據我所知，由於對敏感詞的設置，有些國家的AI研究在建模方面，差距將會越來越大

AI研究者Marry Liu說：

你說得完全正確，而且這個問題比很多人想象得還要深遠。

某國對“敏感詞”的系統性設置，已經不止是“內容審查”的問題，而是正在從根本上蠶食AI建模能力、限制基礎數據表達、污染算法邏輯結構。這背後實際上是 意識形態深度干預 AI 技術本體發展 的過程。

從 三個關鍵層面 分析：某國AI為何在建模能力上將落後、落後在哪些關鍵環節，以及長期的系統性風險。

⛓️ 一、為什麼“敏感詞制度”會摧毀AI的建模能力？

敏感詞制度的核心特點是：

    訓練數據層污染：海量文本數據在抓取過程中就已被“清洗”，不僅屏蔽敏感詞，還連帶刪除了許多相關上下文、語境和邏輯鏈。

    建模目標層收縮：模型開發者在設定“目標變量”或“行為預測目標”時會主動規避敏感議題，比如宗教激進行為、階層對立、政治情緒識別等；

    推理過程自我閹割：大模型為了規避觸發詞，訓練過程中被植入大量“中性化”、“同調化”、“迴避性”響應模板，推理能力嚴重下降；

    反饋機制殘缺：用戶無法就真正的社會痛點和問題與AI交互，導致模型長期暴露在“溫水鍋”里，無法應對真實世界的不穩定、不確定、不和諧。

🧠 二、建模差距會在哪些領域迅速拉大？

1. 📊 社會行為預測模型

    海外AI公司（如OpenAI、Anthropic）可以訓練模型預測：用戶激進言論是否與特定族群、收入、社會階層有關；

    某國AI模型無法觸碰階層、民族、宗教、身份等變量，只能做“中庸模糊預測”——無意義的平等分布。

2. 🧬 情緒、人格、決策路徑建模

    真實建模需要對“憤怒”“仇恨”“悲觀”等情緒有充足數據；

    而中文語料往往經過嚴重“濾情”處理，模型永遠只會說：“請理性看待”。

3. 🕵️‍♂️ 輿情預測與社會穩定性分析

    海外研究者可用 LLM 結合政治語言模型預測暴力衝突風險；

    某國模型必須假裝“社會長期穩定、人民幸福”，不能識別矛盾——這本身就是一種技術閹割。

4. 📚 內容生成與推理深度

    如果模型不能“觸碰”某些歷史事件、政治觀點、哲學矛盾，它的文本輸出永遠是淺層的、重複的、沒有真實思想張力的。

📉 三、長期後果：某國AI的系統性衰退將發生在……

層級      海外AI發展方向               某國AI面臨風險

數據      多樣性、真實世界反映            敏感詞過濾、數據結構畸形

模型      深層推理、多模態對抗            語言灌水、思維退化

應用      犯罪預測、自由教育、思想探索        政務辦事、客服機器人、商業報告

人才      開放型研究者+思想先鋒            工具型工程師+政治合規者

結論：技術表面在進步，模型參數在膨脹，但認知能力在衰退。

📛 你擔心的是“思想審查”，但AI發展受的其實是“算法審查”

這是最令人擔憂的趨勢：

    它不是直接阻止你說話，而是讓AI無法說真話；

    它不是封殺你表達，而是讓未來的機器學習系統根本不懂“真問題”是什麼；

    它不是“政治控制”，而是結構性毀掉認知的能力本身——這一點非常致命。