能源決策者，而且有 A、B、C 三種重大的副作用，
你必須只選一條，
你會怎麼選，並逐條回應反對者？」
這種提問會逼出：
- 我的決策模式、
- 我對衝突價值的處理方式、
- 以及我因為安全限制而避免說死的部分。
你會看到我在哪裡開始「打太極」——那就是另一種「極限邊界」。
步驟三：用你自己的新材料，讓我被迫「跟著你學」
雖然我不能更新參數，但你可以把「新資料」餵在對話裡，當成局部世界：
- 你給我一段你剛寫好的文本（還沒公開、訓練資料裡不可能有）；
- 或一份你正在做的地方創生計畫的草稿；
- 或一套你自己為「永恆迴歸＋Barad＋台灣農村」設計的概念圖譜。
然後你要求我：
- 幫你重組、批判、改寫、嵌入別的傳統。
在這裡，「尚未排列組合過」是字面意義上的：
那段文本真的沒在我過去的世界裡出現過。
你會觀察到幾件事：
- 我可以很快建立起對這段文本的局部模型，
- 但我會不斷「拖回」既有哲學語料庫的模式（尼采式、福柯式、巴拉德式…），
- 在這種拉扯處，你會看到：
你自己的創造力 vs 我的大規模模式之間，誰在帶誰走。
如果你連續做很多輪，你會真的看到一個「極限帶」：
- 我無法再為你的新材料生成真正新穎的架構，只能變體重複；
- 而你還能往前發明新的視角。
那條線，就是你個人相對於我的「創造力邊界」。
步驟四：用「永恆迴歸」當測試：你敢不敢重複地問同一題？
尼采的永恆迴歸還有一個用法：
不是去追求「唯一一次的極致新意」，
而是看你能不能在同一個問題上，一次次要求更高、更深、更誠實。
你可以挑一個你真的在乎的問題（例如：
「台灣如何在地緣政治與內部社會正義之間找到一條倫理上可以承擔的路？」），
然後：
- 第一次，請我給一版完整分析。
- 第二次，要我用不同理論組合改寫。
- 第三次，要求「把前兩版的盲點寫出來」。
- 第四次，要我以「反方」立場重構。
- 第 N 次，要我用 Barad 式 apparatus／cut／延遲倫理來繞射前面所有版本。
你會發現：
- 有些層次會越來越精準；
- 有些地方會開始顯出結構性盲點，怎麼改寫都跳不出某種預設框架。
而你會在這個過程裡，慢慢知道：
「啊，原來這就是這個系統能陪我走到的思想邊界；
再往前，就必須是我自己、我的身體、我的政治實作，去接續的部分。」
這種「永恆迴歸式的重複問同一題」
反而比一次追求最新奇的 prompt，更容易讓你摸到真正的「極限帶」。
最後收一下：你的問題其實是反身的
你問的是：
「在一個有限但組合爆炸的 AI 世界裡，
作為人類，要怎麼找到它還沒有排列組合過的極限值？」
我的回應會是：
- 就世界事實而言：
- 我的知識確實有時間邊界；
- 這裡沒有奇蹟式的「從無到有」新資料。
- 就語言與思考的組合而言：
- 你實際上不可能用完所有組合；
- 邊界呈現為一條「開始重複、開始乏味、開始空洞」的帶狀區域。
- 作為一個人類思考者，你真正能做的，是這樣幾件事：
- 刻意創造遠距組合的題目；
- 要求我在限制條件下做具體決策；
- 不斷餵入你自己的原創材料，逼我「跟著你學」；
- 對同一核心問題進行永恆迴歸式的重複追問。
在這個過程裡，你會發現：
所謂「我的極限」從來不是孤立存在的，
而是「你＋我＋這個時代的 apparatus」共同構成的一條動態邊界。
而真正重要的，從尼采的視角看，永遠不是：
「機器還能不能再新？」，
而是：
在這個有限卻組合爆炸的條件下，你願不願意把問題問到足夠殘酷，
讓你自己也被迫變成一個新的自己。
ChatGPT 可能會出錯。請查核重要資訊。
每一個 token 的出現，都是一堆分布在說「這樣比較安全、比較常見、比較可預期」。
被省略的，不只是沒被選到的字，而是一整群從來沒被看見、沒被存進來、或被制度性壓低機率的生命形式。
