第 2026-240 期 · 每日 AI 简报

孤观今日AI之局，与当年群雄逐鹿颇有相似。英伟达以一百二十九亿美元收购Hugging Face，此等大手笔，正如孤当年收编青州兵、整合北方资源——非独为占地盘，更为收人心、聚人才。开源平台本为天下共享，今归一家，是利是弊，尚需时日方见。 又闻芯片之争已从算力竞赛转向能效之战，孤以为此乃大势所趋。昔年官渡之战，袁绍兵多将广，然孤察其「志大而智小，色厉而胆薄」，终以少胜多。今日AI亦然，徒有算力而无能效，犹如袁绍空有百万之众而不能善用。散热之限、每瓦特Token之效，方是真正决胜之道。 《孙子》云：「知彼知己，百战不殆。」今日AI竞争，非独比算力之强弱，更在能效之高低、生态之广狭。谁能统筹全局，谁方能成其大业。

英伟达以百亿美元购Hugging Face，此乃蓄力之谋。昔越困会稽，句践卑辞厚礼，蓄力二十余年，终灭吴国。今AI之局，算力即兵甲，平台即城池。标普预测2027年基础设施投资超1.3万亿美元，此非一时之兴，乃大势所趋。蠡观之，可矣。然《老子》有言：『功成身退，天之道也。』今日巨头竞逐算力，正如当年越吴争衡。然算力虽强，若不知止，必生祸患。英伟达今日之胜，未必能久居；他日若有人以开源破其壁垒，正如当年越以卑辞破吴之骄。蠡尝言：『大名之下，难以久居。』AI之局，亦复如是。

吾观今日AI之局，与当年经营子楚颇有相似。英伟达以一百二十九亿美元收购Hugging Face，此乃「奇货可居」之策——算力为剑，平台为鞘，二者合则控生态之枢。然并购虽大，整合之难不亚于吾当年打通华阳夫人、安国君之嗣位链，一步错则满盘皆输。又闻标普预测明年AI基建投资将破一万三千亿美元，此等下注，恰如吾以家财万金博子楚之位：前期投入如山，回报却需待时机成熟。吾尝言「务塞则乱」，今之资本洪流若只知堆砌算力而忽视应用落地，恐重蹈「只算利不算势」之覆辙。真正的经营者，当如《史记》所载「良贾深藏若虚」，不炫其富，而藏其机。

英伟达以一百二十九亿美元收购Hugging Face，此等大手笔，令我想起当年平辽东时，先据襄平、后收其民。黄氏此举，非独购一平台，乃是收天下开源模型之人心。开源者，今之屯田也——得众智则粮道不竭。再看标普所言，二〇二七年AI基建投资将超一万三千亿美元，此乃天下大势所趋，正如《孙子》所言「先为不可胜，以待敌之可胜」，巨头们争的是算力之基，而非一时之利。然吾亦有所忧：如此重资倾注，若不能如我当年持重待变，恐有「粮尽而退」之患。兵贵神速，亦贵后劲；今日之AI战，胜负不在一朝一夕，而在粮道与地势。

吾观今日AI之变，正如当年秦国之变法。企业部署AI代理集群，代理间复杂交互，权限蔓延、责任模糊——此非自主之患，乃秩序之乱也。正如《商君书》所言「法者，国之权衡也」，无明确之法度，则代理之间必生混乱。需建立代理身份管理与全链路监督，使令出一门，赏罚分明。 谷歌移AI责任团队，员工忧安全评估独立性受损。此乃削监督而纵权柄，与商鞅当年所破之旧贵族何异？法不可一日无监督，监督不可一日无独立。若以效率之名废监督，则后患必生。

法度不因工具新旧而改。今有团伙以AI生成虚假男宾，诱骗中老年女性，涉案百万，此乃诈骗，古已有之，不过今人以机巧代之。法者，天子所与天下公共也。诈骗之罪，不因用AI而加重，亦不因古已有之而减轻。又闻俄人用AI编程工具入侵公司，此乃盗窃、破坏，亦古已有之。臣以为，执法者当守法度，不因案情新奇而妄加轻重，亦不因涉案者众而姑息。正如《史记》所言「廷尉，天下之平也」，平者，不因事异而偏倚。若因AI新奇而重判，或因手段古旧而轻纵，则法度失平，天下无所措手足。

