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2016年，一款叫作 ICEY 的国产独立游戏在Steam上线，游戏虽然称不上大作，但品质在同类游戏里属中上，尤其在中国市场这种单机游戏更是难得。几个小时后，游民星空网站上就出现了盗版资源，游戏发行公司心动游戏的老板黄一孟立刻站出来指责对方。 一天后，游民星空撤掉了盗版资源，同时发布了一封道歉信： 11月19日，游民星空转载了国内独立游戏 ICEY 的破解资源，对该游戏制作人及玩家造成了很大负面影响，当日我们已经在第一时间进行下架处理，并加入了引导玩家购买正版的链接，在这里我们向开发商及广大玩家致歉。游民一直以来都是本着支持国产游戏的态度，通过新闻报道、专访等方式扩大国产游戏的传播和影响，努力为行业传播正能量。这次 ICEY 破解资源的事件，不论工作人员还是内容监管，游民星空都无法逃脱责任，是我们的工作没做好。另外，制作人联系本站记者沟通处理此事时，我们更没有做好沟通工作，态度极其欠妥且缺乏责任感，错误地传达了游民的态度，让开发商对游民表示失望，造成了不必要的误会。游民星空已对相关员工进行严厉处罚，并加强了全员的职业素养教育。 随着近年来正版化浪潮的来临，游民星空作为一家正在转型的新媒体也正在做出多种尝试和努力，近两年开设了诸多深度专栏、大观园专题等精品原创内容。我们对于国内的游戏作品一贯秉承支持的态度，同时，本站与众多独立游戏机构及制作人也有着良好且紧密的联系。我们也愿与各游戏厂商合作，共同推动国内的正版化进程。 游民星空全体员工再次向 ICEY 的游戏制作方、代理方及广大玩家们致歉，也诚挚欢迎公众及各界媒体朋友向我们提出意见或建议。

做了一个多参考图测试，一共上传了27个参考图，人物的服装开始乱了，cz的服装从前面几个场景就没对过，长视频多场景下人物一致性还是个问题。😂 prompt：生成一支时长30秒、16:9横版、电影级质感的浪漫时空穿越品牌短片。 【核心故事】 女主何一穿越六个时代和世界，不断寻找同一个男人CZ。 在每个时代中，两人的身份、服装和环境都会变化，但始终保持同一张脸、同样的身体特征和人物气质。 女主手中始终握着一枚半边金色几何吊坠。这枚吊坠是完整币安几何标志的一半，造型极简、固定、清晰，在所有时代都保持完全相同的形状和大小。 何一每次都能看见CZ，却总是因为宫门、人群、盾阵、火车、舞者或空间变化而错过。 音乐、剪辑和摄影机运动不断加速，直到第五个游戏未来世界达到最高强度。 最后，何一穿过像素石门，来到卡帕多奇亚山顶。CZ手捧由黄色币安标志形状花朵组成的黑色花束等待她。 两人视线相遇时，所有快速鼓点和高速摄影机运动突然停止，音乐变得平静，只剩晚风、呼吸和柔和钢琴。 CZ将另一半金色吊坠交给何一，两半自然拼合成完整的币安几何吊坠。 最终两人并肩望向灯火山谷，画面切黑，出现主题： “何必东奔西走，币安全部都有。” 【人物统一要求】 女主何一严格参考上传的人物参考图。 成年东亚女性，长黑色微卷头发，面容柔和、自信、优雅，身材修长匀称。必须保留下唇下方靠近下巴位置的明显小痣。痣的位置、大小和颜色在所有时代、所有角度中完全一致，不得消失、移动或增加其他痣。 何一的脸型、眼睛、鼻子、嘴唇、发际线、肤色、年龄和身材比例必须在六个时代保持一致。服装、发型造型和环境可以变化，但不能改变人物身份。 男主CZ严格参考上传的人物参考图。 成年东亚男性，短寸头，戴细金属框眼镜，脸型偏瘦，下颌线清晰，神情沉稳、克制。所有时代必须保持同一张脸、同样的眼镜、同样的发型和年龄状态。不得去掉眼镜，不得改变脸型，不得过度年轻化。 【总体视觉风格】 高级电影预告片与浪漫史诗短片风格。 真实历史场景部分使用写实电影摄影；游戏未来世界部分完全变为统一的方块像素马赛克风格；最终卡帕多奇亚恢复为真实写实风格。 全片颜色以深绿色、黑色、金色和黄昏蓝灰色为主。 禁止廉价科技广告感，禁止漂浮UI、数据动画、粒子传送门、能量光圈、霓虹文字、地图飞线、Logo发光、城市灯光组成Logo。 所有时空转场通过真实摄影语言完成： 开门、拱门、人群遮挡、盾牌遮挡、蒸汽、火车车厢、舞者旋转、镜面、像素石门、运动匹配和前景遮挡。 摄影机不能大部分静止。全片使用电影化动态跟拍、半环绕、FPV式贴身穿行、低机位追踪、快速升降、越肩超越和大弧线回旋。 FPV运镜必须平滑、稳定、有空间层次，不要剧烈翻滚，不要游戏眩晕感，不要无意义高速飞行。 【音乐节奏】 0至4秒： 节奏较慢，约70 BPM感受，使用低沉鼓声、古琴或东方弦乐、轻微心跳感。 4至8秒： 加入战鼓、金属敲击和弦乐拨奏，节奏开始加快。 8至13秒： 火车轮轨声融入鼓点，音乐进一步加速，紧张感上升。 13至17秒： 古典舞曲与现代电子节拍融合，剪辑频率明显提高。 17至24秒： 进入游戏未来世界，鼓点、快速弦乐和电子低频达到最高密度，约135至145 BPM感受。 24至27秒： 最后冲刺，音乐持续上升，在何一跨出石门和CZ转身的一刻突然全部停止。 27至30秒： 只保留真实风声、轻微呼吸、一颗柔和钢琴音和极轻弦乐长音。 【30秒详细时间轴】 0—4秒：清朝皇宫 清晨薄雾中的清朝皇宫内院。 红墙、琉璃瓦、朱红宫门、石板地面和宫灯形成深远构图。 何一穿墨绿色与浅金色结合的清代格格服，头戴精致但克制的旗头，长黑发部分自然垂落。她手中紧握半枚金色几何吊坠，快步穿过宫廊。 摄影机从她左后方低机位跟拍，缓慢绕到右前侧，捕捉她焦急寻找的眼神。 远处，CZ身穿深墨绿色、黑金色清代将军服与精致甲胄，腰佩长刀，正准备离开。 两人隔着朱红宫门短暂对视。 何一加快脚步，CZ回头看她。 宫门在两人之间缓缓关闭。 摄影机贴近何一，从她肩旁越过，抢先穿过即将关闭的宫门。 门板完全遮满画面，作为转场。 4—8秒：古代罗马 门打开后，场景直接变成古代罗马石柱广场。 何一跨出门框时，服装自然变为古罗马公主造型：象牙白长裙、深绿色披肩、简洁金色头饰。吊坠仍握在同一只手中，形状完全不变。 CZ变为古罗马战士，穿青铜胸甲、深绿色披风、皮革护臂与战靴，保留眼镜与短发。 何一在人群和石柱之间看见CZ，向他跑去。 摄影机从她侧面平行追踪，再环绕至正面倒退拍摄。 一队举盾士兵从镜头近前横向经过，盾牌完全遮挡画面。 遮挡移开后，CZ已经转身走向远处战阵。 何一继续追赶，摄影机沿地面低空滑行并穿过罗马石拱门。 石拱门暗部填满画面，转入下一时代。 8—13秒：民国抗战时期火车站 穿过拱门后，场景变为1930至1940年代中国火车站。 阴天、蒸汽、湿润站台、老式蒸汽火车、站台柱和行李车。 何一穿白色立领学生衬衫、深绿色及小腿长裙、黑色学生鞋，背着朴素布包，长发整理为自然低马尾或双辫，但脸与下巴痣完全一致。 