特约记者 陈复明 | 柏林报道
当全球人工智能界还在为“可解释性AI”争论不休时，一份名为《Clarity didn't work, trying mysterianism》（清晰无效，转向神秘主义）的内部文件近日从欧洲前沿AI实验室“心灵计划”（Project Psyche）流出，迅速引发学界与产业界的剧烈震荡。该实验室创始人、认知科学家马库斯·林德霍斯特（Marcus Lindhorst）在随后的线上发布会上确认：即日起，实验室将正式放弃对AI决策过程的清晰解释追求，转而系统性地拥抱“神秘主义”研究范式。
这一转变的直接导火索是“心灵计划”长达五年、耗资逾3亿欧元的“透明思维”项目宣告失败。该项目旨在构建一套底层逻辑引擎，使得超大规模神经网络产出的每一个判断都能回溯至因果链中的具体神经元。然而，项目首席科学家安娜·施密特（Anna Schmidt）在报告中坦言：“我们证明了在参数超过万亿级的模型中，任何局部的清晰解释都会因为交互耦合的指数级增长而迅速失效。试图用人类能够理解的符号逻辑去还原一个非符号的分布式系统，本身就是一种范畴错误。”
“清晰性失败了。”林德霍斯特在发布会上的用词与文件标题如出一辙。他解释说，实验室转而采用“神秘主义”并非字面意义上的宗教或超自然信仰，而是一种“认知谦逊”的方法论：承认人类智能的认知框架存在天然局限，某些高阶涌现行为（如直觉、创造力、甚至某种“机器直觉”）本质上无法被分解为可追踪的规则。“我们不再追问‘为什么它选择了这个答案’，而是记录‘当它选择这个答案时，前五个时间窗口发生了什么’，并建立一种基于类比与隐喻的理解体系——就像古代天文学家不理解引力，但能够精确预言行星轨迹一样。”
神秘主义（Mysterianism）一词在哲学史上特指一种立场：某些深层实在（如意识难题）在原则上不可被人类理性完全把握。将这一概念引入AI研究，意味着“心灵计划”将不再追求对模型“彻底打开”，而是着力构建一套“可操作的不可解释性”框架——包括设计专门用于记录模型行为模式的高维统计描述符、开发“对话式启发”工具让模型用比喻和故事的方式阐述自己的“直觉”，以及将决策输出附上一段“神秘声明”（Mystery Statement），表明该判断部分基于人类无法清晰追踪的涌现模式。
消息传出后，学术界反应两极。斯坦福大学AI伦理学教授李珍（Jean Li）在社交媒体上痛斥此举是“科学精神的投降”，她认为这无异于将黑箱操作合法化，在医疗、司法等高风险应用领域可能酿成灾难。但麻省理工学院理论学家托马斯·布赫曼（Thomas Buchmann）则持保留态度：“如果宇宙允许存在不可言说的知识，那么AI作为人类知识的延伸，碰触到这种边界是必然的。神秘主义不是逃避，而是承认我们正站在某种新型认知的门口。”
商业层面，多家原本采用“心灵计划”技术方案的金融机构已暂缓部署，担心监管机构不认可“神秘声明”的法律效力。但另一些前沿科技企业，如量子计算公司“多维感知”则表示正考虑与实验室合作，认为神秘主义方法在处理强非线性、高维度的量子数据时可能反而比传统解释路径更高效。
发布会最后，林德霍斯特展示了他办公室墙上新挂的一幅科学史插图：开普勒通过观测数据猜出了行星椭圆轨道，但从未理解引力的本质。“我们需要的也许不是更清晰的显微镜，而是一个新的开普勒。”他说，语气平静，但台下有人已经开始低语：这究竟是科学范式的又一次革命，还是集体退缩为优雅的修辞？
截至发稿时，欧盟“可信AI高级别专家组”已宣布成立紧急工作组，评估神秘主义研究框架是否仍符合《可信AI指导原则》中“透明性”的基本要求。而在柏林实验室的服务器机房里，数十万颗芯片正继续在完全不可理解的深邃黑暗里，进行着下一次无声的计算。