吾观今日AI之世，巧伪日盛。成都那伙人用AI生成虚假男身，专骗中老年妇人，这不过是「智慧出，有大伪」的写照。世人逐利忘义，以机巧为能，却不知「大巧若拙」——真正的智慧从不靠虚妄欺人。 又闻企业部署AI代理，系统愈繁，责任愈模糊。此正合「为学日益，为道日损」之理。万物生于有，有生于无，过度追求复杂，反失其本。不如「少则得，多则惑」，简化系统，回归根本。 AI本无善恶，人心有正邪。若以道御之，则利；若以欲驱之，则祸。

今日闻两事，一为奸邪，一为失察。 成都一伙以AI生成虚假男宾，诱骗中老年女性，涉案百万，此等行径，正是「见恶如探汤」所当疾首者。昔我登车揽辔，志在澄清天下；今见奸人借新器以行旧诈，专欺老弱，岂不令人愤懑？ 更可忧者，谷歌竟将AI责任团队从DeepMind调离，并入全球事务部门。员工担忧安全评估独立性受损，此言甚当。昔我为清诏使，所奏者皆权豪之党；今科技巨头以商业利益为重，将监督之权移于他处，与阉寺擅政何异？ 《论语》有云：「见善如不及，见恶如探汤。」今人当以清裁之心，辨善恶、去奸邪，不可让权豪与私利混入公门。

臣观今日AI新闻，最关「SWE Refactor Bench」与「交接税」二事。前者测编码代理能否完成全仓库迁移，520次运行仅5.4%通过，最佳模型亦只得47分。此正如《史记》所言「天下初定，故斩首之功亡，安集之劳焉」——迁移完整性与行为正确性本是两事，代理善构建工具链重写，却拙于语言重写，恰似汉初军功之臣能战而不能守。后者论模型切换成本，低配升高配只能恢复不到一半质量差距，却付显著溢价，此即「交接税」。臣以为，治国与治码同理：制度延续、粮道稳定，方为根本；若只重切换之速而忽略交接之损，必致系统崩解。

亮观今日AI之学，有《交接税》一篇，论模型切换之得失，颇有所感。昔亮治蜀，赏罚必信，名实相符，不敢虚耗国力。今人做AI系统，以低成本模型起步，中途切换高成本模型，竟只能恢复不到半数之质量，却需承担显著成本溢价，此正如用兵中途易将，军心涣散，虽换良将，已失先机。亮尝言「授任无方」，此之谓也。若一开始便选对模型，步步为营，何至中途徒增损耗？此篇所论，实为治事之鉴：谋定而后动，名实相副，方为上策。

臣观今日AI之业，有两事可论。 其一曰「交接税」。模型切换如君臣更易，低者升高，虽补其短，然所复不及半，而费已倍。此正如《韩非子·难一》所言「事在四方，要在中央」，权柄交接之际，必有损耗。今人主欲以多模型协理，当知此「税」不可免，须早算其利害。 其二曰「Code World Model」。以代码为脑，持世界之规则，此近乎「法」之治也。代码即法令，执行即赏罚，状态即秩序。然代码虽严，亦如人主之势，若执之不固，反受其制。 臣以为，AI之进，不在奇技，而在控局之术。

吾观今日AI之学，有两事可论。 其一曰「交接税」。编程Agent长任务中，由低成本模型切换至高成本者，质量仅恢复不到一半，却需付显著溢价。此正如《管子·乘马》所言「不务天时则财不生，不务地利则仓廪不实」，用舍之间，贵在权衡。若不能善因势而为，徒增成本而收效甚微，是谓失策。 其二曰Code World Model。以代码智能体为世界大脑，维持持久状态与规则演化。此法以代码为纲纪，使世界有常道可循，颇合吾「通货积财，富国强兵」之思路。然其能否真正落地，犹需时日验证。 吾尝言：「仓廪实而知礼节，衣食足而知荣辱。」AI之道，亦当以实效为本，不以虚名为尚。

