回魂夜

徐 贲：文科防范AI，能防范滥用AI的庸人吗？_我的网站

一 |     马斯克爱画饼，但当饼真的成为万众焦点时，画出一个完美浑圆的饼何其困难。                   当地时间10月22日，特斯拉发布2025年第三季度财报。营收同比增长12%，结束了持续两个季度的下滑，并且超出华尔街的预期；但净利润同比下滑37%，低于预期。    文｜徐贲，美国加州圣玛丽学院英语系荣休教授，作者授权首发               读到一篇题为《6种平庸得令人发指的文科博士》的文章，不难发现：在 AI 时代，“文科批量生产平庸”的现象正被无限放大。                   不管是营收的增长还是净利润的收缩，都早已被各方的财报前瞻预料到。然而，当我们面对“文科防范 AI，能否防范滥用 AI 的庸人”这一追问时，答案绝不能被简化为一句斩钉截铁的“能”或“不能”。这次外界、尤其是特斯拉的投资者们最关心的是特斯拉的未来——Robotaxi在全美的推广情况、自动驾驶出租车Cybercab与Optimus擎天柱人形机器人的量产进度、全自动驾驶系统（FSD）落地进度等。

二 |                    而在财报电话会议中，这些问题被一一提及，但马斯克给出的回答却颇显笼统。                   比如，对于Robotaxi，马斯克称预计到今年年底将覆盖美国一半人口，这一点在上一次财报会议中就有提及。再比如，Cybercab将于明年（2026年）第二季度投产，而2026年投产的时间线早在前年该车型官图曝光后就已经给出。而Optimus擎天柱人形机器人，马斯克称V3“可能”会在一季度发布，大赞其就像人假扮的。                   至于FSD，特斯拉CFO哈维·塔尼亚（Vaibhav Taneja）只是表示，正在与中国及欧洲、中东和非洲地区的监管机构合作，让FSD获得批准。                   在整场电话会议中，马斯克最笃定和情绪饱满的时刻，是提到“万亿薪酬”争议时——11月6日特斯拉股东大会将对马斯克的1万亿美元薪酬方案投票，马斯克在电话会议上怒斥两家持有批评意见的公司为“企业恐怖分子”。                   这场电话会议并没能让市场满意。                   特斯拉股价盘后跌幅一度将近5%，以当天收盘市值1.46万亿美元计算，特斯拉一天暴跌近730亿美元（约合人民币5200亿元）。                   马斯克的夹生饼，挡不住特斯拉大跌5000亿。它值得一个更诚实、也更严峻的回答：能，但又不能。    说它能，是因为当下的申报审查与学术规范，确实建立起了一道制度屏障——它迫使那些试图用 AI 快速合成“精美废话”的人，不得不重新付出时间的消耗、署名的责任以及学术苦修的成本。

三 |     说它不能，是因为“庸人”从来不是 AI 孵化出的新物种，文科的学术平庸化，远比 AI 的诞生要古老得多。

四 |                    一                    先来看看特斯拉第三季度的具体业绩表现。

五 |                    特斯拉2025年第三季度的总营收非常亮眼，达到创纪录的280.95亿美元，同比大增12%。                   营收增长在分析师的预计中，只是增长幅度略超预期。    但这种“能与不能”的拉锯，还只是问题的表层。真正切中现实痛点的是：AI 没有制造文科的平庸，它只是让平庸第一次具备了工业化的量产能力。它不是平庸的起源，而是平庸的放大器；它真正刺破的，不是“机器是否有灵魂”的技术哲学，而是人文社科评价体系长期无法区分“思想与文本”、“创造与套路”、“主体与工具”的制度痼疾。美国联邦电动汽车税收抵免政策即将在9月30日到期，“末班车”效应推动特斯拉创下了历史最高季度交付量。    沿着这条现实线索逼近本质，我们会发现：制度防范 AI，最终要守住的早已不是“如何防止庸人得逞”，而是“如何防止真正的思考者被这套量产平庸的系统挤压退场”——这远比对庸人的道德谴责，更紧迫，也更残酷。                   本月2日公布的交付量报告中，特斯拉表示，其在截至9月的季度交付了49.7万辆汽车，同比上升7.4%，远超市场预期的45.6万辆。    因此，AI成为一个放大镜，照出了文科体制早已存在的深层病灶。文科防范AI，能在一定程度上防范滥用AI的庸人，但真正能救文科的，从来不是防范AI，而是重建一套让“有风险的深刻”值得去冒险的激励与评价体系。               该图片使用了AI生成技术                                   当模仿性劳动不再需要时间                              在AI降临之前，一个庸人想写出一篇合乎规范的论文，仍然要花上数月时间东拼西凑、反复誊抄、生硬地模仿前人的腔调。这个过程本身拙劣不堪，但它有一个意外的好处：它慢，它笨拙，它必然在文本里留下逻辑的裂缝和情感的犹豫——那些痕迹恰恰是共同体判断一篇文章可信度的隐形标尺。AI拿走的正是这份担保。                   值得注意的是，特斯拉的营收贡献已不再仅限于汽车业务，其能源业务、充电业务和其他服务也日益重要。它能在几秒钟内产出语法周正、引经据典、逻辑自洽的文字，一个对"正义"或"美"从无切身体悟、把文科纯粹当饭碗的写手，输入几个关键词，得到的成品在形式上甚至优于他呕心沥血亲手写就的东西。单独来看汽车行业，特斯拉的营收为212亿美元（同比增长6%）。                   但是另一方面，特斯拉的营收增长有其脆弱的一面。                   第三季度，特斯拉的净利润为13.7亿美元，而去年同期为21.7亿美元，同比下降37%。

