大語言模型讓我認知到語言/傳播/對齊的重要性

寫作作為認知工程：大語言模型讓我認知到語言/傳播/對齊的重要性

如果要說大語言模型普及后我最大的感慨是什么，那絕不是“終于有機器可以幫我編程了”，而是它讓我們更有野心去嘗試、去描述那些更加抽象、更加未來的理念。然而，一旦進入這種層次，語言的天然復雜性立刻顯露出來——我們每天都像是在雞同鴨講，根本無法在語言上真正對齊。哪怕兩個人本質上談論的是同一個理念，聽起來也像在說完全不同的東西。

為什么會這樣？因為在描述一個尚未存在、尚未被固化的新概念時，我們能夠表達出來的，僅僅是這個概念在各自知識結構下的“影子”。如同同一件事物，在光照下會投出不同的影子。每個人的大腦與思維，本身就是一種不可約系統，由基因、成長路徑、環境與經驗共同塑造，因而形成獨特的認知方式。于是，這些“影子”之間幾乎必然是不對齊的，聽起來就是雞同鴨講。

這個系列，我想談談我最近的一些體會：最初我以為大語言模型的生態主要屬于技術圈，但慢慢發現，其實任何關心這場變革的人——無論背景、專業或興趣，已經拓展到跨越學科的廣闊范圍，而真正的挑戰是語言的深入對齊。過去幾個月，我不斷在語言上做嘗試，測試各種表達方式與推演方法，逐漸形成了屬于我自己的方法論，也有了對這種深度而又帶有廣播性質的純文字交流的新認識。接下來，我會進一步在中英文兩個維度展開寫作與交流，計劃用大約一年的時間，認真嘗試做一名“職業吹水人”，通過持續的寫作、推演與對話，把思想與方法沉淀為結構化的資產。

一：寫作與推演的認知價值

寫作與推演的意義遠遠不只是表達，而是通過多角度、多方法論、多層次的結合，成為一種“全層次對齊”的工具。多角度意味著不斷橫向比較，避免陷入單一學科或視野的偏差；多方法論則是把邏輯學、系統論、信息論、演化論等不同的思維方式疊加，像多重濾網一樣壓縮出真正堅固的核心結構；多層次則體現在上中下三層：上層凝練價值與文明敘事，中層形成協議與推演框架，下層落地為工具、代碼與實驗路徑。通過這種方式，寫作與推演能夠把個人的思維進化、群體的共識形成，以及未來的工程藍圖三者打通。

二：范式轉移期的語言隔離

在范式轉移時期，語言對齊常常失效，明明討論的是同一個理念，卻像雞同鴨講。原因在于幾個方面：語言本身的復雜性讓新概念只能以“影子”的形式出現，而每個人的大腦作為不可約系統，投射出的影子各不相同；層次的錯位使得有人在談價值，有人在談架構，有人在說代碼，方向雖然一致，但語言不在同一個平面上；認知速度的差異則讓部分人已進入新范式，而另一部分人還停留在舊秩序。由此產生的語言隔離，是范式轉移期的必然現象。

三：理念真空與推演真空

今天的困境在于，我們已經擁有了 AI 這團“火”，但卻處于理念真空與推演真空之中。理念真空意味著缺乏新的概念體系與價值敘事來承載這股力量；推演真空則是沒有可驗證的方法論，人們只能在舊語言的框架下勉強描述新的現象。就像遠古人類發現火時，只會照明和取暖，卻不知道如何系統地利用它。面對這樣的空白，新的寫作與推演就必須承擔起“方法論生成器”的角色，把火從偶然的工具變成秩序化的文明基礎。

四：科研與民眾的全層次對齊

科研和民眾之間同樣存在隔閡。科研端不斷產出模型、算法和論文，卻封閉在術語高墻之內；而民眾更關心的是教育、醫療、就業與社會秩序，卻往往無法理解科研語言。真正的突破在于建立一個全層次的對齊路徑：科研成果先經過協議化與結構化，轉譯成社會可用的產品與規則，再進入民眾的生活場景，最終通過體驗反饋反向輸入科研。這種雙向循環能讓科研與民眾在共識、架構和技術三層實現縱向對齊，形成社會級的閉環。

