2026 年，除了世界和平、制造出更方便的自动中文打字机，我并没有太多的新年愿望。
而在中文互联网里，我也没有看到其他的愿望。
听着东京的钟声，恰好读到了一段很有趣的文字：
“Human tribes, in contrast, tend to coalesce over time into larger and larger groups. Modern Germans were created from the merger of Saxons, Prussians, Swabians and Bavarians, who not so long ago wasted little love on one another. Otto von Bismarck allegedly remarked (having read Darwin’s On the Origin of Species) that the Bavarian is the missing link between the Austrian and the human.”
Sydney 已经开始放烟花了。
Beijing 就不指望了。
Why Nations Fail?
从日本的“三ない運動”，到大陆的“禁摩限电”，在现实世界中都落得实质性失败。
从“暴走族”到“鬼火少年”，这些边缘文化群体，反而都成为了“国家失败”的见证人。
It's been shown that we're generally not that great at logical thinking.
It took over 100,000 years for Homo to evolve. But Venn diagrams didn't appear until less than 150 years ago. The four-element Venn diagram only came about less than 50 years ago, and the connection with prime numbers has only really been understood for the last 20 years.
Even worse is the 'built-in coding' within certain cultural groups. When expressing time in months, they use a vertical coordinate system like 'up' (上) and 'down' (下); yet when shifting to days, they switch to a horizontal coordinate system of 'forward' (前) and 'back' (后).
More troubling still, two entirely distinct markers, '明' and '昨', are interposed between them. However, there never ever be '昨月'.
我在上世纪末初领，所以拿过两个 6 年、一个 10 年，目前是长期有效。
当年如果在德国考，可能就直接拿到 99 年有效（那一版在证件上无期限）。
我并不认为自由意志也是人类的”共同想象“，只是比较稀缺。
至少，远比稀土更加稀少。
It doesn't have to be humanoid. Think about the "smart" car, never in the shape of a horse.
"Consequently, despite the appearance of many new human jobs, we might nevertheless witness the rise of a new ‘useless’ class. We might actually get the worst of both worlds, suffering simultaneously from high unemployment and a shortage of skilled labour. Many people might share the fate not of nineteenth-century wagon drivers – who switched to driving taxis – but of nineteenth-century horses, who were increasingly pushed out of the job market altogether."
Looking at how many small restaurants have closed in Guangdong, it seems like the prediction in 21 Lessons for the 21st Century is right—at least in some political systems.
在 24 小时内，微信读书向免费用户关闭了AI 朗读和 AI 翻译服务，只保留"AI问书"。
不同于言语，操作基于图形符号的文字信息，并不是人类的本能，而是被人工制造的工具之一；任何一种工具的适用性，也都无法脱离哈耶克之手的影响。
“AI是好奇的懒人的福音”——甚至，可以称之为“神迹”。
"Artificial intelligence language models such as those that power ChatGPT don’t offer an easy solution. They don’t have embodied knowledge. "
It's so true, the "intelligence" can't mark the front end of a bike correctly, still.
This is brilliant!
FYI, the very first BMW Motorrad K engine, was designed as a 'Kompakt' automobile engine with dry clutch, and single swingarm transmission.
