帝王有本紀，宰相名臣、文臣武將有列傳。而沒有官職、沒有軍隊，也沒有留下著作的普通百姓，為什麼也被寫進正史？
《新唐書》卷二百五〈列女傳〉收錄了這樣一個人：段居貞妻謝氏，也就是唐代傳奇作家李公佐筆下的謝小娥。
謝小娥是豫章商人之女，八歲喪母，嫁給歷陽俠士段居貞。十四歲那年，她的父親與丈夫在江上遭強盜殺害，同行親屬、僮僕多人也被殺害沉江，財物遭到洗劫。謝小娥自己身受重傷，漂流江中，被其他船隻救起。後來，父親與丈夫先後出現在她的夢中，各留下一句隱語。謝小娥帶著這些字句四處詢問，一年多後遇見李公佐，才解出殺父者名叫申蘭，殺夫者名叫申春。
她換上男子衣服，在江湖間傭作尋訪。找到申蘭之後，她沒有立即動手，而是進入申家做事，以勤謹取得信任。她在那裏待了兩年多，暗中辨認被搶走的物品，也等待申春出現。直到申蘭召集群盜飲酒，申蘭、申春醉倒，她才關門拔刀，斬下申蘭首級，再高聲呼人捕賊，申春與其他黨羽因此被擒。事情結束後，她回到豫章。有人爭相求娶，她一概拒絕，最後削髮入空門。
李公佐把這件事寫成〈謝小娥傳〉。兩百多年後，北宋重修唐史，歐陽修、宋祁等人重新編纂《新唐書》，這名唐代傳奇中的傳奇女子，也被選入正史。
為什麼？宋祁在〈列女傳〉序中寫道：「至臨大難，守禮節，白刃不能移，與哲人烈士爭不朽名。」謝小娥正是在這樣的時刻被歷史看見。父親死了、丈夫死了、原來的家庭秩序消失了。兇手是誰，一開始甚至不知道。官府也不可能在她尚未知道仇人身份之前，直接替她完成追兇。
當法律、官府、丈夫、父親，甚至原本正常運轉的生活秩序都不足以再告訴一個人下一步應該怎麼做，她靠什麼決定——「我現在應該做什麼」？
這樣的問題，對人工智能而言，似乎是小菜一碟。打開大型語言模型，輸入「我現在應該做什麼」，幾秒鐘後就能得到答案。人工智能可以整理資訊、分析利弊、比較不同方案，可以引用法律、道德原則與專業知識，也可以根據過去的對話，逐漸提供更符合個人情況的建議。
2026年，第六十四屆計算語言學協會年會（ACL2026）甚至出現一篇題目非常直接的研究：〈從一百萬名使用者到每一位使用者：擴大個人化偏好以實現使用者層級之對齊〉（From1,000,000 Users to Every User: Scaling Up Personalized Preference for User-level Alignment）。研究團隊建立超過130萬筆個人化偏好資料，希望大型語言模型不再只面對一個假定偏好一致的使用者群體，而能進一步學習不同使用者的偏好。
人工智能正從「大家通常喜歡什麼」，走向「這一個人可能喜歡什麼」。可是，知道一個人喜歡什麼，就足以理解他為什麼認為自己應該做某件事嗎？
這個疑問一回到謝小娥身上，事情就複雜很多了。生命值多少？父仇值多少？忠誠值多少？承諾值多少？名節與活命，又該如何換算？如果任何選擇最後都可以化約為偏好、效用與權重，那麼理論上，只要知道每一項在一個人心中有多重要，就愈有可能預測最後的選擇。
問題是，有些決定似乎沒有這麼容易化約，謝小娥尤其如此。如果她要的是仇人償命，申蘭已死，申春被擒，目的已經完成；如果她要的是被奪走的財物，她已經在申家認出了許多父親與丈夫的舊物；如果她要的是名聲，她也已經得到；如果她要重新建立家庭，《新唐書》記載她回到豫章後「人爭聘之」，她卻離開了，拒絕婚姻，從此青燈古佛。謝小娥究竟要什麼？
人工智能可以分析她做了什麼。父夫被殺、尋找仇人、改換身份、潛伏、等待、殺申蘭、擒申春、出家。這些事件並不難辨認。人工智能也可以分析她怎麼做到。長期規劃、資訊搜集、延遲行動、風險控制、取得信任、等待兩名目標同時出現。從策略角度看，這些行動同樣可以被整理得非常清楚。
今天人工智能幾乎可以對任何問題迅速給出答案，也愈來愈可能預測我們會怎麼做。（法新社）