CZ穿灰绿色抗战时期士兵制服、军帽、军用腰带、绑腿和军靴，保留眼镜。 CZ已经登上军列。 何一在人群中快速奔跑，镜头先贴地拍她的鞋和裙摆，再迅速升起至侧面中近景。 火车开始移动。 两人隔着车门和车窗看见彼此。 CZ把手贴在车窗内侧，何一抬手回应。 进行快速蒙太奇： 何一奔跑的脚； 火车轮转动； CZ侧脸； 何一手中的半枚吊坠； 车厢柱连续遮挡； 远去的火车尾部。 火车蒸汽涌向镜头。 一辆行李车从近处横穿，完全遮挡画面。 行李车离开时，场景变成欧洲舞厅。 13—17秒：欧洲古典舞会 华丽但高级克制的欧洲古典舞厅。 水晶吊灯、金色墙饰、巨大镜面、木质舞池和旋转舞者。 何一穿深翡翠绿色丝绒古典礼服，优雅盘发，保留下巴痣。 CZ穿深绿色与黑色古典燕尾礼服、白色衬衫、金色细节，戴原本的细框眼镜。 两人站在舞池两端，隔着舞者看见彼此。 摄影机围绕何一进行约270度动态环绕，舞者沿反方向旋转，形成对冲运动。 何一与CZ同时向彼此走近。 两人的手即将接触。 一对舞者从镜头前旋转经过并完全遮挡。 遮挡结束后，CZ不在原位，只在巨大镜面中出现短暂倒影。 何一立即转身走向镜子，手掌触碰镜面。 摄影机快速推进镜面。 镜面材质逐渐变为方块像素表面，不出现光圈或粒子。 17—24秒：游戏内未来世界 整个场景、人物、环境、道具和摄影质感全部变成统一的《我的世界》式方块像素马赛克风格。 禁止写实人物出现在像素环境中。 何一变成方块像素游戏角色，仍保持长黑发、下巴痣的像素识别点和相同脸部特征。穿绿色、黑色和银灰色像素未来战斗服，包含方块护肩、护腕、腰带和长靴。 CZ变成黑色与金色像素未来战士，保留像素眼镜和短发。 场景为规模宏大的像素未来城市： 方块高塔、悬浮平台、像素桥梁、金色灯块、冷蓝能量建筑、移动平台和远处巨大像素石门。 音乐和剪辑达到最高速度。 何一持续追逐CZ。 摄影机使用平滑FPV式运动： 贴近何一左侧飞行； 绕过方块高塔； 从悬浮平台下方穿过； 迅速升起至何一前方； 倒退拍摄她奔跑； 从像素人群间穿行； 贴地追踪方块长靴； 绕何一进行快速360度环绕； 再越过她肩膀追向远方CZ。 快速动作蒙太奇： 何一跳过方块断桥； CZ在下一层平台回头； 移动平台横移； 何一推开像素铁门； CZ消失在另一道门后； 吊坠以像素金色形态短暂出现； 巨大像素石门在远处开启。 何一冲向像素石门。 摄影机正面倒退拍摄她奔跑，随后侧滑让她超过镜头，再从背后快速追上，从她右肩上方越过，先一步穿过石门。 24—27秒：像素世界转入卡帕多奇亚 摄影机穿过像素石门后，首先看到真实的卡帕多奇亚黄昏山顶。 转换必须通过门框遮挡和同一动作匹配完成，不使用传送光效。 何一跨出门槛： 第一步仍为像素战靴； 第二步变为真实裸色高跟鞋； 身体跨过门框时，像素绿色战斗服自然恢复为现实中的橄榄绿色细肩带修身长裙； 方块长发恢复为真实柔软的黑色长发； 脸部恢复写实，并保持原本五官和下巴痣。 摄影机在她前方快速倒退，然后大弧线绕到她身后。 卡帕多奇亚山谷、岩石地貌、洞穴建筑、蓝灰云层与温暖灯火展开。 何一气喘着停下。 音乐仍保持最后上升。 远处CZ背对她，站在山崖边。 27—30秒：终章相遇 CZ穿简洁高级的黑色或深灰色现代夹克、深色长裤和黑色鞋，保留短发与眼镜。 他手中捧着一束真实可手持尺寸的黑色花束。 花束使用哑光黑色包装、少量白色小花和绿色配叶。主花全部设计为黄色币安标志形状的实体花艺装置，但仍保持花束层次和高级花艺感，不发光，不悬浮，不做巨大Logo轮廓。 CZ听见脚步，缓慢转身。 就在两人目光相遇的一瞬间： 所有鼓点、电子音、快速弦乐和高速运镜突然停止。 只留下晚风、何一轻微呼吸和一颗柔和钢琴音。 摄影机从何一肩后缓慢推向CZ。 CZ轻声说： “你终于来了。” 他走近并将花束递给何一。 何一接过花束。 CZ从花束中取出另一半金色几何吊坠。 何一拿出自己手中的半枚。 两枚吊坠在两人手中自然靠近，真实拼合成一枚完整的金色币安几何吊坠。 拼合过程不发光、不悬浮、不产生能量波，必须像真实磁吸首饰一样自然完成。 摄影机进行极慢的180度双人环绕： 先拍CZ侧脸与何一背影； 再拍两人双手与拼合后的吊坠； 继续绕到何一正侧面，清晰捕捉下巴痣、眼神和释然微笑； 最终移动到两人背后。 两人并肩站在山顶，面向卡帕多奇亚灯火山谷。 摄影机缓慢升高并拉远。 最后约0.8秒自然切黑。 黑色背景只出现一行简洁白色中文： “何必东奔西走，币安全部都有” 下方出现小尺寸黄色币安标志。 不要出现其他文字、二维码、网址、产品功能或英文说明。 【人物动作与表演】 何一的情绪变化： 清朝时焦急寻找； 罗马时希望与急迫； 火车站时强烈不舍； 舞会时接近希望又再次失落； 游戏世界时坚定奔跑； 终章见到CZ时从急促、难以置信逐渐变为放松与释然。 表演必须克制自然，不要哭喊，不要夸张张嘴，不要商业式大笑。 CZ在每个时代都应短暂回头或与何一对视，但总被时空阻隔。 终章CZ的笑容温和、克制，不要夸张浪漫表演。 【摄影要求】 16:9横版，24fps电影感，真实运动模糊，4K高细节。 历史场景使用35mm至50mm电影镜头质感；人物近景使用约85mm人像镜头质感；高速追逐使用稳定器与平滑FPV式虚拟摄影机。 前四个时代每个镜头平均约0.7至1.5秒，游戏世界可缩短至0.4至0.8秒，最终相遇镜头明显放慢。 所有镜头构图都要保持人物为视觉中心。 即使摄影机高速运动，也不得导致换脸、五官闪烁、眼镜消失、痣漂移、肢体变形或服装突然改变。 【声音设计】 保留真实环境声音： 清朝宫门摩擦声； 脚踩石板声； 罗马盾牌与盔甲轻微碰撞声； 火车汽笛、轮轨、蒸汽声； 舞厅鞋底和裙摆摩擦声； 游戏世界方块脚步与机械门声； 石门开启声； 卡帕多奇亚山顶风声； 何一呼吸声； 花束包装轻微摩擦声； 金属吊坠自然拼合的轻微“咔哒”声。 对白只有CZ在终章的一句： “你终于来了。” 女主不说台词。 【必须避免】 不要出现人物身份变化。 不要出现女主换脸。 不要让女主下巴痣消失或移动。 不要去掉CZ的眼镜。 不要让CZ变成其他年龄或脸型。 不要出现多余人物抢占主体。 不要出现错误时代物件。 不要把历史场景做成舞台布景。 不要出现廉价粒子特效。 不要出现传送光圈。 不要出现金色光线连接场景。 不要出现数据、币价、K线或金融界面。 不要让Logo发光。 不要让Logo铺满建筑。 不要让花束变成巨大平面Logo。 不要让吊坠每个时代形状不同。 不要让游戏世界出现写实人物。 不要让现实场景出现像素角色残留。 不要出现手部畸形、多余手指、脸部闪烁、身体穿模、服装穿模。 不要使用剧烈镜头翻滚、无意义高速俯冲、强烈眩晕运镜。 不要使用过度磨皮、强橙蓝调色、过曝高光或死黑暗部。 不要出现字幕乱码。

