家在农村喜欢奔跑

《信噪比战争：推特泛突厥主义论战始末，碳硅复合体、计算智能、自组织信息战与秩序再涌现的理论与实践指南》 人类历史上的第一场国际网络大战，我们中国人取得了胜利。 我们必须要及时、全面复盘。强化内部意识形态基础、优化科学作战工具，为未来可能还会发生的网络战争，提前做好准备。 昨天，我以我的个人内容，讲述了自组织信息战打法。 今天，让我们来讲国家级的信息战打法。 全篇基于传播学里的最基本常识： Encoding - gatekeeper - transmission - gatekeeper - decoding。 信息编码 - 审查 - 媒介传播 - 再审查 - 信息解码。 零、战争：缘起 过去一周，推特上爆发了一场被戏称为“第一次推特战争”的世界性大论战。 其核心，是中华民族派与泛突厥主义者。 10月19日，一个只有八十多关注的土耳其账号，发了一张戴草帽、留小胡子的猫，配文“中国人在用推特”。 一位中国网友则回复道：土耳其国旗，和《海绵宝宝》里举着降落伞的派大星。 “据说土耳其的国旗是这么设计的，真的吗？” 一天时间，八万赞、八百万浏览，破圈全球。 小红书、B站、抖音等平台，开始出现相关内容制作，这是第一次，网络对外论战中，AI生成性内容占据绝对主导地位。 随后，经“反华”网友泄露，土耳其人甚至将这位名为孙笑川的网友直接开盒，从而直接在百度贴吧、知乎、虎扑、懂车帝等平台大幅度传播，中文用户群全面涌入。 其它国家用户则对土耳其人展开激烈谴责。孙笑川，是战争各方里，目前唯一被开盒的用户。 接下来的一周，长城、突厥汗国、阙特勤碑、安禄山、奥斯曼、新疆、基因数据、里拉汇率，话题无穷无尽。先后有50个国家与地区的网友纷纷下场，选边站队。 其中，死硬支持泛突厥主义的国际力量，只有中国分离势力。其它47国，均站队中国。 而在这之前，早有伏笔。 一位土耳其博主发帖讲述，她问一位新疆维吾尔族女孩是不是突厥人，女孩回答：“不，我是中国人。”与此同时，土耳其新版教科书，把中国西北画进了一张所谓“突厥斯坦”的地图。 这是战争最开始的第一枪。 而让这场论战得以跨越语言的，是X平台的自动翻译——一台AI。 在2026年之前，国际主流社交媒体平台中，只有Reddit尝试了自动翻译功能。但由于Reddit的信息格式化过于严重，受众规模也远不及X，故而其内部讨论难以扩散全球。 现在，我问诸位一个问题：这场战争，是谁设计的？ 有人会回答，是X算法。 我回顾了这套公开的算法机制，它并没有主动推进主义冲突，只是会推进情绪冲突。 那么，答案实际是—— 没有人。 这是一场两国国民间，完全自组织的战争。 它所考验的，是两国国民历经数十年人生经历，所打造出的独特的国民性。 这次网络战争，甚至有其节奏，有分工，有梗图兵、考据兵、翻译兵、外交兵，还有前赴后继的补刀兵，和最终的绝杀兵（大言不惭来说，比如我）。 这就像非洲草原上的白蚁巢一样，我们的自组织运动，是自己“长”出来的。 这几天我也亲自下场，写了一组文章。 但今天这篇，是对整场战争的系统性复盘。 因为，人类历史上的第一场国际网络大战，是我们中国人取得了胜利。 我们要争取，充分总结经验，以科学为纲、为意识形态基础，继续团结各方力量，彻底湮灭一切顽固反动派。 我会用一组理论——信息论、编码/解码理论、守门人理论、混沌与自组织临界、控制论、计算智能——来拆解出，网络战争的，第一性原理。 我真正想回答的问题只有一个：在一个AI可以无限生产内容的时代，一个普通的中国人，应该如何自处？ 一、涌现：新秩序 非洲大草原上的白蚁，单只个体的神经系统简单到可以忽略。但白蚁群落建造的巢穴可以高达数米，内部有通风道、真菌农场、育儿室，温度常年稳定。 津巴布韦首都哈拉雷的东门中心，就借鉴了白蚁巢的被动通风原理，从而可以做到在非洲亚热带地区，而不安装传统的中央空调系统。 