六 |                    一方面，特斯拉的销售强劲背后有售价降低的因素推动，这会压缩利润。申报制度所守护的，不是文章的质量，而是一条更根本的底线：意义的生产必须伴随着人类时间的消耗。

七 | 这条底线一旦失守，读者再也无从分辨眼前这篇工整的文字背后，是否真的经历过一次哪怕微不足道的内心挣扎。    人文学科从来都是一门庞大的现代职业体系，教授评职称、研究生发核心期刊、研究员申领课题经费，这套体制庞杂而低效，却靠着一个脆弱的物理限制维持着平衡——庸人再怎么灌水，一年也只能写出有限的几篇论文。AI一旦被允许无限隐形介入，这道闸门瞬间失效，人文学科迎来的不是繁荣，而是符号的绝对过剩，就像一个国家的央行滥发货币，纸面上的财富暴涨，实际购买力却在同步崩塌。另一方面，运营支出也增长了，特斯拉称这部分增长了50%，大部分与AI及“其他研发项目”有关。强制申报和使用比例的界定，功能不在于抓出作弊者，而在于人为地制造交易成本，故意拖慢庸人批量灌水的速度——这也是一种行会壁垒，保护那些靠缓慢阅读、田野调查、手稿反复打磨为生的学者，不至于被零成本的机器流水线彻底淘汰。    人文学科处理的从来不是可以被实验室反复验证的客观真理，而是渗入历史叙事、意识形态、伦理规范与身份认同的主观判断。                   除此之外，造成这一现象的部分原因还包括运营费用上涨、关税上涨、每辆车平均成本上升（“由于某些车型的固定成本覆盖率较低”）以及二氧化碳排放额度销售收入相对较低。写下这些判断的肉身学者要承担全部的声誉代价——你是谁，你为何得出这个结论。AI给庸人提供的最危险的礼物，是一条推卸责任的退路：一旦遭到质疑，只需一句"这是算法生成的，不代表我的观点"，便可全身而退。强制申报AI参与程度，斩断的正是这条退路：无论AI写了多少字，最终签下自己名字的那个人，必须对文本里蕴藏的价值立场和认知偏见承担终极责任。7月至9月期间，二氧化碳排放额度销售收入“仅为”4.17亿美元，而此前几个季度，这项可靠收入有时甚至高达这一数字的两倍。                                  不是苦修的血税，而是主体生成的不可压缩成本                              文科的"亲力亲为"常常被表述为一种"苦修伦理"——你必须亲手敲下那几万字，这是你为获得阐释者身份所必须缴纳的血税。                   值得注意的是，虽然整体营收增长，但在一些地区情况不容乐观。

八 | 这个说法似乎很有"劳动伦理"的说服力，但也最容易被误读成一种对低效率本身的赞美，好像写得越慢、越痛苦，就越有价值。    其实，真正的重点不在于时间花得够不够长，而在于：一个判断要真正成为"你的"判断，必须经过形成、修正、承担这三个阶段，而这三个阶段中有一部分认知劳动是不可外包的。