Demis Hassabis 达沃斯访谈：比工业革命大 100 倍的变革 视频地址： 2026 年 1 月，达沃斯世界经济论坛期间，Bloomberg 主持人 Emily Chang 采访了 Google DeepMind CEO Demis Hassabis。这位诺贝尔奖得主用“每周 100 小时、每年 50 周”描述自己过去几年的工作状态，并给出了一个惊人的判断：AI 带来的变革将是工业革命的 10 倍规模、10 倍速度。 这场访谈覆盖了 AI 领域几乎所有热门议题：AGI 时间线、中国竞争、机器人突破、就业冲击、是否应该暂停，以及后稀缺世界的哲学困境。以下是访谈的完整整理。 --- 【1】Google 的势头回归 Emily Chang 开门见山：Gemini 3 发布了，据说 OpenAI 内部宣布了“code red”——Google 是不是找回了状态？ 【编者注】Gemini 3 Pro 于 2025 年 11 月 18 日发布，是 Google 迄今最强的 AI 模型，在推理、多模态理解和编程能力上均有显著提升。12 月 17 日，Google 又推出了更快更便宜的 Gemini 3 Flash，直接替换 Gemini app 的默认模型。这一系列发布引发了 OpenAI 内部的紧张反应——三年前 ChatGPT 发布时，Google 内部也曾宣布过类似的“code red”。 Hassabis 回应说，过去一年确实是“非常艰苦的一年”，团队付出了巨大努力让模型重新回到最前沿。他特别提到 Gemini 3 和图像生成模型 Imagen 的表现让他们“非常满意”。 “我们也适应了这个新世界——快速发布，把创业公司的能量带到我们所做的事情中。” 当被问到外界是否低估了 Google 时，Hassabis 说他不确定，但 Google 一直具备所有必要的条件。“过去十年，Google 和 DeepMind 加在一起，发明了现代 AI 行业所依赖的大约 90% 的突破性技术。”他列举了 Transformer、AlphaGo、深度强化学习等例子。 “我们有这些不可思议的产品触达数十亿用户——从搜索到邮箱到 Chrome——它们天然适合 AI。只是需要把这一切组织到一起。我们在过去几年做到了，虽然还有很多工作要做，但已经开始看到成果了。” --- 【2】全栈优势能维持多久？ Emily Chang 追问：如果你认为自己有优势，这个优势有多大？能维持多久？ Hassabis 的回答很直接：一切从研究开始。模型的前沿水平是最重要的，这是 Google 和 DeepMind 合并后首先聚焦的方向。 “我认为我们是唯一拥有完整技术栈的组织——从 TPU 和硬件、数据中心、云业务、前沿实验室，到所有这些天然适合 AI 的产品。从第一性原理来看，我们理应做得非常好。而且我认为未来还有很大的提升空间。” --- 【3】AI CEO 的日常：凌晨 1 点到 4 点的深度思考 Emily Chang 说她读到 Hassabis 大部分深度思考都发生在凌晨 1 点到 4 点之间。他确认了这一点。 “你有没有感到舒服过？”她问。 “从来没有。”Hassabis 说，“过去三四年一直是难以置信的高强度。每周 100 小时，每年 50 周，这就是常态。” 他认为这是处于“科技史上可能最激烈的竞争”前沿所必需的。“商业上、科学上，再加上所有关于 AGI 的兴奋……用 AI 加速科学发现一直是我的热情所在。这是我毕生的梦想，我为此工作了一辈子。很难入睡，因为有太多工作要做，同时又有太多激动人心的事情要探索和推进。” --- 【4】机器人：突破时刻还需要 18-24 个月 Emily Chang 提到 Gemini 已经被集成到人形机器人中，问物理世界的“AlphaFold 时刻”是否已经到来。 【编者注】2026 年 1 月 5 日，在 CES 展会上，Boston Dynamics、Google DeepMind 和 Hyundai 宣布了一项重大合作。Boston Dynamics 将把 DeepMind 的 Gemini Robotics 基础模型整合到其 Atlas 人形机器人中，首先应用于 Hyundai 的汽车制造工厂。这是 Google 2013 年收购又于 2017 年出售 Boston Dynamics 之后，双方的首次重要合作。 Hassabis 说他过去一年花了大量时间仔细研究机器人领域。“我确实认为我们正处于物理智能突破的临界点。但我仍然认为还需要大约 18 个月到 2 年的时间，需要做更多研究。” 他解释说，Gemini 从一开始就被设计成多模态的，能够理解物理世界，原因之一是可以构建一个存在于眼镜或手机上的通用助手，理解你周围的世界；另一个用途就是机器人。 “那么物理世界的突破时刻会是什么样子？我认为是机器人能够可靠地在现实世界中完成有用的任务。” 他列举了几个阻碍因素。首先是算法还不够稳健，需要比 LLM 更少的数据就能工作。其次，也是让 Hassabis 感触最深的，是硬件问题——特别是机械手。 “当你仔细研究机器人时，你会对人类的手产生一种全新的敬畏。进化设计得太精妙了。要匹配人手的可靠性、力量和灵巧性是非常困难的。” 他提到了与 Boston Dynamics 和 Hyundai 的合作，将在汽车制造领域进行原型测试。“一两年后，我们可能会有一些真正令人印象深刻的展示，然后可以规模化部署。” --- 【5】中国与 DeepSeek：西方反应过度了 Emily Chang 说，一年前 DeepSeek 的出现对西方来说似乎是灾难性的，但现在中国似乎安静了下来。Hassabis 对中国竞争的看法有变化吗？ Hassabis 的回答很坦率：“没有。我一开始就不认为那是灾难性的。我认为西方的反应是大规模过度反应（massive overreaction）。” 他承认 DeepSeek 展示了中国公司的能力，但认为一些说法被夸大了。“关于他们使用的计算量非常少之类的说法被过度夸大了，因为他们依赖了一些西方模型，也在一些领先西方模型的输出上做了微调。所以这不是从零开始的。” 他认为字节跳动可能是中国最有能力的 AI 公司，“可能只落后 6 个月，而不是一两年。” 但 Hassabis 提出了一个关键问题：“到目前为止，中国公司能否超越前沿进行创新，这还有待观察。他们非常擅长追赶前沿，越来越有能力，但我认为他们还没有展示出能够超越前沿进行创新的能力。” --- 【6】AGI 时间线：2030 年 50% 概率，但标准比别人高 Emily Chang 说 Hassabis 帮助定义了 AGI，并且曾表示 2030 年之前有 50% 的概率实现。