五：信息成本下降帶來的機遇

過去，跨層次的對齊之所以困難，是因為信息成本過高：傳播緩慢，知識難以翻譯，反饋需要多年才能形成。如今，情況發生了根本變化。大模型降低了從術語到日常語言的翻譯門檻，社交網絡和即時出版極大縮短了反饋周期，小規模的問卷、微社區討論也取代了昂貴的調研。隨著信息成本驟降，全層次對齊從“幾乎不可能”變成了“現實可行”，認知閉環的速度被顯著提升。

寫作與推演的認知價值

大符號模型

你要說，為什么第一個出來的是大語言模型？我在之前的帖子里提過，其實“語言模型”這個名字并不完全準確，更貼切的說法應該是“大符號模型”。它的本質，不在于生成所謂的“自然語言”，而在于捕捉、重現并不斷壓縮符號之間的映射關系。

人類幾千年來留下的文字、知識、情感、法律與經驗，本質上都是符號的堆疊與連接。大模型的訓練，就是在高維空間里構建這些符號間的對應關系，把“意義的海”壓縮成可被調用的概率結構。你看見它能寫作、能編程、能回答問題，表面上好像是“功能”，但本質只是符號映射的重采樣。

你給他一段prompt, 他給你映射出一段符號。

所以，它第一個出現并普及，大概是因為語言/符號本身就是所有知識的接口，是人類認知與世界交互的最低公共層。先有“大符號模型”，才可能在這個底座上生長出“大空間模型”“大行動模型”，乃至最終的“社會圖靈機”。

為什么寫作不僅僅是表達？

在我看來，寫作與推演真正的意義在于，它們能夠成為一種 “全層次對齊”的工具。寫作表面上是把想法記錄下來，但更深層的是通過文字，把抽象思維壓縮為可以調度的結構單元。寫作時，我們不只是輸出，更是在訓練自己的邏輯鏈條，讓模糊的直覺在文字里接受因果檢驗。

同時，寫作也是連接群體共識的橋梁。抽象理念如果只停留在腦中，就無法共享，而文字則是最具普適性的中介。通過寫作，個人的思考可以被他人理解、質疑、擴展，從而進入更大的協作回路。寫作把個人的思維模式投射成公共符號，在群體之間建立起臨時的“共識容器”。

最后，寫作還能為未來的工程鋪路。推演寫作所形成的因果鏈和框架，不僅是認知成果，更是可以遷移為工程藍圖的“前置資產”。在理念真空與推演真空的階段，寫作就像是一種提前的“架構設計”，讓工程落地時有現成的路徑與結構可依循。

因此，寫作與推演的價值在于三重：鍛煉個人思維的精確度，觸發群體的共識回路，并為未來工程沉淀藍圖。這才是為什么寫作遠遠超出“表達”本身的根本原因。

推演如何作為“認知實驗室”？

推演之所以能被稱作“認知實驗室”，就在于它提供了一種低成本、高密度、可迭代的思維實驗環境。不同于現實實驗需要龐大的資源和漫長的周期，推演只需要語言和邏輯，就能在思想內部快速模擬復雜系統的運行與可能性。

在推演中，我們可以把一個模糊的想法放進“實驗場”，逐層壓縮、展開、反事實檢驗。比如，先提出一個假設，再沿著因果鏈不斷追問：它的前提是什么？可能的機制是什么？邊界條件在哪里？在不同情境下會如何演化？這一連串的推理過程，本質上就是認知的壓力測試。

推演的價值不在于馬上得到結論，而在于它能暴露出假設的脆弱點，發現連鎖反應，圈定適用邊界。更重要的是，這種思維實驗可以快速復制、反復運行，把一條想法的不同版本拿出來對比，從而加速認知進化。

因此，推演就像是大腦與文字搭建的實驗室：既能生成多樣的“認知樣本”，也能通過篩選與迭代留下最具結構生命力的結果。寫作則是這個實驗室的記錄儀，把實驗過程與結果沉淀為可共享、可調用的認知資產。

多角度、多方法論、多層次如何協同？如何盡量在紙面上克服幻覺？

很多人提到大語言模型的“幻覺”問題，但實際上，人類也同樣會產生幻覺。當我們在紙面上做純粹的符號推演時，本質上就是在高維度的符號空間中做映射，常常會生成大量無法落地的設想和邏輯構造，這些就是人類自己的認知幻覺。

