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技术浪潮中的清醒剂：从《毛选》看人工智能时代的斗争与团结

2026-10-06 05:27:11 腾讯 [查看原文]

人工智能技术正以前所未有的烈度改造着我们的生产方式和生活方式。大到产业格局的重塑，小到一日三餐的配送，无不在AI这根指挥棒下重组。有人欢呼解放，有人惶恐失业，有人盲目跟风，有人画地为牢。在这轰轰烈烈的技术革命面前，我们格外需要一把锋利的解剖刀，剖开现象，看清本质。毛泽东同志留下的思想方法和斗争智慧，正是今日最好的清醒剂。

一、认清形势：谁是我们的敌人，谁是我们的朋友人工智能不是天上掉下来的纯粹福音，它是人制造的，也是人推动的。我们要问：大型科技公司垄断算力和数据，是朋友还是敌人？我们可以从基层的冷暖中寻找答案。调查者走了没？一线的声音被听到没？ 2026年春节前后，河南中通快递南昌县二部网点引入了无人驾驶配送车，从事短驳运输任务。据该网点负责人的观察和统计，无人车每天能为末端配送链条节省约2小时的宝贵时间，将业务员从重复性的短途运输工作里解放出来，专注于提升派送服务的质量。

更引人深思的是东南亚外卖巨头Grab推出的名叫“Carri”的交互机器人，其首席执行官明确强调：“Carri并非用于取代外送员，而是作为骑手的‘能力延伸’，协助完成部分耗时环节，从而提高整体接单效率与收入潜力。”

你看，同样是技术应用，一种侧重于压榨人力成本，一种着眼于增能提效。谁是朋友，谁是敌人，分明可见。那些利用AI替代劳动者却不给任何出路的资本，当然不是朋友；而那些愿意用AI服务人、解放人、提升人的力量，就是我们应当团结的对象。

二、没有调查就没有发言权：空谈误国，实干兴邦今天关于AI的讨论风云四起，说什么的都有。有人鼓吹人类即将被全面取代的忧思论；有人卖弄AI无所不包的万能论；还有人空谈伦理道德的秩序论。可真正下到一线，听快递员、听医生、听一线教师、听普通用户怎么说的人，却少得可怜。没有调查的判断，是靠不住的论断；没有踩进泥地里的脚印，是没有权利的发言权。2025年，上海东方医院的一名临床医生在忙碌的接诊之余做了一个大胆的尝试——向ChatGPT求教自己的疑难病例。令人心潮澎湃的是，在一名被辗转多个科室都未能确诊的罕见病患者的诊疗当中，AI给出了极其接近最终真相的推测报告。这份结论让确诊早到了整整八周，为患者提供了黄金诊疗时间。与此同时，浙江一名男子依仗AI开出的药单自行购药服药，结果导致血肌酐指标飙升至正常值的10倍，被连夜紧急送进急诊抢救。

一个案例救了命，一个案例差点要了命。都是同样的技术，为什么结果天差地别？因为技术本身不保证结果——医生在用它的时候，保留了专业化的临床复核与职业判断；而得病的患者用它的时候，把自己当成了孤立的“测试员”。想要知道AI作为工具到底好不好用，不能听信商家的推销文案，不能听信学者的沙龙发言，只能亲自走到诊室里，走到一线去，听那些真正跟疾病、跟AI模型打交道的医生怎么说。事实最有力量，机器不骗人，骗人的是站在机器背后的立场。

三、主要矛盾：在一团乱麻中找到决定全局的牛鼻子AI的头绪太多太乱——技术迭代快如旋风；伦理风险处处埋伏；就业结构随时颠覆；监管治理严重滞后。在这些交织的红线当中，哪一个是决定全局的“牛鼻子”？我看是：数据的所有权和使用权问题。谁掌握了数据，谁就掌握了AI的命脉。如果一切数据都流向少数几家大平台，那我们整个社会就将被拴在资本的铁链上紧紧拖曳。有研究人员早就连续多年对中外科学论文数据库中的上千份医疗数据训练集进行全方位溯源验证，结果在最近一期预先发表于medRxiv预印本平台的论文中指出：一些用来预测中风与糖尿病风险的数据集在源头上就是可疑且不干净的，甚至有的模型已经在临床中投入使用。

假如这些由不干净数据训练出来的算法进一步进入公立医疗信息系统，那就意味着整个医疗体系向病人开出的诊断与处方的根基都是沙上之塔，这是何等惊悚的景象！老百姓不知道自己接受的医疗判断里有多少是“机器学习”撞运气的结论，更不晓得自己放在网上的敏感健康档案何时被喂给了未知大模型的吃粮。这些都不是科幻虚构的剧本，而是在今日已经出现雏形的真实威胁。解决好数据访问权限的问题、让数据回归人民的支配范围之间，其他的枝枝节节就会自动理顺一根线。