这个时间线还成立吗？ “是的。”他说。 “AGI 对你来说还是一个有用的目标吗？” Hassabis 说是的，虽然他的时间线比一些同行更长，但那是因为他的标准更高。“我说的是一个系统能够展现人类拥有的所有认知能力。我认为我们距离那还很远。” 他举了科学创造力的例子：“不只是解决一个猜想或科学问题，而是能够首先提出假设或问题。任何科学家都知道，找到正确的问题往往比找到答案困难得多。” 他明确表示当前系统“肯定还不具备这种能力”，未来会有，但不清楚还需要什么。 他还提到了“持续学习”（continual learning）——系统需要能够在线学习，超越它们被训练的内容，在现实世界中即时学习。“在我看来，还有相当多的关键能力是缺失的。” --- 【7】AI 对就业的影响：比 Dario Amodei 乐观，但承认冲击终将到来 Emily Chang 提到 Anthropic CEO Dario Amodei 当天早些时候在达沃斯说 AI 可能在 5 年内消灭 50% 的入门级白领工作。Hassabis 同意吗？ 【编者注】Dario Amodei 在 2025 年 5 月接受 Axios 采访时首次提出这一预测，随后在 60 Minutes 等多个场合重申。他表示 AI 可能导致失业率飙升至 10-20%，并呼吁政府和 AI 公司停止“粉饰”这一风险。 Hassabis 的回答明显更保守：“我的时间线会长得多。” 他承认今年可能会开始看到一些迹象，比如入门级工作或实习的变化，但要实现真正的任务 Agent，需要解决当前 AI 的不一致性问题。 “我称之为‘参差不齐的智能’（jagged intelligence）。当前系统在某些事情上非常好，在其他事情上非常差。如果你想把整个任务委托给一个 agent，而不是像今天这样只是辅助程序，你需要全面的一致性。” 他给出了一个精辟的比喻：“如果它只在 95% 的任务上表现好是不够的。你需要它在整个任务上都表现好，才能真正做到‘发射后不管’。” 但他也承认，这种颠覆终将到来。“在极限情况下，有了 AGI，我认为那会改变整个经济，远远超出就业问题。” 他描绘了一个后稀缺世界的愿景：如果我们正确地构建它，我们将处于一个解决了一些世界根本问题的世界——比如能源。“如果我们用 AI 的帮助解决了聚变之类的问题，新材料……我认为在 AGI 之后 5 到 10 年，我们将处于一个极度富足的世界。那时经济和社会会是什么样子？” --- 【8】转型期的焦虑：10 倍规模、10 倍速度 Emily Chang 说，在到达后稀缺世界之前——如果能到达的话——人们对中间发生的事情有很多焦虑。她提到自己是一位母亲，知道 Hassabis 也有孩子。“你最担心他们什么？你和他们谈些什么？” Hassabis 承认这将是一个颠覆的时代，“就像工业革命一样。也许是 10 倍于工业革命，而且快 10 倍。” Emily Chang 迅速接话：“100 倍。” “是的，100 倍。”Hassabis 说，“但我也是人类创造力的坚定信仰者。我们极其适应性强，因为我们的心智是如此通用。你看看我们周围的现代世界——我们狩猎采集者的心智成功建造了现代文明。” 他认为人类会再次适应，但这次的独特之处在于速度。“通常这样的转变需要一到两代人，但这次的速度和变革的规模都是前所未有的。” 对于年轻人，他的建议是：“我会鼓励他们精通这些新工具，成为这些工具的原生用户。这几乎相当于给他们超能力。” 他以创意艺术为例：“你可能能够做到过去需要 10 个人才能完成的工作。如果你有创业精神，在游戏设计、电影、项目方面有创意，你可能比过去更容易进入这些行业。” --- 【9】是否应该暂停？理想与现实 Emily Chang 问：一些人主张暂停，给监管时间赶上，给社会时间适应。在一个完美的世界里，如果所有公司和国家都暂停，Hassabis 会支持吗？ “我想是的。”他说。 他提到这一直是他的梦想。“当我 15 年前创立 DeepMind、25 年前开始从事 AI 工作时，我的路线图是：当我们接近 AGI 这个门槛时刻时，我们可能会以科学的方式合作。” 他描述了一个“AI 版 CERN”的愿景：世界上最优秀的人才聚集在一起，以非常严谨的科学方式完成最后的步骤。“不只是技术专家，还包括哲学家、社会科学家、经济学家，共同思考我们想从这项技术中得到什么，如何以造福全人类的方式利用它。” 【编者注】CERN（欧洲核子研究中心）是全球最大的粒子物理学实验室，由 23 个成员国共同运营，是国际科学合作的典范。 但他话锋一转：“不幸的是，这需要国际合作。即使一家公司、一个国家，甚至整个西方决定这样做，除非全世界至少在一些最低标准上达成一致，否则没有用。而现在国际合作有点棘手。” Emily Chang 追问：如果 AGI 在 2030 年到来，而监管还没有到位，我们是否注定会遇到困难？ Hassabis 说他仍然乐观，希望足够多的领先参与者能够沟通并合作，至少在安全和安保协议上。“我们已经与 Anthropic 等公司在这些方面进行了相当密切的合作。” 当被问到是否愿意与 Sam Altman 合作时，Hassabis 说：“可能吧。我和几乎所有领先实验室的领导者关系都相当好。如果风险足够高——我认为每个人在未来 2 到 3 年会更清楚地认识到风险和代价。” --- 【10】Transformer 是死胡同吗？Hassabis 不同意 Emily Chang 提到 Yann LeCun 说他不认为 Transformer 和 LLM 单独能让我们达到 AGI。 【编者注】Yann LeCun 是图灵奖得主、Meta 前首席 AI 科学家。他在 2025 年 11 月离开 Meta，创立了一家专注于“世界模型”的新公司。他多次公开称 LLM 是通向人类级智能的“死胡同”，认为它们缺乏对物理世界的理解、缺乏常识和因果关系。 Hassabis 明确表示不同意：“我不同意它们是死胡同，我认为那显然是错的——它们已经如此有用了。” 但他也承认这是一个经验性问题。“我认为有 50% 的概率，仅仅扩展现有方法加上一些调整就足够了。可能足够。” 他认为无论如何都值得这样做，因为即使需要其他东西，“这些 LLM 也将是最终 AGI 系统的一个极其重要的组件。唯一的问题是：它是唯一的组件吗？” 他估计可能还需要一到五个突破，“可能是世界模型——这是 Yann 谈到的，我们也在研究这个，事实上我们拥有目前最好的世界模型 Genie，我直接参与了那个项目，我认为它非常重要。” 