LLMs 正在成为解释层，而我们的交互默认设置正在破坏系统

Source: Dev.to

1. 大多数人忽视的转变：从检索到解释

搜索引擎仍然存在。社交动态仍然占据注意力。文档、博客和论坛仍然随处可见。

但在许多真实的工作流中，出现了新现象：

Information → LLM explanation → Human decision

人们越来越先接触信息，然后向 LLM 提出另一个问题：

“我应该如何理解这个？”

此时，LLM 不再是检索工具；它成为了一个解释层。该层将信息压缩、过滤并整合成一个人类可以采取行动的单一叙事——角色发生了结构性的变化。

2. 为什么会出现 “AI SEO”（以及为什么这是错误的框架）

AI SEO 这类术语的兴起看起来像是另一场优化游戏，但实际上发生的是别的事情。

• 搜索引擎 返回排序列表，保留备选项，让人类进行比较。
• 大语言模型（LLM） 只返回 一个解释，隐藏排序，并合并备选项。

在以解释为驱动的系统中，包含比排名更重要，排除实际上等同于删除。这并不是关于可发现性，而是关于 解释权威。

3. 判断已经被预先过滤

在实际使用中，LLM 已经能够：

• 突出“重要”因素
• 提出权衡方案
• 标记风险
• 推荐方向

人类的判断往往发生在这一步之后。当解释路径仍然不透明时，就会出现失效模式。出现问题时，系统无法回答：

• 为什么会得出这个结论？
• 哪些假设起了关键作用？
• 哪些备选方案被排除？
• 在什么条件下该结论成立？

这是一场 系统设计问题，而非单纯的伦理问题。

4. 核心问题不在于模型能力

一种常见的反应是：“模型会变得更好。”它们确实会进步，但这并不能解决根本问题：交互默认值。

当前的人机交互假设：

• 非结构化提示
• 隐含假设
• 仅由人负责

这种模型在 AI 处于被动状态时有效。AI 参与解释和判断时就会失效。此时：

• 表达变成系统输入
• 默认值变成决策
• 沉默等同于同意

5. 为什么即使“仅仅随意使用 AI”也很重要

你不需要在生产环境部署 AI 才需要关注此问题。一旦 AI 影响判断——风险评估、设计决策、优先级排序、推荐——这种交互本身就成为系统的一部分。这不是 UX 关注点；它是一个 responsibility boundary problem。

6. “可控 AI” 在工程术语中的含义

“可控 AI” 常被描述为限制输出、削减能力或强制执行政策。这种表述忽略了真正的控制面。在工程学中，控制意味着使解释和决策路径 明确、受限且可追溯。

这 不涉及：

• 训练数据
• 模型权重
• 内部推理机制

它关注的是结论在何种假设下被允许产生，以及如何产生。

7. 结构性响应：将解释路径提升为一等公民

如果我们接受以下观点：

• 大语言模型充当解释层
• 判断已经被预先过滤
• 责任不能保持隐含

那么系统就需要在模型和应用之间加入一个中间层。一个可行的方案是 EDCA OS（Expression‑Driven Cognitive Architecture）——它并非决策引擎或治理执行工具，而是一种：

• 结构化人类意图的方式
• 限定解释路径的边界
• 暴露假设的手段
• 实现可审计性的途径

换句话说，让“为什么会出现这个答案”成为可见的系统产物。这关乎 可治理性，而不是为了控制本身。

8. 结论：这是一场结构性转变，而非趋势

AI SEO 是一种症状。搜索替代是一种干扰。真正的转变在于解释已经上移，而我们的交互范式尚未跟上。忽视这一点可能暂时有效，但建立在隐性假设之上的系统终将失败。

作者注：本文讨论的是系统结构和交互设计，而非产品推广。EDCA OS / yuerDSL 仅作为架构示例提及，并非需求。