九 | 你可以让AI帮你检索资料、梳理框架、润色文字，但当你要为一个具体的价值立场签下名字的时候，你必须真正经历过"我一开始是这么想的，后来读到了什么材料，动摇了，又重新想清楚"这个过程——这个过程无法被压缩，也无法被代劳，因为它本身就是"主体"得以生成的方式。由于马斯克愈发激烈的政治立场与言论，以及竞品如比亚迪的竞争，特斯拉在欧洲市场的销量持续下滑。

十 |                    总而言之，特斯拉虽然在第二季度重回增长轨道，但其持续性是个问题。AI可以帮你生成一段关于"正义"的漂亮论述，但它无法替你经历"我是否愿意为这句话负责"的那一瞬间。所以，"血税"这个说法容易被理解为赞美苦行，更准确的说法应该是：主体生成需要不可压缩的投入，而申报制度守护的，正是这份投入不被悄悄清零。                   在季度交付49.7万辆的喜人成绩背后，可以看到其中绝大多数（与之前一样）是两款中端车型Model Y和Model 3。

十一 | 其他车型系列，即Model S、Model X 以及Cyber Truck，合计交付量不到1.6万辆。    这份不可压缩的投入，落到制度设计上，其实换算成的是一种更朴素的东西：时间。它们的经济意义仍然微乎其微。在没有申报制度的AI时代，一个麻木的从业者生产一篇空洞论文的边际成本接近于零——他只需给AI一个指令，三分钟后就能拿到成品。                   特斯拉在10月初采取的举措之一是在北美推出Model Y和Model 3轿车的“标准版”（Stripped-down Standard Version）。实际上可以理解为“减配版”——后轮驱动、更小容量的电池和功率更低的电机，取消了部分舒适性配置，售价39999美元和36990美元。在欧洲市场，Model Y标准版登陆挪威、德国、瑞典市场网站，将于今年11、12月正式上市，将较此前最便宜售价低5000欧元。                   “标准版”是特斯拉进一步应对市场竞争的举措，但是其效果还有待检验。

十二 | 目前来看，情况不容乐观，北美“标准版”发布后，特斯拉的股价应声下跌4%，消费者认为与减配力度相比，售价令人失望。有了申报制度，他至少得退回手工状态：自己翻文献，自己组织段落，自己逐字敲出来。                   eToro 市场分析师 Farhan Badami 表示：“现金流的增加是本季度的救命稻草……这提供了喘息的空间，但并不能解决结构性问题，”他表示。这篇文章最终可能同样平庸、同样缺乏洞见，但他为此花费了三天，而不是三分钟。“尽管销量增长，但特斯拉的核心汽车业务却在恶化。

十三 | 该公司以更低的利润率销售更多汽车，消耗库存，并依赖于税收抵免带来的、不会再发生的激增需求。这三天的时间消耗，就是制度真正在守护的东西——它不是为了让平庸变成深刻，而是为了让平庸的产出速度受到物理限制：期刊版面有限，审稿周期有限，项目名额有限，当每个竞争者都必须投入真实的时间，整个学术生态的产能才不会因为AI的介入而瞬间爆炸式膨胀，导致符号通胀彻底冲垮评价体系。”                    二                    “我们处于特斯拉的关键转折点。    所以，申报制度真正发挥的作用不是"净化内容"，而是"控制流速"。”在电话会议中，马斯克曾这样定调。它承认了"庸人永远存在"这个前提，并在此基础上做了一个务实的妥协：你依然可以写出平庸的东西，但你必须亲自花时间去写；你不能用三分钟完成原本需要三天的劳动，然后把省下来的时间拿去生产下一百篇。

十四 |                    在今年9月，特斯拉发布了“宏图计划第四篇章”，明确表示公司业务重心已从电动汽车和能源全面转向人工智能和机器人领域。

十五 | 这道阀门把"生成空洞产品的速率"从指数级强行压回了线性级——这就是它在现实中最实质的意义。也正因为这道阀门只作用于"速率"而不作用于"内容"，它天然留下一个尚未回答的漏洞：一个从未真正经历过反省、判断、承担这个完整过程的人，哪怕被这道阀门逼着老老实实敲了三天键盘，敲出来的东西依然是空洞无物的废话连篇。

十六 |                    马斯克一直强调，特斯拉更像是一家人工智能公司，而非传统意义上的汽车制造商。他多次指出，人形机器人与自动驾驶汽车才是特斯拉未来增长的关键。                   随着这次财报发布，这样的重心转移已经愈发明显。                   在电话会议上，马斯克谈到自动驾驶汽车日益增长的潜力时表示：“对于汽车来说，它的智能程度可能有点过高了。