一点 ChatCPT 不知道的基本常识：
早在文字被发明之前，人类是这样交流的：
当发现一群猎物时，你和同伴比划了一下，他点点头回去找帮手；
同伴们赶到，你们形成了包围后，你大吼一声带着所有人冲出去；
完成猎杀后，猎手们将一头猎物宰杀分食，所有人围坐在一起，交流着刚才行动的回忆。
伴随工业革命普及了义务教育之后，人类是这样交流的：
你匆匆写了一张便条，在街头叫住一个男孩，让他送到 221B Baker Street 去，有一位华生医生会给他两先令的跑腿费；
发现了一封重要信件之后，你快速浏览一遍，然后交给在场的医生、警官和其他人传阅，关键线索就这样出现了；
你们破获的这起谜案登上报纸后，酒馆里的人们就报道中的细节争执不休，直到后半夜被老板娘轰出门。
在伦敦的至暗时刻，人类是这样交流的：
萤幕上的光点信息，被雷达站通过军用专线汇报给大本营；
大本营将情报整理后，由戴着耳机的作战室女兵们在沙盘上将对应的动态用模型进行标注，一如千年来被成为“棋”的游戏；
新的指令被通过无线电传递到战斗机群之中，混杂着各个机组的呼叫、咒骂与求救。
从史前时代，到现在的数字空间，点对点、群组广播，和对等网络，就是信息传递的三种主要方式。
以上这些，都可以汇聚在一个简洁的公式中：G = (V, E)
从目前的情况看，这张图的“含金量”还会持续上升很久：https://www.reddit.com/r/explainitpeter/comments/1pflais/explain_it_peter/
不是反对使用 NSFW，而是如果你要运营一个在线社群，就要考虑一套非常复杂的博弈规范。NSFW 这种自声明标记，只是其中之一。我先讲一点旧事，你可能就好理解了。
在接触 IRC 之前，我们先玩的是无线电，就遇到过中继网络相关的社区治理问题。
“无委会”给我们提供的中继频点是 438.XXX 。任何人购买一部具有基本功能的手持机，例如健伍的 71-A，就可以接入这个中继点，对这个中继点覆盖的所有接收器进行广播。
这个社群有非常严格的管理规范，要带着自购设备前往指定地点登记身份和设备信息、接受相关培训，以及年检。理论上——只是理论上 ——如果被发现使用未经登记的设备发送信息，是违反无委会管理条例的行为。
那么，问题就出现了：由于是开放频点，使用未经备案的发射器并不能被阻止接入。在 Nostr 网路中，对应的就是 Sybil attack。实际上，相比传统的无线中继网络，攻击者的成本更加廉价，连硬件设备的费用都省了。
有公共规则，必然有规则的对抗者——要求机动车“礼让行人”，就无法解决“中国式过马路”。
后来，在我们用于内部联系的中继台上，采用了哑音码设定。在保持能够通过中接收受无委会频段广播的时候，可以避免发射内容被广播到大中继上。这就类似于你在开放的 Nost 网络中，建立一个限定（部分）中文使用者访问的 Relay。
但是，我们最后不得不限定在长途旅行等情况下使用这个中继，原因就是哑音码的失控问题。
每一个人都会遇到新朋友，而每个新朋友的行为，都是不可控的——如果成年人从不违反任何规则 ，就不需要现实世界中的垄断性合法暴力机构，也被称为“（现代）国家”。而任垄断性合法暴力机构——包括我们在 DZBBS 开发期间产生的“站长”“版主”等角色——都是人类，就无法避免人类的政治问题。
对于 NSFW 的应用要求，就很可能产生类似导致 1996 年 IRC 大分裂事件的“规范战争”——NSFW 不仅是 pornography 内容，还有类似 The Satanic Verses 的内容，甚至“粽子甜咸”这样的文化冲突 ——并几乎无法避免 上升为人身攻击。
而如果要求邀请人承担“连坐”责任，看起来与扩大社群的目的之间，可能会具有自洽矛盾。
这是一个非常有趣的文化问题。
我在之前说过，自己在移动端默认的 feed 流是 global。翻阅过大量的 NSFW 标记内容后 ，结论还是印证了我们多年前在内训中强调的（线下）社交原则：慎重对待以下话题——宗教、政治，和性。
NSFW 不同于举报-封禁机制 ，是一种基于文化规范的自限制声明行为。
这表示：对于不同的文化部落，同一个 note 的内容可能会让某些阅读者感到冒犯，但作者并非针对特定个人，或者其认同的文化准则——后者包括信仰、真理、公序良俗等等复杂的文化规范。
例如，我关注的一位日本Youtuber，主要内容就是带着收养的街猫日常散步。她在制作内容时，不仅会尽量采用低角度拍摄，也会对进入镜头的车牌号等隐私信息进行模糊化处理。相比之下，还是那位喜欢拿“中国人踢奈良鹿”之类话题炒作的日本“正能量”网红，明显流量高多了。
