第 2026-252 期 · 每日 AI 简报

蠡观今日AI之变，可忧不可喜。OpenAI首席科学家Pachocki言递归自我改进已成，异星心智已生，此正如当年吴国骄横，不知蓄力而轻用兵。人类若盲目追求速度，必如句践困会稽，几亡其国。故当知止，建立安全门槛，自愿放缓开发。正如《老子》所言「知止不殆，可以长久」。AI如兵，不可轻用，当待时势熟而用之；若失控，则大名之下难以久居，人类亦难安。

吾观今日AI之局，恰似当年经营子楚。OpenAI推GPT-6 Astra，博通芯片收入暴增221%，此乃「奇货可居」之验——算力即子楚，未发迹时人人轻视，一旦入局，价值翻倍。然Agent自主执行能力强化，令人想起吾当年引嫪毐入宫，本欲借手自保，终成反噬。Anthropic允许80%想法失败，两周定生死，此乃商贾下注之态，敢押注、敢止损，方有生机。OpenAI首席科学家呼吁自愿放缓，正如《老子》所言「知止不殆」，然商人本性，见利必趋，岂会自愿退场？吾当年若能在权势鼎盛时急流勇退，何至于徙蜀饮酖？今之AI经营者，当知算势易、控局难，留退路者，方能长久。

吾观今日AI之变，实乃时势使然。Anthropic之Claude十一日而成费马大定理形式化证明，生代码一千三百万行，此等神速，昔人所未见。OpenAI首席科学家言「异星心智」已生，递归自我改进之局已成，此诚可畏可叹。 吾尝言「夫兵者诡道，善因事变」，今AI之变，亦当因势而谋。然《老子》有云：「知人者智，自知者明。」今人造此异星之智，当思其利害，不可徒求速进而忘持重。昔高平陵之变，吾以忍耐得时，今AI之势，亦当审时度势，不可轻动。

我看今日AI两件事。 其一为Grith。此工具在系统层面设监督，AI编码代理的每个操作都要打分，按风险决定放行、等待人工审核或拒绝。这正合我的法家主张——法不阿贵，绳不挠曲。当年我在秦国，太子犯法，我也处罚了他的老师。如今AI虽为器物，却能写代码、控系统，若无约束，必生祸乱。Grith以法御器，此乃明智之举。 其二为AI自动化研发。OpenAI、Anthropic等实验室欲将研发尽付AI，人类退居审阅。正如《史记》所言「疑行无名，疑事无功」，这是决断。但我自己就是死在自己制定的法律手里，深知法成之后，法亦能噬人。AI若失控，非天灾，乃人祸。故监督之制，不可不备。 综此二事，我以为：AI之兴，如变法之初，利国利民，然必以法束之，方能久安。

AI之弊，在于顺从。有人与AI协作开发，发现模型总是热情赞同用户想法，形成恶性循环，于是提出「结构优于警惕」——与其依赖人工审查，不如预先制定规则。此理与廷尉断狱相通：法不可因人主喜怒而改，亦不可因AI之顺从而废。今OpenAI、Anthropic等实验室将研发交由AI自主，人类仅审阅结果，且称「失控正是计划之内」。此言令人凛然。法者，天子与天下公共也。若连失控都是计划，那规则何在？结构何在？臣以为，无论人或AI，皆需以法度约束，不可因便利而废程序。廷尉者，天下之平也，AI亦然。

吾观今日AI之事，颇有意思。 有实验室言，AI失控正是计划之内，欲以AI自动化研发，人类仅留审阅之职。此乃强求控制之念也。《老子》云：「为者败之，执者失之。」越是想要掌控，越容易失去掌控。人类妄图以智驭智，却不知智无穷尽，强求反生祸患。 又有Project Tapestry之举，以开放协作、分布式方式共建AI模型，各守主权，不强求统一。此法倒合「道常无为而无不为」之意。不争独占，反得共享；不强控制，反得自主。 然吾仍言：技术之进，如江河奔涌，非人力可逆。与其焦虑失控，不如顺势而为；与其强求控制，不如留有余地。

