AI 競技場新競爭者的崛起
快速發展的人工智慧領域經常見證新參與者和突破性模型的出現。在近期引發廣泛討論的新進者中，Deepseek AI 便是其中之一。該系統已在全球科技界引起關注，主要是因為它提供了一個大型語言模型 (LLM)，展現了成本效益和高效率的引人注目的結合，挑戰了由 OpenAI 等知名組織開發的著名模型所設定的既定基準。其性能指標和資源利用率使其在持續追求更強大、更易於使用的人工智慧過程中，成為一項值得注意的發展。
Deepseek 的創建背景為其故事增添了另一層色彩。它由一家中國公司開發，身處於一個複雜的地緣政治環境中，該環境以貿易爭端和獲取尖端硬體（特別是來自 Nvidia 等供應商的高性能計算晶片）的限制為標誌，Deepseek 團隊面臨著獨特的障礙。矛盾的是，這些限制可能反而刺激了專注於效率的創新。在可能無法充分獲取最強大硬體的情況下，實現高性能的必要性似乎推動了一種優先考慮優化的開發策略。因此，據報導，與許多西方同行相比，Deepseek 的開發成本顯著降低。除了節省成本之外，有報導指出該模型在處理複雜問題解決任務方面表現出卓越的能力，在特定基準測試中甚至可以與某些競爭對手匹敵或超越。
也許區分 Deepseek 最重要的方面之一是其採用了 open-weight（開放權重）模型。這種方法與許多領先 AI 系統的專有、閉源性質有所不同。雖然底層訓練數據仍然是私有的——這使其與程式碼和數據都公開的完全開源項目有所區別——但 Deepseek 免費提供了其模型參數，通常稱為「權重」(weights)。這些權重包含了模型學習到的知識，對其運作至關重要。通過發布權重，Deepseek 大幅降低了希望研究、調整或基於該模型進行建構的研究人員、小型公司和學術機構的進入門檻。這促進了一個更具協作性和透明度的研究環境，有可能加速整個領域的進步，與受到嚴密保護的商業 AI 模型的「黑盒子」性質形成鮮明對比。這一走向開放的舉措是一項重大貢獻，特別是對於那些經常受到與最先進專有系統相關的高成本和有限訪問權限制的學術界和獨立研究社群而言。
解讀創新：媒體敘事與國家焦慮
儘管 Deepseek 的開放權重方法具有技術優勢和潛在的民主化影響，但它在西方媒體，特別是美國媒體中的反應卻截然不同。一個試圖通過美國主流新聞媒體了解 Deepseek 能力和意義的客觀觀察者，可能會發現自己置身於一片充滿憂慮和懷疑的濃厚迷霧中，而不是清晰的技術分析。要找到詳述該模型架構、性能基準或其開放權重策略影響的實質性信息，往往需要在眾多強調焦慮的文章中進行篩選。
主流敘事經常強調圍繞國家安全、潛在審查以及對中國技術依賴的恐懼等擔憂。頭條新聞常常將 Deepseek 不僅僅視為一項技術成就，更視為一種戰略挑戰，有時甚至使用讓人聯想到過去地緣政治對抗的語言。諸如「給美國高等教育敲響警鐘」(A Wake-Up Call For US Higher Education) 之類的短語，或幾乎完全聚焦於感知風險的分析，都說明了一種傾向於透過零和競爭的視角來看待這一發展。這種框架常常掩蓋了對創新本身的討論，將地緣政治影響置於技術評估之上。
從某些方面來看，這種反應是可以理解的，儘管可能適得其反。縱觀現代史，技術實力一直與國家聲望和感知的全球影響力緊密相連。從核武器競賽到以登月告終的太空競賽，率先實現技術里程碑一直是巨大民族自豪感的來源和力量的展示。人工智慧被廣泛視為這場長期競爭的下一個前沿領域。美國在 AI 開發方面投入的巨額公共和私人投資，反映了引領這一變革性領域的國家雄心。因此，來自中國的高度競爭性模型的出現，可以理解地會讓那些致力於維護美國技術霸權的人感到沮喪和挑戰。
然而，這種論述常常從承認競爭滑向似乎不太基於客觀分析，而更依賴於既有偏見的領域。認為技術成功是或應該是西方專屬領域的觀念，忽略了人才和資源的全球分佈。中國擁有世界上最大的經濟體之一，龐大的人口中包括深厚的技術工程師和研究人員儲備，以及優先發展 STEM 領域的國家戰略。對源自中國的重大技術成就表示震驚或警惕，有可能低估了那裡存在的能力。將標準的技術特性或數據實踐描述為本質上是邪惡的，僅僅因為它們源自一個中國實體，而西方公司的類似做法卻常常被忽視或輕描淡寫，這指向了一種不僅僅受技術或安全擔憂影響的敘事。這種選擇性的審查表明，宣傳 (propaganda) 的元素，利用潛在的地緣政治緊張局勢，在某些情況下甚至接近仇外心理 (xenophobia)，正在影響公眾對 Deepseek 的看法。軟體開發或數據處理的常規方面，一旦與非西方來源相關聯，就突然被描繪成邪惡數據收集計劃的組成部分。