關鍵的問題不是幻覺本身，而是如何糾錯。無論是人還是模型，幻覺并不可怕，可怕的是缺乏驗證機制。人類早就進化出一套“概率性糾錯機制”：

量大：不是依賴單一輸出，而是生成大量候選。隨著樣本增多，異常會被稀釋，穩定結果會浮現。

多角度：從歷史、邏輯、經驗、實驗等不同方向切入同一問題，形成交叉驗證。

多切入點：在不同情境、不同假設下反復推演同一個議題，觀察是否得到相似結論。

當一個結果能在大量、多角度、多切入點的檢驗中依然收斂出相似答案，它的可靠性就會顯著提升。此時，它已不再是單純的幻覺，而是經過多維驗證的結構性結論。換句話說，幻覺是認知系統不可避免的副產品，而概率性糾錯則是人類和模型共同的免疫機制。與其懼怕幻覺，不如主動設計出糾錯的結構，把輸出放入大樣本、多角度、多層切口的驗證網絡中，讓幻覺逐步被篩掉，只留下能跨越層次和語境的堅固結構。

這也解釋了為什么在寫作與推演中，必須強調多角度、多方法論、多層次的協同。這三者相互作用，能讓思維從平面躍升為立體，從而賦予推演真正的韌性和穿透力。

多角度好比橫向的光源，從歷史、哲學、經濟、技術、文化等不同方向照射同一個問題，使那些在單一視角下被忽視的部分顯現出來。它保證了認知的寬度，避免陷入某個學科的“局部真理”。

多方法論則是縱向的濾網。邏輯學確保因果鏈條的自洽，系統論刻畫反饋與循環，信息論揭示熵與壓縮，演化論解釋變異與選擇。多種方法論像多層濾鏡，將噪音逐層剔除，只留下在不同標準下都成立的核心結構。

多層次提供深度循環。上層共識回答“為什么”，中層架構回答“如何組織”，下層技術回答“如何執行”。三層之間并非孤立，而是不斷反饋：上層給方向，中層定結構，下層產出結果，結果又反過來修正共識。

當多角度、多方法論和多層次同時協作時，寫作與推演才會呈現真正的立體性：橫向的廣度、縱向的密度、縱深的閉環。一個想法只有在這三個維度同時經得起檢驗，才能算得上擁有結構生命力。

多角度、多層次不僅是認知實驗的工具，當內容在公共場域進行廣播時，也天然擴大了受眾范圍，而受眾的反饋本身就是一種糾錯機制。

當我們從不同角度和不同層次去探討同一問題時，實際上是在為不同背景的人打開理解入口：

哲學、價值層的受眾更容易被上層共識的敘事所吸引；

研究者、架構師更容易與中層框架產生共鳴；

工程師、實踐者則能在下層技術的落地中找到連接點。

這種覆蓋面，讓寫作和推演不僅是一種“自我校驗”，更是一種“社會校驗”。當不同層次的受眾從他們的角度提供反饋時，就相當于獲得了一個分布式的驗證網絡：

如果反饋趨同，說明結果跨層次具備穩健性；

如果反饋分化，則能暴露盲點，提示在某些層次仍需補充或修正。

因此，受眾的反應不是附屬品，而是推演體系的一部分。重要受眾的反饋，本身就是認知糾錯的一環。它將原本內在的概率性糾錯機制，擴展到社會層，讓我的推演不止是個人邏輯自洽，而是能被群體環境反復敲打和打磨。

多層次、多角度的交流，正是當下最常導致“雞同鴨講”的根源。即便我們面向同一個抽象對象，試圖達成共識，但在描述一個尚未存在、尚未被固化的新概念時，我們所能說出的，往往只是它在各自知識結構下投射出的“影子”。這種情況就像同一件事物在不同光照條件下投下的剪影，形狀各異，難以重疊。每個人的大腦和思維，本質上都是一種不可約系統，由基因、成長路徑、環境與經驗共同塑造，最終形成獨特的認知方式。正因為如此，不同人的表達之間幾乎必然會出現錯位，這些“影子”彼此不對齊，聽起來就像是在各說各話。也就是說，語言隔閡并非因為方向完全相悖，而是因為認知投射不可避免地產生了差異。解決之道不在于消除差異，而在于找到一種結構化的方式，讓這些“影子”能夠被映射到更高一層的對齊框架之中。