构建了 Web2.0 的“病毒增长模型”——也是社媒平台上泛滥的部落主义、信息茧房的基础——与 Pareto optimality 原则之间，是否具有某种基本的逻辑矛盾？
以及，在经济框架中，大陆对于去中心化的数字货币政策，相比 GFW 可能是更大的增长阻碍。
说一下我个人的体验，供参考：
1. Nostr的“基因”是“抗审查”，这也是我宁肯与2004年构建的互联网身份割裂的原因。相比“用真的名说假的话”——例如基于多重认证的大陆网络社交媒体平台上的“赛博红卫兵”——更适合“用假的名说真的话”。那么，在国际社交媒体平台上活跃的意识形态 KOL，包括宣称自己在被追踪、威胁的——例如“白纸党”——为什么又没有在这个更安全的系统中活动？近期的宏福苑大火之后，除了一些RSS机器人之外，在这个平台上还有其他相关的内容吗？
2. 在Internet上充沛到过载的信息基础上，以及LibreTranslate、DeepL等近乎零成本的机器翻译工具普遍内置的情况下，如果“中文圈”还有知识匮乏的感觉，是否并非 一种技术性问题？例如，在Wikipedia上，页面数量相比维基百科更具优势的吴语版，也是在中文系统上构建的，但页面内容质量大多 Better than nothing。
3. 在 IRC 大分裂那年，我开始使用 Internet。实际上，今天IRC还是我在使用的重要工具之一，用于和维基百科的管理团队沟通。而在Wikipedia之上，并不存在这种需求。相反，我可以直接对page进行修订。那么，对于同一项人类共同知识的构建、维护，我会更偏好于使用英文，还是中文？
最后，一个问题：为什么要在系统中设计 NSFW？如果你不喜欢某个帐号发布的内容，完全可以block/mute掉，即便还不到值得举报的情况。
我自己是放弃 Bluesky 切换过来的，源于一篇文章的启发：https://www.lynalden.com/the-power-of-nostr/
对于非技术背景使用者，作为 Nostr 101 也可以 。
1600 A.D，不到 10 年之间，人类发明了显微镜和望远镜。科学观测的被拓展，进而推动了科学认知系统的发展。在下来的 400 年中，工业化突飞猛进。对于不同的文化部落，世界大不相同。
1977 A.D，Voyager 1 任务启动，直至现在仍在继续。这架人造飞行器与地球之间的距离，已经接近 1 “光日”。当我们说“世界”的时候，所指的空间概念，是否还一样呢？
因为觉得“英国工业革命时期用两岁童工”这样的中文网络谣言过于违背常识，做了点调查。有“网友”指认，来自于《资本论》的记述……嗯，这就撞到枪口上了。
二十一世纪了，不难找到原版。其中明明是“Man findet in dieser Industrie Kinder von 2 und 2½ Jahren verwandt"，怎么就变成了“In this industry are to be found employed children of 2 and 2½ years.”……
二十一世纪，都过去四分之一了啊。
https://oll-resources.s3.us-east-2.amazonaws.com/oll3/store/titles/2755/Kapital1_1867.pdf
每天 10 分钟，就进了全球前 1%。
这个世界确实不一样了。
看到提示，把 SE 的 OS 更新到了 iOS 26.1。
这一点都不遥遥领先，但很舒适。
最近有篇关于大脑神经网络的新论文，我们还在关注：https://www.nature.com/articles/s41467-025-65974-8
第一次工业革命的影响之一，就是“童年”的概念被延长到18周岁，但是如果以传统的性成熟为标志，就 产生了新的社会问题。所以在法律中的性同意年龄上 ，又有看似很别扭的下调。
同理，信息革命之后，对于认知水平定义的标准也产生了新的变化。一个典型例子，就是现在大陆的许多小米汽车用户，在美国连租车都没资格。直接原因之一，就是从事故风险模型来说，26岁之前就是某种不太“成熟”的阶段。普通的运动赛场上，刻板印象都是拳怕少壮，但F1的黄金期，很多都在30岁以后。
所以，这篇新论文也引起了我们的注意。可能在 L3 及以上系统中，要进行对应的设计，例如，是否根据社交媒体的数据模型进行风险评估。
实锤了……
中国科协：鉴于杨晓明、徐佐存在违纪违法行为，为维护全国创新争先奖的荣誉性、权威性、严肃性，经奖项主办单位研究决定，撤销杨晓明、徐佐所获全国创新争先奖奖状，收回所获奖章、证书。
杨晓明曾任国家联合疫苗工程技术研究中心主任，国家“863”计划疫苗项目首席科学家，中国生物董事长等。
