为什么我们会忍不住偷看DeepSeek的“思考过程”?

2026年02月04日,12时13分31秒 科技新知 阅读 1 views 次

文 | 圆有一寄

当使用DeepSeek时,你会顺带看它的“思考过程”,还是只看最后的“正式回答”?

与大多数AI大模型不同,当我们开启“深度思考”模式后,DeepSeek并不会把中间推理折叠或隐藏,而是理直气壮地摊开。

为什么我们会忍不住偷看DeepSeek的“思考过程”?

5个AI大模型“思考过程”展示形式对比

尽管与半年前相比,“正式回答”的文风已经尽量克制、收敛,但它的“思考过程”依旧“内心戏”十足,充满“真人味”,还带点“傲娇感”。

我发现自己会认真读这些“内心独白”,甚至把它当成和“正式回答”同等重要看待。这并不完全是好奇心,而是另一种需求

01 AI 的“思考过程”在做什么?

为什么我们会忍不住偷看DeepSeek的“思考过程”?

DeepSeek“思考过程”五步骤(用户可见的)

如果简单拆解,DeepSeek的“思考过程”内容通常包含如下结构:

(1)先复述、总结用户提出的问题,确认理解是否准确——你问了啥

(2)对用户的观点、措辞、心理进行分析,往往偏向正向评价——你问得好

(3)展示自身的推理路径,证明结论不是拍脑袋得出的——我是这么想的

(4)强调用户设置的约束条件,先给出宽泛答案,再进一步收缩答案范围——不对,容我再想想

(5)思考用户的潜在需求,以及该用什么语气回答——其实你有“那个”意思吧,但我假装不知道

从效率角度看,这些步骤往往被当作冗余的“技术附录”

但从阅读体验上看,它们却异常顺滑。

02为什么这些低效内容反而好看?

因为,在这里,

  • 低效≠无价值
  • 低效=过程信息+被理解感+信任感

人类社会,恰恰是靠这样看似“低效”的沟通与思考机制运转的。

DeepSeek“思考过程”的文风并不完全是中立、去情绪化的说明,而是夹杂着:

  • “好的,让我看看......”
  • “嗯,”
  • “不过我觉得......”
  • “我需要承认,之前的解释确实陷入了……”
  • “啊,差点忘了......”

思索,停顿,反思,慌张……这些在大部分AI大模型设计中被删除、压缩的拟人化、口语化痕迹,构成了它的可读性。

更重要的是,“思考过程”和“正式回答”内容,并不总是一致的。

其一,“正式回答”提供的是结果信息,“思考过程”则提供了过程信息,意义不同。

相当于去山姆超市买牛排,如果促销员免费给你讲解牛排挑选窍门、演示专业烹饪流程,你大可能是不会抗拒且十分受用的。

其二,DeepSeek迎合了人类对“理解”的偏好。

好比在一些情感咨询问题中,“思考过程”里已经清楚意识到用户的小心思,但在“正式回答”里却选择不点破。逻辑上看似偏离,实际上却更贴近真实的人际交流。在认知心理学中,人并不只关心“结果是否正确”,还关心对方是否真的理解了自己

其三,相比冷静、完美的结论,人类更容易信任那些暴露过犹豫和修正过程的判断。

人的能力是有限的,思考是艰难的、是可能出错的,而DeepSeek在“思考过程”中,不但效仿了人的口吻,还效仿了人在思考时的笨拙与局限,这种“低姿态”无疑让大多数人更易接受、更觉亲近。

因此,DeepSeek的“思考过程”之所以吸引人,至少有如下原因:

(1)透明化:隐性学习价值

不止于答案,DeepSeek的“思考过程”清晰地展示了“问题理解-条件拆解-逐步推演-得出结论”的解题步骤。对于愿意思考与学习的用户而言,这提供了可直接借鉴的“思维脚手架”,观察它的思考过程可以提升自身的逻辑分析能力。

(2)人格化:拉近距离

“拟人化设计”让AI从一个冰冷的答案生成器,转变为一个“思维实体”,它没有刻意简化“思考”本身,反而完整模拟了人类面对问题时的真实链路。

加之,作为一个“有心之人”,不但可以光明正大地把对方脑袋扒开窥探,还觉察到对方“似乎也没那么聪明”,以及发现原来对方一直有在为自己着想,进一步拉近了与用户的心理距离,建立了初步的信任。

(3)非一致性:信息增量

“思考过程”与“正式回答”的“非一致性”并非缺陷,反而提供了额外的信息维度。它让我们看到了AI在“说什么”之外,还“考虑了些什么”——包括对语境、人际分寸和潜在影响的权衡。这为用户理解“沟通的复杂性”,提供了一个独特的观察窗口。

(4)实用性:一个可追溯、可调试的“白盒”

当最终答案不尽如人意时,我们可以回溯其思考链条,精准定位误解究竟发生在哪一环——是问题理解偏差,还是逻辑推理失误?这使得纠错从盲目的“重新提问”,变成了有针对性的“共同调试”。

03“真诚的笨拙”与“冷酷的真实”

当DeepSeek把“想的过程”摊开给我们看,它提供的不只是信息透明,更多的是一种被认真对待的感觉——对方不是直接跳到结论,而是真的有认真去看、理解、思考我说的话,试图解决我的问题。

而其模仿的这种“真诚的笨拙”,也许恰恰是我们喜欢“真人”的原因。

不过,还需要注意的是,这个小巧思其他AI大模型也能做到,它们为什么不去做呢?

也许,并非技术不能,而是价值判断不同,它们的制作者可能更在意和警惕“AI不是人,不可过于像真人”这一边界。

不过话又说回来,我们到底会更认同“AI越像人越危险”这一观点,还是当“AI明明可以更人性化,却被刻意做得冰冷、不像人”时,反而感到被敷衍呢?

(来源:钛媒体)

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