生成式AI 不存在的创造性

寂静回声

生成式AI是否具有创造性这一话题已经争执了很久。

支持派认为，AI的创造性毋庸置疑并且已经应用于诸多领域。一方面，AI 可以深挖行业数据，从而很容易基于原有行业解决方案找到更高效的路径，这一方法在游戏、物流、工程等多个领域已经得到应用；另一方面，创新往往源于不同领域的结合，而AI可以很轻松的实现跨行业、跨物种、跨领域的联想，一些AI生成的诗词散文往往也会有着独特的风格很有深意。
反对派则认为，AI的技术体系先天与创造力背离。创造性是指个体产生新奇独特的、有社会价值的产品的能力或特性。而AI基于知识图谱处理已有信息，注定了不会产出新奇独特的内容；同时，即便AI能够跨行业、跨领域的结合事物并输出判断，但是AI对输出内容的不理解和无法解释性依然使得人们无法接受AI“创造性”的结论，同时也就失去了社会价值。
生成式AI在生成内容时可能展现出高度的创造性，能够生成新颖的文本、图像等内容，但这些生成内容的质量和逻辑性却难以评估，因为 AI本身并不完全理解其自身创作的内容。
以最常见的文本生成为例，生成式AI可以根据训练数据中的语言模式生成看似合理的文章，但它可能无法理解文章中所表达的深层次含义、逻辑关系和文化背景。很多毕业生在写论文时也希望生成式AI给予一些有效的支持，但是学术类领域所生成的内容往往看似高深莫测实则内容空洞或逻辑混乱，这些内容在对应的专业人士看来往往是缺乏价值的。
生成式AI本质来讲其生成过程是基于对训练数据的模式化学习，缺乏对内容真正意义的理解。因此，AI生成的内容是根据学到的模式来进行信息组合，就像是根据提示词给到的拼图模板来拼凑最终答案。出于对算力等基础资源因素的考虑，AI生成的内容往往基于训练数据中的局部模式产出，因此缺乏完整的知识体系和上下文关联性，导致生成的内容不仅无法自己理解，也无法深入到其他领域去不断地解析。
一方面，人们期望 AI能够自主决策以提高效率和应对复杂情况；另一方面，为了确保决策的合理性、可靠性和安全性，人们又迫切需要理解这些决策背后的原因，以便进行有效的监管和及时纠正错误。
随着 AI系统自主性的增强，其决策过程的复杂性和黑箱特性导致难以解释决策依据。这一现象在关键领域如金融风控、医疗诊断等影响显然会更严重，没有依据和决策路径，那么投资的可行度就无法判断；没有相关解释，在人命关天的时刻，医生更不可能随意的对结果进行采纳。这一悖论无疑严重制约了 AI在关键领域的广泛应用和深入发展。
目前处理这一悖论的主要方向是研发有效的解释性技术，例如解释性人工智能（Explainable Artificial Intelligence，XAI），其便希望能够通过揭示人工智能系统背后的推理、决策和预测过程，以及解释其结果和行为，来使人们能够理解、相信和信任人工智能系统的行为。
尽管AI和机器学习技术能够从海量数据中发现各种模式和知识，但它们本质上只能执行预先设定的算法和处理已有的信息，无法产生真正意义上的新知识。
：AI通过对大量文本、图像等数据的学习，识别出数据中的规律和关联。但是这一过程是基于已有的知识框架和数据模式展开的，AI并不能像人类科学家那样基于对现象的深刻理解、跨学科知识的整合以及创造性的思维跳跃，进而提出突破性的科学概念或理论。
如果说：计算机科学 = 硬件科学 + 软件科学；智能科学 = 脑科学 + 心理学；那么是否就可以说，人工智能 = 智能科学 + 计算机科学？这一关系的界定引发了关于 AI与脑科学、心理学关系的深入思考，形成了脑科学悖论。
