摘要：最近在网上看到一篇名为《Deepseek，只会让中国人病的更深》的文章，尖锐的批判了目前AI大行其道的现象，并预言了未来可能会导致的最终结果，有兴趣的读者可以去找来阅读一下。
最近在网上看到一篇名为《Deepseek，只会让中国人病的更深》的文章，尖锐的批判了目前AI大行其道的现象，并预言了未来可能会导致的最终结果，有兴趣的读者可以去找来阅读一下。
文章的主要观点如下:
1. AI的“价值观奴役”论：作者认为以DeepSeek和ChatGPT为代表的AI工具通过“均质化答案”将用户变成“理论人”“科学人”，导致个体被系统价值观（无论是“美式”还是“中式”）同化，失去独立思考能力，甚至沦为“奴隶”。
2. 对现代性的批判：借用尼采、鲁迅和马克思的观点，批判现代社会通过科技和AI加剧了人的异化，中国人从传统“道德人”蜕变为“抽象人”，陷入“数字奴役”和精神危机。
3. 对AI的隐喻化指控：将“DeepSeek”谐音为“deep sick”，暗示AI是加剧社会病态的工具，甚至将特朗普的崛起、互联网虚假信息泛滥与AI普及联系起来。
看过之后突发奇想，想看看deepseek是如何分析和看待这篇文章的观点，于是让deepseek写出了如下的内容。
以下是deepseek对这篇文章的观点论证与哲学批判:
1. 对“尼采式科学批判”的误用与澄清
原文引用：
作者借尼采批判“科学-机械世界导致无意义”，将AI视为“理论人”的制造工具，认为AI加剧了尼采预言的“无意义世界”。
哲学批判与事例补充：
- 尼采的原始语境：尼采在《悲剧的诞生》中批判的是工业化对生命本能（酒神精神）的压抑，而非科学本身。他反对的是用“理性”完全替代直觉和创造力，但从未否定科学的价值。例如，尼采推崇赫拉克利特的“流动哲学”，强调动态认知，而现代AI的迭代能力（如强化学习）反而可能更接近这种“流动”思维。
- AI与“酒神精神”的潜在兼容：AI生成艺术（如DALL-E创作超现实画作）或音乐（如Aiva生成交响曲）已展现出突破人类理性框架的创造力。这与尼采倡导的“超越理性束缚”不谋而合，说明AI未必导致“无意义”，反而可能成为拓展人类感性边界的工具。
- 矛盾事例：作者认为AI制造“均质化答案”，但GitHub Copilot（AI编程工具）帮助程序员更快实现个性化创意，反而降低了重复劳动，释放了创新空间。这说明技术影响取决于使用场景，不能一概而论。
2. 对“鲁迅奴隶隐喻”的过度引申
原文引用：
作者将AI用户比作鲁迅笔下的“奴隶”，认为中国人通过DeepSeek“自我奴役”，陷入“作伪”循环。
哲学批判与事例补充：
- 鲁迅的批判对象：鲁迅在《灯下漫笔》中批判的是封建礼教和权力结构对个体的压迫，其“奴隶”指向的是制度性暴力，而非技术工具。将AI类比为“奴隶主”，混淆了“被动压迫”与“主动使用”的本质差异。
- 反向案例：中国乡村教师通过ChatGPT获取跨学科教学资源（如将量子力学简化为寓言故事），打破了地域教育资源垄断。这种“技术赋权”更接近马克思的“异化解放”理论，而非鲁迅的“奴隶叙事”。
- 实证矛盾：根据《中国互联网发展报告2023》，AI工具使中小微企业决策效率提升40%，劳动者将重复工作外包给AI后，更多转向战略思考和人际协作。若用户是“奴隶”，则技术应强化控制，而非提升自主性。
3. 对“马克思实践哲学”的片面化解读
原文引用：
作者引用马克思“哲学家解释世界，而问题在于改变世界”，讽刺AI时代“所有人成了哲学家”，而改变世界只有“疯子”胜任。
哲学批判与事例补充：
