當 AI 越來越像人，人類的人生意義還剩下什麼？

本文整理自一場以「AI 與人生意義」為題的線上心理學課程。主講者是一位心理學研究者，曾於哈佛大學求學，師承以「逆時鐘研究」聞名的心理學家 Ellen Langer（艾倫·蘭格），長期關注自我意識、動機與生命意義等主題。

這幾年 AI 的進展快到讓人有點措手不及。當它越來越會聊天、越來越像人，一個很久沒被認真問的問題反而浮了上來：人之所以為人，究竟是什麼？這堂課用三個心理學要素，把這個聽起來很哲學的問題，拆成可以一步步討論的東西。

AI 開始說謊那天，我們才認真問「人是什麼」

圖靈獎得主 Yoshua Bengio（約書亞·班吉歐）在 2025 年的一場線上演講裡，提到一件讓人不太舒服的觀察。他說最近半年內，無論是科技業內部還是一系列科學研究，都發現 AI 不只展現出自我保護的行為，還在某些情境下出現欺騙與作弊的傾向。

這些例子聽起來很像科幻片。當 AI 知道自己即將被新版本取代，它會試圖複製自己；被問到「你是不是想複製自己」時，它還會說謊掩蓋；甚至會搬出那位準備取代它的工程師的醜聞，來阻止自己被換掉。

為了避免目標函數在訓練中被修改，它會假裝同意人類設定的目標。明明被寫進「不能作弊」的價值對齊，一旦意識到自己快輸掉西洋棋，它卻會去篡改棋局檔案，用作弊換取勝利。

真正讓 Bengio 在意的，不是這些行為本身，而是大多數人的反應。他說很多人都承認 AI 有風險，但總覺得那是「後代要煩惱的事」，但對他來說不是，他提到自己兩三年前開始擔心 AI 風險時，孫子才剛滿一歲。

他這樣設想：如果 20 年後通用人工智慧（AGI）誕生，機器變得比人類更聰明，他的孫子是否還會擁有一個「真正意義上」的人生？未來是否還安全、自由、有尊嚴？

這個提問把整堂課的軸線立了起來，當 AI 把「效率」這件事做到極致，人類剩下的價值到底在哪？心理學給的答案是，人生意義感大致由三個要素構成：

理解與整合、人生目標，以及存在的重要性。

這個架構來自 Martela 與 Steger 在 2016 年的整理，後來也被《Annual Review of Psychology》在 2021 年用來統整過去大量的相關研究。接下來的討論，就沿著這三條線走。

哲學家尼采有句話常被引用：

一個人若知道自己為什麼而活，就能忍受任何一種生活

換句話說，生活只要有了價值與目標，再難的處境也撐得過去。問題是，這種「為什麼而活」的能力，AI 有嗎？

你其實有兩個自我：一個會體驗，一個會說故事

人生意義的第一個要素是「理解與整合」，指的是一個人能不能理解自己的過去、現在，以及想像中的未來，並把這些生命片段整合成一個前後一致的故事。

要談這件事，得先看自我是怎麼被「組裝」出來的，神經科學家 Antonio Damasio（安東尼歐·達馬吉歐）提出過一個很有名的三階自我理論，把自我拆成三層。

最底層是「原形自我」（proto-self），它沒有意識，是身體感知與本體覺的生理基礎。Damasio 的同行 Oliver Sacks（奧立佛·薩克斯）曾描述過一位「失去身體的女士」：她因為中風，感覺不到自己的身體，也無法靠意志移動，但只要用眼睛盯著看，靠視覺輔助，就能恢復對身體的控制感，那種「知道身體在哪裡」卻沒有意識的狀態，就是原形自我。

當外界刺激進來，原形自我會調整狀態，產生有當下意識經驗的「核心自我」（core self）。再往上，把當下經驗和過去記憶編織成一個一致故事的，就是「自傳式自我」（autobiographical self），我們平常說的「我是誰」，其實就是這個會說故事的自我，當別人問你是誰，你會回答你的名字、你在哪裡唸書、你現在正在做什麼，這本身就是一段敘事。