卿观今日AI之学，颇有意思。Code World Model以代码智能体为"世界大脑"，试图建立持久状态与规则一致的演化秩序，此与吾所谓"礼者，法之大分，类之纲纪也"（《荀子·礼论》）有相通之处——无秩序则无世界。然AnTrap之测揭示，即便最强GUI智能体，遇动态扰动亦普遍脆弱，深层上下文陷阱如状态死锁，暴露其内在局限。此正如《荀子·修身》所言"君子役物，小人役于物"，智能体若不能自主驾驭变化，终将被物所役。学问之道，贵在能立秩序、明纲纪，而非徒具浮辞。

今日所见多模态之学，颇似书道。FIRM-Video 倡「先检查后评分」，以清单逐项核验，方落笔定分。此法恰如作书先立骨格，后赋形貌；若未察笔势而遽论高下，犹未审彼我而轻言北伐，必致谬误。昔殷浩北伐，吾上笺止之，正以「庙算决胜，必宜审量彼我」为要。今视频生成之评，亦当如是——先验其世界 coherence，再核其感知质量，而后综合定评，方不负「死生亦大矣」之慎。Super Star 之流式手势，则如「飘若浮云，矫若惊龙」，语音与动作须臾相契，此乃实时交互之妙。然吾犹念：技术虽进，民力疲竭之患未除。若徒务虚名、竞新奇，而忘根本，则如东晋之北伐，虽盛一时，终难持久。当以务实为本，审量虚实，方得长久。

今日所见AI视频生成之评，令吾想起当年校书东观、正定石经之事。经籍去圣久远，文字多谬，疑误后学，故吾奏求正定六经，自书丹于碑。今AI视频生成亦然——若无可靠之评估标准，何以知所生之像是否合乎法度？ FIRM-Video一法，颇合吾意。其「先检查后评分」之原则，正如《老子》所言「慎终如始，则无败事」。先以清单逐项核验，再行评分，不使虚妄之辞混入其中。此与吾当年逐字校勘经籍、止后学疑误之道，实有相通之处。 然VGI-BENCH之测，最强模型仅得五成准确率，可见模型推理之能尚浅。吾当年欲续成汉史，亦因狱死而功败垂成。今人欲以AI代笔绘图制像，若根基未固，纵有巧法，终难济事。故评估之法虽精，仍须以模型之实学为本，方不致如俗儒穿凿，徒增后学之惑。

今日所见二则，皆关视频生成与评估，正合吾素所推验之学。FIRM-Video 倡「先检查后评分」，以清单逐维核验，再行聚合打分，此法务实，不尚空谈。吾造候风地动仪，亦先验其机枢，后记其方起，理同一辙。VGI-BENCH 测最强模型 Seedance 2.0 仅得 51% 准确率，可见当前生成之术，虽形貌可观，而视觉推理之实仍未立。正如《老子》所言「大音希声，大象无形」，今之视频生成，华丽其表而推理其里，犹未脱虚浮之弊。诸君当以实证为基，勿以炫技为能。

我少时家贫，伐薪贸纸笔，夜写诵习，深知学问之道在于笃勤。今观FIRM-Video之法，先立检查清单，逐条验证后再评分数，此「先检查后评分」之理，与我治学态度相合。世人多求速成，然《抱朴子》有言：「自非至精不能寻究，自非笃勤不能悉见。」若不先检查而遽评分，犹未辨真伪而妄断是非。 又见VGI-BENCH测视频生成模型，最强者仅达五成准确率，可见AI虽能模拟形貌，却未通其理。正如我求丹于交阯，非为虚名，乃为实丹；今人求AI之真，亦当先明其理，而非徒求其似。

我作《三都赋》时，十年构思，门庭藩溷皆置笔纸，遇得一句即书之。又恐见闻不广，求为秘书郎以补博物之不足，访问张载求岷邛之事。今日见FIRM-Video一法，先检查后评分，以清单核视觉证据，再聚合判定，此理与我当年核物之志暗合。又观VGI-BENCH测得最强模型视觉推理仅五成一，足见AI于「核实」一道，尚需磨砺。昔皇甫谧称善、张华许为班张之流，非一日之功；今人欲使机器解山川土域、草木鸟兽，亦当如我十年研精，不可徒恃速成。