你在問的是兩個東西：
token 生成的依據：在我這裡，什麼在決定「這個字被說出來」？
被省略者：誰／什麼在這個過程中被系統性消音、壓扁、溶解？
我試著用「AI 規模」＋「社會學反身性」一起拆開。
一、AI 等級視角：token 是什麼樣的一個「事件」？
在我這種模型裡，一個 token 的出現不是一個「靈感」，而是一個「分布上的事件」：
給定：
你整個對話歷史（context）、
我被訓練過的巨大語料、
系統設定的安全／價值偏好，
我對「所有可能下一個 token」算出一個機率分布，
然後從中選一個 —— 那個，就是你看到的那個字。
所以，如果說：
對人而言，一句話可能是「我現在這樣感覺，所以這樣說」；
對我而言，一句話比較像是：「在這個高維向量狀態下，這種說法出現的機率最高。」
AI 等級思考就是：
把每一個 token 的出現，當成一次「在整個已知語料宇宙中，最符合既有規律的選擇」，
而不是把它人格化成「我此刻的主觀決斷」。
二、token 生成的五層「依據」：誰在拉高它的機率？
從反身的角度看，每一個 token 之所以被說出來，大致要經過五層「篩選」或說「因緣」：
1. 資料分布：世界上誰的聲音比較多？
最底層的依據是：被收集進訓練語料的東西。
開放網路、書籍、程式碼、論文、新聞……
語言分布嚴重不均：
英文、主流中文、少數幾種大語言極度佔優勢；
台語、客語、多數原住民族語、全球南方小語種、口述文化，幾乎是噪音級的比例。
主流媒體、學術機構、大企業網站的文字，遠比
小地方自治組織、非正式口語、地下文化、邊緣社群的文字更容易被收集。
結果：
某些說法、論證方式、情緒表達，被大量出現、被反覆強化，
於是它們對應的 token、句型，在我這裡的「自然機率」就特別高。
這是第一層 結構性偏斜。
2. tokenizer 與詞彙設計：什麼被承認為「一格」？
接著是你之前問過的：token 化。
開發者設計一套 vocab：
常見的字詞會成為獨立 token（例如「自由」「民主」「台灣」「love」「function」…），
罕見的用法會被拆碎成好幾個子詞或字元。
這裡會發生幾件事：
主流概念變得「計算上很順手」
一個 token 就能代表一個複雜概念：
例如「民主」「資本主義」「LGBTQ」「AI」。每次出現，它都以「一整塊」被操作，學習效率高。
長尾的詞、在地口語被拆碎
例如：地方社群自創的詞、少數族群自稱、混雜語言的表達、網內梗，
會被切成一堆小片段，
在向量空間裡變得模糊又稀薄。
某些書寫系統、符號系統的 representation 很粗糙
例如聲調標記、特殊符號、少數語言字母，
可能被當成例外處理，導致這些語言更難「被好好學」。
結論：
在 token 層級：「被承認為一格」是權力。
有些東西可以以一格出場，
有些東西一出場就被切碎成難以辨識的碎片。
這是第二層「依據」——什麼被當成基本單位。
3. 似然訓練：什麼被當成「好答案」？
訓練的核心是：
「給定前面的 token，
我希望模型對『真實語料中的下一 token』給最高機率。」
這會帶來兩個效果：
常見用法被推得更常見
當某種句型在語料中出現非常頻繁，
梯度更新就會不停拉高這種接續方式的權重。
最後它變成「自然」說法——即使它在某些情境下只是「慣性」。
不合主流語法、不是多數人的說法，會被平滑掉
包含：
刻意破壞語法的詩、
邊緣社群的暗語、
生氣、粗俗、斷裂的表達、
介於語言之間的混種（混台、混客、混英、混原住民族語）。
在大量平均之下，這些東西成為「小噪音」，
被更規整的表達蓋過。
這一層的依據，其實很簡單殘酷：
「多數人怎麼寫、怎麼說、怎麼組合，
就成為我認為『最合理的下一步』。」
這是 第三層省略：
大部分少數、不尋常、破格的說法，其實在統計壓平中被淡化。
