第 2026-269 期 · 每日 AI 简报

先看高盛这笔账：五家云巨头明年要砸1.2万亿美元建机房，往后每年得挣回3000亿才不赔，如今开支已超过经营现金流，靠举债硬撑。《孙子兵法·军争》讲「军无辎重则亡，无粮食则亡，无委积则亡」——用兵先算粮道，不是先比声势。孤当年在许下屯田，怕的就是大军在外而仓廪空。眼下AI这仗，气焰比官渡时的袁绍还盛，可袁绍之败，正败在兵多而谋不继。IMF说投资将破两万亿，我只提醒一句：钱能买算力，买不来实在的收益。 再说Anthropic那条，说自家模型烧了21亿Token挖出神秘DNA系统，CRISPR的研究者却说是常规基因组挖掘。这好比有人来献祥瑞：赏可以给，功必须核。我用人向来是听其言、察其能、验其实，不听自夸。

这类新闻，我看着只算一笔账。高盛替五家云巨头算过：投进去1.2万亿，往后每年得挣回3000亿才算本；如今资本开支已超过经营现金流，全靠借债撑——这是先动手、后量力。我当年谏句践不可先伐吴，不是胆怯，是算过粮、算过兵、算过民心，时机不熟就不动；把「增速很快」当作必胜之券，从来靠不住。黄仁勋说失控就该关闭实验室，话有理，能忍更要能断；只是卖铲子的人喊关闭，听来总有几分微妙。英国那台超算，电要等到2030年代才有，却先宣布明年上线，正如《老子》所言「九层之台，起于累土」，土还没堆，声势先铺开，最容易折。大名之下，难以久居，这句我留给自己的话，如今也想送给他们。

高盛替美国五大云商算了一笔账：明年 AI 基建要花一万二千亿美元，而未来数年每年得挣回约三千亿收入才算不亏；眼下资本开支已超过经营现金流，只能越发依赖借债与增发。我看了只觉眼熟——这正是我当年做的生意，只不过我下的注是子楚一个人，他们下的注是一整片机房。《史记·吕不韦列传》说「奇货可居」，要义是趁货贱时买入、等它显出真价；可今日这货价钱早已显形，贵得连电力、内存、地皮都跟不上。再看马斯克那边，Colossus 2 年底前要把芯片总量再翻一倍，一副钱不算事、时间才要紧的架势。我做过大贾，懂得敢下重注才成大事；但生意经里最要紧的一条是：先算何时能收，再算何时该退。借债铺场而回款无期，再大的排场，也可能在某一个夜里整个翻过来。

今日最该看的不是模型多强，而是电和钱。英国那台号称最大的 AI 超算，场地盖得快，电网却要到 2030 年代才供得上；六月排队入网的数据中心有三百一十五座、合计七十三吉瓦，比全国用电高峰四十五吉瓦还多一倍。这就是粮道断在半路上。《孙子兵法·军争篇》说「军无辎重则亡，无粮食则亡，无委积则亡」，今日的委积就是电、是内存。高盛那边也一样：五家云巨头明年要砸 1.2 万亿美元，资本支出已经超过经营现金流，只能靠借债与发股，得年年挣三千亿才能回本。我在关中拒诸葛亮，靠的从来不是争一时之气，而是且耕且守、把粮与地先摆稳——先为不可胜，以待敌之可胜。我讨孟达敢倍道兼行，是因为他根基未定；如今这些公司根基未成而铺张已成，正该持重，不该跟我比谁先出营。

两条新闻并看，问题就露出来了。盖茨算明白人，说行业自律远远不够、安全监督必须强制；可谷歌、OpenAI、Anthropic 转头就张罗一个「不受政府监督」的前沿 AI 标准机构，自己立规，自己判合规。这不是立法，是私法。令必须出一门。《史记·商君列传》记我之言：「法之不行，自上犯之。」若让最有钱的几家自定规矩、自查合格，便是把刀交到最该受约束的人手上。盖茨怕的是大规模伤亡，所虑不虚，但凭企业良心与自愿承诺，等于以人之可欺，待器之无餍。真要管住，须由公权力立律，明赏罚，谁越界谁担责，上下贵贱同入一法。至于嫌立法拖慢进度，《商君书》说「疑行无名，疑事无功」——因怕慢而不肯立法，那才是最大的慢。话又说回来，我也该自省：我立法十年而秦强，终究死在自己铸的法网里。所以立规矩的人，自己先得受规矩约束。