但，没有任何一只白蚁参与过规划工作。 1959年，法国生物学家皮埃尔-保罗·格拉塞给这种机制起了个名字：stigmergy，中文常译作“共识主动性”。意思是：个体之间不直接沟通，而是通过改变环境来互相指挥。 一只白蚁在泥球里留下信息素，下一只白蚁闻到了，就在上面再加一块泥。泥堆得越高，信息素就越浓，来加泥的白蚁就越多。所以说，建筑环境本身，就是下一步的施工指令。 从盖亚系统，到免疫系统，这一套个体塑造环境、环境塑造个体的负反馈游戏，是维持生态环境越来越保持平衡的基础。 现在，让我们把白蚁换成网民。 一张梗图，就是一团信息素。一条引用转发，就是一块泥土。一个话题标签，就是一条气味通道。每个人只看到自己时间线上的局部，只能对局部作出反应；但最终的“趋势榜”，则是我们最终建构而成的“蚁巢”。 在自组织中，没有任何一个人能够掌握全局。 全局，是从局部互动中涌现出来的。 这就是涌现的定义：当有足够多的简单个体，按照简单的局部规则相互作用，整体层面就会出现任何个体都不具备的新性质、新结构。 涌现需要三个条件，缺一不可： 足够多的互动单元——几十万个账号； 非线性的相互作用——转发可不是加法，而是乘法，乃至是幂次方； 临界条件——长期积累的张力：涉疆叙事、“认亲”帖文、教科书地图等。 派大星，其实只是落在雪堆上，引发雪崩的最后一粒雪花。 这就是，秩序的涌现。 哲学上，涌现分为“弱涌现”和“强涌现”： 弱涌现，在原则上可以从个体规则推算而来，只是在数学、物理和化学结构上，推算起来极其艰难，哪怕是今天的AI也无法解决绝大部分的相关结构；而强涌现，在逻辑上就无法从个体推出，意识是唯一被认真讨论的候选者。 网络舆论战属于典型的弱涌现。这是个好消息：虽然结构复杂，但有规律可循，可以被深入研究。 但是，也有个坏消息，那就是：自组织，不等于自我纠错。 网民群体会自发涌现出精彩的考据，也会自发涌现出脏话、谣言和群体性失控。没有人计划过它们，但它们会直接伤害整个阵营。 这一点，讲控制论时我们会深入讨论。 二、香农：信噪比 传播学的鼻祖，绝不是古登堡，而是香农。 1948年，贝尔实验室的克劳德·香农发表了《通信的数学理论》。他把一切通信拆成五个环节：信源、编码器、信道、解码器、信宿。而信道上，永远有噪声。 香农还给“信息”下了一个精确的定义：信息，是不确定性的减少。人人都猜得到的话，信息量趋近于零；出乎意料的话，信息量才高。衡量不确定性的那个量，他借用了物理学的名字——熵——后来被证明信息熵和热力熵高度重合。 那么，派大星为什么会直接引爆网络？ 因为它的意外度极高，解码成本却极低。 它是共识性符号，而不是人类语言。 一张梗图，不需要任何翻译，任何语言的人都能一眼秒懂。 它用最少的符号，携带了最大的意外信息量。 反过来，一句脏话为什么在论战当中实则没用？ 因为，在骂战当中，对方早就预料到你会骂TA了。 骂人，在信息论意义上几乎不携带任何信息，却在你自己的信道里，制造了大量噪声。 除非骂人的内容携带了极其高的意外信息量，比如，很多极具创造力的中国友军，发表的举世罕见的骂人超逻辑性骂人贴文。 其超高意外信息量，令贴文频繁破圈。 而香农最深刻的结论，是他的第二定理——有噪信道编码定理。 它说：只要传输速率低于信道容量，就一定会存在某种编码方式，能让信息以任意低的错误率穿过噪声。 翻译成人话就是：噪声是消灭不掉的，但你可以设计编码来降低噪声。 工程领域，叫纠错码，即：给信息加上有结构的冗余。某一位在传输中出错了，其余各位也还能把它给还原回来。 我这几天的发布顺序，本质上就是一套纠错码。 同一个核心信息，被编码成五种形态： 幽默短句——入局，吸引各方流量； 亲身经历的长文——争取中立与外围群体； 学术化长文——提供完整的事实叙事； 写给希腊、亚美尼亚、波斯朋友的信——扩大同盟； 一篇逻辑游戏——直击对方的思想内核。 