【AI能理解语言中的隐喻吗？重读《我们赖以生存的隐喻》】（推荐阅读《我们赖以生存的隐喻》（修订译本））

2026年的这个春天，人工智能已经开始“入侵”我们的生活。
我们可以和最新的大语言模型（LLM）大谈莎士比亚，它可以轻而易举地写出浪漫的十四行诗，或者精准地运用隐喻来解释复杂的量子物理。在这些时刻，我们震惊于机器表现得好像比人类更像人类。
但是AI真的“理解”它自己在说什么吗？
它懂得“坠入爱河（fall in love）”的所有语法结构，能精准预测下一个 Token（处理文本数据的基本单元） 是“爱河”而不是“悬崖”，但它没有“坠入（fall）”这个词背后的物理体验——那种失去平衡、身体失控、既惊恐又兴奋的感官刺激。
或许重读乔治·莱考夫与马克·约翰逊合著的《我们赖以生存的隐喻》会给今天的我们带来一些启示。
一、 颠覆认知：隐喻不只是修辞，它是思维本身
在过去，我们普遍认为隐喻只是一种点缀语言的文学修辞。
但莱考夫颠覆了这一观念。他指出：“隐喻在日常生活中处处可见，不仅在语言里，也在思想与行动中。”
我们赖以思维和行动的宏大概念体系，其本质就是隐喻性的。莱考夫提出了“结构性隐喻”的概念。
比如，当我们说“你的观点我无法接受”、“在这个论点上他攻击了我”、“他在这场辩论中获胜了”时，我们并不只是在使用修辞，而是我们潜意识里就已经将“辩论（Argument）”隐喻为“战争（War）”。
因为我们将辩论视为战争，所以我们的行为、攻击、防御、撤退都是真实的战争行为的思维映射。
二、 AI的阿喀琉斯之踵： 能模仿痛苦的描述，却从未感受过痛苦
明白了隐喻是思维的底层代码，我们看看大语言模型是怎么理解的。
目前的AI，本质上是一个基于海量文本语料的统计镜像。它能自动生成复杂而精妙的隐喻，比如将“人生”映射为“拼图”。
然而，人类的隐喻并非来自符号的统计，而是来自我们的身体体验。 这就是莱考夫提出的核心概念——“具身认知（Embodied Cognition）”。
为什么我们会把抽象的“时间”隐喻为具有方向性的物理实体（如“时间流逝”、“展望未来”）？因为我们的身体在物理空间中移动，我们有前后的感知。
硅基芯片没有身体，它无法感知重力，无法体验心跳加速，无法知道什么是“沉重”的负担。
这里和谷歌DeepMind创始人哈萨比斯观点不谋而合，他认为大语言模型缺乏生物性需求和社会交互，无法用身体感受世界，这就无法真正“理解”隐喻和语境背后的生命体验。它能模仿痛苦的描述，却从未感受过痛苦。
三、我们需要一双识别算法隐喻的“火眼金睛”
既然AI只是在复刻人类的隐喻，我们为什么还需要重读《我们赖以生存的隐喻》？
因为算法不仅在复刻隐喻，更在通过隐喻强化甚至制造偏见。
识别算法黑箱里的偏见隐喻
大语言模型的训练数据来源于互联网，那里充满了各种潜在的社会偏见隐喻，这种结构性偏见就会通过算法不断被放大。重读这本书，能辅助我们理解隐喻学，识别并纠正AI的认知偏差。
警惕“AI即大脑”的结构性误导
我们将AI的计算过程隐喻为“思考（Thinking）”，将其输出隐喻为“智能（Intelligence）”。这种隐喻不仅误导了公众对机器意识的判断，更让我们忽略了AI在处理身体经验时的无能。它让我们误以为AI懂得“爱”，而实际上它只懂得“爱的词频”。
隐喻是人类最后的“图灵测试”
英伟达CEO黄仁勋在最近的采访中提到，“人性是无法被单纯的功能性定义的，真正体现人类价值的是我们的生活经验、对痛苦的忍受力和达成目标的决心。”所以我们最后的堡垒并非逻辑算力，而是身体体验的“隐喻”能力。