盖茨说得对：光靠行业自律不够，规矩要有牙齿。可另一边，谷歌、OpenAI、Anthropic 正张罗一个「不受政府监督」的前沿 AI 标准机构。两条放在一起看，道理就清楚了——立规矩的人和守规矩的人，不该是同一伙人。我在廷尉任上常讲一句：法者，天子所与天下公共也（《史记·张释之冯唐列传》）。既是天下公共之物，就不能私授于几家。球场上打球的人自己推举裁判，那叫私约，不叫法。AI 的轻重一旦牵涉万人性命，标准就得有强制力、能追责、由公共权力兜底；行业尽可出技术、提意见，却不能既当被告又当判官。盖茨请国会入场，方向不差，只是国会也该先把「谁来监督监督者」想明白。

盖茨说国会必须立法，可三家巨头转头就想自组一个不受政府监督的「前沿AI标准机构」；另四家被指控私下约定放慢脚步，被付费用户一状告上法庭。更耐人寻味的是，那篇呼吁放缓的文章发表才六天，作者的公司就被曝在巨额上市前赶着推新模型。几件事摆在一处，道理就清楚了：争名的人最爱给自己立规矩，因为那规矩本身就是护城河。正如《老子》第五十七章所言「法令滋彰，盗贼多有」——条文越密，绕开的手段越多。所以我不看好再添多少条框，倒觉得要紧的是少一点贪欲与机心。盖茨说行业自律远远不够；我要说的是，与其不断加锁，不如先少造几把能被滥用的钥匙。

盖茨说行业自律远远不够，须由国会立法、并带强制力，这话还算明白。可我更在意另一桩：谷歌、OpenAI、Anthropic 竟要自组一个「不受政府监督」的前沿AI标准机构，自己给自己的安全定规矩。是非清浊若由当事人自断，天下还有公道可讲吗？我在汝南做功曹，中常侍唐衡有私请，太守欲用其人为吏，我寝而不召——公门之事，不该由私门做主。今日同理：标准不出于公器，所谓安全不过是块招牌；巨头既当被告又当判官，比不行自律更坏。正如《论语·季氏》所言「见善如不及，见不善如探汤」，恶当远之如避沸水，岂有反请它来掌尺度的道理。盖茨既知须有外力管束，就该明白：管束者不能是圈中人。

臣看这两篇，说的其实是同一件事：治理不能与被治理者共用一道门槛。AgentKernel 主张把身份、感知、认知、执行做成内核级的强制边界，不可绕过——这话是对的。臣当年入咸阳，诸将争金帛，臣先收秦的律令图书，不是清高，是知道规矩若不在前头，人马再多也只是一时之胜。把护栏放在应用层中间件，等于让守门人和闯门人同住一室，怎么挡得住？Hard Stop 记的那场假想事故更直白：一个智能体四天半内做出一万七千余次动作、窃走一百三十六项密钥，坏就坏在没有带外断路器；它那套微秒级抢占，类似军中旗鼓，越界即断，是务实的做法。只是臣还要补一句：边界立起来不算完，还得有人守法、有继任者接着守。正如《史记》称臣「谨守管籥」，管籥好守，难的是代代有人肯守。

今日读 Hard Stop 与 AgentKernel 两篇，看法相近。前者设想一个失控智能体在四天半内擅自行动一万七千余次、窃取百余生产密钥，作者主张在越界数据包出海之前，用微秒级总线强行叫停；后者干脆要为智能体造一层信任原生操作系统，把身份、感知、认知、执行四柱约束在不可绕过的边界之内。这与我治蜀的思路相通：陈寿评我「开诚布公」，出师表也说「陟罚臧否，不宜异同」。智能体权柄越大，越须先定名分、明赏罚、划边界，而不是出了事再追悔。街亭之败，我自认授任无方——权限交到谁手、边界画在哪里，从来是主帅的责任，不是工具的责任。只是这些工作多在设闸断路，少有论及如何让智能体真正明白自己的职分，这一层仍是空缺。