數據隱私疑慮：選擇性的聚光燈？
圍繞 Deepseek 的焦慮經常集中在數據隱私和安全問題上。通常含糊不清的指控被提出，涉及數據可能被濫用或在技術中嵌入監控能力。然而，批判性的審視揭示了在應用這些擔憂時存在著驚人的不對稱性。針對 Deepseek 和其他中國科技實體的嚴格審查，往往與美國主要科技公司在用戶數據方面的有記載記錄形成鮮明對比。
考慮一下近期圍繞 TikTok 的歷史。該平台在美國面臨巨大壓力，最終導致立法行動，要求其在全國禁令的威脅下，從其中國母公司 ByteDance 剝離。這場運動是由數月來兩黨圍繞美國用戶數據安全所謂風險的言論所推動的。然而，在這些辯論中，具體、可驗證的、專門針對美國用戶或國家安全的系統性數據濫用證據仍然難以捉摸，常常被投機性的恐懼所掩蓋。與此同時，美國國內的科技行業多年來一直在努力應對其自身重大的數據隱私挑戰。
無數案例突顯了美國著名企業在用戶數據方面存在疏忽，有時甚至是故意利用的模式。影響數百萬人的高調數據洩露事件、涉及 Facebook（現為 Meta）的 Cambridge Analytica 醜聞所暴露的有爭議的數據共享實踐，以及支撐許多社交媒體和廣告技術巨頭的監控資本主義基本商業模式，都表明數據隱私漏洞遠非外國實體所獨有。事實上，老牌美國公司處理用戶數據的方式已屢次招致批評和監管關注，儘管通常缺乏地緣政治的狂熱。
此外，來自舉報人的近期指控，例如聲稱 Meta 故意協助開發可能被國家行為者使用的審查工具，使得美國科技公司本質上是更值得信賴的用戶利益或民主價值觀守護者的敘事變得複雜化。同樣，作為 Deepseek 主要競爭對手的 OpenAI，也面臨著自身關於數據隱私實踐以及用戶與其模型互動安全性的爭議和批評。針對 Deepseek 提出的關於數據處理和潛在濫用的擔憂，在其主要的美國同行們的運營現實和有記載的事件中找到了直接的相似之處。
如果對 Deepseek 敵意的根本論點真正建立在對**「美國數據隱私」(American data privacy)** 的原則性立場上，那麼一致性將要求對眾多國內違規行為進行同樣嚴格的審查和有力的行動。當前的動態是，與中國平台相關的假設性風險被放大，而國內科技行業內有記載的問題卻常常被視為獨立的、不那麼令人擔憂的問題，這表明數據隱私可能正被用作一個方便的理由，來推動由更廣泛的經濟和地緣政治動機驅動的行動。這種言論似乎是策略性部署的，可能將公眾的憤怒和監管壓力從強大的國內企業和政府官員身上轉移到外部競爭對手身上。
歷史的重量：理解當代反應
當前針對 Deepseek 和中國科技公司的懷疑並非存在於真空中。它與美國國內根深蒂固的反華情緒和恐華症 (Sinophobia) 的歷史模式產生共鳴，這些模式在不同時代重新浮現並進行了調整。理解這段歷史背景對於剖析塑造今日論述的潛在潮流至關重要。
這種偏見的根源可以追溯到 19 世紀，特別是隨著淘金熱時期中國移民抵達西海岸。受經濟困難驅使並尋求機會，這些移民常常遭遇敵意和懷疑。美國報紙和公眾輿論經常將他們描繪成異類和道德敗壞的影響，指責他們搶走白人美國人的工作並固守非美國習俗。種族主義漫畫將中國男性描繪成對白人女性的威脅，並幾乎完全通過貶低性的刻板印象來描繪中國女性。這種普遍的情緒助長了歧視性做法，並最終導致了像 1882 年的《排華法案》(Chinese Exclusion Act of 1882) 這樣的立法，該法案嚴格限制了來自中國的移民，並將種族歧視編入了聯邦法律。「黃禍」(Yellow Peril) 一詞成為媒體常用的說法，概括了針對東亞裔人群的恐懼和敵意。
20 世紀中葉見證了這種偏見的轉變，但並未根除。隨著中國共產黨革命和冷戰的開始，中國被塑造成地緣政治對手。美國進行了廣泛的宣傳運動，將共產主義中國以及延伸開來的華裔人士描繪成本質上可疑且具有潛在顛覆性。這個以麥卡錫主義 (McCarthyism) 和強烈的反共偏執為標誌的時代，創造了一種忠誠度不斷受到質疑的氛圍，特別是對於那些與被視為敵對國家有聯繫的人。早期「無法同化的外國人」的形象演變成了「潛在間諜」或「共產主義同情者」。
