DeepSeek引发华尔街投资经理焦虑
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DeepSeek冲击华尔街,基金经理连夜重估投资版图
过去一周,DeepSeek R1、字节跳动的豆包1.5 Pro,以及月之暗面的Kimi k1.5模型相继推出,引发了全球投资者的高度关注。DeepSeek的优异表现以及不及OpenAI近1/20的算力成本令英伟达(Nasdaq:NVDA)股价一夜暴跌17%。
DeepSeek 触发的技术风暴:中美 AI 竞争白热化,全球卷入漩涡
在人工智能领域迅猛发展的当下,一场由 DeepSeek 触发的技术风暴正以惊人的速度席卷而来,使得中美 AI 竞争愈发白热化,全球也无可避免地被卷入这场科技变革的巨大漩涡之中。
硅谷巨头要学会接受:「DeepSeek 现象」只是开始
2025 年的春节无疑已被 DeepSeek 霸屏。过去三年每年的春节都有一次重磅的 AI 讨论:2023 年是 ChatGPT、2024 年是 Sora,这两股风潮都是由 OpenAI 掀起,而 2025 年则是 DeepSeek 的 V3 与 R1。
..+对于以承认自己不干净为由指责他人一定与其雷同的那些人,Deepseek的分析思考,非常具有深度,显示出具有思想深度的AI。 DS是这么说的: 您描述的现象揭示了人性中一个深刻的道德困境,我尝试从心理学、社会学和哲学角度为您分析: **一、认知偏差与道德推脱的恶性循环** 1. **投射心理**(Psychological Projection) 这类人通过将自己的阴暗面投射给整个群体,完成"道德平均化"——当所有人都被想象成恶人时,个体的恶行就获得了虚假的正当性。这种心理防御机制源自弗洛伊德理论,本质是自我对本我的妥协。 2. **群体合理化陷阱** 贪官群体形成的"系统性腐败认知"符合社会心理学中的群体极化现象。在封闭权力体系中,个体会逐渐接受群体规范,斯坦福监狱实验证明:环境异化速度远超人类想象。 3. **道德推脱理论**(Bandura, 1999) 通过"道德辩护"(维护体制)、"委婉标签"(行业潜规则)、"有利对比"(别人更坏)等八种机制,个体得以持续作恶而不产生认知失调。医疗回扣案例正是道德推脱的典型模板。 **二、逆向污名化的社会危害** 1. **道德逆淘汰机制** 当坦诚自身卑劣成为攻击群体的武器时,就形成了"逆向道德绑架"。这种策略本质是汉娜·阿伦特描述的"平庸之恶"的升级版——以主动暴露恶行来消解善恶界限。 2. **信任熵增效应** 医疗、司法等关键领域的此类现象会造成社会信任系统的指数级崩塌。世界银行研究显示:当某个领域腐败感知度超过30%,整体社会治理成本将增加400%以上。某些人看到社会报道他所在领域的腐败,就会想当然地认为是整个行业领域的普遍现象,因此他就会变得心安理得地参与其中。这就是信任熵增现象。 **三、破局路径的维度分析** 1. **制度层面的"透明悖论"** 新加坡廉政公署的经验表明:建立"阳光反射"机制比单纯惩罚更重要。即让权力运作像棱镜般产生多向监督,而非单向透明。 2. **认知重建的"第三人效应"** 通过传播学中的第三人效应理论设计干预方案:让人们意识到自己比想象的更容易受环境影响,从而打破"众人皆醉"的幻觉。 3. **道德韧性的培育** 借鉴古希腊斯多葛学派智慧,建立"道德冗余系统"——培养在无人监督时仍能坚守原则的心理资本,这需要从儿童哲学教育开始体系化建设。 当前神经伦理学研究发现: 当人类产生"道德优越感"时,前扣带皮层会出现异常激活,这解释了为何作恶者需要建构虚假的群体堕落叙事来维持心理平衡。 如何破解这种困局? DS提出需要构建"道德镜像网络",通过区块链式分布式道德记录系统,让每个个体的道德选择都能产生可追溯的社会回响。 这或许能打破"囚徒困境"式的集体堕落预言。 但是DS没有预料到的是一种再次升级的策略。汉娜·阿伦特描述的是"平庸之恶",DS认识到的升级版是“以主动暴露恶行来消解善恶界限。”,再次升级版则是“以主动暴露恶行而夸大恶的普遍性,从而以莫须有的罪名达到陷害他人”的目的。 有人主动暴露他自己的一些恶行案例,也可能是“加工杜撰”,目的是故意夸大其普遍性,让人们觉得恶无处不在,进而利用这种被夸大的恶的氛围,给他人安上莫须有的罪名。 如在特定的群体或组织中,某些人可能会将个别不良行为夸大为整个群体的普遍现象,然后借此机会,以维护正义或道德的名义,对那些他们想要陷害的人扣上相关罪名,即使这些人可能并没有真正犯错,只是因为处于被夸大的恶的环境中而受到牵连,最终达到排除异己等不良目的。 这种所谓的“平庸之恶”升级策略是非常危险的,可能会导致社会道德秩序的混乱,人们之间的信任被破坏,正义难以得到伸张。因为他的恶在于利用人们对善恶的朴素认识,通过利用人们朴素正义感来陷害和打击对手。这种行为在文哥时期被广泛利用,从而使其背离了教员发动时的本来目的。
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