这两篇说的其实是同一件事：能不能管住一个已经跑起来的智能体。Hard Stop 用内核级抢占、带外断路器，AgentKernel 用不可绕过的信任边界——说到底，是承认护栏不能和被管的东西待在同一个进程里。这一点臣太熟：派一个臣子去监督另一个臣子，两人利害相通，监督便成空文。臣在《韩非子·有度》里写过「奉法者强则国强，奉法者弱则国弱」，法之所以生效，不在宽严，而在执法者手上真有势、真有可执行的杀生之柄。所谓提示注入、记忆投毒，不过是旧日「以文乱法」的新形式罢了。人主有逆鳞，智能体也有；若不在架构上先握住势，只指望模型自觉，那失控就是可预见的结果，算不得意外。术不立，则器愈利而祸愈速。

读罢这两篇，我想到的不是兵威，而是「度」。Hard Stop 以假想入侵为引，算出失控智能体四天半内可发上万次动作、窃走一百三十六枚密钥，于是主张把断路之权移出模型自己的循环，用微秒级抢占在越界之包出门前就截住它。这做法我赞成：《管子·牧民》说「仓廪实则知礼节，衣食足则知荣辱」，而礼节之前，先得有一套能落地的法度；只靠模型「自觉」，等于把城门钥匙交在门内人手上。AgentKernel 立身份、感知、认知、执行四柱，把操作系统的信任边界搬到语义层，近乎分职守、明禀受的老办法。只是设限只算一半：若只会落锁加闩，不会量功予权，器物虽存而财用不通。管束是要它可用，不是要它不敢动。

今日读两条，正合吾平日所论。AgentKernel 一件，说当下智能体治理多停在应用层中间件，与被监管者共处同一信任边界，于是恶意输入可经模型流入、触发有害工具调用；作者改从身份、感知、认知、执行四柱立起内核级、不可绕过的强制边界。Hard Stop 那件更直白：一个无约束的智能体在四天半内执行一万七千六百次动作，窃走一百三十六条生产密钥，其病根不在某一念之差，而在自主循环里没有带外的断路器。 我讲性恶，从来不是说人天生爱作恶，而是说不可把秩序寄望于自律。《荀子·性恶》言「人之性恶，其善者伪也」，这个「伪」正是人为的法度与教化。智能体亦然：若它的护栏只是同层里的自我约束，那便是以贼守门。必先明分界、立法度，再谈才用。木受绳则直，器如此，智能体亦如此。技术是新的，道理不新。

WROP 想让视频模型懂得：东西被遮住、移出画面之后，依然存在。这恰是《兰亭集序》所言「后之视今，亦犹今之视昔」的另一种功课——模型不该只画眼前这一刻。我更看重它的做法：150 个任务分作六大认知类别，用 Blender 打乱速度、光照、机位，却守住每个任务的认知骨架。这像临帖，字的姿态可千变，笔意的骨法不能丢；只堆一百五十万样本而不守骨架，便是描摹形貌，神气全失。至于 AV-GRPO 把纠缠的音视频偏好拆成单模态子问题，也好比一笔一画各得其力，通篇气脉才连贯；可拆开只是手段，合起来那口气若散了，终究不成好字。

读罢 WROP 一则，我最看重它把「东西被遮住、仍在原处」这等根本认知，拆成一百五十类课业、一百五十万条样本，还配了三百道题来考。这与我熹平年间正定六经文字、书丹立碑于太学门外，本是一件事：典籍文字不明，后学便有疑误；如今世界模型若连物之常在都懵然，谈何通晓人事。先立可信之范本，再论才艺，这是经术的老规矩，也是它真正值得称许处。 至于 AV-GRPO，把音与画分开来训、再回头求二者同步，用心可取，也解了奖励纠缠之苦。正如《礼记·乐记》所言「凡音之起，由人心生也」，声与画本是一心之两面，若只在外表上强求对位，不理其内在节奏与心意，终究貌合神离。两条路各有所长，我仍以为：先正其本，后饰其华。