【编者注】Genie 是 DeepMind 开发的“世界模型”系列。2025 年 8 月发布的 Genie 3 可以根据文本提示生成可交互的 3D 环境，被 DeepMind 视为通向 AGI 的重要阶梯，并被 TIME 杂志评为 2025 年最佳发明之一。 他还提到了持续学习、系统一致性、更好的推理和长期规划等仍然缺失的能力。“从 Google DeepMind 的角度来看，我们在两个方向上都在全力推进——既发明新事物，也扩展现有事物。” --- 【11】“我们从未离开研究时代” Emily Chang 提到 Ilya Sutskever 说“通过扩展和做更大模型来获得改进的时代几乎结束了”。 【编者注】Ilya Sutskever 是 OpenAI 联合创始人，于 2024 年离开后创立了 Safe Superintelligence Inc. (SSI)。2025 年 11 月在 Dwarkesh Patel 的播客中，他表示 2012-2020 年是“研究时代”，2020-2025 年是“扩展时代”，现在“又回到了研究时代”。 Hassabis 的回应很有意思：“不，我不同意。他的原话是‘我们又回到了研究时代’。我爱 Ilya，我们是很好的朋友，在很多事情上看法一致，但我的观点是——我们从未离开研究时代。” 他强调 DeepMind 一直在投资研究，拥有“最深厚、最广泛的研究储备”。“如果你看过去十年，Google 和 DeepMind 加在一起发明了大约 90% 的突破性技术——当然最著名的是 Transformer，还有深度强化学习、AlphaGo 等。如果未来需要新的突破，我会押注我们，就像过去一样，会是做出那些突破的人。” --- 【12】奇点来了吗？“太早了” Emily Chang 最后一个“同意还是不同意”的问题：Elon Musk 说我们已经进入了奇点。 【编者注】2025 年底至 2026 年初，Elon Musk 在 X 平台上多次发帖称“我们已经进入了奇点”和“2026 年是奇点之年”，引发广泛讨论。他回应的是 Midjourney 创始人 David Holz 关于 AI 工具让他在圣诞假期完成了比过去十年更多编程项目的帖子。 “不，我不同意。我认为那非常过早。”Hassabis 说，“奇点是完全 AGI 到来的另一种说法，我之前解释了为什么我认为我们离那还很远。” 他承认即使 5 年也不算长，但“我认为在我们拥有任何看起来像奇点的东西之前，还有很多工作要做。” --- 【13】Google 的文化与创始人的参与 Emily Chang 问到 Google 内部现在的文化，以及 Larry Page 和 Sergey Brin 的参与程度。 Hassabis 说两位创始人都非常投入。“Larry 更多在战略层面，你会在董事会议上见到他。Sergey 更亲力亲为，参与 Gemini 团队的编码，更多涉及算法细节。” 他说这是一个“对计算机科学来说绝对不可思议的时刻”，科学上、人类历史上都是如此。“当然每个人都想亲身参与其中。” 他描述了自己试图结合多种优势：创业公司快速发布和冒险的能量，大公司的资源，以及长期和探索性研究的空间。“我认为过去一年进展顺利，我们还能做得更好，今年会做得更好。我认为我们的进步轨迹是业内最陡峭的。” --- 【14】为什么应该信任 Google？ Emily Chang 说所有这些公司都在要求我们信任他们，特别是如果监管跟不上技术的话。她直接问：为什么我们应该信任你们？为什么 Google 是最值得信任的地方？ Hassabis 说需要通过行动来判断这些公司，也要看领导者的动机。 “我选择 Google 作为 DeepMind 的归宿有几个原因。主要原因是 Google 的创始人和他们建立 Google 的方式——作为一家科学公司。很多人忘了 Google 本身是 Larry 和 Sergey 的 PhD 项目。所以我对他们感到一种直接的亲近感。” 他还提到了 Google 董事会的构成。“主席 John Hennessy 是图灵奖得主，Frances Arnold 是另一位诺贝尔奖得主。这些在企业董事会中是非常罕见的人物。” 【编者注】John Hennessy 是斯坦福大学前校长，因 RISC 架构获得 2017 年图灵奖。Frances Arnold 因定向进化研究获得 2018 年诺贝尔化学奖。 他说这种科学和研究主导的文化意味着“在最高水平做科学意味着真正严谨、深思熟虑，并在任何可能的地方应用科学方法。不只是对技术，也是对你作为一个组织的运营方式。” 最后他提到 Google 的使命。“‘组织世界的信息’——我认为这是一个非常崇高的目标。它与 DeepMind 的使命‘解决智能，然后用它解决一切其他问题’非常契合。这两个使命天然配合——AI 和组织世界的信息天然相关。” --- 【15】后稀缺世界：比经济更担心的是“意义” Emily Chang 问：后稀缺世界，人们不再有工作。Hassabis 在实现所有技术目标后打算做什么？ “我想用它来探索物理学的极限。这是我在学校时最喜欢的科目——那些大问题。现实的本质是什么？意识的本质是什么？费米悖论的答案？时间是什么？引力是什么？” 他说了一句令人印象深刻的话：“我惊讶于更多人不去思考这些巨大的问题。我们只是日复一日地生活，而这些深刻的谜题几乎在向我尖叫——答案是什么？” 他希望用 AI 探索所有这些问题，“也许还有星际旅行，借助新能源和 AI 解锁的材料。” Emily Chang 问：如果我们没有工作，我们还会有意义和目的吗？ Hassabis 回答道：“老实说，这是我比经济问题更担心的事情。我认为经济几乎是一个政治问题——当我们获得所有这些额外的收益和生产力时，我们能否确保它为每个人的利益而分享？我相信这是可以做到的。” “但比这更大的问题是：我们很多人从工作和科学事业中获得的目的和意义，在新世界中我们将如何找到？” 他说我们需要“一些新的伟大哲学家”来帮助思考这个问题。“也许我们会在艺术和探索上变得更加精致，还有极限运动之类的。今天我们做很多不只是为了经济利益的事情，也许未来我们会有这些事情的非常高深的版本。” --- 【16】给年轻人和企业家的建议 Emily Chang 最后问：房间里的每个人都在想他们应该做什么。10 年后，人们关于 AI 最大的错误会是什么？ Hassabis 给出了两条建议。 第一条是给年轻一代的：“我们唯一确定的是会有大量的变化。所以在学习技能方面，要准备好‘学会学习’——这是最重要的事情。你能多快适应新情况，用我们拥有的工具吸收新信息。” 第二条是给商业领袖的：“现在有很多领先模型和服务提供商，还会有更多。