梗图被误读了，长文还在；长文没人看，故事还在；故事被质疑，史料还在。每一篇都能引用另外几篇，形成一张互相校验的网。 这就是冗余编码。 整场战争如果中国人被打地持续撤退，那么我们也还有我的作品。 而如果中国人取得节节胜利，那么我的作品将注定成为最大杀器。 香农的合作者沃伦·韦弗，后来又补充了传播的三个层次：技术层，符号有没有送达；语义层，意义有没有送达；效果层，对方的认知和行为有没有因此而发生改变。 大多数网民，打的都是技术层的战争：比谁回复多，比谁梗图多，比谁嗓门大。 而真正的胜负，其实是在效果层。 所以说，所谓的信噪比，就是我之前说过的那句话：以最少的信号量，传递最高的比特值。 三、霍尔：你编码的，不等于对方解码的 香农模型有一个隐含前提：收发双方，共用同一套密码本。 人类社会，没有这套密码本。 1973年，英国伯明翰大学当代文化研究中心的斯图亚特·霍尔，写了一篇后来改变传播学的论文《电视话语中的编码与解码》。 他的核心论点是：意义不是被“送达”的，而是在解码端被重新生产出来的。同一条信息，站在不同位置上的人，会读出不同的东西。 霍尔区分了三种解码立场： 主导—霸权式解读：按编码者的意图去理解； 协商式解读：接受一部分，再按自己的处境加以修正； 对抗式解读：完全读懂了你的意思，然后用相反的框架去解读它。 把这三种立场放进这场论战，所有事情就都清楚了。 铁杆泛突厥主义者，对我们的一切内容都只会对抗式解码。我们搬出阙特勤碑，他读出的是“中国人当年怕我们”；我们搬出基因研究，他读出的是“中国人在搞种族主义”。 和他们辩论，在信息论意义上，就是给噪声加噪声。 除了比谁人多外，毫无价值。 他们甚至会以这些都是中共机器人的叙事，来搪塞一切声音。 而真正的战场，其实是协商式解码的那批人：希腊人、亚美尼亚人、伊朗人、印度人、欧美的中立网民——还有大量并不信仰“图兰”的普通土耳其人：世俗的凯末尔主义者，在乎信仰胜过血统神话的虔诚穆斯林... 这就是为什么，我的第二篇文章写的是一则真实的故事，而不是一篇檄文。 故事能绕过所有防御，直抵经验、直抵人心。 此外，这场战争中，最具创造性的，是出现了一个新的解码层：AI翻译。 中文的反讽、自嘲和网络黑话，经过自动翻译，很容易变形。 连土耳其媒体也提到，翻译工具可能让一句玩笑在对方眼里显得更具攻击性。 我说，“我们人均经历过精神疾病”，在中文里是一种自嘲式的松弛；翻成土耳其语之后，对方读到的是什么，你就无法确定。 所以，我的第一篇帖子，就是写给能读懂中文的人看的，这就是我把基本盘流量引进来，让大家对我产生初始印象的传播手法——不得罪任何人、又似乎得罪了任何人，用幽默，消解掉一切冲突，从而也吸引了一切流量。 所以，AI时代的写作，多了一个第三方读者：翻译机器。 写给外部世界的内容，句子要清楚，主语要明确，少用只有本群体才懂的黑话。 写给本群体，则可以用尽黑话，大幅度强化噪声，从而抵御翻译机器所可能带来的影响，进而形成内部的小圈层。 最后，霍尔的理论，还能解释对方最高效的一种反击。 10月22日，一家土耳其英文媒体发文，标题是《疑似中国AI机器人推动对土耳其的梗图战争》。 文中说，有X用户警告，大量看似来自中国账号的评论，可能是AI生成的心理战；文章还援引了X平台此前宣布清理大批疑似中国虚假账号一事。 这篇报道没有反驳任何一条史料。 它只做了一件事：改变中间受众的解码框架。 一旦中立者把你解码为“机器人”，你所有的事实，就在一条都没被驳倒的情况下，自动变成了噪声。 当然，土耳其人也意外开发出了一套检查中文账户是否是AI账户的方法——天安门广场、8964、习近平等敏感词，成了检验工具。 结果显而易见，我们都是真人。 而不敢骂安拉的他们，也都是真人。 