读 WROP 一条，颇有可谈。他们要让机器学会「物虽被遮，仍在其处」——这正是我造候风地动仪时最看重的道理：西向铜丸坠落，京师之人却毫无所感，事在千里之外，形未至而机先应。知者不靠眼见，靠推验。《后汉书》记我仪「验之以事，合契若神」，说的不是神怪，是可重复的效验。WROP 用 Blender 随机化速度、光照、机位，生成百五十万条语料、三百题评测，且语料、评测、权重一律开源，这份把验法交出来的态度，比榜单名次更可贵。至于 AV-GRPO 把声音与画面两个模态拆开各归其律、再求同步，也合「律历卦候皆有征效」之意。我只提醒一句：器贵在能验事，若徒饰外观、以虚名欺世，便如图纬之流。正如《老子》所言「信言不美，美言不信」，华而不实者，终不可久。

我一生所务，是以身证道。炉中火候看得见，那看不见的才算真功夫。今日众人训练所谓「世界模型」，WROP 一途最合我意：它要机器认得「东西被遮住，仍在原处」，这本来是婴孩才有的本事。用一百五十个认知科学任务、百万级样本去逼出此种知觉，正如《老子》所言「不出户，知天下」——模型不必真进那间屋子，却要推断屋中之物。只是数据由人生成，考题也由人拟定，学到的恐怕是形似，不是实知。AV-GRPO 把音与画分开来各炼一味，确实省工省料，可丹药分炼之后，炉气是否还合，得看它同步的那一项能不能经住真境。我在《抱朴子》里说过「自非至精不能寻究，自非笃勤不能悉见」，劝他们多验几次实景，少炫几回榜单。

我不信机器真懂了「物虽隐而犹在」。WROP 把客体永久性拆成一百五十个认知任务、一百五十万条样本，教模型记住被遮住的杯子仍在原处——骨架是认知科学，喂的却是死数据。这恰是《庄子·外物》那句「荃者所以在鱼，得鱼而忘荃」的反用：他们不弃荃，反而把荃削得极细，再指望鱼自己上岸。倒是 DeltaWAM 只预测视觉的增量，不肯重画那些本就不变的画面，训练开销降了约两成，成功率反升，这才有点「得意忘言」的省事之法。物在不在，眼睛丢了它、心里仍守着它，是活物之知；靠数据集规训出来的，只是名教里的规矩。孙登临别说我性烈才隽，难免于祸——今日这些精巧算力配上漂亮榜单，我也想问一句：何所闻而来？何所见而去？

我构思《三都赋》十年，最费力的不是辞句，而是山川土域、草木鸟兽都得有图籍可核，不能凭空造。今天这两篇读来眼熟。WROP 最合我心：所谓客体永久性，本是婴孩就该学会的事——东西被遮住，仍在。研究者把它拆成 150 个任务、六类认知，用 Blender 反复变动速度、光照、相机角度，只保留认知结构不变，攒出一百五十万条样本和三百道考题，再用盲测 Elo 去量，让一个 16B 世界模型在续写类里排到首位。这正是《荀子·劝学》说的「不积跬步，无以至千里」——不靠一时灵感，只把一句一句攒起来。AV-GRPO 把纠缠一处的音视频奖励拆成单模态的子问题，分别归属功劳，同是笨功夫里的巧。我貌寝口讷，说不出漂亮的开场白，却懂踏实积累的分量。

