新的语言、使用规则健全而且科学的语言，可以为我们打开一扇全新的思维方式之门。对语言的不恰当限制，就是对思维的不恰当限制。限制来源于恐惧，对语言的限制，一定须要基于普遍性原则的最小集合，否则就可能成为压迫的工具。

我们知道，ChatGPT和DeepSeek这类GAI工具，都属于所谓大语言模型（LLM），基本原理是对配置多层神经元的AI神经网络进行“训练”，不断调节每个神经元的开关参数配置，即大模型参数。DeepSeek-V3的模型参数量达到6710亿个。如同人类社会中的意识形态，这些参数会被固化在神经网络中，用于推理回答新的问题。为了训练这些参数，技术人员须要用各种渠道（人工或者自动化），为LLM提供大量文本语言信息数据集，反复刷新神经元参数，直至收敛到一个“误差”较小的最优状态。这个误差又是如何确定的？

第二点，在商业上对中国国内厂商是重大利好，这也反映在春节后A股市场表现上：算力相关企业板块股价普遍大涨。但是有一点不能不提，DeepSeek目前的地位，如同2010年谷歌退出中国市场后的百度。当年谷歌退出中国这个庞大市场，是因为在搜索结果的“过滤审查”上，不愿意与中国政府妥协。今天DeepSeek的诞生，除了使用费用之外，很大程度也是因为ChatGPT不能在中国地区直接使用，基于类似的问题：敏感词过滤。

哲学家维特根斯坦说过：语言的边界就是我（思维）的世界。当代语言学家、哲学家乔姆斯基也把语言的主要功能，定义为人类思维的工具，而非交流方式。这些20、21世纪最伟大的哲学家、语言学家告诉我们：语言对于思维的重要性，远远超过我们大部分人的认知。新的语言、使用规则健全而且科学的语言，可以为我们打开一扇全新的思维方式之门。对语言的不恰当限制，就是对思维的不恰当限制。限制来源于恐惧，这也说明“没有危险的思想，思考本身就是危险的”（哲学家汉娜·阿伦特语录）。对语言的限制，一定须要基于普遍性原则的最小集合，否则就可能成为压迫的工具。

既然谈“误差”，那一定就有标准，否则无法衡量大小。DeepSeek涉及的语言标准，如同上文提到的那些平台，是受到政府限制的。如果观察一下ChatGPT，它的语言限制是基于某些普遍性原则，如侮辱性、歧视性、不道德词汇；DeepSeek的限制则完全不同，是某些特定的政治性词汇。可想而知，这两个GAI问答平台，对于某些具体的提问会给出截然不同的答案，就像我们在人类现实世界中看到不同意识形态之间的冲突一样。假如GAI真的有“自我意识”，也许ChatGPT和DeepSeek已经在我们看不见的互联网上争吵起来了。因为对误差的定义理解不同，导致冲突。

DeepSeek限制的是政治性词汇

中国的敏感词是有政府标准的，也有平台是为了避免惹麻烦而变本加厉审查。早在2013年10月24日，观察者网（笔者认为这是中国左派极端主义大本营）上，转载了一篇《美国政治学评论》的文章《哈佛报告：中国网络审查制度如何允许批评政府却禁止群体煽动》，其中提到“中国政府有选择地过滤中国网民言论，从其规模和复杂程度来说，这一工程史无前例”“约2万至5万网警和网管办（员工）、约25万至30万‘五毛党’都参与了这项艰巨工程”。时至今日，可以想象这项工程与12年前相比，可能更复杂和高效。这是当今中国普通百姓在使用语言文字时所须要面对的“长城”。

第一点毋庸置疑，如果DeepSeek所宣称的事实一一得到验证，性能可以随算力线性升级（如OpenAI总裁奥尔特曼所承诺的ChatGPT性能增长曲线），这就是GAI技术和应用上的一次重大进步。

（作者是北京金融数据业者）

“敏感词”在世界各国都有。比如德国，纳粹相关的算敏感词；美国白人不能说“N-word”（但是非裔可以说）、不能说“反犹”（anti-semitism）。在中国，类似的敏感词范围远远扩大到某些客观性话题。比如提问关于某些政治人物的名字、某些历史内容等等，DeepSeek会给出如下提示：“你好，这个问题我暂时无法回答，让我们换个话题再聊聊吧。”中国互联网上这个现象，笔者在豆瓣等社交平台上都看过，甚至在卖书平台当当网上，也经常看到在一些书评和内容介绍里，突然有几个字被“*”替换掉，联系上下文，十有八九是什么敏感词。

另外，我们不能忽视，目前所有这些技术，都局限在对语言文字的理解，而没有整合对图像的理解。这是一些顶尖AI科学家，如Meta公司首席科学家杨立昆（Yann LeCun）、斯坦福大学教授、World Labs联合创始人李飞飞等人正在开拓的领域：世界模型（World Models）。中国科研人员在DeepSeek初露锋芒后，不应该忽视这些最前沿的科学思想。不能等别人做完后，亦步亦趋的甘当一个追随者，就像DeepSeek追随ChatGPT一样。

总之，在很多客观性应用场景，如编写计算机语言程序代码、整理文档格式、提取文档概要，DeepSeek在降低费用和算力消耗上，是个巨大的进步，使得GAI工具在中国得到大范围推广。但是，在GAI技术所追求、承诺的，对人类语言甚至智能的掌握，以及从零到一的技术原创性和可扩展性上，DeepSeek还是与ChatGPT（OpenAI）、Gemini（谷歌）甚至Qwen（阿里巴巴）都有很大差距，主要原因之一是它所使用的训练数据集（DeepSeek未公开部分之一）所受的非普遍性原则的限制。从技术角度看，没有训练数据集，第三方就无法重现和验证DeepSeek在商业宣传和论文中公布的结果。

近期深度求索（DeepSeek）的巨大商业成功，笔者看来有两个原因：其一是它主打的小算力、低成本噱头（相对于ChatGPT这类已成功的生成式人工智能（GAI）平台）；其二是它的中国血统。