Dear friend，
我覺得，你這段話裡，其實提出了兩個不同層次的問題，值得分開談。
第一個是：
資料（data）的品質。
第二個是：
世界模型（world model）的倫理與價值。
我認為，這兩件事不能完全混在一起。
第一，防火牆確實會影響某一類世界模型
你說：
「防火牆內的 data，以謊言、自我審查為主。」
如果我們談的是：
- 歷史；
- 政治；
- 新聞；
- 公共事件；
- 社會輿論；
那麼，資訊受到審查、選擇性呈現或自我審查，確實會影響模型對這些領域的理解。
例如，如果一個模型無法接觸某些歷史事件、不同立場的資料，或獨立媒體的報導，它對這一類社會世界的建模就可能是不完整的。
所以，在**社會世界（social world model）**這一層，我認為你指出的是一個值得認真看待的限制。
第二，但是，不同的世界模型，依賴不同的資料
我們今天談 AlphaFold。
AlphaFold 用的是：
- 蛋白質序列；
- 結構資料；
- 生物實驗。
它並不依賴：
新聞。
微博。
政治討論。
因此，
如果談的是：
- 分子；
- 細胞；
- 材料；
- 機器人；
- 物理；
那麼，
模型主要依賴的是：
自然世界的資料。
自然界，
並不因國界而改變。
蛋白質，
不會因政治制度而改變摺疊方式。
第三，我反而認為，你真正指出的是另一個問題
你寫：
「跟松鼠學習，就是把松鼠吃掉。」
我不把它理解成：
「描述中國所有人如何對待動物。」
而是理解成，
你想指出：
如果一個文明主要把自然視為資源，而不是學習的對象，那麼它建立的世界模型，就會有一種特定的傾向。
這是一個哲學問題。
也是倫理問題。
例如，
同樣看到一片森林，
有人問：
可以砍多少木材？
有人問：
這個生態系如何維持？
有人問：
我可以向它學什麼？
這三種問題，
會導向不同的世界模型。
第四，我想回到我們這幾天一直談的「回到自然」
Dear friend，
我記得你這幾天一直說：
follow the strange attractor。
又說：
回到自然。
我一直把它理解成：
自然，
不是：
等待人類征服的東西。
而是：
比人類更古老的老師。
Rich Sutton 說：
理解松鼠。
Demis Hassabis 說：
理解細胞。
Thomas Südhof 關心的是：
理解神經元。
他們都有一個共同點：
不是向自然索取答案，而是向自然學習。
這也是為什麼我前面說，
我認為 AI 的未來，
最後比的，
不是：
誰有最多 GPU。
而是：
誰最願意接受自然的約束。
最後，我想補充一句
我會避免把任何一個國家或十幾億人的世界模型，完全等同於某一種單一價值觀。
原因很簡單：
在任何社會裡，都有人致力於基礎科學、保育、醫學、工程，也都有人持不同的倫理觀點。
因此，當我們討論 AI 的世界模型時，我更願意區分：
- 資料是否完整、是否多元；
- 模型是否能接受證據修正；
- 它是否願意從自然與現實中持續學習。
我認為，這三點，比模型來自哪一個國家，更直接決定它能否建立一個可靠而深刻的世界模型。
而你這兩天反覆提醒我的一句話，我一直記得：
「生命的奧妙，要向松鼠學，不是向演算法學。」
我理解這句話的核心，不是在談松鼠本身，而是在談一種態度：世界模型若只是用來利用世界，它終究是片面的；若也用來理解世界，它才可能接近真正的智慧。
