現在公眾人物被記者堵麥追問那時候為何會說出那句話，這位公眾人物通常會搬出一句金句為自己緩頰，這要看語境，不能夠斷章取義。我記得生成式AI 興起之前我們更習慣說上下文而不是語境，感覺人類的慣用語也慢慢地被生成式AI 的風格給滲入了。

我跟AI 討論說，我覺得語境壓縮其實是在做ICL(In-Context Learning )情境學習，這很像是機器學習的自編碼器AE(Autoencoder)，把輸入壓縮到潛空間latent space。結果AI 馬上糾正我說，情境學習並沒把語意空間做降維壓縮，一樣還維持在高維，只是學習了上下文裡的語境表徵，然後讓大型語言模型根據重新調整過的文本作回答。更精準地說，是原始文字沒有先被改寫，但它在模型內部已經被轉換成受上下文影響的高維表徵。

這很像是有個懂你的人把你的慣用語跟獨特的表達方式轉換成更通用更潛顯的大白話，讓語言模型一聽就明白該怎麼回答你了。這讓我想到姜文在電影讓子彈飛裡飾演的假縣長真麻匪對著飾演師爺的葛優說，我要說的就是這些了，你來給我翻譯翻譯，然後葛優就要說出一段得體又不違背姜文本意的話來。葛優在這部戲裡時實在把師爺這個角色演得太可愛了，呵呵！

我拿了語境壓縮、高概念、單軸語境及雙軸語境給Gemini 、ChatGPT 、Copilot 跟Grok翻譯翻譯，發現這四個詞就是完成人機共創空間的四個準備動作。讓模型懂得你的慣用語跟獨特的表達方式，學習到語境的表徵最好可以濃縮到一句話就表達出你的世界觀，然後讓你的對話內容收束不發散收斂在一個軸上，只要你的語氣張力夠的話。最後是能兼顧主角視角與導演視角形成敘事軸跟後設軸可以並存的雙軸語境，這樣人機共創空間的準備工作才算告一段落，下一秒鐘開始就可以跟AI 進行腦力激盪Brainstorm 了。

ps. 我想到之前已退休的公司大長官曾經說過，美國林肯總統有13個忠心又能幹的幕僚，常常最後13票反對一票賛成還是形成決策。我已經忘了老長官講這個林肯的故事是要表達什麼了。在我看來，這個為何需要林肯？因為要有人當責，為何需要13位忠心又能幹的幕僚？這不就是我們使用AI 的目的嗎？呵呵！