文 | 难得君

“难得说”和“大叔难得”因为写了李嘉诚的事，被迫休息半月，以后大家就在这个号看我的文章吧，感谢您的不离不弃！

今天聊聊网络热词“恨国党”，那什么是“恨国党”，他们究竟是怎样的一群人？

在当代舆论场中，"恨国"概念正经历着吊诡的语义重构。

传统语境中的极端否定者已蜕变为新型认知模式的代名词，那些将建设性批评等同于叛国行为的群体，正在重塑公共话语的边界。

当建筑工人追讨欠薪被斥为"传播负能量"，当急诊科医生陈述医疗挤兑现状被冠以"唱衰体制"，当经济学家剖析结构性矛盾被指控"敌对势力"，我们正目睹一场人类认知的荒诞剧。

这种认知模式遵循着严密的运作机制：算法助推的信息茧房构建认知屏障，群体极端化催生非黑即白的思维定式，道德绑架式的话语压制不同声音。

就好比数字时代的"认知洞穴人"，他们宁愿在虚拟幻梦中构建理想国，也不敢直面阳光下的阴影。

这种思维模式与历史上的黑暗文明时代形成共振，明代东林党人的"妄议朝政"，撕大淋时期的"人民公敌"，都是不同时代演绎的排斥异见的相同剧本。

雅斯贝尔斯警示的"思维简化症"，在当下显现为新型社会病征。

当复杂的社会肌理被简化为非黑即白的政治判断题，当多维的现实图景被压缩成单色系的颂歌画卷，这种认知退化正在制造危险的现实力场。

统计局的宏观叙事与外卖骑手的生存体验之间，专家论证的结构优势与毕业生的就业困境之间，逐渐裂变出难以弥合的认知鸿沟。

这种认知闭环的破坏力在历史长河中早有预演，晚清士大夫在鸦片战争的炮火中仍沉醉于"天朝物产丰富"的梦境，昭和参谋们在核爆蘑菇云升起前坚信"大和不灭"的神话。

拒绝真相的认知体系，终将在现实法则的审判台前崩塌。

真正的文明韧性，来源于直面缺陷的勇气与自我革新的智慧。从子产不毁乡校到魏征尸谏，从李光耀的"批评性媒体观"到芬兰的批判性思维教育，文明存续的密码始终写在兼听则明的政治智慧中。

德国基本法创设的反对党质询权，新加坡民情联系组的"挑刺机制"，都在制度层面守护着认知系统的开放性。

数字时代的理性重建需要创造性的对话机制，借鉴德尔菲法的匿名研讨消除身份偏见，引入"红蓝对抗"辩论模式激活思维碰撞，构建数字议政厅打破信息茧房。

当我们在元宇宙中搭建古希腊广场，在区块链上铭刻多元声音，技术反而能成为治愈认知偏狭的良药。

站在文明演进的长河中回望，那些真正推动社会进步的力量，从来不是盲目的歌颂者，而是直面问题的改革者。

无论是明治维新的"求知识于世界"，还是罗斯福新政的"炉边谈话"，历史进步的密码永远都是实事求是。

守护社会认知的清明，唯有保持睁开双眼的勇气，才能在光明与黑暗的交织中，走出真正的路。

家里的孩子犯错误了，不是视而不见和一味的夸奖，这是在害他，说明你恨他。真正的爱孩子，是指出他的错误，纠正他的错误。

所以，告诉那些歌者，你们才是真正的恨国党，因为你们从来不懂什么是真正的爱国？

爱国不是喊口号，而是深爱这片祖祖辈辈生存的土地，希望这片土地上的同胞，活的有尊严，有自由，能够享受到公平和正义，能够过上幸福的生活。

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昨天发现 AAAny 更新了发图的功能，于是就顺势发起了一个讨论 AIGC 的话题。