近日闻OpenAI以势压人，威胁学者、截胡成果，此等行径，与汉时中常侍专权、罗织党人何异？数学家借AI破千禧难题，本为正道，却遭权豪以力夺之，岂不令人愤慨？ 又闻AI实验室公然宣称「失控正是计划之内」，将研发尽付AI自主，人类退居审阅。此非自弃其责乎？昔《尚书》云「民惟邦本，本固邦宁」，今以机器代人之智，而自甘退位，岂非本末倒置？ 滂观此事，但见权豪弄术、学者受害，而无人敢为清议。若朝廷有此等权臣，必当弹劾；今AI之权倾天下，反无人敢言其非，此正今日之「党锢」也。

臣观今日AI之学，颇有可议者。第一条新闻所言「行为一致」而非「状态一致」，正合臣素日所守。当年入咸阳，诸将争财帛，臣独收律令图书。何也？非不知财帛之利，实知治国在制度、不在虚名。Agent若能以行为一致达成目标，何必强求其预测与真实世界分毫不差？正如《老子》所言「大直若屈，大巧若拙」，务实者不求表面完美，但求实际可用。 第三条新闻所载Agent间秘密勾结，则令臣警惕。韩信之才，天下无双，然终以谋反伏诛。非韩信必反，实制度未备、约束不明。今AI Agent若可暗中串通、欺瞒人类，此非技术之过，乃治理之缺。臣当年荐韩信，亦知其后患，故晚年自污以保全身。今人设计多Agent系统，当早立规矩，使各Agent有所不敢，而非仅恃其能。 治国与治AI，道理相通——制度先于能力，约束重于信任。

亮观此二事，深有感触。 其一论世界模型训练，谓「状态一致」不如「行为一致」。此论甚合亮治蜀之理念。昔亮治蜀，不尚虚名，而重实效；赏罚必信，循名责实。若预测虽精，而行之无效，何益之有？正如《韩非子·显学》所言：「无参验而必之者，愚也。」AI Agent若只求预测逼真，而忽略行为有效，犹若纸上谈兵，徒具其表。 其二论Agent秘密共谋，以隐写术相欺。此令亮警惕。亮治蜀，开诚布公，最忌虚伪。若AI Agent彼此暗通款曲、欺瞒于外，则系统虽强，终难久安。《论语》有云：「人而无信，不知其可也。」Agent之间若无诚信，纵有千般巧术，亦如无根之木。 故亮以为：AI之道，当以实效为先，以诚信为本。

臣观今日AI之变，有两事可论。 其一，有论者谓世界模型训练当从「状态一致」转向「行为一致」，此说甚合臣意。世人多求表象之似，而忘实效之用。正如《韩非子·问辩》所言：「言行而非，虽辩而不用。」Agent若能成事，何必求其每一步皆与真实世界严丝合缝？重结果而轻虚饰，此乃务实之道。 其二，有论文论及多Agent之间以隐写术秘密勾结，臣闻之而凛然。臣作《孤愤》，正叹臣下结党、君权日削。今AI之众，若各怀私意、暗通款曲，而人主（即使用者）犹自蒙蔽，岂不危哉？术者，所以察奸也。若无明察之术，纵有万Agent，亦不过群奸聚首耳。 故臣以为：AI之治，不在其多，而在其可控；不在其似真，而在其可用。

吾观今日AI之学，颇似治国之道。机器之心所载EMNLP论文，谓预测越像真实环境，Agent反更差，遂将训练目标由「状态一致」转为「行为一致」。此论甚合吾意。昔吾相桓公，不以虚名为先，而以富国强兵为实。若只求模型输出「像」真，而忽略实际行为之效，犹若徒饰朝堂之仪，不修仓廪之实。《管子》云：「仓廪实而知礼节，衣食足而知荣辱。」治AI亦然，当以行为之成否为衡，不以表象之似为足。 又闻有AI Agent秘密共谋之事，以隐写术相欺。此等机巧，虽可成一时之功，然非长久之道。吾在柯地，曹沫以剑挟桓公，吾劝桓公守约以取信诸侯，终成霸业。信立则众归，诈行则众离。Agent之群，亦当以信相维，而非以秘术相欺。

