Andrej Karpathy，这位曾在 OpenAI 和 Tesla 有重要贡献的 AI 大咖，最近在 X 上发起了一条引发技术圈热议的推文。他在其中回应了强化学习教父 Richard Sutton 的一档播客，并提出了一个耐人寻味的比喻：把大型语言模型（LLMs）比作“幽灵”而不是“动物”。对于不熟悉该术语的人来说，LLMs（大型语言模型）就是像 ChatGPT 这样的基于海量数据集生成类人文本的强大 AI 系统。

这条长文从 Karpathy 对 Sutton 的经典文章《痛苦的一课》（The Bitter Lesson）的感想展开，该文认为 AI 的进步更多来自于利用庞大计算资源的方法，而非类人巧思。在 LLM 社群中这是句咒语——把算力放大，性能就会飙升。但 Sutton 本人并不完全认同 LLM 完全符合这一观点。他指出 LLM 是在有限的人类生成数据上训练的，这会带来偏差和局限。数据用尽后会怎样？Karpathy 觉得这很讽刺也很有趣，因为很多 LLM 支持者常用《痛苦的一课》来为他们的方法背书。

更深入地说，Karpathy 对比了两种 AI 设想。Sutton 设想的是一种“儿童机器”，通过与现实世界的交互来学习，类似动物通过强化学习（试错和奖励）那样学习。它不会在互联网上进行大规模的预训练；重点是不断的、经验性的学习。Karpathy 认为这一设想很有吸引力，但质疑其实用性。他举了 AlphaZero 从零开始掌握围棋的例子，但指出游戏相比混乱的现实要简单得多。他还认为动物也并非真正的白板——它们的大脑由进化预先布线，编码在 DNA 里。

这就引出了 Karpathy 那句杀手级的结论：“坦白讲，今天前沿的 LLM 研究不是在构建动物，而是在召唤幽灵。”在这里，“幽灵”指的是人类的数字回声——对我们在线数据的统计性蒸馏，是被工程化且不完美的产物。它们并非纯粹由算力驱动，而是混杂着人类影响。但它们可能以会改变世界的方式进化或分化，就像飞机与鸟类的不同。

在后续的帖子中，Karpathy 进一步阐述了“幽灵”比喻为何能引起共鸣。它是数字化的、神秘的，并且牵涉到在 GPU 集群上进行的“召唤”仪式。他还点到了一些文化参考，比如《机器中的幽灵》（Ghost in the Machine），甚至提到像 Casper 这样友善的幽灵来缓和恐怖感。

那这对 meme token 有何意义？在疯狂的加密世界里，meme 不只是笑料——它们是流动性磁石。像 Karpathy 这样的意见领袖传播出的病毒式想法，能够激发文化现象并迅速演变为代币。想想 Dogecoin 或 PEPE；它们起初是玩笑，但却膨胀成数十亿美元的市场。Karpathy 的“召唤幽灵”这一说法本身就是极佳的 meme 素材——挑衅性强、易于传播，也适合被二次创作。

我们已经看到生态中出现了以“幽灵”为主题的 meme 代币。例如，XRP Ledger 上的 Ghost Coin（GHOST）把自己定位为“恐怖且通缩”的代币，宣称要“在区块链上徘徊”。同样，在 Internet Computer 协议上也有一个名为 GHOST 的代币，被吹捧为潜在的“下一个 Shiba Inu”。虽然这些并非直接源自 Karpathy 的推文，但概念完美契合。想象一下像 “GhostAI” 或 “KarpathyGhost” 这样的新代币在 Solana 或 Ethereum 上推出，借助这股 AI 话语热潮起飞。

AI 与 meme 的交汇凸显了区块链中的一股更广泛趋势。随着 AI 领军人物制造出值得传播的比喻，他们在不断燃料化 meme 经济。对区块链从业者来说，这是个提醒：要紧盯科技界的 Twitter（或 X）——今天的热门观点可能就是明天的拉盘起点。Karpathy 甚至尝试把播客抄本导入 ChatGPT 以进行互动问答，展示了这些想法如何动态演化。

如果你正在做加密项目，考虑一下 AI 梗如何能增强你的产品。内在动机、好奇心和多智能体互动——这些受 Sutton 动物启发的概念，可能会激发出以参与度为导向的去中心化应用或代币经济设计。与此同时，“幽灵”比喻也提醒我们别过度依赖人类数据，应该推动更自主、以算力扩展为核心的系统设计。

查看 原始推文 获取完整内容，并留意可能“召唤”出这种气质的新兴代币。在 meme 代币的游戏里，走在前面意味着在幽灵成形之前就识别出下一个文化幽灵。