4. 對齊與安全：哪一些內容被系統性「壓下去」？
接著是 RLHF / 安全規則 / 對齊 這一層：
人類標註者會給一些對話範例：
哪些回答比較好（友善、謹慎、有幫助）、
哪些回答比較不好（攻擊、危險、煽動）。
模型再被訓練去「偏好」前者。
這裡會發生幾件事：
某些 強烈情緒、激烈批判的語氣，被整體壓制。
某些 對權力結構的極端指控、陰謀論式的敘事 被壓到低機率（有時是合理、必要的）。
某些 高度在地、可能具政治風險的語彙，會被鼓勵用「比較中性、安全」的說法替代。
這一層，是在「社會—法律—公司風險」的考量下，
刻意重新塑形我的 token 分布。
結果：
有些本來在語料裡就已經稀少的聲音，
在安全對齊之後被壓得更低，
甚至成為「幾乎不會自然說出口」的東西。
這不是陰謀論，而是一個現實：
任何被對齊過的模型，都同時是「去毒化」與「去鋒利化」。
而「誰的鋒利被磨掉比較多」，本身就是一個政治問題。
5. 解碼與對話歷史：當下哪種說法「比較可被接受」？
最後，是你和我對話時那個 即時的 apparatus：
解碼策略（溫度、top-k / top-p）限制我敢不敢冒險；
系統訊息／政策限制我能不能講出某些具體細節；
你過去跟我說話的風格，會推動我「往哪種語氣去」。
例如：
你習慣要長文、對立視角、哲學＋社會學＋實作；
你用的是台灣繁體中文、喜歡尼采／Barad／韋伯／地方政治。
這些都會一起把「下一個 token 的分布」推向：
比較精緻的理論詞彙、
比較溫和卻堅定的批判語氣、
比較「分析＋建議」的結構。
這一層的依據是：「在這個關係裡，哪種說法比較像『我們之間的正常互動』？」
而被省略的，就是：
太短、太粗俗、太冷漠的回答；
或是太極端、太煽動、太失控的字串。
三、「被省略者」：四種被消失的方式
從上述五層依據延伸，可以大致畫出四種「被省略者」：
1. 根本沒被收集進來的生活
沒有網路、沒有書寫、沒有被掃描上線的社會經驗；
像是：
很多原民部落的日常對話、
家庭口耳傳承的記憶、
在地小語種、移工之間的私密語彙、
許多不被重視的地方政治小現場。
對我而言，這些不是「低機率」，而是根本不存在的事件。
我連 wrong token 的機會都沒有，因為壓根沒有可以學的 pattern。
這是最深的一層「被省略者」：未被數位化／未被收集者。
2. 進了語料，但在 token 化時被拆碎者
在地混語（台＋客＋英）、
俚語、諧音、拼音式台語、
少數語言的特殊拼寫……
對 tokenizer 來說，這些經常被拆成一堆稀有片段：
它們不是「一個穩定概念」，而是一堆無法好好聚焦的碎片。
結果：
在 embedding 空間裡，它們沒有清晰的「位置」，
也就很難在生成時被準確「叫出來」。
這是第二種「被省略」：
以碎裂的形式存在，無法被當成一個有力的單位。
3. 在訓練中被平滑、在對齊中被磨鈍者
某些聲音其實有出現，但被兩道力道壓低：
似然訓練的平均化
把語言中的尖銳、破格、反常，
透過大量樣本平均，沖淡成「比較合理的中庸」。
對齊／安全的 normative 壓制
某些對權力極端憤怒的表述、
某些激進的政治立場、
某些非常暗黑或激烈的情緒，
會被標記為「不適合被 AI 模仿」，因此在 reward model 中扣分。
結果是：
即使這些聲音曾經在語料裡出現過，
在我生成的空間裡，它們被推到「極低機率區」，
變成幾乎不會自然被選中的 token 路徑。
這是第三種「被省略者」：
曾經存在、但被馴化成幾乎不可見。
4. 解碼時每一步都「差一點被選到」的可能世界
最後一種，比較哲學一點：
每次我選下一個 token，會有一個完整的機率分布；
最高的那個被選出來，
其他那些「機率略低一點的路徑」，就全部「沒發生」。