轶轩在话题下问我为什么对外发表的图都是一些细节比较丰富的类型，是否有基于 AIGC 的生成方式而做的一些突破方向的尝试。我觉得，针对这个问题，我可以在对他的回复上，再做一期视频来谈一谈我的观点。

但与此同时，我也想做一些「简练」或「抽象」的图来辅助说明我的看法。于是，今天在工作之余，用一些碎片时间，做了一些图出来。

对此，我尝试比较随意地做了一些「东西」。它们都没有什么明确的「表达」，仅仅只是我随手写的一些 prompt，或者就是在 Midjourney 的社区里复制修改的 prompt，最终出来的东西都是一眼看上去有一些「意境」或者没那么精致细节的但表现比较能唬住人的图像。

你会发现，在这些人类认为偏「抽象」的表达上，AI 反而是比较容易做「好」的。

但是，这种好不是真的好，只是这些风格上，并不需要对细节有很认真的考据，在表现层面上是非常容易「糊弄」的。

这也是现当代艺术作品常常被人诟病的原因之一，因为那些作品浓缩了大量的思考和抽象提炼，但表现形式上，其实并没有比传统艺术更复杂，或更需要技艺和体力上的付出。也就是说，作为当代艺术最核心的「观念」，在完全不需要理解的情况下，一个外行的人或者一个数据量管够的 AI 就可以模仿出「看上去像那么回事」的东西。这种模棱两可的状态，恰恰是江湖神棍和 AIGC 擅长处理的对象。

这里说的「糊弄」「神棍」并非贬义，而是借着世俗的话语体系来表达，这样的「生成作品」并不需要 AI 具备「意识」和「创意」也可以轻松地实现。

那么，什么东西是更难的呢？

细节，是令人信服的细节。

这些是我用 AI 生成的男士剃须刀的设计方案。

你会发现，这些方案咋一看是那么回事，但只要你多看两秒，立刻就会意识到它不对。它们的空间关系、形态的处理、物理交互的关系、电子器件的布局，通通都有很大的问题。这些就是不可信的细节。

因为 AI 实际上并不理解它学习的那些图像。

这些令人信服的关键点，是无法糊弄的。因为它们当中包含了大量精确的思考和训练，也包含了海量的脑力和体力劳动，如果一个「智能体」不理解一个图像背后的复杂逻辑，那么它就没有办法真正地创作出这个对象。它只能模仿，只要模仿得足够像，就可以唬住外行。但是对于以此为生的从业者，这样的智能工具，还不足以成为生产力。设计师可以用这样的工具拓展自己的思维，但这些过程并不能替代设计行为。

从创意到落地，中间还有漫长的路需要人类设计师去走完。

现阶段，更适合工业设计使用 AIGC 的方式是这样：

我的意思并不是让 AI 画手绘图，这仅仅是一种表现方式。但是，这是一种不需要追求精确的表达方式，很适合 AI 用「抽卡」的方式来快速堆想法。除了这种，当然也可以让它生成上面剃须刀那样的图，但同样的，目的不在于出方案，而是借助 AI 的海量数据库，快速地堆出一批发散性思维的「胡编乱造」的混杂图像来。

人类的视野有限，但 AI 看得一定比人类个体的平均值多。

工业设计不是天马行空地想象，它是一种「劳作」。

从初期的构思，从草图推延到模型和效果图，再从设计方案导入结构设计和工艺、制程，这意味着工业设计不是一项纯脑力劳动，不是一种只运行在计算机里的行为。它包含的体力劳作同样是设计的一部份，甚至可以说，是更关键的那部份。这种体力劳作，不仅仅是肌肉和工具的配合，更是人脑对环境、事件、社会群体、物质的反应和处理，设计师的动作意味着这个人对世界的认知。这种程度的认知，对于只运行在计算机内，仍然缺少复杂的传感器和理解过程的 AI 而言，暂时还是无法实现的。

我当然相信它未来会具备这样的能力，但是在目前的技术条件下，依然需要大量的人类来完成这些真正代表了「智能」的「体力劳作」。

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