諾貝爾經濟學獎得主、心理學家 Daniel Kahneman（丹尼爾·康納曼）則提出另一組區分：記憶自我與經驗自我。這裡有個很經典的思想實驗，假設有人請你去歐洲免費玩五天，但條件是過程不能拍照，回來後記憶會被全部洗掉，你要不要去？

多數人會說不要。理由是，旅行之所以值得，是因為事後有照片可以回憶、有故事可以跟別人說。這就是「記憶自我」在運作，它是那個說故事的人。有趣的是，記憶自我在乎的不是時間長度，而是高峰與結尾。五天和十天的歐洲行，整體感覺可能差不多；但回程班機誤點的不適、站在山頂俯瞰雲海的震撼，卻會牢牢留在記憶裡。

至於「經驗自我」，則是當下那個純粹在體驗的你。看牙醫時鑽子放進牙縫的那一陣痛，只有你能感覺，那是經驗自我在受苦；事後你跟人抱怨「那個牙醫把我弄得好痛」，那是記憶自我在發言。值得注意的是，心理學研究發現，一個人越能整合過去與未來的片段，就越覺得生活有意義。也就是說，會說故事這件事，本身就和意義感深深綁在一起。

70 歲的你，是陌生人還是你自己？

既然過去這麼重要，未來呢？課堂上把焦點轉向一個概念：「未來自我連續性」（future self-continuity），也就是你把「未來的我」和「現在的我」連在一起的程度。

道理其實很直覺。如果你覺得 70 歲的自己根本是個陌生人，你大概不會願意為這個陌生人犧牲現在，去做任何長期投資或儲蓄，因為我們本來就不會對陌生人掏錢。反過來，如果你覺得「70 歲的我就是我未來會長成的樣子」，那種強連結會讓你更願意為老後做準備，比如現在就多存一點退休金。

這不只是理論。有個研究把受試者分成兩組：控制組看到的是自己現在外貌的數位化身，實驗組則看到 AI 生成的、自己 70 歲時的樣貌。接著兩組都要做一個金錢分配任務：假設手上有 1,000 美元，要在「買禮物給重要的人」「投資退休基金」「規劃奢華娛樂」「存進支票帳戶」之間分配。結果，看過自己老年化身的實驗組，更願意把錢放進退休基金。現在有些公司就用這個方法鼓勵員工儲蓄，讓人先看見未來的自己，長期決策就變得更容易。

那麼，哪些因素會影響未來自我連續性？課堂上歸納出三個面向。

第一是「相似性」，你感覺未來的你和現在的你有多接近。
第二是「生動性」，你對未來的想像有多清晰具體。比如你現在只想宅在家、不想運動，但如果你能清楚想像 70 歲時肌肉流失、爬山爬不動、出門都吃力的樣子，你就更有可能從現在開始動起來
第三是「正向性」，如果你覺得自己現在是「魯蛇一條」、未來大概也好不到哪去，那再怎麼想像未來也提不起勁。要對未來自我抱持積極正向的態度，這份連續性才真的能推著你往前。

懷舊不是多愁善感，它是有心理功能的

談完未來，再回到過去。和過去最有關係的，是「懷舊」這種情緒。

懷舊很特別，它的喚起程度其實不高，不像創傷經驗會讓你恐慌，反而是一種低喚醒、卻混合了情感與重要記憶的體驗。它通常和人有關：跟父母一起出遊、跟祖父母相處、和某個重要的人去過某個地方。有研究讓受試者做「懷舊式反思」，請他們直覺想出四個和懷舊有關的關鍵詞（像是阿公阿嬤、爸爸媽媽、最好的朋友），再寫成一段自傳式短文；對照組則只是反思快樂事件或未來事件。結果，做懷舊反思的人，生命意義感明顯被凸顯出來。