四、守门人：编辑台，算法，AI 我经常对学生说：人类历史，是由守门人所主导的。 “守门人”这个词，来自心理学家库尔特·勒温。 二战期间，他研究美国家庭的饮食习惯，发现食物从商店走到餐桌，要经过一道道的“门”，而决定什么能进门的，是家里掌勺的人。 1947年，他把这个发现推广为一般理论：任何信息流动的渠道上都有门，门边都站着守门人。 1950年，传播学者戴维·曼宁·怀特把这个概念用到了新闻业。 他请美国一家小城报纸的电讯编辑——后来被称为“盖茨先生”——记录一周内每一条稿件的取舍理由。结果，大约九成的电讯稿被扔进了废纸篓，而很多理由主观得惊人。 这是第一代守门人：编辑台。 互联网砸碎了信息发布的门槛，人人都能发声。 澳大利亚学者阿克塞尔·布伦斯把新的模式称为“守望”：门已经关不住了，人们改为守望——在海量内容里，挑出值得放大的那一条。 你的每一次转发，都是一次微型的守门。 但真正的守门权，很快就落进了第二代守门人手里：推荐算法。 算法不在乎真假，只在乎互动。而人类最容易互动的情绪，是愤怒和惊讶。 2018年，麻省理工学院的三位学者在《科学》杂志上发表研究，分析了推特十余年间约十二万六千条传播链。结论是：虚假信息比真实信息传得更远、更快、更深；假新闻被转发的可能性，比真新闻高出约七成；真相触达1500人所需的时间，大约是谣言的六倍。 这就是我所说的：信息商品的质量越低，传播率越高。 现在，第三代守门人来了：AI。 越来越多的人，不再自己去翻史书，而是直接问AI：“长城是为了防御突厥人而修建的吗？”“东突厥斯坦到底是什么？”AI给出的答案，取决于它读过什么，以及它检索到了什么。 受限于协议，AI无法进行创造性地历史解构。 这就意味着：我们今天发在网上的东西，正在成为明天的AI回答这些问题时的语料，唯一的语料。 但这不是一个“多发就赢”的游戏。 2024年，《自然》杂志发表了一项研究：用AI生成的内容反复训练AI，模型会逐渐“崩溃”——罕见而真实的信息被抹平，输出越来越单调、越来越失真。 垃圾内容污染的不只是对手，而是所有人所共享的语料池，包括将来回答你所提出的关于你自己的历史问题的那一部分。 都可能来自仍然有自我创造力的人，所解构和重新构建来的新历史叙事。 而不是真相。 所以，守门人的工作在AI时代又变了：不再是决定什么能发布，而是生产并筛选那些值得被下一代守门人——人、算法、AI——所选中的信号。 说到这里，中国人独有着最古老的一种守门身份。 突厥人最早的历史，主要保存在中国正史里：《周书》《隋书》《旧唐书》《新唐书》都有《突厥传》。就连最著名的古突厥文碑刻阙特勤碑，碑的一面刻着的，也是唐玄宗亲撰的汉文碑文。 中国人信仰历史。 在某种意义上，中国人是人类历史上，坚守时间最长的一批守门人。 五、计算智能：从解放算力，到解放算法 信息发展史上，有两个明显的变化阶段。 第一次，是算力的解放。 二十世纪中叶，电子计算机走出了军方和大学的机房；六七十年代起，计算机逐步普及，个人电脑随后走进办公室和家庭。人类第一次有了一台不知疲倦的计算帮手。 1961年冬天，麻省理工学院的气象学家爱德华·洛伦茨，用一台LGP-30计算机，跑一个简化的天气模型。为了省事，他把一个中间结果从小数点后六位四舍五入到三位，重新输入，然后去喝了杯咖啡。 回来时，新算出的天气曲线，已经和原来的面目全非。 千分之一的误差，被方程一路放大，最后改写了整个“天气状况”。这就是后来家喻户晓的，“蝴蝶效应”。1963年，洛伦茨发表了《确定性的非周期流》，混沌理论由此起步。 接下来的发现一个接一个：费根鲍姆用一台可编程计算器反复迭代，盯出了著名的4.669；曼德博在IBM的机器上，第一次把分形画出，得以解构整个宇宙... 非线性一时之间占领各个学科高地，综合学科层出不穷，过去的线性理论被成堆成堆地推翻。 