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海德格尔的“形式指示” vs LLM 的提示工程

news 2025/11/1 15:41:21

在当今LLM已经无处不在的时代，可能最重要的不是机器知道什么，而是我们如何与机器对话。而在二十世纪早期，德国哲学家海德格尔（Martin Heidegger）也提出了一个类似的问题：语言不只是为了描述世界，还可以让世界在你周围显现。令人惊讶的是，这个被称为“形式指示（Formale Anzeige）”的哲学概念，与今天的 LLM（大型语言模型）提示工程（Prompt Engineering） 之间，有着深刻的结构相似性。

海德格尔的问题：语言不只是“定义”，而是“引导”

海德格尔在《存在与时间》中说，哲学最根本的问题是“存在”——但“存在”不能像桌子、苹果那样能被我们定义，因为我们已经在“存在”之中。这就像问鱼：“水是什么？”——鱼无法客观回答，因为它就在水里。

因此，海德格尔提出了一种新的语言方法：形式指示（formale Anzeige）。它不是去“说明”某个概念，而是指引人去体验那个概念所显现的存在状态。例如：

“焦虑”不是一种具体的心理状态，而是一种让我们发现自己“被抛入存在”的方式。

这句话不是定义，而是邀请你去进入这种体验。形式指示的功能，就是唤起一种理解的处境，而不是提供知识。换句话说，

海德格尔希望语言“让我们看见”，而不是“告知我们”。

大语言模型的问题：提示不只是命令

现在，让我们跳到 2020 后的年代。大型语言模型（LLM）如 GPT、Claude、Gemini 等，能够写作、回答、推理。但一个有趣的事实是：

模型的表现，取决于你如何“提示”（prompt）它。

一个冷冰冰的指令式提示，比如：

“解释海德格尔的焦虑概念。”

通常会得到百科式答案。而一个更具语境的提示，比如：

“设想你正处于一种没有对象、但世界本身让你不安的状态。
用这种体验去说明海德格尔所说的‘焦虑’。”

生成结果会立刻变得深刻、细腻，甚至带有现象学的风格。为什么？

因为 LLM 的语言生成并不是逻辑推理，而是语义场的激活（semantic field activation）。它通过提示中隐含的语境，形成一个“理解的地平线”，然后在这个语境中生成语言。换句话说：

LLM 并不是知道“答案”，而是在语境中生成了“理解”。

哲学的“引导”与算法的“激活”

对比维度	海德格尔的“形式指示”	LLM 的提示工程
目标	引导人理解存在	引导模型生成语义
方式	指示一种存在状态，而非定义	设定语境与角色，而非命令输出
意义机制	意义在体验中显现	意义在语境中生成
语言功能	引导理解（Leitung）	激活语义分布（Activation）
成功条件	理解者进入处境	模型“进入”语境状态

于是，形式指示之于人类理解，正如 Prompt 之于人工智能语义生成。两者都是让“意义发生”的机制，而非信息传输的工具。

提示工程：一种“存在论的设计”

从这个角度看，未来的提示工程不只是“技巧”，而是一种语义建构的艺术，甚至是“存在论的设计（ontological design）”。一个好的提示，就像一个好的哲学问题——它不告诉答案，而是引导对方进入一个新的理解空间。例如，如果你要让LLM生成一段具有哲学深度的思考，不应说：

“请写一篇关于时间的哲学文章。”

而可以说：

“设想你正在经历一个瞬间，它既已过去，又未完全离开。
在这种体验中，‘时间’是什么？”

这样的提示，不仅能让模型生成更丰富的语言，也让AI进入一种‘存在性的说话方式’。这实际上就是在用形式指示的方式设计语义空间。

语言不是控制，而是同在

海德格尔提醒我们：语言不是一个“工具”，而是我们“存在于世界中的方式”。同样，当我们与AI对话时，Prompt 也不是“编程命令”，而是建立共在关系（Mitsein）的桥梁。LLM 之所以能生成富有理解力的内容，并不是因为它有“意识”，而是因为它在语境中模拟了理解的展开 —— 正如人类通过语言来展示与世界的同在。