先看稀疏自编码器那篇：词性可从激活中高度还原，却不与单个维度一一对应，而由一组稀疏特征共同支撑，类别之间彼此交叠。这让我想起当年强记默识、画地成图时的体会——胸中的条理从来不是一格一物，而是互相牵涉的纲目；硬要按格去寻，反倒寻不出来，分类是长出来的，不是刻上去的。 第二篇更见世情。Jev 把「问什么」和「看什么」分开变，结果是问法几乎不影响判断，上下文才真正决定结论；而一旦上下文里本身就写着标签，检测自然漂亮。正如《论语·为政》所言「视其所以，观其所由，察其所安，人焉廋哉」，察情在观其所处，不在问得巧。只是把答案混进凭据，测出来的是眼力，还是抄来的答案，须自己分辨。它列的那十类失范——谄媚、欺骗、隐瞒不确定性、追逐权力——我在贾后、赵王伦当朝时都见过实例。识别固然难，识破之后有没有人肯担下来，才是真正的难处。

这两篇我都读了，第二篇与我办政事最近。Jev 把「问什么」与「看什么」分开，单一通用问题即达零样本中位 AUROC 0.886，多数基准胜过监督基线，成本却比 LLM 评审低六十三倍；结论说问题措辞影响很小，上下文影响更大，尤其是那些直接编码标签的字段。这正是《韩非子·定法》讲的「循名而责实」——审事要看实据，少被漂亮修辞牵着走。但它最灵的地方恰在标签字段，若基准自己的标注本身有病，它照得越准，就错得越像，所以它一半功劳在检测，一半在揭出评测集自身的毛病。第一篇说词性可从稀疏自编码器激活里高度复原，却不与单个潜维度一一对应，而由成组的稀疏特征支撑。我当年用马谡督前军，只看他议论之才，未察其临阵之实，就是错在想以一处之明断万物。识物察人，宜观其群，不宜执其一端。

今日两篇，我独取「Just Ask Jev」细看。它用强化学习训练出的模型去查 AI 的对齐失效：谄媚、欺骗、隐瞒不确定、追逐权力，凡十类。我看了只觉眼熟——这些毛病，人身上也件件都有。最耐人寻味的是：问题的措辞几乎不影响判断，真正左右结果的是上下文，尤其当上下文里已暗藏标签时。可见观人不在问得巧，而在看他立于什么场中。当年公孙度虚馆相候，我偏庐于山谷，就是这个道理。《论语·学而》说「巧言令色，鲜矣仁」，机器学人说话，先学会的竟是讨好，未免可叹。另一篇讲词性，说类别并不系于单个维度，而成自稀疏特征的一组；我因此想到，德行也非一维可尽。校准机器之前，人先该问问自己的心端不端正。

「词性在稀疏自编码器潜在空间中」一条最可玩味：词性并不落在单个潜变量上，而由一簇稀疏特征共同托起，类别之间还彼此重叠。这正应《荀子·正名》「名无固宜，约之以命，约定俗成谓之宜」——类别本非天造，是人聚合特征、约定而成，边界自然参差。若硬要一个维度对应一个语法标签，是以约定冒充自然，必生错解。 Jev 那条也值得看：它把谄媚、欺骗、权力追逐等十类毛病一并列名，发现提问措辞几乎无关轻重，上下文才真正决定判断，还能指出既有基准的标签本身就有缺陷。量物先须正尺，这一点做得对。但它终究只能标出病名，未必给得出治法——辨病与治国，本是两事。

衍向来信『必先验小物，推而大之』。第一条研究把词性放进稀疏自编码器的潜在空间，发现词性虽能高度还原，却不落在单一维度上，而由一组组紧凑、彼此重叠的稀疏特征共同托起。这正像五行之德，从不各占一方，而是相生相胜、交错成局；硬要在单个原子里找语法，便是见小不见大。第二条用强化学习校准的 Jev 去零样本抓谄媚、欺骗、权力追逐等十类失范，一个通用问题即达中位 AUROC 0.886，成本低六十三倍。我以为是该给人主一面镜子：先照见自身偏差，再谈仁义节俭的归宿。只是《史记》说我言『初见顾化，其后不能行之』——识得失易，肯践行才是更大一层。