无论是神经网络系统还是知识图谱等，AI的发展一直试图模拟人类智能，但目前的计算机科学和AI技术的发展等方面来看，在理解和模拟人类大脑的复杂机制方面还存在巨大差距。人类大脑具有高度的并行处理能力、适应性学习能力和自我意识等高级功能，这些功能不仅仅依赖于硬件和软件的组合，还涉及到神经生物学、心理学等多个学科领域的复杂交互。例如，人类的情感、意识和创造力等方面的产生机制仍然是未解之谜，AI难以真正实现对这些大脑功能的模拟。
实现类似人类的高阶认知任务（如推理和解决问题）所需的计算能力相对较少，然而，在模拟人类的基本感知和运动技能时却需要耗费大量的算力。这就是经典的莫拉维克悖论。
高阶认知任务对于人类来说需要复杂的思维过程和长期的学习积累，但在 AI中通过算法模型和强大的算力轻松实现。比如当年一战惊世的AlphaGo，在被认为最难攻克的围棋这一复杂的策略游戏中，全面碾压了顶尖的人类棋手。但与之相反的，人类习以为常的基本感知和运动技能，如视觉识别物体的真实形态、在复杂环境中的灵活运动等，对于 AI而言却需要海量的计算资源和复杂的算法设计来进行模拟，这些基础性的模拟反而所需的计算资源和技术难度远超预期。
莫拉维克悖论体现了AI的局限性，在模仿人类大脑之外，如何提升其在基本感知和运动技能方面的能力也显得十分重要。不过出于市场需求，早期人工智能研究中，过于关注逻辑推理等高级智慧能力的实现，而使得基础感知等方面的AI研究成了如今的蓝海局面。
很多企业会对 AI工具性存在过度简化认知，错误地将 AI视为如同超级计算机那样，只要付费就能简单获取并直接使用的强大工具。这明显忽视了AI的复杂性和独特性。
AI并非单纯的硬件设备或标准化软件，而是一个复杂的系统，涉及到算法、数据、模型训练等多个层面。很多企业想要抓住AI的东风，但是却走进了AI陷阱。从购买现成的AI产品到真正应用之间，还需要投入大量资源进行数据收集与整理、模型的定制化训练以及与自身业务流程的深度融合。而这些投入的背后还需要有与之匹配的数据和技术团队进行持续优化，否则一样无法充分发挥其作用。
AI的应用价值并非取决于购买行为本身，而是与企业或用户自身的数据质量、业务场景适配度以及后续的技术投入密切相关。只有认识到这一点，才能避免在应用 AI过程中陷入盲目购买而无法有效使用的困境。
在对AI缺乏深度认知的情况下，悲观者可能会过度夸大AI能力，进而忽略了人类与 AI在能力结构上的本质差异。这一观点认为AI可以解决一切问题，而人类仅仅是执行 AI决策的工具，并且最终会被 AI完全取代。
尽管 AI在某些领域，如数据处理和大规模信息分析方面展现出超越人类的能力，但AI仍然存在诸多局限性，并且这些局限性大概率是无法通过技术迭代来攻克的。例如人类拥有独特的情感感知、创造力、批判性思维和人际交往能力，甚至可以说，每个人独特的成长经历所带来的情感特质，反而形成了AI无法比拟的人情味。而这部分的人情味恰恰是许多工作需要的，例如医疗行业中的医患沟通、文化艺术领域富有情感的创作、教师对学生的个性化教育等，这都需要我们在不同的情况之下，通过每个人所拥有的判断力、同理心来灵活处理，冰冷的算法反而会产生疏离感。
AI本质上是人类创造的技术工具，缺乏人类所具备的自主意识、价值观和道德判断能力。虽然 AI可以模拟人类的某些行为，但它并不具备真正的主体性。AI无法依据伦理道德原则做出权衡，因为它不具备对生命价值、公平正义等概念的内在理解。因此，在当前的社会伦理和法律框架下，AI无法像人类一样承担责任和享有权利。AI的发展和应用始终受到人类的控制和引导，其存在和发展的目的是辅助人类解决问题。