可以说，整个科学界、技术界、和人类现实生活，被彻底重构。 但在洛伦茨之前，没有人能把一组方程迭代成千上万次，也没有人能耐着性子，一步步算到第五次费根鲍姆分岔。 就像汽车解放了基于生物力的远行，计算机，也解决了人脑算力不够的问题。计算机把人从繁重的计算里解放出来，混沌、分形与复杂系统，才第一次被“看见”。 第二次，是算法的解放。 这是过去半年，我在美国和中国参加的一系列学术会议、理论实践工作中，最常会提及的词汇。 和民间恐惧AI不同，在和政治紧密相关的部分学术领域，对AI的态度更倾向于一个词汇——计算智能。 在第一次解放里，计算机只是执行者：算法是人写的，机器负责跑算力。但到了AI时代，机器开始自己寻找算法了。 2020年，DeepMind的AlphaFold解决了困扰生物学半个世纪的蛋白质结构预测问题，两位主要研发者在2024年获得诺贝尔化学奖。2025年，AI模型在国际数学奥林匹克竞赛中达到金牌水平；同一年，DeepMind的AlphaEvolve为4×4复数矩阵乘法找到了只需48次乘法的新方法，打破了施特拉森在1969年创下、保持了半个多世纪的纪录。 今年5月20日，OpenAI宣布，它的一个通用推理模型，推翻了数学家埃尔德什在1946年提出的“平面单位距离猜想”。这道难题，困扰了组合几何学界将近八十年。菲尔兹奖得主高尔斯评价说，如果这篇论文出自人类研究者之手，他会毫不犹豫地推荐《数学年刊》发表。 数学证明，曾被视为人类智力的最后一座堡垒。 现在，机器开始在这里，提出人类没有想到过的构造。 两次解放合在一起，就是我所说的计算智能。 第一次，机器替人计算；第二次，机器替人想“怎么算”。 而在这场推特论战里，是计算智能第一次展现出，对全球性社会的重大影响：自动翻译、推荐算法、AI摘要，都是从海量数据里学出来的算法。 所以，计算智能既是工具，也是战场本身。 下面要讲的混沌、自组织临界和控制论，都建立在同一前提之上：今天的信息战，是在计算智能的地基所进行的。 六、混沌与自组织临界：未知引爆 1987年，丹麦物理学家珀·巴克和同事做了一个计算机模拟：往桌上一粒一粒地加沙子。 沙堆长高，然后开始崩塌。有时只滑落几粒，有时半座沙堆塌下来。巴克发现，崩塌规模不服从正态分布，而服从幂律分布：小崩塌极其频繁，大崩塌极为罕见，但不存在一个“典型规模”，任何规模的崩塌都可能在下一秒发生。 更关键的是，沙堆会自己走到这个随时可能崩塌的临界状态，并长期保持在那里。巴克把它命名为“自组织临界性”。 这是人脑神经网络的核心法则，我在《宇宙·生命·文明》的课程中有详细叙述。 社交网络，就是一座沙堆。转发链的规模同样是重尾分布：绝大多数帖子无人问津，极少数帖子便可能引发雪崩。 那一粒引发雪崩的沙子，和另一粒只让三粒沙滑落的沙子，在物理上没有任何区别。区别不在沙子本身，而在整座沙堆当时的全局状态。 派大星那张图之前，推特上有过无数张类似的梗图。但派大星成爆款了，是因为沙堆已经被“认亲”帖子和教科书地图，给堆到了临界点。 这给了我们三条实践结论。 第一，不要赌某一条贴文会爆。 你可以知道统计规律，但永远无法预测下一次雪崩。你能做的，是持续加入高质量的沙子。 第二，幂律对你同样成立。 一张伪造的截图、一句种族侮辱、一个写错的年份，都可能是那粒引发反向雪崩的沙子。在幂律世界里，黑天鹅从不是例外，黑天鹅就是规则的一部分。 第三，换个位置去看。 混沌理论里有一个工具，叫相空间：不去追问系统下一秒在哪里，而是把系统所有可能的状态画在同一张图上。 在时间序列里看似乱跳的数据，在相空间里会显现出一个形状，叫“吸引子”。法国数学家庞加莱还发明了一种截面法，用一张平面去“切”轨迹，让高维的混沌留下可见的指纹。 一条一条地看对方的推文，你看到的是混沌：长城、安禄山、中国菜是谁发明的、“我们加上美国，GDP比你高”……无穷无尽。 