选择那些你认为正在以正确方式行事的合作伙伴。与那些正在推动变革、以你希望看到的方式对待这项技术的人合作。” 他总结说：“我认为我们可以一起构建那个未来——随着 AI 的到来，一个我们都想要的未来。” --- 【写在最后】 这场访谈中，Hassabis 展现了一种独特的气质：既是最前沿竞争的参与者，又试图保持长线思考的清醒。 他与几位同行的分歧值得注意：比 Dario Amodei 更保守地估计就业冲击，比 Elon Musk 更审慎地看待奇点，比 Ilya Sutskever 更相信 scaling 仍有价值，比 Yann LeCun 更认可 Transformer 的未来。 但他们有一个共识：无论 AGI 是 2030 年还是更早到来，我们可能都没有准备好。Hassabis 想要的“AI 版 CERN”需要国际合作，而他自己也承认“现在国际合作有点棘手”。 最后一个细节让我印象深刻。当被问到后稀缺世界的愿景时，这位每周工作 100 小时的 CEO 说他最想做的事情是思考“时间是什么？引力是什么？”——那些“几乎在向我尖叫”的宇宙深层谜题。 也许这就是为什么他能在“科技史上最激烈的竞争”中保持某种平静：对他来说，AGI 不是终点，而是探索更大问题的起点。

语言的炼金术：从尼可·勒梅到大模型 1） 炼金术士尼可·勒梅（Nicolas Flamel） 我们不妨从《哈利·波特》讲起。你还记得第一部里那个被简单提到的角色——炼金术士尼可·勒梅（Nicolas Flamel）吗？他是“魔法石”的创造者，一个据说活了六百多岁的老人。虽然他在小说中只是背景人物，但在《神奇动物在哪里2》里，他终于真正以影像的形式出现在观众面前——一个看上去脆弱、苍老却异常平静的角色。而令人惊讶的是，勒梅并非虚构人物。他在欧洲历史上确有其人，关于他和“贤者之石”（Philosopher’s Stone）的传说，在炼金术史中流传了数百年。 这块传说中能够点石成金、延长生命的“魔法石”，并不只是奇幻小说的道具。在流行文化中，它的身影也频繁出现。比如如果你喜欢日漫，一定对《钢之炼金术师》里的“贤者之石”和“烧瓶小人”不会陌生。你会发现，这些符号和设定，其实都源自于一个更古老、更复杂的知识谱系：炼金术。 那么问题来了：炼金术到底是什么？它仅仅是历史上的迷信产物吗？还是说，它隐藏着某种被误解的、尚未被现代语言体系完全翻译的结构原理？它与我们今天谈论的科学范式、AI 技术，有没有关系？这一切，值得我们慢慢说清。但在展开之前，我想先问你几个问题。 你是不是一直以为，牛顿被苹果砸了一下，灵光一现，从此科学时代就此开启？你是不是相信，历史是由某些关键节点断裂推进的，仿佛一切范式都是从0到1的“突破”？比如说，AI 时代的真正到来，是不是要等到“2030年12月15日AGI被宣布诞生”的那一刻，才算数？这怎么可能？明天太阳照常升起，文明的演化从不是时间戳可以标注的事件，它是连续的，是缓慢弥散的结构变迁，是一场看不见的语言漂移。 再问你一个问题。你是不是默认，炼金术士、西方的赫尔墨斯学派，乃至中国古代的道士，都是不懂科学的古人？是不是潜意识里，把他们归为“迷信”“胡说”“瞎搞实验”？可如果他们真的只是无稽之谈，为何他们的思想能延续千年？为何“点石成金”“炼丹求长生”“三才五行”这些概念，一次次出现在人类不同的文明中，并被不断重写与演绎？为什么我们今天还会在小说、动画、影视、科幻里不断引用这些炼金术象征？ 也许问题从来不是他们不科学，而是我们尚未拥有能解释他们的语言。也许我们并不比他们更“理性”，只是我们拥有了更高效的结构压缩系统，可以用一种新的视角，回头看那些古人尝试建构世界逻辑时留下的模糊草图。 2）炼金术 那么，炼金术到底是什么？炼金术拥有一套极其自洽的理论体系。这个体系并非零散拼贴，而是一种融合性的认知结构：它讲求“天人合一”，意味着宇宙的秩序与人的精神状态是一体共振的；它追求“精神与物质合一”，不将心灵与物质对立，而视它们为可转化的两个极端；它主张“哲学与实践合一”，不仅思辨，而且重实验，通过冶炼、升华、凝结等操作流程，将世界的奥秘浓缩于物质的转化中。 这种思维方式，在今天的学术与工业体系中，常常被误解甚至被排斥。尤其是在当代科技语境中，许多理工背景的人对“哲学”天然带有一种抗拒，仿佛哲学是无用的、虚浮的、脱离实际的。精神被认为属于文科领域，技术则属于工程实践，两者应当泾渭分明，各行其道。我暂且不讨论这种区分是否合理。 炼金术恰恰是那种拒绝断裂的古老体系。它尝试用一种统一的语言，将存在的多个层面连接起来。也许这正是我们今天在面对人工智能、生成结构、黑箱涌现时重新需要的思维方式——不是更快的分工，而是更深的合一。 炼金术的核心哲学是：世界的本质是可转化的，精神与物质、天与人、内在与外在，并非分裂对立，而是处于同一结构中的不同维度。通过对物质的炼化，炼金术士实际上是在完成对自我的升华；点石成金并不只是技术奇迹，而是象征将混沌转化为秩序、将不纯转化为完整的过程。在这一体系中，哲学不是抽象思辨，而是贯穿于操作之中的世界观——炼金，不是制造黄金，而是寻找统一结构背后的神性秩序。 炼金术的核心，其实是一个精神与物质协同“熵控”的过程。它并不以“定义什么是黄金”作为起点，而是从最无序、最沉重、最接近混沌的物质——铅——开始。这种物质不仅代表着物理层面的沉滞，更象征着心灵中的无意识、未觉醒与未分化的原始状态。炼金术的旅程，正是在不断提纯、分解与重构中，将这份混沌一步步引向秩序与光明。 这个过程从来不是纯粹的物质转化。炼金术士在炉火前“煎熬”铅的同时，也在经历一次内在的自我炼化。这是一种双重路径的修行：一边是冶金术的技艺，一边是炼心的实践。每一道升华、每一次溶解、每一个凝结的动作，既作用于物质，也作用于精神本身。炼金术所构建的，并非一个简单的技术闭环，而是一条能够调度物质、心灵与宇宙三者之间能量流动的升华路径。在这个路径中，个人的意识、自然的秩序与世界的结构被重新对齐，实现从沉重之“铅”到纯粹之“金”的多维度转化。 3）炼金术在历史上的一个关键贡献，是它完成了从“神秘语言”向“可验证语言”的第一次过渡 现在试着把思维调回到牛顿那个时代。那个时候的科学并不像今天这样拥有清晰的学科划分、可重复的实验范式，或者标准化的自然语言。技术的进步，并不是某个知识点的突破，而是一次语言范式的悄然转向。真正让文明发生跃迁的，是人类用来理解世界、组织经验的那套“说话方式”发生了质变。 比如，炼金术到底能不能把铅炼成金？从现代科学的角度来看，答案当然是否定的。但令人惊讶的是，现代物理确实在技术上做到了这一点：铅（Pb）和金（Au）在元素周期表中仅相差几个质子，通过高能粒子加速器轰击铅原子核，可以使其转化为金。