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最近这两年,AI时代下,无论是媒体,还是行业人士,最被问及的一个故事就是:
中美AI到底多大差距?
当然,经历了三年的追逐、落后、再追逐,如今DeepSeek V4和Kimi K3两个用低成本、少算力、高性能的开源模型,震撼了华尔街,也让这个问题迎刃而解。
但问题在于,国内很多院士、教授还拿着这点不放。
最近一个中国计算机学会的量子论坛,一位院士高谈阔论了30分钟,一个技术点没讲,而是完全说美国做了创世纪和曼华顿任务,举国之力支持,所以中国AI也要做点支持,才能加油追赶、模仿学习等等。
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但我一点都不苟同他的意见:国内AI产业已经热到泡沫了,量子计算、具身智能的政策够多了,管理够多了,多家AI公司等待IPO,还需要什么支持。
今年7月,零一万物创始人、CEO李开复告诉智能纪元:关于中美模型差距3-15个月这个判断,应该暂时都不会错:最短的时候比如DeepSeek R1出来的时候差距只有3个月,最大的时候可能到15个月,这个差距会一直拉锯,但其实客户不在乎、企业不在乎,我也不在乎,只是这些媒体们总问我,我就回答罢了。
换句话说,中美AI差距这个叙事,早就已经是过去式了。所以,AI技术创新,与地缘政治没有半毛钱关系。
但这不,昨今天引发关注发的两篇文章,却再次点出了文科生“拧巴的自信”:
昨天一篇文章标题是《用“Token”还是“词元”,事关科技话语权》
今天这个账号的另一篇文章标题是《AI广告总翻车?“内容由AI生成”不是“免责盾牌”》
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简而言之,AI技术浪潮滚滚向前,舆论场总在不断生产非黑即白的判断。
一边是科技术语本土化的讨论发酵,把是否使用“词元”替代Token,简化成是否要做一场“文化自信”,重视本土话语的标尺。
另一边刚在倡导壮大国产 AI 声音,转头又直面 AI 生成内容虚假宣传的行业乱象。
两件事接连摆上台面,很容易催生出简单粗暴的二元叙事:要么全盘拥抱外来符号,要么对 AI 生成内容全盘否定。但真实的产业现实,从来容不下这种一刀切的评判。
文章评论提出,Token 应当译作“词元”,担忧大量未经转化的英文术语泛滥,会消解母语体系、挤压汉语表意空间,长期依附外来概念,会丢失科技定义权,阻碍本土科技话语体系成型。
这份警惕有现实依据。回望过往,电脑、互联网完成本土化转译之后,才真正完成向全民的普及;反观当下 Token、Agent、LLM 充斥公开文本,普通公众看见一串字母,很难望文知义,客观上抬高科普门槛,拉大数字认知鸿沟。
从公共传播、教材、政策文本的角度,确立标准中文译名,搭建本土的概念体系,本身是科技软实力建设的一环。
但合理的话语权忧患,在舆论传播中被无限异化、极端化,最终演变为针对技术从业者的道德审判。
诸多声音无视科技语言的分层使用逻辑,将科研人员、工程师、行业从业者在专业场景沿用“Token”的职业习惯,直接扣上“厚外薄内、崇洋媚外、缺乏母语自觉”的帽子,要求积极全场景、无差别使用“词元”译名,将语言选择的自由问题,上升为科技立场、文化态度的原则问题。
这种论调,看似坚守母语根基、捍卫科技自主,实则本末倒置、舍本逐末。
技术语言天然存在分层:国际论文、跨境技术协作、工程师日常沟通,沿用全球通用原词,是全球技术共同体沉淀下来的协作惯例。国内大量 AI 从业者,一边论文写作对外使用 Token,对内写报告、做科普主动使用词元,两种表达并行不悖。
愿不愿意在非正式语境切换中文译名,是个体与圈层的表达自由,不是用来划分立场的试纸。
话语权不是靠禁止外来词汇得来的。汉语本身就是不断兼容外来概念成长起来的语言。
话语权的内核,是我们能不能产出原创模型、原创算法、原创行业理论,而非仅仅把外来名词挨个翻译成中文。
如果只有译名实现本土化,底层架构、核心理论、评估范式依旧全盘照搬海外,再地道的中文术语,也搭建不出真正自主的科技叙事。
把概念翻译等同于话语权建设,是舍本逐末。
更关键的是,科技话语权的核心从来不是译名的本土化,而是技术的本土化、理论的本土化、标准的本土化。
这篇陷入“译名即话语权”的认知误区,却刻意回避最核心的产业现实:中国AI产业虽高速发展,但底层大模型架构、基础算法逻辑、核心训练框架、行业评估范式,仍深度依赖海外原生技术体系。
截至2026年,全球AI顶级学术论文中,基于中文本土理论体系的原创成果占比不足12%,国内主流商用大模型的底层核心架构,90%以上源于海外开源体系。
如果没有自主可控的核心技术、原创自研的理论体系、自主定义的行业标准,即便将所有英文术语全部替换为中文译名,也只是完成了表层的语言包装,无法真正掌握科技定义权和话语权。