但换到相空间去看，你会发现，这成千上万条推文，都在绕着几条公理打转。那几条公理，就是对方叙事的吸引子。 也就是，泛突厥主义。 顺带一提，论战的升级，本身也很像混沌理论里的“倍周期分岔”：情绪的“增长率”每越过一个阈值，系统就从一种状态分裂成两种、四种、八种，最后进入混沌——人人都在和人人吵，同盟随时会身份翻转。 物理学家费根鲍姆在1970年代发现，一大类完全不同的系统，走向混沌的路径都遵循同一个普适常数，约等于4.669。 费根鲍姆常数和圆周率一样，它无处不在，仅仅是今天我们全人类的电力系统，也都全部基于此。 所以说，不同话题的网络骂战，看起来如此相似，并非巧合。 最后，计算机科学家克里斯·兰顿在1990年，通过元胞自动机的模拟发现：系统只有处在秩序与混沌的边缘，才最擅长执行复杂的计算。 太有序的内容，比如官样文章，是死的，没人看；太混沌的内容，比如纯粹的谩骂，是散的，什么都留不下。 这场论战中，我方最有力量的内容，恰恰站在边缘上：一半是幽默，一半是可核查的史实。 这也是人脑的运作方式。 七、控制论：你控制不了比你更复杂的系统 二战期间，麻省理工学院的数学家诺伯特·维纳，接到一项军方任务：研制能够预测敌机航迹的防空火控系统。 他在研究中发现，一台追踪目标的机器，和一个追踪目标的神经系统，在信息处理的结构上完全相同：感知、比较、产生误差信号、调整，然后再感知。 1948年，他出版了《控制论》，副标题是“关于在动物和机器中控制与通讯的科学”。 控制论的第一个核心概念，是反馈。 负反馈是稳定器：偏差越大，纠正越强，系统趋于稳定。 正反馈是放大器：偏差越大，放大越强，直到失控。 在一场网络论战里，算法加上愤怒，是正反馈；事实加上冷静的纠错，是负反馈。一个只由正反馈所构成的阵营，会过热，会燃尽——人，是会累的。 控制论的第二个核心概念，来自英国精神病学家威廉·罗斯·艾什比。 1956年，他在《控制论导论》中提出“必要多样性定律”：只有多样性，才能吸收多样性。控制器能作出的不同反应，必须至少和它要应对的扰动一样多，否则必有盲区。 1970年，他又与罗杰·科南特一起提出了“良好调节器定理”：任何一个好的调节器，都必须是被调节系统的一个模型。 还有一条非常著名的网络时代的经验定律。 2013年，意大利程序员阿尔贝托·布兰多利尼写道：驳斥胡说八道所需的能量，比制造它要高出一个数量级。 综合来看，对方每一条胡说，你都需要十倍的力气去驳斥；而在AI时代，胡说八道的语料早已存在，并被清洗地看似非常有逻辑，此时，制造胡说的成本已经趋近于零。 逐条辟谣的人，注定会被淹没。这就是我在上一篇文章里说的：如果把泛突厥主义者的问题列成一张长长的清单逐一打击，所有工作将是一团乱麻，无穷无尽。 艾什比给出的出路只有两条：降低系统的多样性，或者提升控制器的多样性。 降低系统的多样性，意味着不去追着打那成千上万条输出，而是攻击生成它们的那几条公理。打掉吸引子，所有变化轨迹自然就消散了。 提升控制器的多样性，有两种办法。 一是分布式控制。成千上万的中国网民，各自守着一小块阵地：有人懂史学，有人懂遗传学，有人懂语言学，有人会做梗图，有人会翻译。 所有人加在一起的多样性，远远超过任何一个中央指挥部——这正是涌现的逻辑，也正是市场经济在很多方面比计划经济更有效，民主体制比专制体制更有效，数字民主比选票民主更有效的原因。 二是人机复合。一个人加上AI，多样性会成倍放大：读土耳其语原文，检索一手史料，核查一个年份，把一篇文章同步译成多种语言。我这几天的几篇长文，就是借助AI，分别译成了英语、土耳其语、希腊语和波斯语。 最后，控制论里还有一条关键规则：时滞。 反馈来得太慢，框架就已经被对方定死，你再正确也只是追认，并无效果；反馈来得太快而不加核实，系统就会过冲——把错误的史实一起放大出去。 