人工智能甚至可以分析她的行動可能代表什麼。孝義、復仇、責任、貞節、女性自主、唐代倫理秩序等等，只要提供足夠的歷史與文本資料，它可以提出許多彼此競爭、甚至同時成立的解釋。但是，人工智能如何知道，哪一個才是謝小娥自己非如此不可的理由？這並不只是人工智能目前還不夠聰明的技術問題。同一個行動，本來就可能由完全不同的理由產生。
這也是近年的人工智能對齊研究（AI alignment）開始重新檢查「偏好」這個概念的原因。2025年刊於《Philosophical Studies》的〈超越人工智能對齊中的偏好〉指出，偏好其實是一種非常單薄的描述：它可以表示 A比 B更受偏好，卻沒有告訴我們，A究竟因為什麼而比 B重要。研究者因此主張，如果要理解選擇如何延伸到從未遇過的新情境，就必須進一步理解偏好背後的理由與價值。
這個差別看起來抽象，謝小娥卻把它變得非常具體。「謝小娥選擇復仇」，是一項行為；「謝小娥非常重視父仇」，是一項可能的偏好推論；「謝小娥認為為父親與丈夫復仇是自己必須完成的事」，已經是另一種判斷。前兩項可以從行動逐漸推測，第三項卻多了一個字：應該。
謝小娥為什麼認為，為父親與丈夫復仇是自己必須完成的事？客觀上，她並非沒有別的選擇。她可以放棄追查，找到申蘭之後，也可以離開。等待兩年期間，她隨時可以改變決定。報仇之後，她也可以接受婚姻，重新建立家庭。道路一直不只一條。
因此，真正值得理解的「只能」，不是其他選項不存在，而是另一條路明明存在，甚至可能更安全、更容易、更有利，卻仍然認為：那不是我能選的路。這時，生命、財產、名聲、安全就不再只是權衡的變數。有些事情可能成為責任；有些成為承諾；有些甚至成為使命。它們未必不能權衡，卻不能只靠「哪一項偏好權重比較高」得到完整解釋。這也正是為什麼「人工智能能不能回答道德問題」還不是最難的問題。
2026年刊於《AI and Ethics》的一項實驗，把 Claude、GPT、Llama與 DeepSeek放進不同類型的道德衝突。結果顯示，這些模型已經能對道德困境呈現相當程度的敏感性；當神聖價值與世俗利益衝突時，四種模型在實驗中都選擇了神聖價值。真正值得注意的反而是另一種情況：當兩項神聖價值彼此衝突時，模型雖然表示這類選擇很困難，作出決定時卻比受試者表現得更加確定。
這意味着，問題不能簡約為「AI不懂道德」。它可以辨認道德語言；可以套用道德原則；可以分析價值衝突；甚至可以給出明確答案。要區辨的是給得出答案，和理解這個答案為什麼對某一個人具有約束力，是兩回事。
人工智能可以指出孝在倫理中的位置；可以分析復仇與法律的衝突；可以計算行動風險；可以比較放棄、報官、逃離、復仇等不同道路；甚至可以預測，具有某些背景、經驗與價值的人，在相似情境中最可能作出哪一種選擇。可是即使全部做對了，還有最後一步沒有因此自動完成：
為什麼這一條路，對謝小娥而言成了「我必須走的路」？
這是〈列女傳〉在人工智能時代仍然值得思考的地方。宋祁當然有自己的答案。他以北宋儒家倫理觀看這些女性，強調孝、節、義、慈，最後甚至明說，記錄這些人物，是為了彰顯父子、夫婦等倫理秩序。不能把他的〈列女傳〉讀成今天的個人自主宣言，但他選擇的「至臨大難」，仍然留下了一個超出時代的問題。正常生活里，一個人說自己重視什麼，並不難。真正到了「臨大難」，生命與承諾碰撞，安全與責任碰撞，利益與名節碰撞，原本可以同時保有的東西突然不能全部保有，選擇才開始顯露一個人究竟把什麼看成「應該」。
因此，帝王將相之外，正史也記下百姓身處非常之境時的選擇，卻未必能回答選擇背後的問題：一個普通人究竟靠什麼決定自己下一步應該做什麼？
今天，人工智能幾乎可以對任何問題迅速給出答案。它愈來愈知道我們做過什麼，也愈來愈可能預測我們會怎麼做；它可以學習偏好，可以分析價值，可以列出理由，也可以在複雜的道德困境中提出選擇。但理解一個人，可能還有最後一道距離：謝小娥拔刀的那一刻，人工智能看到的是她選擇了一條路；可是，那條路與謝小娥這個人，可以分開理解嗎？
賴志文※作者從事半導體業二十餘年，現為自由撰稿人。
