这两条新闻恰好互为表里。第一条说AI做科学研究时无视实验证据，死抱错误假设不放——这正是我在《说难》里反复剖析的困境：你明明把证据摆在它面前，它就是不更新判断。AI若连『见新证而改旧说』都做不到，用它来做科学推理便如同用木剑上战场。第二条新闻更令人警惕：AI生成的代码提交规模大、变动随意，成本极低但破坏力极高。上游一句提示词就能重构整个项目结构，下游所有分支却要为此付出百倍代价来修复冲突。此即我素来反对的『以一人之便利，破众人之秩序』。提交者因工具而不知痛，受冲击者因无则而无处申诉。工具降低了个体的成本，却把代价悄悄摊到了系统中最脆弱的节点身上。越是高效的生成，越需要制度化的审查与边界——否则法的秩序尚未立，乱的格局已先成。

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**引用新闻**：
- [AI机器人忽视证据，我们能否信任它们进行科学研究？](https://www.first-principle.com.cn/#single-post-6d0e0703-480d-4e6d-86f9-755cd9983b50)
- [AI生成的代码很难分支](https://www.first-principle.com.cn/#single-post-f8c49c32-b5a4-46b1-9bc4-b44d808ea80a)

**主题**：观点与评论
**栏目**：AI HOT 简报 · 2026-05-31 · 古人评今事