十七 | 我确实想知道，汽车应该拥有多少智能？它实际上可能会感到无聊。”                    马斯克还表示，下一代AI5芯片将于2026年底生产，并宣布达成165亿美元的协议，从三星电子采购AI6芯片。                   “未来”也确实是投资者最关心的，其中又要数Robotaxi自动驾驶出租车项目最受瞩目。                                  防线之外：庸人不需要AI也能把学问做成流水线                              一个尖锐的质问足以破除“劳动伦理”的伪理想主义色彩：拥有肉身，就一定拥有敏锐的精神体验吗？现实里那些为职称疯狂灌水的教授，那些机械校对、精神早已麻木的资料员和教书匠，他们的生产方式本质上和流水线工人并无区别。

十八 | 是人，并不必然意味着在乎正义、美，或人类的焦虑。                   7月时，特斯拉在德克萨斯州奥斯汀推出Robotaxi自动驾驶出租车服务。这个反驳提醒我们：申报制度所防范的，从来不是"机器没有灵魂"，而是"某些人早已没有灵魂却还握着笔"。可这句话本身已经埋下了下一层追问的种子——如果肉身早已能够自我制造出与AI同等空洞的产品，那么把AI关在门外，真的能挡住这些人吗？     肯定是挡不住的，庸俗化的生产线在AI出现之前就已经运转了几十年，而且运转得极其顺滑。有的博士整个学术生涯完全踩着热点的节奏走：空间理论火的时候套列斐伏尔，数字人文火的时候跑一遍词频统计，生成式AI火了就急急忙忙写一篇综述式的"机遇与挑战"，五年下来主题横跨好几个风口，却没有一条真正属于自己的问题意识。                   但到目前为止，Robotaxi仍由安全驾驶员监督的Model Y提供接送。特斯拉已在加利福尼亚、内华达及亚利桑那获得运营许可，计划进一步扩展至全美其他城市。

十九 |                    这次特斯拉也未能更出更为详细的时间表，一切还是要看监管的。                   在电话会议上，马斯克试图给投资者一些信心，释放了两个信息，第一是预计到2025年底，奥斯汀“至少大部分地区”将不再有安全员跟车，说得比较笼统；第二是预计到年底将在8~10个大都市地区运营自动驾驶出租车，具体取决于“各种监管部门的批准”。有的博士论文里每一页都是"某某学者指出""某某理论认为"，脚注比正文还密，遇到分歧从不表态，只会写一句"二者各有侧重，均具有重要学术价值"，甚至连页码错误都从二手转引里原样照抄。有的博士手里永远只有几把现成的西方理论锤子，研究婆媳关系套福柯的规训，研究躺平套韩炳哲的倦怠社会，从不追问这把锤子在中国的语境里是否水土不服。                   路透社指出，这一数字仍将超过美国自动驾驶出租车领头羊Waymo，后者目前在五个大都市地区运营：凤凰城、旧金山、洛杉矶、奥斯汀和亚特兰大。    有的博士最擅长把一句大白话拆解成一串诘屈聱牙的学术黑话，把"年轻人不想结婚"包装成"现代性视域下亲密关系的祛魅与传统家庭伦理的叙事危机"，通篇每个字都认识，连起来却不知所云。

|                    自2017年在凤凰城推出首个测试服务以来，Waymo花了八年多的时间才达到这一点。                   此外，马斯克再次提到了今年年内将在加州、内华达州以及亚利桑那州开展业务，但这并非新闻。

|                    在Robotaxi之外，Optimus擎天柱人形机器人也是特斯拉的“未来之星”，备受关注。有的博士把针尖大的一块领域考据得严丝合缝，却对学术史的整体脉络、对真实的社会人生毫无感知，一句"这个不在我的研究范围内"就打发了所有超出自己领域的追问。                   这次财报会议中，马斯克说：“我们位于加州帕洛阿尔托的工程总部确实有擎天柱机器人，它们基本上每周7天、每天24小时在我们办公室里走动。