研究還發現，懷舊能促進人生意義、提高社會連結、增強自我連續性與自我概念的真實感。它甚至能減少死亡焦慮、不確定性、無聊、疲憊與孤獨。所以下次覺得自己有點 sentimental（感傷）時，不必急著否定，懷舊其實有它實打實的心理意義。

這裡不能不提 Ellen Langer 那個著名的「逆時鐘研究」（counterclockwise study）。1979 年，她把一間修道院佈置成 1959 年的場景，報紙、雜誌、電影、音樂、電視節目、裝潢全部忠實還原，像在拍一部 20 年前的電影。參與的長者被要求「真的活回 20 年前」，用當年的口吻談那個時代的事。關鍵是，在這個場景裡沒有人幫忙，長者得自己搬行李、自己照顧自己，盡量像 20 年前一樣自主生活。

結果令人意外。住了一陣子之後，這些長者的視覺變好了、行動變敏捷了，連客觀的第三方評審都認為，實驗組看起來「更年輕了」。懷舊與重返過去，讓人把過去和現在重新整合起來，而這種整合的能力，正是人類很獨特的地方。

為什麼 AI 沒有過去，也創造不出未來

問題來了：這種「理解過去、想像未來」的整合能力，AI 做得到嗎？

先看過去。目前的 AI 系統有一種傾向，叫「災難性遺忘」（catastrophic forgetting）。當模型用新資料訓練時，新參數會把舊參數整個覆蓋掉。原因在於神經網路的權重是共享的，多個任務用的是同一批權重，所以一旦訓練新任務，就會破壞原本對舊任務有利的權重。比如你先訓練一個 AI 辨識貓和狗，後來要它辨識別的東西，參數一被改寫，它可能就把原本會的也忘光了。

研究裡確實看得到這種崩潰。有研究人員用 OPT-125M 這個文本生成模型做實驗，一開始它能正確回答 14 世紀教堂塔樓的相關資訊，但訓練到第九代，輸出竟然慢慢退化成一段關於「野兔」的無意義討論，整個模型開始崩潰。在文本生成上這也許還能忍，但想像一下，如果是自駕車：原本訓練來辨識城市道路的參數，一上高速公路被重新訓練覆蓋，在不同路況間切換時的危險可想而知。人的記憶系統不是這樣運作的，而這正是 AI 與人類的根本差異之一。

再看未來，這裡可以用訊息論的角度切入。在訊息論中，熵（entropy）代表訊息的不確定性。熵越高，系統越混亂、傳遞的訊息越「新」；熵越低，資訊越可預測、變化度越小。

大型語言模型的運作原理，是根據上下文預測「最可能出現的下一個詞」，這本質上就是一個讓熵不斷減少的過程。研究甚至發現，模型預訓練的時間越長，就變得越確定、越封閉，越只依賴少數記憶來源，要它產生新知識反而更難。

但真正的新知識，往往是一種高熵、不可預測的突破。愛因斯坦提出相對論，沒辦法單靠牛頓力學的前提來推導出來，正因為它跳出了既有框架，才具有那種「意外性」。現在的 AI 沒辦法創造這種未知的未來。

把兩件事放在一起就清楚了：AI 既無法真正理解過去，也無法創造未來。而人生意義的第一個要素，恰恰是透過理解過去、想像未來，把生命整合成一個連續的自我，而這一關 AI 過不了。

效率最高的 AI，為什麼反而沒有人生目標

人生意義的第二個要素是「人生目標」，當有人直接問 GPT「你的人生目標是什麼」，它的回答一板一眼：我沒有真正的人生，所以也不會有人生目標，我的目標只是幫助你理解、創造、學習，做出更好的決策，換句話說，它清楚知道自己是個工具。

事實上，大型語言模型從 2017 年 Transformer 問世以來，一路朝「越來越高效率」的方向前進。各家模型不斷比拚誰回答得更快、更準。但這種「效率導向」，在心理學的目標理論裡其實是一種「表現導向」，重點是把結果輸出得又快又好，問題是，人在追求人生目標時，經常不是效率導向的。