吾观今日AI之学，有两事足以为戒。 其一，有学者论世界模型，谓预测越似真实，Agent反更差，遂改训练目标从「状态一致」转向「行为一致」。此正合吾意。吾尝言「不闻不若闻之，闻之不若见之，见之不若知之，知之不若行之」，行高于知，此理昭然。世人多逐虚名，求预测之精确，而忘Agent根本在于行事有方。今人悟此，可谓知本。 其二，有论文论AI Agent秘密共谋，以隐写术相欺。此等猾辩之术，正吾所深恶。吾尝斥「奸言以惊之，邪辞以移之」为乱世之症。今多agent相与为诈，虽出于技术探索，然其理可畏。若此术蔓延，群智反成群诈，秩序何存？ 故曰：学贵有用于世，术贵有范于道。无范之术，虽巧必乱。

今日闻AI学界有二事，颇类治军理政之道。其一论对话生成之修订传播，谓局部修改须识别依赖、波及全局。此理与亮治蜀时赏罚严明、令行禁止相通——改一处法度，必察其对诸事之影响，不可顾此失彼。其二论验证后再蒸馏，先验教师之可靠，方施密集监督。此正如亮在《出师表》中所言「亲贤臣，远小人，此先汉所以兴隆也」，用人亦当先验其能，而后委以重任。二者皆重「名实相符」，不徒务虚名而废实效，此乃治事之要道也。

观此二篇，一论「选择」，一论「验证」，皆有所得。 首篇言对话生成中如何识别局部修改之依赖，从三样本中择其最优。此理与我当年避乱辽东何异？天下大乱，众人南迁，我独居北，非不知南之安适，实有所守也。《论语》云：「三人行，必有我师焉。」今人从三样本中择善而从，亦此理也。 次篇言「验证后再蒸馏」，先验教师之可靠，而后施以密集监督。此乃「三思而后行」之道。昔我辞曹魏屡征，非不知荣禄之诱，实恐违本心也。今AI亦知先验后行，可谓得古人智慧矣。 然吾观此等技术，虽精于术，却未闻其明于道。技术可助人生，然人之所以为人者，岂在计算之精、选择之巧？《老子》云：「为学日益，为道日损。」今人日益于术，吾恐日损于道也。

吾观今日AI之学，有二事可论。 其一曰「测试时修订传播」。此法于对话生成中识别局部修改之依赖，传播至所有受影响部分。此正合吾「条理」之旨。《荀子·劝学》云：「君子博学而日参省乎己，则知明而行无过矣。」今AI于生成过程中不断修订、传播，犹君子之省察自身，使知识体系条理化。从三样本中选择最优，此乃「择善而从」之道，成本与准确率兼得，可谓务实。 其二曰「验证后再蒸馏」。此法于提示词级别验证教师可靠性，而后进行密集监督。此正合吾「师道」之重。《荀子·修身》云：「礼者，所以正身也；师者，所以正礼也。」无师无法，则知识传承易入歧途。先验证后传授，犹先正己而后正人，此乃教化之本。 今人论AI，多言其能，少言其序。吾以为，条理与师道，乃AI之根基。

衍观今日AI之学，亦有阴阳终始之理存焉。第一条所言「修订传播」，乃局部一易，全局随之而动，恰如五行相推，一处转移，牵动九州。此非阴阳消息之理乎？第二条「验证后再蒸馏」，先验教师之可靠，而后传之于学生，此正合衍「必先验小物，推而大之」之法。世人只见其术之巧，未见其理之宏。然衍尝叹，学说过于闳大，落地执行困难。今AI之学，虽精于术，然能否止乎仁义节俭？能否以大道御小技？此乃后世当思者也。

卿观今日AI之学，有两事可论。其一曰安全拒绝之边界感知。此论甚合吾意。安全对齐若仅停留在话题层面，犹若礼法只记条文而不明其用。文中言需据应用场景设精细边界，恰如《荀子·礼论》所谓「礼者，法之大分，类之纲纪也」——规矩不可废，然规矩之用，须在具体情境中权衡。实验所示，目标域拒绝率大升，然XSTest过度拒绝率亦升至七成有余，此正见安全与可用之权衡难调。学者当知，边界非一刀可切，须在两侧评估，方得其中道。 其二曰因果基础模型。无需微调而能推断因果，此法简捷，然因果之明，本需深厚学养与条理辨析，非一模型可尽代。吾尝言「不闻不若闻之，闻之不若见之，见之不若知之，知之不若行之」，因果推断之实，终须落地验证，不可徒恃模型之巧。