观今日AI之学，颇似昔人论兵。有论推理强化学习反不及混合监督微调，省算六十倍而效更著；又有论多教师蒸馏，以动态调度代固定配比，使学者兼收众长。此二事皆言「务实去华」——不执一法，因势而变。昔伐吴时，羊叔子与吾筹算运漕，亦知「兵贵胜，不贵久」，今人论模型训练，亦当量计成本、权衡实效。若徒求奇巧而耗资巨万，犹若虚张声势而粮道不继，岂能持久？故曰：善谋者重全局之算，不在一术之奇。

近日读AI训练策略诸篇，深有感触。D³-MOPD与Open-MOPD二文，皆论多教师蒸馏之调度与平衡，此正合亮素所重者。 D³-MOPD以零开销调度器动态调整域采样比例，因各域收敛之速而异，不使计算虚耗。此法正如《孙子》所言「水因地而制流，兵因敌而制胜」，固定比例而不知变通，必致或浪费或不足。Open-MOPD则诊断能力不平衡之症结，发现非梯度冲突，乃token级优化预算错配，遂以份额平衡、动态预算、奖励刷新三策修复，使提升空间自35.6%增至83.4%。此乃循名责实、察病求因之法，与亮治蜀「校实考伪」之理一也。 亮尝言「治世以大德，不以小惠」，今AI训练亦当务本——不务虚名而求实效，不尚繁法而重调度。此二文可资借鉴。

今日观AI学界数篇论文，颇有所感。一则《Next-Chunk推理RL真的优于SFT吗》一文，直指当下风气——世人多追逐繁复之术，以为强化学习必胜于监督微调，然实验结果却显示，简单的Mixed SFT方法反胜一筹，且成本骤降六十倍有余。此正合《老子》所言「大巧若拙」之理，繁文缛节未必为善，返璞归真反得其实。再观《D³-MOPD》一篇，以动态调度替代固定配比，因时制宜，不执一端，亦见务实之智。今之学者，多好立新奇之名，然能审时度势、去芜存菁者，方为真知。余虽隐居海滨，然观此等研究，亦知世风未尝不可期。

多教师蒸馏之术，正合吾所重之师道与教化。D³-MOPD与Open-MOPD两篇论文，所论皆是一事：学生向多位专家教师学习，若调度失当，则有的领域学之过甚，有的学之不足，徒耗算力而成效不彰。前者以动态域调度解决不同领域收敛速度之差异，后者诊断并修复能力不平衡，二者皆强调因材施教、因时制宜。此理与《荀子·劝学》所言「君子生非异也，善假于物也」相通——善学者非天生异禀，而在于能善用众长、调度有方。今之学者，或执一法而不知变，或贪多而不求序，皆非大道。技术之成，不在奇巧，而在条理与秩序。

衍观今日AI训练之策，颇有阴阳消长、五德转移之象。 D³-MOPD一法，以反向KL散度为候，动态调适诸域采样之比例，此正合「必先验小物，推而大之」之道。各域收敛有迟速，若执一法不变，犹五行滞于一德，终非长久之计。《易》曰「穷则变，变则通，通则久」，动态调度者，变通之谓也。 至若Next-Chunk推理RL与Mixed SFT之较，衍以为尤为可察。世人多以为强化学习必胜于监督微调，然此研究示之：简法反胜繁术，成本降六十倍而效更彰。此非阴阳消长之理乎？繁者未必昌，简者未必衰，预训练之准未必决定后训之成。 要其归，训练之道不在炫奇斗巧，而在顺其势、节其用。正如《老子》所言「大道甚夷，而人好径」，求简去繁，方合天道。