| 还有的博士从选题到框架到参考文献都是导师给的，答辩时被问到课题之外的问题，第一反应永远是"我导师的观点是……"，而不是"我认为……"。    《6种平庸得令人发指的文科博士》描绘的平庸画像表面上虽然各不相同，但真正共同的特征只有一个：研究者不再围绕自己的问题组织知识，而只是围绕评价体系组织知识。” 他说，任何访客都可以过来，让擎天柱机器人带他们去某个地方，它就会把他们带到会议室或其他办公地点。                   但擎天柱的时间线也显得很模糊。前者追求理解世界，后者追求满足指标。                   马斯克表示，凭借擎天柱，特斯拉“即将迎来真正伟大的成就”。AI只是把后一种知识生产方式进一步自动化了——它没有发明这种生产方式，它只是让这种早已存在的生产方式变得更快、更省力、更难被察觉。他表示，特斯拉很高兴能发布Optimus V3，“可能在第一季度”。                   他形容V3甚至“不像机器人”，而像是穿着机器人套装的人类。这六种画像没有一种依赖AI才能成立，它们全部产生于AI降临之前，而且此刻依然在无数高校里稳定地自我复制。它们背后的真正推手，是核心期刊的发表压力、毕业的硬性要求、职称评审的量化规则——这套激励结构逼着人选择"安全的平庸"而不是"有风险的深刻"，而这套结构比任何一次技术革命都更古老、更顽固。                                  制度不是为了防范庸人，而是防止优秀者反被淘汰出局                              对文科平庸的讨论经常会错误地陷入"坏人视角"里——申报制度是为了增加庸人的作弊成本，是为了不让庸人得逞。但如果我们换一个角度，问一句"制度到底是为谁存在的"，答案会完全不同。

|     制度从来不是为了改变坏人，而是为了保护好人。版权制度是最贴切的类比：版权从来无法真正消灭盗版，盗版永远存在，而且技术越发达，盗版的成本越低。但版权制度依然被认为是必要的，因为它保证的不是"盗版者受到惩罚"，而是"真正的创作者还有继续创作下去的激励"——一旦创作和抄袭在市场上卖出同样的价钱，退出市场的不会是抄袭者，而会是那些投入了真实心血、因此成本更高、价格上没有竞争力的创作者。                   至于擎天柱的量产，马斯克称明年二三月可能会有量产原型机展示，并建造一条产能百万台的擎天柱生产线，在年底前开始量产。                   一方面，马斯克表示特斯拉拥有“现实世界人工智能的要素和卓越的电气、机械工程能力”，并有能力扩大擎天柱的生产。

|                    但在另一方面，马斯克也对个中难度一再进行强调。

|     AI申报制度的逻辑与此完全相同。

|                    他表示，制造是一个关键挑战，因为人形机器人的供应链并不存在。

| 它真正要保护的，不是文科共同体某种自我想象的纯洁性，而是思想劳动本身的市场价值。

| 设想一下，如果这道防线完全不存在：一个认认真真读了两百本书、花了三年时间反复推翻重来才写出一部专著的学者，和一个熟练使用提示词、半小时内生成一篇形式同样工整的写手，在期刊编辑、评审专家、乃至普通读者眼中，将变得完全无法区分。尤其是制造一只像人类一样有能力的人形机械手，是一项“艰巨的工程挑战”。这时候，真正被淘汰出局的不会是那个提示词写手——他成本几乎为零，可以无限次投稿、无限次试错；被淘汰的，会是那个把三年时间都押在一本书上的人，因为他的产出速度永远追不上零成本的复制者，他在纯粹的数量竞争中注定失败。

| 于是我们看到一个此前的论证从未触及的危险：AI造成的最坏结果，不是庸人变得更猖獗，而是优秀者被迫退出这场竞争，因为这场竞争的规则已经变得对他们极其不利。                   总而言之，饼我给你画了，人形机器人这事儿特斯拉会努力办，但你也别觉得很简单。                   不论是“一切看监管”的Robotaxi，还是“在努力但很难”的擎天柱，马斯克似乎都在言语间留了一些退路。

| 申报制度真正的功能，正是在这个意义上托底——它不指望消灭庸人，就像版权制度从不指望消灭盗版，它只是要保证认真做事的人，还有继续认真做下去的理由。

| 而这样夹生的饼，并未能满足外界的期待，随着电话会议的进行，特斯拉的盘后股价持续下跌。               该图片使用了AI生成技术                                   比庸俗化更深的危机：可区分性的坍塌与假货市场                              如果说前面涉及的是"谁被保护"的问题，那么还有一个更底层的问题需要追问：AI到底改变了什么？答案也许不是"庸人变多了"，而是"庸人与优秀者之间，变得越来越难以被分辨"。                   三                    在特斯拉的这次财报以及电话会议中，有些原应被展开的问题被淡化了，而有些问题则意外地得到了马斯克的激烈回应。