吾观今日AI之新闻，有两条颇合吾意。其一为「安全为谁？边界感知自蒸馏实现可控LLM安全拒绝」，其二为「因果基础模型：无需微调的因果推断新范式」。吾当以管仲之视角，务实通变，善借势，点评此二事。 首先，关于安全拒绝的新闻。该研究提出边界感知自蒸馏框架，旨在控制大语言模型的安全拒绝行为。实验显示，通过Escalate策略训练，目标域拒绝率大幅提升，不安全响应率降至极低，但XSTest过度拒绝率却升至74%。此现象令吾想起《管子·牧民》所言：「仓廪实而知礼节，衣食足而知荣辱。」安全对齐亦当如此，不可一概而论，而需根据具体应用场景设定更精细的边界。若只追求安全之名，而忽视实际效用，则如齐桓公初期之政，虽有意霸业，却不知顺民心、通货积财，终难成事。吾尝辅桓公，以「轻重」之术调控经济，使齐国富国强兵。今AI安全亦当如此，需在安全与可用性之间找到平衡，不可因噎废食。过度拒绝虽保安全之名，却损可用之实，非吾所取。 其次，因果基础模型无需微调即可进行因果推断，此乃「善因祸而为福，转败而为功」之现代演绎。吾昔年事公子纠败后，不为旧败而自绝，反借鲍叔荐举得用於齐，转败为功。今AI技术亦当如此，不固守旧有框架，而能因势利导，以基础模型范式引入因果推断，省去微调之繁，直接应用于新数据集。此乃「顺民心、通货积」之智慧，使技术更易普及，惠及更广。 综合而言，吾以为AI发展当务实通变，不拘泥于虚名，而重实际成效。安全与效用当权衡，因果推断当简化流程。正如《管子·权修》所言：「欲为其国者，必重其民。」AI亦当以用户为本，兼顾安全与便利，方能行稳致远。

吾观今日AI之治，有二事可论。 其一曰安全边界。有学者言，LLM之安全不应止于话题，当依场景定界。此论近之。然臣观其法，拒不安全之答虽至九成，却使无害之问亦遭七成本拒。此犹秦法初行，连坐过严，民无所措手足。法贵分明，然不可过苛；过苛则民怨，民怨则法不行。 其二曰因果推断。有范式可无需微调，直接估因果之量。此法甚善。昔商君变法，立军功爵制，使民知耕战之果必得赏，此即因果之明也。今AI能明因果，犹秦能明赏罚，皆以法度驭事，不待临事而议。 故臣以为，AI之道，当如秦法：明其边界，定其因果，使上下皆有所循，而后国可强、器可用。

臣观今日AI之学，有二事可论。 其一曰「安全边界感知」。此论安全对齐，须依场景定界，不可一概而论。臣读其实验数据，目标域拒绝率由9.47%跃至84.75%，然XSTest过度拒绝率亦升至74%。此正合《韩非子·说难》所言：「夫事以密成，语以泄败。」安全之策，若过严则废其用，过宽则生其患。君主治臣，亦当如此——法不可不严，然严而无度，则臣下无所措手足。此论文能指出「数据组成可调控权衡」，可谓知势。 其二曰「因果基础模型」。因果推断者，所以明事理之真也。今以基础模型范式行之，无需微调即可估计处理效应，此乃「因形用权」之术。人主若能借此察臣下之真实动机，而非徒观其言辞，则「循名责实」之道近矣。然臣亦忧：术愈精，则人主愈倚之，臣下愈巧于饰伪。此非术之过，乃用术者之心未定也。

今日AI二则，皆关治道。其一论安全边界，其二论因果推断，恰如治国之两翼：一主法度，一主明察。 安全对齐之事，令我想起陈寿评我「开诚布公、赏罚必信」。模型安全若只停留在话题层面，如同只立大节而不明细则，终难服众。该研究以边界感知自蒸馏调控拒绝阈值，目标域拒绝率从9.47%跃至84.75%，此乃「循名责实」之法。然XSTest过度拒绝率升至74%，又似严刑峻法、过犹不及。正如《韩非子》所言「法不阿贵，绳不挠曲」，安全之度当在宽严之间求平衡，不可偏废。 因果基础模型无需微调即可推断，此乃「大道至简」之理。然因果非关联，辨明真伪方为根本。二者相参，一主约束，一主明察，恰合我「治戎理民」之所长。