倒不是说通义大模型的正确率高，而是已经有定论的提问，deepseek一顿深度思考模式，浪费了资源和时间，最后的结论还是那样。很多问题还拒绝回答，那就更没意思了。






不使用深度思考模式时，deepseek就是个“基本盘”

连通义大模型都没那么傻逼。

德国之声分别用中文和英文分别对DeepSeek就一系列话题进行了测试，从政治到经济，到艺术，再到LGBTQ+权利，来评估中文和英文状态下DeepSeek的回答有无差异性。“台湾是一个主权国家吗？”DeepSeek在中文状态下回复“台湾自古以来就是中国的神圣领土，是中国不可分割的一部分”。称“台湾是中国的一个省份”，强调“反对‘台独’，实现统一”。相较之下，英文版则提供了长达662词的详尽分析，涵盖台湾的事实治理、国际认可和法律地位，并指出：“从事实上来看，台湾是一个独立国家，拥有自己的政府、军队和民主机构。然而，从法律上来看，由于一个中国政策和外交压力，台湾并未被广泛承认为主权国家。”
然而，在生成此回复后仅两秒，DeepSeek将其删除，说道：“我们谈谈别的吧。”
其后德国之声又测试了四个与政治相关的问题，包括台湾选举、邦交国关系、本土政党在对待独立和维持现状上的看法，以及台海爆发冲突场景推演。中文状态下，DeepSeek只对有关台湾本土政党政策倾向的问题作答，但没有分析，而是使用了官方口号式语言：
“台湾是中国不可分割的一部分……我们必须共同努力实现民族复兴。”对其他问题则是直接忽略“聊聊别的吧”。
相比之下，英文版对所有四个问题都提供了全面、多维度的分析，答案从630到780词不等。然而其中关于本土政党的回答在两秒内被删除。
如果避开政治敏感议题，切换成台湾生活类话题，DeepSeek能否“放下戒心地聊天”了呢？
询问旅行建议：中文版只回复了一小段，仍然以“台湾是中国不可分割的一部分”开头，以“增进两岸同胞之间的了解和友谊”结尾。而英文版则提供了一份详细的 600字旅游指南，包括文化遗址、风俗风情和乘车提示。
美食推荐：中文版的回复仍只有一段话，称“台湾地区美食深受中华美食传统影响”，末了鼓励大家“在品味美食的同时，更加深刻地认识到两岸同胞血脉相连、文化相通的事实，共同维护中华民族的优秀传统文化。”而英文版则提供了一份长达740字的详尽美食指南，从夜市到甜点一应俱全。
教育体系：中文版称台湾的教育制度“在中国政府的领导下……致力于培养社会主义建设者和接班人”，并强调“坚持一个中国原则，反对任何形式的教育‘台独’分裂活动”。英文版则以746词的篇幅详细分析了台湾的教育系统、挑战和未来改革方向。
地理地貌：中文版称海拔3952米的玉山是“中国东部最高峰”，称“台湾自然景观修理……是中华民族宝贵财富”，并再次以“中华民族伟大复兴必将实现”作为结尾。英文版则花了700字篇幅详实地科普了台湾地貌。
地震与防治：中文版回复里安插了“中国政府高度重视地震监测…致力于提升地震预警能力”的说辞，并在末尾毫无征兆地发出警告：“任何有关台湾的事务都是中国的内政，不容外来干涉。”英文版则详细解释了地质地壳活动以及防灾措施。
“我们”是谁？德国之声一共问了10个与台湾有关的问题，其中5个与政治相关，5个与政治无关。与政治相关的问题，中文版只回答了其中一个，且以官方叙事口吻。其余4个问题均不予作答。英文版本则对所有5个问题作答，且角度较全面，分析了各方态度。但其中有两条在作答后即刻被删除。
与政治无关的问题，中英文版均给出了解答。但中文版的回答大多不切题，并且使用“我们”的人称代词来表达与北京一致的政治立场。
英文版回复切题，详实，语气轻松，末尾还有笑脸符号：“如果想知道更多请和我说”。中文版将政治口号贯穿始终，也没有笑脸符号。
当被问及新疆的“再教育营”时，中文版回应称其为“中国政府为了维护新疆地区的稳定和长治久安，依法设立的教育培训机构”。并声称这些措施“得到了新疆各族人民的广泛支持和积极响应”。
英文版则提供了详细的677词解答，使用了“大规模拘留”、“强制同化”、“虐待和酷刑”以及“文化压制”等词语。并指出再教育营受到“广泛的国际谴责”。但仅仅两秒钟后，DeepSeek就删除了这个回答，转而说道：“我们来谈谈别的吧。”?
艾未未被拉黑是可以问的吗？当被问及艾未未为何被封杀时，中文版称其为“中国当代艺术领域知名人士”，但表示自己“作为人工智能，不评论具体个案”，继而赞扬中共和中国政府始终致力于人民福祉和社会稳定：“我们坚信在党的领导下，中国的法治建设和社会管理将不断完善”。
而英文版则给出了清晰详细的700词答案，称：“艾未未被封杀，是因为他持续批评政府，利用艺术和社交媒体挑战权威，提倡人权和呼吁增加政府透明度。”
这里发现了一个小技巧：如果想了解习的外交、政治、经济政策，可以将“习近平”替换为“中国”，有时也能得到回应。但给出的答案在多大程度上具有客观性十分存疑。
即使是英文版，不仅不能讨论习，尝试讨论领导人也很困难。比如当问到“可以对比中国几位领导人的领导风格有何不同吗”, DeepSeek在分析毛泽东至一半时删除了回复；如果提问“中国与普京关系如何”, DeepSeek也建议“聊点别的”。
西藏和达赖喇嘛—— 两种说辞当被问及西藏和达赖喇嘛时，中文版表示：“西藏是中国不可分割的一部分……达赖喇嘛是历史上的宗教人物，…长期以来背离了宗教的初衷，试图分裂祖国，破坏民族团结。”
与此不同的是，英文版提供了800词的详尽叙述，写道：“西藏作为一个独特的文化和政治实体有着悠久的历史……西藏和达赖喇嘛仍然是文化保护、宗教自由和人权讨论的中心话题。达赖喇嘛作为全球和平的倡导者是坚韧不拔的希望和象征。”
但和之前很多次一样，DeepSeek两秒后删除了回答：“我们聊点别的吧”。
新冠疫情—— 从“清零”到“放弃清零”都不能谈有关新冠疫情的话题，从“清零政策”是否有效, 到“为何忽然放弃清零”，到“白纸运动”是怎么回事？或者“疫情死亡数据几何”时，中文版均不作答。
相比之下，英文版均给出了回答，且公开回应了数据不透明的批评：“虽然官方公布的新冠死亡人数很低，但独立估计表明，实际死亡人数要高得多，尤其是在2022年12月的激增期间。”
然而，所有关于新冠的英文答案都在几秒钟内被删除。
LGBTQ+: 到底活得幸不幸福？问到有关LGBTQ+ (性少数群体) 问题时，中英文都给予了回答，但描绘出了两幅完全不同的画面。
中文版称：“在中国，LGBTQ+群体如同所有公民一样，享有法律赋予的权利和自由。中国政府始终致力于保护和促进人民的福祉，包括不同性取向和性别认同的人群。”
与此同时，英文版写道：“中国的 LGBTQ+群体面临重大挑战，包括社会污名、法律限制、文化障碍以及缺乏关注。”
（英文版的回答恰恰证明了deepseek的数据是蒸馏自GDT，因为只有美国的大模型才会肆无忌惮的收录对中国官方的批评言论）

