deepseek，还是deepsick，你到底支持谁？
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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