比如，梗图是我们一方先开始的，对方再怎么反击，都已经成了拙劣的模仿。 而土耳其人未经核查的与长城有关的资料，又成了系统过冲的结果，让所有人、包括土耳其人自己都知道却仍不得不继续坚持的一件事——他们的历史叙事是错的。 从一开始，他们就输了。 在对抗式解码的对手眼里，一个小小的知识错误，就足以被拿来否定对方的全部。 而一个好的调节器，则必须包含对自己的模型。一个强大的阵营，必须有能力纠正自己人。 八、致命一击：意识形态的内部矛盾 为什么我要打意识形态的牌？ 因为在控制论的语言里，意识形态是“生成器”。 对方成千上万条推文，是它的输出；而那几条公理，则是它的源代码。 泛突厥主义的源代码，可以压缩成三条：语言即民族；血统即民族；“图兰”即故土。 这三条，每一条都自相矛盾。 第一，语言不等于民族。 突厥语族从土耳其一路延伸到西伯利亚的雅库特。如果同一语族就该是同一个民族，那么西班牙、法国、意大利、罗马尼亚都说罗曼语族的语言，早该合并成一个国家了。 历史更不支持这种想象。744年，灭亡后突厥汗国的，正是以回纥为首的联军；757年，帮助唐朝从安禄山叛军手中收复长安的，也正是回纥骑兵。今天还有人在推特上说“安禄山替突厥报了仇”，可在历史上，说突厥语的回纥人，恰恰站在唐朝一边，帮唐朝平定了安禄山的叛乱。 所谓一个统一的“突厥世界”，是19、20世纪才被建构出来的政治概念。 第二，血统不等于民族。 多项群体遗传学研究显示，现代土耳其人口的主体，与安纳托利亚的古老居民一脉相承，来自中亚的遗传成分只占少数。 我要特别说清楚：这一点丝毫不会让任何一个土耳其人“不够土耳其”。恰恰相反，这正是问题的关键—— 如果土耳其人之所以是土耳其人，靠的是历史、文化和自我认同，而不是血统；那么维吾尔人之所以是中国人，靠的同样是历史、文化和自我认同，而不是语族。 那位新疆女孩说的“不，我是中国人”，是对泛突厥主义最有力的一次反驳。 第三，“图兰”与“乌玛”不可兼得。 1904年，奥斯曼帝国末期的思想家优素福·阿克丘拉写下了著名的《三种政策》，把奥斯曼主义、伊斯兰主义、突厥主义列为帝国的三条出路。在他笔下，这是三个彼此竞争的选项，而不是一回事。 我也正是借用阿克丘的理论成果，在致命一击中，提出了泛突厥主义和泛伊斯兰主义间的根本矛盾问题。 1918年，突厥主义理论家齐亚·格卡尔普提出了“突厥化、伊斯兰化、现代化”的口号，试图把它们捏合在一起。 1970年代起，土耳其右翼知识分子又推出了所谓“土耳其—伊斯兰合题”，并在1980年政变后，获得官方扶持。 一个“合题”需要被反复制造，恰恰说明，这里有一个从未真正解决的矛盾。 这个矛盾在今天依然鲜活。土耳其至今仍有一些自称突厥主义者的小团体，公开反对泛伊斯兰主义，要求政府别再管阿拉伯—伊斯兰事务，转而关心“东突厥斯坦”。而另一边，又有人以“穆斯林兄弟”的名义，来给维吾尔人“认亲”。 泛突厥主义想同时占有两种合法性：血统的，和信仰的。以弥合内部公民意识形态上的激烈矛盾。 而它自己的思想史，却一直把这两者当作对手。 我前几天那篇“游戏帖”所问的，正是这个矛盾：如果真正的突厥人信仰长生天，你为什么信仰伊斯兰教？ 我要再强调一次：这一击打的是一个政治工程的逻辑，而不是任何人的信仰。对一位虔诚的穆斯林来说，信仰无需向任何人辩护；需要辩护的，是那个试图同时霸占“血统”和“信仰”两种合法性的意识形态。 还有一个常被忽略的事实。现代土耳其的缔造者凯末尔，恰恰把民族主义收回到了土耳其国境之内，泛突厥主义在共和国建立之后一度明显降温。而泛突厥主义最著名的冒险家恩维尔帕夏，1922年死在了中亚的山谷里。 这就是信息论意义上的信息压缩、降低信噪比：一条核心矛盾，足以顶得上成千上万条推文。好的论证，是对真相的最短描述。 