AI算命的技術原理與未來趨勢

AI「看起來」能夠算命這件事，實際上是生成式AI開始有推論模型之後的事，例如chatgpt o1或是deepseek等模型。

剛出來的生成式AI實際上是依賴上下文的字詞機率，根據已訓練好的參數在大量語料中找出最可能接續的字詞，也就是所謂的文字接龍。

後來大型語言模型（LLM)發展過程中，出現了一篇論文《Attention Is All You Need》，由此發展出了「注意力機制」，它讓LLM更把注意力放在詞語出現的位置，提升AI對文本的理解能力，再加上後來各家把拆解任務的思考鏈模式加入AI中，更讓生成式AI看起來「好像」會推論了，實際上生成式AI的核心機制並沒有改變，它並不具備真正的推理能力。

它實際上做的事還是文本解析。

所以為什麼生成式AI解八字的準確度遠高於解紫微斗數命盤。因為八字分析過程是很純粹文字推演活動，但紫微斗數的推演，實際上是一個立體圖像式的動態模擬，這個超出生成式AI的能力範疇。

即使LLM的規模再擴增加上內建RAG資料，生成式AI其產出內容帶有隨機性的先天硬傷，不會有使用者想要看到AI今天告訴他是殺破狼格明天變成機月同梁格。

延續前面所說的，生成式AI目前的發展，都只是更能理解文義，讓文字生成過程更像是人類的思考活動，但它只是在「模擬人類思考過程中會說的話」，deepseek就是這樣，但它實際上不是真的在推理。

所以未來真正的根據命盤線索進行分析的算命AI如果出現了，用到的應該是因果AI（cause AI)技術。

所謂的因果AI，就是AI具備有判斷變量之間因果關係的能力。

比如：當人體遭受到如車禍這種嚴重外力破壞時，會導致人體受傷出血，因果AI能夠建立因為車禍所以受傷這種因果關係，這也就能夠讓AI建立起當子田線父疾線有煞忌引動時，會有車禍意外的命理推論。

如果以南派找跡象推線索的論斷模式，絕對是非常適合採用因果AI來設計論命軟體。甚至可以輸入自然環境參數後到流時都能精準推論，紫微命理師到時候反而要更專注練紫微占卦技巧。

目前絕大多數的命理師還是靠著人腦做大限流年流月的推斷，如果到了能夠以生成式AI理解命主語意，同時佐以因果AI做推論時，市面上八成命理師確實都可以收一收回家了。

同時，少數經驗學養充足的命理師，就能做更快速更具體的論斷，給出更完整的行動建議。

基本上發展趨勢就如同當前軟體產業發展。