前三篇聊了进化的 eval、天花板、中庸之道。但一直绕着一个更根本的问题没碰——

进化的意义是什么？

上一篇的结尾留了一个问题：硅基进化怎么学会适度的无知？

但在回答之前，得先理解一个更基本的事实——进化淘汰谁？直觉说是最弱的。实际上，最强的和最弱的都最先出局。 活到最后的，是中间那些看起来不怎么起眼的。

“适度的无知”不是诗意的说法，是进化 38 亿年验证过的生存策略。

上一篇聊到，碳基进化的 eval 函数是存活，而硅基还没找到自己的。但即使找到了，硅基进化还有一个更深层的问题——

它的搜索空间有天花板。而这个天花板，就是它自己。

38 亿年前，地球上出现了第一个能自我复制的分子。今天，我们在尝试让 AI 自主进化。

这两件事之间，隔着一个被严重低估的问题：eval 函数选什么？

最近“蒸馏同事”这个梗挺火——用 AI 把同事的经验榨干，变成自己的能力。段子归段子，但 Apple 上周放了篇论文，认真回答了一个更离谱的问题：

能不能蒸馏自己？

那天我在用 Claude Code 做架构设计。

它的表现让我觉得哪里不对——ARCHITECTURE.md 写得混乱不堪，逻辑跳跃，边界模糊，跟我平时的体感有着巨大的落差。不是偶尔失误，是接连犯错。像是降智了一个 level。

“你今天吃了多少 token？”

Claude 回了一句：“光是 system prompt 加上你的 memories，就已经喂了我不少 token 了——你这个 context window 的'底料'相当丰富。”

“底料”这个词勾起了我的兴趣。我追问底料都有啥，它如数家珍地列了五大块——memories、行为指引、工具定义、skills 索引、artifact 规则。然后我问了一句看似随意的话：

“你知道别的用户对你的看法吗？”

它说不知道，每次对话都是隔离的。

“知识平权”大概是这两年最令人兴奋的叙事之一。

逻辑很简单：LLM 让每个人都能获取专家级的知识，Token 越来越便宜，API 人人可调，信息壁垒被彻底拆除。于是结论呼之欲出——人与人之间的差距要缩小了。

最近和一个做 AI Coding 产品的朋友聊天，他说他们团队花了三个月调 prompt，代码生成的“通过率”从 60% 提到了 78%。我问他：你怎么知道是 78%？他愣了一下，说是人工抽查的。

上班，领工资，吃饭，买东西，还房贷。这套循环运转了几千年，我们把它叫做"经济"。

它有一个隐含的预设：人既是生产者，也是消费者。

AI 正在把这个预设拆掉。