汉语的强大生命力,历来在于兼容并蓄、守正创新,而非封闭保守、唯我独尊。
从古至今,汉语始终在吸纳外来词汇、适配时代发展中迭代升级,既坚守自身文化根基,又拥抱世界文明成果。
规范科技术语、推进本土化转化,是为了完善公共传播体系、筑牢大众认知根基,而非筑起语言围墙、排斥国际通用规则。将术语使用自由异化为立场审判工具,用僵化的语言规则捆绑技术创新,本质是对科技发展规律的无知,也是对文化自信的狭隘解读。
更值得玩味的是舆论场的前后错位:前一天舆论倡导支持国内 AI 产业发展,呼吁构建本土科技话语;转瞬,AI 生成内容虚假宣传的乱象曝光,又响起全盘否定 AI 内容产出的声音。
AI 虚拟人“方桃子”虚构产品使用感受,撕开了 AI 广告的行业伤疤。
无实体、无感官体验的数字角色,扮演消费者输出亲测体验;多个AI 广告低俗翻车,babysheep 安睡裤 AI 广告制造月经羞耻,美妆 AI 美颜伪造产品效果。
一系列案例证明,AI 工具正在变成部分商家钻规则漏洞的工具。不少品牌把广告全盘外包,把 AI 当成免责挡箭牌,出事就把锅甩给算法,试图借“AI 生成”规避广告主体责任。
从法理层面看也十分清晰:AI 虚拟人不属于广告法规定的代言人主体,本身不能承担法律责任。
资本恰恰利用这一点,绕开真人代言的约束,用技术包装完成虚假宣传。文章提出的方案也十分明确:不禁止 AI 参与创意制作,但产品体验、功效宣传必须立足客观事实;落实强制 AI 标识,压实广告主、MCN、平台、技术方的实际主体责任,破除“AI即可免责”的幻想。
AI是中立的技术工具,本身无善恶、无对错,技术价值取决于使用者的初心与底线。
AI生成技术既可以被资本滥用,制作虚假广告、低俗内容、误导性宣传;也可以赋能内容创作、提升生产效率、降低科普门槛、助力文化传播、赋能实体经济。当下短视频、科普文创、数字文创、政务宣传等领域,AI生成技术已经实现规模化正向应用,大幅降低了内容创作成本、提升了传播效率、丰富了内容形态。
数据显示,2026年国内AI内容创作市场规模突破800亿元,其中合规正向的文创创作、科普内容、政务宣传、工业可视化内容占比超75%,乱象内容仅为行业少数乱象。以局部乱象否定整体赛道,以个别违规案例否定技术价值,无疑是因噎废食、本末倒置。
这份批判指向的,从来不是 AI 这项技术本身,而是滥用 AI 逐利的商业行为。
但两篇文章评论叠加,就出现一种吊诡的矛盾:既要大力发展国产大模型,又对 AI 产出的内容不分场景全盘排斥。
这恰恰就是要警惕的双重单一叙事。
第一种单一叙事:术语上唯译名论。以为换掉外来名词,就完成科技自立,忽略硬核技术创新才是根基;把圈层内部的技术用语习惯上升为立场问题,抹杀技术语言的分层现实。
第二种单一叙事:业态上唯乱象定罪。看见 AI 广告造假,就扩大否定整个 AI 生成内容赛道,分不清“技术工具”和“滥用工具的人”,把监管治理的问题,变成否定产业发展的理由。
两套叙事看似立场对立,底层逻辑高度相似:放弃复杂的现实辨析,追求简单的道德评判。
但我们真正需要的现实路径,本就清晰。
都2026年了,我们应该支持真技术,支持真的技术创新,而不是搞这种不清晰的指责。
正如很多小红书网友所说的那样:敏感肌专属福利,轻松应对外界刺激!叫token会刺激敏感脆弱的自尊心了?
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我又回想起前两天一位院士的演讲:高质量token和低质量token不一样。
你看人家院士都说token。你一个文科生,弄个AI技术的文化自信要说“词元”?
技术从来不是非此即彼的选择题。既不必因为追求文化自信,就对技术圈层的通用表达口诛笔伐;也不能因为新业态暴露出漏洞,就否定整个 AI 产业前进的意义。
科技话语的自主,不是筑起语言的围墙,而是我们拥有既能读懂世界,也能讲好自己故事的能力。
技术向善,也不等于要求技术本身完美无瑕,而是用规则约束人的欲望,让工具回到合理轨道。
拒绝简单化的二元叙事,看见复杂的产业真实,才是看待 AI 时代最该持有的清醒。
真正的科技自强,从来不是封闭排他的自我固守,也不是放任野蛮的无序生长,而是守住文化根基、完善规则体系、深耕硬核技术、包容创新试错的双向平衡。
摒弃非黑即白的单一叙事,告别情绪化的舆论审判,以理性视角审视技术发展,以精准规范护航产业生态,才能让国产AI技术在文化自信与规则约束的双重赋能下,真正实现自立自强、行稳致远。
最后,我要坦诚。
本文一部分来自AI给出的思路,AI让我节省大量人力和脑力,提高文章撰写效率。
但在我看来,AI并不能替代我做全部,我也要做好把关人、监督人,让它能够输出合理、合乎人类道德和底线的内容。
这也是AI给到人类的文明和未来。
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