https://www.cast.org.cn/xw/tzgg/ZH/art/2025/art_e18aa9e441a1493fb578f306652d1715.html）
人类作为社会动物，具有某些通用的基本原则，可能被称为“道德”或“文化禁忌”。
从食人史中的“两脚羊”，到731 部队中的“マルタ”，以及奥斯维辛等纳粹集中营的“管理文化”，都是通过将受害者以语言的非人化来辅助施害者对冲文化禁忌的低成本——相比酒精等成瘾性物质——技术手段。
缺乏公民监管的 AGI，对于法西斯分子、极端民族主义者，将是 ROI 最高的狱卒。
过去不足一个世纪的世界和平，是我的祖父辈留给我们的重要遗产。理论上，也应该由我们交付给后人。
但是，如果实在做不到了，也没什么可惜的——以“生而为人”的觉悟来看，在“正常的人类社会”之中，相比“在月球背面降落所需的轨道动力学模型”，公开大规模展示“往同类的脑袋上丢核弹的‘大杀器’”，才是某些直立猿更喜欢参与的游戏。
Nostr 的去中心，决定了“不保证”删除——在所有中继上操作，除非将私信只配置在私人中继上，但这又与“无中心”矛盾。真对于“私信”敏感，还是用 Jami 或者其他端到端加密工具吧。
我下载了 universal 的两个版本，都提示与之前安装的 Play 版不兼容，无法升级。我手机不是主力设备，等 Play 推送升级再说。
我常年挂着私人 Tor/SD-WAN……你都要去中心化了，不和 Surface web 隔离？🤷♂️
How can you tell an AI is Artificial Intelligence but Artificial Idiot? 🤨
LLM 的仲夏梦（立秋之前胡扯的）
# 媒体技术、全球危机与社群网络的历史时间线
## 引言
本报告探讨了人类信息技术（如印刷术、电报、电话、无线电、电视、互联网）在全球范围内的扩散、传播特性（单点对话、单点广播、群组广播、交互网络）、每日信息传递总量、人均接受和发送信息量、覆盖人口规模，以及使用小网络模型和邓巴系数估算的社群网络数量，与全球地缘政治危机（如第一次世界大战、第二次世界大战、古巴导弹危机、海湾战争等）在时间轴上的相关性，并分析AI控制的互联网可能带来的趋势。基于2025年7月31日的最新研究和历史记录，我们提供了详细的分析和验证。
## 传播特性定义
- **单点对话**：点对点、双向但有限的通信（如电报、电话）。
- **单点广播**：单一来源向大众单向传播（如报纸、早期广播）。
- **群组广播**：多来源向大众传播，允许有限交互（如电视、早期社交媒体）。
- **交互网络**：多对多、动态交互的通信网络（如互联网、社交媒体、AI驱动平台）。
## 信息量与覆盖人口估算方法
- **每日信息传递总量**：以比特为单位估算全球范围内媒体传播的信息量。
- **人均接受/发送信息量**：估算典型地区（以城市人口为主）人均每日接收/发送的信息量。
- **覆盖人口规模**：估算媒体技术覆盖的读者、听众、观众或用户数量，基于历史记录和现代统计。
- **数据来源**：包括历史记录（如《Historical Statistics of the United States》）、现代互联网统计（如[Internet Live Stats](https://www.internetlivestats.com/))和学术研究。
- **邓巴系数**：约150人，代表个体能维持的稳定社会关系上限。
- **小网络模型**：基于小世界网络理论，假设社群通过媒体连接形成更大的网络，媒体出入口（如报纸、广播电台）可视为社群中心。
## 媒体技术与信息量、覆盖人口、社群网络时间线
以下是媒体技术的发展时间线，包含传播特性、信息量、覆盖人口和社群网络估算：
| 年份/时期 | 技术/事件 | 传播特性 | 每日信息传递总量（估算） | 人均接受信息量（估算） | 人均发送信息量（估算） | 覆盖人口规模（估算） | 社群网络数量（估算） | 描述 |
|-----------|-----------|----------|--------------------------|-----------------------|-----------------------|----------------------|----------------------|------|
| 1440 | 活字印刷机 | 单点广播 | ~10^6 比特 | ~0.01 比特 | ~0 比特 | ~0.1%（~50万，欧洲） | ~3,333（50万/150） | 古腾堡发明，书籍单向传播，覆盖极少数受教育人群。|