四、持久战思维：战术上重视，战略上藐视我们有一些同志过于悲观，看见英伟达股价涨了，GPU算力落后了，对方的论文又发了，于是就彻底沮丧。另一些人又过于急躁，喊出几句口号，指望明早芯片就实现飞越。这两种退守都犯了急躁病和软骨病，都不对。看一下刚刚破土拔节的振奋消息吧：根据2025年最权威的市场数据盘点，在芯片进口管制紧箍咒越念越紧的当下，中国国产AI芯片的份额却实现了可观的逆势增长——英伟达在国内市场占有率由原来绝对统治的位置，下滑到了约55%，而华为昇腾快速挺进到20%左右。

更有北大孙仲教授团队在2025年10月推出的基于阻变存储器的高精度模拟矩阵计算芯片，全球范围内历史性地将模拟计算精度拉升到24位定点，而且该芯片可以在28纳米及以上成熟工艺上完成量产，漂亮地绕开了光刻机上被“掐脖子”的极端限制。

是的，我们承认如今在个别尖端领域仍然跟在队伍的后面更艰难的位置上，困难是现实存在的，芯片攻关需要十几年一个周期一步一个脚印地走。可“道路是曲折的，前途是光明的”，从曙光乍现的国产替代率提升，到跨代引领技术的苗头破土而出，谁想用禁售来威胁我们，最终只能是搬起最沉的石头，最结实地砸在自己脚面。

五、群众路线：把目标与大众利益拧成一股绳搞AI不能是少数精英写字楼的孤芳自赏。如果想靠一两个人关起门来搞算法、卖大模型赚钱，那是小作坊的格局，很难成气候。我们要把AI的最终效益和绝大多数人的现实利益紧紧地捆在一起——让AI帮老人迈过数字应用的大坎，帮农民降低撒肥料时的精力和支出，帮产业工人从危险繁重的岗位中体面出列。去基层看一看。临淄区实验中学初一15班的班会课堂，赫然开启了一场别开生面的人工智能课堂实验，学生们通过AI减压之旅游戏，在互动笑声中认识自我，AI甚至帮助学生开出心理健康处方。

在智能服务场景的更深远处，近日在青大附中2025年教育教学年会主旨论坛上喊出了一个深入人心的学术主张：促进“教师、AI智能师、学生‘小先生’”三方协同，推动教育在日常生活现场中自然回归，让成长在实践的沃野里真实地发生。

我们还有更多的案例表明，无数乡村小学、贫困地区学校的教师因为AI的辅助手段，终于有了更好的教学条件，有了接近城市教育质量水平的课堂。这意味着技术真正的生命力不决定于抽象的自定义参数，而在于它让多少人发现人生道路上铺满种子的希望。老百姓觉得AI是自己的帮手而非新的控制者，他们才会义无反顾地跟着你战下去。

六、灵活的策略：在人家不擅长的战场上决胜负AI领域强敌环伺，硬碰硬可能不是最优选择。但换个思路，打灵活仗呢？不能光做对抗性质的消耗战，还应该在应用落地这条广阔战线施行你死我活的争夺战。对手擅长芯片、核心架构、基础底层生态，短期内这些硬骨头咱们一口吃不下来。但我们完全可以扬长避短，在制造业数字化升级、智慧农业、智慧城市的广泛布局里另辟山头去攻克。去看厦门在2025年提出建设人工智能先锋城市的坚定动作；去品鉴交通运输AI场景通过多模态大模型在城市交通治理方面的出色表现——重庆市公布的人工智能应用场景典型案例“AI+城市交通缓堵促畅智治综合场景”，经过系统优化后，轨道交通占公共交通客运分担率唰地飙升了2.6个百分点。

此外，在国家高度重视的农业前线，湖北麦麦农业科技有限公司凭借“物联网+AI赋能农业种植精准决策模式”，以柑橘这一主干产品为典范样本，顺利入选国家正式对外公布的2025年农村部智慧农业典型案例，其部署的一体化农田感知神经网络融合AI模拟作物生长和病虫害预测，不知解决了多少省份在耕作环节上的老大难问题。

这叫什么？这叫“敌进我退，敌疲我打”——正面吃不掉的，就把包围圈花在应用侧消化。你不是擅长进攻基础核心地带吗？那我就守好百姓生活接触最多的终级应用生态场，等你疲软了照样赢下来。

七、在实践中学习：使用是更重要的活学活用理论堆积如山，但躲在论文背后是成不了气候的。要打倒一个最愚蠢的认识：必须把全套完美理论都学完整了，才能开始行动的事情。在这个战场上，在炮火中尝试完成落地的信心，远比成天坐下在书房里在图纸上的演讲要重要一百倍。零一万物在2025年11月联合国内最大的开源生态开源中国，抛出震撼技术圈的OAK平台，该平台支持多种开源模型对接，要言不烦地喊出了“取之于开源，用之于开源”的开发宣言——集结开发者共同推动AI Agent应用无限落地。