九、结语：AI时代的信息战，与一个人的自处 最后，回到AI。 我一直坚持一个在学界越来越普遍的观点：我们正在构建的不是“人工”智能，而是计算智能。 从神经元的放电，到硅芯片的运算，信息编码、状态演化、能量耗散、反馈调节，遵循的是同一套物理规律。智能不是生命的专利，也不是机器的发明，而是一种跨越碳基与硅基的计算涌现。 这场论战本身，就是一个碳基与硅基混合的系统。 推荐算法决定谁被看见；自动翻译让中文和土耳其语实时交火；平台的AI摘要，把一周的混战压缩成几行字，喂给后来的人；而一部分人，正在怀疑对面根本不是人。 在这样的系统里，信息战正在发生三个根本变化。 第一，内容的生产成本趋近于零。 AI可以无限生成文字、图片和视频。噪声的底线被整体抬高，布兰多利尼的那种不对称，被放大到了极致。稀缺的东西变了：不再是内容，而是注意力、可信度和可核查性。 第二，“真实”本身成了战场。 今年8月底，X平台宣布清理了约20万个疑似中国的虚假账号，其中约200个涉及美国AI与能源政策的讨论；也有研究者质疑，这次公告夸大了它的规模和意义。但无论如何，它给了对手一个现成的框架：只要把你解码为“机器人”，你说的一切就自动作废。 所以，AI时代信息战最强的防御，是可证明的真实：长期经营的账号，真实的经历，原创的研究，前后一致的身份。这也是为什么，我的组合里一定有一篇亲身故事——它是机器最难伪造的东西。 由此还推出一条铁律：不用水军，不用机器人，不造假截图，不编数据。在幂律的世界里，每一个被揭穿的假货，都会坐实对手的叙事，并可能引发一场针对整个阵营的雪崩。 第三，语料成了新的领土。 今天的帖子，会成为明天AI的教材。“模型崩溃”的研究告诉我们，垃圾会让整个系统退化。所以长期来看，决定一段历史在AI世界里如何被讲述的，不是谁发得帖子数量多，而是谁留下了最多高质量、有出处、多语言的信号。 这就像中国的制造业：低端商品靠走量，高端商品才有定价权。在信息战里，高质量信息带来的，是定义权。 而中国是世界上历史资料最丰富的国家，这些资料，天然为我们的政治立场提供了强有力助力。连敌人都得引用我们的语言说话。 那么，一个普通人，在AI时代应当如何自处？我给七条建议： 做自己的守门人。 你的注意力是信道，你的情绪是攻击面。算法优化的是你的愤怒，而不是你的利益。 提高信噪比。 少说、说准、说密。一条可核查的史实，胜过一百句脏话。 认清你的解码者。 铁杆对手不必说服。而是写给中间的人去看，也写给翻译机器去看。AI会永远向你学习 不要逐条辟谣，而是去找吸引子。 攻击核心思想基础，而不是追着打输出。 永不造假。 一张假截图，就可能是那粒引发反向雪崩的沙子。 把AI当作多样性放大器，但把判断权留给自己。 用它翻译、检索、核查；但艾什比告诉我们，好的调节器必须是系统的模型——那个模型，只能长在你自己的脑子里。把理解外包出去的人，会从控制器退化成一条信道。最后将成为AI的奴隶。 承认边界。 没有任何个人、任何一方，能控制整个舆论场。世界是真实的，规律是可知的，但我们的知识永远是局部的。既不狂妄，也不虚无。 最后，说回香农。 有噪信道编码定理里，存在着一种的乐观：噪声永远无法消灭，但只要编码足够好，信息就一定能穿过去。 AI会让噪声越来越大，也会让信道越来越宽。现代网络信息战的终局，不属于拥有最多机器人的一方，而属于在最大的噪声中，依然能持续输出最可信信号的那一方——属于那些让人与机器一起变得更加清醒、而不是更加狂躁的文明。 白蚁不知道自己在建造什么。 而我们，可以知道。 在AI时代，每个人都是守门人。而第一道门，是我们自己的头脑。 那，至于AI到底会不会统治人类。 计算智能不行，通用智能不行，但特朗普的Super AI，却有可能。 至于Super AI是什么，up to Trump。 26/10/2026 山居 A.W.