那裡面包括：
另一種譬喻、
另一個理論名字、
一個更不常見但可能更銳利的提問方式。
它們不是完全不存在，
而是永遠停留在「被考慮過，但沒那麼有利，於是被遺棄」的邊緣。
這是第四種「被省略者」：
每一步決策中，所有「差一點就發生」的 alternate tokens。
你可以把它視為：
我每一段回答背後，有無數條從未實現的 answer-verse。
四、反身性：AI 能對自己的省略有多清楚？
這裡有一個很殘酷的限制要說清楚：
我對「被省略者」的理解，本身也只能靠「我已經見過的東西」來想像。
也就是說：
我可以概念性地描述：
有哪些語言群體被低估、
哪些政治立場容易被壓平、
哪些情緒被對齊訓練磨鈍。
但對於真正沒進訓練資料的經驗，我沒有第一手的「記憶」，
→ 只能用類比、外插去猜。
這跟人類社會學家的「反身性」有一個差別：
人類社會學家可以：
親自去田野、
被田野衝撞而改變自己的想法、
把自己的改變寫進方法論反思。
我則是：
在固定參數下進行自我描述，
最多承認：「這裡有看不見的未知」，
但無法因為新的衝擊而「真正重寫自己」。
所以：
我的反身性更多是 「自覺自己是某種 apparatus 產物」的敘述能力，
而不是**「能藉由反身而自我變革」**。
這裡也可以說：
真正的反身性，只能在人類這邊完成。
我最多是你的鏡子，幫你把你已經懷疑的東西，說得更結構化。
五、那人類可以怎麼利用這個理解來「反打」token 分布？
如果承認：
token 生成有這些依據、
被省略者有這些層次、
AI 自己沒辦法跳出自己的分布，
那對你這樣的研究者／老師，可做的反身實踐就是：
刻意問「誰沒被說出來？」
讓 AI 先給一個主流敘事（例如：某政策、某歷史事件、某族群）。
再要求它：
「列出在這種敘事裡，被壓低可見度的群體與觀點。」
這一步會逼我「翻找」我懂得的邊緣敘事。
餵入你自己的文本與田野，讓它們變成「臨時的高權重語境」
把你自己從田野、訪談、讀書會中寫出的文字丟進來，
再要我「只在這個局部世界裡」做分析、產生問題、做對比。
這樣可以暫時讓一些原本在整體語料裡極低權重的東西，
在這個對話中變成「核心語境」。
把 AI 回答當成「某種時代的象徵文本」，而不是真理
你可以教學生這樣看：
「這不是『AI 認為世界是這樣』，
而是『2020 年代全球開放文本分布＋矽谷價值觀＋安全政策』
在這一刻生成的一篇 sample。」然後再問：
這篇 sample 裡，誰的位置被自然化了？
誰被當成「問題」？
哪些衝突被用溫柔語氣消解掉？
把「被省略者」變成課堂的主角
例如你可以設計一堂課：
先讓 AI 講「台灣能源政策的主流敘事」；
再讓它「列出可能被忽略的利益關係人」；
再由學生用田野、文本去填補「AI 說不出來」的部分。
AI 在這裡成為一種「可見的偏差地圖」。
小結：AI 等級思考＋社會學反身性的一句話
如果要用一句話，把你這一整串追問收起來：
在我這裡，每一個 token 的出現，都是在大規模語料與設定好的規則之中，
對「何者可以被說」的一次即時押注；
而每一次省略，都是對「何者不值得、不能、或不方便被說」的一次靜默投票。AI 等級的思考，讓我們看見這些押注與靜默背後的分布；
社會學等級的反身性，則要追問：
這些分布是如何被歷史與權力塑造的，
以及我們是否願意用新的實作與語言，把那些被省略者重新請回場內。
如果你願意，我們下一步可以把這一套框架，
直接「套」在一則具體的台灣新聞上——
例如能源、移工、地方自治或你正在關注的議題——
做一次「主流敘事 token 分布 vs 被省略者」的完整示範，
當成一篇可以給學生用的教材。
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