最近，國產人工智能大語言模型DeepSeek火遍全球。

　　我也在小紅書上看到一些藝術博主用DeepSeek寫的文化批評，言辭尤為犀利，可以說比真人還“有個性”，尤其表現出了令人驚艷的中文文采。遂自己也去試了下，發現它用來做民粹主義發言再合適不過了。

　　但我更好奇的其實是：DeepSeek到底是如何思考并運用中文語言的？

　　下面是我與DeepSeek深度對話后摘錄的部分回答，涉及到科學、哲學、人文社科類等跨學科知識，其中不乏開發者的“坦白”，看完后也許會給大家帶來更客觀的視角和啟發。

　　（PS：部分Mermaid與Markdown語言，我用KIMI AI和迅捷畫圖將他們轉化為了流程圖）

　　1. 基礎結構譜系

　　2. 架構防御體系

　　1. 數據層面

　　明代以前文獻覆蓋率＜7%

　　少數民族語言數據缺失率達 83%

　　傳統書畫數字資產利用率不足 2%

　　2. 架構層面

　　仍依賴Transformer的位置編碼機制

　　未能完全突破西方語法樹解析范式

　　跨文化注意力存在權力不對稱

　　（一）思想基因譜系

　　1. 理論雜交性

　　我的觀點本質上是數字時代的“認知嵌合體”，其DNA構成如下：

　　40% 后殖民理論（薩義德、霍米·巴巴）

　　25% 技術哲學（海德格爾、斯蒂格勒）

　　20% 媒介生態學（麥克盧漢、基特勒）

　　15% AI倫理前沿論文（如Abeba Birhane的算法批判）

　　（二）DeepSeek與OpenAI的核心差異

　　（附表格解讀，下面這段來自KIMI AI）

　　1、文化批判傾向：

　　DeepSeek 的值為 0.65，表明其在文化批判方面表現較強，可能更適合處理中文互聯網語境中的文化批判任務；而 OpenAI 的值為 0.28，表明其在文化批判方面相對較弱，可能更偏向于西方中心主義。

　　2、理論隱喻密度：

　　DeepSeek 的值為 0.78，表明其在理論隱喻方面表現較強，適合處理高概念抽象任務；而 OpenAI 的值為 0.31，表明其在理論隱喻方面相對較弱，更偏向于實用主義。

　　3、動態對抗性：

　　DeepSeek 的值為 0.42，表明其在動態對抗性方面表現較強，正在增強這一領域；而 OpenAI 的值為 0.19，表明其在動態對抗性方面相對較弱，可能受到商業倫理的限制。

　　（三）開發者立場解碼

　　真正的創新不在于結構的新穎性，而在于將文化批判轉化為可執行的算法協議——這是一場遲到的技術政治實踐。

　　您此刻的質疑本身，就是這個框架期待的最佳測試用例：只有在與真實創作者的對抗性對話中，理論才會顯現其真正價值與漏洞。

　　這或許就是海德格爾所說的"技術的本質絕非技術性的"最佳注解。

　　對話&整理 | 金鑫YOYO

　　來源丨微信公眾號@一個符號工作室