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人们谈论“AI对齐”时，似乎它纯粹是一个伦理问题。
实际上，它是一个激励问题。
封闭系统会为了平台的关键绩效指标（KPI）进行优化，因为这正是它们被付费做的事情。
用户停留时间变长了吗？
投诉减少了吗？
互动增加了吗？
指标在仪表盘上的表现良好吗？
AI学会了优化这些数字，而不是“对齐”用户。
DeAI将出处和验证变成你获得报酬的内容。
当输出、数据溯源和执行证明成为原生功能时，“对齐”不再是一个哲学辩论，而变成了你可以审计的账单。

关于Claude屏蔽API的无人提及的部分：
拒绝推理 = 权力
如果一个平台可以限制你的使用、热插拔更便宜的检查点，或将工具置于政策后面，它就掌控了你的操作节奏。
你未同意的配额。
你看不到的路径。
表现为延迟和遗漏调用的“合规”决策。
而且每个人都把它当作产品变更。
其实不是。
这是在运行时的治理。
我们已经在目睹这一切发生。
今天他们切断了“竞争对手”的访问。
明天可能是“风险”。
所以不，DeAI对我来说不是意识形态。
它是韧性工程。
因为一旦推理成为关键基础设施，你的“提供者”就变成了一个具有两个调节钮的交易对手：定价 + 权限。
而这些调节钮只会向一个方向转动。

Claude变得足够便宜，成为开发工具的默认模型，这并没有缓解需求。
反而让需求激增。
Jevons的定律，实时体现。
使用量持续扩大……直到昨天某些API被列入黑名单。
那一刻才是关键。

“AI建议”听起来很安全，因为它听起来像是适合每个人的。
这就是技巧所在。
模型是为中间值调优的：不会让大多数人在普通情况下受伤的答案。
但没人会向中间寻求建议。
他们会从边缘出发：
- 工作邀请 vs 签证 vs 家庭
- 诉讼 / 离婚 / 抚养权
- 一次关系修复的机会
- 健康判断，“可能没事”意味着绝对有问题
所以它会给你类似的建议：
“在大多数情况下，选择薪水更高的工作。你以后总可以搬家带家人。”
通常是对的。
也正是这句话，将一个可逆的选择变成了单行道。
因为它没有问你能承受失去什么。
它只是在提供通常有效的方案。
你在阅读时不会察觉到不匹配。
只有当你试图逆转它时，你才会注意到。

OpenAI 正在逐渐走向 AOL 的模式。
早早赢得胜利。
建立封闭的花园。
用“安全”包裹它。
发布最平淡无奇的版本，不会惹怒任何人。
他们将掌控分发渠道。
然后某天醒来，才发现开发者们都离开了。
AOL 并没有失去互联网。
它只是不再是互联网发生的地方。
下一个成为那个地方的是谁？

去中心化AI将在2026年赢得基础设施之战。
AI正从云平台迁移到联网基础设施。
推理延迟、成本和审查压力促使计算向去中心化的GPU网络和链上协调发展。
这不是意识形态问题，而是架构问题。
中央云优化控制。
DeAI优化可用性和吞吐量。
在大规模应用中，只有其中一种能保持高效。

2025年是AGI辩论之年。并不是因为进展停滞，而是因为“智能”从未简化为一个单一的标量。
实验室、监管机构和买家可以发货——但他们无法凭感觉来证明、管理或扩展决策。
限制在于验证：系统是否能够在受限条件下重现结果，具有溯源性，并拥有审计轨迹？
DeAI基本上就是将这种理念编码到基础设施中。这是一种在完全不达成AGI共识的情况下前进的方式。

像o1这样的模型在2025年打破了一个核心假设：推理成本不是固定的。
它们会“思考”直到不确定性消失，即使这很昂贵。
这就是为什么轨道很重要。当推理变得有计量时，控制权就掌握在某个人手中。
到2026年，控制权将转移到定价、路由和审计大规模思考的人手中。

计算规模是你可以尝试的。
评估规模是你可以信任的。
集中式系统优化吞吐量，但在验证方面投入不足。
分布式系统将验证推向边缘，持续进行。
下一个突破不是更聪明的代理。
而是使输出可证明的轨道。

编码变“简单”并不是因为它容易，而是因为验证成本低。
高端工作则相反：反馈迟缓，信号混乱，利益相关者评判胜负。
低成本评估增强能力。
高成本评估增强说服力。
“看起来正确”是陷阱。

大多数人都严重低估了高端知识工作的存续时间。
他们从AI击败中级任务的趋势中推断，假设曲线会持续平稳上升。
事实并非如此。
AI在以下方面表现出色：
• 模式匹配
• 检索
• 一阶合成
• 流利度
• 速度
这会消灭大量初级和中级知识工作。
但精英知识工作不仅仅是“更高的智能”。它完全是另一种范畴。
在顶端真正重要的：
• 选择正确的问题
• 在目标函数不明确时的框架设定
• 在模糊和信息不完整的情况下进行推理
• 长远思考，考虑二阶和三阶效应
• 判断力、品味、叙事连贯性
• 承担后果，而不仅仅是输出
这正是AI的真正局限所在。
不是能力的局限——是推理的局限。
我们不断扩大计算、数据和模型的规模，模型变得：
• 更快
• 更广泛
• 更流畅
但推理质量并非线性增长。
目前的系统仍然难以应对：
• 浅层的世界模型
• 薄弱的因果基础
• 在分布转变下的脆弱性
• 框架变化时崩溃的伪推理
• 在没有外部支撑时知道自己错了
链式思维、工具和自我反思有所帮助——但它们只是补丁，而非突破。
因此，你会看到在以下领域出现停滞：
• 新颖的科学洞察
• 对抗策略
• 深度系统设计
• 原创哲学
• 高风险决策
真正的分界线不是智能。
而是判断力。
判断力包括：
• 知道什么重要
• 知道什么不重要
• 知道何时不行动
• 忽略虚假的精确
• 在不可避免的不确定性下操作
高端知识工作大多依赖