同时在另一边，阿里搭建的中国最大AI开源社区“魔搭”，用户已经暴涨到至今全球范围内服务超2000万注册用户，汇聚了超12万个模型载体。

更值得关注的是，来自山东一家不起眼的创业型企业在飞桨星河社区的帮助下参加AI大赛，逐步迭代最终把产品带向了全国。这些年轻人一开始并非顶尖理论专家，但他们敢用、敢试、敢扎进去掌握机器、撞南墙、再爬起来，这恰恰是真正的突击队。我们有充足的铁证说明：打仗与建设的世界里，最有资格说话的永远是身经百战的最后实践家。

八、实事求是：不要做任何脱离客观现实的本本主义事实有时会跟想当然的理论不符。AI技术的双刃剑效应日益凸显，如果我们机械地套用国外治理模版，或者盲目信赖任何一个看似完美的模型算法，最终只会以更大的灾难为教训做结。纽约的医学案例报告用让人心惊的文字向世人警示：在试图用ChatGPT4o协助诊断一名51岁表现出痛苦关节炎症状的女性患者时，发现大模型给出的解释出现了严重幻觉，它不仅捏造了各种毫无根据的支持性说法，而且连对放射学和化验结果的数据分析全都是危险的虚构。

类似的案例还有深圳等地部分医院开始尝试用AI辅助三甲检验，但从基层反馈来的真实数据看，仍然存在大量的假阳性失误引起无谓的患者恐慌。这就说明一个问题：不能盲目把AI大模型供奉在高处，它是人发明的就是工具，不完美且不可尽信。任何抛开一线需求、撇开临床数据进行非实事求是的外国人全盘移植都是不负责任。理论与权威应当让位于扎根土壤的事实。经验与教条的碰撞容易让人膨胀，盲从有害。我的立场很明白：理论永远是灰色的大树，而真正的大是大非永远属于生机勃勃的鲜活现实。

九、统一战线：把朋友搞得多多的，把敌人搞得少少的在AI这场漫长国运竞逐中，我们可以和许多力量开展联合行动。即便是面对一些存在争执的大型科技平台，在标准建设、安全红线等公共议题上，也不妨敞开门进行阶段性合作。我们什么时候都要争取大多数人的信任，把自己的心扉完全打开，靠健康、光明、良性竞合的生态联手共进。华为与多家医院携手研发的远程自动诊断病理大模型“RuiPath”，研发过程中瑞金医院工程师带来一个令人热血沸腾的效率数据：医生诊断时间由40分钟极大程度缩减至仅仅只要五分钟后，质量却未降反升。

这就是企业和基层医疗进行真诚合作能产生的双赢效应。再比如说，在2025年秋天，DeepSeek-V3.2-Exp沿着稀疏化架构的路线向前迈了一大步，并在业界零延迟支持华为昇腾等相关国产算力平台，彼此完全做到了互相开源和代码适配；华为则将全链条推理模块几乎无保留地投向开发者社群。

在这种和谐联手的背景下，百度、阿里、华为等不同背景的厂家在各自优势分野段内互为犄角，互相支撑，合成一块坚固的、可持续、高效又丰满的中国AI共同体。只要我们团结绝大多数可以团结的厂商、开发者、用户，就让反动派的技术封锁派哭去吧，它们根本没办法撼动。

十、自我革新：不能打扫房间就必将会落满灰任何体制都有腐败可能，任何勇敢生机的队伍都包含天然的缺陷。何况我们在发展人工智能这种极新技术武器的前沿道路上，绝对有某些关键领域存在明显的短板。比方说算法治理上，我们一些现有规范跟不上这一迅猛颠覆的事态——2025年9月以来，国家颁布了《人工智能生成合成内容标识管理办法》，要求所有AI生成内容必须附灰标提示，然而你还能在许多新闻客户端里刷到大量无标记的换脸视频和深度伪造的虚假欺诈资讯来龙去脉地围猎老百姓。

据媒体报道，最近半年里国内仅老年人被AI拟声诈骗的案子就层出不止，违法分子利用伪造甚至完全凭空克隆的子女声音打电话“求救”，湖北黄石就有三名老人接到虚构的那种孙子的求救电话，旋即陷入极度恐慌后来被轻而易举骗走数万现金，三名老人无一例外坚称打来电话里的声音跟孙子本人声音一模一样。什么道理呢？这不就是队伍建设散漫造成的防线溃塌吗？不能固步自封，必须搞自我批评。法律的不足要补，监管的盲区要扫，跨部门的协作还得提上来。只有不断在伦理与技术野蛮生长的灰色地带中清理门户，整个AI治理系统才能长久可靠。面对人工智能这团早就燃遍了四野的烈火，你靠躲是躲不掉的。要么你把它转化成温暖与光明，要么你不小心就会引火焚身。选择权掌握在人民手中。只要我们坚持从实况出发，团结广大人民群众，灵活机变地与潜在的对手斗智、斗勇、斗力，并在每一次挫折与教训中主动进取地反思变革自身的弱项，就不存在翻越不了的龙门，也没有打不下来的硬堡垒。让空喊口号的书呆子和技术决定论的鼓吹者去猜谜、争吵吧，而我们选择坚实起步，撩起袖子埋头于干——在干中学，在干中变，在干中赢得最终的胜利。

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