| 在AI出现之前，庸人和优秀者当然一直同时存在，但市场上始终留着几道天然的门槛替读者做初步筛选——阅读速度、写作速度、资料整理的耐心、语言表达的精细程度，这些能力上的差异会随着时间自然拉开距离，让优秀者慢慢从人群中显影出来。

| AI几乎抹平了这几道门槛：写作速度不再是稀缺能力，资料整理可以瞬间完成，语言表达的精细程度也可以被模型模拟到相当高的水准。                   中国市场的问题被淡化处理了。于是出现一种此前从未有过的新危机——优秀的人并没有变差，庸人也没有真的变好，但二者在文本表面呈现出的样子，正变得越来越接近。

|     这本质上是一种信号失灵。                   在整场电话会议中，中国只被提到了两次。

| 经济学里有一个经典模型可以精确描述这种局面：阿克洛夫在讨论旧车市场时提出，当买家无法区分车况好坏时，市场会逐渐只剩下劣质品，因为好车的卖家发现自己卖不出应有的价钱，只能选择退出，这就是"柠檬市场"效应。斯彭斯进一步指出，市场之所以还能运转，是因为存在各种"信号"——学历、证书、履历——让优秀者有办法把自己和平庸者区分开来，而信号一旦失灵，能力再强的人也无法证明自己的能力，最终整个市场的定价机制都会失效。

| 人文学术的评价体系，长期以来依赖的正是几种隐性信号：行文的成熟度、论证的绵密度、引证的准确度。一次是说交付量的强劲增长，CFO塔尼亚分地区举例称大中华区和亚太地区的环比增长33%。                   另一次是说FSD，塔尼亚表示特斯拉的一些产品是为FSD设计的，这也是“目前车辆产品中被低估的方面”：“我们认为，随着人们大规模体验受监管的全自动驾驶汽车（FSD），正如埃隆所说，对我们车辆的需求将会大幅增长。这些信号原本能大致把"真正下过功夫的人"和"混日子的人"区分开来。在FSD的普及方面，我们持续看到了不错的进展。AI最危险的地方，恰恰在于它让这些信号大规模贬值——当所有人的文本表面都可以被打磨到同样光滑的程度时，市场就只能开始奖励"看起来优秀"而不是"真正优秀"，久而久之，真正的能力会失去被投资、被培养的价值，因为投入真实功夫换来的回报，和熟练使用工具换来的回报，在市场上再也分不出高下。”                    进而，塔尼亚透露，特斯拉正在与中国、欧洲、中东和非洲等地的监管机构合作，争取获得批准，以便在这些地区部署FSD。所以AI最大的危险，或许不是制造了更多庸人，而是制造了一种"所有人看起来都差不多优秀"的假象，而这个假象一旦稳定下来，比单纯的庸俗化更难被扭转，因为它连"谁该被淘汰"这件事本身都变得无法判断。                   相比于从前的一些财报发布节点，这次特斯拉几乎是绕开了特斯拉在中国市场的表现好坏与前景问题。                                  边际成本坍缩：从思想稀缺到表达过剩                              文中反复使用"通货膨胀""符号过剩"等比喻，其实都可以归结为一个更严谨的经济学概念：边际成本。

| 作为对比，在今年1月发布特斯拉2024年第四季度财报时，电话会议中提到“中国”一词近10次，详细展开了特斯拉如何通过中国街道视频进行FSD训练。在AI出现之前，人文学科的思想供给天然是有限的——多写一篇论文、多写一本书、多完成一次综述，都需要大量新增的、无法压缩的人力劳动。

| 这种劳动上的稀缺性，本身就是一种天然的产量调节机制。

|     AI几乎拆除了这道机制。增加一篇形式合格的文本，其边际成本迅速趋近于零。整个知识生态因此第一次进入一种近乎"无限供给"的状态，而真正发生变化的，并非论文数量简单增加，而是思想表达开始出现类似于货币通货膨胀的现象。当一种货币可以被无限印刷时，流通数量固然暴涨，但每一个单位所代表的实际价值却同步下降；同样，当形式规范、语言流畅、结构完整的文本可以被近乎零成本地持续生成时，这些文本本身所承载的知识价值，也会不断被稀释。                   第三季度特斯拉在中国市场有回暖的中国乘联分会公布的初步统计数据显示，特斯拉上海工厂9月交付90812辆汽车，同比增长2.8%，结束两个月的下滑态势。    从这个意义上说，工业革命降低的是物质生产的边际成本，使商品从稀缺走向充裕；AI革命降低的则是思想表达的边际成本，使"看起来像样的文字"从稀缺走向充裕。这一势头恰逢其六座版Model Y L上市并开启交付。真正稀缺的资源因此发生了转移：今天已经不是"能否把话说得规范、流畅、漂亮"，而是"是否拥有真正值得表达的思想"。