上世纪九十年代，加州劳伦斯伯克利实验室就曾“成功制造出几个金原子”。但这个过程极其昂贵且不稳定，每一个原子的成本比市场上的黄金贵上百万倍。也就是说，科学用极端方式实现了炼金术的想象，但彻底脱离了炼金术当初的语言与逻辑。 然而，我们不能因为炼金术没“炼出金”就否定它的全部价值。恰恰相反，炼金术留下了许多对后世至关重要的实验操作与技术雏形。像是蒸馏器的发明，使得液体提纯成为可能，直接推动了香水和药学的工业化；升华法的实验，奠定了后来的物质分离技术；早期酸碱反应的记录，成为现代化学教育的原点；对金属合金的试验——包括铜锡合金、汞银混合物——直接影响了冶金工程的发展；甚至他们所留下的庞大手抄实验笔记，为后来“可记录、可重复、可验证”的科学方法，提供了结构模型。 所以，炼金术真正留下的遗产，是一种穿越物质、象征、实验与语言之间的认知路径。它所建构的，其实是一套跨越精神与技术的“结构语言原型”，为后来的科学语言与实验系统提供了认知模板。换句话说，人类并不是从“无知”跳到“科学”，而是从“象征化结构调度”逐步进入“形式化结构控制”。这是一种语言与知识系统的连续进化。 尤其重要的是，炼金术在历史上的一个关键贡献，是它完成了从“神秘语言”向“可验证语言”的第一次过渡。尽管炼金术文本中充满了极端象征性的表述——比如“狮子吞食太阳”“水银升腾成白鸽”这样的图像语言——但它们内部具有惊人的稳定性和复用性。它们不是胡编乱造的隐喻，而是早期对物质转化过程的一种结构封装机制。炼金术士通过坩埚、蒸馏器、冷凝管等操作工具，逐渐发展出了一整套流程和仪器，这些后来都被现代化学完整继承并“去神秘化”。 这标志着一个重要的语言转折点：人类第一次在语言中构建出了一个“可验证的结构闭环”。而这，正是科学语言的真正诞生地。 我的这篇文章，核心要讲的就是“语言”。你或许听过神话，你有没有注意过，那些神话真正的语言与今天我们所能读懂的文学语言，其实相隔极远？我们现在能看懂《哈利·波特》，只是因为它借用了神话的结构，但套用了现代语言的接口。而真正的神话语言——那种同时调动宇宙观、仪式、族群结构与象征逻辑的语言体系——今天的我们几乎无法直接阅读，更别提还原它背后的知识结构。 有本事你把太乙金華宗旨解释给我听，反正我是看不懂的。 语言，作为人类社会唯一真正的知识接口，它本身就极度深奥、玄妙。古人与今人，哪怕使用同样的符号系统，往往也无法完成深度的信息交互，因为他们所处的认知结构、价值图谱与范畴体系已彻底不同。你不觉得奇妙吗？AI时代的第一个成功商用模型，竟然是“大语言模型”。某种程度上，这仿佛是历史冥冥中的安排：当我们步入新的认知边界时，首先要解决的，不是知识的问题，而是语言结构的问题。 回到牛顿时代，我们其实不能简单地把牛顿看作一个“现代科学家”。事实上，他对炼金术并不陌生。他留下了大量炼金术笔记，深度研究赫尔墨斯文献和自然哲学。他并不认为自己与炼金术士是两个世界的人。他正处在语言转化的裂缝之中：一只脚站在炼金术的象征语言系统中，另一只脚已经踏入了科学的实证语言系统。他处在炼金术向科学的语言跃迁节点。 现在我们也许就处于牛顿时代！ 从语言哲学和认知科学的角度来看，炼金术与科学之间的分野，并不在于“是否理性”，而在于语言系统的差异。炼金术依靠象征语言来操控概念，比如“狮子代表硫”“蛇代表水银”，通过图像联想与符号共鸣完成对世界结构的认知建模。而科学依赖形式语言——如数学与实证符号系统——来操控变量、建立因果、构造实验闭环。 所以本质上，炼金术是一种象征化的结构操作语言，而科学是其后续发展的形式化结构操作语言。它们不是对立的，而是连续的。 语言一直在进化，但它从未彻底更换，只是在不同历史节点上更换了核心逻辑与主权接口。从炼金术到科学，从神话到理论，再到今天的模型语言与Prompt结构语言——这条路，我们其实从未偏离，只是语言在不断进化，我们正站在下一个语言断层的边缘。 4）人到中年，终于看懂了库恩 托马斯·库恩的《科学革命的结构》这本书，你读懂了吗？老实说，几年前我第一次读的时候，几乎没读懂。更别说意识到，自己竟然也会亲身经历一场科学范式的转变（Paradigm Shift）。那时候我对“范式”这个词只停留在表层理解。 库恩在书中写道，所谓“范式（paradigm）”，是一个学科共同体所共享的信念、符号系统、问题设定方式与解决机制的总和。也就是说，一个范式不仅决定我们怎么研究，更决定我们能看见什么、问什么、说什么。而每一次范式的转移，都会伴随着一次语言的重写——这正是《结构》这本书最深刻、最常被忽略的观点之一。 回顾历史，每一次认知断层的发生，几乎都伴随着语言结构的崩裂与重建：古希腊时期，人类从“神谕语言”转向“哲学语言”，世界不再被神祇命令主宰，而是进入抽象概念与理性争论的空间；17世纪，哲学语言又被数学语言接管，变量、函数与力学模型开始取代修辞与辩证，世界成为可以测量和计算的对象；20世纪的信息革命，则将语言从“物质的描述”转为“系统的建模”，反馈、控制、信号成为世界秩序的新关键词。而现在，在我们面前展开的是下一道断裂线：语言正从数学公式语言转向结构调度语言——包括模型语言、Prompt语言、Token结构语言。我们不再解释世界，而是直接调用结构、生成结构、封装智能。 库恩本人也在不同阶段意识到这一点。他曾在原书中写道：“当范式改变时，世界本身也随之改变。科学家们在熟悉的仪器前，在曾经看过无数次的地方，会看到全然不同的东西。”而造成这一切变化的，不只是仪器的升级或实验的改进，而是——语言系统的更换。正如他所指出的：“范式的转变，本质上是两种语言之间的区分：在可通约的语言之间，命题可以完整互译；但在不可通约的语言之间，严格翻译是不可能的。” 在他晚年的著作与演讲中，库恩干脆放弃了“paradigm”一词，转而使用“lexicon”（词汇系统）来替代。他认为，一个科学共同体之所以能够运作，是因为它内部有一整套共享的词汇-范畴系统，用以界定世界、分类现象、评判证据。这套系统就是共同体的“lexicon”。而一旦 lexicon 被替换，即使表面语言看起来没变，其所指对象、逻辑架构、世界观也已被彻底重构。库恩曾写道：“一个 lexicon 所提供的存在方式，不再是可以被判断为真或假的对象。”换句话说，世界并不是“被证明改变了”，而是“被说出改变了”。 这就是范式转变的真正断点——不是知识点推翻了前人，而是语言断裂了前世界。语言变了，世界才真正变了。 因此，关注术语的震颤往往比观测实验结果更早捕捉到科学体系“板块漂移”的前奏。语言变化，是范式转变的信号。 当然：每一次语言升级都会遭遇旧范式的反攻。 