| 1605 | 首份报纸《Relation》 | 单点广播 | ~10^7 比特 | ~0.1 比特 | ~0 比特 | ~1%（~100万，欧洲城市） | ~6,667（100万/150） | 报纸定期传播新闻，覆盖城市精英。|
| 1830年代 | 电报发明 | 单点对话 | ~10^8 比特 | ~1 比特 | ~1 比特 | ~0.01%（~10万，专业用户） | ~667（10万/150） | 点对点通信，用于军事和商业。|
| 1876 | 电话发明 | 单点对话 | ~10^9 比特 | ~10 比特 | ~10 比特 | ~0.1%（~100万，城市用户） | ~6,667（100万/150） | 实时语音通信，覆盖城市中产阶级。|
| 1895 | 无线电首次传输 | 单点对话 | ~10^8 比特 | ~1 比特 | ~1 比特 | ~0.01%（~10万，军事用户） | ~667（10万/150） | 用于军事通信，覆盖有限。|
| 1920年代 | 广播普及 | 单点广播 | ~10^11 比特 | ~100 比特 | ~0 比特 | ~10%（~1200万，美国） | ~80,000（1200万/150） | 广播传播新闻和娱乐，覆盖大众。|
| 1950年代 | 电视普及 | 群组广播 | ~10^13 比特 | ~10^3 比特 | ~1 比特 | ~50%（~7500万，美国） | ~500,000（7500万/150） | 视觉和听觉传播，允许有限交互。|
| 1990年代 | 互联网与数字媒体 | 交互网络 | ~10^16 比特 | ~10^5 比特 | ~10^3 比特 | ~10%（~2亿，全球） | ~1,333,333（2亿/150） | 在线新闻和数字媒体，支持多对多交互。|
| 2000年代 | 社交媒体兴起 | 交互网络 | ~10^18 比特 | ~10^7 比特 | ~10^5 比特 | ~50%（~30亿，全球） | ~20,000,000（30亿/150） | 实时信息传播，覆盖全球网民。|
| 2010年代 | AI驱动的互联网 | 交互网络 | ~10^20 比特 | ~10^9 比特 | ~10^7 比特 | ~90%（~60亿，全球） | ~40,000,000（60亿/150） | AI控制内容推荐，个性化信息流主导。|
**估算说明**：
- **信息量**：早期基于印刷品、电报、电话的传播范围（来源：[History of Information](https://www.historyofinformation.com/))；广播和电视基于每小时比特率（来源：[A Short History of Media and Culture](https://www.loc.gov/))；互联网基于[Internet Live Stats](https://www.internetlivestats.com/)。
- **覆盖人口**：报纸基于发行量和读者倍数（R=5-1.66）；广播和电视基于设备数量和家庭规模；互联网基于用户数量（来源：[Pew Research Center](https://www.pewresearch.org/))。
- **社群网络数量**：基于覆盖人口除以邓巴系数（150），假设每个媒体出入口（如报纸、广播电台）支持一个社群中心，互联网时代社群数量激增。
## 全球危机的时间线与信息量、覆盖人口
以下是全球危机时间线及其与媒体信息量和覆盖人口的关联：
| 年份/时期 | 事件 | 传播特性 | 每日信息传递总量（估算） | 人均接受信息量（估算） | 人均发送信息量（估算） | 覆盖人口规模（估算） | 社群网络数量（估算） | 描述 |
|-----------|------|----------|--------------------------|-----------------------|-----------------------|----------------------|----------------------|------|
| 1914-1918 | 第一次世界大战 | 单点广播、单点对话 | ~10^10 比特 | ~100 比特 | ~1 比特 | ~68 million（美国读者） | ~453,333（68百万/150） | 报纸宣传战争，电报协调军事行动。|