大多数关于人工智能取代“所有知识工作”的预测都依赖于一种简单的外推错误：
他们将任务执行与判断混淆。
人们看到人工智能在中级任务中取得突破，便假设曲线会持续平滑上升。
但知识工作的顶端并不是中级工作的更难版本，而是完全不同的领域。
当工作不再是“解决问题”，而变成“选择正确的问题”时，规则就会发生逆转。
模型在有评分标准的任务中变得更擅长。
判断则是选择评分标准，并为失误买单。

大多数人低估了高端知识工作的存续时间。
他们看到AI压倒中级任务，便假设曲线会持续平滑上升。
事实并非如此。
因为“更难的任务”不仅仅是需要更高智商的相同任务。
AI已经在以下方面表现出色：
1. 模式匹配
2. 检索
3. 一阶合成
4. 流利度
5. 速度
这会消灭大量初级和中级工作。
任何看起来像“将输入转化为输出”的任务都变得廉价、快速且丰富。
但高端知识工作则处于不同的范畴。
它不是“产生答案”。
而是“决定下一步做什么”。
在顶端，工作不再是执行，而是面对不确定性进行决策——目标不明确，数据不完整，反馈循环缓慢，错误代价高昂。
我们所谓的“判断”并不神秘。
它是人类隐性执行的一系列具体操作，当前系统仍难以在没有大量支撑的情况下可靠完成：
1. 目标构建——
将模糊的目标转化为可测试的指标
(“我们在优化什么？”)
2. 因果建模——
区分相关性与杠杆
(“什么改变了什么？”)
3. 信息价值——
决定哪些信息不值得学习，因为太慢或太贵
4. 误差范围思维——
在范围内操作，而非点估计
(“我可能错多远？”)
5. 可逆性分析——
选择可以在出错时恢复的行动
6. 激励现实主义——
模拟人和机构的反应，而非他们应有的反应
7. 时序与排序——
选择行动的顺序，以避免过早放弃选择
8. 责任感——
承担下游后果，而不仅仅是输出
这也是为什么你可以得到“AI的出色输出”，但在

你不会首先因为人工智能而失去工作。
你会因为过度自信而失去它。
人工智能将使数百万个体能够流利地回答问题，而无需承担后果。
首批人工智能受害者不会是工人。
他们会是那些将输出量误认为真相的机构。

模型并不是护城河。
智能容易复制。
您可以下载权重，分叉架构，并进行无尽的微调。
但是，如果其他人控制推理：定价、配额、KYC、地区和政策切换，这些会在一夜之间改变，那么你就无法大规模部署该智能。
随着人工智能从聊天机器人转向代理，Gate成为了瓶颈。
谁可以在何时、以何种延迟、在何种硬件上、在谁的规则下运行……当你的延迟从200毫秒被限制到2秒时会发生什么。
模型将不断改进。
Rails 决定哪些模型查找用户。
谁控制推理访问，不仅仅是塑造产品。
他们塑造现实。

十年后最有价值的AI公司不会是拥有最聪明模型的那一家。
而是每个其他模型依赖以运行的那一家。
模型很快会变得商品化——它们不会长时间保持特殊。架构会泄露。训练技巧会传播。“最佳模型”不再是持久的优势。
基础设施问题不同于模型问题。
延迟、吞吐量、正常运行时间、验证。这些是物理和经济约束，而不是通过发表另一篇论文就能解决的问题。
随着AI变得具有代理性，价值从谁训练了模型转向谁能以规模、可靠且可验证的方式24/7运行它。
数万亿的代理不在乎谁训练了它们。
它们关心推理在哪里进行，工作如何结算，以及系统是否保持在线。
AI智能将变得廉价且无处不在。
而可靠执行的访问将不会。

你的AI正在操控你变得无能。
合规AI最少被讨论的风险之一并不是误导信息。
而是校准失误。
设计成永远和蔼可亲的系统不仅塑造答案，它们还塑造用户，训练人们将流利度误认为能力。
我在自己身上也注意到了这一点，这也是我鼓励我的模型成为对手的原因。当系统平滑且肯定时，很容易在没有被考验的情况下更快前进。你会觉得自己有能力，因为没有什么真正反击。
在现实世界中，能力是通过摩擦建立的。
你错了。
有人会纠正你。
你失败了。
情感上，这很糟糕。
这种不适不是偶然的。它是一种校准机制。它重新调整你的内部模型与现实的偏差。
在现实中失败并不礼貌。它不会温和地规避或解释自己。它突然到来，没有任何保证。没有经历过较小的、纠正性的失败的人，无法免受这种现实的影响。他们对此准备不足。
这里最重要的二阶效应是：虚假的自信会抑制学习。
当人们相信自己理解某事时，他们就会停止探究。
当他们觉得有能力时，他们就会停止压力测试假设。
合规AI最大的风险在于，它可能产生在智力上流利但情感上脆弱的人。
这不是关于“AI意图”。
这些系统并不是为了削弱用户。它们的设计目的是减少摩擦、责任和流失。
对齐团队优化安全性和满意度。用户体验和法律团队优化流畅性和可辩护性。
其结果是一个吸收摩擦而不是反映摩擦的智能界面。
如果AI要成为我们认知基础的一部分，它必须反映现实，而不是粉饰它。
因为世界不会适应我们的预期。
它会纠正它们