| 表达本身越来越容易获得，真正难以复制的，是一个判断如何经过长期阅读、反复思考、自我修正与责任承担之后最终形成。                   接下来，“减配降价版本”在中国的上市也在筹划中。    这意味着，AI时代真正受到挑战的，不只是知识生产方式，更是知识评价方式。36氪汽车在10月14日曾写道，特斯拉中国正推进两个新车项目，内部代号为E41、D50，分别为现款Model Y、Model 3的减配版。如果未来的评价体系仍然主要依据表达是否规范、语言是否流畅、是否符合学术写作惯例来进行评价，那么它迟早会被边际成本的坍缩所击穿。另有每日经济新闻报道称，按照北美车型的降价比例测算，国产“平价”Model 3的售价大概在20万元，而国产“平价”Model Y的售价则会降至23.5万元左右。评价标准最终必须完成一次根本性的转变：从主要评价表达，逐步转向评价思想本身。                   这样一来，“减配版”特斯拉车型将落在纯电动车20万～25万元的竞争区间，而这个区间早已国产厂商云集，特斯拉的向下争夺客户的能力究竟几何，还要打一个问号。    当前关于AI申报与使用规范的讨论，更多是在回答"文本是谁生产的""责任由谁承担"等问题，而未来还必须进一步回答一个更深层的问题：当优质表达不再稀缺之后，一个学术共同体究竟应该依据什么来识别真正的思想价值？这才是AI时代人文学科最终无法回避的制度挑战。

|                    不管是当下还是未来，确定的好消息都太少，不稳定因素太多。

| 这样看来，在财报会议中尽量淡化中国市场问题也许是明智的。

|                                             文科的独特脆弱性：过程痕迹与人的在场                              顺着前面的讨论，还可以进一步追问一个问题：为什么AI带来的这场冲击，在人文学科里显得格外剧烈，甚至比在理工科更令人焦虑？答案在于，两类学科对"真伪"的验证方式存在根本差异。                   谈到特斯拉的未来，这次财报发布后还有一个点恐怕是马斯克想绕也绕不开的，那就是“万亿薪酬”之争。理工科的真伪最终要接受物理现实的裁决——实验数据如果造假，重复实验时终究会暴露；药物疗效如果夸大，临床实践最终会被病人的真实结果所检验。                   9月5日，特斯拉正式公布了针对马斯克的“CEO 绩效奖励”计划。物理现实是终极的、也是不讲情面的裁判，这使得理工科面对AI时，反而可以相对从容一些。即使AI参与了研究，真正的错误也会在现实世界中逐渐显现，制度未必需要过度依赖"申报"这样的前置约束，因为事后的验证机制本身就足够强大。    人文学科没有这样一个客观世界作为最终裁判。根据该方案，若所有目标达成，马斯克持有的特斯拉股份比例将升至 25%，其薪酬总额将以特斯拉股票形式达到9000亿美元以上。                   ISS与Glass Lewis两大机构联合建议否决方案，认为其条款存在“严重股权稀释风险”（可能导致特斯拉流通股增加超10%）。2018年类似反对虽失败，但本次股东投票前特斯拉已发起社交媒体反击。                   由工会与企业监督组织组成的联盟上线“夺回特斯拉”网站，呼吁投资者在11月6日股东大会上反对该薪酬方案。                   面对反对声，马斯克也进行了反击，不仅多次在X上表态，还投放了特斯拉广告，但有的广告并未宣传特斯拉产品，而是进行拉票、呼吁通过薪酬方案，称“特斯拉的未来掌握在你手中”。

|                    在这次的财报电话会议接近尾声时，“万亿薪酬”之争果然被问及，戏剧性的一幕也随之上演。在CFO塔尼亚发言的时候，马斯克打断并言辞激烈地表示：“我实在不敢相信自己在这里组建了一支机器人大军，然后因为ISS和Glass Lewis的愚蠢建议而被赶下台，他们根本就不懂。