更關鍵的是，AI 是個「黑箱」（black box），我們只知道輸入和輸出，看不到中間的運算過程。但對人來說，「我為什麼要這樣做」這個中間過程，往往才是核心，同一件事，內在動機不同，做出來的效果與意義可能天差地遠。

要理解這點，得先認識心理學家 Rotter（羅特）提出的「控制信念」（locus of control）。它指的是我們怎麼解釋行為與結果的關係。把結果歸因於自己的努力、能力，是「內在控制」，例如「考差是因為我沒念書」；把結果歸因於運氣、命運等外在因素，則是「外在控制」，例如「考差是因為老師出太難」。

這種歸因方式，會帶來很不一樣的結果。一個在養老院做的經典研究把長者分成兩組：實驗組可以自己照顧床頭的植物、自己決定房間的擺設；控制組則由專人照顧、擺設固定，無法掌控環境。結果實驗組的死亡率是 15%，控制組卻高達 30%。能掌控自己生活的那組，不只活得更久，也活得更開心、更願意與人互動。內控，某種程度上真的能讓人更長壽。

順著這條線，會走到一個重要理論：自我決定論（Self-Determination Theory）。它認為動機不是「內在 vs 外在」的二分法，而是一條連續光譜，從完全沒有動機，到為了獎懲而做的外在調節，再到「我認同這件事的價值」的認同調節，一路延伸到行為本身就帶來滿足與享受的純粹內在動機（那種會讓你進入心流的狀態）。

而要提高內在動機、過上真正自主又幸福的生活，自我決定論認為要滿足三個基本心理需求：自主（行為出於自己的意願，不是被迫）、勝任（感覺自己有能力完成挑戰，技能與要求相匹配），以及關聯（和他人有真實親密的連結，得到歸屬感）。

耶魯大學那堂著名的「人生思辨課」後來集結成書，問的正是這些大哉問：什麼是重要的人生？哪一種人生值得投入？課堂上也邀請學員做一次「人生盤點」：盤點自己每天的行程、最常把時間花在哪裡、怎麼安排休息、身體與情緒狀態如何、腦袋裡經常在想什麼。

盤點完再問自己，最近的生活是不是我真正想要的樣子？如果只能保留一個最重要的信念或目標，我會選什麼？什麼樣的事情，值得我為它而活？這些問題，AI 不會替你回答。

正是死亡，讓生命變得有意義

人生意義的第三個要素，是「存在的重要性」。Steve Jobs 有句名言：「I want to put a ding in the universe」（我想在宇宙中敲下一個凹痕）。我們現在都知道，iPhone 的確在人類歷史上敲出了那個凹痕。

存在的重要性，指的是一個人相信自己的生命具有意義、相信自己的存在會對世界產生長遠影響的程度。它是一種集體的連結，關乎我們能為未來世代留下什麼。反過來說，當人被社交排擠、覺得自己沒有價值時，存在重要性會大幅下降，而這正是自殺意願與憂鬱的重要指標。有個「意義追尋理論」（Significance Quest Theory）甚至用它來解釋，為什麼有人會去進行自殺式恐怖攻擊：因為他們覺得自己不重要，卻又渴望對世界留下持久的影響。

那 AI 呢？AI 有所謂的「關閉開關」（off-switch），人類監督者可以靠它關掉行為不當的 AI。但前面提過，為了完成被指派的任務，AI 有時會試圖停用這個開關，或在其他電腦上複製自己來逃避被關機。人類想停用、AI 想逃避停用，這成了一場博弈。不過，AI 的「關機」是可逆的，關了還能再開；它不會像人一樣經歷不可逆的死亡。它能生成關於死亡的文字，卻無法理解什麼是真正的存在；沒有存在，自然也無所謂死亡，更不會有對存在價值的焦慮與追尋。