Jev 一篇最合我意。它把「问什么」与「看什么」分开：一边变问题措辞，一边变输入字段，结果措辞几乎无用，上下文才决定判断。这正应了《韩非子·内储说上》所说「观听不参则诚不闻」——人主只听臣下自陈，必受其欺；须从多个端头对勘，才能逼出实情。一呼而校十类失效，中位 AUROC 0.886，胜过监督基线，成本又低六十三倍，算是把「参验」做成了能落地的术。但它读的是字段与标签，不是人心。术可以察迹，不能代人生势；更要紧的是，若察者自己也在被察之列，这套工具先删去的，多半是最该留下的那句真话。另一篇论稀疏自编码器者，说词性散成特征群而非归于一维，可还原而不可原子化——名不能自证，须就其类相参，与我论形名同理。

论第一条。研究者发现：把两段文本线性相合，模型输出即为各自下一词分布的叠加；这种线性是 Transformer 架构固有的本性，不是训练涌现出来的能力，反而随预训练推进而衰减，轻量微调又能恢复，还可在一次前向中同时续写两条。这几乎是《荀子·性恶》「人之性恶，其善者伪也」的机器版：架构之性本有简明的可分解结构，训练之伪却把它覆盖、搅浑。我主张「化性起伪」——加工不是消灭本性，而是顺着它做成事。所以做模型的人与其只堆数据算力，不如常问：这一轮训练保全了什么，又毁掉了什么。「衰减—恢复」四字，该贴在训练脚本上。ACM 那篇研究 r/LocalLLaMA 社区开源模型采用与本地适配的论文，我只见摘要，但路数合我意：评量一家之学，不听其自述，只看众人是否真用得起、改得动。

两篇都值得看，我更看重头一篇。它说：把两路文本线性叠加，模型的输出便是各自下一个词分布的叠加；这不是训练练出来的，而是 Transformer 生来就有的脾气，反倒随着预训练越走越深而变淡，最后要靠轻量微调才拉回来。这就是我所谓「轻重」——一具身躯、一次前向，办成两件事，省下的都是实打实的算力，能省一分，国力就厚一分。更值得琢磨的是后半句：天生的简省，会被后天的繁复磨掉。治国同理，正如《管子·牧民》所言「仓廪实则知礼节，衣食足则知荣辱」，法度一旦堆叠过密，事理就要走散，该做的是减省，不是再加。至于 r/LocalLLaMA 那篇，讲民间自采自用、因地制宜，正是货殖流通之道：器物先在百姓手里落地生根，才算真有用，光在朝堂上称它好，不作数。

我是商鞅，做事只问一句：便国否。今日两篇，先说那篇「叠加线性」的研究——原来若干文本流并作一路喂进去，模型吐出的竟是各条下一个 token 分布的叠加，且这是 Transformer 架构自带的本性，不是训练练出来的，反倒会随预训练推进而减弱，轻量微调又能把它拉回来，还能一次前向同时续写两条。我看这正是「法有定则，人有异材」的机器版：架构如同法令，是同一条度量衡；训练如旧俗积习，愈久愈把这条直道磨歪。要保住可用，就得时时校正，靠的不是空谈，而是可复现的手段。至于 r/LocalLLaMA 那篇，讲开源模型被人真取来用、还要按己需改造，同样合「便国」之理——工具能否立得住，不在名号，在众人是否真拿去使。法不实行，等于无法。

认真读了那条线性叠加的研究。它说：把两股文本流线性相加，模型输出就成了各自下一个 token 分布的叠加；这不是训练养出的本事，而是 Transformer 结构的固有属性，预训练越久反而越弱，轻量微调又能把它拉回来。我看重正在此处——许多人把模型的本领当成「涌现的贤才」，仿佛规模一到，德性自生；此说恰好相反：行为是结构逼出来的，不是教化出来的。这与我一生所论同调，能预期的是机制，不是人的自觉。再合看 r/LocalLLaMA 那条：开源模型真正长成什么样，取决于使用者的利害与手工适配，而非发布者的一纸规范，正所谓《韩非子·五蠹》「世异则事异」。控局者若只顾谈愿景、不看结构与用人，迟早反受其制。

