當哲學系學生開始訓練AI接網絡熱梗，當文科生與算法工程師結伴調試模型參數，一場關于人工智能“人性化”的實踐正在上海悄然展開。復旦大學哲學學院與小紅書hi lab聯合舉辦的“AI人文訓練營”中，37名跨學科學生用兩個月時間，讓機器學會了“貴在經歷”這類充滿哲學意味的回應。

“我們希望AI能理解什么是真正的幽默。”2023級哲學系學生莫凡所在的小組，憑借讓AI掌握網絡熱梗語言的項目斬獲訓練營一等獎。這個由哲學、新聞、計算機專業學生組成的團隊發現，要讓機器說出讓人會心一笑的回答，僅靠數據堆砌遠遠不夠。他們通過分析脫口秀表演結構、小品臺詞邏輯，反復校準模型對“幽默”的感知閾值，最終讓AI在面對“人生一波三折”的調侃時，給出了“貴在經歷”的意外回應。

這種突破性進展源于訓練方式的革新。與傳統技術訓練不同，學員們采用“人文+算法”的雙軌模式：既讓AI學習海量文本數據，又通過哲學思維解構語言背后的情感邏輯。項目顧問王金林教授指出：“新文科建設必須‘走到田野當中’，當文科生帶著人文視角進入技術實驗室，才能真正讓AI理解人的需求。”這種理念在訓練營中得到充分驗證——來自歷史、中文、社會學等十多個專業的學員，組成了十支跨學科團隊，每個小組都配備后訓練算法工程師作為技術伙伴。

初期面臨的挑戰超出預期。多數文科生面對代碼界面時產生的“技術焦慮”，在共同研討中逐漸轉化為獨特優勢。“哲學訓練讓我們更關注回答的倫理邊界和價值導向。”參賽營員胡博發現，當團隊需要判斷某個網絡熱梗是否適合AI使用時，人文背景的成員總能提出關鍵性意見。這種互補在模型優化階段尤為明顯：技術側負責調整參數效率，人文側則把控內容質量，兩者缺一不可。

訓練營的實踐成果正在改變人們對AI的認知。莫凡團隊發現，經過人文訓練的AI不僅能準確解析“諧音梗”的笑點機制，還能根據用戶情緒調整回答風格。當用戶表現出焦慮時，模型會減少網絡流行語的使用；面對年輕群體時，則自動切換為二次元表達模式。這種動態適應能力，源于學員們對“人性化”的深度理解——他們將哲學中的“共情理論”轉化為算法可執行的判斷標準。

跨學科碰撞產生的化學反應遠超預期。新聞傳播專業的學生引入框架理論分析對話結構，社會學團隊構建情感共鳴模型，中文系成員則負責提煉語言美感。這種多元視角的融合，讓AI在處理復雜社交場景時表現出色。某次測試中，面對“社恐”用戶關于職場溝通的咨詢，模型不僅提供了具體話術，還通過漸進式提問幫助用戶建立自信，這種充滿人文關懷的交互方式，正是傳統技術訓練難以實現的。

隨著訓練深入，學員們對“人文訓練師”這一新興職業有了更深認知。“AI可以生成無數種回答，但判斷哪種更好始終是人的價值選擇。”莫凡的感悟道出了項目核心。這種認知轉變在學員中具有普遍性：原本擔心被技術取代的文科生，發現自身在倫理判斷、文化理解方面的優勢恰恰是AI訓練的關鍵環節。

項目負責人尹潔教授觀察到，這種實踐正在重塑新文科的建設路徑。當哲學思考與算法邏輯深度融合，產生的不僅是更“懂人話”的AI，更是培養復合型人才的新模式。訓練營結束后，多個科技企業向學員拋出橄欖枝，他們看重的正是這種“技術理解力+人文洞察力”的雙重背景。

這場持續兩個月的實踐證明，當人文思維注入技術血脈，人工智能展現出的不僅是效率提升，更是對人性本質的理解。正如某位學員在結營報告中所寫：“我們教會AI的不僅是語言技巧，更是如何像人一樣思考和感受。”這種跨越學科邊界的探索，或許正預示著人工智能發展的新方向。