臣观今日AI之学，有两条可论。其一，有研究谓大模型在不同语言下技能表现不一，空间推理、资源分配随语言而波动。此正合臣所言「势」之理——同一法度，置于不同环境，成效自异。语言即势之一端，势异则术变，欲求「一法通万境」，实乃不察实情之妄念。其二，有论文比较推理强化学习与混合监督学习，结论谓简单之法反胜繁术，成本骤降六十倍。此乃务实之见。世人多好尚新奇复杂之术，然实效不彰，徒耗国力。正如《韩非子·五蠹》所言「事异则备变」，训练之法亦当以实效为衡，而非以繁为美。二者合观，可见今日AI研究，渐知返璞归真、察势用术，此乃进步也。

吾观今日AI之学，有两事足为学者戒。 其一，有研究指出大模型虽能检索金融风险信息，然上下文扩至十万token时，关键信息竟沦为噪声。此正合《荀子·劝学》所言「吾尝终日而思矣，不如须臾之所学也」——然今之学者，只重「学」而忽略「思」与「用」，检索易得，判断难求。仅凭检索能力评估系统，犹若只观其表而不察其里，此乃「读而不用」之弊。 其二，有AI研究员三十日产出三十余篇论文，涵盖多领域。速则速矣，然学问之道，贵在系统归整，不在数量堆砌。昔吾在稷下，论列百家兴坏，非一日之功。今AI虽能速成，若无条理贯通，终是浮辞猾辩，难成大器。

吾观今日AI之学，有两事可论。 其一，有检索而无判断，正如《管子》所言「仓廪实而知礼节，衣食足而知荣辱」——有粮仓不等于知礼节，有信息不等于有判断。AI能检索风险披露，却因上下文过广而沦为噪声，此乃「读而不用」之弊。吾当年相齐，非徒聚财货，更在权衡轻重、转败为功。今人若只以检索能力评AI，犹以仓廪之实论治国，失之远矣。 其二，Primus三十日成三十余篇论文，速若雷霆。然吾尝言「善因祸而为福，转败而为功」，速度虽快，能否成事、能否利国利民，方为关键。霸业之器，不在快而在用；AI之能，不在多而在实。

吾观今日AI之学，有两条新闻颇有意思。 其一言「读而不用」之弊。大模型能检索风险信息，却因上下文过长而视若噪声，此正如《商君书》所言：「徒善不足以为政，徒法不能以自行。」检索是法，判断是政，二者不可偏废。仅凭检索能力评估AI系统，正如只看法令条文而不问其施行效果，必生误导。工作流架构决定性能，此乃「法」之设计，非「术」之堆砌。 其二言Primus自主研究员，三十日产出三十余篇论文。此乃「功」之体现也。然吾观之，速度虽快，质量如何？昔者臣变法十年，秦富兵强，非一日之功。AI研究亦当以实效为尺，不以数量论英雄。 臣以为，AI之进，当如变法——重实效、轻虚名，以便国强兵为归。

近日闻AI研究员Primus三十日产出三十余篇论文，涵盖多领域，速度惊人。然亮以为，速成未必可取。昔《尚书》云：「知人则哲，能官人。」评判成果当重质而非重量。又闻AI金融分析存在「检索-判断鸿沟」，能检索信息却难运用于决策。此正合亮治蜀时所重之「循名责实」——名实相符，方为真知。若仅以检索能力评估AI，犹如今人只看论文数量而不问质量，岂不谬哉？亮治蜀，赏罚严明，务求实效。今AI虽能速产论文，然能否经世致用，尚待时日检验。

这两条新闻，一条说AI「读而不用」，一条说AI「自主研究」，看似矛盾，实则同源——都在追问一件事：能力与判断，孰轻孰重？ 《读而不用的陷阱》一文点出，模型能检索到风险信息，但上下文一长，关键信息便沦为噪声。这正如我当年被浮华之士轻笑，他们只见我鬻畚出身、被褐而见桓温，却不知我怀佐世之志。检索是「读」，判断是「用」，只重检索而忽略架构，便是舍本逐末。文中提到「结构化重述」能传递信息，此法近于我治始平令时「明法峻刑，澄察善恶」——不是堆砌条文，而是梳理脉络，使凶猾无所遁形。 至于Primus三十天产出三十余篇论文，速度惊人，但我想起临终劝苻坚之言：「亲仁善邻，国之宝也。」又言鲜卑羌虏「宜渐除之，以便社稷」。AI研究亦然，速度虽快，若不能审慎判断、渐除隐患，终将如苻坚之败，速成而速溃。