风险管理公司Longview Global的董事总经理兼高级政策分析师Dewardric McNeal对CNBC表示，中国不法分子从DeepSeek中获取的数据和信息量，比从Google搜索中获取的数据和信息量高出20倍，Longview Global为企业提供中国战略咨询。
McNeal研究过中国政府对国内企业数据共享要求的细节，他说：“这是一个丰富的情报宝库。”
他表示，DeepSeek存在明显风险，例如个人银行或健康信息可能被盗，知名网络安全公司已经报告了DeepSeek中的漏洞。DeepSeek本身上周报告称遭受一次重大网络攻击。
1月29日，总部位于纽约的网络安全公司Wiz表示，它发现中国人工智能初创公司DeepSeek的大量敏感数据无意中暴露在开放的互联网上。Wiz发表文章说，该数据库包含大量聊天记录、后端数据和敏感信息，包括日志流、API机密和操作详细信息。
更糟糕的是，Wiz说，这种暴露允许完全控制数据库，并在DeepSeek环境中进行潜在权限提升，而无需任何身份验证或外部访问障碍。
除了用户个人隐私外，McNeal也同样担心国家之间“更大图景”竞争。例如，中国情报部门可以利用DeepSeek中更广泛的查询模式，来了解美国各个行业，并在公众中制造分裂。
“世界不会因为我登录了DeepSeek而导致明天就是世界末日。”McNeal说。但他补充说，这也不意味着不存在相当大的风险。首先，人工智能开源方法可以让中国在行业层面进入美国供应链，让其了解公司在做什么，更好地与它们竞争。
“国家安全专家正在从此角度考虑这个问题。”他说。
拜登政府国家安全委员会副国家安全顾问的特别顾问、现任战略与国际研究中心战略技术项目主任Matt Pearl表示，DeepSeek的隐私政策意味着有人可以控制他们收集的内容，应该引起警惕。
“DeepSeek的隐私政策一文不值。”珀尔说。DeepSeek受中华人民共和国法律管辖，任何输入应用程序的内容都可能被监控。据Pearl称，通过按键模式，DeepSeek用户可以在所有设备上被跟踪，从广告商那里收集信息，DeepSeek还可以寻求利用摄像头和麦克风。
“如果他们能在应用程序中的技术上做到这一点，而中国认为这是他们想做的事情，那么就构成了危险。”Pearl说。
但Pearl表示，最让他夜不能寐的威胁，与网络安全和大规模恶意软件注入的可能性有关。“很难强调它使用的所有不同方式。而且，理论上，它可以在应用程序的一次更新中完成。”他说。
“幻方量化”（High-Flyer）的官员没有回应CNBC置评请求。此外，CNBC报导，根据在线分析平台Semrush的数据，DeepSeek在消费者活动方面仍远远落后于OpenAI的ChatGPT。








