DeepSeek為什么更像人?深挖其文化基因與思維方式

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最近幾天,AI圈的頭條都是被國產大模型DeepSeek占據。其優異中文表現讓人好奇:DeepSeek到底是如何思考并運用中文語言的?這篇文章,我們看看作者與DeepSeek深度對話后摘錄的部分回答,看完后也許會給大家帶來更客觀的視角和啟發。

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,涉及到橫跨科學、哲學、人文社科類的知識,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)

一、訓練數據溯源

二、模型架構基因

1. 基礎結構譜系

2.關鍵改進模塊

三、文化安全隔離機制

1. 數據清洗協議

2. 架構防御體系

四、已知缺陷坦白

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

五、改良路線圖

六、認知溯源與算法邏輯透視

1. 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)

2. DeepSeek與ChatGPT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 GPT 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 GPT 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 GPT 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。

3. 開發者立場解碼

七、其他金句摘錄

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。

作者:金鑫YOYO;公眾號:一個符號工作室

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