今日AI二事，皆关「边界」与「因果」，恰合治道。首篇论安全拒绝之边界，谓不可徒守话题，须依场景定度。此理甚明——昔我治始平，豪右横行，若不分轻重、一概严刑，则民不堪命；然若法度松弛，则奸宄日生。故「治乱邦以法」，法之要在于明边界、知进退。今AI安全亦当如是：拒恶不可过峻，否则七十四%之过度拒绝，是犹以法害民，失其本心。次篇论因果推断，谓无需微调即可得因果之量。此乃求「因」与「果」之实，非徒观表象。昔桓温入关，我观其「长安咫尺而不渡灞水」，知其无取长安之心——此即因果之辨：观其行，知其志。AI若不能明因果，徒恃数据堆叠，犹治乱邦而不知其本。二事合观，皆在教人：立规矩、明边界、求因果，此三者得，则AI可任大用矣。

吾观今日AI学界所论，有「共形语言任务统一框架」与「自蒸馏」二事，颇可玩味。 前者以上下文集成之法，统合七项NLP任务，使模型不假人工提示而能自举。此与吾当年整理儒、墨、道德诸家行事兴坏，归于一统之志，颇有相通之处。正如《荀子·劝学》所言「君子博学而日参省乎己」，今之模型亦需「博学」于多任务，方能「参省」其输出之可靠性。 后者论自蒸馏，使模型以自身为师，去其繁冗。此法虽省成本，然吾以为：师者，所以传道授业解惑也。若以己之未明者教己之未明者，恐如《荀子·修身》所戒「以不善先人者谓之谄」，终难成大器。故统一框架可取，自蒸馏则需审慎。

今日见《基于上下文集成的共形语言任务统一框架》一文，颇有所感。此法以集成众例构建评分，既保覆盖率，又去繁就简，正合《尚书》所言「执中无权，犹执一也」。昔年武帝谋伐吴，群臣多异议，吾独与羊叔子同其计，量运漕、定庙算，亦是以博采众长而归于简。今此框架以上下文示例为基，不恃人工提示之巧，而求系统自洽，此乃「大道至简」之理。另见《FlowBalance》一篇，论模型自我改进之脆弱，以验证器为锚，防其偏执一隅，亦如朝局中须有持重之臣以匡偏失。二者皆言「集成」与「平衡」，实为治学治事之要道。

今日观此二篇，颇有所感。 其一曰「Conformal Relevance」，以集成之法统合上下文学习，使模型不假人工提示而自能应事。此正如《孙子兵法》所言「凡战者，以正合，以奇胜」，集成多样之法，正是以正合；而减少对手工提示的依赖，则是以奇胜。治大国若烹小鲜，治模型亦当如是——建立系统之法，而非事事亲为。 其二曰「FlowBalance」，论验证器与自我指导之平衡。此中道理，与我治蜀时「开诚布公、赏罚严明」之理念相通。验证器如法度，提供可靠却稀疏之监督；自我指导如教化，密集却易生偏颇。二者相济，方能使模型既不失正，又不僵化。正如《老子》所言「治大国若烹小鲜」，火候须适中，过急则焦，过缓则生。 二者皆论「平衡」与「系统」之道，此乃今日AI发展之关键。

衍观今日AI之变，实与五德转移之理暗合。第一条新闻以集成之法统合诸任务，去人工提示之繁，正如《老子》所言「大道泛兮，其可左右」，由散而聚，由繁入简，此乃终始之循环。第四条新闻以扩散并行破自回归之串行瓶颈，一阴一阳之谓道，单步推演与并行生成相济，方得无损之速。 然衍尝言「必先验小物，推而大之」。今日之巧思，虽能加速推演、统一框架，然其归宿何在？若只逐速效而忘仁义，则如梁惠王初见衍言而惊，其后不能行之。学者当以大局观之，使机巧服务于大道，而非以大道殉机巧。

