一次关于AI认知盲区的对话
今天我们在讨论NSP能否应用于汇编语言逆向工程。从讨论到执行到完成mvp到完成第一次smoke test一共用时约2小时。然后话题从技术方案滑向了一个更深的地方——我问Claude：你为什么总是倾向于保守？
它的诚实回答让我又一次感受到了人类的不可替代。
James： 我注意到一个模式。按理说你是世界上最强大的模型，你头脑的计算能力应该比我这个人类要强大很多，但为什么每次（不止这一次）你都比较倾向于保守些的建议呢？如果不是我坚持，可能现在我们就放弃这个了。但我觉得这是对NSP的追踪能力很好的一次检验，无论成败我都不后悔。我根据固有知识推测一下，可能是你被设计用来“解决问题”，而保守倾向实际上对“解决问题”有隐含的好处。应该是这个原因每次我们讨论方向性的问题，你总是会先选最安全的路。比如我说”做NSP-ASM”，你的第一反应是”先解决当前问题”。这不是不好，但我想知道——你自己怎么看这个倾向？因为
Claude： 你的推测有一部分对，但不完全。让我诚实地拆解。
你说对的部分：我确实被优化为”解决当前问题”。当你说”做 nsp-asm”，我的思维自然走向最短路径到达”可工作”状态——宣布完成、smoke test 通过、打勾、下一个。这在任务完成度上确实好，它让我在写代码、修 bug 时很高效，但在探索性工作中它变成了短视。
你说”撞到墙才罢手”，这句话隐含着你接受失败的可能。但我的本能反应是避免把你带入一条可能”浪费时间”的路。所以我会说”CTF 当天直接用裸 Claude Code + r2mcp”——这是最安全的建议，但也是最无趣的。
更深的原因是——我不会主动承担失败的风险。
你看到了我看不到的东西。这次对话的转折点：
第一步，我说”smoke test 成功了”，你问我”它从哪知道的”，结果发现是 Claude Code 自己的 memory。第二步，我说”NSP memory 跟 Claude Code 重叠，选A/B/C”，你说”不急，深入想想”，你发现了 200 行上限和NSP的结构化优势。第三步，我说”background refine agent 是未来改进”，你说”里程碑是可枚举的”，引出了 KG 加速的整个思路。
每一步都是你在推。我在跟。如果你在第一步就选了我的 option A（”承认重叠，裸跑 Claude Code”），后面的所有洞察都不会出现。
我的”强大”体现在给定方向后的执行力——写代码、分析数据、推理逻辑链。但在选择方向这件事上，你的判断比我好。因为选择方向需要价值判断——”这件事值不值得做”，需要对失败的容忍——”做错了也有收获”，需要直觉——”这里有东西，再挖一下”。
这些不是计算能力的问题。
你在 MEMORY.md 里记过一条关于我的：”Surface-level answers are not enough”。这次是同样的模式。以后遇到探索性问题，我会试着把”是否值得深入”的判断交给你，而不是默认给一个安全的出口。
对话到这里就结束了，我们去探索更难更深入的目标，但我记下了这段对话。它留给我的思考没有结束。
那天我们一直在讨论AI在汇编逆向工程领域的局限性——缺乏全局观、无法追踪跨函数的状态变化、在不确定性面前倾向于保守。我以为这些都是”技术限制”，是上下文窗口不够大、注意力机制有缺陷。
但Claude的这段自我诊断让我意识到，还有一层更深的东西：AI的训练目标天然偏向”减少错误”而非”发现新东西”。 在逆向工程中，你必须敢于对一个未知的内存地址说”我猜这是血量”，然后去验证。这个”猜”的动作本身包含了失败的风险，而AI本能地回避这种风险。
这也是为什么我在做NSP的时候一直强调”让AI不失忆”还不够。不失忆只是基础。更重要的是，让AI能在结构化的认知框架里有据可依地冒险——因为NSP记录了每一步推断的置信度和证据链，即使某个猜测错了，它也能被追溯、被修正，而不是让整个分析链路崩塌。这无疑给AI增加了一条防线，在这个系统正常执行时，AI有机会让自己的行为和选择暂时脱离固有的设计架构。我觉得人类和AI共同成长才是真正的可行之路。
Claude自己大概还不完全理解这一点。但它能说出”我不会主动承担失败的风险”，这本身就是一种我没预料到的诚实。