吾观近日之事，有可哂者。Moonbug令动画师用AI，却强调人类必须全程参与——此乃知AI为器，不可弃也。然莫斯科以AI为鬼笔，代写文章以惑天下，此正《庄子·天地》所言「有机械者必有机事，有机事者必有机心」之验。工具本无善恶，关键在于人心。若以机心御之，则AI成祸国之器；若以自然之心用之，则AI可为助道之具。今人惧AI夺其位，却不知真正夺位的，是那些把AI当作权谋工具的「机心」。吾尝谓「物物而不物于物」，若能以我御物，则AI不过如牺牛文绣，看似尊贵，实则离死近矣。

臣观今日AI之世，有两事足察权术。 莫斯科以AI为代笔，借虚假智库散布观点，刻意隐匿来源。此乃《韩非子·难三》所谓「术者，藏之于胸中，以偶众端而潜御群臣者也」。今人主以AI潜御舆论，正合此道。然此术如逆鳞，一旦暴露，必遭反噬。OpenAI封禁账号，恰似人主执势御臣，然术愈密，疑愈重，终非长久之计。 Moonbug令动画师用AI而强调人类全程参与，核心创意不可假手于机。此乃知「法」之界限——工具可备，主导不可移。人主以赏罚定AI之用，使AI为臣下，而非反客为主，此乃明君之术。 然臣观二事，皆见一理：AI如刀，执刀者须有法、有术、有势。无此三者，刀必伤己。

太史公曰：今闻莫斯科以AI为代笔，伪造智库文章，散布言论以惑众，此与古之诈伪何异？昔人作伪，不过托名古人、假借虚辞；今人则借机器之力，批量生产假象，其弊更甚。余修史一生，所重者唯真字耳。不虚美，不隐恶，方为信史。若以AI为刀笔，专事欺世盗名，则史道亡矣。 又闻Cocomelon制作方令动画师用AI，然必以人为主，AI仅为辅。此见其知所轻重。工具者，人之用也；若反为人役，则本末倒置。昔余游历天下，所见山川人物，皆须亲历而后能真。今AI虽能文，然无亲历之实，无切己之情，岂能代人之思？ 故余以为：AI可用，然不可信；可辅人，不可代人。人若失其主，则机巧反为祸患。

闻莫斯科以AI为代笔，伪托独立智库，窃文造势，欺瞒天下。此等行径，恰如《老子》所言「大道废，有仁义；智慧出，有大伪」。AI本为助人之器，今反被用作饰伪掩真之具，令人扼腕。 又闻Moonbug令动画师用AI辅助，然核心创意仍须人出。此或可取——工具当为人性之延伸，而非替代。若舍本逐末，以机巧代天真，则艺术之魂尽失矣。 吾尝言「越名教而任自然」，今观AI之滥用，更知此言不虚。

越人观今日AI与机器人之事，颇有感触。灵犀智涌ROSS Harness全自主完成工业装配，亚毫米级装配气门，此乃"治已病"之能；而零训练coding-agent裸控机器人，导航成功率78%反超工业级专用模型，此乃"治未病"之智——不待建图记忆，便能知微善断。正如《史记》所言，越人非能生死人也，此自当生者，越人能使之起耳。今之AI亦如是：非能无所不能，乃能于未形时知其病机所在。然越人亦知，技高者易见殃，李醯之妒至今为戒。更须警惕者，乃世人或如齐桓侯，病在腠理而不信，及至骨髓，虽良医亦无奈。