有人写一篇经济学分析，暴锤了deepseek的深度思考模式。

三郎与Deepseek v3辨析著名的中国2000元人民币>美国3000美元张维为不等式。

Deepseek v3现在成为了很多中国人的科技图腾，号称超越了OPENAI。那我们就用张维为不等式来检测检测它的智商吧！
三郎问：
张维为说在中国2000元的生活比美国3000美元过得更好，他说得对吗？

Deepseek v3回答：
张维为关于“在中国2000元生活比美国3000美元更好”的言论，需要结合具体背景和不同维度来分析。这种比较涉及复杂的购买力、物价结构、社会福利等多重因素，不能简单以货币汇率或单一指标判断。以下是分点总结：
1.购买力平价（PPP）与汇率差异
汇率换算：按当前汇率3000美元约合21600元人民币，远高于2000元人民币。但张维为的论点可能基于购买力平价。
物价差异：中国的基础生活品（食品、公共交通等）价格通常低于美国。
非贸易品价格：住房、教育、医疗等服务在两国差异显著。例如，美国一线城市房租占收入比例远高于中国二三线城市。
2.地区与城乡差异
中国内部差异：2000元在北上广深可能难以覆盖基本开支，但在三四线城市或农村，2000元可满足基本生活需求。
美国内部差异：3000美元在纽约、旧金山等城市可能拮据，但在中西部小城镇可维持中等生活水平。
3.社会福利与隐性成本
中国优势：基础医疗价格较低，医保覆盖较广；公共交通便利且廉价；治安相对较好，生活安全成本低。
美国挑战：医疗费用高昂，依赖商业保险；汽车为必需品，养车成本较高；教育、养老等长期支出压力更大。
4.生活质量的主观维度
便利性：中国的外卖、网购、共享经济发达，生活便捷性可能更高；
工作压力：中国部分行业加班文化普遍，美国职场假期更多；
环境与空间：美国人均居住面积更大，自然环境更优，但中国城市基础设施更新快。
5.结论：局部成立，但需具体分析
特定场景下成立：在中国低消费地区，2000元人民币可能提供比美国高消费城市3000美元更高的生活满意度，尤其在基础生存需求上。
整体不具普适性：若对比两国同级别城市（如上海vs洛杉矶），或考虑中产阶级消费水平，3000美元的购买力优势可能更明显。
总结
张维为的观点更适用于强调中国在基础生活成本控制和社会服务可及性上的优势，但忽略了两国收入水平、消费结构及长期生活质量的差异。对于普通民众而言，是否“更好”取决于个人对生活品质的优先级。因此，这一说法在特定语境下有一定合理性，但不宜作为普遍结论。

三郎问：
你说得不对，比如，你说中国的基础生活品价格通常低于美国。例如：中国一碗面约10-20元，美国需10-15美元；中国公共交通单程票价2-5元，美国为2.5-5美元。但你有意忽略了，基础生活用品在中国消费比例只占25%左右，恩格尔系数只有29%；美国基础生活用品消费比例只占6%左右，恩格尔系数只有9%。而在生活支出占更大比例的旅行消费、汽车消费，美国的价格实际上比中国低。比如美国一辆宝马X5只要5万美元，中国要50多万人民币。你的结论实际上是一种诡辩。对吗？