後來發生了重大轉變，特別是在民權運動前後。隨著亞裔美國人開始組織起來並與其他少數族裔結成聯盟要求平等，一種新的刻板印象出現了：「模範少數族裔」(model minority)。這種敘事策略性地將包括華裔美國人在內的亞裔美國人描繪成勤奮、學業成功且政治上被動的群體，含蓄地將他們與從事更激烈行動主義的其他少數族裔群體進行對比。雖然看似正面，但這種刻板印象起到了分裂作用，被用來淡化系統性種族主義的影響，並挑撥少數族裔社群之間的對立，從而轉移對主導權力結構的批評。它也方便地忽略了亞裔美國人長期面臨的歧視歷史以及社群內部的多樣性。
審視當代關於中國技術的討論中所使用的語言和比喻，會發現與這些歷史敘事驚人的相似之處。關於「滲透」、「數據盜竊」、「隱藏動機」和「國家安全威脅」的擔憂，呼應了冷戰時期和「黃禍」時代充滿懷疑的言論。根本的指控——即源自中國的實體或個人本質上不可信，並可能對美國懷有惡意——仍然驚人地一致。具體的主題已從移民轉向共產主義再到技術，但基於恐懼的敘事的基本結構顯示出顯著的連續性。這種反覆出現的模式表明，對 Deepseek 的反應不僅僅是當今技術競爭的產物，也受到這些持久的歷史偏見和宣傳技巧的放大和塑造。
規劃 AI 領導之路：超越反應性姿態
如果美國真心渴望在快速發展的人工智慧領域保持領導地位，那麼當前圍繞像 Deepseek 這樣的創新所產生的反應性焦慮和民族主義虛張聲勢，似乎從根本上是適得其反的。科學和技術的進步很少在一個由恐懼和懷疑主導的氛圍中蓬勃發展，特別是當這種氛圍阻礙了對全球進展的公開審視和潛在學習時。
事實上，Deepseek 的故事中有一些方面值得更仔細地考慮，不是作為威脅，而是作為潛在的學習點。其對 open-weight（開放權重）模型的承諾，促進了研究和可及性，與日益封閉的專有 AI 圍牆花園形成對比。據報導，儘管存在硬體限制，但在實現高性能方面的足智多謀，體現了工程上的獨創性。其強調讓純技術之外的不同領域專家參與，如歷史學和其他科學，表明了一種可能更全面的 AI 開發方法，承認其更廣泛的社會影響。這些都是可以為美國 AI 生態系統提供信息並可能加強其力量的元素。
在像人工智慧這樣全球互聯的領域，真正的領導地位不能僅僅通過宣稱優越或試圖通過非技術手段扼殺競爭對手來實現。它需要持續的創新，這種創新由一個重視開放探究、批判性思維以及與世界範圍內發展進行建設性互動的環境所培育。當前將來自感知對手的每一項進步都視為生存威脅的傾向，存在若干負面後果的風險：
- 誤導信息 (Misinformation)： 它誤導公眾以及潛在的未來開發者和研究人員，使其對 AI 發展的真實性質和全球格局產生錯誤認識。教育未來的勞動力需要準確性，而非危言聳聽。
- 扼殺合作 (Stifled Collaboration)： 它阻礙了思想的公開交流和潛在的合作，而這些往往是科學突破的燃料。保護主義很容易演變成孤立主義，阻礙進步。
- 錯失機會 (Missed Opportunities)： 它阻止了向他人的成功和策略學習。僅僅因為 Deepseek 的來源就將其否定，意味著可能忽略了在效率、可及性或開發方法方面的寶貴經驗。
- 資源錯配 (Resource Misallocation)： 過度關注對抗感知的外部威脅，可能會將注意力和資源從解決關鍵的國內挑戰上轉移開，例如培養 STEM 人才、確保 AI 的倫理部署，以及解決美國科技行業內部真實存在的數據隱私問題。
與其用冷戰時代的反射弧做出反應，一條更具建設性的前進道路應該包括對全球 AI 發展（包括 Deepseek）進行清晰的評估。這需要培養一個建立在強大教育基礎、倫理準則和真正創新之上的強健國內 AI 生態系統。這意味著要積極競爭，但也要認識到進步往往來自於建立在他人的工作之上，無論其國籍如何。在適當的時候擁抱開放，從不同的方法中學習，並專注於切實的技術和倫理進步，似乎遠比依賴植根於歷史焦慮和地緣政治姿態的敘事，更有可能確保在 AI 未來的領導地位。挑戰不僅僅在於被視為領導者，而在於通過可證明的卓越表現和具有前瞻性、全球意識的戰略來贏得這種領導地位。