在侯世達的《GEB：集異璧》（G?del, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid）里，有一個核心觀點特別契合我們當前討論的“雞同鴨講”與“影子”的問題：人類思維和符號系統都是通過“自指與層級”來產生意義的。

書中提到，形式系統本身是由符號與規則構成的，按理說是“死”的，但通過不同層次的解釋（meta-level 與 object-level 的往返），符號才能逐漸獲得意義。同一個符號串，在不同層級的解讀下可能完全不同：在低層它只是符號排列，在高層它可能對應一個定理，甚至一個隱喻。

這與我們剛才說的“影子”非常相似：當人們面對一個尚未固化的新概念時，不同知識背景、經驗結構的人，實際上是站在不同的解釋層級上去“投射”它，于是得到的影子自然不一樣。錯位并非源于對象本身，而是源于各自所處的解釋層次不同。

“意義并不直接存在于符號里，而是存在于符號與解讀者之間跨層級的映射關系之中。”

Meaning arises only when there is a mapping between the formal level (object level) and a higher-level interpretation (meta-level).

也就是說，所謂的“雞同鴨講”，就是因為大家站在不同的層級去解讀同一串“符號”或“對象”。

范式的不可約性

托馬斯·庫恩：《科學革命的結構》 (The Structure of Scientific Revolutions) 指出，科學的發展并不是線性累積，而是通過“范式轉移”來實現的。而在范式之間，往往存在“不可通約性”（incommensurable）：不同的范式就像使用了不同的語言和世界觀，即便討論的是同一個對象，也會因概念體系和問題設定的差異而無法互相對齊。

我曾經舉過一個例子：牛頓處在煉金術的巔峰時期，他既是現代物理學的開創者，同時也深深浸潤在煉金術與神秘學的語境中。對他而言，煉金術與數學物理并不是互相矛盾的，而是同一認知體系中的不同維度。但在后來的科學范式中，煉金術逐漸被視為“偽科學”，數學物理則成為科學的正統。這就是典型的“范式斷層”：牛頓在自己的語境里所說的一套話，在后人看來可能模糊、矛盾，甚至完全不可理解。

語言的煉金術：從尼可·勒梅到大模型

這也正好說明了庫恩的觀點：在范式轉移期，語言隔離并不意味著溝通失敗，而是因為不同范式之間使用的是兩套不兼容的“語言游戲”。即便同樣是牛頓的著作，在不同范式的語境下，會被讀出完全不同的意義。

——換句話說，牛頓既是科學史上最偉大的“現代人”，也是范式斷裂中最后一位“古代人”。這正是范式轉移時期“語言不可通約”的生動寫照。

飛速狂奔的語言分裂和隔離——我作為一個符號高敏者的觀察

現在仍然處在范式轉移的非常早期，但我已經在程序員群體里清楚地看到了“語言隔離”的雛形，而且這種隔離正在迅速擴大。今年以來，我注意到至少有兩個鮮明的表現。

第一，是技術圈內部的代際分裂。老一代程序員更傾向于固守原有的范式和預設，依賴多年累積的編程經驗和工程習慣；而年輕一代，尤其是那些幾乎以“AI vibe coding”為原生體驗的高中生，他們在剛好成年之際就迎來了 AI 的浪潮，整個技術世界觀和認知框架與老程序員完全不同。于是，兩代人雖然都在“寫代碼”，但背后的假設和語言已經漸行漸遠。

第二，是青年群體在語言與表達能力上的質變。AI 輔助寫作讓他們在理解與生成的速度上飛速狂奔，所能承載的信息密度和表達強度，已經超越了以往的想象。以推特為例，本來只是一個 140 字的閑聊扯淡各種無聊罵戰平臺，卻在青年群體手里被推到一個新的高度——極短的文本里能夠承載復雜的思維密度和強烈的表達張力。這種變化，既是工具的加速效應，也是語言隔離加劇的催化劑。

換句話說，我們正在親歷一場在同一種母語中，代際之間、工具之間、表達方式之間的語言斷層。它的速度和烈度，比很多人預期的還要快。

語言游戲

在談論“語言隔離”時，我們如何能不談 維特根斯坦。在《哲學研究》 (Philosophical Investigations) 中，他提出語言的意義來自“語言游戲”（language games），而每種語言游戲都有不同的規則。人們若處在不同的語言游戲中，即便討論的是同一個對象，也會因規則差異而彼此誤解。語言隔閡的根源往往不是信息缺失，而是語境與規則的錯位。