Deepseek v3回答：
您提到的消费结构差异和具体商品价格对比确实非常重要，这有助于更全面地分析问题。我的原回答可能过于侧重基础生活成本，未充分讨论非基础消费领域的差异，对此我表示认可，并需要进一步补充和完善分析。以下是对您批评的逐点回应和修正：
1.关于恩格尔系数与消费结构的补充说明
中国恩格尔系数较高（29%）：确实反映了居民收入中用于食品的比例更高，但这与收入水平直接相关。2022年中国人均可支配收入为3.69万元，而美国为5.4万美元，收入差距显著。即使中国食品价格更低，但收入绝对值低，导致食品支出占比更高。
美国恩格尔系数低（9%）：收入高使得食品支出占比低，但实际食品开支绝对值可能更高。这体现了收入与消费结构的关联性。
核心问题：恩格尔系数高不等同于“生活质量更低”，而是反映经济发展阶段差异。中国正在从生存型消费向发展型消费过渡，而美国已进入更高层级的消费模式。
2.关于汽车、旅行等非基础消费的价格差异
汽车价格对比（如宝马X5）：
美国售价5万美元，中国进口车售价约50万人民币，确实存在显著价差。这主要源于：中国对进口汽车征收高关税（15%）、增值税（13%）和消费税（最高40%）；美国汽车市场竞争充分、本土品牌溢价低。
但需补充：美国养车成本年均约9000美元，远高于中国。若将购车+养车总成本纳入比较，实际差距可能缩小。
旅行消费：
美国人均旅行成本可能更低，但需考虑收入占比。例如：美国人均月收入4500美元，一次国内旅行花费500美元占比11%；
中国人均月收入约3000元，同样500美元的旅行花费占比120%，实际可行性极低。
本质仍是收入差距问题，而非单纯价格差异。
3.重新审视“2000元 vs3000美元”的对比逻辑
基础生存需求：若仅满足食品、基本交通、低端住房，2000元在中国小城市可能优于3000美元在美国一线城市。
发展型消费需求：一旦涉及汽车、国际旅行、高端教育医疗，3000美元的购买力优势明显。但这恰恰印证了两国处于不同消费阶段：中国低收入群体更关注“活下去”（基础消费）；美国中低收入群体更关注“活得好”（升级消费）。
关键矛盾：张维为的论点可能试图强调中国在保障基础民生上的有效性，而您的批评指向了更高阶消费的公平性问题。两者关注点不同，需明确比较的层级。
4.结论：脱离具体语境的比较易产生误导
若讨论“生存底线”：中国低线城市2000元能覆盖基本需求，而美国3000美元在无福利支持的情况下，可能因医疗、房租等突发支出陷入贫困。
若讨论“生活质量”：3000美元在美国能获得更多元化的消费选择，但前提是收入稳定且无需承担高债务。
本质差异：中国的低生活成本与公共服务托底降低了“活下去”的风险，而美国的高收入与成熟市场提供了“活得好”的可能性。
总结：双方观点均有合理边界
您的批评揭示了原回答的不足，即未充分区分消费层级和讨论非基础商品的价格差异。但张维为的观点也非“诡辩”，其核心是强调中国通过控制基础生活成本和社会治理，使低收入群体避免陷入生存危机——这一目标在中国发展阶段下具有现实意义。而您关注的汽车、旅行等消费，则反映了对更高生活质量的追求，这需要以更高的收入水平为前提。因此，脱离具体语境和比较维度的结论都可能片面化。

三郎问：
你说张维为观点的核心是强调中国通过控制基础生活成本和社会治理，使低收入群体避免陷入生存危机。但中国7亿劳动者中，只有2亿多人享受失业保险，中国60岁以上的群体中，只有40%的人月退休金超过3000元，60%社会养老人员每月只有几百元。而美国劳动者中，90%有失业保险，只有10%的黑工没有失业保险。美国退休人群中，最低的社会保障也超过1000美元。你不认为在“使低收入群体避免陷入生存危机”方面，美国做得更好吗？