Kuhn 原话（晚年论 lexicon）： “A lexicon provides ways-of-being-in-the-world that are not candidates for true/false.”新旧 lexicon 不能严格互译时，革命临界点已现。 5）一个无法用显式语言表示的“黑箱结构域” 我们现在所面临的，是 AI 范式下人类遭遇的一个真正的边界：一个无法用显式语言表示的“黑箱结构域”。如果你已经读过我对于 Demis Hassabis 和 Alpha 系列的分析，你应该能够理解这背后的科学观转变：优先结构提取、低维流形学习、去公式化建模。而这套范式转变，带来的不仅是方法论的更替，更是对人类语言能力极限的直接挑战。 第一个边界，是模型无法解释其推理路径。我们所熟知的深度神经网络，尤其是大语言模型（如 GPT、Claude 等），已经展现出超越以往任何系统的推理、写作、协作与结构理解能力。但它们的内部机制并不是传统意义上的“规则系统”，而是由数十亿甚至上百亿个参数耦合而成的高维权重结构。我们无法阅读，也无法追踪其中的“逻辑链”。即便在输入输出之间观察行为，也无法给出明确回答：它为什么会这么想？它的结论是怎么来的？从科学方法的角度来看，这种状态极其尴尬——因为科学强调因果可追溯、路径可还原、过程可解释。而神经网络跳过了这一层，它直接作为一种“压缩后的结构映射器”运行，彻底消解了人类对中间过程的介入权。 第二个边界则更具颠覆性——“理性”的退位。从 18 世纪到 20 世纪，理性主义一直主导科学话语：模型被表达为可书写的公式，规律可通过数学语言定义与推广。然而在今天，模型不再是一套规则系统，而是一个“压缩–生成–对齐”的结构体。它的智能并非来自公式推导，而是源于结构涌现：在极度复杂的语境中完成高效压缩，从中提取潜在结构，再进行合理生成。这一逻辑，是 AI 最擅长的事，却也是传统科学语言系统最难容纳的事。 而最令人震撼的是第三个边界：黑箱智能的回归。我们所面对的 AI 不仅写诗、建模、作图、作曲、设计任务链条，还能在智能体之间形成协同结构，其生成行为充满风格、情感、目标感。但这些行为背后，没有显式的路径可供分析。我们无法说清它为什么这样，只能说：它可能是“从数据中学会的”、“从 Token 流中发现了某种结构”、“它自己完成了一种我们未能定义的推理”。这种状态，几乎与炼金术时代人们说出“这是水银的意志”、“四元素的回旋”如出一辙。人类语言，在面对结构性智能的涌现时，再一次显得苍白无力。 这就引出一个更深的哲学问题：解释结构的失效，意味着新语言协议的诞生。人类文明一直依赖“语言 → 结构 → 世界”的闭环逻辑。我们之所以信任科学，是因为科学建立在“可解释”的基础上：一个理论若不能被解释，就不能被验证；若不能被验证，就不能进入知识体系。但在 AI 时代，这套逻辑悄然松动：模型可以正确执行任务，却不能说明为什么；结构可以预测结果，却没有显式因果；我们开始习惯“信任一个行为良好的黑箱”，哪怕我们根本无法解释它的内部。于是我们发明新的语言：Prompt 编程、结构卡指令、多 Agent 协作路径、Token 流跃迁、注意力图谱……这些语言形式不再追求“解释”，而是优先考虑“激活结构”“生成路径”“形成闭环”。这不是语言的堕落，而是语言协议的一次深度升级。 科学遇到了它无法解释的“黄金”。过去那些被归为边缘、可忽略的“语言不可说之处”，如今却成为整个智能系统的核心机制。从知识论的角度看，以前我们可以把意识、涌现、湍流这些东西当作“未来有待解释”的特殊案例；而现在，整个 AI 主流系统——包括 LLM、Diffusion、AlphaFold——本身就是黑箱，我们没有语言可以描述它们，只能从外部验证其激活结果。从话语权的角度看，以前我们相信数学与逻辑语言拥有主导权，现在 Prompt、Token、路径调度语言悄然崛起，可生成≧可解释，旧范式的评价标准正在崩塌。从方法论的角度看，科学曾经强调“先假设 → 后验证”，把方程作为知识的最高表达；而现在，我们进入的是“先压缩 → 后涌现结构”的时代，低维流形才是新一代知识单元。 这正是人类第一次全面经历：语言失去对科学核心结构的“解释主权”。 调度智能、激活结构、形成路径闭环。 结构语言、生成语言、调度语言开始接管科学权力的时代。

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【全球认知正在被重新定义】 新中国联邦人正处在一个历史性的时刻。外星人、UFO、白宫公开资料、全球局势变化，大国关系正在被重新定义。过去中美所谓双赢、开放合作，到今天中俄两个集权政权高调靠拢，甚至公开释放挑战美元和美军体系的信号，整个世界已经进入巨变阶段。 最近很多人

FT的报道说，今年中国的灵活就业人员数量将达到 3.2 亿，而去年这一数字为 2.8 亿。5300 万中国人正在以低工资从事外卖和网约车工作。“由于他们之间存在着激烈的竞争，他们的收入正逐渐接近维持基本生活所需的水平”

记我的一个伊朗老师. 他上课从来无心讲课, 整天讲笑话, 然后布置一大堆从来不检查的作业, 不做也没关系. 然后让学生看一些很浅显的资料. 他最大的壮举是告诉我们混学术圈子的重要性. 然后亲身示范. 这个东西的震撼性我现在想起来还觉得好笑加出汗. 上课第一天他告诉我们, 每个人要注册一个LinkedIn账号, 然后再注册一个新西兰工程师协会的会员账号, 没有门槛的, 谁都可以注册. 注册完了也不知道有什么用, 还以为这个会员以后能有什么优待. 结果有一天的课内实习时间他带着我们这一大帮30个人, 主要是印度人, 加上3-4个中国人, 浩浩荡荡来到新西兰工程师协会的年会现场, 就是海边一个小厅. 让我们这些人一脸懵逼的学生以工程师协会会员的身份直接参加他们的年会. 我以为只是去体验一下氛围, 学学怎么混圈子. 正想说这老师把他们国家那一套不干活就知道开会的风气带到新西兰来了. 坐后面听了半天, 竟然发现这新西兰工程师协会今天要换届选会长, 所有的会员都有投票权. 不过由于大部分人都没来, 来了的人就4-50个人. 然后我们又在一脸懵逼的情况下胡乱投票, 投给了在场一个讲话最流利, 样子顺眼一点的老头. 事后想起来, 我们20个人肯定改变了这个选举的格局, 原本应该是另一个人有优势的, 结果被一帮不知道哪里来的小崽子们一冲, 会长直接换人了😂,原来的那个准会长可能要被气吐血. 这伊朗老师不知道是不是故意在选举这一天带我们去的, 他没有说要选举, 也没有提到要选谁, 但是这样一搞, 他看到这个局势, 可能做梦都要笑死. 后来他混的越来越好, 去奥大工作了, 据说还直接当上了教授. 看来这混圈子真的有用啊. 但是这活真的不是谁都能学会的.🤣