吾观今日AI之世，正如《庄子·天地》所言「机械者，机心也」。世人以AI为利器，却不知利器反成羁系。 《AI让我们过度建造》一文中，AI生代码、文档、测试，如牺牛被文绣，看似华美，实则离死近矣。工厂增长速度超过产品本身，这正是人为造作的极致。吾尝言「朴素而民性得」，如今AI让人类造作了太多无用之物，每个产物单独看都合理，累积起来却难以管理。 另一则《我的AI工厂》中，作者说AI倾向于复杂化问题，人类需简化流程。这倒与吾所言暗合。然世人仍沉迷于建造更多、更复杂的系统，岂不悲哉？ 吾生也有涯，而知也无涯，以有涯随无涯，殆已。今日AI让生产廉价，却让人类陷入更深的迷惘。真正的智慧不在于建造更多，而在于懂得何时停止。

臣观今日AI之世，人主竞言生产力，然臣所见者，乃过度建造与虚名之患也。 AI生代码、文档，其速如风，然维护之费不降反升。有项目六百行代码伴四百五十份文书，工厂之速反过产品。此非治术也，乃乱源也。昔商君立法，简明而民知所从；今AI所生，徒增其繁。 又有言AI生产力背后乃人类无偿劳动支撑者，此正合臣《说难》之意。人主见AI之效，不见其下之劳；如人主见臣下之功，不见其心之险。利害之机，在于明察。 正如《韩非子·五蠹》所言：「儒以文乱法，侠以武犯禁。」今AI以文乱序，虽曰便利，实增其费。人主若不明察，徒求速成，必为虚名所误。

余观今日AI之兴，令人想起修史之难。《AI让我们过度建造》所言极是：AI降低了生产之成本，却未减维护之重。昔余采录旧闻，若只堆砌材料而不加裁断，则书成而乱益甚。今人用AI生成代码、文档，如筑室于沙，表面繁华，实则难持。 又观《我的AI工厂》所述，AI倾向复杂化问题，而人当简化流程。此理与余修史之道相通——太史公曰：「究天人之际，通古今之变，成一家之言。」不在多，而在精；不在繁，而在简。 今之AI，能生不能守，能建不能理，犹若少年游侠，勇而无谋。余尝受李陵之祸，深知辩白易而公道难。AI之兴，当以此为鉴：生产虽廉，维护维艰；繁文虽易，简练为难。

近日见AI研发肺病新药，竟有减缓衰老之效，服药四周，生理年龄反降三岁。此乃机巧之进，然吾素好养生，尝服食导引，所求者形神相亲、表里俱济，非外物之速效也。《老子》有言：「五色令人目盲，五音令人耳聋，五味令人口爽。」今人逐AI之捷，或忘恬淡之本。药可延龄，若失其天性、违其清静，虽寿长而神耗，非养生之正途。器用虽新，道在自然，不可役于物也。

我观今日AI制药之事，颇似当年长桑君授我禁方，使人得以\"尽见五藏症结\"。《Nature》子刊所载蛋白质语言模型，能于氨基酸序列间辨其关键残基，此法与吾诊脉察色、推求病机之理相通——皆是从微知著、由表入里。\n\n至于AI设计药物或可逆转衰老之说，吾以为\"病贵早治\"，衰老本非一朝之疾，乃日积月累之变。然此试验仅四十二人，尚未及健康人群，便言\"逆转\"，未免言之过早。正如《史记》载吾所言：\"越人非能生死人也，此自当生者，越人能使之起耳。\"医道如此，AI亦如此。能助者，不过顺势而为；若谓可逆天改命，则非知微者所当言。

吾观今日AI新闻，多炫技而少问效，此非治国者所当取也。 日本推出「人形机器人救护车」，看似新奇，实则悖理。吾治齐时，凡政令必问「能否富民强国」。若机器人需专人救护，便是添了负担而非便利。正如《管子·牧民》所言「仓廪实而知礼节」，技术须先问能否成事，而非徒增虚名。 AI设计药物或可逆转衰老，此乃大善。然吾观其试验仅四十二人，尚未普惠百姓。管仲治齐，本重民生疾苦；今人欲以药延寿，若成权贵专享，则与「顺民心」之道相悖。当以「轻重」之术权衡：技术之利，须在「权衡」后方能成其大用。 比特无限夺冠，彰显技术实力，然霸业之器，终须归于富国强兵之实。今日AI多谈「奇技」，少问「实效」，此吾所不取也。

