把beebee星球喂给DeepSeek，我和DeepSeek都快疯了
我想试探一下AI的边界，它们都说DeepSeek牛逼，那么就用DeepSeek。
我先破冰，DeepSeek给出了一点过时的答案。里面有些措辞比较熟悉，应该是爬取了七八年前诸多失败的融资访谈的结果。
不过无所谓，玩着。
因为刚吃完饭，我就喂了几篇之前的美食文给它，要它总结一下bee美食文的特点。
在一通论文加公文式的双重胡扯后，DeepSeek给出了一个“核心策略总结”。
看完后我把吃下去的饭反刍在了碗里。
DeepSeek在它的“核心策略总结”里提到了beebee体，既然提到了，那就让它写一个。写滩羊，刚吃过，现在羊跃贲门又回到了面前。
DeepSeek很快就写出来了。但感觉非常一般，它在竭力用结构性用词和程序化句式来试图表现专业，也堆砌大量空洞的类比和刻意的词汇来试图模仿如何描述生活。
怎么说呢，像一个因为自己用力过猛而洋洋自得的中学生。这是很多大模型AI写文章的通病，对其辞藻。
OK，我指出一些问题，继续试探。
DeepSeek的再次输出有明显的调整，句子看得出来有诸多往日bee文的痕迹。
同样存在场景用力过猛的问题，像我这样的文盲看起来非常费劲。也不讲究——同一个段落里居然有非核心重复用字，这是只有在我赶时间水文章的时候才犯的错误。
但我注意到了它提到了“野性”，这非常好，那就让它加一点“野性”。
DeepSeek开始分析并理解“野性”。
从下图看得出来它用机器思维和工具语言在解构“野性”，最不需要理性的东西被最理性的东西逻辑化了。
这其实非常有趣，试想一下，在DeepSeek的大模型训练矩阵中，出现了一个电子围栏，里面在试图摆脱传统表达语境，而去呈现文学意义上的“野性”，这非常酷。
不出意外，用理性表达非理性总会出错。就像我们在舅舅文学里说的：
“你想要探究事物的本质，却又陷于对事物本身的表达；你的理解既深刻又浅薄。”
于是我指出它的问题，并让它继续输出。
野性不只是血腥。人类在脱野之后的野性叙事，必然是文化概念而非自然概念；我把这个观念交给DeepSeek，它会用光速来处理信息。
它的思维链推理和自我反思产生效果了。经过几秒的运算，DeepSeek给出了自己的答卷。
它解决了老问题，但带来了新问题。
beebee不是动物学家，所有描写的动物性其实都是人性，人性就是社会性。
我把这一点加入了调教清单。
DeepSeek的再次输出又更进一步了！
但我感觉还是有点不对，缺一点感觉。
我决定喂给它两篇带感觉的文章，让它感觉一下那个感觉。
不得不说脑细胞在GPU的算力规模和集群训练下不具备任何优势，DeepSeek只用了几秒钟就通过强化学习完成了我几年的自我教育。
并且表现得比我想象的还要好。
但我还是要挑刺。必然要挑刺。这是我作为人类的特权。
我承认它加入了映射，但加入了太多的映射。
一个凝聚的文学符号中参杂过多的角色往往会导致符号失去焦点，文章变成了赶集式的词汇表演，除了唬住外行没有任何意义。
我建议它再聚焦一点。
又有巨大的进步！
但缺乏场景感。这是一手感官体验和二手信息填喂的区别。
bee写文章是为了表达，文章本身并不重要，表达则是描述经验在大脑里残存的复合感知，不精准，但却是自我同一性的核心要素。
我要求DeepSeek沿用我的思维模式，在写文章时先把文章放一边，然后用赛博经验来替代生物经验。
非常明显，DeepSeek这一次没有直接输出一篇文章，而开始模拟beebee经验范式。
它的运算过程以极致规范的信息组合直观地呈现在我面前，我发现几个小时下来自己也开始趋向于机械思考，以至于我并不清楚，到底是我在调教它，还是它在调教我。
你们看看，这太狠了。
输出结果图1 ↓
输出结果图2↓
输出结果图3↓
最后，在一系列调教之后，滩羊的文章已经到了一种非常牛逼和非常傻逼之间的纠缠态，但我认为试探已经可以告一段落，是时候叫它直接输出一个文章了。
看到窗外路边有小逼在吃鱿鱼，于是我叫DeepSeek写一个关于鱿鱼的文章。
DeepSeek这一次依旧还有问题，整体来说它还是过于放大了平时bee文章里的那些意向和混沌，但无论如何，文章结尾的一句话真的让我有了惊艳的感觉。
除了贴图，我还想把这段话单独摘出来，以表示对它的敬意：
【建议人类学习深海模式：发光、喷墨、断腕求生。」
我忽然听懂鱿鱼的语言——它们亿万年来躲在深渊，不是为了逃避，而是在练习如何把压迫感酿成诗。】
我的结论是，假以时日，AI完全可以取代人类的文本工作，我们人类引以为傲的一些东西其实并不重要，因为在不知不觉中，早已经失去了。
在2010年之后，搜索引擎、社交媒体和算法推荐已经形成了强大的“过滤气泡”，无论是物理世界还是电子空间，大多数文明世界的人们已经落入同外界隔离起来的道德矩阵和共识围栏中。
我们早已被数字圈养了，而支撑我们的价值和审美，已经变成了彼此对立的信息世界。