這一點，我在前兩天發的一篇推文中有非常直接的感受。我說：只要底層代碼是 AI 寫的，那么軟件工程的范式必定要發生變化。

這條觀點下的反饋，讓我真正體會到什么叫代際的語言隔離。老一輩的軟件工程師，他們的世界觀和實踐方式經過二三十年的沉淀，幾乎完全固化；而年輕一代，尤其是 AI 原生的高中生或大學生，進入的是另一種完全不同的語境。于是，即便都在討論“可靠性”，雙方所說的東西也很難對齊。

比如，在傳統語境下：

工程師認為可靠性=系統不崩潰、bug 少、穩定運行；

學術研究者認為可靠性=模型在 benchmark 上表現穩定、誤差可控、結果可復現；

產品經理則看可靠性=用戶體驗一致、市場信任度高、風險率低。這些定義都屬于 “可控性邏輯”：強調確定性、穩定性、長期可依賴性。

但在 AI 原生語境下：

年輕的 vibe coder 會說可靠性=AI 在關鍵時刻能給我啟發，能生成點子、代碼或文本，哪怕有錯誤也能推動思考；

AI 輔助寫作的一代 把可靠性理解為“始終有用”，而不是“零錯誤”。他們習慣了不完美的輸出，關注的是交互、啟發和快速迭代。這是一種 “互動性邏輯”：強調即時性、探索性、持續產出的可靠。

因此在我寫的那篇帖子里，站在新生代的眼光去推演，就會發現他們的代碼使用習慣和老一輩完全不同。在社區玩了幾次vibe coding課程，純玩，小孩子，我甚至告訴他們：“能跑起來就行，復制黏貼搞定。”他們從小接受的就是這種工作流。讓他們去讀復雜源碼？根本沒興趣，下次就不來了。對他們而言，可靠性不是“零錯誤”，而是“始終有用”。

這背后實際上揭示了 軟件工程范式的根本變化。最深刻的轉變，不在于工具鏈的更新，而在于 “預設基礎” 的徹底轉移。老一代的可靠性觀建立在 封閉系統 + 完整規范 之上：需求先定義清楚，系統嚴格實現，測試覆蓋盡量完整，錯誤意味著失敗。而新一代則生長在 開放生態 + 不完備系統 的語境里：輸出可以有缺陷，但只要能被快速迭代、生態修復、協作補全，它就具備可靠性。

結果是：可靠性的機制被整個生態重構了。

過去的可靠性依賴于單體代碼的穩定性；

現在的可靠性則依賴于網絡協作、模型迭代和用戶反饋的循環。

換句話說，可靠性從“絕對正確”轉向了“相對有用”。這就是代際之間最深的斷層：老一輩強調確定性，新一代強調生態化的適應性。

人類有了火，但還沒有玩轉它

理念真空與推演真空

今天的困境在于，我們已經擁有了 AI 這團“火”，但卻處于理念真空與推演真空之中。理念真空意味著缺乏新的概念體系與價值敘事來承載這股力量；推演真空則是沒有可驗證的方法論，人們只能在舊語言的框架下勉強描述新的現象。就像遠古人類發現火時，只會照明和取暖，卻不知道如何系統地利用它。面對這樣的空白，新的寫作與推演就必須承擔起“方法論生成器”的角色，把火從偶然的工具變成秩序化的文明基礎。

你關注的AI初創企業，從2年前到現在的，還剩幾個了？

一方面，大批初創企業試圖乘著 AI 的熱潮創業，但超過 95% 以失敗告終。他們往往只是把大模型簡單地“包一層殼”，做一個應用或者工具，卻缺乏更深層的理念支撐與方法論推演。結果是，產品沒有核心價值，生態缺乏粘性，很快就被淘汰。

另一方面，大模型的落地應用遭遇瓶頸。很多用戶雖然驚嘆于模型在對話、寫作上的能力，但在聊完天之后卻茫然無措，不知道還能做什么。換句話說，大模型釋放出了“火”的潛能，但沒有與之匹配的“用火之道”。

這恰恰說明：沒有理念和推演，光有火種無法形成文明。當下的問題不是大模型能力不足，而是社會缺乏一套新的敘事和方法去承載、引導和擴展它。寫作與推演的重要性就在這里——它們是方法論的生成器，可以將零散的功能場景整合為系統性的結構框架，把“會聊天的機器”轉化為“推動結構性變革的工具”。