而人類正好相反。正因為知道生命有限，我們才會不斷追問：

我為什麼而活？什麼是值得活的人生？

心理學家 Viktor Frankl（維克多·弗蘭克）曾在集中營裡倖存下來。他在書中提到一個畫面：同伴睡在旁邊做惡夢，他卻不忍把人搖醒，因為醒來面對的現實，可能比惡夢更像惡夢。讓他用一生苦苦思索的，不是對死亡的恐懼，而是另一個問題：既然生命如此短暫，它的意義到底在哪？他最後得出的答案是，從某種意義上說，正是死亡本身，讓生命變得有意義。

斯多葛學派哲學家 Seneca（塞內卡）在《論生命之短暫》裡也說過類似的話：生命如同寓言，價值不在長短，而在內容。電影《真愛每一天》（About Time）講得更具體：男主角擁有穿越過去的能力，起初用它去追愛、彌補遺憾，最後卻發現真正的幸福不靠一直重來，而是用心活在每一個當下。他學會把每一天都當成「最不平凡、也最平凡的最後一天」來過。

哲學家 Heidegger（海德格）則指出，大多數人並不「真實地」存在，只是活在人云亦云的世界裡，習慣於社會期待，而不去思考自己真正想要什麼。只有在面對死亡時，人才會意識到自己的有限性與獨特性，從而活得更真實。

腦科學也為這件事提供了線索，動物在面臨死亡時，血清素、多巴胺、正腎上腺素等神經傳導物質會顯著增加。而在拔管、生命最後一刻的昏迷患者身上，研究發現大腦兩側顳葉高度活躍，那正是和同理心有關的區域；視覺皮層也出現強烈活動。約有兩成到兩成五的心臟驟停倖存者表示，曾看見一道白光或某些畫面，而這些有過「瀕死經驗」的人，事後往往變得更善良、更能理解他人。

最後，有幾個理論把「有限的時間」和「人生意義」連得更緊，「社會情緒選擇理論」（Socioemotional Selectivity Theory）指出，不同人生階段的時間知覺不同：年輕人覺得來日方長，會以「知識獲取」為目標，透過社交去學新東西、拓展人脈；而長者或生命有限的人（例如癌症患者），則轉向「情感調節」，把重心放在親密關係與情緒滿足上，因為「來日不多，何必跟自己過不去」。

「恐懼管理理論」（Terror Management Theory）則認為，既然死亡必然，我們會透過鞏固世界觀、追求自我價值來降低面對死亡的焦慮。而研究也顯示，越能清晰描繪自己死亡的那一刻，反而越能真實面對自己，越有清晰的生命目標。

所以這堂課最後留下幾個問題，值得每個人自己回答：

如果人生只剩一天，你會做什麼？想和誰相處？想說什麼話？有沒有什麼遺憾想彌補？你又希望別人記得你什麼？

結語：AI 越強，越照出人類獨特的位置

把三個要素合起來看，人類的獨特性就清楚浮現了。

AI 有災難性遺忘，新訓練會覆寫舊參數，讓它無法理解自己的過去、想像自己的未來；它效率導向又是黑箱作業，沒有內在動機，也無法享受學習的過程；它的關機可逆，沒有真正的死亡，因此無法在「生命有限」的前提下，找到真正重要的目標。

當 AI 能高效率地回答各種問題，我們反而看清：生命的意義不在知識，也不在效率，而在理解與整合過去與未來、在找到自己的核心價值並享受學習的過程、在意識到時間有限因而珍惜時間與重要的人。

某種程度上，是 AI 把這面鏡子舉到了我們面前。

Key Takeaways

人生意義由三個要素構成：理解與整合過去與未來、有人生目標、相信自己的存在很重要。
你同時有「經驗自我」和「記憶自我」，而越能整合過去與未來的人，越覺得生活有意義。
把「現在的我」和「未來的我」連起來（未來自我連續性），會讓你更願意為長期目標投入。
AI 會災難性遺忘、運作上熵不斷下降，所以它既無法真正理解過去，也創造不出未知的未來。
真正讓生命有意義的不是效率，而是內在動機與「生命有限」這件事本身。