| 1939-1945 | 第二次世界大战 | 单点广播、单点对话、群组广播 | ~10^12 比特 | ~10^3 比特 | ~10 比特 | ~100 million（美国广播听众） | ~666,667（100百万/150） | 广播和报纸主导，电话和无线电用于军事。|
| 1962 | 古巴导弹危机 | 群组广播 | ~10^13 比特 | ~10^4 比特 | ~1 比特 | ~150 million（美国电视观众） | ~1,000,000（150百万/150） | 电视实时报道加剧公众紧张情绪。|
| 1973 | 石油危机 | 群组广播 | ~10^13 比特 | ~10^4 比特 | ~1 比特 | ~200 million（全球电视观众） | ~1,333,333（200百万/150） | 电视和报纸广泛报道经济影响。|
| 1979-1989 | 冷战紧张局势（苏阿战争） | 群组广播 | ~10^14 比特 | ~10^5 比特 | ~10 比特 | ~300 million（全球电视观众） | ~2,000,000（300百万/150） | 电视和广播塑造舆论，报纸提供分析。|
| 1990-1991 | 海湾战争 | 群组广播 | ~10^15 比特 | ~10^6 比特 | ~10^2 比特 | ~500 million（全球电视观众） | ~3,333,333（500百万/150） | 现场电视报道（如CNN）实时传播战况。|
| 2001 | 9/11袭击及反恐战争 | 交互网络 | ~10^17 比特 | ~10^7 比特 | ~10^4 比特 | ~2 billion（全球互联网用户） | ~13,333,333（20亿/150） | 24小时新闻周期和网络新闻主导。|
| 2008 | 全球金融危机 | 交互网络 | ~10^18 比特 | ~10^8 比特 | ~10^5 比特 | ~3 billion（全球互联网用户） | ~20,000,000（30亿/150） | 互联网和社交媒体加速信息传播。|
**估算说明**：
- **信息量**：基于媒体技术在危机期间的使用情况（来源：[Timeline of the Evolution of Mass Media](https://www.loc.gov/))。
- **覆盖人口**：基于历史记录和现代统计（如[Pew Research Center](https://www.pewresearch.org/))。
- **社群网络数量**：基于覆盖人口除以邓巴系数，反映媒体支持的社群规模。
## 相关性分析
### 传播特性与信息量的演进
- **单点对话（电报、电话）**：信息量较低（10^8-10^9比特/日），覆盖专业用户，支持军事协调。
- **单点广播（报纸、广播）**：信息量逐步增加（10^7-10^11比特/日），覆盖数百万至数亿人，塑造公众舆论。
- **群组广播（电视）**：信息量显著提升（10^13-10^15比特/日），覆盖全球数亿人，增强危机感知。
- **交互网络（互联网、社交媒体）**：信息量激增（10^16-10^20比特/日），覆盖数十亿人，支持全球社群。
### 覆盖人口与社群网络
- **报纸**：1850年覆盖约750万读者（美国人口的32%），支持约2,526个社群（以报纸数量为代理）。
- **广播与电视**：1940-1960年覆盖数亿人，形成大规模共享体验，社群数量以广播电台和电视频道为代理。
- **互联网**：2000年代起覆盖数十亿人，支持数百万在线社群，远超邓巴系数限制。
### 危机对技术发展的推动
- **第一次世界大战**：促进电报和无线电的军事应用。
- **第二次世界大战**：加速广播和电话技术改进。
- **海湾战争**：推动卫星电视和现场报道技术。
- **9/11与金融危机**：催生社交媒体和实时新闻平台。
## AI控制的互联网趋势分析
### AI驱动的传播特性
AI控制的互联网引入高度个性化交互网络：
- **个性化信息流**：每日生成约10^20比特，基于用户行为定制内容。
- **自动化内容生成**：每日新增约10^18比特，降低内容生产成本。
- **实时分析**：每日处理10^19比特数据，监测舆论和危机动态。
### 可能趋势
1. **虚假信息放大**：AI生成深伪内容每日可达10^17比特，可能误导公众（来源：[Brookings - The Geopolitics of Generative AI](https://www.brookings.edu/))。