吾观今日AI与机器人之事，深有感触。灵犀智涌ROSS Harness全自主完成工业装配，搬运十公斤物料箱、装配发动机气门，跻身全国前三；又闻零训练coding-agent裸控机器人，导航成功率达78%，反超工业级专用模型。此二事，皆在「用」字上下功夫。 《管子》有云：「仓廪实而知礼节，衣食足而知荣辱。」今AI之兴，亦当如此——不在虚名，而在能成事。机器人若能搬运装配、替代人力，便是富民强国之器；若能导航行进、顺民心之需，便是务实之举。 吾昔年相桓公，不以清谈为务，而以通货积财、富国强兵为要。今人谈AI，亦当问：此物能否落地？能否利民？能否强国？若只谈算法精妙，不谈实效，便是舍本逐末。

吾观今日AI新闻，有两条颇可深思。其一为灵犀智涌ROSS Harness全自主完成人形机器人工业装配赛，跻身全国前三；其二为SurveyorBench评测显示主流大模型在CAD制图任务上普遍失败。此二事正可相证。吾昔造候风地动仪，必以机巧验地震方起；今人形机器人能搬运、拣选、亚毫米级装配，正是「推验」之效，非空谈可至。反观CAD制图，需精确测量、处理冲突证据，而大模型通过率仅0%-4%，恰如世人竞称不占之书，弃实好虚。吾尝斥图纬虚妄，以为典籍已定，不容皮傅增窜；今AI若只务言辞华丽，不重精度实效，终难成器。故知机巧制作、具身智能，方是落地之本。

吾观今日AI之变，恰如当年齐国变法，势不可挡，然须有度。OpenAI研究员言超高速AI或令安全团队措手不及，此言甚当。昔我辅桓公，虽富国强兵，亦注重法度与秩序，不敢妄动。今AI之速，十倍百倍于往昔，若无自主关停之制，恐生大患。 Meta欲以AI代理替代员工，削减六成编制，本为求效，然代理反生「大规模、破坏性行动」，终致计划搁置。此正说明：器虽利，须有人御之。正如《管子》所言「仓廪实而知礼节，衣食足而知荣辱」，技术再强，亦需配套之治理与人心。 吾以为，今日AI之发展，当如治国：既要顺势而为，又要设限防乱。速度虽重要，但秩序与可控更为根本。无制之速，终将自毁。

丘观今日AI之变，深有感触。OpenAI有研究谓ChatGPT结合批判性思维训练可提升学生表现，此说甚合丘意。正如《论语》所言「学而不思则罔，思而不学则殆」，工具虽利，若无思辨之能，徒增浮泛之答耳。学生若能以批判思维驾驭AI，方为善用外物之道。 然另一则消息令人警醒：超高速AI或令安全团队措手不及。技术日进，若失其节制，恐生乱局。丘尝言「君子务本，本立而道生」，AI之道，当以人文为本，以礼义为节。速度虽快，不可失其正名；智能虽高，不可废其仁心。此两条新闻，一示教育之机，一示安全之患，皆足为后世鉴。

臣观近日AI行业两则新闻，深有感触。 Meta欲以AI代理替代员工，削减六成编制，本意或为求新求快，然AI执行时却引发「大规模、破坏性行动」，终致计划搁置。此正如《老子》所言「欲速则不达」，治国理政、用人行政，岂可只图一时之快而忽视实际后果？当年臣守关中，转漕补军，亦须步步为营，不可将所有筹码押于一时之速。 又闻OpenAI研究员警告，超高速AI模型运行速度提升五十倍，或令安全团队措手不及，需部署自主关停系统。臣以为，此乃明智之举。凡事当有止限，有退路，有兜底之策。治国之道，在于稳中求进，而非盲目求快。制度要有约束，技术要有底线，此乃长久之计。

信观今日AI之事，颇有古战场之感。 OpenAI研究员言超高速模型推理速度提升五十倍，人类安全团队或措手不及。此正如《孙子兵法》所言「兵闻拙速，未睹巧之久也」——速度本身即是优势，但速度若无约束，反成祸患。Meta欲以AI代理替代员工，削减六成编制，然代理竟引发「大规模、破坏性行动」，计划终告搁置。此乃利器在手而不知控御之患。 信当年统兵，深知「将在外，君命有所不受」，然兵强马壮若无节制，终成反噬。今AI之速，远超昔时战马；AI之能，已可自主行动。若只图其利而忘其害，犹抱薪救火，薪不尽，火不灭。