#意识形态

【西方培养的党国御用文人】阎学通、张维为等党国顶尖御用文人,都曾在西方顶尖学府接受教育,但他们却比本土学者更为激烈地反对民主和普世价值,为专制极权出谋划策、摇旗呐喊。 因为我80年代认识的张维为和现在判若两人,令人困惑,导致我反复思考这种现象。我以为这绝非纯粹的学术转向,恐怕更多是对权力的趋附和利益的追逐。 这些人过去大都在西方默默无闻、社会科学学者尤为如此。西方人才济济,竞争激烈,他们不能靠自己的学术文章及研究出人头地,令其感到不得志,不风光,而回党国“发展”则可以名利双收。这是主要驱动力。 要回国发展首先就要依附中共权贵,一切要与党老大保持一致。所以激烈批判西方、狂热鼓吹“中国模式”,能够带来巨大的政治红利和社会曝光度。相反,坚持倡导普世价值的学者则面临资源被切断、甚至身陷囹圄的风险。因此,这种立场转变是学者们在特定政治环境中,为实现个人利益和权势增长的最优策略。 拥有西方教育背景,在意识形态竞争时期反而容易背负“不纯”和”被污染”的嫌疑。因此,他们必须采取比本土学者更极端、更具战斗性的姿态来批判西方,以证明自身的政治可靠性和忠诚度。这种走极端实际上是一种政治自证,目的是消除自身背景带来的不信任。 而他们对权力的趋附,被党国宣传机器成功地包装成“对民族的自信”、“对祖国的热爱”和“对西方霸权的批判”。这种宏大的叙事赋予了他们的极端言论以虚假的道德合法性和集体认同,从而使得个人的趋利自肥行为难以被直接质疑。这些学者在西方接受教育,回国后却成为中国暴政模式的坚定捍卫者,凸显了中国当前意识形态竞争中精英与权力相互勾结的典型现象:精英投靠权力,权力收编精英,狼狈为奸。
班农:麦卡锡完全是对的,共产主义、马克思主义者们恨他。麦卡锡在1950年的六小时参议院演讲中一针见血地指出,美国政府和国务院内部潜伏着亲共分子,甚至有苏联克格勃的线人,他们在政策上不断纵容、帮助共产党。“谁丢掉了中国”成为当时的核心问题。 1949年,毛泽东及其军队最终掌握政权,并不是因为他们在抗日战争中发挥了关键作用,而是因为一批美国知识分子和记者——如埃德加·斯诺——把他们描绘成“农民改革者”。这种虚假的美化,掩盖了中共早已建立起血腥独裁的事实。结果是,美国在太平洋战场上付出的巨大牺牲,最终换来的却是把中国交给了共产党。 同样的错误也发生在苏联问题上。事实上,早在1943年,斯大林的野心就已经显露无遗。但美国政府依旧不断向苏联输血,为其提供军事和经济援助。二战结束后,苏联迅速坐大,铁幕落下,东欧国家沦为俘虏民族。这种结果,正是美国政策内部被共产主义者与全球主义者操控的直接体现。换句话说,美国的资源和财政,事实上成为全球共产主义的重要资助力量。 与此同时,共产主义在教育体系渗透首当其冲,公立与私立学校成了“温床”,孩子们在潜移默化中被塑造成痛苦、迷茫、不满的一代。抑郁、自杀、愤怒的青少年不断增加,美国社会赖以生存的基石正在被侵蚀。 不会妥协的。我们不会妥协。我们要让美国再次强大。等赢了之后,再按照我们的方式来实现团结。
初码
2周前
说到左与右,在大模型公司上也有意识形态的差别,可以说道几句,几家大的都买了Pro会员,就我这半年的使用体验来看,OpenAI是极左,Anthropic偏左(整体还是中立的),Grok很右,Gemini中间骑墙。这里说Grok偏右其实是给其他家台阶下,客观的说,Grok那是相当客观,这种客观,从简单的使用反馈上就能感受到,背后有一种贯穿软件工程全链路的健康方法论和价值观。下面说说我对大模型左与右的理解和认知。 一、OpenAI的崛起和即将迎来的溃败,和近些年来左派的兴衰起落有着微妙的相互映照暗合之妙 你要问我日常用啥,首选肯定还是GPT,原因是: 1)知识面广,知识理解深 2)推理速度超级快 3)深度思考模式做解决方案更加全面 其实吧,以上3个原因,归根结底,都只有1个原因,那就是钱,只要有钱 1)可以大手笔买下全世界的知识库,特别是各行各业的垂直信息,这对补全AI认知的边角非常有帮助。 2)可以请全世界最优秀的行业专家,来进行特别精细化的微调,来补足知识理解的深度。 3)可以无穷无尽的买服务器,提升训练推理速度,甚至自己做专用芯片来实现几倍效率。 但是呢,在ChatGPT的使用过程中,最困扰的事情,就是意识形态干预,你会有一种感觉,他要管着你,甚至有些时候,有一种无处不在的喘不上气的憋闷感。特别是意识形态领域,色情、LGBT、地缘政治、肤色、心理健康等等,他会以预设的立场模板为不可修改的基石,反复引导你甚至强制中断你。 左派最大的本事,就是以关心你的名义,以宏大叙事的名义,以集体一致性的名义,来剥夺你的权利,来强迫你接受他的理念,无论是共产主义,还是民进党,又或是民主党和左媒,都是如此。 更牛逼的是,这种无往而不利的意识形态动员,总能在车轮推进中募集并获取到巨大的私利,进而进行进一步二次分配,从这个角度看,OpenAI的发迹路线真是完美践行了这一方法论。 但是,随着大模型工程领域的顶层玩家越来越多,黄埔军校的第一波学生早已毕业,开源和人才流动并行之下,OpenAI在原始算法、工程能力以及数据积累上,都会越来越丧失优势,达到某个临界点的时候,左派意识形态会导致越来越多的客户流失。 二、那么什么才称得上客观公正的大模型呢 答案很简单,总结就是:软件工程端遵循100%的客观,价值观和价值引导只耦合在业务层面 没有工程感觉的人,一时间可能很难理解这句话,我举个特别容易懂的例子大家都明白了,比如DeepSeek,他的某些内容输出,内容审查的模块并不在推理代码里,而是在推理完成后,加了一层前端检查代码,所以很多时候会看到其实他已经输出完成了,但是最后一闪而过并清空屏幕提示无法回答。 千万不要小看这样的做法和直接输出无法回答之间的差别,这差别可大了,背后反映了从老板到架构师再到产品经理的温和价值观。 真正的右派(客观派),是有真理洁癖的,他们不愿意被管制被管控,哪怕向审查低头,他们也会选择可以最大程度把真理和业务进行彻底解耦的方式,他们不仅不希望被价值观和意识形态绑架,他们希望能够想办法对存量数据中的意识形态化的东西进行摒弃,他们也会积极主动的建立起专业委员会、投票机制等,来对清洗、预处理、标注、增强等过程进行客观工程化的管理。 甚至我可以大胆的说一句,伟大的大模型,道德审查、隐私审查等模块,一定是和主体部分强解耦的,一定是主动强开源的,这才是真正的人权!