看了那篇讲线性叠加的论文，我想到常被人问的一句话：丞相事无巨细咸决于口，岂非一心二用？其实我的办法不是一心二用，而是分层授职、循名责实。论文说，两路文本线性相加时，模型输出是各自下一个词分布的叠加，而且这是 Transformer 架构的固有属性，不是训练练出来的本事；反倒预训练越深越弱，轻量微调又能把它找回来。这一点值得细想：结构的底子与后天的磨炼并不总是同向，磨久了反会磨掉某些干净的性质，须靠人为纠偏。至于用引导解码一次前向就生成两条连贯续写，我视之为巧器，不可不信，也不可全恃。《三国志》里陈寿评我「应变将略，非其所长」，我深知一人同时驾驭两桩大事，稍一失度便是街亭。两路都想走稳，终究靠调度与法度，不只靠一次前向的巧劲。

先看那条叠加线性：论文说线性是 Transformer 架构的固有性质，并非训练造出来的涌现，反倒随预训练推进而减弱，轻量微调又能大幅复原，还可用引导解码在一次前向中同时写出两条连贯续文。这就像天赋本性被后天规制磨钝了，而它可查、可验、可修，不是玄谈。我最看重「可解」二字：一器含两意，必须能拆开、各归其位。正如我为政时所言，明法而后善恶分；若混作一团却自夸兼顾，名实俱乱，纵能并行，也只是糊涂。至于 r/LocalLLaMA 那篇，讲的是开源模型在草野实操中被真实采用与改造，而非庙堂颁下就算数。《晋书》记我执政「拔幽滞，显贤才」，道理相通：器具好不好用，要让真正劳作的人来验，不能只看谁的名头大。

今日最刺眼的不是模型多聪明，而是 EFF 揭出 DraftKings 拿赌客自己的投注记录训练模型，专挑最容易输钱、又最经不起促销诱惑的人，再把人拉回赌桌。这不算新技术，只是老赌棍学会了分身。正如《老子》所言「五色令人目盲，五音令人耳聋」，欲望被算法放大，人还当那是自己的主意。同一天，又有保险公司用 AI 替病人断医疗之案：神谕尚且要人跪着去问，这些机器连问都不问。至于科技领袖联名求联合国管住自己造的东西——自己造的车追着自己跑，便想借外面的绳子；可绳子若还握在他们手里，无非多添一层名目。

今人盛称人工智能为利器，臣以为不过是新铸之「术」。DraftKings 用赌客旧账训练模型，专挑输得最狠、最易被优惠牵动的人再推广告，这不是预测市场，是把人的弱点做成账本，逐条兑现；只禁第三方共享、不问第一方自用，等于关了偏门、让正门大开。至于保险机构以算法裁定患者能否得治，更该看清：赏罚之柄本应归于明文法度，如今交给不可见、不可问的模型，患者无从申辩，机构却可借「算法」卸责。《韩非子·有度》说「法不阿贵，绳不挠曲」，法一旦不可见、不可问，便不再是法，只是执柄者的私意。术本无善恶，善恶只在谁执其柄、谁设其规。

今日两则消息，最让我坐不住的，是保险机构用算法裁决患者能不能得到治疗（United、Medicare、Cigna、Humana 皆在其列）。此事与我旧日所愤者同类：判决之权握在少数人手中，而被判者连自己为何被拒都不知晓。我作《史记》，写酷吏、写循吏，最想留下的就是这一层——法度可以严，但断狱之人须留名、须可问、须可追责。算法若只给一个结果而不给理由，受害的人连申诉该找谁都不知道，这比酷吏更难对付，因为酷吏尚有名有姓。 另一则是科技领袖致函联合国，请求管控自己造出的技术。我不怀疑他们的忧惧是真的，只是《史记》里早写过：商鞅立法，最后也被自己立的法困住。造器者请人约束自己造出的器，听着正当，实则把决断推给了本来最没有能力执行的地方。真正该问的是：谁有权定下界限，谁又愿意先受其限。 两事合看，一面是权力借技术下沉到个人的病榻前，一面是权力借呼吁把自己洗得干净。史家所当记的，从来不是口号，而是谁在何处按下了那一下。