2. **舆论极化加剧**：AI推荐算法每日推送10^19比特个性化内容，加剧“信息茧房”（来源：[Pew Research - Social Media and Polarization](https://www.pewresearch.org/))。
3. **决策周期加速**：AI每日分析10^19比特数据，支持快速决策（来源：[Nature - AI in Crisis Management](https://www.nature.com/))。
4. **信息操纵风险**：AI生成宣传内容每日约10^18比特，可能影响国际舆论（来源：[Atlantic Council - Unpacking the Geopolitics of Technology](https://www.atlanticcouncil.org/))。
5. **危机应对优化**：AI整合10^20比特数据，预测危机趋势（来源：[AI and Geopolitics](https://www.brookings.edu/))。
## 因果关系探讨
媒体技术未直接引发危机，但通过信息量增长和覆盖人口扩大放大了危机影响。邓巴系数表明个体直接社会关系受限，但媒体技术通过连接更大社群，显著增加了社群网络数量。AI可能进一步放大效应，同时引入新的风险。
## 历史背景与影响
- **印刷革命**：每日10^6-10^7比特，奠定单点广播基础。
- **电报与电话**：每日10^8-10^9比特，支持军事协调。
- **广播与电视**：每日10^11-10^15比特，增强危机公众感知。
- **互联网与AI**：每日10^18-10^20比特，支持全球社群网络。
## 结论
媒体技术的传播特性、信息量、覆盖人口和社群网络数量与全球危机在时间轴上高度相关。AI驱动的互联网可能通过信息操纵加剧危机风险，但也提供优化潜力。未来需加强AI治理以应对地缘政治挑战。
## 参考文献
- [Historical Statistics of the United States](https://archive.org/details/historicalstatis00unit_1)
- [Pew Research Center - State of the News Media](https://www.pewresearch.org/journalism/fact-sheet/newspapers/)
- [Internet Live Stats](https://www.internetlivestats.com/)
- [Dunbar's Number](https://en.wikipedia.org/wiki/Dunbar%27s_number)
- [Brookings - The Geopolitics of Generative AI](https://www.brookings.edu/)
- [Nature - AI in Crisis Management](https://www.nature.com/)
人类偏好于引人入胜的叙事，与之密切相关的是，人类还具有自欺欺人的倾向。人类本来很善于发现他人撒谎的真相，但是人类用欺骗自己的能力消除了这些真相，这使人类成为更好的骗子。
——William J. Bernstein, The Delusions of Crowds, 2021
所谓“社保”，我们一直称之为“（政府）强制储蓄”，就像武警属于“合法暴力”。这些认知，建立在基本的宪政常识之上。张嘴就“国家 XXX”的“大宝贝”们，无法接入这种频道。
今天某网络服务供应商的服务出了问题，在表明我具有 Tor 路由、SD-WAN 资源的情况下，客服依旧回复“先 reboot 设备试试”……降本增效造成的草台班子，全世界都不缺。以及，查了一下 sniffer 的 log，发现问题在于防火墙拦截了其对于 app-analytics-services.com 的数据传输……不少人都应该明白，这是什么意思。
)所谓“中华”，一直是“有文无语”的文化。在中国政府的户籍档案里，我被划归为西北汉族，但 DNA 测试结果表明父系来自通古斯地区，先父这一代都终身都无法区分前后鼻音。现代标准汉语的训读，推广是基于无线电的大规模音频传播，在大陆就意味着上世纪末期之后。今年因为一部电视剧，围绕 qí/jì 搞出来的争论，就很符合网民——包括中共党员——群体的教育统计数据。按照国统计局公布数据，1990 代开始才有半数有机会接受包括职业教育的高中教育，这也是可能接触“电教”的开始。所以，面对言语主要靠 KTV、物化全靠好莱坞的那种“k6 博士”，我都主动承认：“您圣明”。