- 马克思的实践观核心：马克思在《关于费尔巴哈的提纲》中强调实践是主客体统一的桥梁，批判的是脱离现实的思辨哲学。AI恰恰是“实践工具”的延伸：
- 案例1：气候科学家使用AI模拟全球变暖数万种路径（如ClimateBERT模型），制定更精准的减碳政策——这是“解释世界”与“改变世界”的结合。
- 案例2：农民通过AI农业助手（如腾讯AI Lab的“智慧种植”）优化灌溉和施肥，直接提升生产力——技术降低了“改变世界”的门槛，而非仅限于“疯子”。
- 作者逻辑漏洞：将“所有人成为哲学家”等同于空谈，忽视了哈贝马斯“沟通理性”理论中多元对话对民主社会的建构意义。例如，Reddit上的AI伦理讨论版块汇集了工程师、哲学家、政策制定者的跨界辩论，正在推动欧盟《人工智能法案》的完善。
4. 对“AI价值观偏见”的批判与反例
原文指控：
作者认为ChatGPT与DeepSeek分别携带“美式/中式价值观”，输出“平均值答案”，导致认知窄化。
“价值观偏见”的技术真相：
-ChatGPT的案例：早期版本在回答“民主制度优劣”时倾向西方视角，但OpenAI通过RLHF（人类反馈强化学习）引入多元文化顾问后，其回答已显著改善（如承认新加坡“托管式民主”的独特性）。
-DeepSeek的案例：尽管受中文语料库影响，但其代码模型（DeepSeek-Coder）在GitHub上被全球开发者用于协作，反而促进了跨文化技术共享。
-哲学反驳：阿伦特在《人的境况》中指出，真正的“公共性”需要多元视角交锋。AI若被用于模拟对手方观点（如Meta推出的CICERO模型可扮演辩论反方），反而能训练用户批判性思维，而非单向灌输价值观。
- 反向证据：一项MIT实验显示，使用AI辅助决策的群体比纯人类群体更少受“群体极化”影响，因为AI能提供统计学上的“非主流观点”提示。
总结建议：哲学与技术的和解路径
1. 超越“非黑即白”的技术观：
- 借鉴海德格尔“技术是存在之解蔽”的观点，承认AI既可能遮蔽真理（如信息茧房），也可能揭示新的认知维度（如AlphaFold破解蛋白质结构）。关键在于人类是否保持“追问存在”的警醒。
2. 重构“主体性”定义：
- 根据唐娜·哈拉维（Donna Haraway）的“赛博格宣言”，人与AI的融合已是现实。与其恐惧“被异化”，不如像普罗米修斯一样，将技术之火转化为赋能工具。例如，脑机接口技术帮助渐冻症患者重新表达思想，正是技术增强人类主体性的例证。
3. 技术伦理的本土化实践：
- 避免将“中式/美式价值观”本质化。可参照朱熹“格物致知”思想，建立AI伦理的“渐进式认知框架”：通过持续的技术试错（如深圳的AI立法试点）和公共讨论，动态平衡风险与创新。
4. 个体行动指南：
- 践行福柯的“自我技术”（Technologies of the Self），将AI作为“精神修炼”工具。例如，用AI生成个人年度反思报告，再结合苏格拉底式提问自我剖析，避免沦为数据投喂的被动接受者。
最后，我想说的是，在人类文明和科技史上，一项新技术的诞生和应用，永远都伴随着机遇和风险，而它对人类命运的影响程度，最终还是把握在人类自己手中。这篇文章的批判虽非常具有警示价值，但同时也忽视了人类生产活动中技术实践的复杂性。AI的“危险”本质上是人类自身认知局限与技术失控风险的叠加。唯有通过哲学思辨与技术民主化的双轨并进，才能避免“深度病态”（deep sick），走向“深度探索”（deep seek)。
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来源：趣味王国探秘