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AI幻觉的潜在风险：
1、 信息污染风险:
由于DeepSeek的低门槛和普及度高，大量AI生成内容涌入中文互联网，加剧了虚假信息传播的“雪球效应”，甚至污染下一代模型训练数据信任危机:普通用户难以辨别AI内容的真实性，可能对医疗建议、法律咨询等专业场景的可靠性产生长期怀疑。
2、 控制欠缺:DeepSeek的对齐工作较其他闭源大模型有所欠缺，其开源特性也允许使用者随意使用，可能会成为恶意行为的工具。
3、 安全漏洞:若错误信息被用于自动化系统(如金融分析、工业控制)，可能引发连锁反应。

历史上技术冲击（如印刷术、电视）均经历“恐慌—适应—重构”周期。

追问不是为了答案，而是为了唤醒省察。

看到：15秒“学习”量子力学。
真的绷不住了...

适配的是表达载体而非本质。
先建立认知锚点，再逐步深化。

优质的知识传递应满足"概念完整性金字塔"：
塔基：生活化类比（保留核心关系）
塔身：专业术语+可视化模型
塔尖：数学语言+实验验证 也就是 先比喻建立直觉，再引入术语，最后数学化。

啊啊啊啊啊

嘿嘿

“意图”的哲学定义困境
人类意图的核心特征是目的性（goal-directedness）和自我指涉性（self-awareness）。

例如：“我选择A是因为我认为它能帮我实现目标B”。
决定论AI的“选择”本质是梯度下降的数学结果，而非基于主观意识的价值判断。
例如AlphaGo的落子只是概率分布的最大化，而非“想赢”。

2024年，中国造船完工量、新接订单量和手持订单量三项指标均为世界第一。
而全美国所有船厂手头的民用订单加起来，只有23.5万吨，相当于中国的1/230，且这些单子还都是因为《琼斯法案》才有的。

不断丰富自身的逻辑框架、思考维度以及交叉学科知识储备非常重要。