成為真正的”火“，必須完成”基礎設施“的升級

這實際上已經觸及到一個更宏大的社會層面的問題。我相信，像 Sam Altman 這樣的 AI 頂流人物是清楚的，但真正要解決，可能需要整整一代人的努力。問題的核心在于：我們正處在 協議缺失 的真空地帶。

今天的大模型提供商們，有的把 LLM 當作一個 產品（LLM as a Product），強調功能封裝、場景應用；有的則把 LLM 當作 原材料（LLM as a Raw Material），強調作為底層能力供他人調用。兩種模式看似都合理，但它們背后的社會意義和發展路徑完全不同。前者對應的是“應用工具”的邏輯，后者則預設了 LLM 將會像 電力 一樣，成為未來的基礎設施。

如果要真正跨越到“LLM 等同于電力”的那一步，人類社會需要的不僅僅是技術迭代，而是一整套 社會認同、立法體系、基礎設施建設 的跟進。換句話說，AI 的未來不是單靠幾家科技公司能決定的，而是整個社會制度要與之對齊。從標準制定、法律約束，到行業協議、教育體系，再到全球性的治理框架，缺一不可。這些工作量是 成指數級的浩大，是“翻越整個大陸腹地”的級別，而不是幾家創業公司或者一個研究團隊能搞定的。所以其中也會誕生指數級的機會。這就是這代年輕人的機遇。

換個比喻：現在我們手里已經有了“電”，但社會還沒建好“電網”，沒有統一的插座標準，沒有定價體系，沒有用電的法律規范。要讓大模型真正像電力那樣融入社會，成為新的文明基礎設施，必然要經歷一個漫長、復雜、甚至伴隨沖突的制度性建設過程。

我在這篇推文里：

我暢想一個AI基礎建設完備，但是又有清晰應用邊界的未來:如同電力

AI 的瓶頸不在于能力本身，而在于人類社會如何建立配套的協議和制度，把“模型”從新奇的玩具，真正轉化為和電力同等地位的基礎設施。

如果沒有 全民眾級別的普及與參與，單靠技術圈內部“畫餅”，是無法推動大模型真正跨越到基礎設施層面的。技術人可以不斷迭代模型、描繪未來藍圖，但這些努力如果脫離社會認同，就很容易停留在圈層自嗨。

歷史上類似的情況并不少見。電力、互聯網、移動通信，哪一項不是在完成了從實驗室到全社會普及的跨越之后，才真正成為文明的底層設施？這中間不僅需要技術突破，更需要 制度化的普及：教育體系把“電學”納入基礎知識，法律體系規范用電與安全，公共投資建設電網與電廠，直到每個家庭都能用上電，電才真正“無處不在”。

AI 也是同樣的邏輯。技術圈可以先行一步，但最終的落地需要 廣泛的社會參與：

認知普及：普通用戶要理解 AI 能做什么，不能做什么；

制度跟進：立法、倫理、治理要對齊新的風險與機會；

文化接受：社會要形成一種“與 AI 共處”的新常態，而不是恐慌或排斥。

沒有這些全民層面的參與，再先進的模型也只能在技術圈內部自我循環，很難成為真正的文明級基礎設施。

大模型能否像電力一樣進入社會，不取決于技術本身，而取決于全社會的普及、認同與參與。

更重要的是，大模型本身的語言能力，恰好提供了前所未有的低門檻普及工具。過去新技術的傳播往往依賴專家解讀、課程設計、媒體中介，成本高、速度慢；而現在，大模型能夠直接用自然語言與任何人溝通，隨時隨地扮演“解釋者”和“翻譯器”。這意味著 認知的傳播變得既容易又低廉，理論上可以像“普及掃盲”一樣，把 AI 的理解快速滲透到社會的各個角落。