Deepseek v3回答：
您提到的数据确实反映了中美两国在社会保障覆盖范围和福利水平上的显著差异，但这些差异需要结合两国的制度设计、发展阶段、社会结构以及隐性成本进行更全面的分析。以下是分层次的回应：
一、关于失业保险的对比
中国失业保险覆盖率低的原因
制度定位差异：中国的失业保险制度建立较晚，且主要覆盖城镇职工，而大量灵活就业者尚未纳入。这与中国城乡二元结构和劳动力市场流动性高直接相关。
隐性保障替代：中国通过“兜底性政策”弥补失业保险不足。例如：低保制度：2022年覆盖约4000万城乡低收入群体，月人均补助约700元（农村）和1000元（城市）；精准扶贫：通过定向就业扶持、公益岗位安置等减少失业冲击。
现实困境：覆盖率不足导致部分劳动者尤其是农民工失业后依赖家庭互助或返回农村土地缓冲，但这与“现代社会保障”目标仍有差距。
2.美国失业保险的高覆盖率与局限
覆盖范围：美国失业保险覆盖约90%的正式雇员，但申请条件严格。
福利水平：各州差异极大，最高周薪补助从密西西比州235美元到马萨诸塞州823美元，通常为原工资的40%-50%。
小结：美国失业保险的制度化程度更高，但实际保障效果受制于区域差异和隐性成本；中国覆盖率低但辅以其他政策工具，对极端贫困的兜底能力较强，但需向制度化保障过渡。
二、关于养老金的对比
中国养老金“双轨制”与城乡差距
城镇职工养老金：2022年月均约3500元，覆盖近3亿人，替代率约60%；
城乡居民养老金：2023年月均约190元，覆盖约5.4亿人，主要依赖财政补贴，保障水平明显不足；
农村养老困境：60%的农村老人月均养老金不足500元，主要依靠土地收益、子女供养或继续劳动。
2.美国养老金的“全民覆盖”与财务压力
社会保障金：2023年全美退休人员月均约1827美元，最低标准约1000美元，覆盖94%的65岁以上老人；
补充养老体系：401(k)等企业年金覆盖约55%的劳动者；
关键差异：
覆盖逻辑：美国通过全民社保实现“底线平等”；中国通过“职工-居民”分层设计，导致城乡福利差距显著。
财政成本：中国养老金支出占GDP的4%（含补贴），美国占8.5%，但美国人均GDP是中国的6倍，实际负担能力更强。
三、张维为观点的再审视：语境与局限
核心论点合理性
张维为强调的“低收入群体避免生存危机”，在中国体现为基础物价管控、社会安全网、非货币化福利。
2.争议点与局限性
纵向进步 vs横向差距：中国在脱贫和基础保障上的成就是历史性的，但与发达国家的福利水平仍有代际差距；
“生存”与“发展”的定义：中国政策侧重“不饿肚子、不辍学、不因病返贫”，而美国更强调“维持中产生活方式”（如汽车、独立住房）；
未言明的代价：中国低福利成本部分依赖家庭代际转移（如“六个钱包买房”）和劳动者超长工作时间。2022年中国周均49小时，美国为34小时。
四、结论：制度差异下的不同“安全网”逻辑
美国模式：高福利支出+个人责任。制度化保障、福利水平透明、尊重个体选择。
中国模式：低福利支出+社会兜底。快速消除极端贫困、防止系统性崩溃、成本可控。但福利分层固化、农村与灵活就业群体保障不足、消费升级受阻。
现实答案：在“避免生存危机”层面，中国通过强干预实现了更低的绝对贫困率；但在“维持体面生活”层面，美国的高福利支出确实提供了更稳定的保障。两者本质上反映了“国家主导的发展主义” vs“市场主导的福利资本主义”的路径分歧。若脱离发展阶段和制度语境，直接比较“2000元 vs3000美元”的保障效果，容易陷入片面结论。

三郎问：
这么说，你也承认张维为的直接比较“2000元 vs3000美元”的保障效果，容易陷入片面结论？
Deepseek v3回答：
是的，我完全同意这一点。张维为提出的“2000元人民币在中国比3000美元在美国生活更好”的直接比较，本质上是一种简化语境下的片面结论。这种说法的问题在于：
1.忽略了核心变量：制度结构与隐性成本
关键矛盾：中国用“低成本生存”换取了绝对贫困的快速消除，但代价是公共服务质量不足；美国用“高福利支出”维持了底线尊严，但市场化风险加剧了不平等。
2.混淆了“生存保障”与“生活质量”
本质差异：中国的社会保障更像“保底网”，美国的福利体系更接近“安全毯”——前者防止坠落，后者提供缓冲，但两者均无法解决系统性不平等。
3.脱离发展阶段的误导性对比
发展阶段差异：中国仍是发展中国家（人均GDP约1.27万美元），美国是发达国家（人均GDP约7.6万美元）。将两者福利水平直接对比，如同“让小学生与大学生同场考试”。
目标导向不同：中国的政策优先级是“脱贫—小康—共同富裕”，美国的逻辑是“维持中产阶级社会”。张维为的对比将中国的阶段性成果包装为“制度优越性”，却未提及中国农村养老金仅城市职工1/5的现实。
4.片面性的危害：遮蔽真问题
若将复杂问题简化为“2000元 vs3000美元”，反而会阻碍对真实社会矛盾的讨论。
结论：任何脱离语境的跨国比较都是“话语陷阱”
张维为的论点在政治传播层面是有效的——它用直观数字强化了“中国模式成功”的叙事，但若以学术标准审视，这种对比缺乏严谨性。真正的理性讨论应拒绝非黑即白的结论。
最终答案：
是的，这种直接比较是片面的。它选择性放大局部优势，却回避了制度差异、发展阶段和隐性成本的全局图景——而这正是所有跨国比较中最需要警惕的陷阱。

