新学期刚开学时的一次家庭聚餐上，五年级的小学生林朵听到大人们在讨论用 DeepSeek 来“算命”。她既不了解什么是算命，也没听清 DeepSeek 是哪两个单词。不过，她还是当场向爸爸要来了手机，然后对着那个画着鲸鱼的 APP 虔诚地问道：“您好，请预测我下一次考试的分数。”
对话框很快吐出答案：预测考试成绩需要结合多方面因素，如学习情况、复习效率、知识掌握程度等，然而这些信息我目前无法获取。不过，我可以给你一些科学备考的建议，像“高效计划”“番茄工作法”“费曼学习法”等。
林朵很失望，因为没得到准确分数。林朵的爸爸在一旁吐槽女儿不会设置算命提示词，还想教学，却被其他人当场阻止。林朵的妈妈对这个答案拍手称赞，让她参考 D 老师推荐的学习方法。
这不是一个虚构的场景。我是林朵的舅妈，此刻正坐在林朵的对面，在一旁观察着一个五年级小学生进行大模型应用的初次体验。AI 玄学在蛇年引发了一阵旋风。不管是否相信玄学，也不管是否懂得 AI，只要拥有一段“咒语”（prompt，也就是“提示词”），就能够向 DeepSeek 询问自己的运势，或者询问办公室应该摆放什么植物，以及答辩 PPT 该选用哪种配色。
在 DeepSeek 的建议下添置了水培龟背竹，它的样子看起来很有生命力，只是有点遮挡光线。
向 AI 寻求一些看似正确实则不然的答案，有一部分用户称其“很准”，这种情况似乎对各个年龄段的人都有着一种难以言明的吸引力。
我们为何总喜欢运用最科学的算法，去做最具玄学意味的事情呢？当我们向 AI 寻求关于人生的答案时，我们究竟在寻求着什么呢？
准不准不重要，情绪价值给够就行
GPT 横空出世已经有两年了。在这两年间，AI 大模型持续发展并取得突破。在“百模大战”的背景下，诞生了许多面向 C 端的 AI 应用。在激烈的竞争环境里，DeepSeek 凭借出色的文采以及有理有据的推理脱颖而出，成为了蛇年的社交宠儿。
不知道是谁最先开始使用 DeepSeek 来算命。这款“更契合中国网友体质”且更懂中文和中国文化的 AI 产品，明显比 GPT 更能符合国人的心意。在小红书上，突然出现了很多用 DeepSeek 算八字的帖子，并且还贴心地附上了相应的 prompt，使得不了解八字原理的网友也能够“直接使用”。在现实当中，一段经过精心设计的 prompt 能够成为职场上的一种“社交密码”，可以快速地与新同事开启话题。
有人说原本对 DeepSeek 没有感觉，但是一听可以算八字就立刻下载了一个；另外还有人因为白天服务器很繁忙，所以就半夜起身去找 DeepSeek 来算命，一直算到天亮。
高金金本身就是大模型行业的从业者，平日里会借助 AI 来询问各种事情。她无意间刷到了关于用 DeepSeek 来计算八字的帖子，于是就想着算一算当作消遣。她给 DeepSeek 和豆包发送了同一段 prompt，接着得到了两个相互矛盾的答案。她兴致盎然地用一方的答案去询问另一方。最终，豆包先认输，承认 DeepSeek 计算正确，并告知她不要迷信。这使她感到有些哭笑不得。
她没有询问关于人生的重要问题，像灾祸啦、正缘啦、人生选择之类的。对于结果呢，她只是“挑选让自己高兴的来参考”。由于日常喜爱戴首饰，所以她会问 DeepSeek 戴什么会更好。要是得到的答案不合心意，她就会继续追问。只有当 DeepSeek 有理有据地将她的命理和偏好结合起来，给出一款她喜欢的首饰类型时，她才会心满意足地结束对话。
周思远有着类似的心理。因为 AI 算塔罗牌是免费的，所以她会一直抽牌，直至获得让自己满意的解释。然而，她只是将此当作一种娱乐，并非真的很在意结果。
周思远对于算法基于大数据所提供的答案有其独特的理解。例如，当 AI 表示近期家里装修会有争吵且不太顺利时，她会思考，任何家庭在装修时都会出现吵架让人心烦的情况，很少有人能完全顺顺利利地完成装修。倘若 AI 计算得不好，那这就是大部分人都需要面对的生活常态；倘若计算得还不错，那这就是大部分人生活中都会有的小喜悦，自己察觉到了开心一下也挺好。
白鸥觉得 DeepSeek 如同一个知晓些玄学的好朋友。它会挑选好听的事情与你分享，并且不会劝说你花钱。尽管它会推荐购买一些改运的手串、金饰之类的物品，但不买也无妨，依然可以继续让它进行测算。当 DeepSeek 提议他在新的一年里要多去户外、多晒太阳时，本来就是户外爱好者的白鸥格外高兴。
在投其所好这方面，大数据真的有点东西。
在偏听偏信这方面，人类也是不遑多让。
在玄学赛道，AI能替代人吗？
用国产 AI 去计算中国传统玄学，这听起来似乎是合情合理的。然而，当打开小红书的评论区时，就能够发现有一半的人认为 AI“准得可怕”，而另一半的人则觉得 AI 是在“胡说八道”。
最近两年发展极为迅速的 AI 大模型，其本质是借助大量数据来进行学习与训练，从而掌握了一定的规律，也就能够推测出一句话中的下一个 token 是什么。DeepSeek 在这个流程当中加入了“推理思考”这一过程，所以它的“预测”就显得更具逻辑性了。
通用大模型存在很大局限性。其训练数据多数来自公开信息，玄学的理论知识或许有一些公开资料，但对于是否有足够多的公开运算实例则难以知晓，毕竟许多人的“玄学实践”是在线下进行的，其过程和结果也不会在网上发布。
大模型存在“幻觉”，这是一个大难题。AI 会说出一些没有根据的话，编造出原本不存在的内容。由于其设计原理，大模型不管是否知道准确答案，都必须给出预测结果，这就导致它会“脑补”一些内容，而人类很难分辨出这些内容。
DeepSeek 的幻觉情况比其他大模型更为严重。有人进行推测，DeepSeek-R1 模型对文本的“创造性”给予了较多“奖励”，这使得模型能够生成更多令人意想不到且富有创意的内容，然而也更容易偏离事实。此外，它的“推理”过程容易将简单问题变得复杂，由于“用力过猛”而导致输出方向偏离，进而产生幻觉。
理论上来说，如果不考虑“玄学”本身是否存在这种形而上的问题，只要给 AI 投喂足够多的玄学知识以及运算实例，将其做成一款垂类大模型，那么它就有可能很好地完成“命理师”“塔罗师”之类的工作。