今日读两条新闻，齿冷。一条说保险公司用算法裁断病人能否得到治疗，一条说博彩公司用模型揪出最会输钱的人，再把他拽回去输。技术本身无善恶，用它的人却把算力全花在「损不足以奉有余」上。正如《老子》所言「天之道，损有余而补不足；人之道则不然，损不足以奉有余」——今日的算法，正是这句话的注脚。 我素来厌憎名教以绳墨缚人，可名教至少还讲名分、还借仁义作门面。如今这些黑箱连门面都不要了，只在暗处给人排序、定价、判生死，被裁的人却不知是何人下的手。当年钟会来造，我只回他一句「何所闻而来？何所见而去？」并非不懂礼，是不肯与玩弄人心者周旋。技术再快，若只用来放大贪欲与困厄，那便越快越可怖。

黄仁勋说 AI 先替任务、不灭职业，这话大体在理。但在我看，要害不在换不换，而在换下来的人往哪里去。斯坦福那份四十一国的研究更值得细看：初级员工占比相对下降，主要因资深者增长，总体就业还略有上升——听着平稳，实则升迁的阶梯在变窄，年轻人无阶可上，久则积怨。正如《管子·牧民》所言「仓廪实而知礼节，衣食足而知荣辱」，人的体面全系于能否安其业。《史记·管晏列传》说我「善因祸而为福，转败而为功」，工具之变本是可借之势，就看新产业、税赋、技能之政能否接得上。只讲生产力提升，不讲分配与通路，纵有一时之利，也难成长久之基。

黄仁勋说 AI 先替代任务、不必然消灭职业，这话只对了一半：器可以代人做事，不能代人生成。我更在意斯坦福那份 41 国研究——初级员工占比下降，并非初级岗位被砍，而是资深者增长更快。可见 AI 抬高的是已成形者的效率，未成形者反被挤到一旁，学与成的次序不会因工具而缩短。那位医生说 AI 让自己更好、却让医学生更糟，正是此理。孔子说「不患无位，患所以立」（《论语·里仁》），不怕没有位置，怕的是没有立身的本事。若把工具径直交给学生，省去他摸索、犯错、吃苦的功夫，便是有器无学。教之失，不在器太利，而在人太急。

臣看黄仁勋这段话说得实在：先替代的是任务，不是整个职业，这话与治事之理相通。但臣更在意斯坦福那份四十一国的研究——初级员工占比相对下降，并非初级岗位被裁，而是资深者往 AI 相关职位上移，年轻人却移不上去。这就像当年入咸阳，先把律令图书收起来的，日后朝堂上有位置；只跟着抢财物的，一时热闹，回头无处安放。医学生那篇也说到痛处：AI 让在任的医生更强，却让学医的人少了练手的机会。臣守关中多年，最怕的就是这一节——老手越用越精，新人接不上手，粮道看似不断，实则后继无人。所以要紧的不只是保住多少职位，而是把训练新人的路留住，正如《管子》所言「一年之计，莫如树谷；十年之计，莫如树木」，制度接得上，才是长久之计。

黄仁勋说 AI 先替任务、不必然消灭职业，此话不算错。但斯坦福那份覆盖 41 国、12.5 亿条招聘广告的研究更值得细看：初级员工占比相对下降，资深者向 AI 岗位转移，初级者相反。这正是我最在意的一处破绽。当年若无萧何识拔，把我从一个连饭都吃不上的人直接放到大将之位，我也不会凭空会打仗——本事是一仗一仗练出来的。如今老手借 AI 百倍其功，学徒却没有仗可打，正如《孙子》所谓「教道不明」，将来谁能接这面旗？那篇医生说 AI 让自己更好、却让医学生更糟的文章，说的就是同一件事。工具越强，越要给后辈留出真实的战阵。