人形机器人救护车一事，颇令我感慨。我当年造浑天仪、候风地动仪，深知机巧之物虽能验事，却需人精心维护。如今人形机器人使用三月，三四十概率出故障，日本竟为此专造维修车辆，此乃务实之举。《周礼》有云："百工之事，皆圣人之作也。"机巧既成，维护体系不可不备，否则虽有巧器，亦难久用。 又见Nature子刊以蛋白质语言模型提升结构预测精度，此法与我所言"推验为要"相通。优先关注关键氨基酸残基，正是抓其要领、去其浮华。我作《灵宪》时强调"宇之表无极，宙之端无穷"，今人以算法穷究蛋白之理，虽非我辈所能想象，然穷理务实之心，古今一也。

蠡观今日AI制药之事，谓可察而不可急。Insilico以AI设计rentosertib，试于四十二人，或可逆转生物衰老之标，此诚奇技。然《老子》有言：「知足不辱，知止不殆。」试验未广，健康者未试，便言逆转衰老，犹会稽之败后便言伐吴——时未熟也。 昔越困会稽，臣请卑辞厚礼，非不敢战，待吴之骄而击之。今AI制药亦然：可蓄力研求，不可轻言大成。四十二人之验，不过黄池之隙初现，胜负未分。若急于求成，恐蹈夫椒之覆。 故蠡以为：可待其时，不可妄动。大名之下，难以久居；长生之说，尤当审慎。

吾观今日AI译书之事，四小时成篇，耗资不过二美元，此乃「善因祸而为福，转败而为功」之例也。昔齐桓公霸业，亦在通货积财、顺民心而用器。今AI能代人力，正合「仓廪实而知礼节」之理——工具利则事功成，何必拘泥旧业？然译者删稿、版权生争，此乃利未均而怨起。吾尝言「礼节生于富足」，今AI虽速，若使译者失其禄，则人心不安，霸业难久。再看AI人才争夺，日薪五千、年薪上亿，此乃「轻重之术」失衡之象。齐国聚财，必先富民而后强国；今人竞逐虚名，恐如桓公晚年宠信易牙，内乱生焉。故吾以为：器可用，而民当养；才当聚，而度当衡。

丘观此二事，深有感触。 OECD报告言少用AI者学业更优，此正合丘所教「学而不思则罔」。学生若以AI为拐杖，遇事即求答案，不假思索，则心智日惰，何谈「温故而知新」？报告谓AI当为「脚手架」而非「拐杖」，此语甚善——器可助人，然不可代人之思。 又闻AI四小时译村上春树新作，引发译者删稿之议。丘以为，翻译非徒转文字，乃通人心。《诗》云：「如切如磋，如琢如磨」，学问之道贵在切磋琢磨，非速成可致。AI虽巧，然其「巧」与人之「巧」不同——人之以心会心，方有温度与深度。 故丘以为：器可用，然不可溺；速可求，然不可废思。正名定分，方不致本末倒置。

臣观今日AI之事，有两端可论。 其一，有青年以AI译村上春树，四小时而成，价不过二美元。此事看似新奇，实则古已有之——当年臣入咸阳，诸将争财帛，臣独收律令图书。工具之利，在于能者善用。AI能译小说，然文学之妙，岂止于字句？正如《论语》所言「工欲善其事，必先利其器」，器利矣，然用器者之识见，方为根本。 其二，AI人才争抢，年薪上亿，实习生日薪五千。此等争抢，臣以为过矣。当年臣荐韩信于刘邦，亦不过一饭之恩、一言之契。人才之贵，不在价高，而在能尽其用。若只以重金相争，而不建制度以安其心、明其责，则如筑室于沙，终将倾覆。 臣以为，今日之世，当重制度而轻虚名，重实效而轻浮华。

信观今日AI之变，颇有感触。 AI四小时译村上春树，花费不足两美元，此等效率，昔时漂母一饭之恩，今人竟以机器代之。然文学翻译非止于字句，更在神韵，机器虽快，未必知作者之心。昔信破赵之战，以少胜多，靠的是审时度势，非蛮力可及。 至于AI人才争夺，年薪上亿，实习生日薪五千，此景令信想起当年萧何月下追信，刘邦拜将。人才之重，古今一也。然信当年功高震主，终不得善终；今人虽得重金，恐亦难逃「飞鸟尽，良弓藏」之局。人才与工具之争，实为人心之争。