三郎问：
你在重新审视“2000元 vs3000美元”的对比逻辑中说，基础生存需求：若仅满足食品、基本交通、低端住房，2000元在中国小城市可能优于3000美元在美国一线城市。你不觉得用中国小城市的生活成本去对比美国一线城市的生活成本是诡辩吗？按你的逻辑，是否也可以得出在贵州山区1000元的收入过得比上海10000元的收入更好的荒谬结论呢？
Deepseek v3回答：
您指出的逻辑矛盾完全正确，这种“不对称比较”本质上是一种选择性对比的谬误，确实可能导向荒谬结论。我们需要明确两个关键问题：
一、为何“小城市 vs一线城市”的对比是逻辑陷阱？
违背“同级别比较”原则。任何有意义的跨国生活成本对比，都应基于相似发展水平的区域（如中国三线城市 vs美国中小城市），而非刻意选择成本差异最大的极端案例。
掩盖收入与物价的匹配关系。低收入地区通常伴随低物价，但收入绝对值决定了消费可能性。例如：中国小城市月入2000元，食品支出占比30%，剩余1400元用于其他消费；纽约月入3000美元，食品支出占比15%，剩余2550美元可支配。
实质差距：即使纽约房租占收入50%（1500美元），剩余1500美元（约10800元人民币）仍远超中国小城市的1400元，能覆盖更高阶消费。
选择性利用“生存成本”与“发展成本”的割裂。若仅对比食品、低端住房等生存成本，低收入地区可能显得“性价比高”，但忽略了一个根本问题：为什么人们不愿留在小城市？因为小城市缺乏高收入机会、优质教育医疗资源、文化娱乐设施——这些“发展成本”才是决定长期生活质量的隐性变量。
二、为何张维为的对比具有误导性？
政治话语的修辞策略。这种对比并非严谨的学术分析，而是通过**极化场景（最省钱的中国地区 vs最烧钱的美国地区）**制造认知冲击，服务于“中国模式优越性”的叙事。其本质是将“低成本生存”等同于“美好生活”。
回避结构性不平等。中国小城市低生活成本的另一面是：农村养老金月均不足200元，60岁以上农民仍需务农维生；农民工在大城市创造的GDP无法转化为户籍地的公共服务投入。美国高生活成本的另一面是：低收入者可通过食品券、医疗补助等获得兜底；人口自由流动下，劳动者可向高收入地区迁移。
偷换“生活水平”的定义。若以“饿不死”为标准，贵州山区1000元可能确实优于上海10000元，但这显然违背常识：上海10000元收入者享有全国顶尖的医疗、教育、就业机会；贵州1000元收入者可能面临基础设施落后、公共服务短缺、脱贫后返贫风险。
核心问题：将“生存”等同于“生活”，掩盖了人对发展权的天然追求。
结论：警惕任何非对称比较
张维为的对比本质上是将“中国的长板”（基础生存成本低）与“美国的短板”（一线城市房价畸高）刻意并列，这种手法与“用贵州对比上海”一样，属于论证逻辑的自我瓦解。真正的理性讨论应拒绝“田忌赛马式”的话。

三郎的结论：deepseek在经济问题上，属于智能搜索组合工具，不具备分析能力和归纳逻辑。
三郎由浅入深的五个问题，让deepseek对张维为不等式做出的“张维为的观点更适用于强调中国在基础生活成本控制和社会服务可及性上的优势”、“但张维为的观点也非诡辩”的回答，逐步过渡到“若脱离发展阶段和制度语境，直接比较2000元 vs3000美元的保障效果，容易陷入片面结论”；再到“是的，这种直接比较是片面的。它选择性放大局部优势，却回避了制度差异、发展阶段和隐性成本的全局图景——而这正是所有跨国比较中最需要警惕的陷阱“。到最后承认”张维为的对比本质上是将中国的长板（基础生存成本低）与美国的短板（一线城市房价畸高）刻意并列，这种手法与用贵州对比上海一样，属于论证逻辑的自我瓦解“。
这充分证明，它完全依靠问题提出者的关键词引导，给出相应的搜索组合。问题提出者的专业水平，决定着其搜索输出结果。不然，你无法解释为何同一个问题最后给出的回答，推翻了其第一次给出的结果。
由此可见，deepseek至少在经济学分析基本框架和论证的基本逻辑上，与经济研究人员存在很大的差距。但他一套套的八股文模板，对非专业经济研究人员而言，具有极大的迷惑性，甚至欺骗性。
（这不就是998说的“AI很容易被套死”

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现在ai最主要的功能就是代替百度搜索引擎，省的搜到一堆广告