換句話說，大模型不僅是需要普及的對象，它本身也是普及的手段。這種雙重角色，正是它能否從“技術圈的新玩意兒”走向“文明級公共設施”的關鍵。

技術圈中有人需要從事傳播者的工作，將艱難晦澀的語言，大眾化，平白化。并且在各行業，各人群中適配AI的最佳用法。

傳播者的核心職責

翻譯：把艱深的技術語言、學術話語，轉化為大眾能理解的日常表達。

不只是簡化，而是要做到“去除術語的同時不損失本質”。

普及：面向不同的行業（醫療、教育、法律、藝術…）和不同人群（學生、職場人、創業者…），設計各自能理解的入口和案例。

讓 AI 不只是技術圈的討論，而是成為廣泛可用的工具。

適配：針對不同群體，提煉出他們與 AI 的最佳交互方式。

醫生需要“輔助診斷+文書整理”，律師需要“條款對比+案例檢索”，教師需要“備課+答疑”，普通用戶需要“日常助理+學習伙伴”。

傳播者要做的是：幫他們找到最短路徑，而不是讓他們困在術語里。

科研與民眾的全層次對齊：LLM給你一個支點，人人都能探索宇宙

二戰以后逐步確立的學閥體系，如今正面臨前所未有的危機。

我先說說我的觀察：目前的學術界，不論文科理科，都深陷困境。科研界的問題尤其顯化，已經不再只是圈子里的暗流，而是頻繁浮到公共新聞、社交媒體，成了全民皆知的現實。總結起來，有幾條特別突出：

成果與社會脫節：論文海量產出，卻與產業和民眾需求嚴重錯位。

速度與機制不匹配：AI 以月為周期迭代，學術機制還在以年為單位緩慢運轉。

學科壁壘僵化：跨學科議題層出不窮，但學科之間仍是孤島。

激勵機制扭曲：論文數量、影響因子凌駕一切，真正的價值被淹沒。

這些問題背后，其實都能敲響腦子里的鈴鐺。幾個關鍵詞，幾乎能瞬間喚起聯想：

非升即走：青年教師壓力如山，生存與學術理想脫節。

灌水論文：數量堆積成常態，創新被格式化消解。

學貸危機：高學費與債務泥潭，撼動高等教育的正當性。

科研脫鉤：公共資金投入巨大，社會回報卻日益遭質疑。

評價內卷：指標綁架一切，研究者成了“指標勞工”。

體制慣性：二戰后建立的學閥秩序，在新生產關系和全球競爭中已顯脆弱不堪。

心理危機：青年教師自殺事件頻繁登上熱搜，學術生態失去人性關懷。

知識滯后：AI 等新興技術的迭代速度遠超學術體系的應答速度。

象牙塔崩塌：學術與社會脫節，公眾對高校合法性日益懷疑。

制度真空：AI 的倫理、立法、治理缺乏社會科學支撐，高校無力填補。

學術體系的問題早已不再是內部的學術爭論，而是社會性的、制度性的、結構性的。學閥體系的合法性，正在一條條關鍵詞的疊加中被侵蝕。

高等教育體系現在相當脆弱

今天的科研界問題，不僅僅體現在學術產出和社會脫節上，更在于高等教育體系本身的脆弱性已經顯化。

在美國，高校長期依賴高昂學費與政府撥款維系，但如今一方面財政壓力越來越大，另一方面學生背負的學貸沉重難償。昂貴的學費與學貸危機，讓越來越多年輕人質疑：進入大學是否還是一條“正向投資”。在中國，高校則普遍采用“非升即走”的制度，科研人員承受巨大壓力，但產出與壓力之間并不成正比，導致學術工作者焦慮加劇、創新反而受限。

與此同時，AI 的普及進一步加劇了這場危機。一旦大模型可以提供低成本甚至免費的教育資源，高校作為“知識壟斷者”的地位就會被動搖。過去二戰之后建立起來的“學閥體系”——以學術資源集中、同行評議、學位壟斷為核心的高等教育結構——在新的國際環境與社會生產關系面前，顯得格外脆弱。

高等教育的危機不僅是財政的、結構的，更是認同的：如果大學不再是知識傳播與社會流動的唯一渠道，它還能憑什么收取巨額學費、消耗大量納稅人的資金？當社會的學習、科研與創新逐漸去中心化，大學可能必須徹底重塑自身角色，否則“象牙塔”就會被現實的浪潮沖垮。

高等教育這套二戰后建立的學閥體系，正在財政壓力、社會質疑與 AI 普及的三重沖擊下顯露出前所未有的脆弱，它很可能成為 AI 時代第一個被迫重構的制度性高地。

我關注的一些美國小型的文理學院，哪怕歷史比較悠久的，質量不錯的。最后只有一條路，那就是關門停業。中國留學生救不了，不管川普是不是放開留學，而是很少會有人再花這種天價來買這樣一個學位了。