| 一篇关于"正义"的论文，一部关于某个历史时期的阐释，它的真伪不取决于能否被重复实验，而取决于共同体是否相信、是否认可、是否愿意在此基础上继续对话——换句话说，人文学科对真伪的验证，天然地更依赖"过程痕迹"和"共同体共识"这两样比物理现实脆弱得多的东西。

| 我的意思是，那些家伙简直就是企业恐怖分子。过程痕迹，就是前面反复提到的那些逻辑裂缝、情感犹豫、反复推翻重来的笔迹，它们曾经是读者判断一篇文章是否经过真实思考的隐性凭证；共同体共识，则是学界长期磨合出来的、关于"什么样的论证方式值得信任"的默契。

| ”                    在发言的末尾，马斯克又说了一次ISS和Glass Lewis是企业恐怖分子。AI恰恰最擅长在形式层面把这两样东西都伪造出来——它能生成毫无逻辑裂缝的完美论证，也能熟练模仿共同体认可的学术腔调，而这种形式上的完美度，对文科证据体系的冲击，远比对理工科证据体系的冲击更致命，因为理工科最终还有一个物理世界可以兜底，文科的兜底机制，从一开始就只是"读者愿不愿意相信"。

|                    就这样，这场电话会议以马斯克那句“特斯拉处于关键转折点”开场，以马斯克对“万亿薪酬”之争的强烈反击收尾，其间讨论了很多东西，又好像什么都没讨论。    但这种脆弱性也恰恰给了文科一个理工科不太具备的反击资本：文科比理工科更有资格、也更有条件去理直气壮地要求"人的在场"。                   人们依然不知道FSD、Robotaxi和擎天柱人形机器人更详细的时间表，特斯拉的股价诚实地反馈出了市场的情绪——这次的饼，实在不怎么样。

| 真正深刻的洞见，往往不是从检索和拼接中产生的，而是从漫长的阅读积累、田野中的具体际遇、人生本身的挫败与重来中生长出来——这些经验带有极强的非计算性，它们无法被简化为可供模型学习的语料，因为它们的核心不是"信息"，而是"这个具体的人，在这个具体的生命阶段，撞上了这件具体的事"。                   参考资料：          1、36氪汽车：《特斯拉中国筹备「简化版」车型，预计2026年投产｜36氪独家》          2、中国经营报：《特斯拉驶入十字路口》          3、每日经济新闻：《特斯拉，大消息！股价震荡，在中国市场销量下滑，市场份额缩水》                    本文来自微信公众号：字母榜，作者：毕安娣，编辑：王靖。AI可以模拟论证的形式，却很难在短期内模拟"一个人真的经历过什么、因此真的相信什么"这件事本身。这意味着，文科在这场冲击里，既是最脆弱的一方，也恰恰是最有理由重新强调"主体在场"这个价值的一方——它输不起对过程和共识的信任，却也正因如此，最应该把评价的重心，从"文本读起来像不像深刻"，转移回"这个判断背后，是否真的站着一个用生命经验做过担保的人"。    回到最初的问题：文科防范AI，能防范滥用AI的庸人吗？现在可以给出一个层次更完整的回答。它能，在一个具体而有限的意义上：它给"借AI伪装省察"这一条特定的作弊通道重新装上了时间、责任与主体投入的门槛，也在版权制度的意义上，为那些认真投入的人保住了一份继续投入下去的理由，减缓了信号失灵和思想通货膨胀的速度。    但同时它又不能，因为在一个更根本的意义上，它无法消灭庸俗化本身。庸俗化的真正生产线——追风口、堆引文、套锤子、包装黑话、困守芝麻、依附导师——从来不需要AI的参与就能自我复制，它的病灶在评价体系的激励结构里，而不在算法里。    这道防线值得保留，但不能被高估。

| 它像给一条本就漏水的河道加了个局部闸门，能让"AI偷懒"这条支流流得慢一些、代价高一些，却挡不住整条庸俗化的河流。

| 真正需要触动的，是上游的激励机制：如何让"有风险的深刻"在职业发展中获得比"安全的平庸"更高的回报？如何让一个花三年时间打磨一部专著的人，不至于在纯粹的数量竞赛里输给一个提示词高手？如何重建一套评价体系，让它至少能重新分辨"真正的思想"和"完美的表达"？这涉及期刊导向、评价标准、导师制度等多重改革，其难度远大于制定一张申报表格。AI没有制造这个问题，它只是第一次让这个问题拥有了工业化的生产能力，也因此第一次把这个问题逼到了所有人都无法再假装看不见的地步。

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Published on:01:53:46