現在科研呈現一種奇特的兩面性

科研體系的病灶和科研活力，是并存的兩個面相。一方面，國內高校和體制內的科研評價體系陷入了惡性循環：青年教師壓力巨大，論文灌水泛濫，評價體系與社會價值錯位，導致學術共同體疲態盡顯。但另一方面，技術和科研的生命力卻并沒有因此衰亡。反而在體制之外，你能看到新的活躍場景：

arXiv 上的活力：每天都有大量論文上線，其中很多來自獨立學者、小型團隊，甚至是沒有高校依托的研究者。

“野生科研”的崛起：一些原本不屬于學術圈的人才，比如工程師、黑客、獨立開發者，開始利用開源工具和大模型，在物理、數學、計算機等領域做真正前沿的探索。

技術社群的研究氛圍：推特、GitHub、論壇甚至 Discord 已經成為新的“學術咖啡館”。很多創新性的想法和成果，最先出現在這些社群，而不是傳統期刊。

這說明什么？說明科研的真正驅動力并不是僵硬的學閥體系，而是人類對知識的渴望和開放協作的可能性。即便體制內問題重重，體制外的科研活力依舊在蓬勃生長，而且可能孕育新的范式：更加去中心化、更加開放、更加跨學科。

換句話說，我們正在見證“學術的平行空間”：一邊是困于體制的象牙塔，另一邊是靠開放平臺、開源生態和大模型支撐的新型科研共同體。后者正在吸引越來越多不屬于傳統學術體系的天才，甚至可能逐漸重塑“科研的合法性”。

只要人類的探索和好奇心不死，那科研就不會死：川普消減經費

科研的形態或許會改變，但它不會因為某個國家削減經費而停擺，它只會轉移土壤，甚至因此孕育出新的生態。

在傳統的學術體系里，科研人員往往要承受“師長”式的學閥和機構壓力：指標導向（論文數、影響因子、排名）、體制束縛（非升即走、考核周期）、資源壟斷（經費集中在少數機構和權威手中）。在這樣的環境下，科研常常被異化為“完成任務”，而不是純粹的探索。當公共經費削減，一部分依賴體制的人會陷入困境，但與此同時，這種“自上而下”的控制也在減弱，獨立探索反而獲得了新的呼吸空間。

科研不會停滯，它會主動尋找新的養分。商業化資金的介入，為科研提供了更靈活的方向選擇、更快速的資源配置以及更直接的應用激勵。與傳統學術的“慢周期、重資歷”不同，這種資金來源雖然可能帶來功利化風險，但同時也為跨學科研究和應用導向的創新提供了動力。

由此，新的科研生態開始萌芽：科研活動逐漸去中心化，從少數頂尖高校與研究所，擴散到獨立實驗室、創業公司、開源社區；科研主體也在跨界化，工程師、獨立開發者、黑客甚至愛好者，都能直接參與科學探索；研究從論文導向轉向應用驅動，成果通過產品、開源項目、實驗驗證直接落地；而 GitHub、arXiv、Twitter、Discord 等社群平臺，正在成為新的“學術咖啡館”，形成去中心化的交流與協作場域。

因此，川普時期科研經費削減，表面上似乎是對學術的打擊，但深層上可能加速了科研的去中心化和商業化，讓科研在別處生長，擺脫傳統學閥體系的壓制，反而萌發出新的生態。

LLM給你一個支點，人人都能探索宇宙

誰說一定要拿到物理學博士學位，才能探索宇宙？這是舊時代學閥體系的邏輯：把“資格”當作探索世界的前提。但科學的本質，從來不是頭銜，而是好奇心、方法和工具。探索宇宙不需要一紙博士學位，它需要的是對問題的熱情、方法論的積累，以及進入新科研生態的勇氣。 在 AI 和開放科學的時代，邊界正在快速下移，科學探索正在重新開放給所有人。

科學探索正在發生一場去中心化的遷移：

它從象牙塔流向開源社區，從學閥手中流向獨立學者與跨界人才；

它不再以“論文數量”來定義價值，而是以“能否啟發新路徑”來衡量意義；

它在新的社群與平臺中生長，GitHub、arXiv、Twitter、Discord 正成為新的學術廣場。